여기어때 홈 카드 개선기 (1)
여기어때 홈 카드 개선기 (1)
여기어때 홈 카드 개선 사례로, 홈 화면의 첫 인상과 탐색 경험을 다룹니다.
#UI/UX
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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AI 모델의 성능, 우리는 제대로 평가하고 있을까?
AI 모델의 성능, 우리는 제대로 평가하고 있을까?
AI 벤치마크는 학습 데이터 오염으로 인해 점수 신뢰성이 흔들릴 수 있다고 설명했습니다. 이를 해결하기 위해 Secure Enclave 기반의 Double-Blind Evaluation 방식과 시범 적용 사례를 소개했습니다.
#LLM#ML
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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
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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OpenAI에서 직접 알려주는 Codex 사용법
Codex를 에이전틱 프로그래밍에 맞게 활용하는 워크플로와 정확도 향상 방법을 소개했습니다. AGENTS.md, Skills, MCP, record and replay, 마이그레이션 팁까지 함께 정리했습니다.
#LLM#prompt
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Python의 멀티프로세싱과 Airflow, 그리고 관련된 문제 해결기 1편
Python의 멀티프로세싱과 Airflow, 그리고 관련된 문제 해결기 1편
Airflow task 실행에서 필요한 병렬성과 격리성을 설명하고, fork와 spawn의 차이를 비교했습니다. Airflow 3가 성능상 fork를 채택한 이유와 프로세스 구조도 정리했습니다.
#Python#Airflow
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
Data Playground - 오늘의집 바이브 코딩 플랫폼
오늘의집은 사내 데이터·인증·배포를 공용 블록으로 제공하는 바이브 코딩 플랫폼을 구축했습니다. AI 기반 개발 루프와 보안 계층으로 비개발자도 업무용 앱을 직접 배포하도록 지원했습니다.
#LLM#FastAPI
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AI를 활용한 테스트 자동화 도전기
AI를 활용한 테스트 자동화 도전기
AI를 활용해 기획자의 API 테스트 자동화를 시도한 경험을 다뤘습니다. 업무 효율을 높이기 위해 바이브코딩 방식의 적용 가능성을 살펴본 글입니다.
#test#자동화
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Herdr 기반 Multi-Agent Workflow 구축기
단일 AI 에이전트의 한계를 줄이기 위해 조사, 설계, 구현, 검증을 분리한 멀티 에이전트 워크플로우를 구축했습니다. Herdr의 멀티 Pane과 이종 모델 조합으로 컨텍스트를 격리하고 품질 검증을 자동화했습니다.
#LLM#multi-agent
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Flyway 실전 적용기
다운로드·업데이트 가능한 애플리케이션에서 Flyway로 DB Migration을 운영한 경험을 정리했습니다. 멱등성, 백업, 롤백, 버전 관리 규칙까지 함께 설계해야 안전하다는 점을 다뤘습니다.
#Flyway#Spring Boot
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LLM에게 수백 MB 로그를 통째로 주지 마세요 — 근거를 "검증"할 수 있는 AI 이슈 분석 에이전트 개발기
LLM에게 수백 MB 로그를 통째로 주지 마세요 — 근거를 "검증"할 수 있는 AI 이슈 분석 에이전트 개발기
수백 MB 로그를 LLM에 그대로 넣는 비효율을 줄이기 위해 AI 이슈 분석 에이전트를 개발한 사례입니다. 이슈를 찾고 읽는 시간을 줄이면서 근거를 검증 가능한 방식에 초점을 맞췄습니다.
#LLM#logging
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AWS Security Agent란? AI의 해킹 시도를 AI로 막는 보안 에이전트
AWS Security Agent는 개발 전 과정에서 설계·코드 검토와 침투 테스트를 수행하는 AI 보안 에이전트입니다. 기존 SAST·DAST의 한계를 보완해 맥락 기반 보안 검증을 지원했습니다.
#AWS#보안
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모놀리식인데, 도메인 하나만 따로 띄웁니다
모듈러 모놀리식에서 이슈 도메인만 따로 기동하는 standalone 구조를 소개했습니다. 빌드 조립과 트랜잭션 경계 분리를 통해 빠른 검증 환경을 만드는 방법을 설명했습니다.
#모듈러 모놀리식#MSA
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통합임베딩으로 개인화 푸시 CTR +21.3%를 만든 과정
통합임베딩으로 개인화 푸시 CTR +21.3%를 만든 과정
통합임베딩으로 개인화 푸시 CTR을 개선한 사례를 소개하는 글입니다. MATCH와 Layer 0 관점의 연재 흐름을 바탕으로 적용 과정을 다룹니다.
#개인화#CTR
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