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Vibe Coding Is Dead. Long Live Structured AI Development
In early 2025, the term “vibe coding” swept through developer Twitter. The pitch was irresistible: stop worrying about the detai
AI
Software Development
Coding
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Productivity
LLM
2026-03-08
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OpenTelemetry in 2026: The Observability Standard That Finally Won
There’s a moment in the adoption of every technology when it crosses from “the smart teams are using it” to “everyone uses it by
OpenTelemetry
Observability
DevOps
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Cloud Native
Monitoring
2026-03-08
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Edge Computing in 2026: When the Cloud Moved to the Network Edge
The geography of computing is changing. For the last two decades, the mental model was simple: your code runs in a data center,
Edge Computing
Cloud
Cloudflare Workers
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Performance
CDN
2026-03-08
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TypeScript 5.x in 2026: The Features That Actually Changed How We Write Code
TypeScript releases come fast — a new minor version roughly every three months. Most releases are packed with features, but not
TypeScript
JavaScript
Frontend
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Programming
Web Development
2026-03-08
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AI 시대를 맞이하는 백엔드 개발자의 생각 정리
총의 시대에 칼을 고집할 것인가: AI와 함께 변하는 개발의 패러다임
글을 시작하며
이 글에서는 어떤 AI 에이전트가 더 뛰어난지, 어떤 LLM이 좋은지, 혹은 최근 유행하는 새로운 도구를 리뷰하려는 것이 아닙니다.
최근 업무와
AI
MY
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2026-03-08
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Yoon Sung's Blog
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flowkater
Developer@Todait
AI 시대에 코드 리뷰, 어떻게 해야할까?
들어가며
CTO로 일하면서 가장 먼저 없어진 "공식 업무" 중 하나가 코드 리뷰였다. 팀이 충분히 커지기 전에는 백엔드 팀 코드 리뷰를 진행했었지만 CTO이자 팀원이 20명이 넘어가면서 상황이 달라졌다. CTO라는 업무적 직함보다
AI코딩
에세이
코드리뷰
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2026-03-08
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flowkater's data;
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flowkater
Developer@Todait
AI 시대에 코드 리뷰, 어떻게 해야할까?
들어가며
CTO로 일하면서 가장 먼저 없어진 "공식 업무" 중 하나가 코드 리뷰였다. 팀이 충분히 커지기 전에는 백엔드 팀 코드 리뷰를 진행했었지만 CTO이자 팀원이 20명이 넘어가면서 상황이 달라졌다. CTO라는 업무적 직함보다
AI코딩
에세이
코드리뷰
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2026-03-08
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flowkater's data;
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어드민에서 자연어로 SQL 검색
개요
아이디어의 출발은 같은 팀 기획자의 SQL 공부에서 시작했다. 기획자 분이 데이터를 봐야할 때마다 서버 개발자한테 요청하는 것이 불편하여, 직접 SQL 공부를 하고 있다고 하셨다.
그런데 생각보다 학습이 더뎠고, 쿼리를 날
2026-03-08
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삶도 재입학이 되나요?
