오늘도 공부

요즘 AI 코딩 도구를 쓰다 보면 이상한 순간이 있습니다.모델은 점점 똑똑해졌는데, 결과물은 생각보다 자주 빗나갑니다.이유는 단순합니다.AI가 코드를 못 짜서가 아니라, 우리가 원하는 것을 충분히 구체화하지 못한 채 바로 구현으로 들어가기 때문입니다.Q00의 Ouroboros는 바로 그 지점을 정면으로 겨냥합니다. 이 프로젝트는 “좋은 프롬프트를 쓰는 법”보다 한 단계 앞에 있습니다. 애초에 프롬프트를 잘 쓰는 문제조차 넘어, 사람의 모호한 요구를 인터뷰로 해체하고, 명세로 굳힌 뒤, 그 다음에야 실행하는 시스템입니다. 저장소의 소개 문구도 이 철학을 분명하게 말합니다. “Stop prompting. Start specifying.” (GitHub)당신이 말한 포인트도 정확합니다.“중요한 계획을 해야 하..

1. CORS / Preflight개념브라우저에서 다른 도메인으로 요청할 때 허용 여부를 서버가 명시.위협잘못된 Access-Control-Allow-Origin: * → 인증 쿠키 탈취 가능구현 포인트허용 Origin을 화이트리스트로 제한credentials: true 사용 시 * 금지Preflight(OPTIONS) 응답 정확히 구성테스트 기준허용되지 않은 Origin에서 요청 시 차단인증 포함 요청이 예상대로 실패/성공하는지 확인2. CSRF (Cross-Site Request Forgery)개념사용자가 로그인된 상태에서 의도치 않은 요청을 보내게 만드는 공격위협결제, 계정 변경 등 민감 요청 위조구현 포인트CSRF Token 적용 (Double Submit or SameSite=strict/lax..

Designing delightful frontends with GPT-5.4 | OpenAI DevelopersPractical techniques for steering GPT-5.4 toward polished, production-ready frontend designs.developers.openai.com — 단순 UI 생성이 아니라, ‘경험’을 설계하는 방식GPT-5.4는 단순히 코드 생성 모델이 아니라디자인 감각 + 인터랙션 + 이미지 활용까지 포함한 프론트엔드 생성 능력이 크게 강화된 모델이다. (OpenAI 개발자 포털)즉, 이제는👉 “UI 코드 생성” → ❌👉 “사용자 경험(UX)을 설계하는 협업 파트너” → ✅이 글에서는 실제로 어떻게 활용해야 ‘delightful’ (기분 좋은..

TradingAgents: LLM 애널리스트 팀이 토론해서 매매 결정을 만드는 멀티 에이전트 트레이딩 프레임워크AI 에이전트가 코드를 짜고 문서를 읽고 업무를 자동화하는 시대가 왔지만, 정작 **“복잡한 의사결정을 팀처럼 나눠서 검토하는 시스템”**은 아직 많지 않습니다. 특히 트레이딩처럼 하나의 모델이 섣불리 결론을 내리면 위험한 영역에서는 더 그렇습니다.TradingAgents는 이 지점을 정면으로 파고듭니다.이 프로젝트는 “하나의 LLM이 종목을 찍는” 방식이 아니라, 시장 분석가, 뉴스 분석가, 펀더멘털 분석가, 강세/약세 연구원, 트레이더, 리스크 관리자를 역할별 에이전트로 쪼개고, 이들이 실제 운용사처럼 토론한 뒤 최종 결정을 내리게 만듭니다. 저장소 설명 그대로, 이 프레임워크는 실제 트레이..

https://www.usebruno.com Bruno - The Git-Native API ClientBruno is the Git-native API client for REST, GraphQL, gRPC and Websocket. A local and open-source solution to Postman. Fast, developer-first, and no cloud syncing.www.usebruno.com API 클라이언트를 다시 “개발자 도구”로 되돌리는 로컬-퍼스트 접근클라우드 계정을 만들고, 워크스페이스를 공유하고, 벤더가 정한 방식으로 협업하는 API 툴에 익숙해져 있다면 Bruno는 꽤 낯설게 느껴진다. Bruno는 더 많은 플랫폼 기능을 얹는 대신, 오히려 반대로 간다. “AP..

