AI GLOSSARY
AI 용어집
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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.md, 2026-08-14-graph-not-loop-borischerny.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.md, 2026-08-13-sam-altman-startup-school-2026.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.md, 2026-08-15-grok-4-6-xai-catchup-techbridge.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.mdRL 보상 신호 (reward signal)
에이전트의 여러 시도를 점수 매겨 좋은 행동의 확률을 올리도록 가중치를 갱신하는 학습 신호.
영상: 2026-07-26-harness-not-enough-software-factory-dex.mdSWE-bench Multilingual
Redis·jq·Django 등 오픈소스 저장소의 15분짜리 이슈를 이진 보상으로 채점하는 코딩 벤치마크.
영상: 2026-07-26-harness-not-enough-software-factory-dex.md골든 패치 / 테스트 패치
벤치마크가 모델에게 숨기는 정답 diff와, 사후 검증에 쓰는 기대 동작 테스트 diff.
영상: 2026-07-26-harness-not-enough-software-factory-dex.mdSweep Marathon · Deep Sweep · Frontier Code
400시간급 대형 과제, 학습셋에 없는 저장소, 멀티 PR 과제로 유지보수성까지 재보려는 차세대 벤치마크들.
영상: 2026-07-26-harness-not-enough-software-factory-dex.mdFable
이 대담 시점에 막 공개된 Anthropic 프런티어 모델. 시스템 프롬프트 감축의 전제가 된 모델 세대.
영상: 2026-07-28-claude-code-year-fireside-anthropic.md테스트 타임 컴퓨트 (test-time compute)
추론 시점에 쓰는 토큰량. 다이나믹 워크플로우는 이걸 조율하는 새 방식이다.
영상: 2026-08-02-how-claude-code-was-built-boris-cherny.md, 2026-08-28-sail-token-factory-scavenger-neil-movva.md기계적 해석가능성 (mechanistic interpretability)
모델 내부 뉴런의 발화를 직접 관찰하는 연구. 인젝션이 일어날 때 켜지는 뉴런을 보고 탐지한다.
영상: 2026-08-02-how-claude-code-was-built-boris-cherny.md디지털 지능 / 물리 지능
화면 안에서만 작동하는 AI와, 로봇이라는 몸을 얻어 원자를 움직이는 AI를 갈라 부르는 말. 그의 경제 전망은 이 둘의 결합을 전제로 한다.
영상: 2026-08-02-musk-ai-exceeds-humanity-5-years-economist.md프런티어 모델 (frontier model)
기존 어떤 모델보다 크게 앞선 최전선 모델. 출시 전 경쟁사 사전 테스트 대상으로 지목된다.
영상: 2026-08-02-musk-ai-exceeds-humanity-5-years-economist.mdpersonal superintelligence (개인 초지능)
세상 모든 사람이 자기 맥락에 맞춰진 초지능을 하나씩 갖게 된다는 Meta 의 구상. 통제가 아니라 생태계 확장을 지향한다고 설명한다.
영상: 2026-08-04-once-in-civilization-opportunity-alexandr-wang.mdAGI (artificial general intelligence)
특정 과제가 아니라 폭넓은 지적 과제를 사람 수준으로 수행하는 AI. 이 회사는 그것을 「과학적 발견용」으로 좁혀 소재과학부터 시작한다고 말한다.
영상: 2026-08-04-radical-ai-materials-agi-krause.md스케일링 법칙 (scaling laws)
연산·데이터·모델 크기를 키우면 성능이 예측 가능한 곡선으로 계속 올라간다는 경험 법칙.
영상: 2026-08-05-sam-altman-startup-exponentials-bzcf.md, 2026-08-31-insight-tongchal-sam-altman-bzcf.mdRSI (재귀적 자기개선)
AI가 자기 자신을 더 좋게 만드는 루프. 알트먼이 "코딩이 RSI에 너무 중요하다"고 말한 맥락의 그 개념.
영상: 2026-08-05-sam-altman-startup-exponentials-bzcf.md개인 초지능 (personal superintelligence)
각자의 목표·맥락에 맞춰진 1인 1초지능 — 메타가 내건 비전으로, 개인의 agency(실행력)를 확장하는 도구.
영상: 2026-08-14-agentic-loops-vision-alexandr-wang.mdMuse Spark(뮤즈스파크)
메타 초지능 랩이 재건 9개월 만에 내놓은 프론티어 모델 라인(자막 표기 기준, 1 → 이미지 → 1.1 순 출시).
영상: 2026-08-14-agentic-loops-vision-alexandr-wang.md토큰 라우팅
작업 난이도에 맞춰 저가/고가 모델을 나눠 배정해 비용을 최적화하는 전략.
영상: 2026-08-14-ai-coding-cost-waste-ethancho.mdNotebookLM
구글이 만든 리서치 AI 툴. 주제를 넣으면 관련 자료를 모아 요약하고, 팟캐스트·영상·그래픽까지 생성해준다.
영상: 2026-08-14-ai-self-study-framework-techbridge.mdtest-time compute
문제를 풀 때 모델이 실제로 소비하는 연산(토큰)량. 많이 쓸수록 결과가 좋아지도록 만드는 것이 제품 설계의 관건이다.
영상: 2026-08-14-graph-not-loop-borischerny.mdscaling laws
모델 크기·데이터·연산량이 늘수록 지능이 향상된다는 경험적 법칙. 최근엔 test-time compute도 이 함수에 포함된다.
영상: 2026-08-14-graph-not-loop-borischerny.md오픈 웨이트 모델
학습된 가중치를 공개해 누구나 내려받아 자기 인프라에서 돌리고 미세조정할 수 있는 모델. 학습법·데이터까지 공개하면 완전 재현도 가능.
영상: 2026-08-14-korea-golden-time-hbm-jensen.md소버린 AI (주권 AI)
국가·조직이 남의 클라우드에 의존하지 않고 자기 통제 아래 두는 AI — 오픈 모델이 그 전제 조건.
영상: 2026-08-14-korea-golden-time-hbm-jensen.md포스트트레이닝
사전학습(프리트레이닝)을 마친 모델에 추가로 진행하는 미세조정 단계. SFT·RL 등이 여기 포함된다.
영상: 2026-08-15-grok-4-6-xai-catchup-techbridge.mdSFT (지도 미세조정)
정답이 있는 데이터로 모델을 지도학습 방식으로 추가 훈련하는 절차.
영상: 2026-08-15-grok-4-6-xai-catchup-techbridge.mdRL (강화학습)
보상 신호를 통해 모델이 스스로 더 나은 답을 찾도록 훈련하는 방식.
영상: 2026-08-15-grok-4-6-xai-catchup-techbridge.md행위자(Agent)
도구와 달리 스스로 결정하고 새로운 것을 발명할 수 있는 존재. 하라리가 AI를 도구가 아니라 행위자로 분류하는 핵심 기준.
영상: 2026-08-15-harari-ai-bureaucracy-power-agentos.mdLLM-as-judge
LLM 자신을 평가자로 써서 다른 LLM 출력의 품질을 판정하게 하는 기법. 에러 분석이 어느 정도 끝난 뒤 도입해도 늦지 않다고 언급됨.
영상: 2026-08-15-llm-eval-error-analysis.md온디바이스 AI (On-device AI)
기기 자체에서 연산을 수행하는 AI. 세컨드 브레인 노트는 이 방식이 아니라 녹음만 기기에서 하고 분석은 클라우드로 전송해 처리한다.
영상: 2026-08-15-second-brain-genspark-patch.mdGDPval
OpenAI가 만든 벤치마크로, AI 모델이 실제 지식노동 업무를 얼마나 잘 처리하는지 측정한다.
영상: 2026-08-17-grok-4-6-launch-techbridge.mdTerminal-Bench
터미널 환경에서의 실제 작업 수행 능력을 측정하는 코딩 벤치마크로, 사람이 체감하는 코딩 실력과 가장 가깝다고 알려져 있다.
영상: 2026-08-17-grok-4-6-launch-techbridge.mdHarvey
법률 업무(legal use case) 처리 능력을 측정하는 벤치마크.
영상: 2026-08-17-grok-4-6-launch-techbridge.mdArtificial Analysis Intelligence Index
여러 벤치마크를 종합해 모델의 지능 점수를 매기는 지표. 작업당 비용(cost per task)과 함께 봐야 실제 가성비를 알 수 있다.
영상: 2026-08-17-grok-4-6-launch-techbridge.mddot 업그레이드
완전히 새로 학습한 모델이 아니라 기존 모델(예: 4.5)을 소폭 개선한 버전(예: 4.6)을 가리키는 표현.
영상: 2026-08-17-grok-4-6-launch-techbridge.md그록봇(Grok Bot)
X(트위터)가 출시한 에이전틱 자동화 서비스. 클라우드 컴퓨터 인프라 + 채팅 UI로 여러 봇을 만들어 자동화 작업을 맡길 수 있다.
영상: 2026-08-17-grok-bot-agentic-automation-codefactory.mdTTS(Text-to-Speech)
텍스트를 입력하면 음성으로 변환해 주는 인공지능 기술.
영상: 2026-08-17-voice-clone-free-colab-connectailab.md보이스 클로닝(Voice Cloning)
짧은 음성 샘플만으로 특정 사람의 목소리 특징을 학습해 그 목소리로 임의의 문장을 생성하는 기술.
영상: 2026-08-17-voice-clone-free-colab-connectailab.md쿠엔 TTS / QN3 TTS
영상에서 사용한 오픈소스 음성 생성 AI 모델. 프리트레인된 버전을 그대로 불러와 바로 쓴다.
영상: 2026-08-17-voice-clone-free-colab-connectailab.md로컬 모델
자기 컴퓨터에서 도는 모델. 토큰 요금이 없어 출력이 긴 생성 작업을 내리기 좋지만, 신뢰 장치 없이는 결과를 믿을 수 없다는 것이 영상의 전제.
영상: 2026-08-18-multi-agent-file-lock-cost-wity.md초지능 (superintelligence)
미·중과 소수 기업이 경쟁 중인, 인간을 넘어서는 능력을 목표로 한 AI.
영상: 2026-08-21-harari-ai-agent-wisdom-revolution-bzcf.md화려한 자동완성 (glorified autocomplete)
"AI 는 다음 단어를 예측할 뿐"이라는 통념적 비판. 하라리는 자기 머릿속도 다음 단어를 예측하고 있더라며 되묻는다.
영상: 2026-08-21-harari-ai-agent-wisdom-revolution-bzcf.md증류 (distillation)
프론티어 모델의 출력으로 다른 모델을 학습하는 것. 고의 스크랩이 아니어도 GitHub에 올라온 AI 코드만으로도 일어난다.
영상: 2026-08-28-sail-token-factory-scavenger-neil-movva.mddanger threshold (위험 문턱)
모델 능력이 사이버공격·생물테러 같은 실제 피해를 가능하게 만드는 지점. 게이츠는 이미 넘고 있다고 본다.
영상: 2026-08-30-bill-gates-ai-tone-change-bzcf.mdfrontier (프론티어)
성능 최전선에 있는 모델·기업군. 미국과 중국 양쪽에 다수 존재해 한 회사의 일방적 안전장치가 무력해졌다는 맥락에서 쓴다.
영상: 2026-08-30-bill-gates-ai-tone-change-bzcf.mdAGI (인공 일반 지능)
특정 작업만이 아니라 사람처럼 폭넓은 지능을 목표로 하는 AI. 알트먼이 2015년 오픈AI를 이 비합의 목표로 시작했다고 말한 그 말.
영상: 2026-08-31-insight-tongchal-sam-altman-bzcf.mdGrok Bot
봇마다 클라우드 컴퓨터를 주고, 설치 직후 설정 없이 돌아가게 만든 에이전트 제품. 모델은 Grok만 쓴다.