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AI프로젝트를 위한 - 텔레그램 봇으로 AI 에이전트와 대화
LLM 기반 AI 에이전트를 완성해도 외부에서 접근할 수 있는 인터페이스가 없으면 도구로서의 가치는 절반이다. 이 글은 텔레그램 봇을 AI 에이전트의 인터페이스로 연결하는 전 과정을 다룬다. 이 글에서는 BotFather로 봇을
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2026-03-08
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AI프로젝트를 위한 - 코딩없이 시각적 워크플로우로 이해하는 에이전트
LLM과 AI Agent는 어떻게 다른가 많은 사람들이 ChatGPT와 AI Agent를 같은 개념으로 혼동한다. 좀 더 정확히 말하면 ChatGPT는 LLM(Large Language Model)을 서비스 형태로 감싼 것이고,
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2026-03-08
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AI프로젝트를 위한 - LangGraph로 시작하는 멀티 에이전트 워크플로우
n8n 비주얼 에디터로 AI 워크플로우를 만들어본 경험이 있다면, LangGraph는 그 개념을 Python 코드로 옮긴 라이브러리다. State, Node, Edge, Graph 네 가지 개념만 이해하면 어떤 복잡한 멀티 에이전
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2026-03-08
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AI프로젝트를 위한 - CrewAI로 만드는 멀티 에이전트 챗봇 입문
Agent, Task, Crew, Tool의 모든 것과 네이버 검색 연동 텔레그램 챗봇 실전 구축. @CrewBase 데코레이터 패턴부터 커스텀 Tool 제작, Polling 방식 텔레그램 연동까지 카피앤페이스트로 바로 실행할 수
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2026-03-08
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AI프로젝트를 위한 - CrewAI로 만드는 뉴스 브리핑 자동화 에이전트
CrewAI의 3에이전트 협업 구조로 글로벌, 국내 뉴스를 자동 수집하고 한국어로 요약, 큐레이션하여 텔레그램으로 전송하는 실전 시스템을 구축한다. RSS 파싱 커스텀 툴, Firecrawl 기반 웹 스크래핑 툴, @CrewBas
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2026-03-08
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MSVC v14.51 컴파일러 최적화 심층 분석
이 글은 Microsoft Visual C++ 공식 블로그에 게재된 다음 원본 글을 바탕으로 편역한 아티클입니다. 루프, SIMD, 구조체 최적화를 적용하여 내 프로젝트 코드 수정없이 재컴파일만으로 성능을 5% 끌어올리는 상세 과
Visual C++
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2026-03-08
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AI프로젝트를 위한 - CrewAI로 만드는 AI 이미지 생성 & 편집 에이전트
이 아티클에서는 CrewAI의 멀티 에이전트 구조와 Replicate의 클라우드 AI 모델 API를 결합해 텍스트 기반 이미지 생성 및 편집 파이프라인을 단계별로 구현한다. 다만, 2026년 3월 현재, Replicate는 유료
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AI프로젝트를 위한 - CrewAI로 자동화하는 블로그 작성과 SEO 최적화
이 아티클에서는 CrewAI Flow를 활용해 주제 키워드 하나를 입력하면 웹 리서치, 블로그 초안 작성, SEO 평가, 자동 개선까지 이루어지는 완전 자동화 파이프라인을 구축한다. @start, @listen, @router 데
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AI프로젝트를 위한 - RAG 영어 회화 튜터 에이전트 개발 (1) 기초 설계
이번 아티클에서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 개념을 이해하고, CrewAI의 Knowledge 기능을 활용해 PDF 교재를 지식 베이스로 삼는 영어 회화 튜터 에이전트를 만든다. 텔레그램 봇으
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2026-03-08
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AI프로젝트를 위한 - RAG 영어 회화 튜터 에이전트 개발 (2) 벡터DB 구현
PDF 영어 교재를 벡터 데이터베이스에 인덱싱하고, 사용자 질문에 관련 내용을 실시간으로 검색해 답변에 반영하는 RAG 파이프라인을 LangChain과 ChromaDB를 활용해 단계별로 구현한다. 이 글을 완료하면 tools.py
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#4 GPT-5.4 오류 감소가 의미하는 것 - AI는 왜 점점 덜 틀리기 시작했을까
AI를 사용하다 보면 종종 이상한 경험을 하게 된다 AI가 매우 자신 있게틀린 정보를 말하는 경우다. 예를 들어 - 존재하지 않는 논문을 만들어내거나 - 사실이 아닌 정보를 설명하거나 - 정확하지 않은 데이터를 제시하기도 한다
2026-03-08
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UX 컨설턴트 전민수
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#5 GPT-5.4 자동 작업 기능이 의미하는 변화 - AI는 왜 컴퓨터를 직접 조작하기 시작했을까
AI를 처음 사용할 때 사람들은 보통 이렇게 생각한다 "AI는 질문에 답을 주는 도구다!" 실제로 초기 AI 모델들은대부분 이 역할에 머물러 있었다. 사용자가 질문을 하면AI는 문장을 만들어 답을 했다. 하지만 최근 AI
2026-03-08
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UX 컨설턴트 전민수
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