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Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
ZennAI 번역헤드라인
개인정보가 포함된 PDF를 AI에 전달하지 않기: Drive 앞에 '관문'을 두고 대조 작업을 자동화한 이야기
개인정보가 포함된 PDF와 XLSX 파일을 AI에 직접 전달하지 않고, Google Drive를 통제하는 '관문(PEP)'을 통해 대조 작업을 자동화한 설계 과정을 설명합니다. 이 방식은 개인정보 유출 위험과 간접 프롬프트 인젝션 공격에 대비하여 생성 AI 사용을 포기하고 내부 API와 정책 기반의 안전성을 확보하는 데 중점을 두었습니다.
10월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
Claude Code로 구현한 기능에 대한 채점 과정을 별도의 서브 에이전트에게 맡겼더니, 14회 중 6회 불합격 판정을 받았습니다
Claude Code를 활용하여 기능을 구현하는 과정에서, 생성(generator)과 평가(evaluator) 역할을 분리한 서브 에이전트 구조를 구축했습니다. 이 시스템은 Playwright를 이용해 실제 브라우저 조작을 통해 엄격하게 채점하며, 자체 평가의 오류 가능성을 줄이는 데 효과적임을 보여줍니다.
10월 19일0
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로그 감사 AI의 정확도와 비용은 모델이 아니라 '무엇을 전달하느냐'에 달려있다
웹 서버 로그 감사 AI 'Jev'를 소개하며, 공격 패턴을 정확히 감지하기 위해서는 단순히 개별 행(line) 단위가 아닌 집계된 특징량(feature)을 전달하는 것이 중요하다고 강조합니다. 기존의 방식은 비용 효율성이 낮고, 실제 공격 패턴 분석에 한계를 가집니다.
10월 19일0
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Jev의 이미지 입력과 OpenAI Decisions API 비교
본 글은 TypeSafe의 Jev가 이미지 입력을 지원하는 기능을 상세히 다루며, 이를 통해 알려진 사진 비교, 문장 분류 등 다양한 시나리오에서 활용할 수 있음을 설명합니다. 또한 OpenAI Decisions API와 성능(정확도, 속도, 비용)을 비교 분석했습니다.
10월 19일0
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Decision Model 「Kev」 체험하기: GPU 없이 무료 Colab에서 영업 일보를 기반으로 다음 액션 선택하기
본 기사는 Decision Model인 「Kev」를 활용하여 영업 일보(Sales Report) 기반의 다음 액션 후보 목록을 추출하는 방법을 다룹니다. GPU 없이 무료 Colab 환경에서 모델 로드부터 판단까지 실행할 수 있어, 개발자들이 쉽게 체험해 볼 수 있는 교재로 구성되었습니다. LLM에게 자유 형식 답변을 요청하는 대신, 미리 정의된 업무 후보 ID와 확률을 받아 구조화된 형태로 결과를 얻는 것이 핵심입니다.
10월 19일0
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개인 개발: AI에 회사 기밀 및 개인 정보를 붙여넣기 전에 브라우저 내에서 가명화하고, AI 답변을 1클릭으로 원래 이름으로 복원하는 도구
AI에 기밀 정보나 개인 정보를 붙여넣을 때 발생하는 유출 및 수동 재작업의 불편함을 해소하는 웹 도구 'MaskFlow AI'를 공개했습니다. 이 도구는 네트워크 통신 없이 브라우저 메모리 내에서 데이터를 가명화하고, AI 답변을 원클릭으로 원래 정보로 복원하는 기능을 제공합니다.
10월 19일0
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AI 문의 분류 납품 검수: 기대 동작 4종과 예외 케이스를 Python으로 대조하는 방법
본 글은 사내 IT 문의 분류 AI 시스템의 납품 전 검수 방법론을 제시합니다. 단순히 '담당 부서'만 분류하는 것을 넘어, 자동 라우팅(AUTO_ROUTE), 사람 검토(HUMAN_REVIEW), 차단 및 경고(BLOCK_AND_ALERT), 신규 티켓 미생성 등 4가지 기대 동작에 따른 상세한 테스트 케이스 구성과 워크플로우 로그 대조 방법을 설명합니다. 이는 AI 시스템의 실제 운영 환경에서의 안정성을 확보하는 데 중점을 둡니다.
