AWS Kiro vs Cursor 장단점 비교: 개발 조직에 적합한 AI 도구는?
Cursor는 빠른 코드 생성이 필요한 개인 개발자와 스타트업에 적합합니다. Kiro는 스펙 기반 협업과 표준화가 중요한 개발 조직에 적합합니다.
#AWS#Cursor
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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소프트웨어 3.0 시대를 맞이하며
Software 3.0 시대의 의미와 Claude Code를 기존 레이어드 아키텍처로 해석하는 관점을 정리했습니다. 또한 HITL, 토큰 관리, Skill 설계에서의 실전 주의점을 함께 다뤘습니다.
#LLM#Claude Code
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Amazon S3 Tables와 MCP, 자연어로 확장하는 데이터 경험
Amazon S3 Tables와 MCP를 연결해 자연어로 CSV 적재, 테이블 관리, 데이터 분석을 수행하는 과정을 소개했습니다. 쓰기 권한은 기본 읽기 전용 모드와 분리하고 IAM 최소 권한·백업·명령 검증을 권고합니다.
#AWS#Amazon S3 Tables
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Agentic AI 부터 Physical AI 까지: Bedrock, MCP, AWS IoT로 구축하는 자율 산업 안전 로봇
Agentic AI와 AWS IoT, Greengrass를 결합해 산업 안전 로봇의 Physical AI 아키텍처를 소개했습니다. 자연어 명령을 MCP와 엣지 추론으로 연결해 자율 순찰과 위험 감지를 구현했습니다.
#LLM#MCP
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Knowledge MCP vs Documentation MCP
AWS Documentation MCP와 Knowledge MCP의 실행 방식, 정보 범위, 도구 기능을 비교했습니다.\n최신 지식 탐색과 정확한 공식 스펙 검증에 두 서버를 병행 활용할 수 있습니다.
#MCP#LLM
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AI와 함께하는 Kafka 클러스터 관리: Amazon MSK용 MCP 서버 출시
Amazon MSK용 MCP 서버로 자연어 기반 Kafka 클러스터 관리 방식을 소개했습니다. 설치·권한 설정과 성능·보안 점검, 자동화 시 고려사항을 정리했습니다.
#MCP#Amazon MSK
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#개발서적#프로그래밍
Strands Agent SOPs 소개 – AI 에이전트를 위한 자연어 워크플로우
AI 에이전트 워크플로우를 자연어 SOP로 표준화하는 Strands Agent SOPs를 소개했습니다.\n제어와 유연성의 균형, 체이닝, MCP·Claude Skills 연동 예시를 설명했습니다.
#LLM#prompt
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2025 re:Invent 여정
2025 AWS re:Invent 현장에서 확인한 AI·운영·보안의 기술 흐름을 정리했습니다. EKS 운영과 DevSecOps 자동화 사례를 중심으로 실무 인사이트를 공유했습니다.
#AWS#EKS
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Antigravity 사용 후기: sync ＆ async 코딩을 곁들인
Antigravity 사용 후기를 통해 무료 가격, 다양한 모델, Sync 코딩의 장점을 정리했습니다. 다만 영어 추론 토큰, 애매한 자율성, 멀티에이전트 안정성은 아쉬움으로 남겼습니다.
#Gemini#Claude
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Antigravity 사용 후기: sync ＆ async 코딩을 곁들인
Antigravity 사용 경험을 바탕으로 장점과 단점을 정리했습니다. 무료 제공, 모델 선택지, Sync 코딩의 편안함은 좋았지만 초기 불안정성과 자율성의 애매함은 아쉬웠습니다.
#LLM#Gemini
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AI 시대 웹 보안의 방향성: AI를 활용한 공격과 방어의 패러다임 전환
AI 시대 웹 보안의 방향성: AI를 활용한 공격과 방어의 패러다임 전환
Claude AI와 Burp Suite를 MCP로 연동해 웹 취약점 점검과 모의해킹 실습을 소개했습니다. 반복 분석과 보고서 작성은 자동화하되, 최종 검토와 보안 통제는 사람이 책임져야 한다고 정리했습니다.
#Claude#MCP
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구성원이 직접 AI 쓰면서 효용 느끼도록 유도, 업무 혁신 배경
라포랩스가 AX팀을 통해 전사 구성원이 AI를 직접 쓰며 효용을 느끼도록 조직 혁신을 추진했습니다. 비개발자 교육, 내부 플랫폼, 자동화 사례로 AI 진입장벽을 낮췄습니다.
#LLM#MCP
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클로봇의 Amazon Bedrock 과 LangGraph 를 활용한 건설현장 해충 방역 전문 AI 챗봇 개발기
건설현장 방역을 위한 해충 판별 AI 챗봇을 Amazon Bedrock과 LangGraph로 구현했습니다. 이미지 분석, RAG 검색, 보고서 자동화까지 연결해 설명 가능한 방역 판단을 만들었습니다.
#Amazon Bedrock#LangGraph
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VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정
VMS Solutions가 Strands SDK와 Amazon Bedrock으로 사내 AI 에이전트 AIto를 구축했습니다. RAG 한계를 넘어 실시간 조회와 멀티 에이전트 분담으로 내부 생산성을 높였습니다.
#LLM#MCP
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