<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>ClaudeCode on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/claudecode/</link><description>Recent content in ClaudeCode on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Tue, 23 Jun 2026 08:44:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/claudecode/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI 세상이 '루프'에 빠지다 — 에이전트 위의 에이전트가 코드를 짠다</title><link>https://techllm.github.io/posts/ai-world-loopy-agents-on-agents/</link><pubDate>Tue, 23 Jun 2026 08:44:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/ai-world-loopy-agents-on-agents/</guid><description>Claude Code를 만든 보리스 체르니가 Meta @Scale에서 &amp;#39;루프&amp;#39;를 다음 큰 단계라고 못박았습니다. 백그라운드에서 멈추지 않고 도는 에이전트 군집이 만드는 새로운 작업 방식, 그리고 그 비용과 한계까지 정리했습니다.</description></item><item><title>AI 코딩 에이전트는 파일은 잘 찾지만 '진짜 고쳐야 할 줄'은 놓친다 — SWE-Explore 결과</title><link>https://techllm.github.io/posts/ai-coding-agents-swe-explore-line-coverage/</link><pubDate>Sun, 14 Jun 2026 21:53:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/ai-coding-agents-swe-explore-line-coverage/</guid><description>새 벤치마크 SWE-Explore는 Claude Code, Codex, OpenHands 같은 코딩 에이전트가 정작 수정해야 하는 라인의 14~19%만 본다는 사실을 보여준다. 더 강한 모델이 답이 아니라는 점이 문제다.</description></item><item><title>Databricks가 푼 Omnigent — Claude Code·Codex·Pi를 한 세션에 묶는 메타 하네스</title><link>https://techllm.github.io/posts/databricks-omnigent-meta-harness/</link><pubDate>Sun, 14 Jun 2026 17:10:15 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/databricks-omnigent-meta-harness/</guid><description>Databricks가 오픈소스로 공개한 Omnigent는 Claude Code, Codex, Pi 같은 코딩 에이전트를 하나의 인터페이스 아래로 끌어모으는 메타 하네스다. 세션 공유, 비용 정책, OS 샌드박스까지 한 자리에서 다룬다.</description></item><item><title>사회과학자 1,260명 조사: 코딩 에이전트 채택률은 20%, 격차는 선명하다</title><link>https://techllm.github.io/posts/coding-agents-social-sciences-survey/</link><pubDate>Sat, 30 May 2026 23:17:46 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/coding-agents-social-sciences-survey/</guid><description>Anthropic이 사회과학자 1,260명을 대상으로 AI 코딩 에이전트 사용 실태를 조사했다. 81%가 AI 챗봇을 연구에 써봤지만 Claude Code 같은 코딩 에이전트를 정기적으로 쓰는 비율은 20%에 불과했다. 남성 이름 연구자가 여성 이름 연구자보다 2배 높은 채택률을 보이고, 상위 대학 연구자는 40% 더 많이 사용했다.</description></item><item><title>Matlantis, Claude Code를 원자 시뮬레이션 플랫폼에 통합 — GitHub 스킬 라이브러리 공개</title><link>https://techllm.github.io/posts/matlantis-claude-code-atomistic-simulation-skills-library/</link><pubDate>Thu, 28 May 2026 08:07:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/matlantis-claude-code-atomistic-simulation-skills-library/</guid><description>원자 시뮬레이션 플랫폼 Matlantis가 Claude Code를 터미널에 내장한다. 자연어로 구조 완화·분자동역학·반응 경로 탐색을 실행할 수 있다. GitHub에 공개된 스킬 라이브러리가 에이전트에게 시뮬레이션 전문 지식을 즉시 공급한다.</description></item><item><title>Resend가 Claude Code 공식 플러그인을 출시했다 — 이메일 개발을 에이전트로</title><link>https://techllm.github.io/posts/resend-claude-code-plugin-email-api/</link><pubDate>Thu, 28 May 2026 07:09:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/resend-claude-code-plugin-email-api/</guid><description>이메일 API 플랫폼 Resend가 Claude Code 공식 플러그인을 출시했다. MCP 서버와 5가지 전문 스킬이 하나의 패키지로 통합된다. 