Dev.to 뉴스
총 16,798건·최신 업데이트
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Open-mercato 프레임워크는 수백 가지의 아키텍처 결정을 포함합니다. 커서(Cursor), 클로드 코드(Claude Code), 코덱스(Codex)와 같은 에이전트들이 이러한 결정들을 활용합니다.
Open-mercato 프레임워크는 수백 가지의 정교한 아키텍처 결정 사항을 데이터화하여 제공합니다. Cursor, Claude Code, Codex와 같은 고성능 AI 에이전트들이 이 프레임워크의 구조적 결정을 참조하여 코드를 생성하고 최적화하는 데 활용하고 있습니다.
Open-mercato framework has hundreds of architectural decisions made. Agents like Cursor, Claude Code, and Codex use these decisi↗dev.to
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Enterprise MCP 게이트웨이, 내장 보안 기능 탑재: OAuth 2.0, RBAC 및 도구 접근 제어
AI 에이전트가 외부 도구와 연결될 때 발생하는 보안 취약점을 해결하기 위해, Bifrost는 실행 전 승인 단계와 세밀한 권한 제어 기능을 제공합니다. OAuth 2.0 및 RBAC를 통해 기업 환경에 적합한 거버넌스와 인증 체계를 구축할 수 있습니다.
Enterprise MCP Gateway with Built-In Security: OAuth 2.0, RBAC, and Tool Access Control↗dev.to
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₹0 AI 스택 청사진: 인도 기업이 무료로 프로덕션 AI를 구축하는 방법
인도의 한 개발자가 저가형 안드로이드폰과 오픈소스 라이브러리(XGBoost, Python 등)만을 활용해 월 운영 비용 0원의 트레이딩 AI 시스템을 구축하여 수익을 낸 사례를 소개합니다. 클라우드 인프라에 의존하지 않고도 효율적인 데이터 파이프라인과 모델링을 통해 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있음을 증명합니다.
The ₹0 AI Stack Blueprint: How Any Indian Company Can Build Production AI for Free↗dev.to
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저는 AI 에이전트가 플러그인처럼 “스킬”을 설치할 수 있도록 Laravel 패키지를 만들었습니다.
Laravel 개발자를 위한 'Laravel Skills' 패키지는 AI 에이전트에게 특정 프로젝트의 컨텍스트나 라이브러리 정보를 Git 저장소 형태로 전달할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 매번 프롬프트에 긴 문맥을 복사할 필요 없이, Composer처럼 명령어로 지식(Skill)을 설치하고 관리할 수 있습니다.
I Built a Laravel Package So Your AI Agents Can Install "Skills" Like Plugins↗dev.to
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하나의 이미지일까, 두 개의 이미지일까? 이론이 아닌 실제 적용하며 얻은 깨달음
이 글은 풀스택 애플리케이션 컨테이너화 시 프론트엔드와 백엔드를 하나의 이미지로 관리할지, 별도로 분리할지에 대한 실전적 고민을 다룹니다. 분리된 구조가 확장성, 보안, 배포 효율성 면에서 유리하지만, 초기 트래픽이 없는 단계에서는 통합된 구조가 오버엔지니어링을 방지하는 합리적인 선택이 될 수 있음을 강조합니다.
One Image or Two? What I Learned Deciding This for Real, Not Just in Theory↗dev.to
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DeepSeek API 게이트웨이를 페이팔과 함께 구축했습니다 - 중국 전화번호 불필요
중국 내수용 결제 방식과 인증 절차 때문에 DeepSeek API 사용에 어려움을 겪던 해외 개발자들을 위해 PayPal 기반의 새로운 API 게이트웨이가 출시되었습니다. 이 서비스는 OpenAI와 호환되는 엔드포인트를 제공하여 기존 SDK를 그대로 사용하면서도 복잡한 중국식 본인 인증이나 결제 수단 없이 토큰 단위로 이용할 수 있게 합니다.
I Built a DeepSeek API Gateway with PayPal — No Chinese Phone Number Required↗dev.to
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온디바이스 LLM에서 구조화된 출력 스트리밍: Android 및 iOS에서의 제한적 디코딩을 통한 JSON 스키마 적용
본 기사는 Android와 iOS의 온디바이스 LLM 환경에서 GBNF 및 EBNF 문법을 활용해 JSON 출력을 구조화하는 기술적 메커니즘을 다룹니다. 토큰 마스킹을 통해 생성 과정에서 실시간으로 문법을 검증하며, 각 백엔드(CPU, NNAPI, ANE 등)별로 발생하는 성능 오버헤드 수치를 구체적으로 제시합니다.
Structured Output Streaming from On-Device LLMs: Enforcing JSON Schemas with Constrained Decoding on Android and iOS↗dev.to
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Claude Sonnet 4.6 vs Opus 4.6 코딩: 어떤 모델을 사용해야 할까요?
Claude 4.6의 Sonnet 모델은 속도와 비용 면에서 우수하여 일반적인 코딩 작업의 80~90%를 처리하기에 적합하며, Opus 모델은 복잡한 버그 추적이나 시스템 설계 등 고도의 추론이 필요한 경우에만 선택적으로 사용하는 것이 효율적입니다. 개발자는 Sonnet으로 시작해 문제가 해결되지 않을 때 Opus로 전환하는 워크플로우를 권장합니다.
Claude Sonnet 4.6 vs Opus 4.6 for Coding: Which Model Should You Use?↗dev.to
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프로덕션 RAG 파이프라인 구축: 문서 처리, 청킹 및 메타데이터 설계
본 기사는 프로덕션 수준의 RAG 시스템 구축을 위해 단순 텍스트 추출을 넘어 문서의 구조를 보존하고 노이즈를 제거하는 인제스션(Ingestion) 파이프라인의 중요성을 강조합니다. 효과적인 데이터 처리를 위해 파싱, 클리닝, 구조 기반 청킹 및 메타데이터 설계가 검색 품질을 결정짓는 근간임을 설명합니다.
Building a Production RAG Pipeline: Document Processing, Chunking, and Metadata Design↗dev.to










