AI 기술이 발전하면서 우리는 AI에게 단순히 질문을 던지는 것을 넘어, AI가 스스로 코드를 짜고 복잡한 업무를 수행하는 '에이전트(Agent)' 시대를 맞이하고 있습니다. 하지만 AI 에이전트가 똑똑해질수록 새로운 고민이 생깁니다. "어떻게 하면 이 강력한 AI가 내 의도대로, 실수 없이 끝까지 일을 완수하게 만들 수 있을까?"이 질문에 대한 해답으로 최근 주목받는 개념이 바로 **하네스 엔지니어링(Harness Engineering)**입니다. 오늘은 프롬프트 엔지니어링의 한계를 짚어보고, 왜 우리가 하네스 엔지니어링으로 넘어가야 하는지, 그 핵심 철학과 적용 방법에 대해 알아보겠습니다. 참고로 블로그를 작성하면서 참고한 유튜브 영상을 공유합니다.https://youtu.be/DrekqeDlO1w?..

AI 개발 도구, 단순한 코드 생산을 넘어 '기획-생산-학습'의 선순환으로최근 개발 생태계에서 Claude, Cursor와 같은 AI 도구들은 강력한 코드 생산 도구로 확고히 자리 잡았습니다. 간단한 프롬프트 몇 줄만으로도 상당한 수준의 코드가 즉각적으로 생성되며, 과거와는 비교할 수 없을 정도로 개발 속도가 비약적으로 향상되었습니다.하지만 이러한 AI 도구를 단순히 '코드를 빠르게 찍어내는 자동화 도구'로만 소비한다면, 장기적인 관점에서는 오히려 치명적인 독이 될 수 있습니다. AI가 생성한 코드의 동작 원리를 온전히 이해하지 못한 채 실무 서비스에 그대로 적용하게 되면, 시스템의 복잡도만 통제 불능 상태로 높아지고 결국 막대한 기술 부채(Technical Debt)로 돌아오기 때문입니다. 진정한 전문..

LLM 서비스는 겉보기에는 다 비슷해 보여도, 1년만 지나도 성능과 기능에서 큰 차이가 벌어집니다. 그래서 "1년 전에 통하던 최적 사용법"이 지금은 오히려 비효율적일 수 있습니다. 특히 Claude처럼 빠르게 발전하는 모델은, 모델을 만든 회사가 공개한 연구를 이해하면 프롬프트 작성 수준이 확연히 달라집니다.이 글에서는 Anthropic이 공개한 핵심 연구 세 가지를 바탕으로, 최신 Claude를 실제로 잘 쓰는 프롬프트·컨텍스트 설계법을 정리했습니다. 단순한 이론 소개가 아니라, 각 연구에서 곧바로 끌어낼 수 있는 실전 프롬프트 팁 위주로 담았습니다.왜 '모델을 만든 사람의 연구'를 봐야 할까프롬프트를 잘 쓰는 방법은 인터넷에 넘쳐납니다. 하지만 대부분은 "이렇게 하면 잘 되더라"는 경험칙이고, 모델..