Devin.cursorrules: $20 Cursor를 $25 Devin급 AI 어시스턴트로 변환하는 완벽 가이드
Cursor/Windsurf IDE를 Devin과 같은 고급 AI 어시스턴트로 향상시키는 혁신적인 도구, devin.cursorrules의 모든 것을 알아보세요.
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지능형 이슈 생성, 자동 라벨링, 스프린트 계획까지 - GitHub 이슈 관리의 모든 것을 자동화하는 전문가 가이드
macOS에서 GitHub CLI 완전 자동화 환경 구축: zshrc 스크립트, alias, 그리고 원클릭 워크플로우 설정까지
전 세계 100만 명이 선택한 Kubernetes IDE로 노드-파드-Helm을 실시간 트리뷰로 관리하고, GPU/CPU 사용률부터 로그까지 한 번에 확인하세요.
코드 기반 위키 자동 생성, API 문서 동기화, 다국어 문서 관리까지 - 개발 문서화의 모든 것을 자동화
회사/개인 프로젝트 완전 분리, GitHub Projects v2 자동화, 팀 협업 워크플로우까지
전체 시스템 통합, CI/CD 연동, 팀 온보딩 자동화까지 - 실무에서 바로 사용하는 완성형 GitHub 자동화 시스템
9.8k 스타를 받은 n8n 워크플로우 컬렉션에서 클라우드 AI 플랫폼 회사에 최적화된 자동화 사례와 구현 방법
10.1k 스타를 받은 Grype 취약점 스캐너로 컨테이너 보안을 강화하고 CI/CD 파이프라인에 통합하는 실전 가이드
Agno 프레임워크의 ReasoningTools를 상세히 분석하고 RAG 시스템에서의 reasoning 활용 방법을 탐구합니다. Chain-of-Thought부터 Agentic RAG까지, AI 에이전트의 사고 능력을 향상시키는 실전 기법을 소개합니다.
phidata agno 프레임워크의 다양한 도구들을 활용하여 LLMOps 클라우드 회사의 업무를 자동화하는 7가지 실전 응용 프로그램을 소개합니다. Slack, GitHub, Airflow 등을 연동한 종합적인 자동화 솔루션을 구현해보세요.
JupyterLab 4에서 VS Code를 브라우저로 사용하는 방법부터 도커 컨테이너, GPU 서버 환경까지 모든 개발 시나리오를 다루는 완전 가이드
오픈소스 기반 더욱 유연하고 비용 효율적인 LLMOps 파이프라인을 구축하는 실전 가이드
OrbStack을 활용하여 Docker와 Kubernetes 환경에서 MLflow를 설치하고 머신러닝 실험을 체계적으로 관리하는 방법을 알아봅니다.
OrbStack 환경에서 Kubeflow Training Operator와 MLflow, MinIO, DVC를 통합하여 완전한 MLOps 파이프라인을 구축하고 분산 모델 학습을 수행하는 방법을 알아봅니다.
Cornell 대학 논문 기반으로 두 AI 코딩 패러다임을 이해하고 실제 개발에서 ChatGPT와 Cursor AI를 효과적으로 활용하는 방법
Google Gemini CLI의 혁신적 기능부터 Claude와의 비교, 멀티모달 기능, 도구 통합까지 실전 활용법 완전 정복
2025년 6월 최신 버전 기준으로 Cursor AI를 전문가처럼 활용하는 12가지 핵심 전략. 월 500회 제한 극복부터 생산성 극대화까지
Vibe Coding과 Agentic Coding이 가져온 새로운 개발 문화를 어떻게 받아들이고 발전시킬 것인가? 과거의 관습에서 벗어나 AI와 함께하는 협업 문화 구축 가이드
MLflow와 FAIR 원칙을 활용하여 맥북에서 개인 머신러닝 실험을 체계적으로 관리하고 추적하는 방법을 알아봅니다.
시대별 대표 사례로 살펴보는 역 엔지니어링의 진화와 AI 시대의 새로운 접근법
전 Tesla AI 디렉터 Andrej Karpathy의 통찰: Software 1.0에서 3.0까지, LLM을 운영체제로 보는 관점, 부분 자율성 앱의 미래, 그리고 모든 사람이 프로그래머가 되는 시대
언어 모델의 성능을 체계적으로 평가하기 위한 종합적인 EVAlchemy 시스템의 전체 동작 과정을 단계별로 상세히 설명합니다. 수학, 코딩, 주관식 문제 채점부터 분산 처리까지 완벽 가이드.
Apple Silicon 최적화 MLX와 범용 GGUF 포맷을 성능, 호환성, 메모리 효율성, 개발자 경험 등 다양한 관점에서 상세 비교하여 최적의 선택 기준을 제시합니다.
Extreme Programming 창시자이자 Agile 선언문 공동 저자인 Kent Beck이 52년간의 코딩 경험과 AI 도구로 재발견한 코딩의 즐거움을 이야기합니다.
LLM 평가의 두 축, Evalchemy와 LM-Eval-Harness를 아키텍처, 사용자 경험, 비용 효율성, 엔터프라이즈 관점에서 종합 비교 분석합니다.
DeepSeek-R1, Qwen-Reasoner 등 최신 추론 모델의 평가 과제와 LM-Eval-Harness, Evalchemy를 활용한 체계적 평가 방법론을 소개합니다.
동적 배칭과 요청 큐를 이해하여 신뢰할 수 있는 LLM 성능 측정을 위한 서버-클라이언트 통합 최적화 전략
EleutherAI의 LM-Evaluation-Harness로 GPT, Claude, Llama 등 다양한 언어 모델을 체계적으로 평가하는 방법을 단계별로 알아봅니다.
vLLM 서버와 Evalchemy를 연동하여 대규모 언어 모델을 효율적으로 평가하는 방법과 50+ 벤치마크 태스크 총정리
LM Studio와 Evalchemy를 연동하여 로컬 언어 모델을 OpenAI API처럼 간편하게 평가하는 방법
Evalchemy + Curator + LiteLLM 조합으로 GPT-4o, Claude-3, Gemini 등 100여 종 API 모델을 설치 없이 평가하는 방법을 단계별로 알아봅니다.
OpenAI의 CEO 샘 알트만이 자신의 블로그에 “The Gentle Singularity(젠틀 특이점)”라는 제목의 글을 발표했습니다. 이 글에서 그는 현재 AI 발전 상황과 앞으로의 전망에 대한 깊이 있는 통찰을 제공합니다.
LLM(Large Language Model) 파인튜닝을 무료로, 그리고 쉽게 시작할 수 있는 방법을 찾고 계신가요? Unsloth Notebooks는 100개 이상의 Jupyter 노트북을 통해 다양한 LLM을 Google Colab과 Kaggle에서 무료로 파인튜닝할 수 있는 ...
AI 개발에 관심이 있는 개발자들에게 정말 유용한 오픈소스 프로젝트를 소개하려고 합니다. Awesome LLM Apps는 RAG, AI 에이전트, 멀티 에이전트 팀, MCP, 음성 에이전트 등을 활용한 LLM 애플리케이션들을 한곳에 모아놓은 큐레이션 컬렉션입니다.