여기어때2026년 9월 10일AIAI가 내 하루를 기억하게 하는 법 (1/2): 먼저, 기억할 곳을 만들었다 — 개인 LLM 위키AI가 개인의 하루와 업무 맥락을 기억하도록 하기 위해 개인 LLM 위키를 만든 사례를 다뤘습니다. 먼저 기억할 곳을 마련하는 과정을 중심으로 소개했습니다.#LLM#위키8900AI가 내 하루를 기억하게 하는 법 (1/2): 먼저, 기억할 곳을 만들었다 — 개인 LLM 위키
삼성2026년 9월 15일AI구독만 하던 Codex와 Claude, LLM 서버로 바꿔 쓰기사내에서 쓰는 Codex와 Claude를 LLM 서버 형태로 전환해 시스템에 넣어 활용하는 방법을 다룹니다. 웹, 앱, CLI에 흩어진 사용 방식을 내부 연동 관점에서 정리했습니다.#LLM#CLI#cloud4900구독만 하던 Codex와 Claude, LLM 서버로 바꿔 쓰기
토스2026년 9월 16일AI리더보드 1등 LLM, 토스에서도 1등일까? - Toss Benchmark 구축기공개 리더보드만으로는 토스 서비스에 맞는 LLM을 고르기 어려워 Toss Benchmark를 구축했습니다. 한국어 입력, 추론 설정, 도메인 지식과 정책 준수까지 함께 평가해 실제 업무 적합성을 확인했습니다.#LLM#벤치마크#한국어4400
토스2026년 9월 8일AIAI가 팀 규칙을 지키도록 하는 방법코드 작성 직후와 종료 직전에 규칙을 다시 주입하는 Stylepack으로 Coding Agent의 컨벤션 준수를 높인 사례를 다뤘습니다. 반복 리뷰 코멘트를 규칙화하고, 모양으로 잡히는 문제와 런타임 문제를 나눠 대응했습니다.#LLM#prompt#Python13700
라인2026년 9월 11일AIAI를 전제로 다시 설계하다, Tech-Verse 2026 참관기Tech-Verse 2026에서 AI 주도 개발과 AX 전환의 핵심 흐름을 살펴보았습니다. 모델보다 환경·검증·설계가 중요하다는 실무 관점을 중심으로 정리했습니다.#LLM#MCP#API Gateway5500
넥스트리2026년 9월 15일AI20달러 회화 앱 개발 도전기영어 회화 학습의 불편함을 해결하기 위해 영상 기반 학습 앱을 개발한 사례입니다. 데스크톱에서 자료를 만들고 모바일에서 학습하는 구조로 실사용성과 비용을 함께 고려했습니다.#Android#Gemini#ChatGPT3200
넥스트리2026년 9월 10일AILLM이 만들고 활용하는 WikiLLM이 문서를 읽는 순서와 우선순위를 정리하는 Wiki 구조를 소개했습니다. VUI 디자인 시스템 작업에서 검증과 생성에 어떻게 활용했는지도 사례로 설명했습니다.#LLM#Wiki#Storybook6300
삼성2026년 9월 11일AIAI에게 분석을 맡기기 전에, '분석할 수 없음' 부터 가르치세요 — Wear OS 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기Galaxy 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#LLM3200AI에게 분석을 맡기기 전에, '분석할 수 없음' 부터 가르치세요 — Wear OS 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기
베스핀글로벌2026년 9월 16일AI[AI 트렌드] 오늘의 AI는 당신이 쓸 가장 뒤떨어진 AI입니다생성형 AI의 발전 속도와 시장 충격을 짚으며, 지금 쓰는 AI가 가장 뒤떨어진 AI일 수 있다는 점을 강조했습니다. 기술 자체보다 업의 맥락에 맞는 도입과 활용이 중요하다고 정리했습니다.#SaaS#Firebase#DB2800[AI 트렌드] 오늘의 AI는 당신이 쓸 가장 뒤떨어진 AI입니다
삼성2026년 9월 17일AI몇 달 전에 풀었던 문제를 오늘 또 풀고 있었습니다 — AI와의 대화를 팀의 지식으로 자동 축적한 이야기몇 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.#LLM#지식관리#cache2300몇 달 전에 풀었던 문제를 오늘 또 풀고 있었습니다 — AI와의 대화를 팀의 지식으로 자동 축적한 이야기