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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Qiita AI 1764건필터 해제
Excel VBA × Claude Code (번외편) McLaren-Honda가 15승을 거둔 1988년, Lotus 1-2-3로 집계 속도가
본 글은 필자가 '메뉴에서 호출한다', '즉시 분리할 수 있다'는 설계 방식에 집착하게 된 개인적인 기원을 회고하는 번외편입니다. 그 원점은 약 40년 전, 일본의 버블 절정기(1988년)에 Showa Shell 석유 히로시마 지점에서 근무하던 시절로 거슬러 올라갑니다. 당시 신입으로서 Formula Shell Day 집계 업무를 맡게 되었는데, 수작업으로 2일이 걸리던 작업을 Lotus 1-2-3을 활용하여 단 반나절 만에 끝낼 수 있었던 경험이 필자의 '생산성 향상' 테마의 원동력이 되었습니다.
【Claude Code】 Copilot의 코드 리뷰 수정을 자동화하기
본 기사는 GitHub Copilot의 코드 리뷰 결과를 자동화하여 개발 워크플로우를 개선하는 'Claude Code' 스킬을 소개합니다. 이 스킬은 Pull Request(PR)에 쌓인 Copilot의 미해결 지적 사항을 하나씩 가져와, 해당 코드 컨텍스트와 함께 사용자에게 제시합니다. 사용자는 '적용', '스킵', '추가 논의' 중 선택하여 판단하고, 필요한 수정사항만 작업 트리에 반영하며, 최종적으로 적용/스킵 목록 요약까지 받게 됩니다.
【GitHub 일보】 에이전트용 신규 언어 Zero 등장, SQL로 모든 데이터 소스를 통합하는 Coral도 — 2026-05-17
AI 에이전트 개발을 위한 새로운 기반 기술들이 등장했습니다. Vercel Labs의 'Zero'는 명시적 효과와 예측 가능한 메모리 관리를 특징으로 하는 에이전트용 프로그래밍 언어이며, 'Coral'은 여러 API와 로컬 파일을 단일 SQL 인터페이스로 통합하여 에이전트가 데이터에 접근하는 방식을 혁신합니다. 이 두 기술은 에이전트의 툴 콜 과부하 및 토큰 낭비 문제를 해결하며, 에이전트 인프라 경쟁 심화를 예고하고 있습니다.
RAG와 LoRA의 활용 구분: LLM의 지식 확장과 개별 최적화 아키텍처
본 기사는 기업 환경에서 생성형 AI를 활용하기 위한 두 가지 핵심 접근 방식인 RAG와 LoRA를 비교 분석합니다. RAG는 외부 지식을 검색하여 답변에 컨텍스트로 제공하는 방식으로, 최신 정보 반영과 할루시네이션 저감에 유리하며 비용 효율적입니다. 반면, LoRA는 모델 자체의 파라미터를 미세 조정하여 특정 태스크나 출력 스타일을 전문적으로 최적화할 때 유용합니다. 이상적인 아키텍처는 두 기술을 결합한 하이브리드 구성이며, 지식 공급에는 RAG를 우선하고 출력 품질 개선에 LoRA를 적용하는 것이 권장됩니다.
AI를 『사용하는 것』에서 『AI에게 비서를 붙여주는 것』으로 — 가정용 PC에서 동작하는 참견쟁이 AI 프레임워크 llive 개발 일기
본 글은 기존 AI 서비스가 클라우드 의존성, 개인 정보 유출 위험, 비용 문제 등 근본적인 한계를 가지고 있음을 지적하며, 이를 해결하기 위한 연구 개발 프레임워크 'llive'를 소개합니다. llive는 단순히 AI 모델 자체를 개선하는 것이 아니라, AI 주변에 작동하여 인간의 업무 프로세스(지시서 전달, 작업 기록 관리)와 사고 습관을 보완하고 위험 요소를 통제하는 '비서 메커니즘' 역할을 수행합니다. 특히 계산 오류 방지를 위해 결정론적 수식 엔진과 단위 차원 체크 기능을 도입하여 AI의 취약점을 극복했습니다.
