AI Agent 설계와 운영
AI 코딩 에이전트에게 맡기고 퇴근해도 되는 조건
North Star, 완료 기준과 Guardrail로 AI 코딩 에이전트에게 서비스 구현 Initiative를 위임하는 방법을 설명합니다.
글 읽기DYLD의 기록
블로그
AI 전환, 사내 지식, AI Agent 운영과 조직 내재화에 관한 DYLD의 생각과 실무 기록입니다.
AI Agent 설계와 운영
Prompt에서 Loop, Graph까지
AI에게 맡기는 일이 복잡해질수록 Prompt, Loop, Graph가 왜 필요해지는지 조직의 일하는 방식과 함께 설명합니다.
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조직 역량과 교육
전역 CLAUDE.md와 AGENTS.md에는 무엇을 써야 할까요?
모든 프로젝트에 공통으로 적용할 판단·수정·검증 원칙을 짧은 전역 지침으로 정리하는 방법을 설명합니다.
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조직 역량과 교육
프로젝트 CLAUDE.md와 AGENTS.md에는 무엇을 써야 할까요?
저장소별 공식 명령, 활성 계약, 아키텍처와 데이터 경계를 프로젝트 지침으로 정리하는 방법과 예시를 설명합니다.
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조직 역량과 교육
CLAUDE.md를 길게 쓸수록 AI가 더 잘할까요?
작업 프롬프트, 전역 원칙, 프로젝트 규칙, Rule, Skill과 실행 통제의 역할을 구분하는 기준을 설명합니다.
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AI 도입과 실행
AI가 발전해도 통하는 프롬프트 작성법
목표, 맥락, 범위, 결과 형식과 검증 기준을 정해 AI에게 일을 명확히 맡기는 방법을 설명합니다.
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AI Agent 설계와 운영
AI Agent에게도 신분과 권한이 필요합니다
기업 AI Agent 도입 시 계정, 최소 권한, 위임자 확인, 승인과 감사 기록을 설계하는 방법을 설명합니다.
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AI Agent 설계와 운영
AI Agent는 왜 프롬프트보다 맥락이 중요할까요?
AI Agent가 업무에 필요한 정보와 도구를 실행 시점에 받도록 설계하는 Context Engineering을 설명합니다.
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AI Agent 설계와 운영
AI에게 안심하고 일을 맡기려면 무엇이 필요할까요?
AI의 권한과 검증, 사람의 승인과 운영 기록을 설계해 통제 가능한 범위에서 업무를 맡기는 방법을 설명합니다.
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AI Agent 설계와 운영
AI Agent는 어떻게 평가해야 할까요?
규칙 기반 검사, AI 평가자와 사람 검토를 조합해 실제 업무 사례로 AI Agent를 검증하는 방법을 설명합니다.
글 읽기AI 도입과 실행
조직 OS와 AI Harness는 같은 문제를 풉니다
목표, 역할, 완료 기준과 기록이 조직 운영과 AI 솔루션에 함께 필요한 이유를 설명합니다.
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AI Agent 설계와 운영
AI Agent를 운영하려면 모델 밖의 구조가 필요합니다
AI Agent 솔루션을 안정적으로 운영하는 도구, 메모리, 평가, 권한과 사람 개입 구조를 설명합니다.
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AI 도입과 실행
AI 도구를 도입해도 업무가 바뀌지 않는 이유
AI를 도입하기 전에, AI가 처리할 업무와 판단 기준, 검증 방법을 먼저 정해야 하는 이유를 설명합니다.
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업무 기준과 사내 지식
같은 데이터보다 같은 의미가 먼저입니다
부서마다 다른 용어와 지표가 AI Agent의 판단을 흔드는 이유와, 업무 기준(SSOT)을 작게 시작하는 방법을 설명합니다.
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