Self-Tuning Loop
AI 초안과 최종본 사이의 학습 시그널을 회수하는 $0 자기 개선 시스템. 문제 정의·아키텍처·레퍼런스 구현까지.
시리즈 안내
사람은 AI 초안을 받아 본인의 톤으로 다듬어 발행한다. 그 사이에서 발생하는 "초안 → 최종본" 차이는 보통 그대로 사라진다 — Self-Tuning Loop는 그 학습 시그널을 회수하는 $0 시스템이다.
AI 초안을 정기적으로 받는 1인 빌더·작가·연구자, AI를 사내에 도입했지만 학습 사이클이 닫히지 않은 회사의 PM, 자율 진화 에이전트의 실용 수준 구현을 찾는 엔지니어에게 도움이 된다.
Wasted Signal(문제) → System Anatomy(아키텍처) → Build Your Own(레퍼런스 구현) 순서가 자연스럽다. 각 편의 진단을 자기 워크플로의 한 단계와 매핑해 보면 회수 가능한 학습 시그널이 어디에 묻혀 있는지 보인다.
전체 3편
- 01
- 02
- 03