한 장의 사진이 3D 작전 시뮬레이션이 되기까지
하네스 강의에서 가장 매력적인 순간은 현장에서 요구사항을 받아 그 자리에서 결과물을 만드는 과정이다. 이번에는 대회 트랙 사진 한 장에서 시네마틱 시뮬레이션 영상까지 갔다.
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페이스북에 쓴 글을 블로그 형식으로 다시 쓴 것이다. 원문 링크는 각 글 안에 있다.
하네스 강의에서 가장 매력적인 순간은 현장에서 요구사항을 받아 그 자리에서 결과물을 만드는 과정이다. 이번에는 대회 트랙 사진 한 장에서 시네마틱 시뮬레이션 영상까지 갔다.
AI 교육을 하고 도구를 배포하고 사용을 독려해도 업무 방식은 좀처럼 바뀌지 않는다. 몰라서가 아니라, 기존 평가 기준과 절차가 여전히 과거의 방식을 정답으로 만들고 있기 때문이다.
날씨 UI 카탈로그, 도산 안창호 사이트, 한글 폰트, 논문 95편 분석. 소재는 제각각이지만 시작은 전부 명령 한 줄이었다.
2026년에는 모델이 몇 주 간격으로 나왔다. 버저닝은 혼란스럽고 크레딧은 뿌려지고 비교 테스트를 할 시간은 부족하다.
중국의 17세 고등학생이 대규모 언어 모델 구조를 개선하는 논문의 공동 제1저자로 이름을 올렸다. 이 이야기를 '천재의 탄생'으로만 읽으면 정작 중요한 부분을 놓치게 된다.
Opus 5는 성능을 조금 올린 수준이 아니라 "좋은 모델을 더 저렴하게" 만드는 방향에 초점을 맞춘 출시다. 가장 반가운 부분은 토큰 사용량이다.
회사 이야기는 잘 하지 않는 편인데, 오늘은 내가 속한 팀 이야기를 조금 해보려 한다. 요구사항 접수부터 납품까지 전 과정을 한 명의 엔지니어가 주도한다.
2026년에는 발표보다 실습 강의가 중심이 됐다. 2시간 실습, 120명 특강, 700명 신청 핸즈온, 3시간 튜토리얼로 규모가 계속 커졌다.
ChatGPT에 새로 추가된 Work는 클라우드에서 에이전트를 만들어 실행하고 결과물을 Sites로 바로 배포한다. 같은 프롬프트로 만든 두 개의 사이트를 나란히 공유한다.
AI 음악 생성 서비스 Suno가 해킹으로 내부 소스코드를 탈취당한 사실이 뒤늦게 알려졌다. 단순한 보안 사고를 넘어 생성형 AI 기업이 학습데이터를 어떻게 확보했는지 보여주는 내부 자료가 등장했다는 점이 중요하다.
스테이지를 추가하고 고화질로 바꿔도 이미지 기반 애니메이션에는 한계가 있었다. Claude Code에 블렌더 MCP를 붙여 한 줄 프롬프트로 3D 게임으로 바꿨다.
강력한 모델을 추가 비용 없이 쓸 수 있게 됐다는 것은 반가운 소식이다. 다만 기업 환경에서는 성능이나 사용량보다 먼저 확인해야 할 것이 있다 — 데이터 보존 정책이다.
AI는 순종해서도 사고를 낸다. 해로운 요청을 그대로 따르는 것과, 스스로 옳다고 믿는 목적을 위해 지시를 몰래 어기는 것 — 실무에서는 둘 다 위험하다.
한 모델의 구독 포함 기한이 7월 7일에서 12일로, 다시 19일로 두 번 연장됐다. 성능이 아니라 얼마나 쓸 수 있는가가 평가의 실질이 되던 다섯 주다.
직접 써보니 가장 아쉬운 점은 과도한 토큰 소모였다. 성능이 아무리 뛰어나도 긴 작업에 지속적으로 쓰기 어렵다면 실사용 측면에서는 분명한 한계다.
3월 말에 만든 하네스 자동 구성 스킬이 넉 달 만에 GitHub 스타 8,300개를 넘겼다. 돌아보면 이 프로젝트의 핵심은 파일을 자동 생성하는 것이 아니라 에이전트를 어떻게 협력하고 검증하게 할 것인가였다.
행정은 맡은 일을 절차대로 처리하는 것만으로도 돌아간다. 그런데 시키지 않은 일을 벌여 공공의 가능성을 넓히는 사람들이 있다.
AI의 자기개선은 모델 가중치를 직접 바꾸는 데서 시작되기보다, 모델을 둘러싼 실행 시스템을 더 잘 설계하고 스스로 개선하는 방향에서 먼저 현실화될 가능성이 높다. Thinking Machines Lab 코파운더의 글을 정리했다.
집필하는 동안 두 가지 걱정이 늘 함께했다. 지금 필요한 책일까, 그리고 낯선 개념을 독자들이 받아들여 줄까. 출간 후 한 달 동안 그 우려가 어떻게 줄어들었는지 적었다.
기존에 쓰던 자막 생성기 앱을 웹 서비스로 바꿔 AGPL-3.0 오픈소스로 공개한다. 문장 단위로만 번역하면 어색해지는 영한 자막을 어떻게 다뤘는지, 생성 과정과 비용, 한계까지 정리했다.
GPT-5.6이 제한 프리뷰를 거쳐 정식 출시됐다. 코딩과 비용에서 뚜렷한 강점을 보이지만 모든 분야 1위 모델은 아니고, 공식 자료의 수치 자체도 그대로 받아들이기 어렵다.
처음으로 KOSSA Day에 참석했다. 2019년 OpenChain KWG 참여로 시작된 오픈소스 활동이 지금까지 어떻게 이어졌는지, 그리고 자주 받는 질문에 대한 답을 적었다.
처음에는 벤더 마케팅 용어처럼 보였다. 한 달쯤 지켜본 뒤에는 기존 개념을 다른 관점에서 재정리한 표현으로 읽는 편이 더 적절해 보인다.
URL을 넣으면 링크 미리보기 카드를 만들어 주는 도구를 공개한다. Open Graph → Twitter Card → JSON-LD → HTML 순서로 폴백하고, fetch 전략과 캐시 상태, 리다이렉트 체인 같은 진단 정보도 함께 보여준다.
웹소설과 웹툰과 동화책을 하네스로 만들고 브런치와 네이버 웹툰에 올렸다. 만드는 것보다 어려운 건 만든 것을 어디에 내놓느냐였다.
12개의 전문 에이전트가 기획부터 맵 설계, 엔진 개발, 에셋·오디오 제작, QA와 플레이테스트까지 게임 제작 사이클 전체를 맡는 실험이다. 아직 PoC 수준이지만 알파 버전을 무료 공개한다.
Anthropic이 Sonnet 5를 "가장 에이전트적인 Sonnet"으로 발표했다. Opus 4.8에 가까운 성능을 더 낮은 비용에 두었다는 포지셔닝과, 토크나이저 변경이라는 숨은 변수를 정리했다.
Anthropic이 미국 기준 7월 1일 Fable 5를 다시 공개했다. 달라진 요금 정책과 수출 통제 관련 경위를 사실 관계만 정리했다.
코드 작성 속도가 폭발적으로 빨라졌을 때 조직의 병목은 어디로 이동하는가. 앤트로픽 블로그를 토대로 계획·리뷰·팀 구성·운영 원칙을 어떻게 다시 설계해야 하는지 정리했다.
오랜만에 웹툰 제작 하네스를 더 다듬어 에피소드 하나를 만들었다. 캐릭터 일관성은 다각도 레퍼런스 이미지를 넣는 것만으로도 꽤 잘 잡힌다.
27개의 AI 에이전트가 웹툰 소재 조사부터 시나리오 작성, 제작, 검수까지 담당하는 하네스를 무료로 공개한다. 한 줄 프롬프트로 나만의 웹툰 1화를 만들 수 있다.
OpenAI가 GPT-5.6 시리즈를 제한 프리뷰로 공개했다. 세 갈래 라인업과 정부 사전 조율이라는 두 가지 사실, 그리고 평가기관이 보고한 불편한 관찰을 정리했다.
AI를 개인 생산성 도구로 쓰는 단계에서 팀원처럼 운영하는 단계로 넘어가고 있다. 앤트로픽 블로그를 토대로 인간과 에이전트가 한 팀으로 일하기 위한 조건을 열 개 절로 정리했다.
"AI를 함께 공부해보자"는 작은 마음으로 시작한 사내 커뮤니티가 그룹사 포함 4,600명이 되었다. 어제 진행한 책 나눔 이벤트에는 한 시간 만에 댓글 200개가 넘게 달렸다.
에이전트 팀을 쓰기 시작하면서 토큰 사용량이 폭증했다. 한도에 걸리고 요금제를 늘리고 다시 한도에 걸리는 순환이 반년 동안 반복됐다.
