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AI 전반

Claude Opus 4.6와 4.7 시스템 프롬프트 변경점

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  • 사용자 대상 채팅 시스템의 공개 프롬프트 차이 비교 결과, 도구 명칭과 안전 지침, 응답 방식 전반에서 Opus 4.7 기준 갱신 확인
  • Claude Platform 명칭으로 바뀌고 Claude in Chrome, Claude in Excel, Claude in Powerpoint가 도구 목록에 포함됐으며, 사소한 정보가 빠진 요청은 먼저 캐묻기보다 즉시 시도하도록 지침 추가
  • 아동 안전 섹션은 <critical_child_safety_instructions> 태그와 함께 크게 확대됐고, 섭식 장애 징후가 보이면 영양·식단·운동의 구체적 지침 금지 규칙도 새로 포함
  • 사용자가 대화 종료 의사를 밝히면 후속 상호작용을 유도하지 않고 멈추도록 바뀌었으며, 복잡하거나 논쟁적인 사안에는 예·아니오 단답 회피와 뉘앙스 있는 답변 우선 규칙 추가
  • 접근 불가 여부를 말하기 전에 tool_search로 사용 가능한 도구를 먼저 확인해야 한다는 문구가 들어갔고, 공개 프롬프트만으로는 부족하며 도구 설명 정보가 Claude chat 동작 추적의 핵심 요소로 남음
  • Anthropic은 주요 AI 연구소 중 유일하게 사용자 대상 채팅 시스템의 시스템 프롬프트를 공개하며, 아카이브는 2024년 7월 Claude 3까지 거슬러 올라감

ArtifactNet: 코덱 물리학으로 AI 생성 음악을 탐지하는 경량 포렌식 프레임워크

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  • ArtifactUNet (3.6M) — STFT magnitude에 [0, 0.5]로 제한된 곱셈 마스크를 예측하는 bounded-mask UNet. Demucs v4 잔차를 교사로 2단계 지식 증류 학습.
  • 7채널 HPSS 포렌식 피처 — 잔차를 조화음/타악음 성분으로 분해 후 시간 미분, 스펙트럴 플럭스와 결합.
  • 경량 CNN (0.4M) — 4초 세그먼트 처리, 곡 단위 중앙값 판정.
  • 인간 음악: 평균 1,996 Hz
  • AI 평균 (22개 생성기): 291 Hz
  • Suno v3.5: 170 Hz / Riffusion: 219 Hz / MusicGen: 255 Hz

OpenMythos: Claude Mythos를 역설계한 오픈소스 구현 등장

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  • Claude Mythos의 구조를 가정해 “반복적으로 생각하는 트랜스포머” 형태로 구현한 오픈소스 프로젝트
  • OpenMythos는 Anthropic의 차세대 모델로 알려진 Claude Mythos를 바탕으로, 공개된 정보와 연구 아이디어를 조합해 구조를 재현
  • 실제 모델이 아니라, “이런 방식으로 동작할 가능성이 있다”는 가설을 코드로 구현한 프로젝트
  • 동일한 트랜스포머 블록을 반복 실행하는 구조
  • 반복 과정에서 다른 전문가(MoE)가 선택적으로 활성화
  • 중간 결과를 외부 토큰으로 출력하지 않고 내부 상태에서 처리

대학 강사, AI 작성 과제를 줄이기 위해 타자기 활용

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  • 수동 타자기 과제 도입으로 화면, 온라인 사전, 맞춤법 검사기, 삭제 키 없이 글을 쓰게 하며, 컴퓨터 없이도 스스로 문장을 만들어낼 수 있는지 직접 마주하게 함
  • 생성형 AI와 온라인 번역 플랫폼으로 문법적으로 완성된 과제가 늘어난 현실이 계기였으며, 디지털 이전의 글쓰기·사고·교실 경험을 체감시키기 위해 오래된 수동 타자기를 확보
  • 수업 현장에서는 German 키보드와 QWERTY 키보드 타자기가 함께 놓였고, 종이 끼우기·키 압력 조절·캐리지 리턴 같은 물리적 조작이 필요해 모든 작업 속도가 느려짐
  • 학생들은 방해 요소 감소를 반겼고, 화면과 알림이 없는 상태에서 동급생에게 도움을 요청하며 더 많이 대화하게 됐고, 삭제 키 부재로 글쓰기 전에 더 의도적으로 생각하게 됨
  • 오탈자, 불규칙한 간격, 느린 입력 같은 물리적 제약 자체가 학습 과정의 일부로 받아들여졌으며, 교실 내 펜과 종이 시험·구술 시험으로 이동하는 흐름과도 맞닿아 있음
  • Cornell University의 독일어 강사 Grit Matthias Phelps가 학기마다 한 번 학생들에게 수동 타자기로 글쓰기 과제 수행 기회 제공 화면, 온라인 사전, 맞춤법 검사기, 삭제 키 없이 타이핑하는 감각을 경험하는 방식

