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      <title>Hyeong · 데이터·마케팅·개발 제너럴리스트</title>
      <link>https://dbhyeong.github.io</link>
      <description>최근 50 건 on Hyeong · 데이터·마케팅·개발 제너럴리스트</description>
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      <item>
    <title>2026년 6월 29일 AI·LLM·IT 이슈 정리 — 한국은 2000조를 걸고, 모델은 &#039;정부 승인제&#039;가 됐다</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/ai-llm-it-news-2026-06-29</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/ai-llm-it-news-2026-06-29</guid>
    <description><![CDATA[ 2026년 6월 29일 기준으로 확인한 최신 AI·LLM·IT 이슈를 정리했다. 한국의 2000조 반도체·AI 메가프로젝트, GPT-5.6 정부 승인 한정 공개, Anthropic Mythos 5 부분 복원, 중국 GLM-5.2의 약진, 메모리 대란발 가격 인상, Cloudflare 대란, 티빙 유출, EU·한국 AI 규제까지. 모든 수치는 1차 출처로 팩트체크해 정정·보강했다. ]]></description>
    <pubDate>Mon, 29 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>신문사 편집국처럼 굴러가는 LLM 지식 위키 — LLM Wiki Newsroom을 뜯어봤다</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/llm-wiki-newsroom-multi-agent-knowledge-wiki</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/llm-wiki-newsroom-multi-agent-knowledge-wiki</guid>
    <description><![CDATA[ Karpathy의 LLM Wiki 개념을 '신문사 편집국'으로 구현한 alfadur7의 LLM Wiki Newsroom을 직접 확인하고 정리했다. 기자·논설위원·데스크·교열·편집국장 5개 역할 분리, 작성과 검수를 다른 인스턴스로 나누는 설계, 규칙이 스스로 고쳐지는 자기개선 루프(Self-Harness·SkillOpt)까지. 과장된 수치는 1차 출처로 팩트체크해 ⚠️로 분리했다. ]]></description>
    <pubDate>Mon, 29 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>코딩 어시스턴트를 영상 제작 스튜디오로 — OpenMontage를 뜯어보고 과장은 걷어냈다</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/openmontage-agentic-video-production-system</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/openmontage-agentic-video-production-system</guid>
    <description><![CDATA[ AI 코딩 어시스턴트(Claude Code·Cursor·Codex 등)를 영상 제작 스튜디오로 바꾸는 OpenMontage(calesthio)를 직접 저장소까지 확인해 정리했다. '코드 오케스트레이터가 없는' 설계, 7기준 도구 선택, 슬라이드쇼 방지 품질 게이트, 무료 경로까지. '세계 최초'·'12/52/500+' 같은 과장 수치는 1차 출처로 팩트체크해 ⚠️로 분리했다. ]]></description>
    <pubDate>Mon, 29 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>2026년 6월 28일 AI·LLM·IT 이슈 정리 — 모델은 더 강해지고, 접근은 더 조심스러워졌다</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/ai-llm-it-news-2026-06-28</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/ai-llm-it-news-2026-06-28</guid>
    <description><![CDATA[ 2026년 6월 28일 기준으로 확인한 최신 AI·LLM·IT 이슈를 정리했다. GPT-5.6 제한 프리뷰, frontier AI 정부 심사, Gemini Computer Use, Claude Tag, Anthropic 서울 오피스, Qualcomm·Meta AI 인프라 흐름까지 쉽게 풀었다. ]]></description>
    <pubDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>네이버 블로그 자동 발행기 해부 — SmartEditor, RabbitWrite, 이미지 업로드까지</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/naver-blog-smarteditor-rabbitwrite-image-upload-automation</link>
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    <description><![CDATA[ claude_naver_blog_automation 폴더의 JS·PY 코드를 기준으로 네이버 블로그 글 자동 발행이 어떻게 동작했는지 정리했다. Whale CDP, SmartEditor ONE, documentModel, RabbitWrite.naver, 이미지 파일 업로드, imageGroup 콜라주, 임시저장과 예약 발행 흐름까지 도식화했다. ]]></description>
    <pubDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>네이버 클립 자동 업로드 파이프라인 해부 — CDP 쿠키, VOD 세션, chunk 업로드, clip/save까지</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/naver-clip-creator-studio-direct-upload-pipeline</link>
