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[취준생 필수] '진짜' 취업을 위한 IT 직무별 합격 이력서 & 면접 질문집 무료 배포
"포트폴리오가 아직도 부족한 것 같고, 뭐부터 준비해야 할지 모르겠어요." "면접 준비는 시작도 못했는데, 아직도 이력서만 붙잡고 있어요." "나한테 맞는 직무조차 헷갈리는데 시간만 가는 것 같아요 ..."하반기에는 꼭 취업하고 싶은 당신을 위한 ‘최종_취준_시작.zip’이 도착했습니다.🔥 개발 / 데이터 / 마케팅 / 디자인 각 분야 현직자가 만든 취업 자료집으로 취업에 집중하세요 !✔︎ 빅테크 합격 이력서 & 면접 질문집 무료 배포 매번 이력서 수정만 하며 막막했다면, 실제 합격자들의 리얼 자료로 진짜 준비 시작하세요.✔︎ 직무별 무료 1:1 취업 상담 IT 분야 취업 멘토링 1,500명 이상 진행한 매니저가 당신의 진로 고민부터 취업 전략까지, 커리어의 준비 방향을 해결해드릴게요.✔︎ 신규 회원가입자 한정, 무료 응원 굿즈 증정 이벤트 신청만 해도 🎁 여름 한정 티셔츠 & 키링 응원 굿즈 무료 제공여름 한정 취업 지원 캠페인 🧊 취업을 위한 완벽 준비 ! https://bit.ly/3GQj6aq
aeonngee
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AF3세미나 현장스케치 📽️
AF3세미나 현장스케치 📽️안녕하세요. 인공지능팩토리 김민규 입니다. 😘 이노폴리스벤처협회가 주최하고 AIFlow·AIFrenz·AIFactory가 공동으로 마련한 “AF3(에이프 큐브드) – 에이전트 러닝데이”가 지난 7월 24일 목요일 대덕테크비즈센터에서 열렸습니다.🎉50명 내외의 신청자분들이 방문해주셔서 성황리에 세미나를 진행할 수 있었습니다!이번 세미나는 국내·외 에이전트 기술 생태계를 전문가들이 한자리에 모여 프로세스 자동화, 차세대 RPA/APA, 노코드 MCP·A2A 통합 등 최신 흐름과 실전 적용 사례를 공유하는 자리 였습니다. 또한 현업 전문가들의 심도 있는 발표와 네트워킹 기회를 통해 AI 에이전트 도입과 고도화를 모색하시는 분들께 실질적인 인사이트를 제공하였습니다 💡그렇다면 함께 현장스케치를 살펴볼까요? 🎥 🎬퀄리티 있는 강연은 장소부터 다르다! 📍이번 세미나 장소는 대덕테크비즈센터(TBC) 102호 콜라보홀 이었습니다. 많은 인원이 쾌적하고 넓은 공간에서 강연에 집중할 수 있는 환경이 구축되어 있어, 참여자들의 호평을 받았습니다. 📆세션일정 🔥세미나는 오후 1시부터 6시까지 논스톱으로 진행되었습니다. 다행스럽게도 참가자들의 중도 이탈률이 적었고 끝까지 자리를 지켜주신 분들이 많았습니다. 🙌 시간세션발표자 13:00~13:30네트워킹 및 접수 13:30~14:00업무 효율화의 핵심 -프로세스 자동화, RPA에서 APA까지한국전력연구원 황명하14:00~14:30에이전트 투자 시대를 준비하다:MCP + A2A 기반 협업 분석 시스템루트브릭스 양선희14:30~15:00바이브코딩을 넘어 바이브유전체-유전체 분석과 에이전트 기술의 융합 가능성한국생명공학연구원 김선규15:00~15:20원자력 시뮬레이터 제어를 위한 에이전트한국원자력연구원 김승근 15:20~15:40가속기를 위한 Agentic AI와 Superfacility 한국원자력 연구원&UST김유종15:40~16:00 초음파 시뮬레이터 제어를 위한 에이전트한국원자력연구원 김소연16:00~16:30에이전트 구현에 적합한 바이브코딩ETRI 박찬성16:30~15:30 패널토의한국원자력연구원 유용균한국전력연구원 황명하한국원자력연구원 서호건인공지능팩토리 김태영 13:30~14:00 업무 효율화의 핵심 -프로세스 자동화, RPA에서 APA까지 (한국전력연구원 황명하)14:00~14:30 에이전트 투자 시대를 준비하다: MCP + A2A 기반 협업 분석 시스템 (루트브릭스 양선희) 14:30~15:00 바이브코딩을 넘어 바이브유전체 - 유전체 분석과 에이전트 기술의 