CrewAI: 독립된 멀티 에이전트 협업 프로세스 구축
CrewAI의 핵심 구성 요소와 독립형 Python 프레임워크 특성을 소개했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 순차 협업 예시로 기본 사용 흐름을 설명했습니다.
#Python#LLM
40005분
필터 1
새로 출시한 이 기능은 DAU 얼마짜리 기능일까? (Carrying Capacity 적용이 어려울때)
신규 기능의 DAU를 빠르게 추정하기 위해 Carrying Capacity의 한계를 짚고, D1 리텐션과 서비스별 리텐션 커브를 결합한 보정식을 제안했습니다. 안정화된 지표와 기존 유저 보정을 더해 실무에서 더 가까운 예측값을 얻는 방법을 설명했습니다.
#Python#data analysis
79005분
CrewAI: 독립된 멀티 에이전트 협업 프로세스 구축
CrewAI의 핵심 구성 요소와 순차 실행 기반 협업 구조를 설명했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 예제를 통해 기본 사용법을 소개했습니다.
#Python#LLM
77005분
Security Hub CSPM 자동화 규칙을 Security Hub로 마이그레이션
AWS Security Hub CSPM의 자동화 규칙을 새 Security Hub로 옮기는 마이그레이션 방법을 소개했습니다.\nASFF에서 OCSF로의 스키마 차이, 리전별 배포 방식, 검증 절차를 함께 설명했습니다.
#AWS#Security Hub
38005분
Python 2.7 서버의 CI Test 개선 - 13분에서 3분으로
Python 2.7 서버의 CI-Test 병목을 줄이기 위해 중복 실행과 불필요한 설치 단계를 제거했습니다. 캐싱과 tmpfs, 슬림 이미지 적용으로 13분이던 시간을 3분까지 단축했습니다.
#Python#CI/CD
65005분
AX 시대를 위한 한글 문서: 오픈소스 생태계 현황 분석과 활성화 전략
한글 문서는 AI 학습에 유리한 공개형 포맷이며, PDF 변환보다 직접 추출이 더 효율적이라고 설명했습니다. 오픈소스 도구와 개발자 지원을 강화해 생태계를 키워야 한다고 제안했습니다.
#HWPX#오픈소스
35005분
AICX: AI로 5초 만에 항공권 환불 수수료 계산하기
AICX: AI로 5초 만에 항공권 환불 수수료 계산하기
항공권 환불 규정 계산을 AI와 코드로 분담해 자동화한 사례를 다뤘습니다. 최종적으로 응답 시간을 5초 이내로 줄이고 고객 경험도 개선했습니다.
#LLM#Python
116005분
RAG 없이 20만 대 자동차와 실시간으로 대화하기 (2)
RAG 없이 20만 대 자동차와 실시간으로 대화하기 (2)
RAG 대신 내부 API를 직접 활용해 실시간 차량 정보를 전달하는 API 증강 생성 아키텍처를 소개했습니다. 병렬 호출, 캐싱, SSE 스트리밍으로 실시간성과 비용 효율을 함께 개선했습니다.
#RAG#LLM
140005분
휴먼의 'AI 학습'은 이렇게 #2: DeepLearning.ai (& pro)
휴먼의 'AI 학습'은 이렇게 #2: DeepLearning.ai (& pro)
DeepLearning.ai의 교육 구조와 Pro 구독, Short Course 중심 구성을 정리했습니다. 최신 AI·LLM·Agents 학습에 유용한 실무형 MOOC로 소개했습니다.
#LLM#ChatGPT
56005분
NOL QA, 한계를 넘다 — 24시간 일하는 신입사원 ‘Q-pid’ 채용 스토리
NOL QA, 한계를 넘다 — 24시간 일하는 신입사원 ‘Q-pid’ 채용 스토리
QA 리소스 문의를 자동화하기 위해 Q-pid라는 AI 비서를 구축했습니다.\nJira 데이터와 프롬프트 엔지니어링으로 예측 가능한 답변과 운영 효율을 높였습니다.
#Python#Flask
69005분
E2E 자동화 리팩토링으로 만든 QA 시스템 (feat. 하루 30회 배포)
배포 속도가 빠른 환경에서 E2E 자동화를 전면 리팩토링해 품질 시스템을 재구성했습니다. 공통 인증, Locator 중앙화, AI 분석 대시보드로 하루 수십 회 배포에도 대응했습니다.
#Python#Playwright
26005분
라포랩스의 QA - 품질을 테스트하는 게 아니라 설계합니다.
라포랩스 QA 팀이 품질을 검증이 아닌 설계의 관점에서 운영하는 방식을 소개했습니다. 기획 초기 참여, AI 기반 테스트 자동화, 비용 최적화 실험을 통해 품질 시스템을 고도화하고 있습니다.
#QA#자동화
24005분