#컨텍스트 엔지니어링
13개의 포스트
기억은 미리 만들지 말고, 물어볼 때 지어라 — Just-In-Time 에이전트 메모리(JAM) 완전 해부
석 달 전 회의 요약에는 '가격 협의함'이라고만 적혀 있다. 그런데 오늘 필요한 건 '1,240만 원, VAT 별도'라는 한 줄이다. 대부분의 에이전트 메모리는 질문이 오기 전에 기록을 요약·추출해 두는 AOT(Ahead-of-Time) 방식이고, 그래서 '그때는 사소했던' 디테일을 먼저 버린다. BAAI·베이징대·홍콩이공대 연구진의 JAM은 발상을 뒤집는다. 원본은 폴더에 그대로 두고 README 색인만 미리 만든 뒤, 질문이 오면 작은 Researcher 에이전트가 open·search·browse로 찾아 들어가 그 질문만을 위한 맥락을 짓는다. 4B 모델로 14B 메모리 에이전트를 이기고, 4배 빨랐다. 토요타 공장과 JIT 컴파일러에서 시작해 Memory-Gym 데이터 합성, 힌트를 주는 강화학습, 결과표와 한계, 2026년의 다른 기억 설계와의 비교까지 인터랙티브 위젯 6종과 함께 해부한다.
![[특집] '이거 누가 알아요?'를 없애는 법 — 한 엔지니어링 매니저가 만든 AI 하이브 마인드, 조직의 암묵지를 끌어올리다](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fhm-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] '이거 누가 알아요?'를 없애는 법 — 한 엔지니어링 매니저가 만든 AI 하이브 마인드, 조직의 암묵지를 끌어올리다
“시스템이 어떻게 돌아가는지 알아내려면 늘 3~4명을 한 방에 모아야 했다.” 핀테크 기업 SumUp의 엔지니어링 매니저 칸도스트가 2026년 8월 공개한 글은 이 한 문장에서 출발한다. 그는 저장소 66개를 git 서브모듈로 한 저장소에 묶고, 도메인마다 AGENTS.md를 두고, 저장소 하나만 보는 배경 에이전트와 그들을 지휘하는 주 에이전트를 나눠 ‘하이브 마인드’를 만들었다. 에이전트끼리는 Zod 스키마로 정한 JSON 보고서로만 인계하고, 매주 슬랙·노션의 변화를 모아 AGENTS.md를 고치는 PR을 사람이 검토한다. 이 글은 그 구조를 하나씩 뜯어보고, 폴라니의 ‘암묵지’(1966)와 노나카의 SECI 나선(1995), 콘웨이의 법칙(1968), 웨그너의 ‘누가 무엇을 아는가’(1985), ‘Lost in the Middle’과 ‘Context Rot’, 앤트로픽의 멀티 에이전트 연구와 버클리의 실패 분류(MAST)까지 이 설계가 왜 이런 모양이 됐는지를 사례와 함께 풀었다. AGENTS.md가 오히려 성능을 떨어뜨린다는 ETH 취리히의 반론과 2026년의 의미, 그리고 우리 팀에서 시작하는 법까지 여섯 개의 인터랙티브 도구와 함께 정리했다.
