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AI 의존성을 줄이면서도 매일 사용하는 방법
AI는 편리하도록 설계되었습니다. 그 편리함이 바로 의존성을 놓치기 쉽게 만드는 요인입니다. 많은 사람들은 자신이 AI에 지나치게 의존하고 있다는 사실을 깨닫지 못합니다.
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명령어는 제어가 아니다
‘Instructions Are Not Control’ 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-u...
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AI 입력을 설계하여 출력 품질을 예측 가능하게 만드는 방법
왜 지금 중요한가 AI는 작업을 더 빠르게 만들지만, 강력한 입력이 없으면: - 팀은 정렬되지 않은 작업을 배포한다 - 콘텐츠가 일반화된다 - 코드가 가장자리에서 깨진다 - Decis...
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Gemini Prompts 썸네일: 최고의 아이디어 가이드
소개: 썸네일용 Gemini 프롬프트는 AI 이미지 생성기가 텍스트를 뒤죽박죽 만든다는 오래된 오해를 넘어섰습니다. Gemini 3와 같은 최신 모델은 ...
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AI에게 안전해 달라고 애원하지 마세요: 제약 엔지니어링의 필요성
나는 안전 전략으로서의 “Prompt Engineering”에 지쳤다. 만약 당신이 자율 에이전트—실제로 데이터베이스를 query하고 파일을 move하는 등 작업을 수행할 수 있는 AI—를 구축하고 있다면, …
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RunAgent Genie – 고급 가드레일을 갖춘 궁극의 프롬프트 엔지니어링 게임
번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?
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파트 3 — 프롬프트 엔지니어링이 구성으로 변할 때
From Software Engineer to GenAI Engineer: 2026년을 위한 실용 시리즈의 일부 프롬프트 엔지니어링은 종종 독립적인 스킬로 제시됩니다. - 더 나은 프롬프트 작성하기...
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긴 대화가 컨텍스트 드리프트와 숨겨진 오류를 초래할 때
왜 긴 스레드가 일관된 느낌을 주지만 은밀히 흐트러지는가? 나는 모델과 리팩터링을 진행하면서 일주일 동안 하나의 채팅을 열어 두었다. 처음에 제안들은 …
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긴 대화가 코드를 바꿀 때: 컨텍스트 드리프트와 숨겨진 오류
채팅이 조용히 모델을 재구성하는 데 얼마나 걸리는지 나는 까다로운 디버깅 세션 동안 라이브 어시스턴트 스레드를 열어 둔다. 처음에는 스택 데이터를 사용해 대화를 시작한다.
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⚙️ 개발자로서 매주 10시간 이상 절약해 주는 AI 워크플로우
표지 이미지: ⚙️ The AI Workflows That Save Me 10+ Hours a Week as a Developer https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=aut...
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AI 에이전트가 프로덕션에서 깨지는 이유 (그리고 이것이 프롬프트 문제는 아닌 이유)
AI Agents: From Demo‑Friendly to Production‑Problematic AI Agents는 데모에서는 종종 훌륭해 보입니다. - 짧은 작업은 원활하게 실행됩니다. - 출력이 지능적으로 느껴집니다. - …
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ADK에서 멀티 에이전트 패턴을 위한 개발자 가이드
2025년 12월 16일