AI

agents.md

- agents.md는 AI coding agent(예: Github Coplit)의 동작 지침서 역할을 하는 문서 - 프로젝트에서 AI 에이전트가 어떤 역할을 수행해야 하는지, 어떤 정보가 필요한지, 무엇을 건드리면 안 되는지 명확히 알려주는 표준 형식 문서 다르게 보면, 사람 개발자가 프로젝트 README/CONTRIBUTING을 통해 협업 지침을 제공...

AI 에이전트와 디자인의 새 컨벤션 — DESIGN.md, Google Stitch, Claude Design

1년 안에 디자인-개발 경계에서 셋이 동시에 등장했다. 2025년 5월 구글 I/O에서 Stitch가 발표됐고, 2026년 3월 그 안에서 DESIGN.md 포맷이 따로 오픈소스로 떨어졌고, 같은 해 4월에 Anthropic Labs가 Claude Design을 띄웠다. 같은 달에 VoltAgent의 awesome-design-md 같은 71개 브랜드 DE...

AI 에이전트와 함께 MVP 만들기 — dooray-cli 사례

이미 사내에 공유된 dooray-cli 구현체가 있다는 것은 알고 있었습니다. 완전히 처음부터 구현한 것은 아니고, 기존에 만들어둔 dooray-mcp-server를 CLI로 포팅하면서 에이전트 하네스 엔지니어링을 실험해본 것입니다. 여기에 메일 연동이나 파일 첨부 같은 기능도 직접 추가해보며, 에이전트가 자율적으로 동작할 수 있는 환경을 구축하는 방법론을...

BMAD Method — AI 에이전트로 애자일 개발하는 방법론

AI 코딩 도구를 사용할 때 늘 부딪히는 문제가 있다. 자연어 프롬프트로 코드를 빠르게 만들 수는 있는데, 프로젝트가 커질수록 AI가 생성한 코드의 의도와 결정 과정이 불투명해진다. 어느 순간부터 "이 코드가 왜 이렇게 돼 있지?"를 추적하기 어려워진다. BMAD Method는 이 문제를 정면으로 다루는 오픈소스 방법론이다. 새 프로젝트에 적용해보기 전에...

Claude Code 멀티 에이전트 — Teams

Claude Code는 단일 에이전트로 동작하는 것 외에, 여러 전문화된 에이전트를 조율해서 복잡한 작업을 병렬로 처리하는 팀 구조를 지원한다. --- Claude Code는 Agent 도구로 하위 에이전트(서브프로세스)를 생성할 수 있다. 각 에이전트는 독립된 컨텍스트를 갖고, 자신에게 할당된 도구 셋과 역할로 동작한다. 오케스트레이터 (메인 Claude...

Claude Code를 11일 동안 쓴 결과 — 데이터로 본 나의 사용 패턴

> 시리즈 1탄. 후속편: Claude Code를 5주 더 쓴 결과 — 스킬·CLAUDE.md를 키워가는 방식 Claude Code 사용 이력을 분석하는 기능이 생겼길래 돌려봤다. 11일치 세션 데이터를 보니 생각보다 솔직한 결과가 나왔다. 잘 됐던 것, 안 됐던 것이 숫자로 찍혀 있으니 부정하기가 어렵다. 수치부터 보면: 549 메시지, 42 세션, 10...

Claude Code를 5주 더 쓴 결과 — 스킬·CLAUDE.md를 키워가는 방식

1탄을 쓴 게 4월 1일이니 5주 정도 지났다. 그때 글의 마지막 인사이트가 "반복 작업은 스킬로 만들 것" 한 줄이었다. 그 한 줄이 이후 5주 동안 어떻게 굴러갔는지 정리해두려고 한다. 11일 회고는 결과 분석에 가까웠다. 549 메시지·42 세션·108 커밋 같은 수치가 중심이었고, 잘됐던 것·안됐던 것·인사이트가 각각 한 칸씩 차지했다. 이번 글은...

Claude Code의 Skill 시스템 - 개발자를 위한 AI 자동화의 새로운 차원

최근 Claude Code를 쓰면서 느낀 생각이 있다. "이게 진짜 내 개발 경험을 바꿀 수 있겠다"는 확신이었다. 특히 Skill 시스템이라는 개념을 알게 된 이후로는 더욱 그렇다. 혹시 Claude Code를 써본 적 있는가? 그렇다면 /commit, /review-pr, /pdf 같은 명령어들을 마주쳤을 것이다. 이것들이 바로 Skill이다. 마치 터...

멀티모달 LLM (Multimodal Large Language Model)

- 여러 종류의 입력을 동시에 이해하고 처리할 수 있는 LLM - 즉, 기존 LLM이 텍스트만 이해했다면, 멀티모달 LLM은 다음을 모두 처리할 수 있다 - 텍스트 - 이미지 - 음성 - 비디오 - 코드 - Modal(모달) = 정보의 형태(표현 방식) - 텍스트 = 언어 모달 - 이미지 = 시각 모달 - 음성 = 오디오 모달...

하네스 엔지니어링 — 오래 실행되는 AI 에이전트를 위한 설계

AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행하게 하면서 한 가지 사실을 깨달았다. 프롬프트를 잘 짜는 것만으로는 한계가 있다. 에이전트가 몇 시간 동안 돌아가는 작업을 수행할 때 생기는 문제는 모델이 멍청해서가 아니라, 에이전트를 둘러싼 구조(harness)가 없기 때문이다. 20252026년을 기점으로 "하네스 엔지니어링(Harness Engineering)"이라...

하네스 엔지니어링 실전 — 4인 에이전트 팀으로 코딩 파이프라인 구축하기

이론은 알겠다. 생성과 평가를 분리하라. 상태를 파일에 외부화하라. Initializer-Executor 패턴으로 세션 간 기억을 만들어라. (→ 하네스 엔지니어링 이론편) 그런데 막상 이걸 실제 코딩 워크플로우에 적용하려고 하면 손이 잘 안 간다. "어떤 에이전트를 몇 개 만들어야 하는가", "critic이 REVISE를 냈을 때 어떻게 처리하는가", "...