사람도 기계도 읽는 규약: 예측 가능한 AI 제품 만들기
AI 프롬프트만으로는 스키마 밖 값이 나와 장애를 막아도 의미 오류가 생긴다고 지적했습니다. OpenAI Structured Outputs(strict)로 JSON Schema를 생성 단계의 강제 계약으로 두고 Prism Lens에서 crop/generate와 비용을 함께 최적화했다고 설명합니다.
사람도 기계도 읽는 규약: 예측 가능한 AI 제품 만들기
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교육환경 AX의 핵심, DaaS·VDI 활용 전략
교육환경 AX를 위해 DaaS/VDI로 학생에게 동일한 GPU 연구 환경을 제공하는 전략을 소개합니다.제로트러스트 기반 보안과 중앙 관리, GPU 분할·전용 할당 및 자동 자원 관리를 통해 운영 효율을 높입니다.
Amazon S3 Files, 도입 전 반드시 확인해야 할 3가지 고려사항
이 글은 Amazon S3 Files 도입 전 비용·성능·운영 충돌을 CloudWatch 실측과 공식 문서로 교차검증해 정리했습니다. 최소 과금(32KiB), sizeLessThan 적용 방향, IO 패턴에 따른 읽기 경로 및 Mountpoint 공존 충돌을 체크하라고 권합니다.
스펙만 바꾸면 프롬프트가 따라옵니다 - 답변 생성 모델 자동화 파이프라인
스펙이 자주 바뀌는 쇼핑 에이전트 답변 모델에서 변경된 스펙만 입력해 결함 탐지·프롬프트 최적화·SFT 데이터 생성을 자동화하는 파이프라인을 소개합니다. 폐쇄 루프 구조와 스펙기반 프롬프트 최적화 적용 경험을 공유합니다.
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[의존성의 방향을 따라 4/5] PR을 전파하는 Distributer
이 게시물은 Wave 기반 전파와 자동 머지로 다수 레포의 PR 반영을 자동화하는 Distributer를 소개합니다. CI 실패를 flaky 이력으로 판별하고 불가 시 에스컬레이션/피드백 루프로 안정적으로 운영하는 방법을 설명합니다.
LLM·하네스로 더 좋은 n8n 워크플로 생성하기
LLM에 n8n 워크플로 생성을 그대로 맡기면 raw JSON이나 Code 노드 우회가 생길 수 있습니다. 하네스(노드 탐색·.d.ts·SDK 레퍼런스·검증)를 구성하면 Validate 통과율과 네이티브 노드 활용률이 크게 개선됩니다.
[kt cloud 웨비나] 중단 없는 운영을 위한 클라우드
kt cloud 웨비나에서 공공·엔터프라이즈 사례 기반으로 HA/DR과 Multi-AZ 운영 방안을 소개합니다. AI·AX 시대의 DR 조건, DR 의무화 대응, Multi-AZ & Active-Active 무중단 아키텍처를 다룹니다.
AI로 바꾼 제품 설계의 순서
토스 고객센터 AI 챗봇을 만들며 UX를 먼저 그리고 필요한 요소를 역산하는 순서를 적용했습니다. AI로 시나리오 초안을 만들고 프로토타입을 빠르게 검증하며 규칙으로 반복 문제를 줄였습니다.
“따뜻한 색감의 소재 찾아줘” — 자연어로 광고 소재 검색하기
자연어로 광고 소재 이미지를 찾는 PoC에서 Description 기반 변환 후 Hybrid Search와 LLM Reranking을 구성했습니다. Query Expansion은 가중치 설계(exploitation vs exploration)와 프롬프트 직관 검증이 성능에 크게 좌우됨을 확인했습니다.
도구에서 동료로 — AI 에이전트 자율 성장 프레임워크
NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 AI 에이전트 프레임워크 GNOSIS를 소개합니다. 세션 초기화 한계를 넘어 경험을 축적하고 스스로 성장하는 설계 원칙과 구현 사례를 다룹니다.
도구에서 동료로 — AI 에이전트 자율 성장 프레임워크