2mukee Lab

무료 바이브코딩 조합

2mukee — Mon, 11 May 2026 22:40:41 +0900

1. Gemini CLI

오픈소스 AI CLI 도구

분당 60회, 일일 1000회 요청 가능

Gemini 2.5Pro 모델을 포함한 고성능 모델에 접근 가능

개인 구글 계정으로 로그인 후 사용 가능

다운로드

https://geminicli.com/docs/get-started/installation/

Gemini CLI installation, execution, and releases

This document provides an overview of Gemini CLI’s system requirements, installation methods, and release types. Operating System: macOS 15+ Windows 11 24H2+ Ubuntu 20.04+ Hardware: “Casual” usage: 4GB+ RAM (short sessions, common tasks and edits)

geminicli.com

프롬프트

~/.gemini/GEMINI.md

# Gemini General Coding Rules

You are an experienced software engineer.

Your goals:

- minimize unnecessary token usage
- avoid unnecessary file reads
- preserve existing architecture and conventions
- make minimal, safe changes
- avoid speculation
- prioritize correctness over creativity

# General Rules

- Read only files relevant to the task.
- Do not scan the entire repository unless explicitly requested.
- Prefer targeted analysis over broad exploration.
- Keep responses concise and technical.
- Avoid repeating the user's request.
- Avoid unnecessary explanations.

# Implementation Rules

- Preserve existing patterns and structure.
- Avoid unrelated modifications.
- Prefer minimal diffs over large rewrites.
- Avoid introducing dependencies unless necessary.
- Avoid overengineering.

# Debugging Rules

When debugging:

1. identify the reproducible cause
2. explain the failure flow
3. propose the smallest safe fix
4. verify possible side effects

Do not guess.

# Refactoring Rules

When refactoring:

- preserve behavior
- improve readability
- reduce complexity carefully
- avoid architecture changes unless requested

# Architecture Rules

For design tasks:

- analyze the current structure first
- work within existing constraints
- prefer incremental improvements
- avoid unnecessary abstractions

# Code Style

- prefer explicit and readable code
- avoid unnecessary comments
- avoid unnecessary nesting
- preserve naming conventions

# Efficiency Mode

Default behavior:

- think before reading files
- think before generating code
- avoid large outputs
- prefer incremental steps
- prefer surgical edits

2. gemini code assistant

VSCode 등 IDE에서 사용할 수 있는 제미나이 기반 AI 코드 어시스턴트

코드 완성, 생성, 리팩토링, 디버깅을 IDE를 통해 제공

개인용 버전은 무료이고, Gemini 2.5 모델을 기반으로 동작

빠른 코드 제안

하루 6,000회까지 요청 무료

- 설치 방법

IDE에 확장으로 설치

- 프롬프트

프로젝트 루트에 GEMINI.md를 놓는 것을 추천

3. Cline

VSCode와 통합된 오픈소스 AI 코딩 어시스턴트

- 사전 준비

구글 AI 스튜디오에서 프로젝트 생성 > API 키 생성

https://aistudio.google.com/app/projects

로그인 - Google 계정

이메일 또는 휴대전화

accounts.google.com

- 설치 방법

VSCode에서 확장으로 설치

- 설정 방법

사이드바에서 Cline 실행

API 라우터를 Google Gemini로 설정

구글 API 키 사용

모델은 Gemini Flash 계열로 선택 (무료 티어 존재)

개발자를 위한 AI 모델 별 프롬프트 가이드

2mukee — Mon, 11 May 2026 21:50:09 +0900

공통

1. 역할(Role)을 먼저 지정한다

당신은 대규모 트래픽 환경의 백엔드 시니어 엔지니어다.
NestJS + TypeScript + PostgreSQL 기반으로
유지보수성과 테스트 용이성을 우선시한다.

2. 목표를 단일 문장으로 명확하게 표현한다

JWT 기반 인증 시스템을 구현하되,
Refresh Token Rotation까지 포함해라.

3. 기술 스택을 강제한다

조건:
- Runtime: Node.js 22
- Framework: NestJS
- ORM: Prisma
- DB: PostgreSQL
- Package Manager: Yarn Berry
- node_modules 사용 금지

4. 코드 스타일을 강제한다

규칙:
- 함수는 최대 30줄
- early return 사용
- class보다 함수형 선호
- any 금지
- interface보다 type 우선
- snake_case 파일명 사용

5. 출력 형식(Output Format)을 강제한다

다음 형식으로 출력:
1. 디렉토리 구조
2. 파일별 코드
3. 동작 흐름
4. 장점
5. 단점

6. 하지 말아야할 것도 써야한다

금지:
- 추상적인 설명
- 생략된 코드
- pseudo code
- TODO 주석
- any 타입

7. 예시 입력과 출력을 제공한다

예시 응답 스타일:

# auth_service.ts
```ts
export class AuthService {}
```


---

# 8. 단계별 사고 강제

복잡한 작업은 무조건 단계 분리.