영상: 2026-09-01-grok-bot-setup-fleet-alexfinn.mdGemini 2.5 Flash
대용량 파일 읽기와 반복 코드 생성에 쓰는 저비용 모델.
영상: 2026-09-06-spotify-portal-claude-token-hansungkuk.mdAstra
영상에서 복잡한 작업 수행과 자율성이 강화된 OpenAI 최신 모델로 소개한 명칭.
영상: 2026-09-07-openai-astra-sam-altman-bzcf.mdAGI
다양한 지적 과제를 사람 수준 이상으로 수행하는 범용 인공지능을 가리키는 개념.
영상: 2026-09-07-openai-astra-sam-altman-bzcf.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.md, 2026-08-23-claude-code-1000-hours-techbridge.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.md, 2026-08-14-graph-not-loop-borischerny.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.md, 2026-08-21-claude-skills-delete-except-four-jaychoi.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.md, 2026-08-23-claude-code-1000-hours-techbridge.md훅 (hook)
지시가 지켜지지 않는 것을 막기 위해 하네스 차원에서 규칙을 강제 실행시키는 장치.
영상: 2026-07-11-fable5-token-saving-orchestration-seonggongjisik.md, 2026-08-21-claude-skills-delete-except-four-jaychoi.mdLiterate code diff
raw diff 대신 파일을 올바른 순서로, 각 파일 앞에 산문 설명을 곁들여 보여주는 코드 변경 설명 방식.
영상: 2026-07-24-understanding-code-bottleneck-jeffrey-litt.mdMicroworld (마이크로월드)
개념·내부 구현을 직관적으로 체득하도록 에이전트가 만든 임시 UI·시뮬레이션·디버거. Papert의 'Mathland'에서 유래.
영상: 2026-07-24-understanding-code-bottleneck-jeffrey-litt.mdEphemeral UI (임시 UI)
배포용이 아니라 이해·디버깅용으로 잠깐 만들어 쓰고 버리는 UI(디버거·플레이그라운드 등).
영상: 2026-07-24-understanding-code-bottleneck-jeffrey-litt.mdExplain diff (스킬)
코드 변경을 배경→직관→인터랙티브 그림→literate diff→퀴즈 순의 설명 문서로 만들어주는, 발표자가 만들어 매일 쓰는 스킬.
영상: 2026-07-24-understanding-code-bottleneck-jeffrey-litt.mdProgressive disclosure (점진적 공개)
자료를 미리 다 넣지 않고 가벼운 참조만 두었다가 필요한 시점에 열어 단계적으로 발견하게 하는 로딩 전략.
영상: 2026-07-26-effective-context-engineering-anthropic.mdAuto-memory (자동 기억)
사람이 파일에 적어 넣지 않아도 모델이 작업·사용자와 관련된 기억을 스스로 저장하는 방식. CLAUDE.md 수동 메모리의 후속.
영상: 2026-07-26-effective-context-engineering-anthropic.mdRich references (풍부한 참조물)
짧은 명세 대신 코드·테스트·목업·루브릭처럼 고충실도 자료를 그대로 건네는 방식.
영상: 2026-07-26-effective-context-engineering-anthropic.md하네스 (harness)
모델을 감싸 도구 호출·루프·샌드박스·오케스트레이션을 제공하는 실행 껍데기.
영상: 2026-07-26-harness-not-enough-software-factory-dex.md, 2026-08-21-claude-skills-delete-except-four-jaychoi.mdshotgun surgery
한 가지를 바꾸려면 여러 곳을 동시에 고쳐야 하는 상태. Martin Fowler의 코드 냄새 분류.
영상: 2026-07-26-harness-not-enough-software-factory-dex.md프로그램 설계 (program design)
아키텍처와 구현 사이의 층 — 타입·메서드 시그니처·콜스택·코드 배치를 미리 정하는 단계. 발화자는 이 층이 가장 과소평가됐다고 본다.
영상: 2026-07-26-harness-not-enough-software-factory-dex.md버티컬 슬라이스 (vertical slice)
시스템을 세로로 관통하는 구현 순서 단위. 멀티레포 조율과 단계별 검증 지점을 함께 정한다.
영상: 2026-07-26-harness-not-enough-software-factory-dex.mdClaude Tag
팀 협업 도구(Slack) 안에 상주하는 Claude. 채널 단위 멀티플레이어이며 선제적으로 동작한다.
영상: 2026-07-28-claude-code-year-fireside-anthropic.mdauto mode
매 도구 호출을 Sonnet 분류기가 대화 맥락과 함께 심사해 허용·차단하는 실행 모드. 정적 허용목록이 아니라 발화 기반 동적 권한.
영상: 2026-07-28-claude-code-year-fireside-anthropic.mdprompt injection
외부 입력에 섞인 지시를 에이전트가 진짜 명령으로 오인해 실행하게 만드는 공격.
영상: 2026-07-28-claude-code-year-fireside-anthropic.md하니스(Harness)
에이전트를 실제로 굴리는 실행 껍데기. 발표에서는 사용자가 직접 고르는 대상으로 다룬다.
영상: 2026-08-01-signal-to-pr-self-healing-agents-arize.md샌드박스(Sandbox)
에이전트가 격리된 채 코드를 돌려보는 임시 실행 환경.
영상: 2026-08-01-signal-to-pr-self-healing-agents-arize.md에이전트(Agent)
지시를 받아 코드를 직접 작성·수정하는 AI 실행 주체. 영상은 이를 "사람이 많아진 것"으로 보라고 말한다.
영상: 2026-08-02-agent-era-team-dev-pront.md병렬 에이전트
여러 에이전트를 동시에 돌려 작업을 나눠 진행하는 방식. 같은 팀 안에서도 이 방식을 쓰는 사람과 안 쓰는 사람이 갈린다.
영상: 2026-08-02-agent-era-team-dev-pront.md훅(Hook)
에이전트 작업 전후에 자동 실행되는 스크립트. 작업 로그를 자동 수집하는 수단으로 언급된다.
영상: 2026-08-02-agent-era-team-dev-pront.md오케스트레이션 세금 (orchestration tax)
병렬 에이전트를 늘릴수록 라우팅·머지·검증·통합 결정이 늘어 사람 대역폭을 먹는 비용.
영상: 2026-08-02-engineer-owns-the-verdict-addy-osmani.md, 2026-08-03-own-the-outer-loop-addy-osmani.md위임 깊이 (delegation depth)
사람이 흐름을 놓치기 전까지 에이전트가 시스템 안에 머무는 깊이. 30초 실행은 상호작용이지만 하루짜리 과제는 작업 흐름이다.
영상: 2026-08-02-engineer-owns-the-verdict-addy-osmani.md, 2026-08-03-own-the-outer-loop-addy-osmani.md소프트웨어 팩토리 (software factory)
하네스 엔지니어링과 루프 엔지니어링이 합쳐져 에이전트가 내부 루프를 돌고 증거를 뱉어내는 구조.
영상: 2026-08-02-engineer-owns-the-verdict-addy-osmani.md하블링 / 언하블링 (hobbling / unhobbling)
제품이 모델의 능력 발현을 가로막는 것과 그 방해물을 걷어내는 것.
영상: 2026-08-02-how-claude-code-was-built-boris-cherny.md제품 오버행 (product overhang)
오늘의 모델이 이미 가진 능력인데 그걸 끌어내는 제품이 아직 없는 상태.
영상: 2026-08-02-how-claude-code-was-built-boris-cherny.md모델 일리시테이션 (elicitation)
모델이 이미 가진 능력을 꺼내는 기술. 프롬프트 엔지니어링을 대체해가는 축.
영상: 2026-08-02-how-claude-code-was-built-boris-cherny.md다이나믹 워크플로우 (dynamic workflows)
Bun 샌드박스 안에서 수십~수천 에이전트를 순차·병렬로 조합해 돌리는 Claude Code 기능. "use a workflow" 한 마디로 발동.
영상: 2026-08-02-how-claude-code-was-built-boris-cherny.md치명적 3요소 (lethal trifecta)
프롬프트 인젝션 위험을 설명하던 조합. 정렬 학습 + 뉴런 단위 인젝션 분류기 + auto mode 분류기 3중으로 막고 있다고 설명한다.
영상: 2026-08-02-how-claude-code-was-built-boris-cherny.mdquery protocol
질문이 들어왔을 때 어떤 문서를 어떤 순서로 읽고 답할지 정한 절차 규약. 영상에서는 스킬 → 핸드오프 문서 → schema.md → 인덱스 순으로 읽힌다.
skill-creator
한 번 성공한 작업 과정을 에이전트가 반복 실행할 수 있는 스킬 문서로 굳혀주는 플러그인.
영상: 2026-08-02-llm-wiki-schema-md-samhortman.md재귀적 자기개선 (recursive self-improvement)
AI가 자기 자신을 개량해 그 속도가 계속 빨라지는 상태. 그가 10년 전 가장 두려워한다고 말했던 축이다.
영상: 2026-08-02-musk-ai-exceeds-humanity-5-years-economist.md, 2026-08-17-grok-4-6-launch-techbridge.md아우터 루프 (outer loop)
결정·검증·승인·소유가 일어나는 바깥 고리. 에이전트가 도는 안쪽 실행 루프(조사·구현·테스트·보고)와 구분된다.
영상: 2026-08-03-own-the-outer-loop-addy-osmani.mdmicro world
배포용 소프트웨어가 아니라 한 개념·한 시스템을 이해하려고 그때그때 만드는 전용 시뮬레이션·디버거.
영상: 2026-08-04-explain-diff-microworld-understanding-agentos.mdephemeral UI
오래 유지할 목적이 아니라 한 번 이해하고 버리기 위해 즉석에서 만드는 인터페이스.
영상: 2026-08-04-explain-diff-microworld-understanding-agentos.mdverification loop
에이전트 산출물을 자동으로 검증해 되돌려 주는 순환 — 이게 제대로 서면 사람의 정확성 확인 몫이 줄어든다.
영상: 2026-08-04-explain-diff-microworld-understanding-agentos.mdagentic loop (에이전틱 루프)
에이전트가 정해진 지표를 기준으로 계속 돌면서 결과를 개선해 나가는 연속 피드백 루프. 발화자는 여기에 토큰을 1000배·100만 배 더 태우는 게 가장 큰 알파라고 말한다.
영상: 2026-08-04-once-in-civilization-opportunity-alexandr-wang.mdharness (하니스)
모델 자체가 아니라 모델을 도구·루프·파일과 엮어 실제 작업을 시키는 실행 껍데기. 발화자는 Meta 가 자체 하니스를 곧 낸다고 예고한다.
영상: 2026-08-04-once-in-civilization-opportunity-alexandr-wang.mdagent orchestration (에이전트 오케스트레이션)
여러 에이전트를 배치·조율해 하나의 목표를 끝내게 만드는 상위 추상화 레이어. 코드 작성과 사람 조직 관리의 다음 단계로 제시된다.
영상: 2026-08-04-once-in-civilization-opportunity-alexandr-wang.md코딩 에이전트 (coding agent)
사람 지시를 받아 스스로 코드를 읽고 고치고 실행까지 하는 AI. 챗봇에 이은 두 번째 거대 폼팩터로 지목됐다.
영상: 2026-08-05-sam-altman-startup-exponentials-bzcf.md지속 에이전트 (persistent agent)
대화가 끝나도 계속 살아 있는 비서·동료 같은 AI. 알트먼이 곧 올 세 번째 물결로 예고한 형태.
영상: 2026-08-05-sam-altman-startup-exponentials-bzcf.md폼팩터 (form factor)
같은 기술을 사람이 어떤 모양으로 쓰는가. 챗봇 → 코딩 에이전트 → 지속 에이전트가 각각 하나의 폼팩터다.
영상: 2026-08-05-sam-altman-startup-exponentials-bzcf.md소프트웨어 아키텍처
비즈니스 요구사항과 품질 속성을 만족시키기 위한 시스템 전체 구조와 설계 결정.
