연락처

연락처

블로그 글, AI 활용 개발, 사이드 프로젝트 등에 관한 의견이나 문의는 아래 이메일로 보내주세요.

이메일

goldtagworks@gmail.com

다음과 같은 의견들은 언제나 환영합니다.

  • 블로그 글에 대한 질문이나 피드백
  • 잘못된 정보 제보 (오타, 사실 관계 오류 등)
  • 다루었으면 하는 주제 제안
  • AI 도구 활용에 관한 토론
  • 광고, 마케팅, 협찬 제안 (긍정적으로 검토합니다 ㅎㅎㅎ)
  • 일반적인 인사

응답 시간

가능한 한 빠르게 답변드리려 노력하지만, 아무래도 취미로 하는 개인 블로그이므로 빠른 응답은 불가능 할수 있습니다. 양해 부탁드립니다.

답변하지 않는 문의

다음과 같은 문의에는 답변드리지 않습니다.

  • 게시된 글의 무단 전재, 복제, 번역 요청 (저작권 사항 참고)
  • 개인적인 코딩 과외나 컨설팅 의뢰

저작권

본 블로그의 모든 글과 코드 예시는 별도 표기가 없는 한 운영자에게 저작권이 있습니다. 학습 및 개인적 사용은 자유롭게 가능하나, 상업적 목적의 무단 사용은 금지됩니다. 인용 시 출처를 명시해주세요.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

개발자는 코드를 쓰는 사람이 아니다 — AI 시대에 남는 자리는 '책임'에 있다

개발자는 코드를 쓰는 사람이 아니다 — AI 시대에 남는 자리는 '책임'에 있다 AI 때문에 개발자가 없어질 거라는 말, 요즘 진짜 많이 듣는다. 특히 AI를 매일 쓰는 개발자들이 더 불안해하는 것 같다. 매일 AI가 자기 대신 코드를 짜는 걸 보다 보면, 이 일이 얼마나 더 이어질까 싶은 거다. 예전엔 주니어만 대체된다는 이야기였는데, 이제는 시니어까지 같이 묶여서 이야기가 나온다. 얼마 전엔 지인 한 명이 커리어를 바꿀까 고민 중이라고 했다. 30년 넘게 코딩했는데, 요즘 자기가 일주일 걸릴 작업을 AI가 몇 시간 만에 해치우는 걸 보면서 "내가 지금 쌓고 있는 스킬이 3년 뒤에도 의미가 있을까"라는 생각이 든다고 했다. 다른 한 명은 반대로, AI를 거의 안 쓰는 동료들을 보면서 "저 사람들 지금 뭐하고 있는 건가" 싶다고 했다. 같은 시기에 완전히 다른 종류의 불안을 겪고 있는 거다. 둘 다 이해는 간다. 근데 이 불안의 전제 자체가 틀렸다고 본다. 정확히는 반은 맞고 반은 틀렸다. 개발자가 없어지는 게 아니라, "개발자"라는 단어가 가리키는 대상이 바뀌고 있을 뿐이다. 근데 그 변화가 혼란스러워 보이니까 "개발자가 사라진다"는 쉬운 말로 퍼지는 것 같다. 작년에 사내에서 한 발표를 준비하면서 이 주제를 나름대로 정리해본 적이 있다. 주제는 복잡한 크로스플랫폼 데스크톱 앱을 리팩토링하면서 겪은 경험이었는데, 진짜 하고 싶었던 이야기는 프로젝트 경험담이 아니라 한 발짝 더 떨어진 곳에 있었다. "AI를 잘 쓰는 법"이 아니라, AI를 쓰다 보니 내가 하는 일의 무게중심이 어디로 옮겨가고 있는가. 그 이야기를 하고 싶었다. 그리고 1년이 지난 지금, 그때 적었던 결론은 오히려 더 또렷해졌다. 구현자에서 "다시 설계자로" 발표에서 썼던 문장 하나가 지금 다시 봐도 정확한 것 같다. 개발자가 사라지는 흐름이라기보다는,...
자세한 내용 보기

What Is Harness Engineering — Designing the Reins for AI Agents

What Is Harness Engineering — Designing the Reins for AI Agents In Part 1 of this series, I talked about the decline of prompt engineering. With CLI-based tools on the scene, the value of manually crafting elaborate prompts was fading. But as 2026 unfolded, I realized that what replaced prompt engineering wasn't simply "better tools." Prompt engineering gave way to context engineering, and now context engineering is giving way to an entirely new paradigm: harness engineering . In this post, I'll break down what harness engineering is, why it matters right now, and what its key components look like. A Harness for a Horse, a Harness for an Agent A harness originally refers to the tack fitted onto a horse. Bridle, saddle, stirrups — equipment designed not to suppress the horse's power, but to channel it in the right direction. In AI, the term means exactly the same thing. A harness is the entire external system that controls and directs an AI agent's power...
자세한 내용 보기

Harness Engineering in Practice — How Anthropic Designs AI Agents

Harness Engineering in Practice — How Anthropic Designs AI Agents The previous post covered the concept and components of harness engineering. This time, it's the real thing. Drawing on the concrete architecture patterns Anthropic published in their official engineering blog — along with experimental results from the OpenAI Codex team — let's look at how harnesses are actually applied in practice. The Basic Structure of an Agent Loop: The Inner Loop At the heart of every AI agent sits an agent loop . In Claude Code, it's called queryLoop . At its core, it's a while(true) loop. while (true) { 1. Prepare context (plan-mode attachments, task reminders) 2. Call the model (streaming API call) 3. Execute tools (detect tool call → validate schema → check permissions → execute) 4. Decide whether to continue (does the model have more to do?) } Each iteration is one "think, act, observe" cycle. The model thinks, invokes a tool, observes the resul...
자세한 내용 보기