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임베디드와 엣지 AI를 측정한다.
실제 하드웨어에 에이전트와 모델을 돌리고 수치를 공개한다. 무엇이 깨졌는지, 데이터시트가 무엇을 틀렸는지, 측정이 무엇을 증명했는지.
18년 임베디드 267벤치마크 케이스 22에세이
제약된 하드웨어 위에서 에이전트를 돌리고 있거나, 그런 사람을 찾고 있다면. 제안서 말고 문제를 보내주세요.
contact@edgelog.dev여기부터 · 처음이라면
- 01 SpotOn: 내가 만들고 있는 것, 혼자 하는 이유 혼자 만드는 테니스 임팩트 센서. 팀은 LLM이고, 끝이 어느 쪽이든 적어둔다. Thoughts
- 02 AI가 짠 펌웨어: 233개 테스트, Sonnet 68% vs Haiku 57% 233개 케이스로 모델 두 개를 재봤다. 둘 다 무너지는 카테고리가 있다. Embedded Dev
- 03 CRA가 시작된다: 임베디드 SW의 무게중심이 옮겨간다 올 9월 첫 의무가 발효되는 EU 규제. 서류 작업이 아니라 엔지니어링의 무게중심 이동으로 읽었다. Cyber Security
- 04 프로젝트별 AI 에이전트 하네스: 사이드와 프로덕션 복사한 CLAUDE.md는 첫날부터 어긋난다. 내 프로젝트 둘, 리뷰어 하나 대 다섯, 둘 다 인터뷰 하나에서 생성됐다. Embedded Dev
- 05 LLM에 하드웨어 문서 주입: grep vs RAG 레퍼런스 매뉴얼 하나 잡겠다고 RAG를 2주 짰다. 그리고 grep에 졌다. Edge AI
계측 도구 · 프로젝트 4개
EmbedEval 임베디드 펌웨어용 LLM 벤치마크. 267개 케이스, 5단계 평가. harness-maker 프로젝트에 맞춰 생성하는 에이전트 하네스. PyPI 배포, 등급 게이트 리뷰.
SpotOn 진행 중 nRF54L15에 ICM-42688-P 하나를 1kHz로. 모달 충격 특징은 MCU에서.
NeuroTerm 데이터시트를 읽는 터미널. 로컬 LLM, 오프라인 RAG. 에세이 · 최신순 전체 22건 →
- 01 AI 코드 리뷰는 몇 번 돌려야 할까 같은 코드에 400회의 LLM 호출을 썼다. 리뷰 1회는 실제 결함의 34%만 본다. 그리고 가장 자주 지적된 항목 4개는 전부 오탐이었다.
- 02 LLM PCB 라우팅: 사람이 고친 것을 규칙으로 자동 라우팅으로 96%까지 간 PCB를 외주에 넘겼다. 사람은 남은 4%만 연결하지 않았고, 그 차이를 다음 에이전트가 쓸 규칙 16개로 만들었다.
- 03 프로젝트별 AI 에이전트 하네스: 사이드와 프로덕션 사이드 프로젝트와 프로덕션 프로젝트를 같이 굴리면 워크플로가 달라야 한다. 대부분의 하네스는 고정이다. 그래서 프로젝트마다 하네스를 생성하는 도구를 만들었다.
- 04 SpotOn: 혼자 AI 팀을 굴리는 법 초안은 대부분 AI 팀이 쓴다. 그래도 내가 반드시 알아야 하는 부분과 결정하는 부분은 끝까지 내가 이해한다. 리서치는 넓게, 코딩은 한 줄로.
- 05 SpotOn: 하네스가 앉을 수 없는 두 자리 제품 하나에 필요한 규율 스물여덟 개를 다시 분류했다. 스무 개는 파일이라 하네스에 넘겼고, 여섯 개는 문 앞까지, 두 개는 끝내 사람이었다.