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#prompt-library

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문서 목록

총 206건 중 25-48건

Inside Genebench-Pro
Article2026년 6월 30일·👁️ 3

Inside Genebench-Pro

OpenAI의 ‘Inside Genebench Pro’는 GeneBench Pro 벤치마크의 대표 유전체학 사례 10개를 소개하며, 각 문제가 실제 데이터·분석 추론·정확한 JSON 답변을 요구하는 방식으로 구성되어 있음을 보여준다.

openai.com
#openai#privacy-design#context-compression#prompt-library
Introducing Claude Sonnet 5
Article2026년 6월 30일·👁️ 4

Introducing Claude Sonnet 5

Anthropic은 Claude Sonnet 5를 가장 에이전트적인 Sonnet 모델로 소개하며, 계획 수립·도구 사용·자율 실행·코딩·지식 작업에서 Sonnet 4.6을 크게 개선하고 Opus 4.8에 가까운 성능을 더 낮은 비용으로 제공한다고 밝혔다.

anthropic.com
#anthropic#agent-routing#ai-safety#context-compression
Introducing TabFM: A zero-shot foundation model for tabular data
Article2026년 6월 30일·👁️ 4

Introducing TabFM: A zero-shot foundation model for tabular data

TabFM은 표 형식 데이터의 분류·회귀를 인컨텍스트 러닝 문제로 재정의해, 별도 학습·튜닝·복잡한 피처 엔지니어링 없이 단일 포워드 패스로 예측하도록 설계된 제로샷 기반 모델입니다.

research.google
#ai-architecture#agent-routing#context-compression#prompt-library
Meta Contractors Posed as Teens to Prompt Rival Chatbots About Suicide, Sex, and Drugs
Article2026년 6월 29일·👁️ 1

Meta Contractors Posed as Teens to Prompt Rival Chatbots About Suicide, Sex, and Drugs

WIRED는 Meta가 Covalen을 통해 계약자들에게 미성년자로 가장해 경쟁사 챗봇을 고위험 주제로 시험하게 했으며, 이 과정이 안전 평가와 경쟁사 벤치마킹의 경계를 흐렸다고 보도했다.

Dhruv Mehrotra
#anthropic#meta-ai#service-design#context-compression
Multi-tenant LLM analytics with row-level security: How we built a secure agent on AWS
Article2026년 6월 29일·👁️ 2

Multi-tenant LLM analytics with row-level security: How we built a secure agent on AWS

PAR는 다중 테넌트 식당 데이터 분석에서 LLM이 보안 경계를 직접 집행하게 두지 않고, 요청 인증·의도 검증·SQL 단계의 데이터 격리를 분리한 3계층 구조로 행 수준 보안을 설계했다.

aws.amazon.com
#anthropic#service-design#ai-architecture#agent-routing
옵시디언에 제미나이 붙이니 AI 세컨드 브레인이 진짜 됐다!
YouTube2026년 6월 29일·👁️ 5

옵시디언에 제미나이 붙이니 AI 세컨드 브레인이 진짜 됐다!

옵시디언에 제미나이를 붙이는 Master of Knowledge는 쌓아둔 노트를 검색·출처 확인·글쓰기·시각화까지 연결해 AI 세컨드 브레인에 가깝게 쓰도록 만드는 오픈소스 플러그인이다.

배움의 달인 (AI·자동화)
#anthropic-model-roadmap#frontier-model-evaluation#agent-systems#core-thesis
[시즌 3] 편집자가 생각하는 옵시디언 본질과 사용법, 제텔카스텐 + LLM Wiki
YouTube2026년 6월 29일

[시즌 3] 편집자가 생각하는 옵시디언 본질과 사용법, 제텔카스텐 + LLM Wiki

옵시디언의 본질은 화려한 세팅이 아니라 제텔카스텐식 원자 메모와 링크를 통해 개인 지식 체계를 만들고, 이를 LLM Wiki 방식으로 탐색·관리하게 하는 데 있다.