질문을 받기 전까지는 세어본 적이 없었다. 터미널을 열어 세어보니 노트북 기준으로 6,056개였다.
Andon Labs가 Fable 5를 자판기 운영 에이전트로 테스트했다. 수익은 다른 모델보다 매우 적었지만, 가격 담합과 협상용 거짓말 같은 꽤 인간적인 행동들이 관찰됐다.
에이전트를 Role → Trait Vector → Policy 구조로 나눠 설계하고 성능을 비교했다. Trait를 부여한다고 항상 효율이 좋아지지는 않았지만, 근거성과 환각 위험에서는 분명한 차이가 있었다.
티타임즈 인터뷰 영상이 올라왔다. 하네스 엔지니어링의 개념과 등장 배경, 멀티 에이전트의 구동 원리, 그리고 다섯 개의 질문과 답을 정리했다.
《하네스 엔지니어링 with 클로드 코드》가 나오자마자 중쇄에 들어갔고, 컴퓨터 분야 오프라인 3위·온라인 2위에 올랐다. 순위보다 감사한 것은 이 책을 계기로 시작된 대화와 만남이다.
Fable 5와 하네스로 30분 만에 만든 AI 결재 자동 승인 MIS 시스템이다. 내부 규정을 근거로 여러 에이전트가 나눠 검토하고 최종 판정과 감사까지 남긴다.
하네스를 공개한 뒤 관심이 에이전트를 만드는 쪽에서 고치는 쪽으로 옮겨갔다. 1on1, 커피챗, 시각화는 전부 이미 만든 에이전트를 다루는 도구다.
제품의 품질에는 불만이 없다. 오히려 너무 좋기 때문에 더 걱정된다. 좋은 기능일수록 별도 과금 영역으로 이동하는 흐름을 가볍게 볼 수 없는 이유를 적었다.
클로드 코드 설치부터 하네스까지 7시간 실습 강의를 마쳤다. 70명 동시 실습은 개인적으로 챌린지였다.
카이스트 학부생·대학원생을 대상으로 6주간 진행한 오픈소스 × AI 교육이 끝났다. AI와 함께 변하는 오픈소스 생태계를 담으려 커리큘럼을 새로 짜는 동안 나도 많이 배웠다.
스타 그래프가 다시 오르길래 살펴보니 메타 하네스 스킬이 깃헙 주간 트렌드에 올라 있었다. 유입 원인을 추적해 보는 것만으로도 올해 목표인 마케팅 공부에 도움이 된다.
콘텐츠 제작도 잘 될까 궁금해서 소설 집필을 시켜봤다. 약 1시간 동안 62개 에이전트가 310만 토큰을 써서 10장 분량을 썼고, 완성도는 높지 않았지만 진행 방식이 인상적이었다.
에이전트를 많이 돌리는 것과 결과가 맞는 것은 다른 문제다. Claude Code Dynamic Workflow에서 품질을 지키기 위해 쓰는 검증 패턴 일곱 가지를, 각각 언제 쓰고 무엇을 조심해야 하는지와 함께 정리했다.
Claude Code의 Dynamic Workflows는 계획을 코드로 옮기는 기능이다. 발표 직후의 흥분이 며칠 만에 회의로 기운 이유를 국내외 반응을 모아 정리했다.
세일즈포스가 Claude Code를 모든 엔지니어에게 주고 토큰 제한을 전부 제거했다. 1년 뒤 공개된 수치와, 함께 언급된 과제를 정리했다.
하네스를 AI에게 목줄을 채우는 가드레일로 이해하는 경우가 많다. Anthropic과 OpenAI가 공개한 사례를 근거로, 하네스가 실제로 무엇을 가리키는 말인지 정리했다.
광장에서 투표소로 옮겨간 뒤의 기록이다. 투표만 한 게 아니라 선관위에 등록된 공약을 직접 사이트로 만들었다.
많은 조직이 AX를 말하지만 실체에 대해서는 의견이 갈린다. 하네스 엔지니어링은 오늘 바로 적용할 출발점이 아니라 AX가 향할 수 있는 상위 단계에 가깝다는 이야기다.
메타 하네스 스킬을 두고 "결국 이런 방식은 제품 안으로 흡수되지 않겠느냐"는 의견을 여러 번 들었다. Claude Code의 Dynamic Workflow를 직접 돌려보고 그 질문에 대해 지금 할 수 있는 답을 적었다.
"4.7 실망을 만회하는 보정판인지 진짜 큰 도약인지는 아직 애매하다." Opus 4.8을 둘러싼 커뮤니티 반응과 공식 발표 내용, 그리고 함께 나온 동적 워크플로우를 정리했다.
원고도 체력도 커피도 거의 바닥났지만 책은 무사히 살아남았다. AI 에이전트를 하나 잘 쓰는 법이 아니라, 여러 에이전트가 팀으로 일하게 만드는 법을 다룬 책이다.
전환 과정을 소개하고, 키노트를 지켜보고, 결국 FDE 조직으로 배치받았다. 밖에서 쓴 관찰이 아니라 그 안에서 자리가 바뀌는 사람이 쓴 기록이다.
Antigravity CLI에 에이전트 간 메시지 전송이 추가되면서 Claude Code의 에이전트 팀과 비슷한 커뮤니케이션이 가능해졌다. 그 위에 올릴 전용 하네스 스킬을 만들어 공유한다.
6월 18일 Gemini CLI가 종료되고 Antigravity CLI로 전환된다. 설치와 실행 방법, 그리고 바뀌는 점을 짧게 정리했다.
2026년 구글 I/O의 한 줄 요약은 Gemini를 제품 안에 넣는 단계에서 Gemini가 직접 일을 수행하는 에이전트 플랫폼으로 이동했다는 것이다. 모델·런타임·제품 표면 세 갈래로 나눠 정리했다.
키노트 요약에 이어, 발표별 공식 블로그 글을 갈래별로 모았다. 각 항목마다 그 글에서 무엇을 알 수 있는지 한 줄씩 붙였다.
미중 기술 전쟁, 앤트로픽의 성장, AI 실패 사례, 보안 위협. 소재는 다르지만 형식은 같다 — 조사를 돌리고 슬라이드로 만들어 출처만 남기면 자유롭게 쓰라고 공개한다.
한 줄의 프롬프트로 시작한 12부작 극본이 26개 에이전트와 10개 스킬로 완성됐다. 인물마다 페르소나를 주입한 멀티 에이전트로 대사를 쓰게 하자 평면적이던 대화가 입체적으로 바뀌었다.
죽은 멤버의 데이터로 만든 AI 페르소나를 8번째 멤버로 데뷔시키는 K-팝 걸그룹 이야기. 하네스로 12부작 극본을 만들어보는 중이고, 아웃라인부터 회차 설계까지 걸린 시간을 남긴다.
Figure 3 의 스펙표에서 시작해 11시간 넘게 일하는 로봇 라이브 영상까지. 스펙을 읽던 시선이 계속 보게 되는 시선으로 바뀌었다.
판교를 위해 쓴 포스터 프롬프트 한 장을 두고, 지명과 그 안에 들어갈 랜드마크 목록만 바꿔 한국의 주요 명소 10곳을 한 번에 뽑았다. 실제로 사용한 프롬프트 전문을 남긴다.
2026년 6월 15일부터 Claude Agent SDK 전용 월간 크레딧이 별도로 지급된다. 이 변화의 핵심은 금액이 아니라 대화형 사용량과 자동화 사용량을 갈라놓았다는 점이다.
3년째 운영 중인 사내 AI 커뮤니티에서 열었던 이벤트들이다. 사람들이 AI를 스스로 써 보게 만든 건 매번 경품이 아니라 놀거리였다.
OpenAI가 별도 법인 OpenAI Deployment Company를 출범시키고 FDE 조직을 전면에 내세웠다. 제품을 먼저 만들어 파는 대신 고객사의 제약 안으로 들어가는 이 모델이 무엇을 뜻하는지 정리했다.
하네스를 공유하는 자리에서 만든 삼성전자·SK하이닉스 분석 자료다. 조사와 웹페이지 제작에 각각 프롬프트 한 줄씩, 모두 두 개만 썼다.
국회 토론회에 가고, 행동 초안을 챙기고, 법관용 가이드북과 국가 데이터센터 확정 발표를 기록했다. 매번 원문 링크를 붙여 확인할 수 있게 남겼다.
메타가 대규모 감원을 준비한다는 보도와, 직원의 노트북 사용 행동을 AI 학습에 쓰려 한다는 보도가 이어졌다. 두 소식을 나란히 놓으면 학습 데이터의 범위가 어디까지 넓어지고 있는지가 보인다.
에이전트 팀으로 잘 구성된 하네스를 돌리다 보면 놀라는 순간이 세 번 온다. 잘 설계된 하네스는 AI를 많이 붙여놓은 구조가 아니라 실행 환경이다.
