프롬프트 엔지니어링 뉴스
LLM 프롬프트 설계, 시스템 프롬프트, 컨텍스트 엔지니어링, 프롬프트 인젝션 방어 등에 관한 글.
총 514건
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AI 코딩 에이전트를 위한 트래픽 제어 레이어, Agent Shield 구축: 오픈 소스 프로젝트
Agent Shield는 AI 코딩 에이전트와 네트워크 사이에서 트래픽을 제어하는 오픈 소스 프록시 레이어입니다. AI 에이전트가 주고받는 프롬프트, 코드, 비밀번호 등의 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 데이터 유출 방지(DLP) 및 비용 최적화를 위한 모델 라우팅 기능을 제공합니다.
I built Agent Shield an open-source traffic control layer for AI coding agents.↗dev.to
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Crucible 개발 과정에서 발견한 흥미로운 패턴들: 테스트를 더 쉽게 만들기 위한 노력. 아직 초기 단계입니다.
현재 AI 보안 도구 시장은 연구용, 엔터프라이즈용, 프롬프트 테스트용으로 파편화되어 있으며, 개발자의 실제 워크플로우를 지원하는 데 한계가 있습니다. 본 기사는 AI 에이전트와 워크플로우가 복잡해짐에 따라 시스템 전체의 행동을 검증할 수 있는 개발자 친화적인 보안 테스트 도구의 필요성을 강조하며, 이를 해결하기 위한 오픈소스 프레임워크 'Crucible'의 개발 배경을 다룹니다.
We’ve been exploring this while building Crucible — trying to make testing simpler. Still early, but interesting patterns coming up.↗dev.to
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🚨 "컨텍스트 윈도우"는 죽었다: Anthropic이 Claude Agents에게 영구 메모리를 제공했습니다
Anthropic이 Claude Managed Agents를 위한 '메모리(Memory)' 기능을 공개 베타로 출시하며, AI 에이전트가 세션을 넘어 정보를 유지할 수 있는 영구 기억 능력을 부여했습니다. 이는 파일 시스템 기반의 레이어를 통해 에이전트가 스스로 데이터를 읽고 쓸 수 있게 하여, 기존의 복잡하고 비용이 많이 드는 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인 의존도를 낮춰줍니다.
🚨 The "Context Window" is Dead: Anthropic Just Gave Claude Agents Permanent Memory↗dev.to
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AI 이미지 생성기에서 쓰레기 스프라이트 시트 받는 것을 멈추는 방법
AI 이미지 생성기가 게임용 스프라이트 시트를 만들 때 발생하는 구조적 결함(프레임 불일치, 투명도 부재 등)을 해결하기 위해, 단순 프롬프트 입력을 넘어 '파이프라인 방식'의 접근이 필요함을 설명합니다. 단일 프레임 생성, 변형 생성, 후처리, 그리드 합성으로 이어지는 단계별 프로세스를 통해 실무에 사용 가능한 결과물을 얻는 방법을 제시합니다.
How to Stop Getting Garbage Sprite Sheets from AI Image Generators↗dev.to
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SocialCraft AI 렌더링 라이프사이클: 프롬프트에서 MP4까지
SocialCraft AI는 전통적인 수동 영상 편집 방식에서 벗어나, 코드로 영상을 생성하는 '프로그래매틱 시네마(Programmatic Cinema)' 패러다임을 제시합니다. React와 Remotion을 활용해 프롬프트를 구조화된 데이터(JSON)로 변환하고, 이를 통해 고품질의 플랫폼 최적화 영상을 자동 생성하는 기술적 파이프라인을 구축했습니다.
The SocialCraft AI Rendering Lifecycle: From Prompt to MP4↗dev.to
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Show HN: 제가 만든 오픈소스 에이전트, Gemini-3-flash-preview에서 TerminalBench 1위 달성
오픈소스 AI 코딩 에이전트 'Dirac'이 Gemini-3-flash-preview 모델을 사용하여 TerminalBench-2 리더보드에서 1위를 달성했습니다. Dirac은 정교한 컨텍스트 관리와 AST(추상 구문 트리) 조작 기술을 통해 기존 에이전트 대비 API 비용을 약 64.8% 절감하면서도 더 높은 정확도를 구현했습니다.
Show HN: OSS Agent I built topped the TerminalBench on Gemini-3-flash-preview↗github.com
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EU, Google에 Android의 AI 개방 요구; Google은 "부당한 개입"이라고 반박
EU 집행위원회가 구글 안드로이드 OS 내 Gemini AI의 독점적 지위를 조사하며, 제3자 AI 서비스에도 시스템 수준의 기능을 개방할 것을 요구하고 있습니다. 이는 디지털 시장법(DMA)에 근거한 조치로, 구글의 시스템 권한(화면 컨텍스트, 앱 제어 등)을 타사 AI에게도 허용하도록 강제할 가능성이 높습니다.
EU tells Google to open up AI on Android; Google says that's "unwarranted intervention"↗arstechnica.com
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MCP 보안 모범 사례: 클로드 코드 설정 보안 강화하기 전에 발생할 수 있는 피해를 막는 방법
LLM과 외부 시스템을 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 사용 시 발생할 수 있는 보안 위협을 방지하기 위한 4단계 보안 프레임워크를 제시합니다. 권한 최소화, 감사 로그, 속도 제한, 확인 절차를 통해 AI 에이전트의 오작동이나 프롬프트 인젝션으로 인한 데이터 파괴를 막는 실무적인 가이드를 제공합니다.
MCP Security Best Practices: How I Locked Down My Claude Code Setup Before It Cost Me↗dev.to - 236
Show HN: AgentSwarms – 에이전트 AI 학습을 위한 무료 실습 환경, 설치 불필요
AgentSwarms는 별도의 설치나 복잡한 설정 없이 에이전틱 AI(Agentic AI)를 직접 구축하고 학습할 수 있는 무료 인터랙티브 플랫폼입니다. 프롬프트 엔지니어링부터 RAG, 멀티 에이전트 스웜(Swarm), 관측성(Observability)에 이르기까지 에이전트 개발의 전 과정을 실습할 수 있는 40개 이상의 레슨과 30개 이상의 실행 가능한 에이전트를 제공합니다.
Show HN: AgentSwarms – free hands-on playground to learn agentic AI, no setup↗agentswarms.fyi
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EvanFlow – Claude Code를 위한 TDD 기반 피드백 루프
EvanFlow는 Claude Code를 위한 TDD(테스트 주도 개발) 기반의 반복적 피드백 루프 플러그인입니다. AI 에이전트의 자율적 코딩 과정에서 발생할 수 있는 환각(Hallucination)과 컨텍스트 드리프트 문제를 방지하기 위해, 개발자가 중간중간 설계와 계획을 승인하는 '지휘자(Conductor)' 역할을 수행하도록 설계되었습니다.
EvanFlow – A TDD driven feedback loop for Claude Code↗github.com
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Claude 버전 업데이트에도 살아남는 JSON 모드 프롬프트 패턴
LLM 모델 업데이트 시 기존의 'JSON으로만 응답해줘' 식의 프롬프트 방식은 모델의 답변 스타일 변화로 인해 정규표현식 파싱 오류 및 서비스 장애를 유발할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 프롬프트에 의존하는 대신, Anthropic의 Structured Outputs나 Tool Use와 같이 API 레벨에서 스키마를 강제하는 구조적 패턴을 도입해야 합니다.
The JSON-Mode Prompt Pattern That Survives Claude Version Bumps↗dev.to