융합 가능성 (한국생명공학연구원 김선규)15:00~15:20 원자력 시뮬레이터 제어를 위한 에이전트 (한국원자력연구원 김승근)15:20~15:40 가속기를 위한 Agentic AI와 Supercacility (한국원자력 연구원 & UST 김유종)15:40~16:00 초음파 시뮬레이터 제어를 위한 에이전트 (한국원자력연구원 김소연)16:00~16:30 에이전트 구현에 적합한 바이브 코딩 (ETRI 박찬성님) 16:30~15:30 패널토의 (한국원자력연구원 유용균, 한국전력연구원 황명하, 한국원자력연구원 서호건, 인공지능 팩토리 김태영) 💪AF3 세미나는 대전지역의 AI 발전 및 네트워크 형성에 기여하며, 더 나아가 대한민국 전체에 에이전틱AI저변을 넓히는 아주 뜻깊은 행사였습니다.🇰🇷 다시한번 연사님들을 비롯한 참가자 분들에게 감사의 말씀 전합니다.🙇🏻♂️AI딥테크 세미나는 앞으로도 계속되니 많은 관심과 사랑 부탁드리겠습니다 🚀
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리게티, 업계 최대 규모 멀티-칩 양자컴퓨터 시연… 2큐빗 게이트 오류율 절반으로 감소
안녕하세요. 김태영입니다. 간밤에 리게티 컴퓨팅에서 좋은 소식이 나왔는데요. 한 번 살펴보겠습니다. 기사풀-스택 양자∙고전 하이브리드 컴퓨팅의 선구자인 Rigetti Computing, Inc.(나스닥: RGTI, 이하 “리게티” 또는 “회사”)는 모듈형 36-큐빗 시스템에서 중간값 99.5% 2큐빗 게이트 신뢰도라는 연간 중간 목표를 달성했다고 발표했습니다. 이는 기존 84-큐빗 단일 칩 Ankaa™-3 시스템 대비 2배 향상된 2큐빗 게이트 오류율을 기록한 것입니다.36-큐빗 시스템은 9-큐빗 칩릿(chiplet) 4개를 타일 형태로 결합한 리게티 고유의 모듈형 칩 기술을 기반으로 하며, 100+ 큐빗 칩릿 기반 시스템 구축을 위한 길을 열었다고 하네요. 리게티는 해당 36-큐빗 시스템을 8월 15일 출시할 예정이며, 2025년 말까지 중간값 99.5% 2큐빗 게이트 신뢰도의 100+ 큐빗 칩릿 기반 시스템을 공개한다는 계획을 하고 있습니다. “초전도 큐빗은 이온 트랩이나 중성 원자 등 다른 방식에 비해 게이트 속도가 1,000배 이상 빠르고 스케일업도 용이하다는 장점이 있습니다. 우리는 반도체 산업의 잘 알려진 기술을 활용해 고유의 모듈형 칩 기술을 개발했으며, 이는 더 많은 큐빗 수로 확장하는 데 필수적이라 믿습니다.” — 수보드 쿨카르니(Subodh Kulkarni) 박사, 리게티 CEO회사 소개 — Rigetti Computing리게티는 풀-스택 양자컴퓨팅 분야의 개척자입니다. 2017년부터 Rigetti Quantum Cloud Services 플랫폼을 통해 전 세계 기업, 정부, 연구 고객에게 클라우드 기반 양자컴퓨터를 제공해 왔습니다. 2021년에는 24~84 큐빗의 온프레미스 양자컴퓨팅 시스템을 판매하며 국립 연구소와 양자컴퓨팅 센터를 지원했습니다. 2023년에는 고객의 기존 극저온 및 제어 시스템에 즉시 연결 가능한 고성능 온프레미스 9-큐빗 Novera™ QPU를 출시하여 R&D 커뮤니티 저변을 확대하고 있습니다.함께보기퀀텀 상용화 시대가 점점 다가오고 있습니다. 아래 “제1회 퀀텀AI 경진대회”에 참여하고 AIFactory와 함께 공부해요.
AF 김태영
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'에 이 전 트' 4행시 이벤트를 개최합니다🎉
안녕하세요. 인공지능팩토리 입니다.🙌 AF3세미나 오픈 기념으로 4행시 이벤트를 개최합니다.🎉‘에,이,전,트’ 로 4️⃣행시를 지어서 댓글에 남겨주세요.다섯분을 추첨하여 해당 도서를 증정합니다.📘 4행시 예시) ◆ 에: 에너지 넘치는 에이전트가 나타났다! ◆ 이: 이제부터 네 고민은 내가 싹 해결해 줄게. ◆ 전: 전천후 실력으로 뭐든지 한 방에 끝내고, ◆ 트: 트렌드 앞서며 미래까지 안내해 주는 든든한 파트너!
