느려터진 에디터 좀 고쳐줘를 AI에게 시켜봤다
AI가 위지윅 에디터 성능 개선을 반복 실험하도록 Auto Research 루프를 구성했습니다. 실제 체감 성능을 반영하는 벤치마크와 점수표 설계가 핵심이라는 점을 확인했습니다.
#LLM#성능
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느려터진 에디터 좀 고쳐줘를 AI에게 시켜봤다
AI에게 에디터 성능 개선을 맡겨 Auto Research 루프를 실험했습니다.\n평가 지표 설계가 핵심이었고, 실제 체감 성능에 맞는 벤치마크가 중요하다고 정리했습니다.
#LLM#성능
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누구나 찾아볼 수 있는 중고거래 서버 LLM 릴리즈 노트 도입기
배포 내역을 정형화해 Notion에 쌓고, LLM으로 비개발자도 읽을 수 있는 릴리즈 노트를 자동 생성했습니다. 별도 인프라 없이 기존 도구만으로 커뮤니케이션 비용을 줄인 사례입니다.
#LLM#GitHub Actions
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Amazon ElastiCache for Valkey의 CESC로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 최적화하기
Amazon ElastiCache for Valkey의 벡터 검색으로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼의 이미지 응답 속도와 비용 효율을 개선했습니다. CESC와 LLM 검증, 폴백 전략으로 맥락 기반 캐싱과 몰입 경험을 강화했습니다.
#AWS#cache
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AI PIT STOP
캐치테이블은 전사 AI 해커톤을 위해 이틀간 업무를 멈추고 몰입 환경을 마련했습니다. 사전 교육과 실습, 인프라 지원을 통해 AI를 업무 핵심 파트너로 확산하려 했습니다.
#LLM#Claude
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비엔지니어의 Claude Code 활용 ROI 측정 - 4가지 베이스라인 지표
비엔지니어 환경에서 Claude Code ROI를 측정하는 4가지 베이스라인 지표를 소개했습니다. 로컬 로그와 ccusage 분석으로 토큰, 비용, 도구 사용, 메시지 패턴을 기준점으로 삼는 방법을 설명했습니다.
#Claude Code#LLM
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Amazon EKS에서 운영하는 자체 관리형 Agentic AI 플랫폼 : 인프라 자동화와 관측성으로 운영 안정성 확보하기
EKS Auto Mode와 Bifrost, Langfuse를 조합해 자체 관리형 Agentic AI 플랫폼을 구축하는 방법을 소개했습니다. 멀티모델 라우팅과 2계층 관측성으로 운영 안정성과 비용 최적화를 함께 확보했습니다.
#Amazon EKS#Kubernetes
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Product Engineer: 하루 500건 분석 요청을 받아내는 데이터 에이전트, 일을 돕는 AI에서 일을 수행하는 AI로
슬랙 기반 데이터 에이전트로 반복 분석 요청을 자동 처리하는 구조를 소개했습니다.정확도와 안전성을 위해 지식 체계, 서브 에이전트, 평가 루프를 함께 설계했습니다.
#LLM#Slack
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#개발자#노트북#컴퓨터
[AI-Native AFINIT] 한 명의 PM이 더 큰 임팩트를 만드는 방식: 재현 가능한 AI 워크플로우의 힘
PM 반복 업무를 재현 가능한 AI 워크플로우로 정리한 사례를 소개했습니다. 데이터 검증, 승인, 산출물 연결까지 포함해 조직 지식으로 축적하는 방법을 설명했습니다.
#LLM#Cursor
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![[리뷰] 책상 위의 데이터센터, Dell Pro Max GB10 AI 워크스테이션 실사용기](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FVpb2w%2FdJMcahRQ7Rq%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAG9UbWItZyfigZY24DSGpvWtN_q1c-yka3cot5S54aXK%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1780239599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3De1T0soDRcdvCiS8lWCRl1ZDBayQ%253D)
[리뷰] 책상 위의 데이터센터, Dell Pro Max GB10 AI 워크스테이션 실사용기
Dell Pro Max GB10 AI 워크스테이션의 구조와 실사용 성능을 검증한 리뷰였습니다. 로컬에서 70B급 모델을 빠르게 돌릴 수 있는 통합 메모리 기반 AI 노드로 소개했습니다.
#LLM#Docker
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테크블로그 글 템플릿 1
생성형 AI가 개발 생산성과 학습 속도를 크게 높이는 실무 도구로 소개되었습니다. 다만 할루시네이션과 보안 문제를 막기 위해 인간 검증과 가이드라인이 필요합니다.
#LLM#prompt
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2025 TAM CONNECT: 카카오페이 x 토스, 기술지원의 미래를 함께 그리다
카카오페이와 토스의 TAM 담당자들이 처음 만나 기술지원의 고민과 운영 방식을 공유했습니다.\n리더십, 자동화, 백업 시스템 등 실무 인사이트와 연대감을 나눈 교류 행사였습니다.
#카카오페이#토스
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GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 기반 인덱싱 과정을 소개했습니다. 기존 RAG의 한계를 보완하는 어휘 그래프 구조와 추출·구축 흐름도 함께 설명했습니다.
#GraphRAG#지식 그래프
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음성 AI 모델을 프로덕션에 올리기까지: Kanana-O 서빙 최적화 여정
음성 AI 모델 Kanana-O를 프로덕션에 올리기 위한 서빙 최적화 여정을 다루는 글입니다. 발췌에는 모델 개요만 있어 세부 내용은 확인되지 않았습니다.
#LLM#모니터링
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