개발정보·9분
공공기관 AI-레디 데이터 해설: LLM을 붙이기 전에 표준·메타데이터·품질 치료 루프부터 고정해야 하는 이유
AI타임스가 보도한 우리데이터클리닉 V1.0 출시를 계기로, 공공기관 데이터가 AI에 바로 쓰이려면 왜 일반 기업 데이터 정제와 다른 기준이 필요한지 실무 도입 절차로 정리했습니다.
#AI-레디 데이터#공공데이터#데이터 품질#메타데이터+3
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개발정보·10분Google Genkit Middleware 해설: 에이전트 앱은 프롬프트보다 모델·도구 호출 경계를 먼저 코드로 고정해야 하는 이유
Google Genkit Middleware는 에이전트 앱의 재시도, 모델 폴백, 도구 승인, 파일 접근, 스킬 주입을 generate() 호출 주변의 공통 계층으로 분리합니다. 이 글은 프롬프트 규칙·직접 if문·그래프형 오케스트레이션과 비교해 실제 도입 기준을 정리합니다.
#Google Genkit#Genkit Middleware#AI 에이전트#tool approval+2
개발정보·9분Anthropic x Gates Foundation 해설: 공공영역 AI는 모델 크레딧보다 현장 데이터·평가 벤치마크·로컬 배포 설계가 먼저 필요한 이유
Anthropic와 Gates Foundation의 2억달러 파트너십은 공공영역 AI 경쟁의 초점이 모델 성능이 아니라 현장 데이터 연결, 평가 기준, 로컬 언어 배포 인프라로 이동했음을 보여준다. 의료·교육·농업 도입팀이 지금 무엇을 먼저 설계해야 하는지 실행 기준으로 정리했다.
#Anthropic#Gates Foundation#공공재 AI#헬스케어 AI+2
개발정보·9분Oracle Database 26ai Select AI 실전 가이드: NL2SQL보다 먼저 데이터 이동 경계와 도구 실행 위치를 설계해야 하는 이유
Oracle Select AI 26ai를 단순 NL2SQL 기능이 아니라 데이터베이스 안쪽에서 RAG와 에이전트 실행을 통제하는 구조로 해설했습니다. 도입 전에 왜 데이터 이동 경계와 검수 루프를 먼저 설계해야 하는지 정리했습니다.
#Oracle Database 26ai#Select AI#NL2SQL#RAG+2
개발정보·9분Google Agents CLI 해설: ADK로 에이전트를 만들기보다 배포 수명주기 CLI부터 고정해야 하는 이유
Google Agents CLI를 단순 생성기가 아니라 ADK 에이전트의 평가·배포·관측성을 묶는 수명주기 계층으로 해설했습니다. Raw ADK, AWS AgentCore와 비교해 언제 도입해야 하는지도 정리했습니다.
#Google Agents CLI#ADK#Agent Platform#Gemini CLI+2
개발정보·9분Claude 암시장 프록시 해설: API 90% 할인보다 먼저 봐야 할 것은 프록시가 아니라 로그·비밀·증류 경계다
AI타임스가 전한 클로드 90% 할인 프록시 이슈의 본질은 싸게 쓰는 편법이 아닙니다. 실무팀이 먼저 봐야 할 것은 프롬프트·응답·비밀정보가 제3자 프록시를 거쳐 학습 데이터와 보안 사고 표면으로 바뀌는 구조입니다.
#Claude API#API proxy#model distillation#AI 보안+1
개발정보·10분GitHub Agentic Workflows 토큰 최적화 해설: MCP 도구를 많이 붙이는 것보다 CLI 사전 수집과 무추론 게이트를 먼저 설계해야 하는 이유
GitHub가 2026년 5월 공개한 Agentic Workflows 최적화 사례를 바탕으로, 왜 에이전트 비용 절감의 핵심이 더 작은 모델보다 MCP 도구 정리, gh CLI 사전 수집, LLM 생략 게이트 설계에 있는지 실무 기준으로 정리했습니다.
#GitHub Agentic Workflows#GitHub MCP#gh CLI#토큰 최적화+1
개발정보·9분GitHub MCP 보안 스캔 운영 기준: AI 코딩 에이전트의 커밋 전 비밀·의존성 검사를 어디까지 믿고 무엇을 별도 기록할 것인가
GitHub MCP Server가 2026년 5월부터 비밀 스캔 GA와 의존성 스캔 프리뷰를 제공하면서, AI 코딩 에이전트가 커밋 전 보안 점검을 직접 수행할 수 있게 됐습니다. 이 글은 pre-commit 점검과 system of record를 혼동하지 않도록, GitHub MCP·Gitleaks/Trivy·기존 GitHub Alerts를 어떻게 역할 분리할지 실무 기준으로 정리합니다.
#GitHub MCP Server#secret scanning#dependency scanning#Gitleaks+2
개발정보·9분메타 Autodata 해설: 합성 데이터 경쟁이 프롬프트 한 번 생성에서 반복 검증 루프로 넘어가는 이유
AI타임스가 전한 메타의 Autodata 공개를 바탕으로, 합성 데이터 생성이 왜 단발성 프롬프트보다 반복 검증 루프와 약·강 모델 분리 평가로 이동하는지 실무 기준으로 정리했습니다.
#Meta#Autodata#합성 데이터#Agentic Self-Instruct+3