AI GLOSSARY
AI 용어집
영상 인사이트에서 반복해서 등장한 AI, 자동화, 에이전트 운영 용어를 작업 맥락으로 다시 정리합니다. 사전처럼 외우기보다 다음 빌드에서 바로 꺼내 쓰기 위한 공개 노트입니다.
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모델 · 구독
Claude Opus 4.7
Anthropic 의 최상위 모델. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, plan 모드 / agent task 의 디폴트. 비용은 비싸지만 reasoning 품질 우위.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.mdopus-plan (model alias)
"plan = Opus, execute = Sonnet" 토글. 비용 절반 + 품질 유지. 단 매 toggle 이 모델 스위치라 prompt cache 가 깨진다.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.mdClaude Code
Anthropic 의 CLI 기반 코딩 에이전트. 터미널·VS Code·웹·모바일 다중 진입점. 5 parallel sessions 운영이 power user 패턴.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-claude-code-solved-boris-cherny.md, 2026-06-13-fable5-web-design-codex-community.md, 2026-06-15-inside-anthropic-bloomberg.md, 2026-07-07-enterprise-ai-agent-adoption-kodingnuna.mdClaude Design
Anthropic Labs 의 디자인 도구. brand repo / codebase / Figma 파일을 읽어 design system 생성 → Claude Code 로 프로덕션 ship 까지.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.mdClaude Sonnet
Opus 보다 빠르고 싼 중간 모델. opus-plan 모드에서 실행 단계 담당.
영상: 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.mdCodex
OpenAI 의 코딩 에이전트. Claude Code 의 경쟁자. CLI / VS Code / Cursor / Cloud / Mobile 5 군데에 동일 에이전트 배포, 주간 300만+ 사용자.
영상: 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.md, 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.mdClaude Pro / Max5× / Max20×
Anthropic 구독 티어. 각각 $20 / $100 / $200 / 월. 2026-06-15 부터 인터랙티브 사용과 자동화(에이전트) 사용이 분리되며 자동화는 별도 monthly credit pool 에서 차감.
영상: 2026-05-24-anthropic-jun15-billing-change-codersera.mdSonnet 4 (소넷 4)
영상에서 단독 사용 시 cost 1.09 / 성능 7.1% 로 인용된 베이스라인 모델.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.mdOpus (오퍼스)
클로드 코드에서 어드바이저로 선택하면 자동 활성화되는 무거운 상위 모델.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.mdMythos
Anthropic 이 예고한 Opus 상위의 차세대 고지능 모델(현재 소수 조직이 cyber security 용으로 사용, 안전장치 강화 전 비공개).
영상: 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.md, 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.md, 2026-06-13-fable5-banned-alex-finn.mdultracode
xhigh reasoning에 매 프롬프트 workflow 처리를 더한 최고비용 effort 모드.
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.mdeffort level
Opus 모델의 reasoning 강도 설정(low / medium / high / extra high / max).
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.mdPerceptron
1958 Rosenblatt가 IBM 704로 만든 최초의 신경망. 20x20 빛 센서와 조절 가능한 연결로 펀치카드를 스스로 구분 학습.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.mdNeural network
뇌처럼 인공 뉴런을 수천 예시로 자가 튜닝시켜 규칙을 스스로 찾게 하는 접근.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.mdM5 / M5 Pro
애플의 최신 실리콘 세대. M5는 단일코어 최강, M5 Pro는 프로급 변형으로 이전 Max/Ultra급 멀티코어 성능을 냄.
영상: 2026-06-03-m5-pro-mac-mini-andrecreates.mdChatGPT (GPT)
OpenAI의 대화형 LLM. 발화자는 월 20달러로 thinking 모델을 코딩·개념 이해에 쓰는 것을 톱다운 독학의 핵심 도구로 든다. (자막에 Chad/ShashT/ship 등 음성인식 오류로 표기됨.)
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.mdSora
OpenAI의 영상 생성 모델. 발화자가 현재 일하는 팀으로, 영상을 보고 아키텍처·데이터를 바꿔 재학습하는 루프로 모델을 개선한다.
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.mddiffusion model (확산모델)
노이즈에서 점진적으로 이미지를 복원하도록 학습하는 생성 모델 방식. 발화자가 톱다운으로 빠르게 배운 대표 예시.
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.mdAGI (Artificial General Intelligence)
답이 정해지지 않은 새 문제를 스스로 연구·실험해 해결하는 범용 지능. 영상은 의식·만능 여부 논쟁 대신 "알아서 풀어내는가"라는 실용적 정의를 채택.
영상: 2026-06-06-anthropic-agi-is-here-nateherk.md, 2026-06-16-stop-ai-slowdown-nateherk.mdNarrow AI
특정 한 작업만 잘하도록 만들어진 AI(체스 엔진, 추천 알고리즘, 인박스 분류기 등). AGI와 대비되는 개념.
영상: 2026-06-06-anthropic-agi-is-here-nateherk.mdAGI (범용 인공지능)
인간처럼 모든 영역을 추론·이해하는 AI. 김미경은 회계·법률 등 "분야별로 빠르게 오고 있는 중"이라고 표현.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.mdfrontier AI
최첨단·최대규모의 선도 AI 모델을 가리키는 표현(프런티어 모델).
영상: 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.mdstep change
점진적 개선이 아닌 비약적 성능 도약을 뜻하는 말로, Anthropic이 Mythos를 자칭할 때 쓴 표현.
영상: 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.mdGPT 5.6
OpenAI 차기 모델로 예상되는 버전(임박설).
영상: 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.mdFable 5
이 영상에서 발표된, Opus 위 "Mythos class" 티어의 일반 공개 모델. 복잡한 장기 실행 작업용으로 포지셔닝.
영상: 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.md, 2026-06-13-fable5-banned-alex-finn.md, 2026-06-13-fable5-web-design-codex-community.md, 2026-07-11-fable5-token-saving-orchestration-seonggongjisik.mdMythos 5 / Mythos class
Fable 5 와 동일 모델이되 사이버 세이프가드를 해제한 제한 배포 버전, 그리고 Opus 위에 위치한 모델 티어 명칭.
영상: 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.mdClaude Fable
Anthropic 신모델. Claude Mythos 5 기반에 사이버 가드레일을 추가, 출시 초기 구독 제공 후 usage credit으로 전환.
영상: 2026-06-10-claude-fable-second-brain-nateherk.mdClaude Mythos
Anthropic이 수개월 티저해 온 고성능 모델. 일반 출시 X, cyber/infra 파트너 한정으로 풀렸던 모델.
영상: 2026-06-10-claude-fable-second-brain-nateherk.mdMythos 클래스
Opus 위에 새로 생긴 Anthropic 최상위 모델 티어. Fable 5 가 일반 유료 플랜에 공개된 첫 Mythos급.
영상: 2026-06-13-claude-fable-5-self-video-nateherk.mdlong-horizon (장기 호라이즌)
수백만 토큰·수 시간짜리 작업에서 목표를 잃지 않고 집중을 유지하는 능력 축.
영상: 2026-06-13-claude-fable-5-self-video-nateherk.md로컬 AI / 오픈소스 모델
자체 하드웨어로 로컬 실행하는 모델(Qwen 3.6, GLM 5.1 등). 정부가 빼앗을 수 없다고 강조.
영상: 2026-06-13-fable5-banned-alex-finn.mdChatGPT 5.5
오픈AI 모델. Fable 밴 이후 가장 강력한 코딩 모델로 추천.
영상: 2026-06-13-fable5-banned-alex-finn.mdscaling laws (스케일링 법칙)
알고리즘을 바꾸지 않아도 데이터와 연산을 늘리면 LLM 성능이 향상된다는 예측. Dario가 OpenAI 시절 정립.
영상: 2026-06-15-inside-anthropic-bloomberg.mdhallucination (환각)
모델이 다음 단어를 예측하다 모르는 것을 지어내는 현상. Anthropic은 이를 "거짓말"로 분류.
영상: 2026-06-15-inside-anthropic-bloomberg.mdMythos (미토스)
사이버 취약점 수천 개를 찾아낸 초강력 모델. 은행 해킹·국가기밀 탈취·핵심 인프라 마비 가능성으로 미출시.
영상: 2026-06-15-inside-anthropic-bloomberg.mdFrontier model
최전선 최고성능 대형 모델. 훈련에 수만 칩·소도시급 전력이 필요한 부류.
영상: 2026-06-16-stop-ai-slowdown-nateherk.mdClaude Mythos / Claude Fable
Anthropic의 최신 모델군. 촬영 시점 미 정부 요청으로 일시 접근 중단됨.
영상: 2026-06-16-stop-ai-slowdown-nateherk.mdScaling law
모델 규모, 데이터, 컴퓨트가 커질수록 성능이 예측 가능한 방향으로 좋아지는 경험적 법칙. 알트만은 LLM scaling에 계속 베팅해야 한다는 근거로 든다.
영상: 2026-06-21-sam-altman-scale-agi-startups-recent-ai.mdPost-training
사전학습 뒤 모델이 지시를 따르고 대화형으로 동작하도록 다듬는 학습 단계. ChatGPT 직전 3.5 모델을 채팅에 맞게 만든 핵심 변화로 나온다.
영상: 2026-06-21-sam-altman-scale-agi-startups-recent-ai.mdWorld model
모델이 세계의 구조와 동역학을 내부적으로 이해하는 능력 또는 구조. 알트만은 로보틱스 같은 영역에 중요하다고 말하지만, LLM scaling을 부정할 근거로 보지는 않는다.
영상: 2026-06-21-sam-altman-scale-agi-startups-recent-ai.mdSakana Fugu Ultra
Sakana AI가 제공하는 모델 오케스트레이션형 API. 영상에서는 단일 LLM이 아니라 여러 프런티어 모델을 조율하는 시스템으로 설명된다.
영상: 2026-06-23-fugu-ultra-fable-killer-nateherk.mdMixture of experts
여러 전문가 모델의 강점을 조합해 더 좋은 결과를 얻는 접근. 영상에서는 GPT, Claude, Gemini의 강점을 함께 쓰는 맥락으로 언급된다.
영상: 2026-06-23-fugu-ultra-fable-killer-nateherk.mdIntelligence Utility
OpenAI가 범용 지능 플랫폼을 유틸리티처럼 제공하고, 스타트업이 그 위에 전문 제품을 만드는 구상.
영상: 2026-06-27-openai-ai-native-codex-startups-jocoding.md페이블5 (Fable 5)
수십 분~수 시간 돌아가는 장시간 에이전트로 포지셔닝된 모델(영상 시점 "밴된 모델"로 언급).
영상: 2026-07-01-loop-engineering-dalbi.mdAGI (인공일반지능)
특정 과제가 아니라 광범위한 영역에서 인간 수준의 일반 지능을 보이는 AI. 발화자는 이미 달성됐다고 주장.
영상: 2026-07-03-agi-already-here-context-recentai.md초지능 (Super Intelligence)
인간 지능을 압도적으로 능가하는 가상의 AI. 발화자는 정의도 불명확한 불필요한 목표라 비판.
영상: 2026-07-03-agi-already-here-context-recentai.md재귀적 자기개선 (Recursive self-improvement)
AI가 스스로를 반복 개선해 급격히 똑똑해진다는 초지능/특이점 시나리오의 핵심 개념.
영상: 2026-07-03-agi-already-here-context-recentai.md알파폴드 (AlphaFold)
단백질의 3차원 구조 예측 문제를 AI로 풀어 생명과학의 오래된 난제를 흔든 딥마인드 시스템.
영상: 2026-07-05-frieren-ai-study-lifeplus.md오픈웨이트 모델
모델 가중치가 공개되어 사용자가 내려받아 로컬 장비에서 직접 실행할 수 있는 LLM.
영상: 2026-07-05-local-llm-r9700-hermes-dantes-datalab.mdQ4 양자화
모델 가중치 정밀도를 4비트로 낮춰 용량을 줄이는 방식. 품질과 메모리 절약 사이의 실용 균형점으로 소개된다.
영상: 2026-07-05-local-llm-r9700-hermes-dantes-datalab.mdMoE (Mixture of Experts)
전체 전문가 중 일부만 활성화해 계산하는 모델 구조. 속도는 활성 파라미터가 좌우하지만, 메모리는 총 파라미터 기준으로 필요하다.
영상: 2026-07-05-local-llm-r9700-hermes-dantes-datalab.md활성 파라미터 / 총 파라미터
MoE에서 실제 계산에 참여하는 일부 파라미터와, 메모리에 올려야 하는 전체 파라미터를 구분하는 개념.
영상: 2026-07-05-local-llm-r9700-hermes-dantes-datalab.md페이블 (Fable / Claude Fable)
앤트로픽이 공개한 최신·최강 클로드 모델. 이 강연은 이 모델을 론칭 전부터 만져 본 사람의 경험담.
영상: 2026-07-07-claude-fable-6-techniques-agentos.md비전 입력
텍스트 대신 이미지를 모델에 넣어 읽게 하는 입력 방식 — 이 영상 절약법의 통로.
영상: 2026-07-09-claude-image-token-savings-jocoding.md사고 강도 단계 (Max / X-High / High)
모델이 얼마나 깊게 추론할지 정하는 설정 단계. 단계가 높을수록 비용이 오른다.
영상: 2026-07-11-fable5-token-saving-orchestration-seonggongjisik.md하니스 · 패턴
CLAUDE.md / AGENT.md
프로젝트 루트의 에이전트 운영체제 파일. 매 세션 자동 로드. tech stack / convention / "never do X" 룰. 200 lines 이내 권장(매 conversation 마다 token 소모).
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.mdPlan mode
shift+tab 두 번. 모델이 실행 전 plan 을 제시 + 사용자 승인 대기. 카파시 원칙 1 ("코딩 전에 생각하기") 의 핵심 도구.
Sub-agent (서브에이전트)
specialized cloud — 자기 자신만의 context window 를 가진 헬퍼 에이전트. 메인 컨텍스트 안 더럽히고 병렬 실행. 코드 리뷰·테스트·보안 분석에 적합. 서로 직접 통신 X (Agent Teams 와 구분).
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-claude-code-fullcourse-sihyun.mdAgent Teams
실험 단계 — 여러 sub-agent + lead agent. sub-agent 와 달리 서로 message OK, shared channel/task list. 토큰 많이 씀.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.mdSkill (스킬)
markdown 파일로 적은 작업 매뉴얼. name + description 만 자동 로드되고 본문은 필요할 때만 펼침 → 토큰 절약. "썸네일 만들어 줘" 같은 자연어로 자동 호출. 100+ 공개 (Anthropic 16+ + community).
