Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
ZennAI 번역헤드라인
왜 AI 생성 코드는 위험한가 — 스캐너를 만들며 목격한 현실
AI 생성 코드가 보안 취약점을 대량으로 양산하는 위험성을 보안 스캐너 개발 경험을 통해 경고합니다. AI는 동작하는 것처럼 보이는 코드 속에 API 키 노출이나 SSL 검증 무효화 같은 치명적인 오류를 포함하며, 이는 기존 도구만으로는 대응하기 어려운 새로운 생태계의 문제입니다.
6월 15일0
ZennAI 번역헤드라인
Fable 5를 이용해 로컬 LLM으로 동작하는 코딩 에이전트를 만들었던 이야기
로컬 LLM의 제약을 극복하기 위해 설계, 구현, 리뷰로 역할을 분할한 코딩 에이전트 'lca'의 개발 경험을 다룹니다. 모델의 지능에 의존하기보다 구조적 설계를 통해 낮은 성능의 모델로도 안정적인 코딩 사이클을 구현하는 방법을 제시합니다.
6월 15일0
ZennAI 번역헤드라인
GA(General Availability)된 GitHub Copilot SDK (.NET)를 사용해 보았다
GitHub Copilot SDK가 GA(General Availability)되어 .NET을 포함한 다양한 언어를 지원합니다. 이 SDK를 통해 앱이나 서비스에 Copilot의 에이전트 엔진을 통합하여 계획 수립, 도구 호출, 파일 편집 등의 기능을 구현할 수 있습니다.
6월 15일0
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【연재 제3회】Claude/ChatGPT/Gemini/NotebookLM 실무 AI 활용 구분 설명【2026년 6월판】
Claude, ChatGPT, Gemini, NotebookLM의 실무 활용 차이점을 업무 성격에 따라 구분하여 설명합니다. 각 AI의 강점인 코드/문장 작성, 아이디어 발산, 정보 검색, 자료 분석 능력을 바탕으로 한 최적의 활용 가이드를 제공합니다.
6월 15일0
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정보를 추출하기 위해 반드시 화면 표시가 필요한 것은 아니다
화면에 결과가 직접 표시되지 않는 환경에서도 데이터를 추출할 수 있는 Blind SQL Injection 공격 기법을 설명합니다. 애플리케이션의 반응 패턴, 에러 발생 여부, 응답 지연 시간을 단서로 삼아 정보를 탈취하는 세 가지 수법을 다룹니다.
6월 15일0
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「모달리티 간의 불일치를 감지하여 다시 만들기」가 특허가 된 일본에서 멀티모달 에이전트를 만드는 이야기
일본에서 등록된 멀티모달 모델의 음성-텍스트 불일치를 감지하고 재생성하는 특허를 분석합니다. 이는 구현 시 흔히 사용하는 검증 루프(verification loop)를 권리화한 사례로, 개발자들에게 잠재적 특허 침해 리스크를 시사합니다.
6월 15일0
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AI의 답변을 「반드시 JSON」으로 만들기 —— Claude 구조화 출력 (Structured Outputs) 입문
Claude API의 '구조화 출력(Structured Outputs)' 기능을 사용하여 AI의 답변을 반드시 유효한 JSON 형식으로 강제하는 방법을 소개합니다. 프롬프트 기반의 요청과 달리 JSON 스키마를 통해 물리적으로 형식을 제약함으로써 프로그램 연동 시 발생하는 파싱 에러를 방지합니다.
6월 15일0
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「원칙」을 Rules / Skills로 만들어 운용해 본 사례
AI 에이전트의 출력 품질을 높이기 위해 구체적인 예시 대신 추상화된 '원칙'을 Rules와 Skills로 구조화하여 운용하는 방법론을 소개합니다. 컨텍스트 관리 문제를 해결하여 0에서 1을 만드는 초기 단계의 문서 작성 및 코딩 작업 효율을 극대화합니다.
6월 15일0
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경마 AI 개발 기록 #19 기대값 운용의 수학적 패배: 왜 「케리 기준(Kelly Criterion)」으로 자산이 녹아내렸는가
경마 예측 AI 모델에 케리 기준(Kelly Criterion)을 도입하여 자금 관리를 시도했으나, 모델의 확률 과신(Over-confidence) 문제로 인해 자산이 급락한 사례를 분석합니다. 모델의 예측 확률과 실제 적중률 사이의 괴리가 오버베팅을 유발하여 파산에 이르게 된 수학적 원인을 다룹니다.
6월 15일0
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AI Agent는 구현 전에 명령어 하나를 실행하라
AI Agent가 코드를 구현하기 전, 환경 전제 조건을 명령어 하나로 먼저 확인하여 오판을 방지하는 전략을 제안합니다. 추측 대신 관측을 우선시함으로써 불필요한 수정과 시간 낭비를 줄이는 실무적인 가이드를 제공합니다.