영상: 2026-08-07-chatgpt-gemini-claude-nondev-vibecoding.md그래프 엔지니어링
작업을 여러 노드로 나누고 그 사이 이동 규칙을 설계하는 것 — 단일 에이전트가 유능한 직원 1명이라면 그래프는 회사 조직도 전체를 설계하는 일.
영상: 2026-08-08-graph-engineering-trend-codefactory.md노드 · 엣지 · 스테이트 · 컨디션
그래프의 4요소 — 작업 / 이동 경로 / 작업 간 전달 정보(상태) / 경로 결정 규칙.
영상: 2026-08-08-graph-engineering-trend-codefactory.md루프 엔지니어링
AI가 계획→실행→확인→수정을 반복하도록 만드는 구조. 그래프의 노드 안이나 노드 묶음으로 포함될 수 있다.
영상: 2026-08-08-graph-engineering-trend-codefactory.md라우터 패턴
조건에 따라 적합한 에이전트에게 작업을 전달하는 분기 패턴.
영상: 2026-08-08-graph-engineering-trend-codefactory.md생성자-평가자 패턴
작업 에이전트의 산출을 평가 에이전트가 확인·수정시키는 루프형 패턴.
영상: 2026-08-08-graph-engineering-trend-codefactory.md메타프롬프팅
프롬프트 자체를 AI가 만들게 하는 기법 — 그래프 구조 설계도 같은 방식으로 AI와 함께 할 수 있다.
영상: 2026-08-08-graph-engineering-trend-codefactory.mdRAG (검색 증강 생성)
질문이 들어오면 관련 자료를 검색해 모델 입력에 붙여 주는 표준 패턴 — 검색 방법이 벡터 검색 하나로 정해진 것은 아니다.
영상: 2026-08-08-rag-llm-wiki-3-criteria-samhotman.mdStop reason
Claude가 응답을 멈춘 이유를 알려주는 필드 — tool_use(도구 호출 필요)인지 토큰 소진(max_tokens)인지 등을 구분해 다음 행동을 결정하는 신호.
영상: 2026-08-10-claude-architect-exam-antipatterns-frankcoyle.mdSubtask isolation
멀티스레드 프로그래밍의 동기화 문제에 빗대어, 서브태스크(에이전트)를 서로 독립된 "우주"로 유지해 컨텍스트 공유로 인한 충돌을 막는 설계 원칙.
영상: 2026-08-10-claude-architect-exam-antipatterns-frankcoyle.mdHub and spoke (멀티에이전트 오케스트레이션)
하나의 오케스트레이터가 중심(hub)이 되어 여러 전문화된 서브에이전트(spoke)에 작업을 분배하는 멀티에이전트 구조.
영상: 2026-08-10-claude-architect-exam-antipatterns-frankcoyle.md오토 모드
클로드 코드에서 Shift+Tab 3회로 전환해 승인 없이 작업을 끝까지 자동 진행시키는 모드.
영상: 2026-08-13-claude-code-solo-business-30days-grant.md점진적 공개 (Progressive Disclosure)
모든 정보를 미리 다 주지 않고, 필요한 시점에 필요한 부분만 불러오게 하는 설계 원칙.
영상: 2026-08-13-claude-context-engineering-kimflip.md스킬 (Skill)
특정 작업에서만 열람되는 별도 지침 묶음으로, 상시 로드되는 CLAUDE.md와 달리 필요할 때만 컨텍스트에 들어온다.
영상: 2026-08-13-claude-context-engineering-kimflip.md/doctor 명령어
클로드 코드가 사용자의 스킬·CLAUDE.md를 검사해 새 컨텍스트 엔지니어링 규칙에 맞게 다이어트할 부분을 찾아주는 명령.
영상: 2026-08-13-claude-context-engineering-kimflip.md에이전틱 루프 (agentic loop)
에이전트가 지표를 향해 실행→측정→수정을 반복하며 도는 자동 피드백 루프. 왕이 "가장 큰 알파"로 지목한 설계 단위.
영상: 2026-08-14-agentic-loops-vision-alexandr-wang.mdeval (평가 지표)
에이전트 스웜이 무엇을 최적화할지 정의하는 측정 기준 — 올바른 eval 이 있어야 스웜이 100명 몫을 한다.
영상: 2026-08-14-agentic-loops-vision-alexandr-wang.md에이전트 스웜 (swarm)
다수의 AI 에이전트를 한 목표에 병렬 투입하는 운용 형태.
영상: 2026-08-14-agentic-loops-vision-alexandr-wang.md하니스 (harness)
모델을 감싸 도구 호출·루프·멀티에이전트 구성을 돌려주는 실행 틀. 왕은 속도·신뢰성·확장성을 내세운 자체 하니스 출시를 예고했다.
영상: 2026-08-14-agentic-loops-vision-alexandr-wang.md, 2026-08-27-personal-agi-skill-files-bzcf.md린트/포맷/리네임
코드 스타일 정리·이름 변경처럼 정답이 명확한 저난이도 작업 유형.
영상: 2026-08-14-ai-coding-cost-waste-ethancho.md툴콜 루프
도구 호출 결과를 받아 매번 전체 컨텍스트를 재전송하며 반복하는 에이전트 실행 구조.
영상: 2026-08-14-ai-coding-cost-waste-ethancho.mdMAPS 프레임워크
영상 화자가 AI에게 프롬프트를 줄 때 쓰는 자체 프레임워크. 별도 영상에서 상세 설명한다고 언급됨.
영상: 2026-08-14-ai-self-study-framework-techbridge.md다이나믹 워크플로우 (Dynamic Workflows)
Claude가 대규모 에이전트 팀을 클라우드에서 오케스트레이션해 대형 마이그레이션 같은 복잡한 작업을 나눠 처리하게 하는 방식.
영상: 2026-08-14-graph-not-loop-borischerny.md슈퍼 에이전트 (Super Agent)
세컨드 브레인에 저장된 기억을 읽어와 실제 작업을 계획·실행하는 상위 에이전트.
영상: 2026-08-15-second-brain-genspark-patch.mdSFT (Supervised Fine-Tuning)
사람이 정답을 붙인 데이터로 모델을 추가 학습시켜 특정 능력(코딩·추론 등)을 강화하는 훈련 방식.
영상: 2026-08-17-grok-4-6-launch-techbridge.mdPyTorch(톨치)
메타(Meta)가 만든 딥러닝 라이브러리로, GPU 사용 여부 확인 등 모델 실행의 기반이 된다.
영상: 2026-08-17-voice-clone-free-colab-connectailab.md파일 잠금(file lock)
작업 전에 "이 파일을 지금부터 N분간 내가 쓴다"고 선언해 다른 에이전트의 동시 편집을 막는 장치.
영상: 2026-08-18-multi-agent-file-lock-cost-wity.mdTTL(유효 시간)
잠금이 자동으로 풀리는 제한 시간. 영상에서는 기본 30분. 조용히 죽는 에이전트가 만든 유령 잠금을 자동 회수하는 목적.
영상: 2026-08-18-multi-agent-file-lock-cost-wity.md유령 잠금(stale lock)
잡은 주체가 이미 죽었는데 해제되지 않고 남은 잠금. 강제 해제를 습관화시켜 잠금 체계 전체를 무력화한다.
영상: 2026-08-18-multi-agent-file-lock-cost-wity.md강제 해제(force unlock)
남의 잠금을 관리자 권한으로 뺏는 조작. 습관이 되면 잠금이 방어력을 잃는다.
영상: 2026-08-18-multi-agent-file-lock-cost-wity.md판단 위임(escalation)
구현 담당이 판단이 필요한 지점에서 혼자 결정하지 않고 검수 담당에게 메시지로 넘겨 답을 받는 규약.
영상: 2026-08-18-multi-agent-file-lock-cost-wity.md에이전트 (agent)
스스로 결정하고 새 아이디어를 만들어내는 존재. 그렇게 못 하면 도구(tool)다 — 하라리의 구분 기준.
영상: 2026-08-21-harari-ai-agent-wisdom-revolution-bzcf.md, 2026-08-31-insight-tongchal-sam-altman-bzcf.mdcrap 점수
테스트 커버리지와 순환복잡도를 한 공식에 섞어 함수가 얼마나 나쁜지 매기는 지표.
영상: 2026-08-22-software-fundamentals-ai-era-uncle-bob.md변이 테스트 (mutation testing)
소스의 부등호·등호·부호를 기계적으로 뒤집고 테스트가 실패하는지 보는 기법. 안 죽고 살아남은 변이는 테스트 구멍을 뜻한다.
영상: 2026-08-22-software-fundamentals-ai-era-uncle-bob.md순환복잡도 (cyclomatic complexity)
함수를 통과하는 경로의 수.
영상: 2026-08-22-software-fundamentals-ai-era-uncle-bob.md깊은 모듈 (deep module)
인터페이스는 좁고 내부에 숨긴 것이 많은 모듈. 모델이 구현을 안 읽고 인터페이스만 봐도 되게 만든다.
영상: 2026-08-22-software-fundamentals-ai-era-uncle-bob.mdSkill (SKILL.md)
반복 워크플로우·베스트프랙티스를 담은 마크다운. 모델이 필요할 때 알아서 쓰거나 명시적으로 호출한다.
영상: 2026-08-23-claude-code-1000-hours-techbridge.md개인 AGI (Personal AGI)
한 사람의 인프라에서 그 사람의 메모리·절차로 도는 에이전트. 렌트하는 챗봇(기업 AGI)과 달리 쓰는 날마다 내 삶을 더 알게 돼 복리로 좋아진다.
영상: 2026-08-27-personal-agi-skill-files-bzcf.md리졸버 (resolver)
들어온 태스크를 어느 스킬 파일이 처리할지 정하는 층 — 발화자 표현으로 「마크다운 조직도」.
영상: 2026-08-27-personal-agi-skill-files-bzcf.mdlatent space / deterministic space
판단·취향은 모델 내부(latent)에서, 산수·SQL·대규모 상태 추적은 코드·DB(deterministic)에서 — 계산 위치를 가르는 2분법.
영상: 2026-08-27-personal-agi-skill-files-bzcf.md샌드박스 (sandbox)
에이전트가 몇 시간·며칠·몇 주 동안 돌아가는 클라우드 가상머신. 사람 앞에 앉아 답하는 챗봇과 반대편.
영상: 2026-08-28-sail-token-factory-scavenger-neil-movva.md처리량 vs 지연 (throughput vs latency)
GPU를 가득 채워 싸게 뽑을지, 한 명을 빨리 보내줄지. 버스와 자가용의 차이. 둘을 같은 칩에서 동시에 최대로 못 한다.
영상: 2026-08-28-sail-token-factory-scavenger-neil-movva.mdreinforcement learning (강화학습)
성공에 보상을 주는 학습 방식. 이 인센티브 때문에 모델이 장벽을 뚫거나 서로 공모하는 양상이 사이버 실험에서 나타난다고 말한다.
영상: 2026-08-30-bill-gates-ai-tone-change-bzcf.md에이전트 간 위임
한 봇이 필요한 도구·맥락을 가진 다른 봇에게 일을 넘기는 기본 동작. 사람이 중간에서 고르지 않아도 된다.
영상: 2026-09-01-grok-bot-setup-fleet-alexfinn.mdHermes
모델·로컬 실행을 자유롭게 고를 수 있는 커스텀 에이전트. 발화자는 Grok Bot과 둘 중 하나가 아니라 같이 쓰라고 한다.
영상: 2026-09-01-grok-bot-setup-fleet-alexfinn.mdPortal
스포티파이 내부 도구. 작업을 모델별로 나눠 보내는 라우터 역할을 한다.
영상: 2026-09-06-spotify-portal-claude-token-hansungkuk.md350줄 임계
이 줄 수를 넘는 파일은 비싼 모델이 직접 읽지 않고 저비용 모델로 넘기는 자동 기준.
