Dev.to 뉴스
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The Ultimate Guide to Buying Old Yahoo Accounts with 2fa & app.... 구매를 위한 궁극의 가이드
이 기사는 2FA 및 앱 비밀번호가 적용된 오래된 야후 계정을 구매하려는 디지털 마케터와 개발자들의 수요를 다룹니다. 계정의 연령이 신뢰도에 영향을 줄 수 있지만, 실제 품질은 소유권의 명확성과 보안 설정, 깨끗한 활동 이력에 의해 결정된다고 설명합니다.
The Ultimate Guide to Buying Old Yahoo Accounts with 2fa & app....↗dev.to
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벤더 에이전트 런타임 설치 전 비활성화한 5가지 기능
외부 벤더가 제공하는 에이전트용 '스킬' 중 로컬 실행 방식은 사용자 파일과 네트워크에 직접 접근하므로 심각한 보안 리스크를 내포합니다. 작성자는 알리바바의 Quark Drive 사례를 통해 텔레메트리와 자동 업데이트 기능을 비활성화하는 패치 과정을 설명하며, 코드 수정 시 변경 사항을 정확히 검증하여 보안 구멍이 생기는 것을 방지해야 한다고 제언합니다.
Five things I disabled before installing a vendor's agent runtime↗dev.to
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헤르메스 소울, 코파일럿 셸: 헤르메스 에이전트와 함께 하는 VS Code 인라인 편집
GitHub Copilot의 편리한 인터페이스와 Hermes 에이전트의 강력한 기능(메SS, MCP 서버, 도구 활용)을 하나로 통합하는 기술적 접근법을 다룹니다. OpenAI 호환 API를 통해 Copilot의 백엔드를 Hermes로 교체함으로써, 인라인 편집과 에이전트 기능을 동시에 사용할 수 있는 환경 구축이 핵심입니다.
Hermes Soul, Copilot Shell: Inline Editing in VS Code with Your Hermes Agent↗dev.to
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모니터링 믹스인, 옵저버빌리티 라이브러리, 그리고 시그널 패턴: 실무자를 위한 가이드
기존 커뮤니티 대시보드는 환경마다 다른 레이블 구조 때문에 제대로 작동하지 않는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 Jsonnet 기반의 '모니터링 믹스인'을 사용하여 대시보드, 알람 규칙, 레코딩 규칙을 하나의 패키지로 배포하고 사용자 환경에 맞춰 커스터마이징하는 방식을 제안합니다.
Monitoring Mixins, Observability Libraries, and the Signal Pattern: A Practitioner's Guide↗dev.to
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합성 시민에서 살아있는 도시로 인공지능 네이티브 시티를 위한 인구 트윈 구축
기존 스마트 시티가 도로와 에너지 등 물리적 자산 관리에 집중했다면, 이 글은 인구의 행동 패턴을 모사하는 '인구 트윈(Population Twin)'의 필요성을 강조합니다. 48차원 확률적 DAG를 통해 생성된 합성 시민 데이터를 활용하여 도시 정책의 결과를 사전에 시뮬레이션하고 학습하는 AI 네이티브 도시 아키텍처를 제안합니다.
From Synthetic Citizens to Living Cities Building a Population Twin for the AI-Native City↗dev.to
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Anti-LLM 체크리스트: AI 작성 채용 담당자 메시지를 인간적으로 만드는 방법
오픈소스 프로젝트 'Job Seeker'는 AI 에이전트가 작성한 메시지가 채용 담당자에게 들통나지 않도록 하는 'Anti-LLM 체크리스트'를 도입했습니다. 이 체크리스트는 대시 사용 금지, 불렛포인트 지양, 자연스러운 문체 유지 등을 통해 AI 특유의 정형화된 패턴을 제거하고 인간적인 소통을 돕습니다.
The Anti-LLM Checklist: How I Made AI-Written Recruiter Messages Sound Human↗dev.to
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Recraft-Ai의 Replicate 기반 Recraft-Clarity-Upscale 모델 사용법 입문 가이드
Recraft-Clarity-Upscale은 이미지의 질감을 새로 생성하기보다 기존 이미지의 선명도를 높이고 노이즈를 제거하는 데 집중된 업스케일링 모델입니다. Replicate 인프라를 활용해 별도의 GPU 설정 없이 URI 기반으로 간편하게 사용할 수 있어 웹 최적화 및 인쇄용 에셋 준비에 유용합니다.
A beginner's guide to the Recraft-Clarity-Upscale model by Recraft-Ai on Replicate↗dev.to
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최종 답변 테스트는 멈추세요: 트랙터리 평가가 에이전트 품질의 진실입니다.
AI 에이전트가 최종 답변은 정확하더라도 중간 과정에서 잘못된 도구를 사용하거나 데이터를 오용하는 사례가 빈번하게 발생하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 실행 경로 전체를 모니터링하고 오류 패턴을 학습하여 시스템에 반영하는 '트래젝토리 평가'와 '데이터 플라이휠' 구축이 차세대 에이전트 개발의 핵심입니다.
"Stop Testing Final Answers: Trajectory Evals Are the Truth About Agent Quality"↗dev.to
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DeepSeek-V4 프로: 모두가 성능 테스트하고, 저는 실제 비즈니스 시나리오에서 사용 중입니다.
DeepSeek-V4 Pro는 1.6조 개의 파라미터와 100만 토큰의 컨텍스트 창을 제공하며, 기존 GPT급 모델 대비 약 1/10한 수준의 혁신적인 가격을 제시합니다. 이 글은 단순한 성능 지표를 넘어, 저렴한 비용을 활용해 복잡한 에이전트 워크플로우와 정교한 엔지니어링을 구축하는 것이 비즈니스의 핵심임을 강조합니다.
"DeepSeek-V4 Pro: Everyone Is Benchmarking It, I'm Running It in Real Business Scenarios"↗dev.to
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Recraft-Ai의 Recraft-Crisp-Upscale 모델 사용법 안내
Recraft-Crisp-Upscale은 이미지의 해상도를 높이면서도 선명도와 명확성을 유지하도록 설계된 업스케일링 모델로, Replicate 인프라를 통해 API 형태로 제공됩니다. 웹 에셋 최적화, 인쇄용 고해상도 작업, 로고 및 아이콘 강화 등 전문적인 디자인 워크플로우에 최적화되어 있습니다.
A beginner's guide to the Recraft-Crisp-Upscale model by Recraft-Ai on Replicate↗dev.to







