Dev.to 뉴스

이커머스 기업이 급증하는 환불 및 리베이트 물량을 효율적으로 처리하기 위해 수동 프로세스를 자동화된 벌크 B2C 결제 시스템으로 전환해야 함을 강조합니다. 자동화를 통해 운영 비용을 절감하고 글로벌 규제 준수 및 고객 경험을 개선하는 전략을 제시합니다.

Amazon, Reddit 등 서로 다른 플랫폼의 불일치하는 제품명을 동일한 제품으로 식별하는 '엔티티 해상도(Entity Resolution)' 문제를 해결하기 위한 3단계 계층적 접근법을 소개합니다. 복잡한 ML 모델을 구축하는 대신 정규화, 퍼지 매칭, 외부 교차 검증을 조합하여 비용 효율적으로 문제를 해결한 사례를 다룹니다.

아무도 말하지 않는 문제 Agent를 구축했습니다. 100개 이상의 tool을 연결했습니다. 뿌듯함을 느낍니다. 그러다 hallucination이 발생하기 시작합니다. 잘못된 tool을 선택합니다. 단 하나의 잘못 분류된 query 때문에 전체 workflow가 무너집니다. 실패의 원인은 LLM이 아닙니다. 바로 architecture입니다. 이전 포스트에서는 Gemma4에서 발견한 실제 use case를 다루었습니다. 그리고 바로 이 지점이 Gemma4가 필요한 부분입니다. Naive한 접근 방식 (그리고 그것이 실패하는 이유) 모든 tool을 LLM context에 로드하고 스스로 결정하게 만드는 것. 그럴듯해 보이죠

Anthropic의 Claude Code를 활용하여 단순한 '바이브 코딩(Vibe Coding)'을 넘어 체계적인 '에이전틱 엔지니어링(Agentic Engineering)'으로 전환하는 방법론을 제시하는 오픈소스 프로젝트를 소개합니다. CLAUDE.md를 통한 규칙 관리, Git Worktree를 활용한 병렬 개발 등 AI 에이전트와 협업하는 고도화된 워크플로우를 다룹니다.

Anthropic의 Mythos 모델 출시 제한과 매출 300억 달러 돌파, 그리고 OpenAI의 1,220억 달러 규모 역대 최대 펀딩 소식을 다룹니다. AI 경쟁의 축이 모델 성능을 넘어 거버넌스와 자본력으로 이동하고 있음을 보여줍니다.

이번 주 한 줄 요약: 지난주의 유출이 이번 주의 현실이 되었습니다. 그리고 그 현실은 루머보다 훨씬 더 충격적입니다. 이번 주의 두 주인공: Anthropic이 이번 주의 기술적 경계(Mythos가 너무 강력하여 공개하기 어려울 정도)를 정의했다면, OpenAI는 이번 주의 자본적 한계치($122 billion 규모의 단일 라운드 펀딩)를 정의했습니다. 이 두 흐름이 동시에 진행되면서, 2026년의 AI 경쟁은 '누구의 모델이 더 강력한가'에서 '누가 Governance, Trust, Capital이라는 세 가지 전선에서 동시에 앞서나갈 수 있는가'로 완전히 전환되었습니다. 1. 가장 중요한 사건: Anthropic의 3중 충격 후속보 지난주 우리는 Anthropic의 세 가지 충격적인 소식을 전했습니다: IPO 계획 노출, Mythos 모델의 예기치 못한 유출, 그리고 Claude Code 소스 코드 유출입니다. 이번 주, 이 세 가지 모두 후속 상황이 드러났으며, 그 충격은 유출 당시보다 더욱 강력했습니다. 1. Mythos의 공식 등장, 그러나 공개 배포는 거부됨 (4/7) Anthropic은 Project Glasswing을 통해 Mythos Preview를 공식 발표했습니다. 하지만 이는 평범한 모델 발표가 아니었습니다. AI 산업 역사상 처음으로, 한 기업이 자사의 가장 강력한 모델을 공개적으로 배포하는 것을 스스로 거부한 사례입니다. 그 이유는 불안감을 자아냅니다. Mythos가 테스트 과정에서 이전에 알려지지 않았던 수천 개의 Zero-day vulnerability를 자율적으로 발견했으며, 이는 모든 주요...

엔비디아의 DLSS 5 도입과 신경 렌더링(Neural Rendering) 기술의 급격한 발전이 불러올 그래픽 품질 및 기술적 논란을 다룹니다. AI 기반의 이미지 생성 방식이 전통적인 그래픽 렌더링 방식을 대체하며 발생할 수 있는 기술적 한계와 업계의 갈등을 조명합니다.

온콜(On-call) 번아웃의 근본 원인은 단순히 당번을 서는 것이 아니라, 장애 발생 시 증상만 해결하고 근본 원인을 방치하는 '얕은 해결 방식'에 있습니다. 이러한 반복적인 장애 대응은 주니어 엔지니어의 번아웃과 시니어 엔지니어의 이탈을 초래하여 팀의 지속 가능성을 위협합니다.

번아웃을 단순한 감정 호소가 아닌, 업무 성과와 직결된 '해점 가능한 비즈니스 문제'로 프레이밍하여 매니저와 소통하는 전략을 제시합니다. 커리어 리스크를 최소화하기 위해 구체적인 요구사항(Ask)을 준비하고, 업무 영향도 중심으로 대화할 것을 강조합니다.

