구독만 하던 Codex와 Claude, LLM 서버로 바꿔 쓰기
구독만 하던 Codex와 Claude, LLM 서버로 바꿔 쓰기
사내에서 쓰는 Codex와 Claude를 LLM 서버 형태로 전환해 시스템에 넣어 활용하는 방법을 다룹니다. 웹, 앱, CLI에 흩어진 사용 방식을 내부 연동 관점에서 정리했습니다.
#LLM#CLI
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AI 기술 블로그 최신 글
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AI 전환, 우리가 도운 건 돕는 사람이었습니다
AI 전환, 우리가 도운 건 돕는 사람이었습니다
AI 전환의 핵심을 도구가 아니라 사람의 변화와 코칭 구조에서 찾았습니다. 92명의 수요에 대응해 코치 페어 기반 경험형 프로그램을 설계했습니다.
#코칭#동기면담
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AI 번역의 시대1: 세태(世態)
LLM 번역이 다음 토큰 예측과 다국어 학습을 통해 작동하는 방식을 설명했습니다. NMT와 비교해 문맥·지시 반영의 강점과 속도·일관성 한계를 짚었습니다.
#LLM#NLP
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셀트리온제약의 AI-DLC 방법론과 Kiro를 활용한 OMS 서비스 구축하기
3개월 내 OMS를 구축해야 하는 상황에서 AI-DLC와 Kiro를 적용해 기획, 개발, 현업 협업을 구조화했습니다. 1일 파일럿과 3일 워크숍으로 설계 문서와 운영 산출물까지 확보했습니다.
#AWS#Kiro
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AI를 위한 문서중앙화 — 서버 밖 엔드포인트 데이터까지 관리해야 하는 이유
AI를 위한 문서중앙화 — 서버 밖 엔드포인트 데이터까지 관리해야 하는 이유
생성형 AI 도입 과정에서 데이터 관리가 초기 과제로 제시됐습니다. 서버 밖 엔드포인트 데이터까지 포함한 문서중앙화의 필요성을 다룹니다.
#생성형 AI#문서중앙화
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AI에게 분석을 맡기기 전에, '분석할 수 없음' 부터 가르치세요 — Wear OS 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기
AI에게 분석을 맡기기 전에, '분석할 수 없음' 부터 가르치세요 — Wear OS 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기
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.
#Android#자동화
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AI를 전제로 다시 설계하다, Tech-Verse 2026 참관기
Tech-Verse 2026에서 AI 주도 개발과 AX 전환의 핵심 흐름을 살펴보았습니다. 모델보다 환경·검증·설계가 중요하다는 실무 관점을 중심으로 정리했습니다.
#LLM#MCP
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인프런은 영상 화면 속 글자도 번역합니다
영상 화면 속 글자를 오버레이로 대체하는 화면 번역 기능의 구현 과정을 소개했습니다. OCR·VLM·XY Cut·LLM과 프레임 재사용으로 품질과 비용을 함께 최적화했습니다.
#OCR#VLM
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Refining Speech Recognition Results and Generating Insights with the ReturnZero API
RTZR STT API를 활용해 Python CLI에서 음성 전사·보정·인사이트 생성을 구현했습니다. 소음 환경 전사 오류 보정과 대화 요약·분류 결과를 예시로 검증했습니다.
#Python#STT
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리턴제로 API로 음성인식 결과를 보정하고 인사이트 만들기
RTZR STT API를 호출하는 Python CLI로 기본 전사, 전사 보정, 인사이트 생성을 구현했습니다. 소음 음원 보정 사례와 상담 대화의 제목·분류·핵심 내용 추출 결과를 확인했습니다.
#Python#RTZR
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Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트 GAMMA로 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 가속화하기
Oracle에서 PostgreSQL로의 마이그레이션에서 가장 큰 병목인 저장 프로시저 변환을 멀티 에이전트 GAMMA로 자동화하는 내용을 다뤘습니다. 의존성 분석, 코드 생성, 검증, 지식 축적을 결합해 수동 작업을 줄이고 정확도를 높이는 방법을 소개했습니다.
#Amazon Bedrock#Oracle
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LLM이 만들고 활용하는 Wiki
LLM이 문서를 읽는 순서와 우선순위를 정리하는 Wiki 구조를 소개했습니다. VUI 디자인 시스템 작업에서 검증과 생성에 어떻게 활용했는지도 사례로 설명했습니다.
#LLM#Wiki
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[AI 트렌드] 배관 전화를 받는 AI가 1조 회사가 됐습니다
[AI 트렌드] 배관 전화를 받는 AI가 1조 회사가 됐습니다
AI 시대에는 엔진보다 워크플로우를 바꾸는 기업이 성과를 내고 있습니다. 버티컬 AI와 기존 기업의 전환 사례, 그리고 단위경제와 운영 준비의 중요성을 정리했습니다.
#LLM#AI 에이전트
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Voice Turn Detection 모델 개발기
전화 상담에서는 무엇을 말할지뿐 아니라 언제 말할지도 중요하다고 다루었습니다. Voice Turn Detection 모델을 만들어 100ms대 판단과 실제 전화 적용 결과를 소개했습니다.
#LLM#voice
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