AI
Harness(Systems) Engineering
프롬프트에서 컨텍스트 엔지니어링으로, 그 다음은 어디인가. Anthropic 엔지니어링 블로그의 최근 흐름을 단서로 harness 설계, eval, containment(격리) 세 방향과 토큰 절약 논의의 연결을 정리한다.
토큰 절약법
AI 코딩 도구의 토큰 비용은 어디서 발생하고 어떻게 줄일까. Anthropic 가격표와 prompt caching, subagent, MCP 다이어트, context engineering, Cursor Composer까지 검증된 절약 패턴을 React POC로 직접 측정한다.
토큰의 원리
AI 토큰은 단어도 글자도 아니다. BPE 토크나이저가 토큰을 만드는 법, 토큰이 임베딩 벡터로 바뀌어 모델에 들어가는 과정, 입력보다 출력이 비싼 prefill/decode 구조, KV 캐시가 단가를 깎는 원리까지 비용의 뿌리가 되는 토큰 동작 원리를 정리한다.
AI 에이전트 도구
Claude로 프론트엔드 개발을 하며 마주친 도구들을 네 가지 관점에서 정리해본다. CLAUDE.md·AGENTS.md·SKILL.md의 차이, MCP의 원리와 Serena, CodeGraph 같은 코드 인텔리전스 도구의 동작 원리, 그리고 GitHub Trending을 읽는 법까지.
AI 프론트엔드 엔지니어
AI가 코드를 대신 짜는 시대, 프론트엔드 엔지니어는 어떻게 성장하고 살아남을 수 있을까? Karpathy의 agentic engineering, Vercel v0, Stack Overflow Survey, METR 연구 등 검증된 자료를 바탕으로 검증·명세·판단력 중심의 새로운 역량과 학습 전략을 정리한다.