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    <description><![CDATA[ codex_video_upload 폴더의 JS·PY 코드를 기준으로 네이버 Creator Studio 클립 업로드 자동화가 어떻게 동작하는지 정리했다. CDP 네트워크 캡처, 로그인 쿠키 재사용, VOD token·videoId·session 생성, MP4 multipart chunk 업로드, draft 저장, 썸네일/인코딩 폴링, clip/save 최종 등록, 배치 안전장치까지 도식화했다. ]]></description>
    <pubDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>YouTube MP4·SRT·썸네일·쇼츠 3개까지 API로 올리는 자동 업로드 파이프라인</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/youtube-api-mp4-srt-thumbnail-shorts-pipeline</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/youtube-api-mp4-srt-thumbnail-shorts-pipeline</guid>
    <description><![CDATA[ codex_transcript의 YouTube Data API 업로드 스크립트와 codex_capcut의 Vrew·SRT·sceneId 쇼츠 렌더링 흐름을 합쳐, 본편 MP4·SRT·썸네일·쇼츠 3개·SEO 메타데이터·블로그 기록까지 하나로 묶은 자동 업로드 파이프라인 설계 기록. ]]></description>
    <pubDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>MP4 하나를 Vrew 자막과 SRT로 쪼개 쇼츠 8개로 만든 기록</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/capcut-vrew-srt-shorts-pipeline</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/capcut-vrew-srt-shorts-pipeline</guid>
    <description><![CDATA[ YouTube MP4를 내려받고, CapCut 프로젝트 구조를 확인한 뒤, Vrew가 만들어 준 자동 자막과 sceneId 구조를 SRT로 가져와 타임라인은 유지하고 문장만 고쳐 9:16 쇼츠 8개로 렌더링한 작업 기록. .vrew를 ZIP으로 풀어 project.json을 분석한 내용과 ASS 줄바꿈 문제까지 함께 정리했다. ]]></description>
    <pubDate>Sat, 27 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>HTTP QUERY 메서드, GET과 POST 사이에 생긴 새 칸</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/http-query-method-rfc-10008</link>
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    <description><![CDATA[ RFC 10008로 표준화된 HTTP QUERY 메서드를 GET 쿼리 파라미터, GET body, POST 검색 API와 비교해 정리했다. 복잡한 검색 조건을 request body로 보내면서도 safe·idempotent 의미를 유지하는 이유, 캐시 키·Accept-Query·Content-Type·CORS preflight·북마크 문제까지 실무 관점에서 풀어 쓴다. ]]></description>
    <pubDate>Sat, 27 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Claude Code Teams로 멀티 에이전트 굴리기 — 서브에이전트와 뭐가 다르고, 토큰은 얼마나 더 드나</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/claude-code-agent-teams-orchestration</link>
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    <description><![CDATA[ Opus 4.6과 함께 공식 지원된 Agent Teams는 메인 Claude Code 하나가 독립된 Claude Code 인스턴스 여러 개를 팀으로 띄워 오케스트레이션한다. 서브에이전트와 달리 팀원끼리 실시간으로 직접 메시지를 주고받는다. settings.json·tmux 세팅과 실전 워크플로, 그리고 토큰 주의점까지. 코드팩토리 영상을 보고 정리. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Claude Code 200K가 부족하다고 느껴질 때 — 시작부터 절반 차는 컨텍스트를 줄인 4가지 방법</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/claude-code-context-window-token-optimization</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/claude-code-context-window-token-optimization</guid>
    <description><![CDATA[ Claude Code는 한 줄도 안 시켰는데 컨텍스트가 절반쯤 차 있다. /context로 범인을 찾고, MCP 동적 로드·CLAUDE.md 슬림화·Output Style·서브에이전트 4가지로 토큰을 줄인 기록. 결국 본질은 '작업을 작게 쪼개기'였다. 코드팩토리 영상을 보고 직접 따라 해본 정리. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Claude Code, 일반 채팅부터 Goal까지 — 딥리서치·울트라코드·서브에이전트, 언제 뭘 써야 하나</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/claude-code-dynamic-workflow-deepresearch-vs-ultracode</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/claude-code-dynamic-workflow-deepresearch-vs-ultracode</guid>