10월 19일0
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프로그래밍처럼 문서도 기계로 검증하다 — chaff와, 벗어난 문서로 성장하는 chaff-corpus
본 기사는 프로그래밍의 검증 과정(린터, 유닛 테스트)이 자동화된 것처럼, 문서 작업에도 기계적인 검증 시스템이 필요함을 강조합니다. 'chaff'는 이러한 개념을 일반 문서에 적용한 도구로, 문서를 구조적으로 분석하고 수정 계획까지 제시하여 AI 기반 문서 작성의 신뢰성을 높이는 것을 목표로 합니다.
10월 19일0
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「판단은 AI, 결정은 코드」—LLM 오케스트레이션이 도달한 경계선
본 글은 웹 기반 정보 조사(OSINT)를 AI 파이프라인으로 구현하려다 겪었던 실패와 재설계 과정을 기록합니다. 초기에는 복잡한 다단계 게이트를 사용했으나, 이 방식이 오히려 오류의 근거를 제시하지 못하는 블랙박스가 되어 무너졌습니다. 결국 인간 조사 절차를 모방한 '메모 선행 파이프라인'과 '판단은 AI, 결정은 코드'라는 현실적인 구조에 도달했습니다.
10월 19일0
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Claude Code mods로 코드 리뷰 페인과 '요청 사항' 배너 만들기
본 글은 Claude Code mods를 활용하여 코드 리뷰 효율성을 극대화한 경험을 공유합니다. 특히 검토 중인 diff와 AI의 요청 사항을 별도의 페인과 배너 형태로 고정 표시하는 모드를 직접 제작했습니다. 이를 통해 여러 세션에서 코드를 읽고 응답할 때 발생하는 정보 흐름의 단절 문제를 해결하고, 개발 워크플로우를 개선했습니다.
10월 19일0
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Mac mini로 완벽한 로컬 AI 코딩 환경 구축하기: Ollama × Qwen × Pi Coding Agent
Mac mini와 Ollama, Qwen 3.8 27B 모델, Pi Coding Agent를 조합하여 완벽한 로컬 AI 코딩 환경 구축 방법을 공유합니다. 이 환경은 클라우드 의존성 없이 개인 기기에서 데이터를 보호하며 AI 개발을 할 수 있게 합니다. 로컬 LLM 관리 도구인 Ollama와 오픈소스 에이전트를 활용해 'AI의 민주화'를 실현하는 과정을 안내합니다.
10월 19일0
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AI가 만든 영상 검사, 4일간 'OK' 판정을 받은 4개 영상 모두에 문제가 있었다
AI가 제작한 영상 콘텐츠를 검사하는 과정에서, AI 기반의 자동화된 검사가 실제 결함을 놓치는 사례를 다루고 있습니다. 4일간 공개된 네 편의 영상 모두에 '풍경 연결 부위'마다 순간적인 되감기 오류가 있었으나, AI 검사는 이를 정상으로 판단했습니다. 이 글은 콘텐츠 제작과 검증까지 AI에게 맡기고 싶다는 목표에서 시작되었으며, 자동화된 검사 시스템의 한계와 실제 결함을 감지하는 새로운 측정 기준을 모색하고 있습니다.
10월 19일0
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Data Science Agent로 특징량 엔지니어링부터 모델 평가까지 워크플로우 실행하기
BigQuery의 Data Science Agent는 자연어 지시만으로 특징량 엔지니어링부터 모델 학습 및 평가까지 ML 워크플로우 전반을 자동화합니다. 복잡한 SQL 작성이나 단계별 고민 없이 에이전트가 쿼리 생성, 실행, 평가를 담당하여 데이터 과학자의 효율성을 높여줍니다.