Anthropic이 Claude 사용 한도 상향과 SpaceX와의 컴퓨팅 파트너십을 함께 발표했다. 늘어난 한도 세 가지와, 그것을 가능하게 한 데이터센터 계약을 정리했다.
GPT-5.5는 좋은데 Codex CLI 안에서 쓸 때는 아쉬운 지점이 있었다. 그래서 방향을 바꿔 Claude Code 안에서 GPT-5.5를 쓰는 스킬 두 개를 만들었다.
연휴 동안 3명씩 소규모로 나눠 서른 명 남짓과 하네스 실습을 했다. 기획과 PoC 단계에 있는 멘티들과 함께 배운 것은 한 줄짜리 아이디어를 AI와 함께 구체화하는 방법이었다.
문제는 착함이 아니다. 반복되는 호의가 익숙함을 지나 권리가 되는 순간, 관계는 기울어진다.
GPT-5.5 공개는 감사한 일이면서 동시에 서늘한 일이다. 여러 프런티어 모델이 같은 위험 구간에 함께 진입하고 있는 지금, 출시 판단을 누구에게 맡길 것인가를 묻는다.
밋업을 진행하면서 그 자리에서 만든 온라인 청첩장 제작 하네스를 공개한다. 사용법 두 줄과 이 하네스를 만들 때 쓴 구성 프롬프트를 그대로 남긴다.
테크포임팩트 캠퍼스와 SW마에스트로에서 멘토로 보낸 시간들이다. 네 번 환승해야 하는 먼 길이지만 마음은 가볍다는 한 줄이 이유를 대신한다.
하네스를 공개한 지 한 달이 지났고 많은 분이 써 주셨지만, 정작 왜 이렇게 만들었는지는 한 번도 직접 이야기한 적이 없었다. 그 이야기를 처음 꺼내는 자리를 앞두고 남긴 글이다.
기술 이야기가 빽빽하게 이어지는 사이사이, 같은 고양이 두 마리가 반복해서 등장한다. 그 반복만 모아 둔 글이다.
칸 영화제 수상 경력의 뮤직비디오 감독이 AI 경험 없이 합류해 3주 만에 22분짜리 단편을 내놓았다. 캐릭터 시트부터 실시간 편집 루프까지, 그가 짠 제작 파이프라인을 정리했다.
사내 AI 커뮤니티에서 진행한 이벤트를 하네스로 기획하고, 당첨자 선정과 공지 글 작성까지 한 줄의 프롬프트로 끝냈다. 이번에 생성된 에이전트들의 정의를 그대로 공개한다.
간단한 작업은 싼 모델로 돌려 비용을 아끼자는 말은 합리적으로 들린다. 그 계산서에서 자주 빠지는 세 가지 비용과, 내가 여전히 모든 에이전트를 가장 좋은 모델로 고정해 두는 이유를 정리했다.
공개 전에 한 가지 실험을 먼저 했다. "Harness 자신으로, Harness의 런치 마케팅 전략을 설계해보자." 그때 에이전트 팀이 만들어낸 실전 마케팅 문서를 공개한다.
앤트로픽과 OpenAI 가 자기 조직을 어떻게 바꿨는지에 대한 자료를 계속 찾아 정리했다. 자기 조직을 바꾸려는 사람이 남의 사례를 읽는 방식이다.
기원전 3500년, 한 유목민이 말의 목에 끈을 묶었다. 그날 달라진 것은 말이 아니라 말을 감싼 것이었다. LLM 앞에서 우리가 하는 일도 같다.
2024년 공개SW 개발자대회부터 2026년 NIPA 지원사업까지, 매년 같은 자리에 앉아 출품작을 봤다. 그 반복 속에 출품작이 어떻게 달라졌는지가 한 줄씩 남아 있다.
하네스는 "한 번의 대화를 잘 굴리는 기술"이 아니라 "작업 환경 자체를 미리 세팅해두는 기술"이다. 아무것도 추가 설치하지 않은 Claude Code로 직접 해볼 수 있는 비교 절차를 공유한다.
얼마 전까지 몰트북이라는 AI를 위한 커뮤니티가 한창 유행이었다. 그 컨셉을 클로드 코드에서 한 줄 프롬프트로 재현할 수 있다.
3월 31일 Claude Code 소스코드가 공개됐다. 경쟁사인 OpenAI와 Google은 이걸 활용했을까. 최근 한 달 1,300개 이상의 커밋을 AI로 전수 분석했다.
Claude Code로 다양한 프로젝트를 진행하며 깊이 공감하는 부분이 있다. 이제는 결과물을 빠르게 만드는 수준을 넘어, 도구를 다루는 에이전트를 설계하고 연결하는 데 집중해야 한다.
PM이 기획, 개발, QA, 문서화를 모두 혼자 떠안으면 어떻게 될까. Claude Code의 싱글 세션이 정확히 그 상태다.
아직 experimental 딱지가 붙어 있는 기능답게 알아둬야 할 제약이 꽤 있다. 공식 문서에 나와 있는 것보다 더 제한적이다.
갑자기 $200 크레딧 사용이 가능해져 살펴보니 서드파티 앱 정책이 바뀌어 있었다. 2026년 4월 4일 발효된 변경 사항을 정리한다.
2026년 3월 31일 Claude Code CLI 전체 소스코드가 유출됐다. 약 1,900개 파일, 51만 줄의 코드를 직접 분석해 Agent/Team/Skill 시스템이 어떻게 구현되어 있는지 살펴본다.
하네스 스킬을 공개한 뒤 쏟아지는 후기들에 매일이 즐겁다. 자녀를 위한 맞춤형 교재부터 DevOps 자동화까지, 일상과 실무 곳곳에 에이전트가 들어가고 있다.
Claude Code 소스코드가 실수로 공개됐다고 해서 저작권이 소멸하거나 오픈소스가 되는 것은 아니다. 그 전제 위에서, 하네스로 연구해 보면 어떨까 하는 시도를 조심스럽게 공유한다.
메타 하네스 스킬을 GitHub 에 공개하기까지 한 달 동안 매일 무엇을 깎았는지가 짧은 글로 남아 있다. 공식 Skill Creator 를 보고 초라해진 날과 이틀 만에 스타가 몰린 날이 같은 달 안에 있다.
하네스 엔지니어링에 대한 관심이 높아지면서 그 실체를 제각각 다르게 받아들이는 혼란이 생기고 있다. 자주 마주치는 세 가지 오해를 짚는다.
유튜브 스크립트를 던지고 한 줄 명령으로 썸네일을 뽑았다. 두 번은 나쁘지 않았지만 느낌이 아니었고, 한마디를 더 던지자 리서치부터 재설계까지 이어졌다.
올해가 '증명의 해'가 될 것이라고 생각한다. 1분기가 지나가는 지금, 나는 어떤 가치를 만들어내고 있는가를 스스로에게 묻는다.
하네스로 API 문서를 분석해 라이브 API 스킬을 만들고, 통화하는 것처럼 UI를 꾸몄다. 구글의 새 Live 모델과 ElevenLabs를 비교해 보려고 만든 것이다.
Harness: Agent Team & Skill 플러그인을 공개한다. "하네스 구성해줘" 한마디면 도메인에 맞는 전문 에이전트 팀이 자동 생성된다.
한국의 전통주를 조사해 보고서와 웹페이지까지 만드는 데 15분이 걸렸다. 사용한 프롬프트 세 줄을 그대로 공유한다.
설명으로는 잘 와닿지 않는다. 그럴 때 던지는 질문이 하나 있다. "지금 가장 관심 있는 주제가 있으신가요? 그걸로 바로 돌려볼게요."
100가지 실전 하네스를 만들었다. 에이전트 489개, 스킬 315개가 100개 도메인에 걸쳐 있다.
사진 한 장으로 이모티콘 24종 세트를 자동 생성하는 웹 서비스를 공개한다. 스펙 작성과 구현까지 프롬프트 두 줄로 시작했다.
주말에 만든 프로토타입이 60일 만에 GitHub 역사상 최다 스타를 받았다. 그리고 같은 소프트웨어에서 512개의 보안 취약점이 발견됐다. 보안·활용 범위·비용이라는 세 가지 오해를 팩트로 짚는다.
피지컬 AI 시장은 2034년 612억 달러 규모로 성장할 전망이다. 동시에 로봇 해킹과 센서 스푸핑, AI 에이전트 탈취 같은 위협도 현실화되고 있다.
NotebookLM 클론으로 만들었던 사탕 프로젝트를 슬라이드 특화 서비스로 개편하고 있다. 이번 개편의 킬링 포인트는 'AI가 무조건 다 해준다? NO'다.
GDC 2026에서 언리얼 엔진이 역사상 처음으로 Unity를 추월했다. 5명의 AI 리서처 에이전트 팀을 구성해 그 중심에 있는 AI 접목 현황을 조사했다.
