AI가 팀 규칙을 지키도록 하는 방법
Coding Agent를 위한 Stylepack
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Coding Agent를 위한 Stylepack
들어가며안녕하세요. LINE Plus의 LINE VoIP Service Dev 팀에서 서버 개발을 하고 있는 한규범, ABC Studio에서 서버를 개발하고 있는 황건구입니다.저희...
VoiceALF가 “입을 뗄 타이밍”를 배우게 하려면
셀트리온제약은 케미컬의약품과 바이오의약품을 국내외 시장에 공급하는 대한민국 대표 제약기업입니다. 셀트리온제약은 의약품 위탁 생산(Contract Manufacturing Organization, CMO)을 위한 관리, 공급망, 계약 업무를 하나로 연결하는 핵심 시스템인 OMS(Order Management System)를 새롭게 구축해야 했습니다. 프로젝트 착수 시점에 개발팀이 마주한 현실은 다음 한 문장에 압축되어 있습니다. “3개월 안에 O
서론 정밀의료 시대에 바이오마커 기반 표적치료는 암 치료의 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다. 실제 임상에서는 유전체 분석 결과를 바탕으로 치료 방침이 결정되기 때문에, 유전체 분석 검사의 신뢰성(Reliability)과 신속한 결과 제공(Turnaround Time, TAT)은 단순한 운영 성과 지표(KPI)가 아닙니다. 이는 환자의 치료 일정과 의료진의 임상 의사결정에 직접적인 영향을 미치는 핵심 제약 조건입니다. 그 사이를 채우는 것은 시
개발자 여러분, 안녕하세요!9월 둘째 주 블로그에 발표된 Google의 주요 개발자 제품별 최신 소식을 살펴보세요.[주요 개발자 블로그 업데이트]AI & Machine LearningKotlin용 ADK 1.0 발표: Kotlin과 Android 생태계 전반을 위한 프로덕션 레벨 AI 에이전트 구축 (Announcing ADK for Kotlin 1.0: Building Production-Ready AI Agents in Kotlin, And
Galaxy Watch 검증 단계에서 등록되는 Crash·ANR·화면 흑화 이슈의 초도 분석을 자동화한 WOA(Wear OS Analysis) Agent의 개발 과정을 소개합니다. 덤프 수집부터 로그 복호화, 난독화 해제, RAG 기반 유사 이슈 검색과 담당자 추천까지 사람이 반복하던 30분의 준비 작업을 어떻게 이벤트 기반 자동 분석으로 전환했는지 다루며, 특히 "분석 불가 판단 능력"을 핵심 기능으로 구현한 이유를 설계 관점에서 풀어봅니다.
들어가며안녕하세요. LINE Plus의 LINE VoIP Service Dev 팀에서 서버 개발을 하고 있는 한규범, ABC Studio에서 서버를 개발하고 있는 황건구입니다.저희...
일요일에 병원 다녀오고 영수증 금액 보고 놀라신 적 있나요? 평소 5,000원이던 진료비가 7,000원쯤 나와서 잘못 계산한 건가 싶
원문: Rendering Digital Humans with Amazon EC2 Spot Instances — Dario Macagnano, Jyothi Madanlal, 2026년 7월 10일 (AWS Physical AI Blog) Amazon Web Services는 이 게시물에 기여해 주신 UneeQ 엔지니어링 팀에 감사드립니다 UneeQ는 실시간 고충실도(high-fidelity) 3D 렌더링을 통해 사실적인 표정을 표현하면서 자연스러
이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Running pgvector in production on Amazon Aurora PostgreSQL by Stefan Aichholzer 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition에서 pgvector를 실행하면 이미 익숙한 데이터베이스 위에 프로덕션 수준의 벡터 스토어를 구축할 수 있으며, Amazon Aurora의 운
소개 클라우드 전환을 가속화하는 조직들은 공통된 병목에 직면합니다. 바로 핵심 비즈니스를 지탱하는 레거시 시스템의 현대화(Modernization)입니다. 기업이 Oracle에서 Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition으로 마이그레이션할 때, 테이블, 인덱스, 뷰 같은 스키마 객체는 AWS Schema Conversion Tool(SCT)과 AWS DMS Schema Conversion으로 안정적으로 변환할
산업혁명에서 승자는 ‘엔진’이 아니라 ‘일하는 방식’을 바꾼 기업이었다. AI 시대에도 이미 해외·국내에서 버티컬 워크플로우를 깊게 파고든 팀들이 성과를 내고 있으며, 성과는 대체가 아닌 재배치와 단위경제에 달려 있다. The post [AI 트렌드] 배관 전화를 받는 AI가 1조 회사가 됐습니다 appeared first on BESPIN Tech Blog.
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