벡터 검색의 환각 문제를 해결하기 위해 Oracle Text의 텍스트 인덱스와 벡터 인덱스를 결합한 하이브리드 벡터 인덱스 활용법을 소개합니다. OCI BaseDB(26ai) 환경에서 가상의 IT 서적 데이터를 사용하여 인덱스를 생성하고 관리하는 과정을 다룹니다.

Google Chrome DevTools 팀이 출시한 chrome-devtools-mcp를 통해 AI 코딩 에이전트가 실제 브라우저를 디버깅하고 성능을 분석하는 방법을 소개합니다. MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 에이전트가 퍼포먼스 트레이스 기록, 콘솔 메시지 확인, 네트워크 요청 취득 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

여러 개의 수리 영상을 분석하여 하나의 통합된 수리 가이드로 자동 생성하는 배치 처리 메커니즘을 소개합니다. faster-whisper와 OpenAI를 활용해 영상의 텍스트를 추출하고, 조회수 기반의 우선순위 처리 및 토픽별 지식 통합 과정을 거칩니다.

AI 애플리케이션에 최적화된 벡터 데이터베이스를 선택하기 위한 실전 가이드

AI 애플리케이션의 핵심인 벡터 데이터베이스를 선택하기 위한 실전 가이드를 제공합니다. 기능, 퍼포먼스, 에코시스템이라는 세 가지 관점을 통해 유스케이스에 최적화된 데이터베이스를 선정하는 프레임워크를 제시합니다.

생성형 AI의 팀 도입, 생각보다 전혀 잘 풀리지 않았던 이야기

생성형 AI를 팀과 조직에 도입할 때 발생하는 보안, 라이선스, 품질 관리 등의 현실적인 문제와 해결 방안을 다룹니다. 기술 도입보다 규칙 정비와 커뮤니케이션이 선행되어야 함을 강조합니다.

29개의 병렬 리포지토리를 음성으로 돌리기. 호칭 인덱스라는 작은 장부를 하나 추가했을 뿐인 이야기

음성 입력을 통해 AI CLI를 제어할 때 발생하는 리포지토리 이름의 오인식 문제를 '호칭 인덱스(Alias Index)'라는 별도의 CSV 매핑 레이어를 통해 해결하는 방법을 소개합니다.

【2탄】초보 탈출기: Python과 Gemini API로 나만의 AI 개발하기! 에러와 싸우며 얻은 첫걸음

Gemini API를 활용한 AI 개발 입문 과정에서 겪은 404 에러와 해결 방법을 다룹니다. 모델명 불일치 문제를 `genai.list_models()` 함수를 통해 해결하는 디버깅 팁을 공유합니다.

NocoBase를 활용하여 기업 배경 조사를 자동화하는 워크플로우 구축 방법을 소개합니다. AI 직원이 기업 정보를 조사하고, 현재 정보와 조사 이력을 분리하여 저장함으로써 데이터의 신뢰성과 추적 가능성을 높이는 구조를 제안합니다.

여러 AI와 연동하여 읽고 쓸 수 있는 'AI 대화 데이터베이스'를 Notion에 구축한 이야기

여러 AI 서비스(Claude, ChatGPT, Cursor)에 분산된 대화 로그를 통합 관리하기 위해 Notion을 공통 데이터베이스로 구축하는 방법을 소개합니다. MCP를 활용하여 AI가 스스로 Notion의 스키마를 설계하고 읽고 쓸 수 있게 함으로써 지식의 연속성을 확보합니다.

에이전트별로 스킬을 따로 작성하지 마세요

Claude Code와 Codex CLI 등 서로 다른 AI 코딩 에이전트를 사용하는 팀을 위해 심볼릭 링크(symlink)를 활용한 스킬 및 규칙 관리 방법을 제안합니다. 스킬 파일을 한 곳에서 관리함으로써 데이터 불일치 문제를 방지하고 유지보수 효율을 높일 수 있습니다.

AI 에이전트의 발전으로 소프트웨어 구현 속도가 비약적으로 상승함에 따라, 코드의 품질을 검증하고 관리하는 소프트웨어 공학적 관점의 중요성을 다룹니다. 단순 구현을 넘어 설계와 리뷰, 검증의 주체가 변화하는 흐름을 분석합니다.

운영 데이터를 복사하여 테스트하는 방식에서 벗어나기 — LLM으로 '안전한 합성 테스트 데이터'를 만드는 실전 가이드 (PII 미포함·스키마

운영 데이터를 복사하는 위험한 방식 대신, LLM을 활용하여 개인정보(PII)가 포함되지 않은 안전한 합성 테스트 데이터를 생성하는 실전 가이드를 제공합니다. 스키마와 규칙을 기반으로 데이터의 관계성과 자유 기술을 정교하게 구현하는 방법론을 다룹니다.

Unity-MCP를 활용하여 Claude Code와 같은 AI 에이전트로 Unity 에디터를 자연어로 조작하는 방법을 소개합니다. 오브젝트 생성, 컴포넌트 편집, 스크립트 실행 등 다양한 에디터 작업을 자동화하는 셋업 과정과 트러블슈팅을 다룹니다.

AI에 대한 지시력이란 '

AI 에이전트에게 효과적으로 업무를 지시하기 위해서는 사용자가 자신의 '미지(unknowns)'를 명확히 언어화하는 능력이 필수적입니다. Anthropic의 가이드를 바탕으로 지도(프롬프트)와 영토(코드베이스) 사이의 간극을 줄이는 방법론을 다룹니다.

LLM의 지식 한계와 할루시네이션 문제를 해결하기 위한 RAG(검색 증강 생성)의 개념과 필요성을 초보자 눈높이에서 설명합니다. RAG가 어떻게 외부 데이터를 동적으로 참조하여 최신 정보와 사내 문서를 활용하는지 다룹니다.

【문과생도 3분 만에 이해】 G검정 「음성 인식·음성 처리」 공략｜MFCC·HMM·CTC·WaveNet을 처리 흐름에 따라 정리

G검정 대비를 위해 음성 인식 및 처리의 핵심 개념을 처리 흐름에 따라 정리한 가이드입니다. 디지털화부터 특징 추출, 음소 인식, 문자열 변환까지의 과정을 MFCC, HMM, CTC 등의 주요 용어와 함께 설명합니다.