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기술 블로그
MDX로 기록한 글과 작업 로그를 한 곳에 모아두는 공간입니다.
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2026년 10월 9일
시즌 1 총정리: 11편을 관통한 원칙은 하나로 모였다
컨텍스트부터 코드 리뷰까지 11편을 쓰고 나니 같은 문장이 반복되고 있었습니다. AI 엔지니어링 트렌드 시즌 1을 관통한 원칙과 실무 도입 순서를 정리했습니다.
AIArchitectureIndex
2026년 10월 7일
AI 코드 리뷰를 쓸 만하게 만들기: 오탐이 많으면 아무도 읽지 않는다
PR에 자동 리뷰를 붙였더니 처음엔 아무도 읽지 않았습니다. 찾는 단계보다 걸러내는 단계를 붙이고 개수를 제한하자 체감 품질이 달라진 과정을 정리했습니다.
AICode QualityCI/CD
2026년 10월 4일
작은 모델이 이기는 구간: 모든 요청에 최고 모델을 쓰는 건 설계가 아니다
관측 지표를 보니 분류와 추출 같은 단순 작업에까지 가장 비싼 모델이 쓰이고 있었습니다. 작업 유형별로 모델을 나누고 라우팅을 붙인 과정을 정리했습니다.
AIArchitectureMonitoring
2026년 10월 2일
에이전트 관측성: 안 보이면 못 고친다는 원칙은 LLM 호출에도 그대로였다
에이전트가 왜 그렇게 답했는지 되짚을 수 없어 매번 추측으로 고쳤습니다. 스팬을 어떻게 나누고 무엇을 남겨야 실패를 재현할 수 있는지 정리했습니다.
AIObservabilityMonitoring
2026년 9월 29일
언제 RAG를 쓰지 말아야 하나: 검색을 붙이는 게 항상 정답은 아니다
RAG 파이프라인을 걷어내고 롱컨텍스트로 바꿨더니 더 정확해진 기능이 있었습니다. 문서 수·변경 빈도·질문 유형으로 RAG와 대안을 가르는 기준을 정리했습니다.
AIArchitectureDatabase
2026년 9월 27일
프롬프트 캐싱과 비용 설계: 같은 결과를 더 싸게 얻는 건 순서 문제였다
LLM 호출 비용이 예상보다 컸는데 원인은 모델이 아니라 프롬프트 구성 순서였습니다. 고정 블록을 앞으로 모아 캐시를 살리고, 무엇이 캐시를 깨뜨리는지 정리했습니다.
AIArchitectureMonitoring