오늘도 공부

대부분의 사람들은 AI를 콘텐츠 제작에 이렇게 쓴다.Claude를 연다“생산성에 대한 링크드인 포스트 써줘”라고 입력한다회사 인턴이 쓴 것 같은 평범한 포스트를 받는다로봇처럼 안 들리게 20분 동안 손본다그리고 플랫폼마다 그걸 또 처음부터 반복한다이건 시스템이 아니다.그냥 단계만 더 많은 잡일이다.문제는 AI가 아니다.문제는 네가 AI에게 브랜드, 독자, 말투, 플랫폼 전략, 그리고 이 모든 요소가 어떻게 연결되는지에 대한 맥락을 전혀 주지 않고 있다는 것이다.매번 새 채팅을 시작할 때마다 기억상실에 걸린 천재를 새로 고용하는 셈이다.해결책: 스킬 그래프가 이 문제를 해결한다.신입 직원을 고용한다고 생각해보자.첫날부터 아무 온보딩도 없이, 문서도 없이, 회사가 어떻게 돌아가는지에 대한 맥락도 없이 바로 ..

RAG vs Agentic RAG 정리1. 한 줄 차이RAG사용자의 질문이 들어오면검색 시스템이 관련 문서를 찾아오고그 결과를 LLM에 붙여서 답하게 하는 방식Agentic RAG단순 검색만 하지 않고에이전트가 계획을 세우고, 필요한 도구를 선택하고, 여러 소스를 순차적으로 탐색한 뒤더 능동적으로 답을 만드는 방식2. 기본 RAG 구조이미지 상단의 흐름은 거의 이렇게 보면 됩니다.동작 흐름사용자가 질문 입력서버가 질문을 검색 시스템에 전달Search가 지식 소스에서 관련 정보 가져옴PDFDatabaseDocumentsCodeWeb SearchAPI검색 결과를 서버가 받음서버가 원래 질문 + 검색된 문맥을 합쳐서 LLM에 전달LLM이 최종 답변 생성특징구조가 단순함빠르고 구현이 쉬움질문 1개 → 검색 1번..

AI 코딩 도구를 쓰다 보면, 가장 먼저 부딪히는 문제는 코드 생성 자체가 아닙니다.오히려 “무엇을 어디까지 만들 것인가”를 구조화하지 못한 상태에서 너무 큰 요구사항을 한 번에 던지는 일이 더 큰 문제입니다.예를 들어 “SaaS 플랫폼 하나 만들어줘” 같은 요청은 그럴듯해 보이지만, 실제 구현 단계로 내려가면 인증, 결제, 대시보드, 외부 연동처럼 서로 다른 성격의 하위 문제들이 섞여 있습니다. (GitHub)deep-project는 바로 이 지점을 다룹니다.이 도구는 모호하고 큰 프로젝트 요구사항을 바로 구현하려 하지 않고, 먼저 인터뷰와 분해 과정을 거쳐 “계획 가능한 단위”로 나누는 데 집중합니다. GitHub - piercelamb/deep-project: Claude Code plugin th..

요즘 음성 합성은 더 이상 실험용 기능이 아닙니다. 팟캐스트, 오디오북, 게임 대사, 숏폼 더빙, AI 캐릭터 음성까지 이미 제작 파이프라인의 한 부분이 되었습니다. 문제는 많은 팀이 여전히 클라우드 TTS에 의존하고 있다는 점입니다. 비용은 계속 누적되고, 샘플 음성과 생성 결과가 외부로 오가며, 서비스 제약도 함께 따라옵니다. (GitHub)Voicebox는 이 문제를 다른 방향에서 풀려는 도구입니다. 핵심은 “좋은 음성 합성을 클라우드 API가 아니라 내 장비에서 직접 처리하자”는 접근입니다. 이 글을 끝까지 읽으면 Voicebox가 왜 등장했는지, 기존 방식과 무엇이 다른지, 실제로 어떤 구조로 돌아가며, 어떤 팀에게 유리하고 어디까지는 아직 조심해서 봐야 하는지까지 한 번에 잡을 수 있습니다. ..

터미널 하나를 “작업 공간”으로 바꾸는 가장 실용적인 방법맥으로 개발하다 보면 어느 순간 이런 장면이 반복됩니다.한쪽에서는 서버를 띄우고, 다른 창에서는 로그를 보고, 또 다른 탭에서는 데이터베이스에 붙고, SSH로 원격 서버도 들어가야 합니다. 그런데 맥북을 덮거나 터미널 창을 잘못 닫는 순간 흐름이 끊깁니다.이때 많은 개발자가 결국 정착하는 도구가 tmux입니다. tmux는 하나의 터미널 안에서 여러 프로그램을 실행하고, 작업을 분리했다가 다시 붙을 수 있게 해주는 터미널 멀티플렉서입니다. 공식 위키도 tmux를 “하나의 터미널 안에서 여러 프로그램을 다루고, 분리(detach) 후 다시 재연결(reattach)할 수 있게 해주는 도구”로 설명합니다. (GitHub)이 글에서는 맥 기준으로 tmux가..

최근 TTS(Text-to-Speech)는 많이 발전했지만, 실무에서는 여전히 몇 가지 문제가 남아 있습니다. 음성은 자연스러워야 하고, 화자 특성은 유지해야 하고, 여러 언어를 지원해야 하며, 가능하면 실시간에 가깝게 동작해야 합니다. VoxCPM2는 이 요구를 하나의 오픈소스 모델 계열 안에서 풀어보려는 시도입니다. GitHub README와 공식 문서에 따르면, 이 모델은 tokenizer-free TTS, 30개 언어 지원, 보이스 디자인, 제어 가능한 음성 클로닝, 48kHz 출력을 핵심으로 내세웁니다. (GitHub) GitHub - OpenBMB/VoxCPM: VoxCPM2: Tokenizer-Free TTS for Multilingual Speech Generation, Creative V..