Claude를 PM·멘토로 삼아 독학으로 백엔드 개발을 시작한 이야기
SIer 시스템 엔지니어였던 필자가 '엔지니어로서 무언가를 만들고 싶다'는 목표를 가지고 독학으로 백엔드 개발을 시작한 과정을 담은 글입니다. 특히 AI 챗봇 Claude를 PM이자 멘토로 활용하여 WBS(Work Breakdown Structure) 수립, 데일리 스탠드업 보고, 심층 질문 받기 등을 통해 실무적인 학습 방법론을 적용하고 있습니다. 이 과정에서 개념 이해는 코드를 직접 작성하고 에러를 경험하며 언어화하는 것이 가장 효과적임을 깨달았습니다.
【2026년 최신】3인 회사가 AI 경영 OS를 직접 만든 모든 기록 — 월 매출 250만 엔의 뒷모습
본 기사는 소규모(3인) 회사에서 발생하는 경영 관리 및 운영 비효율성을 해결하기 위해, Claude Code를 기반으로 자체 개발한 'AI 경영 OS' 구축 과정을 상세히 다룹니다. 이 시스템은 CEO, CFO, CMO 등 5개의 전문 AI 에이전트를 활용하여 보고서 통합, 재무/회계 자동화(freee API 연동), 콘텐츠 제작 파이프라인 운영 등을 가능하게 합니다. 이를 통해 월간 PL 생성 및 분개 작업 시간이 하루에서 30분으로 단축되었으며, 콘텐츠 제작 시간은 40시간에서 5시간으로 대폭 감소하여 대표가 핵심적인 '경영 판단'에 집중할 수 있는 환경을 구축했습니다.
【2026년 최신】 MCP 서버 5선 도입·구현 가이드｜셋업부터 TypeScript/Python 연동까지 철저 해설
본 기사는 AI 에이전트 개발의 표준 프로토콜로 자리 잡은 MCP(Model Context Protocol)를 중심으로, 실무에서 유용한 5가지 주요 MCP 서버와 그 도입 및 구현 가이드를 제공합니다. 독자들은 Tier 분류에 따른 우선순위 판정 기준과 함께, Claude Code, Cursor 등 다양한 AI 에디터 설정 방법부터 TypeScript/Python을 사용한 자체 애플리케이션 연동 코드 샘플까지 상세히 학습할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 최신 프레임워크 API 참조, E2E 테스트 자동화, 데이터베이스 스키마 기반의 정확한 쿼리 생성 등 AI 에이전트의 기능을 극대화하는 실질적인 방법을 습득하게 됩니다.
5/17, 오늘의 보안 뉴스
본 글은 AI 에이전트의 확산과 그로 인해 발생하는 새로운 보안 위협에 대해 다루고 있습니다. 특히 AI 에이전트가 대량 데이터에 직접 접근하는 환경에서 기존의 네트워크 경계 방어 방식으로는 안전 유지가 어려워졌으며, '데이터 자체'를 보호 중심으로 삼아야 한다는 점을 강조합니다. 또한 ServiceNow와 같은 기업들이 IT 서비스 관리(ITSM) 영역에서 AI 에이전트 관제탑(AI Control Tower) 구축으로 포지셔닝을 전환하고 있음을 언급하며, 백업의 중요성과 복구 가능성 점검의 필요성을 역설합니다.
Claude Code 하네스를 「월간 스캔 + spec.md」로 자기 개선시키기 —— type:"prompt" Hook의 오검출을
본 기사는 Claude Code 하네스(harness)가 시간이 지남에 따라 발생하는 오검출(false positive) 문제를 해결하기 위한 자율 개선 메커니즘을 소개한다. 핵심은 `type: "prompt"` 후크의 모호한 동작을 GPT-5.4를 이용한 코드 리뷰와, Hook의 변경 의도를 명시하는 `spec.md` 문서를 병행 관리하여 '의도와 구현의 괴리'를 정기적으로 검사하는 것이다.
