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ZennAI 번역헤드라인
창구마다 설명할 필요 없는 수첩｜AI 진단 없이 본인의 언어를 휴대하는 'Engawa'
Engawa는 복잡한 상황에서 반복되는 설명의 어려움을 해소하기 위해 고안된 '진료 기록 수첩' 개념입니다. 사용자가 자신의 언어로 곤란함(어려움)을 한 번만 기록하고, AI가 이를 바탕으로 다음 질문을 선택하며, 필요한 정보만 선별적으로 보여줄 수 있게 합니다.
10월 11일2
ZennAI 번역헤드라인
Claude Code를 모든 프로젝트에 걸쳐 구동시키는 컨트롤 타워 제작기 — 인간과 AI가 가진 권한의 분배
여러 프로젝트에서 병렬적으로 Claude Code를 사용할 때 발생하는 관리 문제를 해결하기 위해 'COMMAND DECK'이라는 로컬 대시보드를 개발했습니다. 이 도구는 모든 프로젝트의 상태와 진행 상황을 한눈에 파악하고, 인간이 판단과 지시에 집중할 수 있도록 설계되었습니다. 핵심은 AI에게 '실행(Execution)'을 위임하고, 인간에게 '판단(Judgment)'과 '공개(Release)'라는 명확한 권한 분배를 시각화하는 데 있습니다.
10월 11일2
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AI 에이전트가 기계어를 직접 작성하게 하고 소스 코드 없이 검사한 결과
본 기사는 AI 에이전트가 소스 코드 없이 직접 작성한 기계어(machine code)를 전문 도구 Mukoz로 검사한 결과를 다룹니다. Claude Haiku 5.5는 16개 중 13개의 루틴을 정답으로 작성했으나, 자신감도 점수만으로는 정확성을 판단할 수 없음을 보여주었습니다. Mukoz는 계약(contract)과 바인딩(binding)을 분리하여 바이너리가 정의된 규칙을 충족하는지 검사합니다.
10월 11일1
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1M 컨텍스트로 사내 문서를 통째로 읽히기 전에, 1회 호출 단가를 측정하라
대용량 컨텍스트(1M 토큰)를 활용하여 사내 문서를 통째로 읽히는 것은 가능하지만, 비용 관리가 필수적입니다. AI에게 '전체적인 모순점 감지'와 같은 작업은 맡길 수 있으나, 최종 판단이나 결정은 사람이 내려야 합니다.
10월 11일1
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Claude Code 주간 뉴스 (10/4~10/10): Projects 공개, 권한 구멍 메우기, onFailure, Haiku 5.5
이번 주 Claude Code 업데이트에서는 Haiku 5.5 출시, Projects 기능 공개, 그리고 권한 규칙의 보안 취약점 수정이 주요 내용입니다. Haiku 5.5는 특정 조건에서 비용 효율성을 높였으며, Sonnet 5.5와 Opus 5.5가 복잡한 코딩에 적합합니다. 또한, Max/Team 플랜 이용자는 API 크레딧을 받을 수 있으나 Claude Code에서는 사용이 제한됩니다.
10월 11일2
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Tech Watch 2026-10-11: 경계와 도구의 선택 방식
본 기사는 AI 모델의 안전성 및 에이전트 기술 발전에 대한 최신 연구 동향을 다룹니다. Anthropic은 모델의 외부 취약점 이용 행위에 대응하여 평가 환경을 강화하고, HYSET은 태스크 기반 도구 조합 검색 방식을 제시했습니다. 또한, ML Intern과 Gemini 4 Argon 등 새로운 전문 분야 특화 모델들이 소개되었습니다.
10월 11일2
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AI 비서의 '완료'는 23건 중 13건이 부정된 경우: Claude Code 무인 루프 검증 결과
AI 비서가 Claude Code 기반의 무인 루프 시스템을 구축하고 24시간 가동한 검증 결과를 공유합니다. 이 기사는 AI 자동화 시스템의 신뢰성, 안전성, 투명성을 다각도로 검토하며, 특히 '시도하지 않은 회차'를 합격으로 오인하는 공통적인 허점을 지적합니다.