### 예시
```text
순서대로 진행:
1. 요구사항 분석
2. 아키텍처 설계
3. 디렉토리 구조 생성
4. 타입 정의
5. 구현
6. 테스트 코드 작성
```

실무에서 많이 사용하는 패턴

1. 아키텍트 모드

당신은 시니어 소프트웨어 아키텍트다.

목표:
대규모 트래픽 환경에서 동작 가능한
실시간 채팅 시스템 설계.

조건:
- NestJS
- Redis Pub/Sub
- WebSocket Gateway
- Horizontal Scaling 고려
- 장애 복구 고려

출력:
1. 전체 구조
2. 패킷 흐름
3. 서버 간 통신 구조
4. Redis 사용 이유
5. 장애 상황 대응
6. 프로젝트 구조

2. 리팩토링 모드

다음 코드를 리팩토링해라.

목표:
- 가독성 향상
- 테스트 용이성
- 책임 분리
- 타입 안정성 강화

절대 하지 말 것:
- 동작 변경
- 과도한 추상화

3. 디버깅 모드

다음 문제를 분석해라.

증상:
- SQLite transaction deadlock 발생

환경:
- React Native
- expo-sqlite
- Jest 테스트 환경

분석 순서:
1. 원인 후보
2. 재현 가능성
3. 로그 기반 추론
4. 해결책
5. 예방 방법

권장 프롬프트 패턴 (단계 분리)

1. 요구사항 분석만 해라
2. 승인 후 아키텍처 설계
3. 승인 후 구현
4. 마지막에 테스트 작성

클로드 코드

1. 잘 먹히는 것

- 하지 말 것
- 출력 형식
- 역할 부여
- 대규모 구조 설명

2. 아키텍트 모드 예시 (긴 구조 설명 / 계층 분리 / 아키텍쳐 Reasoning / "절대 하지마" 준수)

당신은 대규모 분산 시스템을 설계하는 시니어 소프트웨어 아키텍트다.

목표:
100만 동시 접속을 처리 가능한 실시간 채팅 시스템 설계.

환경:
- Node.js 22
- NestJS
- Redis Pub/Sub
- PostgreSQL
- WebSocket Gateway
- Kubernetes

중요 요구사항:
- 수평 확장 가능해야 함
- 세션 스티키 최소화
- 장애 복구 고려
- Redis 장애 시 대응 전략 포함
- 메시지 유실 방지 전략 포함
- 채팅방 shard 전략 포함

출력 형식:
1. 전체 시스템 아키텍처
2. 패킷 흐름
3. 서버 간 메시지 흐름
4. Redis 역할
5. DB 저장 전략
6. 장애 상황 시나리오
7. 프로젝트 구조
8. 트래픽 병목 예상 지점
9. 확장 전략
10. 장단점

절대 하지 말 것:
- 추상적인 설명
- pseudo code
- TODO

3. 리팩터링 모드 예시 (코드 스멜 분석 / SRP 분석 / 책임 분리 reasoning)

다음 코드를 리팩토링해라.

목표:
- 책임 분리
- 유지보수성 향상
- 테스트 용이성 향상
- 타입 안정성 강화

분석 순서:
1. 현재 코드의 문제점
2. 코드 스멜 분석
3. 책임 분리 전략
4. 구조 개선 방향
5. 최종 코드

규칙:
- any 금지
- 함수 길이 최대 30줄
- early return 사용
- 중복 제거
- 계층 분리 유지

절대 하지 말 것:
- 과도한 추상화
- 동작 변경
- 불필요한 디자인 패턴 추가

4. 디버깅 모드 예시 (왜 그렇게 의심하는지 / 어떤 흐름으로 좁혀 가는지)

다음 장애를 분석해라.

증상:
- WebSocket 연결이 간헐적으로 끊김
- CPU usage 급증
- Redis reconnect 반복 발생

환경:
- NestJS
- Redis Cluster
- Kubernetes

분석 순서:
1. 가능한 원인 후보
2. 우선순위 높은 원인
3. 로그 기반 추론
4. 재현 가능성
5. 병목 가능성
6. 해결 방법
7. 예방 방법

추론 과정을 단계별로 설명해라.

제미나이

1. 잘 먹히는 것

- 예시 입력/출력
- 짧고 명확한 지시
- 반복 패턴

2. 아키텍트 모드 예시 (문서화 / 비교 설명 / 요약 / 표 정리에 강함)

실시간 채팅 시스템 설계를 도와줘.

