🧠《AI 시대의 개발자 생존기 5편》

5편. 생존을 위한 전략: 코드를 넘어서라 “AI가 코드를 짜주는 세상에서, 우리는 무엇을 해야 할까?”이 시리즈를 읽고 계신 분이라면 분명 이런 질문이 머릿속에 맴돌고 있을 거예요. 프론트엔드, 백엔드, DevOps, API 설계까지…AI가 ‘일’을 빠르고 정확하게 대신해주고 있는 지금,이제는 “무엇을 어떻게 만들까?”보다 “왜 만들까?”를 고민해야 할 시점입니다. 🚫 기존 전략은 통하지 않는다 예전에는 이런 조언이 유효했죠: 하지만 지금은…

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Claude Code: 에이전트형 코딩을 위한 모범 사례

다음 웹페이지를 번역한 내용입니다: Claude Code: Best practices for agentic coding Claude Code는 에이전트형(agentic) 코딩을 위한 커맨드라인 도구입니다. 이 글에서는 다양한 코드베이스, 프로그래밍 언어, 환경에서 Claude Code를 효과적으로 사용하는 데 도움이 되었던 팁과 요령들을 소개합니다. 최근 저희는 Claude Code를 출시했습니다. 이는 연구 프로젝트로 개발된 커맨드라인 기반 도구로, Anthropic의 엔지니어들과 연구자들이 Claude를 자신의 코딩 워크플로우에 보다…

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AI 시대, 코딩은 쉬워져도 개발자가 사라지지 않는 이유

안녕하세요! 소프트웨어 개발 세계에서 주기적으로 등장하는 ‘개발자 대체’ 논란에 대해 이야기해 드릴게요. 최근 인공지능(AI) 코딩 에이전트가 등장하면서 이 논란이 다시 뜨거워지고 있는데요, 과연 이번에는 다를까요? ‘개발자 대체’ 주장의 끝나지 않는 회전목마 몇 년에 한 번씩, 소프트웨어 개발자를 쓸모없게 만들 것이라는 ‘번쩍이는’ 새로운 기술이 등장합니다. 그리고 늘 예상 가능한 패턴의 헤드라인이 뒤따르죠: “코딩의 종말,” “이제 누구나…

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챗GPT에게 묻다: AI 온라인 쇼핑몰

AI 온라인 쇼핑몰은 고객의 쇼핑 경험을 개인화하여 추천과 검색을 최적화합니다. 데이터 분석을 통해 고객의 선호와 행동을 이해하며, 이를 바탕으로 효과적인 마케팅 전략을 구축합니다. 이러한 접근은 고객 만족도를 높이고, 쇼핑몰의 매출과 충성도를 증가시킵니다.

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건축가를 위한 Chat GPT 활용법: 디자인 전략의 효과적인 탐색

건축가들은 복잡한 디자인 요구 사항과 부지의 특성을 고려하면서 다양한 디자인 전략을 탐색해야 합니다. Chat GPT는 이러한 과정을 지원하며, 텍스트 기반의 AI 도구를 통해 정보 검색 및 자동 큐레이션의 유용성을 보여줍니다. 이 글에서는 Chat GPT의 프롬프트 작성 방법과 그 응답의 효과를 설명하며, AI가 건축가의 작업 흐름을 어떻게 보완하는지를 탐구합니다.

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🎥 텍스트만으로 영상 제작? HeyGen AI로 가능해요!

최근 인공지능 기술의 발전으로 영상 제작의 패러다임이 바뀌고 있습니다. 특히, HeyGen AI는 텍스트 입력만으로도 실제 사람처럼 말하는 아바타 영상을 제작할 수 있는 플랫폼으로 주목받고 있습니다. 복잡한 촬영 장비나 전문 지식 없이도 누구나 손쉽게 고품질의 영상을 만들 수 있어, 마케팅, 교육, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 🧠 HeyGen AI란? HeyGen은 인공지능(AI)을 활용하여 텍스트만으로도 실제…

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간호사를 위한 ChatGPT 프롬프트

간호사는 환자의 직접적인 치료와 돌봄에서 핵심 역할을 하며, 다양한 상황에서 신속하고 정확한 의사 결정이 요구됩니다. 아래 제시된 프롬프트들은 간호사가 환자 관리, 의료 기기 사용, 응급 상황 대응, 그리고 감염 제어와 관련하여 자주 마주치는 상황들에 대한 대응 방법을 탐색하는 데 도움이 될 것입니다.

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MCP 파일 시스템 접근 서버

MCP 파일 시스템 서버는 AI 모델이 로컬 및 클라우드 스토리지에 있는 파일에 접근하고 관리할 수 있게 해주는 서버입니다. 이를 통해 AI는 사용자의 파일을 읽고, 쓰고, 검색하고, 분석할 수 있습니다. 주요 기능 주요 구현체 로컬 파일 시스템 클라우드 스토리지 특수 목적 서버 활용 사례 보안 고려사항 대부분의 MCP 파일 시스템 서버는 보안에 중점을 두고 설계되었습니다: MCP…

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Fine-tuning으로 GPT 모델 커스터마이징하기

OpenAI의 GPT 모델은 방대한 데이터로 사전 학습되어 있지만, fine-tuning을 통해 특정 도메인이나 태스크에 최적화할 수 있습니다. Fine-tuning을 위해서는 고품질의 데이터셋 준비, 적절한 하이퍼파라미터 설정, 그리고 체계적인 평가와 반복 개선이 필요합니다. OpenAI는 fine-tuning 워크플로우를 간소화한 API와 다양한 GPT 모델을 제공하고 있어, 개발자는 이를 활용해 자신만의 최적화된 AI 어시스턴트를 만들어갈 수 있습니다.

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