    <description><![CDATA[ 딥리서치와 울트라코드는 둘 다 '하네스를 동적으로 만드는' 다이나믹 워크플로다. 일반 채팅 → 스킬 → 서브에이전트 → 배치 → 딥리서치/울트라코드 → Goal 스펙트럼을 도식으로 정리하고, 가장 헷갈리는 울트라코드 vs Goal의 기준을 잡았다. 코드팩토리 영상을 보고 내 식으로 다시 그린 정리. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>AI·IT 이슈 6/26 — 정부가 GPT-5.6을 세웠고, 애플은 메모리값에 가격표를 갈았다 (핵심 12개 1차 출처 팩트체크)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/it-issues-roundup-2026-06-26</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/it-issues-roundup-2026-06-26</guid>
    <description><![CDATA[ 2026-06-26 기준 AI·IT 핵심 이슈 12개를 1차 출처로 적대적 팩트체크했다. 트럼프 행정부의 GPT-5.6 단계적 출시 요청, 애플 맥·아이패드 인상, IBM 0.7nm, 구글 인재 이탈, 앤트로픽–알리바바 증류 공방까지 — '사실상 허가제'·'세계 최초'·'73% 절감' 같은 표현의 진짜 맥락을 ⚠️로 떼어 정리했다. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>블로그 글 하나 올리면 열네 곳에 자동으로 — SNS·블로그 신디케이션을 직접 붙인 기록</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/social-syndication-9-channels-api</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/social-syndication-9-channels-api</guid>
    <description><![CDATA[ 내 사이트(dbhyeong.github.io)에 글을 올리면 LinkedIn·Bluesky·Mastodon·Nostr·네이버 카페·메타(페이스북·인스타그램·쓰레드)·WikiDocs(책·블로그), 그리고 공식 API가 없는 until.blog·Velog·Tistory·Brunch·카카오스토리까지 — 열네 곳에 '요약 + 원문 링크(백링크)'를 자동으로 뿌리는 신디케이션 도구를 직접 붙인 기록. OAuth2·앱 비밀번호·키 서명·MCP·세션 재현까지 인증 방식별로 프로세스를 도식화하고, 네이버 카페 MS949 이중 인코딩, 1시간 토큰 자동 갱신, Nostr schnorr 서명, 메타 토큰 3단 사다리, 인스타 2단계 발행 같은 함정도 풀어 적는다. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Cabinet — 모든 게 디스크의 마크다운 파일로 사는 AI-first 지식 베이스(겸 &#039;스타트업 OS&#039;)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/cabinet-ai-first-markdown-knowledge-base</link>
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    <description><![CDATA[ DB 없이 마크다운 파일로만 동작하고, 저장할 때마다 git 자동 커밋, BYOAI(내가 쓰는 Claude·Codex·로컬 모델 연결), 크론으로 도는 에이전트 팀까지. 내가 평문 MD 볼트로 하던 걸 그대로 제품화한 느낌이라 반가웠다. 다만 랜딩페이지의 '스타트업 OS·10x' 마케팅은 한 겹 걷어내고 봤다. 9bow(박정환)가 공유한 글을 정리한 학습 노트. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>drawio-skill — 자연어로 draw.io 다이어그램을 그리는 에이전트 스킬 (코드베이스 시각화까지)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/drawio-skill-text-to-diagram</link>
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    <description><![CDATA[ 좌표를 일일이 찍지 않고 '마이크로서비스 아키텍처 그려줘'처럼 말로 설명하면 .drawio XML을 생성하고 PNG/SVG/PDF로 내보내는 에이전트 스킬. 순수 SKILL.md 하나로 동작하고, 출력 PNG를 스스로 읽어 겹침·잘린 라벨을 자동 교정하는 self-check 루프가 특징. 코드베이스 임포트 그래프/클래스 계층도 자동 배치. 9bow(박정환)가 공유한 글을 정리한 학습 노트. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Hyper-Extract — 비정형 텍스트를 강타입 지식 구조(그래프·하이퍼그래프)로 뽑는 LLM 추출 프레임워크</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/hyper-extract-knowledge-graph-hypergraph</link>
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    <description><![CDATA[ 문서를 한 번의 명령으로 구조화된 지식 베이스로 바꾼다. 리스트·Pydantic 모델 같은 레코드부터 지식그래프·하이퍼그래프·시공간 그래프까지 8가지 강타입 구조를 골라 뽑고, json_schema/함수호출로 출력 형식을 강제한다. 증분 진화·Obsidian 위키링크 내보내기·MCP 노출까지 지원. 9bow(박정환)가 공유한 글을 정리한 학습 노트. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>전자공시(DART)·IPO 공모주·금융당국 이슈를 매일 자동 수집하는 파이프라인 — todayRSS 파싱부터 HTML→MD 변환까지</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/dart-ipo-financial-data-pipeline</link>