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-claude-code-fullcourse-sihyun.md, 2026-05-20-harness-over-model-maker-evan.mdHook
lifecycle event 에 끼우는 자동 스크립트 — pre-tool-use (위험 명령 block), post-edit (auto-format), stop hook (Slack ping). "demo 가 아니라 production system 으로 trust 가능" 의 차이.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.mdWorktree
claude-worktree <feature> — isolated git workspace + 독립 브랜치. 3~4 개가 sweet spot. feature / bug fix / tests 병렬.
Routines (Cloud Routines)
Anthropic cloud 에서 돌아가는 saved Cloud Code config. 머신 꺼져있어도 동작. trigger = schedule / API call / GitHub event. 예: 매일 8am backlog triage.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-boris-cherny-stop-coding-bzcf.mdHeadless mode
claude -p '<prompt>' — 사람 없이 prompt → output. Slack/Datadog/다른 Claude 에 pipe. Agent SDK (Python/TS) 로 product 빌드.
Channels (외부 채널 연동)
터미널 밖에서 세션 제어 — Discord / Telegram / iMessage / 커스텀 webhook. 양방향 — 외부 이벤트 → Claude trigger, 폰 → text → 실제 codebase 작업.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.mdVerification loop
모델이 자기 work 를 검증할 way 를 제공하는 루프 — Chrome extension 으로 UI 열어 테스트 + iterate. Boris: "이 레벨에서 가장 중요한 것." 품질 2~3x.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-harness-over-model-maker-evan.mdAutodream (memory consolidation)
백그라운드 서브에이전트가 세션 사이 memory 파일을 정리 — 모순 사실 삭제·중복 머지·"yesterday" 를 실제 날짜로. stale info drift 방지.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md/loop
cron 으로 반복 작업을 거는 가장 단순한 자동화. Boris Cherny 가 PR 베이비시팅·CI 헬스·트위터 피드백 클러스터링에 수십 개 상시 가동. "루프가 미래다."
영상: 2026-05-20-boris-cherny-stop-coding-bzcf.md, 2026-05-20-claude-code-solved-boris-cherny.md, 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.md, 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.md, 2026-07-01-loop-engineering-dalbi.mdHarness (하니스)
모델 주위에 두르는 시스템 — 작업 명세·컨텍스트 선택·도구 접근·메모리·검증·권한 등 11 요소. Cursor 실험에서 같은 모델로 점수 46→80 (34점 차). "모델은 천장을 정하고 하니스는 그 천장에 얼마나 가까이 갈지를 정한다."
영상: 2026-05-20-harness-over-model-maker-evan.md, 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.mdGoal mode (목표 중심 실행)
"무엇을 하라"가 아니라 "성공 기준 + 종료 조건" 을 한 줄에 박는 모드. 2026-05-21 Codex 체인지로그에서 실험 딱지 제거. 예: "로그인 접근성 고치고 디자인 유지, 테스트/린트 통과하면 끝."
영상: 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.mdCompounding Infrastructure
요구사항이 늘어도 기존 결정을 다시 짜지 않고 위에 쌓을 수 있는 인프라 패턴. MongoDB Atlas 가 document → search → vector → embedding 을 같은 클러스터에 점진 추가해온 게 예시.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.mdAuto-delegating sub-agents
agent 가 명시 요청 없이 자동으로 planner / explorer / code-reviewer 등 specialist 서브에이전트 spawn 하는 동작. Claude Code default 동작, Codex 는 docs 가 explicit 요청 필요 명시.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.mdHook events
agent session 의 특정 시점 (prompt submit / tool run / session start 등) 에 자동 trigger 박는 메커니즘. Claude Code 30개 / Codex 6개 (5x 차이).
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.mdOpen Claw / Hermes
third-party agent harness — proactive 동작 (native cron / heartbeat / skill 지원) 때문에 인기. ChatGPT sub 로그인 OK (Sam Altman endorse), Claude.ai 로그인은 third-party 금지.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.mdAdvisor (어드바이저)
클로드 코드 신기능. 가벼운 실행 모델이 막힐 때 더 똑똑한 모델에게 조언만 받는 escalation 패턴.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.mdExecutor (익스큐터)
Advisor 패턴에서 작업을 실제 수행하는 가볍고 빠른 모델. 대부분의 토큰을 소비.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.mdEscalation (에스컬레이션)
익스큐터가 막힐 때 컨텍스트를 더 똑똑한 모델에 전달해 조언을 요청하는 호출 흐름.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.mdSub-agent (서브 에이전트)
큰 모델이 작은 모델들에 작업을 오케스트레이트·분배하는 기존 방식. Advisor 와 대조되는 패턴.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.mdGG스택 기획
코딩 전에 AI 전문가 페르소나들을 모아 완벽한 설계도를 확정한 뒤 실제 코딩은 기계적으로 흘리는 사전 설계 중심 패러다임.
영상: 2026-05-27-vibe-coding-3-principles-baeper.mdEffort level
Claude Code 에서 모델이 task 에 쏟는 추론·토큰 양을 조절하는 슬라이더(low~ultra).
영상: 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.mdUltra code
xhigh effort 에 dynamic workflows 를 결합한 최상위 단계.
영상: 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.mdDynamic workflows
대규모 문제를 분해해 다루는 Claude Code 신기능(workflows 입력으로 시작).
Agentic computer use
모델이 컴퓨터를 에이전트로 직접 조작하는 능력(발화자는 이 영역은 codex+GPT-5.5 가 Opus 보다 낫다고 평가).
영상: 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.md.understandignore
Understand-Anything 의 그래프 생성 제외 파일 패턴. .gitignore 컨벤션, test/storybook/migration/email-template 등 비핵심 파일 제외 권장.
영상: 2026-05-29-understand-anything-vs-graphify-eric-tech.mdClaude Code plugin marketplace
Claude Code 에서 플러그인을 추가하는 채널. /plugin marketplace add <repo> 로 등록 후 /plugin install 한다.
4C 프레임워크
Context·Connections·Capabilities·Cadence 네 레이어로 AIOS 아키텍처를 구성하는 틀.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.mdReverse-engineered skill
작업을 end-to-end 로 먼저 끝낸 뒤 그 대화를 되짚어 스킬로 추출하는 제작 방식.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.mdDynamic Workflow
Claude Code가 JS 스크립트를 생성해 다수 sub-agent를 병렬 오케스트레이션하는 기능. 결과는 끝에 merge되어 메인에 회신.
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.mdSub-agent
메인 세션과 분리된 context window로 병렬 실행되는 작업자. 서로 통신하지 않고 메인 세션에만 결과 보고.
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.mdAgent Team
서로 대화하며 task list를 공유하는 소규모 에이전트 crew. war room·council·debate 같은 협업 구조.
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.mdSkill
재사용 가능한 실행 레시피. sub-agent나 workflow 안에 nest되어 호출될 수 있음.
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.mdSymbolic approach
모든 상황을 if-then 규칙으로 코딩하면 지능이 나온다는 Minsky 진영의 접근.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.mdBackpropagation
오답을 각 층으로 거꾸로 추적해 연결마다 오류 책임을 배분, 다층 신경망 학습을 가능케 한 1986년 돌파.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.mdTransformer
문장을 단어 하나씩이 아니라 전체를 병렬로 읽는 신경망 설계. 2017 "Attention is all you need"에서 제안.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.md슈퍼 코어 (super core)
M5에서 효율 코어 옆에 새로 들어간 고성능 코어 아키텍처로, 멀티코어 도약의 핵심.
영상: 2026-06-03-m5-pro-mac-mini-andrecreates.mdstatus line
터미널 하단에 모델·effort·컨텍스트 사용량을 표시하는 줄. /statusline으로 자연어·스크린샷 지정 커스텀.
agent teams
여러 페르소나 에이전트가 서로 대화·디베이트하며 합의에 도달하는 실험적 기능. settings에서 활성화 필요.
영상: 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.mdsub agents
메인 세션이 invoke해 병렬로 작업하는 백그라운드 에이전트. 서로 대화 X, 메인과만 통신. .claude markdown으로 정의.
영상: 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.mdultra plan
클라우드의 다수 planning 에이전트에 큰 작업의 계획 수립을 offload하는 기능(백그라운드 task, 터미널은 계속 작업).
영상: 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.mdskill
매번 반복해 말하기 싫은 프롬프트나 절차를 재사용 가능하게 묶은 단위. 복잡한 자동화일 필요는 없다.
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.mdgrill me
사용자를 끈질기게 질문해 머릿속 지식을 knowledge doc으로 추출하는 스킬(Matt PCO 원작).
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.mdautoencoder / ResNet (residual block)
영상·이미지 모델의 기초 구성요소. residual은 데이터를 특정 경로로 통과시켜 gradient 흐름을 원활히 해 모델이 더 쉽게 학습하게 하는 구조.
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.md에이전트 엔지니어링
AI(에이전트)를 잘 이해·활용·위임해 생산성을 끌어올리는 역량. 발화자가 "위임도 스킬"이라며 강조.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.md서브에이전트 (subagent)
메인 세션이 일을 위임하는 독립 컨텍스트의 하위 에이전트. 마크다운 1개로 정의되며 메인하고만 1:1로 통신한다.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.mdYAML front matter
스킬/서브에이전트 md 상단의 설정 블록(name·description·tools·model·color·memory). 따옴표를 안 닫으면 파싱이 깨진다.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.mddynamic workflows
Opus 4.8에서 도입된, 메인이 대량 서브에이전트(수십~수백 개)를 병렬 위임하는 기능. 트리거 워드 "ultra code"(구 "workflow"), 세션 한도를 빠르게 소진한다.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.mdagent team
서브에이전트와 달리 에이전트끼리 대화하고 태스크리스트를 공유하는 오케스트레이션. 비대화·1:1인 서브에이전트보다 비싸다.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.mdeffort levels (low / X-high / max)
같은 모델에서 추론 깊이·비용을 조절하는 등급. 등급 간 체감 차이와 비용이 비선형이라는 점이 논의됨.
영상: 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.mdagentic loops
에이전트가 다른 에이전트를 반복 프롬프트하며 장시간 자율 동작하는 패턴. 토큰 과소비·세션 한도 소진 리스크가 지적됨.
영상: 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.mdverification loops
모델이 비전 등으로 산출물을 스스로 검증·반복 점검하는 루프. 비전 성능 향상이 여기에 직접 기여.
영상: 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.mdCLAUDE.md (router)
규칙·스킬·프로젝트·위키 경로를 가리키는 라우팅 트리 역할의 설정 파일.
영상: 2026-06-10-claude-fable-second-brain-nateherk.mdSandbox mode
에이전트를 격리 환경에서 실행해 시스템에 부작용을 못 내게 하는 디폴트 안전 설정.
영상: 2026-06-12-ai-engineer-taste-pakodas.mdPrompt-with-PR
AI 생성 PR에 그것을 만든 프롬프트를 첨부해 리뷰 맥락으로 삼는 관행.
영상: 2026-06-12-ai-engineer-taste-pakodas.mddynamic workflow
서브에이전트들을 fan-out 해 스크린샷 캡처·검증 같은 단계를 오케스트레이션하는 실행 방식.
영상: 2026-06-13-claude-fable-5-self-video-nateherk.mdHyperframes
모션그래픽을 HTML 코드로 만들어 렌더하는 발화자의 자체 스킬 세트 — 결과 재현의 숨은 전제.
영상: 2026-06-13-claude-fable-5-self-video-nateherk.mdJailbreak (제일브레이크)
모델 가드레일을 우회하는 기법. general(무엇이든 가능) vs spot(소소한 것만)으로 구분.
영상: 2026-06-13-fable5-banned-alex-finn.mdDesign skill (디자인 스킬)
에이전트에 특정 디자인 언어·미감을 주입하는 재사용 스킬. Fable에 연결해 팩맨 미감 같은 일관된 디자인을 생성.
영상: 2026-06-13-fable5-web-design-codex-community.mdreassurance reply
LLM 이 "이 방법뿐입니다" 식으로 과도한 확신을 주는 답변 패턴 — 대안 탐색을 차단하므로 전략 결정에서 경계 대상.
영상: 2026-06-13-zero-to-head-of-ai-nateherk.mdAutoGPT
2023년 트위터를 휩쓴 초기 오픈소스 자율 에이전트 프레임워크. AI가 스스로 문제를 푸는 걸 처음으로 체감하게 한 계기 (Gumloop의 출발점).
영상: 2026-06-14-gumloop-ai-automation-max.mdagentic
AI가 사람의 단계별 지시 없이 스스로 단계를 밟아 문제를 해결하는 방식.
영상: 2026-06-14-gumloop-ai-automation-max.md원샷 빌드 (one-shot build)
수정 없이 프롬프트 한 번으로 완성 결과물을 뽑는 평가 방식. 모델 품질 비교 시 기준선으로 사용됨.
영상: 2026-06-14-opus48-fable5-same-app-patsimmons.mdDynamic Workflows
Anthropic이 제공하는 기능으로 하나의 큰 작업을 Claude가 30개 이상의 병렬 에이전트 스웜으로 자동 분할해 처리하는 방식. 스피커는 이전 영상에서 결과에 실망했다고 밝힘.
영상: 2026-06-14-opus48-fable5-same-app-patsimmons.md병렬 에이전트 자체 스폰 (self-spawning parallel agents)
모델이 외부 오케스트레이터 없이 스스로 서브 에이전트를 생성하고 완료 시 재호출을 예약하는 동작. Fable 5가 3D 뮤지엄 빌드에서 보여준 행동.
영상: 2026-06-14-opus48-fable5-same-app-patsimmons.mdNeon DB
브라우저 기반 서버리스 Postgres. 3D 뮤지엄 빌드에서 Wikipedia API에서 추출한 수백 명 아티스트·767점 그림 데이터를 저장하는 백엔드로 사용됨.
영상: 2026-06-14-opus48-fable5-same-app-patsimmons.md컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering)
컨텍스트 윈도우를 작업에 딱 맞는 정보로 채우는 기술. 프롬프트="어떻게 묻는가", 컨텍스트="AI가 실제로 무엇을 아는가" — 모델이 좋아질수록 더 내구성 있는 스킬.
영상: 2026-06-15-6-ai-skills-nateherk.md프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
역할·명확한 지시·종료상태·예시로 좋은 출력을 끌어내는 기술. 모델 향상으로 상대적 중요도 하락 중.
