

AI 행동 지침서 ‘시스템 프롬프트’ 해부 \:\ Claude·GPT·Gemini 실전 비교와 인젝션 방어 전략
시스템 프롬프트가 모델 응답 품질과 안전성을 좌우한다는 점을 Claude, GPT, Gemini 비교로 설명했습니다. 모델별 설계 철학과 프롬프트 인젝션 방어 전략도 함께 정리했습니다.
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시스템 프롬프트가 모델 응답 품질과 안전성을 좌우한다는 점을 Claude, GPT, Gemini 비교로 설명했습니다. 모델별 설계 철학과 프롬프트 인젝션 방어 전략도 함께 정리했습니다.

DDD로 Merchant 시스템의 핵심 도메인과 책임 경계를 정리한 구축 사례를 소개했습니다.\n클린 아키텍처, 비동기 모듈 구성, ADR과 팀 분리를 통해 확장성과 협업 구조를 설계했습니다.


Hive 채팅 시스템의 실시간 통신 구조와 라우팅, 부가기능 분리 전략을 정리했습니다. Netty, WebSocket, Akka, gRPC, Armeria를 활용한 설계 고민을 공유했습니다.

시맨틱 캐싱을 도입해 채팅 AI 메시지 추천의 LLM 호출 비용을 크게 줄인 사례를 소개했습니다. 오프라인과 온라인 검증을 통해 약 25% HIT 비율과 연간 2억 원대 절감 효과를 확인했습니다.

네이버 홈피드의 개인화 추천 구조와 랭킹 고도화 과정을 소개했습니다.\nLLM, 리트리버, 랭커를 활용해 클릭과 만족도, 다양성을 함께 개선했습니다.


Amazon DCV는 HPC on AWS의 시각화 레이어를 담당하는 원격 스트리밍 프로토콜로 소개했습니다. CAD/CAE 등 고성능 그래픽 작업을 클라우드와 온프레미스에서 안전하게 원격 제공하는 방법을 설명했습니다.
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수동 QA 부담을 줄이기 위해 Postman API 테스트를 GitHub Actions 기반으로 자동화했습니다. gRPC 혼합 구조의 한계를 확인하고 실용적인 영역부터 점진적으로 확장했습니다.

MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 명확히 구분해야 한다는 설계 원칙을 정리했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 별도 보안 계층이 필요하다고 설명했습니다.

MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 분리해 보안 설계 원칙을 설명했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 MCP Agent PAM 같은 보완 계층의 필요성을 강조했습니다.

MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 분리해 설계해야 하는 이유를 설명했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 MCP Agent PAM 같은 보안 계층도 함께 고려해야 합니다.

Apache Pinot를 실시간 OLAP 용도로 도입해 운영하며 얻은 안정성·보안·DR 노하우를 정리했습니다. Upsert, Kafka 재개, Trino gRPC 등 실무에서 겪은 주의점과 대응 방법도 함께 소개했습니다.

MCP의 엔터프라이즈 보안 공백을 짚고, HTTP와 HTTPS의 사례를 바탕으로 MCPS라는 보안 프로토콜을 제안했습니다. 상호 인증, TLS 암호화, 인가, 감사 로깅을 핵심으로 보안 표준화 필요성을 설명했습니다.


차량 내 에이닷 서비스를 위해 OEM과 플랫폼 사이에 Auto Proxy 서버를 구축하고 gRPC를 도입했습니다. 양방향 스트리밍과 Protocol Buffers로 실시간 데이터 전송 효율을 높였습니다.


Google의 A2A와 MCP가 각각 에이전트 협업과 도구 연결을 어떻게 담당하는지 설명했습니다. 두 프로토콜을 함께 써서 멀티 에이전트 AI 시스템의 실용성을 높이는 방향을 소개했습니다.