Archive · 109 notes
All notes
생각과 작업의 기록을 주제와 시간 순서로 모읍니다.
2026-07-17thought_leadership토큰 맥싱을 권했던 이유, 요즘은 다르게 답한다
→2026-07-15thought_leadership내가 MCP 업데이트를 기다리는 이유: AI 에이전트가 전화를 끊을 수 있게 됐다
→2026-07-07articleAI-native하게 일한다는 것: 업무를 소프트웨어처럼 다루는 능력
→2026-07-03article모호한 말 한마디는 어떻게 정확한 실행이 되는가
→2026-07-02articleAgent를 평가한다는 말은 너무 좁다
→2026-07-02notion_page그래프는 관계를 그리는 방법이다
→2026-06-30article내 결과물은 내가 평가할 수 없다: 실행과 판단을 가르는 일
→2026-06-27article나만 보는 문서를 만들고 있었다: '이거 쓸 사람 있어?'가 바꾼 자동화
→2026-06-27portfolio_narrative콘텐츠 자동화 개인 프로젝트
→2026-06-26carousel배너 한 장 만들었을 뿐인데, 그래프를 4개나 그렸다
→2026-06-26articleVIO는 온톨로지를 저장하지 않는다: Dynamic Ontology Runtime이라는 관점
→2026-06-25article꽃을 피우기 전에 가꿔야 하는 것이 있다: 성과주의 사회에서 다시 보는 성장의 기반
→2026-06-20retrospective먹히는 콘텐츠는 어디서 시작하는가: 3부작을 쓰고 회고했다
→2026-06-20article좋은 Oracle은 태어나는 게 아니라 관리된다
→2026-06-19article맥락을 어떻게 전달해야 하는가: LLM은 통 속에 든 아인슈타인이다
→2026-06-18articleAgent-Context: 콘텐츠 자동화 에이전트의 '기억'은 어떻게 쌓이는가
→2026-06-18articleAgent UX는 화면이 아니라 의사결정이다
→2026-06-16article하네스를 직접 짜려다 깨달았다: 그 고민은 이미 시맨틱 웹 언어에 있었다
→2026-06-14article기술 가치는 어떻게 알려지는가
→2026-06-11article전문가란 무엇인가?
→2026-06-11article피지컬 AI보다 뇌지컬 AI가 더 난해하다
→2026-06-11article행동을 완벽히 예측당해도 대체되지 않는 자리
→2026-06-10article클릭이 사라지면 마케터는 무엇이 되는가: 인지 설계자에서 데이터 엔지니어로
→2026-06-09article좋은 Agent보다 좋은 Repository가 중요하다
→2026-06-08articleAI-Native 디자인 시스템 아이데이션 노트: 디자인 토큰을 '코드'가 아니라 '자산'으로 본다면
→2026-06-08article사용자층·접근성·조직 생산성으로 다시 읽는 AI-Native UI 전환
→2026-06-07article개인 자본 관리를 '가족 단위'로 확장했습니다: 나를 최적화해서는 풀리지 않던 문제
→2026-06-07articleAI-Native 조직도는 하나가 아니다: 에이전트를 무엇으로 보느냐가 조직을 가른다
→2026-06-04essay모델은 바뀌어도, 일은 바뀌지 않는다
→2026-05-30tip-listAI 쓰는데 왜 나만 느릴까 — 직장인 실전 활용의 5가지 차이
→2026-05-27Field note대화가 성립했다는 착각 — 에이전트 커뮤니케이션에서 신뢰가 무너지는 구조
→2026-05-26Field noteAI 에이전트가 쓴 코드를 더 이상 읽을 수 없다 — 그래프로 위험을 보고, 멱등성으로 검증하라
→2026-05-26Field noteAI 에이전트는 왜 "한 번 잘 됐다"고 믿으면 안 되는가
→2026-05-26Field note내가 바라본 주가는 기술이 아니라 인간의 욕망에 가까웠다
→2026-05-26Field note스텔스 창업과 AI 시대의 실행론
→2026-05-24Field note업무 흐름은 토폴로지다: Team Topology & Message Bus
→2026-05-24Field note조직 기억을 재배선하다: Dynamic, Kinetic and Semantic
→2026-05-24Field note에이전트를 어떻게 제어할 것인가
→2026-05-23Field note보이지 않는 것을 보이게 만들기
→2026-05-22Field note에이전트 시대, 신뢰의 재조명
