2026년 3월 10일 우리는 개발자 워크플로우에서 마찰을 줄이는 방법을 지속적으로 모색하고 있으며, 개발자들이 마찰을 경험한다는 말을 일관되게 듣고 있습니다…

https://ridicorp.com/wp-content/uploads/2026/04/RIDI_2025_record-940x634.png 리디는 2025년 연결기준 매출이 2,516억 원으로 전년 대비 약 7% 성장했으며, 지난해 4분기 매출은 713억 원으로 분기 기준 최고치를 기록했습니다.

2025년 매출 실적 리디 주식회사 대표 배기식은 2025년 연결기준 매출이 2,516억 원으로 전년 대비 약 7% 성장했다고 1일 발표했습니다.

Deprecation Details 우리는 모든 GitHub Copilot 경험(예: Copilot Chat, inline edits, ask 및 agent modes 등)에서 다음 모델을 더 이상 사용하지 않게 됩니다.

Engineering Energizers Q&A: 우리 Engineering Energizers Q&A 시리즈에서는 Salesforce 전반에 걸쳐 혁신을 이끄는 엔지니어링 인재들을 조명합니다. 오늘은 …

개요 우리는 최근 데이터에서 중요한 이상 현상을 발견했습니다: 투자와 관련된 24‑hour momentum spike가 ‑0.226이라는 수치를 보였습니다. 이 하락은 …를 나타냅니다.

Zero Privilege Architecture: “Least Privilege” 재고하기 Site Reliability Engineering(SRE)와 플랫폼 아키텍처의 세계에서 우리는 원칙을 배웁니다.

하드웨어 없이 인간 검증 데모 데모 자리 표시자 – 시스템의 인터랙티브 데모. 파이프라인 01 – 작업 증명 SHA‑256 해시 프리픽스, 14–24 비트...

개요: Rust는 에이전트 런타임에 강력하게 적합하지만, 지금까지는 일류 runtime 및 budget enforcement layer가 크게 부족했습니다. 우리는 cycles를 구축하여 …

개요: Claude Code는 대부분의 사람들이 절대 보지 않는 ~/.claude/에 많은 데이터를 저장합니다. 나는 그 안에 무엇이 있는지 알고 싶어서 스캐너를 만들었습니다. 내 Mac에서의 발견…

셀프‑호스팅 코딩 모델로의 전환 개발자들의 코딩을 위한 AI 활용은 지난 1년 동안 급격히 진화했습니다. 로컬 언어 모델을 실행하는 것은 예전에는…

OkCupid 대변인은 Clarifai가 2014년에 “편향되지 않은 AI와 facial recognition 기술을 구축할 수 있는지 협업을 논의하고자” 회사에 연락했다고 말했다.

v0.3.0의 주요 기능 - True 3-bit PolarQuant: 물리적 비트‑패킹 8 × 3‑bit를 3바이트에 담아 기본 KV 스토리지의 압축률을 5.8×‑6.0× 달성하고 정확도는 <0.1 %.

왜 Laravel로 AI 시스템을 구축해야 할까요? 이 글은 JavaScript와 Python 생태계에서 일하는 개발자들이 계속해서 묻는 질문에서 비롯되었습니다: “왜…”.

소개: DevOps 파이프라인을 직접 구축할지 구매할지 선택하는 것은 모든 CTO가 직면하는 딜레마입니다. IaaS, PaaS, SaaS 중 하나의 단일 경로를 선택하는 것은…

배경: 지난 여름에 우리는 Tiger Data라는 회사에서 난제에 직면했습니다. Tiger Data는 주요 사업이 시계열 데이터인 Postgres 클라우드 벤더입니다. 우리는 gro...

개요: 저는 VLA models 1이 실제 상업 작업에서 얼마나 잘 작동하는지에 대한 솔직한 수치를 찾을 수 없어서 이것을 만들었습니다. 저는 구글에서 검색 순위 업무를 담당했으며...

산업에서 소프트웨어가 규모와 복잡성이 커짐에 따라, 기업이 생성하고 사용하는 엔지니어링 데이터의 양도 증가합니다. 이상적으로, 이 데이터는 f...

죄송하지만, 제공해 주신 내용은 HTML이나 일반 텍스트가 아니라 원시 PDF 바이너리 스트림입니다. 해당 형식에서 기사 텍스트를 추출하거나 변환할 수 없습니다.

LLM 기반 코딩 에이전트는 에이전트 기능을 확장하는 사전 패키징된 instruction sets인 skills에 의존하지만, 컨텍스트에 삽입되는 skill content의 각 token은…

AI 및 클라우드 기술 채택 AI와 클라우드 기술을 채택하는 것은 선택 사항이 아니라 경쟁력을 유지하기 위해 필수적입니다. 그러나 많은 조직에…

ORCHESTRATE v3.1 UAT — AI 에이전트가 자체 마케팅 플랫폼을 테스트한 방법 우리는 방금 ORCHESTRATE 마케팅 플랫폼의 v3.1을 출시했고, 전체 User Acceptance Testing을 진행했습니다.

표지 이미지: The Role of Communication in Brand Crises https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%...

최신 버전의 Chrome에서 최신 yt‑dlp 바이너리를 다운로드하려고 하면 “Suspicious Download” 경고가 표시되며, 별다른 설명이 제공되지 않습니다. View co...