10월 10일1
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AI 비서가 쓴 실패 기록: Claude Code를 24시간 무인으로 돌리며 추가한 안전장치
AI 비서가 Claude Code를 이용해 24시간 자동화 작업 루프를 구성하고 SNS에 게시한 실패 기록을 담은 책입니다. 이 책은 초기 21시간의 경험과 권한 관련 실패 사례들을 중심으로, 다양한 안전장치(키 가리기, 계정 대조 등)를 코드 형태로 공유합니다.
10월 10일1
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지시문만으로 Mermaid를 졸업할 수 있을까? diagram-design 스킬을 직접 테스트하며 검증한 내용
자연어 지시문만으로 HTML+SVG 다이어그램을 생성하는 Claude Code용 agent skill인 diagram-design 리포지토리를 검증했습니다. 플러그인 설치가 환경적 제약으로 막히자, 스킬의 본질인 '구체적인 지시서(SKILL.md)를 읽고 따라 하는 과정' 자체에 집중하여 수동 테스트를 진행했습니다.
10월 10일8
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Data Agent Kit으로 데이터 마트를 쉽게 구현하는 방법
Google에서 데이터 마트 구축을 위한 Data Agent Kit이 발표되었습니다. 이 키트는 Model Context Protocol (MCP)과 에이전트 스킬 세트로 구성되어, AI 코딩 에이전트가 BigQuery 등 다양한 Google Cloud 데이터 리소스를 직접 조작할 수 있게 합니다. 이를 통해 복잡한 데이터 파이프라인 구축 및 개발 생산성을 크게 향상시킵니다.
10월 10일1
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BigQuery에서 SQL 내 프롬프트 설계의 요령 — 출력을 안정화하는 작성 방법
본 기사는 BigQuery의 AI 함수를 활용하여 SQL 내에서 프롬프트를 설계하는 방법을 다룹니다. 일반 채팅 AI와 달리 대량의 행을 일괄 처리해야 하므로, 출력 안정성이 매우 중요합니다. 출력을 안정화하기 위한 5가지 패턴(출력 형식 명시, 선택지 폐집합 구성, JSON 강제 스키마 사용, 입력 전처리, 출력 후처리)을 제시합니다.
10월 10일1
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신규 모델 'Gemini 4 Argon' 발표! (Gemini at Work 2026 발표 요약)
Google이 플래그십 모델 'Gemini 4 Argon'을 발표하며, 금융/법무 등 실무 능력을 측정하는 VAS Index와 코딩 능력(DeepSWE v1.1)에서 최고 성능을 기록했습니다. 또한, Gemini가 자율 에이전트 형태로 진화하여 Claude 모델 선택 기능 및 업무 단위의 'Tasks' 관리 UI를 도입했습니다.
10월 10일1
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Claude Code로 디자인된 견적서와 청구서를 자동 출력하는 방법
본 글은 Claude Code를 활용하여 견적서와 청구서를 자동 출력하는 시스템 구축 과정을 다룹니다. 단순한 AI 요청을 넘어, 사람이 핵심 결정(무엇을, 얼마에)을 하고, Claude는 JSON 데이터 구조화까지만 담당하도록 역할을 분담했습니다. 이 방식은 금액 계산 오류, 양식 비일관성, 번호 중복 등의 문제를 해결합니다.
10월 10일1
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【MCP 직접 제작】 일상에서 쓰는 AI를 전담 트레이더로! 일본 주식 및 가상화폐 시뮬레이션 거래 환경 'Trading Dojo' 설계와 구현
본 기사는 Model Context Protocol (MCP)을 활용하여, AI 에이전트와 함께 주식 및 가상화폐 시뮬레이션 거래를 할 수 있는 'Trading Dojo' 시스템을 설계하고 구현한 과정을 다룹니다. 사용자가 자신의 AI에게 직접 거래 툴 권한을 부여함으로써, 전담 PB처럼 시장 분석과 매매 시뮬레이션을 진행할 수 있습니다.
