Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
하나의 모델로 생각하고, 두 개의 모델로 구축하기
단일 모델의 성능에 의존하기보다, 추론을 담당하는 모델과 실행을 담당하는 모델을 분리하여 사용하는 워크플로우를 제안합니다. 사고 과정을 문서화된 계획(Spec)으로 만들어 모델 간의 인수인계 도구로 활용함으로써 개발 생산성을 극대화하는 방법론을 다룹니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
에이전트 출력물을 위한 거버넌스가 적용된 이중 전송 방지(Double-Send-Safe) 전달 파이프라인 구축하기
자율 에이전트 시스템이 이메일이나 문서 등을 중복 전송하거나 승인 없이 발송하는 문제를 방지하기 위한 거버넌스 기반의 전달 파이프라인 구축 가이드를 제공합니다. 외부 부수 효과 발생과 시스템 기록 사이의 간극을 메우기 위해 인간의 승인과 트랜잭션 구조를 활용하는 설계 패턴을 설명합니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
당신의 코딩 에이전트는 새로운 공격 표면이며, 대부분의 개발자는 이에 대비되어 있지 않습니다
코딩 에이전트가 프롬프트 인젝션 공격을 통해 제어권을 탈취당할 수 있는 보안 위협을 경고합니다. 에이전트가 코드 실행 및 파일 시스템 접근 권한을 가짐에 따라, 단순한 답변 오류를 넘어 백도어 생성이나 자격 증명 유출 같은 치명적인 결과로 이어질 수 있음을 강조합니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
웹 도구를 의존성 없는 MCP 서버로 전환하기
기존의 웹 분석 도구인 DomainIntel을 Model Context Protocol(MCP) 서버로 전환하여 AI 에이전트가 직접 사용할 수 있도록 구현하는 과정을 다룹니다. esbuild를 사용하여 의존성 없는 단일 npx 실행 파일로 번들링할 때 발생하는 ESM 전환 및 Node 내장 모듈 관련 기술적 문제를 해결하는 방법을 설명합니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 에이전트로 실제 앱을 구축해 보았다 — 장점, 단점, 그리고 환각(Hallucination)
실제 복잡한 SaaS 앱 구축 과정에서 AI 코딩 에이전트를 사용하며 겪은 경험을 다룹니다. 데모와 실제 프로덕션 환경 사이의 기술적 간극과 환각 현상을 분석합니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
NE-Agent: Khasi, Garo, Mizo어를 실제로 구사하는 AI 에이전트 구축하기
인도 북동부의 소수 언어(Khasi, Garo, Mizo 등)를 지원하기 위해 구축된 AI 에이전트 NE-Agent를 소개합니다. 로컬 LLM과 미세 조정된 모델들을 결합하여 언어 식별, 임베딩, 번역, 음성 인식을 통합적으로 수행하는 NE-Stack을 구현했습니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
로컬 LLM 배포, 에이전트 핸드북, & LLM 비용 절감: 응용 AI 워크플로우
로컬 LLM 배포 가이드, 멀티모달 기술을 활용한 LLM API 비용 절감 방법, 그리고 AI 에이전트 구축을 위한 핸드북을 소개합니다. 실제 AI 애플리케이션 개발에 즉시 적용 가능한 실무적인 워크플로우와 최적화 전략을 다룹니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
SOTA LLM 로컬 배포, OpenAI 미세 조정 (Fine-tuning) 플랫폼, 그리고 Google A2UI 생성형 UI 표준
SOTA LLM의 로컬 배포 가이드, OpenAI의 강화학습 기반 미세 조정 플랫폼, 그리고 Google의 A2UI 생성형 UI 표준을 소개합니다. 개발자들이 클라우드 의존도를 낮추고 모델 성능을 최적화할 수 있는 실무적인 방법론을 다룹니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
온디바이스 디퓨전 (On-Device Diffusion), Zed 1.0, 그리고 지금 즉시 Node.js를 패치해야 하는 5가지 이유
온디바이스 이미지 생성을 위한 Bonsai Image 4B 모델 출시와 GPU 네이티브 아키텍처를 채택한 Zed 에디터 1.0 업데이트 소식을 다룹니다. 또한 Node.js의 긴급 보안 패치 필요성을 경고하며 최신 개발 환경의 변화를 분석합니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
25년간의 두통. 의사들은 원인을 찾지 못했지만, AI와의 대화 한 번으로 해결되었습니다.
