고객의 발언 이면을 들여다 보고 제품에 반영하는 방법
고객의 요청 뒤에는 서로 다른 사용 상황과 문제가 있습니다. 인터뷰와 상담의 대화를 기록하고 비교해 제품 개선의 근거로 활용하는 방법을 살펴봅니다.
2026-10-12AI 회의록, 무엇을 확인해야 할까요
AI가 만든 회의록을 공유하기 전에 확인할 항목을 정리합니다. 제안과 결정, 조건, 이름과 숫자, 담당자를 대화 기록과 비교하는 방법을 알아봅니다.
2026-10-12클로드(Claude) 코드 스킬 만드는 법, CLAUDE.md·훅·서브에이전트와 비교
클로드 코드 스킬이 무엇인지, CLAUDE.md·훅·서브에이전트와 언제 나눠 쓰는지 비교표로 정리했습니다. 반복 업무 하나를 SKILL.md로 만드는 폴더 구조, 예시, 검증 순서까지 따라 해 보세요.
2026-10-12코덱스(Codex) 사용법, AGENTS.md부터 MCP까지 하네스 세팅 가이드
코덱스 사용법을 AGENTS.md 작성법과 적용 순서, config.toml의 모델·승인 모드·샌드박스 설정, 스킬·MCP 연결 순서로 정리했습니다. Claude Code와 지침 원본을 하나로 두는 방법도 비교표로 담았습니다.
2026-10-12[개발일기] 음성 AI에서 'Retry'가 어려운 이유
음성 인식 요청에 응답이 없을 때, 같은 작업을 다시 시작해도 될까요? 재시도와 중복 처리, 작업 상태를 통해 음성 AI의 품질을 모델에서 제품까지 생각해 봅니다.
2026-10-12음성 AI의 다음 단계는 말을 알아듣고 일까지 연결하는 것
음성을 텍스트로 바꾸는 것과 실제 업무를 수행하는 것은 서로 다른 단계입니다. 음성 인식, 의도 판단, 정보 조회와 실행을 나누면 더 유용한 서비스를 설계할 수 있습니다.
2026-10-11[AI를 고르는 법] 2. 좋은 AI 서비스는 왜 하나의 모델만 쓰지 않을까?
좋은 AI 서비스는 가장 좋은 모델 하나를 붙인 제품이 아닐 수 있습니다. 실제 AI 서비스가 업무의 난이도와 성격에 따라 여러 모델과 기술을 나눠 사용하는 이유를 살펴봅니다.
2026-10-09[AI를 고르는 법] 1. 어떤 AI가 제일 좋을까?
새로운 AI 모델이 나올 때마다 “그래서 뭐가 제일 좋아요?”라는 질문이 따라옵니다. 하지만 이제는 하나의 최고 모델을 찾기보다, 어떤 일에 어떤 AI가 잘 맞는지를 보는 것이 더 중요해지고 있습니다.
2026-10-08GPT 프롬프트 잘 쓰는 법, 고치기 전후 예시로 보는 5가지 원칙
ChatGPT 답이 기대와 다르게 나온다면 프롬프트를 점검할 때입니다. OpenAI 공식 가이드로 정리한 GPT 프롬프트 5가지 원칙과 보고서·이메일·요약 상황별 고치기 전후 예시를 소개합니다.
2026-10-08사람에게 쉬운 대화가 AI에게는 어려운 이유
사람은 카페나 회의실에서도 자연스럽게 대화를 이해하지만 AI에게 실제 대화는 꽤 어려운 문제입니다. 소음, 겹쳐 말하기, 고유명사와 맥락까지 음성 AI가 해결해야 하는 문제를 살펴봅니다.
2026-10-07하네스 엔지니어링(Harness Engineering)이란? 뜻과 예시 총정리
에이전트 = 모델 + 하네스. 하네스 엔지니어링의 뜻, 프롬프트·컨텍스트 엔지니어링과의 차이, 하네스를 이루는 4가지 요소와 비개발자도 바로 만드는 작은 하네스 예시를 정리했습니다.
2026-10-07AI가 회의를 기억하기 시작하면 무엇을 함께 설계해야 할까?
AI가 회의를 기억하면 업무는 편리해지지만 새로운 질문도 생깁니다. 누가 기록을 볼 수 있는지, 얼마나 보관할지, 언제 삭제할지 등 AI 회의 기록과 함께 설계해야 할 신뢰의 조건을 살펴봅니다.
2026-10-07