한국 개발블로그·기술블로그·테크블로그 모음 — 토스, 카카오, 네이버, 우아한형제들 등 32개 기업의 최신 개발자 블로그 글을 매일 자동 수집하여 한 곳에서 보여드립니다. Frontend, Backend, DevOps, AI/ML 등 카테고리별 검색 가능.포스트

AWS

2026-06-16 · 약 20시간 전

이 블로그는 에잇퍼센트와 AWS의 협업으로 작성되었습니다. 현업 운영을 병행하면서 2영업일 만에 레거시 서비스를 Amazon ECS로 전환하고, 월 운영 비용을 약 76% 절감할 수 있을까요? 에잇퍼센트는 AI 코딩 에이전트 Kiro CLI와 오픈소스 AI-Driven Modernization Prompt Sets를 결합해 이를 실현했습니다. 이번 글에서는 에잇퍼센트가 AWS Lift-On 프로그램의 지원을 받아, 소규모 백엔드 팀이 기능 개발

토스

2026-06-16 · 약 23시간 전

툴의 제약을 넘어, 머릿속에 있던 디자인을 AI로 그대로 구현해본 이야기를 들려드립니다.

토스

2026-06-16 · 약 23시간 전

토스가 자체 개발한 이용서비스 기반 유저 세그먼트 TUES(Toss User Engagement Segment)를 활용해 2,800만 MAU를 어떻게 분석하고 의사결정에 녹이는지 소개합니다.

카카오

2026-06-15 · 1일 전

AI 에이전트로 카카오톡 추천 지표 분석 자동화하기: Hadoop 기반 도입 사례 안녕하세요. 소셜추천엔진팀에서 숏폼 추천 모델을 개발하고 있는 루퍼트(rupert)입니다. 추천 시스템을 개발하다 보면 코드를 짜는 시간만큼이나 데이터를 들여다보는 시간이 길어집니다. 지표가 조금만 움직여도 “이번 주 CTR이 왜 떨어졌지?”, “실험군 반응은 어땠지?”, “배포 이후 특정 사용자군에서 달라진 점은 없을까?” 같은 질문이 이어집니다. 질문은 한 문

카카오

2026-06-15 · 1일 전

2편을 쓴 뒤 시간이 꽤 지났습니다. 그 사이 AI 도구들은 더 많은 일을 하게 되었고, 저도 이전보다 훨씬 자주 AI 에이전트와 함께 일하게 되었습니다. 처음에는 업무에 실제적으로 도움을 주는 도구를 직접 만드는 일이 신났습니다. 개선하고 싶은 기능을 설명하면 화면이 생기고, 입력값을 넣으면 일정하게 필요한 결과가 나왔습니다. 이렇게 만든 도구들을 실제 업무에 계속쓰다 보니, 관심사가 자연스럽게 다음 단계로 넘어갔습니다. 혼자 쓰던 도구를 다

AWS

2026-06-15 · 2일 전

CSV 파일을 LLM에게 전달하고 차트를 생성하는 챗봇은 반나절이면 만듭니다. 하지만 같은 챗봇을 분석가가 매일 쓰게 만들려면 다른 질문에 답해야 합니다. 데이터가 AWS 계정 밖으로 나가지 않도록 어떻게 막을지, group by 하나에 수십 초 이상 걸리지 않게 어떻게 빠르게 답할지, 결과값을 분석가가 못 믿겠으면 어떻게 직접 열어보고 확인하게 할지, 수십 턴짜리 대화의 LLM 비용을 어떻게 줄일지. […]

AWS

2026-06-11 · 6일 전

(주)경농 파밍노트 고도화 프로젝트 — 농약 제품 사진 한 장으로 제품 정보를 자동 검색하는 AI 시스템의 설계와 구현 과정을 공유합니다. 경농 소개 ㈜경농은 1957년 설립된 농산업 토털 솔루션 기업으로, 작물보호제∙비료∙종자∙관수자재 등 다양한 농자재를 공급하며 한국 농업 기술 발전을 선도하고 있습니다. 경농 스마트팜사업부문은 복합환경제어기∙양액공급시스템 등 자체 기술과 글로벌 기업과의 협력을 기반으로 국내 최고 수준의 스마트팜 솔루션을 [

AWS

2026-06-11 · 6일 전

Codex + Claude Code, 이 조합 가능할까? 2026년 상반기, 터미널에서 도는 AI 코딩 에이전트는 더 이상 신기한 도구가 아니라 매일 쓰는 작업 환경이 되었습니다. 시장은 두 축으로 빠르게 수렴했습니다. 하나는 Anthropic의 Claude Code, 다른 하나는 OpenAI의 Codex입니다. 두 도구는 모두 터미널 CLI를 중심에 두면서 IDE·웹·클라우드·SDK까지 같은 엔진을 공유하고, claude -p와 codex e

