참이 감자 개발 블로그
나만의 속도로 천천히 그리고 꾸준한 공부를 지향하는 거북이 개발자 입니다!
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[Claude Code] Tool 정리 - 01
1. Tool이란?Tool 개념Claude Code가 코드베이스를 이해하고, 파일 수정, 명령어 실행, 개발 도구 통합 등 AI가 외부 세계와 상호작용하여 직접 작업을 수행할 수 있도록 확장해 주는 기능'외부 세계와 상호작용하는 함수' 형태로 생각하면 된다.이는 외부 MCP(Pencil.dev)를 tool로써 추가하는 사진인데, 이렇게 설정하면 Claude가 Pencil에 접근이 가능해진다.Tool을 알아야 하는 이유기능 확장기본 Claude는 'text 생성'이 다이므로, 이 text에 tool+action을 통해 'file-system 접근/조작', 'bash 명령어 실행', '외부 API 연동' 등이 가능해진다.권한 및 보안 통제각 Tool이 동작하는 동작과 권한을 설정(Allow / Deny)하여..
[AX] LLM WIKI 개념 및 실제 사용 방법
1. LLM WIKI 개념일반 메모장 vs LLM WIKI일반 메모장은 내가 쓰고, 내가 분류하고, 내가 찾는다. 자료 100개를 넣으면 100개가 그냥 쌓인다. 많아질수록 지저분해지고, 어디 적었는지 기억이 안 나면 끝이다. 누적은 되는데 복리가 안 된다. 이게 핵심 문제였다. LLM WIKI는 역할이 뒤집힌다. 나는 자료를 던져 넣기만 한다. AI가 똑똑한 조수처럼 읽고, 요약하고, 분류하고, 기존 노트와 연결해서 서랍에 넣는다. 찾을 때는 서랍을 뒤지는 게 아니라 조수에게 물어본다. 일반 메모장LLM WIKI분류내가 한다AI가 한다검색키워드 검색, 폴더 뒤지기자연어로 질문자료가 늘면지저분해진다기존 노트까지 같이 갱신돼 더 똑똑해진다근거 추적"어디서 봤더라"모든 노트에 source 경로가 박혀 있다..
[Claude Code] Claude Code 프롬프트 캐싱 정리
1. 캐시 구성 요소Prefix (text 기반)레이어내용System Prompt Layer기본 도구(core tools) + 기본 system 지침Project Context LayerCLAUDE.md 등 세션 고정 설정 파일Conversation Layer지금까지 누적된 대화 내역 (Message, Reply)Header (Request metadata)ModelEffort levelFast modeAppended requestsSkills · Commands · Agents · Hooks · LSP server · Monitors · Themes · Deferred tools · advisor toolCache-Hit 조건캐시가 Hit되면 모델에 전체 텍스트를 Compute해서 넣을 필요가 없음Ca..
[AX] AI Agent 기초
1. LLM 이해LLM은 결국 Text를 Text로 답변해주는 모델에 불과하며, 모든 답변은 확률론적으로 답변된다. 2. RAGLLM이 주어진 문서들에 기반하여 답변할 때, 관련된 문서(Chunks)를 검색(Retrieval)하여 LLM에 주입 후 답변을 text로 낸다. 3. LLM vs AgentAgent = LLM + tool + actiontool: grep, ls, MCP 등 외부를 조작하고 조회할 수 있는 도구action: tool을 실행하고 어떤 tool을 쓸 지 결정=> 이를 통해 Agent는 우리의 file-system에 있는 코드도 고치고 다양한 tool과 그에 맞는 action을 통해 많은 작업을 AI로 할 수 있다. 4. Desktop App vs CLIDesktop은 tool이 제..
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https://velog.io/@gaiogo2/posts
[소마] 부산 소마 17기 중간 후기
부산 소마 17기 합격하고 예비과정 2개월 + 본과정 1개월이 흘렀다.생각보다 정신없고 시간이 훌쩍 지나서 늦게나마 후기를 남겨보기로 했다!워크숍 워크숍은 OT를 가장한 팀매칭 장소였다. 미리 3인 팀을 구성하기 위해 150명이 서로 대화하고 다니며 각자의 방향성, 목표, 핏 등을 아침부터 새벽까지 맞추는 시간이였다.창업, 취업, 수익화, 사용자 모으기 등 사람들마다 목표가 너무나 달라 여러 명을 만나느라 너무 힘들었지만, 다행히도 좋은 팀분들이 팀 요청을 주어서 감사히 편하게 팀을 구성헀다. 너무 좋은 팀원들을 만나 지금까지 즐겁게 생활하고 있다! 예비 과정아이디어 기획팀장님께서 DRT라는 획기적이고 사회공헌적인 아이디어를 들고왔고, 사업성도 좋았으며 모두가 관심이 생겨 2달 간 열심히 기획 및 개발..
