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murianwind의 트위터 - 2010년 01월 26일

  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] murianwind의 트위터 - 2010년 01월 25일 http://goo.gl/fb/0Re3 - 0:22 #
  • @uxcampseoul 괜찮다면 한꼭지 발표를 해보고 싶습니다. 매일 저혼자 고민하는 것보다 여러 사람의 의견을 들을 수 있었으면 합니다. 발표준비에 필요한 사항들을 공유해 주셨으면 합니다. - 10:18 #
  • @uxcampseoul 내일 회의에서는 발표자 모집과 관련 사항들도 논의되는 것인가요? 워크샵에 나와 있어서 트위터에 자주 못들어오다보니 관련 소식을 하나도 모르겠네요. - 10:19 #
  • 중소기업 연봉 평균... 당신은 어디쯤? http://bit.ly/5rbVG1 - 10:34 #
  • USB를 통해 일반 마이크를 사용할 수 있는 케이블 출시 http://bit.ly/6fqm7x - 10:35 #
  • Realism in UI Design http://bit.ly/6EAhNj - 10:37 #
  • Refactoring Inhibitors http://bit.ly/5MOtvJ - 10:38 #
  • 판도라가 그립다고? 중국 황산에 가면 되지 http://bit.ly/8DIc9K - 10:43 #
  • 1년 전 '지식인 vs 놀' 대립각 기억하시나요? 지금의 모습은? http://bit.ly/7rc6Gn - 10:48 #
  • 배는 아픈데.. 항상 똥때리던 집이 아닌 다른 곳이라.. 화장실 가기 싫네요.. 집에서 아침에 상큼하게 모닝똥 때리는 것이 아침에 누리는 행복 중 하나였는데.. 집에 돌아가고 싶어용..ㅠㅠ 아침부터 이 무슨 지저분한 트윗을.. ㅠㅠ 죄송합니다. - 11:45 #
  • @RT4U 철썩 붙으시길... - 11:48 #
  • T-ara - Bo Peep Bo Peep http://bit.ly/7K0j5X 남자가 이거 따라하다가는 살인 나겠네요.. - 12:14 #
  • LG전자, WM 6.5 중급형 스마트폰 210 시리즈 국내 출시 http://bit.ly/5SQPTT 이런거 말고..안드로이드...ㅠㅠ - 12:17 #
  • 저는 사람들이 걸그룹 좋다고 침질질 흘리는걸 이해 못합니다. 걸그룹 봐야 떡이 나오는 것도 아니고.. 그냥 토끼같은 마누라가 용돈 달라고 애교 부릴때가 젤 귀엽습니다. 아흑... - 12:26 #
  • 소가 뒷걸음치다 쥐잡은 격이나 마찬가지죠. 그래고 축하할 일이네요..RT @sum1984: 아이폰으로 임신에 성공한 부부 http://j.mp/6V78LE - 12:26 #
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AI 코딩 에이전트나 생성형 LLM을 소프트웨어 개발에 접목하는 시도가 늘어나면서, 엔지니어들이 마주하는 가장 큰 기술적 병목 중 하나는 바로 '컨텍스트(Context)'의 관리입니다. 저 역시 최근 AI와 바이브 코딩(Vibe Coding)을 활용해 여러 프로젝트를 진행하고 있는데, 하나의 대화창(세션)을 오래 켜둔 채 작업을 계속 이어가다 보면 AI가 초기 맥락을 잊어버리거나 이전에 지켜달라고 했던 제약조건을 놓치며 실수를 저지르는 경우를 자주 겪곤 합니다. 그래서 저는 목적별로 대화창을 명확하게 분리해서 작업하거나, 어느 정도 작업 단계가 진행되면 지금까지의 구현 내용과 의사결정을 요약 정리한 뒤 새 대화창에서 AI에게 이를 다시 학습시키는 방식으로 맥락을 관리하고 있습니다. 그렇다면 엔지니어링 아키텍처 차원에서는 이 문제를 어떻게 접근하고 있을까요? InfoQ의 발표 아티클 "Architecture / Context Engineering"에서는 바로 이 지점, 즉 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 시스템 아키텍처 수준에서 컨텍스트를 제어하는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'의 필요성과 구체적인 프레임워크를 다루고 있습니다. (출처: InfoQ - Architecture / Context Engineering) https://www.infoq.com/presentations/architecture-context-engineering/ 발표자들은 코딩 에이전트나 자율형 에이전트가 현장에서 실패하는 가장 큰 이유로 '비대해진 컨텍스트 윈도우(Bloated Context Windows)'와 무분별하게 채워진 프롬프트(Stuffed Prompts)를 꼽습니다. AI에게 너무 많은 정보를 한 번에 주면, 모델의 주의력(Attention)이 분산되거나 논리적 우선순위를 놓치는 현상이 발생합니다. 마치 인간 엔지니어에게 백과사전 수십 권을 던져주고 "이거 다 읽고 10초 ...
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