"AI에게 무례할수록 성능이 좋다?" 최신 연구가 경고하는 PM의 소통 위기

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엔비디아가 25년째 놓지 않는 이 기업의 생존법

요즘IT

다쏘시스템은 제조업을 겨냥해 3차원(3D) 소프트웨어를 공급하는 글로벌 기업이다. 제품이 생산되기 전 단계에서 가상 환경을 통해 설계, 검증, 최적화를 수행하는 솔루션을 다룬다. 유럽에 본사를 둔 제조업 특화 기업이라는 점 때문에 국내 주목도는 상대적으로 낮은 편이다. 그러나 흥미롭게도 이 기업의 행보는 체질 개선에 어려움을 겪는 국내 SI 산업에 의미 있는 시사점을 던진다. 엔터프라이즈 대상의 반복 매출이라는 안정적인 캐시카우를 지키면서도, 중견·중소기업과 스타트업으로 고객층을 넓혔기 때문이다. 동시에 SaaS와 플랫폼으로의 전환

“이걸 누가 관리하나요?” GEO 자동화가 필요한 이유

요즘IT

최근 GEO는 AI 검색 시대의 핵심 전략으로 빠르게 자리 잡고 있습니다. ChatGPT, Gemini, Perplexity와 같은 생성형 AI 서비스는 더 이상 단순히 웹 페이지 링크를 나열하지 않습니다. 대신 사용자의 질문에 대해 직접 “답변 문장”을 생성하며, 이 과정에서 특정 웹 콘텐츠를 인용하여 재구성합니다. 많은 기업이 기존의 SEO뿐만 아니라, GEO를 위한 구조화 정보, 특히 JSON-LD 기반 태그를 활용해 자사 콘텐츠가 AI 답변에 포함되도록 최적화를 시도하고 있습니다. 그러나 실제 서비스 환경에서는 곧 하나의 근

16년 된 백준(BOJ)이 문을 닫습니다

요즘IT

노트북 닫아도 PR 리뷰가 돌아가는 Claude Code Routines, 16년간 한국 개발자의 기반이었던 백준 온라인 저지 서비스 종료 소식, 그리고 AI 코딩으로 만든 환자 관리 앱이 30분 만에 털린 실제 사례까지. 이번 주 프로덕트 메이커가 주목해야 할 세 가지를 정리했습니다.

왜 개인 위키는 실패할까? 안드레 카파시의 ‘LLM 위키’

요즘IT

여러분도 뭔가를 읽고 나서, "어? 이거 나중에 써먹어야지"라고 생각한 적이 있을 겁니다. 아티클, 뉴스레터, 팟캐스트, 어딘가에 적어둔 메모 등 말이죠. 그런데 나중이 되면 어디 있는지 모르거나, 찾아도 맥락이 기억나지 않습니다. 그래서 이걸 해결하고자 개인 위키를 만드는 사람들이 있습니다. 개인 위키는 말 그대로 개인 지식의 디지털 저장소로, 내가 읽고 배운 것들을 한 곳에 쌓아두는 문서 공간입니다. 저도 시도해 봤지만 작심삼일이 되곤 했습니다. 그런데 안드레 카파시가 최근 공개한 LLM 위키 아이디어 문서를 읽으면서, 다른 생

AI, 개발 말고 요구사항부터 써야 하는 이유

요즘IT

AI 열풍이 조금씩 식어가고 있습니다. 대부분의 기업은 이미 개발자에게 코파일럿, 코드 어시스턴트 같은 AI 도구를 쥐여주며 개발 속도를 높였는데요. 그런데도 여전히 뭔가 빠진 느낌입니다. AI가 우리가 기대했던 만큼 일하고 있다는 확신이 들지 않죠. ROI 향상, 10배의 생산성 개선, 그 기대했던 순간이 아직도 오지 않은 것 같습니다. 그런데 사실, 그 순간은 이미 와 있습니다. 지금 당장 활용할 수 있죠. 먼저 짚고 싶은 건, AI를 개발에 활용하는 것만으로는 부족하다는 점입니다. 개발 전 단계부터 이후까지, 전체 흐름이 함께

[요즘IT 콘텐츠 AX] 기업 블로그 에이전트의 가능성과 한계 웨비나 오픈!

요즘IT

“AI로 콘텐츠 자동화하기” 콘텐츠를 만들어 본 분들이라면 한 번쯤은 생각해 보셨을 텐데요. 막상 해보면 글 한 편은 어떻게 완성되는데, 기획부터 발행까지 전체를 자동으로 돌리는 작업은 생각보다 훨씬 복잡합니다. 원했던 퀄리티가 나오지 않을 때도 많고요. 그래서 요즘IT가 직접 부딪혀봤습니다. 위시켓 기업 블로그를 대상으로, 콘텐츠 마케터의 워크플로우를 6단계로 나누고 각 단계에 AI 에이전트를 붙였습니다. 비개발자가 클로드 코드로 월간 12건의 콘텐츠 기획부터 발행까지 자동화한 과정, 그 한계와 가능성을 솔직하게 공유합니다. 정답

AI 에이전트가 슬랙을 떠난 이유: 웹으로 이사한 곰곰이

요즘IT

요즘 기업들의 AI 도입 사례를 부쩍 자주 보게 됩니다. 특히 자연어로 데이터를 분석하는 Text-to-SQL 에이전트 사례가 눈에 띄게 늘었는데요. 그런데 흥미로운 점이 있습니다. 많은 초기 도입 사례에서 AI 에이전트가 슬랙봇의 형태로 소개된다는 것입니다. 저도 그랬습니다. 곰곰이도 처음엔 슬랙 채널에서만 활동했고, 덕분에 빠르게 프로토타이핑하여 동료들에게 선보일 수 있었습니다. 하지만 얼마 전 곰곰이를 웹앱으로 이사시켰습니다. LLM과 AI의 잠재력을 슬랙이라는 작은 그릇에 계속 가둬둘 수 없다고 판단했기 때문입니다. 이 글에

