에세이
지시 대신 경계: 자율 AI 에이전트에 대한 통제를 유지하는 방법
AI 에이전트에 대한 통제를 프롬프트의 지시에 기반해 구축할 수 없는 이유 — 그리고 기술적 경계에 기반해 구축하는 방법. 한 세션의 다섯 가지 사건.
Fable 5, Opus 4.8 및 Sonnet 4.6: 자체 코드에서 LLM을 정직하게 비교하는 방법
통제 실험: Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 4.6이 동일한 프롬프트로 실제 코드베이스를 감사한다. 자체 프로젝트에서 LLM을 정직하게 비교하는 방법론.
AI와 Scrum Events: 개발팀 회의에서 실제로 무엇이 바뀌는가
시리즈 결론: AI가 Scrum Events를 어떻게 바꾸고, 팀에 어디서 도움이 되며, 어떤 리스크를 강화하고, 왜 책임은 여전히 사람에게 남는가.
스프린트 회고와 AI: 왜 개선을 모델에 위임할 수 없는가
AI가 스프린트 회고를 어떻게 바꾸는가: 어디서 프로세스 신호를 수집하고, 왜 솔직한 대화를 대체하지 않으며, 회고를 AI 권고안으로 전락시키지 않는 방법.
Sprint Review와 AI: 왜 데모가 가치에 대한 대화를 대체하지 못하는가
AI가 Sprint Review를 어떻게 바꾸는지에 대한 실용적 분석: 어디서 준비를 저렴하게 만드는지, 왜 이해관계자와의 워킹 세션을 대체하지 못하는지, 그리고 스프린트 리뷰를 AI로 광택 낸 데모로 전락시키지 않는 방법.
Daily ScrumとAI:なぜスタンドアップはステータスボットになってはいけないのか
AIがDaily Scrumをどう変えるかの実践的分析:どこでステータス的なルーティンを減らせるのか、なぜライブのコーディネーションを置き換えないのか、そしてスタンドアップをAI生成のレポートに変えない方法。
AI 지원 스프린트 계획: 책임을 잃지 않고 준비를 가속하는 방법
AI가 스프린트 계획을 어떻게 변화시키는지에 대한 실용적 분석: 어디서 준비를 가속하는지, 왜 팀의 책임을 면제하지 않는지, 그리고 아름다운 계획과 현실적인 계획을 혼동하지 않는 방법.
Backlog Refinement와 AI: 실제로 무엇이 바뀌는가
AI가 Backlog Refinement를 어떻게 바꾸는지에 대한 실용적 분석: 무엇이 빨라지고, 어디서 리스크가 생기며, 팀의 시간이 어떻게 재분배되고, 무엇을 수동으로 확인해야 하는지.