[Claude Code] Tool 정리 - 01
1. Tool이란?Tool 개념Claude Code가 코드베이스를 이해하고, 파일 수정, 명령어 실행, 개발 도구 통합 등 AI가 외부 세계와 상호작용하여 직접 작업을 수행할 수 있도록 확장해 주는 기능'외부 세계와 상호작용하는 함수' 형태로 생각하면 된다.이는 외부 MCP(Pencil.dev)를 tool로써 추가하는 사진인데, 이렇게 설정하면 Claude가 Pencil에 접근이 가능해진다.Tool을 알아야 하는 이유기능 확장기본 Claude는 'text 생성'이 다이므로, 이 text에 tool+action을 통해 'file-system 접근/조작', 'bash 명령어 실행', '외부 API 연동' 등이 가능해진다.권한 및 보안 통제각 Tool이 동작하는 동작과 권한을 설정(Allow / Deny)하여..
[AX] LLM WIKI 개념 및 실제 사용 방법
1. LLM WIKI 개념일반 메모장 vs LLM WIKI일반 메모장은 내가 쓰고, 내가 분류하고, 내가 찾는다. 자료 100개를 넣으면 100개가 그냥 쌓인다. 많아질수록 지저분해지고, 어디 적었는지 기억이 안 나면 끝이다. 누적은 되는데 복리가 안 된다. 이게 핵심 문제였다. LLM WIKI는 역할이 뒤집힌다. 나는 자료를 던져 넣기만 한다. AI가 똑똑한 조수처럼 읽고, 요약하고, 분류하고, 기존 노트와 연결해서 서랍에 넣는다. 찾을 때는 서랍을 뒤지는 게 아니라 조수에게 물어본다. 일반 메모장LLM WIKI분류내가 한다AI가 한다검색키워드 검색, 폴더 뒤지기자연어로 질문자료가 늘면지저분해진다기존 노트까지 같이 갱신돼 더 똑똑해진다근거 추적"어디서 봤더라"모든 노트에 source 경로가 박혀 있다..
[Claude Code] Claude Code 프롬프트 캐싱 정리
1. 캐시 구성 요소Prefix (text 기반)레이어내용System Prompt Layer기본 도구(core tools) + 기본 system 지침Project Context LayerCLAUDE.md 등 세션 고정 설정 파일Conversation Layer지금까지 누적된 대화 내역 (Message, Reply)Header (Request metadata)ModelEffort levelFast modeAppended requestsSkills · Commands · Agents · Hooks · LSP server · Monitors · Themes · Deferred tools · advisor toolCache-Hit 조건캐시가 Hit되면 모델에 전체 텍스트를 Compute해서 넣을 필요가 없음Ca..
[AX] AI Agent 기초
1. LLM 이해LLM은 결국 Text를 Text로 답변해주는 모델에 불과하며, 모든 답변은 확률론적으로 답변된다. 2. RAGLLM이 주어진 문서들에 기반하여 답변할 때, 관련된 문서(Chunks)를 검색(Retrieval)하여 LLM에 주입 후 답변을 text로 낸다. 3. LLM vs AgentAgent = LLM + tool + actiontool: grep, ls, MCP 등 외부를 조작하고 조회할 수 있는 도구action: tool을 실행하고 어떤 tool을 쓸 지 결정=> 이를 통해 Agent는 우리의 file-system에 있는 코드도 고치고 다양한 tool과 그에 맞는 action을 통해 많은 작업을 AI로 할 수 있다. 4. Desktop App vs CLIDesktop은 tool이 제..
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[소마] 부산 소마 17기 중간 후기
부산 소마 17기 합격하고 예비과정 2개월 + 본과정 1개월이 흘렀다.생각보다 정신없고 시간이 훌쩍 지나서 늦게나마 후기를 남겨보기로 했다!워크숍 워크숍은 OT를 가장한 팀매칭 장소였다. 미리 3인 팀을 구성하기 위해 150명이 서로 대화하고 다니며 각자의 방향성, 목표, 핏 등을 아침부터 새벽까지 맞추는 시간이였다.창업, 취업, 수익화, 사용자 모으기 등 사람들마다 목표가 너무나 달라 여러 명을 만나느라 너무 힘들었지만, 다행히도 좋은 팀분들이 팀 요청을 주어서 감사히 편하게 팀을 구성헀다. 너무 좋은 팀원들을 만나 지금까지 즐겁게 생활하고 있다! 예비 과정아이디어 기획팀장님께서 DRT라는 획기적이고 사회공헌적인 아이디어를 들고왔고, 사업성도 좋았으며 모두가 관심이 생겨 2달 간 열심히 기획 및 개발..