LockOnKooL Editorial Desk

AI 자동화를 처음 도입할 때 많은 팀은 모델 성능이나 프롬프트 품질부터 고민합니다. 물론 중요합니다. 하지만 실제 운영 단계에서 자동화의 성패를 가르는 것은 오히려 더 바깥에 있는 설계 요소들입니다. 특히 외부 시스템을 읽고 쓰는 자동화라면, 무엇보다 먼저 다섯 가지를

AI를 실무에 붙이는 방법을 이야기할 때, 요즘 가장 자주 등장하는 단어는 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링입니다. 문제는 이 세 용어가 비슷하게 들리지만 실제로는 다루는 층위가 서로 다르다는 점입니다. 이 차이를 이해하지 못하면, 팀은 자꾸

많은 팀이 AI 자동화를 도입할 때 가장 먼저 떠올리는 것은 더 좋은 모델, 더 긴 프롬프트, 더 화려한 데모입니다. 하지만 실제 운영 단계로 들어가면 문제의 본질은 전혀 다른 곳에 있습니다. 대부분의 실패는 모델 성능이 아니라 운영 설계의 부재 에서 시작됩니다. 왜 데모는

최근 AI 업계에서는 단순히 프롬프트를 잘 쓰는 수준을 넘어, 모델이 어떤 맥락에서 일하고 어떤 도구를 쓰며 어떤 제약 안에서 움직이는지까지 설계하는 흐름이 빠르게 확산되고 있습니다. 국내 커뮤니티에서는 이를 흔히 ‘하네스 프롬프트’라고 부르지만, 실제로는 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)이라는 더 넓은 개념으로 이해하는…