Dev.to 뉴스
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GitHub 트렌딩 2026년 7월 2일: AI 에이전트의 "생각"에서 "인식"으로의 전환
최근 GitHub 트렌드는 AI 에이전트의 추론 능력보다 PDF 처리나 음성 인식 등 데이터 '인식' 기술에 집중되고 있습니다. iFLYTEK은 이를 위해 OCR, STT 등을 포함한 기업용 멀티모달 스킬셋인 'iFly-Skills'를 오픈소스로 공개하며 에이전트의 감각 기능을 강화하고 있습니다.
GitHub Trending 2026-07-02: The Shift from "Thinking" to "Perceiving" in AI Agents↗dev.to
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스트릭스, 앱의 취약점을 찾아내는 오픈 소스 AI 에이전트 출시
Strix는 AI 에이적트가 애플리케이션을 직접 실행하며 취약점을 찾아내고, 이를 증명하는 공격 코드(PoC)까지 생성하는 오픈 소스 보안 도구입니다. GitHub Actions와 CI/CD에 통합되어 개발 과정에서 실시간으로 보안 위협을 차단할 수 있는 'Shift Left' 보안의 새로운 대안을 제시합니다.
Strix ships an open-source AI agent that hacks your app to find real vulnerabilities↗dev.to
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UCP 규정 준수 검사기를 구축했습니다. 모든 검사가 자체 버그를 잡을 수 있음을 증명해야 합니다.
UCP(Universal Commerce Protocol) 표준 준수 여부를 확인하는 새로운 오픈소스 도구가 개발되었습니다. 이 도구는 단순히 성공 여부만 판단하는 것이 아니라, 의도적인 오류 주입을 통해 검사기가 결함을 실제로 잡아낼 수 있는지 증명함으로써 검증의 신뢰성을 극대화했습니다.
I built a UCP conformance checker where every check has to prove it can catch its own bug↗dev.to
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보이지 않는 누수: 5가지 치명적인 AI 에이전트 실패와 아무도 이야기하지 않는 56.8%의 진실
대규모 API 호출 분석 결과, AI 에이전트 운영 중 오류 발생 시 76%가 적절한 복구 없이 실패하며, 클로드(Claude)와 구글(Google) 등 주요 서비스에서 보안 우회, 데이터 유출, 간접 프롬프트 주입과 같은 심각한 취약점이 발견되었습니다. 이는 모델의 지능보다 인프라와 프로토콜의 신뢰성 문제가 더 큰 병목임을 시사합니다.
The Invisible Leak: 5 Catastrophic AI Agent Failures and the 56.8% Truth No One Talks About↗dev.to
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Kubernetes 리소스 요청 및 제한 완벽 해설: 스케줄링, 쓰로틀링, 그리고 OOMKill
본 기사는 쿠버네티스의 리소스 설정인 Requests와 Limits의 근본적인 차이를 설명합니다. 메모리 초과 시 발생하는 OOMKill 현상과 CPU 초과 시의 스로틀링 메커니즘을 분석하여, 비용 효율적인 노드 활용과 서비스 안정성 사이의 균형 잡힌 설정 방법을 제시합니다.
Kubernetes resource requests and limits explained: scheduling, throttling, and OOMKill↗dev.to













