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Google Agentspace는 생산성을, QueryPie MCP PAM은 보안을 책임진다.
QueryPie
AI

Google Agentspace는 생산성을, QueryPie MCP PAM은 보안을 책임진다.

Google Agentspace는 AI 실행과 생산성을 높이는 플랫폼으로 정리했습니다. QueryPie MCP PAM은 실행 시점 정책 평가와 승인, 감사로 보안을 보완한다고 설명했습니다.

#LLM#MCP
11005분
Vibe Coding, 새로운 개발 패러다임의 시작일까요?
카카오
AI

Vibe Coding, 새로운 개발 패러다임의 시작일까요?

바이브 코딩의 가능성과 한계를 단계별 실험 사례로 점검하는 글입니다. 프로토타입부터 프로덕션 실무까지의 적용 관점을 살펴봅니다.

#LLM#prompt
101005분
바이브 코딩 바이블: AI 에이전트 시대의 새로운 코딩 패러다임
카카오
AI

바이브 코딩 바이블: AI 에이전트 시대의 새로운 코딩 패러다임

AI 에이전트 시대의 ‘바이브 코딩’ 개념을 소개한 글입니다. 사람이 직접 쓰기보다 대형 언어모델을 활용하는 새로운 코딩 방식을 다뤘습니다.

#LLM#prompt
62005분
토스는 어떻게 광고를 보여줄까? 토스 애즈 ML 톺아보기
토스
AI

토스는 어떻게 광고를 보여줄까? 토스 애즈 ML 톺아보기

토스 광고 노출 과정과 추천 시스템의 전체 흐름을 ML 관점에서 정리했습니다. Targeting부터 Ranking까지 각 단계별 모델 활용 방식도 소개했습니다.

#ML#LLM
45005분
OpenAI 기반 에이전트를 Gemini로 전환하는 실제 사례
데보션
AI

OpenAI 기반 에이전트를 Gemini로 전환하는 실제 사례

OpenAI 기반 MCP 에이전트를 Gemini 기반으로 전환한 실전 사례를 공유했습니다. 스트리밍 미지원과 출력 렌더링 이슈를 정리하고 해결 방향도 제시했습니다.

#LLM#MCP
56005분
2024년 우리를 움직인 키워드 : BHK Core Value 2.0 리포트
밸런스히어로
기타

2024년 우리를 움직인 키워드 : BHK Core Value 2.0 리포트

2024년 B-Thanks 레터를 바탕으로 코어 밸류 언급 순위를 정리했습니다. 오너십, 시간 존중, 결과 중심 문화가 가장 많이 드러났습니다.

#문화#회의
0005분
2024년 우리를 움직인 키워드 : BHK Core Value 2.0 리포트
밸런스히어로
기타

2024년 우리를 움직인 키워드 : BHK Core Value 2.0 리포트

2024년 하반기 B-Thanks 레터를 분석해 핵심 가치 실천 키워드를 정리했습니다. 오너십과 시간 존중, 결과 중심 문화가 두드러졌고 실패 공유 문화의 필요성도 제안했습니다.

#문화#agile
10005분
Cursor AI 를 사용한 업무 자동화 해보기(/w Python)
데보션
AI

Cursor AI 를 사용한 업무 자동화 해보기(/w Python)

Cursor AI를 활용해 Python 기반 업무 자동화를 실험한 사용기였습니다. 사내 웹서버 모니터링 자동화와 VDI 환경의 설치 문제 해결 과정을 함께 공유했습니다.

#Cursor#Python
124005분
카뱅의 아이디어뱅커를 찾아서: BANKERTHON 2025 이야기
카카오뱅크
기타

카뱅의 아이디어뱅커를 찾아서: BANKERTHON 2025 이야기

카카오뱅크 첫 사내 해커톤 BANKERTHON 2025의 기획과 운영 과정을 소개했습니다.\nFA 팀 매칭, IP 검토, AI 교육으로 참가 장벽을 낮추고 협업을 촉진했습니다.

#문화#세미나
39005분
DeepSeek-R1:강화 학습을 활용한 추론 최적화
현대자동차그룹
기타

DeepSeek-R1:강화 학습을 활용한 추론 최적화

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#LLM#ML
55005분
MCP 보안성 평가: 문헌 조사를 통한 MCP 보안 위협 식별 및 취약점 분석
QueryPie
AI

MCP 보안성 평가: 문헌 조사를 통한 MCP 보안 위협 식별 및 취약점 분석

MCP 기반 AI 시스템의 보안 위협을 문헌 조사로 분류하고 분석했습니다. 정책 연동, 문맥 무결성, 위임 통제, 감사 구조를 묶은 MCP PAM을 제안했습니다.

#MCP#LLM
11005분
MCP 보안성 평가: 문헌 조사를 통한 MCP 보안 위협 식별 및 취약점 분석
QueryPie
AI

MCP 보안성 평가: 문헌 조사를 통한 MCP 보안 위협 식별 및 취약점 분석

MCP 기반 AI 시스템의 보안 위협을 문헌 조사로 정리하고 4가지 핵심 위험 유형으로 분류했습니다. 정책 연동, 문맥 무결성, 위임 통제, 감사 추적을 묶은 MCP PAM 아키텍처를 제안했습니다.

#MCP#LLM
11005분