필터 1
Part 1: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기
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Part 1: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기

Kiro IDE와 MCP 서버, Hook을 이용해 RDS/Aurora 장애 분석과 HTML 보고서 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. 실제 Aurora MySQL 슬로우 쿼리로 인한 Reader CPU 스파이크를 자동 식별한 사례도 함께 다뤘습니다.

#AWS#RDS
39005분
ODW #7: 세 가지 방법으로 토큰 소비량 40% 절감! ADK를 이용한 컨텍스트 엔지니어링
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AI

ODW #7: 세 가지 방법으로 토큰 소비량 40% 절감! ADK를 이용한 컨텍스트 엔지니어링

AI 에이전트의 토큰 소비와 정확도 문제를 줄이기 위한 컨텍스트 엔지니어링을 ADK 사례로 설명했습니다. 도구 필터링과 에이전트 분리, 입출력 구조화로 토큰을 40% 절감한 실험 결과도 공유했습니다.

#LLM#ADK
52005분
Agentic AI 기반 플랫폼 – Part3 : AgentCore Policy, Evaluation, Observability로 기업 운영 체계 구축하기
AWS
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Agentic AI 기반 플랫폼 – Part3 : AgentCore Policy, Evaluation, Observability로 기업 운영 체계 구축하기

Amazon Bedrock AgentCore의 Policy, Evaluation, Observability를 결합해 기업용 Agent 운영 체계를 설명했습니다. 정책 제어, 품질 평가, 실시간 추적의 역할과 연계를 정리했습니다.

#AWS#MCP
27005분
ODW #6: Git 자동화 관점에서 본 MCP와 에이전트 스킬의 장단점
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ODW #6: Git 자동화 관점에서 본 MCP와 에이전트 스킬의 장단점

Git 릴리스 자동화를 예제로 MCP와 에이전트 스킬의 차이를 비교했습니다. 반복 작업은 스킬로 표준화하고, 외부 연동은 MCP로 분리하는 접근을 제안했습니다.

#Git#MCP
58005분
[AI활용] AI Portal부터 보안관제까지, kt cloud AI 내재화 3가지 사례
KT 클라우드
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[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
Amazon EKS에서 운영하는 자체 관리형 Agentic AI 플랫폼 : 인프라 자동화와 관측성으로 운영 안정성 확보하기
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Amazon EKS에서 운영하는 자체 관리형 Agentic AI 플랫폼 : 인프라 자동화와 관측성으로 운영 안정성 확보하기

EKS Auto Mode와 Bifrost, Langfuse를 조합해 자체 관리형 Agentic AI 플랫폼을 구축하는 방법을 소개했습니다. 멀티모델 라우팅과 2계층 관측성으로 운영 안정성과 비용 최적화를 함께 확보했습니다.

#Amazon EKS#Kubernetes
73005분
ODW #5: 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템 만들기
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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
AI 시대에 인증 과제를 해결할 차세대 표준 후보, ID-JAG
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AI

AI 시대에 인증 과제를 해결할 차세대 표준 후보, ID-JAG

AI 에이전트의 API 접근 문제를 풀 후보로 ID-JAG를 소개했습니다. 기업 IdP 중심의 중앙 정책과 감사 추적, 운영 시 주의점까지 정리했습니다.

#LLM#MCP
48005분
에이전틱 AI와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 전문가 팀 시뮬레이션
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에이전틱 AI와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 전문가 팀 시뮬레이션

AWS의 7개 전문 도메인을 본뜬 멀티 에이전트 AI 시뮬레이션을 소개했습니다. AgentCore와 Strands Agents로 초기 리서치와 초안 작성을 가속화하는 구조를 설명했습니다.

#LLM#Amazon Bedrock
44005분
ODW #4: 코파일럿에서 파일럿으로, 에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화
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ODW #4: 코파일럿에서 파일럿으로, 에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화

에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화한 워크숍 사례를 소개했습니다. Jira·Confluence 연계와 단계별 명령어로 실무 적용성을 높인 점이 핵심입니다.

#GitHub Copilot#Claude
84005분
딜라이트룸
프론트엔드

Claude Code를 42주 동안 사용한 팀의 워크플로우

Claude Code를 중심으로 iOS 팀의 반복 작업과 배포 흐름을 워크플로우로 자동화한 사례를 소개했습니다. CLAUDE.md, 스킬, MCP, GitHub Actions를 연결해 생산성을 높였습니다.

#Claude Code#iOS
88005분
당근마켓
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모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?

데이터가치화팀이 지난 1년간 AI를 업무와 플랫폼에 통합한 변화를 정리했습니다. 반복 작업은 빨라졌지만, 검증과 데이터 기반의 중요성은 더 커졌습니다.

#MCP#BigQuery
72005분