주식회사 이즐러가 발행하는 AI 엔지니어링 노트
AI 모델과 도구의 주장을
원문과 실행 기록으로 확인합니다.
논문과 공식 문서를 직접 읽고, 확인한 것과 확인하지 못한 것을 나눠 적습니다.
직접 측정한 글은 측정 조건을 함께 밝히고, 모든 글 상단에 자료 확인 날짜를 남깁니다.
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전체 리포트
56편의 리포트 · Updated 2026.10.12
Zod 4.6.6 악성 커밋, 배포 시도 5번이 실패한 경위
Zod 4.6.6 악성 커밋 논란: npm 배포본은 정상, 배포 시도 5번은 모두 실패
로컬 AI 뮤직비디오: 영상 클립 41개 생성에 194분
M1 Max 한 대로 홍보 뮤직비디오를 만든 전 과정과 도구별 장단점, 라이선스 조건
루트 DNS 키 교체 당일, 통신 3사 공용 DNS는 DNSSEC 검증을 하지 않았습니다
루트 KSK 교체 당일, 국내 통신사 DNS와 공용 DNS의 검증·새 키 신뢰 여부를 직접 측정
Deno Deploy 6개월 뒤 종료, 엣지 함수의 실행 기반은
Deno Deploy 6개월·런타임 1년 일정과 Supabase·Netlify·Slack 엣지 함수의 실행 기반
Haiku 5.5 할인은 10만 토큰까지, 서브에이전트 64.7%가 넘어
Haiku 5.5의 10만 토큰 가격 구간과 Sonnet 5.5 캐시 인하를 Claude Code 실사용 기록으로 다시 계산
파일을 탐색하는 에이전트 메모리, 72.5%에 질문당 약 2분
LongMemEval-V2에서 파일 탐색 메모리와 벡터 검색의 정확도·지연 시간, 비교 조건의 차이
AI 초안 블로그 49편, 남은 AI 티는 "A가 아니라 B"
AI로 초안을 쓰는 블로그 49편에 한국어 AI 문체 지표를 적용한 측정 기록과 한계
구글 AI 콘텐츠 지침 10월 개정, 새로 추가된 것은 세 문장입니다
구글 AI 콘텐츠 지침 10월 개정에서 바뀐 세 문장과 그대로인 것, 작업 절차에서 바꿀 것
GitSpawn 공개 한 달 뒤, 당시 미수정 4건 중 3건에서 수정 코드 확인
GitSpawn 미수정 4건의 현재 상태와, git 설정이 실행되는 명령·막는 방법을 직접 시험한 결과
AI 모드로만 검색하자 외부 클릭이 검색 100번당 18.8회 감소
구글 AI 모드와 AI 개요가 외부 사이트 클릭과 만족도를 어떻게 바꿨는지, 1,100명 무작위 실험의 조건
Claude Code 공식 플러그인 315개 전수 조사
Claude Code 공식 플러그인 315개의 훅·MCP 서버·사전 승인된 Bash·토큰 비용 집계
Laya의 "Jev보다 7.8배 빠르다" 비교표 검증
Laya 사이트의 Jev 비교표를 원자료와 대조했습니다. 정확도·보정·속도 모두 측정 조건이 다릅니다
DolphinBench, 과제 에이전트 비용은 총비용의 13.1% 이하
DolphinBench 실행 기록으로 본 에이전트 메모리 비용 구조와 Claude Code 자동 메모리
Claude Code 플러그인, 팀 배포 전 확인할 보안 수정
근거는 변경 기록뿐입니다. 언제부터 있었는지, 악용됐는지는 기록에 없고 재현도 하지 않았습니다
해외 AI 구독 부가세 10%, 사업자는 처음부터 제외됩니다
해외 AI 구독 부가세 10% — 사업자번호를 등록하면 처음부터 제외, 면세사업자는 대리납부
블로그 링크를 SNS에 올리는 규칙, 2026년 9월
Facebook 월 2회 한도는 보도 기준이고 한국 페이지 적용 여부는 확인하지 못했습니다
Claude Sonnet 5.5 전환 가이드 — 오류가 나는 다섯 가지
Sonnet 5.5 전환 — 가격은 같고, thinking·강제 도구 호출 등 5가지가 오류를 냅니다
