NVIDIA의 오픈소스 저장소 NVIDIA/auto-ontology의 README와 docs를 직접 읽고, 엔터프라이즈 DB 메타데이터에서 온톨로지(용어·SQL 속성·관계)를 생성하고 사람이 인증한 뒤 에이전트가 그 위에서 SQL을 쓰게 하는 구조, 읽기 전용 MCP 설계, 문서에 적힌 보안 경계를 정리·분석합니다.
Nolan Lawson의 블로그 글 'The AI cost of JavaScript frameworks'를 분석·정리한다. 같은 Pokémon 앱을 12개 JavaScript 프레임워크·메타 프레임워크로 코딩 에이전트(Opus 5.5)에게 5번씩 만들게 하고, 빌드 비용·Lighthouse 품질·코드 줄 수를 비교한 실험을 읽고, '에이전트에게 더 좋...
Shi·Pang·Li의 arXiv 논문 'Matched Capabilities, Different Behaviors'(2610.34298v1)를 분석·정리한다. 실행 가능한 능력을 똑같이 맞춘 MCP와 CLI 인터페이스가 6개 모델·3개 환경에서 성능·토큰 비용·실패 경로를 크게 다르게 만든다는 통제 실험(MICA)과, 결정은 그대로 두고 표현만 고치...
Pinterest Engineering 블로그의 "Metrics Board: Building an Agent-ready Metrics Layer"를 분석한다. 메트릭을 한 번 정의하면 계산·품질 검증·배포·탐색이 자동으로 따라오는 '얇은 시맨틱 레이어'의 다섯 기둥과, 사람을 위한 신뢰 작업이 곧 에이전트를 위한 기반이 된다는 핵심 주장을 정리한다.
Perplexity가 오픈소스로 공개한 Go 기반 도구 Bumblebee(perplexityai/bumblebee)를 분석·정리한다. 권고문(advisory)이 특정 패키지·버전을 지목했을 때 '지금 어느 개발자 머신의 디스크에 그게 남아 있나'를 빠르게 매칭하기 위한 읽기 전용 인벤토리 스캐너로, SBOM과 EDR 사이의 빈 칸을 메우는 도구다.
