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여러 기업 기술블로그의 새 글을 한 곳에서 확인하세요.
최근 일주일간 북마크와 조회가 많았던 글이에요.
서버가 하던 필터링·정렬·검색·페이지네이션을 브라우저로 옮겼더니, 속도뿐 아니라 손대지 못하던 문제 네 개가 같이 풀렸습니다.
새벽 4시 53분,아무도 안 깨어 있을 때 보안관제센터가 공격 탐지 티켓을 올렸습니다. 5분 뒤 공격자 IP는 두 개의 방화벽에 등록됐고, 티켓에는 조치 완료 댓글이 달렸습니다. 사람은 자고 있었습니다. 04:53:...
공개 벤치마크 1위 모델이 아닌 리더보드에도 없는 모델을 선택했습니다.
규칙을 더 잘 설명하는 대신, 규칙을 어길 수 없게 만들기
들어가며 수요 예측 시스템을 도입해 본 기업이라면 익숙한 패턴이 있습니다. 도입 첫해, 컨설턴트와 함께 수개월에 걸쳐 데이터를 정비하고 모델과 파라미터를 최적화합니다. 시스템은 그 시점의 비즈니스를 잘 반영하여 정확하게 예측합니다. 문제는 신규 채널에 진출하고, 프로모션 전략이 바뀌고, 신제품이 출시되고, 주력 상품의 라이프사이클이 끝날 때에 발생합니다. 비즈니스는 계속 변화하는데, 시스템은 구축 시점의 스냅샷에 멈춰 있습니다. 시스템의 예측을
안녕하세요! 누구나 함께 시작하는 클라우드 네이버 클라우드 플랫폼 ncloud.com입니다. ☁️ 올해 6월 말부터 7월 초까지 진행된 국립순천대학교 AI부트캠프사업단의 <소버린AI 리터러시 교육과정 1기>! 지난 6월 29일(월)부터 7월 9일(목)까지, 9일간 총 45시간의 알찬 커리큘럼으로 진행되었는데요! 짧다면 짧은 기간이었지만, 학생들은 높은 출석률과 적극적인 참여로 클라우드와 소버린AI를 향한 뜨거운 열정과 성장 가능성을 보여주었습니
Bedrock Mantle 기반 GPT‑5.6 연동부터 cached Web Search, AWS PrivateLink 전용망, 관측성과 비용 운영까지 생성형 AI 코딩 에이전트를 엔터프라이즈 기업 환경에 도입할 때는 모델 성능만큼 인증, 데이터 경로, 네트워크 격리, 비용 배분과 감사 가능성이 중요합니다. Codex는 이제 ChatGPT 데스크톱 앱의 Codex 보기, Codex CLI, IDE 확장, Codex SDK와 codex exec 같
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[](https://www.nhncloud.com/kr) ## 들어가며 현재 웹 통신의 대부분은 HTTPS 프로토콜을 사용하고
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도입: 코딩 어시스턴트 시대의 새로운 데이터 유출 경로 AI 코딩 어시스턴트(GitHub Copilot, OpenAI Codex, Claude Code)의 도입이 가속화되면서, 개발자들은 자연어 프롬프트를 통해 코드 생성, 디버깅, 리팩토링을 일상적으로 수행하고 있습니다. 그러나 이 과정에서 개발자가 프롬프트에 포함시키는 정보, 즉 API 키, 데이터베이스 비밀번호, 고객 개인정보(PII), 사내 미공개 전략 등이 외부 LLM 서비스로 전송되는
택배기사나 배달 라이더처럼 일한 대가를 받을 때 3.3%를 떼고 받는 사람들이 있다. 100만원을 벌면 3만3000원을 세금으로 먼저
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많은 팀이 Claude Code로 자체 에이전트를 만들어 사용하고 있습니다. 예를 들어 데이터 분석 팀에서는 Skill로 리포트 형식을 표준화하고, MCP(Model Context Protocol) 서버로 사내 데이터베이스를 연결하고, 웹 검색으로 시장 동향까지 반영해 매출 리포트 작성을 자동화합니다. 이렇게 만든 에이전트는 개인 도구를 넘어 팀 전체가 활용할 수 있는 자산이 됩니다. 그러나 로컬에서 검증한 에이전트를 조직의 서비스로 확장하는
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