Anthropic의 Claude Sonnet 5 및 Haiku 4.5 모델에서 에러율이 상승하는 인시던트가 발생했습니다. 현재 조사 및 수정 단계에 있으며, API 호출 시 요청 실패나 레이턴시 증가가 나타날 수 있습니다.

AI가 작성한 그 코드, "저작권적으로" 회사에서 사용해도 괜찮을까요? — AI 생성 코드의 라이선스 지뢰를 CI에서 차단하는 실전 가이드

AI가 생성한 코드의 라이선스 위반 위험성을 경고하고, 이를 CI(지속적 통합) 파이프라인에서 시스템적으로 검증하는 실전 가이드를 제공합니다. 학습 데이터 내 카피레프트 라이선스 코드가 포함될 경우 발생할 수 있는 법적 리스크와 '라이선스 세탁' 문제를 다룹니다.

llama.cpp를 사용하여 RTX 4070 환경에서 Qwen 3.5 35B 모델의 추론 속도를 최적화하는 방법을 다룹니다. cpu-moe 설정 외에 추가적인 3가지 플래그를 적용하여 성능을 약 1.2배 향상시킨 실측 결과를 공유합니다.

기존 코드에 기능을 추가할 때, AI에게 「전부 다시 쓰기」를 시키지 않기 위한 요청 방법

AI에게 기존 코드의 기능을 추가할 때 코드를 통째로 다시 작성하여 기존 로직을 망가뜨리는 문제를 방지하는 방법을 다룹니다. 변경 범위를 최소화하는 프롬프트 작성법과 Git 브랜치를 활용한 안전한 테스트 전략을 제안합니다.

텍스트로 곡을 만드는 AI를 테스트할 때, 프롬프트로 미리 결정해 두어야 할 것들

텍스트 기반 AI 음악 생성 도구를 사용할 때 의도한 결과물을 얻기 위한 효과적인 프롬프트 구성 전략을 소개합니다. 장르, 악기, 템포 등 구체적인 요소를 지정하여 결과의 안정성을 높이는 방법을 다룹니다.

Kimi K3 API 레퍼런스: OpenAI 호환 엔드포인트 사용법 및 구현 패턴 모음

Moonshot AI가 출시한 Kimi K3 모델의 API 사용법과 구현 패턴을 다룹니다. OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 기존 라이브러리를 그대로 사용할 수 있으며, 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 캐싱 최적화 전략을 제공합니다.

【AI 주도 개발】 100페이지가 넘는 PDF를 “틀리지 않고” Markdown으로 변환하는 방법【v3·검증 강화판】

대규모 PDF 문서를 Markdown으로 변환할 때 발생하는 AI의 환각과 검증 오류를 해결하기 위한 v3 워크플로우를 소개합니다. AI의 자가 검토 대신 스크립트를 활용한 기계 검산과 독립적인 정본(Original Source) 대조 방식을 도입하여 정확도를 극대화합니다.

신용카드 없이 사용할 수 있는 무료 LLM API 프로바이더 정리 (2026년판)

신용카드 등록 없이 무료 할당량(Free Tier)을 제공하는 다양한 LLM API 프로바이더를 정리하고 활용 팁을 제공합니다. 여러 프로바이더를 조합한 폴백(Fallback) 메커니즘 구축과 데이터 보안 주의사항을 다룹니다.

VBA 매크로 수정 시 발생하는 번거로운 복사·붙여넣기 과정을 자동화하는 Excel 폼 도구를 소개합니다. AI 채팅과 연동하여 버튼 클릭만으로 코드를 복사, 치환, 복원할 수 있어 VBE를 열지 않고도 효율적인 코드 수정이 가능합니다.

AI 에이전트를 위한 지식 번들 구축 과정에서 발생한 검증 실패 사례를 다룹니다. 체크리스트는 충족했으나 실제 에이전트의 참조 경로가 누락되어 목적을 달성하지 못한 경험을 통해, AI 에이전트 개발 시 '작동 여부'에 대한 엄격한 검증의 중요성을 강조합니다.

AI 엔지니어가 두 종류로 나뉘는 시대, 당신의 커리어는 어느 쪽을 지향해야 하는가

AI 인재가 기반 모델을 만드는 'Foundation Builder'와 모델을 활용해 가치를 만드는 'Application Builder'로 양분되는 현상을 분석합니다. 2025-2026년 커리어 성장을 위해 도메인 지식과 AI 기술의 결합이 필수적임을 강조합니다.

근골격 모델에게 물을 먹이다 — "입에 들어가지 않았다"라는 한마디로부터, 병이 바닥을 뚫고 지나갔던 버그를 추적한 이야기

MuJoCo를 이용한 근골격 모델 시뮬레이션 중, 관절 추가로 인해 발생한 데이터 인덱스 밀림 버그와 이를 해결하는 과정을 다룹니다. 모델의 물리적 구조 변경이 키프레임(keyframe) 데이터의 순서에 미치는 영향과 그로 인한 시뮬레이션 오류를 추적합니다.

「이후 주의하겠습니다」로 끝내지 않기 —— 실패학 × 스크럼 × AI 리뷰로 실수를 시스템화하기

실수를 개인의 주의력에 의존하지 않고 AI 리뷰와 CODEOWNERS를 활용해 시스템적으로 방지하는 방법을 제안합니다. 실패학의 원칙을 스크럼 회고와 결합하여 PR 규칙이나 CI로 승격시키는 프로세스를 다룹니다.

“앞으로 주의하겠습니다”로 끝내지 않기 —— 실패학 × Scrum × AI 리뷰로 실수를 시스템화하기

실수를 개인의 주의력에 의존하지 않고 AI 리뷰와 CODEOWNERS, Scrum 회고를 통해 시스템적으로 방지하는 방법을 제시합니다. 실수의 원인을 4가지로 분류하고, 개선안을 PR 규칙이나 CI로 승격시켜 팀의 개발 속도를 높이는 전략을 다룹니다.

초보자를 위한 벡터 검색의 원리 — 코사인 유사도까지 정리하기

벡터 검색의 기본 원리와 코사인 유사도의 개념을 초보자 수준에서 설명합니다. 임베딩 벡터를 활용해 의미적 유사성을 찾는 과정과 기존 키워드 검색과의 차이점을 다룹니다.

AI 활용 시 실패를 줄이기 위해 업무를 '실행 태스크'와 '판단 태스크'로 구분해야 합니다. 가역성과 판단 필요성을 기준으로 업무를 분류하여 AI에게 즉시 위임할 일과 인간이 직접 수행할 일을 결정하는 가이드를 제공합니다.

불안증으로 세무사나 변호사에게 상담하지 못하고 경영 판단을 혼자 짊어지고 있었던 이야기와 AI로 만든 전문가 상담 준비 프로토콜

불안증으로 인해 전문가 상담을 미루는 경영자를 위해 AI를 활용한 상담 준비 프로토콜을 제안합니다. AI 프롬프트를 통해 상황을 언어화하고 공포 수치를 정량화함으로써 심리적 장벽을 낮추는 방법을 다룹니다.

Devin의 「Fusion」은 똑똑한 모델 1개만 쓰는 방식을 버렸다. 2 에이전트 구성으로 비용을 41% 절감한 이야기

Cognition의 Devin Fusion은 고성능 메인 에이전트와 저비용 사이드킥 에이전트를 병렬로 운용하는 하이브리드 구조를 도입했습니다. 이를 통해 코드 품질은 유지하면서도 운영 비용을 41% 절감하는 성과를 거두었습니다.