Claude Code에서 writing style을 고정하고 싶다면 보통은 CLAUDE.md에 writing format을 입력하면 되지만, 여러 skill이나 폴더마다 서로 다른 writing style을 쓰고 싶다면 마냥 CLAUDE.md에 작성하게 되면 내용이 불필요하게 많아지고 성능이 떨어진다. Claude Code 공식문서에는 아래와 같은 방법들이 있다. 1. CLAUDE.md를 여러 파일로 쪼개기 (@import)See @docs/style-guide.md for writing conventions.경로는 그 파일 기준 상대경로최대 4단계까지 재귀 import 가능세션 시작 시 바로 로드됨 (컨텍스트 사용)2. 하위 디렉토리별 CLAUDE.md/CLAUDE.md, /CLAUDE.md처럼 하위 ..

Claude Code를 쓰다 보면 종종 이런 의문이 든다.# .claude/commands/review.md/review# .claude/skills/review/SKILL.md/review commands/에 둔 것도 /로 부르고, skills/에 둔 것도 /로 부른다.처음 보면 command와 skill이 별개의 시스템처럼 보인다. 한쪽은 사용자가 직접 부르는 것, 다른 쪽은 모델이 알아서 트리거하는 것. 하지만 v2.1.3부터 이 둘은 하나로 합쳐졌고, 지금은 같은 아티팩트의 두 가지 호출 경로에 가깝다. .claude/commands/에 만든 기존 파일은 그대로 동작한다. 다만 Anthropic은 이제 .claude/skills/(SKILL.md) 방식을 권장하며, skill과 command가 같..

Link: https://www.langchain.com/blog/how-to-build-a-custom-agent-harnessDate: 2026-06-03 Key TakeawaysHarness는 모델을 실제 세계와 연결하는 scaffolding(비계, 자동으로 생성되는 기본 코드 구조나 뼈대)이다.Harness가 주어진 task에 얼마나 잘 맞느냐가 agent의 유용성을 결정한다.LangChain의 create_agent는 특정 task에 맞춘 custom harness를 가장 쉽게 구축하는 방법이다. Core Concepts유용한 agent 구축의 핵심은 커스터마이징 — 특정 task에 맞는 context, 데이터, 환경을 연결하는 것이다.Agent의 기본 구조는 "model + harness"다...

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2025년 6월 한 Hacker News 댓글에서 context가 커질수록 LLM이 덜 효과적으로 되는 현상을 가리켜 "Context Rot"이라는 표현을 처음 만들었고, 이후 Chroma가 7월에 널리 읽힌 Technical report를 발표했다. 에이전트나 LLM을 사용하다보면 많은 사람들이 느꼈을 것이다. "Context window를 많이 늘려 학습을 해서 millions token으로 커졌으니 long-context는 거의 해결됐다"는 당시 업계 인식이 있었고, 그 근거가 NIAH 같은 벤치마크에서의 near-perfect 점수였지만 본 report에서는 이 근거가 허술하다고 말한다. NIAH benchmark(뒤에 설명)는 단순 lexical retrieval(어휘매칭, semantic과 ..

updated: 2026-06-15전체 구조 요약프로젝트/.claude/ ← 팀 공유, git commit├── CLAUDE.md # 프로젝트 영구 메모리 (매 세션 로드)├── settings.json # 공유 설정 (권한, hooks, MCP)├── settings.local.json # 로컬 전용 오버라이드 (gitignore)├── skills/ # 컨텍스트 기반 자동 발동 워크플로우├── commands/ # 수동 슬래시 커맨드 (레거시 → skills 통합 중)├── agents/ # 컨텍스트 격리 서브에이전트├── rules/ ..

배경본인은 Markdown으로 연구/공부 노트를 관리한다.Markdown 페이지끼리 link를 걸어둘 때가 많은데, 내가 A 페이지에서 만든 링크 destination B 페이지가 있다고 가정하면, destination B 페이지의 주소가 바뀌어도 A 페이지의 destination link가 알아서 업데이트 되지 않아 나중에 못 찾는 불편함이 있다. 목표같은 프로젝트에서 Markdown끼리 hyperlink가 있을 때, dead link들을 1) 찾고 2) 수정할 수 있는직접 실행할 수 있는 function 만들기 (skills/)function이 알아서 trigger 되도록 만들기 (CLAUDE.md)CLAUDE.md, SKILL.md 이해하기참고) command가 skill로 통합됨Claude Cod..

LLM을 직접 다루다 보면 종종 이런 형태의 출력을 보게 된다.문제를 단계별로 분석해보면...먼저 사용자의 의도를 파악하고...그다음 답변 구조를 정하면...최종 답변은 다음과 같습니다. 처음 보면 가 뭔가 특별한 시스템 명령어처럼 보인다.하지만 실제로는 공식 표준 태그라기보다는, 모델의 추론 과정을 구분하기 위해 쓰는 관습적인 마커에 가깝다. ex) Qwen3 계열은 크게 Thinking mode와 Non-thinking mode를 지원한다. Thinking mode에서는 모델이 답변 전에 추론을 수행하고, 일부 모델·설정에서는 그 추론 내용이 ... 블록으로 출력됨. Non-thinking mode에서는 보통 바로 답만 내며 블록을 만들지 않는다.1. 태그?는 보통 LLM의 추론 과정, 즉 r..

목표LLM이 필요한 도구를 직접 골라 실행할 수 있게끔 Agent 설계 코드코드 링크: https://github.com/ybjeon/ai-agent-toyproject/blob/main/test_toolcall.py 1) test_toolcall.py - get_today_schedule() Tool call 정의 from langchain_core.tools import tool@tooldef get_today_schedule() -> dict: """Retrieve today's calendar schedule.""" today = TODAY # str(date.today()) events = FAKE_CALENDAR.get(today, []) return { "d..

목표Single-turn 테스트Multi-turn 테스트Embedding vector 테스트코드코드 링크: https://github.com/ybjeon/ai-agent-toyproject/blob/main/test_llm.py$ python test_llm.py결과Single-turn 테스트=== Single Turn Test ===>>>>>>> User: Hello! Introduce yourself briefly.Assistant: Hello there! I am a large language model trained by Mistral AI, designed to assist with a wide range of tasks and provide engaging conversation. I don..