Next.js 블로그 제작기, 개발 중 겪은 문제와 해결 과정을 끄적거리는 개인 개발 메모장입니다. https://tera-log.pages.dev/ 2026-05-26T00:00:00.000Z terajh terajoohyun@ajou.ac.kr https://tera-log.pages.dev/posts/ai-is-not-your-architect 2026-05-26T00:00:00.000Z 2026-05-26T00:00:00.000Z

Claude에게 아키텍처를 맡기면 그럴듯한 결과물이 나오지만, 좋은 아키텍트가 해야 할 가장 중요한 일을 AI는 하지 못한다.

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AWS MCP Server가 정식 출시되면서 AI 코딩 에이전트가 AWS API·문서·운영 워크플로우에 표준 인터페이스로 접근할 수 있게 됐다.

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에이전트가 AWS, Kubernetes, Postgres 같은 프로덕션 시스템에 접근할 때 필요한 게이트웨이 계층을 Deno가 어떻게 설계했는지 살펴본다.

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AI가 코드를 대신 쓰면서 개발자의 부담이 줄었을까. 코드 생성은 자동화됐지만 판단·리뷰·승인은 오히려 밀도 높게 집중되고 있다.

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자유로운 코드 생성에는 강한 LLM 에이전트가 API 계약·아키텍처 패턴·ORM 제약이 쌓이면 성능이 평균 30포인트 급락하는 현상을 분석한다.

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README가 인간을 위한 문서라면, AGENTS.md는 AI 에이전트를 위한 문서다. 라이브러리에 추가하면 LLM이 정확한 코드를 생성하게 된다.

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AlphaEvolve는 수학·컴퓨터 과학 공개 문제부터 Google 인프라 최적화까지, 인간 전문가 수준의 알고리듬을 자율 설계하는 Gemini 기반 코딩 에이전트다.

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obra/superpowers 플러그인이 Claude Code의 기본 동작을 어떻게 바꾸는지, 7단계 워크플로우와 14개 스킬 구조를 실제 설치 방법과 함께 분석한다.

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Google Lighthouse에 새로 추가된 Agentic Browsing 카테고리는 AI 에이전트가 사이트를 얼마나 잘 이해할 수 있는지를 측정한다.

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DELEGATE-52 벤치마크에서 GPT, Claude, Gemini 모두 위임형 문서 편집 시 평균 25% 문서를 훼손하는 것으로 나타났다.

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Karpathy의 LLM Wiki 아이디어를 72-run 벤치마크로 검증한 결과, Vanilla 대비 토큰 53% 절감·처리 시간 39% 단축·품질 향상을 확인했다.

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AI 에이전트가 자신의 출력을 다음 입력으로 사용하는 우로보로스 패턴의 원리, 실제 구현 사례, 그리고 Claude Code에서 이 패턴을 어떻게 적용할 수 있는지 분석한다.

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Copilot CLI 원격 모니터링, 전체 워크스페이스 시맨틱 인덱싱, Chronicle 세션 기록 검색까지 1.118의 핵심 AI 기능을 살펴본다.

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에이전트가 브라우저 탭을 직접 열고 검증하는 통합 기능과, 에이전트 행동을 OpenTelemetry로 관찰하는 기능이 추가된 1.119를 살펴본다.

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Bring Your Own Key 기능으로 OpenRouter, Ollama, Cerebras 등 원하는 모델을 VS Code에서 직접 사용하는 방법을 설명한다.

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.github/copilot-instructions.md 파일 하나로 Copilot이 프로젝트의 코딩 표준과 워크플로우를 자동으로 따르게 만드는 방법을 설명한다.

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Agent Sessions, Planning Agent, Subagents를 통해 여러 코딩 에이전트를 VS Code 하나에서 통합 관리하는 새 경험을 살펴본다.

terajh terajoohyun@ajou.ac.kr https://tera-log.pages.dev/posts/ai-agent-prompt-caching 2026-05-04T00:00:00.000Z 2026-05-04T00:00:00.000Z

AI 에이전트에서 시스템 프롬프트와 도구 정의를 캐싱해 응답 속도를 높이는 프롬프트 캐싱의 동작 원리와 설정 방법을 정리한다.

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카카오페이가 프론트엔드 코드 구조를 개선하기 위해 FSD를 도입한 과정, 핵심 개념, 실제 폴더 구조를 정리한다.

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카카오페이 개발팀이 MCP 표준으로 결제 Open API를 AI 에이전트에 연결한 방법과 실제 코드 구조를 살펴본다.

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토크나이징부터 반복 디코딩까지, LLM이 텍스트를 처리하는 6단계 과정을 코드와 비유로 풀어본다.

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Nuxt가 공개한 MCP 서버 구축 방법과 @nuxtjs/mcp-toolkit으로 Resource, Tool, Prompt를 정의하는 실전 패턴을 정리한다.

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오케스트레이션, 세션 상태, 샌드박스를 직접 구축하지 않아도 되는 Anthropic 관리형 에이전트 플랫폼의 구조와 트레이드오프를 분석한다.

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수치화된 톤 스펙트럼과 Figma MCP 자동화로 반복 작업을 AI에게 넘기고 팀이 맥락과 사용자 경험에 집중하게 만든 과정을 정리한다.

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작성자와 평가자를 분리하고 서브에이전트로 반복 실행해 프롬프트 품질을 객관적으로 끌어올리는 실전 방법론을 정리한다.

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에이전트 간 통신을 위한 A2A와 외부 도구 연결을 위한 MCP가 Google Cloud에서 어떻게 통합되는지, 5가지 패턴으로 정리한다.

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SWE-bench verified 74% 달성에도 핵심 코드가 100줄인 최소주의 AI 코딩 에이전트의 아키텍처와 동작 원리를 분석한다.

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모델보다 harness가 에이전트 성능을 더 크게 좌우한다는 사실을 Terminal Bench 결과와 함께 검증한다.

terajh terajoohyun@ajou.ac.kr https://tera-log.pages.dev/posts/aws-devops-agent 2026-04-22T00:00:00.000Z 2026-04-22T00:00:00.000Z

Amazon Bedrock AgentCore 기반의 AWS DevOps Agent가 인시던트를 자율 조사하는 방식과 MCP 확장, 94% 루트 코즈 정확도를 분석한다.

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Cloudflare가 공개한 관리형 Agent Memory 서비스의 수집·검색 파이프라인과 실제 API 사용법을 분석한다.

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