셀 수가 많은 Excel은 정말 위험한가: DB 용도와 업무 처리 템플릿을 나누어 생각하기

Excel을 데이터베이스(DB) 용도로 사용할 때 발생하는 위험성과, 단순 레코드 축적 외에 '업무 처리 템플릿'으로서의 용도를 구분하여 판단하는 방법을 다룹니다.

AI와 코드 소유권: 생성된 코드의 책임은 누구에게 있는가?

AI가 생성한 코드의 소유권과 법적 책임 사이의 간극을 다룹니다. AI 도구는 책임을 지지 않으며, 코드를 채택한 개발자와 기업이 저작권 및 보안, 라이선스 문제에 대한 모든 책임을 떠안게 되는 현실을 경고합니다.

운영 환경용 LLM 평가 파이프라인 구축하기: 느낌에서 지표로

운영 환경에서 RAG 기반 LLM 서비스의 환각 문제를 해결하기 위해 '느낌'이 아닌 자동화된 평가 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다. 도메인 특화 심사관, CI/CD 통합, 골든 데이터셋 관리를 포함한 실무적인 평가 아키텍처를 제안합니다.

스마트폰만으로 개인 개발을 하고 싶다: ChatGPT x Jules의 저가형 AI 구동

Claude Vision을 사용하여 몇 분 분량의 영상에서 '최고의 15초'를 선정하는 설계

Claude Vision을 활용하여 영상에서 SNS 게시용 최적 구간을 자동으로 선정하고 채점하는 파이프라인 설계법을 소개합니다. 프레임 추출과 타임스탬프 결합을 통해 저비용으로 시계열 정보를 파악하는 실용적인 접근 방식을 다룹니다.

LLM: 드리프트 없는 이메일 승인 경로

LLM 기반 이메일 워크플로우 도입 시 데이터 드리프트 문제를 방지하기 위한 아키텍처 설계 방안을 제시합니다. 승인 프로세스를 단순한 버튼 클릭이 아닌 불변의 스냅샷을 활용한 아키텍처 계약으로 취급하여 데이터 일관성을 보장해야 합니다.

AI 기반 설계 단계부터 준비된 감사(Audit): Med Spa 규정 준수를 위한 실시간 모니터링

Med Spa 운영의 규정 준수를 위해 AI 기반 실시간 모니터링 시스템을 구축하는 프레임워크를 소개합니다. 설계 단계부터 감사를 대비하는 'Audit-Ready by Design' 원칙을 통해 차트 누락 및 재고 불일치를 즉각적으로 해결합니다.

사후 분석: Ollama와 ChromaDB를 사용하여 코드베이스 메모리를 위한 로컬 MCP 서버 구축하기

개인정보 보호와 비용 문제를 해결하기 위해 Ollama와 ChromaDB를 활용하여 로컬 MCP 서버를 구축하는 방법을 다룹니다. zerikai_memory 프로젝트를 통해 로컬 모델이 코드베이스 메모리를 어떻게 처리하는지 분석합니다.

AI가 리뷰를 마친 PR을 인간이 다시 버그 찾기를 하는 것은 잘못된 일이다

AI와 CI가 1차 리뷰를 마친 PR에 대해 인간이 단순 버그를 다시 찾는 것은 비효율적입니다. 인간은 기계가 판단하기 어려운 설계, 이식 충실성, 권한 경계와 같은 고차원적인 영역에 집중해야 합니다.

LLM과 저지연(Low Latency)을 활용한 추천 시스템 구축

LLM을 활용한 추천 시스템 구축 시 발생하는 지연 시간 문제를 해결하기 위한 2단계 아키텍처(검색 및 재순위화)를 소개합니다. 모델 크기 선택, 구조화된 출력 활용, 프롬프트 길이 관리 등 프로덕션 환경에서 성능을 최적화하는 실무적인 방법론을 다룹니다.

MikroTik을 활용한 LLM 네트워킹

MikroTik 네트워크 장비를 설정하고 관리하는 데 LLM을 활용하는 방법과 경험을 공유합니다. SSH 대신 REST/JSON API를 사용하는 것이 LLM 친화적이며, 보안을 위해 비보안 서비스를 비활성화하는 등의 실무 팁을 제공합니다.

당신의 무기 선택하기: 소규모 예산 페스티벌을 위한 AI 기반 컴플라이언스 (Compliance) 추적

소규모 예산의 페스티벌 기획자를 위해 기존 생산성 도구와 AI 자동화를 결합하여 컴플라이언스(규정 준수)를 관리하는 전략을 제안합니다. 고가의 플랫폼 대신 Zapier와 같은 도구를 활용해 비용 효율적인 자동화 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다.

Python으로 자연어-SQL API 구축하기

Telnyx AI Inference를 활용하여 자연어를 SQL 쿼리로 변환하는 Python 기반 API 구축 방법을 소개합니다. Flask를 사용하여 쿼리 생성, 샘플 데이터 테스트, 보안을 위한 SQL 검증 기능을 포함한 워크플로우를 구현합니다.

프로그래밍 잡기 2026년 7월 16일

Go 언어의 실전적 코드 작성법, Rider 2026.2의 AI 에이전트 기능 도입, Vite+ 베타 공개 등 최신 개발 도구 및 기술 트렌드를 요약합니다. 또한 Windows의 양자 내성 암호 지원과 MSVC 빌드 도구 업데이트 등 다양한 엔지니어링 소식을 다룹니다.

사내 FAQ를 만드는 대신, NotebookLM으로 1차 답변을 생성하기

사내 FAQ를 직접 구축하는 대신 NotebookLM을 활용하여 기존의 제품 설명서와 채팅 이력을 기반으로 1차 답변을 생성하는 시스템 구축 사례를 소개합니다. 데이터 정제 과정과 할루시네이션 방지를 위한 설계 전략을 다룹니다.

금융 분야의 AI 기술: 실제로 배포 가능한 6계층 멀티 에이전트 아키텍처 (Multi-Agent Architecture)

금융 운영 자동화를 위한 6계층 멀티 에이전트 아키텍처 설계 방안을 다룹니다. LangGraph, AutoGen, CrewAI 등 도구를 활용하여 대조, 송장 매칭, 사기 분류와 같은 복잡한 금융 업무를 수행하는 에이전트 함대를 구축하는 방법을 설명합니다.

Smash Story: 내 테스트 스위트보다 더 뛰어난 디버깅을 해낸 데모 스크립트

단위 테스트가 모두 통과했음에도 불구하고 실제 운영 환경에서 발생한 API 오류와 그 원인을 분석한 디버깅 사례입니다. 검증 레이어가 실제 API의 계약(contract)이 아닌 잘못된 정보를 기준으로 동작하여 발생한 문제를 다룹니다.

Stratagems #15: Derek와 Alex는 하나의 서버를 공유했다. ACL의 AI는 둘 모두를 도청하고 있었다.

Derek와 Alex가 공유 서버에서 데이터 보안 취약점을 발견하는 과정을 다룬 기술 서사입니다. 서로 다른 기업의 데이터가 제한 없는 쓰기 권한을 가진 임시 노드에 혼재되어 있는 보안 사고 상황을 묘사합니다.

Open-Weight LLM API 통합: 종속성 없이 AI 기반 앱을 구축하기 위한 개발자 가이드

Open-weight LLM을 활용하여 데이터 주권, 비용 최적화, 커스터마이징을 실현하는 API 통합 가이드를 제공합니다. 특정 벤더에 종속되지 않고 표준화된 인터페이스를 통해 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 아키텍처적 접근법을 다룹니다.