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    <description><![CDATA[ 공개 금융 데이터를 매일 자동으로 긁어 정리하는 수집 파이프라인을 통째로 도식화한 기록. ① DART 전자공시를 todayRSS·전체공시·OpenDART API로 파싱하는 두 경로, ② 네이버 IPO 트래커에서 공모주 정보를 뽑는 법, ③ 금융위·금감원·한국은행 등 금융당국 주간 이슈를 어디서 어떻게 수집하는지, 그리고 ④ 받아온 HTML을 누락 0으로 Markdown으로 변환하는 과정까지. 전부 Node 내장 모듈 + 최소 라이브러리로. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>한글(HWPX) 스킬로 공문 양식을 진짜 채워봤다 — 생성·슬롯 추출·3중 가드까지 직접 돌린 기록</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/hwpx-skill-form-fill-hands-on</link>
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    <description><![CDATA[ AI 에이전트용 한글(HWPX) 문서 스킬을 실제로 돌려, 공문(gonmun) 양식을 생성하고 → 편집 가능한 '슬롯'을 추출하고 → 합성 데이터로 채운 뒤 → validate·page_guard·content_guard 3중 가드까지 통과시킨 실전 기록. HWPX가 왜 ZIP+XML인지(원리)부터, 양식 채우기에서 '글자 예산'과 '원시 ZIP 복사'가 왜 핵심인지, 그리고 직접 부딪힌 거친 모서리(lxml 조합 버그)까지 그대로 적었다. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Insane Search 깔고 Playwright를 &#039;두 갈래&#039;로 세팅한 기록 — 실브라우저 최후폴백은 MCP가 아니라 npm이었다</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/insane-search-playwright-two-tier-setup</link>
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    <description><![CDATA[ 차단된 공개 페이지를 단계적으로 뚫는 Claude Code 플러그인 Insane Search를 설치하고, 그 최후 단계인 Playwright를 '로컬 Node(npm)' 티어와 'Playwright MCP' 티어 두 갈래로 나눠 세팅한 실제 기록. 흔히 'MCP로 깔아야 하나?' 헷갈리는데, 실브라우저 최후폴백은 MCP가 아니라 로컬 npm이고 MCP는 더 약한 방어용 별도 티어라는 걸 코드(executor.py)로 확인하고 둘 다 붙였다. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>데일리 이슈 다이제스트 — 2026-06-25 (AI·데이터 / 마케팅·SEO / 국내뉴스)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/daily-issues-digest-2026-06-25</link>
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    <description><![CDATA[ 2026-06-25 하루치 이슈를 AI·데이터·테크 / 디지털 마케팅·SEO / 국내 종합뉴스 세 갈래로 긁어, 이슈마다 1차 출처로 적대적 팩트체크한 기록. OpenAI 추론칩, 구글 Limited Ad Serving, 코스피 급등 등 — 벤더·보도자료 주장은 ⚠️로 분리했습니다. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Dryforge — 하네스 엔지니어링을 &#039;플러그인&#039;으로 만든 도구 (Claude Code·Codex, 팩트체크)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/dryforge-harness-plugin-claude-codex</link>
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    <description><![CDATA[ Dryforge는 /ready→/go→/migration 세 명령으로 '프롬프트가 말하지 않은 결정'을 코드 전에 전부 열거하고, 그 근거를 다음 세션이 가장 먼저 읽는 하네스 문서에 영속시키는 Claude Code·Codex 플러그인입니다. 동작 구조와 1차 출처 팩트체크. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>구글 워크스페이스 CLI를 에이전트에게 쥐여주기 — editorp89 세팅·실습 가이드를 보고 정리한 학습 노트</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/editorp89-google-workspace-cli-automation</link>
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    <description><![CDATA[ editorp89(편집자P) 강의 '구글 워크스페이스 CLI 세팅 + 실습 가이드'를 정독하고, 데이터 분석가 관점에서 내 업무에 쓸지 검토한 노트. 구글 워크스페이스를 CLI로 조작 가능해지면서, CLI를 잘 다루는 에이전트(코덱스)에게 Gmail·드라이브·시트 자동화를 맡기는 흐름을 도식으로 정리했다. 기존 MCP 커넥터(읽기·드래프트만)와 워크스페이스 CLI(발송까지·토큰 절약)의 차이도 표로 비교했다. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>엑셀 영업데이터를 에이전트에 통째로 맡기려면 — editorp89 &#039;하네스 엔지니어링 실습 편&#039; 정리</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/editorp89-harness-excel-automation-practice</link>
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    <description><![CDATA[ editorp89(편집자P) 유튜브 강의 '초초입문자를 위한 하네스 엔지니어링 실습 편'을 보고, 4대 도구(AGENTS.md·스킬스·훅스·MCP)로 엑셀 영업데이터를 CSV변환→품질점검→집계·산출물→보고메일까지 일관 처리하는 흐름을 도식으로 정리했다. 데이터 분석가/마케터인 내 실무에 어떻게 옮겨볼지 메모한 학습 노트. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>에이전트를 가리지 않는 스킬 관리 — 복사 대신 심볼릭 링크로 원본 1개만 유지하기 (editorp89 강의 정리)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/editorp89-skill-management-symlink-strategy</link>
