Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
ZennAI 번역헤드라인
SLM 파인튜닝을 통한 설계서 생성 시도: 버전 충돌과 과적합을 겪은 기록
본 글은 SLM(Small Language Model)을 파인튜닝하여 기업의 설계서나 매뉴얼처럼 '특정 형식과 말투'를 재현하는 것을 목표로 한 실험 기록입니다. Llama 3.2 3B Instruct 모델을 Unsloth와 LoRA 기법으로 T4 GPU 환경에서 학습시키며, 내용 정확성보다는 형식 재현에 초점을 맞췄습니다. 이 과정에서 '라이브러리 버전 불일치' 및 '과적합(Overfitting)' 등의 기술적 시행착오를 겪었으며, 성공적인 진행을 위해 Google Drive 마운트 등 필수적인 환경 설정 절차도 상세히 다루고 있습니다.
5월 17일0
ZennAI 번역헤드라인
AI 시대 엔지니어에게 요구되는 것은 지켜야 할 우선순위를 결정하는 능력
AI 도구의 등장으로 코드를 고속으로 생산하는 것이 가능해졌지만, 이로 인해 코드 품질과 프로덕트 가치 훼손이라는 새로운 문제가 대두되고 있습니다. 따라서 엔지니어는 단순히 기능을 빠르게 구현하는 것을 넘어, 제품이 사용자에게 제공하는 핵심 가치를 기준으로 개발 및 테스트 우선순위를 결정하는 능력이 중요해지고 있습니다.
5월 17일2
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LiDAR의 DBH 추정식, 제대로 논문을 찾아보니 크게 달랐다【임업×AI×GIS #6】
본 기사는 LiDAR 데이터에서 얻은 수고(H)와 수관 반지름(Cr)을 활용하여 나무의 흉고직경(DBH)을 추정하는 세 가지 모델을 비교 분석합니다. 기존에 사용하던 '수고만을 이용한 단변수 식' 방식은 오차가 커서 탄소 크레딧 산정에 부적합함을 지적하며, Jucker et al. (2017)의 글로벌 다변수 모델과 일본 미에현 지역 특화 모델(島田博匡, 2011)을 도입하여 DBH 추정치를 개선하는 과정을 설명합니다.
5월 17일0
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Codex로 에이전트 주도 개발 플랫폼을 설계하기
Harness Engineering은 AI 모델(Codex 등)이 실제 업무를 수행할 수 있도록 구조적인 레이어와 환경을 구축하는 엔지니어링 기법입니다. 이 접근 방식은 에이전트가 생성하는 방대한 양의 코드를 인간이 검토하기 어려운 병목 현상을 자동화된 시스템으로 해결합니다. 성공적인 구현을 위해 모노레포 구조, 명확한 지식 베이스(docs/), 레이어드 아키텍처 강제, 그리고 수정 지시를 포함하는 커스텀 린터 및 CI/CD 파이프라인 구축이 필수적입니다.
5월 17일1
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생성형 AI의 진화로 변하는 2024년의 일하는 방식: 엔지니어가 파악해야 할 3가지 포인트
2024년 생성형 AI 기술은 코딩, 문서화, 학습 방식 등 엔지니어링 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이 기사는 단순한 트렌드 소개를 넘어, 엔지니어가 AI 시대에 필수적으로 갖춰야 할 '코드 리뷰 능력', '시스템 설계 능력', 그리고 '프롬프트 엔지니어링' 등 실질적인 액션 플랜을 제시합니다.
5월 17일2
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AI로 풀어보는 AI-DLC: Unit 해석 방법
본 기사는 AI-DLC(AI-Driven Lifecycle Component) 워크플로우에서 'Unit'이라는 용어가 각 스테이지별로 어떻게 다르게 사용되는지 분석하고 정리합니다. Unit은 단순히 개발의 단위가 아니라, Inception 단계에서는 요구사항을 논리적으로 그룹화한 'Unit of Work'를 의미하며, 이후 Construction 및 Build and Test 단계에서는 실제 설계/구현/검증의 구체적인 실행 단위를 지칭하는 등 문맥에 따라 그 의미가 변화합니다. 독자가 각 스테이지의 규칙 기술로부터 Unit의 정확한 의미와 역할을 파악할 수 있도록 돕는 가이드입니다.
5월 17일0
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GitHub Copilot CLI와 함께 공부하기
이 글은 GitHub Copilot CLI를 활용하여 대화형 학습 퀴즈 시스템을 구축한 과정을 설명합니다. 이 리포지토리는 문제 데이터와 이를 이용하는 인터랙티브 퀴즈 스킬로 구성되어 있으며, GH-600 시험 준비 및 영어 질문에 익숙해지는 것을 목표로 합니다. 구축된 퀴즈 스킬은 학습 용도(`immediate-feedback`)와 모의고사 용도(`full-run`) 두 가지 모드를 제공하며, 문제 데이터 추가가 쉽고, 문제/선택지 순서 셔플 기능을 통해 효과적인 복습을 지원합니다.
