LangGraph를 활용하여 운영 환경에서도 안정적으로 작동하는 견고한 AI 에이전트를 구축하기 위한 5가지 디자인 패턴을 소개합니다. 상태 유지형(Stateful) 워크플로우와 체크포인터를 통한 회복성 확보 방법을 다룹니다.

Claude Code로 일보를 작성해 보자

Claude Code의 대화 이력을 분석하여 업무 성과 기반의 일보를 자동으로 작성하고, 이를 Slack과 로컬 환경에 저장하는 워크플로우를 소개합니다. 개발자가 업무 내용을 잊지 않도록 돕는 자동화된 기록 방식을 제안합니다.

Claude Fable 5 본격 검증 ~ Opus의 2배 가격, 어떤 업무라면 본전을 뽑을 수 있을까 시도해 보았다

Claude Fable 5와 Opus 4.8의 실무 성능을 비교 검증한 결과, 장시간의 자율 태스크와 모호한 의도 파악에서 Fable 5가 우위를 보였습니다. 단순 반복 작업에서는 가격 대비 효용이 낮으므로 재작업 횟수를 기준으로 모델 전환을 판단할 것을 권장합니다.

Android CLI와 Figma MCP의 궁합이 좋았던 건에 대하여

Android CLI와 Figma MCP를 결합하여 AI 에이전트의 UI 구현 정밀도를 높이는 방법을 소개합니다. Figma 디자인을 참조하고 Compose Preview를 렌더링하여 디자인과 코드 간의 일치성을 향상시킬 수 있습니다.

FETCH APPROXIMATE (EXACT)와 옵티마이저 힌트 중 어느 것이 우선되는가

Oracle AI Vector Search에서 FETCH 절의 EXACT/APPROXIMATE 설정과 옵티마이저 힌트 간의 우선순위를 실험합니다. 실험 결과, FETCH EXACT 설정 시에는 인덱스 사용 힌트가 무시되지만, FETCH APPROXIMATE 설정 시에는 인덱스 미사용 힌트가 우선 적용됨을 확인했습니다.

【RAG 성능 향상】 문서 청킹(Chunking) 최적화 기법을 코드를 포함하여 해설

RAG 시스템의 검색 정밀도를 결정짓는 핵심 요소인 문서 청킹(Chunking) 최적화 기법을 소개합니다. 재귀적 분할, 세만틱 청킹, 구조화 분할의 특징과 구현 코드를 통해 문서 성격에 맞는 최적의 분할 전략을 제시합니다.

일본어 회의용 AI 회의록을 설계할 때 실제로 효과적이었던 3가지 판단

일본어 회의록 AI를 설계할 때 실무 효율을 높이기 위한 3가지 핵심 설계 원칙을 소개합니다. 구조화된 요약 포맷, 화자 분리 및 문체 유지, 그리고 데이터 보안을 고려한 아키텍처 설계를 강조합니다.

개인 이용에서 조직 이용으로 확장하는 kintone MCP Server 사용법

kintone MCP Server를 활용하여 개인의 AI 활용 사례를 조직 단위로 확장하는 방법론을 다룹니다. 로컬 MCP의 한계를 극복하기 위해 AI 업무 허브를 매개로 Teams나 Slack 같은 업무 채널과 연동하는 접근 방식을 소개합니다.

SWE-Together는 AI 에이전트의 코딩 능력을 단순 성공 여부가 아닌, 사용자의 수정 횟수를 통해 측정하는 새로운 대화형 벤치마크입니다. 실제 코딩 과정에서의 상호작용과 마찰을 정량화하여 에이전트의 효율성을 평가합니다.

SQL 인덱싱을 위한 AI 에이전트 스킬 모음

SQL 인덱스 설계를 최적화하기 위한 실전 가이드와 리포지토리를 소개합니다. 복합 인덱스 설계부터 커버링 인덱스, 전문 검색, 유지보수까지 MySQL/InnoDB 환경에서의 4단계 로드맵을 다룹니다.

Python을 사용하여 액세스 로그 내 AI 도구의 허가 도메인 사용 여부를 식별하는 방법을 소개합니다. 서브도메인 일치 여부를 정확히 판별하는 로직을 통해 보안 및 감사 프로세스를 효율적으로 구축할 수 있습니다.

한번 체험해 보자 Db2 AI 에디션 #10 〜SQL로 생성형 AI 편 Part#1〜

Db2 for LUW v12.1.5에서 제공하는 LLM 통합 기능을 통해 미들웨어 없이 SQL만으로 생성형 AI를 호출하는 방법을 소개합니다. HTTP 클라이언트나 인증 관리 같은 복잡한 인프라 코드 없이 데이터베이스 내에서 직접 모델을 제어할 수 있습니다.

초보자가 Codex를 사용하기 시작하기 전에 먼저 해야 할 5가지

코딩 초보자가 Codex와 같은 AI 에이전트를 효율적이고 안전하게 사용하기 위한 5가지 핵심 가이드를 소개합니다. AGENTS.md 작성법부터 권한 설정 및 보안 관리까지 실질적인 팁을 다룹니다.

불안 장애를 가진 경영자가 신규 클라이언트와의 첫 면담이 두려웠던 이야기와 AI로 만든 면담 준비 프로토콜

불안 장애를 겪는 경영자가 AI 프롬프트를 활용해 신규 클라이언트 면담의 불확실성을 해소하고 심리적 안정을 찾는 과정을 다룹니다. AI를 통해 상대 분석, 시나리오 시뮬레이션, 대응 프로토콜을 구축하여 뇌의 편도체 과활성화를 제어하는 실용적인 방법을 제시합니다.

「루프 엔지니어링 (Loop Engineering)」을 업무 도메인에 도입하면 무엇이 변하는가 ── TechHive Agent의 설계를 통해

프롬프트 입력을 넘어 AI가 스스로 사이클을 돌리도록 설계하는 '루프 엔지니어링' 패러다임을 소개합니다. TechHive Agent의 사례를 통해 트리거, 에이전트, 검증기, 상태 관리라는 4가지 핵심 요소를 업무 도메인에 적용하는 설계 방식을 설명합니다.

Anthropic이 모델의 내부 활성화 상태에서 언어적 개념을 직접 추출하는 해석 가능성(interpretability) 연구인 J-lens를 공개했습니다. 이 연구는 모델의 텍스트 출력(CoT)과 실제 내부 계산 사이의 간극을 메우고, 모델 내부의 '언어적 워크스페이스'를 규명합니다.