AI 에이전트 시대, 내 일자리를 지키고 AI를 완벽하게 통제하는 '하네스 엔지니어링(Harness Engineering)' 완벽 가이드입니다. 클로드 코드(Claude Code)와 코덱스(Codex)를 활용한 교차 검증 및 평가 루프 구축법을 알아봅니다.
선생님
강사
일본어 통번역 석사, JLPT N1 만점. 대기업 통번역 7년 경력. 일본 현지 거주 경험을 바탕으로 실전 회화부터 비즈니스 일본어까지 체계적으로 가르칩니다.
평균 평점
AI 에이전트 분야의 최신 트렌드를 잘 정리해주셨습니다.
하네스 엔지니어링 개념을 실제 프로젝트에 적용해봤는데 퀄리티가 확실히 달라졌어요. 최고의 강의입니다!
실제 프로젝트에서 효과적인 지표는 ① 정확도(Accuracy) ② 응답 일관성(Consistency across runs) ③ 지연 시간(Latency P95) 세 가지를 먼저 설정하시길 추천드려요. 코드 리뷰 자동화라면 여기에 false positive 비율을 추가하는 것이 좋습니다. 처음부터 너무 많은 지표를 설정하면 해석이 어려워지니, 핵심 3개로 시작해서 점진적으로 추가하는 접근이 더 효과적입니다!
— 선생님 강사
로컬에서도 충분히 구축 가능합니다! Ollama로 로컬 LLM을 띄우고, 간단한 Python 스크립트로 교차 검증 파이프라인을 만들 수 있어요. 다만 Claude Code는 Anthropic API 없이 로컬만으로는 완전히 대체하기 어렵고, 코덱스도 API 기반이라 완전 오프라인은 현실적으로 어렵습니다. Ollama(Llama 3.1) + 로컬 eval 스크립트 조합으로 API 비용을 최소화하는 방법을 다음 보충 영상으로 준비해볼게요!
— 선생님 강사
무료
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클로드 코드와 코덱스를 교차 검증하는 방법이 실무에서 엄청 유용해요.
