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클로드 스킬(Agent Skills) 만드는 법. SKILL.md 프론트매터와 본문 서술 규칙, 안 불리는 description 과 불리는 description 의 차이, 부속 파일로 쪼개는 구조, 한국어 용어·문체 고정 스킬과 주간보고 SKILL.md 전문 예시, 스킬이 안 불릴 때 진단 순서 5가지, 스킬·MCP·CLAUDE.md·서브에이전트를 어디에 둘지까지 정리했습니다.

클로드 코드를 한국어 환경에서 쓸 때 필요한 설정을 정리했습니다. settings.json 응답 언어 고정과 안 먹을 때 확인할 것, 터미널 인코딩·한글 입력·파일명 정규화 문제, CLAUDE.md에 무엇을 적고 무엇을 적지 않을지, 한국어 토큰 비용까지 다룹니다.

프롬프트 인젝션이 SQL 인젝션과 달리 근본 차단이 어려운 이유와, 직접·간접 인젝션의 차이를 정리했습니다. 권한 최소화·신뢰 경계 표시·승인 게이트·로깅 4겹 방어와 RAG·에이전트에서 특히 조심할 지점을 담았습니다. 목표를 차단이 아니라 피해 제한으로 잡는 이유도 짚습니다.

서브에이전트가 독립 컨텍스트 윈도우에서 돌고 결과만 반환한다는 점이 왜 성능 차이를 만드는지 정리했습니다. 적합·부적합 상황 7가지 판단표, 전용 서브에이전트를 정의할 시점, 도구 권한을 제한해야 하는 이유, 그리고 흔히 하는 오해 세 가지까지 담았습니다. 총 토큰은 늘 수 있습니다.

컨텍스트 엔지니어링과 프롬프트 엔지니어링의 차이를 표로 구분하고, 컨텍스트가 길어지면 품질이 떨어지는 세 가지 이유를 정리했습니다. 도구 응답 압축·서브에이전트 격리·규칙 파일 등 실무 기법 5가지와 판단 기준을 담았습니다. 3만 자 응답을 96% 줄인 실측 사례 포함.

GraphRAG와 지식그래프가 벡터 RAG의 무엇을 해결하는지 구조로 정리했습니다. 온톨로지와 지식그래프의 층위 구분, 벡터 RAG와의 비교표, 온톨로지 워크숍부터 거버넌스 이관까지 4단계 구축 절차와 각 단계 소요, 그리고 프로덕션에서 무너지는 세 가지 실패 패턴까지 담았습니다.

온프레미스 LLM(주권 AI)이 정말 필요한 세 경우와 아닌 경우를 가릅니다. sLLM과 대형 모델 비교표, INT8·INT4 양자화로 GPU 요구량 낮추는 기준, 보안 요건 진단부터 감사 이관까지 4단계, 폐쇄망 배포에서 자주 걸리는 네 가지까지 실무 기준으로 담았습니다.

Claude Code 세션 하나가 386MB, 10개 병렬이면 2.3GB를 씁니다. 원인이 모델이 아니라 Node.js 하네스인 이유와, Rust로 재구현한 jcode의 실측 RAM·기동시간 비교표, 임베딩 옵션에 따른 실질 격차, 옮길 때와 두어야 할 때의 기준을 정리했습니다.

RAG 챗봇 개발을 외주로 맡겨 납품받은 뒤 답변이 낡아가는 진짜 원인은 성능이 아니라 운영 책임 경계의 공백이다. 재인덱싱·데이터 갱신·PII 마스킹·할루시네이션 모니터링을 발주사와 개발사 중 누가 지는지, 핸드오버 계약이 명시해야 할 네 지점을 관찰자 시점으로 정리했다.

AI 프로젝트 실패의 상당수는 개발이 아니라 착수 전에 결정된다. 문제 정의·데이터 준비·요구사항 명세·업체 선정·중간 점검·보안·운영비까지 반복되는 7가지 실패 패턴을, 계약서에 서명하기 전 스스로 던져야 할 발주자 관점의 AI 프로젝트 체크리스트 질문으로 뒤집어 정리했다.