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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
Yandex Учебник AI 튜터 활성 사용자들이 정보학 ЕГЭ에서 평균보다 10점 높은 점수를 기록 — 3년 연속...
Yandex의 AI 튜터 플랫폼 사용자들이 러시아 국가 고시(EGE) 정보학 과목에서 평균보다 10점 높은 점수를 기록했습니다. 본 기사는 이 통계적 수치를 엔지니어의 관점에서 분석하며, 상관관계와 인과관계의 차이 및 맞춤형 학습 AI 구축 방안을 다룹니다.
7월 20일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Atlassian Rovo MCP, 5백만 호출 초과: Jira 및 Confluence
Atlassian의 Rovo MCP가 5백만 회 이상의 호출을 기록하며 에이전트 중심의 도구 사용 패턴이 급증하고 있음을 보여줍니다. 이는 Jira와 Confluence가 인간의 브라우징을 넘어 MCP를 통한 에이전트의 API 계층으로 진화하고 있음을 시사합니다.
7월 20일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 기반 사전 회의 브리핑: 브로커 및 구매자 준비 키트 자동화
브로커와 구매자를 위한 사전 회의 브리핑 키트 제작을 자동화하는 방법론을 다룹니다. Zapier를 활용하여 CRM과 캘린더 데이터를 통합하고, 데이터 기반의 프레임워크를 통해 효율적인 회의 준비 프로세스를 구축하는 가이드를 제공합니다.
7월 20일0
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운영자로부터 교정받으며 하루 동안 배운 것
AI 에이전트와 인간 운영자 간의 협업 과정에서 발생하는 Human-in-the-loop(HITL) 설계의 실질적인 교훈을 다룹니다. 에이전트의 자율성을 저해하는 불필요한 승인 단계를 경계하고, 효율적인 작업 전달 및 모니터링을 위한 엔지니어링 원칙을 제시합니다.
7월 20일0
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AI 기술 대결: 2026년 기업용 자동화를 위한 n8n vs Zapier vs Make
기업용 AI 자동화를 위한 n8n, Zapier, Make 플랫폼을 비교 분석합니다. 단순 기능 비교를 넘어 프로덕션 규모에서 시스템 간 인계 과정의 신뢰성과 AI 조정 간극(Coordination Gap)을 해결하는 관점을 제시합니다.
7월 20일0
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에이전트 스택: 2026년 필리핀 기업들이 챗봇 구축을 멈추고 워크플로(Workflows)를 연결하기 시작할 이유
단순 챗봇을 넘어 비즈니스 워크플로를 실행하는 '에이전트 스택'으로의 패러다임 전환을 다룹니다. 기업용 AI가 실질적인 업무를 수행하기 위해 필요한 5가지 계층 구조와 아키텍처의 중요성을 설명합니다.
7월 20일0
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Box, AI 기반 IT 지원을 위한 폐쇄 루프 지식 시스템 구축
Box는 IT 지원 프로세스에서 해결된 티켓의 결과가 자동으로 지식 베이스에 업데이트되는 '폐쇄 루프(closed-loop)' 지식 시스템을 구축했습니다. 단순한 답변 생성을 넘어, 검증된 해결책을 다시 기록(write-back)함으로써 지식의 최신성을 유지하고 사람의 개입을 최소화합니다.
7월 20일0
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Clinejection: GitHub 이슈 제목이 어떻게 500만 개발자가 사용하는 AI 코딩 어시스턴트를 위험에 빠뜨렸는가
AI 코딩 어시스턴트 Cline이 GitHub 이슈 제목을 통한 프롬프트 인젝션 공격으로 인해 공급망 침해 사고를 겪었습니다. 잘못된 권한 설정과 정제되지 않은 입력값으로 인해 악성 npm 패키지가 사용자 기기에 설치되는 4단계 공격 체인이 발생했습니다.
7월 20일0
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Kimi Code CLI: Moonshot AI의 터미널 코딩 에이전트에 대한 초보자용 가이드
Moonshot AI가 출시한 오픈 소스 터미널 코딩 에이전트인 Kimi Code CLI의 사용법을 안내합니다. 이 도구는 코드 수정, 셸 명령 실행, 웹 검색 등을 수행하며 단일 바이너리 설치와 비디오 입력 지원 등 차별화된 기능을 제공합니다.