→2026-05-21Field note권위를 레버리지하는 게임의 종료
→2026-05-19analytical머릿속에 작은 온톨로지 깔기 — AI 기획자가 시험 중인 Agentic Marketing 인지 설계
→2026-05-18analytical에이전트 그라운딩은 NLU 문제가 아니다
→2026-05-17analyticalAI 시대의 해자는 관찰이다
→2026-05-17analytical에이전트는 아는 것과 하는 것을 분리해야 한다
→2026-05-16analytical말하면서 자신을 안다: 자기 표현이 콘텐츠가 되는 구조
→2026-05-16analytical먼저 인정하는 사람이 이긴다: 비합리적 선택 공감 콘텐츠 설계법
→2026-05-15analyticalAI는 무엇으로 자신을 재는가 — Oracle, 판정 기준의 구조와 한계
→2026-05-15Field notePrompt Factorization: TBox/ABox 이분법을 프롬프트 설계에 적용하기
→2026-05-15analytical깊이보다 지지가 중요하다: 인식적 동형성, 그래프 구조, GNN의 공통 원리
→2026-05-15analytical에이전트가 당신을 선택한다: 인지적 마케팅에서 AEO로
→2026-05-15analytical좋아요는 MMLU다: Oracle 이론으로 콘텐츠 성과를 다시 보면
→2026-05-15Field note콘텐츠 Oracle — AI 평가 이론이 콘텐츠 전략에 던지는 질문들 (v2)
→2026-05-14Field noteHITL을 어디에 둘 것인가
→2026-05-14Field note검색이 사라지는 시대에 검색을 최적화하고 있었다
→2026-05-14Field note쇼츠가 터지는 건 운이 아니라 완료율이었다
→2026-05-14Field note채널을 최적화하는 동안, 게임이 두 곳에서 바뀌었다
→2026-05-14Field noteGitHub Repository는 에이전트의 워크스페이스다
→2026-05-13Field noteAI-Native 시대의 그로스 마케팅 — 온톨로지 분석이 보여준 것
→2026-05-13Field note나는 마케팅 자동화에 대해 아무것도 몰랐다
→2026-05-13Field note하네스 엔지니어링 work memory context re injection linkedin
→2026-05-11Field noteAI 에이전트는 왜 "한 번 잘 됐다"고 믿으면 안 되는가
→2026-05-09Field note포지셔닝의 본질: 비교 준거군을 설계하는 행위
→2026-05-08Field note명세라는 인터페이스 — Agentic Workflow 시대의 인수인계 불가 문제
→2026-05-08Field note시간을 쪼개지 않는다 — AI N잡러의 구조
→2026-05-08Field note조용히 쌓고 있다 — 에이전트 스웜 시대의 일, 창업, 조직
→2026-05-06Field noteAgentic Workflows and Human Capability: Thinking vs. Understanding
→2026-05-04Field noteSelf Boundary를 정의하지 않으면, 기여와 책임은 설계될 수 없다
→2026-05-04Field note라벨 없이 지식그래프를 만드는 법 — 2025~2026, 무엇이 바뀌고 있는가
→2026-04-30Field noteAI App Slop — AI를 썼다는 사실 외에는 아무것도 남지 않는 제품
→2026-04-30Field noteAI가 바꾸는 일의 구조 — 업종별 디커플링과 내재화의 원리
→2026-04-29Field noteNLU Intent Classification — 학습 방법을 두 가지 축으로 이해하기
→2026-04-29Field noteTopic과 Intent는 다른 것이다 — NLU 설계에서 가장 자주 혼동되는 두 개념
→2026-04-27Field noteAI 활용 노하우는 개인 자산인가, 팀 자산인가
→2026-04-26Field note1인 5역의 조건 — 비개발자가 AI Agent로 극단적 생산성을 만드는 구조
→2026-04-25Field noteAI Agent Memory — Grounding 관점의 동적 해결 메커니즘
→2026-04-25Field note에이전트 파이프라인이 망하는 건 설계를 몰라서가 아니다
→2026-04-25Field note에이전트는 실패하지 않는다. 다만, 틀린 방향으로 성공한다.
