성과 내는 조직은 AI 전략을 ‘이렇게’ 시작합니다 📈 (AI도입 체크리스트)
AI 도입은 단순한 도입보다 조직 구조와 운영 설계가 중요하다고 정리했습니다. 멀티 에이전트, RAG, 컨트롤타워를 핵심 조건으로 제시했습니다.
#LLM#RAG
62005분
필터 1
LLM 기반 서비스의 부하테스트
LLM 서비스는 TTFT, ITL, 토큰 처리량 같은 지표로 부하테스트해야 합니다.\nvLLM 예제를 통해 병목과 네트워크 문제를 점검하고 사용자 체감 성능을 개선할 수 있습니다.
#LLM#부하테스트
101005분
Cursor 에서 MCP 사용하기
Cursor의 Chat 모드와 MCP 개념, XcodeBuildMCP 연동 예시를 정리했습니다. 또한 /Generate Cursor Rules로 대화 기반 rules를 만드는 방법도 소개했습니다.
#Cursor#MCP
116005분
왜 기업 10곳 중 8곳은 AI도입에 실패할까?💥(Feat. AI도입 사례분석 📊)
기업 AI 도입이 실패하는 주요 원인 5가지를 정리했습니다. 성공 사례처럼 AI를 업무 구조 재설계의 중심으로 두는 접근이 중요했습니다.
#LLM#data
114005분
AI ＆ Event Driven 오디오 데이터 LinkedIn 글 자동 발행 (feat. Apache Flink)
오디오를 텍스트로 바꾸고 GPT로 LinkedIn 글을 자동 생성하는 이벤트 기반 워크플로를 소개했습니다. 프론트엔드와 AI 처리를 분리해 확장성과 유지보수성을 높인 점이 핵심입니다.
#Next.js#OpenAI API
51005분
강좌를 통해 살펴본 프롬프트 엔지니어링의 기초
X
#LLM#prompt
55005분
Function Calling: LLM이 외부 세계와 소통하는 방법 (ft. Qwen, llama, Gemma)
Function Calling의 개념과 작동 원리를 설명하고, Qwen·Llama·Gemma로 구현 차이를 비교했습니다. LLM과 애플리케이션의 역할 분리 및 모델별 파싱 방식도 함께 정리했습니다.
#LLM#Function Calling
69005분
지금의 방식이 최선일까? AI로 임팩트를 바꾸는 당근 운영실
당근 운영실이 AI를 활용해 기존 업무 방식을 다시 설계한 사례를 소개했습니다. 멀티 에이전트, CS 분석, 리뷰 라벨링 도구로 실행 속도와 업무 효율을 크게 높였습니다.
#LLM#AI Agent
157005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
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
Google Agentspace는 생산성을, QueryPie MCP PAM은 보안을 책임진다.
Google Agentspace는 AI 실행과 생산성을 높이는 플랫폼으로 정리했습니다. QueryPie MCP PAM은 실행 시점 정책 평가와 승인, 감사로 보안을 보완한다고 설명했습니다.
#LLM#MCP
12005분
Vibe Coding, 새로운 개발 패러다임의 시작일까요?
바이브 코딩의 가능성과 한계를 단계별 실험 사례로 점검하는 글입니다. 프로토타입부터 프로덕션 실무까지의 적용 관점을 살펴봅니다.
#LLM#prompt
103005분
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