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content/ai-agent-harness.md

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11
* [스킬이 쏟아지는 시대, 내 하네스는 내가 만든다](https://news.hada.io/weekly/202615)
22
* [같은 Opus인데 왜 결과가 다를까 — 하네스 엔지니어링이라는 답](https://www.fullstackfamily.com/@urstory/posts/14381)
33
* [AI에게 게임을 만들게 하는 법 — 하네스 엔지니어링 실전 가이드]](https://www.fullstackfamily.com/@urstory/posts/14386)
4+
* [하네스 엔지니어링 — 민호의 하네스로 배우는 AI 팀 설계 (WEBNORI)](https://wiki.webnori.com/pages/viewpage.action?pageId=125731373)
5+
- "민호의 하네스" 사례를 통해 AI 에이전트 팀 설계 패턴을 학습하는 DevBegin 커뮤니티 정리 문서
6+
- 하네스 구성 요소와 운영 노하우를 실무 관점에서 풀어낸 글
7+
* ["하네스 구성해줘" 한 마디로 에이전트 팀이 만들어진다 — Harness가 보여주는 AI 에이전트 오케스트레이션의 미래](https://wikidocs.net/blog/@jaehong/10292/)
8+
- 자연어 한 줄로 하네스를 구성해 여러 에이전트를 자동 오케스트레이션하는 접근 소개
9+
- 하네스 기반 오케스트레이션이 향후 AI 개발 방식을 어떻게 바꿀지에 대한 전망
10+
* [프롬프트에서 하네스까지 — AI 에이전틱 패턴 4년의 기록](https://bits-bytes-nn.github.io/insights/agentic-ai/2026/04/05/evolution-of-ai-agentic-patterns.html)
11+
- "엔지니어링의 엄밀함은 사라지지 않는다 — 이동할 뿐이다"라는 관점으로 4년간의 패턴 진화를 정리
12+
- 단순 프롬프트 엔지니어링에서 하네스 중심 설계로 옮겨온 변곡점과 배경을 짚음
13+
- 에이전틱 시스템 설계 시 어떤 레이어에 엔지니어링 역량을 투입해야 하는지 지침 제공

content/ai-coding-productivity.md

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@@ -49,3 +49,11 @@
4949
- <https://jellyfish.co/blog/with-copilot-engineers-get-15-more-capacity-without-additional-headcount/>
5050
- Ticket 해결 속도가 15% 향상
5151
- [Google DORA 2024 Report](https://dora.dev/dora-report-2024) : AI 도입 초기(2024년)에는 배포 처리량이 오히려 악화되었고, AI 활용 증가가 배포 불안정성을 높이는 부작용이 나타났다.
52+
- [AI 코딩 시대, 성장이 멈추는 개발자의 뇌에서 일어나는 일 | GeekNews](https://news.hada.io/topic?id=28653)
53+
- AI를 잘 쓰는 핵심 역량은 출력물의 품질을 판단·교정하는 능력이며, AI에 의존할수록 오히려 이 능력이 약화되는 역설을 지적
54+
- Bjork의 "바람직한 어려움" 이론에 따르면 쉽게 처리한 정보는 장기 기억에 남지 않음
55+
- Roediger & Karpicke(2006) 연구에서 인출 연습 그룹의 일주일 후 기억 보존율이 반복 읽기 그룹보다 약 50% 높았음
56+
- [조직에 Claude Code를 설치한다고 AX가 되지 않는다](https://flowkater.io/posts/2026-03-15-ax-organization-transformation/)
57+
- 코딩은 전체 개발 사이클의 약 43%에 불과해, 도구 설치만으로 전사 AI 전환(AX)이 일어나지 않음
58+
- AX를 달성하려면 프로세스·협업 구조·의사결정 방식을 함께 재설계해야 한다는 주장
59+
- 단순한 Claude Code 보급 캠페인이 아니라 생산성 병목을 식별하고 문화적 변화를 동반해야 함

