AI 코딩 에이전트 실전 시리즈 (5편)

AI 코딩 에이전트 실전 시리즈 (5편)

Claude Code·Codex·OpenClaw·Hermes로 코딩 에이전트를 실전 운영

선수 지식하네스 엔지니어링 시리즈 (권장)
다음 시리즈AI 운영 경제학 시리즈 (4편)

전체 편 목록

1AI 코딩 에이전트 실전 (1/5) — Claude Code 워크플로우: CLAUDE.md·스킬·메모리·세션 복원
같은 모델로도 워크플로우 설계가 결과를 가른다. Claude Code의 4가지 핵심 구성요소를 실전 패턴으로 정리한다.
2AI 코딩 에이전트 실전 (2/5) — Cursor 3 vs Claude Code vs GitHub Copilot 2026-05 비교
"어느 게 더 좋은가"가 아니라 "어느 게 나의 워크플로우에 맞는가"가 진짜 질문이다.
3AI 코딩 에이전트 실전 (3/5) — MCP 서버 만들기: 스펙·예제·디버깅
Cursor·Claude Code·VS Code Agent 모두가 채택한 Model Context Protocol. 직접 서버를 짜며 정체를 파악한다.
4AI 코딩 에이전트 실전 (4/5) — 멀티 에이전트 패턴: 오케스트레이터와 전문가 분리
한 LLM 세션이 모든 일을 다 하면 컨텍스트가 망가진다. 그래서 역할 분리가 필요해진다.
5AI 코딩 에이전트 실전 (5/5) — 비용 관리: 토큰·캐싱·라우팅
"왜 이렇게 비싸지?"의 답은 거의 항상 어느 토큰이 캐시되지 않았는가에 있다.

권장 학습 페이스

편당 평균 25~40분 분량. 일주일에 1~3편 페이스로 진행하면 정착도가 가장 높다.

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"LLM 핵심 학습 (1/6) — 기본: 토큰화·임베딩·어텐션·위치 인코딩"

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