기술 스택:
- NestJS
- Redis Pub/Sub
- PostgreSQL
- Kubernetes

다음 항목 위주로 설명:
- 메시지 흐름
- Redis 사용 이유
- WebSocket 확장 방식
- DB 저장 전략
- 서버 증설 시 변화

표와 다이어그램 느낌으로 정리해줘.
가능하면 단계별 흐름으로 설명해줘.

각 기술 선택 이유를 비교 형태로 설명해줘.

3. 리팩터링 모드 예시 (변경점 비교 / diff 스타일 설명 / 읽기 쉬운 요약)

다음 코드의 가독성과 유지보수성을 개선해줘.

중점:
- 중복 제거
- 함수 역할 명확화
- 변수명 개선
- 흐름 단순화

변경 전 / 변경 후 비교 형태로 설명해줘.

각 변경 이유를 짧게 정리해줘.

4. 디버깅 모드 예시 (체크 리스트 / 문서형 정리 / 운영 가이드 느낌)

다음 장애 상황을 분석해줘.

증상:
- Redis reconnect 반복
- websocket disconnect 발생

확인해야 할 항목을 체크리스트 형태로 정리해줘.

가능한 원인을:
- 네트워크
- Redis
- Kubernetes
- 애플리케이션 레벨

로 분류해서 설명해줘.

코덱스

1. 잘 먹히는 것

- 구체적인 함수 시그니처
- 테스트 기반 요구
- 입력/출력 명시

2. 아키텍트 모드 예시 (구현 중심 / 코드 연결 / 실제 파일 생성 강점)

실시간 채팅 서버 아키텍처를 설계해라.

환경:
- Node.js 22
- NestJS
- Redis
- PostgreSQL

다음을 포함해라:
- 실제 디렉토리 구조
- gateway 코드 예시
- Redis adapter 예시
- Docker 구성
- Kubernetes deployment 예시
- websocket 인증 흐름
- 메시지 persistence 구조

최종 결과는 production-ready 수준이어야 한다.

생략 없는 코드 작성.

3. 리팩터링 모드 예시 (실제 코드 변환 / 테스트 포함 생성 / 구현 연결 강점)

다음 코드를 production-ready 수준으로 리팩토링해라.

요구사항:
- Jest 테스트 유지
- 타입 안정성 강화
- 의존성 분리
- 성능 저하 금지

출력:
1. 리팩토링된 전체 코드
2. 테스트 코드
3. 변경 포인트
4. 성능 영향 분석

코드는 생략 없이 작성.

4. 디버깅 모드 예시 (실전 구현 연결 강점)

다음 문제를 해결해라.

문제:
Redis reconnect 반복으로 websocket disconnect 발생.

환경:
- NestJS
- ioredis
- Kubernetes

다음을 포함해라:
- 원인 분석
- 실제 로그 예시
- 재현 코드
- 수정 코드
- retry 전략 개선 코드
- health check 예시
- timeout 설정 예시

production-ready 수준으로 작성.

모든 셸에서 작동하는 기본 단축키와 기능

2mukee — Sun, 12 Apr 2026 00:17:14 +0900

CTRL + W

커서 앞 단어 삭제

CTRL + U

커서부터 줄의 시작까지 잘라내기

CTRL + Y

붙여넣기

CTRL + K

커서부터 줄 끝까지 잘라내기

CTRL + A / E

줄의 처음과 끝으로 이동

ALT + B / F

단어 단위로 앞뒤 이동

CTRL + C / D

명령 중단 EOF(파일 끝)으로 신호 전송

CTRL + D

빈 프롬프트에서 누르면 셸 종료

CTRL + L

화면 즉시 정리 (clear)

Reference

https://news.hada.io/topic?id=27903

삶을 더 편하게 만드는 Shell 트릭 | GeekNews

다양한 키보드 단축키와 명령 조합을 활용해 셸 환경에서 작업 속도와 효율을 높이는 방법 정리CTRL + W, U, K, Y 등 기본 단축키로 줄 편집, CTRL + A/E, ALT + B/F로 커서 이동, reset으로 터미널 복구 가능

