Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Qiita AI 1727건필터 해제
AI의 「탐색 공간」을 외부에서 변경한다 —— 사고 지원 프로토콜 KIS의 설계 사상과 실험 결과
KIS(Knowledge Innovation System)는 LLM이 기존 패턴에 수렴하려는 성질을 극복하고, 탐색 공간을 외부에서 확장하도록 설계된 프로토콜 아키텍처입니다. Claude, ChatGPT, Gemini 등을 대상으로 한 실험을 통해 사고의 정체 구간을 벗어나 재도약하는 패턴을 정량적으로 확인하였으며, 삼기저 이론을 바탕으로 안정적인 탐색을 지원합니다.
【금단의 해킹】 Excel 내장 Copilot을 VBA와 CDP(Chrome DevTools Protocol)로 직접 조종하는 흑마술
Excel 내장 Copilot 패널을 VBA를 통해 직접 제어하기 위해 WebView2의 기반인 Chromium 엔진과 CDP(Chrome DevTools Protocol)를 활용하는 기술적 방법을 소개합니다. Windows API를 사용하여 프로세스 범위 내에서만 디버깅 포트를 활성화함으로써 보안 리스크를 최소화하며 Copilot을 자동화하는 혁신적인 접근법을 다룹니다.
결국 인간 측이 성장할 수밖에 없는 것 아닐까?
AI를 활용한 성과의 상한선은 결국 사용자의 역량에 의해 결정된다는 통찰을 담고 있습니다. AI가 고도의 솔루션을 제공하더라도, 사용자가 그 타당성을 검증하고 확신을 가질 수 있는 기술적 깊이가 없다면 검증 과정에서 막대한 인지 부하와 리소스가 발생함을 강조합니다.
「AI에게 일을 맡기는 능력」으로부터 단련하기 — AI 시대에 현장에 투입되는 신입을 위한 사고 실험
AI 시대에 단순 코딩 능력보다 중요한 것은 'AI에게 일을 맡기는 능력'이며, 이는 기존 현장 업무에서 요구되던 설계, 리뷰, 검증 역량과 맞닿아 있습니다. 작성자는 경험을 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환하여 전달하는 7가지 핵심 프로세스를 제시하며, 이를 통해 업무 효율을 극대화할 수 있다고 강조합니다.
Google I/O 2026를 보고 바이브 코더는 계산량이라는 이름의 세금을 낼 미래를 각오했는가?
Google I/O 2026 발표를 통해 AI 과금 체계가 단순 횟수 기반에서 계산량(Compute) 기반으로 변화하고 있음을 분석합니다. Google은 스토리지와 AI 서비스를 결합한 100달러 플랜으로 프로 사용자의 비용을 회수하는 동시에, 일반 사용자에게는 OS 내 에이전트 탑재를 통해 간접적이고 세밀한 과금 모델을 구축하려 합니다.
현대 애플리케이션에서 부실한 소프트웨어 테스트가 초래하는 실제 비용
현대 소프트웨어 환경의 복잡성 증가로 인해 소프트웨어 테스트는 단순한 QA를 넘어 핵심적인 엔지니어링 기능으로 자리 잡았습니다. 마이크로서비스와 클라우드 인프라 기반의 환경에서는 작은 오류가 막대한 운영 비용과 고객 신뢰 하락을 초래하므로, 구조화된 소프트웨어 테스트 생명 주기(STLC)를 통한 체계적인 품질 관리가 필수적입니다.
AI Daily Digest: 2026/5/20 — Agentic Workflows, 코딩 에이전트, 임베디드 AI
2026년 5월 AI 업계의 주요 동향으로, 임베디드 기초 모델 Pelican-Unified 1.0의 등장, Cursor 3.0의 에이전트 중심 워크스페이스 도입, Anthropic Opus 4.7의 코딩 성능 향상 및 OpenCode의 급격한 성장을 다룹니다. 특히 모듈형 구조를 탈피한 통합 모델과 IDE 환경 내 병렬 에이전트 실행 등 에이전트 중심의 기술 패러다임 전환을 강조합니다.
Classmethod Forum 2026 참가 리포트
Classmethod Forum 2026 참가 리포트로, AI가 비즈니스 전반에 미치는 영향력과 기업의 대응 전략을 다룹니다. 성공적인 AI 도입을 위한 경영진의 마인드셋, AI 시대 개발자의 필수 역량, 그리고 실제 기업의 앱 내재화 및 Claude Code를 활용한 워크플로우 자동화 사례를 소개합니다.
인공지능이 알려준 BCH 부호와 Goppa 부호의 성능 비교
BCH 부호와 Goppa 부호의 구조적 차이와 성능 결정 요인을 비교 분석합니다. BCH 부호는 설계 거리와 cyclotomic coset을 통해 차원을 비교적 쉽게 파악할 수 있는 반면, Goppa 부호는 support와 Goppa polynomial에 의해 결정되어 구조가 더 복잡합니다.
【Claude Code】매서운 리뷰어 SKILL ~모르는 코드를 PR에 올리지 마라~
AI 코딩 에이전트의 발전으로 구현 속도는 빨라졌으나, 코드를 완전히 이해하지 못한 채 PR을 올리는 리스크가 커지고 있습니다. 이를 방지하기 위해 Claude Code를 활용하여 스스로 구현 원리와 아키텍처를 집요하게 검증받는 '매서운 리뷰어' 워크플로우를 제안합니다.
