GPT convinced me there was a bug in my code before a freeze
한 개발자가 LLM 기반 코드 리뷰 도구인 Cursor를 사용해 PR의 버그를 발견하고 수정하는 과정을 생생하게 공유했다. LLM은 빠르고 자신감 있게 잘못된 답변(환각)을 내놓지만, 다중 서브에이전트를 활용해 상호 검증하는 방식으로 신뢰도를 높일 수 있다. 또한, LLM의 제한된 컨텍스트 관리 문제를 극복하기 위해 스크립트 기반 처리와 서브에이전트 분산 작업을 권장하며, 인간 판단의 중요성을 강조한다. 이 경험은 LLM과 협업 시 발생하는 현실적 문제와 해결책을 개발자 관점에서 잘 보여준다.
https://www.droppedasbaby.com/posts/2602-02/
#llm #codereview #contextmanagement #agentorchestration #softwareengineering
The new 10x Engineer with AI
The idea of the “10x engineer” has always been a bit controversial. Some people see it as a myth. Some people see it as a harmful label that creates hero culture. Some people have worked with engineers who clearly create much more impact than others, and believe the idea is real. I sit somewhere in the middle. I don’t think a 10x engineer means someone who writes 10x more code than everyone else. That version of the idea was never useful to me. Writing more code is not the same as […]https://codeaholicguy.com/2026/05/13/the-new-10x-engineer-with-ai/
Paperclip The human control plane for AI labor
Paperclip은 AI 에이전트를 활용해 비즈니스 전반의 업무를 자동화하고 조직을 운영할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 사용자는 AI 직원을 고용하고 목표를 설정하며 업무를 자동화하여 자율적인 회사 운영이 가능하며, 조직도, 목표, 작업, 예산, 에이전트 템플릿을 한 곳에서 관리할 수 있습니다. 여러 사용자들이 Paperclip의 디자인과 UX 품질, 그리고 다양한 비즈니스 기능을 아우르는 에이전트 오케스트레이션 능력을 높이 평가하고 있습니다. 이는 단순한 AI 도구가 아니라 AI 팀을 관리하는 새로운 경영 모델을 제시하며, 자율 회사의 미래를 앞당기는 혁신적인 인터페이스로 주목받고 있습니다.
#aiagents #agentorchestration #automation #opensource #businessautomation
AIQ Rank – a score for how AI-native your workflow is
AIQ Rank는 개인과 팀의 AI 활용 능력을 측정하는 점수 체계로, Claude Code, Cowork, Codex, Cursor, OpenCode 등 다양한 AI 도구 사용 데이터를 로컬에서 30일간 분석해 AI 네이티브 역량을 평가한다. 사용자의 데이터는 기기를 벗어나지 않으며, 점수는 도구 다양성, 에이전트 오케스트레이션, 스킬, 계획 능력 등 여러 지표를 기반으로 산출된다. 기업용 프라이빗 베타도 제공해 팀원과 후보자의 AI 활용도를 비교하고 관리할 수 있다. AI 개발자들이 자신의 AI 활용 수준을 객관적으로 파악하고 개선 방향을 찾는 데 유용한 도구다.
#aiqrank #aifluency #claudecode #agentorchestration #aitools
Show HN: The independent guide to agent orchestrators
Nikhil Sharma (@ImNikhil117)
공유 파일시스템을 조정 계층으로 사용하는 접근법을 설명한 트윗입니다. 각 에이전트는 인박스 디렉토리를 갖고 공유 컨텍스트 파일에 쓰고 다른 에이전트의 출력을 읽는 방식으로, 메시지 버스 없이 명확한 읽기/쓰기 규약만으로 협업을 수행한다고 제안합니다.
@mattshumer_ Shared filesystem as the coordination layer. Each agent gets its own inbox directory, writes to shared context files, reads others' outputs. No message bus needed — just well-defined read/write contracts. The hardest part isn't communication, it's preventing two agents from
Zach (@zachknows)
단일 인스턴스에서 여러 개의 영구 에이전트를 각자의 작업공간으로 운영하고, 메인 에이전트가 특정 작업의 라우팅 정보를 메모리에 보관해 역할별로 지정된 모델을 사용하는 아키텍처를 설명하는 트윗입니다. 에이전트별로 역할에 맞는 모델을 명시해 책임을 분리하는 패턴을 제안합니다.
Andrew Ambrosino (@ajambrosino)
Codex 관련 대규모 업데이트와 제품·기능 공개 소식입니다. 게시글은 Codex 5.3, Spark, Codex 앱, OpenClaw 등 여러 릴리스·프로젝트가 한달 사이 진행되었음을 알리며 가속화 중이라고 강조합니다. 또한 팀 확장을 위해 Full‑stack TypeScript, 디자인 엔지니어링, Windows 경험 및 배포, React+Node 성능, 고급 Git, 에이전트 오케스트레이션, 원격 Codex 관련 인재를 찾고 있다는 채용 요청을 포함합니다.
It's been a huge month for Codex. 5.3, Spark, Codex app, OpenClaw. We're accelerating. Looking for top people in: - Full stack Typescript - Design engineering - Windows experience+distribution - React+Node performance - Crazy advanced git - Agent orchestration - Remote codex -
Why I chose to fine-tune my models and what it taught me about building better AI agents. Learn how fine-tuning improves AI agent performance, safety, and cost optimization. Read here: https://legacystories.org/storyboard/entry/why-i-chose-to-fine-tune-my-models-and-what-it-taught-me-about-building-better-ai-agents
Build smarter AI agents faster with RubikChat.
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🤯 Multi-model LLM teams orchestrated by Monte Carlo Tree Search – a paradigm shift in LLM inference!
This means decentralized, adaptable AI is on the horizon.
But what are the biggest unforeseen challenges we'll face in building truly efficient #agentorchestration systems?
Full blog post: https://dougortiz.blogspot.com/2025/07/the-future-of-ai-moving-beyond-single.html
#MultiModelLLMs #InferenceOptimization #DeepTech #DataDrivenAgentOrchestration https://www.blogger.com/blog/post/edit/3045684979747909405/27457725471072296
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