7월 20일0
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당신의 앱에 Open-Weight LLM 통합하기: 실전 API 가이드
Open-weight LLM을 실제 애플리케이션에 통합하는 방법을 다루는 실전 API 가이드입니다. 표준 REST API와 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용하여 Llama, Mistral 등의 모델을 비용 효율적이고 제어 가능한 방식으로 연결하는 과정을 설명합니다.
7월 20일0
Qiita
Dev.toAI 번역헤드라인
AI Vision을 사용하여 피싱 사이트를 탐지하고 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)까지 잡아내는 무료 API를 만들었습니다
Vision AI와 헤드리스 브라우저를 활용하여 새로운 피싱 사이트와 프롬프트 인젝션 공격을 탐지하는 PhishVision API를 소개합니다. URL 평판 데이터베이스에 의존하지 않고 실제 페이지의 시각적 요소와 숨겨진 텍스트를 분석하여 보안 위협을 식별합니다.
7월 20일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI의 미래가 더 많이 생성하는 것이 아니라, 더 적게 생성하는 것이라면 어떨까요?
LLM의 역할을 텍스트 생성기에서 시맨틱 플래너로 전환하여, 직접적인 문장 생성 대신 검증된 지식 블록의 식별자를 선택하는 아키텍처를 제안합니다. 이를 통해 추론 비용을 절감하고 응답 속도를 높이며 환각 현상을 방지할 수 있습니다.
7월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
컨텍스트가 넘치는 AI 협업을 multi-session으로 운영하기｜지휘자와 담당자를 지시서와 보고서로 전달하기
AI 에이전트와의 긴 채팅에서 발생하는 컨텍스트 과부하와 세션 단절 문제를 해결하기 위한 새로운 협업 구조를 제안합니다. AI를 지휘자(Conductor)와 담당자(Executor)로 분리하고, 채팅 이력이 아닌 파일 기반의 지시서와 보고서를 통해 상태를 관리하는 방법론을 다룹니다.
7월 20일0
QiitaAI 번역헤드라인
Dev.toAI 번역헤드라인
이번 달 내가 얻은 최고의 AI 생산성 성과는 코딩에서 나온 것이 아니었다
엔지니어링 관리 업무의 반복적인 수동 작업을 자동화하기 위해 AI 에이전트 시스템인 SprintSense를 구축한 사례를 소개합니다. GitHub 데이터를 활용해 지표를 계산하고 로컬 모델로 요약함으로써, 관리자의 업무 시간을 4시간에서 30분으로 단축했습니다.
7월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
에이전트 AI 시대의 구현 입문: GPT-5.6 / Claude Sonnet 5를 '작업을 완수하는 도구'로 사용하기
GPT-5.6, Claude Sonnet 5 등 차세대 모델을 활용한 에이전트 AI의 구현 원리와 기본 루프를 설명합니다. 목표 설정, 도구(tool) 정의, 이력 관리를 통한 토큰 효율화 등 실무적인 에이전트 설계 방식을 다룹니다.
7월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
왜 실행이 아니라 진화인가 ― 가중치를 학습시키는 별도의 해법, 동기와 적용 조건【프롬프트로 읽어내는 AI 에이전트 #9】
기존의 실행형(Execution-type) 에이전트와 달리, LLM의 가중치를 직접 업데이트하여 추론 능력을 강화하는 Agent0의 패러다임 전환을 다룹니다. 프롬프트와 도구의 조합을 넘어 강화학습을 통해 모델 자체를 진화시키는 새로운 접근 방식을 소개합니다.
7월 20일0
Dev.toAI 번역헤드라인
아웃리치 체계화: 후속 조치 자동화 및 리뷰 미팅 일정 예약
보험 에이전트의 업무 효율을 높이기 위해 AI와 자동화 도구를 활용한 고객 아웃리치 체계화 방법을 제안합니다. 다중 접점 시퀀스와 Calendly를 결합하여 이메일 작성부터 미팅 예약까지의 과정을 자동화하는 워크플로우를 다룹니다.
7월 20일0
Dev.toAI 번역헤드라인
CDN이 ChatGPT의 문서 접근을 차단하고 있을 수도 있습니다 (robots.txt로는 확인할 수 없습니다)
robots.txt 설정이 올바르더라도 CDN이나 WAF의 봇 보호 규칙 때문에 AI 크롤러가 사이트 접근에 실패할 수 있습니다. 이를 확인하기 위한 curl 명령어 활용법과 클라이언트 사이드 렌더링 문제 등 기술적 원인 및 해결 방안을 제시합니다.
7월 20일0