🔍 AI가 개발자를 도와주는 새로운 방식, GitSearch AI와 GitToDoc을 소개합니다

프로그래머라면 누구나 이런 생각을 한 적이 있을 겁니다. “내가 원하는 기능을 구현한 오픈소스 예제를 누가 좀 대신 찾아줬으면…”“코드는 다 짜놨는데, 문서화가 너무 귀찮아…” 다행히 요즘은 생성형 AI의 힘을 빌려 이런 고민을 해결할 수 있습니다. 이번 글에서는 개발자들이 시간을 절약하고 더 효율적으로 일할 수 있도록 도와주는 두 가지 도구를 소개합니다. ✅ 1. GitSearch AI – 자연어로…

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n8n에서 데이터 형식 변환하기: Set 노드 활용

n8n에서는 다양한 데이터 소스를 처리할 때, 데이터 형식을 올바르게 변환하는 것이 중요합니다. 특히, 데이터베이스, 스프레드시트, CRM 등과 같은 시스템에서는 특정 필드 구조를 요구하므로, Set 노드를 사용하여 필요한 필드만 남기거나 필드 이름을 변경할 수 있습니다. 왜 데이터 형식 변환이 중요한가? 데이터를 삽입할 때 대상 시스템(예: 데이터베이스, Google Sheets, CRM 등)은 미리 정의된 필드 구조를 가지고 있습니다….

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회사 웹사이트, 이제는 ‘지식 자산’으로 바꿔야 할 때입니다

✅  웹사이트가 단순한 홍보 수단이 아니라, ‘AI 지식 비서’가 된다면? 많은 기업들이 이미 수년간 운영해온 웹사이트를 보유하고 있지만, 그 안의 정보는 대부분 읽기 전용으로 머물러 있습니다. 고객이 원하는 답을 찾으려면 페이지를 이리저리 찾아야 하고, 내부 직원들조차 과거 자료를 확인하는 데 시간이 걸립니다. 하지만, 이제는 **웹사이트가 ‘질문하면 바로 답하는 AI 지식 비서(Co-Pilot)’**로 변신할 수 있습니다. 이…

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💰 Cursor AI, 무료로 어디까지 쓸 수 있을까? 유료 전환이 필요한 순간은?

최근 개발자들 사이에서 큰 인기를 끌고 있는 AI 코드 에디터 Cursor.ChatGPT처럼 말을 걸면 코드를 짜주고, 이해가 안 되면 쉽게 설명까지 해주는 똑똑한 도구입니다. 그런데 궁금한 점 하나.“Cursor는 무료로 얼마나 쓸 수 있고, Pro 유료 플랜은 왜 필요할까?” 오늘은 Cursor의 요금 체계와 무료/유료의 실질적인 차이,언제 유료로 전환해야 할지, 그리고 API 키 설정은 필요한지까지 차근히 정리해드릴게요. 🔹…

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로보플로우 워크플로우: 복잡한 비전 애플리케이션을 손쉽게 구축하기

현대의 컴퓨터 비전 애플리케이션은 다양한 모델, 데이터 소스, 그리고 복잡한 논리의 결합을 필요로 합니다. 이러한 복잡성을 효과적으로 관리하고 신속하게 프로토타입을 개발하며, 생산 환경에 배포하기 위해 **로보플로우(Roboflow)**는 **워크플로우(Workflows)**라는 강력한 도구를 제공합니다. 로보플로우 워크플로우란? 로보플로우 워크플로우는 로우코드(low-code) 기반의 오픈 소스 플랫폼으로, 사용자가 복잡한 비전 AI 애플리케이션을 간단하게 구축하고 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 40개 이상의 사전…

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Model Context Protocol(MCP) 기반의 문서 처리 시스템 구축

최근 AI 시스템과 외부 데이터 소스의 통합이 중요한 이슈로 부각되고 있습니다. **Model Context Protocol(MCP)**는 이러한 통합을 표준화하여 AI 모델이 외부 데이터에 효율적으로 접근할 수 있도록 돕는 프로토콜입니다. 이번 글에서는 MCP 사양에 맞게 서버와 클라이언트 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개하겠습니다.​ MCP란 무엇인가? **MCP(Model Context Protocol)**는 AI 애플리케이션과 외부 데이터 소스 및 도구를 표준화된 방식으로 연결하는 개방형 프로토콜입니다….

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전구 이후의 가장 큰 변화? 생성 AI가 AI 채택을 촉진시키는 세 가지 방법

생성 AI는 기술의 접근성을 높이고, AI 프레임워크와 가이드라인을 제공하여 안전하고 효과적인 사용을 도모합니다. 그러나 이 기술의 발전에 따라, 비판적 사고와 창의성이 약화될 위험이 있으므로, 인간의 판단력과 함께 사용하는 것이 중요합니다. 이 기술은 기업의 디지털 변혁 여정을 지원하며, 직원들이 디지털 우선 순위를 더욱 적극적으로 받아들이게 합니다.

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자동 생성된 에이전트 채팅: 웹 정보가 필요한 작업 해결

AutoGen 프레임워크에서, AssistantAgent는 사용자의 요구 사항에 따라 Python 코드를 작성하는 역할을 하며, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하는 프록시 역할을 합니다. 예를 들어, 사용자가 10대 기술 회사의 올해 수익 정보를 요청하면, AssistantAgent는 이 작업을 수행하기 위한 코드를 작성합니다. 그 후, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하여 웹에서 필요한 정보를 획득하고 사용자에게 제공합니다.

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