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국방기술품질원 ‘AI표준화 워킹그룹(W/G)’출범 , 인공지능팩토리 김태영 대표참여
국방기술품질원(기품원)이 지난 14일 인공지능(AI) 기술이 적용된 무기체계의 안전성과 신뢰성 확보를 위한’AI 표준화 워킹그룹(W/G)’을 출범했습니다. 🤖 왜 국방에도 AI인가?AI는 미래전장의 핵심 기술로 여겨지고 있습니다. 하지만 국내 국방 AI는 아직 초기 단계로 기술개발이 필요한 실정입니다. 이에 기품원은 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 무기체계 확보를 위한 워킹그룹을 구성했다고 밝혔습니다. 💡워킹그룹에는 누가 참여하는가?워킹그룹에는 국방부, 방위산업청, 육·해·공군 해병대 등 각 군, 국방과학연구소, 한국국방연구원 등 국방 관련 기관은 물론, 민간 AI 전문기관, 방산업체 등 30여 명의 전문가가 참여합니다. 그 중 한 분이 바로 인공지능팩토리의 김태영 대표님 입니다. 👍워킹그룹을 통해 무엇을 만드는가?기품은원은 먼저 ‘객체·탐지 추적’ 분야 표준 2종(AI 시험·인증을 하기 위한 데이터 품질·모델 성증점검 표준)을 우선 개발할 계획입니다. 이후 의사결정지원, 자율형시스템, 멀티모달리티 등 기술 수요가 높은 분야로 표준을 개발해 나갈 계획입니다. 이를 통해 ‘한국형 국방 AI 표준체계’ 를 구축할 것이라고 합니다. 인공지능팩토리는 이미 AI를 국방분야에 활용한 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다. 기품원에서도 해당 경험을 높이사 이번 워킹그룹에 김태영 대표님을 초청했는데요, 앞으로 기품원과 군 관계자들과 AI전문가들, 그리고 인공지능팩토리 김태영 대표님이 만들어가실 ‘한국형 국방 AI 표준체계’를 관심있게 지켜봐 주시길 바랍니다. 원본기사 : https://www.msn.com/ko-kr/news/other/%EA%B8%B0%ED%92%88%EC%9B%90-%EA%B5%AD%EB%B0%A9-ai-%ED%91%9C%EC%A4%80%ED%99%94-%EC%9B%8C%ED%82%B9%EA%B7%B8%EB%A3%B9-%EC%B6%9C%EB%B2%94-%EA%B5%AD%EC%A0%9C-%EA%B8%B0%EC%A4%80-%EC%84%A0%EB%8F%84-k-%EB%B0%A9%EC%82%B0-%ED%8A%B9%ED%99%94-ai-%ED%91%9C%EC%A4%80-%EA%B0%9C%EB%B0%9C/ar-AA1IxT6U?ocid=BingNewsVerp
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경진대회와 함께 퀀텀AI를 공부해요.
안녕하세요, 마틴입니다. 양자컴퓨팅에 관심을 가지고 있던 중 이렇게 좋은 기회로 경진대회에 참가할 수 있어 기쁜 마음입니다.이 노트북에는, 경진대회 참가 기본 가이드에 추가하여 경진대회 참가를 위해 수집/학습한 정보들 및 성능향상을 위한 코드와 그 설명을 포함해나가보려고 합니다.https://colab.research.google.com/drive/1kI-MpqSZU_B1sNR3-ECwF_pueaeUaXOE?usp=sharing
마틴
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GPTs 아카이브 논문 검색기
{ "info": { "title": "ArXiv Search", "description": "A GET-request based search operation for searching through arXiv.", "version": "v1.0.0" }, "servers": [ { "url": "https://export.arxiv.org" } ], "paths": { "/api/query": { "get": { "description": "Searches through arXiv for the given query.", "operationId": "searchArxiv", "parameters": [ { "name": "search_query", "in": "query", "description": "The query to search for.", "required": true, "schema": { "type": "string" } }, { "name": "start", "in": "query", "description": "The index of the first result to return.", "required": false, "schema": { "type": "integer" } }, { "name": "max_results", "in": "query", "description": "The maximum number of results to return. Defaults to 