content/claude-code.md

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@@ -6,6 +6,17 @@
66
- <https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices>
77
- <https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files>
88
- [Claude Cowork - 엔터프라이즈 AI 에이전트의 새로운 장](https://drive.google.com/file/d/1qfZtTLXQHBeLR_qD3glgmD8LIIe4Akzl/view)
9+
- [modu-ai/cowork-plugins](https://github.com/modu-ai/cowork-plugins) : Claude Cowork 도메인 전문가 AI 마켓플레이스
10+
- 비즈니스, 마케팅, 법률, 재무, HR, 운영 등 도메인별로 16개 플러그인과 64개 스킬을 묶어둔 오픈소스 모음
11+
- 개발 외 업무 영역까지 Claude로 확장하는 레퍼런스로, `.claude/skills`에 바로 설치해 활용 가능
12+
- 도메인 전문가 AI를 조립해 사내 업무에 접목하려는 팀의 출발점으로 쓰기 좋음
13+
- [클로드코드 잘 사용하기 - Youngdong Kim (LinkedIn)](https://www.linkedin.com/posts/youngdongkim_%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%9E%98-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0-activity-7447188897098522624-jtPO)
14+
- 전사 세미나에서 진행한 "Claude Code 잘 사용하기" 1시간 분량 발표 공유
15+
- 35개 댓글에 현업 개발자들의 추가 노하우와 피드백이 이어짐
16+
- [Claude Code 어썸한 GitHub 저장소들 (X)](https://x.com/i/status/2043719031849681379)
17+
- Claude Code, Codex, Gemini CLI, Antigravity 등 에이전트 환경에 쓸 수 있는 저장소들을 정제해 정리
18+
- 예: `Claude Mem`은 세션 간 지속적인 메모리를 제공해 코드베이스를 매번 다시 가르치지 않아도 됨
19+
- 에이전트 코딩 환경을 꾸밀 때 참고할 만한 도구/레포 큐레이션
920

1021
## Plugins
1122
- <https://github.com/affaan-m/everything-claude-code>
@@ -42,4 +53,12 @@
4253
- 확장된 사고(Thinking) 조절: 깊게 생각하는 기능은 출력 토큰으로 과금되므로, 간단한 수정 시에는 이 기능을 끄거나 예산을 낮춥니다.
4354
- 구체적인 프롬프트 작성: "코드 개선해줘" 대신 "특정 파일의 특정 함수를 수정해줘"라고 명확히 지시하여 불필요한 파일 탐색을 줄입니다.
4455
- 메모리 관리: claude.md 파일은 500줄 이하로 유지하고, 상세한 지식은 필요할 때만 로드되는 **'스킬(Skill)'**로 분리합니다.
56+
- [Claude 4.7 토크나이저 비용 측정 결과 | GeekNews](https://news.hada.io/topic?id=28641)
57+
- Claude 4.7은 이전 버전보다 평균 1.3~1.45배 더 많은 토큰을 생성, 세션당 20~30% 비용 증가 발생
58+
- 영어·코드 콘텐츠에서 토큰 증가가 두드러지고, CJK(한·중·일) 콘텐츠는 거의 변화 없음
59+
- 더 세분화된 토큰화 덕에 명령어 준수도(Instruction Following)는 약 5%p 향상
60+
- [Opus 4.6과 Opus 4.7의 토큰 비용 계산기 | GeekNews](https://news.hada.io/topic?id=28672)
61+
- 새 토크나이저 때문에 같은 프롬프트가 콘텐츠 유형별로 1.0~1.35배 더 많은 토큰으로 집계
62+
- 실측에서 Opus 4.7은 Opus 4.6 대비 평균 요청 토큰·비용이 +37.4% 증가
63+
- 요청을 바꾸지 않아도 비용이 늘어나므로, 사전에 비용 영향을 추정하는 데 활용 가능
4564

