AI 자동화8분
Claude Code 컨텍스트 비용: 세션이 길어질수록 요금이 커지는 구조
Claude Code 공식 문서의 비용 안내에는 이런 문장이 있습니다. 하루 종일 열어 둔 세션에서는 한 줄짜리 질문 하나도 대화 전체만큼의 사용량을 쓴다는 내용입니다. 질문은 열 글자인데 사용량은 열 글자가 아니라는 얘기입니다.
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AI 자동화 102개 글
문서 검색과 챗봇, 반복 업무 자동화를 실제 서비스에 적용하는 방법을 정리합니다. 적용할 업무를 고르고 작은 검증부터 운영까지 이어갑니다.
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- AI 자동화8분
Claude Code 스킬과 설정을 DB로 옮기기: 어느 기기에서나 같은 하네스
Claude Code로 일을 오래 하다 보면 /.claude 폴더가 점점 무거워집니다. 저는 스킬 26개와 설정 7개가 컴퓨터 한 대의 폴더 안에 쌓여 있었습니다. 블로그 문체 규칙, 메일 초안을 만드는 절차, 앱 출시 순서처럼 몇 달에 걸쳐 고쳐 온 것들입니다.
- AI 자동화7분
Threads API 자동 게시기: 승인 없이 하루 10개를 올릴 때 넣은 안전장치
회사 Threads 계정에 올릴 글을 매번 제가 승인하다가, 어느 날 승인을 없애기로 했습니다. 하루 10개 안팎을 사람 손 없이 올리는 구조를 하루 만에 만들었고, 이 글은 승인이라는 안전장치를 빼는 대신 무엇을 넣었는지에 대한 기록입니다.
- AI 자동화16분
스펙 주도 개발(SDD)은 폭포수와 무엇이 다를까?
코딩 에이전트에게 「로그인 화면에 비밀번호 재설정을 넣어 줘」라고 한 줄을 건넵니다. 몇 분 뒤 코드가 돌아옵니다. 그 안에는 아무도 묻지 않은 결정이 여럿 들어 있습니다. 재설정 링크를 메일로 보낼지 문자로 보낼지, 링크가 몇 분 뒤에 만료되는지, 없는 이메일을 넣었을 때 「없는 계정」이라고 알려 줄지 같은 것들입니다…
- AI 자동화12분
컨텍스트 엔지니어링 입문: 많이 넣을수록 흐려지는 맥락의 설계
맥락 창이 100만 토큰까지 커졌으니 이제는 관련 있어 보이는 것을 전부 넣으면 된다고 생각하기 쉽습니다. 문서 전체, 대화 전체, 도구 결과 전체를 넣으면 적어도 빠뜨린 것은 없을 테니까요.
- AI 자동화11분
루프 엔지니어링 입문: 반복보다 멈추는 조건을 설계하는 일
Anthropic 에서 Claude Code 를 이끄는 Boris Cherny 가 남긴 말입니다. 더는 Claude 에게 직접 프롬프트를 쓰지 않고, 프롬프트를 대신 써 주는 루프를 짠다고 합니다. Addy Osmani 는 2026년 6월 이 흐름에 루프 엔지니어링이라는 이름을 붙였고, 그 뒤로 이 말이 빠르게 퍼졌습니…
- AI 자동화19분
멀티 에이전트 하네스 구성: 실수를 줄이고 가용성을 지키는 설계 원칙
개발용으로 돌리는 맥 한 대에 Claude Code 세션 다섯 개가 떠 있습니다. 세션마다 텔레그램 봇이 하나씩 붙어 있어서, 휴대폰으로 각자에게 따로 일을 시킵니다. 여기에 Gemini 까지 붙여 같이 일하게 하고 싶어서 「하네스 설계를 해야겠다」고 말했습니다. 말해 놓고 보니 두 가지가 걸렸습니다. 이게 하네스라는 …
- AI 자동화16분
n8n 입문: 주요 기능과 활용 예시, 무료로 쓸 수 있는 범위
n8n 저장소에는 소스 코드가 전부 공개되어 있고, 도커 명령 한 줄이면 내 서버에서 돌아갑니다. 그런데 저장소의 LICENSE.md를 열면 이런 문장이 나옵니다.
