AI · LLM 프로덕션 설계 가이드
LLM 애플리케이션 설계, 비용 최적화, 프로덕션 운영 패턴 — AI 시스템의 실무 판단 가이드.
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Claude Opus 4.7 정식 출시: 개발자를 위한 변경사항 전수 분석
Claude Opus 4.7의 Task Budgets, Adaptive Thinking, /ultrareview, 새 토크나이저, 브레이킹 체인지를 개발자 관점에서 분석한다.
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LLM AI 시대의 하드웨어 혁신 패러다임 — 실리콘이 다시 전략 자원이 된 이유
LLM 시대의 진짜 혁명은 모델이 아니라 하드웨어다. GPU 분화·HBM 슈퍼사이클·학습/추론 분리·전력 한계·포스트무어·지정학까지 6축 분석과 향후 5년 지형도.
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LLM은 도대체 어떤 구조로 되어 있는가 — 기존 AI와의 차이와 진화 방향
Transformer·Self-Attention·학습 파이프라인부터 기존 머신러닝·딥러닝과의 본질적 차이, 그리고 멀티모달·에이전트·추론 모델로 이어지는 LLM 진화 방향까지 심층 분석한다.
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Anthropic Mythos 모델 예측: Claude 라인업의 다음 단계는
Claude 모델 라인업의 진화 패턴을 분석하고, 차세대 모델 Mythos가 어떤 포지션과 능력을 가질지 개발자 관점에서 예측한다. 확정 정보가 아닌 패턴 기반 추론이다.
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Claude Opus 4.7 유출 정보 분석: 확인된 것과 추측의 경계
Vertex AI 콘솔 노출, npm 소스코드 유출, The Information 보도를 교차 검증해 Opus 4.7의 실체를 정리한다. 디자인 도구, Sonnet 4.8, Capybara 티어까지 — 확인된 팩트와 추측을 구분한다.
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하네스 엔지니어링: 프롬프트에서 런타임 제어까지
프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링, 그리고 하네스 엔지니어링까지 — LLM 활용 패러다임이 어떻게 진화했고, 2026년 실무에서 어떻게 적용하는지 비교한다.
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2026 경량 Local LLM 비교: 어떤 모델을 로컬에 올릴 것인가
Llama 4 Scout, Gemma 4, Phi-4 mini, Qwen 3, Mistral Small 3.1 등 2026년 주요 오픈 모델의 VRAM, 벤치마크, 추론 속도, 한국어 성능을 실전 기준으로 비교한다.
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프로덕션 AI 서비스의 프롬프트 버전 관리
프롬프트가 코드만큼 중요한 프로덕션 AI 서비스에서, 버전 관리·롤백·A/B 테스트를 어떻게 설계하는지 실무 패턴을 정리한다.
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LLM 구조화 출력: JSON 모드 vs 함수 호출 vs 제약 디코딩
LLM 에서 신뢰할 수 있는 JSON 을 받는 3가지 방법의 트레이드오프를 비교하고, 2026년 프로덕션에서 어떤 방식을 쓸지 판단 기준을 정리한다.
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Claude Code 데스크톱 앱 리디자인: CLI 에서 전환할 때와 말아야 할 때
2026년 4월 Claude Code 데스크톱 앱이 멀티 세션·Side Chat·Routines 로 리디자인됐다. 기존 CLI 워크플로우의 어떤 불편이 해결되고, 어떤 상황에서는 여전히 CLI 가 나은지 정리한다.
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RAG 파이프라인 설계: 청킹부터 검색 품질 모니터링까지
프로덕션 RAG 시스템에서 청킹 전략, 하이브리드 검색, 리랭킹, 쿼리 변환, 평가 지표까지 5개 레이어를 설계하는 방법을 코드와 숫자로 정리한다.