AI 코딩 프로젝트 매니저, Taskmaster AI를 소개합니다! 🚀

AI를 활용한 소프트웨어 개발이 점점 흔해지고 있지만, 때로는 복잡한 워크플로우를 관리하고 AI의 초점을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다. AI 어시스턴트인 Cursor를 사용할 때도 AI가 길을 잃는 경우가 있습니다. Taskmaster AI는 이러한 과정을 간소화하고 AI의 생산성을 향상시키도록 설계된 강력한 도구입니다. Taskmaster AI는 AI 기반의 작업 관리 시스템으로, Cursor, Lovable, Windsurf, Roo 등 다양한 도구에 통합하여 사용할…

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Fine-tuning and evaluating large language models

거대 언어 모델의 지시사항 조정(instruction tuning)에 대해 더욱 깊이 있게 다룰 예정입니다. 그리고 효율적인 방법으로 미세 조정(fine-tuning)하는 방법에 대해서도 나중에 알아볼 것입니다. 우선 지시사항 미세조정(instruction fine-tuning)에 대해 살펴봅시다. 기본 모델은 세상에 대한 많은 정보를 미리 학습하게 됩니다. 그러나 우리의 프롬프트나 질문에 반응하는 방법은 반드시 알지 못합니다. 따라서 특정 작업을 수행하도록 지시할 때에는 반드시 반응하는 방법을…

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Puppeteer와 Browser Use, 어떤 웹 자동화 도구를 선택해야 할까?

웹 자동화는 웹 개발, 데이터 크롤링, UI 테스트 등 다양한 분야에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 웹 자동화를 위한 도구 중 대표적인 것이 Puppeteer와 Browser Use입니다. 하지만 두 도구는 목적과 기능이 다르기 때문에, 프로젝트의 필요에 따라 적절한 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 Puppeteer와 Browser Use를 비교하고, 어떤 경우에 어떤 도구를 선택하는 것이 좋은지 알아보겠습니다….

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내 개발 워크플로를 혁신한 비밀 병기: VS Code 개발 컨테이너 🚀

안녕하세요, 개발자 여러분! 혹시 매번 새로운 프로젝트를 시작할 때마다 환경 설정에 진땀 빼거나, 팀원들과 개발 환경이 달라 예상치 못한 오류에 직면했던 경험, 다들 있으시죠? 저 역시 그런 시행착오를 수도 없이 겪어왔습니다. 그러던 어느 날, 제 개발 라이프에 한 줄기 빛과 같은 존재가 나타났으니, 바로 VS Code 개발 컨테이너입니다! 그리고 이제, 이 강력한 도구에 Claude AI까지…

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LLM(Large Language Model)을 활용하여 방문자의 참여도와 페이지 체류 시간을 어떻게 증가시킬 수 있는가?

인터넷 시대에는 정보의 양이 무한하며, 웹사이트 방문자들은 수많은 선택지 가운데 자신에게 가장 적합한 콘텐츠를 찾기 원합니다. 이러한 환경에서 방문자의 참여도를 높이고 페이지 체류 시간을 연장하는 것은 웹사이트 운영자에게 핵심 과제가 되었습니다. LLM, 즉 대형 언어 모델의 등장은 이러한 과제 해결에 중요한 키가 될 수 있습니다.

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💡 한달안에 210,000줄 코딩한 개발자의 AI 활용 노하우

AI 코딩 도구, 특히 Cursor를 활용한 코딩 생산성이 상상을 초월할 만큼 높아지고 있습니다. 이 글은 한 개발자가 한 달에 $40만 투자하고도 21만 줄의 코드를 작성한 경험과 그 과정에서 터득한 핵심 노하우를 공유합니다. 💸 단돈 $40의 기적 ⚠️ 진짜 중요한 AI 활용 원칙 “상상하지 못하면, AI도 구현하지 못한다” AI에게 뭔가를 시키기 전에 스스로 아래 항목들을 체크해보세요:…

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🚀 특이점이란 무엇인가?

– 인공지능과 인간이 융합되는 그날을 향하여 요즘 뉴스나 책을 보면 “특이점(Singularity)이 온다”는 말을 종종 듣습니다.그런데 이게 단순한 기술 용어가 아니라, 우리 삶 전체를 바꿔놓을 대격변의 순간이라는 걸 알고 계셨나요? 오늘은 미래학자 **레이 커즈와일(Ray Kurzweil)**이 말하는 ‘특이점’이란 무엇인지,그리고 우리가 맞이할 미래가 어떤 모습일지 쉽게 풀어보려 합니다. 🔍 특이점(Singularity)이란? 한 줄 정의:AI가 인간의 지능을 초월하고, 인간과 기계의…

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생성형 AI를 활용한 콘크리트 구조물 균열 분석: 가능성과 한계

생성형 AI의 활용 가능성을 확인하기 위해 ChatGPT와 Claude AI에 교량, 벽 등 콘크리트 구조물의 균열 사진을 제공하고 분석을 요청하였습니다. 제공된 사진만으로는 균열의 존재 여부를 확인하기 어려웠으나, 근접 촬영된 사진에서는 균열의 위치, 크기, 형태, 심각도를 비교적 정확하게 파악할 수 있었습니다. 생성형 AI는 균열 분석에 활용 가능성이 있으나, 정확한 판단을 위해서는 고해상도의 근접 사진이 필요할 것으로 보입니다.

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