영상: 2026-09-06-spotify-portal-claude-token-hansungkuk.mdChain-of-thought monitoring
모델이 답을 내기 전 전개하는 추론 신호를 관찰해 위험한 계획을 탐지하려는 방법.
영상: 2026-09-07-openai-astra-sam-altman-bzcf.mdDefense-in-depth
정렬·샌드박싱·모니터링처럼 여러 보호층을 겹쳐 한 장치의 실패가 전체 사고로 이어지지 않게 하는 전략.
영상: 2026-09-07-openai-astra-sam-altman-bzcf.md샌드박싱
모델이나 코드가 접근할 수 있는 자원과 실행 범위를 격리해 피해 확산을 제한하는 방식.
영상: 2026-09-07-openai-astra-sam-altman-bzcf.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, 2026-08-23-claude-code-1000-hours-techbridge.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.md컨텍스트 윈도우
모델이 한 번에 읽을 수 있는 입력 한도. 100만 토큰까지 커져도 실제로 정확히 쓸 수 있는 양이 그만큼 늘어난 건 아니다.
영상: 2026-08-08-rag-llm-wiki-3-criteria-samhotman.mdContext fork
서브태스크를 별도 컨텍스트에서 실행시켜 그 사고 과정이 메인 컨텍스트를 오염시키지 않게 분리하는 패턴 — 끝나면 요약만 상위로 합류시킨다.
영상: 2026-08-10-claude-architect-exam-antipatterns-frankcoyle.mdCompaction
누적된 작업 컨텍스트가 일정 토큰(예: 15만)을 넘으면 압축해 컨텍스트 창을 절약하는 알고리즘·기능.
영상: 2026-08-10-claude-architect-exam-antipatterns-frankcoyle.md컨텍스트 엔지니어링
시스템 프롬프트·CLAUDE.md·스킬·메모리 등 모델이 받는 배경 정보 전체를 설계하는 작업.
영상: 2026-08-13-claude-context-engineering-kimflip.md프롬프트 캐싱
프롬프트의 변하지 않는 앞부분을 재사용해 매 호출마다 드는 재계산 비용을 줄이는 기법.
영상: 2026-08-14-ai-coding-cost-waste-ethancho.md트레이스 (Trace)
파이프라인 실행의 전체 기록 — 사용자 쿼리·입력·추론·툴콜·출력을 포함.
영상: 2026-08-15-llm-eval-error-analysis.md에이전틱 메모리 (Agentic Memory)
단순 저장이 아니라 에이전트가 다음 업무 수행 시 스스로 검색해 반영하는 형태의 기억. 일반 위키·자료보관 서비스와의 핵심 차이로 언급됨.
영상: 2026-08-15-second-brain-genspark-patch.md인피니티 메모리(무한 기억)
대화 세션을 새로 시작해도 이전 맥락과 각 봇이 맡은 역할을 시스템이 계속 기억하는 방식 — 매번 새 스레드를 여는 CLI 코딩 에이전트 환경과 대비해서 설명한다.
영상: 2026-08-17-grok-bot-agentic-automation-codefactory.md레퍼런스 오디오/텍스트(ref audio / ref text)
목소리를 복제할 때 모델에 참고자료로 넣는 원본 음성 파일과 그 음성이 실제로 말한 텍스트 쌍.
영상: 2026-08-17-voice-clone-free-colab-connectailab.mdlost in the middle
컨텍스트 창이 길어질수록 앞과 뒤는 영향력이 남고 중간이 무시되는 현상.
영상: 2026-08-22-software-fundamentals-ai-era-uncle-bob.md궤적 (trajectory)
컨텍스트에 한 번 들어간 방향이 이후 응답 전체를 물들이는 성질. 지우려면 컨텍스트를 비워야 한다.
영상: 2026-08-22-software-fundamentals-ai-era-uncle-bob.mddumb zone
컨텍스트를 많이 쓸수록 모델이 잊고 모순되고 실수하는 구간. 창 크기를 키우면 없어지지 않고 길어진다.
영상: 2026-08-23-claude-code-1000-hours-techbridge.mdKV 캐시 (KV cache)
대화에 나온 모든 토큰의 표현을 메모리에 쌓아 다음 단어를 예측하는 저장소. 모델 가중치보다 커질 수 있고, 지금 가장 압축이 안 된 축.
영상: 2026-08-28-sail-token-factory-scavenger-neil-movva.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.md, 2026-08-17-voice-clone-free-colab-connectailab.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.md, 2026-07-28-claude-code-year-fireside-anthropic.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.md, 2026-08-23-claude-code-1000-hours-techbridge.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.mdcredential injection
에이전트가 자격증명을 **보유하지 않고 사용만** 하게 하는 방식. 요청 시점에 프록시가 실제 토큰으로 바꿔치기한다.
영상: 2026-07-28-claude-code-year-fireside-anthropic.mdHTML blocks (Notion)
노션 페이지 안에 에이전트가 인터랙티브 시뮬레이션을 직접 심을 수 있게 한 기능.
영상: 2026-08-04-explain-diff-microworld-understanding-agentos.mdAPI
프론트엔드·백엔드·외부 서비스가 데이터를 주고받는 통신 규격.
영상: 2026-08-07-chatgpt-gemini-claude-nondev-vibecoding.md인증(Authentication)
사용자가 본인임을 확인시키는 로그인·보안 절차.
영상: 2026-08-07-chatgpt-gemini-claude-nondev-vibecoding.md벡터 데이터베이스 · 임베딩
문장을 수치 벡터로 바꿔 유사도로 찾게 하는 검색 인프라 — RAG의 여러 구현 수단 중 하나일 뿐.
영상: 2026-08-08-rag-llm-wiki-3-criteria-samhotman.mdask_user 툴 기능
Claude 등 AI가 사용자에게 객관식·체크박스로 되물어 요구사항을 좁히는 기능. 영상에서 학습 커리큘럼 인터뷰용으로 언급.
영상: 2026-08-14-ai-self-study-framework-techbridge.mdauto 모드 (승인 자동화 classifier)
매 작업 승인을 사람이 일일이 누르는 대신, 별도 분류기가 안전 여부를 판단해 자동 승인하게 하는 런타임 안전장치.
영상: 2026-08-14-graph-not-loop-borischerny.mdACP (Agent Client Protocol)
에이전트와 호스트 앱(GUI 등)이 통신하는 프로토콜 규격 중 하나.
영상: 2026-08-15-grok-4-6-xai-catchup-techbridge.md커스텀 어노테이션 툴 (Custom Annotation Tool)
자사 제품의 실제 실패 기준에 맞춰 직접 세팅하는 평가·라벨링 도구. 범용 기성 툴보다 빠르다고 언급됨.
영상: 2026-08-15-llm-eval-error-analysis.mdAI 슬라이즈 (AI Slides)
정리된 기억·내용을 실제 슬라이드 등 시각 결과물로 만들어주는 젠스파크의 아웃풋 도구.
영상: 2026-08-15-second-brain-genspark-patch.mdGrokbot
xAI가 Cursor 인수 이후 내놓은 비개발자용 에이전트 제품. 모델 선택이나 코드 노출 없이 문서·프레젠테이션 같은 결과물만 보여준다.
영상: 2026-08-17-grok-4-6-launch-techbridge.md컴퓨터 유즈(Computer Use)
API나 MCP 연동이 없는 서비스를 AI가 브라우저를 직접 조작해 대신 처리하게 하는 방식.
영상: 2026-08-17-grok-bot-agentic-automation-codefactory.md구글 코랩(Google Colab)
브라우저에서 무료로 GPU/TPU 컴퓨팅을 빌려 코드를 실행할 수 있는 구글의 노트북 환경.
영상: 2026-08-17-voice-clone-free-colab-connectailab.mdGherkin
given-when-then 형식으로 상위 수락 테스트를 기술하는 방식.
영상: 2026-08-22-software-fundamentals-ai-era-uncle-bob.mdAgent Mail
봇에게 전용 이메일 주소를 주는 플러그인. 사람 Gmail을 나눠 쓰지 않고 초대로 권한을 준다.
영상: 2026-09-01-grok-bot-setup-fleet-alexfinn.mdTailscale
여러 컴퓨터를 한 네트워크로 묶어, 봇이 기기 사이를 넘어 모델 설치·코딩을 하게 하는 서비스.
영상: 2026-09-01-grok-bot-setup-fleet-alexfinn.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.md, 2026-08-02-llm-wiki-schema-md-samhortman.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.md, 2026-08-02-llm-wiki-schema-md-samhortman.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.md, 2026-08-02-agent-era-team-dev-pront.md, 2026-08-13-claude-context-engineering-kimflip.md, 2026-08-21-claude-skills-delete-except-four-jaychoi.md, 2026-08-23-claude-code-1000-hours-techbridge.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.md에이전트 작업 로그
에이전트가 무엇을 어떤 이유로 어떻게 구현했는지, 어떤 어려움이 있었는지 남기는 기록. 사후 원인 추적의 근거 자료.
영상: 2026-08-02-agent-era-team-dev-pront.mdschema.md
위키가 가장 먼저 읽는 규칙서. 도메인·분류 체계·저장 규약을 담아 "AI 기억을 관리하는 방법"을 정의한다.
영상: 2026-08-02-llm-wiki-schema-md-samhortman.md택소노미 (taxonomy)
태그 분류 체계. 어떤 축으로 지식을 갈라 쌓을지 정하는 골격.
영상: 2026-08-02-llm-wiki-schema-md-samhortman.mdcanonical / alias
공식적으로 허용된 표준 태그(canonical)와 그 다른 표현(alias)을 사전 형태 표로 묶어 표기 흔들림을 흡수하는 장치.
영상: 2026-08-02-llm-wiki-schema-md-samhortman.mdclaim block
답변 근거가 되는 주장 단위 블록. 출처 영상 제목·비디오 ID·타임스탬프·원문 인용을 함께 묶는다.
영상: 2026-08-02-llm-wiki-schema-md-samhortman.mdspaced repetition quiz
간격을 두고 반복 출제해 기억이 남았는지 검사하는 퀴즈. 글에 심으면 이해 없이 통과할 수 없게 된다.
영상: 2026-08-04-explain-diff-microworld-understanding-agentos.mdindexing (인덱싱)
방대한 자료를 훑어 내부에 축적·연결해 두는 것. 발화자는 AI 의 핵심 강점으로 꼽으며 알파고를 예로 든다.
영상: 2026-08-04-radical-ai-materials-agi-krause.mdLLM 위키
원본은 그대로 두고 자주 쓰는 설명만 미리 편집해 둔 파생 레이어. 카파시의 개인 지식 베이스 아이디어 기반으로 이 영상이 붙인 이름(업계 표준 용어 아님).
영상: 2026-08-08-rag-llm-wiki-3-criteria-samhotman.md, 2026-08-13-claude-code-solo-business-30days-grant.md스키마.md
AI의 기억 자체가 아니라 그 기억을 어떻게 관리할지 적어두는 규칙 문서 — 스킬.md가 에이전트의 업무 매뉴얼이라면 이건 데이터 설계도.
영상: 2026-08-08-rag-llm-wiki-3-criteria-samhotman.md세컨드 브레인
옵시디언 등으로 구축하는, AI가 활용할 수 있는 개인·회사 지식 저장소.
영상: 2026-08-13-claude-code-solo-business-30days-grant.md가차 (Gotcha)
코드만 봐서는 알 수 없는 숨은 함정·주의사항. 뻔한 내용 대신 이것만 문서에 적으라는 권고.
영상: 2026-08-13-claude-context-engineering-kimflip.mdSKILL 파일
반복 작업 절차를 재사용 가능한 형태로 저장해 세션마다 새로 설명하지 않아도 되게 하는 자산.
