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AI Engineering

에이전트·추론·MLOps

빅테크 System Design 완전 정복 — 분산 시스템부터 LLM 인프라까지

Google·Amazon·Meta AI Engineering 직군 면접을 위한 시스템 설계 완전 정복. 분산 시스템 이론·CAP 정리·샤딩·캐시·Kafka부터 Twitter/YouTube/Uber 실전 설계, ML 파이프라인·추천 시스템·LLM 서빙 인프라까지. 기초부터 심화까지 10챕터로 체계적으로 학습한다.

Claude Code 완전 정복 — CLAUDE.md부터 Multi-agent까지

Karpathy의 65줄 CLAUDE.md가 왜 22만 GitHub star를 받았는지부터 — CLAUDE.md 로딩 원리, Hooks 시스템, Skills/슬래시 커맨드, Multi-agent 오케스트레이션까지. 해외 고수들이 실제로 쓰는 세팅과 워크플로우를 분해해 당신만의 AI 개발 환경을 완성한다.

Claude Code 스킬 생태계 & 전문가 워크플로 완전 가이드

2026년 Claude Code 스킬 생태계를 10챕터로 정복한다. 고ROI 스킬 20선 설치 가이드, Hooks·MCP·Plan Mode를 결합한 전문가 워크플로, 팀 자산화 전략까지. 초보와 고수를 가르는 25가지 노하우를 실전 코드와 함께 습득한다.

How AI Agents Reshape Knowledge Work

Perplexity의 실제 사용 데이터로 증명한 AI 에이전트의 힘 — 세션당 26분 자율 실행, 87% 시간 절감, 94% 비용 절감. 자율성·효율성·범위 확장(Scope) 3차원 프레임으로 에이전트가 지식 노동을 어떻게 재편하는지 분석한다. (Yang et al. 2025, arXiv:2606.07489)

Harness Engineering — Claude Code 하네스 완전 가이드

AI 에이전트 성능의 98.4%는 모델이 아니라 하네스다. Claude Code 유출본 분석·Karpathy 컨텍스트 엔지니어링·LangChain Terminal Bench 30→5위 사례로 CLAUDE.md·Hooks·MCP·Skills·Memory·Permission 전 레이어를 당장 적용 가능한 수준으로 설계한다.