Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.to AI tag 16246건필터 해제
Dev.to헤드라인
AI 기반 Polymarket 지갑 스캐너 및 카피 트레이딩 워크플로우 구축기
Polymarket의 수많은 지갑 데이터를 AI로 분석하여 수익성 높은 트레이더를 식별하는 카피 트레이딩 워크플로우를 소개합니다. AI를 활용해 지갑의 수익성, 일관성, 리스크 프로필 등을 자동 스캐닝하고 점수를 산정하여 최적의 팔로우 대상을 선정합니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
로컬 프록시를 통해 Claude Code 비용을 67% 절감한 방법
Claude Code 사용 시 발생하는 높은 비용을 줄이기 위해 로컬 프록시를 활용하여 불필요한 데이터를 제거하는 방법을 소개합니다. 프롬프트 캐싱 혜택을 유지하면서도 캐시되지 않은 입력 토큰을 67% 절감할 수 있는 기술적 접근법을 다룹니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
코드베이스 전문가로 거듭나기: Cursor로 어떤 저장소든 온보딩하기 위한 9가지 에이전트 기술
Cursor와 같은 AI 코딩 도구를 사용하여 낯선 코드베이스에 빠르게 적응할 수 있도록 돕는 'project-onboarding' 기술 스위트를 소개합니다. 지속적인 상태 파일과 문서 우선 규칙을 통해 토큰 소비를 줄이고 프로젝트 이해도를 유지하는 9가지 에이전트 기술을 제공합니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
MacOS에서 로컬 코딩 에이전트(Local Coding Agent) 실행하기
Apple Silicon Mac 환경에서 MLX를 활용하여 로컬 코딩 에이전트를 구축하고 실행하는 방법을 설명합니다. Hugging Face의 mlx-community 모델을 선택하고 로컬 서버로 서빙하는 과정을 다룹니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
에이전트는 작동했지만, 유지보수 계획은 작동하지 않았습니다.
AI 에이전트 개발 시 데모의 성공보다 중요한 것은 장기적인 유지보수 가능한 아키텍처 설계입니다. 무분별한 도구 통합은 기술 부채를 양산하므로, 비즈니스 가치를 기준으로 단순하고 생존 가능한 시스템을 구축해야 합니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
빨간 버튼에서 손을 떼세요: HazelJS에서의 승인(Approvals), 이벤트(Events), 그리고 재개 가능한
HazelJS를 사용하여 AI 에이전트의 위험한 도구 실행을 제어하는 승인(Approval) 워크플로 구현 방법을 설명합니다. 모델이 제안하고 인간이나 시스템이 승인하며, 상태를 유지한 채 실행을 재개할 수 있는 안전한 에이전트 설계 패턴을 다룹니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
예상치 못한 토큰별 LLM 비용 청구 방지하기: 정액제 기반의 자동 라우팅 API 접근 방식
LLM API의 토큰당 과금 방식이 가진 예측 불가능성과 비용 변동성 문제를 분석합니다. 출력 길이, 추론 토큰, 입력 컨텍스트 증가로 인한 비용 폭증을 방지하기 위해 호출당 정액제(flat rate per request) 기반의 자동 라우팅 접근 방식을 제안합니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
GPT, Claude, Gemini를 위한 하나의 base_url: 세 개의 SDK를 하나로 통합하기
여러 LLM 제공업체의 SDK를 개별적으로 관리할 때 발생하는 통합 비용과 유지보수 문제를 해결하기 위해, OpenAI 호환 엔드포인트를 활용한 단일화된 인터페이스 구축 방법을 제안합니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
몇 분 만에 완성하는 런북(Runbooks): HazelJS를 활용한 온콜(On-call) 장애 대응 코파일럿(Copilot)
HazelJS를 사용하여 장애 대응을 자동화하는 온콜(On-call) 코파일럿 구축 방법을 소개합니다. 트리아지, 런북 검색, 고객 커뮤니케이션을 담당하는 멀티 에이전트 시스템과 슈퍼바이저 라우팅 구조를 구현합니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
AI 기술 비교: 통합 비디오 스택으로서의 Veo 3 vs Sora vs Runway