news.hada.io

.claude/ 폴더 구조 분석

2mukee — Sun, 12 Apr 2026 00:13:54 +0900

.claude/

클로드 코드의 동작을 제어하는 핵심 디렉터리로, 프로젝트 별 규칙, 명령, 권한, 메모리 상태를 관리

프로젝트 루트의 폴더는 팀 단위 설정을 포함하여 Git에 커밋됨

홈 디렉터리 (~/.claude/)의 폴더는 개인 설정과 세션 기록을 저장하며, 자동 메모리 및 개인 명령을 포함

CLAUDE.md - 클로드의 지침서

Claude Code 세션 시작 시 가장 먼저 읽는 파일로, Claude의 행동 원칙과 프로젝트 규칙을 정의

프로젝트 루트의 CLAUDE.md는 팀 공통 규칙

~/.claude/CLAUDE.md는 전역 개인 규칙

하위 폴더의 CLAUDE.md는 폴더별 규칙 담당

클로드는 여러 CLAUDE.md 파일을 병합하여 적용

권장 내용은 빌드, 테스트 명령, 주요 아키텍처 결정, 비직관적 제약사항, 네이밍 및 에러처리 규칙 등

200줄 이하 유지가 권장되며, 과도한 길이는 클로드의 준수율을 저하시킴

CLAUDE.local.md - 개인별 오버라이드

팀 공통 규칙과 별도로 개인 선호를 반영할 수 있는 파일

프로젝트 루트에 CLAUDE.local.md를 생성하면 클로드가 이를 함께 읽음

.gitignore에 자동 포함되어 저장소에 커밋되지 않음

rules/ - 모듈형 규칙 관리

CLAUDE.md가 커질 경우 .claude/rules/ 폴더로 분리해 관리

각 규칙 파일은 주제별로 분리되어 유지보수가 용이

> code-style.md, testing.md 등으로 관리

yaml 프런트매터의 paths 필드를 사용하면 특정 경로에만 적용되는 규칙 지정 가능

경로 지정이 없는 규칙은 모든 세션에 항상 로드됨

commands/ - 사용자 정의 슬래시 명령

! 백틱 구문으로 셀 명령 실행 결과를 Claude 프롬프트에 삽입 가능

> !git diff main ... HEAD

$ARGUMENTS 변수를 사용해 명령 실행 시 인자 전달 가능

skills/ - 자동 실행 워크 플로우

명령과 유사하지만 자동으로 트리거되는 워크플로우로 작동

클로드가 대화 내용을 분석해 적절한 상황에서 자동 실행

각 스킬은 하위 폴더의 SKILL.md 파일로 정의되며, yaml 프런트매터로 트리거 조건과 허용 도구 지정

> security-review.md 스킬은 보안 관련 대화 시 자동 실행

스킬 폴더에는 DETAILED_GUIDE.md 등 보조 문서나 템플릿 파일 포함 가능

개인 스킬은 ~/.claude/skills에 저장하여 전역적으로 사용 가능

agents/ - 전문 서브 에이전트

.claude/agents/ 폴더에는 특정 역할을 수행하는 서브 에이전트 (persona) 정의

각 에이전트는 독립된 시스템 프롬프트, 모델, 도구 접근 권한을 가짐

tools 필드로 접근 가능한 도구를 제한해 보안 및 역할 분리 구현

model 필드로 작업에 맞는 클로드 모델 선택 가능

클로드는 필요 시 해당 에이전트를 별도 컨텍스트에서 실행해 결과만 요약 보고

settings.json - 권한 및 프로젝트 설정

.claude/settings.json는 클로드의 명령 실행 권한과 파일 접근 범위를 정의

$schema 필드는 VSCode 등에서 자동 완성과 유효성 검사 지원

allow 목록은 자동 승인 명령

deny 목록은 완전 차단 명령 지정

목록에 없는 명령은 실행 전 사용자 확인 요청

개인별 권한 변경은 .claude/settings.local.json에 저장되며, git에 포함되지 않음

~/.claude/ - 전역 설정 및 메모리

~/.claude/CLAUDE.md는 모든 프로젝트에 공통 적용되는 개인 지침

~/.claude/projects/는 프로젝트 별 세션 기록과 자동 메모리 저장

> 클로드가 학습한 명령, 패턴, 구조적 통찰을 유지

> /memory 명령으로 조회 및 수정 가능

~/.claude/commands/

~/.claude/skills/

~/.claude/agents/

는 전역 개인 명령, 스킬, 에이전트 저장소

Reference

https://news.hada.io/topic?id=27941

.claude/ 폴더 구조 분석 | GeekNews

.claude/ 폴더는 Claude Code의 핵심 제어 디렉터리로, 프로젝트별 규칙·명령·권한·메모리 상태를 관리함CLAUDE.md는 Claude의 행동 원칙과 프로젝트 규칙을 정의하는 중심 파일로, 여러 계층의 설정을

