아이폰 듀오, 일주일만에 대응 완료한 이야기
아이폰 듀오의 Safe Area와 세로 컨트롤 변화에 맞춰 iOS 앱 레이아웃을 일주일간 개선했습니다. AI 기반 화면 분석과 실기기 검증으로 약 300개 화면의 대응 범위를 점검했습니다.
#iOS#UI/UX
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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AI 테스트의 허수를 걸러내기
AI 테스트의 허수를 걸러내기
AI가 만든 테스트에서 검증 없이 통과하는 허수 패턴 8가지를 분석했습니다. 정규식, expect 집계, 장애 주입, 뮤테이션 테스트로 탐지 방법을 제시합니다.
#test#Playwright
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옆자리 동료에게 AI를 알려주지 않기로 했다
옆자리 동료에게 AI를 알려주지 않기로 했다
AI 도구를 대신 제공하기보다 동료가 직접 문제를 풀도록 돕는 코칭 사례를 소개했습니다. 관계 형성·문제 세분화·변화대화로 자율적 AI 활용을 지원했습니다.
#Gemini#문화
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DEF CON CTF 2026 본선 참가기
DEF CON CTF 본선에서 AI와 자동화 도구를 연결한 공격·방어 운영 경험을 공유했습니다. FUSE 취약점 체인과 PCAP 재현 기반 패치 검증 방식을 설명합니다.
#DEF CON CTF#LLM
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자동화 테스트부터 Perfetto 분석, 코드 개선안 도출까지 한 번에: 갤럭시 워치 성능 분석 AI 에이전트 개발기
자동화 테스트부터 Perfetto 분석, 코드 개선안 도출까지 한 번에: 갤럭시 워치 성능 분석 AI 에이전트 개발기
갤럭시 워치 홈 앱의 간헐적 Jank 원인을 찾는 AI 에이전트 개발 사례를 소개합니다. 자동 재현, Perfetto SQL 전처리, 소스코드 매칭으로 개선안 도출을 시도했습니다.
#자동화#Perfetto
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QA는 어떻게 추측을 확신으로 바꾸었나
QA는 어떻게 추측을 확신으로 바꾸었나
QA 테스트 설계의 기준을 문서 추측에서 운영 코드와 커밋 근거로 전환했습니다. 하네스와 RAG 기반 코드 탐색으로 분석 절차를 표준화하고 설계 기간을 줄였습니다.
#QA#RAG
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데이터 사이언티스트 없이 수요 예측 자동화, 다이닝브랜즈그룹의 Amazon SageMaker Canvas 활용기
SageMaker Canvas와 AWS 자동화 서비스로 식자재 수요예측부터 발주 시스템 반영까지 자동화했습니다. 이벤트 데이터 구조화와 모델·운영 흐름 분리로 재현성과 비용 효율을 높였습니다.
#Amazon SageMaker Canvas#AWS Lambda
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KB증권 AI 에이전트는 어떻게 최적의 모델을 선택할까? – Amazon Bedrock 기반 Context Tier-Routing
LLM 호출마다 대화 맥락과 Tool 실행 상태를 반영해 모델을 선택하는 라우팅을 설계했습니다. Elevate-only 정책으로 캐시 손실을 줄이며 비용과 토큰 사용량을 절감했습니다.
#LLM#Amazon Bedrock
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
라이브러리만 붙이면 동시편집은 끝일까요?
ProseMirror와 Yjs를 연결한 동시편집의 변경 전파·반영 흐름을 설명했습니다. 중복 의존성으로 인한 런타임 오류를 peer dependency와 external로 해결했습니다.
#ProseMirror#Yjs
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동시편집 중 서버에서 일어나는 일
문서 협업 장벽을 낮추기 위해 Yjs 기반 CRDT 동시편집 서버 구조를 설계했습니다. 웹소켓 동기화와 update 영속화, 기존 blocks 문서 형식 호환 방식을 설명합니다.
#CRDT#Yjs
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AV 3.0과 데이터 플라이휠: 자율주행의 승부처가 모델에서 데이터 파이프라인의 회전 속도로 옮겨 가는 이유 (1부)
AV 3.0 자율주행에서 데이터 플라이휠과 8단계 데이터 파이프라인의 중요성을 설명했습니다. AWS와 NVIDIA 도구를 활용한 수집·학습·시뮬레이션·검증 구성을 정리했습니다.
#자율주행#physical ai
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LLM은 꼭 한 토큰씩 답해야 할까
LLM은 꼭 한 토큰씩 답해야 할까
확산형 언어모델의 병렬 토큰 예측·반복 정제 방식과 블록 생성, 토큰 편집을 설명했습니다. 도입 시 TPS뿐 아니라 첫 응답 지연, 품질, 비용을 같은 조건에서 비교해야 합니다.
#LLM#Gemini
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Rovo·Teamwork Graph로 달라지는 팀의 AI 활용법: Team ’26 Europe 리캡 웨비나
Teamwork Graph와 Rovo를 중심으로 팀 단위 AI 협업 구조와 운영 방식을 소개했습니다. 권한·공개 범위·사용량 한도를 점검해 신뢰와 비용을 관리해야 합니다.
#Rovo#Teamwork Graph
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전시 데이터 플랫폼 THOR 1부 - 3.5억 개 상품 정보를 near-time으로
THOR는 Kafka와 MongoDB로 3.5억 건 전시 상품 정보를 near-time으로 갱신합니다. 도큐먼트 사전 조립, 샤딩, DLT·Highway로 조회 성능과 갱신 안정성을 확보했습니다.
#MongoDB#Kafka
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