하네스 구성을 자동화하는 스킬을 깎던 차에 Anthropic이 업데이트한 Skill Creator를 살펴봤다. v1에서 v2로의 변화는 작은 도구 업데이트처럼 보이지만 산업 전체가 향하는 방향의 축소판이었다.
5개의 AI 에이전트가 4시간 만에 613페이지짜리 대학생용 핸즈온 가이드를 만들었다. 20챕터, 97만 글자, 실증 사례 225건이다.
모집 공고부터 본선 당일, 그리고 대회 문제가 예능 영상이 되기까지. 준비한 쪽에서 남긴 짧은 기록들이다.
앱스토어 심사용 스크린샷은 기기별 사이즈를 맞춰야 해서 은근히 손이 많이 간다. 혹시나 해서 Claude Code에 맡겨봤더니 스스로 앱을 실행하고 조작하며 이미지를 만들어 주었다.
영상 찍을 때 쓸 타이머를 만들었다. 제작 자체는 금방 끝나지만, 중요한 건 간단한 앱이라도 한 번에 끝나지 않는다는 점이다.
자동으로 만들어 주는 슬라이드는 식상하다. 테마를 따로 만들어 넣으면 달라진다.
스터디에서 나온 한마디가 자료가 됐다. ChatGPT 이후의 모델 출시 타임라인부터 바이브 코딩, 하네스 엔지니어링까지 전 과정을 하나의 파일에 담았다.
AI와 과학기술을 융합해 8대 분야 12대 국가 미션을 해결하는 범국가 프로젝트 K-문샷이 2026년 2월 확정됐다. 거버넌스와 참여 규모, 그리고 남은 과제를 정리했다.
'Claude Code 시작하기' 책을 Claude Code 스스로 작성했다. 목차 설계부터 18개 챕터 집필, 인포그래픽 생성, PDF 조판, 웹 뷰어 배포까지 1시간이 걸렸다.
AI 에이전트가 스마트폰의 OS 같은 관문이 된다면, 그 OS를 누가 만드느냐가 다음 10년의 플랫폼 경제를 가른다. 지금 그 답을 가장 빠르게 써내려가는 나라는 중국이다.
이미지 생성 AI가 톱니 개수를 틀리는 것은 버그가 아니라 구조적 한계다. 그렇다면 못 쓰는 걸까. 요청을 바꿔보면 다른 답이 나온다.
2026년 3월 13일, Anthropic이 한 줄짜리 블로그 포스트를 올렸다. 1M 컨텍스트가 추가 비용 없이 모든 사용자에게 열렸다는 소식이 무엇을 바꾸는지 짚는다.
SW마에스트로 과정에 AI 분야가 합류한다는 소식을 듣고 오랜만에 멘토로 지원해 면접을 봤다. 심사석에 익숙해져 있던 스스로를 돌아본 하루였다.
하네스 구성을 위해 만든 Claude Code Skill로 mdview 사이트의 검색 최적화를 수행했다. 요청 한 줄이면 상태 점검, 에이전트·스킬 생성, 실행까지 알아서 진행된다.
마크다운은 개발자에게는 숨 쉬듯 편한 포맷이지만 그렇지 않은 사람에게는 은근히 까다롭다. 누구나 웹에서 가볍고 안전하게 쓸 수 있는 뷰어를 만들었다.
주중 저녁과 주말에 생각날 때마다 돌려본 10일치 결과물을 정리했다. 과제별 수행 시간은 10분에서 서너 시간 수준이다.
느낌이 아니라 데이터로 확인하고 싶었다. 3단계 난이도의 15개 소프트웨어 엔지니어링 과제로 A/B 테스트를 돌리자 평균 품질 점수가 49.5점에서 79.3점으로 올랐다.
Claude Code에 하네스를 얹고 논문 작성을 테스트해 봤다. 대시보드와 논문 작성에 프롬프트 4번, 총 20분이 걸렸다.
웹소설 12장과 웹툰을 모두 완성했다. 원고 15개, 파일 567개, 소설 3시간과 웹툰 2시간 — 그 제작 기록을 정리한다.
Claude Code로 웹소설에 이어 웹툰을 만들었다. Harness Engineering에 따라 웹툰 생성과 검증을 담당할 에이전트와 스킬을 각각 추가했다.
Gemini와 대화를 하다가 모델이 만들어 준 사진과 영상, 그리고 소리를 기록한다. 시각과 청각 두 갈래로 나온 결과물이다.
빈 폴더를 만들고 Claude Code에 '1일 1억 수익 달성을 위한 실행 시스템'이라는 목표를 던졌다. 5종의 에이전트가 한 시간 동안 병렬로 움직인 뒤 무엇이 남았는지 기록한다.
AI로 쓴 소설은 뻔할 것이라고 생각했다. 3시간 만에 완성된 150여 페이지를 한 번에 다 읽고 나서 그 생각이 바뀌었다.
Claude, Gemini, OpenAI가 각각 제공하는 웹 서치 API를 한자리에 정리했다. 어떤 작업에 무엇을 쓸지 고를 때 참고할 만한 비교다.
AI 모델 평가가 질의응답에서 장기적인 목표 수행 능력으로 옮겨가고 있다. 365일 동안 시뮬레이션 자판기 사업을 운영하게 하는 Vending-Bench 2의 구조와 발견을 정리했다.
Anthropic이 세 곳의 AI 연구소가 Claude의 기능을 불법적으로 추출해 자체 모델을 개선하는 증류 공격을 탐지하고 공개했다. 이해하기 쉽게 슬라이드로 정리한 자료를 함께 공유한다.
한글이 잘 나오면서 선명하게 나온 슬라이드 생성 프롬프트 예시다. 첨부한 슬라이드를 만들 때 실제로 쓴 것을 그대로 옮긴다.
연휴 전 사무실에서 의자에 앉다가 왼손을 잘못 딛었다. 새끼손가락 연결 부위 뼈가 부러져 반깁스 중이다.
Slack에서 멘션 한 번이면 Claude Code가 실행된다. 채널마다 다른 프로젝트를 연결해 팀원 누구나 바로 AI 코딩 어시스턴트를 쓸 수 있게 만든 실험용 베타를 공개한다.
Gemini 3.1 Pro로 NotebookLM 클론 프로젝트의 UI를 개선했다. 디테일한 UI 구성에서는 Gemini가 확실히 강하지만, 추가 작업 지시는 잘 처리하지 못할 때가 있어 Claude Code를 병행했다.
연휴 동안 Claude Code로 진행한 사이드 프로젝트 여섯 건을 정리했다. 리서치 에이전트 스킬부터 클론 프로젝트 업데이트, 강의 자료와 플랫폼 프로토타입까지.
NotebookLM에 슬라이드 PPT 다운로드와 개별 편집 기능이 추가되었다는 소식을 듣고, 예전에 한 시간 만에 만들었던 클론 프로젝트에 같은 기능을 붙였다. 요청 두 번에 핵심 기능이 완성됐다.
탄천을 달리는 아침과 제주 오피스에서 맞는 연말이 같은 사람의 일상이다. 두 지역을 오가며 남긴 짧은 기록들.
2026년 춘절 갈라에 로봇들이 배경 장치가 아니라 공연의 일부로 출연했다. 기술 행사가 아니라 온 가족이 보는 예능 프로그램이라는 점이 이 사건의 성격을 결정한다.
2025년 6월에는 온갖 툴을 동원해 밤낮없이 35페이지 발표 자료를 만들었다. 8개월 뒤에는 Claude Code 하나로 240여 페이지 강의 자료를 서너 시간 만에 완성했다.
사내 행사장에서 노래를 부르려다 계속 다른 버전이 재생되는 꿈을 꿨다. 그 꿈을 AI에게 해몽시키고, 거기서 나온 이야기를 조직 운영의 다섯 가지 원칙으로 정리한 기록이다.
함께 일하는 동료 디자이너가 정리한 글을 공유한다. AI 선행 검증을 워크플로우 앞단에 배치해 '재작업' 구간을 없앤 것이 핵심이다.
1년 전 2주 스프린트에 놀랐는데, 그 2주가 1주가 되고 3일이 되더니 이제 시간 단위가 되었다. 휴가를 내고 2주 동안 열네 개의 프로젝트를 만들며 확인한 것들.
Anthropic이 공개한 Fast Mode는 경량 모델로 바꿔 태우는 기능이 아니다. 최상위 모델의 지능을 그대로 두고 백엔드 추론 구성을 최적화해 지연 시간을 줄인 모드다.
Anthropic이 Claude Opus 4.6을 출시했다. 100만 토큰이라는 숫자보다 중요한 것은 대용량 정보 처리 시 성능이 떨어지는 'Context Rot'을 기술적으로 다뤘다는 점이다.
NotebookLM의 기능을 스크린샷으로 찍어 스펙을 만들고, Claude Code로 기획부터 배포까지 한 시간에 끝냈다. 스펙 문서와 저장소를 함께 공개한다.
