Anthropic

Claude Code의 터미널 우선 워크플로를 기준으로, 팀이 settings, memory, subagents, hooks를 어떻게 나눠 쓰고, GitHub 중심 background agent와는 어디가 다른지 실무 관점에서 정리합니다.

LiteLLM의 모든 것! 100+ LLM 통합 API, OpenAI 호환 프록시 서버, 비용 추적/예산 관리, 로드 밸런싱/폴백, 모델 라우팅, 가상 키, 레이트 리밋, Guardrails, 프로덕션 배포(Docker/K8s).

AI Safety Engineer는 2023년 대비 연봉 45% 상승한 가장 빠르게 성장하는 AI 직군입니다. Anthropic의 Constitutional AI, OpenAI의 Superalignment, DeepMind의 Scalable Oversight — AI 안전 분야의 핵심 연구, 필요 역량, 채용 기업, 학습 경로를 총정리합니다.

Jensen Huang의 "1조 달러 AI 인프라", Sam Altman의 "GPT-5는 나보다 똑똑해", Dario Amodei의 "2030년 전 수조 달러 매출", Yann LeCun의 "LLM은 완전한 헛소리" — AI 시대를 이끄는 10인의 결정적 발언과 AI 투자 2,587억 달러, 버블 논쟁까지.

Anthropic의 Claude Code — 터미널에서 코드베이스를 읽고, 파일을 편집하고, 명령어를 실행하는 에이전틱 코딩 도구. 서브에이전트 병렬 작업, 훅 자동화, Agent SDK로 커스텀 에이전트 구축, MCP 서버 연동까지 완전 가이드.

Anthropic이 만들고 OpenAI, Google이 채택한 MCP. 월간 9,700만 다운로드, Linux Foundation 기부, MCP 서버 구축 실전 가이드까지 — AI 에이전트 시대의 USB-C 표준.

Anthropic이 발표한 MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 USB-C 같은 표준입니다. 직접 MCP 서버를 만들고 Claude Desktop에서 사용하는 방법까지 코드로 설명합니다.

Anthropic MCP 아키텍처, FastMCP Python SDK로 서버 구현, Resources/Tools/Prompts 원시 타입, Claude Desktop 통합, 에이전트 도구 표준화까지 MCP 완전 가이드입니다.

AI Agent의 핵심 기능인 Function Calling과 Tool Use 패턴을 실전 중심으로 구현합니다. OpenAI·Anthropic·LangChain의 도구 호출 API, 오류 처리·재시도 전략, 프롬프트 인젝션 방어, MCP 표준까지 프로덕션 챗봇을 위한 완벽 가이드입니다.

OpenAI, Anthropic, Google의 Structured Output 방식을 비교하고, Pydantic 스키마 검증부터 프로덕션 파이프라인 구축까지 실전 코드로 다룹니다.

Anthropic의 공식 CLI 도구인 Claude Code의 설치부터 핵심 명령어, 슬래시 커맨드, MCP 서버 연동, 멀티 에이전트 아키텍처, IDE 통합, CLAUDE.md 활용법, 커스텀 훅까지 — AI 코딩 에이전트의 모든 기능을 실전 예제와 함께 완벽 정리한다.