AI Jason

tmux를 활용해 여러 코딩 에이전트를 병렬로 오케스트레이션하고, 지속적인 통신과 작업 관리를 자동화하는 방법.

AI 에이전트가 코드베이스를 정확히 이해하고 스스로 수정할 수 있도록 돕는 코드베이스 하네스 개념과 Skill 라이브러리 활용법을 소개합니다.

Crabbox를 사용하여 AI 에이전트별로 독립적인 클라우드 샌드박스를 생성하고 병렬 테스트와 작업 검증을 자동화하는 방법.

AI 에이전트와 피드백 루프를 활용하여 기업 운영을 자동화하고 지속적으로 성능을 개선하는 실전 방법론을 소개한다.

OpenAI Codex와 Hermes Agent에 도입된 /goal 기능을 통해 AI 에이전트가 복잡한 장기 과제를 스스로 판단하며 완수하도록 만드는 기술적 방법론을 제시한다.

OpenAI가 공개한 오픈소스 Symphony를 활용하여 Linear 티켓 기반으로 코딩 에이전트를 자동 오케스트레이션하고 자율적으로 작업을 수행하는 시스템 구축 방법을 다룹니다.

Claude Code와 Hermes Agent의 사례를 통해 에이전트가 스스로 기술을 생성하고 기억을 관리하며 성능을 개선하는 자가 진화 메커니즘의 핵심 아키텍처를 분석한다.

Nano Banana의 이미지 생성 능력과 Gemini 3의 추론 능력을 결합하여 창의적인 UI 목업을 생성하고 이를 실제 코드로 구현하는 4단계 워크플로우를 소개한다.

Gemini 3와 GSAP, Motion.dev 라이브러리를 활용하여 AI로 고품질 웹 애니메이션과 마이크로 인터랙션을 구현하는 구체적인 프롬프트 전략과 워크플로우를 소개합니다.

Model Context Protocol(MCP)의 과도한 토큰 소모 문제를 해결하기 위해 CLI와 Skill 파일을 결합하여 에이전트의 컨텍스트 효율성을 극대화하는 실전 방법론을 제시한다.

코딩 에이전트의 컨텍스트 한계를 극복하기 위해 Git 방식의 메모리 관리 시스템인 OneContext를 도입하여 에이전트 간 지식을 공유하고 성능을 14% 향상시키는 방법을 소개합니다.

Anthropic이 발표한 Programmatic Tool Calling과 동적 필터링 등 신규 기능을 통해 LLM 에이전트의 토큰 소모를 줄이고 복잡한 워크플로우를 최적화하는 방법을 다룹니다.