문제를 불편한 채로 두기보다해결하려고 합니다
AI 에이전트를 만들며 부딪힌 것과, 그러다 다시 들여다본 웹·백엔드 기본기를 적습니다.
지금까지 쓴 글
· 백엔드
MCP 서버에 토큰을 묶어야 하는 이유
Remote MCP Authorization의 토큰 경계와 도구별 권한 정책을 이대리의 외부 도구 호출 흐름에 대입해 살펴본다.
· 웹·네트워크
캐릭터가 뒤로 걷는 이유를 이미지 선택 경로에서 찾다
SpriteKit 캐릭터의 보행 이상을 bob 효과, 방향별 원화, 프레임 교차, 상호작용 상태 우선순위에서 차례로 추적한 기록.
· 기록
Evalite로 PR에서 LLM 회귀 잡기
Evalite로 자연어 라우팅과 PR 리뷰의 회귀를 평가하려면 작은 고정 데이터셋과 안정적인 기준선부터 만들어야 한다.
· 인프라·운영
에이전트의 코드 실행 경계 설계하기
Slack 기반 멀티 에이전트 시스템에서 코드 실행을 격리할 범위와 실행 기록·실패 처리를 검토한다.
· 백엔드
단일 문자열 LLM 프롬프트에서 외부 입력의 신뢰 경계 세우기
역할 구분 없이 문자열 하나로 LLM을 호출하는 워커에서 외부 입력의 출처를 표시하고, 적용 범위와 남은 검증 과제를 정리한다.
· 백엔드
Claude Agent SDK를 NestJS에 넣기 전에 볼 경계
Claude Agent SDK가 CLI 래핑에서 줄여 주는 코드와 NestJS 애플리케이션에 남는 권한·세션·배포 책임을 살펴본다.