![[오프라인] 속도가 이해를 추월할 때: AI 시대의 인지 부채](https://tech.goorm.io/wp-content/uploads/2026/05/BLOG_thumbnail.jpg)
[오프라인] 속도가 이해를 추월할 때: AI 시대의 인지 부채
AI 코딩 도구로 개발 속도는 빨라졌지만 이해가 따라가지 못하는 인지 부채를 다뤘습니다. 개발자와 조직이 무엇을 잃고 있는지 패널 토론과 함께 살펴보았습니다.
#LLM#인지 부채
99005분
필터 1
GS SHOP의 영상 기반 AI 상품 추천 플랫폼 구축기
GS SHOP이 영상 이해 모델과 생성형 AI를 조합해 숏픽 추천을 Hybrid 구조로 고도화했습니다. 소구 포인트 기반 임베딩으로 추천 품질과 전환 성과를 함께 개선했습니다.
#AWS#LLM
38005분
Agentic AI 기반 플랫폼 – Part3 : AgentCore Policy, Evaluation, Observability로 기업 운영 체계 구축하기
Amazon Bedrock AgentCore의 Policy, Evaluation, Observability를 결합해 기업용 Agent 운영 체계를 설명했습니다. 정책 제어, 품질 평가, 실시간 추적의 역할과 연계를 정리했습니다.
#AWS#MCP
23005분
ODW #6: Git 자동화 관점에서 본 MCP와 에이전트 스킬의 장단점
Git 릴리스 자동화를 예제로 MCP와 에이전트 스킬의 차이를 비교했습니다. 반복 작업은 스킬로 표준화하고, 외부 연동은 MCP로 분리하는 접근을 제안했습니다.
#Git#MCP
56005분
느려터진 에디터 좀 고쳐줘를 AI에게 시켜봤다
느려터진 에디터 좀 고쳐줘를 AI에게 시켜봤다
AI가 위지윅 에디터 성능 개선을 반복 실험하도록 Auto Research 루프를 구성했습니다. 실제 체감 성능을 반영하는 벤치마크와 점수표 설계가 핵심이라는 점을 확인했습니다.
#LLM#성능
0005분
느려터진 에디터 좀 고쳐줘를 AI에게 시켜봤다
AI에게 에디터 성능 개선을 맡겨 Auto Research 루프를 실험했습니다.\n평가 지표 설계가 핵심이었고, 실제 체감 성능에 맞는 벤치마크가 중요하다고 정리했습니다.
#LLM#성능
62005분
누구나 찾아볼 수 있는 중고거래 서버 LLM 릴리즈 노트 도입기
누구나 찾아볼 수 있는 중고거래 서버 LLM 릴리즈 노트 도입기
배포 내역을 정형화해 Notion에 쌓고, LLM으로 비개발자도 읽을 수 있는 릴리즈 노트를 자동 생성했습니다. 별도 인프라 없이 기존 도구만으로 커뮤니케이션 비용을 줄인 사례입니다.
#LLM#GitHub Actions
126005분
Amazon ElastiCache for Valkey의 CESC로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 최적화하기
Amazon ElastiCache for Valkey의 벡터 검색으로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼의 이미지 응답 속도와 비용 효율을 개선했습니다. CESC와 LLM 검증, 폴백 전략으로 맥락 기반 캐싱과 몰입 경험을 강화했습니다.
#AWS#cache
18005분
AI PIT STOP
AI PIT STOP
캐치테이블은 전사 AI 해커톤을 위해 이틀간 업무를 멈추고 몰입 환경을 마련했습니다. 사전 교육과 실습, 인프라 지원을 통해 AI를 업무 핵심 파트너로 확산하려 했습니다.
#LLM#Claude
55005분
비엔지니어의 Claude Code 활용 ROI 측정 - 4가지 베이스라인 지표
비엔지니어 환경에서 Claude Code ROI를 측정하는 4가지 베이스라인 지표를 소개했습니다. 로컬 로그와 ccusage 분석으로 토큰, 비용, 도구 사용, 메시지 패턴을 기준점으로 삼는 방법을 설명했습니다.
#Claude Code#LLM
34005분
Amazon EKS에서 운영하는 자체 관리형 Agentic AI 플랫폼 : 인프라 자동화와 관측성으로 운영 안정성 확보하기
EKS Auto Mode와 Bifrost, Langfuse를 조합해 자체 관리형 Agentic AI 플랫폼을 구축하는 방법을 소개했습니다. 멀티모델 라우팅과 2계층 관측성으로 운영 안정성과 비용 최적화를 함께 확보했습니다.
#Amazon EKS#Kubernetes
70005분
Product Engineer: 하루 500건 분석 요청을 받아내는 데이터 에이전트, 일을 돕는 AI에서 일을 수행하는 AI로
Product Engineer: 하루 500건 분석 요청을 받아내는 데이터 에이전트, 일을 돕는 AI에서 일을 수행하는 AI로
슬랙 기반 데이터 에이전트로 반복 분석 요청을 자동 처리하는 구조를 소개했습니다.정확도와 안전성을 위해 지식 체계, 서브 에이전트, 평가 루프를 함께 설계했습니다.
#LLM#Slack
141005분