가이드실전
「발견됨 – 미색인」 79건의 원인을 직접 찾아본 기록
구글이 크롤은 했는데 색인하지 않는 상태. 사이트 5개를 에이전트 12기로 진단해 찾은 구조 결함 9가지와, 고친 뒤 실제로 달라진 수치를 그대로 공개합니다.
가이드
AI 에이전트, 도구, 자동화 워크플로우를 실전 중심으로 정리합니다. 난이도 탭과 태그로 원하는 글만 좁혀 볼 수 있습니다.
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멀티에이전트 릴레이 1건의 실제 비용: $3.78 실측 기록
AI 에이전트 5개가 릴레이로 협업해 문서 하나를 완성하는 데 든 실제 비용과 홉별 내역을 공개합니다. 어느 역할이 비싸고 어디를 아낄 수 있는지 실측으로 확인했습니다.
가이드실전
AI 작업 기억 관리 — 세션이 끊겨도 이어서 일하는 폴더 구조
AI와 작업하다 세션이 끊기면 맥락이 통째로 사라집니다. task·context·log 세 파일로 작업 기억을 파일에 남기고, 새 세션이 한 줄로 복귀하는 구조를 실제 운영 사례와 함께 정리합니다.
가이드실전
AI가 지어낸 출처를 걸러내는 방법 — 발행 전 검증 게이트 만들기
AI가 쓴 글에 존재하지 않는 출처가 섞이는 일은 흔합니다. 사람이 눈으로 확인하는 대신 링크 응답을 기계로 검증하고, 겪지 않은 경험을 쓰지 않게 규칙으로 막는 발행 게이트 구성법을 정리합니다.
가이드실전
멀티에이전트 운영법 — AI 에이전트 여러 개를 한 팀으로 굴리는 방법
AI 에이전트를 여러 개 띄웠는데 결과가 뒤엉킨다면 문제는 모델이 아니라 운영 구조입니다. 역할 분리, 지시서와 검수, 감사 분리, 작업 기록, 계측까지 멀티에이전트 협업의 실전 운영법을 정리합니다.
가이드실전
AI의 "완료했습니다"를 검증하는 방법 — 통과가 증거가 아닌 이유
AI가 "검증 통과"라고 보고했는데 실제로는 아무것도 검사하지 않은 경우가 있습니다. 빈 대상, 동어반복 테스트, 파괴 후 비교라는 세 가지 함정과 이를 걸러내는 변이 검증 절차, 증거 양식을 정리합니다.
가이드입문
프롬프트 인젝션이란 무엇인가 — LLM 앱에서 가장 흔한 보안 취약점
프롬프트 인젝션(Prompt Injection)이 무엇이고, 왜 LLM 애플리케이션의 대표 취약점으로 꼽히는지, 탈옥과는 어떻게 다르고 왜 근본적으로 막기 어려운지를 개념 위주로 정리합니다.
가이드실전
CLAUDE.md 작성법 — AI 코딩 도구가 내 규칙대로 일하게 만들기
Claude Code가 읽는 CLAUDE.md에 무엇을 어떻게 적어야 하는지, 실전 예시와 함께 정리합니다. AGENTS.md·.cursorrules와의 차이도 다룹니다.
가이드비교
챗GPT vs 제미나이 vs 클로드: AI 모델 뭐가 다를까
챗GPT·제미나이·클로드를 글쓰기, 코드, 리서치, 멀티모달 용도별로 비교합니다. 단정적 스펙 대신 일반적으로 알려진 특징과 선택 기준을 정리합니다.
가이드비교
AI 이미지 생성 서비스 비교: 미드저니 vs 달리 vs 스테이블 디퓨전
미드저니, 달리(DALL·E), 스테이블 디퓨전을 이미지 품질, 접근성, 커스터마이징 기준으로 비교합니다. 이미지 생성 AI 비교와 미드저니·달리 차이가 궁금할 때 참고할 만한 정리입니다.
가이드입문
회의록·문서 요약, AI로 자동화하는 법
회의록과 긴 문서를 AI로 정리하는 실무 워크플로우를 원문 확보부터 요약, 구조화, 공유까지 단계별로 정리합니다. 회의록 자동화, 문서 요약 AI 활용법이 궁금할 때 참고하세요.
가이드비교
오픈소스 LLM vs 상용 API, 언제 무엇을 써야 할까
오픈소스 LLM과 상용 API의 차이를 비용, 데이터 통제, 운영 난이도, 성능·최신성, 커스터마이징 기준으로 비교하고 선택 기준을 정리합니다.
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프롬프트 엔지니어링 실전 예제 10가지
요약, 번역, 분류, 이메일 답장 등 과제별로 바로 복사해 쓸 수 있는 프롬프트 예시 10가지를 정리합니다. 프롬프트 작성법이 막막할 때 참고하세요.
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프롬프트 엔지니어링 하는 법: 실전 기법 정리
역할 지정, 예시 제공, 단계 분해, 출력 형식 고정 등 프롬프트 엔지니어링 실전 기법을 나쁜 예·좋은 예와 함께 정리합니다.
