dictionary-of-ai-coding

AI 코딩 사전은 Matt Pocock이 제작한 참고 프로젝트로, AI 지원 코딩의 전문 용어를 쉬운 영어로 설명합니다. 이 프로젝트의 명시된 목표는 AI 코딩의 용어를 오후 안에 배울 수 있도록 하여, 컨텍스트가 저하되는 이유, 비용이 많이 발생하는 이유, 동일한 프롬프트가 날마다 다르게 동작하는 이유 등 일반적인 혼란 지점에 대해 적절한 용어를 알면 명확한 답을 얻을 수 있도록 하는 것입니다. 사전은 7개 섹션으로 구성되어 있습니다: 1. 모델 — AI, 모델, 매개변수, 훈련, 추론, 노력, 토큰, 다음 토큰 예측, 비결정론, 모델 제공자, 하네스, 모델 제공자 요청, 입력 토큰, 출력 토큰, 프리픽스 캐시, 캐시 토큰. 2. 세션, 컨텍스트 윈도우 및 턴 — 상태 비저장, 컨텍스트, 컨텍스트 윈도우, 상태 저장, 에이전트, 시스템 프롬프트, 세션, 턴. 3. 도구 및 환경 — 환경, 파일 시스템, 도구, 도구 호출, 도구 결과, MCP, 권한 요청, 권한 모드, 에이전트 모드, 샌드박스. 4. 실패 모드 — 아첨, 환각, 매개변수 지식, 지식 컷오프, 컨텍스트 지식, 주의 관계, 주의 예산, 주의 저하, 스마트 존. 5. 핸드오프 — 클리어링, 핸드오프, 주요 소스, 보조 소스, 핸드오프 아티팩트, 스펙, 티켓, 압축, 자동 압축. 6. 메모리 및 조종 — 메모리 시스템, AGENTS.md, 점진적 공개, 컨텍스트 포인터, 스킬, 하위 에이전트. 7. 작업 패턴 — 인간-루프-내, AFK, 자동 검사, 자동 검토, 인간 검토, 바이브 코딩, 디자인 개념, 그릴링, 프로토타이핑, DX, AX. 항목은 한 줄 정의를 넘어섭니다. 많은 항목에는 기계적 또는 역사적 배경(예: 수십 년에 걸친 'AI'의 의미 변화를 추적하는 표, 훈련과 추론을 대조하는 단계 표)과 함께 용어가 적용되는 시기에 대한 실용적인 지침, 부정확한 사용을 지적하는 '주의' 노트, 실제 대화에서 용어가 어떻게 나타나는지 보여주는 짧은 예시 대화가 포함됩니다. 일부 관점은 주관적입니다. 예를 들어, AI 혼란의 상당 부분이 인위적으로 조작되었으며, 대부분의 실망스러운 출력은 모델 자체보다는 컨텍스트나 하네스에 기인한다고 주장합니다. README는 명시적으로 생성된 파일입니다. 콘텐츠는 dictionary/*.md 파일과 내부 커리큘럼에 있으며, npm run generate를 실행하면 템플릿에서 README가 재구축됩니다. 이 프로젝트는 또한 aicodingdictionary.com에서 동반 웹사이트를 게시하고, AI 엔지니어링에 대한 추가 자료를 위해 저자의 AI Hero 뉴스레터로 연결됩니다. 이 저장소는 소프트웨어가 아닌 문서입니다. 생성 스크립트 외에는 런타임 동작이 설명되어 있지 않습니다. 모델, 하네스, 에이전트, 컨텍스트 관리 및 일상적인 작업 패턴에 대한 정확하고 공유된 용어를 원하는 AI 코딩 도구에 새로 입문한 개발자에게 적합합니다.