AI 시대에 느낀 위기감과 엔지니어가 준비해야 할 5가지

AI 도구로 PoC(개념 증명) 제작 비용이 낮아짐에 따라, 외관과 실제 프로덕션 시스템 간의 격차로 인해 엔지니어가 직면할 위기를 분석합니다. 엔지니어는 단순 기능 구현을 넘어 데이터 정합성, 권한 제어, 예외 처리 등 시스템의 견고함을 확보하는 역량을 갖춰야 합니다.

그 AI 개발, 할루시네이션(Hallucination)을 견딜 수 있습니까? ― 아무것도 모른 채 개발하면, 깨닫지 못한 채 망가져 간다

LLM의 JIT(Just-In-Time)적 출력 구성 메커니즘과 할루시네이션의 상관관계를 분석합니다. 지식 없이 AI에 의존하는 개발의 위험성을 경고하며, 프롬프트의 구체성이 할루시네이션 감소에 미치는 영향을 설명합니다.

Claude의 컨텍스트 관리 문제를 해결하기 위해 기억을 메모장, 일기, 책장의 3단계로 분류하여 관리하는 OSS 'dejavu'를 소개합니다. Claude가 스스로 정보의 성격을 판단하여 프로젝트 전용 기록과 범용 지식을 구분해 저장함으로써 효율적인 지식 관리를 돕습니다.

ComfyUI의 워크플로우 확장을 위해 커스텀 노드를 직접 제작하는 방법을 설명합니다. 이미지에 워터마크를 추가하는 실습을 통해 노드의 입력/출력 정의, 실행 로직 작성, 텐서 변환 과정을 다룹니다.

기존 RAG의 고정된 파이프라인 한계를 극복하기 위한 Agentic RAG의 메커니즘을 분석합니다. LLM이 계획(Planning)과 실행(Acting) 단계를 통해 자율적으로 추론하고 검색 전략을 결정하는 과정을 상세히 다룹니다.

【AI 주도 개발 2】 실패했을 때 직접 하지 마라 — 수습하는 순간, 성장이 멈춘다

AI의 결과물이 만족스럽지 않을 때 직접 수정하기보다, 실패 원인을 분석하고 피드백을 통해 AI를 개선하는 루프를 구축해야 합니다. 이는 인간 육성보다 ROI가 훨씬 높으며, 시스템적인 개선을 통해 지속 가능한 개발 생산성을 확보하는 방법론을 제시합니다.

Anthropic이 주도하는 MCP(Model Context Protocol)가 세션 ID를 제거하고 스테이트리스(Stateless) 방식으로 전환되는 2026-07-28 사양을 공개했습니다. 이를 통해 서버 확장성 문제를 해결하고, 상태 관리 주체를 서버에서 모델(에이전트)로 명시적으로 이동시켰습니다.

Claude Opus 5 완전 해설 — 마이그레이션 시 주의해야 할 2가지 지뢰와 삭제해야 할 프롬프트

Claude Opus 5로의 마이그레이션 시 주의해야 할 API 파라미터 변경 사항과 프롬프트 튜닝 가이드를 제공합니다. 모델 ID 교체만으로는 해결되지 않는 thinking 기본값 반전 및 max_tokens 설정 문제를 다룹니다.

NocoBase의 플러그인 기반 아키텍처와 이를 활용한 커뮤니티 플러그인 생태계를 소개합니다. 개발자는 AI 코딩 도구를 활용해 기능을 확장할 수 있으며, 다양한 커뮤니티 플러그인을 통해 시스템 유연성을 높일 수 있습니다.

Claude 공유 링크의 보안 및 관리 누락을 방지하기 위해 Python을 활용하여 CSV 기반의 재고 조사 자동화 스크립트를 구현하는 방법을 소개합니다. 외부 API 호출 없이 로컬에서 CSV 데이터를 분석하여 기한 만료 여부와 고객 정보 포함 여부를 체크합니다.

【AI 주도 개발 1】 맡길 수 있는 구조를 만들기 — 엔지니어의 업무 재정의

AI 주도 개발 시대에 엔지니어가 느끼는 불안을 해소하기 위해 구체적인 업무 구조를 설계하는 방법을 제시합니다. 보안, 도메인 지식, 코드 품질 등의 불안 요소를 에스컬레이션 기준, 테스트, 문서화 등의 시스템으로 전환하여 팀의 자산으로 만드는 전략을 다룹니다.

공유 URL의 'noindex' 설정이 실제 비공개(Private)를 의미하지 않음을 경고하며, Python을 이용해 공유 링크의 접근 가능성과 검색 제외 여부를 감사하는 방법을 소개합니다.

ChatGPT API를 활용하여 이미지의 세부 사항 대신 전체적인 인상을 저비용으로 분석하는 최적화 설정을 소개합니다. WebP 압축, Data URL 길이 제한, detail: "low" 설정을 통해 토큰 사용량과 비용을 최소화하는 방법을 다룹니다.

Ollama와 vLLM 중 어느 것이 더 빠를까? Gemma 4로 실측 비교해 보았다

Ollama와 vLLM 엔진의 추론 성능을 Gemma 4 모델을 통해 실측 비교한 글입니다. H200 GPU 환경에서 단일 요청에 대한 생성 속도를 BF16 정밀도로 공정하게 측정하여 두 엔진의 특성을 분석했습니다.

당신의 AI 도구가 위험하다? AI 에이전트 공격의 실태와 방어책

AI 에이전트의 자율적 행동 능력이 새로운 공격 표면이 됨에 따라 발생하는 보안 위협을 다룹니다. CORe 주식회사가 발표한 80종의 공격 수법과 7가지 주요 카테고리를 통해 AI 보안의 중요성을 설명합니다.

사내 문서를 AI에게 통째로 읽히고 질문하기 | Gemini Notebook(구 NotebookLM)의 업무 활용 입문

구 NotebookLM에서 Gemini Notebook으로 리브랜딩된 도구의 특징과 업무 활용법을 소개합니다. 업로드한 문서 내에서만 답변하여 할루시네이션을 최소화하며, 회의록 검색 및 매뉴얼 문의 등 리서치 어시스턴트 역할을 수행합니다.