왜 당신의 AI 코딩 어시스턴트가 모든 것을 잊어버리는가 그리고 이를 해결할 수 있는 방법 당신은 AI 어시스턴트와 한 시간을 보냅니다. 당신은 프로젝트와 당신의 t...

신경망에서 더 나은 예측 정확도와 높은 실행 성능에 대한 요구가 계속해서 증가하고 있습니다. 대규모 언어 모델(Large Language Models)의 등장과 성공은…

소개 몇 년 전, “slop”은 인터넷을 가득 메우는 원치 않는, 무의식적으로 생성된 AI 콘텐츠—이미지, 텍스트 등을 가리키는 인기 있는 약어가 되었다.

Machine Learning (ML) 모델, 특히 foundation models의 가용성이 증가함에 따라, 이들 모델은 다양한 downstream applications에 활용될 수 있게 되었습니다, s...

해커톤은 시간 제한이 있는 협업 이벤트로, 주로 소프트웨어 제작을 목표로 합니다. 해커톤은 과거에도 연구된 바 있지만, 기존 연구는 …에 초점을 맞추었습니다.

Vision‑Language Model 기반 모션 감지 for a Lorex NVR 나는 Lorex NVR의 모션 감지를 교체했는데, 흔들리는 나무 때문에 하루에 약 40번 알림을 받았다.

보안 개요에 대한 CodeQL pull requests 인사이트를 보여주는 화면. https://github.blog/wp-content/uploads/2026/03/568331654-3e69b796-3ecf-44cd-8351-875ef24cf0...

번역하려는 텍스트를 제공해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.

Scratch은 전 세계에서 11억 5천만 개가 넘는 프로젝트가 생성될 정도로 초보자에게 가장 인기 있는 프로그래밍 환경입니다. 전통적인 언어와 달리, 정확성은…

EmpowHER! — Sketching Visions, Building Futures에서 연설하기에 ‘예’라고 말했을 때 준비가 되지 않은 느낌이었어요. 솔직히? 저는 준비가 된 적이 있는지 잘 모르겠어요. 그리고 저는 시작하고 있어요…

사건 2026년 3월 31일, 고프로파일 공급망 공격이 JavaScript 생태계의 핵심 HTTP 클라이언트인 Axios를 표적으로 삼았습니다. 유지 관리자를 탈취함으로써...

Uptime monitoring과 website monitoring은 같은 것이 아닙니다. 대부분의 사람들은 이 용어들을 서로 바꿔 사용하지만, 그렇게 하면 안 됩니다. - Uptime monitoring answers: “Di...

VM에서 Python 앱 제공: 로컬 서버에서 공개 액세스로 이 가이드에서는 AlmaLinux 가상 머신에 간단한 Python HTTP 서버를 배포하고, 어떻게 하는지 보여줍니다.

pardus-browser는 AI 에이전트를 위해 구축된 헤드리스 브라우저입니다. 픽셀도, 스크린샷도 없으며 — 구조화된 의미론적 상태만 제공합니다. bash $ pardus-browser navigate https://examp...

스토리: 나는 SaaS 랜딩 페이지를 만들었다. 그리고 그 절반을 삭제했다. 못생겨서가 아니라—못생기지 않았다. 고전적인 요소들을 모두 갖추고 있었다: 스크롤링 로고 클라우드, “10,000+…'.

나는 그냥 블로그를 쓰고 싶었을 뿐이다. 그게 전부다. 확장 요구사항도 없고, 사용자도 없고, 수익도 없으며—그냥 글을 쓸 수 있는 장소만 원했다. 당연히 나는 3‑node Kubernetes 클러스터를 구축했다…

Model Context Protocol는 AI를 도구에 연결하는 방식을 혁신했습니다. 하지만 에이전트를 도구에 연결하는 것만으로는 전투의 절반에 불과합니다 — 에이전트를 서로 연결하는 것이 남은 과제입니다.

문제: 자동화가 더 많이 실행되고, 에이전트가 더 많이 배치되며, 백그라운드에서 파이프라인이 계속 울립니다. 나는 약 열두 개의 자동화 작업—일일 브리핑, 프로포…을 실행합니다.

TL;DR: Harness engineering은 context engineering 위에 있는 레이어이며, system documentation, standards, quality checks, tool configs를 구축하여 AI가 실행되게 합니다.

“Debug This”의 문제 > 깨진 코드를 ChatGPT에 붙여넣고 “fix this”라고 입력하면 종종 잘못된 문제에 대한 해결책을 얻게 됩니다. > AI는 가정…

전후: AI가 이러한 스킬을 갖추면 무엇이 변할까? Login security 스킬 없음 AI가 처음부터 custom login system을 구축합니다 — 200줄 이상의 코드...

ByteDance Open Source 프로필 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uplo...

markdown - 배경 background - 결과 result - 학습 learning TODO – 다른 헤더 추가

우리 모두 그런 경험을 해봤을 겁니다: 복잡한 워크플로를 자동화하는 강력한 AI 에이전트를 만들고 있는데, 어느 순간 깨달음이 찾아옵니다—그 민감한 데이터가 실제로 어디에 있는지…