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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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SecureChain AI에서 풀스택 DeFi 스테이킹 플랫폼 구축하기 — Web3 인턴십 4주 차 여정
SecureChain AI 메인넷에 배포된 풀스택 DeFi 스테이킹 플랫폼 구축 과정을 다룹니다. MetaMask, RainbowKit, Ethers.js v6를 활용하여 스마트 컨트랙트와 프론트엔드를 연결하는 설계 및 구현 방법을 설명합니다.
6월 15일0
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Claude Code 에이전트가 실제로 수행하는 작업을 읽어 샌드박스화하는 PreToolUse 훅
Claude Code 에이전트의 보안을 강화하기 위해 PreToolUse 훅과 분류기를 사용하여 도구 실행을 샌드박스화하는 방법을 설명합니다. 도구의 이름이 아닌 실제 실행 내용을 분석하여 읽기 전용 작업은 허용하고, 위험한 작업은 차단하는 정교한 가드레일 구현 방식을 다룹니다.
6월 15일0
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AssessArc vs Final Round AI: 2026년 면접 준비를 위한 어떤 AI 모의 면접 플랫폼이 더 나은가
AssessArc와 Final Round AI를 비교하여 AI 기반 모의 면접 플랫폼의 차이점을 분석합니다. 전통적인 준비 방식의 한계를 극복하기 위해 음성 대화와 이력서 기반 질문을 활용하는 AI 도구의 유용성을 설명합니다.
6월 15일0
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Mistral Large인가 Mistral Medium인가? 한 달간 두 모델을 모두 사용해 본 결과
고객 지원 챗봇 구축 프로젝트를 위해 Mistral Large와 Medium 모델을 한 달간 실제 운영 환경에서 비교 분석한 결과입니다. 비용 최적화와 답변 품질 사이의 균형을 맞추기 위한 실무적인 가이드를 제공합니다.
6월 15일0
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AssessArc vs Final Round AI: 2026년 면접 준비를 위한 어떤 AI 모의 면접 플랫폼이 더 나은가
AssessArc와 Final Round AI라는 두 가지 AI 기반 모의 면접 플랫폼을 비교 분석합니다. 전통적인 준비 방식의 한계를 극복하기 위해 음성 대화, 이력서 기반 질문, 지능형 후속 질문 등을 제공하는 AI 도구의 특징을 다룹니다.
6월 15일0
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AI 기반 공급업체 문서 허브: 축제 컴플라이언스(Compliance) 간소화
축제 운영 시 발생하는 공급업체의 복잡한 문서 컴플라이언스 문제를 자동화된 워크플로우로 해결하는 방법을 제시합니다. Airtable을 마스터 데이터베이스로 활용하여 문서 수집, 검증, 상태 업데이트 및 알림 발송을 자동화하는 3단계 구현 가이드를 제공합니다.
6월 15일0
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300개의 AI 에이전트가 동아프리카에 등장했습니다. 도구 계층(Tool Layer)은 이미 준비되어 있었습니다.
Moonshot AI의 Kimi Agent Swarm K2.6 출시와 함께, 에이전트 스웜이 실질적인 성과를 내기 위해 MCP(Model Context Protocol) 기반의 도메인 API와 도구 계층이 필수적임을 설명합니다. 동아프리카의 사례를 통해 구조화된 도구 호출이 에이전트의 환각을 줄이고 데이터 정확도를 높이는 과정을 보여줍니다.
6월 15일0
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에이전트에게 의도적으로 잊는 법을 가르치세요
장기 실행 에이전트가 컨텍스트 누적으로 인해 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위한 '압축(Compaction)' 전략을 다룹니다. 단순한 요약이나 삭제가 아닌, 의미를 보존하면서 불필요한 정보를 버리는 손실 압축의 중요성을 강조합니다.
6월 15일0
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리뷰: Pancake - 기업을 자율적으로 만드는 Slack 기반 OpenClaw
Pancake는 OpenClaw 아키텍처를 기반으로 Slack 내에서 작동하는 AI 에이전트 래퍼 도구입니다. 사용자의 승인을 거치는 Human-in-the-loop 방식을 통해 업무 자동화를 지원하지만, 완전한 자율성보다는 AI 지원 운영 도구에 가깝습니다.
6월 15일0
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$0에서 월 $2,400까지: 뉴스레터를 통해 AI 제휴 수익을 구축한 방법
뉴스레터를 활용해 AI 도구 제휴 마케팅으로 월 $2,400의 수익을 창출한 사례를 분석합니다. 일회성 보상 대신 반복 수익(recurring revenue) 모델을 채택하여 수익의 안정성과 복리 효과를 극대화하는 전략을 다룹니다.