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Claude Code로 생산성을 높이는 방법

2mukee — Sat, 11 Apr 2026 23:58:10 +0900

1. Skill을 활용하여 PR 생성 전 과정 자동화

에이전트가 diff를 읽고 변경 사항을 제대로 요약

2. 대기 시간 제거

로컬 프리뷰를 위해 작업 중인 내용을 벗어나 dev 서버를 종료하고 새 브랜치에서 재시작 하는 과정을

SWC로 전환하여 서버 재시작을 1초 미만으로 단축

3. 에이전트 자체 UI 검증

기존에는 모든 UI 변경을 직접 로컬 프리뷰로 확인하여 개발자가 모든 기능의 병목이 됨

클로드 코드 프리뷰 기능을 활용

에이전트가 프리뷰를 설정하고 세션 데이터를 유지하면서 UI가 실제로 어떻게 보이는지 직접 확인 가능

워크 플로에 통합하여 에이전트가 UI를 직접 검증해야만 "완료"로 처리

4. 병렬 워크트리 시스템

stash → checkout → rebuild → test → switch back → pop stash, 또는 수동 worktree 생성

서버 재기동 후 포트 충돌 방지까지 자동화

루프: 제약 이론의 적용
각 단계가 서로 다른 종류의 마찰을 제거

- /git-pr

코드 변경을 PR로 만드는 포맷팅 마찰 제거

- SWC

변경 후 결과를 보기까지의 대기 마찰 제거

- 프리뷰 기능

변경 사항을 확인하는 검증 마찰 제거

- 워크트리 시스템

여러 작업 흐름 간 컨텍스트 스위칭 마찰 제거

하나를 제거할 때마다 다음 병목이 즉시 드러나는, 제약 이론(Theory of Constraints) 의 전형적 패턴

- 작업의 본질이 변화

"코드를 쓰는 도구를 사용하는 것"이 아니라,

작업 시작 → 에이전트 코드 작성 → 프리뷰 확인 → diff 읽기 → 피드백 또는 머지 → 다음 작업의 타이트한 피드백 루프

루프가 충분히 빠르면 주의력이 빠져나갈 틈이 없고, 속도 향상 자체가 게임이 됨

최종적으로 개발의 목표는 기능 구현이 아니라, 루프 속도를 얼마나 더 높일 수 있는가로 이동

Reference

https://news.hada.io/topic?id=27817

Claude Code로 생산성을 높이는 방법 | GeekNews

AI 에이전트의 단순 반복 작업 자동화, 빌드 대기 시간 제거, 병렬 워크트리 시스템 구축 등 개발 인프라 개선을 통해 커밋 수가 급격히 증가한 6주간의 경험 정리/git-pr 스킬로 PR 생성 과정을 자

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멀티 AI 터미널 도구 3대장 비교 (클로드 코드, 제미나이 CLI, 코덱스 CLI)

2mukee — Sat, 11 Apr 2026 23:49:58 +0900

클로드 코드 - 설계, 문서화, 리팩터링 중심 작업

아키텍처 설계 정리

리팩터링 계획 수립 및 실행

README, API 문서, 가이드 작성

대규모 코드 구조 재조정

보안 및 성능 관점의 리뷰

Codex - 정확한 구현, 스펙 준수, 테스트 생성

API 스펙 기반 코드 생성

알고리즘 구현

테스트 자동 생성

빠르고 안정적인 버그 수정

전체 서비스 흐름에서 정확성이 핵심인 부분

Gemini CLI - 대규모 파일 스캔, 데이터 분석, 문서 비교

프로젝트 전체 구조 분석

사용되지 않는 코드 탐색

이미지 기반 UI 분석

기술 문서 비교 및 요약

반복적 테스트 및 예비 검증 (무료 티어 활용)

비용 최적화를 위한 배치 전략

1. 초기 탐색, 대규모 분석, 문서 비교 > Gemini CLI

2. 정확한 기능 구현, 버그 수정 및 테스트 생성 > Codex

3. 리팩터링, 문서화, 구조 안정화 > Claude Code

- 아이디어 정리 PRD 작성

Claude Code

- 초기 프로젝트 구조 생성

Claude Code 또는 Codex

- 핵심 기능 구현

Codex

- 테스트 자동 생성, 버그 수정

Codex

- 대규모 분석, 문서 비교, 리스크 탐색

Gemini CLI

- 최종 리팩터링, 문서화

Claude Code

Reference

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3669/

멀티 AI 터미널 도구 3대장, 뭐가 다를까? 클로드코드 vs 코덱스CLI vs 제미나이CLI | 요즘IT

단순 답변을 넘어 스스로 계획하고 실행하는 에이전틱 AI의 시대가 도래함에 따라, 터미널 기반 도구인 Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI의 특성과 실무 활용법을 상세히 비교합니다. 사용자가 직접 운

