전체 뉴스

2026.10.01

클로드 코드 eval 스킬로 팀원 작업 기록 평가하기

전체 요약

클로드 코드(Claude Code)에 평가(eval) 스킬을 적용하여 팀원 작업 기록을 자동으로 피드백하는 시스템을 만들었습니다. 처음에는 수작업으로 진행했으나, 공식 eval 스킬이 나와 이를 활용해 체계적인 평가를 할 수 있게 되었습니다. 하지만 초기 순서대로 진행하지 않아 문제점이 발생했습니다. 이제는 정확한 절차를 따르며 작업 기록을 평가하고 피드백을 자동화하려 합니다.

AI 심화

2026.10.01

AgBench: Agentic AI Benchmarks for Personal AI Devices

전체 요약

AI 기기의 성능을 측정하는 새로운 도구, AgBench가 발표되었습니다. 이 도구는 개인 AI 기기에 대한 실행 방식과 관련된 문제를 조사하는데 사용됩니다. 클라우드에서 실행되는 모델이 비용과 정보 노출에 영향을 미치기 때문에, 로컬에서 실행되는 AI 기기가 어떤 작업을 얼마나 잘 수행하는지 알아보려고 합니다. AgBench는 여러 실험 결과로, 개인 AI 기기에 대한 다양한 실행 방식의 성능을 평가할 수 있게 해줍니다.

AI 심화

2026.10.01

AREX-2: Advancing Self-Improving Agents through Long-Horizon Reflective Tasks

전체 요약

AREX-2는 AI가 스스로 성능을 향상시키는 능력을 강화하기 위한 연구입니다. 이 연구에서는 AI가 더 나은 해결책을 찾고, 장기적으로 효과를 유지할 수 있는 두 가지 기술을 학습하게 합니다. AREX-2는 Qwen3.8-27B이라는 모델을 사용해 여러 테스트에서 좋은 성과를 보였습니다. 이 연구는 AI가 스스로 발전하는 데 중요한 단서를 제공합니다.

2026.10.01

오픈 AI 닷츠(Dots) 사용기: 다른 하네스들과는 뭐가 달라?

전체 요약

오픈AI가 출시한 상시형 AI 에이전트 '닷츠'는 일정 관리와 업무 처리를 돕습니다. 챗GPT 프로 사용자에게만 우선 제공되며, 다양한 앱과 연결할 수 있어요. 직접 사용해보니 메일 확인부터 일정 관리를 도와주지만, 일부 작업은 아직 자동화가 불완전한 편입니다.

2026.10.01

제미나이 4 아르곤 공개: 일반 사용자는 아직, 울트라와 유료 API가 먼저예요

전체 요약

구글은 제미나이 4 아르곤을 보안 파트너와 구글 AI 울트라 고객에게 먼저 제공할 예정이라고 밝혔습니다. 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러부터 시작하며, 일반 사용자는 아직 기다려야 합니다. 아르곤의 성능은 여러 벤치마크에서 좋은 점수를 받았지만, 실제 사용은 아직 멀었어요.

2026.10.01

오픈 AI 닷츠(Dots) 사용기: 다른 하네스들과는 뭐가 달라?

전체 요약

오픈AI가 출시한 상시형 AI 에이전트 '닷츠'는 일정 관리와 업무 처리를 돕습니다. 맥과 폰에서 대화할 수 있고, 클라우드 브라우저로 웹사이트 정보를 확인할 수 있어요. 하지만 KTX 취소표 조회 시 좌석을 찾지 못했어요. 다른 에이전트와 비교해보면 닷츠는 AI가 직접 이름을 지어주고, 일정 관리에 더 능동적이라는 점에서 차별화됩니다.

2026.10.01

구글, '제미나이 4 아르곤' 공개…오픈AI·앤트로픽에 도전장

전체 요약

구글은 코딩과 사이버 보안 분야에서 성능을 높인 AI 모델 '제미나이 4 아르곤'을 공개했습니다. 이 모델은 한 번에 참조할 수 있는 데이터 양을 늘려 복잡한 작업을 더 잘 수행합니다. 구글은 가격 경쟁력을 앞세워 기업용 AI 시장에서 오픈AI와 경쟁할 계획입니다.

AI 입문

2026.10.01

Google announces Gemini 4 and says it’s so capable that only ‘trusted cyber defenders’ can have it right now

전체 요약

구글은 새로운 AI 모델 지미니 4 아르곤을 발표했어요. 이 모델은 소프트웨어 엔지니어링, 기업 지식 작업, 사이버 보안 분야에서 매우 강력해요. 하지만 구글은 처음에는 신뢰할 수 있는 사이버 보안 전문가들에게만 접근을 허용하고 있어요. 이 모델의 성능은 책 수만 권이나 더 많은 지식을 학습한 것처럼 뛰어나다고 해요.