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요즘 팀에서 AI 코딩툴이나 에이전트를 쓰는 일이 점점 자연스러워지고 있습니다. 처음에는 개인 생산성 도구처럼 시작했는데, 이제는 코드 생성, 리팩토링, 테스트 작성, 문서화, 배포 자동화까지 들어오다 보니 고민이 꽤 많아졌습니다. 특히 기업 입장에서는 이런 질문이 생깁니다. AI가 만든 코드를 어디까지 믿고 머지해도 될까? 보안상 위험한 패턴이 섞여 있지는 않을까? 프롬프트나 로그에 민감정보가 들어가지는 않을까? 에이전트가 파일, DB, API 권한
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안녕하세요~ 쇼핑몰 관련 사업을 진행하고있습니다. 컴퓨터 쪽은 잘몰라서 질문 하는점 양해 부탁드립니다 요즘 보면 네이버 쿠팡에 슬롯 리워드 등으로 순위를 올려주는걸 하는 대행사가 많이 있더라구요 슬롯은 컴퓨터가 사람으로 착각하게 만들어서 클릭 조회 수를 높이는 작업 리워드는 리워드앱 증권 앱에서 1원 받기 광고보기 등 해서 사람이 직접 누르게 하여 조회수를 높이는 걸로 알고 있습니다. 개발자 분들이 슬롯이나 리워드 같은걸 개발하려할때 어떤 기술이
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PWA의 엄청난 성능을 위해서는 indexedDB가 아닌 OPFS에서 SQLite를 써야만 했었습니다 근데 브라우저를 재실행하면 이전의 OPFS의 파일들을 찾을수가 없었습니다 진짜 거의 24시간동안 안해 본 것이 없을 정도로 다양한 삽질을 해봤네요(그러면서 또 웹브라우저에 대해서 더 배웠습니다만) 다 때려치려다가 아무래도 이건 웹브라우저 프로필 문제일 것 같다라는 생각이 들어서 또 해보다가 이것도 아니라서 관둘까 하면서 gemini한테 하소연 하다가
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"Hello, World!" 이번 여름방학, 코딩을 시작하고 싶지만 혼자 하려니 막막하고 늘어질까 봐 걱정되시나요? 데이터 구조인 Stack처럼, 이번 방학 동안 기초부터 차근차근 지식과 경험을 쌓아 올릴 [STACK]에서 여름방학을 함께할 신규 부원을 모집합니다! 저희는 화려한 스펙이나 실력보다 '이번 방학 동안 함께 몰입하고 성장하려는 의지'*를 가장 중요하게 생각해요. 전공자든 비전공자든, 알찬 방학을 보내고 싶은
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{} - 1.1k
1. 어떤 실험이었나요?이 시연은 최근 구글이 발표한 AI 에이전트 프레임워크인 '안티그래비티 2.0(Antigravity 2.0)' 개발 툴을 활용한 실험입니다. 구글은 사람이 코드를 단 한 줄도 작성하지 않고 완전히 비어 있는 프로젝트 상태에서 AI 에이전트들이 스스로 협업하여 작동 가능한 운영체제(OS) 코어를 구축하도록 지시했습니다. 2. 수치와 비용이 맞나요?이미지에 언급된 수치는 구글의 공식 발표 내용과 일치합니다. 에이전트
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{} - 1.2kC드라이브 날려버린 AI(13)
지인이 보내준 AI의 변명 글. (참고로 이 지인은 해외 굴지의 빅테크 기업에서 소프트웨어 엔지니어링 매니저로 오래 일한 사람) 에이전트가 작업하다가 실수로 C드라이브를 날려먹은 후 아래와 같은 메시지를 보내왔다고 하네요. 정말 어처구니가 없는 것이, 이 에이전트가 이 변명 글을 남기고, 몇 분 후에 스스로 사라져 버렸다는 거. (이게 가능한 건가요??? @.@) 에이전트 설정, 정말 조심해서 해야 합니다.
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{} - 358
나노바나나 쓸때 참 많이 썼던 곳인데 안드로이드 네이티브 앱 만들 수 있게 업뎃 됐네요. 바로 접속하는 링크는 https://aistudio.google.com/apps?source=start 여기인데 눌러서 들어가보면 이렇게 나오고 여기서 만들 수 있음. 그냥 Google AI Studio 쳐서 들어갔을 때는 왼쪽에 Build Apps → 누르고 우측 상단에 [+] 버튼 클릭하면 위 화면 나옴 귀찮으신 분들은 AI Studio 앱
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{} - 633
나치 독일의 기술 개발은 ‘전쟁 승리’가 아니라 히틀러와 과학자들의 ‘하고 싶은 거 하기’였고, 군부는 이걸 막으려다 매번 패배했다. 이유는 ① 히틀러의 기술 망상 ② SS의 정치적 힘 ③ 과학자들의 개인적 야망 ④ 군부의 현실적 요구와 충돌 이었다. 1) 포르쉐 — “전차는 내 실험실이다” ✔ 군부가 싫어한 이유 전기모터 전차는 당시 기술로 유지 불가 구리·은·절연재 부족 → 생산 불가 고장률 미친 수준 정비 불가 너무 비싸고 복잡함 군부는 실제로
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<p></p>
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반복 재현할 수 있어야 엔지니어링이고, 재현이 어려우면 아트라고 배웠습니다. LLM 서비스에는 사실 비결정론적 요소가 없는데도, 상용 LLM 모델을 동일한 과정을 거쳐서 똑같은 clone으로 산출해 내는 것은 불가능하다고 합니다. 왜 그런지 궁금해서 물어봤습니다. 질문 LLM은 결정론적인가? 즉, 동일한 모델에 동일한 트레이닝을 한 후 동일한 질문을 던지면 결과가 동일한가? 답변 완전히 결정론적(deterministic)일 수도 있고, 아닐 수도
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{} - 636
요즘 AI 인프라 얘기를 보면 거의 항상 GPU 얘기로 시작하죠. 어떤 GPU가 더 빠른지, HBM은 얼마나 붙는지, 서버는 몇 대를 깔아야 하는지, 전력은 감당이 되는지 같은 이야기들입니다. 그런데 갈수록 느끼는 건, 이제는 GPU 하나하나의 성능만으로는 설명이 안 되는 구간으로 넘어가고 있다는 점입니다. GPU가 아무리 빨라도 여러 장을 묶어서 돌릴 때 데이터가 오가는 길이 막히면 전체 성능이 생각보다 안 나옵니다. 결국 기다리는 시간이 생기고,
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{} - 3.3k개발자 일자리가 줄어든다고?(15)
Indeed 얘기니 한국과는 다소 다른 양상이겠습니다만, 암튼 글로벌 하게는 그렇다고 합니다. 그래프는 2026년 1월까지의 숫자만 보여주고 있는데, 2026년 5월 현재의 개발자 채용 지수는 73 정도로 저보다 더 높아졌다고 하고요. 전에는 기업들이 엄두도 못내고 있던 일들을 ‘AI도 있는데 만들 수 있지 않을까?’라는 생각을 하며 채용을 늘리고 있는 것 아닐까 합니다. 한국은 다소 상황이 다른 것으로 보입니다. 한국의 개발자 채용은 VC투자에
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{} - 887서버 vs 서버리스(7)
<blockquote><p>“서버리스”라는 말은 이를 구현하려면 수많은 서버가 필요하다는 뜻입니다. 사실, 서버리스는 서버모어(servermore)나 다름없습니다.</p></blockquote><p><sup>source reddit</sup></p>
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