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    2026년 5월

    May 31, 2026 • ☕️ 7 min read

    💡 Newly Learend

    claude hook 이벤트

    • 세션당 한 번 (SessionStart, SessionEnd)
    • 턴당 한 번 (UserPromptSubmit, Stop, StopFailure)
    • 에이전트 루프 내의 모든 도구 호출에서 (PreToolUse, PostToolUse)

    Ref https://code.claude.com/docs/ko/hooks

    infinite query + virtualization

    Infinite Query

    • 메모리에 있는 데이터 양 제어
    • 최근 몇 페이지 데이터만 유지
    • 필요할 때만 fetch

    Virtualization

    • DOM 양 제어
    • 현재 보이는 item만 렌더

    => 둘은 서로 다른 층위의 최적화

    • Infinite Query -> network/memory
    • Virtualization -> rendering/DOM

    OMC(oh-my-claudecode) 완전 가이드

    Ralph와 Ultrawork는 종종 잘 쓰고 있다. Claude Pro 쓰는 나에겐 완전 토큰 킬러지만…

    이제 환경을 생각하여(?) eco 모드도 사용해봐야겠다. 🌱

    Ref https://duhui99.tistory.com/70

    useQuery의 meta

    설정된 경우, 필요에 따라 사용할 수 있는 쿼리 캐시 항목에 대한 추가 정보를 저장한다. 이 정보는 쿼리를 사용할 수 있는 모든 곳에서 접근 가능하며, queryFn에 제공되는 QueryFunctionContext 의 일부이기도 하다.

    Copy 
    useQuery({
  queryKey: ['user', userId],
  queryFn: fetchUser,
  meta: {
    errorMessage: '유저 정보를 불러오지 못했어요',
    requiresAuth: true,
    analytics: { event: 'user_fetch' },
  },
})

    Ref https://tanstack.com/query/v4/docs/framework/react/reference/useQuery

    thin harness, fat skills

    1. 스킬 파일은 메서드 호출처럼 작동한다.
    2. 소프트웨어는 필요한 것만 정확하게 만들어야 한다.
    3. 리졸버가 적절한 시점에 적절한 컨텍스트를 로드하도록 해야 한다.
    4. 결정론적 접근 방식이야말로 에이전트 신뢰의 핵심이다.
    5. 모델은 실제로 데이터를 읽고, 모순을 고려하고, 무엇이 언제 바뀌었는지 파악하고, 구조화된 지능을 생성해야 한다.

    Ref https://github.com/garrytan/gbrain/blob/master/docs/ethos/THIN_HARNESS_FAT_SKILLS.md

    📍 Monthly Pinned

    ‘쓸수록 나아진다’는 그 AI, Hermes Agent 제대로 알아보기

    self-improving, 쓸수록 나아지는 AI 에이전트.

    작업을 끝내면, 쓸 만한 절차만 골라 알아서 스킬을 남기고, 다음 작업에서 필요할 때, 빠르게 스킬을 찾고 부른다.

    한 번 저장한 스킬은 그대로 두는 것이 아니라 사용할 때마다 개선하고, 사용자 자체를 모델링하여 다음 세션에서도 알아서 에이전트 사용자를 기억한다.

    Ref https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3756/

    과금 폭탄의 늪: LLM 비용 최적화 90% 절감한 삽질기

    • 대화마다 LLM을 호출하는 실시간 구조는 비용 폭탄의 근본 원인
    • JSON을 ‘초경랑 파이프(|) 구분자 포맷’으로 바꾸는 것만으로 아웃풋 토큰을 약 70% 절감
    • 프롬프트 인젝션은 이론이 아니라 실제로 일어난다.

    파이프(|) 기호를 활용한 포맷팅은 신박하다 😲

    또, AI의 탈선을 막는 하네스 설계를 통해 단순히 LLM의 제어 뿐 아니라, 비용까지 최적화할 수 있다는 점이 흥미롭다.

    1인 개발자에게 API 비용은 서비스 지속 여부를 결정하는 만큼, 사소해 보이는 부분들에서 토큰 비용을 절약한다면 새어나가는 틈새들을 잘 막을 수 있을 것 같다.

    Ref https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3766/

    AI와 함께 일하며 복리처럼 쌓아 성장하는 법

    한번에 클로드를 뚜들겨 패기 보다는, 한 작업씩 끝날 때, 혹은 내가 인지하고 있는 주기별로 에이전트를 꾸준히 강화시키는 방식이 역시 필요한 것 같다.

    주식도 복리, AI도 복리의 마법… ✨

    Ref https://news.hada.io/topic?id=29606

    The Human: 점수 너머의 판단

    머신은 코드가 ‘어떻게’ 동작하는지는 읽어냈지만, ‘왜’ 이렇게 만들었는지는 결국 사람의 영역에 남는다.

    Ref https://techblog.musinsa.com/the-human-점수-너머의-판단-bccc190c9c93

    React Doctor — AI가 생성한 React 코드를 정적 분석으로 검증하는 진단 도구

    베댓 꿀팁! 🍯

    /goal npx react-doctor@latest를 실행하고 점수가 100이 될 때 까지 문제를 수정하세요.

    Ref https://news.hada.io/topic?id=29920

    구글I/O 2026 개발자 뉴스 모아보기, 그리고 반응

    • 제미나이 3.5와 플래시
    • 구글 안티그래비티 2.0과 CLI
    • 제미나이 API 관리형 에이전트
    • 구글 AI 스튜디오의 생태계 통합
    • 새로운 디자인 협업 방식 - 스티치(Stitch)
    • 크롬의 15가지 업데이트 (ex. WebMCP, 에이전트용 크롬 데브툴)

    그런데… 불만 폭발한 개발자 커뮤니티? 😈

    Ref https://byline.network/2026/05/21-575/

    Tokenizer - 에이전트 토큰 사용량 분석 도구

    Ref https://platform.openai.com/tokenizer

    superpowers

    omc와 비슷한 것 같기도? 🙄

    Ref https://github.com/obra/superpowers

    🧺 Wrap up

    5월이어도 그렇지… 이렇게까지 더웠나 싶다.

    살려주세요 😳

    벌써부터 모든 의욕이 사라지는 날씨

    지난 상반기 동안 나를 감쌌던 문제도 뒤바뀌어 가는중 🤷‍♀️

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