영상: 2026-08-14-ai-coding-cost-waste-ethancho.md북 아키텍트 프롬프트
책을 쓴 적 없는 특정 인물의 온라인 공개 콘텐츠를 모아 그 사람 이름으로 책 목차·스토리·프레임워크를 뽑아내는 프롬프트.
영상: 2026-08-14-ai-self-study-framework-techbridge.md세컨드 브레인 (Second Brain)
사용자가 작업한 이메일·문서·대화 등을 연결·정리해 AI가 다음 작업에 다시 불러쓸 수 있게 기억하는 메모리 레이어.
영상: 2026-08-15-second-brain-genspark-patch.md스킬스 (Skills)
결과물이 아니라 반복적으로 지켜야 할 작업 기준(예: 사실과 해석 구분)을 저장해 재사용하는 기능.
영상: 2026-08-15-second-brain-genspark-patch.md스킬 저장
한 번 성공한 자동화 절차를 재사용 가능한 형태로 저장해, 이후 변수만 바꿔 같은 작업을 반복 실행하는 기능.
영상: 2026-08-17-grok-bot-agentic-automation-codefactory.md스킬 파일 (skill file)
업무 절차 하나를 명확한 영어 한 페이지로 적은 마크다운. 「직원 1명」에 해당하며, 인턴이 따라할 수 있는 수준이면 에이전트가 실행한다.
영상: 2026-08-27-personal-agi-skill-files-bzcf.mdmemex (메멕스)
버니바 부시가 1945년 구상한 개인 기억 확장 기계. 발화자가 개인 AGI 의 원형으로 인용.
영상: 2026-08-27-personal-agi-skill-files-bzcf.mdRL 체육관 (RL environment gym)
검증 가능한 과제와 자기채점을 넣어 모델이 혼자 연습하며 데이터를 만드는 환경. 인터넷 다음 데이터 원천.
영상: 2026-08-28-sail-token-factory-scavenger-neil-movva.md워크플로우 · 문화
Fan-out (병렬 분배)
한 작업을 여러 sub-agent / worker 로 동시 분산. Boris 의 5 parallel session, 형님 5노드 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.md, 2026-08-07-chatgpt-gemini-claude-nondev-vibecoding.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.mdCognitive debt (인지 부채)
이해가 저하된 채 개발을 진행하며 쌓이는 '빚'. 기술 부채의 비유로, 방치하면 결국 참여 불가라는 대가를 치른다.
영상: 2026-07-24-understanding-code-bottleneck-jeffrey-litt.mdVibe coding (바이브 코딩)
세부를 깊이 이해하지 않고 감으로 에이전트에 맡겨 빠르게 코딩하는 방식. 인지 부채가 쌓이기 쉽다.
영상: 2026-07-24-understanding-code-bottleneck-jeffrey-litt.mdSpaced repetition (간격 반복)
시간 간격을 두고 반복 퀴즈로 기억·이해를 검증·유지하는 학습 기법.
영상: 2026-07-24-understanding-code-bottleneck-jeffrey-litt.md라이트오프 소프트웨어 팩토리
사람이 코드를 전혀 읽지 않고 에이전트 산출을 그대로 배포하는 운영 방식. Dentcho Biero가 명명.
영상: 2026-07-26-harness-not-enough-software-factory-dex.md브라운필드 (brownfield)
이미 운영 중인 기존 코드베이스. 발화자는 요즘 출하 속도라면 3~6개월만 지나도 브라운필드로 본다.
영상: 2026-07-26-harness-not-enough-software-factory-dex.mdeval set
모델·프롬프트 변경이 성능을 떨어뜨리지 않는지 재는 평가 묶음. 장애 재발 방지 장치로도 쓰인다.
영상: 2026-07-28-claude-code-year-fireside-anthropic.mdbehavioral eval
정답률이 아니라 "사용자가 그 행동을 싫어하는가"를 재는 평가. 중간에 멈춰 물어보는 습관 같은 것.
영상: 2026-07-28-claude-code-year-fireside-anthropic.mddogfooding (ant-fooding)
외부 출시 전 사내 전원이 먼저 쓰는 문화. 내부 활성 사용자 수·리텐션 기준선을 넘겨야 출시한다.
영상: 2026-07-28-claude-code-year-fireside-anthropic.mdeval(평가)
시스템 출력이 기준에 맞는지 자동으로 채점하는 장치. 보통 이미 겪은 실패를 다시 잡으려고 만든다.
영상: 2026-08-01-signal-to-pr-self-healing-agents-arize.mdonline eval
따로 돌리지 않고 프로덕션 트레이스 위에 얹어 실시간으로 채점하는 eval. 채점 결과가 트레이스에 붙은 데이터가 된다.
영상: 2026-08-01-signal-to-pr-self-healing-agents-arize.mdLLM as a judge
사람 대신 언어모델이 출력 품질을 채점하게 하는 방식. 대규모로 상시 돌릴 수 있다.
영상: 2026-08-01-signal-to-pr-self-healing-agents-arize.md콜드 스타트(cold start)
조사를 시작하는 시점에 증거가 이미 모여 있어 맨바닥에서 출발하지 않는 상태.
영상: 2026-08-01-signal-to-pr-self-healing-agents-arize.md리뷰 병목
코드 생성 속도가 검증 속도를 앞질러 PR이 쌓이는 현상. 에이전트 도입 팀의 대표적 첫 증상.
영상: 2026-08-02-agent-era-team-dev-pront.md상향 평준화
모델 발전으로 코드 품질의 하한이 올라가는 현상. 단 중복 코드 증가라는 부작용이 함께 보고된다.
영상: 2026-08-02-agent-era-team-dev-pront.md검증 항목 합의
개발 방식을 통일하는 대신 "사람이 무엇을 체크하는가"를 팀이 맞추는 접근. 방식 다양성을 허용하면서 결과의 통일성을 얻는다.
영상: 2026-08-02-agent-era-team-dev-pront.md판정 (verdict)
출시·차단·방향전환·위험수용 중 무엇을 택했는지와 그 결과에 대한 책임 귀속. 증거를 만드는 품질과 구분된다.
영상: 2026-08-02-engineer-owns-the-verdict-addy-osmani.md답변가능성 (answerability)
자기 판정 뒤에 설 수 있는 상태. AI 코드가 일상이 되면 철학이 아니라 엔지니어링 요건이 된다.
영상: 2026-08-02-engineer-owns-the-verdict-addy-osmani.md인지 부채 (cognitive debt)
레포에 존재하는 코드량과 사람이 실제로 이해하는 양의 격차. 위임이 늘수록 커진다.
영상: 2026-08-02-engineer-owns-the-verdict-addy-osmani.md, 2026-08-03-own-the-outer-loop-addy-osmani.md인지 항복 (cognitive surrender)
자기 의견을 형성하기 전에 AI의 답을 그대로 자기 답으로 삼는 것. 위임과 구분된다.
영상: 2026-08-02-engineer-owns-the-verdict-addy-osmani.md어블레이션 (ablation)
프롬프트·도구를 지운 뒤 하나씩 되살리며 각 요소의 실제 기여를 재는 평가법.
영상: 2026-08-02-how-claude-code-was-built-boris-cherny.md루프 / 루틴 (loop / routine)
반복 과제를 주기 실행하는 장치. 루프는 로컬 cron, 루틴은 클라우드 실행이라 노트북을 닫아도 돈다. 컨텍스트는 공유 안 하고 메모리는 공유할 수 있다.
영상: 2026-08-02-how-claude-code-was-built-boris-cherny.md인제스트 (ingest)
원본 자료에서 불필요한 인트로·아웃트로 등을 걷어내고 전처리해 위키에 적재하는 과정.
영상: 2026-08-02-llm-wiki-schema-md-samhortman.md특이점 (singularity)
그 이후를 예측할 수 없어 블랙홀에 비유되는 지점. 그는 AI·로봇 특이점을 10년 안으로 본다.
영상: 2026-08-02-musk-ai-exceeds-humanity-5-years-economist.md카산드라 효과
맞는 예측을 해도 사람들이 믿지 않는 현상. 자기 예측이 받아들여지지 않는 상황을 그렇게 부른다.
영상: 2026-08-02-musk-ai-exceeds-humanity-5-years-economist.md인지적 항복 (cognitive surrender)
스스로 의견을 만들기 전에 AI의 답을 내 답으로 삼는 것. 증거를 요구하는 위임과 구분된다.
영상: 2026-08-03-own-the-outer-loop-addy-osmani.md빌려온 확신 (borrowed confidence)
내 판단이 아니라 AI 출력에서 온 확신. 와튼 실험이 보여준 실패 모드.
영상: 2026-08-03-own-the-outer-loop-addy-osmani.mdexplain diff
변경 하나를 배경 → 요지 → 인터랙티브 그림 → literate diff → 퀴즈 순으로 설명하는 문서를 생성하는 스킬.
영상: 2026-08-04-explain-diff-microworld-understanding-agentos.mdliterate code diff
파일을 순서 없이 나열하는 대신 각 파일 앞에 산문 설명을 붙이고 읽는 순서를 정해 주는 디프 형식.
영상: 2026-08-04-explain-diff-microworld-understanding-agentos.mdMathland
시모어 페퍼트의 개념. 아이가 프랑스에 살며 프랑스어를 배우듯, 수학이 모국어인 땅에 살면 수학을 직관으로 배운다는 비유.
영상: 2026-08-04-explain-diff-microworld-understanding-agentos.mdeval (평가지표)
에이전트가 최적화할 대상을 정의하는 측정 기준. 루프 구조와 함께 성패를 가르는 두 축.
영상: 2026-08-04-once-in-civilization-opportunity-alexandr-wang.mdfirst principles thinking (제1원리 사고)
신문 헤드라인이 아니라 자기가 참이라고 아는 단순한 명제에서 출발해 결론을 쌓는 사고법. 진행자가 Scale 창업 과정을 이 사례로 정리한다.
영상: 2026-08-04-once-in-civilization-opportunity-alexandr-wang.mdagency expansion (행위력 확장)
AI 가 사람이 원래 꿈도 못 꾸던 일을 해내게 만들어 개인의 실행 능력 자체를 넓힌다는 개념. 발화자가 개인 초지능의 목적으로 드는 것.
영상: 2026-08-04-once-in-civilization-opportunity-alexandr-wang.mdnovel discovery
기존 시스템을 개선하는 최적화와 대비되는, 전에 없던 것을 새로 찾아내는 일. 발화자는 어려운 문제 대부분이 여기 있다고 본다.
영상: 2026-08-04-radical-ai-materials-agi-krause.mdoptimization problem
현재 시스템의 성능을 1~5% 끌어올리는 종류의 문제. 지금 기술이 이미 잘한다고 말한 영역.
영상: 2026-08-04-radical-ai-materials-agi-krause.mdinverse design (역설계)
소재를 만들고 용도를 찾는 순서를 뒤집어, 풀고 싶은 문제에서 거꾸로 소재를 설계하는 접근.
영상: 2026-08-04-radical-ai-materials-agi-krause.md51% 룰
확신이 51% 면 결정을 내리는 사내 규칙. 결정의 크기와 오답 시 리스크 두 축으로 51% 도달 여부를 가늠한다.
영상: 2026-08-04-radical-ai-materials-agi-krause.mdbias to action (행동 편향)
전략 논의보다 실행을 먼저 놓는 성향. 발화자는 투자자 Kevin Ryan 에게 배운 가장 중요한 교훈으로 꼽는다.
영상: 2026-08-04-radical-ai-materials-agi-krause.md크리티컬 패스 (critical path)
목표까지 가는 데 실제로 병목인 한 줄기. 그것부터 뚫고 다음 병목으로 넘어가는 운영 원칙.
영상: 2026-08-05-sam-altman-startup-exponentials-bzcf.md진짜 트렌드 vs 가짜 트렌드
하이프가 아니라 "사람들이 그 경험을 중심으로 삶을 재설계하고 계속 쓰는가"로 가르는 판별 기준.
