
사람도 기계도 읽는 규약: 예측 가능한 AI 제품 만들기
AI 출력은 설명만으로는 통제되지 않아 스키마와 런타임 강제가 필요했습니다.\nStructured Outputs와 검증 한 지점화로 예측 가능한 AI 제품을 만들었습니다.

AI 출력은 설명만으로는 통제되지 않아 스키마와 런타임 강제가 필요했습니다.\nStructured Outputs와 검증 한 지점화로 예측 가능한 AI 제품을 만들었습니다.
토스팀이 AI 변화에 대응하기 위해 AI Surf Day를 운영하며 실험과 공유 문화를 만들었습니다. 사례 공유, 에반젤리스트, 외부 협업을 통해 AI 전환의 기반을 넓혔습니다.


SK플래닛이 OpenAI, 11번가와 함께 AI Tech Talk 세미나를 열고 기술 인사이트를 공유했습니다. OpenAI API 사례와 11번가의 Codex MVP 시연이 함께 소개됐습니다.


SK플래닛과 11번가가 OpenAI Korea와 함께 판교 세미나를 열고 기술 인사이트를 공유했습니다. OpenAI API 소개와 커머스 사례, 11번가 Codex MVP 시연이 함께 진행되었습니다.

SK플래닛과 11번가가 OpenAI Korea와 함께 판교 세미나를 열고 OpenAI API와 커머스 사례를 공유했습니다. 또한 ATT로 이름을 바꾼 배경과 향후 AI 협업 기대를 전했습니다.

Semantic Search로는 번역 키의 용어 일관성을 충분히 살리기 어려웠습니다. 문장 유사도보다 정확한 용어 재사용에 맞춰 검색 방식을 바꾸는 것이 더 효과적이었습니다.

Semantic Search만으로는 번역 용어 일관성을 해결하기 어려웠습니다. 저자는 키워드 추출과 Tolgee 재검색 방식으로 접근을 바꿨습니다.

Notion DB와 Figma 플러그인을 연결해 더미 데이터 입력을 자동화한 사례를 소개했습니다. CORS 문제와 AI 데이터 생성 이슈를 해결하며 팀용 도구로 확장한 과정도 담았습니다.

비개발자 디자이너가 반복되는 더미 데이터 입력 문제를 해결하려고 Figma 플러그인을 직접 만들었습니다. Notion DB와 AI, CSV 업로드를 결합해 팀이 쉽게 데이터셋을 관리하도록 개선했습니다.


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

OpenAI Academy의 메뉴 구조와 역할별 학습 트랙을 빠르게 살펴본 글입니다. ChatGPT 활용, GPT-5 자료, Builders 리소스를 실무 관점에서 소개했습니다.


Node.js Stream으로 OpenAI Realtime Websocket API 음성 채팅 예제를 구성했습니다. 마이크 입력과 스피커 출력을 연결해 실시간 음성 처리를 보여주었습니다.