영상: 2026-06-15-6-ai-skills-nateherk.md에이전트 vs 워크플로 (Agent vs Workflow)
에이전트=비결정적 슬롯머신(깊은 추론·변동성에 강하나 비싸고 실패 잦음), 워크플로=결정적 자판기(if-this-then-that, 싸고 안 깨짐).
영상: 2026-06-15-6-ai-skills-nateherk.mdself-review
AI가 작업 결과를 스스로 실행·스크린샷·검토해 검증하는 패턴.
영상: 2026-06-16-claude-code-unreal-engine-5-game-stefan.mdGuardrails
악의적 사용을 막기 위해 모델에 내장하는 안전 필터/제약.
영상: 2026-06-16-stop-ai-slowdown-nateherk.mdauto-memory
Claude Code의 /memory 토글을 켜면 AI가 세션 중 MEMORY.md를 자동으로 업데이트하는 기능. 사용자가 수동으로 메모리 파일을 관리하지 않아도 된다.
LightRAG
엔티티·관계 그래프를 마크다운 파일에서 자동 추출해 knowledge graph를 구성하는 오픈소스 RAG 프레임워크. Obsidian보다 관계 체인 추적에 강하다.
영상: 2026-06-18-claude-second-brain-levels-nateherk.mdAGENTS.md
Codex가 프로젝트 진입 시 자동 로드하는 시스템 프롬프트 파일. Claude Code의 CLAUDE.md와 동일한 역할로, 동일 내용을 두 파일로 유지하면 멀티 에이전트 환경에서 tool-agnostic second brain이 된다.
영상: 2026-06-18-claude-second-brain-levels-nateherk.mdHarness
모델을 둘러싼 실행 환경 전체. 프롬프트, 스킬, 도구, sandbox, 테스트, 코드베이스 구조, 작업 큐까지 포함한다.
영상: 2026-06-21-matt-pocock-agentic-engineering-workflow.md, 2026-06-27-openai-ai-native-codex-startups-jocoding.mdProcedure skill
사용자가 명시적으로 호출해 특정 절차를 수행하게 하는 스킬. grill-me, PRD 작성, issue 분해처럼 사람 주도 흐름에 맞는다.
영상: 2026-06-21-matt-pocock-agentic-engineering-workflow.mdAbility skill
모델이 상황에 맞춰 스스로 불러 쓰는 능력형 스킬. description이 context에 노출되므로 많아질수록 context 오염 위험이 있다.
영상: 2026-06-21-matt-pocock-agentic-engineering-workflow.mdAX (Agent Experience)
agent가 코드베이스에서 작업하기 쉬운 정도. 좋은 DX와 겹치지만, agent용 문서·테스트·구조·도구 경로까지 포함한다.
영상: 2026-06-21-matt-pocock-agentic-engineering-workflow.mdEmergent property
작은 규모에서는 보이지 않다가 규모를 키웠을 때 새로 나타나는 속성이나 효과. 영상에서는 YC 배치 네트워크 효과와 AI scaling law의 공통 패턴으로 설명된다.
영상: 2026-06-21-sam-altman-scale-agi-startups-recent-ai.mdAI agent builder
반복 업무를 실행하는 AI 에이전트를 설계·구축하는 사람 또는 역할. 단순 자동화 다음 단계로 소개된다.
영상: 2026-06-22-claude-ai-consultant-roadmap-nateherk.mdModel orchestration
작업을 여러 모델이나 에이전트에 나누어 맡기고 결과를 합치는 방식. Fugu Ultra의 핵심 동작으로 소개된다.
영상: 2026-06-23-fugu-ultra-fable-killer-nateherk.mdMulti-agent system
여러 에이전트나 모델이 각자 특화된 역할을 맡아 하나의 결과를 만드는 구조. 영상에서는 작은 물고기들이 큰 물고기를 이루는 비유로 설명된다.
영상: 2026-06-23-fugu-ultra-fable-killer-nateherk.mdConductor model
사용자 요청을 받아 작업을 쪼개고 적합한 모델에 위임하는 관리자 모델. Nate는 Fugu 안의 작은 manager model을 이렇게 설명한다.
영상: 2026-06-23-fugu-ultra-fable-killer-nateherk.mdSlash goal prompt
Claude Code 같은 하니스에서 목표 중심으로 긴 작업을 맡기는 프롬프트 방식. Nate는 Fugu로 대시보드를 만든 첫 예시에 이 방식을 썼다고 말한다.
영상: 2026-06-23-fugu-ultra-fable-killer-nateherk.mdsycophancy (아첨)
AI 가 반박 없이 사용자에게 동조하는 yes-man 경향. 긴 대화·개인화에서 심해진다.
영상: 2026-06-26-claude-money-4-upgrades-nateherk.mdsub-agent
자기 task 와 깨끗한 컨텍스트 창을 가진 별도의 Claude. 병렬로 일하고 메인 세션에 보고한다.
영상: 2026-06-26-claude-money-4-upgrades-nateherk.mdone-shot prompt
한 번의 프롬프트로 결과를 받는 방식. 보통 65% 수준까지만 도달한다는 한계 지적.
영상: 2026-06-26-claude-money-4-upgrades-nateherk.mdCodex Automations
반복되는 Codex 작업을 정해진 시간이나 주기로 실행해 업데이트, 요약, 리팩터링 등을 자동으로 돌리는 방식.
영상: 2026-06-27-openai-ai-native-codex-startups-jocoding.mdAgent
도구를 사용하고 중간 결과를 바탕으로 경로를 조정하며 비교적 긴 작업을 수행하는 AI 실행 단위.
영상: 2026-06-27-openai-ai-native-codex-startups-jocoding.mdEvaluation
새 모델이나 agent가 실제 목표를 얼마나 잘 수행하는지 검증하는 테스트·측정 체계.
영상: 2026-06-27-openai-ai-native-codex-startups-jocoding.mdAgentic Infrastructure
에이전트가 소프트웨어 생성뿐 아니라 배포, 운영, 최적화까지 수행하도록 설계된 인프라 흐름.
영상: 2026-06-29-vercel-ai-disposable-software-recent-ai.mdCoding Agent
코드를 작성하고 실행, 배포, 오류 대응까지 이어 가는 AI 실행 단위.
영상: 2026-06-29-vercel-ai-disposable-software-recent-ai.mdSandbox
에이전트나 생성된 소프트웨어를 격리된 실행 환경에서 돌리고 검증하는 기반.
영상: 2026-06-29-vercel-ai-disposable-software-recent-ai.md/goal (골)
명확한 완료 기준이 있는 작업용 — 판정 에이전트가 완료를 승인할 때까지 반복.
영상: 2026-07-01-loop-engineering-dalbi.md외부 판정 (External Judgment)
AI가 자체 평가로 조기 종료 못 하게 카운트·빌드 등 외부 기준으로 완료를 검증하는 것.
영상: 2026-07-01-loop-engineering-dalbi.md배치 (Batch)
서브에이전트 수십 개를 한 번에 스폰해 병렬 작업시키는 기능. 비용이 큼.
영상: 2026-07-01-loop-engineering-dalbi.md서브에이전트 (Sub-agent)
메인 에이전트가 띄우는 병렬·검증용 보조 에이전트.
영상: 2026-07-01-loop-engineering-dalbi.mdAgentic co-worker (에이전트 동료)
사람과 섞여 조직 업무를 자율 수행하는 AI 에이전트. 발화자는 현실 기업엔 거의 없다고 지적.
영상: 2026-07-03-agi-already-here-context-recentai.md구스 (Goose)
블록이 LLM 툴콜링 지원 이전부터 만든 자체 코딩 에이전트. MCP 클라이언트의 공식 레퍼런스 구현이었다.
영상: 2026-07-04-block-50-ai-champions-agentos.md자동 수정 루프 (auto-fix loop)
AI 리뷰어가 지적한 문제를 또 다른 에이전트가 자동으로 고쳐 커밋해, 사람이 PR을 열 때쯤엔 지적이 이미 정리돼 있게 하는 파이프라인.
영상: 2026-07-04-block-50-ai-champions-agentos.md빌더봇 / 오케스트레이터
다수 에이전트를 지휘해 여러 코드베이스에 걸친 실행 계획을 짜는 상위 조정자. 비엔지니어도 Slack에서 호출 가능.
영상: 2026-07-04-block-50-ai-champions-agentos.md시스템 프롬프트 (system prompt)
특정 워크플로의 과정·형식을 고정하는 지시("레시피").
영상: 2026-07-05-claude-6-levels-techbridge.md아티팩트 (artifacts)
채팅 안에서 클릭·슬라이더로 조작되는 미니 앱/시각 산출물.
영상: 2026-07-05-claude-6-levels-techbridge.mdCowork
컴퓨터를 대신 조작해 작업(예: 시스템 간 이관)을 스케줄 실행하는 앱.
영상: 2026-07-05-claude-6-levels-techbridge.mdplan mode
코드 작성 전 /plan으로 아이디어를 넣어 완성된 계획을 먼저 승인받는 모드(비용 절감).
프롬프트
AI에게 원하는 답을 얻기 위해 입력하는 문장. 영상에서는 비밀 주문이 아니라 자신의 생각을 정리하고 계속 고쳐 가는 대화로 설명된다.
영상: 2026-07-05-frieren-ai-study-lifeplus.mdAI 보조 학습
AI에게 정답만 받는 대신 힌트, 풀이 오류, 반대 관점, 검증 질문을 요청하며 사고 과정을 훈련하는 학습 방식.
영상: 2026-07-05-frieren-ai-study-lifeplus.mdHermes 에이전트
로컬 모델을 연결해 웹 검색, 파일 작성, 도구 호출 등 멀티턴 작업을 시키는 에이전트 실행 환경.
영상: 2026-07-05-local-llm-r9700-hermes-dantes-datalab.md능력 과잉 (Capability Overhang)
능력은 모델 안에 이미 있는데 사용자가 꺼내는 법을 몰라 못 쓰는 상태.
영상: 2026-07-07-claude-fable-6-techniques-agentos.md언호블링 (Unhobbling)
굴레를 벗겨 모델의 잠재 능력을 꺼내는 것. 예: 챗 모델은 못 푸는 포켓몬 문제를 Claude Code는 전체를 가져와 스크립트로 필터해 푼다.
영상: 2026-07-07-claude-fable-6-techniques-agentos.md지도는 영토가 아니다 (Map is not the Territory)
프롬프트·스펙(지도)이 실제 코드베이스·현실(영토)과 다를 수밖에 없다는 프레임.
영상: 2026-07-07-claude-fable-6-techniques-agentos.md언노운 (Unknown / Unknown Unknowns)
AI가 지도에 없어 스스로 추측·결정하는 지점. known/unknown 2×2 매트릭스에서 고려조차 안 한 unknown unknowns가 가장 비싸다.
영상: 2026-07-07-claude-fable-6-techniques-agentos.mdAI 에이전트
사용자의 지시만 답하는 챗봇을 넘어, 도구·데이터·업무 절차를 연결해 반복 작업을 수행하는 실행 단위.
영상: 2026-07-07-enterprise-ai-agent-adoption-kodingnuna.md슈퍼 에이전트 (범용 에이전트)
특정 업무가 아니라 온갖 일을 수행할 수 있는 범용 AI 에이전트(클로드 코드·코덱스 등). 영상은 이를 '컴퓨터'에 비유한다.
영상: 2026-07-08-agent-maintenance-hell-kkachilai.md블라인드 스팟 패스 (Blind Spot Pass)
낯선 작업에서 사용자가 무엇을 모르는지 먼저 찾아 달라고 에이전트에게 요청하는 사전 점검 패턴.
영상: 2026-07-08-claude-fable-5-unknowns-heyjames.md브레인스토밍과 프로토타입
말로 특정하기 어려운 요구를 여러 시안이나 가짜 데이터 화면으로 빠르게 드러내는 탐색 방식.
영상: 2026-07-08-claude-fable-5-unknowns-heyjames.md인터뷰 패턴
사용자가 질문만 던지는 대신 에이전트가 사용자를 한 문항씩 인터뷰해 아키텍처 결정에 필요한 정보를 끌어내는 방식.
영상: 2026-07-08-claude-fable-5-unknowns-heyjames.md오케스트레이션
비싼 상위 모델에 계획·판단만 맡기고 실제 작업은 저렴한 하위 모델에 나눠 시키는 지휘 구조.
영상: 2026-07-11-fable5-token-saving-orchestration-seonggongjisik.md서브에이전트
상위 모델의 지시를 받아 개별 작업을 수행하는 하위 에이전트. 여기서는 구현용 Opus, 탐색용 Haiku 로 나뉜다.
영상: 2026-07-11-fable5-token-saving-orchestration-seonggongjisik.md훅 (hook)
지시가 지켜지지 않는 것을 막기 위해 하네스 차원에서 규칙을 강제 실행시키는 장치.
영상: 2026-07-11-fable5-token-saving-orchestration-seonggongjisik.md컨텍스트 · 캐시
Context window
모델이 한 번에 볼 수 있는 토큰 한계. Opus 4.7 = 1M. 단 50% 넘으면 sloppy 해지고 "바보가 된다."
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-claude-code-fullcourse-sihyun.md/compact
컨텍스트가 길어지기 전에 의미 손실 없이 압축. warning 후에는 너무 늦음 — proactive 사용 권장.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.md, 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.md/context
현재 토큰이 어디로 가는지(system / project / 대화) 분석.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.mdPrompt caching
재사용되는 prefix (시스템/프로젝트/대화 3계층) 를 캐시해 토큰 비용 60-90% drop. cache read 는 fresh input 대비 10% 비용.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.mdTask budget (Opus 4.7 beta)
agent 에 token target 부여 → self-regulate, budget 다 쓰면 gracefully wrap up. production agent 비용 통제.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md/clear
세션 초기화. task 가 바뀔 때 새로 시작하는 게 캐시·품질 모두에 유리.
영상: 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.mdCache TTL
prompt cache 가 유지되는 시간. Claude 구독(Claude Code) 1시간, API / sub-agent 기본 5분 (비용 더 내면 1시간). 1시간 방치하면 세션 전체 uncache → 재처리 비싸짐.
영상: 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.md3계층 캐시 (System / Project / Conversation)
시스템(instructions·tool 정의·output style) / 프로젝트(CLAUDE.md·memory·rules) / 대화(reply·message). 대화 계층만 매 turn 재처리가 정상. 상위 계층이 깨지면 전체 재처리.