Anthropic 코드의 90%는 Claude Code가 작성하고 있다——직원 80%가 매일 사용하는 「antfooding」을 전부 해부하다
Anthropic 내부에서는 엔지니어의 80% 이상이 매일 Claude Code를 사용하며, 실제 코드 작성 비중의 90%가 이 코드를 통해 생성되고 있습니다. 본 기사는 Anthropic 직원들이 Claude Code를 극한으로 활용하는 'antfooding' 사례와 노하우를 심층 분석합니다. 이를 통해 독자들은 단순한 사용자 수준을 넘어 업무 흐름 전체에 AI를 통합시키는 고급 활용법과 실질적인 생산성 향상 전략을 얻을 수 있습니다.
Claude for Small Business와 Claude for Legal을 공식 소스를 기준으로 분해하기
Claude for Legal과 Claude for Small Business는 기존의 AI 사용 방식(인간이 데이터를 복사/붙여넣기하고, AI가 텍스트를 반환한 후 인간이 다시 사내 툴에 반영하는 방식)의 한계를 극복합니다. 이 솔루션은 Anthropic의 MCP 커넥터를 통해 다양한 SaaS 사내 툴에 직접 접근하여 데이터 취득부터 업무 초안 작성까지 자동화하며, 최종적으로는 '인간 승인' 단계만 남겨 AI가 업무 실행 주체로 전환되는 것이 핵심입니다. 이 시스템은 법무/법률 사무소 및 중소기업을 대상으로 하며, 각 분야별 전문 Skill과 워크플로우를 대량으로 제공합니다. 사용자는 단지 업무 의뢰와 최종 결과물 승인만 담당하게 됩니다.
【로컬 LLM】 Qwen2.5-Coder:14B를 이용한 계산 화학 워크플로의 JSON화 검증
본 기사는 로컬 LLM(qwen2.5-coder:14b)을 계산 화학 워크플로를 제어하는 구조화된 JSON 생성기로 활용할 수 있는지 검증한 내용을 다룹니다. LLM이 복잡한 화학적 추론보다는 YAML/JSON 설정 해석, 작업 흐름 정의, 결과 정형화 등 '계산 화학의 잡무'를 담당하는 인터페이스 층으로 사용될 가능성을 제시합니다.
Obsidian의 메모가 저절로 기사가 된다 ── 제2의 뇌 발신 파이프라인을 AI로 만든 이야기
이 글은 Obsidian에 휘갈겨 쓴 메모(Raw Note)를 AI가 자동으로 정리하고, 이를 다국어의 인터랙티브한 웹 기사로 변환하여 정적 호스팅 환경에 배포하는 자동화 파이프라인 구축 과정을 설명합니다. 사용자는 단순히 아이디어를 기록하는 것만으로도 지식 기반을 확장하고 고품질 콘텐츠를 생성할 수 있게 됩니다. 핵심은 LLM Wiki 개념(Karpathy 방식)을 적용하여 메모를 체계적인 위키로 발전시키고, AI가 이 구조화된 데이터를 바탕으로 HTML 기사 및 다국어 버전을 자동으로 생성하는 데 있습니다.
AI Fluency에 대하여 〜Anthropic Academy의 AI Fluency 코스를 완주하고 나서의 정리〜
본 기사는 Anthropic Academy의 'AI Fluency' 강좌 내용을 바탕으로, AI를 단순히 마법적인 도구가 아닌 협력적 파트너로 인식하고 활용하는 사고방식과 지식을 정리합니다. 핵심은 AI와 인간이 효과적이고 윤리적으로 함께 개발하기 위한 네 가지 능력(4D)을 갖추는 것입니다. AI Fluency는 '효과적으로 AI를 사용하기 위한 지식'으로 정의되며, 구체적으로 위임(Delegation), 설명(Description), 식별(Discernment), 근면(Diligence)의 네 가지 영역으로 구성됩니다. 이 중 특히 AI에게 작업을 맡기는 방법(위임)과 원하는 바를 명확히 전달하는 프롬프트 기법(설명)이 중요하게 다루어집니다.
50대에 AWS SAA-C03에 합격하기까지——AI와 함께한 5개월의 기록
50대 비전공자가 AWS Solutions Architect Associate (SAA) 자격증 취득 과정을 기록한 글입니다. ChatGPT와 Claude 같은 AI 도구를 학습 계획 수립, 콘텐츠 요약 및 복습 자료 생성에 적극적으로 활용하여 5개월 만에 합격했습니다. 특히 Udemy 강의 시청 전 배경 지식을 미리 정리하고, 오답 문제를 Claude를 통해 해설받아 Anki 카드로 만드는 등 체계적인 AI 기반 학습 루틴을 확립한 것이 핵심 성공 요인으로 분석됩니다.
