Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
현대 AI에는 또 다른 챗봇이 아닌, 더 나은 아키텍처가 필요합니다
단순한 LLM 호출 중심의 AI 애플리케이션 구조를 넘어, 추론, 기억, 검증이 가능한 인지 아키텍처의 필요성을 강조합니다. PAD+ AI 플랫폼을 통해 모델 중심이 아닌 시스템 중심의 고도화된 AI 구조를 탐구합니다.
7월 20일0
Dev.toAI 번역헤드라인
이번 주 AI는 보안 장부의 양면을 모두 공략했습니다. 실제로 실행해야 할 작업은 다음과 같습니다.
Microsoft의 대규모 패치 업데이트 중 현재 악용되고 있는 주요 제로데이 취약점(CVE-2026-56155, CVE-2026-56164)을 분석하고 대응 방법을 제시합니다. CISA KEV 카탈로그를 활용한 확인 명령어와 SharePoint 및 BitLocker 관련 보안 위협을 다룹니다.
7월 20일0
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Microsoft Teams vs MeetOye: AI 회의 인텔리전스(AI Meeting Intelligence)를 위해 무엇이 더 나은가?
Microsoft Teams와 MeetOye의 AI 회의 인텔리전스 기능을 비교 분석합니다. Teams는 Microsoft 365 생태계와의 강력한 통합이 강점인 반면, MeetOye는 추가 라이선스 비용 없이 모든 플랜에서 AI 요약 및 전사 기능을 제공하는 것이 특징입니다.
7월 20일0
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단순 작업에 프리미엄 모델 비용을 지불하는 것을 멈추세요
고비용 프리미엄 모델이 단순 반복 작업에 낭비되는 것을 방지하기 위해, 오케스트레이터 모델이 저가형 모델에게 작업을 위임하는 분업 구조를 제안합니다. 이를 위해 Claude Code나 Cursor 같은 MCP 호스트에서 서브에이전트를 병렬로 실행할 수 있는 opencode-mcp를 소개합니다.
7월 20일0
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Forward Deployed Engineer 면접 질문 (2026): 모든 단계와 실제 사례 포함
Forward Deployed Engineer(FDE) 채용을 위한 5단계 면접 프로세스와 준비 방법을 상세히 안내합니다. 일반 SWE와 달리 프로덕션 AI 판단력과 고객 대응 능력을 중점적으로 평가하는 FDE만의 특징을 다룹니다.
7월 20일0
Dev.toAI 번역헤드라인
나의 빌드 인 퍼블릭 (Build in Public) 여정: Ebook 생성기 만들기
멀티 에이전트 파이프라인을 활용하여 전자책 제작 과정을 자동화하는 Ebookr.ai의 개발 여정을 소개합니다. 단순 텍스트 생성을 넘어 설계, 집필, 코드 작성, QA, 인포그래픽, 레이아웃 디자인까지 수행하는 6개의 전문 에이전트 구조를 다룹니다.
7월 20일0
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2026년에 How-To 스키마 마크업(Schema Markup)을 위해 Le Chat을 사용하는 방법
Mistral AI의 Le Chat을 활용하여 Google 리치 결과에 최적화된 How-To JSON-LD 스키마 마크업을 생성하는 방법을 소개합니다. 구조화된 데이터를 빠르고 정확하게 생성하기 위한 구체적인 프롬프트 워크플로와 실용적인 가이드를 제공합니다.
7월 20일0
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AI 코딩 에이전트를 위한 서명된 핸드오프(handoff) 프로토콜 구축하기
AI 코딩 에이전트의 사용량 제한 발생 시 컨텍스트 손실을 방지하기 위한 'Relay' 프로토콜을 소개합니다. Relay는 에이전트 간의 작업 상태를 안전하게 스냅샷하고 서명된 계약 형태로 전달하여 연속성을 보장합니다.
7월 20일0
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AI 조정 격차: 2026 주문 관리 플레이북
이커머스 주문 관리 자동화를 위한 AI 에이전트 설계 가이드를 제시합니다. 단일 모델의 성능보다 에이전트 간의 '조정 격차(Coordination Gap)'를 해결하는 것이 운영 환경 구축의 핵심임을 강조합니다.
7월 20일0
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Cognition, Kimi K2.7 기반 초당 1,000 토큰 속도의 SWE-1.7 코드 모델 출시: kimi ai agent
Cognition사가 Kimi K2.7 오픈 모델을 기반으로 강화학습을 적용한 코드 모델 SWE-1.7을 출시했습니다. Cerebras 하드웨어를 통해 초당 1,000 토큰의 빠른 추론 속도를 구현하며, Devin 제품 내부에서 작동합니다.
