CosmoGenesis AI 구현론――Google Colab으로 만드는 우주 생성 지성과 생성 시뮬레이션 앱 (제1회/서장 <전 14회>)

CosmoGenesis AI는 기존 생성 AI의 데이터 중심 접근을 넘어, 우주의 생성 규칙과 구조 자체를 시뮬레이션하는 새로운 지성 모델을 제안합니다. Python과 Google Colab을 활용하여 수리적 이론을 소프트웨어로 구현하고 가시화하는 과정을 다룹니다.

FBI FLASH 경고: TeamPCP의 공급망 웜과 AI 에이전트 설정 파일 오염: GitHub Actions/CI 방어 체크리스트

FBI가 TeamPCP 공격 그룹의 공급망 웜(Supply Chain Worm)에 대한 FLASH 경고를 발표했습니다. GitHub Actions와 AI 에이전트 설정 파일을 노리는 이 공격은 npm/PyPI 패키지를 통해 확산되며, CI/CD 파이프라인과 인증 정보를 탈취하는 것을 목표로 합니다.

OpenClaw×Claude Code 연계 실전 기록: SES 엔지니어가 AI로 부업을 거쳐 독립한 이야기【2026년 최신】

OpenClaw의 사고·기억 관리 프레임워크와 Claude Code의 실행 능력을 결합하여, SES 엔지니어가 커리어 설계 및 부업 개발을 자동화하는 실전 워크플로우를 소개합니다.

생성형 AI와 2주간의 논의를 거쳐 2일 만에 구현 및 공개 ─ sql.js × Go × PostgreSQL로 만드는 SQL 학습 서비스

생성형 AI와의 설계 논의를 통해 2일 만에 구현한 SQL 학습 서비스 'kufu:SQL'의 개발 사례를 소개합니다. sql.js와 WebAssembly를 활용해 브라우저 내에서 SQL을 실행함으로써 서버 부하와 보안 리스크를 최소화한 아키텍처를 제안합니다.

연재: AI에게 일자리를 빼앗길 불안으로부터 시작하는 하네스 작성 입문 제11회 - 로컬 LLM을 사용해야 하는 상황과 외부 LLM에 맡기는

AI 하네스 구축 시 로컬 LLM과 외부 API 모델 중 적절한 것을 선택하기 위한 판단 기준을 제시합니다. 비용, 레이턴시, 프라이버시, 정밀도라는 4가지 축을 통해 태스크별 최적의 모델을 결정하는 방법을 다룹니다.

기존 VBA 관리 도구를 MCP(Model Context Protocol) 서버로 전환하여 GitHub에 공개한 과정을 다룹니다. MCP 서버를 통해 AI가 Excel과 COM 연결을 유지하며 도구를 호출하게 함으로써, 반복적인 연결 비용을 제거하고 작업 속도를 10배 이상 향상시켰습니다.

Browser tools for GitHub Copilot가 GA가 되어, 계산기 앱을 만들어 테스트해 보았습니다

GitHub Copilot의 Browser tools 기능이 GA(General Availability)되어, AI 에이전트가 브라우저를 직접 조작할 수 있게 되었습니다. 사용자는 에이전트에게 코드 생성부터 브라우저를 통한 실제 동작 테스트 및 버그 수정까지 일관된 워크플로우를 수행하도록 요청할 수 있습니다.

GLM-5.2와 Claude Fable 5의 추론 능력 및 출력 예산(output budget)에 따른 성능을 비교 분석했습니다. GLM-5.2는 출력 토큰 제한을 늘릴 경우 수학·물리 추론에서 정확도를 보였으나, Claude Fable 5는 낮은 예산에서도 안정적인 결과와 완성도 높은 코드 생성을 보여주었습니다.

AI 도입 비용을 아끼려는 기업의 결정이 오히려 막대한 인건비와 기회 손실을 초래함을 '노동 생산성 수식 모델'로 분석합니다. OECD 연구와 생산성 증폭 계수, 학습 비용, 가치 감쇄 계수 등을 활용하여 AI 활용 여부에 따른 경제적 격차를 정량적으로 증명합니다.

New Relic MCP의 답변 정밀도를 향상시키는 프로파일 소개

New Relic MCP와 AI IDE Kiro의 연동을 통해 개발 환경 내에서 옵저버빌리티 데이터를 활용하는 방법을 소개합니다. 특히 MCP 기반의 프로파일 설정을 통해 AI 에이전트의 답변 정밀도를 높이고 SRE 업무를 자동화하는 기술적 상세를 다룹니다.

AI가 엉뚱한 답변을 하는 원인의 대부분은 모델이 아니라 '검색'입니다 — RAG 정밀도를 높이기 위한 실전 가이드 (청크 설계·하이브리드

RAG 시스템의 오류 중 약 73%는 모델의 생성 능력이 아닌 검색 단계에서 발생합니다. 본 가이드는 청크 설계, 하이브리드 검색, 리랭크, 평가라는 4가지 핵심 요소를 통해 RAG의 정밀도를 높이는 실전 방법을 다룹니다.

LLM을 활용해 Android 자동화 워크플로우 초안을 생성할 때, 발생할 수 있는 불확실성을 Graph View로 시각화하여 리뷰하는 방법론을 제안합니다. 단순 실행보다는 노드, 분기, 정지 조건을 시각적으로 검증함으로써 자동화의 신뢰성을 높이는 프로세스를 강조합니다.

의료비가 높은 현일수록 오래 사는가? ── 47개 도도부현의 차이를 가장 강력하게 설명한 것은 '질병'이 아니라 '병상'이었다

일본 47개 도도부현의 데이터를 분석한 결과, 지역별 의료비 차이를 결정하는 핵심 요인은 고령화나 소득이 아닌 '병상 수'임이 밝혀졌습니다. 의료비 지출은 고령자 케어의 제도적 선택과 병상 인프라에 의해 강하게 영향을 받는 구조를 보입니다.

Pydantic AI v2는 에이전트 확장을 위한 'capability' 개념을 도입하여 도구, 프롬프트, 훅, 모델 설정을 하나의 단위로 통합했습니다. 이를 통해 복잡한 레이어 수정 없이 리스트에 capability를 추가하는 것만으로 에이전트의 기능을 간편하게 확장할 수 있습니다.

피싱 사기 피해가 급증함에 따라 본인 확인 메커니즘의 취약점을 분석하고 대응 방안을 제시합니다. 기존 SMS OTP 방식의 한계를 지적하며, FIDO2/WebAuthn 기반의 패스키와 같은 강력한 인증 체계의 필요성을 강조합니다.

Claude Code의 무료 보안 감사 플러그인으로 취약점을 자동 탐지 및 수정해 보기

Anthropic이 Claude Code를 위한 보안 감사 플러그인인 'security-guidance'를 공개했습니다. 이 플러그인은 파일 편집, 턴 종료, 커밋/푸시 단계에서 취약점을 자동 탐지하고 수정하여, AI 에이전트 기반 코딩 환경에서 발생하는 리뷰 병목 현상을 해결하는 데 중점을 둡니다.

【2026년판】 무료 음성 텍스트 변환 도구 철저 비교! 회의록 작성·자막 제작을 편하게 만드는 선택 방법

일본어 대응 음성 텍스트 변환(STT) 도구들의 성능과 특징을 비교 분석합니다. 정확도, 지원 포맷, 화자 분리 기능 등 실무적인 기준을 바탕으로 용도별 최적의 도구 선택 방법을 제안합니다.