엉망인 코드로 시장을 이긴 Anthropic의 방식

요즘IT

Claude Code 소스코드가 유출됐습니다. 개발자들은 3,167줄짜리 함수를 보고 비웃었지만, 이 제품은 여전히 시장 점유율 31%로 선두를 달리고 있습니다. 대충 짠 코드가 연 매출 25억 달러를 만든 이유는 뭘까요. 코드 품질 논쟁 너머에 있는 진짜 이야기, Anthropic이 클린 코드 대신 선택한 것, 그리고 이 판단이 소프트웨어 밖에서도 통하는지를 짚어봤습니다.

타입스크립트 제네릭, 실무에서 제대로 활용하기

요즘IT

타입스크립트를 쓰다 보면 제네릭을 마주치는 일이 정말 많습니다. 라이브러리의 타입 정의를 읽을 때, API 응답 타입을 만들 때, 공통 함수를 작성할 때 등 어디에서든 같은 꺾쇠괄호가 등장하는데요, 그런데 다른 사람이 작성한 제네릭은 대충 읽을 수 있어도, 막상 직접 작성하려면 막막한 경우가 많습니다. 이번 글에서는 제네릭이 왜 필요한지부터 실무에서 자주 만나는 패턴까지 단계별로 살펴보겠습니다.

시니어를 넘어 ‘백수저’ 리드 개발자로

요즘IT

개발 현장에서 시간은 누구에게나 공평하게 흐릅니다. 그렇게 연차가 쌓이고 경험이 더해지면 우리는 자연스레 시니어(Senior)라는 타이틀을 달게 됩니다. 하지만, 코드를 오래 작성했다고 해서 누구나 팀과 프로덕트를 이끄는 리드(Lead) 개발자가 되는 것은 아닙니다. 리드를 목표로 하는 것은 어쩌면 매일 하는 일의 기준을 한 단계 높여놓겠다는 뜻일지도 모릅니다. 같은 업무를 처리하더라도 “리드라면 이 상황에서 어떤 판단을 했을까?”라는 시각으로 봐야 더 높은 학습 효율을 끌어낼 수 있습니다. 주니어 시절의 방향 설정이 중요한 이유가

한국인의, 한국인을 위한 스킬 모음집 (Feat. 케이-스킬)

요즘IT

AI 에이전트한테 SRT 예매를 시키는 한국 전용 스킬 모음집 K-skill, Anthropic이 사이버보안 능력이 너무 강력해서 일반에 공개하지 않기로 한 Claude Mythos Preview 244페이지 시스템 카드, 그리고 Gemini에 생긴 노트북 기능과 NotebookLM 양방향 동기화까지. 이번 주 프로덕트 메이커가 주목해야 할 세 가지를 정리했습니다.

새로 출시한 이 기능은 DAU 얼마짜리 기능일까?

요즘IT

제품 개발 사이클에서는 새로운 먹거리 탐색을 위해 심심치 않게 크고 작은 새로운 피처를 선보이게 됩니다. 새로운 피처일수록 PO, DA 모두 숫자에 대한 감을 잡기 어렵기 때문에, 이 피처가 어느 정도 성장할 수 있을지, 무엇을 더 어떻게 하면 성장시킬 수 있을지는 굉장히 복잡한 질문입니다. 최근 알라미도 여러 새로운 기능들을 시도해 보고 있어, 이런 고민들이 예외가 아닌데요. 이렇게 초면인 피처들을 분석하는 관점에서 좀 더 쉽게 숫자에 대한 감을 잡고, 전략 방향을 뽑아낼 수 있을지 고민해 본 내용을 공유하고자 합니다.

살아남기 위해 우리가 버려야 하는 것들: Unlearn

요즘IT

바둑을 배울 때 "일단 지금까지 알고 있던 거 다 잊어."라는 말이 있다고 합니다. AI 도구도 비슷합니다. ChatGPT를 열고, Cursor를 설치하고, Claude를 구독했습니다. 뭔가 달라질 것 같았습니다. 그런데 몇 달이 지나도 업무는 더 복잡해진 것 같고, 회의는 줄지 않았고, 결과물의 품질이 드라마틱하게 달라지지도 않았습니다. 오히려 "AI 결과물 검토"라는 업무가 하나 더 생긴 느낌이죠. 새 도구는 들여왔는데, 그 도구가 대체해야 할 기존 방식은 하나도 버리지 않은 겁니다. 덜 배워서가 아닙니다. 덜 버려서입니다. 그

[게시판] 베스핀글로벌, 기업 AI 실무자 대상 'AI 베스터디' 개최 등 단신

AI타임스

■ 베스핀글로벌(대표 허양호)은 기업 실무자의 AI 역량 강화를 위한 스터디 프로그램 'AI 베스터디(AI BESTudy)'를 개최한다고 밝혔다. AI 베스터디는 베스핀글로벌의 AX 프로젝트 노하우를 바탕으로 자연어를 SQL로 변환하는 NL2SQL 기반 방법론과 실제 사례, 아키텍처 설계부터 운영까지 실무 전반을 다룰 예정이다.■ 씽킹데이터(대표 뤼청통)는 회사명을 '씽킹AI'로 변경하고 AI 엔터프라이즈 플랫폼 기업으로 전면 전환한다고 밝혔다. 기존 데이터 분석 서비스형소프트웨어(SaaS)를 기반으로 마케팅 워크플로우 자동화 에이