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    <description><![CDATA[ 스킬은 Claude만의 것이 아니라 표준이라 Codex·Cursor도 공유한다. editorp89(편집자P)의 강의를 보고, 전역/지역 저장 구분과 '복사하면 중복·동기화가 깨진다'는 문제, 그리고 원본 1개 + 나머지는 심볼릭 링크로 잇는 관리 전략을 정리했다. 내 Windows 11 + Claude Code/Codex 환경에 적용할 수 있게 mklink/junction 명령까지 확인한 학습 노트. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Graphify — LLM Wiki의 토큰 낭비를 AST 기계 전처리로 푸는 하이브리드 (편집자P 강의 정리)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/graphify-llm-wiki-ast-preprocessing</link>
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    <description><![CDATA[ LLM Wiki는 모든 걸 에이전트가 읽어 토큰을 너무 쓴다. Graphify는 같은 컨셉을 유지하되 앞단 전처리를 AST 기반 기계 분석으로 바꿔 토큰 0으로 지식의 뼈대만 뽑는 하이브리드 도구다. 편집자P 강의를 보고 4단계 절차·산출물·토큰 절감을 학습 노트로 정리하고, 기존 Neo4j GraphRAG와의 차이를 표로 대비했다. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>hwpxskill — 한컴 HWPX를 AI 에이전트로 &#039;서식 보존&#039; 편집하는 스킬 (팩트체크)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/hwpxskill-hancom-hwpx-agent-skill</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/reading/hwpxskill-hancom-hwpx-agent-skill</guid>
    <description><![CDATA[ 한컴오피스 HWPX(OWPML XML)를 Claude Code·Cursor·Codex가 서식·표·셀병합을 그대로 둔 채 내용만 갈아끼우게 해주는 Agent Skill. 동작 방식과 1차 출처 팩트체크 — 별점, 그리고 의외의 '라이선스 파일 없음' 문제까지. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Insane Search (GPTaku 플러그인) — 차단된 공개 페이지를 단계적으로 뚫는 도구, 그리고 &#039;합법&#039; 프레이밍 점검</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/insane-search-gptaku-plugin</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/reading/insane-search-gptaku-plugin</guid>
    <description><![CDATA[ 봇탐지·WAF로 막힌 공개 웹페이지를 generic fetch→공개 API→RSS→Jina→Playwright로 단계 우회하는 Claude Code/Codex 플러그인. 동작 방식은 1차 출처로 확인하고, '공개 페이지면 무조건 합법'이라는 소개 프레이밍은 ToS·국내법 쟁점으로 따져봤습니다. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>2026년 6월 AI 업계, 일주일에 1년치 터졌다 — 6/24 기준 핵심 이슈 12개를 1차 출처로 팩트체크</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/ai-industry-roundup-2026-06-24</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/ai-industry-roundup-2026-06-24</guid>
    <description><![CDATA[ 모델이 정부 지시로 내려가고, 한 랩이 965조 밸류로 뛰고, 화제 기사엔 거짓도 섞였다. 2026년 6월 AI 업계 핵심 이슈 12가지를 카테고리별로 정리하고, '마이크론도 HBM4 인증' 같은 콘텐츠팜발 과장을 1차 출처로 잡아낸 기록. ]]></description>
    <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Claude Code에 MCP 서버 4개 붙이기 — GitHub이 &#039;does not support dynamic client registration&#039;으로 막혔을 때 PAT로 뚫은 기록</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/claude-code-mcp-servers-github-pat-oauth-dcr-fix</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/claude-code-mcp-servers-github-pat-oauth-dcr-fix</guid>
    <description><![CDATA[ Claude Code(AI 코딩 에이전트)에 GSC·Context7·Firecrawl·GitHub MCP 서버 4개를 붙인 기록. 특히 GitHub 원격 MCP가 OAuth '동적 클라이언트 등록(DCR)'을 지원하지 않아 'Incompatible auth server' 에러로 막혔을 때, 개인 액세스 토큰(PAT)을 헤더로 넣어 우회한 과정을 프로세스로 정리했다. ]]></description>
    <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>GA4·GTM·IndexNow로 &#039;측정 가능한&#039; 블로그 만들기 — 정적 사이트에 분석·색인을 붙인 기록</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/ga4-gtm-indexnow-seo-setup</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/ga4-gtm-indexnow-seo-setup</guid>
