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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.
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AI 에이전트, 도구, 자동화 워크플로우를 실전 중심으로 정리합니다.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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ChatGPT vs Claude 비교: 무엇을 언제 쓸까
OpenAI ChatGPT와 Anthropic Claude를 용도별로 비교합니다. 확정적 스펙 대신 일반적으로 알려진 강점과 선택 기준을 정리합니다.
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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.
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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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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.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)란 무엇인가
MCP(Model Context Protocol)가 무엇이고 AI 에이전트가 외부 도구·데이터에 연결되는 방식을 어떻게 표준화하는지 개념 위주로 정리합니다.
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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.
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고등교육 AI 학습 도우미의 실제 이용 행태: 7만여 명 로그 기반 대규모 분석
원격 고등교육에 도입된 AI 학습 도우미 Syntea를 7만 7천여 명의 객관적 로그 데이터로 분석해, 성별·연령·전공·학위·학습 방식별 이용 차이를 살펴본 대규모 서술적 연구를 정리한다.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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장기 실행 에이전트를 위한 능동형 메모리 에이전트
긴 작업 궤적에서 중요한 상태가 컨텍스트 밖으로 밀려나는 문제를 별도의 메모리 에이전트가 능동적으로 개입해 완화하는 접근을 정리한다.
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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.
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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.
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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.
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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.