AI 에이전트의 작업을 관측 가능하게 만들기
AI 에이전트의 작업 흐름을 커밋 메시지와 세션 기록으로 관측 가능하게 만드는 방법을 정리했습니다. 신고 기반 집계와 파생 판정을 통해 새 저장소에서도 즉시 지표가 나오도록 구성했습니다.
#Git#LLM
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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LLM에게 수백 MB 로그를 통째로 주지 마세요 — 근거를 "검증"할 수 있는 AI 이슈 분석 에이전트 개발기
LLM에게 수백 MB 로그를 통째로 주지 마세요 — 근거를 "검증"할 수 있는 AI 이슈 분석 에이전트 개발기
수백 MB 로그를 LLM에 그대로 넣는 비효율을 줄이기 위해 AI 이슈 분석 에이전트를 개발한 사례입니다. 이슈를 찾고 읽는 시간을 줄이면서 근거를 검증 가능한 방식에 초점을 맞췄습니다.
#LLM#logging
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zeta labs 개발기 - AI와 함께라면 누구나 만들 수 있다
zeta labs는 문서, 에이전트, 자동 검증, 분석을 연결해 누구나 제품 개발 사이클을 돌리는 환경을 구축했습니다.\n주 2회 배포와 사용자 배치 비교로 개선 효과를 측정하며 클로즈베타를 운영했습니다.
#LLM#Claude
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[현장 스케치] AI 시대의 물류, 하나의 밸류체인으로 설계됩니다: NAVER Cloud VISIONARY TABLE
[현장 스케치] AI 시대의 물류, 하나의 밸류체인으로 설계됩니다: NAVER Cloud VISIONARY TABLE
네이버클라우드가 물류 AX 비전과 전략을 소개하는 현장 스케치를 전했습니다. 물류·SCM 전 구간에서 AI가 어떻게 적용되는지 사례 중심으로 다뤘습니다.
#cloud#자동화
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글 템플릿1
글 템플릿1
AWS Athena로 ELB/ALB 액세스 로그를 분석하는 테이블 생성 방법을 정리했습니다. 로그 활성화와 S3 설정, 파티션 프로젝션 예시까지 함께 소개했습니다.
#AWS Athena#ELB
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AI 코딩 도구 ROI를 정확히 측정하는 4가지 핵심 지표
AI 코딩 도구의 ROI를 비용과 품질 지표로 나눠 측정하는 방법을 정리했습니다. 각 지표의 의미와 한계를 함께 살펴보며 정확한 판단 기준을 제안했습니다.
#LLM#비용
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AI와 함께 이끌어온 2개의 스쿼드
AI와 함께 이끌어온 2개의 스쿼드
두 개의 스쿼드를 운영하며 Devin과 Claude를 주니어 동료처럼 활용한 경험을 정리했습니다. 각자의 강점과 한계를 함께 설명하며, 맥락 전달과 검수가 중요하다고 강조했습니다.
#LLM#분석
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Metric Review, 실행을 이끌다
토스플레이스 데이터 조직이 Metric Review로 인사이트를 실행으로 연결한 과정을 소개했습니다. OKR 연계 지표 체계와 주간 리뷰, 사례 기반 적용으로 조직의 의사결정과 성과를 개선했습니다.
#분석#데이터 분석
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
AI로 미국을 정복하다
AI로 미국을 정복하다
미국 시장을 겨냥해 알라미 사진 미션을 재설계하고 반복 개선한 사례를 다뤘습니다. 직접 사용과 데이터 검증으로 첫 경험을 쉽게 만들며 유입과 리텐션을 함께 끌어올렸습니다.
#A/B 테스트#분석
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뮤직큐-나의 최애를 소개합니다! | Jane
뮤직큐-나의 최애를 소개합니다! | Jane
드림어스컴퍼니 V컬러링팀 Jane의 음악 취향과 플레이리스트를 소개한 인터뷰입니다. 아시아 아티스트 중심의 편안한 곡들과 콘텐츠 운영 이야기를 함께 담았습니다.
#SQL#Python
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생성형 AI와 빅데이터의 만남: 에이전틱 AI로 진화하는 Big Data Assistant
생성형 AI와 빅데이터의 만남: 에이전틱 AI로 진화하는 Big Data Assistant
삼성전자 BDA에서 LLM을 활용한 자연어 기반 분석 서비스 구축 사례를 소개합니다. 생성형 AI와 빅데이터를 결합해 에이전틱 AI로 진화하는 방향을 다룹니다.
#LLM#빅데이터
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당근은 왜 User Activation을 전사 공통 데이터 레이어로 만들었을까?
당근은 왜 User Activation을 전사 공통 데이터 레이어로 만들었을까?
당근이 User Activation을 전사 공통 데이터 레이어로 만든 배경과 구조를 설명했습니다. 상태와 전이 분석을 위해 신뢰성, 비용, 생산성을 함께 고려한 설계였습니다.
#DBT#Airflow
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있었는데요, 없었습니다.
자동발주 예측 품질을 높이기 위해 품절률 급등 원인을 분석하고 권고발주를 자동발주로 점진 전환했습니다. TFT와 분위수 예측을 적용해 행사와 Capacity 변화에 더 잘 대응하며 품절률과 RMSE를 개선했습니다.
#ML#TFT
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우리 부서에서는 AI를 어떻게 쓸 수 있을까요? : 부서별 AI 활용 가이드
우리 부서에서는 AI를 어떻게 쓸 수 있을까요? : 부서별 AI 활용 가이드
부서별로 대화형 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 마케팅, 영업, HR 사례 중심으로 정리했습니다. 실제 프롬프트 예시를 통해 바로 적용할 수 있는 업무 효율화 방안을 제안했습니다.
#prompt#SEO
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