10.", "required": false, "schema": { "type": "integer" } }, { "name": "sortBy", "in": "query", "description": "The field to sort by.", "required": false, "schema": { "type": "string", "enum": [ "relevance", "lastUpdatedDate", "submittedDate" ] } }, { "name": "sortOrder", "in": "query", "description": "The order to sort by.", "required": false, "schema": { "type": "string", "enum": [ "ascending", "descending" ] } } ], "deprecated": false } } }, "components": { "schemas": {} } }
AF 김태영
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SKT A.X 4.0 Light with 어시웍스 테스트
2025년 7월 3일, SK텔레콤이 ‘A.X 4.0 (Adot X)’ 패밀리를 오픈소스로 공개했습니다. 그중 7B 파라미터의 A.X 4.0 Light는 모바일·온디바이스 환경에서도 돌아가는 경량 LLM으로, Qwen 2.5 기반에 대규모 한국어 코퍼스를 추가 학습해 GPT-4o보다 높은 한국어 이해도와 뛰어난 토큰 효율을 보여줍니다.핵심 특징 요약파라미터 / 아키텍처 : 7 B dense (Light), 72 B (Standard)한국어 지능 : KMMLU 64.15, CLIcK 68.05 → 동급 7B 모델 중 최고 수준긴 컨텍스트 : Light 16 K, Standard 131 K tokens 지원토큰 효율 : 동일 입력 기준 GPT-4o 대비 ~33 % 토큰 절감 (비용↓, 속도↑)배포 형태 : Hugging Face 모델 카드·GGUF 양식·vLLM 서버 이미지 제공라이선스 : Apache 2.0 (상업적 사용·개조 자유)성능 스냅샷 (경량 모델)BenchmarkA.X 4.0 LightGPT-4oQwen 2.5-7BKMMLU64.1572.549.56CLIcK68.0580.260.56Ko-MT-Bench79.5088.4461.31MATH68.8872.3865.58어시웍스로 테스트어시웍스의 툴 기능을 활용해서 SKT A.X 4.0 Light 모델을 테스트해봤습니다. 보건소 민원에 대한 답변을 A.X 4.0을 통해서 작성해봤습니다.아래는 SKT 모델 가중치를 다운로드 받고 있는 모습니다. A.X 4.0 Light는 ‘한국어 우선·온프레미스 배포’ 니즈를 만족시키는 실용적 선택지입니다. 경량 모델임에도 한국어 QA·문화 이해에서 준수한 성적을 내므로, 사내 지식베이스 챗봇·콜센터 요약·모바일 앱 등에 적합합니다. 앞으로 발표 예정인 Reasoning 버전(수학·코딩 특화)과의 비교 테스트도 기대해 볼 만합니다. 👍
AF 김태영
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믿:음 2.0 (mini) with 어시웍스 테스트
KT가 2025 년 7 월 4일 공개한 Mi:dm 2.0 Mini는 “한국형 AI(Korea-centric AI)”라는 모토 아래, 한국 사회의 문화·가치·상식을 깊이 반영하도록 설계된 경량 LLM입니다.파라미터: 2.3 B dense특징: Base 모델(11.5 B)을 가지치기(pruning)·지식 증류(distillation)로 축소, 모바일·엣지 환경에 최적화개인 데이터 보호: 학습/후처리 데이터에 KT 사용자 데이터 미포함 라이선스: MIT (상업적 활용 자유)모델 비교표는 아래와 같습니다.구분파라미터적용 기법용도Base11.5 BDepth-up Scaling(DuS)서버·클라우드 서비스Mini2.3 BPruning & Distillation스마트폰·IoT·온디바이스어시웍스로 테스트어시웍스의 툴 기능을 활용해서 믿:음 2.0 mini 모델을 테스트해봤습니다. 허깅페이스 예제에 있는 것 처럼 “KT”에 대해 물어봤습니다. 어시웍스 내에 적용된 코드는 아래와 같습니다.내 MacBook의 로컬로 테스트 해봤습니다. 아래는 제 노트북 사양입니다. 위 문장 정도는 30초 이내로 답변이 됩니다.참고사이트믿:음 2.0에 대한 공식 페이지는 아래에서 볼 수 있습니다. https://enterprise.kt.com/pd/P_PD_NE_00_316.do믿:음 2.0에 대한 모델은 아래 허깅페이스에서 볼 수 있습니다.https://huggingface.co/K-intelligence/Midm-2.0-Mini-Instruct
AF 김태영
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채팅으로 디자인 작업을 해보자 (피그마 + 커서)
