TECH NOTES
기술노트
현장에서 검증된 개발 지식을 기록합니다.
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Etc
Zed Editor 2.0 — Rust+AI 내장 IDE, Cursor와 본질적 차이
Zed 2.0의 GPU 렌더링·멀티버퍼·AI assistant 통합을 3개월 사용. Cursor·VSCode와 어디서 갈리고 어디서 부족한가.
Etc
EU AI Act Q2 2026 시행 — 한국 개발자가 알아야 할 5가지
EU AI Act 고위험·GPAI 의무 본격 시행. 한국 SaaS·LLM 서비스에 적용되는 실무 체크리스트와 처벌 수위.
Backend
WebSocket vs SSE vs Long-polling — AI 스트리밍 시대의 재평가
LLM 응답 스트리밍이 표준이 된 시대에 3가지 실시간 통신 재평가. 양방향성·프록시·재연결·인프라 비용까지.
Etc
AI 코드 리뷰 자동화 — Claude Code + GitHub Actions로 PR 리뷰 봇 만들기
사람 리뷰 보조용 PR 리뷰 봇 구축기. Claude Code Action으로 변경 파일만 보고 보안·성능·테스트 누락을 코멘트하는 패턴.
AI
프롬프트 인젝션 방어 — 2026년 LLM 위협 모델 7가지와 방어 패턴
에이전트·툴 사용 시대의 프롬프트 인젝션 7가지 위협과 다층 방어. 입력 분리, 권한 격리, 검증, 모니터링 체크리스트.
AI
AI 코드 리뷰 자동화 파이프라인 — GitHub Actions + Claude API
PR마다 자동 보안·성능·스타일 리뷰를 Claude API로. GitHub Actions 워크플로, 비용 최적화, false positive 관리까지 운영 패턴.
AI
LangGraph로 만드는 멀티 에이전트 — Coordinator + Worker 패턴
LangGraph로 구현하는 Coordinator + Worker 멀티 에이전트 — 역할 분담, 상태 공유, 실패 복구, 관측성까지 production-ready 패턴.
AI
LLM 비용 최적화 종합 — 캐싱·라우팅·프롬프트 압축·로컬 폴백
LLM API 비용을 5~10배 줄이는 검증된 5가지 기법 — Prompt Caching, Model Routing, Prompt Compression, Local Fallback, Batch API. 실측 사례.
AI
MCP 서버 구축 실전 — Python·TypeScript·Go 3개 언어 비교
Anthropic MCP(Model Context Protocol) 서버를 Python·TypeScript·Go로 구현하고 비교. 각 언어별 SDK 차이, stdio vs HTTP transport 선택.
AI
AI 에이전트 디자인 패턴 7가지 — Reflexion·ReAct·Plan-Execute·Multi-Agent 실전
LLM 에이전트 시스템 설계의 7가지 핵심 패턴 — 각 패턴이 적합한 워크로드, 구현 코드 스니펫, 비용·정확도 트레이드오프 정리.
AI
Claude Mythos·Project Glasswing 활용 패턴 — 보안 워크플로 자동화 실전
Anthropic이 공개한 Claude Mythos Preview의 보안 특화 능력을 실무 워크플로에 어떻게 통합할지 — Project Glasswing 컨소시엄 활용 패턴과 책임 있는 사용 전제 조건을 정리한다.
AI
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 실전 구축 가이드 — 벡터DB 선택부터 청크 전략까지
RAG는 LLM에 외부 지식을 주입하는 표준 패턴이다. 청크 전략·임베딩 선택·벡터DB·리랭킹·평가 지표까지 실전 설계 기준을 정리한다.