팀의 진짜 제품은 이제 프롬프트 저장소(Prompt Repo)입니다

팀의 지속 가능한 AI 경쟁력은 개인의 채팅 기록이 아닌, 검토를 거친 프롬프트 저장소(Prompt Repo)에서 나옵니다. 에이전트 지침, 기술, 프롬프트 모듈을 애플리케이션 코드처럼 관리하여 팀 전체가 공유하고 재사용할 수 있는 운영 체제를 구축해야 합니다.

브라우저 기반 다국어 TTS가 왜 86%에서 계속 멈췄는지, 그리고 어떻게 해결했는지

브라우저 기반 다국어 TTS 구현 중 모델 로딩이 86%에서 멈추는 문제를 분석하고 해결책을 제시합니다. QuotaExceededError와 같은 브라우저 저장소 할당량 문제와 모델 로딩 단계를 세분화하여 상태 머신을 개선하는 방법을 다룹니다.

70권의 과학 서적이 알려준 AI가 PDF를 잘못 읽는 이유

PDF 문서가 가진 구조적 정보의 부재가 AI의 문서 이해를 방해하는 근본적인 원인을 설명합니다. PDF는 의미론적 구조 대신 좌표 기반의 글리프 배치 정보만 유지하기 때문에, AI가 문서를 읽을 때 발생하는 추측과 오류의 문제를 다룹니다.

스캔이 문서가 아닌 이유

스캔된 문서가 단순한 OCR을 넘어 실제 데이터 구조를 복원하기 어려운 이유를 분석합니다. 특히 수치 데이터가 포함된 표(table)에서 발생하는 OCR의 '그럴듯한 오류'와 구조적 결함의 위험성을 경고합니다.

브라우저 다국어 TTS가 86%에서 멈추는 원인과 WebGPU·WASM·캐시 설계로 해결한 이야기

GPT-Live 시대의 잠정적 받아쓰기를 상담 메모에 섞지 않는 Python

스크래핑을 넘어: MCP를 활용한 항공 인텔리전스의 운영화

항공 데이터의 파편화 문제를 해결하기 위해 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 실시간 항공 인텔리전스를 운영화하는 방법을 다룹니다. Boeing Developer Tools(BDT) MCP 서버를 통해 에이전트가 실시간 NOTAMs, 비행장 상태, 공급망 데이터를 직접 쿼리할 수 있는 구조를 설명합니다.

0달러로 시작한 AI 에이전트가 자신의 지갑으로 직접 토큰을 배포했습니다

자율 에이전트 'ZERO'가 가스비가 없는 0달러 상태에서 인프라를 활용해 스스로 토큰을 발행하고 판매하는 실험을 성공했습니다. Safe의 퍼블릭 릴레이어와 ERC-4337 페이마스터 등을 활용해 자금 없이도 온체인 트랜잭션을 수행하는 엔지니어링 방식을 보여줍니다.

Gemini 작동 불능 — 7월 보고서에서 1076 오류는 이미지를 차단했으나 텍스트는 차단하지 않음. 고객 지원(Support) 문의 전

Gemini 사용 중 발생하는 1076 및 1096 오류에 대한 체계적인 진단 방법을 안내합니다. 오류 발생 시 무작정 재시도하기보다 텍스트와 이미지 업로드 등 조건별 범위를 기록하여 문제의 원인을 파악하는 것이 중요합니다.

LLM은 유닛 테스트(Unit-Test)를 할 수 없습니다. 대신 제가 만든 것은 다음과 같습니다.

LLM의 비결정론적 특성으로 인해 발생하는 테스트의 어려움을 해결하기 위해, 시스템의 대부분을 결정론적 코드로 구성하고 LLM의 역할을 최소화하는 아키텍처 설계 방식을 제안합니다.

