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AI가 방금 짠 코드, 저희 서버에서 돌아갑니다
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AI가 방금 짠 코드, 저희 서버에서 돌아갑니다

사용자와 AI가 만든 코드를 운영 서버에서 안전하게 실행하기 위해 별도 Kernel 계층을 설계했습니다. 기존 서비스와 실행 환경을 분리하고 인증정보와 세션 상태를 밖으로 빼는 방향을 정리했습니다.

#Python#Kubernetes
41005분
ROS2 데이터 파이프라인 구축 및 디버깅
넥스트리
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ROS2 데이터 파이프라인 구축 및 디버깅

ROS2를 활용해 산업용 센서 데이터를 비동기 Pub/Sub 구조로 처리하는 방법을 정리했습니다. 커스텀 메시지 설계부터 노드 구현, CLI 디버깅까지 전체 흐름을 설명했습니다.

#ROS2#DDS
28005분
AI 해커톤: 금융의 틀을 깨다
밸런스히어로
AI

AI 해커톤: 금융의 틀을 깨다

WhatsApp 채팅 안에서 대출 신청부터 진행까지 처리하는 대화형 AI 서비스를 해커톤으로 구현했습니다.\nAI 추출·검증 레이어와 제한 메커니즘으로 신뢰성과 운영 리스크를 함께 다뤘습니다.

#LLM#Python
37005분
우아한 형제들
기타

기술이 없던 곳에 기술 더하기: 사내 해커톤 플랫폼 만들기

사내 해커톤 운영을 위해 제출물 취합부터 집계, 전시까지 처리하는 시스템을 만들었습니다.\n배포, DB, 디자인, AI 연동의 시행착오를 Claude와 사내 가이드로 해결했습니다.

#Claude#Git
1005분
[교육환경 AX와 데스크톱 가상화④] 대학 실습 과제 평가 환경 전환
가비아
기타

[교육환경 AX와 데스크톱 가상화④] 대학 실습 과제 평가 환경 전환

대학 실습 과제 평가에서 환경 불일치와 보안 위험을 줄이기 위해 데스크톱 가상화 도입을 제안했습니다. VM 이미지로 작성·검증 환경을 통일해 공정성과 과정 증명도 강화할 수 있다고 설명했습니다.

#VDI#VM
135005분
Amazon Braket으로 양자-고전 하이브리드 알고리즘 실행하기 (1편)
AWS
AI

Amazon Braket으로 양자-고전 하이브리드 알고리즘 실행하기 (1편)

Amazon Braket에서 양자-고전 하이브리드 잡을 생성하고 실행하는 방법을 소개했습니다. 콘솔 기반과 코드 기반의 차이, 런타임과 디바이스 선택 흐름도 함께 설명했습니다.

#Amazon Braket#quantum computing
22005분
Skill 품질 관리를 위한 Rubric 설계와 시스템 구현
토스
AI

Skill 품질 관리를 위한 Rubric 설계와 시스템 구현

Skill 품질 편차를 줄이기 위해 6섹션 30항목 Rubric과 자동 평가 시스템을 설계했습니다. 결정적 결함은 규칙 검사로, 의미 품질은 LLM 판정으로 나누어 관리했습니다.

#LLM#rubric
135005분
Apache Airflow 3.x Dag Parsing 최적화 체크리스트
데보션
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Apache Airflow 3.x Dag Parsing 최적화 체크리스트

Airflow DAG 파싱 최적화는 메트릭 기반 측정과 설정 튜닝, 코드 위생 점검이 핵심입니다. 특히 Airflow 3.x의 설정 이동과 ignore 문법 변경을 함께 확인해야 했습니다.

#Airflow#dag-processor
37205분
Git 커밋 로그로 주간 업무 정리 자동화하기 — Obsidian + Confluence + Claude Code
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Git 커밋 로그로 주간 업무 정리 자동화하기 — Obsidian + Confluence + Claude Code

매주 Git 커밋 로그를 자동 수집해 Obsidian과 Confluence로 주간 업무 정리를 자동화한 사례를 소개했습니다. 50분 걸리던 작업을 5분으로 줄이고, 멱등한 발행과 정기 실행까지 구성했습니다.

#Git#Obsidian
160005분
ODW #6: Git 자동화 관점에서 본 MCP와 에이전트 스킬의 장단점
라인
AI

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
당근마켓
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How We Protect Karrot’s Internal PyPI Proxy from Supply Chain Attacks

내부 PyPI 프록시 앞단에 얇은 프록시를 두어 CodeArtifact를 PyPI처럼 사용하도록 구성했습니다. 또한 PEP 691의 upload-time을 활용해 cooldown 정책을 중앙에서 적용했습니다.

#Python#AWS
32005분
당근마켓
데브옵스

당근이 파이썬 공급망 공격에 대응하는 방법

LiteLLM 공급망 공격을 계기로 사내 PyPI 프록시에 쿨다운 정책을 도입했습니다.\nPEP 503과 PEP 691을 함께 활용해 최근 업로드 패키지를 필터링하고 전사에 일괄 적용했습니다.

#Python#PyPI
157005분