LLM 클리셰를 정제하는 no-ai-slop 스킬과 25/50/25 AI 글쓰기 전략을 다룬다.
생성형 AI로 개발 문서나 기고문을 쓰면 특유의 정형화된 상투어, 이른바 AI 슬롭(AI Slop)이 자꾸 섞여 나온다. 많은 개발자가 이 문제로 고민한다. 피터 양이 공개한 오픈소스 에이전트 스킬은 이런 상투적 문장을 찾아내면서 저자의 목소리는 그대로 두는 방식을 쓴다. 이 글에서는
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생성형 AI로 개발 문서나 기고문을 쓰면 특유의 정형화된 상투어, 이른바 AI 슬롭(AI Slop)이 자꾸 섞여 나온다. 많은 개발자가 이 문제로 고민한다. 피터 양이 공개한 오픈소스 에이전트 스킬은 이런 상투적 문장을 찾아내면서 저자의 목소리는 그대로 두는 방식을 쓴다. 이 글에서는
마이크로소프트가 AI 에이전트 서비스에 사용자당 라이선스와 사용량 기반 과금을 섞은 하이브리드 가격 전략을 도입했다. 질문에 답하는 챗봇과 달리 여러 단계를 스스로 실행하는 AI 에이전트는 컴퓨팅 자원과 토큰을 훨씬 많이 쓴다. 고정 정액제만으로는 늘어나는 연산 비용을 감당하기 어렵다.
생성형 AI 모델에 특정 화풍을 자연어로 요청하면, 단어 선택이 주관적이고 모델마다 스타일을 다르게 해석해서 원하는 화풍을 일관되게 얻기 어렵다. 2026년 9월 GitHub에 공개된 yang0/handraw-style 프로젝트는 손그림 화풍에 고유 번호를 붙여 인덱싱하고, 이를 에이전
피지컬 AI 센싱·반도체 스타트업 라이트가 대규모 투자를 유치하며 유니콘 기업이 됐다. 라이트는 로봇과 자율 시스템이 물리 세계를 정밀하게 인지하도록 돕는 회사로, 하드웨어와 소프트웨어를 하나로 묶은 통합 플랫폼을 내세운다. 물리 환경에서 작동하는 AI를 만드는 개발자라면 라이트의 기술
클라우드 인프라 기업 디지털오션이 AI 에이전트 전용 관리형 실행 환경인 M.A.R.S.를 퍼블릭 프리뷰로 공개했다. 스스로 코드를 실행하고 외부 도구와 통신하는 AI 에이전트 개발이 늘면서, 보안과 상태 보존을 함께 해결하는 전용 플랫폼을 찾는 수요도 커지고 있다. 개발자는 M.A.R
대규모 언어 모델을 개인 로컬 기기에서 돌릴 때 가장 먼저 막히는 것은 메모리 용량이다. 희소 전문가 혼합(MoE) 아키텍처는 연산 효율이 좋지만 수십 기가바이트의 메모리를 요구해 일반 데스크톱이나 노트북에서는 실행하기 어렵다. Apache-2.0 라이선스로 공개된 오픈소스 프레임워크
AI 모델을 단순히 라이브러리로 불러와 사용하는 수준을 넘어 내부 알고리즘과 동작 원리를 바닥부터 직접 구현하려는 개발자들의 관심이 커지고 있다. 오픈소스 커리큘럼 프로젝트인 ai-engineering-from-scratch는 기초 수학부터 에이전트 시스템 및 프로덕션 배포까지 다루는
클라우드 기반 AI 서비스에 대한 의존도와 비용 부담이 커지면서 로컬 환경에서 독립적으로 실행되는 AI 에이전트에 대한 개발자들의 관심이 급증하고 있다. gawkbot은 이러한 흐름 속에서 자연어 명령어만으로 업무 자동화 AI 봇과 실시간 관리 마이크로앱 대시보드를 동시에 구축해 주는
AI 기술이 빠르게 발전하면서 소프트웨어를 만드는 방식 자체가 바뀌고 있다. 코드를 한 줄씩 직접 치던 방식 대신, 대형 언어 모델과 대화하며 결과물을 바로 만들고 고치는 개발 방식이 퍼지는 중이다. 여기에 개발 인프라 서비스의 무료 플랜과 외부 도구 연동 표준까지 더해지면서 개발 생태
우주 전체를 내려다보는 절대적 관찰자 없이 관찰자들의 국소적 합의만으로 물리 법칙과 시공간이 창발할 수 있는가. 최근 오픈소스 커뮤니티를 중심으로 주도되는 옵저버 패치 홀로그래피(OPH) 연구는 이러한 물음에서 출발하여 물리학과 정보이론을 융합한 독자적인 가설을 제시한다. 대화형 정리