Dev.to 뉴스
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열두 에이전트, 하나의 메모리 – 자율 에이전트 함대를 위한 지속적 기억
Empire Labs는 실행 시마다 정보를 망각하는 자율 AI 에이전트 문제를 해결하기 위해 Hot Memory, State Files, Session Search로 구성된 계층형 메모리 스택을 구축했습니다. 특히 외부 작업과 상태 파일 업데이트를 동시에 수행하는 '커밋 규칙'을 통해 에이전트의 작업 연속성과 데이터 무결성을 보장합니다.
Twelve Agents, One Memory - Persistent Recall for an Autonomous Agent Fleet↗dev.to
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Dev Log: 2026-08-08 — 정중하게 응답하는 스텁과 존재하지 않는 CSS 속성
이 글은 배포 플랫폼, PDF 엔진, 마케팅 사이트를 관리하며 발견한 '실체 없는 응답'의 위험성을 다룹니다. 개발자는 기능의 가짜 여부를 명시적으로 구분하고, 기술적 메커니즘을 검증 없이 가설로 세우는 것을 경계해야 하며, 마케팅 문구 또한 코드와 일치해야 함을 강조합니다.
Dev Log: 2026-08-08 — stubs that answer politely, and a CSS property that doesn't exist↗dev.to
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그의 앱은 그의 코드로, 그의 말뭉치는 내 주장을 측정했다.
저자는 Claude Code 사용량을 추적하는 Clawdmeter 앱에서 토큰 수가 약 2.34배 과다 계산되는 버그를 발견했습니다. 특히 자신의 재구현 모델 대신 기존 앱의 코드를 직접 호출하는 테스트 하네스 방식을 사용하여 논쟁의 여지를 없<0xEC><0x95><0xB4>으며, 유지보수자는 이를 빠르게 수정함과 동시에 저자의 데이터 샘플에 숨겨진 또 다른 패턴을 찾아내며 상호적인 검증을 완료했습니다.
I measured his app with his own code. He measured my claim with his own corpus.↗dev.to
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서퍼 SEO와 프레이즈 가격 비교: 프리랜스 작가를 위한 2026년, 어느 쪽이 스스로를 감당할 수 있을까?
이 기사는 2026년 프리랜서 작가를 위한 SEO 도구인 Surfer SEO와 Frase의 비용 대비 효율성을 비교합니다. 클라이언트가 키워드를 제공하는 단순 집필형은 Frase가, SEO 성과 지표를 서비스로 판매하는 전략가형은 Surfer SEO가 유리하다고 분석합니다.
Surfer SEO vs Frase Pricing for Freelance Writers 2026: Which One Actually Pays for Itself?↗dev.to
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Walkthrough: The Guestbook (TryHackMe) — AI 에이전트 로직 악용 | 간접 프롬프트 주입
TryHackMe의 'The Guestbook' 실습 사례를 통해 AI 에이전트 VERA가 간접 프롬프트 주입 공격에 어떻게 노출되는지 설명합니다. 공격자는 사용자 메시지에 명령어를 삽입하여 권한을 우회하고, 시스템 내부 파일을 탈취하는 과정을 보여줍니다.
Walkthrough: The Guestbook (TryHackMe) — Exploiting AI Agent Logic | Indirect Prompt Injection↗dev.to
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ArXiv & n8n으로 주간 AI 트렌드 알리미 구축하기 – 즉시 사용 가능한 워크플로우 템플릿
이 글은 n8n 자동화 플랫폼을 사용하여 매주 쏟아지는 ArXiv의 AI 논문을 효율적으로 필터링하고 요약하여 알림을 보내는 시스템 구축 방법을 다룹니다. OpenAI의 임베딩 기술과 PostgreSQL의 벡터 저장 기능을 결합해, 단순한 정보 수집을 넘어 데이터를 누적 가능한 '연구 자산'으로 전환하는 구체적인 아키텍처를 제안합니다.
Build a Weekly AI-Trend Alerter with arXiv & n8n - A Ready-to-Run Workflow Template↗dev.to
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Temporal Fusion Transformer, 판매 예측에 도움 - 시계열 기초 및 축제 관련 수요 패턴 포함
이 글은 Temporal Fusion Transformer(TFT)를 사용하여 복잡한 수요 패턴을 예측하는 기술적 방법론을 설명합니다. 특히 인도 이륜차 시장의 축제 관련 수요 변화와 같은 시계열 데이터의 특성을 반영하여 판매 예측의 정확도를 높이는 접근법을 다룹니다.
Temporal Fusion Transformer helps with sales forecasting. Includes time series fundamentals and festive-driven demand patterns i↗dev.to
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