전체 글20 🎯 커스(Cursor) 1.0 정식 출시! MCP 생태계 구축: 원클릭 통합의 시대 2025년 6월 7일, AI 코드 에디터의 선두주자 Cursor가 드디어 1.0 버전을 정식 출시했습니다. 이번 메이저 업데이트는 단순한 기능 추가를 넘어서 개발자들의 워크플로우를 근본적으로 변화시킬 혁신적인 기능들을 대거 포함하고 있어 업계의 큰 주목을 받고 있습니다. 주요기능 정리했습니다. 🔍 BugBot: AI 기반 자동 코드 리뷰 혁명가장 주목받는 신기능은 단연 BugBot입니다. 이는 AI가 자동으로 Pull Request를 검토하여 잠재적인 버그와 코드 이슈를 찾아내는 혁신적인 도구입니다. BugBot의 핵심 기능🎯 자동화된 코드 검토GitHub Pull Request에 자동으로 연동되어 코드 변경사항을 실시간으로 분석잠재적 버그, 성능 이슈, 보안 취약점, 코드 스타일 문제 등을 종합적으.. 2025. 6. 7. Ambient Agents(앰비언트 에이전트)가 바꾸는 AI 협업의 미래 - 매번 ChatGPT 창 열어서 똑같은 말 반복하기 지겹지 않나요? 우리 모두 겪고 있는 AI 피로감ChatGPT가 세상을 바꿨다지만, 솔직히 말해보세요. 매번 새 탭 열고, 맥락 설명하고, 하나씩 지시하느라 오히려 더 바빠지지 않았나요? "이메일 답장 써줘", "일정 정리해줘", "문서 요약해줘" - 하루 종일 AI 비서한테 일일이 지시하느라 정작 중요한 일에 집중할 시간이 없어진 아이러니한 상황 말이에요.더 황당한 건, AI가 실수할까봐 중요한 일은 결국 직접 해야 하고, 그렇다고 단순한 일만 맡기자니 굳이 AI를 쓸 이유가 없다는 딜레마입니다. 게다가 한 번에 하나씩만 처리 가능해서 멀티태스킹은 꿈도 못 꾸죠.똑똑한 해결책: Ambient Agents(앰피언트 에이전트)바로 이런 문제를 해결하기 위해 LangChain에서 Ambient Agents라는 혁신적인 개념.. 2025. 6. 5. 🧠 내가 생각하는 신입사원을 위한 퇴사 판단 평가표 "이 회사에서 언제까지 일해야 할까?" 신입사원이라면 누구나 한 번쯤 고민하는 질문입니다. 특히 요즘처럼 이직이 활발한 시대에는 더욱 그렇죠. 하지만 성급한 퇴사 결정이 오히려 커리어에 독이 될 수 있다는 사실, 알고 계시나요?오늘은 제가 생각하는 합리적인 퇴사 판단 기준을 공유하려 합니다. 특히 신입사원들에게는 "3년의 법칙"을 강력히 추천드리고 싶어요.왜 신입사원은 3년을 버텨야 할까?신입사원에게 3년이라는 시간은 단순히 경력을 쌓는 기간이 아닙니다. 이는 '객'이 되지 않기 위한 최소한의 생존 기간이에요.경력이 짧은 상태에서 이직하면 어느 회사에 가더라도 다시 신입 취급을 받게 됩니다. 업무 숙련도가 부족한 상태에서는 새로운 환경에 적응하기도 어렵고, 결국 또 다른 이직을 고민하게 되는 악순환에 빠.. 2025. 6. 5. 🎯 2025년 내가 생각하는 신입사원을 위한 이력서 작성 요령: 왜 서로 못 만나고 있을까요? 요즘 매일 면접 볼 사람을 고르고, 또 면접을 보는 자리에 앉아 있습니다. 그런데요, 참 이상하죠. 사람들은 취직할 데가 없다고 말하고, 회사들은 좋은 사람이 없다고 말합니다.정말 이상한 일입니다. 이렇게 많은 신입 구직자들이 있는데, 왜 기업들은 계속 좋은 인재를 찾지 못한다고 할까요? 그리고 이렇게 많은 채용공고가 올라오는데, 왜 구직자들은 기회가 없다고 느낄까요?답은 간단합니다. 서로가 원하는 것과 보여주는 것 사이에 큰 괴리가 있기 때문입니다.1. 자기소개서에 시간을 쏟지 마세요많은 신입 구직자들이 '글을 잘 써야 뽑히는 거 아냐?' 하고 자기소개서에 너무 많은 시간을 씁니다. 화려한 문장, 감동적인 스토리, 완벽한 문법... 하지만 채용담당자들이 정말 보고 싶은 건 그게 아닙니다.정작 중요한 건.. 2025. 6. 5. UUID vs ULID: 분산 로그 시스템에서 고유 ID 선택하기 마이크로서비스 환경에서 10여 대의 서버로 구성된 로그 시스템을 운영하면서 겪었던 실제 이야기입니다. 각 서버에서 초당 수백 개의 로그가 생성되는데, 이들을 하나의 중앙 저장소로 수집해서 시간순으로 분석해야 하는 상황이었습니다.처음에는 당연히 UUID를 사용했습니다. 고유성은 보장되지만 문제가 있었죠. 로그를 시간순으로 조회하려면 별도의 timestamp 컬럼을 만들어야 했고, 복합 인덱스를 걸어야 했습니다. 더 큰 문제는 UUID의 랜덤한 특성 때문에 데이터베이스 인덱스가 계속 재구성되면서 INSERT 성능이 떨어지는 것이었습니다.이런 고민 끝에 발견한 것이 바로 ULID(Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier)입니다. 과연 기존 UUID의.. 2025. 6. 4. 🤔 정보유출 걱정 끝! Ollama로 우리 회사만의 안전한 LLM 사용 + Open WebUI ⚡ 시작하기 전에: 양자화(Quantization) 이해하기🤔 양자화란? 쉽게 말하면 "AI 모델 다이어트"양자화는 AI 모델을 더 작고 빠르게 만드는 압축 기술입니다. 마치 4K 영상을 1080p로 변환하는 것처럼, 품질은 조금 희생하지만 용량과 속도를 크게 개선할 수 있습니다.📊 양자화 레벨별 비교 (실제 테스트 결과)양자화 레벨원본 대비 크기품질속도추천 용도원본 (FP16)100%⭐⭐⭐⭐⭐보통최고 품질 필요시Q8~60%⭐⭐⭐⭐⭐빠름품질+속도 균형Q6_K~50%⭐⭐⭐⭐빠름가장 실용적Q4_K_M~35%⭐⭐⭐매우 빠름일반 사용Q2_K~25%⭐⭐초고속실험용🎯 내가 테스트해본 양자화 모델들# 내 모델 리스트에서 양자화 모델 찾기gemma3:27b-it-qat # QAT = Quantizatio.. 2025. 6. 3. 이전 1 2 3 4 다음
