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2025년 7월 15일

버그 대응과 PR 리뷰 시간을 90% 단축시킨 방법

Cursor와 MCP로 유저챗 대응과 PR 리뷰를 자동화해 반복 업무 시간을 크게 줄인 사례를 소개했습니다. 업무 절차를 문서화하고 파이프라인화해 AI가 분석과 리뷰를 돕도록 구성했습니다.

슬기로운 토스뱅크 개발 인턴 생활

토스뱅크 인턴들이 변수명 추천 플러그인과 민감정보 마스킹 플러그인을 만든 경험을 소개했습니다.\nDRI 문화와 수평적 협업 속에서 문제를 정의하고 해결하며 성장한 과정을 정리했습니다.

#Kotlin#LLM

22900

Amazon Bedrock을 활용한 MCP 허브 아키텍처로 기업의 AI 시스템 비즈니스 민첩성 가속화

2025년 7월 14일

Amazon Bedrock을 활용한 MCP 허브 아키텍처로 기업의 AI 시스템 비즈니스 민첩성 가속화

Amazon Bedrock과 MCP로 기업 AI 에이전트가 공통 도구를 표준화해 쓰는 중앙 허브 구조를 소개했습니다. 분산 개발과 중앙 거버넌스를 결합해 확장성, 보안, 운영 효율을 높이는 방식입니다.

#Amazon Bedrock#MCP

6500

2025년 7월 11일

“AI는 처음인데요?” 점심시간에 탄생한 사내 챗봇, 라포위키 개발기

사내 노션과 슬랙 지식을 연결하는 RAG 기반 챗봇 라포위키 개발 과정을 소개했습니다. 내부 용어집, 메타데이터, 청크 임베딩으로 검색 정확도와 최신성을 높였습니다.

#RAG#Flask

1900

2025년 7월 11일

Amazon Bedrock을 이용해 Amazon Rufus 구현해보기

Amazon Bedrock과 AWS 서비스 조합으로 Rufus 같은 쇼핑 어시스턴트를 구현하는 방법을 소개했습니다. Tool 최적화, 컨텍스트 사전 로딩, prompt caching으로 응답 속도를 줄이는 방식을 설명했습니다.

#Amazon Bedrock#LLM

11300

AI 코딩 어시스턴트 도입을 위한 완벽 가이드: 기술 트렌드 및 기업 사례 중심

2025년 7월 11일

AI 코딩 어시스턴트 도입을 위한 완벽 가이드: 기술 트렌드 및 기업 사례 중심

AI 코딩 어시스턴트의 시장 동향과 국내외 도입 사례, 모델·솔루션 비교를 한 번에 정리했습니다.파일럿 검증을 거쳐 성능, 보안, 비용을 함께 고려한 점진적 도입 전략을 제안했습니다.

#LLM#Cursor

16200

Amazon OpenSearch Service의 AI Search Flow를 활용한 손쉬운 AI 기반 검색 기능 구현

2025년 7월 11일

Amazon OpenSearch Service의 AI Search Flow를 활용한 손쉬운 AI 기반 검색 기능 구현

OpenSearch Service의 AI Search Flow 빌더로 Semantic 검색과 멀티모달 RAG를 빠르게 구성하는 방법을 소개했습니다. Ingest/Search Pipeline과 템플릿, AI 제공업체 연동으로 미들웨어 없이 검색 기능을 확장하는 흐름을 설명했습니다.

#OpenSearch#검색

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