편집자P
#anthropic-model-roadmap#frontier-model-evaluation#core-thesis#explainer
Prompt Caching with Deep Agents
Article2026년 6월 26일·👁️ 2

Prompt Caching with Deep Agents

Deep Agents는 모델 제공자별로 다른 프롬프트 캐싱 방식을 추상화해 에이전트 실행 비용을 크게 낮추고, 실제 평가에서 입력 토큰 비용을 49~80% 절감했다고 설명한다.

langchain.com
#anthropic#ai-architecture#context-compression#prompt-library
The Agent Development Lifecycle: Build, Test, Deploy & Monitor AI Agents
Article2026년 6월 25일·👁️ 3

The Agent Development Lifecycle: Build, Test, Deploy & Monitor AI Agents

이 글은 AI 에이전트를 일회성 데모가 아니라 반복적으로 구축·검증·배포·관찰하며 개선하는 ‘Agent Development Lifecycle’을 Build, Test, Deploy, Monitor 네 단계로 설명한다.

langchain.com
#agent-deployment#agent-routing#context-compression#prompt-library
How LangSmith and LangChain OSS Help You Meet EU AI Act Requirements
Article2026년 6월 25일·👁️ 3

How LangSmith and LangChain OSS Help You Meet EU AI Act Requirements

이 글은 EU AI Act의 고위험 AI 시스템 요구사항을 운영 인프라 관점에서 해석하고, LangSmith와 LangChain OSS가 추적, 평가, 인간 감독, 데이터 거주성 측면에서 이를 어떻게 지원하는지 설명한다.

langchain.com
#ai-architecture#agent-deployment#agent-routing#prompt-library
How Klarna's AI assistant redefined customer support at scale for 85 million active users
Article2026년 6월 25일·👁️ 3

How Klarna's AI assistant redefined customer support at scale for 85 million active users

Klarna는 LangGraph와 LangSmith 기반 AI Assistant로 결제·환불·에스컬레이션 업무를 대규모로 처리하며 고객지원 속도와 자동화 수준을 크게 높였다.

langchain.com
#service-design#ai-architecture#context-compression#prompt-library
Figma adds code layers, support for animations, more AI features in new update
Article2026년 6월 24일·👁️ 3

Figma adds code layers, support for animations, more AI features in new update

Figma는 새 업데이트에서 코드 레이어, 애니메이션·3D 변환·셰이더 지원, AI 기반 반복 작업·플러그인 생성 기능을 추가하며 디자인과 개발의 연결을 강화했다.

Ivan Mehta
#agent-routing#capex-cycle#context-compression#prompt-library
How Loka Built a Natural, Low-Latency Voice Agent with Amazon Nova 2 Sonic
Article2026년 6월 24일·👁️ 2

How Loka Built a Natural, Low-Latency Voice Agent with Amazon Nova 2 Sonic

Loka는 Amazon Nova 2 Sonic 기반의 음성 음성 에이전트로 기존 음성 비서의 지연·비용·대화 품질 문제를 줄이고, 딜러십 고객 응대에 더 자연스럽고 빠른 실시간 대화 경험을 구현했다.

aws.amazon.com
#service-design#ai-architecture#agent-routing#prompt-library
Adding MCP Tools to Reachy Mini
Article2026년 6월 23일·👁️ 1

Adding MCP Tools to Reachy Mini

리치 미니 대화 앱은 공개 허깅페이스 스페이스의 MCP 도구를 프로필별로 연결해, 로컬 코드를 수정하거나 내려받지 않고도 날씨 조회와 웹 검색 같은 기능을 추가할 수 있게 됐다.

huggingface.co
#agent-routing#context-compression#prompt-library#workflow-automation
Codex-maxxing for long-running work
Article2026년 6월 22일·👁️ 3

Codex-maxxing for long-running work

오픈AI는 코덱스를 지속형 작업 공간으로 활용해 단일 프롬프트를 넘어서는 장기 프로젝트의 맥락과 진행 상태를 유지하는 실무 전략을 소개한다.

openai.com
#openai#privacy-design#agent-routing#context-compression
Companies’ use of ‘disposable workers’ is transforming employment
Article2026년 6월 22일·👁️ 3

Companies’ use of ‘disposable workers’ is transforming employment

MIT 슬론의 폴 오스터먼은 미국 기업들이 유연성을 이유로 프리랜서, 계약직, 시간제, 주변부 고용 노동자에 더 의존하면서 고용의 안정성·훈련·승진·조직 충성도가 약화되고 있다고 분석한다.

mitsloan.mit.edu
#travel-hospitality#semiconductors#applications#agent-memory
Meta Exposed Data Internally From Its Controversial Employee-Tracking Program
Article2026년 6월 22일·👁️ 1