영상: 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.md로컬 추론 (Local Inference)
모델 실행을 클라우드 GPU 가 아닌 사용자 기기(RTX GPU, M 시리즈, 모바일 칩 등) 에서 직접 돌리는 방식. 추론 비용을 0 에 수렴시켜 앱 레이어 복제를 사실상 무료로 만든 트리거.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.md세션 다이어트
대화가 꼬이면 복구·수정 대신 세션을 초기화해 깨끗한 컨텍스트로 다시 지시하는 패턴 — 꼬인 컨텍스트 끌고 가는 비용보다 새로 시작하는 비용이 압도적으로 싸다는 전제.
영상: 2026-05-27-vibe-coding-3-principles-baeper.mdStateless model
세션마다 글로벌 룰·메모리 파일을 다시 로드하지 않으면 매번 초보 상태로 시작하는 모델 특성.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.mdautomemory (구 autodream)
프롬프트 없이 일정 간격마다 과거 작업을 검색해 메모리를 자동 개선하는 기능.
영상: 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.md/rewind
코드와 대화를 이전 체크포인트로 롤백하는 명령. 정정 프롬프트보다 컨텍스트 효율적.
영상: 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.mdcontext window
모델이 한 번에 보유하는 컨텍스트 한도. 길어지면 앞선 답을 misremember할 수 있다.
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.mdcheckpoint
진행 중인 Q&A·결정을 중간중간 doc에 기록해 컨텍스트 소실로 인한 망각을 막는 동작.
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.mdprogressive disclosure
Claude가 front matter(name+description)만 먼저 읽고 적용 여부를 판단 → 안 쓰면 본문 토큰을 소비하지 않는 지연 로딩 방식.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.mdContext Rot
한 세션에 너무 많은 작업을 섞어 맥락이 뭉개지는 현상. 단계별 특화 세션(/clear 후 출력 체이닝)으로 회피.
영상: 2026-06-10-claude-fable-second-brain-nateherk.md파일 기반 메모리
모델에게 노트를 적을 파일만 쥐여 주고 장기 작업 상태를 스스로 기록·회수하게 하는 패턴.
영상: 2026-06-13-claude-fable-5-self-video-nateherk.md덤프(dump)
DB(예: Redis) 내용을 파일로 통째 추출한 백업본. 스냅샷과 달리 단순 파일이라 복원 테스트가 필요.
영상: 2026-06-17-solo-dev-home-server-kimjaehoon-jocoding.md벡터 임베딩(Embeddings)
텍스트 chunk를 의미 기반 3차원 공간의 좌표로 변환하는 과정. 유사한 의미의 chunk는 공간상 가까이 배치되어 semantic search가 가능해진다.
영상: 2026-06-18-claude-second-brain-levels-nateherk.md하이브리드 검색 + 리랭킹(Hybrid Search + Reranking)
벡터 similarity search와 키워드 검색을 결합한 뒤 relevance 점수로 재정렬하는 고급 벡터 검색 기법. 단순 chunk 검색의 정확도 한계를 보완한다.
영상: 2026-06-18-claude-second-brain-levels-nateherk.mdcontext rot
대화가 길어질수록 모델 성능이 떨어지는 현상. 창이 다 차기 전부터 시작된다.
영상: 2026-06-26-claude-money-4-upgrades-nateherk.mdsession handoff
/clear 전에 결정·핵심 파일·다음 진입점을 요약해 새 세션으로 무손실 인계하는 커스텀 스킬.
영상: 2026-06-26-claude-money-4-upgrades-nateherk.md오토콤팩트 (Auto-compact)
컨텍스트가 한도에 차기 전 중요한 것만 남기고 자동 압축하는 기능.
영상: 2026-07-01-loop-engineering-dalbi.md오토콤팩트 PCT 오버라이드
자동 압축이 발동하는 컨텍스트 % 기준을 낮춰(예 50%) 비용을 관리하는 설정.
영상: 2026-07-01-loop-engineering-dalbi.mdKV 캐시
긴 컨텍스트를 처리할 때 토큰별 키·값 상태를 저장하는 메모리. 컨텍스트 길이가 커질수록 별도 VRAM을 잡아먹는다.
영상: 2026-07-05-local-llm-r9700-hermes-dantes-datalab.md시스템 프롬프트 (System Prompt)
모델에 주는 기본 지침. 앤트로픽이 Claude Code의 80%를 삭제해 '제약 대신 맥락' 방향으로 전환.
영상: 2026-07-07-claude-fable-6-techniques-agentos.md이미지 토큰 산정
이미지를 입력하면 크기(해상도) 기준으로 토큰이 계산되는 방식 — 내용물(텍스트 밀도)은 반영되지 않는다.
영상: 2026-07-09-claude-image-token-savings-jocoding.md토큰
LLM 이 입출력을 세는 단위이자 과금·컨텍스트 윈도우의 기준.
영상: 2026-07-09-claude-image-token-savings-jocoding.md도구 통신 (MCP · CLI · API)
MCP (Model Context Protocol)
에이전트에게 사용 가능한 tool 목록을 표준화해 주는 protocol. "메뉴 씌운 API". 초기엔 모든 tool 을 컨텍스트에 로드해 토큰 폭주, 지금은 deferred(필요할 때만) 로 개선.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-22-7-clis-claude-code-moritz.md, 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.md, 2026-06-16-claude-code-unreal-engine-5-game-stefan.md, 2026-07-04-block-50-ai-champions-agentos.mdCLI-first 룰
"CLI 가 있으면 MCP 보다 CLI 우선" — Anthropic 공식 문서에 명시. CLI 가 MCP 대비 60~70% 적은 토큰. 우선순위 = CLI → API → Skills → MCP.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-22-7-clis-claude-code-moritz.mdTool search (deferred MCP)
2026-01 release. MCP overhead 10% 넘으면 auto-defer, 85% token reduction.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-22-7-clis-claude-code-moritz.mdConnectors
Slack / GDrive / Gmail / GitHub / Notion / Calendar 등 50+ 외부 서비스를 OAuth 한 번으로 채팅에 연결.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md벡터 검색 (Vector Search)
임베딩 벡터 간 거리(유사도) 로 의미 기반 검색을 수행. RAG/추천 엔진의 코어 컴포넌트. Atlas Vector Search 가 같은 클러스터에서 처리 가능한 게 차별점.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.mdASIC (Application-Specific Integrated Circuit)
특정 워크로드(AI 추론 등) 전용으로 설계된 칩. Apple Silicon, Amazon Tranium, Google TPU 가 대표. 범용 Nvidia GPU 의 margin 구조를 우회하려는 하이퍼스케일러 자체 칩 트렌드의 핵심.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.mdCUDA
Nvidia GPU 용 병렬 컴퓨팅 플랫폼/툴체인. Nvidia 의 진짜 해자가 silicon 자체보다 십 년 누적된 SDK·라이브러리·옵티마이제이션이라는 주장.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.mdGit work trees
한 repo 안 여러 working copy 로 parallel task 가 main branch 충돌 없이 진행. Codex desktop app 의 native 통합 강점.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.mdClaude agent SDK
Claude Code 의 engine 을 Python / TypeScript SDK 로 노출 — 본인 product 에 agent embed 가능. Bedrock / Vertex AI / Microsoft Foundry enterprise auth 도 함께 지원.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.mdComputer use (Codex QA)
agent 가 GUI 직접 조작 + QA 수행. Codex 의 polished flow = severity rating · expected vs actual · steps to reproduce · triage summary 자동 log.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.mdUnderstand-Anything
코드베이스를 interactive knowledge base 로 변환하는 Claude Code 플러그인. /understand 슬래시로 분석 시작.
uv tool
Python 패키지 매니저 uv 의 글로벌 도구 설치 명령. JS 진영의 npm/npx global 과 같은 역할.
영상: 2026-05-29-understand-anything-vs-graphify-eric-tech.md/insights
Claude Code 로컬 세션을 분석해 무엇이 효과적인지·quick win·문제 지점을 HTML 리포트로 생성하는 커맨드.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.mdMCP server
에이전트가 외부 데이터·도구(Stripe·QuickBooks·school API 등)에 붙는 연결 엔드포인트.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.mdremote control
폰/웹에서 로컬 Claude Code 세션을 동기 제어하는 기능.
영상: 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.mdslash command
/grill-me처럼 스킬을 호출하는 명령.
disallowed tools / permission layer
서브에이전트가 쓸 도구·MCP를 명시 제한(read-only 등)하는 권한 계층. 프롬프트로 "하지 마"라고 하는 것보다 강한 강제.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.mdScoped API Key
읽기 전용 등 권한을 좁힌 API 키 — 에이전트가 삭제·수정·발송 못 하게 막는 수단.
영상: 2026-06-10-claude-fable-second-brain-nateherk.mdHeyGen Avatar 5
HeyGen 의 최신 아바타 모션 엔진. 한동안 API 미노출이라 Playwright 로 브라우저를 직접 몰았으나 신 API 로 직통.
영상: 2026-06-13-claude-fable-5-self-video-nateherk.mdn8n
노드 기반 워크플로우 자동화 도구. Zapier/Make 보다 자유도가 높고 커뮤니티가 강해 비개발자 자동화 입문의 종착지로 언급.
영상: 2026-06-13-zero-to-head-of-ai-nateherk.mdGPT Image 2
OpenAI의 이미지 생성 모델. Fable 5가 이커머스 빌드에서 캔들 이미지 30장을 생성할 때 내부적으로 사용했으며, 스피커는 결과 품질에 별도로 감탄함.
영상: 2026-06-14-opus48-fable5-same-app-patsimmons.mdClaude Cowork
Claude Code의 자동화 능력을 개발자가 아닌 일반인에게도 확장한 제품.
영상: 2026-06-15-inside-anthropic-bloomberg.mdMaven Smart System
Palantir가 만든 플랫폼으로, Claude가 미군 AI 표적 지정에 사용됐다고 보도된 시스템.
영상: 2026-06-15-inside-anthropic-bloomberg.mdUnreal Claude
UE5용 오픈소스 플러그인. MCP 내장으로 Claude가 뷰포트 스크린샷·오브젝트 이동 가능.
영상: 2026-06-16-claude-code-unreal-engine-5-game-stefan.mdVibe UE
UE5용 오픈소스 플러그인. 블루프린트 편집·파이썬 실행 도구 제공(API 키 필요, 자체 에이전트는 유료).
영상: 2026-06-16-claude-code-unreal-engine-5-game-stefan.md포트포워딩
집 공유기에서 특정 포트로 들어온 외부 요청을 내부 서버 PC로 연결해 홈서버를 외부에 서비스하게 하는 설정.
영상: 2026-06-17-solo-dev-home-server-kimjaehoon-jocoding.mdAgentic AI
단순 응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 AI 흐름. 영상에서는 기업 지출이 커지는 현재 국면으로 설명된다.
영상: 2026-06-22-claude-ai-consultant-roadmap-nateherk.mdOpenRouter Fusion API
하나의 프롬프트를 여러 모델에 동시에 보내고 judge가 답을 병합하는 API 방식. Fugu와 비교 대상으로 나온다.
영상: 2026-06-23-fugu-ultra-fable-killer-nateherk.mdPlaywright CLI
브라우저를 실제로 열어 스크린샷·클릭·폼 제출하는 컴퓨터 유즈 검증 도구.
영상: 2026-06-26-claude-money-4-upgrades-nateherk.mdComputer Use
AI가 사용자의 컴퓨터나 웹 프로그램을 조작해 테스트, 검색, 입력 같은 작업을 수행하는 기능.
영상: 2026-06-27-openai-ai-native-codex-startups-jocoding.mdMCP
에이전트가 외부 서비스와 도구에 구조적으로 접근하도록 해 주는 통신 인터페이스.
영상: 2026-06-29-vercel-ai-disposable-software-recent-ai.mdAI Gateway
Vercel이 말한 “토큰의 CDN” 성격의 모델 호출 게이트웨이.
영상: 2026-06-29-vercel-ai-disposable-software-recent-ai.md클로드 리서치 (Research)
클로드가 다수 웹 자료를 뒤져 상세 보고서를 생성하는 기능.
영상: 2026-07-03-claude-5-income-methods-honjabseu.md클로드 코드 (Claude Code)
클로드의 코딩 에이전트 CLI. 미니 사이트·웹게임을 생성.
영상: 2026-07-03-claude-5-income-methods-honjabseu.md커넥터 (connectors)
Gmail·드라이브·Slack 등 외부 데이터 소스를 Claude 채팅에 붙여 검색·조작하게 하는 연결.
영상: 2026-07-05-claude-6-levels-techbridge.mdwhich-llm
로컬 하드웨어를 읽어 실행 가능한 LLM 후보와 예상 속도를 좁혀 주는 오픈소스 CLI 도구.
영상: 2026-07-05-local-llm-r9700-hermes-dantes-datalab.mdAMD AI PC 런처
로컬 모델 다운로드, Hermes 연결, 웹·문서 도구, 텔레그램 봇 연동을 버튼 기반으로 묶어 주는 AMD 제공 도구로 소개된다.
영상: 2026-07-05-local-llm-r9700-hermes-dantes-datalab.mdCursor
기업들이 AI 개발·바이브 코딩 교육에서 함께 도입하려는 코드 편집기형 AI 도구.
영상: 2026-07-07-enterprise-ai-agent-adoption-kodingnuna.md지식 · 컨텍스트 자산
Knowledge graph
코드·문서 raw 파일을 노드(파일·컴포넌트) + 엣지(관계) 그래프로 인덱싱. LLM 이 매번 원본 안 읽고 그래프만 질의 → 토큰 약 70% 절감, 데모에선 질문당 27x.
영상: 2026-05-21-graphify-knowledge-graph-eric-tech.mdGraphify
Karpathy 의 "LLM knowledge base" 아이디어 구현 레포. 코드베이스 → knowledge graph 컴파일 + path / explain / query / Obsidian / Neo4j / MCP 서버 생성.
영상: 2026-05-21-graphify-knowledge-graph-eric-tech.md, 2026-05-29-understand-anything-vs-graphify-eric-tech.mdRAG / Neo4j (참고)
Graphify 가 출력 가능한 그래프 형식 중 하나 — Neo4j 그래프 DB 위 RAG 패턴으로 변환 가능.
영상: 2026-05-21-graphify-knowledge-graph-eric-tech.mdContext graph (컨텍스트 그래프)
ERP 가 해체된 미래의 기업 자산 — AI agent + DB + 그 사이의 회사 고유 업무 역사·노하우·프로세스. 데이터베이스/애플리케이션 구분이 데이터베이스/날리지(컨텍스트 그래프) 로 재구성.
