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드림어스컴퍼니 “뮤직큐-나의 최애를 소개합니다!” 코너를 통해 구성원의 노래 취향을 공유하고 나누며 나와 동료의 공통점을 발견하고 더 가까워지는 시간을 만들어가고 있어요. “뮤직큐-나의 최애를 소개합니다!” 코너를 통해 FLO를 만드는 사람들의 이야기와 함께 그들이 추천하는 특별한 플레이리스트까지! 지금 바로 확인해 보세요 프롤로그 “ 뮤직큐-나의 최애를 소개합니다!”의 15번째 손님은 바로 DSP사업부 V컬러링 팀의 Jane 입니다! Q1.
Claude Code의 Tasks는 작업을 태스크 단위로 분할합니다. 이로써 각 세션의 컨텍스트 부담을 줄이고, 태스크 간 의존성을 정의하며, 여러 터미널에서 병렬로 실행해도 상태는 자동으로 동기화됩니다. 이 글은 Tasks의 등장 배경과 기존 Todos와의 차이, 실전 사용법을 다뤘습니다.
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목차 개요 시스템의 정의와 범위 시스템 설계 설계 목적 Figma Plugin Figma Code Connect 운영 프로세스 운영 원칙 릴리스와 피드백 루프 직군 합의와 품질 관리 후기 1. 개요 안녕하세요 쏘카 개발자 아놀드입니다. 쏘카에서 장기간의 프로젝트인 쏘카프레임 2.0 개발에 참여하며 고민하고 개발하였던 이야기를 해보려 합니다. 이 글에서 쏘카프레임은 쏘카의 사내 디자인 시스템이며 프론트엔드 관점의 시스템 설계/연동/운영에 관해 적
[](https://www.nhncloud.com/kr) > 본 콘텐츠는 작성자가 사내 게시판에 공유한 글을 가공한 것으로, 작성자의 의도와 맥락을 충실히 전달하기 위해 원문의 문장 스타일
Copy & Paste에서 자율 코딩 에이전트까지: 조용한 변화의 시작 안녕하세요, 하이퍼엑셀 ML 팀 엔지니어 엄태서입니다. 개발자들 사이에는 이런 농담이 있습니다. “우리 일은 결국 문제를 구글에 검색하고, 첫 번째로 뜨는 링크를 눌러서, Stack Overflow에서 답을 복사해 붙여넣는 거 아니냐?” 어떤 면에서는 AI 코딩 도구의 등장이 우리가 하는 일을 완전히 바꾼 건 아닙니다. 다만 그 일을 훨씬 더 잘, 훨씬 더 빠르게 하게 만들
🪧 추가 모집이 마감되었습니다.참가자는 선착순으로 선정되며, 정원 마감 이후 신청해 주신 분은 대기자로 등록됩니다. 취소가 생기면 예비 순번대로 참여 기회가...
Amazon Bedrock을 이용하여 다양한 AI 서비스를 구축하고 Poc단계부터 실제 서비스를 런칭하는 단계까지 안정적인 AI 서비스를 구축하는 것은 쉽지 않은 긴 여정입니다. 특히 LLM의 토큰 사용량 관리와 토큰 최적화는 운영서비스를 런칭한 이후 겪게 되는 중요한 문제들이라고 할수 있습니다. AI 서비스를 성공적으로 런칭한 고객들 조차도 LLM 토큰 사용량에 대한 명확한 모니터링, 토큰 최적화, 그리고 리밋 증설하는 부분에서 […]
비즈니스를 멈추지 않으면서, 매일 조금씩 어제보다 나은 구조로
들어가며안녕하세요. LINE VOOM 서비스의 포스트 서버를 개발하고 있는 서용준입니다. 이번 글에서는 저희 팀이 약 7개월에 걸쳐 슬로우 쿼리 문제를 해결한 과정과 그 과정에서 ...
저화질 영상을 고화질로 변환하는 초해상도 영상 복원 기술의 발전 과정을 살펴보고, 생성형 AI 기반 해상도 복원 기술의 서비스 적용 시 겪은 어려움과 이를 극복한 경험을 공유합니다.
카카오가 독자적인 기술력으로 완성한 가장 뛰어난 옴니(Omni) 모델, Kanana-o를 드디어 여러분께 공개합니다. 정식 상용화에 앞서, 열정적인 개발자 및 파트너분들을 모시고 기술적 가능성을 함께 검증하고 성장하기 위해 Kanana-o API 베타 서비스를 시작합니다. 한국어와 한국적 맥락을 가장 깊이 있게 이해하고, 텍스트뿐만 아니라 음성과 이미지까지 사람처럼 자연스럽게 처리하는 Kanana-o의 새로운 경험에 여러분을 초대합니다. 👉
로봇, 진짜 우리 일상으로 올까요? 로봇은 오래전부터 ‘미래 기술’의 상징처럼 여겨져 왔죠. 그리고 최근 로봇 분야는 꽤 의미 있는 전환점을 맞고 있습니다! 피지컬 AI 연구가 본격화되면서, 물리적 환경을 이해하고, 상황에 맞게 움직이는 방향으로 발전하고 있기 때문이죠. 자연스럽게 로봇을 향한 기대와 관심도 함께 커지고 있고요. 그런데도 많은 분들은 아직 “로봇의 시대가 왔다”고 체감하진 못하는 것 같습니다. 그렇다면 지금 로봇 기술은 어디까지
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