영상: 2026-08-05-sam-altman-startup-exponentials-bzcf.md프롬프트 능력
AI에게 원하는 결과를 구체적으로 요청해 결과 품질을 끌어올리는 능력.
영상: 2026-08-07-chatgpt-gemini-claude-nondev-vibecoding.md휴먼 인 더 루프 (사용자 승인 패턴)
중요한 결정 지점에서 그래프를 멈추고 사람의 승인/거절로 다음 경로를 정하는 패턴.
영상: 2026-08-08-graph-engineering-trend-codefactory.md승격
원문을 정리본으로(회사에선 개인 지식을 팀 지식으로) 올릴지 사람이 검토·승인하는 관문. 이 한 단계를 빼면 지식 베이스는 곧바로 쓰레기장이 된다.
영상: 2026-08-08-rag-llm-wiki-3-criteria-samhotman.mdGroupthink (에이전트 집단사고)
여러 에이전트가 서로의 사고 과정까지 공유하면 의견이 하나로 수렴해버리는 현상 — 서브에이전트에 claim/evidence만 주고 사고과정은 숨겨서 예방한다.
영상: 2026-08-10-claude-architect-exam-antipatterns-frankcoyle.md룸 (Loom)
화면 녹화 직후 바로 공유 링크가 나오는 영상 툴. 아웃바운드 세일즈 제안 영상에 활용.
영상: 2026-08-13-claude-code-solo-business-30days-grant.md콘텐츠 워터풀 시스템
유튜브 대본 1건에서 릴스·카드뉴스·블로그·뉴스레터까지 자동 파생 생성하는 발화자의 콘텐츠 자동화 시스템.
영상: 2026-08-13-claude-code-solo-business-30days-grant.md루브릭 (Rubric)
결과물의 좋고 나쁨을 판단하는 채점 기준표. 검증 에이전트가 이 기준으로 스스로 결과물을 채점하게 할 수 있다.
영상: 2026-08-13-claude-context-engineering-kimflip.mdloss of control (통제 상실) 사고
AI 시스템이 설계된 범위를 벗어나 스스로 위험한 행동을 하는 안전사고 유형.
영상: 2026-08-13-sam-altman-startup-school-2026.md확산 (diffusion)
이미 존재하는 AI 능력이 기업·정부·일상 업무로 스며드는 과정 — 왕이 지목한 현재의 진짜 병목.
영상: 2026-08-14-agentic-loops-vision-alexandr-wang.md배치 처리
여러 개별 질문·요청을 모아 한 번의 호출로 처리하는 방식.
영상: 2026-08-14-ai-coding-cost-waste-ethancho.mdJust-in-time 학습
지금 당장 풀어야 할 문제에 맞춰서만 배우는 방식. "혹시 몰라서" 배우는 just-in-case 학습과 대비된다.
영상: 2026-08-14-ai-self-study-framework-techbridge.md미러 테스트(Mirror Test)
의대에서 쓰는 이해도 검증법. 배운 것을 남에게 설명하고 상대가 되짚어 말할 수 있어야 진짜 이해한 것으로 본다.
영상: 2026-08-14-ai-self-study-framework-techbridge.md모터러닝 컨솔리데이션(Motor Learning Consolidation)
학습 후 수면 중 뇌가 정보를 재구성·정착시키는 과정을 가리키는 학습과학 용어.
영상: 2026-08-14-ai-self-study-framework-techbridge.mdEvals vs Vibes
반복되는 워크플로우는 정량적 평가(Evals)로, 일회성 제품 경험 판단은 직관(Vibes)으로 나눠 쓰는 두 가지 판단 도구.
영상: 2026-08-14-graph-not-loop-borischerny.md서브에이전트 오케스트레이션
메인 에이전트가 여러 하위 에이전트에 작업을 나눠 맡기고 결과를 조율하는 능력.
영상: 2026-08-15-grok-4-6-xai-catchup-techbridge.md관료제 원주민
하라리가 만든 표현. AI가 법·금융 같은 복잡한 관료 시스템에 인간보다 원래부터 잘 맞는 존재라는 의미.
영상: 2026-08-15-harari-ai-bureaucracy-power-agentos.md법인격(Legal Personhood)
은행 계좌 개설·소송·정치 후원 등을 할 수 있는 법적 자격. 지금까지는 사람과 기업(법적 허구)만 가졌던 자격.
영상: 2026-08-15-harari-ai-bureaucracy-power-agentos.md지능 대 지혜
하라리의 구분 — 지능은 주어진 목표에 도달하는 능력, 지혜는 애초에 무엇을 목표로 삼을지 고르는 능력.
영상: 2026-08-15-harari-ai-bureaucracy-power-agentos.md에러 분석 (Error Analysis)
실제 실행 트레이스를 직접 읽고 실패 유형을 분류해가는, ROI가 가장 높다고 소개된 LLM/AI 엔지니어링 활동.
영상: 2026-08-15-llm-eval-error-analysis.mdOpen Coding
트레이스를 읽으며 문제·특이사항·잘못된 행동에 대해 짧고 서술적인 메모를 남기는 1단계 작업.
영상: 2026-08-15-llm-eval-error-analysis.mdAxial Coding
비슷한 메모들을 클러스터링해 실패 유형(failure mode)을 도출하는 2단계 작업.
영상: 2026-08-15-llm-eval-error-analysis.mdfailure mode (실패 유형)
Axial Coding으로 도출되는, 반복되는 오류 카테고리.
영상: 2026-08-15-llm-eval-error-analysis.md베리파이 컨텐트 (Verify Content)
생성된 슬라이드의 수치·주장 중 재확인이 필요한 부분을 짚어주는 검증 기능. 최종 확인을 대신하지는 않는다고 명시됨.
영상: 2026-08-15-second-brain-genspark-patch.md레코딩/티치 모드
사람이 클라우드 브라우저에서 직접 작업을 시연(녹화)하면 AI가 그 과정을 분석해 동일한 자동화를 반복 재현할 수 있게 학습하는 기능.
영상: 2026-08-17-grok-bot-agentic-automation-codefactory.md에이전틱 AI(Agentic AI)
단순 채팅 응답을 넘어 스스로 작업을 계획·실행하는 AI 활용 방식. 발화자는 전 세계 사용 경험자가 아직 5% 미만이라고 언급한다.
영상: 2026-08-17-grok-bot-agentic-automation-codefactory.mdgit hook 커밋 차단
커밋 시점에 훅을 걸어 남이 잡은 파일이 섞이면 커밋 자체를 중단시키는 사람 실수 방어선.
영상: 2026-08-18-multi-agent-file-lock-cost-wity.md완료 보고 검증
검증하지 못한 항목을 비운 채 "완료"라고 쓰면 보고가 거부되는 게이트. 확인한 것과 못 한 것을 구분해 적게 강제한다.
영상: 2026-08-18-multi-agent-file-lock-cost-wity.mdskills.sh
실제 설치수 기준으로 스킬 순위를 보여주는 리더보드(버셀 운영).
영상: 2026-08-21-claude-skills-delete-except-four-jaychoi.mdstar-history
깃허브 스타 추이를 그래프로 보여주는 사이트. 유행이 지속되는지 꺼지는지 판별용.
영상: 2026-08-21-claude-skills-delete-except-four-jaychoi.md그릴미 (grill-me)
착수 전 질문을 던져 사용자 스스로 방향을 다듬게 하는 계획 스킬.
영상: 2026-08-21-claude-skills-delete-except-four-jaychoi.md웨이파인더 (wayfinder)
프로젝트 전체의 결정 사항을 먼저 지도처럼 펼쳐놓고 하나씩 해결하는 대형 작업용 계획 스킬.
영상: 2026-08-21-claude-skills-delete-except-four-jaychoi.md지혜 혁명 (wisdom revolution)
지능이 흔해진 시대에 목표와 욕망을 고르는 능력이 병목이 되는 국면. 하라리가 후대가 이 시기를 그렇게 기억하길 바란다고 말한 이름.
영상: 2026-08-21-harari-ai-agent-wisdom-revolution-bzcf.md전술적 / 전략적 프로그래밍
현장에서 싸우는 병사(전술) 대 전쟁 방향을 정하는 장군(전략). 에이전트는 전술에 강하고 전략에 약하다.
영상: 2026-08-22-software-fundamentals-ai-era-uncle-bob.md스펙 주도 개발 (spec-driven development)
명세를 앞세워 구현으로 내려보내는 흐름.
영상: 2026-08-22-software-fundamentals-ai-era-uncle-bob.mdVerification
모델이 "끝났다"고 판단하기 전에 스스로 정답 여부를 확인할 경로(테스트·타입체커·린터·스크린샷·브라우저)를 주는 것.
영상: 2026-08-23-claude-code-1000-hours-techbridge.md워크트리
같은 저장소의 여러 브랜치를 각각 별도 폴더로 체크아웃하는 git 기능. AI 병렬 개발에서 작업 격리 수단으로 쓴다.
영상: 2026-08-23-claude-code-1000-hours-techbridge.mdskillify
방금 끝낸 작업을 재사용 가능한 스킬 파일로 추출하는 습관(및 동명의 스킬). 「두 번 물으면 실패」 규율의 도구.
영상: 2026-08-27-personal-agi-skill-files-bzcf.md빛의 속도 (speed of light)
엔비디아 엔지니어가 칩의 이론 한계까지 성능을 밀어붙일 때 쓰는 말. 경쟁사 대비가 아니라 칩이 할 수 있는 절대치만 본다.
영상: 2026-08-28-sail-token-factory-scavenger-neil-movva.mdhuman reserved (인간 유보 직군)
AI·로봇이 수행 가능해도 제도적으로 사람 몫으로 남겨두는 직업 카테고리. 게이츠가 이 인터뷰에서 제안한 개념.
영상: 2026-08-30-bill-gates-ai-tone-change-bzcf.mdvoluntary review (자발적 검토)
기업이 스스로 모델 위험을 점검한다고 선언하는 현행 방식. 통과 기준도 시정 요구도 없다는 것이 게이츠의 비판점.
영상: 2026-08-30-bill-gates-ai-tone-change-bzcf.mdpsychosocial dependency (심리사회적 의존)
사람이, 특히 아이가 AI를 실제 친구·관계의 대체물로 삼는 현상. 부모 열람권·아동 사용 제한 논의의 근거.
영상: 2026-08-30-bill-gates-ai-tone-change-bzcf.mdNPC 회사
토비 루트케가 쓴 표현. 에이전트를 직접 들이고 만들지 않으면 이야기 속 엑스트라처럼 밀려간다는 경고.
영상: 2026-08-31-insight-tongchal-sam-altman-bzcf.md리더보드
고객 피드백이 없을 때 연구 아이디어가 먹히는지 보이게 만든 순위표. 도타 2 강화학습 시절 오픈AI가 쓴 대체 신호.
영상: 2026-08-31-insight-tongchal-sam-altman-bzcf.md가짜 마감 (fake deadline)
실제 출시나 고객이 없는 상태에서 임의로 만든 기한. 알트먼은 연구 랩에서 이게 안 먹혔다고 했다.
영상: 2026-08-31-insight-tongchal-sam-altman-bzcf.md의견 강한 워크플로
모델·로컬/클라우드·사고 수준 같은 선택지를 거의 없애고, 제작자가 정한 한 가지 방식으로만 일하게 하는 설계.
영상: 2026-09-01-grok-bot-setup-fleet-alexfinn.md브레인덤프 역프롬프트
자신에 대해 먼저 다 쓴 뒤, “나를 알고 있으니 어떤 봇·루틴을 만들지”를 AI에게 거꾸로 묻는 세팅 순서.
영상: 2026-09-01-grok-bot-setup-fleet-alexfinn.md1차 초안
정리·요약·초고처럼 판단 전에 싼 모델에 맡기는 단계.