raindrop-links.md

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@@ -0,0 +1,100 @@
1+
# Raindrop 미분류 링크 정리 작업지시서
2+
3+
Raindrop.io의 "미분류(Unsorted)" 컬렉션에 쌓인 링크를 `content/*.md`의 적절한 페이지로 옮기고, 원본은 Raindrop에서 삭제하는 작업.
4+
5+
## 1. 자격증명
6+
7+
API 토큰은 `~/command/scrap/raindrop.md`에 있음. `Test Token`을 Bearer로 사용.
8+
9+
## 2. 미분류 링크 조회
10+
11+
Raindrop API `/raindrops/-1`을 사용한다 (웹 UI의 `/my/-1` 뷰와 동일).
12+
13+
**중요**: 로컬 환경의 `rtk`가 curl 응답을 토큰 절약을 위해 스키마 요약으로 변환한다. 실제 JSON 페이로드가 필요하므로 반드시 `rtk proxy`를 앞에 붙여 우회할 것.
14+
15+
```bash
16+
rtk proxy curl -s -H "Authorization: Bearer <TOKEN>" \
17+
"https://api.raindrop.io/rest/v1/raindrops/-1?perpage=10" \
18+
| python3 -c "
19+
import json,sys
20+
d=json.load(sys.stdin)
21+
for i, item in enumerate(d['items'], 1):
22+
print(f'=== {i} ===')
23+
print(f'TITLE: {item[\"title\"]}')
24+
print(f'LINK: {item[\"link\"]}')
25+
print(f'EXCERPT: {item.get(\"excerpt\",\"\")}')
26+
print(f'DOMAIN: {item.get(\"domain\",\"\")}')
27+
print(f'ID: {item[\"_id\"]}')
28+
print()
29+
"
30+
```
31+
32+
- 사용자가 별도로 지정하지 않으면 `perpage`는 10으로 시작. 수량은 사용자 확인 후 확대.
33+
- `_id`는 삭제 단계에서 써야 하므로 함께 기록.
34+
35+
## 3. 카테고리 매핑
36+
37+
`content/` 아래의 주제별 페이지로 분류한다. 자주 쓰이는 대상 파일:
38+
39+
| 주제 | 파일 |
40+
| --- | --- |
41+
| AI 코딩 생산성, 조직 AX, 개발자 학습 영향 | `ai-coding-productivity.md` |
42+
| Claude Code 사용법·도구·토큰 최적화·플러그인/스킬 | `claude-code.md` |
43+
| 하네스 엔지니어링·에이전트 팀 설계 | `ai-agent-harness.md` |
44+
| 에이전트 역할/프롬프트/업무 분담 | `ai-agent-role.md` |
45+
| LLM 프레임워크 일반 | `ai-framework.md` |
46+
| 프로젝트 관리, JIRA 대체, 업무 방식 | `project-management.md` |
47+
| 소프트웨어 엔지니어링 일반론, 커리어 | `sw-engineering.md` |
48+
49+
결정이 애매하면 기존 파일을 `Grep`으로 먼저 열어 비슷한 링크가 있는지 확인.
50+
51+
## 4. 엔트리 포맷
52+
53+
각 링크는 다음 형식의 top-level bullet로 추가하고, 아래에 2~3줄의 요약을 indent된 sub-bullet로 붙인다.
54+
55+
```markdown
56+
- [제목](https://cleaned-url)
57+
- 핵심 주장 또는 측정 결과 (excerpt 기반)
58+
- 보조 포인트 / 근거 / 방법론
59+
- 이 문서를 참고할 구체적 상황 (선택)
60+
```
61+
62+
- 기존 섹션(예: `claude-code.md``## 토큰 최적화`)이 적합하면 해당 섹션 말미에 삽입.
63+
- 섹션이 없고 주제가 다르면 새 섹션 헤더를 만들기보다 파일 끝에 추가. (H1은 페이지 제목이므로 `#` 쓰지 말 것. 섹션은 `##`부터.)
64+
- excerpt가 짧거나 비어 있으면 2줄로 줄이고 **추측으로 채우지 말 것**. 필요하면 WebFetch로 본문 확인.
65+
66+
## 5. URL 정리
67+
68+
다음 트래킹 파라미터는 제거한 깨끗한 URL로 저장:
69+
70+
- `fbclid`, `sfnsn`, `utm_source`, `utm_medium`, `utm_campaign`, `rcm`
71+
72+
특수 케이스:
73+
74+
- **Facebook 공유 링크(`facebook.com/share/...`)**: 로그인 요구·만료 가능성이 높음. excerpt에 원문 블로그 URL이 들어있으면 그쪽으로 교체.
75+
- **`youtube.com/...Title` 처럼 제목 텍스트가 URL 뒤에 붙은 경우** (X·게시판 공유 과정에서 흔함): 유효 파라미터 끝까지만 남기고 뒤쪽 텍스트 잘라내기.
76+
- LinkedIn 경로의 한글 퍼센트 인코딩은 그대로 둬도 무방.
77+
78+
## 6. 삭제
79+
80+
Write/Edit 반영이 끝나면 사용자 확인 후 Raindrop에서 삭제. 개별 DELETE를 루프로 돌린다 (10개 정도는 병렬화 이득 없음).
81+
82+
```bash
83+
for id in <ID1> <ID2> ...; do
84+
rtk proxy curl -s -X DELETE \
85+
-H "Authorization: Bearer <TOKEN>" \
86+
"https://api.raindrop.io/rest/v1/raindrop/$id"
87+
echo
88+
done
89+
```
90+
91+
응답에 `"result":true``"collection":{"$id":-99}`가 보이면 Trash로 이동된 상태. 영구 삭제는 사용자가 Raindrop UI에서 Trash를 비워야 한다 — 지시 없이 추가 API 호출로 비우지 말 것.
92+
93+
## 7. 체크리스트
94+
95+
- [ ] 토큰 로드 및 `rtk proxy` 경유로 응답 확보
96+
- [ ] 각 링크 URL에서 트래킹 파라미터 제거, FB 공유 → 원문 URL 교체
97+
- [ ] 주제별 파일 선택 및 기존 섹션 재사용 우선
98+
- [ ] 링크당 2~3줄 요약 (excerpt 범위 내에서만; 부족하면 WebFetch)
99+
- [ ] `_id` 목록 확보 후 사용자 확인 → DELETE 루프 실행
100+
- [ ] 응답에서 `result:true` 확인

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