분류 전체보기 (1646) 썸네일형 리스트형 AI 에이전트와 함께 코딩하기: 스펙부터 프로덕션까지 책임지는 IDE, Kiro 프로토타입에서 끝나는 AI 코딩? Kiro가 해결책입니다AI 코딩가 늘어나고 있지만, 막상 팀 프로젝트나 실제 서비스로 확장하려고 하면 제약이 많습니다. 프로토타입 단계에서는 잘 작동하지만, 요구사항이 명확하지 않거나 문서화가 부족해 개발 속도가 느려지고, 유지 관리가 어려워지는 일이 반복됩니다.이러한 문제를 해결하기 위해 AWS는 Kiro라는 새로운 IDE를 출시했습니다. Kiro는 단순한 코드 자동화 도구가 아니라, 스펙 중심 개발 방식을 기반으로 AI 에이전트와 협업해 아이디어부터 프로덕션까지 일관되게 이어지는 개발을 지원합니다.이 글에서는 Kiro가 어떤 문제를 해결하는지, 어떤 기능을 제공하는지, 그리고 실제로 어떻게 사용하는지를 소개합니다.Kiro란 무엇인가?Kiro는 AWS에서 개발한 스펙 .. “코딩 없이 웹앱을 만든다고?” 누구나 개발자가 되는 시대, v0의 비밀 웹앱을 만들고 싶은데 코드 한 줄도 몰라서 막막했던 경험이 있으신가요? 디자이너, 기획자, 마케터가 개발자에게 의존하지 않고도 직접 앱을 만들 수 있다면 어떨까요?오늘 소개할 v0는 단순한 노코드 툴이 아닙니다. 사용자가 자연어로 원하는 기능을 설명하면, 실제 동작하는 웹앱을 자동으로 만들어주는 AI 기반 웹앱 생성 도구입니다. UI 구성부터 백엔드 로직, 배포까지 한번에 해결해 주는 솔루션입니다.이 글에서는 v0가 무엇인지, 어떤 기능을 제공하는지, 누구에게 필요한지, 그리고 실제로 어떻게 사용하는지를 알아봅니다.v0란 무엇인가?v0는 아이디어를 실제 웹 애플리케이션으로 바꿔주는 AI 기반 도구입니다. 자연어로 원하는 앱의 기능이나 구조를 설명하기만 하면, 코드를 직접 작성하지 않아도 완성된 앱이 자동.. 넷플릭스는 어떻게 초당 1,500만 개의 데이터를 빠르게 저장하고 검색할까? - Netflix의 TimeSeries Abstraction Layer(TDAL) 완전 정복 시계열 데이터, 왜 이렇게 어려울까?시계열 데이터는 시간 순서대로 쌓이는 데이터입니다. 예를 들어 사용자가 언제 영상을 시작했는지, 언제 정지했는지, 어떤 기기로 접속했는지 같은 정보들이 바로 시계열 데이터입니다.넷플릭스는 이런 데이터를 전 세계 수억 명의 사용자로부터 매초 단위로 수집합니다.특히 영상 스트리밍뿐 아니라 다음과 같은 영역에서 시계열 데이터가 중요합니다:추천 알고리즘: 어떤 콘텐츠를 얼마나 봤는지품질 모니터링: 영상이 끊겼는지, 로딩이 느렸는지A/B 테스트: 새로운 기능이 잘 작동하는지결제 시스템: 구독 정보나 청구 내역 관리하지만 이 데이터를 다루는 건 생각보다 까다롭습니다.기존 데이터베이스로는 초당 수백만 건의 쓰기를 처리하기 어렵고, 데이터를 저장한다고 해도 필요할 때 빠르고 저렴하게.. 지금 검색 시스템은 텍스트만 본다? NVIDIA가 제안하는 멀티모달 RAG의 진화 복잡한 정보를 놓치지 않는 검색, 가능한가?문서 안에 핵심 정보는 꼭 텍스트로만 존재하지 않습니다. 이미지 속 차트, 인포그래픽, 도표에 숨겨진 데이터는 텍스트 기반 검색 시스템이 놓치는 부분입니다. OCR을 거쳐 텍스트로 변환한다고 해도, 원래 문맥이 손실되기 십상입니다. 이 문제는 기업이 멀티모달 데이터를 검색하려 할 때 더욱 심각해집니다.이런 배경 속에서 등장한 것이 ‘멀티모달 RAG(Retrieval-Augmented Generation)’입니다. NVIDIA가 새롭게 발표한 Llama 3.2 NeMo Retriever 멀티모달 임베딩 모델은 비전-언어 모델 기반의 강력한 문서 검색 성능을 보여줍니다. 