[Claude Code] 실시간 에이전트 대시보드 만들기
19명의 Claude Code 서브에이전트가 무엇을 하고 있는지 실시간으로 보여주는 모니터링 대시보드를 만든 과정 – Gather Town 실험 실패부터 WebSocket 기반 컨트롤 센터까지.
AI
[Claude Code] Subagent로 전문가 팀 설계하기
Claude Code의 Subagent, Skill, Rule, Hook, MCP Server를 조합하여 기획부터 배포까지 전문가 팀을 구성하는 방법을 정리했다.
[Kiro] MCP 서버 설정
Kiro에서 MCP 서버를 설정하고 관리하는 방법을 예제와 함께 정리했다.
[Kiro] 에이전트 설정
Kiro 에이전트의 생성, 설정, 프롬프트 모듈화, 서브 에이전트 활용까지 정리했다.
[Kiro] CLI 설치 및 설정
Kiro CLI 설치 방법과 cli.json 설정 파일의 주요 항목을 정리했다.
[Kiro] Kiro × Claude: 3-Tier AI 서비스 아키텍처
Kiro가 Claude 모델을 호출하는 경로를 Client Layer + 3-Tier Service Layer로 분석하고 같은 모델이 App Provider에 따라 왜 다른 성능을 내는지 정리했다.
[LLM] HyDE — Hypothetical Document Embeddings
RAG에서 검색 품질을 높이기 위한 HyDE(Hypothetical Document Embeddings) 기법을 정리한다.
[LLM] LangChain 핵심 개념 — LCEL, 프롬프트 템플릿, 메시지 클래스
LangChain의 LCEL, 프롬프트 템플릿, 메시지 클래스, MessagesPlaceholder, RunnableGenerator를 정리한다.
[LLM] Ollama Python 라이브러리로 LLM 연동하기
Ollama Python 라이브러리로 원격 LLM 서버에 연결하고 generate, chat, LangChain 연동까지 사용하는 방법을 정리한다.
[MCP] Scapple 다이어그램 MCP 서버 만들기
AI 어시스턴트가 Scapple 파일을 직접 읽고 쓰고 렌더링할 수 있는 MCP 서버를 만들었다.
[LLM] Ollama 원격 접속 설정하기
Ollama의 OLLAMA_HOST 환경변수와 Windows 방화벽을 설정하여 같은 네트워크의 다른 기기에서 로컬 LLM에 접속하는 방법을 정리한다.
[LLM] Windows 11에서 Ollama로 Qwen3:8B 실행하기
Windows 11에 Ollama를 설치하고 Qwen3:8B 모델을 로컬에서 실행하는 전체 과정을 정리한다.