오늘도 공부

CodeDeck - 개발자를 위한 코드 학습 카드 뉴스프로그래밍 언어와 프레임워크를 카드 뉴스 형태로 쉽게 배우는 개발자 학습 플랫폼www.codedeck.kr Claude Code의 잘 알려지지 않은 hooks 기능을 활용하여 각 턴이 끝날 때마다 자동으로 품질 검사를 실행하고 귀중한 시간을 절약하는 방법을 알아봅니다.핵심 요약Stop hook을 사용하여 각 턴 종료 시점에 결정론적이고 자동화된 품질 검사를 실행합니다가벼운 PostToolUse hook과 after-write.sh를 조합하여 편집 후 즉각적인 포맷팅이나 빠른 검증을 수행합니다.claude/settings.json에서 after-write.sh를 PostToolUse에, 강력한 end-of-turn-check.sh를 Stop에 연결하여 ..

CodeDeck - 개발자를 위한 코드 학습 카드 뉴스프로그래밍 언어와 프레임워크를 카드 뉴스 형태로 쉽게 배우는 개발자 학습 플랫폼www.codedeck.kr 📱 프로젝트 & 앱 소개🔗 Flutter로 만든 Docker 관리 앱 공개📝 설명: 휴대폰에서 Docker 컨테이너, 이미지, 네트워크, 볼륨을 실시간으로 관리할 수 있는 오픈소스 앱. Material UI 기반이며, SSH 접속과 멀티서버 지원.👍 좋아요: 14 | 💬 댓글: 0🔗 Flutter ChatGPT 클라이언트 (LangChain + Riverpod 기반)📝 설명: OpenAI 스트리밍 API와 통합된 Flutter 기반 실시간 챗봇 UI. Markdown 렌더링, 이미지 생성, 크로스 플랫폼 지원.👍 좋아요: 0 | ?..

"뼈대를 먼저 만들고, 그 다음에 살을 붙여라" — Flow Framework GitHub - khgs2411/flow: Iterative development framework combining Domain-Driven Design with Agile philosophyIterative development framework combining Domain-Driven Design with Agile philosophy - khgs2411/flowgithub.com 들어가며AI 코딩 도구를 사용하다 보면 이런 경험 없으신가요?프롬프트를 던지고 기다렸는데, 결과가 엉뚱한 방향으로...어제 ChatGPT와 나눴던 대화 내용을 오늘 다시 설명해야 하는 상황AI가 만든 코드가 마음에 안 들어서 결국 전체를 다..

GitHub - microsoft/agent-lightning: The absolute trainer to light up AI agents.The absolute trainer to light up AI agents. Contribute to microsoft/agent-lightning development by creating an account on GitHub.github.com Agent Lightning이란?Agent Lightning은 Microsoft Research에서 개발한 오픈소스 프레임워크로, **강화학습(RL)**을 통해 AI 에이전트를 학습시킬 수 있는 혁신적인 도구입니다.🎯 주요 특징제로 코드 변경: 기존 에이전트 코드를 거의 수정하지 않고도 학습 가능프레임워크 독립적: L..

🎯 Capstone 개요지금까지 배운 모든 기술을 통합하여 실제 사용 가능한 프로젝트를 만듭니다!배운 기술 요약:✅ Project 1: LLM Playground (프롬프트 엔지니어링, 기본 LLM 사용)✅ Project 2: Customer Support Chatbot (RAG, Vector DB, Fine-tuning)✅ Project 3: Ask-the-Web Agent (ReAct, 웹 검색, 에이전트)✅ Project 4: Deep Research (CoT, ToT, Self-Consistency, 복잡한 추론)✅ Project 5: Image Generation (Stable Diffusion, ControlNet, LoRA)💡 Capstone 프로젝트 아이디어1. AI Content Cr..

🎯 학습 목표Stable Diffusion 아키텍처 이해Text-to-Image (T2I) 생성 구현LoRA/DreamBooth로 커스텀 모델 학습ControlNet으로 이미지 제어이미지 편집 (Inpainting, Outpainting)프로덕션급 이미지 생성 서비스 구축📋 사전 준비1. 시스템 요구사항# GPU 필수 (VRAM 8GB 이상 권장)# CUDA 설치 확인nvidia-smi# 또는 CPU로도 가능 (매우 느림)2. 개발 환경 설정# 새 프로젝트 디렉토리mkdir image-generation-servicecd image-generation-service# 가상환경 생성python -m venv venvsource venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts..

🎯 학습 목표Chain-of-Thought (CoT) 프롬프팅 마스터Tree of Thoughts (ToT) 구현Self-Consistency 기법 적용Sequential Revision (순차적 개선)복잡한 다단계 추론 시스템 구축OpenAI o1 스타일 추론 시뮬레이션📋 사전 준비1. 개발 환경 설정# 새 프로젝트 디렉토리mkdir deep-research-agentcd deep-research-agent# 가상환경 생성python -m venv venvsource venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate# 필수 패키지 설치pip install openai anthropic streamlit python-dotenvpip install langc..

🎯 학습 목표웹 검색 기능을 가진 AI 에이전트 구축LangChain Agent 프레임워크 이해Tool/Function Calling 마스터멀티스텝 추론 (ReAct 패턴) 구현실시간 웹 정보를 활용한 답변 생성📋 사전 준비1. 개발 환경 설정# 새 프로젝트 디렉토리mkdir ask-the-web-agentcd ask-the-web-agent# 가상환경 생성python -m venv venvsource venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate# 필수 패키지 설치pip install openai anthropic streamlit python-dotenvpip install langchain langchain-openai langchain-commun..

🎯 학습 목표RAG (Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처 이해Vector Database를 활용한 의미 검색Fine-tuning vs Prompting 비교LoRA/PEFT를 활용한 효율적인 모델 커스터마이징실전 챗봇 배포📋 사전 준비1. 개발 환경 설정# 새 프로젝트 디렉토리mkdir customer-support-chatbotcd customer-support-chatbot# 가상환경 생성python -m venv venvsource venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate# 필수 패키지 설치pip install openai anthropic streamlit python-dotenvpip install chroma..

🎯 학습 목표LLM API 기본 사용법 이해프롬프트 엔지니어링 기법 실습토크나이제이션과 파라미터 조정인터랙티브 웹 인터페이스 구축📋 사전 준비1. 개발 환경 설정# Python 가상환경 생성python -m venv llm-playgroundsource llm-playground/bin/activate # Windows: llm-playground\Scripts\activate# 필수 패키지 설치pip install openai anthropic streamlit python-dotenv tiktokenpip install pandas numpy matplotlib2. API 키 발급OpenAI: https://platform.openai.com/api-keysAnthropic: https://co..