Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
ZennAI 번역헤드라인
AI 에이전트에게 사내 도구를 '안전하게' 전달하기 ― 30줄로 시작하는 MCP 서버 제작과 경계 설계 입문
AI 에이전트에게 사내 도구를 안전하게 연결하기 위한 MCP(Model Context Protocol)의 설계 사상과 구현 방법을 다룹니다. MCP를 통해 도구 제공 측을 독립된 서버로 분리함으로써 보안 경계를 설정하고 재사용성을 높이는 방법을 설명합니다.
7월 20일0
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AI 에이전트의 기억을 휘발시키지 않는 공유 메모리 계층 설계
여러 AI 에이전트를 활용한 개발 과정에서 발생하는 기억 파편화 문제를 해결하기 위해 '공유 메모리 계층'을 설계한 경험을 다룹니다. 복잡한 DB 대신 Markdown과 JSONL 파일을 활용하여 에이전트 간 지식과 판단 로그를 효율적으로 공유하는 실용적인 방법을 제시합니다.
7월 20일1
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Foundry Hosted Agents는 GA되었는가? 공식 시그널 읽는 법과 실전 도입 전 체크리스트
Microsoft Foundry의 Hosted Agents가 공식적으로 GA(General Availability) 단계에 진입했음을 SDK 안정화와 문서 업데이트를 통해 분석합니다. 컨테이너 기반 에이전트 배포 방식과 도입 시 고려해야 할 비용 및 아키텍처 체크리스트를 제공합니다.
7월 20일1
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「본인다운 AI」의 정밀도를 어떻게 측정할 것인가. perself의 검증 루프와 수치가 기준을 넘어도 사라지지 않는 위화감
개인의 사고방식을 AI에 전사하는 perself 프로젝트의 충실도 검증 과정을 다룹니다. 예측 테스트와 블라인드 A/B 테스트를 통해 단순 문체 모방을 넘어 사고의 과정과 판단 기준이 제대로 복제되었는지 정밀하게 측정합니다.
7월 20일1
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AI 프롬프트를 「필수·허가·금지·절차·정지」로 나누어 설계하기
효과적인 AI 프롬프트 설계를 위해 지시 사항을 필수, 허가, 금지, 절차, 정지로 분류하는 방법론을 제시합니다. 각 조건의 역할을 명확히 구분함으로써 AI의 자의적 해석과 지시 간의 충돌을 방지하고 출력의 품질을 제어할 수 있습니다.
7월 20일1
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AI와 함께한 1개월, 기획부터 출시까지 Claude로 개인 개발한 모든 기록
Claude를 활용하여 아이디어 기획부터 앱 출시까지 1개월 만에 완료한 개인 개발 과정을 기록한 사례입니다. 기획, UI 디자인, 아키텍처 설계 등 전 과정에서 AI와 협업하며 앱의 차별성을 확보하는 방법을 다룹니다.
7월 20일1
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stop()가 멈추지 않았다——AI 에이전트의 '유령 스케줄러'가 48초 동안 신의 회의(神議)를 7회 연속 실행한 이야기
AI 에이전트의 스케줄러 설계 오류로 인해 정지된 인스턴스가 90초 후 부활하여 중복 실행되는 '유령 스케줄러' 현상을 분석합니다. setTimeout과 clearInterval의 불일치로 인해 발생한 토큰 낭비와 설정 파일 덮어쓰기 문제를 다룹니다.
7월 20일0
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Gemini Enterprise Agent Platform의 Experiments를 시도해 보았다
Gemini Enterprise Agent Platform의 Experiments 기능을 활용하여 scikit-learn 모델의 학습 과정을 관리하는 방법을 다룹니다. SDK의 log_model을 사용하여 모델 직렬화, Cloud Storage 저장, ExperimentModel 연관 과정을 자동화하는 워크플로우를 소개합니다.
7월 20일1
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AI가 작성한 코드는 누가 리뷰하는가 ─ 하루 만에 7건의 지적을 받으며 다져진 개인 개발 체제
1인 개발자가 Claude Code로 코드를 구현하고 CodeRabbit으로 리뷰하는 '쓰는 AI와 보는 AI를 나누는' 개발 체제를 소개합니다. 동일한 AI가 작성과 리뷰를 동시에 할 때 발생하는 편향성을 극복하고, 자동화 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 장애를 리뷰 AI가 어떻게 잡아내는지 실례를 통해 보여줍니다.
7월 20일1
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전용 앱만 사용할 수 있는 디지털 캔 배지를 AI로 분석하여 Mac에서 이미지를 보낼 수 있도록 만들었다
전용 앱으로만 사용 가능한 디지털 캔 배지의 BLE 프로토콜을 AI를 활용해 분석하고, Mac에서 Python으로 이미지를 전송할 수 있는 환경을 구축한 사례입니다. Flutter 앱 역컴파일과 Bluetooth HCI 스누핑을 통해 고유 데이터 형식을 파악했습니다.