10월 19일0
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AI 문서 지원을 시험해 본다면, 작은 사양 변경 하나를 전달하는 방법
AI 문서 지원 시, 초안보다 변경된 후의 일관성 확인이 중요합니다. 이 글은 가상의 사양과 작은 변경 지시를 사용하여 AI가 생성한 출력물의 변화 추적 방법을 제시하며, 특히 필드 대체와 같은 미세한 업데이트에 대한 검증 과정을 설명합니다.
10월 19일0
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모델: "auto"는 무엇을 하는가 — Auto Router v6 내부 분석
AICraft는 단일 엔드포인트에서 100개 이상의 모델을 지원하며, `model: "auto"` 기능을 통해 요청의 성격(태스크 카테고리)에 따라 최적의 모델 체인을 자동으로 라우팅합니다. 이 기능은 Primary 모델 실패 시 Fallback 모델로 자동 전환되어 안정성을 높입니다.
10월 19일0
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MCP를 이용해 AI 에이전트가 '로그인된 내 Chrome'을 조작하게 하기: FSB 입문
본 글은 AI 에이전트가 로그인된 브라우저 세션을 직접 조작할 수 있게 하는 오픈 소스 확장 기능(FSB)과 서버(fsb-mcp-server) 사용법을 안내합니다. 기존의 Headless Browser나 스크린샷 기반 방식의 한계를 극복하고, 실제 DOM 구조를 활용하여 안정적이고 정확한 브라우징 작업을 가능하게 합니다.
10월 19일0
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AI 영상 제작의 입력 및 수정 이력을 Markdown으로 관리하기
AI 영상 제작 과정에서 발생한 모든 입력(소재, 프롬프트), 변경 이력, 출력물 등을 Markdown 파일로 체계적으로 관리하는 방법을 제시합니다. 생성마다 고유 ID를 부여하고, 프로젝트의 목적과 공통 조건을 미리 기록하여 추적 가능성을 높이는 것이 핵심입니다.
10월 19일0
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AI에게 무엇을 맡기지 않을 것인가: 코드를 작성하지 않는 매니저의 업무 도구 (ChatGPT Dots, Grok Bot)
본 글은 코드를 작성하지 않는 매니저가 업무 자동화 도구를 조합하여 아침 루틴을 구축한 경험을 공유합니다. ChatGPT Dots와 Grok Bot 같은 AI를 활용해 정보 수집 및 다이제스트 생성을 자동화하고, 데이터 변환 작업은 Python 파서에 맡기는 등 역할 분담 전략을 제시합니다.
10월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
OpenAI의 dots가 채택한 '허용/승인 필요/차단' 3단계 규칙과 인간이 없는 환경에서 작동하는 파이프라인 비교
OpenAI가 DevDay 2026에서 상시 가동형 AI 에이전트 'dots'를 발표했습니다. 이 에이전트는 허용, 승인 필요, 차단 세 가지 규칙으로 행동을 분배하며, 계정에 영향을 주는 작업은 자동 검토를 거칩니다. 하지만 필자는 인간 개입 없이 작동하는 자신의 파이프라인과 비교 분석한 결과, '승인 필요' 메커니즘은 실제로는 존재하지 않았음을 확인했습니다.
10월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
ALPACA-FW #11｜'완료됨'을 증거와 판단으로 분리하기 - Evidence / QGR / Change Management
본 글은 AI 개발 프로세스에서 '검증 사실(Evidence)', '품질 평가(QGR)', '변경 관리(CCR)'를 분리하는 중요성을 강조합니다. 단순히 테스트 통과 여부만으로는 부족하며, 누가 어떤 근거로 무엇을 확인했는지 추적 가능해야 합니다. 특히 품질 평가와 진행 판단의 책임을 분리하고, 변경 사항은 코드를 먼저 고치는 것이 아니라 사전에 기표(기록)하는 절차를 거쳐야 함을 설명합니다.
10월 19일0