16

컨텍스트 윈도우: AI의 작업 메모리

윈도우 구성 시각화, 드래그하여 오버플로 시뮬레이션, 주요 모델 용량 비교

인터랙티브

›

17

컨텍스트 오버플로: 세 가지 처리 전략

직접 잘라내기 / 요약 압축 / 선택적 유지 — 각 전략의 장단점 시각화 비교

인터랙티브

›

18

LLM이 Markdown을 선택하는 이유

텍스트 모델 + 형식화 요구 = MD가 최선, HTML/Word/LaTeX가 안 되는 이유를 단계별 분석

애니메이션

›

19

Markdown 문법과 렌더링 Pipeline

주요 문법 빠른 참조 + 실시간 편집기 + marked.js / react-markdown / markdown-it 렌더링 옵션

인터랙티브

›

20

말하는 대로 바뀝니다

5가지 역할 실시간 전환, 출력 형식 제어, System Prompt의 핵심 원리

인터랙티브

›

21

고급 Prompt 기법

Few-Shot / CoT / 제약 조건 / 작업 분해 — 좋은 예/나쁜 예 비교 인터랙티브 데모

인터랙티브

›

22

출력 형식 트레이드오프

일반 텍스트 / JSON / Markdown / YAML / XML — 시나리오별 적합도 비교, Token 비용과 파싱 복잡도 절충

인터랙티브

›

23

스트리밍 출력과 형식 호환성

JSON은 전체 텍스트가 필요 / MD는 글자 단위 렌더링 / XML은 태그 캡처 후 즉시 렌더링 — 세 가지 차이 실시간 데모

인터랙티브

›

24

Prompt Injection: 왜 공격에 당하는가?

SQL 인젝션 유추 → Message List 본질 → 파라미터화 부재 → 5대 공격 유형 개요

보안 단계별

›

25

Prompt Injection: 12가지 공격 사례

권한 초과 / 역할 놀이 / Few-Shot / 구조 주입 / 은유 위장 — 각 사례별 취약 버전 vs 방어 버전

보안 인터랙티브

›

26

Prompt 방어: TiedStory 3층 차단 실전

입력층 정규식 → 프롬프트층 제약 → 출력층 유출 감지 → 프론트엔드 + 2차 검토, 전체 공격 체인 시뮬레이션

실전 인터랙티브

›

27

Agent: 실제로 일하는 AI

4대 핵심 능력 Plan / Tool / Memory / Act — 클릭하여 실제 사례 확인

인터랙티브

›

28

도구 호출의 비밀

모델이 JSON 출력 → 프레임워크가 파싱·실행 → 결과 주입 — 4단계 프로세스 시각화

인터랙티브

›

29

ReAct 실전: Agent가 반복하는 실제 루프

Thought / Action / Observation 단계별 데모 — 3번의 실패 + 1번의 성공, 완전한 Agent 처리 체인

애니메이션

›

30

Skill: Agent가 올바른 길을 걷게 돕기

Skill = 프로세스 설명 + 도구 호출 가이드, 좋은 루프 vs 나쁜 루프 비유, SKILL.md 파일 구조 포함

인터랙티브

›

31

스캐폴딩 엔지니어링: 프로토타입에서 제품으로

Agent 항공권·호텔 예약 시뮬레이션 — 스캐폴딩 유무 완전 비교, 5대 핵심 능력 상세 설명

인터랙티브

›

32

멀티턴 대화는 왜 점점 비싸지는가?

누적 Token 비용 시각화 — 턴 수를 드래그하여 비용이 지수적으로 증가하는 것을 확인

인터랙티브

›

33

KV Cache: 공간으로 시간(과 비용)을 절약

비유 기반 이해 + 절약 효과 계산기 — 명시적 캐시 Anthropic vs Qwen 실전 비교

인터랙티브

›

34

명시적 캐싱: Anthropic vs Qwen 실전 비교

cache_control 문법, 캐시 히트 감지, 가격 할인 비교 — 실제 절약 효과 데모

인터랙티브

›

35

동적 타임스탬프: 가장 비싼 System Prompt 설계

잘못된 설계 vs 올바른 설계 — 세 가지 시간 처리 방식 전환 비교

안티패턴

›

36

통합 비용 최적화: 시스템 수준에서 절약하기

5층 최적화 전략, 비용 구성 시각화, 70~90% 절약하는 시스템 설계

시스템 설계

›

37

이미지 Token: 픽셀도 돈을 씁니다

이미지 과금 공식, 스케일링 메커니즘, 해상도 함정, 작업별 티어 전략

멀티모달

›

38

작업에 맞는 해상도 선택: 이미지 비용 정밀 제어

고/중/저 해상도 전략 — 시나리오별 Token 소비 비교와 선택 가이드

멀티모달

›

39

문법 수준 최적화: 기계를 위해 쓴 Prompt

YAML vs JSON, CSV vs 배열, 압축 JSON 출력 — 형식 Token 10~30% 절약

Prompt 엔지니어링

›

40

의미 수준 최적화: 컨텍스트를 쓰레기통으로 쓰지 마세요

동적 Few-Shot, LLMLingua-2 압축, 드래그 정렬 어텐션 — 정보 밀도 향상

시맨틱

›

41

출력층 + KV Cache 고급

부정 제약, Diff 다듬기, 정지 시퀀스; KV Cache 도구 함정과 슬라이딩 윈도우 문제

아키텍처

›

42

모델 선정: 능력 vs 비용 트레이드오프와 결정 프레임워크

주요 모델 능력/비용 매트릭스, 선정 결정 트리, 시나리오별 모델 매칭 전략

모델 선정

›

⚗

최고의 단순함: 제1원칙 지키기

AI Harness의 본질 / 해야 할 것과 하지 말아야 할 것의 기준 / 시대에 뒤처질 Harness / 궁극적 질문

마무리 고찰

›

★1

2장 요약 (1부) · Prompt 엔지니어링 + Agent 설계

컨텍스트 오버플로 전략 / Prompt 6요소 / 도구 호출의 진실 / Skill + 스캐폴딩

장 요약

›

★2

2장 요약 (2부) · 비용 최적화 + AI PM 완전 관점

5층 비용 체계 / KV Cache 원리 / 이미지 Token / 강좌 전체 역량 체크리스트

장 요약

›