갤럭시 워치 홈 앱의 간헐적 Jank 원인을 찾는 AI 에이전트 개발 사례를 소개합니다. 자동 재현, Perfetto SQL 전처리, 소스코드 매칭으로 개선안 도출을 시도했습니다.
TV 운영체제 패키지의 실행 로그로 커버리지를 측정하는 동적 분석 로직을 다룹니다. 두 대형 패키지에서 60시간 이상 걸리던 분석 병목의 최적화 사례를 소개합니다.
D-KMS 개인정보 암호화 서비스에 AX를 적용한 운영 개선 사례를 소개합니다. 운영 효율화와 보안성 강화, SDK 에러 원인 대응을 다룹니다.
반복적인 모델 학습·파라미터 수정 과정의 대기 문제를 다룹니다. 메신저와 LLM Agent를 연결한 MLOps 워크플로우를 소개합니다.
JEV의 질문·답 계약을 LLM Gateway 판정 API로 구현해 사내 소형 LLM에 적용했습니다. 출력 간소화로 지연 시간을 줄이고 라벨 오류 항목만 재판정했습니다.
Claude Code와 Codex CLI를 모델이 아닌 도구 실행형 에이전트로 구분했습니다. LLM Gateway 뒤에서 앱과 안전하게 연동하는 방식을 다룹니다.
분산된 업무 이력을 출처가 유지되는 Wiki로 연결했습니다. AI가 설계·구현 판단 전에 과거 근거를 확인하도록 구성했습니다.
같은 PR도 LLM과 프롬프트에 따라 놓치는 결함이 달라질 수 있음을 짚었습니다. 여러 LLM을 동시에 활용해 관점별 코드리뷰를 시도하는 Code Review War를 소개했습니다.
몇 달 전 풀었던 문제를 다시 만나 같은 시행착오를 겪은 경험을 바탕으로, AI와의 대화를 팀 지식으로 자동 축적하는 필요성을 정리했습니다. 반복 해결을 줄이고 기억에 의존하지 않도록 기록과 재활용 구조를 만들려는 이야기입니다.
사내에서 쓰는 Codex와 Claude를 LLM 서버 형태로 전환해 시스템에 넣어 활용하는 방법을 다룹니다. 웹, 앱, CLI에 흩어진 사용 방식을 내부 연동 관점에서 정리했습니다.
Galaxy Watch 검증 단계의 Crash·ANR·화면 흑화 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기를 소개했습니다. AI에 분석을 맡기기 전에 분석 불가 판단부터 학습시키는 접근을 다뤘습니다.
여러 AWS 콘솔과 CLI를 오가던 인프라 확인 문제를 읽기 전용 포털로 풀었습니다. 단일 프롬프트 대신 역할형 AI 에이전트로 업무를 나누는 접근을 다뤘습니다.
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.
형식이 제각각인 대규모 시장 데이터를 다루는 사내 AI 애널리스트 플랫폼 개발기입니다. LLM은 질문 해석만 맡기고 계산은 분리해 숫자 신뢰성을 확보했습니다.
5G vRAN의 초저지연 제약을 맞추기 위해 추론 코드를 자동 생성하는 Multi-Agent 컴파일러를 다뤘습니다. 기존의 수동 SIMD 최적화 C++ 작성 방식의 한계를 짚었습니다.
가전제품 MCU 펌웨어 개발에 AI 에이전트의 100% 자율 개발 가능성을 검증한 프로젝트를 소개했습니다. 사람이 목표를 정의하고 AI가 소프트웨어를 개발하는 시나리오를 다뤘습니다.
챗GPT 이후 확산된 AI 저작권 소송과 미국 법원의 판단 기준을 다룬 글입니다. 다만 본문 접근이 불가해 세부 내용은 확인되지 않았습니다.
사람이 자연스럽게 듣고 이해하는 오디오 전송을 목표로 하는 AI/ML 물리계층 접근을 소개했습니다. 비트 정확도보다 체감 품질을 우선하는 방향을 다뤘습니다.