7월 20일1
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Notion에서의 진척 관리를 그만두었다 — 확인 작업을 PR과 Issue로 집중시킨 이야기
Notion을 통한 수동 진척 관리의 번거로움을 해결하기 위해, 업무 상태 확인의 중심을 GitHub의 Issue와 PR로 이행한 사례를 다룹니다. 개발자의 실제 작업 흐름과 상태 업데이트를 일치시켜 데이터 누락을 방지하고 자동화된 리포트 생성을 가능하게 합니다.
7월 20일2
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로컬 LLM (Ollama + Qwen2.5)으로 AI 에이전트를 직접 만드는 핸즈온
Ollama와 Qwen2.5를 활용하여 프레임워크 없이 로컬 환경에서 AI 에이전트를 직접 구축하는 핸즈온 가이드입니다. 도구 호출(tool calling)과 루프 구조를 직접 구현하며 에이전트의 내부 동작 원리를 심도 있게 이해할 수 있습니다.
7월 20일1
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셀 수가 많은 Excel은 정말 위험한가: DB 용도와 업무 처리 템플릿을 나누어 생각하기
Excel을 데이터베이스(DB) 용도로 사용할 때 발생하는 위험성과, 단순 레코드 축적 외에 '업무 처리 템플릿'으로서의 용도를 구분하여 판단하는 방법을 다룹니다.
7월 20일0
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Claude Vision을 사용하여 몇 분 분량의 영상에서 '최고의 15초'를 선정하는 설계
Claude Vision을 활용하여 영상에서 SNS 게시용 최적 구간을 자동으로 선정하고 채점하는 파이프라인 설계법을 소개합니다. 프레임 추출과 타임스탬프 결합을 통해 저비용으로 시계열 정보를 파악하는 실용적인 접근 방식을 다룹니다.
7월 20일1
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AI가 리뷰를 마친 PR을 인간이 다시 버그 찾기를 하는 것은 잘못된 일이다
AI와 CI가 1차 리뷰를 마친 PR에 대해 인간이 단순 버그를 다시 찾는 것은 비효율적입니다. 인간은 기계가 판단하기 어려운 설계, 이식 충실성, 권한 경계와 같은 고차원적인 영역에 집중해야 합니다.
7월 20일1
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사내 FAQ를 만드는 대신, NotebookLM으로 1차 답변을 생성하기
사내 FAQ를 직접 구축하는 대신 NotebookLM을 활용하여 기존의 제품 설명서와 채팅 이력을 기반으로 1차 답변을 생성하는 시스템 구축 사례를 소개합니다. 데이터 정제 과정과 할루시네이션 방지를 위한 설계 전략을 다룹니다.
7월 20일1
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Rust와 Zenoh로 Sahou라는 도구를 만들었습니다
Rust와 Zenoh 프로토콜을 기반으로 개발된 AI 친화적 GUI 통신 도구 'sahou'를 소개합니다. 스키마 기반의 빠른 통신 구축과 IP/Port 설정 없는 자동 접속을 지원하며, Rust의 크로스 컴파일 기능을 활용해 다양한 언어 환경을 지원합니다.
7월 20일1
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LLM의 JSON 출력이 깨져서 json-repair로 해결한 이야기
LLM의 JSON 출력 오류로 발생하는 파싱 에러를 해결하기 위한 'json-repair' 라이브러리를 소개합니다. 규칙 기반으로 깨진 JSON을 자동으로 수리하여 애플리케이션의 안정성을 높이는 방법을 다룹니다.
7월 20일1
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「망가진 코드」와 「효과적인 코드」를 어떻게 판정했는가: AI 코드를 반년 동안 운용하며 사용한 척도에 대하여
AI가 작성한 코드를 6개월간 운용하며 얻은 '망가진 코드'와 '효과적인 코드'를 판정하는 4가지 기준을 제시합니다. 핵심은 미래의 개발자가 코드를 두려움 없이 다룰 수 있는지에 있습니다.
7월 20일1
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프롬프트 주도 AI 영상 생성에서 빠지기 쉬운 실패와 회피책 ── 워크플로우 검증 노트
프롬프트 기반 AI 영상 생성 워크플로우 구축 시 발생하는 주요 실패 사례와 이를 방지하기 위한 검증 노트를 제공합니다. 프롬프트 설계, 비주얼 일관성, 음성 동기화 등 실무적인 체크리스트와 파라미터 관리 방법을 다룹니다.
7월 20일1