오늘도 공부

PDF에 질문하면 답변 옆에 근거 페이지가 붙는 작은 프로그램을 만듭니다. 먼저 돈이 들지 않는 로컬 검색으로 문서를 제대로 읽는지 확인하고, 마지막에 선택적으로 언어 모델을 연결합니다. 파이썬 파일 실행과 함수의 기본 문법을 알고 있으면 따라올 수 있습니다.그림은 처리 흐름을 설명하는 개념도입니다. 아래 코드의 실제 실행 화면이나 성능 측정 결과는 아닙니다.오늘 만들 결과가상의 영어 쇼핑몰 정책 PDF에 “refund within how many days?”(환불은 며칠 안에 가능한가?)라고 질문합니다. 이번 검색은 영어 단어가 겹치는지를 비교하므로 한국어 질문을 영어 문서와 직접 연결하지는 못합니다. 프로그램은 환불 기간이 적힌 문장을 찾아 페이지 번호와 함께 보여줍니다. 선택 실행에서는 그 근거만 ..

StepFun을 앱에 붙여 보고 싶다면 Step 3.7 Flash부터 시험해 볼 만하다. 이미지 입력을 지원하고, 공개 API로 호출할 수 있으며, 모델 가중치도 제공한다. 더 긴 문서와 여러 단계의 도구 작업을 다뤄야 한다면 Step 5 Preview를 함께 비교하면 된다.다만 자체 서버에서 실행할 생각이라면 얘기가 달라진다. Step 5는 총 6,000억 파라미터 모델이다. 한 번에 계산하는 파라미터가 270억 개라는 설명만 보고 작은 GPU에서도 돌아갈 것으로 예상하면 곤란하다.이 글은 2026년 10월 18일 확인한 공식 문서를 바탕으로 모델 선택과 실행 조건을 정리한 것이다. 직접 성능을 측정한 사용기는 아니다.Step 5와 Flash는 어디에 쓸까StepFun은 텍스트 모델 외에도 음성·이미지..

REA(Reverse Engineering Assistant)로 Electron 앱의 preload → IPC → 메인 프로세스 경계를 복원한 실전 기록TL;DR대상: Notion Desktop 7.36.1 (Electron, notion.id), app.asar 10.5MB목표: "복사" 버튼을 눌렀을 때 클립보드에 실제로 쓰는 코드가 어디 있는지 찾기방법: asar 추출 → REA 자동 분석 → grep으로 경계 수동 추적결과: 클립보드 브리지 4조각 전부 복원 + 에러 분류 10단계 확보부수 발견: 같은 함수 안에서 origin 검증 방식이 정확 비교와 접두사 비교로 엇갈림핵심 교훈: REA는 "어디를 봐야 하는지"를 알려주고, 깊이는 직접 파야 나온다1. 왜 Notion인가Electron 앱 리버..

들어가며앱의 화면을 미리 다 만들어 두지 않고, AI가 대화 흐름에 맞춰 그때그때 화면을 정해서 내려보내면 어떨까요? 이 글은 Dart 하나로 백엔드(Genkit Dart)와 모바일(Flutter)을 만들고, 그 사이를 A2UI로 잇는 방법을 단계별로 설명합니다.예제로는 사용자가 몇 가지를 고르고 사진을 올리면 AI가 분석 결과 화면을 만들어 주는 간단한 앱을 씁니다. 흐름은 이렇습니다.1. 앱을 열면 AI가 첫 화면(안내와 선택지)을 보냅니다.2. 사용자가 버튼을 누를 때마다 AI가 다음 화면을 정합니다.3. 사진을 내면 앱이 먼저 분석 API를 부르고, 그 결과를 보고 AI가 결과 화면을 만듭니다.앱에는 화면이 하나도 고정돼 있지 않습니다. 어떤 카드와 버튼을 어떤 순서로 보여 ..

휴대폰 사진첩에서 길을 잃은 적 있으신가요 휴대폰 사진첩에 사진이 10,000장 있습니다. "작년 여름, 아이들이 바닷가에서 뛰어놀던 사진"을 찾고 싶어요. 파일명으로 검색해도 안 나오고, 태그를 달아둔 적도 없습니다. 그날의 파일명이 IMG_4829.jpg였는지 누가 기억하나요. 그래서 보통은 포기합니다. 스크롤을 끝없이 내리다가 "아, 이거다" 하고 멈추는 식으로요. 며칠 전 Google이 공개한 EmbeddingGemma 2는, 이 포기 지점을 없애려는 모델입니다. SNS에서는 "유저 100만 명이어도 서버비 0원" 같은 말과 함께 돌고 있는데, 오늘은 그 말이 어디까지 진짜인지 공식 자료를 바탕으로 하나씩 짚어보려 합니다. EmbeddingGemma 2는 ChatGPT처럼 답변을 만드는 AI가 아..

