• AI 도입 성과는 언제 비즈니스 지표로 봐야 할까 — AHEAD·LEVER 다시 보기 2/2

  Measuring harness learning before business value

  2026.08.18

• AI로 코드는 빨리 만들었는데 왜 리뷰는 더 힘들까 — 이동한 인지부하 줄이기

  Why AI shifts cognitive load from coding to review

  2026.08.18

• AI 코딩 도구가 정말 개발 비용을 줄였을까 — CTS-SW 시작하기

  Measuring AI by software delivery cost

  2026.08.14

• PRD를 자세히 쓸수록 왜 더 빨리 낡을까 — ALPS와 ADR로 경계 나누기

  Moving implementation authority from PRD to ADR

  2026.07.25

• 망하지 않는 게 먼저인 이유

  A personal hypothesis for removing recurring failure factors before using AI to run more learning-focused experiments

  2026.06.27

• EncBird에 하네스를 한 겹씩 씌워온 과정 — 실전 하네스 엔지니어링

  How harness engineering actually works in practice, layer by layer

  2026.06.16

• AI 도입은 왜 토큰 절감부터 시작하면 안 될까 — 3S로 단계 나누기 1/2

  Matching AI investment to each adoption stage

  2026.06.15

• 현상을 해석하는 렌즈, 그리고 에이전틱 엔지니어링

  A lens turns variables into constants so a phenomenon becomes predictable, and HITL removal is my lens for agentic engineering

  2026.06.12

• 에이전트의 다음 진화는 똑똑한 도구에서 온다

  The next evolution of agents will come from smart edges, not smarter centers

  2026.05.27

• 에이전틱 엔지니어링과 과도기적 기술들

  HITL removal is the direction, and coexistence-oriented tools are transitional

  2026.05.11