【레벨 0】ByteDance 「豆包/Cici/Dola」 이용약관의 이중 구조: 1차 자료로 풀어내는 『모순 없는 공백』이라는 구조적 기만
본 기사는 ByteDance가 운영하는 중국 국내용 AI 챗봇 '豆包(Doubao)'과 해외판 'Cici/Dola'의 이용약관 및 개인정보 처리방침을 1차 자료로 대조 분석한 내용을 담고 있습니다. 두 서비스는 UI와 기능은 유사하지만, 법적 구조가 완전히 분리되어 있으며, 특히 해외용 약관이 중국법 준거를 명시적으로 부정하지 않으면서도 모순되지 않게 작성된 '구조적 기만'을 실증합니다. 분석 결과, 해외용 서비스는 싱가포르 법을 표방하며 데이터 보관지를 여러 국가로 분산시키지만, 실제로는 'Corporate Group 공유' 조항 등을 통해 중국 본토 관련 회사로의 논리적 접근 경로를 유지하고 있어, 사용자에게 고지된 동의(Informed Consent)가 실질적으로 불성립되어 있다는 위험성을 지적합니다.
【AI 안전성 레벨 0】 Seedance 2.0 안전성 조사 보고서 — ByteDance제 동영상 생성 AI에 내재된 생체 정보 리스크·통합
ByteDance가 개발한 멀티모달 동영상 생성 AI 'Seedance 2.0'은 기술적 성능은 최고 수준(SOTA)이지만, 법적 및 안전성 측면에서 심각한 리스크를 내포하고 있어 '사용 불가(안전성 레벨 0)'로 판정되었다. 이 모델은 얼굴 사진 한 장만으로 음성 샘플 없이 개인의 성문(Voiceprint)을 역추론할 수 있는 능력을 보여주었으며, 중국 본토 법인의 완전한 관할 하에 있어 데이터 주권 및 저작권 침해 위험이 높다. 또한, 미국 주요 엔터테인먼트 기업들로부터 집단적인 중지 요구를 받았고, 서드파티 플랫폼을 통한 제공 역시 ByteDance의 인프라 백엔드를 거치는 '인지적 우회 구조'로 판명되어 이용에 제약이 따른다.
【안전성 레벨 0】Higgsfield AI의 안전성 조사 리포트 ― 미국 법인의 표면에 숨겨진 「러시아권×중국×미국」 삼중 관할 리스크와 생체
Higgsfield AI는 샌프란시스코에 미국 법인을 표방하며 운영되는 동영상 생성 AI 플랫폼이지만, 실제로는 카자흐스탄을 운영 거점으로 하고 러시아 출신 CEO가 이끄는 복합적인 구조적 리스크를 안고 있습니다. 백엔드 모델은 ByteDance(Seedance), 快手(Kling), Alibaba(Wan) 등 중국계 3사 API에 의존하며, 사용자가 업로드한 생체 정보는 영속적이고 취소 불가능한 라이선스로 회사에 제공됩니다. 이로 인해 미국-러시아권-중국이라는 삼중 관할 리스크와 데이터 국외 이전 위험이 매우 높으며, 안전성 레벨은 '사용 불가'로 판정되었습니다.
「개발자는 이제 끝났다」는 AI 기업의 광고입니다
AI CEO들이 '개발자는 끝났다'고 주장하지만, 실제 채용 시장 데이터와 현황은 개발자 수요가 꾸준히 증가하고 있음을 보여줍니다. 이 글은 이러한 예언적 발언이 비즈니스적인 밸류에이션 목적의 영업 전략일 가능성이 높다고 분석합니다. 진정으로 중요한 것은 코드를 타이핑하는 '태스크(Task)'가 아니라, 무엇을 만들고 어떻게 설계할지 결정하는 '퍼퍼스(Purpose)', 즉 시스템을 만드는 능력입니다. AI는 도구로서 개발자의 역량을 강화하는 데 사용되고 있습니다.
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