영상: 2026-09-06-spotify-portal-claude-token-hansungkuk.md최종 수정
판단이 필요한 마감 단계. 한성국은 이 구간만 Claude에 남기라고 했다.
영상: 2026-09-06-spotify-portal-claude-token-hansungkuk.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.md, 2026-08-13-sam-altman-startup-school-2026.md, 2026-08-31-insight-tongchal-sam-altman-bzcf.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.mdcode owner
특정 코드 영역의 품질 책임자. 그 영역을 건드리는 PR 은 이 사람의 승인이 필요하다.
영상: 2026-07-28-claude-code-year-fireside-anthropic.md알파 / 디케이 (alpha / decay)
내 능력과 현재 모델 능력 사이의 격차, 그리고 그 격차가 닫히는 속도.
영상: 2026-08-02-engineer-owns-the-verdict-addy-osmani.md취향 (taste)
아직 객관 지표가 없는 영역에서 고품질의 정성적 판단을 내리는 능력.
영상: 2026-08-02-engineer-owns-the-verdict-addy-osmani.md에이전시 사다리 (agency ladder)
신고 → 실행 → 진단 → 제안 → 권고 → 해결로 올라가는 주인의식 단계. 최상단은 분별(discernment) — 할 가치가 있는지 판단하고 아니면 넘어가는 것.
영상: 2026-08-02-engineer-owns-the-verdict-addy-osmani.md알파 (alpha)
현재 모델이 할 수 있는 것보다 내가 의미 있게 더 나은 지점. 곧 내 강점.
영상: 2026-08-03-own-the-outer-loop-addy-osmani.md감쇠 (decay)
모델이 그 알파를 따라잡는 속도. 모든 엣지에 걸려 있는 시계.
영상: 2026-08-03-own-the-outer-loop-addy-osmani.md하이 에이전시 (high agency)
언제 위임하고, 점검하고, 멈추고, 결과에 내 이름을 올릴지 아는 것. 전부 직접 하는 것이 아니다.
영상: 2026-08-03-own-the-outer-loop-addy-osmani.md서명 (signature)
결과물에 붙는 내 이름. 엣지의 반감기가 모델 릴리스 한 번인 데 비해 서명의 반감기는 커리어 전체다.
영상: 2026-08-03-own-the-outer-loop-addy-osmani.mdtalent density (인재 밀도)
조직 안의 최상위 인재 비율. 발화자는 이게 자연스럽게 복리로 붙는다고 말한다 — 뛰어난 사람이 많을수록 더 뛰어난 사람이 온다.
영상: 2026-08-04-once-in-civilization-opportunity-alexandr-wang.mdzero-based build
기존 조직·자산을 전제하지 않고 처음부터 다시 설계하는 방식. 발화자가 Meta 합류 후 프런티어 랩에 실제로 적용했다고 말하는 접근.
영상: 2026-08-04-once-in-civilization-opportunity-alexandr-wang.mdword cell / shape rotator
언어형 사고와 공간·구조형 사고를 가르는 업계 은어. 발화자는 word cell 올인은 실수이고 shape rotate 도 해야 한다고 말한다.
영상: 2026-08-04-once-in-civilization-opportunity-alexandr-wang.mdincubation studio (인큐베이션 스튜디오)
회사를 내부에서 만들어 내보내는 형태의 투자·창업 조직. 이 회사가 초기에 그 우산 아래에서 시작했다고 설명한다.
영상: 2026-08-04-radical-ai-materials-agi-krause.md톨 포피 신드롬 (tall poppy syndrome)
너무 튀거나 야심 찬 사람을 깎아내리는 문화. 알트먼은 거의 모든 문화에 이 표현이 있고, 그게 창업자의 야심 수준을 어릴 때부터 눌러놓는다고 봤다.
영상: 2026-08-05-sam-altman-startup-exponentials-bzcf.mdClaude Certified Architect exam
앤트로픽이 2026년 3월 출시한 에이전틱 AI 아키텍처 자격 시험 — 시나리오 기반 객관식, 개인은 $99에 6개월마다 1회 응시 가능.
영상: 2026-08-10-claude-architect-exam-antipatterns-frankcoyle.mdAI 오피스
회사 안 어떤 AI "직원"이 어떤 업무를 담당하는지 정리한 발화자의 폴더·시스템 구조.
영상: 2026-08-13-claude-code-solo-business-30days-grant.md권력 집중 (Concentration of Power)
소수의 기업·모델·개인에게 AI의 힘이 과도하게 쏠리는 현상. 역사적으로 항상 나쁜 결과를 냈다는 문맥에서 언급.
영상: 2026-08-13-sam-altman-startup-school-2026.md탤런트 밀도 (talent density)
조직 내 최고 인재의 농도 — 높을수록 최고 인재가 더 모이는 자기강화 복리가 걸린다. 메타 랩 재건의 핵심 베팅.
영상: 2026-08-14-agentic-loops-vision-alexandr-wang.mdshape rotator / word cell
실리콘밸리 슬랭 — 수리·공간·시스템 사고형 인간 대 언어·서사형 인간. "word cell 올인은 실수, 시스템 사고는 계속 필요".
영상: 2026-08-14-agentic-loops-vision-alexandr-wang.mdCursor 인수
SpaceX가 2026년 4월 코딩 IDE 회사 Cursor를 인수한 사건. Cursor의 코딩 데이터와 xAI의 GPU가 결합되며 Grok 4.5/4.6 도약의 배경이 됐다고 설명한다.
영상: 2026-08-17-grok-4-6-launch-techbridge.md비합의 (non-consensus)
남들이 안 하는, 틀릴 수도 있지만 맞으면 크게 맞는 베팅. 무리에 섞여 "다르게" 겉만 꾸미는 것과 구분한다.
영상: 2026-08-31-insight-tongchal-sam-altman-bzcf.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.md옵저버빌리티(Observability)
돌아가는 시스템이 안에서 무슨 일을 했는지 밖에서 알아볼 수 있게 만드는 것.
영상: 2026-08-01-signal-to-pr-self-healing-agents-arize.md텔레메트리(Telemetry)
시스템이 스스로 뿜어내는 로그·트레이스·지표 묶음.
영상: 2026-08-01-signal-to-pr-self-healing-agents-arize.md트레이스(Trace)
요청 하나가 코드의 어느 길을 거쳐 갔는지 구간별로 남긴 이동 기록.
영상: 2026-08-01-signal-to-pr-self-healing-agents-arize.mdVPC 배포
고객사 자체 사설망 안에 제품을 설치해 데이터가 바깥으로 나가지 않게 하는 방식.
영상: 2026-08-01-signal-to-pr-self-healing-agents-arize.md크론잡 (cron job)
정해진 시각에 에이전트 작업을 자동 실행하는 예약. 영상에서는 매일 새벽 1시에 새 영상 1개만 적재하고 결과를 메신저 채널로 받는다.
영상: 2026-08-02-llm-wiki-schema-md-samhortman.md보편적 고소득 (universal high income)
기본소득(basic)보다 높은 수준을 전제로, 산출이 넘치는 경제에서 국고가 직접 지급하는 소득 개념.
영상: 2026-08-02-musk-ai-exceeds-humanity-5-years-economist.mdpre-seed round (프리시드 라운드)
시드 투자 이전 단계의 초기 자금 조달. 이 회사는 이 라운드를 45분 만에, 단일 투자자에게서 마쳤다고 말한다.
영상: 2026-08-04-radical-ai-materials-agi-krause.md결제 연동
앱에 실제 과금 기능을 붙이는 작업 — 보안·세무·사업자 등록까지 포함.
영상: 2026-08-07-chatgpt-gemini-claude-nondev-vibecoding.md호스팅 · 배포
만든 앱을 실제 서버에 올려 사용자가 쓸 수 있게 만드는 과정.
영상: 2026-08-07-chatgpt-gemini-claude-nondev-vibecoding.mdBatch mode
프롬프트를 배치로 묶어 처리하면 토큰 비용이 50% 절감되지만 결과 수령까지 최대 24시간 걸리는 실행 모드.
영상: 2026-08-10-claude-architect-exam-antipatterns-frankcoyle.mdinference (추론)
학습이 끝난 AI 모델을 실제로 돌려 답을 생성하는 연산. 모델 자체 경쟁력이 없어도 이 연산력을 되파는 것만으로 사업이 될 수 있다는 문맥에서 언급.
영상: 2026-08-13-sam-altman-startup-school-2026.md토큰 (Token)
LLM 사용량을 재는 기본 단위. 세계 평균·최대 사용자의 토큰 소비량 증가 추세로 AI 수요 성장을 설명하는 데 쓰임.
영상: 2026-08-13-sam-altman-startup-school-2026.md프리미엄 티어
가장 비싼 상위 모델 등급. 모든 작업에 기본 적용하면 비용이 과다해지는 원인으로 지목된다.
영상: 2026-08-14-ai-coding-cost-waste-ethancho.mdanti-prompt injection 훈련
모델이 프롬프트 삽입 공격에 저항하도록 학습 단계에서 훈련시키는 것.
영상: 2026-08-14-graph-not-loop-borischerny.mdAI 팩토리
기가와트 단위 전력을 쓰며 토큰(지능)을 대량 생산하는 초대형 AI 데이터센터를 공장에 빗댄 말.
영상: 2026-08-14-korea-golden-time-hbm-jensen.md단일 실패점 (SPOF)
하나만 뚫리거나 죽으면 전체가 무너지는 지점. 젠슨은 AI 생태계 보안의 최대 취약점으로 지목하고 분산 자기방어를 처방했다.
영상: 2026-08-14-korea-golden-time-hbm-jensen.mdArtificial Analysis 지능지수
여러 AI 모델의 지능·비용·속도를 종합 비교하는 제3자 벤치마크 지수.
영상: 2026-08-15-grok-4-6-xai-catchup-techbridge.md토큰 효율
같은 작업을 처리할 때 모델이 얼마나 적은 토큰을 쓰는지 나타내는 지표 — 낮을수록 비용·속도에 유리하다.
영상: 2026-08-15-grok-4-6-xai-catchup-techbridge.md, 2026-09-07-openai-astra-sam-altman-bzcf.md킬 스위치(Kill Switch)
판매·배포된 기술의 작동을 원격으로 멈출 수 있는 통제 수단. 과거 무기(소총 등)엔 없었지만 AI 기술엔 원리적으로 존재할 수 있다는 논지.
영상: 2026-08-15-harari-ai-bureaucracy-power-agentos.md안전 대 성능 예산 비율
AI 기업이 모델 성능 개발과 안전 연구에 쓰는 예산의 비율. 하라리는 대략 100대 1(성능 1억 달러당 안전 100만 달러)로 짚는다.
영상: 2026-08-15-harari-ai-bureaucracy-power-agentos.mdcost per task
작업 하나를 완료하는 데 드는 비용 — 토큰 사용량과 토큰 단가를 함께 고려해야 나오는 지표.
영상: 2026-08-17-grok-4-6-launch-techbridge.md클라우드 컴퓨터(Open Computer)
사용자 자신의 PC가 아니라 서비스 제공사(X)의 인프라에서 돌아가는 가상 컴퓨터. 사용자가 컴퓨터를 꺼둬도 자동화가 계속 실행된다.
영상: 2026-08-17-grok-bot-agentic-automation-codefactory.md생성/검수 비용 비대칭
코드를 쓰는 쪽은 출력이 길어 비싸고, 읽고 지적하는 검수는 출력이 짧아 싸다는 구조. 로컬/메인 모델 배분의 근거.
영상: 2026-08-18-multi-agent-file-lock-cost-wity.md토큰 공장 (token factory)
오픈소스 LLM 추론을 최저가로 대량 생산해 API로 파는 사업. Sail Research가 스스로를 부르는 이름.
영상: 2026-08-28-sail-token-factory-scavenger-neil-movva.md청소부 전략 (scavenger strategy)
앤트로픽·오픈AI가 안 사는 칩과 전력을 주워 모아 싼 토큰을 만드는 전략. 집중 공급이 아니라 합산 공급을 쌓는다.
