The Machine: AI가 AI 활용 코드를 평가하다
AI 에이전트를 이용해 수강신청 과제 400여 건을 자동으로 평가하는 파이프라인을 구축했습니다. 기능과 사고 깊이를 독립적으로 채점하고 재현성·격리·증거 기반 채점을 적용했습니다.
The Machine: AI가 AI 활용 코드를 평가하다
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[오프라인] 실무에 바로 쓰는 Claude A to Z : 비전공자를 위한 cowork&code 워크플로우 마스터 과정
워크숍은 비개발자를 대상으로 Claude Cowork와 Claude Code로 실무형 업무 자동화를 실습했습니다. 지식베이스 봇·보고서 자동화·데이터 대시보드·웹사이트 배포를 직접 경험합니다.
Eximbay의 AWS Kiro 기반 AX 표준화 여정
엑심베이는 AWS Kiro를 중심으로 생성·실행·축적의 3레이어로 AX 운영 구조를 설계했습니다. Kiro Desk와 형상관리로 진입 장벽을 낮추고 조직 자산화를 추진했습니다.
Amazon Bedrock Agents와 AWS Support 자동화 워크플로우 (SAW)를 통한 AWS 리소스 문제 해결 간소화 Part 2 – 다양한 런북 통합 실전 가이드
Amazon Bedrock Agents와 SAW를 통합해 AWS 리소스 문제 해결 자동화 방법을 설명했습니다. OpenAPI 스키마, Lambda, IAM 설정과 CDK 배포 절차를 단계별로 안내합니다.
Product Engineer: 클릭 몇 번으로 여행 상품 5,000개를 만들다
AI로 상품 등록을 자동화해 상품당 등록 시간을 수십 분에서 30초로 단축했습니다. 그 결과 하루 등록량이 약 20개에서 5,000개 이상으로 증가했습니다.
티오더의 Text2SQL 에이전트 티스푼 구현 사례
티오더는 LangGraph와 Amazon Bedrock, Athena, S3 Vectors를 활용해 자연어 기반 Text2SQL 에이전트 '티스푼'을 구축했습니다. HITL 이중 승인과 4단계 RAG 파이프라인, EXPLAIN 검증으로 안전한 쿼리 실행과 운영 신뢰성 확보했습니다.
하네스 엔지니어링(harness engineering)으로 팀 맞춤형 AI 환경 구축하기
Rules와 Skills로 팀 규칙과 반복 작업을 자동화했습니다. 전처리 스크립트로 컨텍스트를 요약해 토큰 사용과 응답 일관성 최적화했습니다.
하네스 엔지니어링(harness engineering)으로 팀 맞춤형 AI 환경 구축하기
기업교육이란? 정의부터 운영 방법까지 완벽 정리
기업교육은 직원 역량을 체계적으로 강화하는 필수 경영 요소라고 설명했습니다. 도입 시 조직 맞춤 콘텐츠와 운영 편의성, 시스템 연동, 학습 현황 관리를 고려해야 한다고 제안합니다.
퀸잇 검색 시스템의 여정: WHERE title LIKE '%keyword%'에서 Hybrid Search까지
퀸잇의 검색은 MySQL LIKE에서 Elasticsearch, 벡터 검색, RRF, ML 랭커로 진화했습니다. 개인화·시맨틱 도입과 장애 대비 설계로 검색 품질과 안정성을 개선했습니다.
AI 리뷰를 신뢰할 수 있을까요?
AI 코드 리뷰 품질을 Hotfix 기반 벤치마크와 LLM-as-a-Judge로 수치화했습니다. 반영률 지표와 운영 개선으로 신뢰도 향상 및 월간 반영률 63% 달성했습니다.
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