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개인 생산성에서 멈춘 Claude Code, 조직의 생산성으로 – 영상 10개로 완성하는 Claude Code on Amazon Bedrock 학습 플랜
Claude Code를 개인 생산성을 넘어 조직 생산성으로 확장하는 Amazon Bedrock 학습 플랜을 소개했습니다. 10개 영상으로 개인, 팀, 엔터프라이즈 운영까지 이어지는 4단계 로드맵을 제시했습니다.
#Amazon Bedrock#Claude Code#LLM
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[AI 해커톤 후기] AI 해커톤 1위 팀이 AI에게 맡기지 않은 것
사내 재무 업무를 AI로 자동화하되, 숫자는 거래 이력과 규칙으로 계산하고 설명과 검증에 AI를 활용했습니다. 또한 권한 경계와 감사 로그, 환경 분리 같은 운영 안전장치가 더 중요하다고 정리했습니다.
#LLM#MCP#DB
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1시간 대화로 만드는 Amazon Connect Customer AI Agent [AICC Builder 시리즈 #1]
Amazon Connect Customer AI Agent를 빠르게 만들기 위한 AICC Builder와 6종 에셋 생성 과정을 소개했습니다. 인터뷰부터 배포와 전화 검증까지 이어지는 PoC 절차를 설명했습니다.
#Amazon Connect#LLM#MCP
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![1시간 대화로 만드는 Amazon Connect Customer AI Agent [AICC Builder 시리즈 #1]](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/2a459380709e2fe4ac2dae5733c73225ff6cfee1/2026/07/23/aicc-builder-thumbnail-1122x630.png)
[AI 해커톤 후기] AI 시대의 해커톤과 인간의 역할: AI의 계획과 사람의 전략
AI 해커톤 회고로, 같은 도구를 써도 결과를 가른 것은 사람의 전략과 선택이라고 정리했습니다. 경비 정산 자동화 사례에서 AI는 계획과 구현을 맡고 사람은 조율과 의사결정을 담당했습니다.
#LLM#OCR#FastAPI
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Gemini API Managed Agents 기능 확장 등 7월 둘째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers의 7월 둘째 주 주요 업데이트를 정리한 소식입니다. Gemini, LiteRT.js, ADK Go 2.0, Android 벤치마크 등 최신 발표와 활용 사례를 소개했습니다.
#LLM#MCP#Android
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[AI활용] AI 에이전트의 안전벨트, 하네스 엔지니어링: Claude Code와 Terraform 사례
Claude Code를 Azure 인프라 구축에 적용하며 하네스 엔지니어링으로 AI 에이전트의 통제 문제를 줄인 사례를 다뤘습니다. 상태 분리, MCP, Human-in-the-loop로 안전한 워크플로우를 설계한 점이 핵심입니다.
#Claude Code#Terraform#MCP
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그 많던 토큰은 누가 다 먹었을까
에이전트형 도구에서는 프롬프트보다 도구 출력과 대화 기록이 토큰을 더 많이 소모했습니다. 필요한 정보만 사전 필터링하고 작업 범위를 좁히는 방식으로 컨텍스트를 관리해야 했습니다.
#LLM#MCP#Figma
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왓챠 직원 누구나 AI 앱을 만들 수 있게 된 이유
왓챠는 ADP를 구축해 비개발 직군도 AI 앱을 직접 만들고 배포할 수 있는 환경을 마련했습니다. 데이터 접근, 보안, 배포 속도 문제를 해결해 사내 생산성을 높였습니다.
#LLM#MCP#cloud
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하나투어의 Amazon Neptune과 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 여행상품 기획 에이전트 구축기
하나투어는 Amazon Neptune 기반 GraphRAG와 Bedrock AgentCore로 여행상품 기획 에이전트를 구축했습니다. 수작업 초안 시간을 2~3일에서 2~3분으로 줄이고, 관계 기반 그라운딩으로 환각을 낮췄습니다.
