Claude MCP로 엔지니어링 업무 자동화하기 \:\ 정보 검색, README, Git, Slack 활용법
Claude MCP를 활용해 엔지니어링 업무를 자동화하는 방법을 소개했습니다. 최신 정보 검색, README 생성, Git 제어, Slack 작업 예시와 함께 서버 설정 흐름을 정리했습니다.
#Claude#MCP
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AI 기술 블로그 최신 글
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Unity와 Hugging Face로 AI 갤러리 만들어 보기
Unity에서 Hugging Face Inference API를 호출해 이미지 생성 기능을 붙이는 방법을 소개했습니다. 3D 공간의 스크린에 생성 이미지를 표시해 AI 갤러리를 만드는 예제를 보여줬습니다.
#Unity#Hugging Face
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NVIDIA가 개발한 오픈 소스 툴킷: NeMo Guardrails 소개
NeMo Guardrails는 LLM 응답을 YAML 또는 Python 규칙으로 제어하는 오픈 소스 툴킷입니다. 안전한 응답 필터링과 비즈니스 규칙 적용 예시를 함께 소개했습니다.
#LLM#YAML
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브라우저 기반 IPFS 네트워크 동향 (2025년 1월 기준)
브라우저를 IPFS 노드처럼 활용하는 동향을 Helia와 PubSub 중심으로 정리했습니다. 비용 없이 브라우저 간 IPFS 통신을 구성하는 방향을 소개했습니다.
#IPFS#Helia
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AI 카모톤 - 9시까지 프로토타입 만드실 수 있죠?
카카오모빌리티 사내 AI 해커톤 AI 카모톤의 운영 과정과 수상작 사례를 소개했습니다. 짧은 기간에 AI 도구로 프로토타입을 만들고 교육·심사·회고까지 진행한 행사였습니다.
#LLM#prompt
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n8n과 OpenAI로 이메일 분류 자동화하기
n8n, Gmail, OpenAI, Notion을 연동해 이메일 분류와 저장을 자동화한 사례를 소개했습니다. 반복 문의 대응 효율을 높이되, 정확도와 비용·보안 관리가 중요하다고 정리했습니다.
#n8n#OpenAI
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n8n과 OpenAI로 이메일 분류 자동화하기
n8n과 OpenAI를 활용해 Gmail 이메일을 자동 분류하고 Notion DB에 저장하는 흐름을 소개했습니다. LLM 정확도와 비용, 보안을 함께 고려해 점진적으로 확장할 필요가 있다고 설명했습니다.
#n8n#OpenAI
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임베딩 모델로 데이터 의미 압축하기
텍스트를 숫자와 벡터로 표현하는 여러 방법과 문장 임베딩 기반 의미 검색을 정리했습니다. 또한 BERT, FAISS, 하이브리드 검색의 구조와 활용 방향을 소개했습니다.
#LLM#임베딩
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AI 명함촬영인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 2부 — ML Model Converter와 안드로이드 앱 적용기
리오(RIO) 명함 촬영 인식을 모바일 기기에서 동작시키기 위해 모델 변환과 안드로이드 적용 과정을 정리했습니다. PyTorch를 TF Lite로 옮기고, JNI와 OpenCV로 후처리를 구성한 실험 내용을 공유했습니다.
#ML#Android
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리멤버 유저에게 보다 깨끗한 명함 이미지 제공을 위한 이미지 복원 방법
리멤버 명함 이미지 복원을 위해 전통적 방법과 딥러닝 기반 방법을 비교해 정리했습니다. 실서비스에서는 품질뿐 아니라 리소스와 추론 시간도 함께 고려해야 했습니다.
#ML#이미지 복원
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AI 명함 촬영 인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 1부 — 명함촬영인식 위한 Instance Segmentation & Computer Vision
명함 촬영 인식의 정확도와 사용자 경험을 높이기 위해 기존 방식에서 Instance Segmentation 기반 모델로 전환했습니다. 탐지와 후처리를 분리하고 OpenCV 기법으로 명함 이미지를 정제한 적용기를 소개했습니다.
#Instance Segmentation#Computer Vision
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추천 시스템 서비스 적용을 위한 Elastic Search 도입기
리멤버 커뮤니티 새 글 피드 개인화 추천에 SimCSE와 OpenSearch k-NN을 적용한 과정을 소개했습니다. MongoDB 병목을 줄여 평균 0.2초 응답의 추천 API를 구성했습니다.
#ElasticSearch#Recommendation System
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실시간 반응형 추천 개발 일지 2부: 벡터 검색, 그리고 숨겨진 요구사항과 기술 도입 의사 결정을 다루는 방법
실시간 행동 이력과 위치 정보를 반영하는 추천 시스템의 요구사항을 기술 문제로 풀어냈습니다. 벡터 검색 도입 과정에서 pre filter와 ANN의 한계를 검토하고 후보군 실험을 진행했습니다.
#벡터 검색#추천
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AI Agent: 자율성의 진화, 비즈니스 가치 확장
AI Agent: 자율성의 진화, 비즈니스 가치 확장
AI 에이전트의 개념, 구조, 유형, 비즈니스 활용 가치를 설명했습니다. 보안과 신뢰성 같은 도입 과제와 향후 발전 방향도 함께 정리했습니다.
#AI Agent#LLM
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