autoresearch를 ML 바깥으로 — 프롬프트, 코드 성능, 랜딩 페이지를 하룻밤에 최적화하기

autoresearch를 ML 바깥으로 — 프롬프트, 코드 성능, 랜딩 페이지를 하룻밤에 최적화하기

Part 1-3에서는 autoresearch 패턴을 ML 태스크에 적용했습니다. LLM 사전학습, 텍스트 분류, 이미지 분류, RAG 파이프라인. 하지만 래칫 루프 — 수정, 실행, 평가, 유지 또는 폐기 — 는 무엇을 최적화하든 상관없습니다.

이번 글에서는 개발자와 마케터가 매일 마주하는 세 가지 비-ML 문제에 autoresearch를 적용합니다.

1. 시스템 프롬프트 최적화 — LLM 프롬프트의 정확도를 자동으로 개선
2. 코드 성능 최적화 — 빌드를 빠르게, 번들을 작게