항공 프론트엔드 구축기 (5/10): 뒤로가기가 가장 어려웠다
항공 프론트엔드 구축기 (5/10): 뒤로가기가 가장 어려웠다
항공 프론트엔드 구축 과정에서 뒤로가기 구현이 가장 어려운 문제로 다뤄졌습니다. 다만 발췌만으로는 구체적인 원인과 해결 방식은 충분히 확인되지 않았습니다.
#React#CSR
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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항공 프론트엔드 구축기 (4/10): “앱이냐”와 “좁냐”는 다른 질문이다
항공 프론트엔드 구축기 (4/10): “앱이냐”와 “좁냐”는 다른 질문이다
항공 프론트엔드 구축 과정에서 ‘앱이냐’와 ‘좁냐’는 서로 다른 질문임을 짚었습니다. 기존 구축 맥락을 바탕으로 프론트엔드 설계 관점을 정리했습니다.
#web#UI/UX
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항공 프론트엔드 구축기 (3/10): prefix를 붙이자 tailwind-merge가 조용히 깨졌다
항공 프론트엔드 구축기 (3/10): prefix를 붙이자 tailwind-merge가 조용히 깨졌다
프론트엔드 구축 과정에서 Tailwind CSS prefix 적용으로 tailwind-merge가 깨진 사례를 다뤘습니다. 설정 변경이 클래스 병합 유틸리티에 미치는 영향을 짚었습니다.
#tailwind-merge#prefix
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항공 프론트엔드 구축기 (2/10): Vue2 디자인 시스템을 React로 옮기기
항공 프론트엔드 구축기 (2/10): Vue2 디자인 시스템을 React로 옮기기
Vue2 디자인 시스템을 React로 옮기는 항공 프론트엔드 구축기를 다룬 글입니다. 프론트엔드 기술 전환과 디자인 시스템 이관 맥락을 소개합니다.
#Vue.js#React
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항공 프론트엔드 구축기 (1/10): 웹, 모바일웹, 웹뷰를 코드 한 벌로
항공 프론트엔드 구축기 (1/10): 웹, 모바일웹, 웹뷰를 코드 한 벌로
항공 서비스를 새로 만들며 웹, 모바일웹, 웹뷰를 하나의 코드로 묶는 프론트엔드 구축 경험을 다룬 글입니다. 다양한 실행 환경을 함께 대응하는 구조를 소개하는 내용입니다.
#web#mobile
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데이터 요청 응대 30분을 3분으로 줄인 n8n AI 에이전트
데이터 요청 응대 30분을 3분으로 줄인 n8n AI 에이전트
n8n AI 에이전트로 데이터 요청 응대 시간을 30분에서 3분으로 줄인 사례를 다뤘습니다. 미리디 데이터 분석가가 온콜 헬퍼봇을 만든 배경과 활용 방식을 소개했습니다.
#LLM#자동화
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
에이전트 플러그인 등 8월 첫째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers의 8월 첫째 주 위클리 업데이트를 소개합니다. AI, Android, Google Play, Flutter 관련 최신 개발자 소식과 읽을거리들을 한 번에 확인할 수 있습니다.
#LLM#MCP
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개인 AI 활용의 다음 단계는 무엇인가 - LY Corporation에서 AIDD 워크숍을 통해 살펴본 AIDD 조직 도입의 조건
LY Corporation이 AIDD 워크숍을 통해 개인의 AI 활용을 조직 차원으로 확장할 조건을 살펴보았습니다. 핵심은 컨텍스트 정비와 팀 단위 협업, 의사결정자 참여였습니다.
#LLM#자동화
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2. 유스케이스를 격리하고 의존성을 나누어 Lint로 규칙 세우기
Mock 의존을 줄이기 위해 유스케이스 분리, 리포지토리 포트화, 트랜잭션 정리를 단계적으로 진행했습니다. 문서보다 lint·타입·CI 같은 강제 규칙으로 사람과 AI의 관성을 막았습니다.
#Lint#TypeScript
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1. 통과하는 테스트 뒤에 숨어 있던 것들
통합 테스트가 없던 코드베이스에서 Mock이 급증한 원인과, AI가 그 관성을 더 키우는 구조를 정리했습니다. 실제 DB와 기록형 대역, 스냅샷, lint로 검증 기반을 바꿔 Mock 의존을 줄인 과정을 공유했습니다.
#TypeScript#test
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AI 에이전트, 자율에 맡길까 절차로 통제할까
AI 에이전트는 자율 방식과 워크플로우 방식으로 나뉘며, 차이는 루프 통제 주체에 있습니다. 업무 성격에 따라 유연성과 예측 가능성의 균형을 맞춰 선택해야 합니다.
#AI 에이전트#workflow
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![[구축사례] 흩어진 운영 데이터를 하나로, kt cloud 운영 데이터 통합 플랫폼 Deck 구축기](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FcOrvZa%2FdJMcaf1OWnH%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHOhGvIoQJXVCSaY_wSym704DjsmqhrobF8SUnOHpvGI%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1788188399%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DTKnYTYaT32EfC837ojbsZPVXKH4%253D)
[구축사례] 흩어진 운영 데이터를 하나로, kt cloud 운영 데이터 통합 플랫폼 Deck 구축기
흩어진 클라우드 운영 데이터를 하나의 기준으로 모으기 위해 레이크하우스 기반 통합 플랫폼 Deck 구축 과정을 소개했습니다. Object Storage를 SSOT로 두고 레이어를 분리해 과금과 분석의 신뢰성을 높였습니다.
#Airflow#Kafka
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![[기술동향] LLM 추론 최적화 핵심 기술: 양자화, KV 캐시, 추론 칩](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fr7Zo2%2FdJMcaazxBXX%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKjlLaht-QL9amPzlzS8OljsKVZqu-AqFePdVhweT39g%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1788188399%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3D%252Bb%252BJ4fsqNhGOhol4sxGWd9RQ5tU%253D)
[기술동향] LLM 추론 최적화 핵심 기술: 양자화, KV 캐시, 추론 칩
에이전틱 AI 확산에 따라 LLM 추론 최적화 기술과 추론 전용 칩의 중요성이 커졌습니다. 양자화, KV 캐시 압축, LPU·TPU 활용으로 비용과 지연 시간을 함께 줄이는 방향을 정리했습니다.
#LLM#양자 컴퓨팅
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![[AI활용] AI가 코딩하고, kt cloud AI NEXUS로 AI 서비스를 배포한다](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FLSei6%2FdJMcaij0n2C%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOo2LX4qTP9aWZp7dB-jBr1zrlrH70n23CCS3o6JFmqH%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1788188399%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DwUAmBurk3iKyMmehCIfJReGd8gk%253D)
[AI활용] AI가 코딩하고, kt cloud AI NEXUS로 AI 서비스를 배포한다
AI 코딩 어시스턴트와 Firebase로 웹앱을 만들고 kt cloud AI NEXUS로 배포한 사례를 다뤘습니다. 또한 향후 AI 기능 확장을 염두에 둔 플랫폼 선택 이유를 정리했습니다.
#Firebase#cloud
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