5월 17일0
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AI를 사용하여 테스트 설계를 해보기 ~ Part1
본 글은 AI를 활용하여 소프트웨어 테스트 설계를 진행하는 방법을 다루며, 특히 AI를 인풋(Input)으로 사용하는 접근 방식을 선호한다고 설명합니다. 테스트 설계에 앞서 '테스트의 목적', '테스트 대상', '테스트 범위' 등 필수적인 컨텍스트 이해가 중요함을 강조하고, 이를 바탕으로 사양 기반 및 경험 기반 테스트 기법을 적용하여 설계를 진행하는 절차를 제시합니다.
5월 17일0
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코드 독해의 인지 부하를 줄이기 위한 Skill + Neovim 플러그인을 만들었다
이 글은 AI가 생성한 코드 동작 설명을 Neovim 환경에서 효율적으로 추적할 수 있는 플러그인을 개발한 내용을 다룹니다. 기존에는 AI의 설명(예: Claude Code)을 읽고 이해하는 과정에서 맥락 파악, 파일 이동 등 높은 인지 부하를 겪는 문제가 있었습니다. 이 플러그인은 디버거처럼 에디터 내에서 코드 경로를 단계별로 재생하고, 정의 점프와 같은 기능을 제공하여 개발자의 작업 흐름(workflow)을 개선합니다.
5월 17일0
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Claude Code에서 Codex / Gemini로 작업 위임하기 (토큰 절약 + 모델 특성 활용)
Claude Code의 높은 편리성 때문에 토큰 소비가 과도해지는 문제를 해결하기 위해, Codex와 Gemini 같은 외부 모델의 CLI 기능을 활용하여 작업을 위임하는 방법을 제안합니다. 이를 통해 Claude Code의 세션 컨텍스트를 보존하면서 각 모델의 강점을 활용할 수 있으며, 비용 효율적인 다중 모델 조합을 구축할 수 있습니다. 특히, `codex exec`나 `gemini -p`와 같은 헤드리스 모드를 사용하면 Claude Code가 직접 처리해야 할 작업을 외부 CLI에 맡겨 토큰 소모를 줄이고 대화 이력을 오염시키지 않는 것이 핵심입니다.
5월 17일2
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이번 주 해외 AI 뉴스: 엔지니어가 놓쳐서는 안 될 실무 영향 3가지 (2026/05/12-17주)
이번 주 OpenAI, Google, Anthropic 등 주요 AI 기업들의 발표는 실무적인 관점에서 주목할 만한 변화를 예고하고 있습니다. OpenAI의 Daybreak는 코드 취약점 스캔을 AI가 담당하며 보안 운영 방식에 근본적 변화를 가져올 것이며, Google은 Android OS를 Gemini Intelligence 기반의 에이전트 시스템으로 재설계하여 앱 개발 전제를 바꿀 것입니다. 또한 Anthropic의 대규모 파트너십 발표는 엔터프라이즈 AI 도입 속도가 가속화되고 있음을 보여줍니다.
5월 16일0
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AI로 풀어보는 AI-DLC: Service를 이해하는 방법
본 기사는 AI-DLC(AI-Driven Lifecycle Component) 워크플로우에서 사용되는 'Service'라는 용어가 각 단계별로 다른 의미를 가지는 현상을 분석하고 정리합니다. Application Design 단계에서는 Service가 여러 컴포넌트를 조율하는 오케스트레이션 계층으로 정의되며, Units Generation 단계에서는 독립적으로 배포 가능한 단위(independently deployable service)로 그 의미가 전환됨을 설명합니다.
5월 16일0
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사내 독자 LLM으로도 Claude Code 같은 에이전트 개발을 하고 싶다 — Continue + AGENTS.md라는 해법
본 문서는 외부 AI 서비스 사용이 불가능한 기업 환경에서, 사내 독자 LLM(OpenAI 호환 API)을 활용하여 Claude Code와 유사한 에이전틱 개발 경험을 구축하는 방법을 안내합니다. VS Code 확장 OSS AI 어시스턴트인 Continue를 사용하여, 사내 LLM 프록시에 접속하고 Agent 모드에서 파일 편집 및 명령어 실행 같은 자율적인 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, Continue의 기본 기능을 넘어선 'Skills' 기능까지 재현하는 노하우도 다룹니다.
