Reasoning 모델 기반의 AI 검색 고도화
Reasoning 모델의 개념과 학습 방법, 성능 특징을 정리하고 AI 검색 고도화 방향을 소개했습니다. 질문 특성에 따라 Reasoning과 Non-Reasoning 모델을 선택해 정확도와 속도를 함께 높이는 방안을 다뤘습니다.
#LLM#검색
57005분
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나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화
나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화
ReAct를 추론과 행동을 결합한 에이전트 프레임워크로 소개했습니다. AWS와 LangChain 도구를 활용한 업무 자동화 사례와 구성 요소를 정리했습니다.
#LLM#AWS
7005분
나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화
ReAct를 LLM 추론과 작업 자동화에 활용하는 개념과 구성 요소를 소개했습니다. AWS 서비스와 외부 도구를 연결해 업무를 자동화하는 예시도 함께 다뤘습니다.
#LLM#AWS
40005분
하루 6시간을 되찾다: 서비스 운영팀의 AI 자동화 여정
서비스 운영팀이 반복 업무를 AI와 스크립트로 자동화해 시간을 크게 절감했습니다. 절감한 시간을 정책 정비와 더 중요한 업무에 재투입했습니다.
#자동화#Google Apps Script
27005분
비전공자 PM 의 AI 자동화: 여행 상품 제목 2,500개 최적화
여행 상품 제목 2,500개를 AI와 Dify 워크플로우로 자동 최적화한 사례입니다. 수작업 21시간 분량을 몇 분으로 줄이고 제목 일관성과 가독성을 개선했습니다.
#prompt#자동화
45005분
강좌를 통해 살펴본 프롬프트 엔지니어링의 기초
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#LLM#prompt
55005분
디자인 생산성을 높이는 피그마 플러그인을 만들어보자 1부: 디자인 편
디자인 생산성을 높이는 피그마 플러그인을 만들어보자 1부: 디자인 편
UT용 프로토타입 데이터 입력의 반복 작업과 리소스 탐색 비효율을 줄이기 위해 피그마 플러그인 데이터브릿지를 만들었습니다. 실제 데이터 적용과 기능 단순화로 작업 시간을 크게 줄이고 인터뷰 몰입도를 높였습니다.
#Figma#UI/UX
86005분
Vibe Coding, 새로운 개발 패러다임의 시작일까요?
바이브 코딩의 가능성과 한계를 단계별 실험 사례로 점검하는 글입니다. 프로토타입부터 프로덕션 실무까지의 적용 관점을 살펴봅니다.
#LLM#prompt
101005분
Vibe Coding하는 비개발자는 개발자인가(1)
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#prompt
55005분
바이브 코딩 바이블: AI 에이전트 시대의 새로운 코딩 패러다임
AI 에이전트 시대의 ‘바이브 코딩’ 개념을 소개한 글입니다. 사람이 직접 쓰기보다 대형 언어모델을 활용하는 새로운 코딩 방식을 다뤘습니다.
#LLM#prompt
62005분
OpenAI 기반 에이전트를 Gemini로 전환하는 실제 사례
OpenAI 기반 MCP 에이전트를 Gemini 기반으로 전환한 실전 사례를 공유했습니다. 스트리밍 미지원과 출력 렌더링 이슈를 정리하고 해결 방향도 제시했습니다.
#LLM#MCP
56005분
인간 VS AI 카피라이팅 대결 : 에이닷으로 카피 잘 쓰는 법
에이닷을 활용해 카피를 더 잘 쓰는 방법을 소개했습니다. 인간 초안과 AI 퇴고, 교차 검증으로 메시지를 다듬는 흐름을 강조했습니다.
#ChatGPT#prompt
52005분