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27개의 포스트
Claude Code 특집: 터미널 안의 시니어 엔지니어 — 6개월 만에 ARR 10억 달러를 만든 코딩 에이전트 사용법 완전정복
2025년 2월에 리서치 프리뷰로 등장한 Claude Code는 단 6개월 만에 ARR 10억 달러를 돌파하며 ChatGPT보다 빠른 매출 곡선을 그렸다. TELUS는 월 1,000억 토큰을 사용하고, Zapier는 800개 이상의 사내 에이전트를 돌리고, Rakuten은 7시간짜리 자율 리팩터 PR을 머지했다. 이 글은 Claude Code가 왜 만들어졌고, 어떻게 진화했고, 다섯 기둥(CLAUDE.md / Skills / Subagents / Hooks / MCP)을 어떻게 조합해야 실무에서 진짜 효과가 나는지를 처음부터 풀어본다. Anthropic 공식 베스트 프랙티스와 6개월차 현업 베테랑들이 합의한 패턴을 정리한 2026년 4월 결정판.
AIP 경쟁 시대 — Enterprise AI Platform 카테고리의 7가지 트렌드 (2026)
Palantir AIP가 불 지핀 'Enterprise AI Platform' 카테고리는 2026년 기술 지도의 한가운데로 왔다. AI 에이전트 시장은 2030년 526억 달러로 성장 예상. Microsoft, Salesforce, AWS, Google, ServiceNow, Databricks, Snowflake, Palantir — 그리고 vertical AI 스타트업들까지. 누가 무엇을 다르게 하는가, MCP·Semantic Layer·Policy-as-Code는 왜 표준이 되고 있는가. 7가지 트렌드로 풀어낸다.
코드 없이 행정을 다시 쓴 7년차 공무원 — 시민개발자 혁명
광진구청의 7년차 비전공 주무관이 바이브 코딩으로 만든 Kordoc이 국가AI전략위원회를 흔들었다. 과기정통부의 'AI 사피엔스', 행안부의 'AI 챔피언' 인증제까지 도미노처럼 이어진 이 현상은, Karpathy의 2023년 선언이 2026년 공공 행정에서 현실이 된 사건이다. 천공카드에서 노코드, 바이브 코딩에 이르는 70년 여정을 복기하고, LLM·에이전틱 AI·MCP가 어떻게 '코드 없는 개발'을 가능하게 만들었는지, 그리고 실무자가 이 변곡점에서 놓치지 말아야 할 7가지 원칙을 정리한다.
컨텍스트 엔지니어링 완전 정복: 프롬프트의 시대는 끝났다
프롬프트 한 줄로 AI를 다루던 시대가 저물고 있다. 2026년, AI 에이전트 시대의 핵심 역량은 '컨텍스트 엔지니어링'이다. 역사적 배경부터 핵심 개념, 실전 사례까지 — Anthropic의 가이드를 바탕으로 완전 해부한다.
AI 에이전트 완전 가이드 — 프로토타입에서 프로덕션까지, 2026년 스타트업이 알아야 할 모든 것
AI 에이전트란 무엇인가? 왜 지금 모든 스타트업이 에이전트를 만들고 있는가? Google의 64페이지 기술 가이드를 바탕으로, 핵심 아키텍처부터 프로덕션 운영까지 완전 해부합니다. 풍부한 사례와 인터랙티브 시뮬레이터로 직접 체험해보세요.
Claude Code 플러그인 완전 가이드 2026: 설치 수 기준 인기 플러그인 Top 10과 실전 추천
Claude Code의 플러그인 생태계가 9,000개를 넘었다. Frontend Design(32만 설치), Superpowers(18만 설치), Context7(17만 설치) 등 인기 플러그인의 기능과 설치법을 정리하고, 용도별 추천 조합까지 제안한다.
AI 에이전트 생태계 지도 2026: 프로토콜, 프레임워크, 그리고 새로운 전쟁
2026년 3월, AI 에이전트 생태계는 단일 프로젝트가 아니라 산업 전체의 전환이다. 프로토콜(MCP, A2A)에서 프레임워크(OpenClaw, LangGraph, CrewAI), 엔터프라이즈(NemoClaw, Bedrock), 중국 생태계까지 — 전체 지형도를 그린다.
A2A 프로토콜: AI 에이전트의 HTTP가 탄생했다 — Google이 만들고 Linux Foundation이 품은 표준
LangGraph 에이전트와 CrewAI 에이전트가 서로 대화할 수 있다면? A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜은 AI 에이전트 간의 발견·통신·협업을 표준화한다. Google이 설계하고, 50개 이상의 기업이 지지하며, Linux Foundation에 기증된 이 프로토콜의 핵심을 풀어본다.
AI에게 스킬이 필요한 이유: 논문에서 프로토콜까지, 도구를 쥔 AI의 진화
수학 올림피아드를 푸는 AI가 오늘 날씨를 모른다. LLM의 구조적 한계에서 출발해, Toolformer·ReAct·Voyager 등 핵심 논문의 원리를 풀어보고, Function Calling에서 MCP·스킬 시스템까지 이어지는 산업의 대응을 추적한다.
CrewAI 완전 가이드: AI 에이전트를 '팀'으로 조직하는 가장 직관적인 방법
AI 에이전트가 혼자가 아니라 '팀'으로 일한다면? CrewAI는 역할·목표·배경 스토리를 가진 에이전트들이 실제 조직처럼 협업하는 프레임워크다. PwC의 코드 생성 정확도 700% 개선부터 일일 1,200만 실행까지 — 핵심 개념, 실전 패턴, 프로덕션 노하우를 총정리한다.
MCP 서버를 직접 만들어보자 — 프로토콜부터 구현까지 (Part 2)
MCP의 내부 구조를 JSON-RPC 프로토콜부터 파헤치고, Python FastMCP로 메모 서버를 직접 만들어 Claude Desktop에 연결해봅니다.
MCP(Model Context Protocol) 완전 이해 — AI 세계의 USB-C (Part 1)
AI가 외부 세계와 소통하는 표준 규격, MCP. 왜 이런 개념이 등장했고, 왜 지금 중요한지를 USB-C 비유와 풍부한 사례로 쉽게 설명합니다.