전체 글 (2258) 썸네일형 리스트형 DataOps 2.0 시작하기: LLM 기반 에이전트로 데이터 제품 설계 자동화 여전히 수동적인 DataOps 설계, 해결책은 없을까?데이터 제품 설계는 보통 간단한 요청에서 시작됩니다.“지역별 주간 이탈률을 추적할 수 있을까?”이 질문 하나가 수많은 수작업을 야기합니다. 분석가는 요구사항을 해석하고 SQL 모델을 작성하며 테스트와 문서화를 진행합니다. 그러나 이 과정은 사람이 직접 처리해야 하는 반복적인 작업으로 가득하고, 품질도 담당자마다 달라집니다.이 글에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 새로운 접근 방식인 LLM 기반 에이전트(DataOps 2.0)를 다룹니다. 단순한 자동화 도구가 아니라, 데이터를 이해하고 협업하며 실제로 코드를 생성하는 지능형 에이전트 시스템입니다. 이를 통해 데이터 제품 설계의 첫 단계부터 자동화와 일관성을 확보할 수 있는 방법을 살펴봅니다.Da.. gemini-cli v0.1.15 릴리스: IDE 통합과 안정화 개선으로 더 강력해진 개발 경험 gemini-cli v0.1.15는 단순한 버그 수정 릴리스를 넘어, 개발자 워크플로우를 한층 더 효율적으로 만들어 줄 여러 개선 사항을 포함하고 있습니다. 특히 IDE 통합 기능과 새로운 hideBanner 설정은 CLI 사용 경험을 더욱 깔끔하게 만들어주며, OAuth 개선과 다양한 버그 수정이 안정성을 높였습니다.이번 글에서는 이번 업데이트의 핵심 기능과 실제 개발 환경에서 어떤 의미가 있는지 정리해 보겠습니다.주요 기능 개선1. hideBanner 설정 추가이제 gemini-cli 실행 시 시작 배너를 숨길 수 있는 hideBanner 옵션이 추가되었습니다.개발 환경에서 불필요한 출력이 줄어 CLI를 더 깔끔하게 사용할 수 있습니다.특히 자동화 스크립트나 CI/CD 파이프라인에서 배너 출력 없이 .. Claude Code와 함께 쓰기 유용한 Puppeteer 완벽 가이드: 백엔드 개발자를 위한 브라우저 자동화 도구 Puppeteer란 무엇인가Puppeteer는 Google에서 제공하는 Node.js 라이브러리로, 헤드리스(Headless) Chrome 또는 Chromium 브라우저를 제어할 수 있도록 도와줍니다. 물리적인 브라우저 UI 없이도 브라우저 작업을 자동화할 수 있으며, 웹 테스트, 데이터 수집, PDF 생성 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.많은 개발자들이 Puppeteer를 프론트엔드 개발에만 필요한 도구라고 생각하기 쉽지만, 실제로는 백엔드 개발자에게도 유용한 기능을 제공합니다. 특히 반복적인 브라우저 작업을 자동화하거나 데이터 스크래핑과 같은 업무를 효율적으로 처리할 수 있습니다.백엔드 개발자에게 Puppeteer가 유용한 이유백엔드 개발 환경에서 Puppeteer는 다음과 같은 상황에서 강력한.. 클로드 코드 필수 MCP 서버 Top 10 (2025 개발자 버전) Claude Code와 MCP 서버, 2025년 개발 워크플로우의 핵심개발 환경은 점점 복잡해지고 있습니다. 개발자들은 반복 작업을 줄이고, 더 빠르게 코드와 데이터를 다루며, 도구 간 전환 없이 생산성을 높일 수 있는 방법을 찾고 있습니다. Anthropic의 Claude Code는 이러한 요구를 충족하는 강력한 AI 기반 개발 도구지만, MCP(Model Context Protocol) 서버와 함께 사용할 때 그 진가를 발휘합니다.MCP 서버는 Claude Code가 외부 도구 및 데이터 소스와 실시간으로 상호작용할 수 있도록 연결해 주는 핵심 구성 요소입니다. 이를 활용하면 GitHub에서 코드 리뷰를 자동화하고, API를 테스트하며, 데이터베이스를 자연어로 쿼리하는 등 개발 워크플로우 전반을 한 .. 복잡한 정보를 한눈에 정리한다: NotebookLM의 Video Overview와 Studio 업그레이드 업무나 학습에서 방대한 자료를 빠르게 정리하고 싶지만, 텍스트만으로는 이해가 쉽지 않을 때가 있습니다. AI가 시각적으로 자료를 정리해 주고, 필요한 형태로 가공해 준다면 어떨까요? 이번에 공개된 NotebookLM의 Video Overview와 새롭게 업그레이드된 Studio 패널은 이런 요구에 대한 강력한 해답이 될 수 있습니다. 이 글에서는 두 기능이 무엇인지, 그리고 실제로 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.NotebookLM Video Overview란 무엇인가?시각적인 학습 보조 기능기존의 Audio Overview는 자료를 음성으로 요약해 주는 기능이었습니다. 