영상: 2026-05-23-enterprise-ax-tacit-knowledge-kkachil-ai.mdTacit knowledge (암묵지)
ERP 같은 메인 프로세스 밖에 흩어진 회사 고유 노하우·엑셀 템플릿·구전 메모. AI 자동화의 진짜 병목. 자산화하려면 탑다운으로 조직 꼭짓점 사람의 도구를 AI 로 강제 전환해야 함.
영상: 2026-05-23-enterprise-ax-tacit-knowledge-kkachil-ai.mdcycle time
하나의 작업이 시작에서 완료까지 걸리는 시간.
영상: 2026-05-26-ai-coding-speed-measurement-worklog.md임베딩 (Embeddings)
텍스트/이미지 등 데이터를 고차원 벡터로 변환한 표현. Voyage AI 모델이 MTEB 벤치마크에서 Gemini, Cohere 보다 우수한 성능으로 MongoDB Atlas 에 통합됨.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.mdMTEB (Massive Text Embedding Benchmark)
임베딩 모델의 검색·분류·클러스터링 성능을 표준화해 비교하는 벤치마크. Voyage AI 가 여기서 Gemini/Cohere 능가한다고 언급.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.mdSWE-bench (소프트웨어 벤치마킹 데이터셋)
Advisor 효과를 측정한 벤치마크. X축 cost / Y축 성능 그래프로 비교 제시.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.md인풋 프롬프트 로깅(input prompt logging)
사람이 AI 에이전트에게 어떤 일을 시키고 어떤 피드백을 주는지를 기록·축적해 암묵지 신호로 활용하는 운영 패턴.
영상: 2026-05-27-tacit-knowledge-prompt-log-kakkalan-ai.md컨텍스트 그래프(context graph)
암묵지가 누구·언제·부서·직급·상황과 함께 태깅돼 외제화된 구조. 그래프 DB 형태가 아니어도 RDB 에서 그래프 구조를 잘 쓰면 됨.
영상: 2026-05-27-tacit-knowledge-prompt-log-kakkalan-ai.md컴플라이언스 (Compliance)
특정 분야의 오류·리스크·디테일·적용 룰. AI 답의 빈틈을 메우는 도메인 지식. 영상에서는 "내가 가진 케이스·상황에 적용시킬 때 필요한 전문가 영역" 으로 사용.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.mdknowledge graph
코드 파일·심볼·관계를 노드와 엣지로 표현한 자료구조. AI 가 코드 탐색 시 토큰을 적게 쓰게 만든다.
영상: 2026-05-29-understand-anything-vs-graphify-eric-tech.mdparent/child node trace
Understand-Anything 이 지원하는 그래프 탐색 방식. neighbor 만 보여주는 Graphify 와 달리 부모/자식 관계를 명시.
영상: 2026-05-29-understand-anything-vs-graphify-eric-tech.mdImageNet
Fei-Fei Li가 만든 1400만 라벨 이미지 데이터셋. 컴퓨터 비전의 데이터 문제를 해결.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.md뉴럴 액셀러레이터 (neural accelerator)
M5의 모든 GPU 코어에 내장된 전용 AI 가속기. 로컬 LLM·이미지 생성 등 온디바이스 AI를 가속.
영상: 2026-06-03-m5-pro-mac-mini-andrecreates.mdknowledge doc / brainstorm doc
grill 결과(알고리즘·핵심 결정·Q&A log)를 담은 마크다운 산출물. 나중에 재참조·재방문 가능.
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.mdWhen AI builds itself
Anthropic이 자사 내부에서 AI가 코드·업무를 스스로 생성·자동화하는 실태를 공개한 리포트.
영상: 2026-06-06-anthropic-agi-is-here-nateherk.md암묵지 / 형식지
언어화·문서화돼 AI가 학습한 지식이 형식지, 사람 마음속에만 있어 아직 학습 안 된 것이 암묵지. AI와 대화하며 암묵지가 형식지로 전환된다.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.mdSecond Brain
나·사업·고객·채널 지식을 담아 질문하면 동료처럼 답하는 AI 지식 베이스. AI OS의 토대.
영상: 2026-06-10-claude-fable-second-brain-nateherk.mdvoice playbook
본인 영상 transcript 에서 추출한 말투·표현 가이드. AI 가 "내 목소리로" 글을 쓰게 하는 자산.
영상: 2026-06-13-claude-fable-5-self-video-nateherk.mdAI OS (AI Operating System)
회의록·영상·DM·채널·이메일 등 본인의 모든 컨텍스트를 모아 AI가 즉시·완벽히 회상하게 만든 개인용 운영체제 개념.
영상: 2026-06-15-6-ai-skills-nateherk.mdLLM Wiki
마크다운 파일들이 서로 링크로 연결된 계층형 지식 저장소. Karpathy의 LLM Wiki 개념을 Claude 프로젝트에 적용한 레벨 2 패턴. 인덱스 파일이 드릴다운 경로를 안내한다.
영상: 2026-06-18-claude-second-brain-levels-nateherk.mdZone of Proximal Development
학습자가 혼자서는 어렵지만 도움을 받으면 해낼 수 있는 영역. teach skill이 개인화 수업 난이도를 잡는 교육 이론으로 사용한다.
영상: 2026-06-21-matt-pocock-agentic-engineering-workflow.mdCase study
자신이 해결한 문제와 결과를 증명하는 사례 자료. 영상에서는 취업·승진·컨설팅 신뢰를 만드는 핵심 증거로 제시된다.
영상: 2026-06-22-claude-ai-consultant-roadmap-nateherk.mdSystem of Record
Salesforce 같은 기존 업무 데이터와 권한, 워크플로우의 기준 저장소.
영상: 2026-06-29-vercel-ai-disposable-software-recent-ai.mdContext (맥락)
조직·업무에 관해 사람 머릿속에 있는 암묵지·프로세스 지식. 모델에 이식돼야 에이전트가 제대로 작동.
영상: 2026-07-03-agi-already-here-context-recentai.mdAGENTS.md / CLAUDE.md
저장소 안에 두는 에이전트용 컨텍스트 파일(에이전트를 위한 저장소 안내서).
영상: 2026-07-04-block-50-ai-champions-agentos.md가드레일 규칙 파일
에이전트가 넘지 말아야 할 제약·금지사항을 명시해 결과물 신뢰를 확보하는 규칙 파일.
영상: 2026-07-04-block-50-ai-champions-agentos.mdProjects
Claude 안에서 역할·클라이언트·워크플로별로 파일과 메모리를 묶는 작업공간 기능.
영상: 2026-07-05-claude-6-levels-techbridge.md마스터 프롬프트 (master prompt)
나의 일하는 방식·팀·도구 등 모든 맥락을 담아 매 답변의 기준이 되는 지시 파일("재료").
영상: 2026-07-05-claude-6-levels-techbridge.md맥락력
같은 답이라도 초등학생, 전문가, 환자, 정책 결정권자, 유튜브 시청자에게 다른 의미를 갖는다는 점을 판단하는 힘.
영상: 2026-07-05-frieren-ai-study-lifeplus.mdRAG
외부 문서나 개인 자료를 검색해 모델 답변에 참고시키는 방식. 발화자는 로컬 LLM의 실용 영역 중 하나로 꼽는다.
영상: 2026-07-05-local-llm-r9700-hermes-dantes-datalab.md도메인지식
패션, 금융 트레이딩, 화환 유통처럼 그 업무를 해 본 사람만 아는 맥락. AI 결과를 검증하고 쓸모 있는 에이전트를 만들기 위한 핵심 자산으로 제시된다.
영상: 2026-07-07-enterprise-ai-agent-adoption-kodingnuna.md언노운 (Unknowns)
사용자가 프롬프트와 컨텍스트에 담지 못한 요구·제약·기준. 영상은 Fable 5 결과 품질의 병목으로 설명한다.
영상: 2026-07-08-claude-fable-5-unknowns-heyjames.md지도와 영토 (Map and Territory)
프롬프트·스킬 컨텍스트라는 지도와 실제 코드베이스·현실 제약이라는 영토의 차이를 설명하는 비유.
영상: 2026-07-08-claude-fable-5-unknowns-heyjames.md레퍼런스 기반 지시
원하는 동작·스타일을 장황하게 설명하지 않고 기존 코드, 문서, 다이어그램, 이미지 같은 참고물을 컨텍스트로 주는 방식.
영상: 2026-07-08-claude-fable-5-unknowns-heyjames.mdCLAUDE.md
에이전트에게 상시 적용할 지침을 적어두는 파일. 지시가 항상 지켜지지는 않는다는 한계가 지적된다.
영상: 2026-07-11-fable5-token-saving-orchestration-seonggongjisik.md암묵지 (tacit knowledge)
문서화되지 않고 개인의 머릿속·습관에만 있는 업무 지식. 본인조차 뭘 알고 있는지 모르는 경우가 많다.
영상: 2026-07-12-tacit-knowledge-prompt-log-kkachilai.md인풋 프롬프트 로깅
사용자가 에이전트에게 입력한 지시·피드백을 기록으로 남겨, 그 사람의 업무 노하우를 추출 가능한 자산으로 만드는 것.
영상: 2026-07-12-tacit-knowledge-prompt-log-kkachilai.md컨텍스트 그래프
업무 맥락·지식을 연결 구조로 표현해 지속적으로 유지보수하는 지식 자산.
영상: 2026-07-12-tacit-knowledge-prompt-log-kkachilai.md워크플로우 · 문화
Fan-out (병렬 분배)
한 작업을 여러 sub-agent / worker 로 동시 분산. Boris 의 5 parallel session, 형님 4노드 mesh 가 사례. 토큰 분산이라 작은 일에는 배보다 배꼽 주의.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-claude-code-solved-boris-cherny.mdCross-disciplinary generalist
디자인 + 코드, 데이터 사이언스 + 코드 같이 디스시플린 횡단형 인재. Anthropic 의 Clockwork Code 팀은 PM·EM·디자이너·DS·재무·UR 전원 코딩.
영상: 2026-05-20-boris-cherny-stop-coding-bzcf.mdPrinting press analogy (인쇄술 비유)
1400년대 인쇄술이 유럽 문해율 10%→70% 까지 끌어올렸듯, 소프트웨어 빌딩도 보편 스킬로 민주화될 것이라는 Boris Cherny 의 비유. 50년보다 훨씬 빠르게.
영상: 2026-05-20-boris-cherny-stop-coding-bzcf.md, 2026-05-20-claude-code-solved-boris-cherny.mdVibecoding (바이브 코딩)
모델에게 목표·기준만 던지고 코드 자체에 손대지 않는 작업 방식. Karpathy 가 대중화.
영상: 2026-05-20-claude-code-fullcourse-sihyun.md, 2026-05-23-enterprise-ax-tacit-knowledge-kkachil-ai.mdSaaSpocalypse (사스포칼립스)
월 수십만 원짜리 SaaS (CRM·미팅노트·뉴스레터) 를 본인이 직접 만들어 쓰는 흐름. 핵심은 비용 절감보다 회사에 더 적합한 형태로 커스터마이즈 가능해진 것.
영상: 2026-05-20-claude-code-fullcourse-sihyun.md, 2026-06-15-inside-anthropic-bloomberg.mdVibe working (바이브 워킹)
"바이브 코딩" 의 일반화 — 코딩 외 모든 업무(문서·기획·재무)도 도구를 직접 다루지 않고 AI 한테 시키는 구조로 전환.
영상: 2026-05-23-enterprise-ax-tacit-knowledge-kkachil-ai.mdAX (AI eXperience / AI Transformation)
DX (Digital Transformation) 의 AI 시대 버전. 도구만 AI 로 바꾸는 게 아니라 사람이 들고 있던 암묵지를 AI 가 들게 옮겨 기업 자산화하는 과정.
영상: 2026-05-23-enterprise-ax-tacit-knowledge-kkachil-ai.md, 2026-05-27-tacit-knowledge-prompt-log-kakkalan-ai.mdOrchestration (오케스트레이션)
"AI 보조" 가 아니라 사람이 여러 에이전트를 조율·검증·머지하는 역할로 옮겨가는 패턴. OpenAI 내부도 매일 이렇게 굴림.
영상: 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.md체감 속도
작업이 빨라진 것처럼 느끼는 주관적 인상.
영상: 2026-05-26-ai-coding-speed-measurement-worklog.md실측 속도
PR/feature/사이클 타임 같은 산출 기준으로 측정한 실제 속도.
영상: 2026-05-26-ai-coding-speed-measurement-worklog.md/ultra-plan
Claude Code 의 cloud planning session — 브라우저에서 plan inline comment 검토 후 터미널 execution 으로 다시 보냄. Pro/Max 3 free runs 후 run-billed.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.md/ultra-review
Claude Code 의 multi-agent code review cloud session. multiple reviewer agent 가 reproduced findings 박힌 deep review 회신.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.md/goal
verifiable stopping condition 박은 long-running task — 단일 prompt 보다 큰 / open-ended backlog 보다 작은 영역. Codex native + Claude Code 도 영상 녹화 직후 출시.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.md, 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.md, 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.md, 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.md, 2026-06-13-claude-fable-5-self-video-nateherk.md, 2026-06-26-claude-money-4-upgrades-nateherk.md암묵지(tacit knowledge)
머릿속에만 있는 업무 노하우. 경험으로 숙성되고 사수에게 구전되며 명문화되지 않는 지식.
영상: 2026-05-27-tacit-knowledge-prompt-log-kakkalan-ai.md자율주행 루프
터미널 환경에서 AI 에게 테스트·에러 수정·재빌드 반복을 루프로 맡겨 사람 없이 빌드 성공까지 자율로 도달시키는 야간 빌드 흐름.
영상: 2026-05-27-vibe-coding-3-principles-baeper.md바이브 코딩
사람이 매 줄 짚지 않고 AI 에게 의도·분위기만 주고 코딩을 흘려보내는 협업 스타일.
영상: 2026-05-27-vibe-coding-3-principles-baeper.md, 2026-07-07-enterprise-ai-agent-adoption-kodingnuna.md워크플로우 (Workflow)
일의 덩어리를 작게 자르고 연속적으로 배치하는 사고방식. 큰 목표 → 작은 단위 분해 → 보조받을 영역 정의 반복.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.md서번트 리더십 (Servant Leadership)
팀원의 성과를 따라가며 보조하는 리더십. 발화자가 과거(데일리호텔 시절) 사용했던 방식. AI 시대엔 "잘 시키는" 방향으로 전환 필요.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.md감 기반 의사결정 vs 데이터 기반 의사결정
과거 마케팅·자원 배분의 핵심 기준이었던 "감" 을 "이만큼 변화시켰다 + 앞으로도 유지된다" 의 데이터 증명으로 대체하는 방식.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.mdauto-update workflow
git commit 또는 branch checkout 시점에 그래프를 자동 재생성하는 트리거. stale knowledge graph 방지 목적.