작지만 강한 이 모델은, 이미지와 텍스트가 혼합된 복잡한 문서에서도 정확하게 필요한 정보를 찾아.. Kingfisher: 실시간 시크릿 유출을 막는 초고속 탐지 도구 민감 정보 유출, 이제는 개발 실수로 넘길 수 없습니다개발 환경에서 실수로 API 키나 인증 토큰을 코드에 포함하고 이를 커밋하는 상황은 흔하게 발생합니다. 문제는 이런 정보가 외부에 유출되었을 때 단순한 실수가 막대한 보안 사고로 이어질 수 있다는 점입니다. 특히 클라우드 환경을 사용하는 조직이라면 이로 인한 피해는 더욱 커질 수 있습니다.이 글에서는 MongoDB에서 공개한 오픈소스 도구인 Kingfisher를 소개합니다. Kingfisher는 Rust로 개발된 초고속 시크릿(비밀정보) 스캐너로, 정규표현식 탐지를 넘어 코드 구문 인식과 실시간 유효성 검증 기능까지 갖춘 보안 도구입니다. 개발 단계에서부터 운영 환경까지 민감 정보 유출을 조기에 감지하고 차단할 수 있는 이 도구는, 보안과 컴플라이언스.. Grafana를 API로 자유자재로 제어하는 방법: MCP Server 완전 정복 모니터링 자동화, 더 이상 어렵지 않습니다Grafana는 시각화와 모니터링 분야에서 가장 널리 쓰이는 도구 중 하나입니다. 하지만 점점 복잡해지는 운영 환경 속에서 수많은 대시보드, 경보 규칙, 로그 쿼리 등을 수작업으로 관리하기는 어렵습니다. 자동화와 외부 시스템과의 통합이 절실해지는 시점에서, 단순한 UI 조작만으로는 한계가 분명합니다.이때 등장한 것이 바로 Grafana MCP Server입니다. 이 서버는 단순한 API 포털을 넘어, Grafana와 그 주변 생태계를 프로그래밍적으로 제어하고 통합할 수 있는 강력한 인터페이스를 제공합니다.이 글에서는 MCP Server가 어떤 기술인지, 어떤 기능들을 제공하며, 실제로 어떻게 사용할 수 있는지를 체계적으로 정리해 드립니다. Grafana를 한 단계.. AI 에이전트 성능, 결국은 ‘Context’가 좌우한다 – Manus 프로젝트에서 배운 7가지 핵심 전략 LLM 에이전트, 설계가 막막하다면LLM 기반의 AI 에이전트를 설계하려는 많은 개발자와 스타트업들이 직면하는 문제는 비슷합니다. 성능 좋은 모델을 선택했지만, 실제 적용 과정에서 오류가 잦고, 작업의 일관성이 떨어지며, 추론 비용도 높습니다. 왜 이런 일이 반복될까요?문제는 모델 자체가 아니라, 모델을 ‘어떻게 쓰는가’에 있습니다. 특히 에이전트 환경에서는 컨텍스트 구성 방식, 즉 '컨텍스트 엔지니어링'이 에이전트의 뇌 구조를 결정합니다.이 글은 LLM 기반 에이전트 플랫폼 'Manus'를 구축하며 얻은 실제 교훈을 바탕으로, 컨텍스트 엔지니어링에서 반드시 알아야 할 7가지 핵심 전략을 정리합니다. 실패를 반복하며 발견한 실전 설계 원칙이기에, AI 에이전트를 개발하거나 개선하려는 독자에게 직접적인 도.. 개발자의 시간을 아껴주는 AI 파트너, Gemini Code Assist의 Agent Mode와 IDE 기능 업데이트 최근 Google이 발표한 Gemini Code Assist의 새로운 기능, ‘Agent Mode’와 향상된 IDE 통합 기능이 주목을 받고 있습니다. 단순한 코드 자동완성을 넘어, 이제는 전체 프로젝트를 이해하고 실행 계획까지 수립하는 AI가 등장한 것입니다. 이번 블로그에서는 Agent Mode가 어떤 방식으로 작동하는지, 기존 도구와 무엇이 다른지, 개발자에게 어떤 실질적인 이점을 제공하는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다.또한, 개선된 IDE 기능들이 실제 개발 경험을 어떻게 바꾸는지도 함께 알아보겠습니다.AI 코드 어시스턴트의 진화 – Agent Mode란 무엇인가?기존의 AI 코딩 도우미는 보통 열려 있는 파일 한두 개의 맥락만을 이해하고 코드 조각을 제안하는 수준이었습니다. 하지만 Gemini .. 이전 1 2 3 4 5 ··· 206 다음
