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Tag: 워크플로우

🤖 AI & LLM (AI & Machine Learning)

Loop Spec 템플릿 2026 – AI 에이전트 루프 시작 전 채울 10칸

Loop Spec은 AI 에이전트 루프를 시작하기 전에 목적, 트리거, 상태 파일, 검증, 중단 조건을 한 장에 적는 작업 명세다. 2026년 6월 기준으로 Codex, Claude Code 같은 코딩 에이전트가 자동화·워크트리·스킬·서브에이전트까지 품기 …

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루프 엔지니어링은 왜 프롬프트보다 운영 설계가 중요한가 2026

루프 엔지니어링은 AI 에이전트에게 매번 지시하는 대신, 자동화·스킬·워크트리·검증자·메모리로 반복 작업을 굴리는 운영 설계 방식이다. 2026년 6월 기준으로 Codex와 Claude Code 같은 코딩 에이전트 도구가 단순 채팅창에서 작은 실행 시스템으로 넘어가면서 …

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ChatGPT 모바일 Codex 사용법: 데스크톱 세션을 폰에서 이어받는 법

2026년 5월 14일 OpenAI는 Codex 원격 접근을 ChatGPT 모바일 앱 프리뷰로 공개했다. 핵심은 폰에서 직접 코딩하는 기능이 아니라, Mac이나 원격 개발 환경에서 이미 돌고 있는 Codex 작업을 폰에서 확인하고 승인하고 …

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짧은 AI 뉴스 메모를 나중에 운영 허브로 키우는 가장 쉬운 방법 2026 — 메모와 가이드 분업 설계

AI 뉴스를 따라가다 보면 메모가 금방 쌓인다. 새 모델 출시, 가격 변경, 컨텍스트 길이, 에이전트 기능, 툴 호출 정책, 라이선스 이슈까지 하루만 지나도 적을 게 몇 개씩 생긴다. 처음엔 짧게 …

🤖 AI & LLM (AI & Machine Learning)

48명 AI 팀 템플릿이 보여준 멀티 에이전트 운영법 2026 — 모델보다 역할·스킬·검수 게이트가 중요한 이유

한 줄 결론: 똑똑한 모델 하나를 기대하는 것보다, 멍청한 모델이라도 촘촘한 역할 분담과 검수 게이트(Harness) 안에 가두는 것이 훨씬 일관된 결과를 냅니다. 왜 다들 모델 성능만 올리려고 하는데, 실제 에이전트한테 …

LLM 잘 쓰는 팀과 못 쓰는 팀의 차이 — AI 워크플로우를 사내 표준으로 만드는 HITL 실전
🤖 AI & LLM (AI & Machine Learning)

LLM 잘 쓰는 팀과 못 쓰는 팀의 차이 — AI 워크플로우를 사내 표준으로 만드는 HITL 실전

AI 워크플로우 표준화란, LLM 활용 노하우를 개인 역량에 의존하지 않고 팀 전체가 동일하게 실행할 수 있는 시스템으로 구축하는 것입니다. 2026년 3월 현재, Claude Code 마켓플레이스와 oh-my-claudecode(GitHub Star 8,300+) 같은 오케스트레이션 …

AI 에이전트 워크플로우가 가장 중요한 이유 - MoltBot 제작자가 알려준 교훈
🤖 AI & LLM (AI & Machine Learning)

AI 에이전트 워크플로우가 가장 중요한 이유 – MoltBot 제작자가 알려준 교훈

왜 다들 AI 에이전트를 쓰는데 생산성이 안 오르는 걸까요? Claude Code 쓰고, Cursor 쓰고, GitHub Copilot도 써봤는데… 뭔가 제대로 안 되는 느낌이에요. “AI가 코드를 짜주는데 왜 이렇게 느릴까?” “에이전트가 자꾸 …

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