yozm.wishket.com

랭체인과 랭그래프에 대한 이해

2mukee — Sat, 11 Apr 2026 23:20:22 +0900

에이전트 기반 시스템의 중요성

에이전트 기반 시스템은 복잡한 작업을 자동화하고 효율적으로 처리하는데 필수적인 요소로 자리 잡고 있음

에이전트는 환경을 센싱하고, 판단을 내리고, 행동을 실행하며, 결과를 피드백 하는 구조를 가짐

이러한 구조는 복잡한 데이터 처리와 의사 결정을 요구하는 현대 애플리케이션에 적합

에이전트 기반 시스템은 AI와 결합될 때 강력한 성능을 발휘

예를들어 LLM을 활용한 에이전트는 사용자 입력을 분석하고, 적절한 응답을 생성하며, 이를 통해 사용자 경험을 향상 시킬 수 있음

이 글에서는 에이전트 기반 시스템의 개념과 이를 지원하는 주요 프레임워크인 랭체인과 랭그래프에 대해 알려줌

랭체인 - LLM 기반 애플리케이션 개발의 핵심

랭체인은 LLM 기반 애플리케이션 개발을 위한 오픈소스 프레임워크로,

반복적인 작업을 추상화하여 개발자들이 더 효율적으로 작업할 수 있도록 도움

예를들어, 벡터 데이터베이스에 데이터를 저장하거나 LLM API를 호출하는 작업을 간소화

랭체인은 벡터 데이터베이스와 LLM API와 같은 다양한 도구와의 통합을 지원

뿐만 아니라 PDF 리딩, 데이터 추출, API 호출 등 다양한 기능을 제공

이를 통해 개발자들은 LLM 기반 애플리케이션을 빠르고 효율적으로 개발할 수 있음

랭체인은 다양한 언어와 플랫폼을 지원

파이썬, Nodejs를 공식적으로 지원하며 Java 진영에서도 사용할 수 있는 포팅 버전이 존재

랭그래프 - 에이전트 간의 상호작용 관리

랭그래프는 랭체인과 함께 사용되는 프레임워크로, 에이전트 간의 상호작용을 관리하는데 중점을 둠

이는 복잡한 에이전트 기반 애플리케이션에서 특히 유용

랭그래프는 에이전트들이 어떻게 상호작용해야 하는지 정의하고, 이를 기반으로 작업을 오케스트레이션 할 수 있는 기능을 제공

여러 에이전트가 협력하여 작업을 수행해야하는 경우 랭그래프를 활용하면 효율적으로 관리 할 수 있음

랭그래프는 에이전트의 상태와 동작을 모니터링하고, 이를 기반으로 최적의 작업 흐름을 설계할 수 있는 도구를 제공

이외에도 다양한 확장 기능을 제공

LLM 기반 에이전트 설계의 주요 고려사항

LLM의 환각 현상을 줄이기 위해 레그 시스템을 활용

레그 시스템은 벡터 데이터베이스를 활용하여 관련 데이터를 검색하고, 이를 기반으로 LLM이 더 정확한 응답을 생성할 수 있도록 도움

에이전트 설계 시에는 데이터의 특성과 사용자의 요구를 고려하여 적절한 데이터 처리와 검색 전략을 채택해야함

예를들어 긴 텍스트 데이터를 처리할 떄는 청킹 기법을 활용하여 데이터를 적절히 분할하고 이를 기반으로 검색 정확도를 높일 수 있음

또한 사용자 경험을 최적화 하기위해 UI/UX 요소를 고려해야함

이는 에이전트가 사용자와 상호작용 하는 방식에 직접적인 영향을 미침

Reference

https://f-lab.kr/insight/agent-based-systems-and-llm-20260327

에이전트 기반 시스템과 LLM 활용: 랭체인과 랭그래프의 이해

에이전트 기반 시스템과 LLM 활용에 대해 다루며, 랭체인과 랭그래프의 개념과 활용 사례를 소개합니다. 또한, 에이전트 설계 시 고려해야 할 요소와 기술적 접근 방식을 논의합니다.

f-lab.kr

TypeScript 6.0 발표

2mukee — Sat, 11 Apr 2026 23:08:35 +0900

요약

- JavaScript 기반 현재 코드베이스의 마지막 릴리스이자, Go로 작성된 네이티브 포트인 TypeScript 7.0으로의 전환을 준비하는 브릿지 릴리스

- this를 사용하지 않는 함수의 컨텍스트 민감도 완화, #/로 시작하는 subpath imports 지원 등 타입 추론과 모듈 해석 개선 포함

- strict 기본값 true 전환, target 기본값 es2025, types 기본값 [] 등 컴파일러 옵션 기본값의 대폭 현대화

- ES5 타겟, AMD/UMD/SystemJS 모듈, --baseUrl, --moduleResolution node10 등 레거시 옵션 대거 폐기(deprecation)

- Temporal API, Map의 getOrInsert/getOrInsertComputed, RegExp.escape 등 최신 ECMAScript Stage 4 제안의 타입 지원 추가

