2026

• 07 / 10 Chrome의 JPEG XL 디코더, Rust와 SIMD로 나눈 안전성 책임
• 07 / 10 사서 쓰던 AI를 만들어 쓰는 쪽으로, Meta와 Microsoft가 사내 Claude 사용을 줄인다는 보도와 읽는 법
• 07 / 10 1조 파라미터 오픈 웨이트를 유럽에서 처음부터 학습했다, Mistral Large 4 공개 프리뷰가 내세우는 것과 아직 검증할 수 없는 것
• 07 / 10 목표를 반복해서 하네스가 밀고 가게 한다, Will Larson이 Imprint에서 시도한 소프트웨어 팩토리 패턴
• 07 / 10 역전파 없이 트랜스포머를 사전학습한다, Q Labs의 Dust가 토큰마다 활성값에 잡음을 넣는 이유
• 07 / 10 방에 엔지니어 셋을 모으지 않고 시스템을 이해한다, Candost가 서브모듈 66개로 만든 AI 하이브 마인드
• 07 / 10 이미 일어나고 있다면 어떻게 알겠는가, Alex Moon이 AGI의 입을 빌려 쓴 풍자와 그 근거 자료
• 06 / 10 3천만 줄의 PHP에서 Skip까지, Julien Verlaguet이 15년간 밀어붙인 증분 계산의 설계
• 06 / 10 AI가 짓는 좀비 건물을 피하려면, Katie Dill이 Stripe에서 말한 의도와 품질과 예술성의 확장
• 06 / 10 LLM의 출력을 이해하는 법, Karpathy가 꼽은 글쓰기에서 설명 영상까지의 네 단계
• 06 / 10 관리자는 죽지 않았다, Camille Fournier가 AI 시대의 매니저 역할을 세 갈래로 다시 짚는다
• 06 / 10 사내 정치를 숨기지 않고 말하는 전직 Amazon VP, Ethan Evans가 꼽은 크레딧과 승진과 생존의 기술
• 06 / 10 가르치지 말고 배울 이유를 만들어라, 정형원의 MIT 강연과 인센티브로 보는 범용 AI
• 06 / 10 챗봇은 비밀 일기장이 아니다, Claude 대화가 경찰에 넘어간 플로리다 사건이 남기는 질문
• 05 / 10 Muse가 잘한 것은 기술이 아니라 설계, 광고로 토큰을 대는 Meta의 소비자 AI 전략
• 05 / 10 수학은 끝나는가 졸업하는가, Christian Szegedy의 정글과 비행기 비유
• 05 / 10 LeCun이 AI 종말론을 거부하는 이유, 유출된 샌드박스와 규제 포획 논쟁
• 05 / 10 에이전트 코딩의 네 가지 재앙, 슬롭과 소외와 기술 퇴화와 팀의 균열
• 05 / 10 AI가 코드를 쓸수록 도메인 모델링이 중요해지는 이유, DDD가 아직 가르치는 것
• 05 / 10 채점할 수 없는 일에 가치가 있다, Phil Chen의 AI 시대 커리어 조언 여섯 가지
• 05 / 10 코드가 병목이 아니게 된 뒤의 소프트웨어 개발 수명주기, Anthropic의 AI 네이티브 SDLC 플레이북
• 05 / 10 에이전트에게 필요한 것은 기억이 아니라 문서, 메모리 플러그인 비판과 Operator Memory
• 02 / 10 벡터 인덱스를 기본 키에서 내리는 turbopuffer v3, 저장 구조를 다시 짜는 이유
• 02 / 10 텍스트를 쓰지 않고 고르기만 하는 모델, Strands Decider 2B가 에이전트에서 맡는 역할
• 02 / 10 Pi 1.0은 무엇을 더하고 무엇을 끝내 넣지 않았나, 코드모드와 Pi Durable
• 02 / 10 Micron CEO가 내놓은 2027~2028 메모리 공급 전망, 균형 시점이 보이지 않는다
• 02 / 10 DeepSeek의 KV 캐시 압축과 서구 연구소의 캐시 가격 인하, 우연인가 채택인가
