
멀티 에이전트를 향해: AI가 바꾼 개발의 문법
AI 개발 패턴이 자동완성에서 멀티 에이전트 팀으로 진화하는 흐름을 소개했습니다. 사람은 코드 작성보다 작업 지시와 검증에 더 집중하는 구조로 바뀌고 있었습니다.

AI 개발 패턴이 자동완성에서 멀티 에이전트 팀으로 진화하는 흐름을 소개했습니다. 사람은 코드 작성보다 작업 지시와 검증에 더 집중하는 구조로 바뀌고 있었습니다.

카카오뱅크 기술 컨퍼런스 KodeRunner 2025의 현장과 주요 프로그램을 소개했습니다.\nAI 체험과 참여형 구성으로 기술 문화와 조직 교류의 의미를 강조했습니다.


데브시스터즈 엔지니어링 데이의 세 번째 행사로 게임 서버 주제의 발표와 패널톡을 소개했습니다. Scala 백엔드 구현과 에셋 번들 패치 사례, 그리고 Claude Code로 행사 페이지를 만든 경험도 함께 다뤘습니다.


Dev Ground 2025 세미나에서 AI 코딩의 실무 활용법을 정리했습니다. LLM 컨텍스트 관리와 설계, 지침 파일과 Commands 활용이 핵심이었습니다.


비개발자가 Vibe-coding 도구로 AI 기술을 실험하고 프로토타입을 만드는 방법을 정리했습니다. 다만 데이터 손실과 프롬프트 무시 같은 한계가 있어 백업과 검토가 필요했습니다.


엔터프라이즈 AI 에이전트는 전통적인 LLM 평가만으로는 충분히 측정하기 어려웠습니다. NEXA는 LLM-as-a-Judge로 도구 정확성과 효율성을 평가하는 방식을 적용했습니다.

전담 UX라이터 없이 흩어지던 문장 스타일을 해결하기 위해 AI 기반 UX라이팅 시스템을 구축했습니다. Figma 플러그인과 Claude, 가이드라인·사례 DB로 검수와 생성까지 작업 흐름에 붙였습니다.


Context Engineering을 LLM 성능을 높이는 핵심 역량으로 정리하고 Prompt Engineering과의 차이를 설명했습니다. Cursor AI와 Claude Code 사례를 통해 실무 적용 방식과 컨텍스트 관리 방법을 소개했습니다.

무신사 엔지니어링이 AI 해커톤 무슨사이를 통해 사람과 AI의 협업 문화를 실험했습니다. 경쟁보다 학습을 강조하며 실제 개발과 운영에 AI를 녹여낸 사례를 소개했습니다.

FE News 25년 9월호에서 프론트엔드와 AI 코딩 도구 관련 주요 소식을 정리했습니다. 코드 품질, 보안, 상호 운용성, 인지 부하 같은 이슈를 함께 다뤘습니다.

광고사업팀이 AI와 MCP를 활용해 세일즈, 협업, 리포트 업무를 크게 효율화한 사례를 소개했습니다.\n프롬프트와 맞춤형 툴로 반복 작업을 줄이고 임팩트 높은 일에 집중하는 방향을 제시했습니다.


LG전자가 Amazon Bedrock으로 소셜미디어 제품 트렌드 모니터링 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. DeepEval 기반 평가와 모델 비교를 통해 정확도, 속도, 비용을 함께 검증했습니다.