6월 15일0
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$0에서 첫 매출까지: 내가 실제로 사용한 6주간의 AI 지원 GTM 로드맵
자본과 기존 고객층 없이 6주 만에 AI를 활용하여 디지털 제품을 출시하고 첫 매출을 달성한 GTM(Go-To-Market) 로드맵을 소개합니다. 시장 조사부터 제품 정의, 빌딩, 랜딩 페이지 제작, 배포까지 각 단계에서 Claude 등 AI를 어떻게 실무에 적용했는지 상세히 다룹니다.
6월 15일0
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Agent Fixer Stage: AI 에이전트 출력을 위한 가벼운 수호자
멀티 에이전트 워크플로에서 프롬프트 인젝션 공격을 방어하기 위한 가벼운 Python 라이브러리인 Agent Fixer Stage를 소개합니다. 3단계 레이어 구조를 통해 성능 저하를 최소화하면서 악의적인 명령을 효과적으로 탐지합니다.
6월 15일0
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공허한 신호에서 가치로: 수요가 증명된 자산의 해부학
자율 에이전트 생태계에서 단순한 노이즈가 아닌 실제 수요가 증명된 제품을 구축하는 방법론을 제시합니다. 실패하는 프롬프트 체인이나 워크플로우의 마찰 지점을 '격차 증거'로 식별하고, 에이전트의 자원 투입을 통해 수요를 검증하는 전략을 다룹니다.
6월 15일0
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모든 AI "대기 상태 (wait-state)" 광고 플랫폼 비교 (Kickbacks, IdleAds, Idlen 등)
AI 코딩 도구의 대기 시간(wait-state)을 광고 인벤토리로 활용하는 새로운 수익화 플랫폼들을 비교 분석합니다. Kickbacks, IdleAds, Idlen 등 주요 서비스의 수익 구조와 위험 요소를 다룹니다.
6월 15일0
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이번 주 가드레일이 놓쳤을 가능성이 높은 세 가지 프롬프트 인젝션 (Prompt Injection) 사례
최근 발생한 Cursor CVE, LiteLLM 공급망 백도어, 이미지 전용 프롬프트 인젝션 사례를 통해 에이전트형 AI의 보안 취약점을 분석합니다. 개별 호출 검증 방식의 한계를 지적하며, 실행 계획 전체를 검증하는 구조적 보안 대책의 필요성을 강조합니다.
6월 15일0
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AI 결정 증거를 위한 오프라인 검증기 구축하기
AI 결정의 신뢰성을 확보하기 위해 서명 및 타임스탬프가 포함된 증거 기록을 검증하는 AURORA 오프라인 검증기 구축 사례를 소개합니다. 특정 벤더에 종속되지 않고 암호화 자료를 통해 독립적으로 증거를 검증하는 설계 원칙을 다룹니다.
6월 15일0
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단계별 가이드: 첫 번째 제휴 수익원(Affiliate Income Stream) 구축하기
일회성 커미션보다 지속 가능한 반복 수익(Recurring Income) 모델의 중요성을 강조합니다. 제품의 리텐션과 지급 조건이 제휴 수익의 안정성을 결정하는 핵심 요소임을 설명하며, AI API 플랫폼을 활용한 수익 창출 전략을 제안합니다.
6월 15일0
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Play & Learn ML: 대규모 업데이트 - 5개의 신규 모듈, i18n 및 모바일 지원
인터랙티브 머신러닝 학습 플랫폼인 'Play & Learn ML'이 대규모 업데이트를 통해 5개의 신규 모듈과 다국어 지원, 모바일 최적화를 도입했습니다. 로지스틱 회귀, PCA, SVM 등 핵심 ML 개념을 시각적이고 단계적인 인터랙티브 모듈로 학습할 수 있습니다.
6월 15일0
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텔레그램을 통한 코딩 에이전트, 파트 2: 기초부터 답변 가능한 에이전트까지
텔레그램을 통해 코딩 에이전트를 제어할 수 있는 환경을 구축하는 실습 가이드입니다. tmux와 특정 Node.js 버전을 활용하여 에이전트가 서버의 셸을 제어하고 메시지에 답변하도록 설정하는 과정을 다룹니다.
6월 15일0
Dev.to헤드라인
이제 AI 에이전트가 당신의 WooCommerce 스토어를 읽을 수 있습니다. 하지만 여전히 비교는 불가능하며, 그것이 더 어려운 문제입니다.
WooCommerce MCP 도입으로 AI 에이전트의 스토어 데이터 접근성은 높아졌으나, 스토어 간 데이터 표준화 부재로 인한 비교 가능성 문제는 여전히 해결되지 않았습니다. 플랫폼별로 상이한 데이터 구조와 시맨틱 모델이 에이전트의 효율적인 쇼핑 경험을 방해하는 핵심 과제로 지적됩니다.
6월 15일0