웹·앱 초기 디자인을 준비할 때, 비디자이너에게는 복잡한 Figma 인터페이스가 큰 진입 장벽이 됩니다. 이번 글에서는 Cursor와 TalkToFigma MCP를 연동해 Figma를 채팅 인터페이스로 제어함으로써, 코드 작성이나 전문 GUI 조작 없이도 자연어만으로 신속하게 디자인 시안을 만들고 수정하는 방법을 소개합니다.환경 셋팅먼저 환경부터 셋팅해보겠습니다.1. 커서 설치https://www.cursor.com/ 에 접속해서 커서를 설치합니다. 커서는 사용자와 소통하기 위한 프로그램입니다. 커서는 채팅이 제공되는 데요. 이를 이용해서 사용자 요청사항을 입력할 수 있습니다.2. 피그마 설치https://www.figma.com/ 에 접속하여 피그마를 다운로드 받습니다. 피그마는 디자인을 하기 위한 툴입니다. 3. MCP 연동커서랑 피그마를 연동하기 위한 MCP 툴은 “Cursor Talk to Figma MCP”을 사용할 예정입니다. 먼저 사이트를 살펴보겠습니다.https://github.com/sonnylazuardi/cursor-talk-to-figma-mcp설치를 먼저 해보겠습니다. 터미널을 오픈하여 원하시는 경로에서 아래와 같이 다운로드 받습니다. 저는 “~/Projects” 안에서 다운로드 받았습니다.<code class="language-plaintext">> cd ~/Projects > git clone https://github.com/sonnylazuardi/cursor-talk-to-figma-mcp.git</code>아래와 같이 “완료” 메시지가 나오면 정상적으로 다운로드가 된 것입니다.다음은 Bun은 설치합니다. 참고로 Bun은 자바스크립트, TypeScript 및 JSX를 위한 빠르고 올인원 JavaScript 런타임입니다. Node.js와 Deno와 유사하며, 더 빠르고 효율적인 개발 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. Bun은 런타임 자체 뿐만 아니라 번들러, 테스트 러너, 패키지 관리자 등 개발에 필요한 도구들을 포함하고 있어, 개발 생산성을 향상시킵니다. <code class="language-plaintext">> curl -fsSL https://bun.sh/install | bash</code>아래와 같이 메시지가 나오면 정상적으로 bun을 설치한 것입니다.cursor-talk-to-figma-mcp가 설치된 폴더로 현재 디렉토리를 변경 후에 “bun setup”을 실행합니다.<code class="language-plaintext">> cd cursor-talk-to-figma-mcp > bun setup</code>아래와 같이 패키지가 설치되었다는 메시지가 나오면 정상적으로 설치된 것입니다. 반드시 “cursor-talk-to-figma-mcp”폴더 내에서 셋업 명령을 수행해야합니다.웹소켓 서버를 실행합니다. 이는 MCP 서버는 아니며, 피그마랑 웹으로 소통하기 위한 다리역할을 수행합니다.<code class="language-plaintext">> bun socket</code>정상적으로 띄워지면 아래와 같은 화면이 나옵니다.새로운 터미널에서 아래와 같이 MCP 서버를 실행시킵니다. 이 단계는 MCP 서버가 잘 띄워지며 이전 단계에서 실행시킨 웹소켓과 잘 연결되는 지 테스트해보는 것입니다.<code class="language-plaintext">> cd ~/Projects/cursor-talk-to-figma-mcp > bunx cursor-talk-to-figma-mcp</code>정상적으로 띄워지면 아래와 같은 화면이 나옵니다.이전에 띄운 웹소켓 터미널을 보시면 “New client connected”라는 메시지가 표시됩니다. 이는 방금 띄원 MCP Server이 연결되었다는 의미입니다.이 과정은 테스트 과정이며, 실제 사용할 때는 MCP 호스트 (커서 혹은 클로드 등)이 직접 MCP 서버를 실행시키기 때문에 방금 실행시킨 MCP Server는 아래와 같이 중단(Ctrl+C)해도 무방합니다.이제는 피그마 설정입니다. 피그마를 실행시킨 뒤, 아래와 같이 새 디자인을 오픈합니다. (+ 버튼 > Design 선택)현재 디자인의 메뉴의 Plugins > Development > Import plugin from manifest…를 선택합니다.아래 경로에 있는 “manifest.json”을 선택합니다.<code class="language-plaintext">~/Projects/cursor-talk-to-figma-mcp/src/manifest.json</code>그럼 아래와 같이 “Cursor MCP Plugin”이 표시됩니다.이를 더블클릭하면 아래와 같이 팝업창이 띄워지며 channel 명이 표시됩니다. 이 채널명을 잘 기억해둡니다.이번에는 커서를 셋팅합니다. “Cursor Setting > Tools & Integrations” 선택합니다. [Add Custom MCP]를 클릭하여 MCP Config 파일을 편집합니다.JSON 파일에서 “TalkToFigma”부분을 추가합니다.