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AX 프로젝트에서 고객도 개발자도 자기가 원하는 걸 모른다. 고전 요구공학은 이 문제를 40년 전에 암묵지 추출 기법으로 풀었고, Palantir는 같은 이유로 고객사에 엔지니어를 심었다. 고객이 AI를 만능으로 오해할수록 요구사항을 덜 말하게 되고, 그래서 인터뷰는 받아쓰기가 아니라 암묵지를 캐내는 컴파일 작업이 된다

Karpathy의 LLM Wiki 패턴에 ADR(Architecture Decision Records)을 결합해 개인 블로그를 누적 지식베이스로 발전시키는 방법. 패턴의 원전, 실제 사례 3종, 2026 연구 결과, 실패 모드와 스케일 한계까지 정리한다

헬스케어 챗봇 개발 중 발견한 LLM의 고유명사 오표기 문제의 근본 원인을 분석하고, 다양한 해결 방법을 실험한 과정을 정리한다.

LangChain과 Manus 웨비나에서 배운 AI 에이전트의 컨텍스트 엔지니어링 핵심 전략. 컨텍스트 오프로딩, 축소(압축 vs 요약), 격리(통신 vs 메모리 공유), 계층형 액션 공간 등 실전 검증된 기법과 '덜 구축하고 더 이해하라'는 철학을 다룬다.

워크플로우와 에이전트의 차이점, 그리고 ReAct, Plan-and-Execute, Supervisor 아키텍처의 특징과 장단점을 체계적으로 비교 분석한 포괄적 가이드

GitHub trending에서 발견한 MIT 라이센스 오픈소스 도구 LangFlow를 리뷰한 글이다. 노코드 챗봇 개발을 위한 다양한 도구 리서치 과정에서 살펴본 장단점과 실제 사용 경험을 공유하는 글이다.

LLM 기능 호출을 병렬로 처리하여 지연 시간과 비용을 줄이는 LLM Compiler 연구에 대한 검토