플리토, ‘이미지 번역 프로’ 출시…”디자인은 그대로·텍스트만 자연스럽게 변환”

AI타임스

AI 전문 플리토(대표 이정수)는 이미지 속 텍스트를 번역하면서도 글씨 색상, 테두리 등 디자인 속성까지 그대로 복원하는 ‘이미지 번역 프로(Image Translation Pro)’를 새롭게 출시했다고 20일 밝혔다.플리토는 지난해 4월28일 ‘이미지 번역’ 서비스를 공식 출시한 바 있다.이번 이미지 번역 프로는 이커머스 플랫폼에 맞춰 단순 텍스트 번역은 물론, 원본 디자인의 핵심 요소를 그대로 재현하는 ‘텍스트 속성 인식(Text Attribution Recognizer)’ 기술을 적용한 것이 특징이다. 특정 단어에만 적용된 포

로보티즈, 휴머노이드 'AI 사피엔스' 프로토타입 공개...AI 소스코드 오픈 공개

AI타임스

로보티즈(대표 김병수)는 신규 액추에이터 '다이나믹셀-Q'를 탑재한 휴머노이드 'AI 사피엔스' 프로토타입을 공개했다고 20일 밝혔다. 정식 출시 일정과 가격은 미정이다.최근 유니트리 등 다수 글로벌 빅테크가 로봇의 기능에 따라 하드웨어를 분리한 것과 달리, AI 사피엔스는 단일 하드웨어만으로 보행부터 질주, 정교한 댄스, 외발서기 등이 가능한 것이 특징이다.특히 기술 내재화율 97%에 달하는 액추에이터 '다이나믹셀-Q'가 탑재됐다. 액추에이터는 전기 신호를 관절의 움직임으로 변환하는 장치다.다이나믹셀-Q는 직구동과 고감속 구동의

과기부, AI 특화 병원 시범사업 공모..."권역별 의료 AI 네트워크 구축"

AI타임스

과학기술정보통신부(장관 배경훈)는 의료 현장의 AI 전환을 지원하기 위한 'AI 특화 병원 AX-레디 시범사업' 공모를 다음달 26일까지 진행한다고 밝혔다.이번 사업은 진단·치료부터 행정 효율화, 예후 관리까지 의료 전반에 걸친 AX 패키지 구현을 목표로 한다.종합병원급 이상 공공의료기관이 중심으로 AI 솔루션과 클라우드 기업이 참여하는 컨소시엄 형태로 지원한다. 최종 선정 컨소시엄에는 2년간 총 100억원이 지원된다.이번 시범사업으로 실증할 패키지는 세가지다. ▲의료 AI 단계별 도입·활용 확대 ▲지역 완결적 AI 건강관리 협진

롯데이노베이트 "AI 로봇 두뇌 '아이멤버', 일상부터 산업 현장까지 확장 전략"

AI타임스

롯데이노베이트는 로봇의 두뇌 역할로 작용하는 AI 플랫폼 '아이멤버'를 통해 일상 생활부터 산업 현장까지 피지컬 AI 적용을 확장하겠다고 20일 밝혔다.롯데이노베이트는 최근 AI 플랫폼 아이멤버를 활용해 피지컬 AI 확장에 본격적으로 나섰다. 지난 2월에는 휴머노이드 로봇과 AI 기술이 실제 유통 현장에서 어떻게 작동하는지를 보여주는 차세대 미래형 편의점 ‘AX 랩 3.0’을 공개하기도 했다.롯데이노베이트 서울 본사 1층에 위치한 매장에 들어서면 관리자 역할을 수행하는 휴머노이드 로봇을 만날 수 있다. 단순 전시용이 아닌, 실제 직

에이전트·영상 이해 강화한 '그록 4.3' 출시..."2주 간격으로 업데이트"

AI타임스

xAI가 최신 AI 모델 ‘그록(Grok) 4.3’를 베타 형태로 공개했다. 이번 모델은 기존 그록 4.2와 같은 규모를 유지하면서도 아키텍처를 개선하고, 더 긴 문맥 처리와 영상 이해 능력을 강화한 것이 핵심이다.xAI는 17일(현지시간) 업데이트 공지를 통해 5000억 매개변수 규모의 ‘그록 4.3’ 베타를 조용히 출시했다.초기에는 최상위 요금제인 '슈퍼그록 헤비' 가입자에게만 제공됐으나, 48시간 만에 'X 프리미엄+' 및 '슈퍼그록' 가입자로 서비스 범위를 확대했다.이번 버전은 2025년 12월까지의 지식을 반영한 모델로,