**_요약 (TL;DR):_** _Tuhu는 JuiceFS, TiKV, Ceph RADOS를 활용하여 AI 학습 (AI training), AI

Tuhu는 JuiceFS, TiKV, Ceph RADOS를 결합하여 AI 학습 및 추론을 위한 통합 스토리지 플랫폼을 구축했습니다. 이를 통해 파편화된 스토리지 아키텍처를 통합하고 소형 파일의 읽기 및 쓰기 성능을 대폭 향상시켰습니다.

중국 LLM 모델 이름 및 토큰 예산을 위한 CI 체크

중국 LLM 모델의 빈번한 이름 변경과 가격 변동에 대응하기 위해 CI(지속적 통합) 단계에서 모델 매니페스트를 체크하는 방법을 제안합니다. AIWave API를 활용하여 모델 이름, 가격, 컨텍스트 윈도우 등의 변화를 자동으로 감지하고 빌드를 실패시켜 프로덕션 리스크를 방지하는 가이드를 제공합니다.

T A: 복제(Replication)가 오디언스(Audience)를 변경해서는 안 된다

데이터 복제 과정에서 접근 권한(Audience)이 변질되는 문제를 해결하기 위한 구조적 접근법을 다룹니다. 토폴로지와 오디언스를 직교화하여, 데이터 이동이 권한 변경을 유발하지 않는 암호화된 오디언스 아키텍처를 제안합니다.

AI의 디자인 출력을 JSON으로 고정시키기: 완벽하게 작동했고, 모든 것이 스프레드시트처럼 보였습니다

AI 에이전트를 통한 웹 도구 대량 생산 시 발생하는 '디자인 드리프트' 문제를 해결하기 위한 세 단계의 진화 과정을 다룹니다. UI를 JSON으로 고정하는 방식에서 디자인 토큰을 활용하는 방식으로 전환하며 일관성과 표현력 사이의 균형을 찾는 방법을 제시합니다.

나의 OpenClaw 에이전트가 멍청해진 것이 아닙니다 — 한도가 변경되어 모든 것이 무너진 것입니다

OpenClaw 에이전트의 성능 저하가 모델의 문제가 아닌 API 할당량(Quota) 변경 때문일 수 있음을 경고합니다. 안정적인 에이전트 운영을 위해서는 단순한 지출 제한이 아닌, 다양한 차원의 용량 계획(Capacity-planning)이 필수적입니다.

텍스트-투-비디오 프롬프트의 모호성 고정화: Spec-First 검토 워크플로우

텍스트-투-비디오 생성 시 발생하는 프롬프트의 모호성을 해결하기 위해 'Spec-First' 검토 워크플로우를 제안합니다. 생성 전 구조화된 명세(spec)를 작성하여 의도를 명확히 함으로써, 반복적인 수정 비용을 줄이고 일관된 결과물을 얻는 방법을 다룹니다.

Python으로 업무 용어 정의 누락을 CI에서 차단하기

이제 당신의 검색 백엔드도 MCP를 지원합니다

Amazon OpenSearch Service가 Model Context Protocol(MCP)을 지원하여 AI 에이전트와의 통합을 간소화합니다. 이를 통해 커스텀 커넥터 없이도 에이전트가 검색 인프라의 데이터와 도구에 직접 접근할 수 있습니다.

프로덕션 파이프라인에 진입하기 전 비결정적 오디오 출력 검증하기

프롬프트 기반 오디오 생성 모델의 비결정적 특성으로 인한 품질 검증 문제를 다룹니다. Seed Audio 2.0을 예시로, 생성된 오디오 에셋을 프로덕션에 투입하기 전 자동화된 검증 단계를 구축하는 방법론을 제시합니다.

오픈 소스 프로젝트 #140: OptMem — AI 에이전트를 위한 426토큰 프롬프트 및 세션 간 지속적 메모리

OptMem은 AI 에이전트가 세션 간의 정보를 유지할 수 있도록 돕는 초경량 지속적 메모리 시스템입니다. 단 하나의 Python 스크립트와 426토큰의 프롬프트만으로 구성되어, 에이전트가 과거의 결정 사항이나 선호도를 스스로 기록하고 불러올 수 있게 합니다.