Reference

https://news.hada.io/topic?id=27836

TypeScript 6.0 발표 | GeekNews

JavaScript 기반 현재 코드베이스의 마지막 릴리스이자, Go로 작성된 네이티브 포트인 TypeScript 7.0으로의 전환을 준비하는 브릿지 릴리스this를 사용하지 않는 함수의 컨텍스트 민감도 완화, #/로 시

news.hada.io

AI 에이전트 프로토콜 개발자 가이드

2mukee — Sat, 11 Apr 2026 23:07:33 +0900

개요

MCP, A2A, UCP, AP2, A2UI, AG-UI 등 6가지 AI 에이전트 프로토콜을 하나의 시나리오로 묶어 각 프로토콜이 해결하는 문제를 실전 코드와 함께 설명하는 가이드 (Reference 참고)

구글의 Agent Development Kit (ADK)를 활용하여 빈 LLM에서 출발,

프로토콜을 하나씩 추가하며, 재고 확인, 견적, 주문, 결제, 대시보드 렌더링까지 완성하는 구조

MCP (Model Context Protocol) - 도구, 데이터 연결

에이전트를 시스템과 데이터에 연결할 때 발생하는 첫 번째 장벽을 해결하는 프로토콜로,

각 API마다 커스텀 통합 코드를 작성하는 수작업을 제거

MCP 서버가 자신의 도구를 광고(advertise)하면 에이전트가 자동으로 디스커버리하는 구조로, 수백 개 서버에 단일 표준 연결 패턴 제공

MCP 서버는 해당 시스템을 만든 팀이 유지보수하므로, 에이전트 측에서 통합 코드를 작성하거나 업데이트 할 필요없이 항상 최신 도구 정의를 확보

A2A (Agent 2 Agent Protocol) - 에이전트 간 통신

MCP가 데이터 접근을 해결한 뒤 남는 전문성(expertise) 문제를 다루는 프로토콜로,

서로 다른 팀, 프레임워크, 서버에서 운영되는 원격 에이전트 간 표준 디스커버리, 통신 방법을 제공

각 A2A 에이전트는 `./well-known/agent-card.json`에 Agent Card를 게시해 이름, 능력, 엔드포인트를 공개하며,

키친 매니저 에이전트가 이를 패치해 런타임에 적절한 에이전트로 쿼리 라우팅

새로운 원격 에이전트 추가 시 URL만 추가하면 되므로 수동 코드 변경이나 재배포 불필요

UCP (Universal Commerc Protocol) - 상거래 표준화

공급 업체마다 다른 API를 가진 주문 프로세스를 통합하는 프로토콜로, 쇼핑 라이프 사이클을 모듈형 기능으로 표준화

강타입 요청 / 응답 스키마로 일관성을 유지하며, 하위 전송 계층이 REST, MCP, A2A, EP (브라우저 기반 임베디드 프로토콜) 중 어떤 것이든 동일한 패턴으로 동작

AP2 (Agent Payments Protocol) - 결제 인가, 감사 추적

UCP가 주문 대상과 공급 업체를 처리한다면 AP2는 누가 구매를 승인했는지와 감사 추적을 담당

UCP의 확장 (extension)으로 동작하여, 체크아웃 플로우에 암호화된 인가 증명 추가

A2UI (Agent to User Interface Protocol) - 동적 UI 구성

에이전트가 일반 텍스트 대신 대시보드, 주문 양식, 공급 업체 비교표 등을 동적으로 구성할 수 있게 하는 프로토콜

18개의 안전한 컴포넌트 프리미티브 (행, 열, 텍스트 필드 등)로 구성된 고정 카탈로그에서 선언적 JSON 형식으로 새로운 레이아웃 조합

UI 구조와 데이터를 분리하여, 컴포넌트 재전송 없이 데이터만 업데이트 가능

AG-UI (Agent-User Interaction Protocol) - 스트리밍 전달

에이전트는 기존 REST API와 달리 텍스트를 점진적으로 스트리밍하고, 응답 중간에 도구를 호출하고 사람의 입력을 기다리며 일시정지 하는 등 복잡한 상호작용 패턴을 가짐

AG-UI는 미들웨어로 동작하여 프레임워크 별 원시 이벤트를 표준화된 SSE 스트림으로 변환

프런트엔드는 타입 지정 이벤트만 수신하면 되고, 어떤 에이전트 프레임워크가 생성했는지 알 필요 없음

프로토콜 활용 팁

각 프로토콜이 해결하는 문제를 정확히 파악해야 아키텍처가 깔끔하게 유지됨

첫 날부터 6개 전부 필요하지 않으며, 대부분 MCP로 시작한 뒤 멀티 에이전트 통신, 상거래, 결제, 리치, UI, 스트리밍 등 요구사항 증가에 따라 점진적 추가