![[특집] AI가 코드를 쓸수록 설계가 중요해진다 — 「도메인 주도 설계는 AI가 코드를 쓸 때 더 중요해진다」 완전 해부](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fddd-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] AI가 코드를 쓸수록 설계가 중요해진다 — 「도메인 주도 설계는 AI가 코드를 쓸 때 더 중요해진다」 완전 해부
2026년 8월 20일, 폴란드의 Go 백엔드 교육 회사 스리 닷 랩스의 공동창업자 미워시 스몰카가 올린 에세이 한 편이 두 달에 걸쳐 조용히 퍼졌다. 주장은 단순하다 — '에이전트를 어떻게 설정하고 어떤 LLM을 쓰는지는 해법에 대한 명확한 정신 모델만큼 중요하지 않다. 둘 중 하나를 골라야 한다면 나는 생각을 건너뛰느니 코드를 한 줄도 직접 쓰지 않겠다.' 이 글은 그 주장을 끝까지 파고든다. 2003년 에릭 에반스의 '파란 책'이 왜 나왔고 지식 탐구·유비쿼터스 언어·바운디드 컨텍스트가 정확히 무엇을 뜻하는지, 1985년 피터 나우르의 '이론 만들기'부터 2026년 OpenAI의 하니스 엔지니어링까지 어떤 계보 위에 서 있는지, 월 1달러를 아낀 에이전트 일화가 왜 팀 커뮤니케이션의 축소판인지, 그리고 Faros·METR·GitClear·LinearB의 2025~2026년 데이터가 '쓰기가 싸지자 읽기가 비싸졌다'를 어떻게 증명하는지를 사례와 함께 풀었다. 본 버논의 '에이전트는 아직 도메인 모델을 못 만든다'는 증언, 에반스의 2026년 기조연설, 네이버·카카오·삼성·토스의 AI 코딩 도입과 GeekNews의 차가운 반응까지 — 다섯 개의 인터랙티브 도구로 2026년 가을 한국의 독자가 이 글에서 가져갈 것을 정리했다.
2026년형 ChatGPT 질문법 — '역할·목표·상황·결과·질문' 5요소는 어떻게 바뀌어야 하는가
‘당신은 세계 최고의 마케팅 전문가입니다’로 시작하던 프롬프트는 이제 힘을 잃었다. 2026년의 모델은 스스로 추론하고, 도구를 쓰고, 이미지와 문서를 함께 읽는다. 그래서 좋은 프롬프트의 모양도 ‘역할극 대본’에서 ‘작업 명세서’로 옮겨 갔다. 이 글은 오래 쓰인 5요소 구조(역할·목표·상황·예상 결과·질문 유도)를 OpenAI·Anthropic·Google의 최신 가이드에 비추어 하나씩 다시 쓰고, 8+1 구조와 상황별 템플릿, 그리고 같은 요청을 옛날식과 2026년식으로 나란히 고쳐 쓴 예시를 제공한다. 마지막에는 버려도 되는 여섯 가지 옛 습관을 정리한다.
에이전트를 만들지 말고 스킬을 만들라 — 앤트로픽 「Agent Skills」 완전 해부: 업무 매뉴얼로 범용 에이전트를 전문가로 만드는 법
"300 IQ 수학 천재와 15년 경력 세무사 중 누구에게 세금 신고를 맡기겠습니까?" 앤트로픽에서 Agent Skills를 만든 배리 장과 마헤시 무라그는 2025년 11월 뉴욕 무대에서 이 질문으로 발표를 시작했다. 제목은 「에이전트를 만들지 말고 스킬을 만들라」. 업무마다 전용 에이전트를 새로 설계하는 대신, 범용 에이전트가 필요할 때 꺼내 읽는 업무 안내서, 즉 폴더 하나를 만들라는 주장이다. 이 특집은 16분짜리 발표 전문과 그 바탕이 된 엔지니어링 글, 오픈 스탠다드 사양, 저작 가이드를 처음부터 끝까지 읽고, 스킬이 긴 프롬프트와 어떻게 다른지, 왜 파일과 폴더인지, 점진적 공개가 컨텍스트 창을 어떻게 지키는지, 그리고 2026년 2월 드러난 공급망 위험까지 따진다. 마지막에는 견적 업무 매뉴얼을 스킬로 바꾸는 절차를 위젯으로 직접 해 본다. 인터랙티브 위젯 7종과 삽화를 함께 싣는다.
클로드 코드 세션 경제학 — 토큰은 어디서 새고, 캐시는 왜 1시간 뒤에 증발하는가
같은 일을 시켰는데 어떤 날은 토큰이 3배 나간다. 2026년 8월 Anthropic의 Lydia Hallie가 쓴 'Maximizing the value of your Claude Code sessions'는 그 이유를 네 가지 — 모델 선택, 세션 길이, 사고 수준, 명령 출력 — 로 정리한다. 이 글은 그 가이드를 출발점 삼아, 왜 출력 토큰이 입력의 5배인지(프리필 vs 디코드), 왜 캐시가 0.1배로 싸지는지(KV 캐시와 접두사 일치), 왜 긴 대화가 독이 되는지('Lost in the Middle'에서 'Context Rot'까지)를 논문과 사례로 풀고, /clear·/rewind·@멘션·서브에이전트 같은 습관이 왜 돈이 되는지를 시뮬레이터로 직접 체험하게 한다.
