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1인 개발팀용 에이전트 역할 분담 템플릿는 AI 에이전트 팀 운영과 하네스 엔지니어링 분야의 실무자가 생성형 AI를 더 안전하고 반복 가능한 방식으로 활용하도록 돕는 전자책이다. 추상적인 AI 담론보다 실제 업무 절차, 체크리스트, 템플릿, 검수 기준을 중심에 둔다. 이 책은 5장 구성으로 문제 정의, 실무 흐름, 검수 기준, 업무 적용, 운영과 확장을 차례로 다룬다. 독자는 각 장을 따라가며 자신의 업무에 바로 옮길 수 있는 실행 문장을 만들

이 책은 AI 에이전트를 "좋은 프롬프트"가 아니라 운영 가능한 개발팀으로 바꾸기 위한 하네스 엔지니어링 입문서다. 모델이 코드를 쓰고, 문서를 찾고, 외부 도구를 호출하는 시대에 진짜 병목은 모델 성능만이 아니다. 역할 분리, 승인 게이트, 상태 원장, 관측성, 품질 관리가 준비되지 않으면 자동화는 빨라질수록 위험해진다. 1장은 하네스가 필요한 순간과 AI 개발팀의 최소 구성요소를 설명한다. 2장은 intake 라우터, 역할별 프롬프트, to

Gemini를 활용해 자료조사와 보고서 작성을 빠르게 끝내고 싶지만, 출처 신뢰도와 검증 때문에 막히는 실무자를 위한 책이다. 질문 설계, 공식 출처 수집, Deep Research와 NotebookLM 활용, 환각 검증, 보고서 초안화, 팀 템플릿 운영까지 하나의 반복 가능한 절차로 정리했다. 이 책은 기능 설명보다 실무 흐름과 검증 기준을 중심에 둔다. Gemini 답변을 그대로 붙여 넣는 방식이 아니라, 답변을 자료 카드, 검증 로그, 목

Claude Code를 처음 켜는 비개발자가 가장 먼저 부딪히는 문제는 코드 문법이 아니라 작업을 안전하게 맡기는 방법이다. 이 책은 기획자, 마케터, 대표, 강사처럼 직접 개발자가 아니지만 실무 도구를 만들고 싶은 독자를 위해 7일짜리 입문 과정을 제시한다. 1장에서는 설치 전 환경, 작업 폴더, CLAUDE.md, 권한 요청을 다룬다. 2장에서는 좋은 요청 구조와 작은 자동화 실습을, 3장에서는 CLI, MCP, hooks, skills로

AI 에이전트는 답변만 만드는 도구가 아니라 파일, 브라우저, API, 외부 서비스를 움직이는 실행자다. 이 책은 에이전트가 실패했을 때 운영자가 어디서 멈추고 무엇을 기록하며 어떻게 재개해야 하는지 다룬다. 단순한 모델 환각 설명이 아니라 목표 오해, 컨텍스트 드리프트, 도구 호출 오류, 권한 과잉, 브라우저 자동화 실패, 외부 시스템 부분 성공을 하나의 운영 체계로 분류한다. 1장은 실패를 정상 운영의 일부로 보는 관점을 세우고, 2장은 r

AI 모델을 업무와 제품에 붙이는 순간, 안전장치는 더 이상 연구소의 추상적인 윤리 문구가 아니다. 모델이 어떤 요청을 거절하는지, 어떤 데이터를 읽는지, 어떤 도구를 실행하는지, 누가 승인하는지가 실제 운영 리스크를 결정한다. 이 책은 AI 모델 안전장치와 jailbreak 리스크를 방어·거버넌스·검수 관점에서 설명한다. 공격 프롬프트를 재현하지 않고도 prompt injection, 시스템 프롬프트 유출, 과도한 권한, 민감정보 노출을 평가

프런티어 AI는 단순한 챗봇 업그레이드가 아니다. Mythos 5와 Fable 5 사례는 같은 기반 모델도 배포 정책, 안전장치, 접근 제한, 데이터 보존 조건에 따라 완전히 다른 리스크 프로필을 갖는다는 사실을 보여준다. 이 책은 공개자료로 확인 가능한 사실을 중심으로 Fable 5의 일반 접근형 설계, Mythos 5의 제한 접근 맥락, 시스템 프롬프트 보안, 프롬프트 인젝션, 데이터 거버넌스, fallback 운영을 5장에 나눠 정리한다.

내 데이터를 넣어 LLM을 튜닝하면 무엇이 달라질까. 이 책은 작은 팀이 처음 튜닝 프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 막히는 데이터 준비, 개인정보와 저작권 점검, SFT와 LoRA/QLoRA의 차이, 평가셋과 과적합 관리, RAG와 튜닝의 선택 기준을 실무 흐름으로 정리한다. 독자는 모델 이름을 외우기보다 문제 정의표, 데이터 재고조사표, 평가 기준표, 4주 실험 계획표를 얻게 된다. 성능 보장을 약속하지 않고, 검증 가능한 실험과 안전한 의사

Transformers, Datasets, Tokenizers를 한꺼번에 배우려는 독자가 가장 자주 막히는 지점은 모델이 아니라 연결 순서입니다. 이 책은 설치, 첫 추론, 토크나이저 관찰, 데이터셋 전처리, Trainer 튜닝, 평가, 배포 전 점검을 하나의 실습 흐름으로 묶어 설명합니다. 각 장은 공식 Hugging Face 문서와 API 문서를 기준으로 구성했습니다. Pipeline으로 빠르게 결과를 확인한 뒤 AutoTokenizer와

Hugging Face를 처음 쓰는 독자가 모델 검색, 모델 카드 읽기, 라이선스 확인, 로컬 실행, 데이터셋 점검, Spaces 데모 공개, 팀 협업과 보안까지 한 흐름으로 익히도록 만든 실습형 입문서다. 이 책은 Hub를 단순한 모델 다운로드 사이트가 아니라 모델 카드, 데이터셋 카드, 라이선스, 데모, 토론, 버전, 조직 권한이 함께 관리되는 작업 공간으로 설명한다. 1장은 Hub와 모델 선택, 2장은 Transformers 실행, 3장은

GPU가 답인지, TPU나 클라우드 ASIC으로 넘어가야 하는지, FPGA와 자체 ASIC은 언제 검토해야 하는지 막막한 팀을 위한 실무 입문서다. 이 책은 생성형 AI 학습과 추론 워크로드를 메모리 대역폭, 클라우드 비용, 벤더 종속, 운영 리스크의 언어로 다시 정리한다. 1장은 가속기 선택의 기본 질문을 세우고, 2장은 GPU의 생태계와 병목을 설명한다. 3장은 TPU와 클라우드 ASIC의 조건부 경제성을 다루고, 4장은 FPGA와 자체 A