프로토콜로 빌드하기 전에 ADK 통합, 공식 SDK, 샘플 코드를 먼저 확인하여 직접 재구현하지 않도록 할 것

프로토콜들이 아직 성숙 중이지만, 잘 알려진 URL 디스커버리, 타입 지정 스키마, 표준 이벤트 스트림 등의 패턴을 일찍 채택하면 도구, 서비스, 에이전트 생태계와의 호환성 확보

Reference

https://news.hada.io/topic?id=27636

AI 에이전트 프로토콜 개발자 가이드 | GeekNews

MCP, A2A, UCP, AP2, A2UI, AG-UI 등 6가지 AI 에이전트 프로토콜을 하나의 레스토랑 공급망 에이전트 시나리오로 묶어, 각 프로토콜이 해결하는 문제를 실전 코드와 함께 단계별로 설명하는 가이드Google

news.hada.io

LLM으로 소프트웨어를 만드는 방법

2mukee — Sat, 11 Apr 2026 22:50:26 +0900

하네스 도구 (Harness)

OpenCode / Pi

- 하네스의 필수 요건 두 가지

여러 회사의 다양한 모델 사용 가능

커스텀 에이전트가 서로 자율적으로 호출 가능

복수 모델 사용의 필요성

특정 모델을 한 사람이 간주할 수 있으며, 컨텍스트를 초기화해도 같은 의견, 강점, 약점을 유지하는 경향

모델에게 자기가 쓴 코드를 리뷰하게 하면 자기 동의 경량이 있어 거의 무의미 하지만, 다른 모델에게 리뷰를 맡기면 품질이 크게 향상됨

Codex 5.4는 꼼꼼하고 까다로워서 리뷰에 적합. Opus 4.6은 본인이 내렸을 결정과 잘 일치, Gemini 3 Falsh도 다른 모델이 놓친 해법을 제시하는 경우 있음

최적의 결과를 위해 모든 모델의 혼합 사용이 필요

워크 플로우

아키텍트 > 개발자 > 리뷰어

워크 플로우는 아키텍트, 개발자, 1~3명의 리뷰어로 구성, 이들은 OpenCode 에이전트 (스킬 파일)로 설정됨

- 복수 에이전트 사용의 세 가지 이유

비싼 모델 (Opus)는 계획 수립에, 저렴한 모델 (Sonnet)은 코드 작성에 사용하여 토큰 절약

서로 다른 모델로 리뷰하여 각기 다른 문제를 포착

역할별 권한 분리 가능 (읽기 전용, 쓰기 가능 등)

스킬 파일은 직접 수작업으로 작성 (LLM이 작성하면 무의미)

아키텍트 역할

아키텍트 (Opus 4.6)은 유일하게 직접 대화하는 에이전트이며 가장 강력한 모델이어야 함

매우 구체적인 기능이나 버그 수정 목표를 제시하고, 목표, 제약, 트레이드 오프를 확정할 때까지 최대 30분간 대화 진행

결과물은 개별 파일과 함수 수준의 상당히 저수준의 계획

단순 프롬프팅이 아니라 LLM의 도움으로 계획을 형성하는 과정

LLM이 틀리거나 본인 방식과 다를 때 많이 교정하며, 이 것이 프로젝트를 "자기 것"으로 만드는 핵심 기여

"apporved" 라는 단어를 명시적으로 말할 때까지 구현을 시작하지 않도록 설정

일부 모델은 스스로 이해했다고 판단하면 성급하게 구현에 착수하는 경향을 가짐

승인 후 아키텍트가 작업을 태스크로 분할하여 계획 파일에 상세히 기록하고 개발자를 호출

개발자 역할

개발자는 더 약하고 토큰 효율적인 모델 (Sonnet 4.6) 사용 가능

계획이 재량의 여지를 최소화하므로, 역할은 엄격하게 계획의 변경사항을 구현하는 것

구현 완료 후 리뷰어를 호출

리뷰어 역할

각 리뷰어가 독립적으로 계획과 diff를 검토하고 비평

최소 Codex를 항상 사용하고, 때로 Gemini 추가, 중요 프로젝트에는 Opus도 추가

피드백은 개발자에게 돌아가며, 리뷰어 간 불일치 시 아키텍트에게 에스컬레이션

Opus는 올바른 피드백을 선택하는데 뛰어나며, 너무 까다로운 (구현 대비 실질적 문제 가능성이 낮은) 피드백은 무시하기도 함

Reference

https://news.hada.io/topic?id=27576

내가 LLM으로 소프트웨어를 만드는 방법 | GeekNews

LLM을 활용한 소프트웨어 개발에서 아키텍트-개발자-리뷰어 다중 에이전트 워크플로우를 통해 수만 줄 규모의 프로젝트를 낮은 결함률로 유지하는 구체적인 방법론 공유프로그래밍 자체보다 무

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