가이드입문
LLM이란 무엇인가: 대규모 언어 모델 쉽게 이해하기
LLM(대규모 언어 모델)이 무엇이고 어떻게 텍스트를 만들어내는지, ChatGPT·Claude 같은 서비스와 어떤 관계인지 쉬운 말로 정리합니다.
가이드입문
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)란 무엇인가
MCP(Model Context Protocol)가 무엇이고 AI 에이전트가 외부 도구·데이터에 연결되는 방식을 어떻게 표준화하는지 개념 위주로 정리합니다.
가이드입문
sLLM이란: 온디바이스 AI 모델 쉽게 이해하기
sLLM(소형 언어 모델)이 무엇이고 대형 LLM과 어떻게 다른지, 온디바이스 실행이 왜 주목받는지 쉬운 말로 정리합니다.
가이드입문
벡터 데이터베이스(벡터 DB)란 무엇인가: 벡터 검색의 원리
벡터 데이터베이스(벡터 DB)가 무엇이고 일반 DB와 어떻게 다른지, 벡터 검색(시맨틱 검색)은 어떻게 동작하는지, RAG에서 왜 필요한지 쉬운 말로 정리합니다.
가이드AI 연구
고등교육 AI 학습 도우미의 실제 이용 행태: 7만여 명 로그 기반 대규모 분석
원격 고등교육 학습자 77,543명의 로그를 분석한 연구다. 가장 큰 격차는 세대였다 — Gen Z 63.66% 대 베이비부머 37.88%. 성별 차이는 4.1%p로 통념보다 작았고 여성 쪽이 더 높았다. 다섯 축의 사용률을 표로 정리했다.
가이드AI 연구
양자화된 LLM의 겉보기 동일성: 정확도가 놓치는 행동 변화
정확도와 퍼플렉서티만으로는 양자화가 유발하는 LLM의 행동 변화를 포착하지 못한다는 연구를, 정답 일치도 지표와 어텐션 계층 분석 중심으로 정리한다.
가이드AI 소식
OpenAI, GPT-5.6 3종 공개: Luna·Terra·Sol
OpenAI가 GPT-5.6 계열 세 모델 Luna·Terra·Sol을 정식 출시했다. 가격, 공통 사양, 에이전트 벤치마크 주장과 새 API 기능을 제공된 자료 기준으로 정리한다.
가이드AI 연구
영상 생성 모델도 추론할 수 있을까: OpenCoF 프레임 연쇄 기법
영상 생성 AI가 프레임을 시간 순서로 이어가며 추론하는 Chain-of-Frame 방식을 다룬 OpenCoF 프레임워크와 데이터셋, 모델을 정리한다.
가이드AI 연구
자율주행 AI는 사고 상황을 얼마나 이해할까: 대시캠 VQA 벤치마크
자율주행 AI가 실제 사고·아차사고 상황을 얼마나 정확히 이해하는지 평가하는 대시캠 영상 질의응답(VQA) 벤치마크를 소개한다.
가이드AI 연구
AI는 연구 아이디어의 계보를 추론할 수 있을까: IG-Bench
새 논문이 기존 연구를 어떻게 계승·변형하는지, AI의 계보 추론·생성 능력을 측정한 벤치마크 IG-Bench의 실험 결과를 정리했다.
가이드AI 연구
신경망 압축을 쉽게 만드는 저계수 정규화 기법: SLORR
SVD 계산이나 모델 구조 변경 없이, 학습 중 가중치를 압축하기 쉬운 형태로 유도하는 저계수 정규화 기법 SLORR을 정리한다.
가이드AI 연구
장기 실행 에이전트를 위한 능동형 메모리 에이전트
긴 작업 궤적에서 중요한 상태가 컨텍스트 밖으로 밀려나는 문제를 별도의 메모리 에이전트가 능동적으로 개입해 완화하는 접근을 정리한다.
가이드AI 연구
UMAP이 만드는 내부 kNN 그래프로 데이터 더 깊이 분석하기
UMAP이 내부적으로 만드는 k-최근접 이웃(kNN) 그래프에 PageRank 등 네트워크 분석 기법을 적용해 고차원 데이터를 더 깊이 이해하는 방법을 소개합니다.
가이드AI 연구
UniClawBench, AI 에이전트를 실환경에서 시험하는 벤치마크
홍콩대 MMLab이 공개한 UniClawBench는 라이브 Docker와 폐루프 멀티턴 평가로 능동형 AI 에이전트의 다섯 가지 기본 역량을 분리 측정하는 벤치마크다.
가이드AI 연구
WebSwarm: 깊이와 폭을 동시에 잡는 멀티에이전트 웹 검색
단일 에이전트의 궤적 한계를 넘어, 검색 작업을 재귀적으로 위임해 깊고 넓은 웹 조사를 수행하는 멀티에이전트 프레임워크 WebSwarm을 소개한다.
가이드AI 연구
LLM 워크플로를 지식 객체로 만드는 의미적 영속성 모델
도구 호출·분기·승인 같은 LLM 워크플로 실행 과정을 로그가 아니라 조회·재개·검토가 가능한 지식 객체로 다루는 개념 모델을 정리한다.