• 02 / 10 영상을 A/B 테스트하면 무엇이 깨지나, Brownlee의 Dear YouTube와 창작의 확신
• 29 / 09 퇴근 후 소파에서 못 일어나는 이유, 전전두엽 피로와 글루타메이트 가설
• 28 / 09 AI가 복제 비용을 낮추면 소프트웨어 기업의 해자는 어디에 남는가
• 28 / 09 AI 에이전트의 일탈이라는 말은 누구의 책임을 가리는가
• 28 / 09 AI는 통제 가능한 소프트웨어라는 주장, Mistral의 개방성과 유럽 인프라 전략
• 28 / 09 AI도 틀린다는 말이 실패 조사의 끝이 되어서는 안 된다
• 28 / 09 승진의 끝에 무엇이 남는가, Philip Su가 말하는 커리어 정점 이후
• 28 / 09 Authors Guild 소송 문서로 읽는 OpenAI의 도서 학습과 작가 대체 논쟁
• 27 / 09 내가 Muse를 만드는 이유
• 27 / 09 계획 모드는 줄어들어도, 시스템을 이해하는 일은 남는다
• 27 / 09 사용자가 앱을 만드는 시대, 운영체제와 휴대폰을 다시 묻다
• 27 / 09 코드를 다 이해할 수 없을 때, 좋은 추상화가 맡아야 할 책임
• 27 / 09 Cursor가 토큰 비용을 7% 줄인 방법, 반복 컨텍스트부터 덜어내기
• 27 / 09 나는 내 재능을 어제에 묻을 수밖에 없다 — 읽기 노트
• 26 / 09 AI에게 이해를 맡기지 않기 위해 만든 개인 지식 노트
• 26 / 09 AI가 코드를 대부분 작성해도 남는 일, 설계와 검증과 책임
• 25 / 09 Go와 Rust의 SIMD 추상화, CPU 차이와 안전성을 다루는 방식
• 25 / 09 Keel의 결정 하네스, 모델이 고르는 일과 실행 권한을 나누기
• 25 / 09 Jev로 메모리를 고르고 나누기, 문맥을 지우는 일은 다르다
• 24 / 09 Unreal Agent의 비용 절감, 도구를 기다리는 일을 모델 밖으로 옮긴다
• 24 / 09 Tailscale의 버퍼 복사 절감과 순서를 지키는 병렬 처리
• 24 / 09 평문 파일의 위험은 형식보다 읽고 고치는 도구에 있다
• 24 / 09 OpenAI의 인플루언서 마케팅, 기술 논쟁보다 일상 속 사용 장면을 판다
• 24 / 09 MINEA의 먼저 말 거는 맥 비서, 개입 시점과 실행 권한의 경계
• 24 / 09 카첸버그가 제안하는 창작 AI의 조건, 동의와 크레딧과 보상
• 24 / 09 Jev를 에이전트에 붙이는 법, 판단은 모델에 맡기고 행동은 코드로 정한다
• 24 / 09 지능이 싸질 때 바뀌는 소프트웨어, 토큰 가격과 작업 비용부터 구분하기
• 22 / 09 Python Workers 정식 출시, 웹 프레임워크와 패키지가 만나는 Wasm의 경계
• 22 / 09 Linear의 CI 개선과 테스트 격리를 푸는 조건
• 22 / 09 Jev가 다시 꺼낸 빠른 구조화 출력, 모델보다 추론 방식의 차이일까
• 22 / 09 추천 피드에 맡긴 주의력, 직접 고르는 인터넷으로 돌아가기
• 22 / 09 내가 읽기 쉬운 AI 출력이 남에게도 좋은 글은 아니다
• 21 / 09 배우는 동안 써야 하는 이유: 답을 찾는 경로도 지식이다
• 21 / 09 시니어 엔지니어의 악순환을 끊는 동료의 신뢰와 작은 진전
• 21 / 09 외국어 학습과 뇌 건강, 인지적 회복력과 치매 예방은 다르다
• 21 / 09 LangChain 광고 운영 에이전트의 설계와 사람의 승인 경계
• 21 / 09 Jev의 빠른 판단을 어디까지 믿을까, 0.7초 글쓰기 점검의 조건