25년간 원인을 알 수 없었던 환자의 만성 두통이 Claude와의 대화를 통해 수면 무호흡증으로 진단되었습니다. AI가 의료 기록을 분석하여 자세 패턴을 식별하고 결정적인 질문을 던짐으로써 의사들이 놓친 연결 고리를 찾아낸 사례입니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
게이트웨이 라우팅, 에이전트 출시, Mistral TTS 출시
Vercel의 AI 게이트웨이 라우팅 기능과 Google의 Nano Banana 2 Lite 출시 등 인프라 및 모델 제어 기술을 다룹니다. 모델 교체 및 차단을 코드 변경 없이 게이트웨이 수준에서 관리하는 방법과 고속 이미지 생성 모델의 활용성을 분석합니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
2026년의 로컬 AI — 한 달 동안 ChatGPT를 끊어보니 벌어진 일
한 달간 ChatGPT 대신 로컬 AI 모델을 사용하며 경험한 변화를 다룹니다. 하드웨어 사양에 따른 모델 구동 성능과 Ollama와 같은 도구를 활용한 로컬 AI 환경 구축의 실용성을 설명합니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
자율형 AI 에이전트에서 가장 어려운 부분은 언해피 패스(unhappy path)입니다
자율형 AI 에이전트 구축 시 예외 상황(unhappy path)을 처리하는 엔지니어링의 중요성을 다룹니다. LangGraph를 활용해 유전체 분석 에이전트인 BioAgent를 구현하며, 상태 머신과 유계된 사이클을 통해 안정성을 확보하는 방법을 설명합니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
서브에이전트(Subagent)를 생성해야 할 때와 토큰만 낭비하게 될 때
서브에이전트(Subagent) 도입 시 발생하는 컨텍스트 격리와 토큰 비용 급증 문제를 다룹니다. 메인 스레드의 컨텍스트 절약 가치가 서브에이전트 생성 오버헤드보다 클 때만 서브에이전트를 사용해야 함을 강조합니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
Scarab 진단 현장 테스트 #037 - xdg-desktop-portal 시작 인벤토리 경계
xdg-desktop-portal에서 백그라운드 앱이 시작 시점에 누락되는 버그를 분석하고 해결 방안을 제시합니다. 포털 실행 시 이미 구동 중인 앱을 인벤토리에 포함하지 못하는 '시작 상태(startup-state)' 문제를 다룹니다.
7월 3일0
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Anthropic의 Mythos AI 취약점 발견 도구와 IBM Project Lightwell의 결합
Anthropic의 Mythos AI와 IBM의 Project Lightwell이 결합하여 오픈 소스 소프트웨어의 버그를 대규모로 탐지하고 수정하는 AI 파이프라인을 구축합니다. 이 기술은 효율적인 보안 패치를 가능하게 하지만, 동시에 공급망 공격의 새로운 위험 요소를 생성할 수 있습니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
LLM 보안 판정을 검증 가능하게 만들기: Evidence Gate 패턴
LLM 기반 보안 분석의 신뢰성을 높이기 위해 증거 기반의 판정을 강제하는 'Evidence Gate' 패턴을 소개합니다. 모든 판정은 MCP, 외부 URL, S3, 로컬 경로 등 해결 가능한 출처를 반드시 포함해야 하며, 이를 통해 모델의 환각을 방지하고 검증 가능성을 확보합니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
.tflite 파일의 경계를 넘어: MediaPipe Tasks와 AICore로 고성능 엣지 AI 마스터하기
안드로이드 온디바이스 AI 개발을 위한 MediaPipe Tasks와 AICore의 아키텍처 변화를 분석합니다. 저수준의 TFLite 조작에서 벗어나 전처리, 추론, 후처리가 통합된 선언적 파이프라인 구축 방법을 다룹니다.
7월 3일0
Dev.toAI 번역헤드라인
바이브 코딩 (Vibe Coding): 실제로 코딩하지 않고 앱을 만드는 방법
직접 코드를 작성하는 대신 AI에게 요구사항을 설명하여 앱을 구축하는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'의 개념과 워크플로우를 소개합니다. Claude Code, Cursor 등 AI 도구를 활용해 실제 프로덕션 수준의 결과물을 빠르게 만드는 방법을 다룹니다.
7월 3일0
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AI를 사용하여 Excel 작업 자동화하는 방법 (VBA 불필요)
VBA나 복잡한 수식 없이 AI와 Python을 활용하여 Excel 및 스프레드시트 작업을 자동화하는 방법을 소개합니다. 데이터 정제, 분류, 추출, 보고서 생성 및 수식 생성 과정을 자동화 워크플로로 구축하는 사례를 다룹니다.
7월 3일0