데이터베이스 기술의 변천사를 RDB부터 LLM 시대의 벡터 DB까지 분석합니다. 데이터 활용 목적의 변화에 따라 데이터 기반 기술이 어떻게 진화해 왔는지 고찰합니다.

Anthropic이 Claude Opus 4.6의 fast mode를 폐지하고 claude-opus-4-8로의 이행을 발표했습니다. 변경 사항이 에러 없이 사일런트하게 적용되므로, 속도와 비용 최적화가 필요한 개발자는 주의가 필요합니다.

Jenkins를 활용하여 자율주행 제어 로직 개발을 위한 CI/CD 파이프라인을 구축하는 핸즈온 가이드입니다. Docker 환경에서 정적 분석, 단위 테스트, 패키징 과정을 자동화하는 방법을 다룹니다.

【AI 에이전트 비교 실험】#04 AI 생성 코드를 자동 테스트하는 방법 「pytest 18개 + Playwright 6개」

AI 코딩 에이전트의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 자동 테스트 설계 방법을 다룹니다. pytest와 Playwright를 활용하여 API와 UI 테스트를 구성할 때, 테스트의 관점(Specification)은 유지하면서 구현 차이를 흡수하는 올바른 수정 범위를 제시합니다.

【AI 에이전트 비교 실험】#05 AI에게 AI의 코드를 리뷰하게 하면 어떤 일이 벌어질까: 「상호 리뷰 실험」

6개의 AI 코딩 에이전트를 대상으로 실시한 상호 코드 리뷰 실험 결과를 분석합니다. AI 리뷰의 신뢰성, 편향성, 정밀도를 정량적으로 평가하여 실무 도입을 위한 기준을 제시합니다.

AI 에이전트가 도구를 잘 사용하지 못하는 이유는 모델 때문이 아니라 '도구함'이 허술하기 때문일지도 모릅니다 — Function

AI 에이전트의 성능 저하 원인이 모델이나 프롬프트가 아닌, Function Calling(도구 설계)의 부실함에 있음을 지적합니다. 안정적인 에이전트 구축을 위해 도구의 설계와 인자 전달 방식을 최적화하는 방법론을 다룹니다.

개인의 CLAUDE.md는 3명째에 파탄 난다. AI의 실패를 '조직의 자산'으로 바꾼 이야기

개인의 AI 활용 노하우가 팀 단위로 확장될 때 발생하는 편차 문제를 해결하는 방법을 다룹니다. 개인의 암묵지를 조직의 자산으로 전환하기 위해 산문 형태의 메모 대신 명확한 판단 기준을 담은 '표(Matrix)'와 '이유(Why)'를 명시하는 시스템 구축 방안을 제시합니다.

Notion AI로 인사 업무를 조금 더 편리하게 만든 이야기

Notion AI의 커스텀 스킬 기능을 활용하여 채용 면접 인수인계 프로세스를 자동화한 사례를 소개합니다. 프로그래밍 없이도 Claude 모델을 기반으로 정해진 형식의 리포트를 생성하여 임원 면접의 효율성을 높였습니다.

[AWS 감정 분석 선수권 2026] Comprehend, Sonnet 4.6, Opus 4.8에 '미묘한 일본어'를 감정 분석시켜 보았다

Amazon Comprehend와 Claude Sonnet 4.6, Opus 4.8을 대상으로 일본어의 미묘한 뉘앙스를 감정 분석하는 비교 실험을 진행했습니다. 명확한 문장은 모두 정답을 맞혔으나, 비꼬기나 자조 등 복잡한 문맥에서는 Opus 4.8이 압도적인 성능을 보였습니다.

AI로 구현했더니 '좋아요'로 인해 기사의 업데이트 일시까지 바뀌어 버린 이야기

생성형 AI를 이용한 개발 과정에서 발생할 수 있는 '의도치 않은 데이터 업데이트' 버그 사례를 소개합니다. AI는 명시되지 않은 암묵적 규칙을 이해하지 못하므로, 무엇을 업데이트하지 말아야 하는지 사양에 명확히 기술하는 것이 중요함을 강조합니다.

AI Agent에게 맡기기 전에, "내가 리뷰할 수 있는 크기"까지 작게 만들기

AI Agent를 활용할 때 발생하는 과도한 코드 생성 문제를 해결하기 위해, 업무 단위를 '리뷰 가능한 크기'로 작게 나누는 설계의 중요성을 강조합니다. AI의 생성량보다 불확실성을 낮추는 데 집중해야 함을 설명합니다.

【Dify】PC 환경 및 네트워크 문의 자동화! 자주 묻는 질문에 답해주는 RAG 앱을 만들어 보았다

Dify 플랫폼을 활용하여 사내 IT 관련 자주 묻는 질문(FAQ)을 자동화하는 RAG 앱 구축 방법을 소개합니다. 텍스트 파일을 기반으로 지식 데이터베이스를 생성하고 하이브리드 검색을 설정하는 과정을 다룹니다.

Hermes Agent v0.17은 1인 기업의 업무 효율을 극대화하기 위해 백그라운드 자식 Agent, 자동화 블루프린트, iMessage 통합 기능을 제공합니다. 특히 백그라운드 실행 기능을 통해 사용자가 Agent의 작업 완료를 기다리지 않고 다른 업무를 병행할 수 있도록 설계되었습니다.

AI가 생성한 코드의 타당성을 검증하는 능력을 생각하다 보니, 제 존재 의미가 게슈탈트 붕괴했습니다

AI가 코드를 생성하는 시대에 엔지니어가 직면한 '평가력 위기'와 '자동화의 역설'을 다룹니다. 코드를 작성하는 비용은 낮아졌으나, AI가 만든 복잡한 시스템의 타당성을 검증해야 하는 인간의 인지적 부담과 교육적 모순을 분석합니다.

AI 에이전트가 작성한 코드의 빠른 구현 속도로 인해 발생할 수 있는 보안 위험을 방지하기 위해, 기존 개발 워크플로우(PR)에 보안 게이트를 삽입하는 전략을 제안합니다.