로마 콘크리트는 어떻게 수천 년을 견뎠나? 1,900년 된 화장실에서 찾은 단서

로마 콘크리트의 자가 치유 원리인 석회 순환과 포졸란 반응을 분석하고, 현대 콘크리트의 철근 부식 문제와 스테인리스 철근 등 대안 재료의 경제성을 다룹니다.

Mac에서 로컬로 전체 영화를 제작하는 사람을 찾을 수 없어, 현재 어떤 모습인지 공유합니다

M5 Max MacBook을 활용하여 인터넷 연결 없이 로컬 환경에서 4분 길이의 애니메이션 영화를 제작한 사례를 소개합니다. Flux, Wan 2.2, LTX, Piper 등 다양한 AI 모델을 하나의 파이프라인으로 연결하여 영상, 음성, 음악을 통합 생성했습니다.

AI 에이전트 개발 입문! RAG와 외부 API 연동으로 자율 AI를 구축하는 절차

AI로 월 200개의 콘텐츠를 대량 생산하는 구체적인 방법과 사례

AI를 활용하여 월 200개의 콘텐츠를 대량 생산할 수 있는 구체적인 전략과 사례를 소개합니다. 콘텐츠 캘린더 자동 생성, 템플릿화를 통한 품질 균일화, 리퍼퍼징(Repurposing) 기술을 통해 공수를 85% 절감하는 방법을 다룹니다.

당신이 안 보는 사이 프론트엔드에 무슨 일이 있었나

지난 20년간 프론트엔드 생태계가 jQuery부터 최신 서버 렌더링 및 엔지니어링 도구까지 어떻게 진화해 왔는지 기술적 흐름을 분석합니다. 각 기술적 레이어는 이전 단계의 문제를 해결하며 등장했으며, 현재는 성능 최적화와 개발자 경험을 위한 도구 중심으로 발전하고 있습니다.

MIDI 레코더 2,500대를 판매하며 배운 것: 하드웨어는 그렇게 어렵지 않다

MIDI 레코더 2,500대를 판매한 경험을 바탕으로 하드웨어 개발의 실질적인 어려움과 성공 전략을 다룹니다. 하드웨어는 소프트웨어와 달리 인증, 제조 공정, 재고 관리, 현금 흐름 등 예측 불가능한 물리적·경제적 리스크가 크다는 점을 강조합니다.

운영 환경용 LLM 평가 파이프라인 구축하기: 느낌에서 지표로

운영 환경에서 LLM의 환각 문제를 해결하기 위해 주관적인 판단 대신 자동화된 평가 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다. RAG 시스템의 신뢰성을 높이기 위한 도메인 특화 평가자, CI/CD 통합, 골든 데이터셋 관리 전략을 제시합니다.

Phase 4: 검색 품질 및 근거 기반 답변

RAG 시스템의 검색 품질을 높이기 위해 벡터 검색과 리랭커를 결합한 2단계 검색(Two-Stage Retrieval) 전략을 설명합니다. 벡터 검색으로 후보군을 넓게 확보한 뒤, 크로스 인코더 기반의 리랭커로 정확도를 높이고 임계값을 설정해 환각을 방지하는 방법을 다룹니다.

레이블이 아닌 기록(Receipts): cron 트러스트 핸드오프가 출처(Provenance)에 대해 잘못 알고 있는 것

cron 스케줄 기반의 에이전트 인프라 운영 중 발생하는 데이터 신뢰성 문제를 다룹니다. 단순한 '주장(assertion)' 형태의 레이블이 아닌, 시간 정보와 유효 기간을 포함한 '관찰 가능한 값(observable)'을 사용하여 데이터의 신선도를 관리해야 함을 강조합니다.

RAG를 대규모로 최적화하기: 청킹, 검색 및 지연 시간을 40% 단축한 베이지안 검색

대규모 프로덕션 환경에서 RAG의 성능을 최적화하기 위한 청킹, 하이브리드 검색, 쿼리 변환 및 베이지안 최적화 전략을 다룹니다. 단순 설정을 넘어 지연 시간을 40% 단축하고 재현율을 높이는 실무적인 접근법을 제시합니다.

머신러닝 애플리케이션을 위한 확장 가능한 데이터 파이프라인 설계

성공적인 ML 프로젝트를 위해 프로덕션 환경에서 견고하게 작동하는 확장 가능한 데이터 파이프라인 설계의 중요성을 다룹니다. 배치와 스트리밍 처리 모델의 차이점과 람다 아키텍처의 활용, 그리고 트레이닝-서빙 편향을 방지하기 위한 피처 스토어의 역할을 설명합니다.