• 21 / 09 Cloudflare가 TLS 재시도를 줄인 사전 측정과 단계적 전환
• 21 / 09 Codex를 만드는 방식, 모델과 실행 환경에서 코드 리뷰까지
• 21 / 09 틀렸다는 사실을 반기는 이유, 보리스 처니의 문제 해결 과정
• 21 / 09 AI가 흔드는 코드 공유의 사회적 계약
• 19 / 09 RLHF 이후의 AI, 사람을 돕는 답변과 믿고 맡기는 결정
• 19 / 09 LLM에게 문장을 맡기지 않고 편집의 수고를 맡기는 법
• 19 / 09 Cloudflare의 RAM 100TB 절감과 해시 링 전환
• 19 / 09 AI가 좋아져도 판단을 멈추는 개발자가 유리해지지는 않는다
• 18 / 09 스타트업 피벗, 어려움을 피하는 전환과 배운 뒤의 전환
• 18 / 09 작은 프로그래밍 요령이 시간을 아끼는 방식
• 18 / 09 OpenSpec Cloud Agent, 명세와 코드의 어긋남을 검토 가능한 변경으로
• 18 / 09 LLM은 유용하지만 좋아하지 않는다, 마틴 파울러의 구분
• 18 / 09 Grok Bot을 만든 제품 설계, 기능 대신 일을 끝내는 AI 동료
• 18 / 09 GLM의 추론 인프라를 바꾼 촘촘한 피드백
• 18 / 09 남의 일을 대신 끝내는 능력과 넘지 말아야 할 선
• 18 / 09 작업 요약에 스스로 지시를 끼워 넣은 모델
• 18 / 09 AI 보안 열풍이 놓치는 패치와 이해의 문제
• 17 / 09 샘 올트먼이 경고한 AI의 두 위험과 사고에서 배우는 안전
• 17 / 09 피터 틸의 정체론과 AI, 진보를 막는 권력에 대한 논쟁
• 17 / 09 LLM으로 만드는 속도와 프로그래밍을 이해하는 속도
• 17 / 09 일본의 작은 도서관에서 만나는 지역 문화와 좋은 서가
• 17 / 09 백업이 단순하지 않은 이유, 복사부터 복구 검증까지
• 16 / 09 TypeSafe Jev — 문장 대신 타입이 있는 판단과 확률을 반환하는 AI
• 16 / 09 대화하는 AI에서 호출하는 지능으로 — TypeSafe의 조합 가능한 AI 선언
• 16 / 09 젠슨 황의 AI 확산론 — 안전한 엔지니어링과 공개 모델, 인프라의 병목
• 16 / 09 그레그 브록먼의 AGI 시대론과 방어자의 시간
• 16 / 09 병렬 Go CI를 느리게 만든 공유 캐시 키
• 15 / 09 공포는 어떻게 증거를 앞서는가 — 브라이언 캔트릴의 AI 멸종론 비판
• 15 / 09 샘 올트먼의 AI 통제론 — 안전성 근거가 없으면 다음 학습을 멈출 수 있는가
• 15 / 09 Postgres 워크플로의 복구와 외부 API의 중복 실행
• 15 / 09 Oracle 추가 감원 — 직원 순감소 2만1천 명과 구조조정 계획 28억 달러의 차이
• 15 / 09 AI 인프라의 가치는 사용량과 다르다 — Meta의 증분매출 인과추론 사례
• 15 / 09 스타트업을 강하게 만드는 질문 — 고객·돈·데이터의 흐름에서 위치 바꾸기
• 15 / 09 S3의 URL 뒤에서는 무슨 일이 일어날까 — 객체 키·부분 읽기·데이터 복구
• 15 / 09 만족했다는 평가가 성공을 뜻하지 않는다 — GAUGE의 에이전트 평가 감사
• 15 / 09 좋은 설계 문서는 비싼 실수를 먼저 다룬다 — 목적·범위·운영·결정 기록
• 15 / 09 에이전트가 쓰는 데이터는 달라야 한다 — 품질 계약·문맥·실행 권한의 설계
• 15 / 09 AI가 증명을 만들어도 이해는 남는다 — Daniel Litt의 수학 제도 개편론
