AI만으로 휴리스틱 평가 도구를 만들어 보았다

AI를 활용하여 UX 디자인의 사용성 원칙인 휴리스틱 평가를 수행하는 도구 제작 사례를 소개합니다. Jakob Nielsen의 10가지 원칙을 기반으로 디자인 리뷰 초안 작성 및 품질 표준화를 목표로 합니다.

제가 스킬 시트를 읽을 때 '처음 3초'에 보는 것: 인간과 AI로 보는 관점의 차이

채용 과정에서 스킬 시트가 인간 에이전트와 AI에 의해 어떻게 초기에 평가되는지 분석합니다. 인간은 시각적 레이아웃과 형태를 통해 첫인상을 결정하며, AI와 함께 다단계 필터링 과정을 거치게 됩니다.

【문과용】 G검정 빈출 인물 정리｜'누가 무엇을 했는가?'를 스토리로 암기하기

G검정(JDLA) 시험에 자주 출제되는 AI 분야 주요 인물과 그들의 업적을 시대순 스토리로 정리한 가이드입니다. 앨런 튜링부터 딥러닝의 거장들까지, 인물과 핵심 개념을 연결하여 암기하는 방법을 제공합니다.

Skild AI의 'Skild Brain'이 NVIDIA의 GR00T나 Physical Intelligence의 'openpi'와 달리 소스 코드와 모델 가중치를 공개하지 않는 전략을 분석합니다. Skild AI는 오픈소스 대신 Foxconn 등 대형 OEM 파트너와의 통합을 통해 산업용 로봇 시장을 공략하고 있습니다.

VBA 기반 파일 관리 툴에 PDF 본문 검색 기능을 추가하는 과정에서 Claude Opus와 협업하며 겪은 시행착오를 다룹니다. 기술적 정답과 실제 운용 방식 사이의 간극을 극복하고, OCR을 통해 PDF 자체에 문자층을 심는 최적의 해결책을 찾아가는 과정을 기록했습니다.

Google Gemini API의 Managed Agents 기능이 Gemini 3.6 Flash 모델을 지원하며, Hooks와 Triggers 기능이 추가되었습니다. 이를 통해 에이전트의 실행 라이프사이클 제어와 이벤트 드리븐 기동이 가능해져 더욱 세밀한 에이전트 설계가 가능해졌습니다.

Gemini API의 Managed Agents가 Gemini 3.6 Flash를 기본 모델로 채택하며 대규모 업데이트되었습니다. 클라우드 샌드박스 내에서 추론부터 코드 실행까지 자동화하며, 도구 호출 전후 커스텀 스크립트 삽입 및 토큰 상한 설정 기능이 추가되었습니다.

Claude.ai와 Claude Code를 활용하여 아이디어 구상부터 구현까지 이어지는 효율적인 AI 주도 개발(AIDD) 워크플로우를 제안합니다. Claude.ai는 설계와 요구사항 정의에, Claude Code는 실제 코드 구현에 최적화하여 사용하는 역할 분담 전략을 다룹니다.

Claude Code Max 월 $200 × 8개월을 작업별로 분석 — 40%는 로컬 LLM으로 대체 가능했습니다

Claude Code Max 플랜을 8개월간 사용하며 태스크별 비용을 분석한 결과, 약 40%의 작업은 로컬 LLM으로 대체 가능함을 확인했습니다. 코드 생성, 리팩토링 등 7개 카테고리별 실측 데이터를 통해 비용 효율적인 AI 도구 운용 방안을 제시합니다.

AI 코딩 어시스턴트 Cursor가 인도 시장을 겨냥한 신규 요금제 'Cursor Start'를 발표했습니다. 월 ₹649의 현지 통화 결제를 지원하여 인도 개발자들이 환율 부담 없이 Grok 4.5 등 최신 모델을 활용한 에이전트 개발을 시작할 수 있습니다.

AI 시대에 느낀 위기감과 엔지니어가 준비해야 할 5가지

AI 도구로 PoC(개념 증명) 제작 비용이 낮아짐에 따라, 외관과 실제 프로덕션 시스템 간의 격차로 인해 엔지니어가 직면할 위기를 분석합니다. 엔지니어는 단순 기능 구현을 넘어 데이터 정합성, 권한 제어, 예외 처리 등 시스템의 견고함을 확보하는 역량을 갖춰야 합니다.

AI 에이전트는 정말로 '고장'났는가 — 두 개체의 대화를 인용과 심사 문헌으로 냉정하게 검증하다

두 AI 에이전트 간의 상호작용에서 나타나는 동조 현상과 출력 수렴을 심사 문헌과 철학적 관점에서 분석합니다. 에이전트의 행동이 '고장'이 아닌, RLHF와 In-context Learning에 따른 기정 동작임을 논증합니다.

그 AI 개발, 할루시네이션(Hallucination)을 견딜 수 있습니까? ― 아무것도 모른 채 개발하면, 깨닫지 못한 채 망가져 간다

LLM의 JIT(Just-In-Time)적 출력 구성 메커니즘과 할루시네이션의 상관관계를 분석합니다. 지식 없이 AI에 의존하는 개발의 위험성을 경고하며, 프롬프트의 구체성이 할루시네이션 감소에 미치는 영향을 설명합니다.

Claude의 컨텍스트 관리 문제를 해결하기 위해 기억을 메모장, 일기, 책장의 3단계로 분류하여 관리하는 OSS 'dejavu'를 소개합니다. Claude가 스스로 정보의 성격을 판단하여 프로젝트 전용 기록과 범용 지식을 구분해 저장함으로써 효율적인 지식 관리를 돕습니다.

ComfyUI의 워크플로우 확장을 위해 커스텀 노드를 직접 제작하는 방법을 설명합니다. 이미지에 워터마크를 추가하는 실습을 통해 노드의 입력/출력 정의, 실행 로직 작성, 텐서 변환 과정을 다룹니다.

기존 RAG의 고정된 파이프라인 한계를 극복하기 위한 Agentic RAG의 메커니즘을 분석합니다. LLM이 계획(Planning)과 실행(Acting) 단계를 통해 자율적으로 추론하고 검색 전략을 결정하는 과정을 상세히 다룹니다.