5월 16일0
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【제6회】Microsoft Agent Framework으로 배우는 AI 에이전트 설계 원칙: HandoffBuilder를 이용한 라우팅
본 글은 AI 에이전트 설계 시 라우팅 문제를 다루며, 기존의 `if/elif` 문을 사용한 직접적인 라우팅 방식이 개방-폐쇄 원칙(OCP)을 위반함을 지적합니다. Microsoft Agent Framework의 HandoffBuilder를 활용하면, 각 Agent의 `description`을 기반으로 LLM이 스스로 다음 인계 대상을 판단하게 하여 OCP를 준수하는 '핸드오프형 멀티 에이전트'를 구성할 수 있습니다. 또한, HandoffBuilder와 GroupChatBuilder의 차이점을 비교하며 적절한 사용 사례를 제시합니다.
5월 16일0
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AI로 풀어보는 AI-DLC: Component를 이해하는 방법
본 기사는 AI-DLC 워크플로우 내에서 'Component'라는 용어가 각 설계 스테이지마다 서로 다른 의미로 사용되는 점을 분석합니다. Application Design, Functional Design, NFR Design 등 각 단계에서 정의되는 Component의 차이점을 규명하여 설계 과정에서의 혼란을 방지하는 데 목적이 있습니다.
5월 16일0
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MCP vs Skills: AI 에이전트의 '손발'과 '뇌', 왜 지금 분리해야 하는가?
AI 에이전트의 안정적인 작동을 위해 '무엇을 할 수 있는지(MCP)'와 '어떻게 수행하는지(Skills)'를 분리하여 설계해야 합니다. MCP는 AI가 외부 세계와 연결되는 표준화된 프로토콜로, USB 규격처럼 다양한 도구 및 리소스에 대한 상호 운용성을 제공합니다. 반면 Skills는 특정 태스크의 성공적인 실행을 위한 구조화된 절차서(SOP) 역할을 하며, 에이전트에게 체계적인 사고 프로세스를 부여합니다.
5월 16일0
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AI 2대로 크로스 리뷰하여 기술 기사의 맹점을 찾아내기
본 글은 AI 기술 기사 작성 과정에서 발생하는 맹점을 찾아내기 위해, Claude Code와 Codex CLI라는 두 개의 다른 AI 에이전트를 '역할 고정 방식'으로 크로스 리뷰하는 운용 방식을 소개합니다. 이 과정을 통해 단순한 셀프 리뷰로는 발견하기 어려운 사실 오인, 기술적 오류(404 링크), 도메인 용어 누락 등의 지적 패턴을 체계적으로 포착했습니다. 이러한 프로세스를 시스템화하고 추적 가능하게 만들기 위해, 역할 분담 규칙과 공개 전 필수 게이트 조건 4가지, 그리고 모든 리뷰 결과를 기록하는 'handoff 파일' 구조를 정립한 경험을 공유합니다.
5월 16일0
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AI로 만든 개인 개발 프로덕트를 공개하기 전에 확인해야 할 체크리스트
AI 코딩 도구의 발전으로 개인 개발 속도는 크게 향상되었지만, 프로덕트를 공개하기 직전에 여러 불안 요소들이 발생합니다. 이 글은 AI로 개발한 개인 프로젝트를 GitHub나 판매 플랫폼에 올리기 전 반드시 점검해야 할 5가지 핵심 체크리스트(주요 동선 완성도, 설명과 기능 일치 여부, 비밀 정보 유출 방지, 제한 사항 명시 등)를 제시합니다. 완벽함보다는 '최소한의 작동 가능성'과 '정보 누락 없음'에 초점을 맞춰 점검하는 것이 중요합니다.
5월 16일0
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Microsoft Agent Framework의 CodeAct를 사용하여 JavaScript를 실행해 보았다
본 글은 Microsoft Agent Framework의 CodeAct 기능을 활용하여 JavaScript 코드를 실행하는 과정을 다루고 있습니다. 특히 `Microsoft.Agents.AI.Hyperlight` 패키지를 사용하여 로컬 LLM 환경(.NET)에서 샌드박스 기반 코드 실행 능력을 통합하고, 에이전트가 코드 생성 및 실행 결과를 받아 최종 답변을 도출하는 흐름을 검증했습니다. CodeAct는 단순한 도구 호출 연결을 넘어, 제어 흐름과 데이터 변환을 포함하는 복합적인 태스크를 단일 실행으로 처리할 수 있는 것이 특징입니다. 이 과정을 통해 에이전트가 안전하게 코드를 실행하고 그 결과를 활용하여 계산 같은 작업을 수행함을 확인했습니다.
5월 16일2
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AI가 작성한 코드, 인간이 전부 리뷰할 필요는 이제 없는 것 아닐까
AI가 생성한 코드를 인간이 한 줄씩 전부 리뷰하던 방식에서, 리뷰 에이전트와 검증용 하네스를 구축하는 방식으로 패러다임이 변화하고 있습니다. 신뢰할 수 있는 코드를 얻기 위해서는 AI에게 맡기는 업무의 입도(Granularity)를 세밀하게 조정하고, 테스트와 정적 분석을 포함한 검증 메커니즘을 설계하는 능력이 더욱 중요해질 것입니다.
5월 16일0