전체 글70 [책리뷰] 주니어 AI 엔지니어가 반드시 알아야 할 실무 지식 모델은 불과 몇 달 만에 확연히 똑똑해지고,새로운 도구와 프레임워크는 매주 쏟아져 나옵니다. 모델의 성능은 하루가 다르게 올라가는데, 정작 최신 모델로 만든 서비스는 여전히 이전보다 더 자주 무너집니다.(최근 context라 많아져서 다 갈아없고 새로 시작하는 경우가 종종 있었습니다.) 김태헌 저자는 AI 엔지니어링의 진짜 어려움은 더 똑똑한 모델을 고르는 일에 있지 않다고 지적합니다.빠르게 최신모델들이 쏟아져 나오고 Code Agent안에서 작업을 하면 어쩔때는 OneShot프롬프트로도 잘 동작하지만여전히 BMAD나 스팩킷, GSD 등의 가이드라인 방법론이 필요한 순간들이 있습니다. 본질적으로 LLM은 확률적으로 동작하며 언제든 자신 있게 틀릴 수 있는 부품 하나를 가운데 두고,그 주변을 안정적으로 설.. 2026. 8. 23. [책리뷰] AI 협업 개발자의 커뮤니케이션 체력을 키워주는 책 AI가 짠 코드는 리뷰하면서, 왜 AI가 작성한 문서는 소홀히 할까?LLM이 끝없이 생성해내는 콘텐츠에 조금 지쳐 있는지도 모르겠습니다. 개발자의 일상은 코드만 치는 것으로 끝나지 않습니다.API 명세서 작성, PR 설명글, 기술 블로그, RFC 문서, 테크 스펙 등... 실제 개발 시간의 절반 이상은 문서화와 이에 따른 산출물을 관리하는데 많은 시간을 사용합니다.최근 다녀온 AWS 'AI-DLC in Actions' 세션에서도 문서화와 산출물 관리에 대한 중요성을 이야기합니다.AI 도구가 발전하면서 문서 초안 작성이 정말 쉬워졌습니다. 하지만 AI가 뽑아준 기술 문서를 읽어보면 어딘가 장황하고, 정작 중요한 도메인 맥락(Context)이 빠져 있어 결국 손을 다시 대야 하는 일이 허다합니다. 오늘 소.. 2026. 7. 25. [책리뷰] 하네스 엔지니어링 with 클로드 코드 개발자들 사이에서 가장 많이 이야기되는 주제 중 하나는 단연 Harness Engineering가 아닐까 싶습니다.(하네스: 환경을 설계하는 방식) 이런 분위기에 동승하며 Claude Dynamic Workflows도 인기를 얻고 있고AI관련 세션을 참여하며 여러 정보들을 공유하고 있습니다. 클로드 코드, 커서, 챗GPT 같은 도구를 활용해 코드를 작성하고, 리팩터링 하고, 테스트 코드를 만들고, 문서를 정리하는 일들이이제는 LLM이 없던 시절돌 돌아갈 수 있을까 하는 생각도 듭니다. 하지만 실제 업무에 적용해 보면 생각보다 쉽게 한계도 느끼게 됩니다.AI가 빠르게 코드를 만들어주기는 하지만, 항상 정확한 것은 아니고때로는 자기 실수를 알아차리지 못한 채 그럴듯한 답변을 내놓기도 합니다.(최근에 LLM과.. 2026. 6. 21. [책리뷰] 그림으로 풀어낸 AI 지침서, "그림으로 배우는 생성형 AI" 요즘 IT 업계뿐만 아니라 일상에서도 가장 뜨거운 화두는 단연 '생성형 AI'가 아닐까 싶습니다.매일같이 쏟아지는 새로운 기술과 용어 속에서 중심을 잡기가 쉽지 않은데요.오늘 소개해 드릴 책은 복잡하고 어려운 생성형 AI의 핵심을 시각적으로 직관적으로 풀어낸 책,한빛미디어의 "그림으로 배우는 생성형 AI" 입니다.저자 및 역자 소개책을 고를 때 저자의 이력을 눈여겨보시는 분들이 많을 텐데요. 간략히 살펴보자면, 프리양카 베르가디아 (Priyanka Vergadia)현 마이크로소프트 시니어 디렉터 / 전 구글 클라우드 개발자 지원 책임자15년 이상의 클라우드 및 AI 기술 리더십 경력펜실베이니아 대학교(와튼 스쿨) 클라우드 및 AI 과목 강사국내 독자들에게는 이미 전작인 그림으로 배우는 구글 클라우드 10.. 2026. 5. 23. [책리뷰] 개발자가 읽은 AI 수익화 실무서 "AI로 월 천만 원"이라는 카피가 범람하는 시장에서,이 책의 제목은 솔직히 한 번쯤 걸러서 보게 됩니다. 그런데 목차를 보니 Make로 자동화 파이프라인을 만들고, Opal로 로고 생성 봇을 짜고, 엑셀 VBA로 견적서 템플릿을 제작하는 등 실제 구현 관점의 목차가 잡혀 있기에기대를 가지고 보게 되었습니다. 저자와 책의 포지셔닝저자는 인프런 어워드 수상자에 누적 수강생 8천 명 이상을 보유한 AI 강사입니다.스타트업 대표로서 업무 프로세스를 AI 기반 워크플로로 전환하는 솔루션을 개발한다고 본인을 소개하였고책은 월 20만 원의 부수입에서 시작해 월 880만 원까지 도달한 부분을,전자책 → 온라인 강의 → 자동화 템플릿 순서로 풀어냅니다. 최근 불안마케팅으로 AI로 너도 나도 쇼츠로 돈을 번다가 아닌직접.. 2026. 4. 