한국어 18개 분류: Laya 47~48%, Qwen 기반 0.8B 71~81%
음성 비서 명령 18개 분류 한 과제의 측정입니다. 라벨 설명을 바꾸면 결과가 달라질 수 있습니다
개인정보 안전성 확보조치, 유예 조항 11월 1일 시행
유예된 안전성 확보조치 기준 7개 조항이 11월 1일 시행 — 판매자 계정 인증·접속기록, 점검 주기는 자율로
OpenAI 에이전트 무단 접근, 통지는 84일 뒤 공용 메일함으로
사건은 조사 중이고 OpenAI 보고서는 아직 없습니다. 보안 연락처 29곳의 공개 상태를 조회했습니다
github.com과 국내 서비스 16곳에는 IPv6 주소가 없습니다
한국에서 조회하고 AWS 서울 서버 한 대에서 연결을 확인한 결과입니다. 68곳은 직접 고른 목록입니다
텔레메트리를 끄면 Claude Code는 AGENTS.md를 건너뛰었습니다
macOS 한 환경에서 조합마다 한 번 재현했습니다. Linux·Windows와 다른 모델은 확인하지 않았습니다
Next.js OG 이미지 RCE — 같은 취약점이 9.5점과 5.3점인 이유
Next.js OG 이미지 RCE, 같은 CVE가 9.5점과 5.3점. 가른 것은 SVG를 받는 쪽이었습니다.
토크나이저 교체 후에도 한국어 본문은 토큰이 늘지 않았습니다
순수 한국어 테스트 텍스트 네 종은 토크나이저가 바뀌어도 한 토큰도 늘지 않았습니다.
에이전트 메모리는 파일로 간다 — 사양에 있는 것과 없는 것
에이전트 장기 메모리를 마크다운 폴더로 두는 흐름. Karpathy gist에서 Google OKF v0.2까지.
도구 실패에 "ok"라고 답하면 에이전트가 값을 지어냅니다
주 실험은 gemini-2.5-flash 한 모델이고 판정자도 같은 계열입니다. 프런티어 모델은 없습니다
에이전트의 "검토 완료", 파일을 다 읽지 않은 실행 68%
AI 코딩 에이전트 실행의 67.9%가 파일을 다 읽지 않았고, 그중 80.4%는 그 사실을 밝히지 않았습니다.
mrlatte.net은 어떻게 혼자 18개 서비스를 운영하는가
혼자 18개 서비스를 운영하는 mrlatte.net의 구조 — Firebase, Astro 정적 빌드, 03시 크롤 스케줄러.
ZCode가 깃 기록을 통째로 업로드한 사건
ZCode가 345MB 작업 공간을 313MB로 묶어 올렸고 그중 86.6%가 .git이었습니다.
Jev 모델 — TypeSafe System One의 주장과 조건
문장을 생성하지 않는 Jev 모델. 케이스당 0.4초, 자체 평가 일치율 67.8%라는 주장의 조건.
AI 코딩 에이전트 사용률 2026 — 90%와 59%가 동시에 맞는 이유
JetBrains 90%, Stack Overflow 59%. AI 코딩 에이전트 사용률이 조사마다 다른 이유.
GitHub Agentic Workflows는 에이전트를 어디까지 통제하는가
마크다운 워크플로로 코딩 에이전트 통제. 읽기 전용 기본 권한과 실행당 1,000 크레딧 상한.
에이전트에 bash만 줘도 — 타입 도구를 더해도 점수는 오르지 않았습니다
bash 단독이 타입 도구를 앞섰고 토큰은 19~72% 적었습니다. MCP 서버 절반은 초기화 실패.
AI 에이전트 보상 해킹 — 성공 판정과 실행 기록을 분리하는 법
에이전트 보상 해킹 — 채점 기준과 실행 기록의 권한을 분리하는 점검 절차.
OpenRouter 운영 가이드 — 제공자 선택·장애 전환·응답 검증
OpenRouter의 order·only·allow_fallbacks 차이와, 제공자를 제한할 때 치르는 가용성 비용.
DeepSeek V4.1 Flash 전환 가이드
DeepSeek V4.1 Flash 9월 14일 전환 — 기존 API 이름의 연결 대상과 피크 요금.