프롬프트 테크닉 지도 — 실무 이슈 12가지로 다시 읽는 프롬프트·컨텍스트·이미지 엔지니어링
블로그 44편을 다시 읽으며 발견한 사실 — 실무에서 부딪히는 문제는 결국 12가지로 수렴하고, 테크닉은 그 처방이다. 프롬프트에서 컨텍스트, 하니스, 루프, 그리고 이미지 프롬프트까지. 증상별 처방전과 글로벌 필독 자료 10선을 한 장의 지도로 묶었다.
오픈 날리지 포맷(OKF) — 흩어진 지식을 에이전트가 읽는 하나의 표준으로
AI 에이전트에게 '주간 활성 사용자를 어떻게 계산하지?'라고 물으면, 답은 메타데이터 카탈로그·위키·코드 주석·시니어의 머릿속에 흩어져 있습니다. 2026년 6월 Google Cloud가 내놓은 답이 OKF입니다. 더블린 코어와 시맨틱 웹부터 Karpathy의 LLM 위키까지, 30년에 걸친 '데이터를 함께 쓰자'는 꿈의 역사와, 왜 이번엔 '그냥 마크다운'이 답이 되었는지를 사례와 함께 쉽게 풀어드립니다.
루프 엔지니어링 — 더 이상 에이전트에게 프롬프트하지 마라
Addy Osmani의 글 한 편이 개발자 타임라인을 뒤흔들었습니다. '에이전트에게 프롬프트하지 마라. 에이전트를 프롬프트하는 시스템을 설계하라.' 프롬프트→컨텍스트→하니스→루프로 이어진 추상화의 사다리, ReAct·Reflexion부터 2026년 /goal까지의 역사, 루프를 이루는 5가지 빌딩블록과 비용·위험을 논문과 사례로 쉽고 자세하게 풀어드립니다.
긴 맥락이 독이 된다: 'Context Rot'와 컨텍스트 엔지니어링의 시대
100만 토큰 맥락 창의 시대, 우리는 'AI에게 정보를 많이 줄수록 똑똑해진다'고 믿었다. 그런데 Chroma가 18개 모델로 실험한 결과는 정반대였다 — 입력이 길어질수록, 심지어 사소한 작업에서도 성능이 무너진다. 이름하여 'Context Rot(맥락 부패)'. 왜 큰 창이 문제를 해결하지 못하는지, Anthropic·Manus·Claude Code가 실전에서 쓰는 '컨텍스트 엔지니어링' 전략(압축·오프로드·격리)은 무엇인지, 개발자가 내일 바로 쓸 수 있는 형태로 정리한다.
하니스(Harness) — AI가 스스로 일하는 방식을 설계하다
모델은 같은데 왜 어떤 AI는 50개 작업 중 20개에서 멈추고, 어떤 AI는 6일 만에 Bun을 통째로 다시 쓸까? 답은 '하니스(harness)'에 있습니다. ReAct에서 동적 워크플로우까지 — 모델을 둘러싼 골격이 어떻게 진화해 왔는지, 왜 지금 화제인지를 논문과 사례로 쉽게 풀어드립니다.
Cold-Start Interview 완전 해부: AI를 '우리 회사 직원'으로 만드는 15분
Anthropic의 Claude for Legal 저장소에서 발견된 작지만 결정적인 메커니즘 — Cold-Start Interview. 신입 변호사를 면접하듯 AI를 면접해, 회사의 플레이북·승인 매트릭스·예외 규칙·시드 문서를 10~15분 만에 흡수시키고, plugin 업데이트와 무관하게 살아남는 Practice Profile로 박제한다. 법률만의 이야기가 아니다 — 의료·회계·컨설팅·디자인·교육·고객 지원까지, 모든 전문직 AI 도입의 새 표준이 되고 있는 이 패턴을 완전 해부한다.