Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Qiita AI 1735건필터 해제
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.
#01 「만들 수 있다」는 더 이상 무기가 아니다. 앞으로는 「꿰뚫어 보는 능력」이 요구되는 시대
생성 AI의 발전으로 코드를 직접 작성하는 기술의 가치는 하락하고 있으며, 대신 AI가 생성한 결과물의 품질과 의도를 검증하는 '꿰뚫어 보는 능력'이 엔지니어의 핵심 역량으로 부상하고 있습니다. 제조업의 기계화 이후 '검품' 업무가 중요해진 것처럼, 소프트웨어 개발에서도 보안, 비즈니스 로직의 적절성, 유지보수성을 판단하는 능력이 필수적입니다.
AI로 SNS 게시물을 자동화하는 완전 가이드【월 200개를 30분 만에 생성하는 방법】
AI를 활용하여 월 200개의 SNS 게시물을 30분 만에 생성할 수 있는 자동화 워크플로 구축 가이드를 제공합니다. 브랜드 가이드라인을 JSON 구조로 설계하고, 프롬프트 엔지니어링과 Python 기반의 템플릿화된 워크플로를 통해 일관된 품질의 콘텐츠를 대량 생산하는 방법을 다룹니다.
Claude에게 설계를 상담했더니, 뜻밖에 기능을 덜어내게 된 이야기
개발자가 BulkPicTools에 일괄 이름 변경 기능을 추가하려던 과정에서 Claude와의 상담을 통해 해당 기능이 도구의 핵심 가치를 흐릴 수 있음을 깨닫고 제외하기로 결정한 사례입니다. AI를 단순히 정답을 얻는 도구가 아닌, 아이디어를 검증하고 반대 측면을 탐색하는 '벽치기(Wall-hitting)' 용도로 활용하는 방법론을 제시합니다.
AI에게 나다운 기사를 쓰게 하고 싶다
AI가 작성한 무색무취한 글에서 벗어나 작성자 고유의 문체와 습관을 반영한 기사를 쓰기 위한 '하네스(Harness)' 구축 방법을 제안합니다. 이를 위해 최소 10권 이상의 개인 기사를 직접 작성하여 습관을 추출하고, 이를 시스템 프롬프트에 반영하며 위화감을 언어화하여 개선하는 3단계 루프를 강조합니다.
【GitHub 일보】 조용히 생각하기 위한 MD 에디터 첫 등장, AI 에이전트 세력도 호조 — 2026-05-20
GitHub 트렌드에서 미니멀한 Markdown 에디터인 files.md가 새롭게 등장하며 주목받고 있습니다. 화려한 기능 대신 로컬 퍼스트 방식과 단순함을 지향하는 이 도구는, AI 에이전트가 주도하는 기술 흐름 속에서 인간의 사고 공간을 확보하려는 움직임을 보여줍니다.
자기 개선하는 AI 에이전트 「Hermes Agent」를 로컬 환경에서 검증해 보았다
자기 개선(self-improving) 메커니즘을 갖춘 CLI 기반 AI 에이전트인 Hermes Agent를 로컬 환경에서 검증한 사례를 소개합니다. Hermes Agent는 태스크 수행 과정에서 얻은 경험을 스킬 라이브러리로 자동 축적하여 스스로 능력을 향상시키는 것이 특징입니다. 본문에서는 WSL2 환경에서 LM Studio와 Google의 Gemma 4 모델을 활용하여 로컬 에이전트 환경을 구축하는 과정을 다룹니다.
AI 에이전트 개발과 간과되기 쉬운 리소스
AI 에이전트를 웹 애플리케이션에 통합할 때, 많은 팀이 LLM 토큰 비용에만 집중하지만 실제로는 에이전트의 긴 처리 시간으로 인해 발생하는 외부 리소스 문제가 더 치명적일 수 있습니다. 에이전트의 장기 실행 특성이 기존 웹 스택의 '짧고 예측 가능한 요청'이라는 전제를 깨뜨리면서 DB 커넥션 고갈, API 레이트 리미트, 메모리 부족 등의 문제를 야기합니다.
Claude Code의 skills를 '육성하는 자산'으로 만드는 설계 지침과 구현 패턴
Claude Code의 'skills' 메커니즘을 효율적으로 설계하고 지속적으로 육성하기 위한 실무 지침을 다룹니다. CLAUDE.md와의 역할 분담, 상황 중심의 description 작성법, 팀 단위의 명명 규칙 및 관리 전략을 통해 AI 워크플로우의 가시성과 안정성을 높이는 방법을 제시합니다.
Midnight AI Groove 26-05-06
Anthropic이 SpaceX/xAI의 Colossus 1 인프라를 활용한 대규모 계산 자원(Compute) 제휴를 발표했습니다. 이번 협력을 통해 Claude Code의 속도 제한이 2배로 확대되었으며, Opus 모델의 API 제한도 완화되어 급증하는 수요에 대응할 수 있는 기반을 마련했습니다.
생성형 AI에게 GeoGuessr를 시키면 어떻게 될지 시도해 보았다
GeoGuessr 게임을 통해 생성형 AI의 이미지 이해 능력을 테스트하고, 멀티모달 LLM이 이미지를 처리하는 메커니즘을 탐구합니다. AI가 Vision Encoder와 Vision Transformer(ViT)를 통해 이미지의 특징을 추출하여 장소를 추측하는 과정을 분석합니다.
AI 에이전트 기반을 구축하기 전에 만들어야 할 감사 대장: MCP·샌드박스·생성물 증적 구현 템플릿
AI 에이전트 도입 시 모델의 성능보다 중요한 것은 실행 환경의 격리와 도구 사용에 대한 추적 가능성입니다. Google, Anthropic, GitHub의 최신 동향을 바탕으로 에이전트의 정체성, 샌드박스 환경, 도구 계약(Contract)을 기록하는 '감사 대장(Audit Ledger)' 구축의 필요성을 강조합니다.
뇌과학으로 보는, AI가 업무를 효율화해도 '당신의 뇌'가 쉬지 못하는 이유
AI 기술 도입으로 업무 속도는 빨라졌지만, 인간은 AI의 결과물을 평가하고 판단하는 고부하 작업에 집중하게 되어 오히려 더 큰 뇌 피로를 느낍니다. 이는 뇌의 세 가지 네트워크(DMN, CEN, SN) 사이의 균형이 깨지면서 발생하는 '결정 피로(Decision Fatigue)' 현상 때문입니다.
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