Dev.to 뉴스
총 10,171건·최신 업데이트
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당신의 SearXNG JSON 통합은 개인 인스턴스에서는 작동하지만 다른 모든 사람에게는 조용히 문제를 일으킵니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
SearXNG 공개 인스턴스를 이용한 API 연동 시, 운영자의 설정에 따라 JSON 출력이 비활성화되거나 안티봇 페이지가 반환되어 발생하는 기술적 오류를 분석합니다. 개발자는 단순히 응답을 파싱하는 것을 넘어 Content-Type 확인과 안정적인 자체 인스턴스 구축이라는 해결책을 갖춰야 합니다.
Your SearXNG JSON integration works on your own instance and silently breaks on everyone else's. Here's why.↗dev.to
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Rust로 만든 macOS FTP 클라이언트: Electron, 웹뷰 없이 완전 자작
Rust 기반의 gmacFTP는 웹 기술을 배제하고 macOS 네이티브 그래픽 API를 사용하여 약 7.5MB라는 극도로 작은 용량과 높은 성능을 구현한 FTP 클라이언트입니다. 기존 Electron 기반 앱들의 비대해진 리소스 점유 문제를 해결하며, 보안을 위해 macOS Keychain을 직접 활용하는 것이 특징입니다.
I built a macOS FTP client entirely in Rust — no Electron, no webview↗dev.to
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AKS와 VM 비교: Azure에서 다지역 AI 플랫폼 확장을 통해 얻은 교훈
클린토 AI는 미국과 인도 동시 출시라는 복잡한 요구사항을 해결하기 위해 AKS(Azure Kubernetes Service)를 도입했습니다. 멀티 리전 환경의 일관된 관리, Kyverno를 통한 자동화된 컴플라이언스 준수, 그리고 GitOps 기반의 보안 강화를 위해 쿠버네티스를 선택했으며, 이는 단순한 기술 선호도가 아닌 운영 효율성과 규제 대응을 위한 전략적 결정이었습니다.
AKS vs VMs: what I learned scaling a multi-region AI platform on Azure↗dev.to
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AI가 코딩의 3분의 1을 작성하게 했습니다. 우리를 미치지 않게 한 검토 프로세스는 다음과 같습니다.
AI 코딩 도구는 코드 작성 속도를 혁신적으로 높이지만, 리뷰와 테스트 등 품질 관리 비용은 그대로 유지시키며 오히려 새로운 버그를 유발할 수 있습니다. 따라서 개발자는 자동화된 검증 체계를 구축하고, 생성된 코드가 아닌 인간이 작성한 코드에 대한 테스트 생성을 지향하며, 결과물 중심의 품질 지표로 성과를 측정해야 합니다.
We Let AI Write a Third of Our Code. Here's the Review Process That Kept Us Sane.↗dev.to
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파이썬, AWS, 멀티에이전트 아키텍처로 프로덕션 환경에 적합한 에이전틱 AI 개발 서비스 구축하기
본 기사는 단일 LLM의 한계를 극복하기 위해 전문화된 여러 에이전트를 활용하는 멀티에이전트 아키텍처의 설계 방식과 기술 스택을 설명합니다. 특히 도구 호출, 메모리 관리, 거버넌스 구축을 통해 단순 챗봇을 넘어 실제 운영 환경에서 작동 가능한 자동화 시스템을 만드는 방법을 제시합니다.
How to Build Production-Ready Agentic AI Development Services with Python, AWS, and Multi-Agent Architecture↗dev.to










