생산성 on TechLLMhttps://techllm.github.io/tags/%EC%83%9D%EC%82%B0%EC%84%B1/Recent content in 생산성 on TechLLMHugokoSun, 21 Jun 2026 08:31:41 +0900디자이너가 피그마가 아닌 클로드부터 켰다 — 창작 워크플로우를 '실행'에서 '탐색'으로 바꾼 이야기https://techllm.github.io/posts/claude-design-creative-partner-reframe-workflow/Sun, 21 Jun 2026 08:31:41 +0900https://techllm.github.io/posts/claude-design-creative-partner-reframe-workflow/XDA Developers의 디자이너 야시 파텔이 클로드(Claude)를 단순 생산성 도구가 아닌 창작 파트너로 쓰면서 작업 순서를 통째로 바꿨다. 도구를 먼저 여는 대신 대화로 의도부터 정리하니, 시안 수는 줄고 의도성은 높아졌다.AI를 잘 쓰는 사람은 프롬프트보다 업무 구조를 먼저 짠다https://techllm.github.io/posts/ai-agent-workflow-over-prompt/Tue, 28 Apr 2026 00:51:00 +0900https://techllm.github.io/posts/ai-agent-workflow-over-prompt/AI 에이전트 시대에는 좋은 프롬프트보다 목표, 입력자료, 판단 기준, 검증 루프를 설계하는 능력이 더 중요하다.AI Agent 활용을 위한 모델 선택, 정말 그렇게 중요할까https://techllm.github.io/posts/ai-agent-model-selection-really-matters/Thu, 23 Apr 2026 06:49:00 +0900https://techllm.github.io/posts/ai-agent-model-selection-really-matters/AI Agent 성능은 모델 선택에 영향을 받지만, 실무에서는 과업 유형, 툴 사용, 프롬프트 구조, 검증 루프가 더 큰 차이를 만드는 경우가 많습니다. 비싼 모델이 항상 정답은 아닙니다.