7월 20일0
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망각 없는 컨텍스트: 의도적으로 구축하는 CodeRabbit 에이전트 지식 베이스 (Knowledge Base)
코딩 에이전트의 세션 간 컨텍스트 망각 문제를 해결하기 위해 CodeRabbit이 제공하는 지식 베이스(Knowledge Base) 활용법을 다룹니다. Slack 환경에서 팀의 가드레일과 지속적인 사실을 저장하여 협업 효율을 높이는 실무 가이드를 제공합니다.
7월 20일0
Dev.toAI 번역헤드라인
어휘력 향상 봇 강화하기: Google Sheets 영속성 및 개선된 로그 구현
Gemini 2.5 Flash 기반 텔레그램 봇에 Google Sheets를 데이터베이스로 통합하여 데이터 영속성을 확보하고 AI 토큰 비용을 절감하는 방법을 다룹니다. Google Apps Script를 활용한 데이터 조회/저장 계층 구현과 운영 로그 추적기 구축 과정을 설명합니다.
7월 20일0
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Kiro에서의 1년: 솔루션 아키텍트를 위한 AI 팀원이 플랫폼과 함께 성장한 과정
AWS의 Kiro 플랫폼을 활용해 솔루션 아키텍트용 에이전트인 Neo를 구축하고 운영한 1년간의 회고록입니다. 모델 자체보다 루프, 메모리, 검증 게이트 등 모델을 둘러싼 '하네스(harness)'의 중요성을 강조합니다.
7월 20일0
Dev.toAI 번역헤드라인
변경 기록: 2026년 7월 현재까지 — 플랫폼 월
Clanker Support의 2026년 7월 업데이트 내용을 담은 변경 기록입니다. WordPress 플러그인, Shopify 앱, React/Next.js 패키지 출시와 함께 에이전트의 행동 기능 및 사용자 경험 개선 사항을 안내합니다.
7월 20일0
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모든 AI 제작 사이트가 똑같아 보여서, 코드를 작성하기 전에 취향을 고정하는 스킬을 만들었습니다
AI 코딩 도구가 생성하는 디자인의 획일성을 해결하기 위해, 코드 작성 전 디자인 시스템을 먼저 고정하는 'tastemaker' 스킬을 소개합니다. 이 도구는 Claude Code, Cursor 등에서 작동하며 팔레트, 폰트, 에셋 등을 사전에 정의하여 일관된 UI를 구현하도록 돕습니다.
7월 20일0
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음성 에이전트로 브라우저 제어하기
OpenAI Realtime API와 Playwright를 결합하여 음성 명령으로 브라우저를 제어하는 에이전트 구축 가이드를 제공합니다. Vision Agents와 Stream을 활용해 실시간 음성 인터랙션과 웹 탐색 기능을 구현하는 방법을 다룹니다.
7월 20일0
Dev.toAI 번역헤드라인
2026년 정의 상자 최적화(Definition Box Optimization)를 위한 Le Chat 활용법
Mistral AI의 Le Chat을 활용하여 Google의 정의 스타일 강조된 스니펫(Featured Snippets)을 공략하는 최적화 전략을 소개합니다. Le Chat의 뛰어난 지시 이행 능력을 통해 검색 엔진의 NLP 시스템에 적합한 구조화된 정의 문단을 생성하는 워크플로우를 다룹니다.
7월 20일0
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Fish TTS API를 사용하여 앱에 비동기 텍스트 음성 변환(Text-to-Speech)을 추가하는 방법
Ace Data Cloud의 Fish TTS API를 사용하여 앱에 비동기 텍스트 음성 변환 기능을 통합하는 방법을 설명합니다. 기존 Fish Audio API와 호환되는 요청 형식을 유지하면서 인증 방식과 엔드포인트 변경을 통해 효율적인 오디오 생성 워크플로를 구축할 수 있습니다.
7월 20일0
Dev.toAI 번역헤드라인
대규모 RAG 최적화: 청킹(Chunking), 검색(Retrieval), 그리고 지연 시간을 40% 단축한 베이지안 탐색(Bayesian
프로덕션 환경의 RAG 성능을 높이기 위해 청킹 전략, 하이브리드 검색, 쿼리 변환 및 베이지안 최적화를 적용하는 방법을 다룹니다. 단순한 설정을 넘어 문서 유형별 맞춤형 청킹과 리랭킹을 통해 재현율을 높이고 지연 시간을 단축하는 실전 가이드를 제공합니다.
7월 20일0
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오픈 웨이트 LLM 활용하기: 개발자를 위한 API 통합 가이드
본 가이드는 Llama 3, Mistral 등 오픈 웨이트 LLM을 프로덕션 환경에 통합하는 방법을 다룹니다. 폐쇄형 모델의 한계를 극복하고 투명성, 비용 효율성, 데이터 프라이버시를 확보할 수 있습니다. 특히 OpenAI API 사양을 따르는 드롭인(drop-in) 방식으로 쉽게 전환하여 활용 가능합니다.
7월 20일0