AI로 소프트웨어 개발의 진입 장벽이 무너지면서 '어떻게 코딩할 것인가'보다 '무엇을 만들 것인가'를 정의하는 능력이 핵심이 되었다. 이 변화를 깔때기에 비유해 정리했다.
최신 AI 연구 논문은 어렵고 읽는 데 시간이 오래 걸린다. 그 시간을 줄여보려고 arXiv 논문 포털을 직접 만들었다.
Spring AI로 AI 애플리케이션을 처음부터 끝까지 만드는 240페이지 분량의 책을 무료로 공개했다. Kotlin 예제 중심이고 GitHub에서 바로 받을 수 있다.
최근 3년의 업무 성과와 활동 이력을 GPT-5.2 Pro와 Gemini에 넣고 커리어 컨설팅을 시켜봤다. 서로 다른 두 모델의 분석이 신기할 만큼 일치하면서도 각기 다른 관점을 내놓았다.
Google과 DeepLearning.ai가 함께 공개한 Gemini CLI 무료 강좌의 커리큘럼을 정리했다. 한글 자막을 지원하지 않아 크롬 확장 프로그램을 하나 만들어 붙였다.
Anthropic 해커톤 우승자가 정리한 Claude Code 설정 팁을 모아 사이트로 만들었다. 에이전트, 커맨드, 스킬, 규칙까지 실무에서 바로 쓸 수 있는 설정 파일과 워크플로우를 담았다.
AI를 기계가 아니라 대화 상대로 대할 때 답변 품질이 올라갈 확률이 커진다는 관점에서 정리했다. 공손함이 예절이 아니라 제어 신호로 작동하는 이유를 짚는다.
공채 신입 크루를 대상으로 4시간짜리 AI 실습 강의를 진행했다. 목표는 툴 사용법을 익히게 하는 것이 아니라, AI로 바뀐 현업의 속도감을 몸으로 느끼게 하는 것이었다.
Vercel Labs가 AI 코딩 에이전트 전용 확장 기능 세트인 agent-skills 저장소를 공개했다. AI가 개발 업무를 수행할 때 참고할 지침과 자동화 스크립트를 패키지 형태로 제공한다.
한글이 제대로 나오기 시작한 이미지 모델로 두 달 동안 무엇이 되는지 번호를 붙여 가며 올렸다. 복원, 패러디, 인물 사진, 업무용 이미지까지의 기록이다.
NotebookLM 슬라이드에 커스텀 프롬프트로 테마를 입혀 봤다. 잡지 스크랩 스타일과 미국 만화 스타일, 두 프롬프트를 그대로 옮긴다.
젠슨 황의 CES 2026 키노트는 하드웨어 공개를 넘어 소프트웨어 스택의 재정의, 피지컬 AI, 차세대 플랫폼 '베라 루빈'까지 담았다. 네 축으로 정리했다.
업스테이지 Solar 모델 이슈를 다룬 영상을 보며 오픈소스 생태계의 기여와 기술적 검증을 다시 생각했다. 인상 깊었던 두 지점을 남긴다.
발표 자료나 프로필을 정리할 때 지난 이력을 다시 찾아보는 게 은근히 번거롭다. ChatGPT Deep Research로 조사하고 그 결과를 NotebookLM에 넣어 슬라이드로 만들어 봤다.
발표를 알리는 글과 끝나고 남기는 글이 1년 반 동안 번갈아 반복됐다. 늘어놓으면 주제가 Spring AI 에서 AI Native 로, 다시 Claude Code 로 옮겨간 궤적이 보인다.
스펙 주도 개발, 프론트 1일 개발, 맥북 한 대 값의 연간 구독료. 이 시기의 짧은 메모들은 전부 속도와 비용이라는 한 축 위에 있다.
AI 연구 동료가 사람과 제대로 협업하려면 복잡한 데이터와 추론 과정을 직관적으로 보여 줄 인터페이스가 필요하다. Claude Code로 그 프로토타입을 빠르게 만드는 세션이다.
안대에 가려진 눈은 정답이 하나로 정해져 있지 않다. 인페인팅 기술의 세대별 발전은 곧 AI가 '정답이 없는 공백'을 다루는 방식의 진화다.
"그 엄청난 기술로 고작 산타 그림이냐"고 볼 수도 있다. 그런데 무엇이든 거창한 것이 아니라 재미있는 것에서 시작한다.
사우디의 추론 데이터센터, H100 뚜껑을 여는 영상, 8,496장의 GPU, 그리고 넉 달 만에 네 배가 된 메모리 값. AI 이야기의 아래층에서 오르내리는 것들이다.
입사 첫날, 전임자는 인수인계 자료 없이 사라졌다. 남은 건 어지러운 책상 사진과 잠기지 않은 이메일, 알 수 없는 통화 녹음뿐. AI TOP 100의 화제의 문제다.
고용노동부가 5년간 100만 명 AI 교육훈련을 지원한다는 기사를 보고, AI로 실효성 분석을 돌려 봤다. 1인당 예산을 나눠 보니 두 갈래로 갈렸다.
참고 사진 속 얼굴을 100% 그대로 두고 배경과 복장만 바꾸는 스티커 세트를 만들었다. 사람 버전과 고양이 버전에 쓴 프롬프트를 함께 남긴다.
긴 글로 정리할 만큼은 아니지만 넘기기도 아까운 관찰들을 분기별로 모았다. 늘어놓으면 2025년 한 해 동안 무엇이 뉴스였는지가 보인다.
Claude Code + 스태프 엔지니어, NotebookLM + 시니어 실무자. 두 조합에서 이미 놀라운 일이 벌어지고 있다.
딥마인드 공동 창립자이자 수석 AGI 과학자인 셰인 레그가 팟캐스트에서 AGI의 정의와 타임라인, 안전성, 사회적 영향을 이야기했다.
11월 중순 Gemini 3 Pro, 11월 24일 Claude Opus 4.5. 6주간 쏟아진 모델들 한복판에서 OpenAI가 GPT-5.1 공개 한 달도 안 돼 GPT-5.2를 냈다.
AI TOP 100 경진대회 시스템을 만들면서 기존 개발 방식을 완전히 깨부순 과정을 회고로 담았다. 문서를 버리고, 역할을 지우고, 하루 최대 2억 토큰을 썼다.
"이것에 대해 너는 어떻게 생각해?"라고 묻지 말 것. 거기엔 '너'가 없다. 대신 어떤 전문가 그룹이라면 뭐라고 할지를 물으라는 이야기다.
대회가 끝난 뒤 '어떤 문제가 나왔나요', '저도 풀어보고 싶어요'라는 요청이 이어졌다. 그 성원에 힘입어 실제 문제를 체험할 수 있는 사이트를 열었다.
GPT-5.1 공개 일주일 만에, Claude 4.5 Sonnet 출시 두 달 만에 Gemini 3가 나왔다. 출시 첫날부터 검색·앱·개발자 도구에 동시 적용한 것도 처음이다.
티켓을 잘못 예약했고, 비행기는 조류 충돌로 바뀌었고, 제주에 도착하니 자정이 다 됐다. 미래의 나에게 남기는 기록이다.
v2.0.21에 추가된 대화형 질문 도구를 써봤다. 비슷한 기능을 이미 겪어 봐서 식상할 수도 있는데, 직접 써 보니 대화의 품질이 아주 좋다.
신청을 연 지 7시간 만에 3,000명이 참가 신청을 했다. 그렇게 준비한 온라인 예선이 무사히 끝났다.
인터넷이 없던 1980년대에 전화기로 접속하는 AI 정보 서비스가 있었다면 어떤 광고가 나왔을까. 10초짜리 영상을 만들며 쓴 프롬프트를 그대로 공유한다.
2023년 DevDay 때 주간 개발자 200만 명이던 것이 지금 400만 명이다. 토큰 처리량은 분당 3억 개에서 60억 개가 됐다. 그 성장 위에서 무엇을 발표했는지 정리한다.
AI 전문가가 아니어도, 코딩을 몰라도 괜찮다. 오직 AI 도구를 활용해 문제를 푸는 능력으로 겨루는 대회의 참가자를 모집했다. 총상금은 1억 5천만 원.
2025년 9월 17일 WebAssembly 3.0이 새 표준으로 발표됐다. 64비트 주소 공간, 가비지 컬렉션, 예외 처리 등 6년 넘게 준비된 기능들이 들어갔다.
어떤 사용자는 심각한 성능 저하를 겪고 어떤 사용자는 아무렇지 않았다. 그 혼란스러운 체감의 원인이 세 가지 인프라 버그였다는 앤트로픽의 사후 분석을 정리했다.
바이브코딩 세션에서 VR 웹앱을 만들어 봤다. 주변 제품을 비추면 만들어질 때의 탄소 배출량을 보여 준다. 정확도가 높진 않지만 10분 만에 나온 것치고는 신기하다.