여성 의류 쇼핑몰에 한 달 동안 1만 명이 들어왔습니다. 상품을 장바구니에 담은 사람은 1,500명인데, 실제로 구매한 사람은 300명입니다. 구매전환율은 3%. 광고로 사람을 더 데려오기 전에, 이미 들어온 고객이 왜 구매하지 않는지 살펴볼 만한 상황입니다.여기서 누군가는 “어떤 기능을 만들어 드릴까요?”라고 묻고, 누군가는 “고객이 어디서 망설이는지부터 보죠”라고 말합니다. 이 글에서 말하는 AI Builder는 AI를 활용해 문제를 찾고, 해결책을 만들고, 실제 효과까지 확인하는 사람입니다. 앱을 자동으로 만들어 주는 도구 이름을 뜻하는 것은 아닙니다.아래 쇼핑몰과 고객 반응, 개발 일정, 전환율·반품률은 역할의 차이를 설명하기 위한 가상 사례입니다. 특정 업체의 실제 성과가 아닙니다.“AI 사이즈..

한 줄 요약기존 AI가 사람이 프롬프트를 넣을 때만 움직이는 도구였다면, Dots는 각 에이전트에게 클라우드 컴퓨터·브라우저·파일·메모리·스케줄러를 주고, 역할을 나눠 24/7 지속적으로 일하게 만드는 구조라는 이야기입니다.1. Dots가 무엇인가글에서 설명하는 Dots의 핵심은 단순 채팅봇이 아니라 상시 실행되는 클라우드 에이전트입니다.각 Dot은 독립적으로 다음 환경을 가진다고 설명합니다.전용 클라우드 컴퓨터브라우저터미널파일 시스템지속 메모리예약 실행 스케줄러외부 서비스 연결다른 에이전트에게 작업 위임즉,내 PC를 꺼도 → 클라우드에서 계속 업무 수행이라는 개념입니다.기존 방식:사람 → ChatGPT → 답변 → 사람이 복사/실행Dots 방식:사람 → 목표 설정 → Dot이 조사/실행/위임 → 사람은..

Opus 5.5가 주 모델이 되면,Fable 할당량을 유휴 상태로 두지 마세요. /advisor로Fable을 대기 상태로 설정하세요.아래 내용을 클로드에게 던지시면 됩니다.Run /advisor fable을 실행하면 Claude Code가advisor on the sidelines를 얻습니다. Opus5.5는 작업을 계속 수행하며, 보통 세 가지 순간에Fable을 호출합니다:→ 계획에 최종 확정하기 전에: 이게 맞나?→ 같은 오류가 계속 반복될 때: 잘못된 방향으로 가고있나?→ "완료"라고 말하기 전에: 뭔가 놓친 게 없나?Fable은 전체 세션을 읽고 조언을 제공합니다.Opus는 여전히 코드를 작성합니다.트리는 전체 설정입니다. 고성능 Opus 5.5가 주세션을 실행합니다. 중성능의 세 개 서브 에이전..

모바일 앱 테스트 추천 도구 GitHub - mobile-next/mobile-mcp: Model Context Protocol Server for Mobile Automation and Scraping (iOS, Android, Emulators, SimuModel Context Protocol Server for Mobile Automation and Scraping (iOS, Android, Emulators, Simulators and Real Devices) - mobile-next/mobile-mcpgithub.com 1. 구조를 먼저 보면 이해가 쉽습니다Codex / Claude Code / Gemini / Cursor │ │ MCP ..

AGENTS.md, Agent, Skill, Memory를 연결해 스스로 경험을 축적하는 개발 하네스 만들기Claude Code나 Codex를 이용해 개발하다 보면 꽤 묘한 경험을 하게 된다.어제 분명히 해결했던 오류를 오늘 다시 설명해야 한다.프로젝트에서 npm이 아니라 pnpm을 사용한다고 여러 번 말했는데 새 세션에서는 다시 확인해야 한다.인증 코드를 수정할 때 반드시 건드리지 말아야 할 부분을 지난주에 발견했는데, 새로운 에이전트는 그 사실을 모른다.모델이 성능이 부족해서 생기는 문제만은 아니다.프로젝트에는 역사가 있지만, AI에게는 그 역사를 이어받을 구조가 없기 때문이다.사람이 개발팀에 새로 합류하면 README를 읽고, 아키텍처 문서를 보고, 이전 장애 사례를 확인하고, 팀의 코드 리뷰 규칙..