RxJS로 우아하게 사이드 이펙트 통제하기
프론트엔드에서 가장 다루기 어려운 "비동기" 길들이기
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웹뷰 다음의 레일을 깔다: 당근이 Lynx를 선택한 이유
항공 프론트엔드 구축기 (7/10): 창구를 하나만 두었습니다
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대기업에서 신규 서비스 런칭을 경험하기까지
북미향 신규 서비스의 초기 멤버로 합류해 설계·개발·출시를 함께한 2년 10개월을 돌아봅니다.
AI로 QA 업무를 자동화한 방법: n8n부터 E2E 테스트 자동화까지
[사례연구] 사내 개인용 개발환경 이미지 실험기 2부: 만들면서 마주친 것들과 풀어간 방법
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AI가 이해하는 기업
기업 AI 도입은 늘었지만 ROI로 이어지지 않는 이유는 모델이 아니라 ‘의미 계층’의 부재다. 온톨로지는 기업의 개념·관계·규칙을 기계가 읽을 수 있게 고정하는 의미 지도이며, 에이전트 시대에는 운영 신호와 결합된 ‘살아 있는’ Active Ontology(컨텍스트 그래프)가 신뢰·권한·감사추적을 가능하게 한다. HelpNow Ontology Studio는 자동 구축, 지속 갱신, 에이전트 소비 가능성을 통해 AX 트랜스포메이션의 코어 레이어
[AI활용] Claude 실무편 - Technical Writer Skill 만들기
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[25. 9. 23] IMDRF(International Medical Device Regulators Forum) 28th 발표 및 참관기
[25. 10. 14] 구성원과 조직을 잇는 연결고리, 회사 성장을 함께하는 HR팀을 소개합니다
‘결정적인 순간’의 UX 데이터를 분석하는 방법
일반적인 UX 데이터 분석은 일정 기간 동안 누적된 사용자의 행동을 살펴보는 식으로 이루어집니다. 때로는 하루, 때로는 한 달 간의 데이터를 확인하며 사용자의 전반적인 행동 패턴을 파악하는 것입니다. 하지만 누적된 결과보다 특정 순간의 행동 변화가 더 중요한 경우도 있습니다. 오전 10시에 신제품을 출시한다고 가정해봅시다. 오픈 직후 사용자들은 가장 먼저 어디에 관심을 보일까요? 10분 후 신제품 출시를… 더 보기 »‘결정적인 순간’의 UX 데
Gemini 3.7 플래시 출시 등 8월 둘째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
개발자 여러분, 안녕하세요!8월 둘째 주 블로그에 발표된 Google의 주요 개발자 제품별 최신 소식을 살펴보세요.[주요 개발자 블로그 업데이트]AI & Machine LearningGemini 3.7 플래시를 소개합니다 (국문)LiteRT와 Gemma로 Raspberry Pi에서 온디바이스 AI 마스터하기 (Mastering Edge AI on Raspberry Pi with LiteRT and Gemma)Go 언어가 AI 보조 소프트웨어 공
기술로 산업을 바꿀 AI 스타트업을 찾습니다!ㅣ2026 MediA'X' Challenge 개최 (8/25 모집 시작)
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. SBS문화재단과 한국투자액셀러레이터가 공동 주최하는 「MediA'X' Challenge 2026」에 네이버클라우드가 후원사로 함께합니다! "AI가 만드는 산업의 다음 장면, 그 주인공을 찾습니다"라는 슬로건처럼 이번 대회는 모든 산업의 문제를 해결하는 AI 기술 스타트업을 대상으로 열리는데요! 이런 분들은 꼭 주목해주세요! ✅ AI 기술로 새로운 산업 기회에 도
신한은행이 홈택스에 직접 접속하지 않고 세금계산서를 발행하는 방법, ‘하이웍스 API’
"매출이 발생할 때마다 홈택스에 거래 정보를 직접 입력해야 해요.", "세금계산서 수정 시 기존 발행 정보를 다시 확인하고 일일이 수정해야 해요." 이처럼 세금계산서 발행과 …
Tiro의 Kiro를 활용한 보안 인프라 구축과 ISO/IEC 27001:2022 인증 취득 여정
AI Native 스타트업에게 보안 인증이 왜 어려운가 AI가 빠르게 발전하면서 한 명의 엔지니어가 하루에 50~100개의 커밋을 작성하는 일도 더 이상 낯설지 않게 되었습니다. 제품 개발, 테스트 코드 작성, 인프라 정의 변경, 운영 스크립트 작성까지 AI 에이전트와 함께 처리하는 조직이 늘고 있습니다. 개발 속도만 놓고 보면 분명 큰 변화입니다. 다만 AI가 만들어내는 속도가 언제나 더 안전한 […]
AI와 함께 OMS의 Writer connection을 15.9% 줄인 방법
AI의 작업 단위를 사람이 한 번에 검수할 수 있는 크기로 제한했습니다.
LLM에게 계산을 시키지 마세요 — 숫자를 '신뢰'할 수 있는 AI 데이터 애널리스트 개발기
형식이 제각각인 수천만 행 시장 데이터를 활용해, 자연어 질문에 검증된 수치로 답하는 사내 AI 애널리스트 플랫폼을 만든 개발기입니다. LLM은 질문 해석만 담당하고 수치 계산은 결정적 코드가 수행하는 아키텍처부터, 결정적 프리파서가 LLM 추출을 덮어쓰는 하이브리드 설계, 정답표를 코드로 고정하는 이중 평가 체계(오라클 테스트 + 골드 평가 하니스)까지 구체적인 버그 해부와 함께 공유합니다. 여기에 개발 전 과정을 멀티에이전트 AI 워크플로로
어피닛 AI 엔진이 규칙 기반 심사 정책을 학습 정책으로 전환해가는 과정
결정 복제, 오프폴리시 평가, 비대칭 정책 결합을 이용한 규칙 기반 대출 심사 정책의 단계적 전환
AI 해커톤: 약속한 그대로 받는 대출
사전 승인 오퍼를 다시 설계하다
코드를 거의 타이핑하지 않고 3주 만에 DL모델 만들기
"이번 달 얼마 남았지?"를 없애는 방법
안녕하세요, 포스타입에서 PM을 맡고 있는 B입니다. 얼마 전 사내 구성원분들을 위해 'Flex 점심 식비 잔액 계산기'라는 크롬 익스텐션을 만들어 배포했습니다. 개발 직군이 아닌 제가, AI의 도움을 받아 몇 시간 만에 만든 아주 작은 도구입니다. 그래서 이 글은 대단한 기술 이야기가 아닙니다. 오히려 기획자가 아이디어를 실제로 동작하는 형태까지 가져가려면 무엇이 필요했는지에 대한 기록입니다. 그리고 이런 방식이 사내 도구를 넘어 실제 제품
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