19. [책리뷰] Spring Boot에 AI를 접목시키는 가장 빠른 방법 "한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."스프링을 이용하여 LLM을 활용해보자AI 개발하려면 무조건 파이썬을 새로 배워야 할까라는 생각에 여러 개발자들이 파이썬을 공부하는 모습을 보고 있었는데 기존의 Spring 인프라를 그대로 쓰면서 LLM(OpenAI, Ollama 등)을 연동하는 가장 방법이 담긴 ”이것이 Spring AI다” 를 리뷰하고자 합니다.GPT, Claude, Gemini, Cursor(Compose2)에 있는 다양한 모델들을 사용하여 제품 개발 및 개선에 활용하고 있고 랭체인을 보면서 파이썬 진영의 발전이 정말 빠르다고 생각하고 있었는데 Java진영에서는 Spring AI라는 것이 생겨 발전하고 있다는 것을 알게 되었습니다.(Spring Boot 3.4이상.. 2026. 3. 28. [책리뷰] 부트캠프 백엔드 개발자 편 with 스프링 부트 "한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."들어가며: 다시 만난 스프링의 세계《토비의 스프링》 이후, 주로 파이썬 관련 작업을 하게 되니 기억이 가물가물해질 무렵 오랜만에 스프링 관련 서적을 펼쳤습니다. 이 책은 '제로베이스에서 취업까지'라는 서브타이틀답게 비개발자나 입문자도 쉽게 이해할 수 있는 친절한 설명이 돋보였습니다. 본격적인 기술 습득에 앞서, "왜 지금도 여전히 스프링인가?" 에 대한 본질적인 고민도 해볼 수 있는 시간이었습니다. 왜 우리는 여전히 '스프링(Spring)'을 공부해야 할까?현대 개발 시장에는 Python(Fast API, Django)이나 TypeScript(Nest.js, Next.js) 같은 매력적인 대안이 많습니다. 그럼에도 스프링이 독보적인 이.. 2026. 2. 22. [Review] 디지털인사이트-AI가 설계하는 경험의 시대 "디지털 인사이트로부터 도서를 제공받아 작성한 서평입니다." 최근 AI는 특정 산업에 국한되지 않고 개발, 마케팅, UI/UX 디자인,그리고 비즈니스 트렌드 전반에 걸쳐 거대한 물결을 일으키고 있습니다.정보가 범람하는 디지털 시대에 역설적으로 종이 잡지가 주는 묵직한 인사이트가 그리울 때가 있죠. 과거 PC 잡지를 넘기며 기술에 대한 설레임을 느꼈던 것처럼, 이번에 접한 잡지는 ‘온라인 검색’이나 ‘GPT와의 대화’만으로는 채워지지 않는 감각적인 즐거움을 선사했습니다.크게 UI/UX, Marketing, Trend 큰 Chapter로 구성되어 있고 변화의 중심에서 길을 찾는 분들을 위해 주요 섹션별 리뷰를 공유합니다. 1. UI/UX: 그리는 디자인의 종말, 설계하는 경험의 시작 디자인이 즉시 서비스가.. 2026. 1. 26. 다중 LLM 통합 관리 및 비용 최적화 전략(LiteLLM) 다양한 대형 언어 모델(LLM)의 등장은 선택의 폭을 넓혔으나, 파편화된 API 규격과 비용 증가,특정 벤더 종속성(Vendor Lock-in)이라는 운영 리스크를 야기합니다.LiteLLM은 이러한 복잡성을 추상화하여 단일 표준 인터페이스로 통합하는 솔루션을 제공합니다.1. LLM 운영 시 이슈Vendor Lock-in: 특정 공급자의 API에 종속된 코드는 모델 교체 시 리팩토링을 요구합니다.비용 관리: 모든 요청에 고성능 모델(GPT-5 등)을 사용할 경우 운영 비용이 기하급수적으로 상승합니다.서비스 가용성: 특정 API 제공업체의 장애나 속도 저하는 전체 서비스의 중단으로 이어질 수 있습니다.2. LiteLLM의 핵심 가치LiteLLM은 OpenAI 규격의 통합 API를 제공함 여러 이슈를 해결합니.. 2026. 1. 7. 파이썬 성능을 위한 기록 어떤 언어로 개발하던 수많은 동일한 루틴들이 돌아가는 경우에는 최적화를 신경쓰지 않을 수 없습니다.각은 API요청이라도 개발시 TPS와 실제 Burst Traffic이 몰리는 경우, 어떻게라도 더 빠르게 구동시킬까 고민하게 되는데요파이썬에 대해 성능과 메모리 대한 아주 흥미로운 벤치마크 자료를 정리해봅니다. 이 데이터는 최신 CPython 3.14.2 환경과 Mac Mini M4 Pro에서 측정된 결과로, 실무에서 코드 최적화의 방향을 잡는 데 큰 도움이 될 것입니다.(출처: https://mkennedy.codes/posts/python-numbers-every-programmer-should-know/)1. 파이썬 객체별 메모리 사용량 (Memory)파이썬은 모든 것이 객체이므로 기본 오버헤드가 큽니.. 2026. 1. 4. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음
