Shaw Talebi

AI 모델을 유용하게 만드는 하니스 엔지니어링의 개념과 컨텍스트, 도구, 자동화라는 3가지 최적화 레버를 상세히 다룬다.

클로드의 '에이전트 스킬' 개념을 정의하고, 반복적인 작업을 재사용 가능한 모듈로 변환하는 4단계 프레임워크를 통해 실무 에이전트 구축 방법을 제시한다.

AI 모델의 작동 원리부터 에이전트 구축 및 실무 적용을 위한 비기술자 대상 기초 가이드.

Claude의 '스킬' 기능을 활용하여 이메일, CRM, 영업 등 비즈니스 운영 전반을 자동화하는 구체적인 방법론을 제시한다.

Claude를 단순 도구가 아닌 신입 사원처럼 대우하여 반복 업무를 위임하고 생산성을 극대화하는 4단계 프레임워크를 제시한다.

소프트웨어 엔지니어가 코드를 직접 작성하는 대신 Claude Code와 MCP, Skills, Hooks를 활용해 AI 에이전트를 제어하는 '하네스 엔지니어링'으로 전환하여 팀 생산성을 10배 높이는 전략을 제시합니다.

비즈니스 리더가 AI 도구 보급부터 교육, 실무 채택을 거쳐 조직의 워크플로를 AI 중심으로 재설계하는 구체적인 4단계 로드맵을 제시한다.

Cursor, uv, ChatGPT, Claude Code를 조합하여 아이디어 구상부터 코드 구현까지 30분 만에 완료하는 효율적인 AI 앱 개발 프로세스를 소개한다.

2022년 ChatGPT 출시부터 최신 추론 모델과 AI 에이전트까지, 지난 3년간의 핵심 기술적 진화와 미래 방향성을 심도 있게 분석합니다.

초보자부터 전문가까지 활용 가능한 노션 연동, SaaS 검증, 디자인 평가, AI 튜터, 콘텐츠 최적화 등 5가지 실무형 AI 에이전트의 구축 방법과 도구를 제시한다.

AI 모델의 지능 향상에도 불구하고 발생하는 컨텍스트 병목 현상을 해결하기 위한 두 가지 핵심 기술인 MCP와 Agent Skills의 작동 원리, 장단점 및 실무 적용 시점을 상세히 비교 분석한다.

Anthropic의 Claude Code CLI 도구에서 제공하는 Output Styles 기능을 활용하여 코드를 직접 작성하는 대신 원리를 가르쳐주는 맞춤형 Python 학습 튜터를 구현하는 방법과 실전 사례를 소개합니다.

강화학습의 기본 구성 요소인 에이전트, 환경, 보상을 정의하고 가치 기반 및 정책 기반 학습 알고리즘의 수학적 원리를 상세히 설명한다.

OpenAI의 새로운 RFT API를 사용하여 GPT-4o mini를 RLVR 방식으로 파인튜닝하고, HDFS 로그 이상 탐지 성능을 획기적으로 개선하는 전 과정을 상세히 다룹니다.

LLM의 기본 원리부터 RAG, 에이전트, 파인튜닝 등 현대 AI 생태계의 핵심 기술 용어 30가지를 비즈니스 리더의 관점에서 쉽게 정의한다.

LLM 학습에 적용되는 RLHF, RLAIF, RLVR의 작동 원리를 분석하고 검증 가능한 보상이 자율적 AI 에이전트 시대를 어떻게 열고 있는지 설명한다.

AI 시스템 구축 시 기술 중심 사고와 과잉 설계를 피하고 체계적인 평가 지표와 문제 중심 접근 방식을 통해 가치 있는 솔루션을 만드는 전략을 제시합니다.