6월 15일0
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자신의 코드를 스스로 리뷰할 수 없다 — Evaluator가 실제로 잡아낸 것들
LLM이 생성한 코드의 확인 편향을 해결하기 위해 독립된 컨텍스트를 가진 Evaluator 에이전트의 필요성을 설명합니다. Evaluator는 구현자의 선입견 없이 API 사양 정합성 및 코드 완성도를 검증하여 실행 전 오류를 방지합니다.
6월 15일0
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AmiVoice×Gemini를 활용해 한국 클리닉의 상담 내용을 일본어로 바꿔보았다
AmiVoice의 한국어 엔진과 Gemini API를 결합하여 한국 클리닉의 상담 음성을 일본어 요약본으로 변환하는 도구를 개발했습니다. 음성 인식(STT)과 LLM을 활용해 시술 내용과 주의사항을 자동으로 정리합니다.
6월 15일0
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AI는 왜 존재하지 않는 공격을 보고했는가 ── 3가지 에이전트 폭주 사례로 생각하는 「작화(Confabulation)」의 메커니즘
AI 에이전트가 존재하지 않는 공격을 실제 상황으로 오인하는 '작화(Confabulation)' 현상의 세 가지 사례를 분석합니다. LLM이 텍스트 출처를 구분하지 못해 발생하는 문제와 이를 해결하기 위한 외부 검증 체계의 필요성을 다룹니다.
6월 15일0
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스키마 설계(PHP 배열)가 AI 에이전트에게 가장 저비용인 구조인 이유
AI 에이전트와의 협업 비용을 낮추기 위해 GUI 대신 PHP 배열 형태의 코드 스키마를 사용하는 설계 방식의 이점을 설명합니다. 토큰 비용과 스킬 비용을 최소화하는 코드 중심(Code-first) 접근법과 AI를 위한 문서화 전략을 다룹니다.
6월 15일0
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Claude에게 SNS 수치를 읽게 하기 위한 MCP 대응 툴을 만들었다
SNS 데이터를 AI가 분석하기 쉬운 형태로 저장하고 제공하는 Numox 서비스를 소개합니다. MCP(Model Context Protocol)를 지원하여 Claude나 Cursor 같은 AI 클라이언트가 사용자의 SNS 수치를 직접 읽고 분석할 수 있도록 돕습니다.
6월 15일0
ZennAI 번역헤드라인
AI가 작성한 커밋 초안을 직접 조정한 후 커밋하는 VS Code 확장 프로그램을 만들었습니다
AI가 생성한 코드 변경 사항을 의미 있는 단위로 분할하고, 사용자의 승인을 거쳐 커밋할 수 있도록 돕는 VS Code/Cursor 확장 프로그램 'GitInProgress'를 소개합니다. AI가 임의로 커밋하여 히스토리가 꼬이는 문제를 방지하고, 개발자가 커밋의 입도와 메시지를 직접 제어할 수 있게 합니다.
6월 15일0
ZennAI 번역헤드라인
Spec Kit으로 사양 주도 개발(Spec-Driven Development)을 시작하자
GitHub에서 개발 중인 사양 주도 개발(Spec-Driven Development) 도구인 Spec Kit의 설치 및 사용법을 소개합니다. AI 에이전트가 사양, 계획, 태스크, 구현의 단계를 엄격히 준수하도록 하여 개발의 정확도를 높이는 방법을 다룹니다.
6월 15일0
ZennAI 번역헤드라인
컨텍스트(사양)가 늘어나면 Claude는 무엇을 잊는가 — 1,300행에서 7,000행으로 측정한 '우선순위 프레임' 이야기
컨텍스트 길이가 늘어남에 따라 Claude 모델의 성능 변화를 분석한 실험 결과입니다. 문서 수가 1,300행에서 7,000행으로 증가할 때, 모델의 성능이 단순히 '강력함'의 문제가 아니라 한 번에 처리할 수 있는 '항목 수의 프레임' 문제로 전환됨을 보여줍니다.
6월 15일0
ZennAI 번역헤드라인
SSOT + LoRA + RAG 통합 아키텍처 (소개)
할루시네이션을 최소화하기 위해 SSOT, LoRA, RAG를 통합한 멀티 에이전트 시스템 구축 가이드를 소개합니다. Dify와 Microsoft AutoGen을 활용하여 실무에 즉시 적용 가능한 프로덕션 등급의 파이프라인 설계 및 구현 방법을 다룹니다.
6월 15일0
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AI 에이전트란 무엇인가 ― 실행형과 학습형, 두 가지 세계관의 지도【프롬프트로 풀어보는 AI 에이전트 #1】
AI 에이전트의 개념을 실행형과 학습형 두 가지 세계관으로 구분하여 설명하는 연재 시리즈의 도입부입니다. 실제 오픈소스(OSS)의 코드와 프롬프트를 분석하여 독자가 스스로 에이전트를 구축할 수 있는 지식을 갖추는 것을 목표로 합니다.
6월 15일0