필터 1
무신사
AI

The Machine: AI가 AI 활용 코드를 평가하다

AI 코딩 에이전트를 대규모로 평가하기 위한 멀티 에이전트 하네스 설계를 다뤘습니다. 마크다운 지침과 JSON Schema로 재현성을 확보하고 기능과 깊이를 분리해 채점했습니다.

#Docker#GitHub
101005분
TVING
데브옵스

GraalVM Native Image 으로 기동 시간 11배 단축기

Jib에서 Buildpacks로 옮긴 뒤 GraalVM Native Image까지 적용해 기동 시간을 11배 단축했습니다. AI로 메타데이터 반복 보완을 자동화해 운영 적용 가능성까지 높였습니다.

#GraalVM#Spring Boot
17005분
AI 에이전트에 메모리를 더 많이 주면 더 똑똑해질까?
인포그랩
AI

AI 에이전트에 메모리를 더 많이 주면 더 똑똑해질까?

Claude Code 에이전트의 메모리 계층 구성을 비교 실험했습니다. 세션 캐시만 단독으로 쓸 때 정확도가 가장 크게 높아졌고, 외부 저장소는 오히려 성능을 떨어뜨렸습니다.

#LLM#Claude Code
99005분
무신사
기타

To. MUSINSA ROOKIES

무신사 루키즈 AI 네이티브 신입 엔지니어 채용 과정과 평가 의도를 설명했습니다. 모호한 요구사항 속 문제 정의 능력과 협업 역량을 중점적으로 봤습니다.

#Docker#자동화
121005분
Amazon Bedrock과 Claude Agent SDK로 서버리스 멀티 에이전트 구현하기
AWS
AI

Amazon Bedrock과 Claude Agent SDK로 서버리스 멀티 에이전트 구현하기

AWS Lambda와 Amazon Bedrock, Claude Agent SDK로 멀티 에이전트 Orchestrator-Worker 구조를 구현하는 방법을 소개했습니다. S3 공유 저장소와 Sonnet/Opus 분리를 통해 제약 대응과 비용 최적화를 함께 다뤘습니다.

#Amazon Bedrock#Claude Agent SDK
56005분
그때는 맞고 지금은 틀리다. Yarn Berry에서 pnpm으로 패키지 매니저 전환기
카카오페이
프론트엔드

그때는 맞고 지금은 틀리다. Yarn Berry에서 pnpm으로 패키지 매니저 전환기

카카오페이가 Yarn Berry에서 pnpm으로 전환한 배경과 검증 과정을 공유했습니다. 메모리 스파이크를 해결하고 배포 효율과 도커 이미지 크기도 개선했습니다.

#pnpm#Yarn Berry
171005분
여기어때
데브옵스

여기어때 Secret 플랫폼 구축기 Part 3: 시크릿 저장소를 운영 가능한 상태로 만들기 — 컨테이너화부터 CI/CD, 로그 수집까지

Secrethub를 운영 가능한 상태로 만들기 위해 컨테이너화, CI/CD, 로그 수집 구조를 정리했습니다. 서비스 단위가 아닌 플랫폼 레벨에서 관리 가능한 구조를 목표로 표준화를 진행했습니다.

#Docker#CI/CD
50005분
케클s피드 2월호|AI 시대, 실행력이 경쟁력입니다
KT 클라우드
AI

케클s피드 2월호|AI 시대, 실행력이 경쟁력입니다

AI 시대의 경쟁력은 빠른 실행과 실무 적용에 있다고 정리했습니다. 컨테이너 자원 최적화, AI 인프라 투자, AI Agent 활용 사례를 함께 소개했습니다.

#container#Docker
41005분
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(1) 동적 스케일링
채널톡
백엔드

급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(1) 동적 스케일링

벌크액션 트래픽의 지연과 오실레이션 문제를 해결하기 위해 동적 스케일링을 개선했습니다. PWQD와 Time Decay를 결합해 Spike에도 안정적으로 대응했습니다.

#동시성#traffic
13005분
Amazon EKS에서 Friendli Container로 LLM 추론 최적화하기
AWS
데브옵스

Amazon EKS에서 Friendli Container로 LLM 추론 최적화하기

Amazon EKS에 Friendli Container Add-on을 적용해 LLM 추론 성능과 비용 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. 클러스터 준비부터 배포, 검증, 정리까지의 절차를 단계별로 안내했습니다.

#Amazon EKS#Kubernetes
165005분
Agentic AI로 구현하는 대화형 대기오염·기후변화 예측 애플리케이션 구축
AWS
AI

Agentic AI로 구현하는 대화형 대기오염·기후변화 예측 애플리케이션 구축

복잡한 대기오염 시뮬레이션 대시보드를 Agentic AI와 자연어 제어 중심으로 재구성했습니다. Amazon Bedrock과 Q Developer를 활용해 개발 효율과 사용자 편의성을 크게 높였습니다.

#LLM#Agentic AI
36005분
Claude Skills로 GitLab 업그레이드 자동화하기
인포그랩
AI

Claude Skills로 GitLab 업그레이드 자동화하기

Claude Code Skills로 GitLab 업그레이드 과정을 자동화한 경험을 소개했습니다. 순차 업그레이드, 마이그레이션 대기, 실패 대응을 AI가 처리하도록 설계했습니다.

#Claude#GitLab
194005분