타입 안전한 API 모킹으로 프론트엔드 생산성 높이기
타입 안전한 API 모킹으로 프론트엔드 생산성 높이기
JSON 모킹의 스펙 변경 대응 한계를 줄이기 위해 TypeScript 기반 타입 안전 모킹을 도입했습니다. 공통 베이스 파일과 시나리오 변형 구조로 유지보수성과 생산성을 높였습니다.
#TypeScript#MSW
33005분
필터 1
코드는 멈췄고, 에이전트가 움직인다 – AgentSecOps의 시대로
AI 에이전트의 자율 실행이 기존 DevSecOps 통제를 우회할 수 있다는 문제를 짚고, AgentSecOps를 실행 시점 보안 계층으로 제안했습니다. 또한 PDP, PBAC, PEP, PIP를 중심으로 한 통제 구조와 MCP 기반 상용화 방향을 설명했습니다.
#LLM#DevSecOps
12005분
MCP란 무엇인가: LLM Agent 동작 흐름으로 이해하는 MCP
MCP의 개념과 Host, Client, Server 구조를 통해 LLM Agent가 외부 도구를 호출하는 흐름을 설명했습니다. 또한 표준화와 확장성의 장점과 함께 보안, 비용, 생태계 편중 같은 한계도 짚었습니다.
#MCP#LLM
117005분
코드 한 줄 모르던 디자이너의 AI 여정: GPT로 업무 20배 빨라지다
비개발자인 디자이너가 GPT와 Dify로 반복 검수 업무를 자동화했습니다. 처리 속도는 약 20배 빨라졌고, 수작업 부담도 크게 줄었습니다.
#LLM#Dify
23005분
AI 에이전트의 시대, MCP가 만드는 새로운 표준
AI 에이전트의 시대, MCP가 만드는 새로운 표준
AI와 외부 시스템을 연결하는 표준인 MCP의 개념과 아키텍처를 설명했습니다. 다양한 업무 자동화 사례와 함께 도입 시 고려할 점도 정리했습니다.
#MCP#API
132005분
성과 내는 조직은 AI 전략을 ‘이렇게’ 시작합니다 📈 (AI도입 체크리스트)
성과 내는 조직은 AI 전략을 ‘이렇게’ 시작합니다 📈 (AI도입 체크리스트)
AI 도입은 단순한 도입보다 조직 구조와 운영 설계가 중요하다고 정리했습니다. 멀티 에이전트, RAG, 컨트롤타워를 핵심 조건으로 제시했습니다.
#LLM#RAG
59005분
Cursor 에서 MCP 사용하기
Cursor의 Chat 모드와 MCP 개념, XcodeBuildMCP 연동 예시를 정리했습니다. 또한 /Generate Cursor Rules로 대화 기반 rules를 만드는 방법도 소개했습니다.
#Cursor#MCP
113005분
Function Calling: LLM이 외부 세계와 소통하는 방법 (ft. Qwen, llama, Gemma)
Function Calling의 개념과 작동 원리를 설명하고, Qwen·Llama·Gemma로 구현 차이를 비교했습니다. LLM과 애플리케이션의 역할 분리 및 모델별 파싱 방식도 함께 정리했습니다.
#LLM#Function Calling
66005분
지금의 방식이 최선일까? AI로 임팩트를 바꾸는 당근 운영실
당근 운영실이 AI를 활용해 기존 업무 방식을 다시 설계한 사례를 소개했습니다. 멀티 에이전트, CS 분석, 리뷰 라벨링 도구로 실행 속도와 업무 효율을 크게 높였습니다.
#LLM#AI Agent
152005분
디자인 생산성을 높이는 피그마 플러그인을 만들어보자 2부: 개발 편
디자인 생산성을 높이는 피그마 플러그인을 만들어보자 2부: 개발 편
피그마 플러그인으로 실제 데이터를 디자인 시안에 적용하는 구조와 구현 과정을 정리했습니다. 샌드박스, CORS, 라우팅 제약을 우회한 방법과 로그 수집 개선 사례도 소개했습니다.
#Figma#React
80005분
공통 Jenkins pipeline과 Confluence API를 활용한 배포 프로세스 자동화 사례
Jenkins 공통 파이프라인과 Confluence API로 배포 프로세스를 자동화한 사례를 다뤘습니다. 제공된 내용이 적어 구체적인 구현과 효과는 확인하기 어렵습니다.
#Jenkins#API
88005분
A2A × MCP: 도구와 협업을 모두 잇는 AI 연결고리
Google의 A2A와 MCP가 각각 에이전트 협업과 도구 연결을 어떻게 담당하는지 설명했습니다. 두 프로토콜을 함께 써서 멀티 에이전트 AI 시스템의 실용성을 높이는 방향을 소개했습니다.
#MCP#A2A
70005분