AI 개발
이 시리즈의 글 6개
AI 앱 개발, API 연동, 모델 역량, 자동화와 구현 패턴을 폭넓게 다루는 실전 트랙.
AI로 레거시 코드 10,000줄 리팩터링: 한 달 분량을 2주 만에 끝낸 실제 회고
Claude Code로 10,000줄 규모의 Vue 레거시 코드를 리팩터링한 전 과정을 기록했습니다. 3년 동안 아무도 손대지 못한 스파게티 코드부터 2주 만의 무사고 배포까지, 테스트 생성·코드 진단·리팩터링 실행에 활용한 전체 프롬프트 템플릿과 시행착오 방지 팁을 소개합니다.
멀티모달 AI 애플리케이션 개발 가이드: 모델 선택부터 실전 배포까지
멀티모달 AI 애플리케이션 개발의 전체 과정을 살펴봅니다. GPT-4V, Claude Vision, Gemini 등 주요 모델 비교부터 이미지·동영상·문서 처리 실전 코드, 비용 최적화와 배포 모범 사례까지 다룹니다.
멀티모달 AI 애플리케이션 개발 실전: 3개 모달리티 융합 완벽 가이드
GPT-4V, Gemini, Claude 세 플랫폼을 비교하고 텍스트, 이미지, 음성을 융합하는 전체 코드 예제와 시스템 아키텍처 설계 원칙, 비용 관리 방법을 소개해 멀티모달 개발의 핵심 역량을 빠르게 익힐 수 있도록 돕습니다.
자기 진화형 AI: 모델이 지속적으로 학습하게 하는 핵심 기술 경로
모델 수준 진화, 컨텍스트 진화, 메타러닝, 아키텍처 수준 진화라는 자기 진화형 AI의 네 가지 기술 경로를 심층 분석하고, 정적 지식에서 동적 성장으로 나아가는 AI의 기술적 돌파구와 실제 활용을 살펴봅니다.
스스로 진화하는 AI: 2026년 모델의 지속 학습을 구현하는 4가지 방법
2026년 지속 학습의 흐름을 바탕으로 SDFT 자기 증류, MiniMax M2.7의 자기 진화 과정, LangChain의 3계층 프레임워크까지 모델이 사용 중에도 학습하는 4가지 방법을 살펴봅니다.
Hyper Company Brain: AI 에이전트 지식베이스 엔지니어링
Hyper의 공개 아키텍처 세부 사항을 바탕으로, AI 에이전트용 회사 지식베이스가 사실 유효성, 권한, 의사결정 이력, 하이브리드 검색, hooks/MCP 주입, 사람 교정을 어떻게 다뤄야 하는지 설명합니다.
