4. 우리 팀의 문서화는 왜 실패할까? (2)
문서화 실패의 원인을 기준 부재와 지식 분산, 공유 부담에서 찾았습니다. 조직 성격과 현재 수준을 진단한 뒤 문제에 맞는 문서부터 시작하라고 제안했습니다.
#문서화#챗봇
66005분
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3. 우리 팀의 문서화는 왜 실패할까? (1)
조직에서 문서화가 실패하는 이유를 두 사례로 살펴보며 문제의 구조를 정리했습니다. 흩어진 지식을 한곳에 모으고 작성·갱신을 업무 흐름에 넣는 방향을 제안했습니다.
#문서화#검색
146005분
분석 에이전트의 힘으로 분석을 하나로 연결하다! 전문 조직에서 도전하는 생성 AI 시대의 업무 혁신과 역할 전환
생성형 AI 기반 분석 에이전트로 비즈니스 질문과 데이터 분석을 하나의 흐름으로 연결한 사례를 소개했습니다. 분석 리드타임 단축과 역할 전환, 조직 전체의 분석 역량 축적 효과를 다뤘습니다.
#LLM#SQL
24005분
코드형 인프라(IaC)로 자동화에서 AI까지: OpenTofu와 ChatOps 도입기
Verda와 IMON의 인프라를 OpenTofu와 Terragrunt로 코드화해 GitOps 체계를 구축했습니다. Slack과 AI 에이전트를 연결해 자연어 기반 코드 생성과 변경 자동화까지 확장했습니다.
#OpenTofu#Terragrunt
25005분
[22. 10. 28] 코로나19로 성큼 다가온 미래, 버추얼 휴먼(virtual human)
[22. 10. 28] 코로나19로 성큼 다가온 미래, 버추얼 휴먼(virtual human)
코로나19와 메타버스 확산이 버추얼 휴먼의 성장을 앞당긴 배경을 소개했습니다. 버추얼 인플루언서와 기업용 아바타의 활용 가치와 시장 전망도 함께 다뤘습니다.
#빅데이터#메타버스
9005분
[22. 9. 22] AWS Sagemaker Immersion Day 워크샵 참관기
[22. 9. 22] AWS Sagemaker Immersion Day 워크샵 참관기
SageMaker Immersion Day에서 MLOps와 통합 ML 개발 환경을 체험한 워크샵 후기를 소개했습니다. 모델 구축, 튜닝, 배포까지의 흐름과 실무 적용 가능성을 살펴보았습니다.
#AWS#SageMaker
12005분
디자이너에게 AI로 뭐든 만들어보라고 한다면
토스 디자인챕터의 AI Contest 사례를 소개하며 디자이너들이 AI를 어떻게 활용했는지 정리했습니다. 반복 업무 자동화부터 협업 보조, 프로토타입 설득, 모션 제작까지의 활용 방향을 보여줬습니다.
#prompt#프로토타입
62005분
에이전틱 리소스 디스커버리 규격 발표 등 6월 셋째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
에이전틱 리소스 디스커버리 규격 발표 등 6월 셋째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
6월 셋째 주 Google for Developers의 주요 제품별 업데이트를 모아 소개했습니다. AI, Android, Flutter 관련 발표와 최신 소식을 한눈에 확인할 수 있습니다.
#LLM#MCP
0005분
광고 성과 데이터 StarRocks 도입기
MySQL 기반 광고 성과 집계의 확장성과 안정성 문제를 해결하기 위해 StarRocks를 도입했습니다.\n외부 원천, MV 설계, 아키텍처 전환으로 부하 분리와 복구 편의성을 확보했습니다.
#Starrocks#MySQL
41005분
Spark Connect on Kubernetes #1: 견고한 Spark Connect 만들기
Spark Connect를 멀티세션 서비스로 운영하며 생기는 단일 장애점과 리소스 경합 문제를 다뤘습니다. replica, Gateway, 부하 점수 기반 세션 배치로 안정성을 높인 과정을 정리했습니다.
#Spark#Kubernetes
46005분
AI 시대의 브랜드 그래픽 시스템 구축기
AI 시대의 브랜드 그래픽 시스템 구축기
트립홀릭의 그래픽을 단순 에셋이 아니라 AI로 재현 가능한 비주얼 시스템으로 정리했습니다. 말풍선 모티프와 프롬프트 규칙으로 브랜드 일관성을 높이려는 과정을 공유했습니다.
#ChatGPT#Gemini
36005분
사내 AI 에이전트 개선기
사내 AI 에이전트 개선기
사내 AI 에이전트의 컨텍스트 비용과 안전성 문제를 줄이기 위해 v2 구조와 런타임 가드레일을 재설계했습니다. 파일, 채널, 스킬을 필요한 순간에만 제한적으로 읽도록 바꿨습니다.
#OpenAI Agents SDK#prompt caching
1005분