OpenRouter, Abacus AI 또는 로컬 모델과 함께 Claude Code를 사용하는 방법

Claude Code CLI를 OpenRouter, Abacus AI 또는 로컬 모델과 함께 사용할 수 있도록 돕는 Python 기반 프록시 도구를 소개합니다. 이 프록시는 Anthropic API 호출을 OpenAI API 형식으로 변환하며, Claude Code의 핵심 기능인 스트리밍과 도구 호출을 안정적으로 지원합니다.

Anthropic, 캘리포니아 주 정부 보고서에 따르면 Newsom 주지사와 협력 계약 체결

Anthropic이 캘리포니아 주 정부와 협력 계약을 체결했습니다. 이번 계약을 통해 Anthropic의 Claude는 캘리포니아 주 및 지방 정부 기관에서 사용되는 첫 번째 AI 도구가 되었습니다.

Bullish, 토큰화된 증권(tokenized securities) 거래를 위한 지브롤터 승인 획득

Bullish(NYSE: BLSH)가 토큰화된 증권 거래를 위해 지브롤터 금융 서비스 위원회로부터 공식 승인을 획득했습니다. 이번 승인을 통해 Bullish는 토큰화된 자산 거래 서비스 영역을 확장할 수 있게 되었습니다.

도구가 위험하다면 높은 점수는 아무런 의미가 없습니다 — 그래서 보안 게이트(Security Gate)를 추가했습니다

AI 기술 스택 추천 엔진인 SKILLmama가 라이브러리와 에이전트 기술(Agent skills)의 차별화된 보안 위협을 해결하기 위해 보안 게이트를 도입했습니다. 단순 점수 산출을 넘어 악성 지침이나 위험한 동작을 사전에 차단하는 검증 프로세스를 강화했습니다.

AWS AIP-C01에 합격한 이야기

AWS Certified Generative AI Developer - Professional(AIP-C01) 자격증 취득 후기입니다. Bedrock 중심의 RAG 구현, 보안, 가드레일 등 실무적인 생성형 AI 솔루션 구축 역량을 검증하는 시험의 특징과 공부 방법을 공유합니다.

「Claude로 충분하지 않아?」라는 일축을 듣고, 자체 로컬 AI 기반 「ragy」를 AI와 페어 프로그래밍하여 초고속으로 구축한 이야기

AI API 속도에 대해 더 빨리 알았더라면 좋았을 것 같습니다 — 솔직한 분석 결과

AI 기반 애플리케이션 개발 시 사용자 경험을 결정짓는 핵심 요소인 API 지연 시간(Latency)의 중요성을 분석합니다. 다양한 AI 모델을 대상으로 TTFT(첫 토큰 생성 시간)와 초당 토큰 생성 수를 테스트하여 속도와 비용 효율성을 비교한 결과를 공유합니다.

안드로이드 폰을 개인용 MCP 메모리 서버로 변환했습니다 — Claude가 마침내 제가 누구인지 알게 되었습니다

사용자의 개인 데이터를 클라우드에 저장하지 않고 안드로이드 폰을 활용해 로컬 MCP 메모리 서버를 구축하는 MemPlato 프로젝트를 소개합니다. SQLite와 ONNX 기반 벡터 검색을 사용하여 Claude, Cursor 등 AI 도구에 개인화된 맥락을 안전하게 제공합니다.

iShares Bitcoin Trust ETF, 운용 자산 규모에서 Fidelity 추월

iShares Bitcoin Trust ETF(IBIT)가 운용 자산 규모 면에서 Fidelity의 FBTC를 추월했습니다. 두 ETF 모두 0.25%의 동일한 운용 보수를 유지하며, 투자자들에게 편리한 비트코인 노출 수단을 제공합니다.

MicroStrategy, 단순한 비트코인 보유를 넘어 스마트 머니처럼 관리하기 시작하다

MicroStrategy가 비트코인을 유연한 자본 자원으로 활용하기 위한 '디지털 신용 자본 프레임워크'를 발표했습니다. 12억 5,000만 달러 규모의 비트코인 수익화 프로그램과 20억 달러 규모의 자사주 매입 승인을 통해 재무 전략의 진화를 꾀하고 있습니다.

