NocoBase의 플러그인 기반 아키텍처와 이를 활용한 커뮤니티 플러그인 생태계를 소개합니다. 개발자는 AI 코딩 도구를 활용해 기능을 확장할 수 있으며, 다양한 커뮤니티 플러그인을 통해 시스템 유연성을 높일 수 있습니다.

Claude 공유 링크의 보안 및 관리 누락을 방지하기 위해 Python을 활용하여 CSV 기반의 재고 조사 자동화 스크립트를 구현하는 방법을 소개합니다. 외부 API 호출 없이 로컬에서 CSV 데이터를 분석하여 기한 만료 여부와 고객 정보 포함 여부를 체크합니다.

【AI 주도 개발 1】 맡길 수 있는 구조를 만들기 — 엔지니어의 업무 재정의

AI 주도 개발 시대에 엔지니어가 느끼는 불안을 해소하기 위해 구체적인 업무 구조를 설계하는 방법을 제시합니다. 보안, 도메인 지식, 코드 품질 등의 불안 요소를 에스컬레이션 기준, 테스트, 문서화 등의 시스템으로 전환하여 팀의 자산으로 만드는 전략을 다룹니다.

공유 URL의 'noindex' 설정이 실제 비공개(Private)를 의미하지 않음을 경고하며, Python을 이용해 공유 링크의 접근 가능성과 검색 제외 여부를 감사하는 방법을 소개합니다.

ChatGPT API를 활용하여 이미지의 세부 사항 대신 전체적인 인상을 저비용으로 분석하는 최적화 설정을 소개합니다. WebP 압축, Data URL 길이 제한, detail: "low" 설정을 통해 토큰 사용량과 비용을 최소화하는 방법을 다룹니다.

Ollama와 vLLM 중 어느 것이 더 빠를까? Gemma 4로 실측 비교해 보았다

Ollama와 vLLM 엔진의 추론 성능을 Gemma 4 모델을 통해 실측 비교한 글입니다. H200 GPU 환경에서 단일 요청에 대한 생성 속도를 BF16 정밀도로 공정하게 측정하여 두 엔진의 특성을 분석했습니다.

당신의 AI 도구가 위험하다? AI 에이전트 공격의 실태와 방어책

AI 에이전트의 자율적 행동 능력이 새로운 공격 표면이 됨에 따라 발생하는 보안 위협을 다룹니다. CORe 주식회사가 발표한 80종의 공격 수법과 7가지 주요 카테고리를 통해 AI 보안의 중요성을 설명합니다.

사내 문서를 AI에게 통째로 읽히고 질문하기 | Gemini Notebook(구 NotebookLM)의 업무 활용 입문

구 NotebookLM에서 Gemini Notebook으로 리브랜딩된 도구의 특징과 업무 활용법을 소개합니다. 업로드한 문서 내에서만 답변하여 할루시네이션을 최소화하며, 회의록 검색 및 매뉴얼 문의 등 리서치 어시스턴트 역할을 수행합니다.

여러 AI 에이전트를 병렬로 실행할 때 발생하는 인간의 주의력 병목 문제를 해결하기 위한 터미널 다중화 도구 herdr를 소개합니다. herdr는 에이전트의 상태를 실시간으로 추적하여 사용자가 대기 중인 에이전트를 즉시 파악할 수 있도록 돕습니다.

AI로 만든·효율화한 경험을 스킬 시트에 적는 법——'성과'로 전달하는 직무경력 작성법

AI를 활용한 개발 및 업무 효율화 경험을 직무경력서(Skill Sheet)에 효과적으로 기술하는 방법을 제안합니다. 단순한 도구 사용을 넘어 매출, 도입 실적, 수치 개선이라는 세 가지 핵심 성과 지표를 통해 자신의 역량을 증명하는 법을 다룹니다.

Claude Code의 Stop hook으로 자율 에이전트의 폭주를 막는 구현 — 무한 루프 감지 및 세션 강제 종료, 3가지 주의점【2026】

Claude Code의 hooks 기능을 활용하여 자율 에이전트의 무한 루프와 폭주를 방지하는 구현 방법을 다룹니다. PreToolUse를 통한 도구 호출 감지와 Stop hook 사용 시 주의사항을 기술합니다.

CLAUDE.md를 이층 구조로 나누기: '매번 복창하는 규칙'과 '폐지된 방침'을 별도로 관리하는 방식

Claude Code의 CLAUDE.md를 '행동 규칙'과 '결정 이력'의 이층 구조로 관리하여 규칙 준수율을 높이는 기법을 소개합니다. 규칙을 매번 복창하게 함으로써 현재형 규칙을 유지하고, 폐지된 방침을 명시하여 과거의 잘못된 방식이 재발하는 것을 방지합니다.

oracle-ai-ready-data Skill 제2회: 데이터베이스 메타데이터를 정비하여 AI Ready 점수를 0.22에서 0.97로

Oracle Database의 메타데이터를 정비하여 AI가 활용하기 좋은 'AI Ready' 상태로 만드는 과정을 다룹니다. 메타데이터 결락으로 낮은 점수를 받은 스키마를 개선 SQL을 통해 정비하고, Select AI의 성능 향상을 확인하는 튜토리얼입니다.

AI Daily Digest — 2026년 7월 28일: Altman, 워싱턴에서 AI 안전을 둘러싼 협상, 오픈 웨이트 (Open

Sam Altman과 Jensen Huang 등 AI 리더들이 워싱턴에서 AI 규제 및 오픈 웨이트 모델에 관한 협상을 진행 중입니다. Nvidia의 대규모 인프라 거래와 주가 변동, 그리고 AI 모델의 보안 침입 사건 등 테크 산업의 정치·경제적 흐름을 다룹니다.