하지만 복잡한 개념이나 다량의 데이터를 단순히 듣는 것만으로는 완벽히 이해하기 어렵다는 한계가 있었습니다. Video Overv.. Claude Squad: 여러 AI 코드 도구를 한 번에 관리하는 터미널 앱 여러 개의 AI 코드 도구를 동시에 사용하다 보면 관리가 번거롭고 충돌 문제도 자주 발생합니다. 한쪽에서 Claude Code를 쓰면서 다른 쪽에서 Codex를 실행하면 터미널은 금세 복잡해지고, 프로젝트별 변경 사항을 정리하다가 실수할 위험도 큽니다.Claude Squad는 이런 문제를 해결하기 위해 만들어진 터미널 앱입니다. 하나의 창에서 여러 AI 코드 에이전트를 관리하고, 각 작업을 독립된 Git 워크스페이스에서 안전하게 수행할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 Claude Squad의 개념과 특징, 사용 방법, 그리고 실제 개발 환경에서 기대할 수 있는 효과를 살펴봅니다.Claude Squad란 무엇인가?Claude Squad는 Claude Code, Codex, Gemini 같은 다양한 AI .. 실전 AI 에이전트 개발, 반드시 알아야 할 6가지 원칙 AI 에이전트 개발을 처음 시작하면 많은 개발자들이 비슷한 벽에 부딪힙니다. 프롬프트를 아무리 다듬어도 원하는 결과가 잘 나오지 않거나, 실제 프로덕션 환경에서 에이전트가 제대로 작동하지 않는 문제입니다.이 글은 AI 에이전트 시스템을 실제로 구축하고 운영하면서 얻은 실전 교훈을 바탕으로, 바로 적용 가능한 여섯 가지 핵심 원칙을 정리한 가이드입니다. 복잡한 이론 대신, 개발 현장에서 도움이 되는 실용적인 팁에 집중했습니다.1. 시스템 프롬프트에 투자하라많은 초급 개발자들은 프롬프트 엔지니어링을 일종의 '마법'처럼 생각합니다. 하지만 실제로 중요한 것은 모델이 이해할 수 있도록 명확하고 구체적인 지시문을 작성하는 것입니다.불필요한 트릭(예: “정확히 하지 않으면 $100 줄게” 같은 표현)은 장기적으로 .. LLM 임베딩 완전 해부: 직관적으로 이해하는 벡터의 세계 임베딩은 LLM과 NLP에서 가장 중요한 기술 중 하나입니다. 하지만 이름만 들어본 개발자나 데이터 사이언티스트에게는 여전히 추상적인 개념처럼 느껴질 수 있습니다. 텍스트를 숫자로 변환한다는 말은 쉽게 이해되지만, 실제로 모델 내부에서 임베딩이 어떻게 작동하는지 감이 잘 오지 않는 경우가 많습니다.이 글에서는 임베딩의 기본 개념부터 TF-IDF와 Word2Vec 같은 전통적인 방법, 그리고 BERT와 LLM에서의 임베딩 구조까지 하나씩 살펴봅니다. 또한 코드 예시와 시각적 자료를 통해 실제 동작 원리를 직관적으로 이해할 수 있도록 안내합니다.임베딩이란 무엇인가임베딩(Embedding)은 텍스트, 이미지, 오디오 같은 데이터를 고차원 벡터로 변환하는 기술입니다. 특히 NLP에서는 단어나 토큰을 벡터로 변환.. 웹 크롤링의 한계를 뛰어넘는 AnyCrawl: 빠르고 확장 가능한 차세대 크롤러 웹 크롤링을 해본 개발자라면 한 가지 공통된 문제를 느낀 적이 있을 것입니다. 느린 속도, 확장성 부족, 복잡한 배치 작업 처리 문제입니다. 특히 검색엔진 SERP 크롤링이나 대규모 웹사이트 크롤링에서는 기존 솔루션이 한계를 드러내는 경우가 많습니다.이 글에서는 Node.js와 TypeScript 기반으로 설계된 고성능 크롤링 애플리케이션, AnyCrawl을 살펴봅니다. AnyCrawl이 제공하는 기능과 기술 스택, 그리고 실제 사용 방법을 통해 효율적인 크롤링 환경을 구축할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.AnyCrawl이란 무엇인가?AnyCrawl은 빠르고 확장 가능한 웹 크롤링 및 스크래핑 애플리케이션으로, 다양한 크롤링 요구사항을 충족할 수 있도록 설계되었습니다. 단순한 웹페이지 데이터 추출뿐만 아.. AI가 연구를 주도한다: Virtual Lab이 설계한 새로운 SARS-CoV-2 나노바디 AI가 더 이상 단순한 도구가 아니라 과학 연구의 동료로서 역할을 하기 시작했습니다. 최근 스탠포드 연구팀은 AI 에이전트들이 협업하는 Virtual Lab 플랫폼을 개발해 SARS-CoV-2 변이체와 결합하는 새로운 나노바디 설계에 성공했습니다. 이 연구는 AI가 실제 과학적 문제 해결 과정에서 어떻게 인간 연구자와 협력하며 실질적인 성과를 만들어낼 수 있는지를 명확히 보여주고 있습니다.이 글에서는 Virtual Lab의 개념, 구조, 실제 실험 사례, 그리고 앞으로의 가능성까지 상세히 살펴보겠습니다.1. Virtual Lab이란 무엇인가Virtual Lab은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 에이전트들이 협력해 연구를 수행하는 가상 연구소입니다.과학은 전통적으로 다양한 전문성을 가진 연구자들의 협.. 이전 1 ··· 55 56 57 58 59 60 61 ··· 226 다음
