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[구현사례] 신규 프로젝트를 복제 한 번으로 시작하기: 보일러플레이트 템플릿 표준화
KT 클라우드
데브옵스

[구현사례] 신규 프로젝트를 복제 한 번으로 시작하기: 보일러플레이트 템플릿 표준화

신규 프로젝트의 반복 작업을 줄이기 위해 보일러플레이트 템플릿을 표준화한 사례였습니다. 사람과 AI가 같은 규칙으로 개발하고, API·Bot·MCP·Batch를 하나의 코어에 연결하는 구조를 제시했습니다.

#Kotlin#Spring Boot
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VPC 내 프라이빗 서비스에 AWS DevOps Agent를 안전하게 연결하기
AWS
데브옵스

VPC 내 프라이빗 서비스에 AWS DevOps Agent를 안전하게 연결하기

AWS DevOps Agent를 VPC 내부 서비스에 안전하게 연결하는 프라이빗 연결 설정 방법을 설명했습니다. 콘솔과 CLI 절차, DNS 해석, Grafana 연동과 운영 주의점까지 함께 정리했습니다.

#AWS DevOps Agent#VPC Lattice
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딥테크 스타트업과 함께하는 AX 여정 | 오픈이노베이션 기술교류회 현장
가비아
데브옵스

딥테크 스타트업과 함께하는 AX 여정 | 오픈이노베이션 기술교류회 현장

딥테크 스타트업의 PoC와 AX 도입을 지원하는 가비아 AWS의 기술교류회 현장을 소개했습니다.\nAgentic AI 4-Layer 구조와 비용·마이그레이션 대응 방안을 함께 정리했습니다.

#AWS#LLM
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“배포해줘” 한 줄로 끝나는 배포 — 전 직원이 쓰는 사내 플랫폼 구축기
여기어때
데브옵스

“배포해줘” 한 줄로 끝나는 배포 — 전 직원이 쓰는 사내 플랫폼 구축기

AI·MCP와 통합 파이프라인으로 비개발자도 한 줄로 사내 배포하는 플랫폼을 구축했습니다.\n권한 격리·시크릿 스캔·자동 설정으로 편의성과 보안 통제를 함께 확보했습니다.

#MCP#AWS
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AI를 전제로 다시 설계하다, Tech-Verse 2026 참관기
라인
AI

AI를 전제로 다시 설계하다, Tech-Verse 2026 참관기

Tech-Verse 2026에서 AI 주도 개발과 AX 전환의 핵심 흐름을 살펴보았습니다. 모델보다 환경·검증·설계가 중요하다는 실무 관점을 중심으로 정리했습니다.

#LLM#MCP
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GS리테일의 전사 AI Gateway 구축 사례 – 2부: 실사용을 견디는 운영과 거버넌스
AWS
AI

GS리테일의 전사 AI Gateway 구축 사례 – 2부: 실사용을 견디는 운영과 거버넌스

GS리테일이 전사 AI Gateway 위에 운영·거버넌스 계층을 더해 실사용을 견디는 플랫폼으로 확장했습니다. 사용자 온보딩, 예산 라우팅, 가드레일, 감사, 외부 도구 연동까지 Gateway 안에서 통제했습니다.

#AWS#AI Gateway
3600
쿠팡 파트너스

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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
2. Beyond Our Expertise
토스
기타

2. Beyond Our Expertise

기술 문서 작성 경험을 제품으로 전환해 내부 문서 플랫폼 todoc를 구축한 사례를 소개했습니다. 문서를 쉽게 쓰고 AI로 활용하며, 작업 과정에서 지식이 자연스럽게 축적되도록 설계했습니다.

#API#CLI
1800
가격 예측부터 입찰 전략까지, LG에너지솔루션의 Amazon Bedrock AgentCore 기반 ERCOT 분석 에이전트 구축기
AWS
AI

가격 예측부터 입찰 전략까지, LG에너지솔루션의 Amazon Bedrock AgentCore 기반 ERCOT 분석 에이전트 구축기

LG에너지솔루션이 ERCOT 전력거래 분석을 위해 Bedrock AgentCore 기반 에이전트를 구축했습니다. 내부 데이터, 웹 검색, 규제를 분리한 MCP와 Guardrails, CloudWatch로 품질과 보안을 확보했습니다.

#AWS#LLM
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장애 Alert의 원인을 스스로 찾다: SRE Observer 개발기
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AI

장애 Alert의 원인을 스스로 찾다: SRE Observer 개발기

Alert를 자동으로 묶고 근본 원인까지 분석하는 SRE Observer 개발 과정을 소개했습니다. 근거 기반 가드레일과 승인 경계로 과신을 막고 대응 자동화를 설계했습니다.

#SRE#LLM
4500
Claude Code 토큰 비용 최적화하기 – 2부: 캐시 경제학과 Amazon Bedrock 조직 비용 관리
AWS
AI

Claude Code 토큰 비용 최적화하기 – 2부: 캐시 경제학과 Amazon Bedrock 조직 비용 관리

Claude Code의 토큰 비용을 캐시 경제학과 세션 습관 관점에서 정리한 글입니다. Amazon Bedrock에서는 사용자별 비용 관측과 캐시 효율 관리가 특히 중요하다고 설명했습니다.

#Claude Code#Amazon Bedrock
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Claude Code 토큰 비용 최적화하기 – 1부: 비용 구조와 세션 습관
AWS
AI

Claude Code 토큰 비용 최적화하기 – 1부: 비용 구조와 세션 습관

Claude Code의 토큰 비용이 세션 크기와 컨텍스트 재전송에 따라 커지는 구조를 설명했습니다. /clear, /compact, /context 활용과 모델·도구 설정으로 개인이 줄일 수 있는 낭비를 정리했습니다.

#Claude Code#prompt caching
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Amazon Bedrock AgentCore로 멀티 데이터소스 자연어 질의 에이전트를 프로덕션에 배포하기
AWS
AI

Amazon Bedrock AgentCore로 멀티 데이터소스 자연어 질의 에이전트를 프로덕션에 배포하기

LangGraph 기반 자연어 질의 에이전트를 Bedrock AgentCore로 프로덕션에 배포한 사례를 소개했습니다. Gateway, Memory, Observability, Evaluations, Policy로 운영성과 보안을 보완했습니다.

#Amazon Bedrock#LLM
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프롬프트를 쓰는 PM과 AI를 이해시키려는 개발자
올리브영
AI

프롬프트를 쓰는 PM과 AI를 이해시키려는 개발자

올리브영이 MCP를 개발하며 LLM이 툴을 잘 이해하도록 설명과 구조를 다듬은 과정을 공유했습니다. 가격 해석, 툴 체이닝, 미호출 문제를 예시·규칙·네이밍 조정으로 개선했습니다.

#MCP#LLM
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5년, 340개의 이야기로 이어온 개발 문화
채널톡
기타

5년, 340개의 이야기로 이어온 개발 문화

채널 엔지니어링 팀의 Dev Session 문화와 운영 방식을 소개했습니다. 5년간 축적된 경험이 팀 자산이 되고 외부로도 확장되는 과정을 담았습니다.

#문화#세미나
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