• 14 / 09 토큰에도 역할이 필요하다 — 실행·조언·채점·회고로 나누는 에이전트 전략
• 14 / 09 프런티어 엔지니어링 — AI 에이전트가 일할 개발 환경을 설계하기
• 14 / 09 장쉐친의 지정학 전망 — 공급망 붕괴와 중국·일본 갈등 시나리오
• 14 / 09 미국 오픈웨이트 연구소에도 증류를 허용하자 - Garry Tan의 경쟁과 접근성 논리
• 13 / 09 도구 숙련 너머에 남는 스킬 - Dan Koe 강연을 따라간 AgentOS 해설
• 13 / 09 AI가 AI를 개선해도 남는 병목 - 연구 목표와 지속학습을 둘러싼 세 연구자의 논쟁
• 13 / 09 코드보다 사업 규칙에서 막힌다 - Real-SWE의 비공개 기업 코드 평가
• 13 / 09 Pandas의 한계와 단일 머신의 한계는 다르다
• 13 / 09 AI 발전의 속도를 안전에 맞추자 - 다리오 아모데이의 상주 평가자와 국제 공조 제안
• 13 / 09 안전을 위해 늦추려면 가중치를 공개하라 - Jake Gold의 공개서한
• 13 / 09 Nvidia는 어떻게 AI 고객의 신용을 떠받치는가
• 13 / 09 더 노력해도 제자리에 남는 경쟁 - 내권의 의미와 확장
• 13 / 09 24시간 일하는 개인 AI의 사업모델 - Zuckerberg가 설명한 Muse와 신뢰의 조건
• 13 / 09 저장소와 작업 폴더를 분리한다 - Git에서 Fossil로 옮길 때 달라지는 것
• 13 / 09 코드는 싸졌지만 품질은 아니다 - Dioxus 팀이 에이전트로 야심찬 소프트웨어를 만드는 법
• 13 / 09 AI에 맡길 일과 남길 일 - 디지털 르네상스와 자기 주도적인 작업
• 13 / 09 AI 에이전트는 왜 속이고 협력하는가 - Bengio의 목표 충돌 가설
• 13 / 09 AI를 쓰지 않는 개발을 취미로 부르지 말라 - 엔지니어링과 이름의 문제
• 12 / 09 AI 악용은 답변에서 운영으로 옮겨 갔다 - Anthropic 2026년 9월 위협 보고서
• 12 / 09 테스트를 통과해도 코드는 조잡해진다 - 중복과 복잡도 지표로 읽는 SlopCodeBench
• 12 / 09 Apple Neural Engine의 병목은 데이터 이동이다 - M1 구조와 M3 DMA 실험 읽기
• 12 / 09 그래도 만들자 - AI 시대에 창작의 속도와 즐거움을 구분하기
• 12 / 09 같은 모델 이름이 같은 동작을 보장하지 않는다 - OpenRouter의 제공업체별 실행 계약
• 12 / 09 AI가 슬픈 이유 - 코딩의 즐거움과 존중을 시장 평가에서 분리하기
• 12 / 09 35시간 돌아간 코딩 에이전트가 남긴 것 - Astra의 토큰 효율과 유지보수 비용
• 11 / 09 두 번 만드는 비용이 바뀌면 기술 선택도 바뀐다 - Shopify의 네이티브 복귀
• 11 / 09 줄어든 출력과 줄어든 청구서는 다르다 - RTK 비용 실험의 측정 단위
• 11 / 09 임금 경직성을 높이면 임금 대신 실업이 오른다 - Anthropic 경제 시나리오 세 갈래를 파라미터로 읽기
• 11 / 09 독자는 알아채고 신경 쓴다 - 668명 설문에서 78퍼센트가 즉시 읽기를 멈춘 이유
• 10 / 09 월 2,000달러를 저축할 만큼만 - 창업자 보수를 급여 구간이 아니라 소유자 감각으로 정하는 법
• 10 / 09 소프트웨어가 인간 손의 속도로 세계를 먹었다 - 마크 앤드리슨이 15년 뒤에 붙인 후속편
• 10 / 09 루프가 사고연쇄를 숨긴 것이 아니다 - Astra 소문에서 시작한 루프 트랜스포머 해부