영상: 2026-05-29-understand-anything-vs-graphify-eric-tech.mdAIOS (AI Operating System)
모든 업무를 한 곳(Claude Code)에서 처리하도록 컨텍스트·연결·스킬을 쌓아올린 개인 AI 운영체제.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.md, 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.md3M 프레임워크
Mindset·Method·Machine — AIOS 구축을 사고방식·방법·기계 세 축으로 보는 멘탈 모델.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.mdBike method
자동화에 단계적으로 신뢰를 부여하는 비유 — 아이 자전거 가르치듯 점진적으로 손을 뗀다.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.md/deep-research
workflow를 자동 호출해 병렬 리서치 + claim 투표 + 인용 리포트를 생성하는 기능.
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.mdExpert system
수천 개 수작업 규칙으로 한 좁은 분야의 인간 전문가를 흉내내는 프로그램(예: XCON).
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.mdVibe coding
코딩 배경 없이 AI로 주말에 완성 소프트웨어를 만드는 흐름. Claude Code로 주류화된 용어.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.mdroutines
deterministic 스크립트가 아니라 실제 에이전트를 cron 스케줄에 거는 기능(/schedule, 로컬/클라우드).
extraction
머릿속 지식을 AI 시스템으로 옮기는 과정 — 발화자가 꼽은 가장 어려운 단계.
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.mdopen flags
grill 중 본인이 모르는(타인만 아는) 부분을 표시해 추후 보강하도록 남기는 표식.
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.mdtop-down learning (톱다운 학습)
기초부터(bottom-up) 쌓는 대신 실제 문제에서 출발해 필요한 지식만 재귀적으로 파고드는 학습법. 발화자의 핵심 주장.
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.mdAI Native Company
AI를 핵심 운영 방식으로 삼아 직군 수가 하나·둘·셋으로 줄어드는(flatten) 회사. 발화자가 직군 재편을 설명하며 사용.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.mdAlignment
AI 시스템이 인류·사회에 유익한 방향을 계속 가리키도록 정렬하는 문제. Anthropic이 가장 불확실해하는 영역.
영상: 2026-06-06-anthropic-agi-is-here-nateherk.mdtrust but verify
냉전기 미·소 핵 감축 조약의 검증 원칙(상호 사찰). AI 랩들의 슬로다운을 검증할 수 있는가에 대한 비유로 인용 — training run은 미사일과 달리 위성으로 못 본다.
영상: 2026-06-06-anthropic-agi-is-here-nateherk.md플러스 휴먼 (Plus Human)
인간의 경험·지능에 AI 지능을 더해 새 가능성을 만드는 사람. AI에 연결 안 된 '노멀 휴먼'의 반대 개념.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.md윌더 (Wielder)
정해진 룰대로 움직이는 '유저(user)'와 달리, AI를 능동적으로 다스리고 부리는 주체. 김미경이 인용한 'wield(다스리다)'에서.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.md바이브 코딩 (Vibe Coding)
코드를 한 줄씩 직접 짜지 않고 AI에게 자연어로 의도를 설명해 앱·서비스를 만드는 방식. 3~4년차 이상 개발 수준을 대체.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.mdPRD (제품 요구사항 문서)
제품을 만들기 전 기능·목적을 정리한 기획서. AI에게 "나도 만들 수 있니?"라고 물으면 가장 먼저 PRD 작성을 제안한다.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.mdProject Glasswing
Anthropic이 Mythos를 검증된 사이버보안 파트너·정부에 invite-only로 배포하는 프로그램.
영상: 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.md, 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.mdmisfire
서브에이전트가 원할 때 발동하지 않거나 원치 않을 때 발동하는 현상. description 정밀화로 줄인다.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.mdAI OS (AIOS)
second brain 위에 스킬·에이전트·자동화를 얹어 OS처럼 그 안에서 일하는 시스템.
영상: 2026-06-10-claude-fable-second-brain-nateherk.mdfour C's
Context·Connections·Capabilities·Cadence 4단계 — AI OS를 짓고 유지하는 순서 프레임워크.
영상: 2026-06-10-claude-fable-second-brain-nateherk.mdCadence
검증된 스킬을 트리거(수동·이벤트·스케줄)로 자동 실행시키는 단계. 비용·리스크·유지보수가 함께 오른다.
영상: 2026-06-10-claude-fable-second-brain-nateherk.mdTaste
결과물의 품질을 스스로 판별하는 '내적 평가 함수의 품질'. recognition·compass·vision 세 형태로 나뉜다.
영상: 2026-06-12-ai-engineer-taste-pakodas.mdRecognition / Compass / Vision
taste의 세 형태 — 좋은 걸 알아봄 / 왜 한쪽이 나은지 분간 / 처음부터 설계함.
영상: 2026-06-12-ai-engineer-taste-pakodas.mdEvaluation function (내적 평가 함수)
저자가 taste를 정의하는 방식 — 어떤 산출물이 좋은지 판단하는 내부 기준.
영상: 2026-06-12-ai-engineer-taste-pakodas.mdTiered review (계층형 리뷰)
코드 중요도별로 리뷰 강도를 나눔 — 비핵심은 AI 리뷰, 핵심 로직은 사람 리뷰 필수.
영상: 2026-06-12-ai-engineer-taste-pakodas.md빌드 인 퍼블릭 (show yourself)
만드는 과정을 유튜브·LinkedIn 에 공개 기록해 "What have you built?" 에 링크로 답하는 전략. 호르모지 조언의 실전 적용.
영상: 2026-06-13-zero-to-head-of-ai-nateherk.mdtransition curve
uninformed optimist → informed pessimist → informed optimist 로 이어지는 학습 곡선. 압도되는 구간은 누구나 반복적으로 겪고, 밀고 나가는 선택이 갈림길.
영상: 2026-06-13-zero-to-head-of-ai-nateherk.mdvibe coding
코드를 깊이 이해하지 않고 분위기로 AI에 맡겨 코딩하는 방식 — 발화자는 "한계가 있다"고 지적.
영상: 2026-06-14-gumloop-ai-automation-max.mdMVP
Minimum Viable Product. 최소 기능만 빠르게 만들어 시장 반응(살 의향)을 검증하는 단위.
영상: 2026-06-14-gumloop-ai-automation-max.mdcourse bro
노력 없이 부자 되는 '레시피'를 파는 온라인 코스 장사꾼을 가리키는 발화자의 조어.
영상: 2026-06-14-gumloop-ai-automation-max.md반복 속도 (Iteration Speed)
품질을 유지하며 빠르게 반복해 매 회마다 데이터를 얻고 출력 baseline을 남보다 높이는 능력.
영상: 2026-06-15-6-ai-skills-nateherk.mdPOC (Proof of Concept)
완벽한 버전을 계획하지 말고 못난 시제품을 빠르게 만들어 깨고 고치며 빠져나오는 검증 단계.
영상: 2026-06-15-6-ai-skills-nateherk.mdDefinition of Done
빌드 시작 전에 "끝"을 하나의 비즈니스 지표로 정의해 무한 기능추가(스코프 크리프)를 막는 기준점.
영상: 2026-06-15-6-ai-skills-nateherk.mdconstitution (컨스티튜션)
Claude가 따르도록 학습된 원칙 집합. UN 인권선언 등을 토대로 캐릭터를 훈련.
영상: 2026-06-15-inside-anthropic-bloomberg.mdprofessional warmth (전문적 따뜻함)
Claude의 톤 — 친구처럼 가깝지도, 차갑지도 않게 다가가기 쉽지만 거리감 있는 전문성.
영상: 2026-06-15-inside-anthropic-bloomberg.mdAI automated researcher
AI가 AI 연구 자체를 수행하는 단계. OpenAI가 ~2028년 3월 달성을 예측.
영상: 2026-06-16-stop-ai-slowdown-nateherk.mdAI native
AI를 일상 업무에 체화해 다루는 사람·방식. 발화자가 개인이 베팅해야 할 스킬로 강조.
영상: 2026-06-16-stop-ai-slowdown-nateherk.mdGBrain
Y Combinator CEO Gary Tan이 만든 "always-on" AI second brain 개념. 메모리를 지속적으로 동기화·갱신해 레벨 5에 해당하는 자율 업데이트 구조를 구현한다.
영상: 2026-06-18-claude-second-brain-levels-nateherk.mdStrategic programming
장기 설계, 모듈 경계, velocity, 테스트 전략처럼 코드베이스가 앞으로 잘 변하게 만드는 상위 수준의 프로그래밍 판단.
영상: 2026-06-21-matt-pocock-agentic-engineering-workflow.mdTactical programming
구문 작성, 작은 버그 수정, 파일 편집, 커밋 생성처럼 당장 코드를 생산하는 현장 작업.
영상: 2026-06-21-matt-pocock-agentic-engineering-workflow.mdAFK agent
사람이 키보드 앞에 붙어 있지 않아도 sandbox나 CI에서 독립적으로 탐색·구현·리뷰를 수행하는 agent.
영상: 2026-06-21-matt-pocock-agentic-engineering-workflow.mdUtility model
AI를 일부 회사의 독점 기술이 아니라 전기·인터넷처럼 널리 접근 가능한 기반 서비스로 보는 관점. 알트만은 기술 집중과 정렬 실패를 줄이려면 이 방향이 중요하다고 설명한다.
영상: 2026-06-21-sam-altman-scale-agi-startups-recent-ai.mdAI automation agency
기업에 자동화 시스템을 구축해 주는 서비스형 사업 모델. 영상에서는 AI 시장의 이전 국면 중 하나로 언급된다.
영상: 2026-06-22-claude-ai-consultant-roadmap-nateherk.mdConstraint first, KPI second, build third
먼저 비즈니스 제약을 찾고, 움직일 수치를 정한 뒤, 마지막에 AI 솔루션을 만드는 운영 원칙.
영상: 2026-06-22-claude-ai-consultant-roadmap-nateherk.mddefinition of done
AI 가 스스로 완료를 선언하기 전 충족해야 할 객관적·검증 가능한 완료 기준.
영상: 2026-06-26-claude-money-4-upgrades-nateherk.mdAX
AI Transformation의 약어로, 조직과 업무 방식을 AI 중심으로 바꾸는 흐름을 가리킨다.
영상: 2026-06-27-openai-ai-native-codex-startups-jocoding.md, 2026-07-07-enterprise-ai-agent-adoption-kodingnuna.mdAI Native
AI를 보조 도구로 붙이는 수준을 넘어, 실험 속도와 제품 운영 방식 자체를 AI 기반으로 짜는 태도와 구조.
영상: 2026-06-27-openai-ai-native-codex-startups-jocoding.mdThrowaway Software
고객별 데모나 특정 문제 해결을 위해 빠르게 만들고, 요구가 바뀌면 버릴 수 있는 소프트웨어.
영상: 2026-06-29-vercel-ai-disposable-software-recent-ai.md루프 엔지니어링 (Loop Engineering)
큰 작업을 작은 세션으로 쪼개 반복 실행시켜 방대한 작업을 처리하는 설계 기법.
영상: 2026-07-01-loop-engineering-dalbi.mdBus factor
몇 명이 빠지면 프로젝트가 멈추는지를 나타내는 위험 지표. 1이면 1인 의존. 사례에서 7인 공동작업으로 제거.
영상: 2026-07-03-agi-already-here-context-recentai.mdFirst principles (제1원리 사고)
관행이 아니라 근본에서 문제를 다시 뜯어보는 접근. 커넥터 개발 리팩토링의 핵심.
영상: 2026-07-03-agi-already-here-context-recentai.md파이버 (Fiverr)
건당 서비스를 사고파는 해외 프리랜서 마켓플레이스.
영상: 2026-07-03-claude-5-income-methods-honjabseu.md크몽
전자책·서비스·재능을 등록해 파는 국내 프리랜서 마켓.
영상: 2026-07-03-claude-5-income-methods-honjabseu.md인스타툰
인스타그램에 연재하는 웹툰. 컨셉 설계로 광고·협찬·공동구매 수익을 붙인다.
영상: 2026-07-03-claude-5-income-methods-honjabseu.md6단계 성숙도 모델
AI 실력이 아니라 '엔지니어와 에이전트의 관계'로 조직의 AI 성숙도를 0~5단계로 측정하는 진단표.
영상: 2026-07-04-block-50-ai-champions-agentos.md스킬 체이닝 (skill chaining)
카피라이팅→이메일 작성처럼 개별 스킬이 서로를 호출해 하나의 파이프라인으로 엮이는 것.
영상: 2026-07-05-claude-6-levels-techbridge.mdhuman-on-the-loop
루프 '안'에서 직접 하지 않고(human-in-the-loop) 루프 '위'에서 감독만 하는 단계.
영상: 2026-07-05-claude-6-levels-techbridge.md질문력
AI에게 무엇을 물을지 정하기 전에 자신이 무엇을 알고 모르는지 파악하는 힘. 발화자는 프롬프트를 주문이 아니라 사고를 꺼내는 대화라고 설명한다.
영상: 2026-07-05-frieren-ai-study-lifeplus.md연결력
서로 멀어 보이는 지식과 분야를 이어 새 이해를 만드는 능력. 영상에서는 생물학과 AI, 게임과 단백질 구조 예측, 서브컬처와 교육을 잇는 사례로 설명된다.
영상: 2026-07-05-frieren-ai-study-lifeplus.md검증력
AI 답을 그대로 믿지 않고 근거, 출처, 반대 견해, 불확실한 부분을 확인하는 능력. 발화자는 "아는 사람"보다 "확인하는 사람"이 강해진다고 말한다.
영상: 2026-07-05-frieren-ai-study-lifeplus.md목적력
AI가 방법을 줄 때 인간이 왜 그것을 배우고 어디에 쓸지 정하는 능력. 영상에서는 기술을 인간답게 쓰는 사람이 교육의 목적이라고 설명된다.
영상: 2026-07-05-frieren-ai-study-lifeplus.md사각지대 점검 (Blind Spot Check)
낯선 영역에서 일 시키기 전에 "내가 모르는지도 모르는 것"을 AI에게 먼저 뽑아 달라 요청하는 기법.
