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카테고리별로 많이 읽힌 기술 블로그 게시글을 모았습니다.

6개 카테고리10개 게시글

AI 조회수 기준 Top 10

2026년 7월 22일

Bedrock API Key 하나가 수 천만원 청구서로 돌아온 이유

Bedrock API 키 노출이 대규모 비용 청구로 이어질 수 있는 위험을 설명했습니다. IAM, 로깅, 비용 알림, 사고 대응을 함께 설계해야 한다고 정리했습니다.

#Amazon Bedrock#AWS#보안

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2026년 7월 20일

십만 줄 코드베이스, AST로 길을 찾다 — Kiro Code Intelligence로 대규모 코드베이스를 이해하는 법

대규모 코드베이스에서는 텍스트 검색보다 AST 기반 구조 이해가 더 중요하다고 설명했습니다. Kiro Code Intelligence는 tree-sitter와 LSP를 함께 써서 심볼과 참조를 정밀하게 다룹니다.

#AST#tree-sitter#LLM

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십만 줄 코드베이스, AST로 길을 찾다 — Kiro Code Intelligence로 대규모 코드베이스를 이해하는 법

2026년 7월 23일

LLM으로 대규모 기술 문서 생성

LLM으로 대규모 기술 문서를 만들 때는 내용을 생성하는 것과 구조·서식을 통제하는 것을 분리해야 했습니다. BC 단위 분할, JSON 스키마, 정합성 검증으로 187쪽 초안을 43쪽 최종본으로 줄였습니다.

#LLM#JSON#pandoc

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2026년 7월 7일

AI 코드 리뷰, 3번 갈아엎고 배운 것

AI 코드 리뷰를 세 번 운영하며 도구보다 기대와 역할 합의가 더 중요하다는 점을 배웠습니다. 기준을 문서화하고 사람과 AI의 역할을 나누자 노이즈가 줄었습니다.

#code review#Claude Code#GitHub Actions

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2026년 7월 7일

LLM 비용 64% 절감, 캐시 히트율 98% 달성기

AWS Bedrock 기반 LLM 비용이 증가하자 API별 토큰 메트릭을 먼저 구축해 원인을 파악했습니다. 이후 Prompt Caching을 적용해 캐시 히트율 98%, 전체 비용 64% 절감을 달성했습니다.

#LLM#cache#AWS Bedrock

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2026년 7월 17일

[네이버클라우드 아카데미] 대구대학교 SW중심대학과 함께한 <소버린 AI Literacy 과정> 돌아보기

대구대학교와 함께한 소버린 AI Literacy 과정의 진행 내용을 돌아보는 글입니다. AI 기초와 클라우드 이해 교육을 통해 학생들의 성장을 소개했습니다.

#cloud#생성형AI

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2026년 7월 15일

AI 코드 리뷰 자동화, 판정은 왜 흔들릴까? 원인과 해결법 4가지

LLM 코드 리뷰는 같은 입력에도 판정이 달라질 수 있어 자동화에서 흔들림이 생길 수 있습니다. 이를 줄이기 위해 코드 위임, 출력 폭 좁히기, 다수결, 하네스 적용을 제안했습니다.

#LLM#자동화#하네스

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2026년 7월 16일

오픈챗 이름 및 설명 글로 유해성 판단하는 모델 개발하기

오픈챗 이름과 설명 글로 유해성을 판단하는 모니터링 모델 개발 과정을 소개했습니다. 디코더 기반 분류와 임곗값 조정으로 자동 검수 범위를 넓혔습니다.

#ML#LLM#model cascading

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2026년 7월 21일

[클로바 시선 #53] 네이버클라우드, NVIDIA Nemotron 연합에 함께합니다: 소버린 AI를 향한 협력

네이버클라우드가 NVIDIA Nemotron 연합에 합류하며 소버린 AI와 글로벌 협력의 균형을 모색했습니다. HyperCLOVA X 고도화와 국내 AI 경쟁력 강화 방향을 제시했습니다.

#LLM#cloud

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2026년 7월 2일

그 많던 토큰은 누가 다 먹었을까

에이전트형 도구에서는 프롬프트보다 도구 출력과 대화 기록이 토큰을 더 많이 소모했습니다. 필요한 정보만 사전 필터링하고 작업 범위를 좁히는 방식으로 컨텍스트를 관리해야 했습니다.

#LLM#MCP#Figma

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