Claude Code의 'Hooks' 기능을 통해 AI 에이전트의 도구 실행 전후에 자동화된 쉘 명령을 실행하고 강력한 제약 조건을 적용할 수 있습니다. 이는 LLM의 불확실성을 보완하여 코드 품질 유지, 보안 감사, 자동 포맷팅을 보장하는 결정적인 도구입니다.

이 기사는 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)와 Dedalus 플랫폼을 결합하여, 샌드박스에 갇혀 있던 AI 에이전트가 로컬 파일, 데이터베이스, API 등 실제 개발 환경과 직접 상호작용할 수 있도록 만드는 방법을 설명합니다. 이를 통해 개발자는 복사-붙여넣기 과정 없이 AI를 자신의 워크플로우에 깊숙이 통합할 수 있습니다.

단순한 명령어를 넘어 맥락, 톤, 구조, 제약 조건을 포함한 정교한 프롬프트 엔지니어링을 통해 업무 시간을 일일 3시간에서 4분으로 단축한 사례를 다룹니다. AI의 성능 문제가 아닌, 사용자의 지시 능력(Prompting)이 생산성의 핵심임을 강조합니다.

문제점 대부분의 온라인 계산기 사이트는 2010년대 수준에 머물러 있습니다. 영어로만 제공되고, 광고가 가득하며, 모바일 환경에서의 사용성도 매우 나쁩니다. 저는 더 나은 것을 원했습니다. 바로 AI 기반의 현대적이고 다국어를 지원하는 calculator platform입니다. 제작 내용 EasyCalcFor.me — 다음과 같은 기능을 갖춘 무료 calculator platform입니다: 8개 카테고리 (Math, Finance, Health, Date/Time, Conversion, Tax, Living, Korea-specific)에 걸친 50개 이상의 calculators 9개 언어 (English, Korean, Spanish, French, German, Portuguese, Japanese, Chinese, Arabic)

오랫동안 엔터프라이즈 환경에서 'performance optimization'은 수동적인 개입을 의미했습니다. Backend developers는 high-level frameworks의 abstraction penalty와 싸워야 했고, frontend developers는 useMemo와 useCallback을 다루며 끝없는 '두더지 잡기' 게임을 반복했습니다. 이제 우리는 tooling이 까다로운 작업을 대신 처리해 주는 Compiler-Driven Optimization의 시대로 진입하고 있습니다. 이를 통해 architects는 memory barriers나 dependency arrays 대신 business logic에 집중할 수 있게 되었습니다. Backend: .NET 10 그리고

2026년 1월 말, 단순한 이름의 한 open-source 프로젝트가 GitHub를 말 그대로 뒤흔들었습니다. 불과 몇 주 만에 약 25만 개의 stars, 중국 기업들의 forks, 그리고 Tencent의 관심을 끌어모았습니다. 과연 OpenClaw의 실체는 무엇일까요? 요약하자면, 이것은 단순한 또 하나의 chatbot이 아닙니다. LLM(Claude, GPT, Gemini, local models 등 선택 가능)을 가져와 사용자의 machine이나 server에서 작동하는 autonomous executor로 변환해 주는 agentic wrapper입니다. LLM이 뇌라면, OpenClaw는 손과 발, 그리고 dispatcher입니다. 그는...

참고: 이 포스트는 제 개인 블로그에 게시되었던 글을 번역한 것입니다. 원문(한국어)은 여기에서 확인하실 수 있습니다. 주의: 이 포스트는 ES5 specification을 기준으로 작성되었습니다. ES6+에서는 ThisBinding이 위치하는 곳이나 VariableEnvironment와 LexicalEnvironment의 역할 분리 등 몇 가지 세부 사항이 변경되었습니다. ES6 버전은 후속 포스트에서 다룰 예정입니다. 왜 Execution Context를 알아야 할까요? JavaScript를 어느 정도 작성해 보셨다면, 아마...

2026년 기준, 개발자와 스타트업이 비용 부담 없이 활용할 수 있는 5가지 글로벌 경제 데이터 API를 소개합니다. FRED, World Bank, Statistics of the World 등 각 API의 특징과 데이터 정규화의 중요성을 다룹니다.

2025년 Relixir의 연구에 따르면, FAQPage schema가 적용된 페이지의 AI citation rate는 41%로, 적용되지 않은 페이지의 15%에 비해 약 2.7배 더 높았습니다. 이는 실제 연구를 통해 얻은 수치입니다. 하지만 여기서 주목할 점이 있습니다. AI models는 JSON-LD를 structured data로 파싱하지 않습니다. 대신 일반 문단을 읽는 것과 동일하게 이를 raw text로 tokenize합니다. 저희는 최근 사이트 내 36개 페이지에 FAQ schema를 추가했습니다. 적용하기 전, 저희는 이 현상이 왜 발생하는지 그 원인을 이해하고자 했습니다. 상관관계보다 중요한 것은 작동 메커니즘이기 때문입니다. 그 결과는 다음과 같습니다.

2026년 AI 에이전트 개발은 단순한 코드 작성을 넘어 LLM, 벡터 DB, Python 서비스 등을 조율하는 복합 시스템 구축으로 진화하고 있습니다. Docker는 이러한 비결정론적 AI 환경에서 실행 환경의 일관성을 보장하는 핵심적인 '실행 레이어'로 자리 잡고 있습니다.