매일의 이슈를
제 관점으로 정리합니다.
그날 눈에 들어온 경제·투자·생활 이슈를 직접 곱씹어 여러 관점으로 정리해 적어 둡니다. 한 사건도 보는 각도에 따라 짚는 곳이 달라, 같은 주제를 여러 시선으로 풀어 둡니다. 지금까지 934개 주제를 정리했습니다.
LLM 평가: 메트릭, 프레임워크, 그리고 2026년에 실제로 작동하는 것들
LLM 평가는 "괜찮아 보인다"와 "이게 작동한다는 것을 증명할 수 있다" 사이의 차이입니다. 체계적인 평가 없이 LLM 기반 기능을 사용자에게 배포하고 있다면, 본질적으로 테스트되지 않은 코드를 배포하고 있는 것입니다. 다만 스택 트레이스 대신 환각…
LLM 함수 호출: 완전한 멀티프로바이더 가이드 [2026]
LLM 함수 호출은 언어 모델을 단순한 텍스트 생성기에서 실제로 작업을 수행할 수 있는 에이전트로 변환하는 메커니즘입니다. 날씨를 확인하고, 데이터베이스를 쿼리하고, 이메일을 보내고, 항공권을 예약할 수 있는 에이전트 말입니다. 문제는? 제대로 구현하…
제품 요구사항 문서 템플릿 (복사 가능한 완전한 작성 예시 포함)
제품 요구사항 문서 템플릿 복사 가능한 완전한 작성 예시 포함 마지막 업데이트: 2026년 7월 28일. 대부분의 제품 요구사항 문서 템플릿 페이지는 빈 양식만 제공합니다. Atlassian의 것은 빈 성공 지표 표를 둘러싼 4개 섹션의 지침으로 이루…
2026년에 중요한 유일한 9가지 SaaS 지표 (1,300개 이상의 기업 벤치마크 기준)
2026년에 중요한 유일한 9가지 SaaS 지표 1,300개 이상의 기업 벤치마크 기준 Aleph × Benchmarkit 패널의 342개 기업 데이터에 따르면, 중앙값 총 수익 보유율이 2025년 88%에서 84%로 떨어졌습니다Aleph × Benc…
MCP 평가: 2026-07-28 사양을 위해 작성한 7-어설션 하네스
MCP 평가: 20260728 사양을 위해 작성한 7어설션 하네스 Model Context Protocol 개정판 20260728이 최종 확정되었으며, MCP 평가 스위트에 가장 먼저 영향을 미치는 것은 초기화 메서드의 삭제입니다. 더 이상 initi…
모든 LLM에서 신뢰할 수 있는 JSON: 2026년 Pydantic + Zod 패턴
LLM 구조화된 출력은 언어 모델의 응답이 사전 정의된 스키마를 준수하도록 보장하는 메커니즘입니다. 단순히 유효한 JSON이 아니라 정확히 지정한 필드, 타입, 제약 조건을 갖춘 스키마 검증 JSON을 얻습니다. 이제 모든 주요 제공업체가 기본적으로 …
Lovable vs Bolt.new vs v0: 생성된 코드의 실제 모습은
Lovable, Bolt.new, v0는 세 개의 AI 앱 빌더로, 각각 완전히 다른 철학을 가지고 있습니다. 하나는 데이터베이스가 연결된 풀스택 앱을 생성하고, 다른 하나는 브라우저에서 완전한 개발 환경을 제공하며, 나머지 하나는 가장 깔끔한 UI …
Model Context Protocol: 첫 번째 MCP 서버 오늘 바로 만들어보기
Model Context ProtocolMCP은 AI 모델에게 외부 도구, 데이터 소스, 서비스에 연결할 수 있는 보편적인 방법을 제공하는 개방형 표준입니다. 모든 모델도구 조합마다 맞춤형 통합 코드를 작성하는 대신, 하나의 MCP 서버를 만들면 호환…
Neon vs PlanetScale vs Turso: 엣지에서의 Postgres, MySQL, SQLite?
Neon, PlanetScale, Turso 중 선택하는 것은 결국 세 가지 근본적으로 다른 선택지를 고르는 것입니다: Postgres, MySQL/Vitess, 그리고 엣지에서의 SQLite. 지난해 동안 시장은 크게 변했습니다 Databricks가…
2026년 최고의 AI 여친 생성기: 실제로 뭐 위에서 돌아가나 (그리고 이게 이상한가?)