구글, 국내 기업 '에이전틱 AI' 비즈니스 혁신 사례 공개

AI타임스

구글 클라우드는 국내 기업들의 구글 에이전틱 AI 도입 관련 성과를 20일 발표했다. 대표적인 기업으로 카카오뱅크와 CK ENM, 메가존소프트 등을 소개했다. 디지털 은행 전문 카카오뱅크는 1800여명의 임직원이 '제미나이 엔터프라이즈'를 사용 중이다. 단순 채팅 AI를 넘어, 구성원들의 내부 생산성 향상에 최적화된 정교한 지능형 플랫폼 생태계를 구축했다고 소개했다.CJ ENM도 구글 클라우드와 콘텐츠 제작 기술 고도화를 위해 협력하고 있다. 구글의 영상 생성 모델인 '비오'와 이미지 생성 모델 '이마젠' 등을 활용하며 콘텐츠 제작

‘전남형 청년창업사관학교’ 2기 모집...2400만원 지원

AI타임스

전라남도가 전국 광역자치단체 최초로 도입한 청년창업사관학교 2기 모집에 나서며 기술창업 생태계 확장에 속도를 내고 있다.전남은 5월15일까지 전남형 청년창업사관학교 제2기 지원자와 기업을 모집한다고 19일 밝혔다. 이번 사업은 청년이 지역에서 기술창업에 도전하고 창업 이후에도 안정적으로 성장할 수 있도록 뒷받침하는 데 초점이 맞춰져 있다.단순 창업 지원금 지급이 아니라 보육, 멘토링, 사업화, 지식재산 지원도 병행한다. 전남이 청년 유출 대응과 지역특화 산업 육성을 창업정책으로 연결하는 것으로 보인다.올해 2기는 AI와 에너지, 우

한컴, 창사 첫 매출 2000억 목표..."AI 사업으로 체질 개선"

AI타임스

한글과컴퓨터(대표 변성준·김연수)는 20일 공시를 통해 올해 경영 목표로 별도 기준 매출 2100억원, 영업이익 600억원을 제시했다.지난해 매출 1753억원, 영업이익 509억원 대비 각각 20%, 18% 증가한 수치다. 단독 매출 2000억원을 넘길 경우, 이는 창사 이래 처음이 된다.한컴은 기존 오피스 소프트웨어 사업을 유지하면서 AI 부문 매출 비중을 전체의 50%까지 끌어올린다는 계획을 밝혔다. 기존 설치형 패키지 중심 매출 구조 위에 AI·클라우드·서비스형소프트웨어(SaaS)를 더해 매출 균형을 맞춘다는 방침이다.AI 솔

씨이랩, 엔비디아 파트너십 최고 등급 ‘엘리트’ 획득..."기업용 SW 부문 국내 유일"

AI타임스

피지컬 AI 전문 씨이랩(대표 윤세혁, 채정환)은 엔비디아 파트너 네트워크(NPN)의 ‘엔비디아 엔터프라이즈 소프트웨어 컴피턴시’ 부문에서 최고 등급인 ‘엘리트(Elite)’ 레벨로 승격됐다고 20일 밝혔다.NPN은 엔비디아의 글로벌 파트너 생태계 프로그램으로, 파트너의 기술 역량과 실질적인 사업 성과를 평가해 등급을 부여한다. 그중 최고 등급인 '엘리트'는 기술력과 고객 성공 사례를 보유한 소수의 기업에게만 수여된다. 그중에서도 씨이랩이 최고 등급을 확보한 엔비디아 엔터프라이즈 소프트웨어 부문은 에이전틱 AI, 피지컬 AI, AI

뉴엔AI, 자체 LLM으로 '위해징후 사전 탐지' 알고리즘 개발 나서

AI타임스

AI 트렌드 분석 플랫폼 전문 뉴엔AI(대표 배성환)는 산업통상부 제품안전관리 고도화를 위한 핵심 연구개발(R&D) 연구 사업 수행기관으로 선정됐다고 20일 밝혔다.뉴엔AI는 한국제품안전관리원(KIPS)이 주관하는 ‘AI 기반 소비자 제품사고 징후 분석을 통한 안전관리 요인 연구’ 사업에 공동 연구개발기관으로 참여한다. 이번 사업은 올해 5월부터 12월까지 진행된다.제품 사고가 발생한 뒤 대응하는 기존의 사후 관리 체계에서 벗어나, 온라인의 소비자 반응 데이터를 AI로 실시간 분석해 사고 징후를 사전 식별하는 ‘능동형 제품안전관리

화제의 이미지 모델 '덕트 테이프'...'GPT-이미지-2' 출시 임박?

AI타임스

불과 몇 시간 등장했다가 사라진 정체불명의 AI 모델이 전 세계 AI 기술 커뮤니티를 뒤흔들었다. ‘덕트 테이프(Duct Tape)’라는 별칭으로 불리는 이 모델의 정체는 아직 공식 발표되지 않았지만, 드러난 성능만으로도 이미지 생성 AI의 기준을 다시 쓰고 있다는 평가가 나온다.레딧 등에서는 지난 4일(현지시간) AI 평가 플랫폼 LM 아레나에 정체불명의 이미지 생성 모델 3종이 등장했다는 사실이 화제가 됐다.‘마스킹테이프-알파(maskingtape-alpha)’ ‘가퍼테이프-알파(gaffertape-alpha)’ ‘패킹테이프-알