#Amazon Neptune#Amazon Bedrock#GraphRAG
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Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이트웨이
에이전틱 AI를 프로덕션에 올리기 위한 AgentOps와 파운데이션, 게이트웨이 패턴을 소개했습니다. Amazon Bedrock AgentCore로 모델, 도구, 에이전트 접근을 통합하는 방법을 설명했습니다.
#AWS#LLM#RAG
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단일 LLM Gateway 아키텍처 : Claude Code와 Codex를 Amazon Bedrock을 통해 한 곳에서
Claude Code와 Codex를 Amazon Bedrock에서 함께 쓰기 위한 단일 LLM Gateway 아키텍처를 소개했습니다.개발자 선택의 자유를 유지하면서 인증, 예산, 보안, 관측을 한곳에서 통합하는 운영 방안을 정리했습니다.
#LLM#Amazon Bedrock#Claude Code
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NCP MCP | 네이버 클라우드 플랫폼을 클로드 코드에서!
네이버 클라우드 플랫폼 MCP를 클로드 코드에서 사용할 수 있게 베타 출시했습니다. 복잡한 서버 초기 설정을 채팅만으로 처리하려는 사용성 개선 사례입니다.
#MCP#Claude#cloud
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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#Android
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2. 전문성 밖으로 나아가기
Technical Writer의 전문성을 문서 플랫폼 토독으로 확장한 사례를 소개했습니다. 누구나 쉽게 문서를 쓰고 AI로 활용하며, 지식이 자동으로 갱신되는 구조를 만들었습니다.
#문서화#API#MCP
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ID-JAG The Hard Way: 실패로 배우는 AI 에이전트 보안 핸즈온
AI 에이전트가 사용자를 대신해 보호된 API에 접근하는 ID-JAG 실습 핸즈온을 소개했습니다. 실패 사례를 통해 토큰 교환, 정책 평가, 위임 경계를 직접 확인하도록 구성했습니다.
#보안#MCP#OAuth
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Amazon MWAA와 Bedrock AgentCore로 MCP 기반 클라우드 정책 에이전트 구축하기
Amazon MWAA와 S3 Vectors, Bedrock AgentCore로 클라우드 정책 수집과 검색을 자동화했습니다. 역할별 Strands Agent와 MCP 도구로 DevOps, SecOps, Compliance, FinOps 분석을 분리했습니다.
#Amazon MWAA#Amazon S3 Vectors#MCP
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LLM·하네스로 더 좋은 n8n 워크플로 생성하기
LLM이 n8n 워크플로를 더 잘 생성하도록 하네스 엔지니어링을 소개했습니다. 정확한 스펙과 검증 도구를 주면 네이티브 노드 활용도가 크게 높아졌습니다.
#LLM#n8n#자동화
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Vibe Coding하는 비개발자는 개발자인가(3)
Vibe Coding과 AI 에이전트 활용이 늘어난 흐름 속에서 비개발자의 개발자성을 다시 묻는 글입니다.\nAI 도구와 함께 일하는 방식이 실제 업무에 어떤 변화를 주는지 짚습니다.
#LLM#MCP
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Amazon Bedrock 위에서 Codex와 Claude Code 함께 쓰기: Harness Engineering으로 구현해보기
Amazon Bedrock에서 Claude Code와 Codex를 함께 돌리는 협업 하네스를 구현해 48런 실험을 진행했습니다. 단독 실행보다 교차 리뷰가 버그를 더 잘 잡았고, 하네스 설계가 결과를 좌우함을 확인했습니다.
#Amazon Bedrock#Claude Code#Codex
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[AWS Summit Seoul 2026] 나야, 차세대 OpenSearch: 에이전틱 AI를 곁들인
Amazon OpenSearch가 에이전틱 검색과 벡터 스토리지 혁신으로 진화하는 내용을 다뤘습니다. 운영 최적화와 AI 에이전트 연동을 함께 지원하는 플랫폼 방향을 소개했습니다.
#OpenSearch#AWS#LLM
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![[AWS Summit Seoul 2026] 나야, 차세대 OpenSearch: 에이전틱 AI를 곁들인](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/tech_thumbnail.png)