Google Veo 3, OpenAI Sora, Runway Gen-4를 비교하며, 단일 모델의 성능보다 모델 간의 조율(coordination)과 통합 기술 스택의 중요성을 강조합니다. 각 모델이 비디오 생성 파이프라인의 서로 다른 단계에 최적화되어 있음을 설명합니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
OpenCode를 활용한 자율형 Slack 에이전트 구축하기
OpenCode 환경에서 실행되며 Slack을 통해 상호작용하는 자율형 운영 에이전트 'Pipa'의 구축 사례를 소개합니다. Slack의 채널과 스레드 기능을 활용하여 에이전트의 작업 과정을 투명하게 공유하고 팀원과 대화하듯 협업하는 아키텍처를 다룹니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
Salesforce, 36억 달러에 AI 에이전트 플랫폼 Fin 인수; 에이전트가 76%의 문제 해결
Salesforce가 AI 에이전트 플랫폼 Fin을 36억 달러에 인수했습니다. Fin은 고객 지원 요청의 76%를 자율적으로 해결하는 기술력을 보유하고 있으며, 이번 인수는 CRM 시장의 에이전트 중심 전환을 가속화할 전망입니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
Schneider Electric과 Foxconn, AI 데이터 센터 인프라를 위한 파트너십 체결
Schneider Electric과 Foxconn이 차세대 AI 데이터 센터 인프라 구축을 위한 전략적 파트너십을 체결했습니다. 양사는 전력 시스템과 제조 역량을 결합하여 에너지 효율적인 모듈형 AI 랙 및 냉각 솔루션을 공동 개발할 예정입니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
Routines vs Managed Agents: 반복적인 Claude 작업은 어디에서 실행되어야 하는가
Anthropic의 Claude Code Routines와 Managed Agents의 차이점을 비교 분석합니다. 과금 방식, 정체성, 스케줄링 세밀도에 따른 선택 기준과 외부 오케스트레이션이 필요한 시점을 다룹니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
AI의 심판: 왜 대부분의 기업이 뒤처지고 있는가
기업들이 AI 투자에 대한 실질적인 수익(ROI) 증명 요구에 직면하며, 단순한 기술 도입을 넘어 실질적인 가치 창출 단계로 전환하고 있습니다. 범용적인 수평적 AI에서 벗어나 특정 산업과 워크플로에 최적화된 수직적 AI로의 이동이 2026년의 핵심 트렌드가 될 전망입니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
AI가 게으름을 피우지 못하게 하세요: 재치와 논리적 엄밀함을 강제하는 2가지 인지 프로토콜
LLM의 평범하고 순응적인 답변을 방지하기 위해 구조적 추론과 논리적 엄밀함을 강제하는 두 가지 시스템 프롬프트 프로토콜을 소개합니다. AI가 통계적 모방을 넘어 기하학적 매핑과 현실적 제약 조건을 고려하도록 설계되었습니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
AI 벤더에게 아무도 묻지 않는 레퍼런스 체크 질문들
AI 벤더 선정 시 형식적인 레퍼런스 체크를 넘어, 실제 운영 환경에서의 대응력과 지속 가능성을 검증할 수 있는 구체적인 질문 전략을 제시합니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
대화 중간 시스템 프롬프트: 캐시를 깨뜨리지 않고 에이전트 제어하기
장기 실행 에이전트 구축 시 시스템 프롬프트 수정으로 인한 프롬프트 캐시 무효화 문제를 해결하는 방법을 다룹니다. 메시지 배열 내에 'system' 역할을 직접 삽입하여 캐시를 보존하고 보안성을 높이는 기술적 방안을 제시합니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
DeepSeek를 사용하여 API 비용을 60% 절감한 방법 (1인 개발자 가이드)
1인 개발자가 DeepSeek 모델과 Global API를 활용하여 기존 GPT-4o 대비 API 추론 비용을 60% 이상 절감한 사례를 소개합니다. OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 코드 수정 없이 간편하게 모델을 교체하는 방법과 비용 효율성을 분석합니다.
6월 16일0
Dev.to헤드라인
백엔드 엔지니어에서 AI 엔지니어로: 2026년 전환 로드맵
백엔드 엔지니어가 2026년 AI 엔지니어로 전환하기 위한 로드맵을 제시합니다. 기존 소프트웨어 엔지니어링 기술을 활용하면서 프롬프팅, 에이전트, 평가 기술을 습득하는 전략을 다룹니다.
6월 16일0