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AI 개발
AI 개발은 LLM을 실제 제품에 붙이는 엔지니어링 전반을 다룬다. 프롬프트 설계, 도구 호출, RAG, 평가, 비용·지연 관리까지 포함한다. 모델 호출 한 줄은 쉽지만, 환각 제어와 출력 신뢰성·재현성을 확보하는 데서 진짜 난이도가 나온다.
15개 콘텐츠AI 코딩
AI 코딩은 LLM이 코드를 직접 작성·수정·리뷰하는 작업 방식이다. 자동완성을 넘어 에이전트가 레포 전체를 읽고 파일을 고치고 테스트를 돌린다. 생산성은 오르지만 환각·미묘한 버그·보안 노출이 함께 따라오므로 사람의 검수 루프 설계가 관건이다.
19개 콘텐츠AI 에이전트
AI 에이전트는 목표를 받아 스스로 계획을 세우고 도구를 호출해 작업을 끝까지 수행하는 시스템이다. 단발 응답형 챗봇과 달리 다단계 추론·실행·재시도 루프를 돈다. 코드 작성, 리서치, 운영 자동화에 실제 투입되며 권한과 검증 설계가 성패를 가른다.
15개 콘텐츠생성 이미지·영상·음성
생성 이미지·영상·음성은 텍스트나 레퍼런스로 시각·음성 결과물을 만들어내는 멀티모달 생성 영역이다. 한국 개발자·제작자에게는 콘텐츠 제작 단가를 낮추는 동시에, 저작권·라이선스·딥페이크 규제가 실무 도입의 전제 조건이 된다.
19개 콘텐츠업무 자동화
반복 업무를 LLM과 워크플로 도구로 줄이는 방법을 다룬다. Make·n8n 같은 노코드 연결부터 API와 스크립트, AI 에이전트를 엮은 파이프라인까지 범위에 둔다. 데모로 끝나지 않고 실패 처리와 비용까지 버티는 운영 가능한 자동화가 기준이다.
11개 콘텐츠AI 모델·API
AI 모델·API는 Claude, GPT, Gemini 같은 모델을 호출해 쓰는 접점이다. 모델 선택, 컨텍스트 한도, 토큰 가격, 프롬프트 캐싱, 스트리밍, 도구 호출 규격이 여기 묶인다. 모델마다 강점과 과금이 달라, 작업별 라우팅과 캐싱 설계가 비용을 좌우한다.
21개 콘텐츠AI 프로덕트·스타트업
AI 프로덕트·스타트업은 모델을 감싸 실제 사용자 가치를 파는 영역이다. 데모는 쉽지만 신뢰성·단가·해자 없는 래퍼라는 벽에 부딪힌다. 한국 시장에선 결제·법무·개인정보 규제까지 함께 풀어야 출시에 닿는다. 기술보다 PMF와 운영 완성도가 생존을 가른다.
17개 콘텐츠AI 리서치·논문
arXiv 논문과 대형 연구소의 기술 리포트를 추적하는 카테고리다. 모델 아키텍처, 학습 기법, 벤치마크 결과처럼 6개월 뒤 제품에 들어올 흐름을 미리 읽는다. 한국 개발자가 논문 전문을 다 읽지 않고도 핵심과 재현 가능성을 가늠하도록 정리한다.
14개 콘텐츠보안·규제·저작권
프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 개인정보·저작권, AI 규제까지 LLM 서비스가 떠안는 위험 영역이다. 모델에 들어가고 나오는 데이터가 곧 공격면이자 컴플라이언스 대상이다. 한국은 개인정보보호법과 생성물 저작권 판단이 빠르게 정리되는 중이라 설계 단계부터 따져야 한다.
11개 콘텐츠커리어·채용
AI 시대 개발자 채용 시장과 역량 변화를 다룬다. 어떤 직무가 늘고 줄는지, 채용 공고가 요구하는 스택이 어떻게 바뀌는지, AI 도구를 쓰는 개발자에게 무엇이 평가받는지를 정리한다. 막연한 위기론 대신 구체적인 포지셔닝 근거를 제공한다.
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