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필터 1
생성형 AI와 테스트 케이스 자동 생성: 반복 업무 자동화로 품질 혁신
한글과컴퓨터
AI

생성형 AI와 테스트 케이스 자동 생성: 반복 업무 자동화로 품질 혁신

생성형 AI로 테스트 케이스 작성과 요구사항 분석을 자동화해 QA 반복 업무를 줄이는 방법을 소개했습니다. 또한 프롬프트 설계와 Custom GPTs 활용으로 일관된 테스트 생성 체계를 만드는 방안을 제시했습니다.

#LLM#test
7900
if(kakao)25, 카카오뱅크가 전하는 기술 이야기
카카오뱅크
기타

if(kakao)25, 카카오뱅크가 전하는 기술 이야기

if(kakao)25에서 카카오뱅크가 기술 세션, 패널톡, 부스를 통해 AI와 금융 기술 사례를 공유했습니다.\n프롬프트 공격 대응, 개발 생산성 향상, 테스트 자동화, 데이터센터 관리 개선 내용을 소개했습니다.

#LLM#prompt
3200
사용자의 목소리를 AI로 재현하다: LLM기반 Multi Agent UX플랫폼 개발기
네이버 D2
AI

사용자의 목소리를 AI로 재현하다: LLM기반 Multi Agent UX플랫폼 개발기

LLM 기반 멀티 에이전트 UX 플랫폼과 사용자 페르소나봇 NSona의 개발 과정을 공유했습니다. 디자이너·리서처·개발자가 함께 만든 새로운 AI 협업 모델과 평가 방식을 소개했습니다.

#LLM#prompt
9300
누구나 만드는 시대, 마케터가 한 달 만에 만든 영상 자동화 시스템
마이리얼트립
AI

누구나 만드는 시대, 마케터가 한 달 만에 만든 영상 자동화 시스템

마케터가 AI와 개발 도구를 활용해 한 달 만에 영상 자동화 시스템을 만들었습니다. 핵심은 프롬프트를 구조화해 누구나 안정적으로 소재를 생성할 수 있게 만든 점입니다.

#Streamlit#Cursor
5900
누구나 리서치 하는 시대, UX리서처의 생존법
토스
기타

누구나 리서치 하는 시대, UX리서처의 생존법

AI와 합성 유저로 리서치가 보편화된 시대에 UX리서처의 역할을 다시 정의했습니다. 제품 단계별로 유저 관점과 구조화, 리더십이 핵심임을 설명했습니다.

#UX/UX리서치#prompt
4900
NOL QA, 한계를 넘다 — 24시간 일하는 신입사원 ‘Q-pid’ 채용 스토리
NOL
AI

NOL QA, 한계를 넘다 — 24시간 일하는 신입사원 ‘Q-pid’ 채용 스토리

QA 리소스 문의를 자동화하기 위해 Q-pid라는 AI 비서를 구축했습니다.\nJira 데이터와 프롬프트 엔지니어링으로 예측 가능한 답변과 운영 효율을 높였습니다.

#Python#Flask
8200
쿠팡 파트너스

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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가
QueryPie
AI

왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가

일본 기업의 AI 활용이 세계에 비해 뒤처진 이유와 경영 통합의 필요성을 정리했습니다. 전사 추진, 인재 육성, 데이터 준비를 바탕으로 지금 AI 트랜스포메이션을 시작해야 한다고 설명했습니다.

#LLM#prompt
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휴먼의 AI '학습'은 이렇게! #1 - OpenAI Academy 사이트 톺아보기 : )
데보션
AI

휴먼의 AI '학습'은 이렇게! #1 - OpenAI Academy 사이트 톺아보기 : )

OpenAI Academy를 중심으로 AI 학습용 사이트의 구성과 역할별 트랙을 살펴보았습니다. 학습 콘텐츠와 실습 자료가 개발자 문서와 도구로 자연스럽게 이어지는 점이 인상적이었습니다.

#OpenAI#ChatGPT
5500
아이지에이웍스 AI 에이전트 클레어: Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트로 이룬 데이터 분석 혁신 (Part 2)
AWS
AI

아이지에이웍스 AI 에이전트 클레어: Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트로 이룬 데이터 분석 혁신 (Part 2)

Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트의 구현과 최적화 전략을 다뤘습니다. 멀티 에이전트 분리, 프롬프트 관리, 캐싱, 데이터 격리로 정확도와 효율성을 높였습니다.

#Amazon Bedrock#LLM
5200
“우리는 왜 지금, 프롬프트 엔지니어를 찾고 있을까요?”
미리디
AI

“우리는 왜 지금, 프롬프트 엔지니어를 찾고 있을까요?”

미리디는 멀티모달 AI 디자인 품질을 높이기 위해 프롬프트 엔지니어의 역할을 중요하게 보고 있습니다. 프롬프트 설계뿐 아니라 실험, 평가 지표, 협업 역량까지 요구하고 있습니다.

#prompt#LLM
4200
AWS와 함께하는 웅진 AI Runner Challenge – 2부 : 비 개발자도 만드는 AI 실적 인사이트 자동화 솔루션
AWS
AI

AWS와 함께하는 웅진 AI Runner Challenge – 2부 : 비 개발자도 만드는 AI 실적 인사이트 자동화 솔루션

Amazon Q Business로 손익 분석 챗봇을 구축해 비개발자도 실적 인사이트를 자동화했습니다. 매월 반복되는 분석·보고 업무를 줄이고 의사결정 속도를 높이는 사례를 소개했습니다.

#AWS#Amazon Q Business
4800
Claude Code Subagent: Context Engineering
딜라이트룸
AI

Claude Code Subagent: Context Engineering

Claude Code에서 자주 발생하는 컨텍스트 부족 문제와 Context Anxiety를 설명했습니다. 서브에이전트를 활용해 작업을 분리하고 메인 대화의 컨텍스트를 보존하는 방법을 소개했습니다.

#Claude#prompt
10700
안녕하세요! AI UX라이터 제민희입니다. 무엇을 도와드릴까요?
우아한 형제들
AI

안녕하세요! AI UX라이터 제민희입니다. 무엇을 도와드릴까요?

UX라이터와 개발자가 사내 AI 라이팅 툴을 만들며 겪은 실패와 방향 전환을 정리한 글입니다. 반복 검수 자동화를 위해 규칙 기반 방식 대신 RAG와 컨텍스트 설계를 적용했습니다.

#LLM#RAG
8300
Amazon Q Developer를 활용한 Voithru의 개발 생산성 혁신 여정
AWS
AI

Amazon Q Developer를 활용한 Voithru의 개발 생산성 혁신 여정

Amazon Q Developer를 도입해 개발 생산성과 운영 효율을 크게 높인 Voithru 사례를 소개했습니다. AI 협업 문화 정착과 역할 확장을 통해 개발 패러다임이 바뀐 과정도 함께 다뤘습니다.

#AWS#LLM
3800