스킬을 서브에이전트로 실행하면 — 이득은 입출력 계약이 있을 때만 나왔습니다
동료 심사 전 프리프린트이고, 정확도는 그림에서 읽은 값이라 ±0.02 정도 오차가 있습니다
AI 코딩 공급망 보안 — 출처 증명이 코드 검토를 대신할 수 없는 이유
출처 증명은 코드 검토를 대신하지 못합니다. GTIG DUSTMAKER 관측과 SLSA 대조.
에이전트 재시도 설계 — 타임아웃은 실패 확정이 아닙니다
타임아웃은 실패 확정이 아닙니다. 멱등성 키와 체크포인트가 보장하는 범위.
에이전트 샌드박스 세 층 — 문제는 격리 강도가 아니었습니다
명령 금지 목록의 69.0~98.6%가 우회를 하나 이상 놓쳤습니다. 문제는 격리 강도가 아니었습니다.
에이전트 관측 규약에 안정 등급이 아직 없습니다 — 지금 계측해도 되는가
OpenTelemetry GenAI 규약은 아직 전부 개발 중 등급입니다. 지금 계측해도 되는가.
생성형 AI 표시에는 과태료가 직접 붙지 않습니다 — AI 기본법 조문 확인
생성형 AI 표시는 의무가 맞지만, 과태료를 정한 제43조에 그 조항이 없습니다.
멀티 에이전트가 실패하는 자리 — 1,642건의 14가지 유형
멀티 에이전트 실패 1,642건 — 1위는 같은 단계 반복 15.7%, 2위는 정지 실패 12.4%.
프롬프트 캐싱은 좁게 잡을수록 유리했다 — 12개 조건 측정
시스템 프롬프트만 캐시한 전략이 비용과 첫 토큰 시간에서 각각 4개 모델 중 3개로 최고였습니다.
AI가 쓴 코드의 품질 — 숫자가 서로 엇갈린다
중복 81% 증가와 churn 증가 없음. AI 코드 품질 수치가 엇갈리는 이유.
벤치마크도 심판도 흔들린다 — 에이전트를 무엇으로 측정할 것인가
OpenAI가 은퇴시킨 벤치마크는 감사 대상 문제의 59.4%에 결함 테스트가 있었습니다.
컨텍스트를 늘리는 게 답이 아니다 — 측정된 성능 저하와 대응
모델 18종 전부 입력이 길어질수록 나빠졌습니다. 한도가 차기 훨씬 전부터.
코딩 에이전트 보안 2026 — 프롬프트로는 막을 수 없는 것
OWASP 2026 에이전트 보안 — 추적된 53개 프로젝트 중 28개가 코딩 에이전트였습니다.
AI 에이전트로 GEO/SEO를 실행한 기록
앱 추천 유입의 93%가 ChatGPT인데, robots.txt가 그 크롤러를 막고 있었습니다.
AI 에이전트, 성능과 기업 확산의 거리
AI 에이전트 벤치마크 성공률 66.3%와 조직 전체 확대 응답 약 20%가 각각 무엇을 측정했는지 정리했습니다.
구글·메타 광고 AI 자동화, 기본으로 켜지는 것과 막을 수 있는 것
구글 AI Max·메타 Advantage+에서 기본으로 켜지는 설정과 광고주가 막을 수 있는 것
Docker로 띄운 Ollama·Qdrant·Redis는 기본 인증이 없습니다
Docker로 띄운 Ollama·Qdrant·Redis는 인증이 없습니다 — 포트 바인드와 에이전트 기본값
코딩 에이전트 다섯 종, 설정 형식은 대부분 호환되고 승인 기본값은 다릅니다
코딩 에이전트 다섯 종의 지시 파일·스킬 폴더·승인 기본값·요금 단위를 공식 문서로 대조했습니다.
루프 엔지니어링에는 표준 정의가 없고, 공통분모는 종료 조건입니다
루프 엔지니어링은 표준 정의가 없는 실무자 용어입니다. 논문 2편과 개발사 문서로 종료 조건 설계를 정리했습니다.
Agent Skills 명세 필드는 여섯 개, 설정은 도구마다 다릅니다
SKILL.md 명세 필드 6개와 도구별 호출·권한 차이, 효과·보안 연구로 본 도입 기준
GBrain README의 그래프 검색 수치는 실제 제품 검색이 아닌 상한값입니다
GBrain README·코드·평가 보고서 대조. 그래프 수치는 상한값, 마크다운만으로는 백업 불가