read: fail

소프트웨어 개발에 혁신을 불러온 LLM! 기존 언어 발전과 달리, LLM은 비결정성과 프롬프트 기반 대화로 완전히 새로운 추상화 방식을 제시합니다. 앞으로 개발의 미래가 어떻게 바뀔지 궁금하지 않으세요?

전문가 제너럴리스트는 한 분야의 깊은 지식과 다양한 영역의 폭넓은 이해를 모두 갖춘 인재입니다. 이들은 빠른 학습력과 협업 능력으로 혁신을 이끌죠. 채용과 성장에서 이들의 가치를 인정하는 것이 조직의 미래를 바꿀 수 있습니다!

소프트웨어 개발에서 전문 제너럴리스트는 한 분야의 깊은 지식과 다양한 영역의 폭넓은 이해를 모두 갖춘 인재입니다. 호기심, 협업, 고객 중심 등 세 가지 핵심 특징을 통해 혁신과 팀워크를 이끌며, 변화에 유연하게 적응합니다.

전문 제너럴리스트는 한 분야의 깊은 지식과 다양한 영역을 빠르게 배우는 능력을 모두 갖춘 인재입니다. 호기심, 협업력, 겸손함이 이들의 핵심 특성인데요, 이들이 어떻게 혁신과 문제 해결을 이끄는지 궁금하지 않으세요?

이 글은 자율 코딩 에이전트와 감독형 에이전트의 차이, Codex를 활용한 UI 라벨 개선 사례, 그리고 실제 적용 시 겪는 환경 설정과 테스트의 어려움 등 흥미로운 경험을 다룹니다. 자동 PR 생성과 환경 구성의 중요성도 함께 소개합니다!

구글 애널리틱스의 프라이버시 문제와 데이터 수집에 고민하는 사용자의 경험을 다룹니다. 최근 동의 모드 설정 후 페이지뷰가 급감해, 복잡한 분석 대신 심플한 웹 운영을 고민하는 이야기가 흥미롭습니다!

마틴 파울러는 글을 쓴 후 소리 내어 읽거나 입으로 중얼거려보라고 조언합니다. 이렇게 하면 딱딱하거나 부자연스러운 문장을 쉽게 찾을 수 있어요. 대화하듯 자연스러운 글쓰기가 궁금하다면 이 팁을 꼭 참고해보세요!

고토 코펜하겐에서 제임스 루이스와의 특별한 인터뷰 현장을 소개합니다! 기술과 경험에 대한 깊이 있는 대화가 궁금하다면 주목하세요. 인터뷰 뒷이야기와 현장 분위기까지 함께 느껴보세요.

소프트웨어 보안을 자연스럽게 개발 과정에 녹여내는 방법, 궁금하지 않으세요? 이 글에서는 STRIDE 프레임워크와 함께, 팀이 쉽게 따라할 수 있는 실전 위협 모델링 노하우를 소개합니다. 짧고 자주, 협업하며 보안을 강화해보세요!

PlantUML로 다이어그램을 코드로 만들고, LLM을 활용해 단계별 시각화 기능을 추가한 경험을 소개합니다. 자동화와 인간의 꼼꼼한 코드 리뷰가 만나면, 복잡한 시스템도 쉽게 이해할 수 있는 도구로 바뀔 수 있다는 점이 흥미롭습니다!

코딩 어시스턴트의 보안 취약점이 개발 환경을 위협하고 있어요. 에이전트형 AI가 생산성을 높이지만, 공격 표면도 넓어집니다. MCP 서버와 규칙 파일의 보안이 특히 중요하니, 안전한 개발을 위해 꼭 주의하세요!

이 글은 LLM이 사용자의 의도를 파악해 함수 호출을 통해 외부 API와 연동하는 방법을 소개합니다. 예시로 쇼핑 에이전트 구조, 보안 가이드라인, MCP로 동적 도구 연결까지 다뤄, 실전 AI 개발에 흥미로운 인사이트를 제공합니다!

TMT 망원경의 492개 육각형 거울을 원형 벌집 패턴으로 시각화하는 과정을 소개합니다. LLM을 활용해 D3.js와 SVG를 몰라도 코드를 만들고, 반복적인 프롬프트로 점점 완성도를 높여가는 흥미로운 개발 여정이 펼쳐집니다!

AI 편집기인 Cursor는 대형 언어 모델(LLM)을 사용해 빠르게 코드를 생성할 수 있습니다. 하지만 견고한 시스템을 구축하려면 코드의 안전성과 유지보수성도 중요합니다. 이 글에서는 개발자와 LLM 간의 대화를 통해 초기 코드 스니펫을 안전하고 시스템에 적합한 구성 요소로 변환하는 과정을 보여줍니다. Java ByteBuffer를 다루는 방법에 대한 통찰력을 얻어보세요!

소셜 미디어에서의 참여도는 어떻게 변하고 있을까요? 최근 LinkedIn이 X (Twitter)를 제치고 가장 효과적인 플랫폼으로 떠오르고 있습니다. Bluesky는 적은 팔로워 수에도 불구하고 높은 참여율을 보이며 주목받고 있습니다. Mastodon은 아직 작은 규모지만, 다양한 플랫폼에서의 데이터 분석이 흥미롭습니다!

로버트 카로의 작품은 정말 매력적입니다. 그의 책 The Power Broker는 뉴욕의 로버트 모지스를 다루며, 그의 영향력과 정치적 복잡성을 생생하게 그려냅니다. 이 책을 읽고 나서, 저는 린든 존슨에 관한 4부작도 시작했어요. 카로의 글은 역사적 인물의 인간적 면모를 깊이 있게 전달합니다.

GitHub Copilot의 멀티 파일 편집 기능은 AI 코딩 지원의 새로운 지평을 열었습니다. 이 기능은 여러 파일에 걸쳐 대규모 구현을 가능하게 하여, 개발자들이 더 큰 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다. 하지만, AI가 생성한 코드의 품질을 보장하기 위해 개발자의 세심한 검토가 필요합니다. LLM의 추론 능력은 디버깅과 같은 복잡한 작업에 유용할 수 있지만, 여전히 개발자의 역할이 중요합니다. AI 도구를 효과적으로 활용하려면 코드 품질 모니터링과 팀 내 신뢰 문화가 필수적입니다.

생성형 AI 제품을 실제 환경에 도입하는 과정에서 소프트웨어 엔지니어들은 다양한 도전에 직면합니다. 이 글에서는 미세 조정을 포함한 여러 패턴을 소개하며, 환각이나 비결정성 같은 문제를 해결하는 방법을 제시합니다. 특히, RAG와 하이브리드 검색이 흥미로운 주제로 다뤄집니다.

생성 AI 제품을 생산 단계로 전환하는 과정에서 소프트웨어 엔지니어들은 환각, 무제한 데이터 접근, 비결정성 등의 문제에 직면합니다. 이 글에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 직접 프롬프트, 임베딩, 가드레일, RAG 등의 패턴을 소개합니다. 특히, RAG는 관련 문서 검색을 통해 LLM의 응답 정확성을 높이는 방법으로 주목받고 있습니다.

GitHub Copilot의 다중 파일 편집 기능은 AI 지원을 확장하여 여러 파일을 동시에 수정할 수 있게 해줍니다. 이는 대규모 작업을 처리하는 데 유용하지만, 문제 크기와 설명이 중요합니다. LLM의 추론은 디버깅과 계획 수립에 유용하지만, 모든 작업에 필수적이지는 않습니다.