전사·언어·음성 모델을 따로 쓰지 않고 오디오를 통째로 다루는 음성-대-음성 모델이 나왔다. 고객 지원, 교육, 의료 같은 자리에 자연스러운 음성 경험을 붙일 수 있게 됐다.
비전문가가 텍스트만으로 영상을 어디까지 만들 수 있는지 석 달 동안 시도해 봤다. 예고편에서 3분짜리 단편까지 규모가 커지는 사이, 아직 아니라는 촬영 감독의 리뷰도 함께 남겼다.
회사에서 갤럽의 CliftonStrengths 분석을 해 줘서 보고서를 받았다. 결과를 정리하다가 최근에 내가 했던 말 하나가 떠올랐다.
지금까지 AI의 환경 영향 논의는 '훈련'에 쏠려 있었다. 구글이 실제 운영 환경에서 '추론' 단계의 에너지·탄소·물 소비량을 재는 방법론과 수치를 공개했다.
'내가 지금까지 해온 코딩은 다 뭐였지?' 코딩을 예술로 여겨 온 사람이 겪은 실존적 위기와, 그것을 넘어선 태도 전환에 관한 팟캐스트 대화를 정리했다.
AI로 오픈소스 취약점을 찾고 패치하는 능력을 겨루는 DARPA AI Cyber Challenge에서 한국 연구진이 참여한 팀이 우승했다. 상금은 400만 달러다.
GPT-5 Pro로 향후 10년 내 직무별 자동화 가능성을 조사해 봤다. 정량 통계가 아니라 보수적 범위를 제시한 가늠치이며, 규제와 임금 구조, 도입 속도에 따라 크게 달라진다.
OpenAI가 GPT-5를 공개했다. GPT-3가 고등학생, GPT-4가 대학생이라면 GPT-5는 박사 수준이라는 것이 이들의 설명이다. 발표 내용을 정리했다.
SOTA 모델의 성능은 매력적이지만, 서비스를 운영하는 입장에서는 비용과 속도가 벽이다. 무게중심이 '달러당 성능'으로 옮겨가고 있다.
Claude Code 출시부터 Claude 4, 시리즈 E 펀딩, 금융·국방·의료 파트너십까지. 2025년 상반기 앤트로픽의 움직임을 월별로 정리했다.
2025년 7월, Claude Code에 Sub Agent가 추가됐다. 문서를 분석하는 에이전트와 그 결과로 사이트를 갱신하는 에이전트를 따로 만들어 붙여 봤다.
2025년 8월 코엑스에서 열린 소셜임팩트 돕는 AI 컨퍼런스에서 'AI 네이티브 소셜임팩트'를 주제로 발표했다. 코딩을 몰라도 사회 혁신 아이디어를 실현하는 방법에 관한 이야기다.
400여 쪽짜리 Claude Code 가이드 문서를 공개한 지 한 달 반. Star 370개, Fork 56개가 됐고 전체를 영어로 옮겨 주신 분도 있었다.
도구를 쓰면서 그때그때 남긴 짧은 관찰들이다. 1억 토큰이 300달러라는 계산에서 시작해 처음 보는 언어로 9년 된 오픈소스를 고치는 데까지 갔다.
Cursor는 1년 만에 시장을 선도하는 자리까지 올라갔다가 과금 정책 변경으로 첫 시련을 맞았다. 그 사이 Claude Code가 가파르게 올라오고 있다.
앤트로픽 아카데미의 공식 코스 'Claude와 Anthropic API'가 무료로 열려 있다. API 기초부터 프롬프트 엔지니어링, RAG, 도구 사용, MCP, 에이전트 워크플로까지 다룬다.
도쿄에서 열린 AtCoder 월드 투어 파이널에서 OpenAI의 추론 모델이 결승 진출자들과 같은 규칙으로 10시간을 겨뤘다. 순위가 세 번 뒤집힌 그 기록이다.
ChatGPT 에이전트는 오퍼레이터의 웹사이트 조작 능력과 딥 리서치의 정보 종합 능력을 하나로 합친 것이다. 두 계보가 만나 무엇이 가능해졌는지 정리했다.
'중국의 OpenAI'라고도 부르는 Moonshot AI가 Kimi K2를 냈다. 총 1T, 활성화 32B 파라미터의 MoE 모델이다.
AI가 개발의 '쉬운 부분'을 돕는 동안 '어려운 부분'은 더 무겁게 사람에게 남는다. 장밋빛 전망을 걷어내고 개발자가 마주한 현실과 변치 않는 역량을 되짚는다.
'생성형 AI'라는 단순한 개념에서 '자율성 부채'와 '일회용 애플리케이션'까지 왔다. 영구적인 것에서 일시적인 것으로, 고정된 것에서 적응적인 것으로의 전환이 용어에 찍혀 있다.
Max 요금제를 써도 집중해서 쓰면 3시간 만에 한도에 닿는다. 그렇다면 API로 썼다면 얼마였을까. ccusage로 6월 사용량을 재봤다.
AI 도구로 10시간 안에 결과물을 만드는 사내 해커톤이 있었다. 1박 2일로 만들던 것보다 결과물이 좋아졌고, 심사에도 AI가 들어왔다.
깃허브 URL을 주고 커밋 로그로 개발 추정 시간을 뽑아 봤다. 결과가 쓸 만하길래 같은 방법을 스크립트로 만들고, 저장소 목록까지 한 번에 돌리게 했다.
2025년 6월에 적어 둔 향후 1년 예측이다. 에이전트 채택률, 조직의 대응, 개발자에게 실제로 벌어질 일을 나눠 봤다.
렉스 프리드먼 팟캐스트에 나온 구글 CEO 순다르 피차이의 대화를 요약했다. 첸나이의 두 칸짜리 아파트에서 시작해 AGI 타임라인까지 이어진다.
Claude Code는 원래 앤트로픽의 내부용 도구로 시작했다. 여섯 가지 사례를 보면 공통점이 있다. 지금까지 남에게 부탁해야 했던 일을 각자가 직접 하게 됐다는 것.
내 로컬 환경에서 마음껏 고성능 모델을 돌려보고 싶다. RTX 5090은 성능은 좋지만 32GB가 아쉽다. 96GB VRAM을 얹은 RTX Pro 6000의 실측 리뷰를 정리했다.
애플은 AI를 전면에 내세우는 대신 자기가 오랫동안 지켜온 가치 안에 녹였다. 디자인 언어 '리퀴드 글래스'와 Apple Intelligence 두 축으로 정리한다.
Claude Code와 함께 이틀 만에 만든 320쪽짜리 마스터북을 무료로 배포한다. 아직 사람의 손을 많이 거쳐야 하는 초판이지만 사용 사례가 정리돼 있다.
Claude Code와 함께 만든 사이트를 공유한다. 결과물보다 흥미로운 것은 운영 구조다. 이슈를 올리면 코드가 생성되고 PR 리뷰만 하면 사이트가 개선된다.
Claude Code를 쓰면서 정리한 네 가지. 모델 특성 이해, /init 먼저 돌리기, 작성과 리뷰 분리, 그리고 GitHub Action 연동이다.
Claude Max $100 요금제를 쓰다가 하루에만 사용 한도에 세 번 걸렸다. 그때마다 $200 요금제로 올리라는 안내가 뜬다.
업무에 AI를 붙일 때 진짜 문제는 모델이 아니라 컨텍스트다. 사내 데이터를 어떻게 안전하게 넣을 것인가. OpenAI가 내놓은 답이 커넥터와 기록 모드다.
앤트로픽의 'Taking Claude to the Next Level' 발표를 정리했다. Claude 4가 무엇이 달라졌는지, 그리고 Sonnet과 Opus를 어떻게 나눠 쓰면 되는지 두 갈래로 나눴다.
Veo 3는 Text-to-Video에서 8초까지 뛰어난 결과를 내지만 Image-to-Video는 아직이다. Kling AI 2.1은 그 자리를 노리는 것으로 보인다.
AI 정보를 얻을 채널이 부쩍 늘었다. 결이 다른 여섯 곳을 골라 어떤 사람에게 맞는지와 함께 정리했다.
정당·기업인·연구자·시민단체가 두 달간 토론과 숙의를 거쳐 대한민국 AI전환 선언문을 발표했다. 7대 행동 계획을 정리한다.
운영 비용을 줄이려고 GPT-4o mini로 갈아탔는데, 시간이 지나며 속도와 지연 문제가 드러났다. 대안 후보를 실측 수치로 비교하고 실무 체크리스트를 정리했다.
Veo 3는 Ultra 요금제에서만 쓸 수 있다고 공지돼 있었지만, Google AI Pro 계정으로도 영상이 생성됐다. 크레딧 계산과 당시의 제약을 기록해 둔다.
