유명한형제들
IT
클로드 코드의 AGENTS.md 지원과 AI 코딩 에이전트 표준화 흐름을 정리한다.
AI 코딩 에이전트를 쓰는 개발팀이 늘면서 프로젝트 지침 문서를 도구마다 따로 써야 하는 번거로움이 큰 문제가 됐다. 에이전트마다 요구하는 포맷이 달라서, 같은 컨텍스트와 컨벤션을 유지하려면 지침 파일을 여러 벌 관리해야 했다. 이 파편화를 해결하려고 나온 개방형 표준 AGENTS.md
카테고리
IT
프로그래밍 언어, 개발 기술, 인공지능까지 개발자의 시선으로 정리하는 기술 소식.
총 255개의 글
IT
텍스트 생성 없는 AI 에이전트 브라우저 Jev의 성능과 연동 방법
AI 에이전트가 웹 브라우저를 제어할 때 긴 텍스트를 생성하는 방식은 비용이 많이 들고 느렸다. TypeSafe AI가 공개한 Jev 모델은 텍스트를 생성하지 않고 정형화된 확률적 결정을 내리는 방식으로 웹 자동화 성능을 크게 끌어올렸다. 브라우저 프로토콜 호출 수를 크게 줄이고 적은
IT
AI 인프라 투자 열기와 반도체주의 급반등세를 분석한다.
AI 안전성 에세이 발표 여파로 한동안 흔들렸던 뉴욕 증시의 주요 반도체 기업 주가가 9일 만에 완전한 회복세를 기록했다. 엔비디아와 AMD를 비롯한 핵심 반도체 종목들이 가파르게 상승하며 인공지능 인프라를 향한 시장의 투자가 여전히 견고함을 증명했다. 에이전트 AI의 확산에 발맞추어
IT
바이브 코딩의 등장과 AI 도구가 바꾸는 개발자의 미래
생성형 AI가 빠르게 발전하면서 소프트웨어를 만드는 방식이 크게 바뀌고 있다. 복잡한 문법을 외워 코드를 짜던 방식 대신 일상 언어로 요구사항을 설명하는 '바이브 코딩'이 새로운 개발 방식으로 떠올랐다. AI 도구가 널리 퍼져 코딩의 진입 장벽은 낮아졌지만, 프로덕션 수준의 튼튼한 시스
IT
제미나이 노트북과 Jev 모델의 기능 차이와 개발자 활용 기준
최근 몇몇 블로그에서 제미나이 노트북과 Jev 모델의 기능을 헷갈리거나, 제미나이가 개발 속도를 늦춘다는 주장이 나왔다. 그러나 두 도구는 목적도 지원 범위도 분명히 다르다. 제미나이는 멀티모달 처리와 영상 요약, 코드 어시스트로 개발 효율을 높이는 도구이고, Jev는 텍스트를 생성하지
IT
제미나이와 의사결정 모델 Jev로 본 AI 개발 파이프라인의 변화
생성형 AI 모델의 발전은 개발자의 생산성을 끌어올렸지만, 동시에 특정 작업에서의 속도 저하와 비용 상승이라는 새로운 과제를 안겨주었다. 구글 제미나이는 노트북 환경과 통합되어 데이터 분석과 코드 작성을 보조하지만, 대규모 범용 모델의 구조적 한계로 인한 불만도 꾸준히 제기되고 있다.
IT
미 SEC, 토큰화 주식 5년 혁신 면제 승인…24시간 주식 거래 길 열렸다
미국 증권거래위원회가 블록체인 기반 토큰화 증권 거래 플랫폼에 5년간 조건부 규제 면제를 줬다. 의회에서 가상자산 관련 법안 처리가 무산된 직후 행정부가 서둘러 내놓은 우회책이라는 평가가 나온다. 약 70조 달러 규모의 미국 주식시장에 24시간 거래가 가능한 가상자산식 거래 구조를 들여
IT
AI 코딩 도구로 여는 1인 마이크로 SaaS 창업과 수익화 전략을 분석한다.
개발자가 코드를 한 줄씩 직접 짜지 않고도 수익을 많이 내는 웹 서비스나 앱을 만들 수 있게 됐다. AI 기반 코드 편집기와 생성형 AI 모델이 빠르게 발전하면서 아이디어 검증부터 서비스 출시까지 걸리는 시간이 크게 줄었다. 소셜 미디어나 커뮤니티에서 찾은 사용자 불편을 꼼꼼히 분석하고
IT
자연어를 버린 인공지능 Jev와 오픈소스 대안 Nimble이 제시하는 개발자용 시스템 원 모델
대규모 언어 모델(LLM)이 문장을 길게 이어 붙이는 자율 생성 방식에 집중할 때, 반대로 자연어 텍스트 생성을 완전히 거부하는 새로운 형태의 인공지능이 등장했다. 생성형 AI가 가진 예측 불가능성과 서식 오류, 프롬프트 인젝션 취약점을 극복하기 위해 결정과 확률 수치만 직접 반환하는
IT
바이브 코딩의 개념과 실무 적용 가이드를 정리한다
소프트웨어 개발 방식이 코드를 직접 쓰는 데서 AI와 대화하며 의도를 전하는 쪽으로 바뀌고 있다. 개발자가 세부 구현에 매달리기보다 무엇을 만들지 지시하고 AI가 내놓은 결과물을 조율하는 '바이브 코딩'이 주목받는다. AI 도구를 실제 프로젝트에 들이려는 개발자가 알아야 할 개념과 한계