비전공자 PM 의 AI 자동화: 여행 상품 제목 2,500개 최적화
여행 상품 제목 2,500개를 AI와 Dify 워크플로우로 자동 최적화한 사례입니다. 수작업 21시간 분량을 몇 분으로 줄이고 제목 일관성과 가독성을 개선했습니다.
#prompt#자동화
51005분
필터 1
강좌를 통해 살펴본 프롬프트 엔지니어링의 기초
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#LLM#prompt
55005분
디자인 생산성을 높이는 피그마 플러그인을 만들어보자 1부: 디자인 편
UT용 프로토타입 데이터 입력의 반복 작업과 리소스 탐색 비효율을 줄이기 위해 피그마 플러그인 데이터브릿지를 만들었습니다. 실제 데이터 적용과 기능 단순화로 작업 시간을 크게 줄이고 인터뷰 몰입도를 높였습니다.
#Figma#UI/UX
86005분
Vibe Coding, 새로운 개발 패러다임의 시작일까요?
바이브 코딩의 가능성과 한계를 단계별 실험 사례로 점검하는 글입니다. 프로토타입부터 프로덕션 실무까지의 적용 관점을 살펴봅니다.
#LLM#prompt
103005분
Vibe Coding하는 비개발자는 개발자인가(1)
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#prompt
58005분
바이브 코딩 바이블: AI 에이전트 시대의 새로운 코딩 패러다임
AI 에이전트 시대의 ‘바이브 코딩’ 개념을 소개한 글입니다. 사람이 직접 쓰기보다 대형 언어모델을 활용하는 새로운 코딩 방식을 다뤘습니다.
#LLM#prompt
63005분
OpenAI 기반 에이전트를 Gemini로 전환하는 실제 사례
OpenAI 기반 MCP 에이전트를 Gemini 기반으로 전환한 실전 사례를 공유했습니다. 스트리밍 미지원과 출력 렌더링 이슈를 정리하고 해결 방향도 제시했습니다.
#LLM#MCP
57005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
인간 VS AI 카피라이팅 대결 : 에이닷으로 카피 잘 쓰는 법
에이닷을 활용해 카피를 더 잘 쓰는 방법을 소개했습니다. 인간 초안과 AI 퇴고, 교차 검증으로 메시지를 다듬는 흐름을 강조했습니다.
#ChatGPT#prompt
53005분
Amazon Bedrock기반에서 Contextual Retrieval 활용한 검색 성능 향상 및 실용적 구성 방안
Amazon Bedrock에서 Contextual Retrieval로 RAG 검색 정확도를 높이는 방법을 설명했습니다. 전처리 컨텍스트 생성, 하이브리드 검색, 리랭킹, 프롬프트 캐싱까지 실무 구성을 함께 다뤘습니다.
#RAG#Amazon Bedrock
78005분
Gemma 모델과 프롬프트를 활용한 On-Device AI: 에이닷 오토 차량제어 프로토타입
Gemma와 MediaPipe로 차량 제어용 On-Device AI를 프롬프팅만으로 구현한 실험 과정을 공유했습니다. 기본 명령은 잘 처리했지만, area 인식과 응답 일관성 보완을 위해 파인튜닝이 필요했습니다.
#LLM#prompt
92005분
FE News 25년 4월 소식을 전해드립니다!
네이버 FE 엔지니어들이 25년 4월 FE News에서 LLM 실패 사례, 프롬프트 엔지니어링, Vibe Coding 등을 소개했습니다. 웹과 AI 관련 주요 기술 소식을 월간으로 큐레이션해 공유했습니다.
#LLM#prompt
128005분
Chain-of-Draft(CoD): 더 적게 쓰고 더 빠르게 생각하면서 LLM 추론 성능을 높이는 기법에 대한 연구 (feat. Zoom)
Chain-of-Draft는 LLM이 핵심만 간결하게 추론하도록 유도해 토큰 사용량과 지연 시간을 줄이는 프롬프팅 기법을 소개했습니다. 다양한 벤치마크에서 CoT와 비슷한 정확도를 유지하면서도 효율을 높인 결과와 한계를 함께 정리했습니다.
#LLM#NLP
117005분