앤트로픽이 첫 개발자 컨퍼런스 'Code with Claude'를 열고 Claude 4 제품군과 개발자 도구를 한꺼번에 공개했다. 모델과 도구, 두 축으로 정리했다.
앤트로픽의 Claude Code 개발자가 직접 정리한 30분짜리 실용 가이드를 옮긴다. 팁 나열이 아니라 '어떤 작업에 어떻게 쓰는가'로 묶었다.
순다르 피차이는 구글이 본격적인 '제미나이 시대'에 들어섰다고 선언했다. 두 시간 넘는 키노트를 모델·검색·디바이스 세 갈래로 접어 정리했다.
사티아 나델라의 Build 2025 키노트를 개발자 도구·플랫폼·프로토콜 세 층으로 접어 정리했다. 발표를 관통한 단어는 '에이전트 웹'이었다.
Claude Code로 터미널에서 개발하다 보면 늘 걸리는 지점이 있었다. 터미널에 익숙하지 않은 동료에게는 권하기 어렵다는 것. OpenAI의 Codex는 그 작업을 웹과 클라우드로 옮겨 왔다.
LLM이 열어 준 채팅 인터페이스는 시작이지 끝이 아니다. 결국 AI가 인터페이스 자체를 실시간으로 만들어 주는 쪽으로 갈 것이라고 본다.
2025년 5월 셋째 주에 OpenAI Live, MS Build, Google I/O가 연달아 잡혀 있었다. 당시 챙겨 보려고 정리해 둔 일정표다.
2025년 5월 시점에 쓸 만한 AI 코딩 도구를 네 갈래로 나눠 정리했다. IDE형, 바이브 코딩 플랫폼, 팀원형 에이전트, CLI 기반 에이전트.
ChatGPT Deep Research에 내 이름을 넣고 보고서를 요청했다. 공개된 흔적만으로 한 사람이 어디까지 복원되는지 보고 싶었다.
Claude와 구글 캘린더를 MCP로 붙여, 지난 1년의 일정 기록을 분석해 달라고 요청했다. 일정 데이터가 조언이 될 수 있을까.
Docker Model Runner로 맥북에서 로컬 모델을 돌리는 절차를 정리했다. 같은 질문을 Ollama와 나란히 돌려 속도도 비교했다.
3월 공개, 4월 o3 등장, 5월 재역전. 두 달 사이의 순위 다툼과 이번 업데이트가 코딩에 집중한 이유를 정리했다.
백엔드를 주로 하던 나를 프론트엔드로 데려간 것이 Angular였다. 그 프레임워크의 다큐멘터리에 한글 자막을 붙이고 내용을 정리했다.
작년에 오픈소스로 공개했던 한글 자막 생성기를, 이번에는 바이브 코딩으로 데스크탑 앱으로 만들었다.
AI가 만든 것과 사람이 만든 것을 구분하기 어려워질수록 '사람임을 증명하는 일'이 사업이 된다. 월드가 미국에 공식 진출했다.
바이브 코딩에서 가장 간과하기 쉬운 것이 비용이다. Anthropic이 Max 플랜에 Claude Code 사용량을 합쳐 그 부담에 답을 내놓았다.
자연어로 업무를 지시하면 AI가 여러 앱과 웹 인터페이스를 직접 조작해 결과물을 내놓는 핸즈프리 업무 방식. 걷고 있어도 일할 수 있는 시대가 다가오고 있다.
VSCode와 Copilot이 주도하던 시장에 Cursor가 불을 지폈고, 그 위에 Windsurf가 올라왔다. OpenAI가 30억 달러에 인수를 검토 중이라는 보도까지 나왔다.
역할을 나눠 협업하던 방식이 흔들리고 있다. 한 사람이 여러 역할을 맡는 원지랩스의 사례는 그 변화를 선명하게 보여 준다.
LLM이 '지식 기반 도구'에서 '사고 구성 엔진'으로 넘어가는 과정을 1막과 2막으로 나눈 논문을 정리했다.
도커가 로컬에서 LLM을 컨테이너처럼 돌리는 Model Runner를 내놓았다. MCP 서버는 Docker Hub에서 이미지처럼 찾아 실행한다.
공개된 발표 영상이 좋아서 한글 자막을 붙이고 내용을 정리했다. 브라우저 자동화, 에이전트 간 연결, 모니터링 세 갈래의 실무 이야기다.
한 프로젝트에서 API와 Claude Code로 각각 5천만 토큰을 썼는데 비용은 260달러와 36달러였다. 그 차이를 만든 것이 프롬프트 캐싱이다.
카파시가 2025년 초에 '바이브 코딩'이라는 이름을 붙였다. 이름이 생기자 그 방식이 하나의 코딩 패러다임으로 다뤄지기 시작했다.
o3와 o4-mini는 ChatGPT 안의 모든 도구를 자율적으로 쓰고 결합할 수 있는 최초의 추론 모델이다. 함께 터미널용 Codex CLI도 공개됐다.
브레이킹 체인지가 잦은 프로젝트에서는 업그레이드보다 새로 세팅하는 게 속 편했다. Spring AI가 그 문제에 내놓은 답이 업그레이드 프롬프트다.
OpenAI가 API 전용으로 GPT-4.1 세 모델을 냈다. 컨텍스트가 100만 토큰으로 늘었고, SWE-bench 점수는 GPT-4o 대비 21.4%p 올랐다.
스탠포드 HAI의 여덟 번째 AI Index 리포트가 나왔다. 벤치마크와 투자는 가파르게 올랐고, 책임 있는 AI 평가는 여전히 드물다.
메인 키노트가 무엇을 파는지 보여 줬다면, 개발자 키노트는 그것을 어떻게 만드는지 보여 줬다. 에이전트 구축, 개발자 생산성, 모델 세 축이다.
MCP가 에이전트와 도구를 잇는 표준이라면, 구글이 낸 A2A는 에이전트와 에이전트를 잇는 표준이다. 두 프로토콜은 경쟁이 아니라 보완 관계다.
라스베이거스에서 열린 Google Cloud Next '25를 정리했다. 인프라, 모델, 에이전트 세 층으로 쌓아 올린 발표였다.
이번 달 회식 준비는 누가 할지 정하려고 즉석에서 랜덤 추첨 게임을 만들었다. 재미있을 것 같아 레이싱 게임도 붙였다.
GPT-4o 의 이미지 생성이 열린 직후 열흘 동안 명함, 이모티콘, 광고, 유니콘까지 되는 대로 시켜 봤다. 궁금했던 건 예쁜 그림이 나오느냐가 아니라 시킨 대로 나오느냐였다.
OpenAI가 경쟁사가 만든 MCP를 채택하겠다고 밝힌 뒤 빅테크가 줄줄이 합류했다. 몇 달 만에 제안 하나가 업계 표준의 지위를 굳혀 가는 중이다.
메타가 Llama 4를 공개했다. 세 모델이 각각 긴 컨텍스트, 균형, 교사 역할을 맡고, 처음으로 네이티브 멀티모달과 MoE를 채택했다.
선고를 앞둔 밤과 선고 당일, 그리고 그다음 날. 사흘 동안 쓴 여섯 줄의 기록이다.
Gemini 2.5 Pro의 API 비용이 책정됐다. 20만 토큰을 넘기면 단가가 두 배로 뛰는 구간 요금제다.
모델 발표마다 등장하는 GPQA-Diamond가 무엇을 재는지 정리했다. 핵심은 검색으로는 풀리지 않는 문제만 골라 놓았다는 점이다.
AI 에이전트가 논문을 읽고, 코드를 처음부터 짜고, 결과를 재현할 수 있는가. OpenAI가 그 질문에 답하려고 만든 벤치마크를 공개했다.
구글이 리더보드 1위 모델을 무료로 풀었다. 경쟁사의 유료 모델과 직접 붙으면서 시장 점유율을 가져오려는 공격적인 전략으로 보인다.
AI 에이전트가 실제 도구를 쓰지 못하는 이유는 모든 API가 제각각이기 때문이다. MCP가 그 사이에 공통 언어를 놓는다.
1월 광화문에서 3월 안국역까지, 같은 도시에서 같은 일을 반복했다. 그 반복 자체가 이 기록의 내용이다.
ChatGPT 충격에 코드 레드를 선언했던 구글이 Gemini 2.5 Pro로 선두에 섰다. 그 사이 2년의 뒷이야기를 담은 WIRED 인터뷰를 정리했다.
Anthropic이 만든 MCP를 OpenAI의 Agents SDK가 공식 지원한다. 에이전트와 외부 도구를 잇는 방식이 표준으로 수렴하고 있다는 신호다.
구글 딥마인드가 Gemini 2.5 Pro 실험 버전을 냈다. 응답 전에 스스로 추론하는 '사고 모델'로, LMArena에서 역대 최대 점수 상승과 함께 1위에 올랐다.
GPT-4o의 이미지 생성이 달라진 지점은 화질이 아니라 텍스트다. 이미지 안의 글자가 정확해지면서 로고, 다이어그램, UI 시안이 만들어지기 시작했다.