- AI 자동화10분
Claude Code 텔레그램 채널: 봇과 대화가 이어지는 원리
개발용 맥 한 대에 Claude Code를 늘 띄워 두고, 폰에서 일을 시키고 있습니다. 지금까지는 Claude 앱의 Code 탭(Remote Control)으로만 했는데, 이번에 텔레그램 봇을 하나 더 붙였습니다. 봇에게 「이 리포 상태 알려줘」라고 보내면 맥의 Claude Code가 받아서 일하고, 답이 다시 텔레그…
- AI 자동화10분
MCP 서버를 고객 서비스에 열 때: OAuth 인증과 비용 구조
고객사 웹서비스에 AI 기능을 붙이자는 이야기가 나오면 요즘은 "MCP 서버부터 만들자"는 말이 같이 나옵니다. 그런데 구조를 그려 보면, 우리 서비스 안에서 우리 챗봇이 우리 API 키로 모델을 부르는 경우에는 MCP 서버가 할 일이 없습니다.
- AI 자동화8분
LiteLLM으로 Gemini 연결하기: 프록시 구성과 관리자 화면 설정
from litellm import completion
- AI 자동화16분
중소 제조업 AI 도입 순서: DX를 먼저 끝내야 할까?
공장을 가진 중소·중견 제조기업 16만여 곳 가운데 스마트공장을 도입한 곳은 19.5%입니다. 회사가 작을수록 이 비율은 더 떨어집니다. 중소벤처기업부가 2025년 4월에 낸 제1차 스마트제조혁신 실태조사 결과입니다.
- AI 자동화6분
SMTP만으로 답장할 수 있을까? 메일 자동화와 IMAP
업무 메일을 대화 한 번으로 보내는 스킬을 설계하다가, 시간을 얼마나 아낄 수 있을지 따져 봤습니다. 견적서를 만든 직후 "이거 보내줘" 한 마디로 첨부·제목·본문이 끝나면 꽤 줄어듭니다. 그런데 목록을 적다 보니 한 줄이 걸렸습니다. 받은 메일에 답하는 일은 이 설계로는 할 수 없었습니다.
- AI 자동화20분
RAG와 긴 컨텍스트: 100만 토큰이면 검색이 필요 없을까?
Anthropic의 컨텍스트 창 문서에는 이런 문장이 있습니다.
- AI 자동화21분
토크나이저와 한국어 토큰 비용: 같은 내용이 왜 더 비쌀까?
아래 두 문장은 같은 말입니다. 직접 지어낸 예문이고, 앞은 한국어로 49자, 뒤는 영어로 100자입니다.
- AI 자동화26분
GGUF와 safetensors의 차이: Q4_K_M 같은 이름 읽는 법
Hugging Face에서 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct를 열면 파일이 14개 있습니다. config.json, tokenizer.json, vocab.json, merges.txt가 있고, model-00001-of-00004.safetensors부터 model-00004-of-00004.safetens…
- AI 자동화21분
지식 증류와 파인튜닝: 큰 모델의 답으로 작은 모델을 가르치는 방법
DeepSeek가 공개한 모델 중에 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B가 있습니다. 이름에 Distill, 즉 증류가 들어 있습니다. 그런데 DeepSeek-R1 논문 2.4절은 이 모델을 만든 방법을 이렇게 적습니다.
- AI 자동화19분
GPU 병렬화 세 가지: 데이터 병렬, 텐서 병렬, 파이프라인 병렬
vLLM 문서에 GPU 16장으로 모델 하나를 띄우는 예시가 있습니다. 서버 두 대에 8장씩 꽂힌 구성인데, 명령에는 숫자가 두 개 들어갑니다.
- AI 자동화20분
vLLM과 Ollama의 차이: 연속 배칭과 PagedAttention
Ollama 공식 FAQ의 동시 요청 항목에는 이런 기본값이 적혀 있습니다. OLLAMANUMPARALLEL, 모델 하나가 동시에 처리하는 요청 수의 최댓값, 기본값 1. 바로 아래 줄에는 필요한 메모리가 OLLAMANUMPARALLEL 곱하기 OLLAMACONTEXTLENGTH만큼 늘어난다고 쓰여 있습니다(Ollama…
- AI 자동화20분
LLM 추론 GPU 메모리 계산: KV 캐시와 메모리 대역폭
NVIDIA의 H100 제품 페이지와 H200 제품 페이지 사양표를 나란히 놓으면 이상한 점이 하나 보입니다. SXM 모델 기준으로 FP16 Tensor Core 성능이 둘 다 1,979 TFLOPS(희소성 기준 표기)이고, FP8도 3,958 TFLOPS로 같습니다. 같은 Hopper 아키텍처라 연산 칸은 한 자리도 …