LLM Drift 방지를 위한 3계층 품질 측정 및 CI Gate 구축
Evaluating LLM Output Quality In Production
Vibes-based 프롬프팅 탈피를 위한 Frozen Benchmark 기반 Eval-Driven 루프 설계
Eval-Driven Agent Development: How I Stopped Tuning Prompts on Vibes
TF-IDF 기반 에이전트 검증으로 LLM 대비 리콜 8배 및 지연시간 3,300배 개선
Swift VSX Support, Biome Type Inference, Agent Guardrails
LLM 시대의 엔지니어링
Human Context 기반의 Modeling과 Padded Rooms 설계를 통한 LLM Slop 방어 전략
GPT-Realtime-Translate의 5.4s 최저 지연시간과 Accuracy Trade-off 분석
I benchmarked OpenAI's new GPT-Realtime-Translate against four other live translation systems
Configuration 기반 AI Alignment의 한계와 Co-shaping 설계 패러다임 전환
You Don't Align an AI, You Align with It
Prompt Nudge를 넘어 Constrained Decoding으로 구현한 100% JSON 보장 아키텍처
"Return JSON only" doesn't force JSON. Here's what actually forces it.
Greedy Ablation 기반 프롬프트 최적화로 토큰 44.1% 절감 및 품질 유지
Token Budget Negotiator
Vibe Coding 탈피를 위한 Operator 기반 Agentic Engineering 프레임워크
Five habits that separate the operator from the vibe-coder
AI 메모리 평가의 신뢰성 확보를 위한 10대 설계 원칙과 2,400개 문제 벤치마크 제안
Proposal: A Real Benchmark for Long-Term AI Memory Systems