많은 팀이 AI 서비스를 시작할 때 가장 먼저 채팅창부터 붙입니다. 영상은 이 선택이 PoC 단계에서는 빨리 성과를 보여 주지만, 실제 사용자 단계에서는 안정성·차별화·온보딩에서 동시에 발목을 잡는다고 설명합니다. 핵심은 “채팅이 익숙해 보이는 인터페이스"와 “우리 제품의 핵심 가치를 전달하는 인터페이스"를 구분해야 한다는 점입니다.
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Daniel Saewitz의 “Tests Are The New Moat"는 AI가 코드 작성 비용을 급격히 낮춘 환경에서, 오픈소스의 경쟁력이 어디로 이동하는지 짚습니다. 핵심 주장은 단순합니다. 문서와 API 계약, 그리고 특히 테스트가 잘 정리된 프로젝트일수록, 경쟁자가 동일한 인터페이스를 다른 기반 위에 빠르게 재구현할 수 있다는 것입니다. 이 글은 그 주장을 Cloudflare vinext 사례, SQLite 테스트 전략, tldraw 이슈까지 연결해 상업 오픈소스의 딜레마를 보여줍니다.
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클로드 코드 토큰 녹는 분들, 이 6가지만 바꾸세요 클로드 코드(Claude Code)를 사용하면서 “토큰이 너무 빨리 녹는다”, “오퍼스를 썼는데 2일 만에 주어진 토큰의 80%가 다 소진됐다"라는 고민을 하고 계신가요? https://youtu.be/gLZ1wJUADqk?t=0
컨텍스트를 제대로 관리하지 않으면 토큰이 낭비되고, 환각이 발생하고, 품질이 저하되면서 다시 수정 작업을 하고 토큰을 재소진하는 악순환이 반복됩니다. https://youtu.be/gLZ1wJUADqk?t=30
오늘은 짐코딩 님이 공개한 클로드 코드 토큰 절약 6가지 팁을 정리해 드립니다.
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데이터 엔지니어링의 미래를 예측하는 글은 많지만, 실제 데이터에 기반한 분석은 드뭅니다. Joe Reis는 2025년 12월부터 2026년 1월까지 1,101명의 데이터 실무자와 리더를 대상으로 설문을 진행했고, 그 결과를 바탕으로 2026년 데이터 엔지니어링의 방향성을 제시했습니다. 핵심 메시지는 분명합니다: 과거에 갚지 않은 빚은 이자가 붙고, 그 이자율은 사채 수준이라는 것입니다.
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이번 Shorts의 요지는 명확합니다. 1:1 대화에서는 크게 필요하지 않을 수 있지만, 여러 고객을 동시에 상대하는 AI 에이전트 SaaS에서는 “고객별 기억 분리"가 필수이며 그 지점에서 Mem0가 유용하다는 주장입니다. (영상 근거) 이 글에서는 그 메시지를 출발점으로, Mem0 공식 문서/공식 레포 근거로 기능과 활용법을 실무 관점에서 정리합니다.
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당신이 회사에서 가장 비싼 고액 연봉의 컨설턴트를 고용했다고 상상해보세요. 그런데 100페이지짜리 방대한 PDF 문서를 그 컨설턴트 앞에 던져주며 “이걸 읽고 요약해줘"라고 요청합니다. 비싼 시간당 비용을 내면서 말이죠.
이것이 지금 대부분의 AI 서비스가 범하고 있는 실수입니다. 대용량 파일을 고성능 AI 모델에 직접 업로드하면 비용은 폭등하고, 정작 중요한 핵심 내용은 누락되기 쉽습니다.
더 나은 방법이 있습니다. 두 개의 AI 시스템을 역할 분담시키는 것입니다. 저렴하고 빠른 AI가 파일을 읽고 요약하면, 고성능 AI가 그 요약만 받아서 정확한 답변을 제공합니다.
이 글에서는 왜 파일 직접 업로드가 문제인지, 그리고 두 개의 AI를 활용해 비용을 절감하고 성능을 향상시키는 구체적인 방법을 소개합니다.
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