Archive

변화를 읽고, 가능성을 기록합니다.

AI를 시작으로 기술과 시장의 변화를 탐구하며, 지금과 언젠가의 쓰임이 될 지식과 인사이트를 기록합니다.

전체 44편

Dev

REA는 소프트웨어를 어떻게 분석할까

REA의 작동 방식과 공식 분석 사례를 살펴보고 GTA 재구현 주장을 확인합니다. 로컬 실행의 한계, 저작권 쟁점과 기업 대응을 통해 개발자가 확인할 기준을 정리합니다.

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Dev

turbopuffer는 왜 벡터 DB 구조를 바꿀까

촤컬릿의 부분 환불 사례로 RAG 검색에 필요한 의미·필터·계산을 구분합니다. turbopuffer가 ANN 중심 저장 구조를 바꾸는 이유와 v3 벤치마크의 해석 기준을 살펴봅니다.

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Insights

뮤즈(Muse) 활용법과 Grok Bot·OpenClaw 차이

메타 Muse의 수하물·장보기·가격 추적 활용 사례와 Grok Bot·OpenClaw의 차이를 살펴봅니다. 한국에서의 이용 조건과 네이버·카카오의 접근 제한, 작업을 맡기기 전에 확인할 권한과 결과를 정리합니다.

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Insights

Pi 1.0, Claude Code·Codex 대신 쓸 이유가 있을까?

Pi 1.0은 새 AI 모델이 아니라 모델과 도구를 조합하는 코딩 에이전트입니다. 같은 보고서 작업으로 Claude Code·Codex와 선택 기준을 비교하고, CodeMode·확장 기능이 필요한 조건과 모델 요금·실행 권한을 살펴봅니다.

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Dev

하네스 엔지니어링, AI 코딩에 기준 세우기

하네스 엔지니어링의 뜻과 프롬프트·컨텍스트 설계의 차이를 설명합니다. 문의 폼의 중복 접수·저장 실패 사례로 작업 범위, 테스트·CI, AI 코드 리뷰와 실패 후 재시작을 연결하는 방법입니다.

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Dev

AI PR 작성법, 작게 나누고 제대로 리뷰하기

AI가 만든 코드의 PR 작성법과 리뷰 순서를 할 일 앱 예시로 설명합니다. 제목·설명·검증 기록을 쓰고, 기능별로 변경을 나누며, 동시에 진행할 PR 수와 CI·AI 리뷰 자동화 범위를 정하는 기준입니다.

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Guides

OpenAI Dots 사용법, ChatGPT에 일을 맡겨두기

OpenAI Dots를 ChatGPT에서 만들고 첫 업무를 맡기는 사용법입니다. 한국어 앱 화면으로 플러그인 연결과 반복 작업 예약을 살펴보고, 지원 요금제·컴퓨터 접근·중단 방법과 Grok Bot의 차이를 설명합니다.

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Guides

챗GPT로 영어회화 연습하는 법

챗GPT와 영어회화를 연습할 때 카페 점원 역할을 맡기고 한 문장씩 직접 답하는 방법입니다. 막히면 힌트를 받고 한 표현만 고쳐 다시 말하는 요청 예시와 연습을 마칠 때 확인할 부분을 보여 줍니다.

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Dev

JEV란? LLM을 모든 판단에 써야 할까

JEV와 LLM의 차이부터 Choice·Score·Noul, Playground와 TypeSafe API 사용법을 설명합니다. 고객 문의 분류 예시로 코드·의사결정 모델·LLM의 역할을 나누고 한국어 정확도와 비용을 확인하는 기준을 짚습니다.

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Guides

AI 요청법, 원하는 결과를 만드는 순서

AI에게 블로그나 게임을 만들어 달라고 할 때 원하는 결과를 구체화하는 요청법입니다. 예시를 고르고 계획을 검토한 뒤 동작을 확인하는 대화로 LLM의 역할과 바이브코딩의 시작을 설명합니다.

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Guides

Codex 업무 자동화, Excel·PPT 보고서 만들기

Codex 앱에 자료 조사부터 Excel 정리·PPT 작성·두 파일 대조까지 맡기는 방법입니다. 녹화한 절차와 회사 양식을 Skill로 연결하고, 다음에는 주제·기간·대상만 바꿔 요청하는 예시를 보여 줍니다.

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Guides

Grok Bot 사용법, 첫 AI 비서에게 업무 맡기기

Grok Bot 설치·로그인부터 첫 업무 요청과 반복 실행까지 주간 보고서 예시로 따라갑니다. Windows·macOS·Linux·iPhone 시작 방법, 무료 체험과 사용량, 연결 권한·승인·결과 검토를 함께 설명합니다.

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Dev

Herdr 사용법, 여러 AI 코딩 작업을 한눈에

Herdr 설치 후 여러 AI 코딩 에이전트의 작업을 나누고 회수하는 사용법입니다. 실제 pane 구성과 상태값, 오케스트레이터의 확인 순서, 리뷰·테스트로 결과를 검증하는 운영 기준을 설명합니다.

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Insights

LLM이란? 작동 원리와 RAG의 차이

LLM의 뜻과 답변을 만드는 원리를 토큰·문맥·학습 단계로 설명합니다. 잘하는 일과 틀리기 쉬운 일을 구분하고, 챗봇·RAG의 차이와 문서를 직접 제공하는 것으로 충분한 경우를 정리합니다.

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Dev

RAG란? 검색 증강 생성의 원리와 구축 순서

RAG가 외부 문서를 찾아 LLM 답변의 근거로 쓰는 원리를 사내 규정 질문으로 설명합니다. 문서 분할·검색·생성·권한·평가의 구축 순서와 근거를 잘못 찾거나 자료가 없을 때의 실패를 짚습니다.

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Dev

AI 에이전트 Skill이란? SKILL.md 작성법

AI 에이전트 Skill의 뜻과 SKILL.md 작성법을 설명합니다. HTML 결과물 예시로 지침·스크립트·참고 자료를 묶고, 같은 작업을 반복할 때 검증할 기준과 설치 전 권한 확인법을 정리합니다.

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Insights

MCP란? AI 도구 연결 원리와 권한 관리

MCP의 뜻과 호스트·클라이언트·서버의 연결 구조를 설명합니다. GitHub·Slack·Google Drive 자료를 다룰 때 읽기·쓰기 권한, 토큰과 프롬프트 인젝션을 구분하고 처음 연결할 범위를 정하는 기준입니다.

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Insights

AI 에이전트란? 챗봇과 무엇이 다를까

AI 에이전트의 뜻을 챗봇·자동완성·정해진 자동화와 비교합니다. 코딩과 비개발 업무의 목표·도구 사용·결과 확인 예시로, 처음 맡길 일과 사람에게 남길 승인 범위를 정하는 방법입니다.

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Dev

Codex·Claude Code·Grok 비교, 어떤 도구를 쓸까

Codex·Claude Code·Grok의 작업 방식과 비용 구조를 비교합니다. Cursor에서 Grok을 사용하는 경로, 포함 사용량과 추가 결제, 파일·터미널·검수 방식에 맞춰 코딩 도구를 고르는 기준을 정리합니다.

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Dev

AI 코딩 도구 비용, 구독료와 검수 시간까지

AI 코딩 비용을 구독·API·실행 환경의 실제 결제액과 사람의 작업·재시도·검수 시간으로 나눠 계산합니다. 가상 청구 예시로 성공한 작업 한 건의 비용을 구하고, 다음 달 비교에 필요한 기록을 정리합니다.

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