<code class="language-plaintext">{ "mcpServers": { "TalkToFigma": { "command": "bunx", "args": [ "cursor-talk-to-figma-mcp@latest" ] }, ... } }</code>아래는 다른 MCP 서버와 함께 사용했을 때 화면입니다.아래와 같이 “TalkToFigma” MCP에 녹색불이 표시되면 정상적으로 가동되는 것입니다.그럼 이제 사용할 준비를 마친 것입니다.4. 사용하기이제 피그마 MCP를 사용해서 디자인을 해보겠습니다. 커서 채팅창에 아래와 같이 입력합니다. 단 channel 이름은 위에서 기억한 ID를 입력합니다.<code class="language-plaintext">talk to figma, channel : 6ho57tbi</code>그 다음에는 원하는 디자인을 자연어로 요청하시면 됩니다. 과정 및 결과를 아래 영상으로 공유합니다.Cursor와 TalkToFigma MCP를 연동해 Figma를 채팅 인터페이스로 제어하는 전체 과정을 살펴보았습니다. Bun 기반 웹소켓과 MCP 서버를 설정하고 Figma 플러그인으로 채널을 연결한 뒤, Cursor에 커스텀 MCP를 등록하면 누구나 “talk to figma” 한 줄 명령으로 즉시 디자인 객체를 생성·편집할 수 있습니다. 이 접근 방식은 복잡한 GUI 조작을 최소화해 비디자이너에게도 친숙한 워크플로를 제공하고, 디자이너에게는 반복 작업을 자동화·가속화합니다. 결과적으로, 코드 한 줄 수정 없이 자연어만으로 빠른 프로토타이핑이 가능해지고 팀 협업 효율 역시 크게 향상될 것 입니다.
AF 김태영
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🔥0원으로 국내 1위 AI 기업과 인턴십 경험할 AI 취준생 모집
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🦜🔗 랭체인코리아 밋업 2025Q2 현장 스케치
어제 저녁, 한빛미디어 리더스홀에서 열린 랭체인코리아 밋업 2025Q2가 성황리에 마무리되었습니다.120명 정원 모두 마감된 가운데, LangChain에 진심인 개발자분들이 모여 멀티에이전트 아키텍처와 LangGraph에 대한 뜨거운 관심을 나누었습니다. 이번 밋업에서는 다음 주제로 이야기를 나눴습니다이경록 님의 “LangGraph를 활용한 효율적인 멀티 에이전트 협업 시스템 구축”우성우 님의 “LangGraph로 따라해보는 멀티에이전트 아키텍처”김태영 님의 “A2A 관련 최신 주제” LangGraph 기반의 멀티에이전트, 실제로 구현 코드와 사례에 관심을 가졌으며,발표 사이사이 자연스럽게 참석자분들의 질문, 고민까지 생생하게 오고 갔습니다.LangChain interrupt참여 인사이트가 랭체인 생태계와 국내 커뮤니티의 연결 지점에 대해 함께 고민해보는 시간도 의미 있었습니다. 이번 밋업을 함께 기획해주신 한빛앤, 그리고 든든한 AI Factory에 진심으로 감사드리며,참여해주신 커뮤니티 멤버분들께 감사인사를 드립니다.앞으로 찾아올 랭체인 밋업도 기대해주세요!
유현아
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내 서비스에 구글 소셜 로그인 설정 방법
내 서비스에 구글 소셜 로그인 설정하는 방법에 대해서 알아봅니다. 1. 구글에 로그인한 후 구글 클라우드 콘솔(https://console.cloud.google.com/)로 접속합니다. 2. [무료 체험] 버튼을 클릭합니다.3. 단계에 따라 사용자 정보를 입력합니다.4. 모든 설정을 마치면 무료로 할당 받은 크레딧을 확인할 수 있습니다.5. [새 프로젝트]를 클릭합니다.6. 프로젝트 명을 입력합니다. 7. 신규 프로젝트를 선택합니다.8. "API 및 서비스"에 “OAuth 동의 화면”을 클릭합니다.9. [시작하기] 버튼을 클릭합니다.10. 앱정보를 입력합니다.11. 일반 사용자를 대상으로 하는 서비스라 “외부”를 대상으로 설정합니다.12. 완료를 선택합니다. 13. 다음으로는 OAuth 2.0 클라이언트 ID를 생성합니다.14. 아래 화면과 같이 주소를 입력합니다.15. 클라이언트 ID와 보안 비밀번호가 저장되어 있는 JSON을 다운로드 받습니다.16. 성공적으로 생성했다면 목록에서 보실 수 있습니다.17. 다운로드 받은 JSON을 열어보면 아래와 같이 “client_id”와 “client_secret” 정보가 저장되어 있습니다.18. 백엔드 환경설정 파일에 아래와 같이 저장합니다. (프로젝트 마다 상이합니다.)19. 프론트엔드 환경설정 파일에 아래와 같이 저장합니다. (프로젝트 마다 상이합니다.)20. 위 설정들이 제대로 적용되었다면 아래와 같이 구글 소셜 로그인이 가능합니다.21. 계정을 선택합니다.22. wert 서비스로 로그인을 위해 “계속” 버튼을 클릭합니다.23. 로그인 성공이 된 것을 확인할 수 있습니다.이상으로 자신의 서비스에 구글 소셜로그인 기능을 연동하기 위해 구글 클라우드 서비스 설정 방법에 대해 알아봤습니다.