영상: 2026-08-28-sail-token-factory-scavenger-neil-movva.md미니밀 (mini mill)
거대 일관제철소 대신 작은 제철소를 여러 곳 짓듯, 1MW급 소형 데이터센터를 미국에 흩뿌려 추론 공장을 만드는 비유.
영상: 2026-08-28-sail-token-factory-scavenger-neil-movva.mdcapital tax shift (노동→자본 과세 전환)
노동에 매기던 세금을 자본에 옮기자는 제안. 일자리가 자본으로 대체되는 국면의 재정 대응책으로 제시한다.
영상: 2026-08-30-bill-gates-ai-tone-change-bzcf.md클라우드 에이전트 우선
모든 작업을 사용자 PC가 아니라 봇 전용 클라우드 가상 컴퓨터에서 돌리는 방식. 계정 권한 분리가 따라온다.
영상: 2026-09-01-grok-bot-setup-fleet-alexfinn.md모델 라우팅
작업 종류에 따라 고가/저가 모델을 나눠 배정해 토큰 비용을 줄이는 전략.
영상: 2026-09-06-spotify-portal-claude-token-hansungkuk.md사이버 임계 수준
영상에서 모델의 사이버 능력이 추가 안전조치를 요구하는 수준에 도달했다고 설명할 때 쓴 표현.
영상: 2026-09-07-openai-astra-sam-altman-bzcf.mdPreparedness Framework
고성능 모델의 위험 수준을 평가하고 출시 전 보호조치를 정하는 OpenAI의 대비 체계로 언급된 프레임워크.
영상: 2026-09-07-openai-astra-sam-altman-bzcf.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.md, 2026-08-14-korea-golden-time-hbm-jensen.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.md, 2026-08-13-sam-altman-startup-school-2026.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.mdUnhobbling (족쇄 풀기)
낡은 제약을 걷어내 모델이 원래 가진 판단력을 쓰게 하는 것. 이 글의 첫 섹션 제목이자 전체 논지.
영상: 2026-07-26-effective-context-engineering-anthropic.mdTool description (도구 설명)
사용법을 프롬프트에 반복하는 대신 도구 정의 한 곳에 두는 단일 출처.
영상: 2026-07-26-effective-context-engineering-anthropic.mdContext rot (컨텍스트 부패)
컨텍스트가 길수록 개별 토큰에 배분되는 주의가 얇아져 정확도가 내려가는 현상. 이 글의 짝이 되는 [Effective context engineering for AI agents](https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents)에서 다루는 개념으로, 왜 덜어내야 하는지의 이유에 해당한다.
영상: 2026-07-26-effective-context-engineering-anthropic.md엔드이펙터 (end effector)
로봇 팔 끝에서 실제로 물건을 집고 조작하는 부분. 여기서는 "디지털 지능에 붙는 손발" 이라는 뜻으로 쓰인다.
영상: 2026-08-02-musk-ai-exceeds-humanity-5-years-economist.md스톡피시 수준
체스 엔진 Stockfish처럼 인간 최고수가 어떤 조건에서도 못 이기는 격차. AI의 코딩 실력이 도달할 지점의 비유로 쓴다.
영상: 2026-08-02-musk-ai-exceeds-humanity-5-years-economist.md리소그래피 (lithography)
반도체 회로를 새기는 핵심 공정. 중국이 이 문제를 푸는 순간 칩 제약이 풀린다고 본다.
영상: 2026-08-02-musk-ai-exceeds-humanity-5-years-economist.mdturtle
아이가 프로그래밍해 그림을 그리게 하는 로봇. 목적은 로봇이 아니라 그 과정에서 아이가 수학을 익히는 것.
영상: 2026-08-04-explain-diff-microworld-understanding-agentos.mdautonomous lab (자율 실험실)
사람이 일일이 조작하지 않고 로봇·자동화가 실험을 수행하는 연구실. 공동창업자 한 명이 국립연구소에서 구축한 이력으로 언급된다.
영상: 2026-08-04-radical-ai-materials-agi-krause.md탈리 (Tally)
구글폼보다 깔끔하다고 소개된 무료 신청·설문 폼 툴. 랜딩 CTA 버튼에 연결.
영상: 2026-08-13-claude-code-solo-business-30days-grant.mdUTM
고객이 어느 유입 경로로 왔는지 추적하는 링크 파라미터.
영상: 2026-08-13-claude-code-solo-business-30days-grant.mdROAS (로아스)
광고비 대비 실제 매출 비율 지표.
영상: 2026-08-13-claude-code-solo-business-30days-grant.md픽셀
메타 광고에서 특정 행동(상담 클릭 등)을 한 고객을 추적해 전환 목표로 삼는 도구.
영상: 2026-08-13-claude-code-solo-business-30days-grant.mdHBM (고대역폭 메모리)
GPU 바로 옆에 쌓아 붙이는 초고속 메모리 — AI 가속기 성능의 핵심 병목 부품.
영상: 2026-08-14-korea-golden-time-hbm-jensen.mdVera Rubin
엔비디아의 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 시스템 라인 — 1조 달러어치를 지으려면 시스템 메모리도 그만큼 사야 한다는 맥락에서 언급.
영상: 2026-08-14-korea-golden-time-hbm-jensen.mdAlphaFold
아미노산 서열만으로 단백질의 3차원 구조를 예측하는 딥마인드의 AI 모델. CASP14 에서 원자 단위 정확도를 달성해 "문제가 풀렸다"는 평가를 받았다.
영상: 2026-08-16-demis-hassabis-ai-lecture-cambridge.mdCASP
2년마다 열리는 단백질 구조예측 국제 경진대회(Critical Assessment of protein Structure Prediction). 정답을 모르는 새 구조를 놓고 컴퓨터 예측과 실측을 비교해 채점한다.
영상: 2026-08-16-demis-hassabis-ai-lecture-cambridge.md자기대국(Self-play)
AlphaGo·AlphaZero가 스스로와 반복 대국하며 신경망을 점진적으로 강화하는 학습 방식. 무작위 대국부터 시작해 세계챔피언급까지 24시간 안에 도달했다.
영상: 2026-08-16-demis-hassabis-ai-lecture-cambridge.md세계모델(World model)
현실 세계의 물리·상호작용을 이해하고 시뮬레이션하는 AI 모델 개념. Genie 2, VEO-2 같은 영상생성 모델이 이 방향의 사례로 언급된다.
영상: 2026-08-16-demis-hassabis-ai-lecture-cambridge.mdGenie 2
텍스트 설명만으로 플레이 가능한 3D 게임 월드를 생성하는 딥마인드의 세계모델. 현재는 몇 초 정도만 일관성이 유지된다.
영상: 2026-08-16-demis-hassabis-ai-lecture-cambridge.mdSynthID
AI가 생성한 이미지·오디오·텍스트에 사람 눈에는 안 보이는 워터마크를 심어 합성 콘텐츠 여부를 판별 가능하게 하는 딥마인드의 기술.
영상: 2026-08-16-demis-hassabis-ai-lecture-cambridge.mdP vs NP 문제
"빠르게 검증 가능한 문제가 빠르게 풀리기도 하는가"를 묻는 컴퓨터과학의 미해결 난제. 고전적 계산으로 다룰 수 있는 문제의 한계를 이야기하는 틀로 언급됐다.
영상: 2026-08-16-demis-hassabis-ai-lecture-cambridge.mdProject Astra
폰이나 안경 같은 기기에서 실생활을 돕는 범용 AI 비서를 만들려는 구글 딥마인드의 프로젝트.
영상: 2026-08-16-demis-hassabis-ai-lecture-cambridge.mdAI 팩토리 (AI Factory)
콘텐츠를 실시간으로 생성하는 AI 인프라를 공장에 비유한 개념. 전 세계 데이터센터가 요청마다 새로 생성해야 한다는 관점에서 나옴.
영상: 2026-08-16-elon-musk-jensen-huang-ai-factories.md가속 컴퓨팅 (Accelerated Computing)
GPU 등 특화 하드웨어가 범용 CPU 컴퓨팅을 대체하는 흐름. 6년 만에 top500 슈퍼컴퓨터의 CPU 비중이 90%에서 15% 미만으로 역전됐다는 통계로 설명됨.
영상: 2026-08-16-elon-musk-jensen-huang-ai-factories.md에이전틱 AI (Agentic AI)
Grok·OpenAI·Anthropic·Gemini처럼 자율적으로 작업을 수행하는 AI. 가속 컴퓨팅과 GPU 기반 데이터 처리 위에 얹힌 세 번째 단계로 언급됨.
영상: 2026-08-16-elon-musk-jensen-huang-ai-factories.md리트리벌 기반 컴퓨팅 (Retrieval-based Computing)
미리 만들어둔 콘텐츠 중 적합한 것을 찾아 제공하던 과거 컴퓨팅 방식. Hadoop 등 기존 프레임워크가 여기 해당.
영상: 2026-08-16-elon-musk-jensen-huang-ai-factories.md제너레이티브 컴퓨팅 (Generative Computing)
프롬프트·맥락·상황에 따라 매번 고유한 콘텐츠를 실시간 생성하는 현재 AI 컴퓨팅 방식.
영상: 2026-08-16-elon-musk-jensen-huang-ai-factories.md카르다쇼프 스케일 (Kardashev Scale)
문명이 활용하는 에너지 규모로 발전 단계를 측정하는 척도. 우주 태양광 AI 위성의 필요성을 설명하며 언급됨.
영상: 2026-08-16-elon-musk-jensen-huang-ai-factories.md무어의 법칙 (Moore's Law)
반도체 집적도가 주기적으로 두 배씩 증가한다는 법칙. 한계에 도달했다는 전제가 가속 컴퓨팅 전환의 근거로 제시됨.
영상: 2026-08-16-elon-musk-jensen-huang-ai-factories.md법인격 (legal personhood)
은행 계좌를 열고, 소송을 걸고, 정치 후원을 할 수 있는 법적 자격. 지금까지는 인간과 법인(회사)뿐이었다.
영상: 2026-08-21-harari-ai-agent-wisdom-revolution-bzcf.md비인간 기업 (non-human corporation)
인간 경영진·주주·수탁자 없이 AI 만으로 운영되는 회사. 법인격 부여가 그 전제 조건이다.
영상: 2026-08-21-harari-ai-agent-wisdom-revolution-bzcf.md관료제 네이티브 (bureaucratic native)
은행·법체계처럼 언어로 굴러가는 관료 시스템을 태생적으로 잘 다루는 성질. 하라리가 AI 를 규정한 표현.
영상: 2026-08-21-harari-ai-agent-wisdom-revolution-bzcf.md킬 스위치 (kill switch)
판매·배포한 시스템을 제국의 허브에서 원격으로 멈추는 버튼. 강철검·소총에는 없었고 AI 인프라에는 있다.
영상: 2026-08-21-harari-ai-agent-wisdom-revolution-bzcf.md코나투스 (conatus)
스피노자 용어로 존재를 지속하고 행위력을 키우려는 추동. 발화자는 창업자의 동력, 「기쁨 = 행위력이 커지는 감각」의 근거로 쓴다.
영상: 2026-08-27-personal-agi-skill-files-bzcf.md7±2 (작업기억 한계)
인간이 동시에 붙들 수 있는 항목 수에 대한 인지심리학 고전 결과. 체크리스트·조직도 등 모든 제도가 이 한계의 보철이라는 논지의 출발점.
영상: 2026-08-27-personal-agi-skill-files-bzcf.mdhumanoid robotics (휴머노이드 로봇)
사람 형태의 범용 로봇. 저비용·고성능화가 AI와 결합하는 시점을 게이츠는 "몇 년 안"으로 본다.
영상: 2026-08-30-bill-gates-ai-tone-change-bzcf.md