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Claude Code 고급 워크플로우 — Anthropic 엔지니어가 실제로 쓰는 CLAUDE.md·Hooks·병렬 에이전트·Skills 완전 가이드 Claude Code를 단순히 "코드 짜주는 챗봇"으로만 쓰고 있다면 절반도 못 쓰고 있는 겁니다. Anthropic 내부 엔지니어, 특히 Claude Code 제품 리드인 Boris Cherny가 실제로 어떻게 일하는지를 보면 완전히 다른 활용법이 보입니다. 이 글에서는 CLAUDE.md를 헌법처럼 쓰는 법부터 Hooks로 규칙을 강제하는 법, Git Worktree로 여러 에이전트를 동시에 돌리는 법까지 정리합니다.핵심 요약Boris Cherny는 터미널 5개, claude.ai/code 5~10개, iPhone까지 합쳐서 10~15개의 병렬 세션을 동시에 운영합니다. 핵심 원칙은 CLAUDE.md를 헌법처럼 쓰고, Hooks로 결정론적 자동화를 적용하고, Skills로 워크플로우를 재사용하고, Su.. 더보기
Docker 기본 - 기본 명령어 정리 치트시트 자주 쓰는 것, 알아두면 좋은 것, 실무에서 많이 찾는 것 전부 정리📊 1. 리소스 모니터링# 전체 컨테이너 실시간 모니터링docker stats# 특정 컨테이너만docker stats # 한 번만 출력하고 종료 (실시간 X)docker stats --no-stream# 커스텀 포맷 출력docker stats --format "table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}\t{{.MemPerc}}"# CPU limit 확인 (stats에는 없음, inspect로 봐야 함)docker inspect | grep -E "NanoCpus|CpuShares|CpuQuota"# 전체 컨테이너 limit 한 번에 확인docker inspect $(docker ps -q) \ .. 더보기
Eval-Driven Development 완전 가이드 — AI 에이전트를 TDD처럼 개발하는 법 프롬프트를 바꿨더니 기존에 잘 되던 케이스가 깨졌습니다. 얼마나 깨졌는지 모릅니다. 테스트가 없기 때문입니다. 코드 개발에서 TDD가 해결한 문제를 AI 에이전트 개발에서 Eval-Driven Development(EDD)가 해결합니다. 차이는 하나입니다. 코드는 pass/fail이고, AI 에이전트는 확률적입니다.[핵심 요약]→ EDD: eval을 코드 작성 전에 먼저 정의 — 프롬프트·파이프라인·모델 선택 이전→ TDD와 차이: pass/fail → 점수 기반 임계값 (예: 80% 이상이면 통과)→ 핵심 루프: eval 정의 → 실패 확인 → 프롬프트 수정 → 통과 → CI 게이트→ 비결정론 대응: 동일 입력 × 5~10회 실행 → 평균 점수로 판단→ Evaluator 3가지: 규칙 기반(빠름·정확).. 더보기
AI 에이전트 디버깅 실전 — Langfuse·AgentOps·Braintrust 언제 뭘 쓰나 에이전트가 실패했습니다. 로그를 열었더니 "Error: tool_call failed"입니다. 어느 스텝에서, 왜, 어떤 컨텍스트에서 실패했는지 알 수 없습니다. 단일 LLM 호출 디버깅과 에이전트 디버깅은 완전히 다른 문제입니다. 에이전트는 비결정론적이고, 루프를 돌고, 여러 툴을 호출하고, 세션 간 상태를 유지합니다. 이걸 디버깅하는 도구가 다릅니다.[핵심 요약]→ 단일 LLM vs 에이전트 디버깅: 완전히 다른 문제 — 도구도 달라야 함→ Langfuse: 오픈소스·셀프호스팅, 프롬프트 버전 관리 + 트레이싱 최강. 2026년 1월 Clickhouse 인수→ AgentOps: 멀티프레임워크 400개+ 지원, 타임트래블 디버깅, 세션 리플레이 — 에이전트 디버깅 특화→ Braintrust: Eval .. 더보기