명령어 한 줄로 설치하고 React 이메일 템플릿부터 SPF/DKIM/DMARC 설정까지 에이전트가 처리한다.</description></item><item><title>AI 코딩 에이전트의 망각을 끝내다 — agentmemory</title><link>https://techllm.github.io/posts/agentmemory-persistent-memory-ai-coding-agents/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 00:03:50 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/agentmemory-persistent-memory-ai-coding-agents/</guid><description>세션이 끝나면 모든 것을 잊는 AI 코딩 에이전트의 고질적 문제를, GitHub 10K 스타 오픈소스 agentmemory가 해결한다. 4-Tier 메모리 파이프라인과 하이브리드 검색으로 토큰 92% 절감, 검색 정확도 95.2%를 달성한 구조를 분석한다.</description></item><item><title>연구자를 위한 AI Agent 입문: 챗봇을 넘어 연구 워크플로우를 설계하는 법</title><link>https://techllm.github.io/posts/researcher-ai-agent-intro-lecture-2026/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 22:50:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/researcher-ai-agent-intro-lecture-2026/</guid><description>MahlerLab의 &amp;#39;연구자를 위한 AI Agent 입문 강의&amp;#39;를 바탕으로, AI Agent의 기본 구조, Claude Code·Agent.md·Skills·MCP, Context Engineering, 연구 자동화 전략과 실패 패턴을 정리한다.</description></item><item><title>Paperclip AI로 ‘제로 휴먼 컴퍼니’를 만드는 법: 기능, 설치, 운영 포인트 정리</title><link>https://techllm.github.io/posts/paperclip-ai-zero-human-company-tutorial/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 21:05:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/paperclip-ai-zero-human-company-tutorial/</guid><description>Metics Media의 Paperclip AI 튜토리얼 영상을 바탕으로, Paperclip이 무엇인지, 어떤 기능을 제공하는지, VPS·Docker·npx 기반 설치 방법과 운영 시 주의할 점을 정리한다.</description></item><item><title>GameMaker 2026, Claude Code와 GMRT로 게임 개발 워크플로우를 바꾸다</title><link>https://techllm.github.io/posts/gamemaker-gmrt-claude-code-ai-game-dev/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 19:20:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/gamemaker-gmrt-claude-code-ai-game-dev/</guid><description>GameMaker가 새 런타임 GMRT와 GM-CLI, Claude Code 통합을 공개했다. 2D 게임 엔진이 IDE 중심 도구에서 CLI·AI 보조·자동화 가능한 개발 플랫폼으로 이동하는 흐름을 짚어본다.</description></item><item><title>Claude Code가 정말 나빠졌던 이유: Anthropic이 밝힌 세 가지 원인</title><link>https://techllm.github.io/posts/claude-code-quality-drop-anthropic-explained/</link><pubDate>Sun, 26 Apr 2026 16:50:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/claude-code-quality-drop-anthropic-explained/</guid><description>Claude Code 품질 저하가 단순한 체감이 아니었다. Anthropic이 공개한 세 가지 원인, 추론 강도 변경, thinking 삭제 버그, 과도한 길이 제한 프롬프트를 시간순으로 정리한다.</description></item><item><title>Qwen3.6-27B가 의미 있는 이유, 거대 모델 경쟁이 아니라 실전 코딩 에이전트 운영 관점에서 보기</title><link>https://techllm.github.io/posts/qwen3-6-27b-agentic-coding-benchmark-analysis/</link><pubDate>Fri, 24 Apr 2026 08:55:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/qwen3-6-27b-agentic-coding-benchmark-analysis/</guid><description>Qwen3.6-27B는 27B dense 모델이면서 agentic coding 성능에서 큰 개선을 보인다. SWE-bench Verified 77.2, Terminal-Bench 2.0 59.3 등 실전 운영 효율과 안정성 관점에서 주목할 만한 모델이다.</description></item></channel></rss>