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주간 인기 게시글

카테고리별로 많이 읽힌 기술 블로그 게시글을 모았습니다.

6개 카테고리10개 게시글

AI

AI 조회수 기준 Top 10

1

AI

AI 시대의 개발자를 꿈꾸는 학생 개발자에게

AI 시대 개발자는 에이전트를 관리하며 방향 설정과 배포 책임을 맡게 된다고 설명했습니다. 소통·맥락 수집·검증 체계와 종합적 판단 역량의 중요성을 강조했습니다.

#AI 에이전트#LLM#코드 리뷰
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2

AI

손가락 튕기기로 LLM 비용 줄이기

SNAP은 LLM 로그를 작업별로 분류하고 소형 모델 학습 후보를 자동 발굴했습니다. 신뢰도 기반 폴백으로 품질을 유지하며 검증된 요청부터 LLM 비용을 줄였습니다.

#LLM#fine-tuning#Airflow
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3

AI

팀이 신뢰할 수 있는 AI 분석 환경 만들기: 추천팀의 컨텍스트 설계

추천팀은 AI 에이전트가 지침 문서를 바탕으로 SQL을 작성하고 Hadoop에서 분석하도록 구성했습니다. 로그 접근 방법과 분석 기준을 컨텍스트로 설계해 신뢰 가능한 분석 환경을 만들고자 했습니다.

#AI 에이전트#SQL#Hadoop
5000
4

AI

대AI시대에 일하는 방식의 변화에 대한 고찰

AI 코딩 에이전트 병렬 작업에서 병목이 코딩이 아닌 인간의 판단·책임으로 옮겨감을 돌아봤습니다. 판단 대기 작업을 제한하고 컨텍스트 외부화와 검증 자동화를 적용했습니다.

#Claude Code#Git#코드 리뷰
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5

AI

오늘의집 Self-Service Data Analytics 구축기

데이터 거버넌스와 업무 맥락을 기반으로 AI 셀프서비스 분석 환경을 구축했습니다. 라우팅·역질문·평가 체계로 신뢰성을 높이고 데이터 요청 문의를 약 95% 줄였습니다.

#LLM#RAG#SQL
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6

AI

요즘 뜬다는 FDE, 왜 Voice AI랑 싸우고 있을까?

Voice ALF의 반복 전화 QA를 고객 역할 AI와 텍스트 기반 실행기로 자동화했습니다. 실행 기록 기반 평가로 상담 흐름을 검증하고 직접 통화 부담을 줄였습니다.

#음성 AI#STT#TTS
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7

AI

채팅으로 디자인하는 AI, 실제로 쓸까? — A/B 테스트와 사용자 행동 분석기

AI 디자이너 MVP의 A/B 테스트와 발화 분석으로 이탈 원인을 기능 미지원·응답 지연으로 구분했습니다. 도구별 우선순위와 캔버스 맥락 활용 가설을 도출해 응답시간 개선과 제품 방향 논의에 반영했습니다.

#LLM#AI 에이전트#A/B 테스트
3300
8

AI

모델만 바꿨는데 LLM 비용이 3배가 된 이유

모델 교체 뒤 자동 프롬프트 캐시 구분점 정책 변화로 비용이 3.2배 증가한 원인을 분석했습니다. 고정부 경계에 명시 구분점을 두고 히트율과 비용을 운영 지표로 관리했습니다.

#LLM#prompt#cache
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9

AI

블로그 발행 MCP를 직접 만들며 확인한 AI 에이전트 실무 원칙 - 구성요소부터 사람 승인까지

블로그 발행 MCP 구현 경험으로 AI 에이전트의 구성요소와 단계적 도입 원칙을 정리했습니다. 운영 한계, 권한·데이터 거버넌스, 사람 승인 설계의 중요성을 설명합니다.

#MCP#LLM#Claude
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10

AI

CJ올리브네트웍스의 LLM Gateway 구축 – 모델 접근, 비용 통합 관리

분산된 LLM 호출을 중앙 게이트웨이로 통합해 인증·비용·데이터 정책을 적용했습니다. EKS 기반 확장 구조와 CLI 자동화로 안정적인 전사 AI 사용 환경을 구축했습니다.

#LLM#AWS#Amazon EKS
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