AI 에이전트 프로덕션 비용 폭탄 — 왜 LLM 청구서가 예상의 10배 나오나 로컬 테스트에서 요청 하나에 $0.02였습니다. 프로덕션 한 달 청구서는 $10,000이 나왔습니다. 계산이 안 맞습니다. 에이전트는 스테이트리스 API 호출이 아닙니다. 루프를 돌고, 재시도하고, 컨텍스트를 누적하고, 생각합니다. 그 모든 과정이 토큰으로 과금됩니다.[핵심 요약]→ 에이전트 실제 비용 = 단순 API 호출 비용 × 5~50배→ 5가지 주요 낭비 패턴: 재시도 루프·컨텍스트 누적·Thinking 방치·툴 결과 과적재·에러 무한 증폭→ 재시도 루프 하나가 동일 컨텍스트 × 10회 = 비용 10배→ 컨텍스트 누적: 턴마다 이전 내용 전체 재전송 → 50턴이면 입력 토큰 수십 배→ Thinking 기본값 방치: Claude/Gemini 기본 Medium·High → 짧은 태스크도 추론 토큰 대.. 더보기
Wan2.2-T2V-A14B 완전 가이드 — 오픈소스 영상 생성 모델 로컬 서빙과 실전 영상 만들기 Sora, Veo, Kling은 전부 클라우드입니다. 프롬프트가 서버로 나가고, 생성된 영상은 학습 데이터가 됩니다. Wan2.2는 로컬에서 돌아가는 Alibaba 오픈소스 영상 생성 모델입니다. Wan-Bench 2.0 기준 상업 모델 대부분을 앞서면서 코드와 가중치가 전부 공개입니다.[핵심 요약]→ Wan2.2-T2V-A14B: Alibaba가 만든 오픈소스 텍스트→영상 모델 (2025년 7월 28일 공개)→ 아키텍처: MoE (Mixture-of-Experts) — 총 27B 파라미터, 실행 시 14B만 활성화→ 출력: 5초 영상, 480P / 720P 해상도, 24 FPS→ 라이선스: Apache 2.0 — 상업 이용 가능→ 가중치 크기: ~70GB (T2V-A14B)→ VRAM 요구사항: 80G.. 더보기
Gemini 3.5 Flash 완전 가이드 — 오늘 출시된 구글 최신 모델, 실제 벤치마크와 API 실전 사용법 Flash 시리즈가 Pro를 넘었습니다. Google I/O 2026에서 출시된 Gemini 3.5 Flash는 코딩·에이전트 벤치마크에서 Gemini 3.1 Pro를 앞서면서 속도는 4배 빠릅니다. 가격도 3.1 Pro보다 40% 저렴합니다. 다만 기존 Gemini 3 Flash와 비교하면 가격이 3배 올랐기 때문에, 이 부분은 반드시 짚고 넘어가야 합니다.핵심 요약Gemini 3.5 Flash는 2026년 5월 19일 GA로 출시됐으며 대기 없이 지금 바로 사용할 수 있습니다. 모델 ID는 gemini-3.5-flash(preview 접미사 없음)이며, 내부 버전은 3.5-flash-05-2026입니다.API 가격은 입력 $1.50/M, 출력 $9.00/M이며, 캐시된 입력은 $0.15/M입니다. 주.. 더보기
Google Antigravity 2.0 완전 정리 — 기존 사용자 마이그레이션 가이드, Gemini CLI 6월 18일 종료 대응 Gemini CLI가 6월 18일 종료됩니다. Antigravity도 2.0으로 대규모 개편됐습니다. 기존 Antigravity 사용자라면 달라진 구조를 파악해야 하고, Gemini CLI 사용자라면 지금 바로 마이그레이션을 시작해야 합니다.[핵심 요약 — 지금 당장 알아야 할 것]→ Gemini CLI: 2026년 6월 18일 종료 (AI Pro·Ultra·무료 전부)→ 대체: Antigravity CLI — 오늘부터 누구나 사용 가능→ 마이그레이션 보존: Skills·Hooks·Subagents·Extensions(→Plugins로 리브랜딩)→ Antigravity 2.0: 기존 IDE와 별개인 완전히 새로운 독립형 데스크탑 앱→ 핵심 신기능: 병렬 서브에이전트 + 스케줄 태스크 + 음성 명령 + P.. 더보기
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