Eugene Yan 기술 블로그 글 모음

AI Engineer 2026 - Using LLMs to Secure Source Code

유진 얀이 AI 엔지니어 월드 페어 2026에서 LLM 기반 소스코드 보안 구축 발표 자료를 공개했습니다.

출처: Eugene Yan · 2026-06-30 · 원문 보기

Patterns for Building Cybersecurity Evals

사이버 보안 에이전트의 공격 능력을 단계별로 측정하는 여러 평가 환경을 비교했다.

출처: Eugene Yan · 2026-06-21 · 원문 보기

Using LLMs to Secure Source Code

Claude Opus를 이용한 코드 취약점 점검은 발견 이후의 검증과 분류, 수정까지 설계해야 효과가 난다.

출처: Eugene Yan · 2026-05-27 · 원문 보기

How to Work and Compound with AI

AI 작업의 맥락과 검증 절차를 축적해 다음 세션에서 반복 활용하는 방법을 정리했다.

출처: Eugene Yan · 2026-05-03 · 원문 보기

2025 Year in Review

Eugene Yan이 LLM과 추천 시스템을 잇는 작업, 커리어 변화와 한 해의 목표를 돌아봤다.

출처: Eugene Yan · 2025-12-14 · 원문 보기

Product Evals in Three Simple Steps

제품 평가 데이터와 단일 기준 평가자를 만들어 LLM 실험을 빠르게 반복한다.

출처: Eugene Yan · 2025-11-23 · 원문 보기

Advice for New Principal Tech ICs (i.e., Notes to Myself)

수석 기술 개별 기여자는 직접 해결하는 역할에서 조직의 판단과 실행력을 키우는 역할로 넓어진다.

출처: Eugene Yan · 2025-10-19 · 원문 보기

Training an LLM-RecSys Hybrid for Steerable Recs with Semantic IDs

Eugene Yan이 Semantic ID로 언어 모델과 추천 모델을 결합해 대화형 추천을 실험했다.

출처: Eugene Yan · 2025-09-14 · 원문 보기

Evaluating Long-Context Question & Answer Systems

긴 문서 질의응답은 충실성과 유용성을 나눠 평가해야 한다.

출처: Eugene Yan · 2025-06-22 · 원문 보기

AI Engineer 2025 - Improving RecSys & Search with LLM techniques

Eugene Yan이 AI Engineer World’s Fair 2025의 추천·검색 세션 자료와 영상을 공개했다.

출처: Eugene Yan · 2025-06-04 · 원문 보기

Exceptional Leadership: Some Qualities, Behaviors, and Styles

Eugene Yan이 리더십의 역량과 행동, 상황별 역할을 세 축으로 정리했다.

출처: Eugene Yan · 2025-05-18 · 원문 보기

Building News Agents for Daily News Recaps with MCP, Q, and tmux

Amazon Q CLI와 MCP로 여섯 뉴스 피드를 나눠 처리하는 일일 요약 에이전트를 만들었다.

출처: Eugene Yan · 2025-05-04 · 원문 보기

An LLM-as-Judge Won't Save The Product—Fixing Your Process Will

AI 제품 평가는 데이터 관찰·실험·모니터링을 반복하는 팀 과정이다.

출처: Eugene Yan · 2025-04-20 · 원문 보기

Frequently Asked Questions about My Writing Process

Eugene Yan은 배우고 공유하기 위해 꾸준히 쓰는 글쓰기 방식을 정리했다.

출처: Eugene Yan · 2025-03-30 · 원문 보기