AI 개발 가이드
-
AI가 개발한 macOS 앱: Claude Code로 2만 줄 네이티브 앱 개발 성공기
숙련된 개발자가 Claude Code를 활용해 20,000줄의 네이티브 macOS 앱을 거의 100% AI로 개발한 실제 경험담을 통해, AI 코딩 도구의 실무 활용법과 효과적인 전략, 그리고 개발 환경의 미래를 살펴봅니다.
Written by
-
AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링: LangGraph로 구현하는 스마트한 메모리 관리
AI 에이전트의 컨텍스트 관리를 위한 4가지 핵심 전략(Write, Select, Compress, Isolate)과 LangGraph를 활용한 실전 구현 방법을 상세히 다룬 실용적인 가이드입니다.
Written by
-
단순 RAG는 끝났다, 에이전틱 리트리벌의 시대가 왔다
기존 RAG 시스템의 한계를 넘어선 에이전틱 리트리벌의 등장과 실제 구현 방법을 소개합니다. AI 에이전트가 스스로 최적의 검색 전략을 선택하는 지능형 검색 시스템의 핵심 개념과 LlamaCloud를 활용한 실용적인 활용 가이드를 제공합니다.
Written by
-
OpenAI vs 오픈소스 LLM: 프론트엔드 개발자를 위한 현명한 선택 가이드
프론트엔드 개발자를 위한 OpenAI와 오픈소스 LLM 선택 가이드. 성능, 비용, 보안, 구현 복잡도를 실무적으로 비교하고, 상황별 최적 선택 기준과 실제 구현 방법을 제시합니다.
Written by
-
Repomix: AI 시대 개발자를 위한 필수 도구 – 코드베이스를 AI 친화적으로 변환하는 방법
AI 코딩 어시스턴트와의 협업을 혁신하는 Repomix 도구의 완벽 가이드. 설치부터 고급 활용법까지, 코드베이스를 AI 친화적으로 변환하는 모든 방법을 실무 예시와 함께 상세히 설명합니다.
Written by
-
DSPy로 AI 개발 혁신하기: 프롬프트 관리에서 자동 최적화까지
프롬프트 관리의 복잡성을 해결하는 DSPy 프레임워크 소개. 작업을 코드로 정의하고 자동 최적화를 통해 AI 개발 효율성을 높이는 실용적인 방법을 다룹니다.
Written by
-
멀티 에이전트 시스템의 딜레마: 언제 구축하고 언제 피해야 할까?
Anthropic의 Claude Research 성공 사례와 Cognition.ai의 우려를 통해 살펴보는 멀티 에이전트 시스템의 실용적 가이드. 언제 멀티 에이전트를 선택하고 언제 피해야 하는지에 대한 개발자를 위한 실무 인사이트를 제공합니다.
Written by
-
MCP 서버 성능 50% 향상의 비밀: Streamable HTTP로의 전환
MCP(Model Context Protocol)의 새로운 Streamable HTTP 전송 방식으로 서버 성능을 50% 이상 향상시키는 방법과 기존 SSE 방식의 한계를 극복한 혁신적 기술을 소개합니다. Vercel MCP 어댑터 활용법과 실제 구현 가이드를 포함하여 AI 개발자들이 효율적인 MCP 서버를 구축할 수 있도록 도움을 제공합니다.
Written by
-
AI 개발 생산성 혁신: 페르소나 기반 프로그래밍 접근법
Nicholas C. Zakas가 개발한 혁신적인 페르소나 기반 AI 프로그래밍 방법론을 소개합니다. 4가지 전문 페르소나(제품관리자, 아키텍트, 구현자, 문제해결사)와 최적 AI 모델 조합으로 개발 생산성을 30-40% 향상시키는 실용적 가이드입니다.
Written by
-
단순한 RAG를 넘어서: AI 애플리케이션을 위한 고도화된 검색 시스템 구축법
단순한 RAG 구현을 넘어서 실제 프로덕션 환경에서 동작하는 고도화된 AI 검색 시스템을 구축하는 방법을 RunLLM의 실무 경험을 바탕으로 상세히 분석합니다. 벡터 검색의 한계부터 다층적 검색 전략, LLM 재순위 기법, 도메인별 특화 방안까지 실용적인 인사이트를 제공합니다.
Written by