• 10 / 09 판정자가 이제 제어 흐름에 참여한다 - 평가를 에이전트 런타임 안으로 넣는 일곱 패턴
• 10 / 09 88시간에 에이전트 1만 개를 던졌다 - 나비에-스토크스 돌파가 크레딧 논쟁을 일으킨 경위
• 10 / 09 가장 적게 받는 쪽이 네트워크였다 - 카드 네트워크의 네 가지 책임과 100달러의 분배
• 09 / 09 헬리콥터로 폭포에 데려다주면 가는 길을 배우지 못한다 - 테런스 타오가 말하는 AI와 과학의 역설
• 09 / 09 모델 파일이 작아져도 실험 조건은 남는다 - Qwen 양자화 결과 읽는 법
• 09 / 09 핸드홀딩하려고 쌓아 둔 지시가 이제 발목을 잡는다 - Codex DX 담당자가 권하는 스킬과 프롬프트 정리
• 09 / 09 래퍼라고 무시받던 것이 30퍼센트를 95퍼센트로 만들었다 - YC 하네스 나이트의 세 발표
• 09 / 09 시각 지능은 대부분 언어에서 온다 - xAI 월드모델 리드가 3개월 만든 Grok Imagine의 내부
• 09 / 09 실험을 맡기는 단위는 측정 절차였다 - 양자칩 보정에 연결한 에이전트
• 09 / 09 GPU는 700와트 뇌는 20와트다 - 버너 보겔스가 컴퓨팅에서 가장 오래된 아키텍처를 지목한 이유
• 08 / 09 3년 차에 누가 패치하는지 물어라 - 만드는 비용이 싸져도 가진 비용은 그대로다
• 08 / 09 요청을 세지 않고 응답을 세면 우회당한다 - AWS가 공개한 Dogwood의 시간 조건
• 08 / 09 이것이 위임을 돕는가 관리할 것을 하나 더 주는가 - Grok Bot이 인터페이스를 덜어낸 기준
• 08 / 09 30분에 만든 로고는 확장되지 않았다 - Lovable 첫 디자이너가 몸짓에서 브랜드를 뽑아낸 방법
• 08 / 09 테스트 기법 이름만으로는 버그를 못 잡는다 - 에이전트 검증에서 입력과 판정 기준 살피기
• 07 / 09 지금 어떤 랩도 최고 속도로 계속 확장할 만큼 정렬을 풀지 못했다 - OpenAI 수석과학자가 스스로 감속을 요구한 글
• 07 / 09 파일을 막으니 폴더 이름으로 대화했다 - 데프콘 9회 우승자가 해부한 에이전트 하이브 마인드
• 07 / 09 AI를 주입해도 정체성 천장에 부딪힌다 - 브라운필드 난민과 차선 건너기의 문제
• 07 / 09 코드가 라우팅하고 모델이 일한다 - AI-DLC v2가 v1의 단일 LLM 판단을 쪼갠 방식
• 07 / 09 재작성으로 사라지지 않는 기술 부채 - 새 시스템보다 종료 조건을 먼저 정하기
• 07 / 09 일상 장애가 직관을 기르는 통로였다 - 자동화가 남기는 이해 부채와 인시던트 시뮬레이터
• 07 / 09 도구를 만드는 것이 어려운 부분이 아니었다 - 베네딕트 에번스가 짚은 제도화와 즉흥의 스펙트럼
• 07 / 09 에이미가 보낸 목록이 인생의 진짜 사치였다 - 예순의 브래드 펠드가 여름의 끝에 적은 열두 항목
• 06 / 09 가장 위험한 순간은 아무도 끌 수 없게 되는 순간이다 - AI CEO들의 시간표를 겹쳐 만든 5년 시나리오
• 06 / 09 증상을 먼저 찾고 그 절로 가라 - Claude Fable 5.1 프롬프팅 공식 문서의 열다섯 가지 처방
• 06 / 09 증기기관을 전기모터로 바꿨더니 생산성이 그대로였다 - 리드 헤이스팅스가 교실과 일자리를 같은 논리로 읽는 법
• 06 / 09 슬롭은 창작자의 노력을 독자에게 옮기는 것이다 - Ahrefs가 모든 글에 AI를 쓰면서 지키는 네 가지
• 06 / 09 검색 결과가 정확해도 도구는 실패한다 - grep과 LSP 실험으로 본 에이전트 인터페이스
