미분류

Hermes Agent, Obsidian, 그리고 LLM Wiki를 함께 쓰면 단순한 챗봇이 아니라, 검색→요약→저장→연결을 한 번에 이어 붙이는 개인용 AI 디지털 브레인을 만들 수 있습니다. 최근 Hermes Agent v0.15.1 패치 릴리스와 Obsidian 1.13 계열 changelog를 보면, 이 조합은 더 이상 실험용 아이디어가 아니… 더 읽기

SEO는 더 이상 끝이 아니라 출발점입니다. 사용자는 링크를 클릭하기 전에 AI의 답을 먼저 봅니다. AEO는 AI가 내 콘텐츠를 답변 출처로 고르게 만드는 설계입니다. GEO는 AI가 내 브랜드를 추천 목록 안에 넣도록 맥락과 신뢰를 쌓는 작업입니다. 핵심은 키워드 반복이 아니라 질문-답변 구조, 비교 자료, 검증 가능한 … 더 읽기

LLM 서비스는 생각보다 많은 GPU를 비워 둔 채 운영되는 경우가 많습니다. 이 글은 그런 유휴 시간을 연구·실험 작업으로 바꾸는 방법을 다룹니다. 핵심은 CPU나 메모리 지표가 아니라, LLM 서비스의 실제 동작을 반영하는 지표와 스케줄링 방식으로 문제를 다시 정의하는 것입니다. 결국 이 사례가 보여주는 메시지는 분명합니다. GPU를 더 … 더 읽기

AI 코딩 에이전트는 초안을 빠르게 만드는 데 강하지만, 품질을 자동으로 보장해 주지는 않습니다. 속도만 보고 도입하면 오히려 리뷰와 디버깅이 늘어나고, 팀 전체의 체감 속도는 느려질 수 있습니다. 핵심은 에이전트의 생산력을 믿는 것이 아니라, 검증 루프를 설계하는 것입니다. 목차 왜 속도만 보면 오판하는가 AI… 더 읽기

핵심 요약 LLM Wiki는 LLM을 단순한 답변 도구가 아니라, 지식을 계속 쌓고 고치는 편집자로 쓰는 방식입니다. 핵심은 원문 소스, 위키, 스키마를 분리하고, `index.md`와 `log.md`로 누적 관리하는 구조를 만드는 것입니다. RAG처럼 매번 다시 검색하는 것이 아니라, 시간이 지날수록 더 정돈되고 연결된 개인 지… 더 읽기

하네스 에이전트는 AI가 스스로 일을 잘하게 만드는 장치가 아니라, AI가 안정적으로 일을 끝내도록 역할·도구·검증을 묶어 주는 실행 구조입니다. Hermes Agent에 적용하면 조사, 작성, 검토를 나누고 도구 사용을 제한하며 반복 업무를 스킬과 크론으로 고정할 수 있습니다. 결국 중요한 것은 모델의 화려함보다, 같은 품질로 반복 실행되는… 더 읽기

AI 코딩 에이전트의 비용은 단순히 토큰 수만으로 결정되지 않습니다. 같은 프롬프트라도 프롬프트 캐싱이 유지되면 매우 싸지고, 세션이 길어져 요약·재시작·캐시 만료가 발생하면 갑자기 비싸집니다. 핵심은 대화 전체를 계속 보내는 방식보다, 변하지 않는 정보만 구조화해 유지하는 방식이 장기적으로 예측 가능하고 안정적이라는 점입니다. 토큰 비용에 민감한 사용자는… 더 읽기

소프트웨어 제품의 기능은 빠르게 복제되지만, 좋은 판단과 신뢰는 복제하기 어렵습니다. 그래서 소프트웨어나 SaaS를 고를 때 사람들은 점점 제품 자체보다 그 제품을 만든 팀의 사고 방식과 운영 철학을 보게 됩니다. 결국 차별점은 “무엇을 만들었는가”보다 “어떻게 결정하는가”로 이동하고 있습니다. 목차 왜 소프트웨어 제품… 더 읽기

핵심 요약 이 글은 AI 보조 코딩의 성과를 단순한 속도 지표로 판단하면 왜 쉽게 틀리는지를 정리합니다. 코드 생성량보다 중요한 것은 품질, 보안, 리뷰 부담, 팀 전체의 흐름입니다. 핵심 논지를 한국어로 재구성하면서, 실무에서 바로 쓸 수 있는 평가 기준까지 함께 담았습니다. 목차 왜 AI 보조 코딩 평가… 더 읽기

핵심 요약 유럽의 최근 결제 전략은 Visa·Mastercard를 단번에 대체하는 움직임이라기보다, 유럽 내부 송금과 결제 인프라를 단계적으로 자립화하려는 시도로 보는 편이 더 정확합니다. 기사에서 강조된 1억3000만 사용자와 13개국은 Wero 단독 성과가 아니라 EPI·EuroPA 협력권 전체의 잠재 규모를 뜻합니다. 현재 … 더 읽기