기술 › Agent 22

AI 코딩 Agent가 Context7 MCP로 최신 개발 문서를 찾아 코드 생성에 사용하는 과정을 만화와 실제 연동 흐름으로 설명합니다.

강한 AI 모델을 쓸수록 중요한 것은 긴 프롬프트가 아니라 내가 모르는 것을 먼저 드러내는 작업이다.

AWS AI-DLC를 분석하며 개발자의 역할, 요구사항 도출 방식, 기존 개발 절차와의 차이, Spec Kit과 Kiro Specs 같은 비슷한 도구들과의 차이를 정리한다.

OpenClaw Android 앱을 큰 그림으로 정리한다. 핵심은 폰 안의 모델이 아니라 Gateway agent가 사용할 수 있는 모바일 실행 표면이다.

OpenClaw Android 앱의 Gateway 연결, node.invoke 실행, Voice/TalkMode 흐름을 sequence diagram 중심으로 분석한다.

OpenClaw Gateway와 Android app 사이의 operator/node 세션 흐름, 주요 컴포넌트, node.invoke 실행 구조, Chat과 Voice 처리 방식, local model 포함 여부를 소스 기준으로 정리한다.

mattpocock/skills 저장소를 분석해 Agent Skill이 어떻게 구성되고, model-invoked와 user-invoked가 어떻게 나뉘며, 실제 엔지니어링 workflow를 어떻게 안정화하는지 정리한다.

AI가 코드를 써주는 시대에 개발자의 통제는 사라지는 것이 아니라 테스트, 실행 결과, 사용자 행동처럼 더 확실한 곳으로 옮겨갑니다.

카파시의 LLM Wiki에서 검색이 효율적인 이유를 단계별로 따라가고, 임베딩(RAG)이 어디에 쓰이고 어디엔 안 쓰이는지를 그림으로 가립니다. index 지도, 링크 그래프, 캐싱, 임베딩의 진짜 위치.

안드레이 카파시가 제안한 LLM Wiki 패턴 — AI를 검색기가 아니라 지식을 쌓고 정리하는 편집자로 쓰는 법을 그림으로 풀었습니다. raw/LLM/wiki 3계층과 Ingest, Query, Lint 세 동작, 운영법까지.

바이럴된 andrej-karpathy-skills의 CLAUDE.md를 자연스러운 한국어 번역과 함께 뜯어봅니다. 네 원칙이 각각 어떤 LLM 실패 모드를 정조준하는지, 무엇을 배울 수 있는지, 그리고 왜 템플릿이 아니라 메뉴로 써야 하는지까지 분석합니다.

MCP(Model Context Protocol)는 AI 앱을 외부 도구·데이터에 연결하는 개방형 표준입니다. Host·Client·Server 구조와 Tools·Resources·Prompts, 왜 'AI의 USB-C'라 불리는지를 그림 한 장으로 쉽게 풉니다.

하네스는 한 겹이 아니다. 모델을 감싸면 에이전트가 되고, 그 에이전트를 또 감싸면 내 목적에 맞는 시스템이 된다. 양파처럼 중첩되는 하네스 구조와, 왜 요즘 Claude 위에 하네스를 또 얹는지를 그림 한 장으로 풉니다.

사람과 coding agent의 역할 분담을 정리한 학습 시리즈의 출발점. vibe coding에서 SDD, agentic engineering으로의 진화.

무엇을 만들지(SDD)와 옳게 만들었는지(TDD)를 레이어로 나누고 결합하는 법.

SDD 흐름(Spec→Plan→Tasks→Implement)을 슬래시 명령으로 표준화하는 GitHub SpecKit 사용법.

되돌림·파급·모호함·검증성 4축으로 사람 게이트와 agent 자율을 가르는 프레임워크.

헌법·PRD·Spec·아키텍처·ADR·CLAUDE.md — 사람의 의도를 agent가 실행하게 고정하는 문서들.

방법론·경계·문서를 Claude Code 기능과 묶은 반복 가능한 절차와 4개의 게이트.

URL 단축기 API를 빈 폴더에서 배포 직전까지, 명령 단위로 따라가는 실전 절차.

대화 컨텍스트를 통째로 비우는 /clear의 동작·사용 시점과 /compact와의 차이.

실제 코딩 세션에서 @파일·/plan·!·Esc·/clear 등을 언제 누르는지 입력 단위로 따라가는 예제.