2026년 최고의 AI 여친 생성기: 실제로 뭐 위에서 돌아가나 그리고 이게 이상한가? 2026년의 최고 AI 여친 생성기는 단순히 작업판 시스템 프롬프트를 입힌 챗봇이 아닙니다. 진정한 제품들은 페르소나에 맞춘 대규모 언어 모델 위에 벡터 메모리 저…
Heroku는 끝났다 — 2026년 Railway vs Render vs Fly.io: 다음은?
Railway vs Render vs Fly.io 선택은 세 가지 철학의 차이로 귀결된다: Railway는 사용량 기반 단순성, Render는 관리형 프로덕션 인프라, Fly.io는 Docker 풀 컨트롤을 갖춘 글로벌 엣지 배포를 제공한다. Hero…
2026년 LLM 로컬 실행: 모든 GPU를 위한 5분 설정
지금 당신의 컴퓨터에서 LLM을 로컬로 실행할 수 있습니다. API 키 없이, 매월 요금 없이, 데이터가 당신의 하드웨어를 벗어나지 않습니다. 로컬 LLM 분야는 폭발적으로 성장했습니다. 기업 AI 추론의 55%가 이제 온프레미스에서 발생하며, 202…
최고의 AI 음성 어시스턴트 12선(2026): 편집자의 순위
2026년 AI 음성 어시스턴트는 완전히 다른 수준에 도달했습니다. 더 이상 "내일 날씨가 어때?"라는 단순한 질문에만 답하지 않으며, 회의 요약, 고객 통화 관리, 실시간 번역을 지원합니다. 우리는 12개의 음성 어시스턴트를 실제 사용 환경에서 테스…
AI 에이전트는 메모리 없이 모든 것을 잊어버린다: 이를 해결하는 8가지 도구
마지막 업데이트: 2026년 7월 19일. 모든 가격 책정, GitHub 별 개수, 그리고 제품 계층을 공식 2026년 최고의 AI 에이전트 메모리 도구는 Mem0최고의 전반적 도구, Zep시간적 맥락에 최적, Pinecone최고의 관리형 벡터 저장소…
2026년 AI 관찰성 도구 10선: 프로덕션 환경을 제대로 모니터링하라
인터넷에서 찾을 수 있는 "최고의 AI 관찰성 도구" 기사는 대부분 자사 플랫폼을 1위로 선정하는 공급업체들이 작성합니다. 저희는 관찰성 플랫폼을 판매하지 않으므로, 2026년 최고의 AI 관찰성 플랫폼에 대한 진정으로 중립적인 순위를 제시합니다. 이…
Context Engineering 2026: 토큰 낭비를 막기 위한 8가지 도구
대부분의 "최고의 context engineering 도구" 목록은 단지 새로운 레이블을 붙인 RAG 프레임워크 모음일 뿐입니다. Context engineering은 실제로 다층 스택이며, 한 계층의 도구만 선택하면 프로덕션 환경에서 환각, 폭주하는…
LLM을 위한 함수 호출 라이브러리 Best 8 순위 [2026]
함수 호출은 LLM을 단순한 챗봇에서 실제로 작동하는 소프트웨어로 변환합니다. 데이터베이스를 쿼리하고, 이메일을 전송하고, 배포를 트리거합니다. 문제는? 수십 개의 라이브러리가 존재하고 각각 퍼즐의 다른 부분을 해결합니다. 우리는 프로덕션 프로젝트에서…
8개 LLM 평가 도구 순위 — 팔 제품이 없는 팀에서
지금까지 읽은 모든 "최고의 LLM 평가 도구" 목록은 아마도 자신의 도구를 맨 먼저 순위 매긴 벤더가 작성한 것일 겁니다. 이것은 다릅니다. 우리는 평가 도구를 판매하지 않습니다. 대신 우리가 가진 것은 팀이 적절한 스택을 선택하도록 돕는 실전 경험…
2026년 LLM 파인튜닝: 10개 도구 테스트 (가장 저렴한 선택)
대부분의 "최고의 파인튜닝 도구" 리스트는 주석 처리 플랫폼, 훈련 프레임워크, GPU 클라우드를 한데 모아놓고 끝냅니다. 이건 별로 도움이 안 됩니다. 당신이 주말에 Llama 3 8B를 QLoRA로 훈련하든, 70B 모델에서 프로덕션 정렬 작업을 …
8개 LLM 구조화된 출력 라이브러리 순위: 작동하는 JSON
최고의 LLM 구조화된 출력 라이브러리를 선택하는 데 일주일을 소비할 필요는 없습니다. 우리는 이러한 도구 대부분으로 프로덕션 시스템을 구축했고, 어떤 도구가 당신의 시간을 들일 가치가 있는지에 대해 강한 의견을 가지고 있습니다. 이 순위 목록은 명백…