시리즈 각 편에 연결할 핵심 자료를 빠르게 조회할 수 있도록 정리한 레퍼런스 맵입니다. 이 문서는 🧠 하네스엔지니어링의 신뢰도 기준을 유지하기 위한 출처 허브입니다.
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레퍼런스 맵
flowchart LR A[컨텍스트 설계 개념] --> B[장문맥·검색·메모리] B --> C[에이전트 루프·도구 사용] C --> D[스킬·컨텍스트 파일] D --> E[팀 운영·멀티에이전트] E --> F[비용·문맥 증류]
A. 컨텍스트 엔지니어링 기본 개념
- Anthropic, Effective context engineering for AI agents
- https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents
- 연결 글: 00, 01, 02, 03, 04, 06, 07
- Manus, Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus
- Cognition, Don’t Build Multi-Agents
B. 장문맥, 검색, 메모리
- Liu et al., Lost in the Middle (TACL 2023)
- https://arxiv.org/abs/2307.03172
- 연결 글: 00, 01, 02, 03
- Lewis et al., Retrieval-Augmented Generation (NeurIPS 2020)
- https://arxiv.org/abs/2005.11401
- 연결 글: 02
- Packer et al., MemGPT
- https://arxiv.org/abs/2310.08560
- 연결 글: 02, 05, 06
C. 에이전트 루프와 도구 사용
- Yao et al., ReAct
- https://arxiv.org/abs/2210.03629
- 연결 글: 00, 01, 03, 05, 07
- Schick et al., Toolformer
- https://arxiv.org/abs/2302.04761
- 연결 글: 01, 04
- Anthropic, Building Effective Agents
- OpenAI, A Practical Guide to Building Agents
- https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf
- 연결 글: 17
D. 반성, 개선 루프, 평가
- Shinn et al., Reflexion
- https://arxiv.org/abs/2303.11366
- 연결 글: 03, 05
- Madaan et al., Self-Refine
- https://arxiv.org/abs/2303.17651
- 연결 글: 05, 07
- OpenAI Developers, Eval-driven development / skills 관련 글
- https://developers.openai.com/blog/eval-skills
- 연결 글: 09, 10
E. 스킬, 컨텍스트 파일, 운영 문서
- Claude Code, Overview
- https://code.claude.com/docs/en/overview
- 연결 글: 11, 13, 16
- Claude Code, Common Workflows
- https://code.claude.com/docs/en/common-workflows
- 연결 글: 11, 13, 16
- Claude Code, Memory
- https://code.claude.com/docs/en/memory
- 연결 글: 11, 13, 16
- Anthropic, Equipping agents for the real world with Agent Skills
- https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills
- 연결 글: 07, 08, 16
- Claude / Anthropic Skills examples
- https://github.com/anthropics/skills
- 연결 글: 08
F. 비용, 문맥 증류, 고급 운영
- Microsoft, On-Policy Context Distillation for Language Models
- https://arxiv.org/abs/2602.12275
- 연결 글: 14, 06
- VentureBeat, OPCD 소개 기사
- https://venturebeat.com/orchestration/microsofts-new-ai-training-method-eliminates-bloated-system-prompts-without
- 연결 글: 14
- 비고: 접근 제한이나 429가 날 수 있으므로 논문 원문과 함께 확인
- Anthropic / Claude Code, Hooks & model config
G. 영상·사례 기반 글
- 08편 영상: CLAUDE.md 컨텍스트 재설계
- 11편 영상: 바이브코딩 워크플로우
- 12편 영상: 팀 바이브코딩 공동조작
- 13편 영상: AI한테 설명서 줬더니
- 16편 영상: 스킬 없는 멀티 에이전트는 그냥 롤플레잉입니다
00~07 기초편 품질 강화 기준
기초편은 연구·공식 글을 단순 나열하지 않고, 독자가 바로 적용할 수 있는 실무 패턴으로 연결합니다.
- 00~02: Anthropic context engineering, ReAct, Lost in the Middle, RAG, MemGPT를 “왜 프롬프트만으로 부족한가”와 “어떤 입력 요소가 필요한가”로 연결
- 03~04: 실패패턴과 처방을 오염·산만·혼동·충돌, 저장·선택·정리·분할로 연결
- 05~07: ReAct/Self-Refine/Reflexion/Agent Skills를 운영 루프, 비용 절감, 팀 템플릿으로 연결
- 각 편은 최소 3개 출처, 현장 예시, 실패/오해 방지, 체크리스트, 다음 행동을 갖춘 상태에서
status: 완료로 둡니다.
편별 연결
- 00편: 1, 4, 7
- 01편: 1, 4, 7, 8
- 02편: 1, 4, 5, 6
- 03편: 1, 4, 7, 11
- 04편: 1, 2, 8
- 05편: 7, 9, 11, 12
- 06편: 1, 2, 6, 19
- 07편: 1, 7, 12, 17
- 08편: 17, 18, 22
- 09편: 13, 17
- 10편: 13
- 11편: 14, 15, 16, 21, 23
- 12편: 24와 Telegram/Claude Code 관련 공식 문서
- 13편: 14, 15, 16, 25
- 14편: 19, 20
- 15편: 에이전틱 엔지니어링 원문, Anthropic 리포트, GitHub 멀티에이전트 글
- 16편: 14, 15, 16, 17, 26
- 17편: 3, 9, 10
사용 원칙
- 편당 최소 3개 근거를 frontmatter
source에 남긴다. - 숫자·성능 주장은 문장 근처에 원문 링크를 직접 표기한다.
- 영상 기반 글은 영상 메타와 공식 문서 보조 출처를 함께 둔다.
- 접근 제한이 있는 기사 링크는 논문·공식 문서로 보조한다.
status: 완료는 출처, 실행 기준, 다음 읽기가 모두 있는 글에만 사용한다.