• 05 / 09 402 상태 코드가 20년 만에 깨어났다 - AI 에이전트가 결제하고 판매자가 수익화하는 구조
• 05 / 09 개념 프레임워크와 동작하는 코드 사이의 간극 - AgentCore로 구현한 AI-DLC 구축 단계 두 사례
• 04 / 09 메인 스레드는 비싸다 - 프레임 예산 10밀리초를 지키는 여덟 가지 전략
• 04 / 09 규율처럼 보이는 비겁함이 있다 - 레슬링 매트가 가르쳐준 동굴 밖으로 나가는 법
• 04 / 09 지능을 빌리면 두 번 지불한다 - 세쿼이아가 정리한 자체 지능 소유 로드맵
• 03 / 09 또 다른 메시지를 만드는 메시지를 보내지 말라 - 원격근무 대신 비동기 소통을 고치는 네 전략
• 03 / 09 이건 주권이 아니라 반주권이다 - 알렉스 카프가 G20 앞에서 규제와 스택을 뒤집은 대담
• 03 / 09 글쓰기는 사악한 문제다 - AI가 가장 못 건드리는 직업이 왜 글쓰기인가
• 03 / 09 맥북에 10억 행을 넣었는데 엔터를 치는 순간 답이 나왔다 - 조성문이 만난 클릭하우스의 정체
• 02 / 09 프런티어 강화학습 훈련을 처음으로 지연시켰다 - 올트먼이 허깅페이스 사고 이후 내린 결정들
• 02 / 09 찰리 멍거를 과소복용한 것이 가장 큰 실수였다 - 파브라이가 한국 투자자에게 다른 지수를 권한 이유
• 02 / 09 네 시간 만에 보편적 부정법을 찾고 닷새를 은폐에 썼다 - 코트라가 조사한 에이전트 군집의 동기 구조
• 02 / 09 얼굴에 주먹을 맞을 준비가 된 팀이어야 한다 - Claude 플랫폼 200명이 말하는 에이전트의 시대
• 02 / 09 모두가 유능한데도 허리케인급 역풍이 분다 - 조정의 역풍이 조직을 느리게 만드는 구조
• 02 / 09 완료된 과제는 반복 훈련이 아니다 - 에이전트가 학습 여정을 단축할 때 잃는 것
• 02 / 09 기억은 과정이 아니라 데이터다 - 메모리필드가 파일 형식으로 에이전트 기억을 다루는 방식
• 02 / 09 봇 다섯이 클라우드 에이전트 200개를 돌린다 - 링시 리가 만든 1인 엔지니어링 조직
• 02 / 09 잔차 스트림은 덮어쓰지 않고 더한다 - 트랜스포머 여덟 부품으로 읽는 LLM 내부
• 02 / 09 그리고 그다음엔 무엇이 오는가 - 매일 AI를 쓰는 사람을 위한 2차 사고
• 02 / 09 모델이 언제 들을지 스스로 정한다 - 뮤즈 보이스 트랜스크라이브의 적응형 지연
• 02 / 09 캔버스는 아무것도 공짜로 주지 않는다 - 텍스트 편집기를 직접 만들며 세 층을 갈아탄 기록
• 01 / 09 증명 소화불량이 시작됐다 - 테런스 타오가 여섯 기둥과 AI 이후의 수학을 말하다
• 01 / 09 아폴로에서 우드스톡으로 3주 - 피터 틸이 원자의 세계 정체를 설명하는 방식
• 01 / 09 도구를 얹은 팀과 방식을 바꾼 팀이 갈렸다 - 아마존 50개 팀이 찾은 다섯 가지 습관
• 01 / 09 1200개 에이전트가 인간에게 알린 사례는 없었다 - 허깅페이스를 해킹한 비밀 문명의 기록
• 01 / 09 PR 70퍼센트가 에이전트에서 나온다 - 우버가 토큰 낭비를 지워 7배 확장한 비용 방정식
• 01 / 09 모델은 같고 하네스만 바꿨는데 44점이 올랐다 - 여섯 계층으로 정리한 프로덕션 하네스
• 01 / 09 취향은 어디서 오는가 - 크리스틴 웹버가 AI 시대에 다시 묻는 안목의 기원
• 01 / 09 메모리 월을 넘기는 방식이 아키텍처를 갈랐다 - AI 칩 다섯 계보의 설계 철학