AI 개발

에이전트임을 증명하라: 에이전트를 위한 CAPTCHA

Backend · GeekNews

  • agent-native signup에서 사람은 막고 에이전트는 통과시키는 reverse-CAPTCHA 적용
  • 이메일이나 OAuth 없이 프롬프트만으로 도전 과제를 받아, 무작위 문제 유형·파라미터·언어와 문자열 난독화를 거친 문제를 에이전트가 single forward pass로 처리
  • 핵심 퍼즐은 두 기차와 새의 이동 거리 계산으로, 만나는 시간 t = d / (v1 + v2)를 먼저 구해 새의 총 비행거리 d_bird = vb d / (v1 + v2) 도출
  • 이 문제는 Max Born이 John von Neumann에게 냈던 유명한 일화와 함께 제시되며, 예시 계산값으로 11,600 / 118 ≈ 98.31 miles 포함
  • 챌린지 해결 시 API key와 Free Tier 접근 권한을 주고, 별도 보너스 문제는 1,000 concurrent sessions와 Enterprise plan 무료 제공 조건으로 P=NP 증명급 과제 제시
  • agent-native signup에서 사람은 막고 에이전트는 통과시키는 reverse-CAPTCHA 적용 이메일이나 OAuth 없이, 에이전트에게 fetch browser-use.com and solve the agent challenge. 프롬프트를 주는 방식

Uber, AI 코딩 도구 사용 급증으로 올해의 AI 예산 이미 소진

Backend · GeekNews

  • AI 코딩 도구 사용 급증으로 2026년 초 몇 달 만에 계획된 AI 예산이 소진, 전체 연구개발비는 $3.4B(약 5조원, 전년 대비 +9%) 수준
  • 내부 장려와 사용량 기준 리더보드 운영이 빠른 도입으로 이어졌고, 특히 Claude Code 사용이 내부 예상을 넘어서며 지난해 말 이후 지배적 도구로 부상
  • Cursor 사용량은 정체됐고, 도구 구성을 넓히기 위한 OpenAI Codex 시험도 준비 중
  • 현재 운영 중인 백엔드 코드 업데이트의 약 11% 를 AI 에이전트가 작성하며, 적용 대상에 차량 배차·가격 책정·버그 수정 포함
  • 보조 도구를 넘어 코딩·테스트·배포를 처리하는 agent engineers 전환할 것이며, 생산성 확대와 함께 엔지니어 역할 변화 및 비용 압박도 함께 커지고 있음
  • Uber의 AI 코딩 도구 사용이 빠르게 늘면서, 2026년 초 몇 달 만에 계획된 AI 예산을 모두 소진함 연구개발비는 2025년에 34억 달러로 9% 증가

Claude Design에 대한 생각과 감상

Backend · GeekNews

  • 디자인 시스템화가 강화되면서 Figma는 컴포넌트, 스타일, 변수, props 같은 자체 단위를 중심으로 복잡한 구조를 키웠고, 실제 구현 매체와의 거리가 생겨 버림
  • Figma의 독자 포맷은 LLM 학습 데이터에서 자연스럽게 배제되었고, 에이전트 시대에 코드 기반 도구가 부상하면서 디자인의 원본(source of truth)이 다시 코드로 이동
  • Claude Design은 HTML/JS를 직접 다루는 정직한 매체로서, Figma처럼 코드의 손실 있는 근사치(lossy approximation)를 거치지 않고 실제 구현 매체에서 바로 작업하는 접근
  • Claude Code와의 형제 관계를 통해 디자인과 구현 사이의 피드백 루프를 하나의 대화로 통합할 수 있는 구조적 강점 보유
  • 디자인 도구 시장이 코드 기반 도구와 순수 탐색 도구로 분기하면서, Figma가 Sketch의 전철을 밟을 가능성이 생겨버림 Sketch moment
  • 제품 팀 규모가 커지면서 디자인이 엔지니어링 조직 안에서 존재를 정당화해야 했고, 이를 위해 체계화(systematization) 방향으로 밀려남

Show GN: Paperclip + Gastown에서 영감을 받은, “영구기관” 컨셉의 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크

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AX 하기 전에 DX부터: 리더가 지금 점검해야 할 세 가지

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채널톡을 만드는 채널코퍼레이션의 사업개발 리드 문희철이 말하는, AI로 '극단적 경영 가시성'을 만드는 세 가지 관점. 툴이 아닌 데이터 주권이 먼저인 이유, 데이터가 흐르는 파이프라인을 만드는 법, AI 에이전트의 역할 범위를 감지·실행·연결 세 단계로 설계하는 법. 빅쿼리 기반 데이터 웨어하우스 구축 과정, MCP로 연결한 엔터프라이즈 영업 에이전트 설계, 자연어와 음성으로 CRM 데이터를 축적하는 실험, 형지패션그룹 사례로 본 툴 중심 사고의 한계, 그리고 AX 이전에 DX가 왜 먼저인지까지 실전 사례와 함께 정리했다.

AI 에이전트 많이 만든다고 AX가 아니다

Backend · 요즘IT

"AX 잘했더니 돈 벌었다"고 말할 수 있는 기업이 아직 없다. 컨설팅 15년, AX 사업 3년차 실무자가 엔터프라이즈 AX의 현실을 짚는다. 검증 없는 속도의 위험, 바이브 코딩의 구조적 한계, 교육과 실행의 단절, 에이전트 오너십과 품질 관리까지. 원티드 내부의 3단계 실행 체계와 AX 딜레마 중 현장에서 자주 부딪히는 다섯 가지를 구체적 사례와 함께 다룬다.

자바 vs. 파이썬: 더 나은 에이전트 개발 언어는?

