Dev.to 뉴스
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2026년 VP들이 알아야 할 10가지 AI SDLC 워크스페이스 기능
소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)가 파편화된 기존 도구들로 인해 관리 복잡성이 증가함에 따라, 기획부터 배포, 컴플라이언스까지 통합하는 'AI 기반 SDLC 워크스페이스'가 새로운 카테고리로 부상하고 있습니다. 이 플랫폼은 단순한 자동화를 넘어, 전체 개발 프로세스에 걸쳐 연결된 '배포 지능(Delivery Intelligence)'을 제공하는 것을 목표로 합니다.
10 AI SDLC Workspace Features VPs Need in 2026↗dev.to
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1억 2천3백만 번의 CS2 케이스 개봉 시뮬레이션이 나에게 보여준 RNG 모델링에 대한 것
1억 2천만 번 이상의 CS2 케이스 개봉 시뮬레이션을 통해 발견한 확률형 아이템(RNG) 모델링의 기술적 오류와 해결책을 다룹니다. 부동 소수점 오차로 인한 확률 불일치, 조건부 확률의 잘못된 구현, 아이템 범위 설정 오류 등 개발자가 흔히 범하는 실수와 이를 방지하기 위한 정수 기반 가중치 방식 등을 설명합니다.
What 123 million simulated CS2 case openings taught me about modeling RNG↗dev.to - 1209
네거티브 프롬프트 알고리즘 재구상: 2D 디퓨전을 3D로, 야누스 문제 완화 그리고 그 이상
2D 디퓨전 모델의 네거티브 프롬프트 개념을 3D 생성 영역으로 확장하여, 3D 객체 생성 시 발생하는 '야누스 문제(다중 얼굴 현상)'를 해결하는 새로운 알고리즘 기술을 다룹니다. 이를 통해 구조적 일관성이 결여된 3D 에셋 생성의 한계를 극복하고 더욱 정교한 3D 모델링이 가능해질 전망입니다.
Re-imagine the Negative Prompt Algorithm: Transform 2D Diffusion into 3D,alleviate Janus problem and Beyond↗dev.to
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우리 깃 레포에 .gitignore 파일이 6개월 동안 없었다. 거의 유출될 뻔한 일들.
AI 에이전트를 활용해 개발을 진행하던 중, 6개월 동안 .gitignore 파일이 누락되어 API 키와 인증 토큰 등 민감 정보가 유출될 뻔한 아찔한 사례를 다룹니다. AI 에이전트는 기능 구현(Feature)에는 탁월하지만, 인프라나 보안 설정 같은 기초적인 스캐폴딩(Scaffolding)의 부재를 인지하지 못한다는 구조적 한계를 지적하며, 이를 방지하기 위한 정기적인 '기초 파일 감사' 프로세스의 필요성을 강조합니다.
Our repo had no .gitignore for 6 months. Here's what almost leaked.↗dev.to
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30달러로 편향성 판단 AI를 미세 조정했습니다. 훈련은 쉬운 부분이었죠.
단돈 30달러와 2시간의 GPU 사용만으로 편향성 판단 전문 AI를 구축한 사례를 통해, 모델 훈련 자체보다 데이터 파이프라인 설계와 커리큘럼 디자인이 성능의 핵심임을 입증했습니다. 특히 DPO(Direct Preference Optimization) 기법이 특정 패턴의 정밀도는 높이지만, 학습하지 않은 데이터(OOD)에 대한 일반화 성능을 저하시킬 수 있다는 중요한 기술적 통찰을 제공합니다.
I fine-tuned a bias judge for $30. The training was the easy part.↗dev.to
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React 기본으로 돌아가기: useEffect, useState, useMemo, useCallback, useReducer
React 19.2의 화려한 신기능보다 중요한 것은 상태 관리의 기본 원칙인 '상태 위치 최적화(State Colocation)'와 '컴포넌트 분리'입니다. 불필요한 리렌더링을 방지하기 위해 상태를 필요한 컴포넌트와 최대한 가깝게 배치하는 것이 성능 최적화의 핵심입니다.
Back to React Fundamentals: useEffect, useState, useMemo, useCallback, useReducer↗dev.to
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솔라나에서 서드파티 API 없이 실시간 토큰 가격 엔진 구축하기
솔라나 기반 트레이딩 플랫폼 MadeOnSol이 외부 API(Dexscreener 등)에 의존하지 않고, 자체 gRPC 스트림과 토큰 잔액 변화(Balance Diffs)를 활용해 실시간 토큰 가격 및 시가총액 엔진을 구축한 사례를 다룹니다. 데이터 의존성을 제거하여 레이턴시를 최소화하고 데이터 주권을 확보한 기술적 접근법이 핵심입니다.
# How I Built a Real-Time Token Price Engine on Solana Without Any Third-Party APIs↗dev.to