AI 앱을 만든다고 하면 많은 팀이 먼저 모델 호출 코드부터 떠올립니다. 그런데 실제로 시간을 잡아먹는 건 모델 API가 아닙니다. 인증, 대화 저장, 스트리밍, 관측성, 백그라운드 작업, 프런트엔드 연결, 운영 환경 구성이 진짜 비용입니다.vstorm-co/full-stack-ai-agent-template는 바로 그 “제품화에 필요한 나머지 80%”를 통째로 템플릿화한 프로젝트입니다. FastAPI 백엔드와 Next.js 프런트엔드를 기본으로, AI 에이전트 프레임워크, WebSocket 스트리밍, 대화 저장, 인증, Redis, 관측성, 배포 구성을 조합해서 바로 실행 가능한 풀스택 AI 앱을 생성하는 CLI입니다. (GitHub)이 프로젝트가 흥미로운 이유는 “AI 기능을 넣는 법”보다 “AI 제..

AI 코딩 도구는 이제 흔합니다.하지만 대부분은 여전히 “코드 자동완성”이나 “프롬프트 잘 쓰는 법” 수준에 머물러 있습니다.gstack은 접근이 다릅니다.이 프로젝트는 AI를 더 똑똑한 코더로 만드는 데서 멈추지 않고, 아예 CEO, 엔지니어링 매니저, 디자이너, QA, 릴리즈 매니저 역할을 가진 팀처럼 운영하려고 합니다. 단일 에이전트가 아니라, 워크플로 자체를 역할 기반으로 쪼개고 연결한 운영체제에 가깝습니다. 저장소 설명 그대로 Claude Code를 위한 “15개의 전문가 + 6개의 파워 툴” 구조이며, 실제로 빠른 브라우저 자동화까지 포함합니다. 2026년 3월 20일 기준 이 저장소는 약 2.7만 스타를 받고 있습니다. (GitHub)프로젝트 소개gstack은 Garry Tan이 공개한 Cl..

1. Skills란 무엇인가?단순한 Markdown 파일 ❌폴더 기반 확장 시스템 ✅코드 (scripts)데이터설정assets에이전트가 탐색 + 실행 + 조합할 수 있는 구조👉 즉,“에이전트에게 특정 작업 능력을 주는 플러그인”2. Skills의 핵심 가치재사용 가능자동화 가능팀 공유 가능에이전트 성능 강화👉 결국“LLM을 회사 맞춤형 엔지니어로 만드는 방법”🧠 3. Skills 유형 (중요)실제 내부에서 쓰는 패턴 9가지1) 라이브러리 / API 가이드내부 SDK, CLI 사용법 정리코드 스니펫 + 실수 방지👉 “이걸 이렇게 써라” 알려주는 스킬2) 제품 검증 (Testing)코드가 제대로 동작하는지 자동 확인playwright, tmux 등 사용👉 핵심 포인트:AI가 만든 결과를 검증하는 능..

AI 시대에는 텍스트를 코드로 바꾸는 도구가 넘쳐난다. 그런데 어떤 프로젝트는 그 반대 방향에서 더 강한 인상을 준다. 현실 세계의 지리 데이터, 건물 정보, 지형 높이 데이터를 읽어 Minecraft 월드로 바꿔버리는 도구라면 어떨까.Arnis는 단순한 “맵 변환기”가 아니다. 이 프로젝트는 OpenStreetMap과 고도 데이터를 받아서, 이를 Minecraft Java Edition과 Bedrock Edition이 이해할 수 있는 월드 포맷으로 재구성하는 지리 데이터 파이프라인 + 월드 생성 엔진에 가깝다. 저장소 설명 그대로, 실제 지리·지형·건축 정보를 반영한 Minecraft 월드를 생성하는 것이 목표이며, 현재 GUI와 CLI를 함께 제공하고, Rust 기반 모듈 구조 위에 Tauri GUI..

연구자가 하던 일을 에이전트가 대신하는 시대가 정말 오고 있다.그런데 이 저장소가 흥미로운 이유는 “논문을 요약하는 AI”가 아니라, 실제로 코드를 수정하고 학습을 돌리고 성능이 좋아졌는지 판단한 뒤 다음 실험으로 넘어가는 AI 연구 루프를 아주 작은 형태로 보여주기 때문이다.autoresearch는 거대한 플랫폼이 아니다. 오히려 반대다.파일 몇 개, 단일 GPU, 5분짜리 실험, 하나의 평가 지표. 이 단순한 제약 안에서 “AI가 연구를 수행하게 하려면 무엇을 고정하고 무엇을 열어둬야 하는가”를 굉장히 영리하게 보여준다. 저장소 설명 그대로 핵심은 에이전트에게 작은지만 실제적인 LLM 학습 환경을 주고, train.py를 바꾸며 성능 향상을 탐색하게 하는 것이다. 2026년 3월 19일 기준 이 저장..