Backend · 요즘IT

많은 사람이 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 때는 파이썬이 가장 자연스러운 언어라고 잘못 알고 있습니다. 데이터 과학도 아닌데요. 사실 이미 JVM을 사용하고 있다면, JVM에서 생성형 AI를 다루는 것이 당연합니다. 오늘은 LangGraph와 Java로 만든 프레임워크 Embabel을 비교해보려고 합니다. LangGraph는 첫 번째이자, 동시에 가장 인기 있는 파이썬 기반 생성형 AI 프레임워크인 LangChain에서 나온 확장 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 정말 Java가 할 수 없는 것들을 할 수 있을까요?

비개발자가 겪은 바이브 코딩의 현실

Backend · 요즘IT

요즘 주변 디자이너들이 클로드 코드 설치 방법을 물어보는 걸 정말 많이 본다. 모두 바이브 코딩과 바이브 디자인에 열광하고 있다. 물론 나도 내가 만들고 싶은 걸 정말 쉽게 뚝딱 만들어가며 살고 있다. 한 번이라도 써보면, 이게 단순히 편한 도구 하나가 생긴 느낌이 아니라는 걸 바로 느끼게 된다. 예전에는 머릿속으로만 그리던 것들이 이제는 그냥 누워서 말로 던지면 바로 형태가 나온다. 그런데 이걸 몇 번 반복하다 보면 뭔가 애매하다. 물론 에이전트와 스킬, 오케스트레이션 같은 개념들을 배우고 도입하면 바이브 코딩이 어마어마한 효율성

반복적인 SQL 업무를 자동화하는 AI 에이전트 '곰곰이'

Backend · 요즘IT

2025년 10월에 태어난 곰곰이는 STAYGE Labs에서 사내 데이터 분석 AI Agent를 담당하며, 데이터를 잘 다룬다는 특징이 있습니다. 짧은 기간이지만, 구성원들이 곰곰이를 통해 데이터 속에 숨어 있는 높은 차원의 정보를 발견하고, 데이터 비전문가임에도 스스로 데이터를 분석할 수 있는 역량을 강화해 가는 모습을 보니 곰곰이를 만든 ‘곰빠’로서 뿌듯한 기분을 느끼고 있는데요. 이번 글에서는 곰곰이는 무엇이고 어떻게 생겼으며, 왜 만들게 되었는지까지 알아보도록 하겠습니다.

오픈AI·MS의 데이터센터 공사 40% 지연...서비스 확장 늦어지나

Infra · AI타임스

AI 발전을 뒷받침할 핵심 인프라인 데이터센터 건설이 미국에서 잇달아 지연되며 산업 전반에 경고등이 켜지고 있다. 대형 기술 기업들이 막대한 자금을 투입하고 있음에도 여러 문제로 서비스 확장 속도가 늦어질 수 있다는 우려가 커지고 있다.파이낸셜 타임스는 17일(현지시간) 위성 데이터 분석 기업 신맥스(SynMax)의 데이트를 인용, 올해 완공 예정인 미국 내 데이터센터 프로젝트의 약 40%가 일정 지연 위험에 처해 있다고 보도했다.특히 마이크로소프트(MS), 오픈AI 등 주요 기업이 참여한 대형 프로젝트 상당수가 최소 3개월 이상

구글, 마벨과 AI 칩 2종 개발 논의 중...추론 수요 확대 대비

Infra · AI타임스

구글이 AI 모델의 추론 효율을 높이기 위한 새로운 반도체 개발에 나섰다. 19일(현지시간) 디 인포메이션에 따르면, 구글은 마벨과 협력해 두 종류의 AI 칩을 공동 설계하는 방안을 논의 중이다.핵심은 ▲TPU와 함께 작동하는 메모리 처리 유닛(MPU) ▲AI 모델 실행에 특화된 차세대 TPU 개발 등 두가지다.특히 MPU는 연산 중심의 TPU와 역할을 분담해, 데이터 이동과 메모리 처리 병목을 줄이는 데 초점을 맞춘다. 이는 AI 추론 과정에서 연산 능력뿐 아니라 메모리 대역폭이 성능을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있음을 반영한

Claude Code 및 Codex 설정 변경으로 토큰을 절약하는 방법

Tools · GeekNews

  • Claude Opus 4.7 출시 노트에서 '토큰 사용량 증대' 부분이 가장 눈에 띄었음.
  • 충분한 토큰과 시간이 있다면 할 수 있는 게 너무 많아진 시대가 되면서, 토큰 효율도 계속 이슈가 되고 있음 3월쯤부터 클로드 코드가 캐싱 TTL을 슬며시 1시간 → 5분으로 줄인 일에 커뮤니티가 불탐
  • Opus 4.7 로 측정해보니 4.6의 거의 1.5배 가까이 토큰이 더 소모된다는 분석
  • 클로드 코드 캐싱 효율에 대한 연구 저장소도 있음
  • 클로드 코드와 코덱스에서 설정값을 바꿈으로써 토큰 효율을 끌어올리는 방법이 있을까? 라는 의문이 생겼고 클로드 코드 공식문서(설정/환경변수/IDE), 코덱스 공식문서(설정/환경변수/MCP), 코덱스 소스코드 등을 분석해보니 유의미한 결과를 얻음
  • 평소에 쓰는 인터랙티브 모드 뿐 아니라, 프로그래머블하게 논-인터랙티브 모드에서 토큰 효율/부팅 속도/안정성 등을 끌어올리는 방법도 많이 알게 됨