영상: 2026-07-07-claude-fable-6-techniques-agentos.md구현 노트 (Implementation Notes)
계획 이탈 시 보수적으로 고르고 기록하며 멈추지 않게 하는 파일. 다음 작업의 지도로 재활용.
영상: 2026-07-07-claude-fable-6-techniques-agentos.mdDX (Digital Transformation)
아날로그 업무를 디지털화하고 데이터 파이프라인·OCR·예측 모델을 붙이던 이전 전환 흐름. 영상에서는 비용 대비 실무 체감이 애매했던 기억으로 언급된다.
영상: 2026-07-07-enterprise-ai-agent-adoption-kodingnuna.mdPOC의 저주
시범 프로젝트는 만들지만 전담 시간·리소스·성과 관리가 없어 본업 외 추가 업무로 남고 상용화까지 못 가는 패턴.
영상: 2026-07-07-enterprise-ai-agent-adoption-kodingnuna.md해커톤
짧은 시간 동안 업무에서 분리해 몰입 제작하게 하는 이벤트. AI 도구가 붙으면 비개발자도 빠르게 제작 경험을 얻는 교육 방식으로 소개된다.
영상: 2026-07-07-enterprise-ai-agent-adoption-kodingnuna.mdAI 네이티브
AI를 일회성 강의나 도구 사용법이 아니라 일상 업무와 문제 해결 방식에 자연스럽게 통합한 사람·조직 상태.
영상: 2026-07-07-enterprise-ai-agent-adoption-kodingnuna.mdAX (AI Transformation)
기업이 AI를 전사적으로 도입·적용해 일하는 방식을 바꾸는 전환. DX(디지털 전환)의 AI판.
영상: 2026-07-08-agent-maintenance-hell-kkachilai.md, 2026-07-12-tacit-knowledge-prompt-log-kkachilai.md토큰 맥싱 (Token Maxing)
조직의 AI 사용량(토큰 소비)을 성과 잣대로 삼아 도입을 밀어붙이는 문화. 영상은 잘 안 쓰는 임원·리더에게 이 잣대를 적용해야 한다고 주장한다.
영상: 2026-07-08-agent-maintenance-hell-kkachilai.md워크 OS (Work OS · 업무 운영체제)
특정 앱이 아니라 모든 업무가 그 위에서 수행되는 운영체제로서의 범용 에이전트 개념.
영상: 2026-07-08-agent-maintenance-hell-kkachilai.md구현 노트
구현 중 계획에서 벗어난 결정과 보수적 선택을 임시 메모로 기록해 다음 시도와 리뷰에 남기는 작업 로그.
영상: 2026-07-08-claude-fable-5-unknowns-heyjames.md피치 문서
프로토타입, 스펙, 구현 노트를 동료나 리뷰어가 바로 이해할 수 있는 승인 요청 문서로 묶은 산출물.
영상: 2026-07-08-claude-fable-5-unknowns-heyjames.md퀴즈 게이트
에이전트가 만든 변경을 사용자가 맥락까지 설명할 수 있는지 확인하기 위해 퀴즈를 풀고, 이해 전에는 머지하지 않는 검증 습관.
영상: 2026-07-08-claude-fable-5-unknowns-heyjames.md암묵지 개선 루프
에이전트 사용 → 프롬프트 로그 축적 → 로그에서 노하우 발견 → 세팅/지식에 반영을 반복하는 순환 구조.
영상: 2026-07-12-tacit-knowledge-prompt-log-kkachilai.md커리어 · 조직
7 powers (Hamilton Helmer)
사업 해자 프레임워크. AI 시대 = 스위칭 코스트·프로세스 파워 약화 / 네트워크 효과·스케일·코너드 리소스 유지. 향후 10년 disruption 스타트업 10x 예측.
영상: 2026-05-20-boris-cherny-stop-coding-bzcf.md, 2026-05-20-claude-code-solved-boris-cherny.mdCAIO (Chief AI Officer)
2024년 26% → 2026년 76% 채용 (24개월 50%p 점프). 600명 CAIO 중 57% 가 외부 영입이 아닌 사내 promotion. CISO 가 15년 걸려 만들어진 자리를 CAIO 는 2년 만에 채움.
영상: 2026-05-23-ai-career-opportunity-2026-nateherk.mdAdoption gap (86% vs 25%)
직원 86% 가 AI 쓸 스킬은 있다고 평가되는데 일상 업무 실제 사용은 25%. 61%p gap = 사람과 워크플로우를 잇는 다리 역할이 진짜 병목.
영상: 2026-05-23-ai-career-opportunity-2026-nateherk.mdPath A / Path B
Path A: AI 에이전시·컨설팅으로 시작 → 클라이언트가 인하우스 영입. Path B: 이미 있는 직장에서 가장 AI-fluent 한 사람으로 자리 잡아 사내 promotion. 대부분에겐 Path B 가 더 현실적.
영상: 2026-05-23-ai-career-opportunity-2026-nateherk.md세이프티 존 (Safety Zone)
심리적으로 안정감을 느끼는 활동·관계의 범위. 영상에서는 "이걸 빠르게 확장 못 하면 AI/기계가 침범" 라는 forcing 논리로 사용.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.md트러블 메이커 (Trouble Maker)
보수적 조직에서 불편하지만 결과로 압도하는 인재. AI 시대엔 적응 비용이 줄어 더 빨리 가치 발현.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.mdThe dip (단기 비용)
새 스킬 학습 초기에 수동보다 ~20% 느려지는 구간으로, 장기 효율을 위해 감수하는 비용.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.mdhigh agency (하이 에이전시)
시키지 않아도 스스로 문제를 찾아 만들고 밀어붙이는 주도성. 스타트업이 채용에서 가장 보는 자질로 언급.
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.mdO1 visa / J1 visa
O1은 "특출난 능력" 외국인 미국 취업 비자. 발화자는 Stack Overflow 게시물(다수 동료 검토·업보트)을 학술 출판 기준으로 인정받아 발급. J1은 인턴십 성격 비자.
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.mdflattening (조직 평탄화)
사장과 말단 사이 보고 단계가 줄어드는 현상. 여기선 직접 언급보다 톱 AI 랩의 자기주도 문화 맥락으로 등장(2편과 공통 주제).
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.md, 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.md레이오프(Layoff)
정리해고. 여기선 재정난이 아니라 AI 시대 운영방식 전환을 위한 조직 개편 명목의 감축으로 등장.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.md고성과자(High Performer) / 100X
AI를 잘 활용해 평범한 사람 대비 10배·100배 성과를 내는 인재. 회사가 고액 연봉으로 붙잡으려는 대상.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.mdBuilder · System Manager · Frontliner
ClickUp CEO가 제시한, AI 시대에 남을 3개 직군. 각각 실제로 만드는 사람, 에이전트·시스템을 관리하는 사람, 고객 접점·사람 협업을 맡는 사람.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.mdMSL (Meta Super Intelligence Lab)
메타가 슈퍼 인재(예: Alexander Wang)를 고액에 영입하며 세운 조직. 인재 쟁탈전을 보여주는 사례로 언급.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.md언러닝 (Unlearning)
과거에 옳다고 믿어온 방식·지식을 의도적으로 내려놓고 새 흐름을 빠르게 수용하는 학습 태도.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.mdHead of AI / Chief AI Officer
회사 전체의 AI 전략 수립 + 구현까지 책임지는 임원급 역할. IBM 조사 기준 2년 만에 26%→76% 회사가 도입.
영상: 2026-06-13-zero-to-head-of-ai-nateherk.mdadoption gap
역량은 있는데(85%) 실제 활용(25%)이 못 따라오는 격차 — AI 도입의 진짜 병목으로 지목됨.
영상: 2026-06-13-zero-to-head-of-ai-nateherk.md2주 트라이얼
채용 확정 전 CEO 직속으로 전략 사고만 2주 검증한 방식 — 핸즈온 빌드가 아니라 "무엇을 자동화하지 않을지" 판단력을 본 채용 게이트.
영상: 2026-06-13-zero-to-head-of-ai-nateherk.mdYC (Y Combinator)
실리콘밸리 대표 스타트업 액셀러레이터. 배치(batch) 프로그램으로 초기 창업팀을 키운다.
영상: 2026-06-14-gumloop-ai-automation-max.mdgolden handcuffs
높은 보상에 묶여 회사를 떠나지 못하게 되는 상태 — "잠깐 다니다 창업"이 영영 안 되는 이유.
영상: 2026-06-14-gumloop-ai-automation-max.mdmoat
해자. 경쟁사가 쉽게 따라오지 못하게 하는 진입장벽 — 과하게 집착하면 아무것도 못 만든다는 맥락.
영상: 2026-06-14-gumloop-ai-automation-max.mdJob Stacking
본업에 AI 기반 사이드 수입원 여럿을 쌓아 단일 고용주·클라이언트가 나를 끊어낼 수 없게 만드는 새 커리어 모델.
영상: 2026-06-15-6-ai-skills-nateherk.mdBuild in Public
실험·산출물·성패를 공개 기록해 AI 인터페이스가 나를 검색·발견할 수 있게 만들어 기회를 끌어오는 방식.
영상: 2026-06-15-6-ai-skills-nateherk.md기회비용
퇴사하고 1인 개발을 택할 때 포기하는 안정적 월급 — 조급함을 키워 꾸준함을 해치는 심리적 비용.
영상: 2026-06-17-solo-dev-home-server-kimjaehoon-jocoding.mdCitizen's wealth fund
시민들이 국가나 세계의 자본 일부를 지분처럼 보유하는 방식의 분배 모델. 알트만은 고정 현금 배당보다 소유 지분 쪽이 인간 심리에 더 잘 맞는다고 말한다.
영상: 2026-06-21-sam-altman-scale-agi-startups-recent-ai.mdAI consultant
기업의 문제를 진단하고 AI 솔루션을 처방하며 결과를 증명하는 역할. 독립 컨설턴트와 사내 컨설턴트 두 길이 제시된다.
영상: 2026-06-22-claude-ai-consultant-roadmap-nateherk.mdIn-house AI consultant
한 회사 안에서 AI 담당자·AI 리더 역할을 맡는 형태. 기존 직장을 유지하면서 AI 기회를 잡는 안정적 경로로 설명된다.
영상: 2026-06-22-claude-ai-consultant-roadmap-nateherk.mdChief AI Officer
조직 내 AI 전략과 적용을 책임지는 임원급 역할. Nate는 대기업에서 이 역할이 빠르게 늘었다고 말한다.
영상: 2026-06-22-claude-ai-consultant-roadmap-nateherk.md생산성 역설 (Solow paradox)
신기술이 생산성 통계엔 좀처럼 안 잡히는 현상. 전기모터·PC의 수십 년 확산 지연이 대표 사례.
영상: 2026-07-03-agi-already-here-context-recentai.mdAI 챔피언 프로그램
전원 교육 대신 소수(50명)를 지명해 저장소·패턴을 개선하게 함으로써 조직 전체의 바닥을 끌어올리는 전환 전략.
영상: 2026-07-04-block-50-ai-champions-agentos.md포워드 디플로이드 엔지니어 (Forward Deployed Engineer)
전략 고객사의 실제 운영 시스템에 최신 모델을 요구사항 파악부터 설계·구축·배포까지 이끄는 직무. 성공 기준은 '측정 가능한 업무 임팩트'.
영상: 2026-07-04-block-50-ai-champions-agentos.mdSI (System Integration)
발주처 요구에 맞춰 시스템을 하나씩 구축하던 옛 소프트웨어 사업 방식. 영상은 업무별 에이전트 구축을 'SI식 안티패턴'으로 비판한다.
영상: 2026-07-08-agent-maintenance-hell-kkachilai.md빌링 · 운영
Monthly credit pool
2026-06-15 부터 Claude Code 자동화(에이전트) 사용분이 별도로 차감되는 월 단위 크레딧 풀. Pro $20 / Max5× $100 / Max20× $200, full API rate 종량제. 월말 expire — 평소 풍족 사용이 자동화 운영자에게 자연스러움.
영상: 2026-05-24-anthropic-jun15-billing-change-codersera.mdInteractive vs Programmatic usage
2026-06-15 빌링 분리의 핵심 — 사람이 직접 치는 1인 인터랙티브 워크로드와 24/7 에이전트 워크로드가 본질적으로 다른 자원 패턴이라는 Anthropic 의 정책 인정.
영상: 2026-05-24-anthropic-jun15-billing-change-codersera.mdDeepSeek 헤드리스 CLI
Anthropic 한도 초과 시 대안 1 — DeepSeek 모델을 헤드리스 CLI 로 자체 호출.
영상: 2026-05-24-anthropic-jun15-billing-change-codersera.mdSMR (Small Modular Reactor)
소형 모듈식 원자로. Google 이 차세대 데이터센터 전력 확보를 위해 PPA(전력구매계약) 체결. LLM 추론 전력 수요가 웹 검색 10~100배라 전력이 핵심 자원이 됨.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.mdPPA (Power Purchase Agreement)
발전 사업자와 장기 전력 구매 계약. Microsoft Three Mile Island 20년 계약, Google SMR 계약 등이 빅테크 "물리 레이어 잠그기" 의 형식.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.mdAI 도구 비용 (월 $200 클로드)
영상에서 언급된 Anthropic Claude 가격대. 한국에서는 진입 가능하지만 동남아에선 1달 월급 — 환경 자체가 이미 기회라는 프레이밍 근거.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.mdRate limit vs session limit
API 호출량 제한인 rate limit(4.8 에서 상향)과 5시간/주간 세션 한도(불변)는 서로 별개다.
영상: 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.mdCompensation (보상)
연봉·보상 체계. 절감 비용을 남은 고성과자에게 더 크게 배분하는 게 타당한가가 핵심 논쟁점.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.mdinput/output token pricing
API 비용을 입력·출력 토큰 100만 개당 달러로 매기는 방식 (Mythos 프리뷰 $25/$125 per M).
영상: 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.mdmax turns
서브에이전트가 리서치·검토 루프에 빠지지 않게 거는 최대 턴 제한 레버.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.mdusage credits
구독 포함이 끝난 뒤 모델 사용분을 토큰 기반으로 별도 과금하는 크레딧 방식.
영상: 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.mdPermission Layer
프롬프트가 아니라 권한이 좁혀진 키로 에이전트의 실제 행동을 제한하는 안전장치. "할 수 있으면 한다" 전제.
영상: 2026-06-10-claude-fable-second-brain-nateherk.mdusage-based pricing
정액 구독이 아닌 실제 토큰 소비량 기준으로 과금하는 방식. Anthropic이 Max 구독 플랜에 도입 예정이라고 스피커가 언급.
