![[의존성의 방향을 따라 3/5] OpenRewrite와 Claude가 코드를 변환한다](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/513466e8841f7be5ac64a4a39112acafe4a63c6d-1684x1030.png)
[의존성의 방향을 따라 3/5] OpenRewrite와 Claude가 코드를 변환한다
OpenRewrite로 규칙 기반 변환을 먼저 적용하고, Claude가 예외적 수정과 빌드 에러를 보완하는 구조를 설명했습니다. 50개 레포에 안전하게 같은 변환을 재현하기 위한 recipe 설계와 가드레일 운영 방식도 다뤘습니다.
#OpenRewrite#Claude
40005분
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![[AWS Summit Korea 2026] 에이전트의 진화](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/tech_thumbnail.png)
[AWS Summit Korea 2026] 에이전트의 진화
AI 에이전트가 소프트웨어를 도구에서 동료로 바꾸는 흐름을 정리했습니다. 코딩에서 검증된 역할 변경이 지식 근로자 업무와 AWS 기반 AX 전환으로 확장된다고 설명했습니다.
#AWS#LLM
19005분
![[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/cfc2fee7bc9a333e841c5c5cf5cc07721137979c-1684x1030.png)
[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner
레포 간 의존성을 그래프로 읽어 안전한 변경 순서와 전파 방향을 계산하는 Planner를 설명했습니다. 변경 유형에 따라 upstream-first, downstream-first, 병렬 계획이 달라지는 점을 다뤘습니다.
#Spring Boot#Kotlin
142005분
LLM은 모델보다 하네스가 먼저다: 만득이 한 달 수습기
업무용 LLM 봇에서는 모델보다 하네스가 더 중요하다는 점을 정리했습니다. 범위 설정, 근거 분리, 도구 실패 구분이 실제 운영 품질을 좌우했습니다.
#LLM#Claude
129005분
[Team Spotlight] AI를 도구가 아닌 동료로, 드림어스는 지금 'AI 네이티브'로 일하고 있습니다.
AI를 도구가 아닌 동료로 삼아 사내 AX를 이끄는 사례를 소개했습니다. 비개발자도 서비스를 만들 수 있는 템플릿과 전사 교육으로 AI 네이티브 워크플로우를 확산했습니다.
#Claude#Web Frontend
2005분
창식이와 함께하는 물류 개발 라이프(with 하네스)
Slack 봇 창식이를 통해 하네스 엔지니어링과 컨텍스트/피드백 루프 설계를 실제 운영에 적용한 사례를 정리했습니다. MCP 채널, 지식 베이스, 교정 로그로 장기 작업의 정확도를 높인 구성이 핵심입니다.
#LLM#MCP
92005분
현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 다중 AI 에이전트: 장애 대응 시간 5분으로 단축하기
현대오토에버가 Amazon Bedrock과 LangGraph로 다중 AI 에이전트를 구성해 장애 대응을 자동화했습니다.\n장애 분석부터 보고서 생성까지를 연결해 대응 시간을 수 시간에서 5분으로 줄였습니다.
#Amazon Bedrock#LangGraph
48005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
AI 스페셜리스트와 자동사냥 — 하네스로 제어하는 AI 파이프라인
슬로우 쿼리 분석과 PR 반영까지 이어지는 AI 파이프라인을 하네스로 설계한 사례를 다뤘습니다. 반복 작업에 특화된 스페셜리스트형 구조로 품질과 운영 안정성을 높였습니다.
#Spring Boot#JPA
173005분
AWS의 Claude Platform 소개: AWS 계정을 통한 Anthropic의 네이티브 Claude Platform 시작하기
AWS 계정으로 Anthropic의 Claude Platform을 직접 사용할 수 있는 서비스를 소개했습니다. IAM, CloudTrail, Marketplace를 통해 인증·감사·과금을 통합하는 방법을 안내했습니다.
#AWS#Anthropic
31005분
![[AI활용] AI Portal부터 보안관제까지, kt cloud AI 내재화 3가지 사례](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FcTMWnI%2FdJMcabqGN4c%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAoWqDiD4p9mQRzB5GRy0FMSXjEh1rshrA3FWGp1xtvC%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1780239599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DMxu%252BTU8eQivyvk9kRJ9s4mlmwVw%253D)
[AI활용] AI Portal부터 보안관제까지, kt cloud AI 내재화 3가지 사례
kt cloud가 사내 업무에 AI를 먼저 적용한 3가지 사례를 소개했습니다. RAG와 MCP로 검색, 보안관제, 장애관제 품질을 높인 방식과 성과를 정리했습니다.
#RAG#MCP
32005분
AI PIT STOP
캐치테이블은 전사 AI 해커톤을 위해 이틀간 업무를 멈추고 몰입 환경을 마련했습니다. 사전 교육과 실습, 인프라 지원을 통해 AI를 업무 핵심 파트너로 확산하려 했습니다.
#LLM#Claude
73005분
ODW #5: 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템 만들기
대량의 마크다운 문서를 검색하는 RAG 시스템을 ChromaDB와 MCP로 구축했습니다. 에이전트 스킬을 더해 최소한의 지시만으로 문서를 찾도록 개선했습니다.
#RAG#ChromaDB
86005분