    <description><![CDATA[ 마크다운만 올리면 발행되는 블로그를 만든 다음, '읽히는지'가 깜깜했다. GTM·GA4로 방문을 측정하고, 검색엔진에 등록하고, IndexNow로 새 글을 즉시 통보해 '측정 가능한' 블로그로 만든 과정 — 분석·구조화데이터·색인 라이프사이클을 여러 다이어그램으로 정리했다. ]]></description>
    <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>AI 에이전트는 결국 &#039;루프&#039;다 — 루프 엔지니어링 4단계(loopcraft)를 도식으로 정리하고 내 자동화에 대입한 기록</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/loop-engineering-four-loops-loopcraft</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/loop-engineering-four-loops-loopcraft</guid>
    <description><![CDATA[ 에이전트를 '하나의 루프'가 아니라 4겹으로 쌓는다 — 에이전트 루프·검증 루프·이벤트 구동 루프·언덕 오르기 루프. LangChain의 루프 엔지니어링 글을 읽고, 그 개념을 직접 도식으로 다시 그리고 내 크롤링·DART·다이제스트 자동화에 대입해 정리했다. ]]></description>
    <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>루프 엔지니어링, 못 따라가도 괜찮다 — 랄프 루프·하네스·루프 엔지니어링의 차이와 &#039;언제 써야 하나&#039;</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/loop-vs-harness-vs-ralph-when-to-use</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/loop-vs-harness-vs-ralph-when-to-use</guid>
    <description><![CDATA[ 에이전트한테 프롬프팅도 하지 말라는 말에 따라가기 버거웠다. 랄프 루프 → 하네스 엔지니어링 → 루프 엔지니어링이 어떻게 다르고 어떻게 겹치는지, 그리고 '내 프로젝트 규모엔 오히려 안 쓰는 게 맞는' 이유를 도식으로 정리했다. ]]></description>
    <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>OpenAI &#039;Codex-maxxing&#039; 백서 뜯어보기 — 단일 프롬프트를 &#039;운영 루프&#039;로 바꾸는 법 (과대포장 점검 포함)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/openai-codex-maxxing-long-running-work</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/openai-codex-maxxing-long-running-work</guid>
    <description><![CDATA[ OpenAI의 'Codex-maxxing for long-running work' 백서를 도식으로 다시 정리했다. Codex를 '일이 머무는 곳'으로 쓰는 10가지 조각(durable thread·memory·automation·goal·side panel…)과, 백서가 비전으로 말한 'GitHub 메모리 볼트'가 실제 출시본과 어떻게 다른지까지 점검한다. ]]></description>
    <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>한 우물 못 판 줄 알았는데 — 마케팅에서 자동화까지</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/daily/career-zigzag-marketing-to-automation</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/daily/career-zigzag-marketing-to-automation</guid>
    <description><![CDATA[ 한동안 내 커리어를 한 줄로 설명하지 못하는 게 콤플렉스였다. 시작은 마케팅이었다. 정확히는 SEO. 어떻게 하면 글이 검색 상위에 뜨는지, 어떤 키워드가 사람을 데려오는지를 들여다보는 일이었다. 그때는 “노출”과 “유입”이 세상의 전부인 줄 알았다. ]]></description>
    <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>각 안 잡고 쓰는 공간을 하나 만들었다</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/daily/hello-a-place-to-ramble</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/daily/hello-a-place-to-ramble</guid>
    <description><![CDATA[ 블로그를 만들고 나니 묘한 부담이 생겼다. 글 하나 쓰려면 흐름 도식을 그리고, 용어를 친절하게 풀고, 질문형 제목을 달고, 출처를 팩트체크하고… 그러다 보니 “오늘 이거 좀 깨달았는데” 싶은 가벼운 생각들은 어디에도 못 적고 그냥 흘러가 버렸다. ]]></description>
    <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>AI/IT 데일리 다이제스트 — 2026-06-24 (Claude Tag·DeepSeek 하네스·워크플로 논문)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/ai-it-digest-2026-06-24</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/reading/ai-it-digest-2026-06-24</guid>
    <description><![CDATA[ 2026-06-24 하루치 AI/IT 소식을 관심사(에이전트·코딩·자동화·데이터·마케팅)로 추리고 1차 출처로 확인한 데일리 다이제스트. Anthropic Claude Tag, DeepSeek 하네스 전담팀, 자가진화 워크플로 하네스 논문 등 — 벤더 주장 수치는 ⚠️로 분리. ]]></description>
