[사례연구] 사내 개인용 개발환경 이미지 실험기 2부: 만들면서 마주친 것들과 풀어간 방법
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[AI활용] Claude 실무편 - Technical Writer Skill 만들기
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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
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
AI 에이전트 스킬이 발동하지 않는 이유: SKILL.md 결함과 개선법
AI 에이전트가 스킬을 고르지 않거나 엉뚱한 절차를 밟는다면 SKILL.md를 살펴야 합니다. 실제 파일 238개를 분석한 연구가 찾아낸 결함 유형과 이를 개선하는 8가지 방법, 업무용 스킬 5개에 직접 적용한 결과를 정리했습니다.
토스의 속도와 품질, 상용 도구로 충분한가 — 토션(Tossion)
우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 2편 - 모델 변환부터 배포까지 AI-native로 자동화하기
1편에서는 검색·추천 모델을 vLLM 사용자 정의 플러그인으로 옮겨 서빙 성능을 높인 과정을 소개했습니다. 모델을 vLLM에서 실행할 수 있게 된 뒤에는 또 다른 문제가 남았습니다. 모델마다 반복해야 하는 변환 작업이 복잡하고, vLLM의 빠른 변화까지 계속 따라가야 한다는 점입니다. Hugging Face 모델 하나를 vLLM에 올리는 과정은 버튼 한 번으로 끝나지 않습니다. ‘딸깍’ 한 번으로 완성할 수는 없습니다. 하지만 자동화를 우리 문
이메일 기반 고객 문의를 채널톡 유저챗으로 연결하기
App Store가 메일 권한과 라우팅 경계를 맡고, 연동 앱은 고객 문의 처리에 집중하도록 나눈 이야기
기업메일이란? 개인 메일과의 차이부터 선택 기준까지
"기업 이름으로 메일을 보내야 하는데, 아직 포털 개인 메일을 쓰고 있어요.", "도메인은 진작에 등록해 뒀는데, 이걸로 메일을 어떻게 만드는지 모르겠어요." 이처럼 …
에이전트 플러그인 등 8월 첫째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
개발자 여러분, 안녕하세요!8월 첫째 주 블로그에 발표된 Google의 주요 개발자 제품별 최신 소식을 살펴보세요.[주요 개발자 블로그 업데이트]AI & Machine Learning스킬, 도구 등을 하나로 묶어주는 에이전트 플러그인 (Agent Plugins package your skills, tools, and more) MCP Stateless 업데이트로 AI 에이전트 인프라 확장하기(Scaling AI Agent Infrastructu
1. 통과하는 테스트 뒤에 숨어 있던 것들
AI와 만들수록 Mock은 더 빨리 늘어납니다
2. 유스케이스를 격리하고 의존성을 나누어 Lint로 규칙 세우기
컨벤션 문서는 지켜지지 않지만, 컴파일 에러는 지킵니다.
AI-Driven Development의 시대
그룹웨어란? 협업툴·ERP와의 차이점까지!
"협업툴에도 결재 기능이 있는데, 그룹웨어까지 따로 도입해야 하나요?", "ERP를 쓰고 있는데, 그룹웨어와는 정확히 뭐가 다른 건가요?" 업무 시스템 도입을…
torch.compile 해부 1편: TorchDynamo, AOTAutograd, TorchInductor
torch.compile의 세 구성 요소인 TorchDynamo, AOTAutograd, TorchInductor가 각각 어떤 원리로 동작하는지 설명합니다. 그래프의 개념부터 바이트코드 가로채기와 guard, graph break, 디스패처 하단에서의 연산 정규화, 원소 단위 IR과 코드 생성까지 다룹니다.
실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기
잘 말하는 AI를 넘어, 원하는 대로 말하는 AI로: Kanana-o 음성 생성 고도화 과정
Intro 안녕하세요, 카카오의 AI 모델 개발을 담당하는 카나나(Kanana) 조직의 Martin(조대진), Abigail(박혜영), Edwin(강우영)입니다. 저희 팀에서는 사람처럼 보고, 듣고, 말하는 통합 멀티모달(Multimodal) 언어모델을 중점적으로 개발하고 있습니다. 지난 5월, 국내 최초로 공개한 통합 멀티모달 언어모델 공개 이후, 저희는 실제 서비스 환경에서 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 계속해서 모델을 고도화하고 있