Dev.to 뉴스
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AiVIS.biz CITE LEDGER, AI 답변 엔진이 귀사 웹사이트를 검증하고 해석하며 추출하고 인용할 수 있는지 확인
AiVIS.biz는 ChatGPT, Perplexity, Gemini 등 주요 AI 엔진이 웹사이트의 정보를 얼마나 정확하게 추출, 해석 및 인용하는지 검증하는 AI 엔티티 무결성 시스템입니다. BRAG 방법론을 통해 데이터의 신뢰성을 0-10록 점수로 수치화하고, AI 검색 결과에서의 오류를 수정하기 위한 구체적인 기술적 가이드를 제공합니다.
AiVIS.biz CITE LEDGER verifies whether AI answer engines: can verify, interpret, extract and cite your website↗dev.to
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AI 뉴스 집계 서비스가 절반의 기사를 놓치는 이유 (그리고 해결 방법)
제가 아는 개발자라면 누구나 자동 브리핑 시스템을 만들어보려고 시도했을 겁니다. 몇 개의 RSS 피드를 연결하고, Hacker News API를 호출하고, LLM에 던져 요약하게 한 다음 끝이라고 선언하죠. 그러다가 두 주 뒤에, 파이프라인이 조용히 놓쳐버린 주요 프레임워크 릴리스를 놓쳤다는 사실을 깨닫게 됩니다. 지난 1년 동안 저 자신을 위해 이 시스템의 세 가지 버전을 만들었습니다. 매번 완벽하게 만들었다고 생각했습니다. 매번 틀렸습니다. 실제로 무엇이 잘못되는지, 그리고 어떻게 mu
Why Your AI News Aggregator Misses Half the Stories (and How to Fix It)↗dev.toDev.to AIAI 코딩
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프로토타입에서 프로덕션으로: 실제로 작동하는 코드 이전하기
AI 빌더(Lovable, Bolt 등)를 통해 빠르게 만든 프로토타입은 빠른 출시를 가능하게 하지만, 확장성, 데이터 소유권, 배포 안정성 측면에서 구조적 한계가 있습니다. 이 기사는 코드를 처음부터 다시 작성하지 않고도 AI 생성 코드를 AWS나 Vercel 같은 전문 인프라로 안전하게 이전하여 프로덕션 환경을 구축하는 '제3의 경로'를 제시합니다.
From Prototype to Production: Moving Code That Actually Works↗dev.to
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프롬프트 가이드레일은 개발자를 보호한다. 그렇다면 최종 사용자는 누가 보호하는가?
현재 AI 에이전트의 가드레일 기술은 개발자의 시스템 보호에 치중되어 있어, 오류 발생 시 최종 사용자가 에이전트의 행동을 독립적으로 검증할 방법이 없다는 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 에이전트의 모든 행동을 암호학적으로 서명하고 체인화하여, 누구나 변조 여부를 확인할 수 있는 '검증 가능한 실행 기록' 도입이 필요합니다.
Prompt guardrails protect the developer. Who protects the end user?↗dev.to
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.NET 8 URL 단축기를 무료로 배포하며 겪었던 모든 문제들
이 기사는 .NET 8과 Clean Architecture를 사용하여 Render, Supabase, Upstash 등 완전 무료 스택으로 URL 단축기 API를 배포하며 겪은 실전 트러블슈팅 사례를 다룹니다. 단순한 배포 방법을 넘어 Docker 최적화, 환경 변수 설정, 인프라 구성 시 발생한 구체적인 기술적 오류와 해결책을 공유합니다.
I Deployed a .NET 8 URL Shortener for Free — Here's Every Problem I Hit↗dev.to












