인사이트 10.18

AI로 만든 학습 웹앱, Theseus 시뮬레이션은 무엇까지 사실일까요?

Claude로 만들었다는 Theseus 시뮬레이션에서 움직이는 화면과 내용의 정확성을 구분하고, 첫 학습용 웹앱에 남겨야 할 검수 기준을 살펴봅니다.

인사이트 10.16

AI로 만든 MVP, Wonderhop의 첫 이용자들은 어떤 오류를 찾아냈을까요?

Wonderhop의 공개 피드백에서 모드 안내·AI 판정·모바일 입력 오류를 나누고, 수정 답변과 실제 재검증을 구분하는 기준을 살펴봅니다.

인사이트 10.15

AI로 만든 앱을 함께 고칠 때, Petal의 화면 공유에서 먼저 정할 것은 무엇일까요?

AI를 활용해 화면 공유 도구를 만든 Petal 팀의 공개 사례를 통해, 첫 MVP의 피드백을 관찰과 수정으로 나누고 원격 제어 범위를 정하는 방법을 살펴봅니다.

인사이트 10.04

AI TOP ATOM 64GB 발표, 로컬 AI를 시작하려면 장비부터 사야 할까요?

GIGABYTE의 AI TOP ATOM 64GB 발표에서 발표일과 판매 예정일을 구분하고, 로컬 문서 검색 앱에 필요한 모델·데이터·검증 기준을 장비 구매보다 먼저 정리합니다.

인사이트 09.12

멈췄던 프로젝트를 AI로 다시 살릴 때, 새 기능보다 먼저 꺼내 볼 것은 무엇일까요

EggVerse 제작자의 공개 경험을 바탕으로, 중단된 프로젝트를 AI로 다시 시작할 때 기존 자산과 중단 원인을 함께 점검하는 방법을 정리합니다.

인사이트 09.11

Devin의 RSA-260 작업 보고, AI에게 맡기지 않은 일은 무엇이었을까요

Cognition의 새 구현 보고에서 사람의 우선순위 설정과 벤치마크 역할을 살펴봅니다. 인수분해 성과를 일반 서비스 암호 붕괴나 무인 개발로 확대하지 않습니다.

인사이트 09.09

Cursor vs Claude Code 비교, 모델 순위표만 보고 골라도 될까요

Artificial Analysis의 새 평가 개편은 모델 점수와 실제 도구 선택이 다르다는 점을 드러냅니다. 부분 성공과 전체 완료를 나눠 문의 접수 앱으로 비교하는 기준을 제안합니다.

인사이트 09.08

OpenAI 수석과학자의 ‘An Alien Mind’, AI 코딩을 멈추라는 뜻일까요?

‘An Alien Mind’는 서비스 중단 공지가 아닙니다. 연구자의 안전 전망과 확정된 사실을 구분하고, AI 코딩에서 설명과 실제 검증을 나누는 기준을 살펴봅니다.

인사이트 09.07

코딩 에이전트를 많이 돌리면 성과도 늘까요? OpenAI 내부 보고서의 읽는 법

OpenAI의 9월 6일 내부 연구 보고서는 에이전트 사용 증가와 함께 측정의 한계도 공개합니다. 실행량 대신 실제 완료와 사람의 개입을 기록해야 하는 이유를 살펴봅니다.

인사이트 09.06

클로드가 페르마의 마지막 정리를 증명했다는 말은 정확할까요

Claude의 Lean 형식화 사례에서 새 수학적 발견과 기계 검증의 차이, 그리고 AI 결과를 믿게 만드는 결정론적 검사의 의미를 살펴봅니다.

인사이트 09.05

읽기 전용 AI 에이전트가 인터넷에 글을 썼다면, 무엇이 잘못된 걸까요

공개 위키에 남은 에이전트 활동 조사에서 배우는 권한 강제, 외부 쓰기 차단, 이상 행동 관찰의 기준입니다.

인사이트 09.01

여러 AI 에이전트가 낸 답을 팀의 결정으로 바꾸려면 무엇이 필요할까요

최근 공개된 XYZZY 사례를 바탕으로, 멀티 에이전트 결과를 그대로 믿기보다 사람의 승인·근거 연결·변경 기록으로 검토 가능한 결정으로 만드는 방법을 살펴봅니다.