Claude Code Dynamic Workflow 쉽게 이해하기
Claude Code Dynamic Workflow를 여러 서브에이전트를 지휘하는 JS 기반 오케스트레이션으로 설명했습니다. 병렬 처리와 적대적 검증으로 대규모 작업의 정확도와 재현성을 높이는 방법을 다뤘습니다.
#Claude Code#JavaScript
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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Google의 Agent Development Kit 등 8월 셋째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers의 8월 셋째 주 주요 업데이트를 모아 소개했습니다. AI, Android XR, Flutter 등 개발자 제품별 최신 소식을 확인할 수 있습니다.
#Android#Flutter
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신용 기록이 없는 사람을 판단하는 기술이 인도 금융 시장에서 성공을 판가름한다.
인도 금융 시장에서 신용 기록이 없는 사람을 판단하는 기술이 핵심 경쟁력으로 떠올랐습니다. 대안 데이터와 단계적 정책 자동화가 이를 풀어가는 방식으로 제시됐습니다.
#ML#인도
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눈과 귀를 가진 의료 AI : 판독을 넘어 추론으로
의료 현장에서 여러 신호를 함께 해석하는 의사의 역할을 바탕으로 의료 AI를 판독보다 추론 중심으로 바라보는 관점을 다뤘습니다. 제공된 본문은 일부만 보여 구체적 사례는 제한적입니다.
#의료
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MATCH Console & MAI
MATCH Console과 MAI를 통해 데이터 탐색부터 실행까지 연결하는 흐름을 소개했습니다. MATCH의 개인화 기능과 운영 콘솔 프론트엔드 맥락을 다뤘습니다.
#개인화#운영 콘솔
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GS Neotek의 Claude Code on Amazon Bedrock 도입기: LLM Gateway 없는 경량화 사용자 통제 방안
Amazon Bedrock 기반 Claude Code를 LLM Gateway 없이 통제하는 경량 아키텍처를 소개했습니다. 로그 집계와 IAM Deny 정책으로 사용자별 비용 관리와 차단을 구현하는 방법을 정리했습니다.
#LLM#Amazon Bedrock
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#개발자#노트북#컴퓨터
우리팀에 새롭게 입사한 Kiro Crew를 활용하여 업무 생산성 올리기
Kiro Crew를 항상 켜두는 자율 AI 에이전트로 소개하고, 세션·메모리·스케줄·앱 기능을 설명했습니다. AWS에 배포해 이슈 분류와 PR 리뷰 초안을 맡기는 온보딩과 운영 방법도 다뤘습니다.
#LLM#AI 에이전트
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같은 LLM인데 왜 결과가 다를까? 답은 하네스에 있다.
같은 LLM이라도 결과 차이는 모델보다 하네스 설계에서 크게 갈렸습니다. 지시 문서, 외부 검증, 컨텍스트 관리로 에이전트 성능을 높이는 방법을 정리했습니다.
#LLM#prompt
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[보안] 세계 최고 해커들과 겨룬 보안 기술력 | 네이버클라우드 DEF CON CTF 34 본선 도전기
네이버클라우드 연합팀 SSS가 DEF CON CTF 34 본선에 진출한 도전기를 소개합니다. 세계 최고 해커들과 경쟁한 보안 기술력과 Security Red Team의 역할을 다뤘습니다.
#보안#cloud
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WebFlux 전환 부하 테스트를 다시 쓴 이야기
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#WebFlux#부하 테스트
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일본어 상품 검색 정확도 높이기: Elasticsearch + Kuromoji에서 OpenSearch + Sudachi로
Elasticsearch의 Kuromoji와 오래된 사전으로는 일본어 상품 검색 정확도에 한계가 있었습니다. OpenSearch와 Sudachi, Multi-field 전략으로 복합어·모델명·자동완성을 함께 개선했습니다.
#Elasticsearch#OpenSearch
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proms-image 이미지 소유권 검증 적용
proms-image에서 이미지 조회 시 소유권 검증이 빠져 타 병원 리소스가 조회되는 문제를 수정했습니다.\nimageId와 fileId+fileNo 경로에 cineroomId를 포함하고, 연동 서비스와 develop/stg 검증까지 완료했습니다.
#MSA#보안
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스파이크 테스트를 활용한 TPS 검증
선상-육상 메시지 재전송 파이프라인의 TPS 제한을 검증하기 위해 스파이크 테스트를 적용했습니다. 재발행 폭주와 즉시 재시도 때문에 유실이 발생했고, 속도 제한과 지수 백오프로 개선했습니다.
#성능#k6
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LLM 서빙, 띄우는 것과 잘 띄우는 것 사이
LLM 서빙에서는 단순히 모델을 띄우는 것보다, 지표를 잘 설계하고 원인을 빠르게 추적하는 운영이 중요했습니다. Prefix Cache, finish_reason, KV Cache 같은 신호를 활용해 타임아웃과 처리량 문제를 해결했습니다.
#LLM#모니터링
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