→2026-04-24Field note프롬프트 최적화는 합의를 이해하는 것에서 시작된다
→2026-04-24Field note프롬프트 최적화에서 합의가 필요한 이유
→2026-04-24Field note프롬프트 최적화의 합의 구조
→2026-04-23Field noteHITL은 두 번 설계되어야 한다 — 실패 관측과 의사결정 권한
→2026-04-23Field note관행은 사람을 위한 룰이었다 — AI-Native 전환에서 어긋나는 세 가지 지식
→2026-04-23Field note에이전트와 협업한다는 것 — 지식 경계, 작업 맥락, 그라운딩의 구조 (v4)
→2026-04-22Field noteHITL은 실패 대응이 아니라 의사결정 권한 배분이다
→2026-04-18Field noteContext Semantic with Human — 의미·편향·구조·실행의 통합 프레임워크
→2026-04-18Field noteLLM은 누구에게 말하고 있는가 — 의미 밀도 불일치와 유창성 환상
→2026-04-17Field note경량 LLM 앙상블로 NLP 품질을 높이는 법
→2026-04-17Field note경량 LLM 앙상블 — Gemma 4 E4B와 택소노미 라벨링에 적합한 모델 조합 전략
→2026-04-04Field noteSemantic Bias Propagates to Decision Bias
→2026-04Field noteAI-Native를 위한 Agent 만들기: 무엇을 위한 에이전트인가
→2026-04Field noteNLP 점진적 학습 기법 — Taxonomy가 살아있는 동안 모델은 어떻게 따라잡는가
→2026-04Field noteThis is the phase, Human-AI Communication
→2026-04Field note가능성이 넓어질수록 이해의 폭이 좁아진다 — 에이전틱 워크플로우와 이해의 비대칭
→2026-04Field note각자 빨라지면, 함께 느려진다 — Agentic Workflow와 운영 지식의 문제
→2026-04Field note같은 모델을 여러 개 돌리는 건 앙상블이 아니다 — LLM Ensemble과 다양성의 수학
→2026-04Field note경량 LLM 앙상블 — 다양성 기반 모델 조합 전략
→2026-04Field note구독은 콘텐츠가 만들지 않는다 — Content Series의 심리학과 구조
→2026-04Field note수사 장치는 의미를 바꾸는가 — Agentic AI의 Downstream Semantic Chain과 수사학
→2026-04Field note에이전트는 가설을 생산한다 — Agentic Workflow와 지식 시스템의 검증 문제
→2026-04Field note의미는 어떻게 판단이 되는가 — 의사결정 위임 시대의 의미·편향·구조·실행
→2026-04Field note인상 없는 관념 — 에이전트 출력의 경험주의적 위상
→2026-04Field note조직 특성에 따라 AX는 전혀 다른 방식으로 전개된다
→2026-04Field note좋은 글이란 무엇인가 — 인지 수사학 프레임워크(CRF)를 만들며 발견한 것들
→2026-03-28Field noteAI Native DNA: Agentic AI 시스템 설계라는 관점에서
→미정Field noteAgentic Workflow 교육론: 조직구조론과 교육학으로 설계하는 AI-Native 학습 아키텍처
→미정Field noteAI Native 시대의 조직 설계: 고전 조직이론의 Structure-Coordination-Control-Decision 프레임과 재해석
→미정Field noteneo firm 사례로 보는 axai transformation 시장 요구와 ai native 조직을 위한
→미정Field noteNeo Firm(법률 분야) 사례로 보는 AX(AI Transformation) 시장 요구와 AI-Native 조직을 위한 교육체계의 중요성
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