LLM 글쓰기

루프 엔지니어링은 AI에게 한 번 답을 받는 기술이 아니라, 목표·실행·평가·수정을 반복하는 반복 구조를 설계하는 일입니다. 이 글에서는 루프 엔지니어링의 구조를 정리하고, 프롬프터에서 루프 디자이너로 전환하는 이유와 Hermes Agent 또는 다른 에이전트에 바로 적용하는 방법을 단계별로 정리합니다. 목차 루프 엔지니어링이… 더 읽기

128GB RAM을 갖춘 맥은 로컬 LLM을 실사용 영역으로 끌어올리는 기준점입니다. oMLX형 최적화, 긴 문맥 처리, KV 캐시 여유, 그리고 Claude Code·Hermes Agent 연동이 결합되면 개발 보조와 자동화를 로컬에서 안정적으로 운영할 수 있습니다. 맥 환경에 맞춰 설계된 추론 엔진과 캐시 구조가 결합되면, 로컬 AI는 실험용을 넘어 개… 더 읽기

핵심 요약 LLM 글쓰기는 초안 생성, 구조화, 리라이팅 속도에서 강력합니다. 아이디어를 빠르게 확장하고, 다양한 버전을 만들고, 긴 글의 뼈대를 잡는 데 특히 유용합니다. 문제는 자동완성된 문장이 너무 매끈해서 오히려 티가 난다는 점입니다. 반복되는 문장 길이, 과한 비유, 검증되지 않은 단정, 디자인까지 비슷해지는 현상이 함께 나타납니다. 해결책은 단… 더 읽기