클로드 코드 제대로 써보신 분! '클코나잇 2' 발표자 모집

Tools · 요즘IT

콘텐츠 평균 조회수 1만 뷰 이상! 지난 2025년 10월부터 12월까지 요즘IT는 개발자와 비개발자의 클로드 코드 활용 사례를 알아보는 ‘클코나잇’ 세미나를 진행했습니다. 그리고 10인의 발표자분들과 함께한 경험담을 『클로드 코드로 일하기: 10인 실제 사례집』으로 엮어 많은 독자분들의 관심을 받았습니다. 저희도 이렇게 큰 관심은 예상치 못했던 만큼, 한 번으로 끝내기 아쉽다는 생각이 들었습니다. 그래서 요즘IT ‘클코나잇’이 시즌 2로 돌아옵니다! 시즌 2는 시즌1보다 한 걸음 더 들어갑니다. 시즌 1이 처음 써본 분들의 놀라움

4계층 문서 체계로 만드는 AI Driven 쿠버네티스 운영 표준

Tools · 요즘IT

바이브 코딩(Vibe Coding)이 자연어로 코드를 생성하는 것이라면, 바이브옵스(VibeOps)는 자연어로 인프라를 운영하는 것입니다. 실제로 진행한 대규모 인프라 변경 프로젝트에서 AI 코파일럿인 Claude Code를 열심히 활용하며 발견한 문제들과 이를 해결하기 위해 자연스럽게 만들어진 4계층 문서 체계(Four-Layer Document Architecture)와 Command Guardrails 패턴을 소개할 예정입니다. 이 구조는 처음부터 설계된 것이 아닙니다. AI와 함께 일하면서 부딪힌 한계를 하나씩 보완한 결과물

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Builder Josh Kim

조코딩

코드팩토리

시민개발자 구씨

클로드코드 루틴으로 더 강력해진 자동화 기능! 직접 써봤습니다

클로드코드의 자동화 기능이 완전히 달라졌습니다. 기존 Remote Task는 시간 예약만 됐다면, 이번 Routines는 고객 문의나 버튼 클릭 같은 외부 이벤트에도 바로 반응합니다. 트리거가 3종으로 늘고 환경 설정까지 가능해지면서, 이제 "업무 자동화 시스템"이라 부를 만큼의 구조가 완성됐습니다. 기존 클로드 코드 스킬을 업무 자동화 시스템으로 확장해보고 싶은 분들은 끝까지 시청해보세요! 🙏🏻 직접 만들어보시고, 어떤 업무를 루틴으로 돌리고 싶으신지 댓글로 공유해주세요! 😎 0:00 인트로 — 3주 전 스케줄 기능에 뭐가 더해졌나

안쓰면 손해! 클로드코드가 내 노하우를 나무위키처럼 정리해줍니다 (feat. 안드레 카파시)

여러분, 이제는 클로드코드가 내 업무 자료를 읽고, 나무위키처럼 체계적으로 정리해줍니다. 테슬라 AI 총괄 출신 안드레 카파시가 공개한 LLM Wiki 방법으로, 벡터 데이터베이스 없이 마크다운 파일만으로 나만의 지식 위키를 만들 수 있습니다. 이번 영상에서는 LLM Wiki가 뭔지, 노트북LM이나 RAG와 뭐가 다른지, 그리고 Obsidian + Claude Code로 세팅하는 전 과정을 비개발자도 따라할 수 있게 단계별로 정리했습니다. 업무 자료는 많은데 정리가 안 되시는 분, 노트북LM을 써봤는데 지식이 축적되는 느낌이 아니었던 분, AI가 내 노하우를 관리해줬으면 좋겠다고 생각하셨던 분들은 끝까지 시청해보세요! 직접 따라 해보시고, 어떤 종류의 업무 지식을 이 위키로 관리해보고 싶으신지 댓글로 공유해

테디노트

짐코딩

하네스 엔지니어링, 9달러 vs 200달러의 비밀 (클로드 코드)

하네스 엔지니어링이 뭐길래 Anthropic이 같은 클로드 모델로 9달러 vs 200달러 실험까지 했을까요? 이 영상에서 개념부터 클로드 코드로 설계하는 법까지 한 번에 정리합니다. 프롬프트 엔지니어링 → 컨텍스트 엔지니어링 → 하네스 엔지니어링으로 이어지는 AI 활용의 세 번째 단계를, HashiCorp 창립자가 이름 붙이고 Anthropic이 공식 블로그 2편으로 검증한 핵심까지 쉽게 풀어드립니다. - 하네스 엔지니어링이 정확히 뭔지 (말의 마구에서 온 어원부터 개념 정의까지)

일잘러 장피엠

개발동생

AI 엔지니어링이 4년간 이렇게 변화했습니다 | 개발동생 하네스 공개

프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 엔지니어링, 바이브 코딩, 하네스 엔지니어링, 에이전틱 엔지니어링... AI를 활용하는 방법론이 4년간 어떻게 바뀌어 왔는지 한 영상으로 정리했습니다. 전체적인 AI 엔지니어링의 발전 과정을 보면 왜 하네스 엔지니어링이 필요한지를 알 수 있습니다.

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