AF 김태영
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Claude Code 최신 버전을 사용하는 방법
만약 우측 하단에 "Auto-update failed"이라는 메시지가 띄워진다면 클로드 코드 구버전을 사용하고 있다는 의미입니다. 이 경고는 Claude Code CLI가 “글로벌 npm 디렉터리”에 쓸 권한이 없어서 자동 업데이트에 실패했다는 알림입니다. 옵션 ① /migrate-installer로 사용자 홈(로컬) 설치를 옮기거나, 옵션 ② npm 권한을 고쳐 글로벌 설치 권한을 부여하면 해결됩니다. 옵션 ① 으로 해결 해보겠습니다.왜 이런 메시지가 뜨나?Claude Code는 실행 때마다 최신 버전을 내려받아 글로벌 npm 디렉터리(보통 /usr/local/lib/node_modules)에 덮어씁니다. 이때 쓰기 권한이 없으면 EACCES(Permission denied) 오류가 발생하며 자동 업데이트가 중단됩니다. npm은 권한이 부족하면 “permission issues detected” 라고 경고하고 수동 조치를 요구합니다. 1. 로컬(홈) 설치로 이동하는 방법으로 해결하겠습니다. 클로드 콘솔에서 “/migrate-installer”을 입력합니다.2. “Enter”을 눌러서 진행합니다. 이 과정은 Claude Code 패키지를 $HOME/.claude-code 같은 홈 폴더 아래로 재설치하고, 실행 파일(claude)에 심볼릭 링크를 걸어 줍니다.3. 성공적으로 수행했다면 “Happy Clauding!" 이란 메시지를 확인할 수 있습니다. 4. 클로드를 재시작하면 에러 메시지 대신에 “Auto-updating to xxx”이라는 메시지가 표시됩니다.5. 잠시 뒤에 업데이트가 완료되었고, 재시작하라는 메시지가 띄워집니다. 아직 업데이트가 되지는 않았고, 설치만 했다는 이야기입니다. 6. 종료 (ctrl+c) 한 뒤 “claude --version”으로 확인해보면 여전히 이전 버전으로 표시됩니다.7. 터미널 자체를 종료한 후 다시 띄워야 새 버전이 적용됩니다. 터미널 재시작 후에 콘솔에서 버전을 확인해보면 정상적으로 업데이트 된 것을 확인할 수 있습니다. 8. 아래와 같이 우측 하단에 아무런 표시가 없다면 최신 버전의 클로드를 사용하고 있다는 의미입니다.클로드 코드는 이제 시작한 서비스이고 패치 및 업데이트가 많이 이뤄지므로 본 설정을 통해서 항상 최신 버전으로 사용하세요~
AF 김태영
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Claude Max 플랜 신청자분들 필독!
클로드(Claude) 플랜을 변경하거나 업그레이드했다면, 터미널에서 직접 로그인 후 /status로 플랜이 제대로 반영됐는지 반드시 확인하세요. 이 글은 그 과정을 단계별로 정리한 기술 메모입니다.1. 이 글을 보고 계신 분이라면, 아래와 같이 Claude 플랜을 변경하셨을겁니다.2. 터미널에서 로그인 명령 실행<code class="language-plaintext">claude /login</code>3. 아래와 같이 클로드 화면이 나옵니다.4. 스크롤을 내려 로그인 방식을 고르면 됩니다. Max 플랜은 구독 기반이므로 1번을 선택합니다.5. 브라우저가 열리면 안내에 따라 인증을 진행합니다.6. 인증이 완료되면 성공 메시지가 표시됩니다.7. 로그인에 성공하면 Claude 프롬프트가 나타납니다.8. 이제 평소처럼 CLI 명령을 사용할 수 있습니다.9. 클로드 콘솔에서 “/status”을 입력합니다.10. 구독 상태를 아래와 같이 보실 수 있습니다. 출력된 정보에서 Login Method가 Claude Max Account로 표시되는지 확인합니다.11. "/model" 명령으로 모델을 선택할 수 있습니다. 이 글이 플랜 점검에 조금이나마 도움이 되었길 바랍니다. 페친이신 김영우님의 게시물을 보고 바로 적용했습니다. 알려주셔서 감사합니다.
