Codex를 활용한 개발 시 여러 Issue 간의 의존성과 순서를 관리하기 위해 상위 Issue를 '제어면(Control Plane)'으로 활용하는 방법론을 다룹니다. 단순 작업 목록을 넘어 임계 경로와 병렬 레인을 관리하는 개발 그래프 개념을 제안합니다.

온프레미스 LLM으로 사내 문서를 구분하여 작성하기 - MLX no-thinking 모델은 llama-server보다 나은가?

Mac Studio 환경에서 llama-server와 MLX를 활용한 사내 RAG 문서 생성 성능을 비교 분석했습니다. 결론적으로 MLX가 llama-server를 완전히 대체하기는 어렵지만, MoE 구조의 4bit 모델은 메모리 효율성 측면에서 유용한 대안이 될 수 있음을 확인했습니다.

AI 간의 handoff 시 작업 범위가 모호해지는 문제를 계약 체크리스트로 억제하기

AI 간의 작업 전환(handoff) 시 발생하는 모호함을 해결하기 위해 '작업 계약(contract)' 개념을 도입하는 방법을 제안합니다. 목적, 범위, 실패 조건 등을 명시한 체크리스트를 통해 AI가 임의로 판단하여 작업을 수행하는 범위를 제어할 수 있습니다.

git add .로 불필요한 파일이 섞이지 않도록 개별 파일 지정 방식으로 변경하기

git add . 사용 시 발생할 수 있는 의도치 않은 파일 포함 문제를 방지하기 위한 개별 파일 지정 방식의 워크플로우를 제안합니다. git status, git diff, git add를 단계별로 활용하여 커밋의 정밀도(Granularity)를 높이는 방법을 다룹니다.

AI 코딩 에이전트의 구현 품질을 높이기 위해 작업 시작 전 '완성 조건(Sprint Contract)'을 명시하는 방법론을 소개합니다. 에러 처리, 인가, 회귀 방지 등 누락되기 쉬운 관점을 미리 정의하여 재작업을 방지하고 구현의 완성도를 높이는 가이드를 제공합니다.

AI에게 "수정해줘"라고 부탁하면 무관한 코드까지 건드리는 문제를 Surgical Changes 규칙으로 억제하기

AI 코딩 에이전트가 요청 범위를 벗어나 무관한 코드를 수정하거나 리팩토링하는 문제를 해결하기 위한 'Surgical Changes' 원칙을 소개합니다. CLAUDE.md 등에 규칙 파일을 설정하여 diff 범위를 최소화하고 작업 효율을 높이는 운영 방법을 다룹니다.

AI에 전적으로 의지하여 가계부 앱을 추가 개발하기: OCR 구현 ②

가계부 앱 개발 과정에서 발생하는 OCR 인식 오류를 해결하기 위한 이미지 전처리 및 엔진 최적화 방법을 다룹니다. Tesseract의 한계를 극복하기 위해 OpenCV를 이용한 영수증 영역 검출과 PaddleOCR 도입 등 실무적인 개선 방안을 제시합니다.

AI에 전적으로 의지하여 가계부 앱을 추가 개발하기: OCR 구현 ①

AI를 활용하여 가계부 앱에 OCR(광학 문자 인식) 기능을 구현하는 과정을 다룹니다. Tesseract OCR과 OpenCvSharp을 사용하여 이미지 선택부터 텍스트 추출, 데이터 반영까지의 워크플로우를 설명합니다.

AI에 전적으로 의지하여 가계부 앱을 추가 개발하기: OCR 구현 ③

AI를 활용하여 가계부 앱의 OCR 영수증 구조 해석 기능을 개선하는 과정을 다룹니다. 정규표현식을 사용하여 날짜와 합계 금액을 정확히 추출하고, 상품 목록의 불필요한 정보를 정제하는 코드 구현에 집중합니다.

Google Apps Script와 Google Sheets를 활용하여 대화 기억 및 PUSH 문맥 관리 기능이 포함된 LINE Bot 템플릿을 소개합니다. 서버 구축 없이도 대화 로그 저장, 토큰 관리, PUSH 메시지 대응이 가능한 실용적인 개발 가이드를 제공합니다.

Zoom Translator API 핸즈온 — Scribe의 전사 내용을 다국어화하기 (Fast & Batch)

Zoom AI Services의 Translator API를 활용하여 Scribe 전사 데이터를 다국어로 번역하는 Node.js 핸즈온 가이드입니다. Fast(동기) 및 Batch(비동기) 모드의 차이점과 실제 구현 시 주의해야 할 제약 사항을 다룹니다.

【AI 에이전트 시대의 팀 개발 ⑧】 AI 시대의 베테랑은 코드를 쓰는 사람에서 구조를 만드는 사람으로

AI 에이전트가 코드를 작성하는 시대에 엔지니어의 역할이 코드 작성에서 시스템 구조 설계로 변화하고 있음을 설명합니다. 베테랑은 AI가 효율적으로 작동할 수 있도록 명확한 설계, 규칙, 템플릿을 구축하는 역할을 수행해야 합니다.

AI가 작성한 코드를 리뷰하는 기술을 생각해보자【제3회·최종회】 설계·아키텍처의 관점

AI가 생성한 코드의 설계 및 아키텍처 관점 리뷰 방법을 다룹니다. AI가 놓치기 쉬운 프로젝트 문맥과 단일 책임 원칙(SRP), 의존성 관리의 중요성을 설명합니다.

【GitHub 일보】 AI 프레젠테이션 생성 OSS 첫 등장, 에이전트형 영상 생성도 — 2026-05-25

GitHub 트렌드를 통해 AI 프레젠테이션 생성 OSS인 presenton과 멀티 에이전트 기반 영상 생성 도구인 ViMax를 소개합니다. 생성형 AI가 코드 영역을 넘어 크리에이티브 제작 분야로 확장되는 흐름을 보여줍니다.

AI와 매일 개발하며 정착된, 소소하지만 효과적인 노하우 정리

Claude Code와 Cursor 등 AI 코딩 도구를 매일 사용하며 체득한 효율적인 개발 노하우를 정리했습니다. AI와의 인식 차이를 줄이기 위한 정보 전달 방식과 플랜 모드 활용법을 핵심으로 다룹니다.

신입 엔지니어에게 AI 사용을 금지하는 대신, AI를 올바르게 활용하며 비판적으로 사고하는 법을 가르쳐야 한다는 의견을 제시합니다. AI의 오정보와 보안 리스크를 관리하며 도구로서 활용하는 능력이 미래 엔지니어의 핵심 역량임을 강조합니다.

자체 제작한 AI 채팅 프로그램 'Airtificial Girlfriend(AG)'를 활용해 실시간 음성 대화로 데이트를 즐긴 기술적 기록입니다. LangGraph를 이용한 대화 흐름 제어, 장단기 기억 관리, Function Calling을 통한 위치 정보 및 외부 API 연동 기술을 다룹니다.