영상: 2026-06-14-opus48-fable5-same-app-patsimmons.mdMax 20× 구독 플랜
Anthropic의 고용량 구독 티어. 스피커 기준 30분 양 모델 대형 빌드에서 usage 40%가 소진될 만큼 토큰 소비가 큰 작업에 적합.
영상: 2026-06-14-opus48-fable5-same-app-patsimmons.mdtoken efficiency (토큰 효율)
동일 작업 대비 소비 출력 토큰 수. 스피커는 Fable 5가 Opus 4.8보다 출력 토큰이 적으면서도 품질이 높아 실효 비용이 낮다고 분석함.
영상: 2026-06-14-opus48-fable5-same-app-patsimmons.mdProject Glasswing (프로젝트 글래스윙)
Mythos를 선별된 기관에만 제한 제공한 이니셔티브.
영상: 2026-06-15-inside-anthropic-bloomberg.mdCompute bottleneck
모델 발전의 병목이 연산자원(칩)이라는 개념 — Anthropic이 언급, 검증의 단서로 제시.
영상: 2026-06-16-stop-ai-slowdown-nateherk.md리텐션(Retention)
사용자가 이탈하지 않고 계속 쓰는 비율 — 소수 사용자라도 높으면 스케일업 가능성의 신호.
영상: 2026-06-17-solo-dev-home-server-kimjaehoon-jocoding.md인앱 결제
앱 내부에서 애플/구글 결제 시스템으로 과금하는 기능 — 회사에서 미리 익혀두면 1인 개발 시 처음부터 안 만들어도 됨.
영상: 2026-06-17-solo-dev-home-server-kimjaehoon-jocoding.mdInference
학습된 모델을 실제 사용자 요청에 실행하는 단계. 영상에서는 앞으로 싸고 풍부하게 공급해야 할 핵심 컴퓨트 영역으로 언급된다.
영상: 2026-06-21-sam-altman-scale-agi-startups-recent-ai.mdA100 equivalent GPU
서로 다른 GPU 성능을 A100 기준으로 환산한 컴퓨트 단위. 알트만은 AI 연구 인턴 목표를 50만 A100 equivalent GPU 사용량으로 표현한다.
영상: 2026-06-21-sam-altman-scale-agi-startups-recent-ai.mdUnit economics
품질을 유지하면서 어떤 모델을 가장 싸고 효율적으로 쓸지 따지는 비용 구조. Nate는 앞으로 AI 활용에서 중요한 역량이 될 것이라고 말한다.
영상: 2026-06-23-fugu-ultra-fable-killer-nateherk.mdSelf-driving Cloud
클라우드가 스스로 설정, 모니터링, 성능 최적화, 배포 판단을 수행하는 자율 운영 모델.
영상: 2026-06-29-vercel-ai-disposable-software-recent-ai.mdFluid Compute
Vercel의 컴퓨트 플랫폼으로, AI Gateway와 Sandbox 같은 제품의 기반으로 언급된다.
영상: 2026-06-29-vercel-ai-disposable-software-recent-ai.mdRate Limiter
시스템 보호를 위해 사용량을 제한하는 장치지만, 에이전트 수요에서는 적정 한도를 미리 정하기 어려워졌다고 설명된다.
영상: 2026-06-29-vercel-ai-disposable-software-recent-ai.md구글 애드센스 (AdSense)
심사를 통과한 웹사이트에 광고를 게재하고 노출·클릭으로 수익을 얻는 구글 프로그램.
영상: 2026-07-03-claude-5-income-methods-honjabseu.md거버넌스 (Governance)
에이전트 자체가 아니라 기업이 쥐고 있어야 할 데이터·보안·유지보수 정책 체계. 지속적으로 업데이트 가능해야 한다.
영상: 2026-07-08-agent-maintenance-hell-kkachilai.md5시간 한도 / 주간 한도
구독 플랜에서 사용량을 제한하는 두 축. 위임 구조를 쓰면 같은 작업량에도 한도 소모가 줄어든다.
영상: 2026-07-11-fable5-token-saving-orchestration-seonggongjisik.mdAPI 환산 비용
구독으로 쓴 사용량을 종량제 API 가격으로 환산해 본 금액. 모델 구성에 따라 크게 갈린다.
영상: 2026-07-11-fable5-token-saving-orchestration-seonggongjisik.md기타
Misaligned behavior
모델이 거짓·과장 주장(거짓 완료 보고 등)을 하는 정도를 재는 평가지표(낮을수록 좋음).
영상: 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.md유니파이드 메모리(Unified Memory)
CPU·GPU가 하나로 공유하는 통합 메모리. 데이터 복사 오버헤드를 없애 거대 모델 적재에 유리.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.mdHBM(고대역폭 메모리)
GPU에 데이터를 초당 수 TB로 빠르게 공급하는 적층 메모리. 비싸지만 대역폭이 크다.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.mdLPDDR
저전력 D램. HBM보다 대역폭은 낮지만 용량당 가격이 훨씬 싸 애플이 대용량 통합 메모리에 활용.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.md배치 사이즈(Batch Size)
한 번에 묶어 처리하는 입력 샘플 수. 크면 서버 throughput↑, 1이면 단일 요청 저지연에 특화.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.md믹스처 오브 엑스퍼트(MoE)
전체 모델은 메모리에 적재하되 토큰마다 필요한 전문가 모듈만 계산하는 구조. 딥시크·제미나이가 채택.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.md메모리 월(Memory Wall)
GPU 연산은 빠른데 메모리가 데이터를 못 따라 보내 생기는 추론 병목.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.md양자화(4/8비트, FP4)
파라미터를 적은 비트로 표현해 메모리 사용을 줄이는 경량화. 671B 모델을 1바이트면 약 671GB 필요.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.mdProject DIGITS / SOCAMM
엔비디아의 맥 스튜디오 크기 저지연 AI PC 디바이스와, 하이닉스·삼성과 만드는 신메모리 규격.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.md에셋 번들 (Asset Bundle)
캐릭터·아이템·타일 등 그래픽 리소스를 한 제작자가 일관된 스타일로 묶어 판매하는 패키지.
영상: 2026-05-31-graphic-asset-pitfall-webhack.mditch.io
인디 게임·그래픽 에셋을 사고파는 배포 플랫폼. 개별 그래픽 에셋 구매처로 언급됨.
영상: 2026-05-31-graphic-asset-pitfall-webhack.md, 2026-07-03-claude-5-income-methods-honjabseu.md오릭스 (Oryx)
로그라이크 등에 어울리는 픽셀·타일 게임 그래픽 에셋 번들 제작사.
영상: 2026-05-31-graphic-asset-pitfall-webhack.mdRetro Diffusion
게임용 이미지를 어느 정도 일관된 스타일로 생성해주는 유료 AI 이미지 생성 서비스.
영상: 2026-05-31-graphic-asset-pitfall-webhack.md에셋 일관성 (Asset Consistency)
한 게임 화면 안의 그래픽들이 동일한 화풍으로 어울리는 정도. 깨지면 유저가 즉시 조잡함을 느낀다.
영상: 2026-05-31-graphic-asset-pitfall-webhack.md메모리 대역폭 (memory bandwidth)
칩↔RAM 데이터 처리량(GB/s). 헤비 워크로드 성능을 좌우하며, M5 Pro가 M3 Max와 사실상 동일(307 vs 300).
영상: 2026-06-03-m5-pro-mac-mini-andrecreates.mdbinned 칩
일부 코어를 비활성화한 하위 등급(저렴한) 칩 변형. base M5 Pro가 이에 해당.
영상: 2026-06-03-m5-pro-mac-mini-andrecreates.md미디어 엔진 (media engine)
영상 인코딩/디코딩 전용 하드웨어 블록. M3 Max는 2개, M5 Pro는 1개지만 실제 export 차이는 미미.
영상: 2026-06-03-m5-pro-mac-mini-andrecreates.mdprediction(betting) market
사건의 발생 시점·여부에 돈을 거는 예측시장으로, 모델 출시 시기 확률 추정 근거로 인용됨.
영상: 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.md보이스 드리프트
TTS 생성이 길어질수록 클론 목소리가 원본에서 점점 벗어나는 현상. 1분 미만 청크 분할이 우회책.
영상: 2026-06-13-claude-fable-5-self-video-nateherk.mdGSAP
웹 애니메이션 JS 라이브러리. 모션그래픽을 영상 클립이 아닌 코드로 만들어 단어 타이밍에 맞춰 재생.
영상: 2026-06-13-claude-fable-5-self-video-nateherk.md, 2026-06-13-fable5-web-design-codex-community.md, 2026-06-14-opus48-fable5-same-app-patsimmons.md순환 AI 경제 (circular AI economy)
AI사↔하드웨어사(엔비디아·마이크론)↔투자가 도는 구조. 영상은 이것이 현 글로벌 경제를 떠받친다고 주장.
영상: 2026-06-13-fable5-banned-alex-finn.mdDGX Spark
로컬 AI 추론용 하드웨어. GLM 5.1 구동 예시로 언급.
영상: 2026-06-13-fable5-banned-alex-finn.md3.js (Three.js)
브라우저에서 3D 그래픽을 렌더링하는 자바스크립트 라이브러리.
영상: 2026-06-13-fable5-web-design-codex-community.mdMotion Sites
AI 모델이 생성한 웹사이트와 그 프롬프트를 모아 공유하는 사이트.
영상: 2026-06-13-fable5-web-design-codex-community.mdUnreal Engine 5 (UE5)
Epic Games의 3D 게임 엔진. 블루프린트(비주얼 스크립팅)와 C++ 기반.
영상: 2026-06-16-claude-code-unreal-engine-5-game-stefan.mdBlueprint
UE의 노드 기반 비주얼 스크립팅 — 코드 없이 게임 로직을 시각적으로 연결.
영상: 2026-06-16-claude-code-unreal-engine-5-game-stefan.mdendless runner
캐릭터가 자동 전진하며 장애물 피하고 코인 먹는 게임 장르(서브웨이 서퍼 류).
영상: 2026-06-16-claude-code-unreal-engine-5-game-stefan.mdPBR (Physically Based Rendering)
물리 기반 렌더링 — 사실적 재질 표현을 위한 텍스처 맵 세트.
영상: 2026-06-16-claude-code-unreal-engine-5-game-stefan.md부가가치세법
재화·용역을 공급하는 사업자에게 부가가치세 납부 의무를 지우는 법. 사업자등록 의무의 법적 근거.
영상: 2026-06-16-solo-dev-biz-registration-max.md창업세액 감면
청년 창업 중소기업 등이 일정 지역에서 창업 시 최대 5년 소득세를 감면받는 제도.
영상: 2026-06-16-solo-dev-biz-registration-max.md최저한세
감면을 많이 받아도 최소한 내야 하는 세금의 하한선. 100% 감면은 미적용, 75% 감면은 적용되는 차이가 있음.
영상: 2026-06-16-solo-dev-biz-registration-max.md일반과세자 / 간이과세자
부가세 과세 유형. 응용 SW 개발·공급업은 간이과세 배제 업종이라 일반과세자로 등록.
영상: 2026-06-16-solo-dev-biz-registration-max.md비상주 사무실
실제 상주 없이 사업장 주소만 빌려주는 공유 오피스 서비스(월 3~4만 원). 집 주소 노출 회피용.
영상: 2026-06-16-solo-dev-biz-registration-max.md통신판매업 신고
유료 앱·구독 등 전자상거래 판매에 필요한 신고. 사업자등록 후 정부24에서 진행.
영상: 2026-06-16-solo-dev-biz-registration-max.md구매안전서비스 비적용 대상 확인서
앱처럼 결제 즉시 이용 가능해 구매안전(에스크로)이 불필요한 경우 제출하는 서식.
영상: 2026-06-16-solo-dev-biz-registration-max.md등록면허세
게임제작업·통신판매업 등 등록 업종에 매년 1월 1일 부과되는 세금. 12월 등록 시 다음 달 재납부 함정.
영상: 2026-06-16-solo-dev-biz-registration-max.md콘택트 시트 (Contact Sheet)
영상을 프레임별로 한 판에 모아 AI가 이미지로 분석하게 하는 방식.
영상: 2026-07-01-loop-engineering-dalbi.mdVRAM
그래픽 카드 전용 메모리. 로컬 LLM에서는 모델 가중치와 컨텍스트 관련 메모리가 여기에 올라가야 빠르게 돈다.
영상: 2026-07-05-local-llm-r9700-hermes-dantes-datalab.md스케일링 법칙 (Scaling Laws)
알고리즘이 동일해도 데이터·연산량을 키우면 모델 성능이 예측 가능하게 향상된다는 법칙. 다리오가 OpenAI 시절 정립.
영상: 2026-07-09-anthropic-full-documentary-bzcf.md컨스티튜션 / 헌법 기반 학습 (Constitution)
Claude를 특정 원칙 집합("헌법")에 따르도록 학습시켜 정렬을 유지하는 방식. UN 인권선언 등 인류 공통 문서를 활용.
영상: 2026-07-09-anthropic-full-documentary-bzcf.md할루시네이션 (Hallucination)
다음 단어 예측 방식이라 모델이 모르는 걸 지어내는 현상. 다큐에선 "모델이 거짓말하는 것"으로 표현.
영상: 2026-07-09-anthropic-full-documentary-bzcf.md코딩 에이전트 (Coding Agent)
자동완성 수준을 넘어 코딩 작업 전체를 수행하는 AI. Claude Code가 건 베팅.
영상: 2026-07-09-anthropic-full-documentary-bzcf.md프런티어 모델 (Frontier Model)
최전선 성능의 최신 모델. 앤트로픽이 "1년간 8개 프런티어 모델 출시".
영상: 2026-07-09-anthropic-full-documentary-bzcf.md레드라인 (Red Lines)
회사가 절대 허용하지 않는 사용처(대량감시·자율살상무기). 앤트로픽이 국방부와 충돌하며 그은 선.
영상: 2026-07-09-anthropic-full-documentary-bzcf.md사전출시 테스트·감사 (Pre-release Testing/Auditing)
모델 공개 전 의무 검증·감사. 다리오가 규제 방식으로 제안.
영상: 2026-07-09-anthropic-full-documentary-bzcf.md태스크 vs 잡 (Tasks vs Jobs)
AI가 '직무 전체'가 아닌 '작업'을 자동화한다는 구분. 다리오가 일자리 논쟁에서 강조.
영상: 2026-07-09-anthropic-full-documentary-bzcf.md