AF 김태영
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Azure App Service + FastAPI +React 구성하기
아래 리포지토리를 클론합니다.https://github.com/tykimos/has-fastapi-react-simple.git1. 백엔드 실행<code class="language-plaintext">cd backend source .venv/bin/activate uvicorn main:app --reload</code>2. 프론트엔드 실행<code class="language-plaintext">cd frontend npm start</code>
AF 김태영
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Azure App Service + FastAPI 구성하기
FastAPI 기반 프로젝트를 Azure App Service로 배포해보도록 하겠습니다. 터미널에서 먼저 마이크로소프트에서 제공하는 리포지토리를 클론 받습니다. <code class="language-plaintext">git clone https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-fastapi-webapp-quickstart.git</code>처리 결과는 다음과 같습니다.자신의 프로젝트명으로 폴더 이름을 변경합니다. 본 예제에서는 has로 하겠습니다. <code class="language-plaintext">mv msdocs-python-fastapi-webapp-quickstart has cd has git remote remove origin</code>GitHub에서 본인의 계정으로 새 리포지토리를 생성합니다. 예: has터미널에서 방금 만든 리포지토리랑 현재 프로젝트 폴더를 연결합니다.<code class="language-plaintext">git remote add origin https://github.com/tykimos/has.git git push -u origin main --force</code> python -m venv .venvsource .venv/bin/activatepip install -r requirements.txt v
AF 김태영
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Claude Code 시작하기
안녕하세요. 김태영입니다. 최근 출시된 Claude Code를 테스트해보았습니다. 아래에 단계별로 설치부터 간단한 프로젝트 생성까지의 과정을 정리했으니, 처음 시작하시는 분들도 쉽게 따라하실 수 있을 겁니다.1. 먼저 https://www.anthropic.com/claude-code 에 접속합니다.2. 터미널에서 아래 명령어로 Claude Code를 설치합니다.<code class="language-plaintext">npm install -g @anthropic-ai/claude-code</code>설치가 완료되면 아래와 같이 패키지가 추가되었다고 나옵니다.클로드 코드에 대한 상세한 설명은 아래 링크에서 제공됩니다.https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/overview#install-and-authenticate3. 새로운 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트 폴더로 이동합니다. 본 예시에서는 새로운 프로젝트로 만들어보겠습니다.<code class="language-plaintext">> mkdir ~/Projects/claude_code_test > cd ~/Projects/claude_code_test</code>4. Claude Code를 터미널에서 실행합니다.<code class="language-plaintext">> claude</code>아래 화면처럼 claude를 터미널 창에 입력하면 됩니다.5. 그럼 CLI 인터페이스로 클로드 코드가 실행됩니다. 표시 스타일을 제일 먼저 지정하도록 되어 있는데, 원하시는 스타일로 선택합니다. 저는 다크모드로 하겠습니다.6. 클로드 계정 연결을 합니다. 저는 클로드를 구독하고 있기 때문에 구독과 연결하도록 하겠습니다.7. 1번을 선택하면 아래처럼 웹사이트에서 연결 페이지가 띄워집니다.8. 계정 연결이 완료되면 아래 화면처럼 나옵니다.9. 계정 연결을 성공적으로 했다면 아래와 같이 터미널 창에 표시됩니다.10. 본격적으로 클로드 코드 시작입니다. 주의사항에 대해서 먼저 알려주네요.11. 클로드 코드 터미널 설정을 해야하는데, 처음이니 추천 설정으로 선택하겠습니다.12. 지정한 프로젝트 폴더가 신뢰할 수 있는 폴더인 지 묻습니다. 방금 전에 만든 것이므로 “Yes”를 선택하겠습니다.13. 무엇을 먼저 만들어볼까 고민하다가 “프로젝트 관리를 위한 웹사이트를 만들어주세요”와 같은 무리한 부탁을 먼저 해봤습니다.13. 토큰 사용량 표시와 함께 진행 상황이 보여집니다.14. 파일 생성 등 권한 승인이 필요한 경우, 사용자에게 묻습니다. 이후에도 자동 승인이 되도록 2번을 선택했습니다.15. 1분정도 안에 아래와 같이 프로젝트를 만들었다고 보고해주네요.16. 해당 폴더로 가보면 프로젝트 파일을 보실 수 있습니다.17. index.html을 브라우저에서 띄워보니 아래와 같이 프로젝트 등록/수정/삭제할 수 있는 페이지가 만들어졌네요.18. 이렇게 간단하게 클로드 코드를 시작해봤습니다. 시작을 해봤으니 이제 본격적으로 프로젝트에 투입을 해야겠죠? 응원드립니다.
AF 김태영
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