GitHub Agent 군단이 또다시 트렌드를 주도하는 프로젝트 5가지 분석

GitHub에서 급증하는 별(Star) 수를 기록 중인 5가지 주요 AI Agent 관련 프로젝트를 분석합니다. Agent 설계 원리부터 코드 리뷰 최적화, 음성 생성, 웹 서핑 도구 및 추론 최적화 프레임워크까지 폭넓은 기술 트렌드를 다룹니다.

기상 예보를 넘어: AI와 IoT가 차세대 악천후 경보 시스템을 구동하는 방식

AI와 IoT 기술이 결합하여 차세대 악천후 경보 시스템을 어떻게 혁신하는지 설명합니다. IoT 센서의 실시간 데이터 수집과 AI의 패턴 분석을 통해 기상 예측의 정확도를 높이고 재난 대응 능력을 강화하는 과정을 다룹니다.

WorkBuddy에 Kimi K3를 연결하는 방법

WorkBuddy에 Kimi K3 모델을 연결하는 방법을 안내합니다. 기존의 수동 추가 방식은 오류를 유발할 수 있으므로, 특정 설정 파일을 통해 Agent 제품군 전반에 걸쳐 이 설정을 적용해야 합니다.

이번에 윈도우가 정말 난리가 날 것 같다.

GitHub에서 공유된 오픈소스 PowerShell 스크립트는 Windows 11의 불필요한 기본 설치 앱, 광고, 추적 기능 등을 단일 명령어로 제거하는 '디블로트(Debloat)' 기능을 제공합니다. 이 스크립트를 사용하면 Copilot, Bing 검색 등 강제 주입된 AI 및 홍보 요소를 정리하고 클래식 마우스 오른쪽 버튼 메뉴를 복원할 수 있습니다.

AI 에이전트와 되살리는, 15년 전 개인 사이트

15년 전 방치되었던 개인 웹사이트를 AI 에이전트를 활용하여 되살리는 과정을 다룬 글입니다. Java 코드를 수정하지 않고 바이트 단위로 이식하는 기술적 접근과, 테스트 및 검증을 체계적으로 수행한 개발 전략을 공유합니다.

전체 '루프 엔지니어링(Loop Engineering)' 플레이북이 무료로 공개되었습니다.

자율 AI 시스템 구축에 필수적인 '루프 엔지니어링(Loop Engineering)' 플레이북이 오픈소싱되었습니다. 이 플레이북은 스케줄링, 메모리/상태 관리, 계획, 서브 에이전트 등 모델을 둘러싼 시스템적 요소를 다룹니다. 이는 프롬프트나 컨텍스트를 넘어선 AI 엔지니어링의 다음 단계로 제시됩니다.

Google이 처음부터 에이전트 엔지니어링에 대한 1시간짜리 강좌를 공개했습니다:

Google에서 '에이전트 엔지니어링'에 대한 1시간 분량의 종합 강좌를 공개했습니다. 이 강좌는 AI 에이전트 구축 방법부터 메모리 시스템(단기, 영구적, 장기) 설계, 장시간 실행되는 에이전트 루프 구현까지 다룹니다. 특히 MCP 구축 및 다중 에이전트 시스템 구성 방법을 상세히 안내합니다.

ADA: 수학적 계산 과정을 보여주는 오픈 소스 AI 데이터 분석가

ADA는 CSV나 Excel 파일을 입력받아 대시보드, 이상 감지, 예측 등 데이터 분석을 수행하는 오픈 소스 AI 도구입니다. 이 시스템은 핵심 계산 과정을 pandas를 사용하여 로컬에서 처리하며, LLM에 대한 의존도를 최소화하여 결정론적이고 신뢰성 높은 결과를 제공합니다.

대부분의 사람들은 AI가 하룻밤 사이에 처리할 수 있는 일을 아침 첫 시간에 하고 있습니다.

이 글은 AI 에이전트를 활용해 수면 시간 동안 자동화 작업을 수행하는 방법을 소개합니다. VPS와 Supabase, Claude Code 등을 이용해 아침 뉴스 브리핑, 콘텐츠 리서치, 포트폴리오 스캔 등 여러 루프를 설정하여 일상적인 업무 효율을 극대화할 수 있습니다.