    <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Awesome Harness Engineering — AI 에이전트를 안정적으로 만드는 자료 모음 (팩트체크)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/awesome-harness-engineering-curated-list</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/reading/awesome-harness-engineering-curated-list</guid>
    <description><![CDATA[ 하네스 엔지니어링(에이전트 둘러싼 환경을 설계해 안정적으로 일하게 만드는 실천) 큐레이션 목록 walkinglabs/awesome-harness-engineering를 GitHub 1차 출처로 팩트체크: 8개 카테고리·~40개 벤치마크의 구조와, 모델이 아니라 '하네스'를 비교하라는 관점. ]]></description>
    <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>LLM Graph Builder — 비정형 데이터를 LLM으로 Neo4j 지식 그래프로 바꾸는 도구 (팩트체크)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/llm-graph-builder-neo4j-knowledge-graph</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/reading/llm-graph-builder-neo4j-knowledge-graph</guid>
    <description><![CDATA[ Neo4j Labs의 오픈소스 LLM Graph Builder를 GitHub 1차 출처로 팩트체크해 정리: PDF·영상·웹을 LLM으로 노드·관계로 추출해 Neo4j 그래프로 만들고, 벡터·그래프·하이브리드로 질의하는 GraphRAG 도구의 구조·질의 모드·설치 요건. ]]></description>
    <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Ponytail — &#039;가장 게으른 시니어 개발자&#039;처럼 사고하게 만드는 AI 코드 최소화 스킬</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/ponytail-lazy-senior-dev-skill</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/reading/ponytail-lazy-senior-dev-skill</guid>
    <description><![CDATA[ 출시 12일 만에 5만 스타를 넘긴 코딩 에이전트 스킬 Ponytail을 GitHub 1차 출처로 팩트체크해 정리: 7단계 사다리·모드·벤치마크의 진짜 수치와 '스킬 vs 한 줄 프롬프트' 논쟁. ]]></description>
    <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>정보 과부하를 끄는 법 — 의존성 0 AI 뉴스 다이제스트 + 다중 에이전트 팩트체크 파이프라인</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/ai-news-digest-multi-agent-factcheck</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/ai-news-digest-multi-agent-factcheck</guid>
    <description><![CDATA[ AI 뉴스를 따라가 본 사람은 안다. 하루만 안 봐도 타임라인은 “역대급”, “게임 체인저”, “이제 다 끝났다”로 도배된다. 모델이 나오고, 벤치마크가 깨지고, 누군가의 워크플로가 “인생을 바꿨다”고 한다. 정보가 부족한 게 아니다. ]]></description>
    <pubDate>Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>GitHub Pages + Quartz로 기술 블로그를 0원에 만든 기록 — v5에서 한 번 엎고 v4로 정착하기까지</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/build-tech-blog-with-quartz-github-pages</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/build-tech-blog-with-quartz-github-pages</guid>
    <description><![CDATA[ 티스토리도 있는데 왜 또 블로그를 직접 만들었나. 마크다운 한 장 떨구면 발행되는 구조를 원해서 Quartz로 GitHub Pages 블로그를 만든 과정 — v5에서 빌드가 깨져 v4로 엎고, 디스크가 꽉 차 멈췄던 삽질까지 프로세스로 정리했다. ]]></description>
    <pubDate>Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>벡터DB 없이 만든 평문 Markdown LLM 지식볼트 — 수만 개 파일을 LLM이 읽는 위키로</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/plaintext-md-llm-knowledge-vault</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/plaintext-md-llm-knowledge-vault</guid>
    <description><![CDATA[ 태그: 지식관리 LLM RAG 데이터거버넌스 Markdown Obsidian PageIndex 멀티에이전트 데이터분석 흩어진 코드·노트·문서가 수만 개다. 새 도구를 켤 때마다 “그때 그거 어디 있었지”를 반복한다. ]]></description>
    <pubDate>Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>pymssql로 한글을 MS-SQL에 넣다 다 깨졌다 — 인코딩이 어디서 무너지는지 추적한 기록</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/blog/pymssql-korean-encoding-mssql</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/blog/pymssql-korean-encoding-mssql</guid>
