Dependency Injection 제대로 이해하기
의존성 주입(DI)의 개념과 원리를 이해하고, 실제 코드에 적용하는 방법을 알아봅니다.
Airflow DAG Hash가 계속 바뀌는 문제: Variable.get()의 함정
Airflow DAG Hash가 30초마다 바뀌면서 Task가 실패하는 원인과, Variable.get()을 Task 실행 시점으로 옮겨 해결하는 방법을 정리합니다.
조건부 확률과 베이즈 정리: 사전 정보를 업데이트하는 방법
조건부 확률의 정의부터 베이즈 정리까지, ML의 핵심 도구인 확률 업데이트 메커니즘을 Monty Hall 시뮬레이션과 의료 검사 예제로 완전 이해하는 가이드.
XGBoost vs LightGBM: 실전 부스팅 모델, 어떤 걸 써야 할까
XGBoost의 정규화와 분할 알고리즘, LightGBM의 Leaf-wise 성장과 GOSS/EFB를 비교한다. CatBoost까지 포함한 실전 선택 기준.
Prisma P3006 에러 해결: PostgreSQL enum의 트랜잭션 제약과 Shadow DB 문제
prisma migrate dev의 P3006 에러 원인과, Shadow DB를 우회하는 수동 마이그레이션 해결법을 정리합니다.
Claude Fable 5, 출시 3일 만에 차단됐다고? AI 수출통제
출시 사흘 만에 미국 정부가 수출통제로 Claude Fable 5와 Mythos 5를 막았습니다. 라이브 상용 AI 서비스에 처음 적용된 수출통제라는 선례와 그 파장, 그리고 투명성의 역설을 분석합니다.
Claude Fable 5: 성능은 역대 최강인데 왜 논란일까?
Opus 위 새 티어로 등장한 Claude Fable 5. 역대 최강이라는 성능 호평과 동시에 구독 컷오프, 안전 분류기 오발, 보이지 않는 성능 제한까지 출시 직후 커뮤니티 반응을 분석합니다.
AI Agent의 멀티에이전트 시스템: 여러 에이전트가 협력할 때 생기는 다섯 가지 문제
단일 에이전트를 넘어 여러 에이전트가 협력하는 시스템의 설계를 해부합니다. 조정 토폴로지, 상태 공유, 실패 전파, 토큰 경제학, 신뢰 경계라는 다섯 가지 시스템 수준 문제를 Claude Code, Codex, Anthropic Harness의 구현을 통해 비교합니다.
AI Agent
AI Agent의 퍼미션 시스템: 도구 실행 전에 일어나는 일곱 단계의 판단
에이전트가 도구를 실행하기 전에 거치는 판단 과정을 해부합니다. Claude Code의 7-mode deny-first 퍼미션 파이프라인과 ML 분류기의 위험도 판단, 그리고 Codex의 OS 수준 샌드박스 격리를 비교합니다.
AI AgentAI Agent의 컴팩션 파이프라인: 200K 토큰 윈도우를 지키는 다섯 단계
Claude Code의 5단계 Pre-model Shapers 파이프라인을 해부합니다. Budget Reduction, Snip, Microcompact, Context Collapse, Auto-Compact 각 단계의 트리거 조건과 실행 메커니즘, 그리고 Codex 암호화 blob의 내부 구조를 살펴봅니다.
AI AgentAI Agent 루프: 한 턴의 요청이 처리되는 6단계
에이전트 루프 한 턴의 내부 구조를 해부합니다. Claude Code queryLoop()의 6단계 파이프라인과 Codex Responses API의 상태 없는 재구성 방식을 비교하며, 도구 실행 동시성, 퍼미션, 에러 복구의 실제 동작을 살펴봅니다.
AI AgentAI Agent의 컨텍스트 엔지니어링: 유한한 토큰 윈도우를 다루는 네 가지 전략
컨텍스트 엔지니어링의 본질과 에이전트의 유한한 토큰 윈도우를 관 리하는 네 가지 전략. 어텐션 예산, context rot, 그리고 Claude Code와 Codex의 실제 접근법을 살펴봅니다.
AI AgentAI Agent의 도구 설계: ACI 원칙부터 프로덕션 스키마까지
Anthropic이 제안하는 ACI(Agent-Computer Interface) 설계 원칙과 도구 설계 5원칙. 네이밍, 스키마 설계, 에러 시그널, 멱등성까지 Claude Code의 실제 도구를 해부하며 프로덕션 수준의 도구 설계를 살펴봅니다.
AI AgentAI Agent 워크플로우 패턴: 단순한 Chaining에서 동적 Orchestration까지
Anthropic이 제시한 다섯 가지 워크플로우 패턴의 구조와 구현. Prompt Chaining, Routing, Parallelization, Orchestrator-Workers, Evaluator-Optimizer를 프로덕션 에이전트의 실제 사례와 Python 코드로 살펴봅니다.
AI AgentAI Agent의 구조: 모델, 도구, 루프가 만드는 자율적 시스템
AI 에이전트를 구성하는 세 가지 본질적 요소인 모델, 도 구, 루프. Anthropic과 OpenAI의 공식 가이드를 기반으로, 에이전트가 실제로 어떻게 설계되는지 그 구조를 처음부터 살펴봅니다.
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