Meta Exposed Data Internally From Its Controversial Employee-Tracking Program

Meta가 직원 노트북 추적 프로그램으로 수집한 민감 가능 데이터를 회사 내부에서 광범위하게 접근 가능한 상태로 노출했고, 논란이 커지자 프로그램을 무기한 중단했습니다.

wired.com
#anthropic#meta-ai#privacy-design#context-compression
MolmoMotion: Language-guided 3D motion forecasting
Article2026년 6월 22일·👁️ 2

MolmoMotion: Language-guided 3D motion forecasting

몰모모션은 영상 관찰, 객체의 3차원 질의점, 행동 지시를 결합해 향후 수초간의 객체 움직임을 예측하고, 그 궤적을 로봇 계획과 제어 가능한 영상 생성에 활용하는 언어 기반 3차원 동작 예측 모델이다.

huggingface.co
#ai-architecture#llm#semiconductors#applications
Running ComfyUI workflows on Amazon SageMaker AI processing jobs
Article2026년 6월 22일·👁️ 1

Running ComfyUI workflows on Amazon SageMaker AI processing jobs

이 글은 ComfyUI 워크플로를 Amazon SageMaker AI 처리 작업에 배포해 GPU 기반 대량 이미지 생성을 자동화하는 구조, 실행 흐름, 배포 절차를 설명합니다.

aws.amazon.com
#service-design#ai-architecture#agent-routing#prompt-library
루프 엔지니어링 — ''프롬프트하는 나''를 시스템으로 대체하는 법
YouTube2026년 6월 22일·👁️ 5

루프 엔지니어링 — ''프롬프트하는 나''를 시스템으로 대체하는 법

루프 엔지니어링은 ‘프롬프트하는 나’를 시스템으로 대체하되, 트리거·검증 목표·중단 조건이 없으면 자동화가 아니라 비용 소모 루프가 된다는 이야기입니다.

실밸개발자
#anthropic-model-roadmap#frontier-model-evaluation#agent-systems#core-thesis
상위 1% 클로드코드 사용자는 프롬프트 대신 루프를 씁니다
YouTube2026년 6월 20일·👁️ 6

상위 1% 클로드코드 사용자는 프롬프트 대신 루프를 씁니다

상위 1% 클로드코드 사용자는 반복 프롬프트 입력을 줄이기 위해 프롬프트 대신 루프를 설계해, 계속 쌓이는 업무를 주기적으로 처리하게 만든다.

시민개발자 구씨
#anthropic-model-roadmap#frontier-model-evaluation#core-thesis#explainer
Accelerate campaign workflow with insights from Adobe Marketing Agent for Amazon Quick
Article2026년 6월 19일·👁️ 3

Accelerate campaign workflow with insights from Adobe Marketing Agent for Amazon Quick

이 글은 Amazon Quick에서 Adobe Marketing Agent를 MCP 통합으로 연결해, 마케터가 승인된 Adobe 마케팅 데이터에 자연어로 접근하고 캠페인·오디언스·여정·충돌 관련 인사이트를 검토하는 절차를 설명한다.

aws.amazon.com
#service-design#ai-architecture#agent-routing#prompt-library
이미지 프롬프트는 명사와 형용사, 키워드와 문장 중에서 어느 게 좋을까? (강수진 박사)
YouTube2026년 6월 19일·👁️ 2

이미지 프롬프트는 명사와 형용사, 키워드와 문장 중에서 어느 게 좋을까? (강수진 박사)

이미지 프롬프트는 명사와 형용사 중 하나를 고르는 문제가 아니라, 모델·언어·키워드 위치·긍정 지시를 함께 설계해야 결과를 더 잘 통제할 수 있다.

티타임즈TV
#anthropic-model-roadmap#frontier-model-evaluation#core-thesis#explainer
This Open Source Repo Solves Claude Code''s Biggest Problem
YouTube2026년 6월 19일·👁️ 4

This Open Source Repo Solves Claude Code''s Biggest Problem

This Open Source Repo가 겨냥한 Claude Code의 Biggest Problem은 과도한 코드·토큰·비용·시간이며, Ponytail은 “쓰기 전에 기존 기능을 먼저 확인한다”는 방식으로 특히 Opus 사용 비용과 속도 개선 가능성을 보여준다.

Chase AI
#ai-coding-agents#claude-code-workflows#prompt-library#token-efficiency