대형 식품 기업들, 재생 농업(Regenerative Agriculture)에 대한 기대치 충족에 실패

FAIRR의 보고서에 따르면 글로벌 식품 기업들의 재생 농업 실행력이 기대에 미치지 못하며 신뢰 격차가 커지고 있습니다. 많은 기업이 성과 측정을 주장하지만 실제 결과 기반 목표를 설정한 곳은 매우 적으며, 살충제 감축 목표 부재 등 모순된 관행이 지적되었습니다.

내 JSON 파싱 코드를 모두 삭제해 버린 단 한 줄의 코드

Gemini API를 사용하여 AI 응답을 구조화된 JSON으로 받는 과정에서 발생하는 파싱 오류 문제를 해결하는 방법을 다룹니다. Pydantic 모델과 response_schema를 활용해 출력 형식을 강제함으로써 복잡한 파싱 코드 없이 안정적인 데이터를 얻는 과정을 설명합니다.

교차 언어 LLM 적응을 위한 지속적 사전 학습 (Continual Pre-Training): 일본어 능력 향상

교차 언어 LLM의 일본어 능력을 향상시키기 위한 지속적 사전 학습(Continual Pre-Training) 기법을 다룹니다. 모델의 언어적 적응력을 높이는 연구 방법론을 제시합니다.

1960~2026년 메모리 가격의 역사

1960년부터 2026년까지의 메모리 가격 변동 역사를 분석하며, 단위 용량(GB)당 가격 하락 추세를 살펴봅니다. 과거와 달리 현대의 소프트웨어가 요구하는 메모리 용량이 급격히 증가했음을 지적합니다.

RAG vs Fine-Tuning: 실제로 어떤 것을 선택해야 할까요?

RAG와 파인튜닝의 차이점을 지식 격차와 동작 격차라는 기준으로 명확히 구분하여 설명합니다. RAG는 외부 지식 활용에, 파인튜닝은 모델의 동작 방식 최적화에 적합함을 강조합니다.

NBCUniversal 분사 계획 발표 후 Comcast 주가 18년 만에 최고치 기록

Comcast가 NBCUniversal을 별도 상장 기업으로 분사(spin-off)하겠다는 계획을 발표했습니다. 이 소식에 투자자들이 환호하며 Comcast의 주가는 18년 만에 최고치를 기록했습니다.

S&P 500이 투자자들에게 보낸 경고 신호

S&P 500 지수가 50일 이동평균선 아래로 하락하며 시장의 변동성이 확대되었습니다. AI 관련 종목의 밸류에이션 우려와 거시 경제적 불안감이 결합되어 투자자들의 경계심이 높아지고 있습니다.

CPU 전용 GLM 5.2: Epyc 및 512GB RAM 환경 테스트

Epyc CPU와 512GB RAM 환경에서 GLM 5.2 4-bit 모델의 성능을 테스트한 결과입니다. 복잡한 3D 게임 제작 프롬프트에 대해 높은 품질의 코드를 생성하며 놀라운 추론 능력을 보여주었습니다.

"오프라인 우선 (Offline-First)" AI의 윤리: 경쟁 우위로서의 개인정보 보호

사용자 데이터 보호를 위해 클라우드 대신 로컬에서 데이터를 처리하는 '오프라인 우선(Offline-First)' AI 아키텍처를 제안합니다. Rust 기반의 로컬 마스킹 파이프라인과 candle-core를 활용한 로컬 임베딩 모델을 통해 민감한 정보를 서버에 전송하지 않고도 AI 기능을 구현하는 방법을 다룹니다.

신뢰도(Confidence)는 모델이 스스로 입증할 수 없는 유일한 신호입니다

LLM을 활용한 이메일 분류 시스템에서 모델의 자체 신뢰도(confidence) 점수가 가진 구조적 한계를 분석합니다. 모델이 확신을 가지고 틀린 판단을 내릴 경우(confidently wrong) 발생하는 위험성과 이를 보완하기 위한 외부 입증자(corroborator)의 필요성을 다룹니다.