기발한개획 요즘 트랜드는 또, MD파일을 HTML로 변경해서 보는 사람들이 늘어나고 있다고 한다. [LINK] 이 현상이 자리 잡으면, 깃허브에도 mD 파일이 아닌 HTML 파일로 볼 수 있게 제공하지 않을까? 라는 이야기를 했더니 개발자 친구는 NOPE!이라고 단호하게 이야기 했다. 우리가 매일 사용하는 생성형 AI(클로드, 챗GPT 등)는 놀라운 속도로 방대한 정보를 쏟아냅니다. “이번 프로젝트 기획서 써줘”, “프로그램 개발 계획 … 더 읽기
1. 구글이 발표한 생성형 AI 검색 공식 가이드의 본질 최근 구글 서치 센트럴이 공개한 가이드는 전 세계 마케터들과 블로거들에게 거대한 충격을 안겼다. AI Overviews를 비롯한 생성형 AI 검색 시스템이 본격화되면서, 이른바 AEO(인답 엔진 최적화)나 GEO(생성형 엔진 최적화)라는 이름으로 유행하던 각종 편법(Hack)들이 사실상 아무런 효과가 없음을 구글이 공식적으로 선언했기 때문이다. 구글의 메시지는 명확하다. 검색어 변형을 노리고 … 더 읽기
요즘 바이브코딩, 세미나, 학습, 자격증시험 등 해야할껀 많은데 정보 과잉 시대에 살고 있는 한 사람으로써 학습방에 묵혀두고 있던 글들을 보았다. 확실히 AI가 거품이라고 하는 사람도 있지만 거품이라고 하기엔 실체들이 너무 많이 나오고 있으며 ‘거품이다’라고 할 만큼 가속화 되고 있는 것도 사실인 것 같다. 1. 급격하게 진화하는 AI 모델과 2년 만에 뒤바뀐 보안 트렌드 소프트웨어 엔지니어링과 … 더 읽기
“단절된 데이터를 시스템의 핵심 자산으로 전환하다.” 번역 관리 시스템의 성능이 아무리 뛰어나도, 기존에 엑셀이나 CSV로 흩어져 있던 방대한 데이터를 가져오는 과정이 번거롭다면 그 활용도는 떨어질 수밖에 없다. 수동으로 데이터를 입력하는 시대는 지났으며, 이제는 복잡한 구조의 외부 파일을 얼마나 지능적으로 흡수하느냐가 시스템의 경쟁력이 된다. 프로젝트 8일 차, 기존 3단계였던 데이터 유입 경로를 더욱 정교한 4단계 마이그레이션 … 더 읽기
주요 내용: [LINK] 1. 안드로이드 17 Gemini Intelligence가 바꾸는 앱 생태계의 미래 안드로이드가 탄생한 이래 가장 큰 변화의 물결이 몰려오고 있다. 단순히 앱을 실행하고 정보를 보여주던 운영체제(OS)의 시대는 저물고, 이제는 사용자의 의도를 실시간으로 파악하여 복잡한 작업을 대신 수행하는 ‘지능형 시스템(Intelligence System)’의 시대가 열린 것이다. 이번 구글 I/O 2026과 ‘The Android Show’에서 발표된 내용은 그 변화의 … 더 읽기
최근 면접을 보다, AI 바이브코딩 이야기가 나왔다. “본인이 쓰는 최적의 프롬포트가 있으신가요?” 라는 질문에, 나는 AI를 많이 쓰지만 대답을 할수가 없었다. 그 이유는 아직 나만의 정형화된 프롬프트가 없고, 인터넷에서 이야기가 나오는 것들을 많이 하지만 나만의 지식 체계를 갖추지 않았다고 인지가 되었다. 그래서, 앞으로 여기에 좋은 보고서를 받거나 인터넷에서 돌아다니는 것들을 써보고 좋은 프롬프트를 모아볼 생각이다. … 더 읽기
어제(2026년 5월 13일) open AI의 파산 초읽기의 영상이 이슈화가 되었다. [LINK]그래서 해당 내용을 확인하면서 어떻게 된 일인지 작성하려고 한다. 최근 실리콘밸리에서 가장 뜨거운 화두는 인공지능의 메시아로 불리던 샘 알트먼과 그의 제국 오픈AI가 직면한 전례 없는 재무적 위기이다. 시장 가치가 무려 1,200조 원에 달한다는 화려한 겉모습 뒤에는 데이터 센터 유지비와 전기료조차 감당하기 버거운 심각한 자금난이 숨겨져 … 더 읽기
친구가 고민을 털어놨다.회사의 사정상 시스템이 변경 되면서, SVG 파일을 일러로 열어서 옵션 값을 바꾸는 단순 노가다 작업을 해야한다고 했다. 나는 주저하지 않고, 내가 만들어보겠다고 하면서 50분도 안걸려서 바이브 코딩으로 기획, 개발, 검수까지 다 끝냈다. 디자이너라면 누구나 한 번쯤은 단순 반복 작업의 늪에 빠져 허우적거린 경험이 있을 것이다. 수십 개, 때로는 수백 개의 SVG 파일을 일일이 … 더 읽기
1. DPO 알고리즘 그 이후, Process Supervision의 시대 RLHF의 기반이 되는 PPO 알고리즘부터 최신 트렌드인 DPO(Direct Preference Optimization) 알고리즘, 그리고 이를 활용한 비개발자의 바이브 코딩 도구와 대규모 서비스 구축 전략까지 섭렵했다. 특히 1편에서 다루었던 DPO 알고리즘은 AI 모델 학습의 효율성을 비약적으로 높여, 우리가 쓰는 도구들이 더 빠르게 인간의 의도를 파악하도록 만들었다. 그렇다면 AI 기술은 여기서 … 더 읽기
1. 스파게티 코드와 AI 망각, 대형 프로젝트의 적 우리는 RLHF/DPO 알고리즘을 통해 인간의 의도를 잘 파악하게 된 AI를 활용하여, 비개발자가 Cursor나 n8n 같은 도구로 ‘바이브 코딩’을 하는 방법에 대해 알아보았다. 하지만 랜딩 페이지 한 장이나 간단한 자동화 봇을 만드는 것과, 실제 사용자가 가입하고 결제하는 ‘대규모 서비스’를 만드는 것은 차원이 다른 이야기이다. 비개발자가 바이브 코딩으로 규모 … 더 읽기