NHN Toast

2026-06-11 · 6일 전

 # 운영하지 않는 Kafka, EasyQueue를 소개합니다 Kafka를 직접 띄워보신 적 있으신가요. 처음에는 "이거 그냥 `docker compose up` 하면 되는 거 아냐?"로 가볍게 시작합니다. 그러다 운영 환경으로 옮기는 순간 일이 달라지죠. 브로커

AWS

2026-06-11 · 6일 전

들어가며 LLM 기반 에이전트를 프로덕션으로 옮기는 순간, 모든 팀이 한 번쯤 마주치는 질문이 있습니다. “에이전트가 다른 사용자의 데이터를 노출하지 않는다는 걸 어떻게 보장할 수 있나요?” 주문 내역, 의료 기록, 사내 문서, 금융 거래 – 도메인이 무엇이든 질문의 본질은 같습니다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 팀이 처음에는 시스템 프롬프트로 해결하려고 합니다. 보안 규칙: - 사용자에게 내부 […]

농심클라우드

2026-06-10 · 7일 전

AI 에이전트는 여러 시스템에 접근해 스스로 판단하고 업무를 실행할 수 있지만, 잘못된 행동에 직접 책임을 지지는 않습니다. 이번 글에서는 AWS Summit Seoul 2026 세션을 바탕으로 AI 에이전트 도입 과정에서 발생할 수 있는 보안·거버넌스 위험을 살펴보고, 하네스 엔지니어링과 Datadog Agent Builder를 활용해 권한, 실행 과정, 승인 절차를 통제하는 방법을 정리합니다. The post [AWS Summit Seoul

AWS

2026-06-10 · 7일 전

이 글은 AWS Blog의 Sim-to-Real and Real-to-Sim: The Engine Behind Capable Physical AI by Dario Macagnano, Ignacio Sánchez, and Quinn Cheong 게시글을 번역한 글 입니다. 서론 Physical AI 시스템, 즉 현실 세계를 인지하고 추론하며 행동하는 로봇은 빠르게 발전하고 있습니다. Sim-to-Real 파이프라인은 이러한 발전의 핵심에 있습니다

농심클라우드

2026-06-10 · 7일 전

생성형 AI 개발 도구가 빠르게 확산되고 있지만, 개별 개발자의 코딩 속도 향상만으로는 전체 개발 프로세스의 생산성을 높이는 데 한계가 있습니다. 이번 글에서는 AWS Summit Seoul 2026에서 소개된 AI-DLC를 중심으로, 사람과 AI가 기획부터 운영까지 컨텍스트를 공유하며 협업하는 AI 네이티브 개발 워크플로우를 살펴봅니다. The post [AWS Summit Seoul 2026] 생성형 AI 시대의 새로운 개발 방법론: AI-

농심클라우드

2026-06-10 · 7일 전

생성형 AI가 스스로 계획하고 도구를 호출하는 AI 에이전트로 발전하면서, 기업에는 성능뿐 아니라 실행 과정과 책임을 통제할 수 있는 구조가 중요해지고 있습니다. 이번 글에서는 AWS Summit 2026 세션을 바탕으로 규제 환경에서 AI 에이전트를 안전하게 구축·통제·검증하는 아키텍처와 주요 AWS 서비스를 정리합니다. The post [AWS Summit Korea 2026] 규제 환경에서의 통제 가능한 AI 에이전트 아키텍처 appear

AWS

2026-06-10 · 7일 전

들어가며: 금융 고객 상담의 새로운 패러다임 신한카드는 대한민국 대표 신용카드사로, 수백만 고객에게 종합 금융 서비스를 제공하고 있습니다. 신한카드는 고객 서비스 품질 향상을 위해 AI 챗봇 레이(Ray)를 지속적으로 발전시켜 왔습니다. 이를 기반으로 보다 진화된 차세대 AI 챗봇을 기획하였고, AWS Generative AI Innovation Center (AWS GenAIIC)와의 협력을 통해 그 토대를 마련하게 되었습니다. 차세대 AI

농심클라우드

2026-06-10 · 7일 전

AI 에이전트는 기업의 일하는 방식을 어떻게 바꿀까요? Anthropic의 AWS Summit Seoul 2026 세션을 중심으로 AX 전환의 성공 조건과 AWS 활용 전략을 정리했습니다. The post [AWS Summit Korea 2026] 에이전트의 진화 appeared first on NDS Cloud Tech Blog.

AWS

2026-06-10 · 7일 전

요약: 패션 이커머스에서 급증하는 부정 반품 요청을 사전에 차단하기 위해 Amazon Nova 2 Lite 모델을 미세 조정(Fine-tuning)하여 도메인 특화 Custom Guardrail을 구축한 사례를 소개합니다. Fine-tuning을 통해 부정 의도 탐지 정확도를 73.0%에서 94.6%로 21.6%p 향상시켰으며, 비용 효율적인 소형 모델로도 우수한 성능을 달성했습니다. 서론: 패션 이커머스가 직면한 반품 부정 행위 문제 패션 이