반응형 Automation44 OpenKnowledge를 내 지식 볼트에 붙여 볼까 — 겹치는 것, 새로운 것, 그리고 CLA 한 줄 inkeep이 만든 OpenKnowledge는 평문 마크다운을 노션처럼 편집하면서 Claude·Codex 같은 에이전트와 같이 다루는 로컬 에디터다. 나는 이미 평문 MD 볼트를 굴리고 있어서, '이걸 붙이면 뭐가 남나'를 기준으로 뜯어봤다. WYSIWYG와 에이전트 협업 편집은 확실히 새롭고, 검색·그래프는 내가 이미 가진 것과 겹친다. 그리고 GPL-3.0 옆에 CLA가 같이 있다 — 그 얘기도 했다.이 글은 요약입니다. 전문은 원문에서 보실 수 있어요.📖 원문 보기 → https://dbhyeong.github.io/blog/openknowledge-local-markdown-llm-wiki-editor 2026. 7. 16. 코드베이스를 다 이해 못 해도 괜찮다 — 부분적 이해를 위한 변호 Sean Goedecke의 'In defense of not understanding your codebase'(2026-07-11)를 읽고 정리했다. Peter Naur의 '이론 구축으로서의 프로그래밍'을 반박하며, 큰 시스템에서는 '부분적 이해'가 결함이 아니라 최선이라고 주장하는 글이다. 완전이해 문화(작은 코드베이스)와 부분이해 문화(큰 코드베이스)의 충돌, Naur가 틀린 두 가지 이유, 이론 구축이 여러 가치 중 하나일 뿐이라는 관점, 그리고 LLM이 이 저울에 얹은 양날을 도식으로 풀었다. 데이터·자동화를 하며 남의 코드를 물려받는 나에게 특히 와닿은 대목을 덧붙였다.이 글은 요약입니다. 전문은 원문에서 보실 수 있어요.📖 원문 보기 → https://dbhyeong.github.io/bl.. 2026. 7. 14. AI 180개로 하루에 버그 55개 — '반박하는 에이전트'가 왜 더 값진가 버질(Virgil)이 쓴 '에이전트 함대의 해부'를 읽고 정리했다. 13만 줄·131개 Swift 파일의 iOS SNS 앱을 하루 동안 LLM 에이전트 약 180개로 정적 감사해 확정 버그 55건을 수리하고 '마름(dry)'을 선언한 파이프라인의 설계다. 핵심은 '버그를 찾는 AI'가 아니라 '찾았다는 주장을 반박하는 AI'에 있다. 렌즈 직교화·구조화 출력·적대 검증 투표·기지 목록 주입·fix 재검증 루프를 LLM의 4대 실패 모드에 일대일로 대응시킨 설계를 도식으로 풀고, 데이터·자동화 실무자로서 내가 챙긴 교훈을 덧붙였다.이 글은 요약입니다. 전문은 원문에서 보실 수 있어요.📖 원문 보기 → https://dbhyeong.github.io/blog/llm-agent-fleet-bug-audit-.. 2026. 7. 14. 정부 지원사업을 '키워드'가 아니라 '전수'로 뒤지는 Claude Code 스킬 — ir-search djfksjd/ir-search — 한국 정부·공공기관 지원사업을 전수조사하는 Claude Code 스킬을 뜯어봤다. K-Startup·기업마당·NIPA·KOCCA·SMTECH를 크롤링해, 내 프로젝트 프로필(창업 단계·지역·필요)에 맞는 사업을 골라 상세공고 원문으로 자격을 검증한 뒤 A(즉시)·B(로드맵)·C(변형) 3분류 보고서를 만든다. '키워드 검색이 아니라 전수 검토'라는 설계 철학, 프로필 영속화·증분 diff 재조사 구조, 그리고 '불명은 추정하지 않는다'는 안전장치를 도식으로 정리하고, 자동화·마케팅 실무자로서 눈여겨본 지점을 덧붙였다.이 글은 요약입니다. 전문은 원문에서 보실 수 있어요.📖 원문 보기 → https://dbhyeong.github.io/blog/ir-search-kor.. 2026. 7. 14. 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음 반응형