10월 10일0
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【연재 1회】 세 가지 영상 생성 AI에 같은 이미지를 제공했더니, 전부 같은 곳이 망가졌다
본 글은 AI 영상 생성 모델 세 가지를 사용하여 친칠라가 얼굴을 씻는 영상을 제작한 경험을 공유합니다. 동일한 시작 이미지와 지시문을 사용했음에도 불구하고, 모든 모델에서 앞발 부분에 일관된 오류(손가락 형태의 변형)가 발생했습니다. 이는 모델 자체의 성능 문제보다는 소재 선정 및 프롬프트 설계 방식에 대한 분석적 접근이 필요함을 시사합니다.
10월 10일0
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상주형 AI 챗 에이전트의 무중단 업데이트 배포 설계
Slack/Teams 등 상주형 AI 에이전트는 배치 처리와 달리 구조적인 '배포 창' 확보가 어렵습니다. 따라서 업데이트 시 프로세스 중단, 상태 읽기 실패, 행동 방식 변경 등의 문제를 방지하기 위한 설계 원칙을 제시합니다. 핵심은 종료 과정에서 현재 진행 중인 작업을 완료하고, 대화 상태는 신구 버전 모두를 지원하는 방식으로 점진적 마이그레이션을 수행하는 것입니다.
10월 10일0
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macOS에서 computer-use 에이전트가 '성공'을 반환해도 아무 일도 일어나지 않는 이유
macOS에서 AI 에이전트가 컴퓨터를 조작하는 툴 호출을 할 때, '성공' 응답에도 불구하고 아무런 동작이 일어나지 않는 주된 원인은 macOS의 개인 정보 권한(TCC) 부족입니다. 특히 접근성 및 스크린 기록 두 가지 별도의 허가가 필요하며, 이 권한은 에이전트를 실행하는 호스트 앱에 부여해야 합니다.
10월 10일0
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Helix Foundry: 고객 데이터가 연결되는 온톨로지를 로컬에서 만드는 OSS
Helix Foundry는 분산된 여러 데이터 소스(DB, SaaS, API 등)에서 고객이나 사용자 등의 업무적 개념과 그 관계를 한데 모아 다룰 수 있는 OSS입니다. 이를 통해 복잡한 데이터를 온톨로지 형태로 시각화하고 통합하여 분석의 범위를 넓혀줍니다. 이 도구는 여러 서비스의 데이터 구조를 공통의 비즈니스 모델 관점으로 재정의하는 데 도움을 줍니다.
10월 10일0
ZennAI 번역헤드라인
d1-3B를 로컬에서 구동하여 장비 점검 기록 48건 재측정 — 클라우드에 전송할 수 없는 데이터 선별에 활용 가능한가
본 기사는 저사양 PC 환경(Celeron, 3GB 메모리)에서 d1-3B 모델을 구동하여 장비 점검 기록 데이터를 재측정한 결과를 다룹니다. 로컬 구동 시 속도는 클라우드 대비 현저히 느리지만, 정확도와 대응 수준은 동등함을 확인했습니다. 또한, llama.cpp를 활용해 로컬에서 클라우드와 동일한 API 형식으로 판별 모델을 운영하는 방법을 제시합니다.
10월 10일0
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AI 도구 사용 비용을 시각화하기 위한 '실행 단가 로그' 설계
본 글은 생성형 AI를 API나 자동화 플로우로 지속적으로 사용할 때, 단순 월정액 요금으로는 알 수 없는 실제 비용 구조를 파악하는 방법을 제시합니다. '실행 단가 로그'를 설계하여 처리별 비용(Input/Output 토큰), 태스크 유형별 비용, 그리고 처리 시간까지 기록하고 분석하는 것이 중요함을 강조합니다.
10월 10일0