Perplexity AI를 활용하여 리서치 대행 부업의 효율을 극대화하는 방법과 실전 노하우를 공유합니다. AI가 생성한 답변의 출처를 직접 검증하는 과정의 중요성과 유료 플랜 활용의 필요성을 강조합니다.

【개인 개발】 AI 뉴스 bot의 X 자동 게시, '매시 실행'을 그만두고 JST 피크 시간대로 집중했더니 보인 것들

AI 뉴스 자동 게시 봇의 운영 효율을 높이기 위해 매시 실행 방식에서 JST 피크 시간대 집중 방식으로 전환한 경험을 다룹니다. Vercel Cron의 UTC 기준 설정 주의점과 시간대 변환 시 발생하는 기술적 함정을 코드와 함께 설명합니다.

【2026년】AI 할루시네이션(Hallucination) 대책: 컨텍스트 오염을 방지하는 수동 멀티 에이전트 제어 절차

AI 자동화의 환상에서 벗어나 인간과 AI의 실질적인 역할 분담을 강조합니다. AI는 확률 기반의 도구일 뿐이므로, 인간은 설계의 누락을 방지하고 생성된 결과물을 철저히 검수하는 '제어자'로서의 역량이 필수적입니다.

Xiaomi의 「MiMo Code」 OSS 공개로 알게 된, AI 코딩의 주전장이 “모델”에서 “하네스”로 옮겨간 이야기

Xiaomi가 오픈 소스 AI 코딩 에이전트인 MiMo Code를 공개하며, AI 코딩의 핵심 경쟁력이 모델 자체에서 에이전트 하네스 설계로 이동하고 있음을 시사합니다. MiMo Code는 데이터 주권과 컨텍스트 유지 문제를 해결하기 위한 독자적인 아키텍처를 제안합니다.

AI를 활용하여 새로운 분야를 효율적으로 학습하는 2단계 방법론을 제시합니다. 질문을 통한 의문 해소 루프로 멘탈 모델을 구축한 뒤, 최소 실행 예제(MWE)를 만들어 지식을 검증하며 체계적인 학습으로 나아가는 과정을 설명합니다.

Google의 Gemini CLI 무료 인증 경로가 6월 18일 종료됨에 따라 Antigravity CLI로의 전환이 필요합니다. 기존 OSS 버전과 달리 Antigravity는 독점적(Proprietary) 라이선스로 운영되며, 사용 방식과 쿼터 체계에 변화가 생깁니다.

라쿠고의 '연기 구분(演じ分け)'에서 배우는, AI(LLM)로부터 의도대로 코드를 끌어내는 『빙의형 프롬프트』의 비결

라쿠고의 '연기 구분' 개념을 빌려, LLM으로부터 고품질의 결과물을 얻기 위한 '빙의형 프롬프트' 전략을 설명합니다. 단순한 지시 대신 구체적인 페르소나를 부여하여 AI의 내부 벡터를 특정 전문 영역으로 유도하는 방법을 제안합니다.

Google OKF를 작성하여 검증했다: 에이전트용 지식의 필수 항목은 단 하나뿐

Google이 발표한 에이전트용 지식 기술 포맷인 OKF(Open Knowledge Format)의 구조와 특징을 분석합니다. 엄격한 스키마 대신 Markdown과 Git을 활용하여 생산자의 자유도를 극대화한 설계 철학을 다룹니다.

「AI 네이티브 팀」의 현장에서 무엇이 일어나고 있는가 실전편 #03

AI 툴을 단순 도입하는 단계를 넘어, AI를 전제로 팀의 역할과 프로세스를 재설계하는 'AI 네이티브 팀'의 실전 사례를 다룹니다. AI 활용으로 인한 개발 사이클의 변화, 새로운 역할의 등장, 그리고 문서 과잉 문제 등 현장의 실제 과제들을 분석합니다.

ChatGPT에서 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 외부 서비스인 FORMLOVA의 폼 작성 도구를 직접 호출하는 절차를 설명합니다. OAuth 인증을 포함한 커스텀 커넥터 설정 방법을 다룹니다.

Amazon Bedrock과 AWS 서비스를 활용하여 시청자와 상호작용하는 생성형 AI 기반 버추얼 방송 캐릭터 시스템의 설계 방안을 소개합니다. 시청자의 코멘트에 실시간 응답하고, 슈퍼챗 금액에 따라 캐릭터의 말투와 관계가 변하는 메커니즘을 포함합니다.

Codex, Skill, MCP를 결합하여 백로그 과제 정리부터 구현, 리뷰, PR 작성까지 이어지는 AI 코딩 자동화 워크플로우를 소개합니다. MCP로 외부 시스템과 연결하고 Skill로 작업 절차를 템플릿화하여 개발 프로세스의 정밀도와 속도를 높이는 실전 방법을 다룹니다.

2026년 기준 주요 AI 회의록 도구인 Notta, tl;dv, Fireflies.ai, Microsoft 365 Copilot, Google Meet × Gemini를 비교 분석합니다. 정확도, 비용, 보안 및 SaaS 연동성을 기준으로 최적의 도구 선택 가이드를 제공합니다.

Apple의 Foundation Models 프레임워크가 프로바이더 비의종적 추상 레이어로 재설계되어, 단일 Swift API로 Claude, Gemini, Apple 자체 모델을 교체하며 호출할 수 있게 되었습니다. 이는 LLM 계층의 범용화를 의미하며, 개발자는 모델의 특성에 따른 레이턴시와 비용 차이를 고려한 라우팅 전략이 필요합니다.

Reducto란 무엇인가: 템플릿 OCR이 표에서 깨지는 문제를 Agentic OCR은 어떻게 다시 읽는가

Reducto는 기존 템플릿형 OCR의 한계를 극복하기 위해 VLM을 활용한 Agentic OCR 방식을 제안합니다. 레이아웃 검출과 VLM의 리뷰를 반복하는 'agentic multipass' 메커니즘을 통해 표 데이터 추출의 정확도를 높이고 구조화된 JSON 출력을 제공합니다.

프롬프트 인젝션 다음은 '출력 인젝션'. AI 챗봇을 만들며 발견한 35개의 버그와 LLM 출력을 외부 입력으로 취급하는 설계

AI 챗봇 개발 시 프롬프트 인젝션뿐만 아니라 LLM의 출력을 검증 없이 사용하는 '출력 인젝션'의 위험성을 경고합니다. LLM의 응답을 신뢰할 수 없는 외부 입력으로 간주하고 반드시 이스케이프 처리를 해야 함을 강조합니다.