정보시스템(情シス) 담당자를 위한 AI 플랫폼 선정 가이드
기업의 정보시스템(情シス) 담당자가 전사적 AI 플랫폼을 도입할 때 고려해야 할 핵심 평가 기준을 제시합니다. 단순한 모델 성능 비교를 넘어 보안, 거버넌스, 기존 시스템과의 연계성, 비용 최적화라는 다각적인 관점에서의 프레임워크 구축을 강조합니다.
커밋 전에 AI가 코드를 검토해 준다 — IntelliJ IDEA의 Self-Review with AI를 사용해 보았다
IntelliJ IDEA 2026.1 Ultimate 버전에서 제공하는 'Perform Self-Review with AI' 기능을 직접 사용해 본 후기입니다. 이 기능은 커밋 전 변경 사항(diff)을 AI가 자동으로 검토하여 코드 품질을 높여주며, 특히 Markdown 파일을 통해 팀의 고유한 리뷰 가이드라인을 적용할 수 있는 점이 강력한 장점입니다.
제한된 메모리 환경에서 Local LLM (Gemma4 Qwen3.6)을 여러 명이 사용하는 방법
64GB Apple Silicon 환경에서 35B급 로컬 LLM을 병렬로 호출할 때 발생하는 runner stall과 swap 문제를 해결하기 위한 최적화 방법을 다룹니다. Ollama의 설정을 통해 추론을 직렬화하고 Hermes Agent를 전단에 배치하여, 여러 요청을 병렬로 접수하되 실제 추론은 순차적으로 처리하는 '준병렬 처리' 구조를 제안합니다.
Claude Code를 さくらの AI Engine에 연결하여 Kimi-K2.6 사용하기
さくらの AI Engine에 Messages API가 추가됨에 따라, Claude Code의 환경 변수 설정을 통해 Kimi-K2.6 모델을 연결하여 사용하는 방법을 설명합니다. ANTHROPIC_BASE_URL 설정을 통해 Anthropic API 대신 さくらの AI Engine 엔드포인트를 활용할 수 있습니다.
Claude Code와 Codex를 넘나드는 에이전트 메모리 제작
사용자의 PC 작업 정보(스크린샷, 브라우저 기록, 앱 사용 기록 등)를 수집하여 AI 에이전트의 '기억'으로 활용할 수 있게 해주는 Windows 네이티브 앱 Contextberg를 소개합니다. MCP(Model Context Protocol)를 통해 Claude Code, Cursor, GitHub Copilot 등 다양한 AI 에이전트와 문맥을 공유함으로써, 에이전트를 전환할 때 발생하는 정보 누락 문제를 해결합니다.
2체의 Gemini 에이전트에게 "카레를 만들어라"라고 말하면 역할 분담이 생겨날까
동일한 클래스로 생성된 두 개의 Gemini 에이전트가 고정된 역할 없이 대화를 통해 스스로 역할을 분담할 수 있는지 실험한 TypeScript 기반의 멀티 에이전트 프로젝트 결과입니다. 실험 결과, 에이전트들은 공정을 먼저 나열한 뒤 대화를 통해 실행 계획과 역할을 자율적으로 결정할 수 있음을 확인했습니다.
NoteBookLM을 사용해 본 후기
사용자가 논문 분석 및 Qwen 연구 정리를 목적으로 NoteBookLM을 직접 사용해 본 리뷰입니다. 문서 기반의 정확한 정보 검색 능력은 장점이지만, 제공된 문서 범위를 벗어난 질문에는 답변하지 못하는 한계가 있음을 확인했습니다.
미래의 업무에는 두 가지 인간적인 양 끝단이 남는다
AI가 요약, 코딩, 조사 등 지적 업무의 중앙 영역을 대체함에 따라, 인간의 역할은 '의도(Intent)'를 설정하는 것과 '책임(Responsibility)'을 지는 두 가지 양 끝단으로 재편됩니다. 미래의 노동자는 직접 제작하기보다 모델과 도구의 흐름을 관리하고 검증하는 '배분 경제'의 주체가 되어야 합니다.
AWS Certified Generative AI Developer - Professional 시험 대비 치트 시트 ─ 유사 서비스의 용도
AWS Certified Generative AI Developer - Professional 시험 대비를 위한 서비스 선택 원칙과 주요 서비스 간의 차이점을 정리한 가이드입니다. AWS 내장 기능을 우선 활용하고, 워크로드 특성에 맞는 서비스를 선택하며, 컴포넌트 간의 의존성을 파악하는 세 가지 원칙을 제시합니다.
ChatGPT로 폼(Form)을 만들 때는 「답변 후의 관리 항목」까지 결정하라
ChatGPT를 사용하여 폼(Form)을 설계할 때, 단순한 입력 항목뿐만 아니라 답변 수신 후의 '관리 항목'까지 함께 설계해야 실무적인 운용이 가능합니다. 응답자용 입력 항목과 사내 관리용 항목(상태, 담당자, 제외 이유 등)을 분리하여 프롬프트에 포함함으로써 단순 초안을 넘어선 운영 설계 단계로 확장할 수 있습니다.
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