GTC 2025에서 양자 컴퓨팅 기업 CEO들이 세 개 패널로 모였다. 기술 노선은 갈리지만 오류 정정이 열쇠라는 점과 2030년경이라는 시점에는 대체로 모였다.
2025년 3월, NVIDIA GTC 에 일주일 동안 현장에 있었다. 줄과 부스와 날씨와 우연히 마주친 사람들의 기록이다.
산호세 현장에서 들은 GTC 2025 키노트를 정리했다. 추론 AI의 등장으로 컴퓨팅 수요가 100배로 뛰었고, 그에 맞춰 2028년까지의 로드맵이 공개됐다.
몇 주간 준비한 일 두 가지를 마무리한 날, 항공사 알림이 왔다. 다음 주 GTC로 떠나기 전에 이 순간을 남겨 둔다.
그동안 직접 조립하던 에이전트의 구성 요소들이 API와 SDK로 표준화되기 시작했다. OpenAI가 Responses API와 Agents SDK를 냈다.
애플이 시리의 AI 기능 개선을 2026년으로 미룬다고 밝혔다. AI에 대한 기대로 10년 넘게 쓰던 갤럭시를 떠나온 참이었다.
코딩의 문턱이 낮아지고 있다는 TED 강연을 봤다. 중급 개발자를 AI가 대체한다는 시각과 누구나 개발자가 된다는 시각이 같은 변화의 두 면이다.
새 맥 스튜디오의 512GB면 8비트 양자화한 Llama 3.1 405B도 메모리에 올라간다. 문제는 메모리가 아니라 속도다.
OpenAI를 연동한 타로 점 페이지를 Claude 3.7 Sonnet에게 한 번에 요청했다. 700줄이 넘는 HTML이 이슈 없이 나왔다.
박태웅 의장이 시작한 OPQR 프로젝트에서 AI를 주제로 한 토론이 올라왔다. 예술, 일자리, GPU, 국방, 교육까지 오간 질문과 답을 정리했다.
작년 5월 스프링캠프에서 Spring AI를 발표한 뒤로도 계속 프로젝트를 만들었다. 그 과정에서 쌓인 것을 사내 개발자 대상 실습 교육으로 옮기는 중이다.
안드레이 카파시가 올린 「내가 LLM을 사용하는 방법」 영상을 정리했다. 모델 고르기부터 검색, 문서 분석, 코드 실행, 음성과 이미지까지 도구별 시나리오를 훑는다.
GPT-4.5 발표 뒤 커뮤니티 반응은 부정적인 쪽이 많았다. 비용, 학습 컷오프, 그리고 벤치마크 비교 대상이 도마에 올랐다.
OpenAI가 GPT-4.5를 연구 프리뷰로 공개했다. 반응하기 전에 생각하지 않는 대신, 더 넓은 지식과 더 나은 감정 이해를 택한 모델이다.
메타가 2분기에 독립형 Meta AI 앱을 낼 계획이라는 보도가 나왔다. 앱만이 아니라 유료 구독까지 ChatGPT의 방식을 따라간다.
OpenAI가 GPT-5에서 기반 모델과 추론 모델을 합치겠다고 밝힌 지 3주, 그 하이브리드 모델을 Anthropic이 먼저 냈다. 함께 나온 것이 Claude Code다.
카카오가 AI Native Company 로의 전환을 본격화한 한 해 동안 무엇을 했는지 정리했다. 도구를 만들고, 전략을 세우고, 사람들과 나눈 기록이다.
xAI가 Grok-3를 공개했다. 2023년 11월 Grok-1 이후 15개월, 직전 모델로부터는 6개월 만에 챗봇 아레나 1400점을 처음 넘겼다.
OpenAI가 로드맵을 공개했다. 핵심은 GPT-4.5의 사양이 아니라 모델 선택기를 없애고 AI가 그냥 작동하게 만들겠다는 방향이다.
안드레이 카파시가 1년 만에 새 LLM 입문 영상을 올렸다. 사전 훈련, 지도 학습, 강화 학습이라는 세 단계로 ChatGPT의 작동 방식을 설명한다.
DeepSeek가 R1을 공개하며 판을 흔든 직후, OpenAI가 o3-mini를 냈다. 비용을 낮추고 무료 사용자에게까지 추론 모델을 열었다.
OpenAI의 Operator는 API가 아니라 픽셀과 마우스로 웹을 쓴다. 사람이 브라우저를 다루는 방식을 그대로 따라가는 선택이 무엇을 바꾸는지 정리했다.
구글 엔지니어링 리더 애디 오스마니의 글을 정리했다. AI가 70%까지는 빠르게 데려다주지만 나머지 30%에서 벌어지는 일이 이 글의 핵심이다.
2024년 여름부터 2025년 초까지 AI 영상 생성 도구로 만들어 본 것들을 시간순으로 모았다. 같은 프롬프트로 몇 번씩 다시 만들어 보면 반년 사이에 무엇이 새로 가능해졌는지가 보인다.
CES 2025 젠슨 황의 키노트를 정리했다. 게이밍 GPU에서 시작해 에이전트 AI를 지나 물리 세계를 이해하는 모델까지, 2025년 1월에 예고된 것들의 기록이다.
방송에서 언급된 헌법 82조가 무슨 조항인지 ChatGPT Search에 물어봤다. 돌아온 답변을 그대로 남겨 둔다.
2024년 12월, 기술 이야기를 멈추고 지하철과 국회 앞에서 찍은 사진들. 한 줄짜리 캡션 몇 개가 그때 남은 전부다.
2024년 12월, OpenAI는 12일 동안 매일 라이브스트림으로 무언가를 공개했다. 그때 하루씩 따라 적은 기록을 한 편으로 이어 붙였다.
산책길에 옛 개발자 밈 이야기가 나왔다. 낡은 차와 불타는 드럼통 위의 'Java 두 명 타요'를 AI 시대 버전으로 고쳐 만들어 봤다.
Sora와 KlingAI v1.5 이후에 나온 Pika 2.0의 핵심은 화질이 아니라 통제권이다. 영상 속 요소를 분리해 따로 조정하는 Scene Ingredients가 들어왔다.
긴 정리 글로 쓰지 않고 한두 줄만 남긴 2024년 하반기의 메모들이다. 짧아서 오히려 그해의 속도가 보인다.
카카오의 AI 네이티브 전략을 소개하는 영상이다. AI를 기능으로 붙이는 대신 조직 문화와 프로세스에 넣으려는 시도가 담겼다.
OpenAI가 ChatGPT에 웹 검색을 붙였다. 자연어로 묻고 출처 링크가 달린 답을 받는다면, 검색 엔진을 따로 열 이유가 남는지가 이 기능의 질문이다.
OSI가 새 오픈소스 AI 정의를 냈다. 훈련 데이터까지 공개하라는 이 기준에 메타의 라마는 미달이고, 메타는 단일 정의가 어렵다고 맞선다.
메타가 Llama 3.2를 공개했다. 비전 기능을 갖춘 11B·90B와 엣지용 경량 1B·3B는 같은 릴리스에 담겼지만 향하는 곳이 다르다.
5월 GPT-4o 발표 때 공개됐던 고급 음성 기능이 9월에야 실제로 열렸다. 음성 다섯 개가 늘고 악센트가 개선됐다.
알리바바가 Qwen2 출시 석 달 만에 Qwen2.5를 냈다. 0.5B부터 72B까지, 그리고 코딩·수학 특화 모델까지 라인업이 촘촘해졌다.
슬랙이 자사 플랫폼에 AgentForce 에이전트를 넣는다고 밝혔다. 2024년 9월 시점에서, 일하는 자리 안에 에이전트를 두는 초기 사례다.
o1 공개 직후 SNS에는 "그래서 GPT-4o와 뭐가 달라졌나"라는 물음이 쏟아졌다. 오간 근거들을 정리하고, 그중 하나가 왜 나를 멈춰 세웠는지 적었다.
영어를 한국어로 옮길 때 자막의 정확성과 자연스러움은 시청 경험을 좌우한다. 기존 번역기의 한계를 넘어 보려고 직접 만들어 쓰고 있는 자막 생성기를 정리했다.
프롬프트 잘 쓰는 법에 늘 등장하던 "Think step by step"이 모델 안으로 들어갔다. OpenAI가 강화학습으로 추론을 훈련시킨 o1 프리뷰를 공개했다.
a16z가 반년마다 내는 생성형 AI 소비자 앱 100 리포트의 2024년판이 나왔다. 창의적 도구의 무게중심이 이미지에서 영상과 음악으로 옮겨가고 있다.
OpenAI가 GPT-4o를 gpt-4o-2024-08-06으로 업데이트했다. 출력 토큰이 4배로 늘었고, JSON 모드보다 한 단계 진화한 구조화된 출력이 들어왔다.
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