    <description><![CDATA[ 크롤링한 한글 데이터를 pymssql로 MS-SQL에 적재했더니 전부 '???'로 깨졌다. 인코딩이 무너지는 지점을 프로세스로 하나씩 추적하고, charset='utf8'·codepage·NVARCHAR로 잡은 과정을 그대로 정리한다. ]]></description>
    <pubDate>Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>국내 AI 이슈 종합 — 에이전트 거버넌스·코드 인터페이스·보안 (2026-06-23)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/korea-ai-news-agent-governance-2026-06-23</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/reading/korea-ai-news-agent-governance-2026-06-23</guid>
    <description><![CDATA[ 국내외 AI 뉴스 11건을 본문 fetch 후 적대적 팩트체크로 정리: 구글 에이전트 거버넌스, 엔비디아 코드 작성형 에이전트, Codex 지식노동 확장 외 과장 보도 정정. ]]></description>
    <pubDate>Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Agent Skills (Addy Osmani) — SDLC 전체를 구조화한 엔지니어링 스킬</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/agent-skills-addy-osmani</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/reading/agent-skills-addy-osmani</guid>
    <description><![CDATA[ AI 코딩 에이전트가 명세·테스트·보안 같은 체계적 프로세스를 건너뛰지 않도록, SDLC 6단계 전체를 구조화 워크플로로 주입하는 Addy Osmani의 agent-skills 정리와 팩트체크. ]]></description>
    <pubDate>Mon, 22 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Anthropic 사내 Claude Code 워크플로우 데모 (실전 팁)</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/anthropic-claude-code-workflow-demo</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/reading/anthropic-claude-code-workflow-demo</guid>
    <description><![CDATA[ Anthropic 직원이 Excalidraw repo로 시연한 실전 Claude Code 워크플로우 강연 정리 — 코드 아닌 일까지 위임하고, 다음 단계의 다음 단계까지 자동화하라. ]]></description>
    <pubDate>Mon, 22 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>claude-obsidian (AgriciDaniel) — Obsidian을 자기조직 AI 두뇌로 만드는 Claude Code 플러그인 [출처요약+팩트체크]</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/claude-obsidian-agricidaniel</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/reading/claude-obsidian-agricidaniel</guid>
    <description><![CDATA[ Karpathy의 LLM 위키 패턴을 구현한 Claude Code 플러그인 claude-obsidian의 스킬 구성과 동작을 1차 출처와 대조해 정리하고, 원문 블로그의 과장된 통계를 팩트체크한 노트. ]]></description>
    <pubDate>Mon, 22 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Compound Engineering (Every / Kieran Klaassen) 정리 + 팩트체크</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/compound-engineering-every-kieran-klaassen</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/reading/compound-engineering-every-kieran-klaassen</guid>
    <description><![CDATA[ 엔지니어링 작업이 다음 작업을 더 쉽게 만든다는 'Compound Engineering' 철학과 Every의 플러그인을 요약하고, 글의 수치를 실제 repo와 대조해 팩트체크한 노트. ]]></description>
    <pubDate>Mon, 22 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item><item>
    <title>Fable 5로 루프 설계하기 (Anthropic) — 자기교정 루프 + 메모리</title>
    <link>https://dbhyeong.github.io/reading/designing-loops-with-fable-5-anthropic</link>
    <guid>https://dbhyeong.github.io/reading/designing-loops-with-fable-5-anthropic</guid>
    <description><![CDATA[ Anthropic의 Fable 5는 직접 프롬프트보다 환경 피드백으로 self-correct하는 루프를 설계할 때 진가를 발휘한다는 정리 노트. ]]></description>
    <pubDate>Mon, 22 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  </item>
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