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검증 가능한 AI UI 설계하기
AI를 신뢰한다는 말ChatGPT에게 코드를 물어보고 그대로 붙여 넣은 적이 있다. 같은 질문을 해놓고도 검색 결과나 공식 문서를 다시 확인한 적도 있다.둘 다 AI를 사용한 행동이지만, 신뢰한 방식은 다르다. 앞의 경우에는 답변을 바로 의사결정에 반영했고, 뒤의 경우에는 AI를 출발점으로만 썼다. 인간-AI 상호작용 연
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태그 기반 추천에서 임베딩 기반 맞춤 추천으로 바꾼 과정
1. 태그 기반 추천의 한계기존 추천 방식study-admin은 블로그 스터디를 운영하기 위한 관리 서비스다. 스터디원들이 작성한 글을 모아 보고, 외부 아티클이나 컨퍼런스 콘텐츠를 큐레이션하는 기능이 있다.처음 추천 방식은 단순했다. 사용자의 관심사 태그와 콘텐츠에 붙은 태그가 얼마나 겹치는지 보고 정렬했다.추천 점수
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AI로 더 빨리 만들수록, 더 깊게 이해해야 한다
AI와 개발에 대해 이야기하는 구름 커밋 세션을 들었다. 요즘 워낙 "AI로 개발자가 대체된다", "바이브 코딩이면 혼자 서비스도 만든다" 같은 말이 많아서 조금은 뻔한 이야기일 줄 알았는데, 실제 현장에서 부딪힌 사례들이 꽤 구체적이었다.듣고 나서 제일 크게 남은 건 하나였다. AI가 코드를 잘 짜는 시대가 됐지만, 그
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"코딩 1도 몰라도 된다"는 말이 가장 무섭다: 모아이 ADK 발표 후기
최근 구름에서 열린 에이전트 코딩 세션에 다녀왔다. 발표자는 모아이(Moai) ADK라는 에이전트 개발 키트를 만든 분이었다. 세션은 본인의 실패 경험에서 시작해, 그 실패를 줄이기 위해 어떤 도구와 작업 방식을 만들었는지 설명하는 흐름이었다.2시간 정도 들었고, 끝나고 나니 몇 가지는 기록해두는 게 좋겠다고 생각했다.1
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현업에서는 이렇게 AI를 운영한다 - 구름 커밋 후기
AI 서비스를 직접 만들고 운영하는 세 명의 실무자가 나눈 대화를 들었다. 이론서에 없는 현장 이야기가 많아서 메모하면서 계속 끄덕였다. 인상 깊었던 것들을 적어본다.틀린 이유를 쪼개야 고칠 수 있다AI 응답이 틀렸을 때 그냥 "틀렸다"고 넘기면 막막하다. 패널들이 오류를 네 가지로 쪼개서 분석한다는 이야기를 듣고, 이건
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거부기린 - 만 명의 사용자가 내 서비스를 이용해봤다고?
1. 인트로며칠 전 aaru라는 해외 스타트업에 대한 글을 봤다. 이 회사는 가상의 페르소나 수천 명을 만들어서 실제 세계의 현상을 예측한다. 선거 결과, 제품 반응, 여론 동향까지. 실제 사람을 인터뷰하지 않고도 꽤 높은 정확도로 맞춘다는 얘기였다. "가상의 사람한테 물어보면 진짜랑 비슷하게 나온다고?"반신반의하면서도
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AI 시대의 개인 이슈 트래커 - 나만의 Linear를 만들어봤다
1. 들어가며 — AI 에이전트 코딩 시대, 병목은 도구가 아니라 내 머리였다AI 에이전트 코딩이 본격화되면서 개발자의 일하는 방식이 빠르게 바뀌고 있다.불과 1-2년 전만 해도 코드를 한 줄 한 줄 직접 짜는 게 당연했다. 지금은 다르다. Claude, Cursor, Windsurf 같은 도구들이 반복적인 구현을 대신
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AI 에이전트 스킬 vs 멀티에이전트
1. 멀티에이전트와 스킬, 왜 헷갈릴까?취업에 성공하고 나서 개발보다는 AX(AI Transformation)를 어떻게 높일 수 있을지 고민하며 코딩을 하던 중, 낯선 개념 두 가지를 마주쳤다.스킬과 멀티에이전트.스킬은 에이전트가 특정 책을 꺼내 읽고 그걸 참고해서 일하는 것, 멀티에이전트는 여러 에이전트가 각자 잘하는