ARCHIVE
아카이브
기존에 공개한 글을 원래 주소 그대로 보관합니다.
과거의 글에는 작성 당시의 기술과 관점이 담겨 있습니다.
356개 글 · 10 / 12 페이지
· KO
300개 디자인 평가 데이터로 만든 AI 이미지 프롬프트 완벽 가이드
Banana X의 인포그래픽 평가 데이터 300건을 분석하여 만든 YAML 7-Part Structure 이미지 프롬프트 작성법. 고득점 패턴과 도메인별 템플릿 포함.
· KO
[긴급] OpenClaw 크론잡 미실행 문제 해결 가이드 (dev 채널 v2026.2.4 업데이트)
OpenClaw stable/beta (2026.2.3-1)에서 발생하는 크론잡 미실행 및 리마인더 누락 문제를 해결하기 위한 긴급 업데이트 가이드입니다.
· KO
【긴급】OpenClaw에 Claude Opus 4.6 설정하기
Claude Opus 4.6을 OpenClaw에서 사용하기 위한 설정 방법. 100만 토큰 컨텍스트, 128K 출력을 활용하는 설정을 그대로 복사해서 쓸 수 있습니다.
· KO
Claude Code /insights 체험기: 4,516개 메시지가 말해주는 나의 AI 코딩 패턴
Claude Code /insights 기능으로 실제 프로젝트 사용 패턴을 분석했습니다. 1,042 세션, 4,516개 메시지, 6,267파일 수정의 실전 데이터를 토대로 Claude Code를 더 잘 활용하는 패턴과 실제로 개선이 필요한 부분을 솔직하게 정리했습니다.
· KO
OpenClaw 200% 활용하기 — 실전 고급 사용 사례 모음
OpenClaw 고급 활용 8가지를 모두 실전 예제로 정리했습니다. 크론 기반 일일 리포트 자동화, n8n·Make 웹훅 연동, MCP 서버 확장, 멀티 에이전트 구성, 브라우저 자동화까지 설정 파일과 코드 예제를 그대로 따라 하며 적용할 수 있는 완전 정복 가이드입니다.
· KO
OpenClaw 설치부터 첫 대화까지 — 완벽 튜토리얼
OpenClaw 설치부터 Telegram 연결, 첫 AI 대화까지 초보자도 따라 할 수 있게 단계별로 안내합니다. Node.js 환경 설정, 워크스페이스 구조, 자주 겪는 오류 해결까지 한 번에 정리했습니다.
· KO
OpenClaw 완전 소개 — 나만의 AI 비서를 만들자
오픈소스 AI 비서 플랫폼 OpenClaw 완전 소개 가이드. Telegram·Discord·Slack 멀티채널 지원, Claude·GPT·Gemini 멀티모델 동적 전환, 노드 기반 자동화 워크플로우의 핵심 아키텍처와 즉시 따라할 수 있는 설치 가이드를 한번에 정리합니다.
· KO
Tauri 2.x iOS 앱에 AdMob 보상형 광고 연동하기: Swift 플러그인 개발 가이드
Tauri v2 iOS 앱에 Google AdMob 보상형 광고를 연동하는 전체 과정을 다룹니다. 공식 플러그인이 없어 직접 Swift 플러그인을 개발한 경험을 공유합니다.
· KO
Tauri + PixiJS로 iOS 게임 개발: 웹 기술로 App Store 배포까지
Tauri 2.x와 PixiJS 8로 iOS 게임을 처음부터 App Store 배포까지 완성한 실전 기록. 웹 기술만으로 네이티브 앱을 만드는 전체 과정을 실제 프로젝트 코드와 함께 단계별로 정리했습니다. Rust 없이 TypeScript와 Canvas만으로 가능합니다.
· KO
Tailwind CSS 75% 인원 감축: AI 시대 오픈소스 수익화의 위기
Tailwind Labs의 대규모 인원 감축 사태를 통해 AI가 문서 기반 수익 모델을 어떻게 파괴하는지, 오픈소스 기여자들의 무급 노동 심화 문제와 지속 가능한 수익화 방안을 분석합니다.
· KO
Claude Code 플러그인 완전 가이드: 공식 플러그인부터 커뮤니티 마켓플레이스까지
Claude Code 플러그인 시스템을 심층 분석합니다. 공식 13개 플러그인의 상세 기능, 커뮤니티 마켓플레이스 100+개 플러그인, 실제 plugin.json 구조와 설치 방법을 실전 예제와 함께 소개합니다.
· KO
Anthropic Agent Skills 실전 가이드: 구현부터 ROI까지
Anthropic Agent Skills의 실제 활용법을 튜토리얼과 코드 예제를 통해 배우고, ROI 분석으로 비즈니스 가치를 확인하며, AI 에이전트의 효율성을 극대화합니다.
· KO
Anthropic Agent Skills 표준: AI 에이전트 역량 확장
Anthropic의 Agent Skills 표준은 AI 에이전트가 새로운 기능을 배우고 활용하는 방법을 제시하며, 산업 전반의 AI 개발을 촉진합니다.
· KO
jangwook.net 월간 성장 리포트 (12월): 2,600명 방문, 오가닉 검색 57% 돌파
블로그 런칭 75일 GA4 데이터 분석 - 일일 평균 85명 방문, 오가닉 검색 56.5% 달성, Google Code Wiki 가이드 신규 인기 포스트 등극, 중국 시장 급성장
· KO
Greptile AI 코딩 리포트 2025 리뷰: AI가 정말 생산성을 올렸을까?
Greptile의 State of AI Coding 2025 리포트를 분석하고, 실제 개발 현장에서 AI가 가져온 생산성 변화를 개인 경험과 함께 정리합니다.
· KO
UX 심리학 기반 프론트엔드 개선 실전 사례
BlogCard 읽기 시간, 카드 호버, Back to Top, 읽기 진행 표시줄 등 UX 심리학 원칙을 적용한 프론트엔드 개선 사례와 구현 방법을 상세히 설명합니다.
· KO
UX 심리학으로 프론트엔드 디자인 스킬 강화하기
Claude Code의 frontend-design 스킬에 UX 심리학 40가지 개념과 Laws of UX 30가지 법칙을 통합하여 아름답고 효과적인 인터페이스를 만드는 방법을 소개합니다.
· KO
DeNA LLM 스터디 Part 5: 에이전트 설계와 멀티 에이전트 오케스트레이션
DeNA LLM 스터디 시리즈 최종회. n8n 워크플로우 자동화부터 ReAct·Plan&Execute 에이전트 설계 원칙, 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴, 메모리 관리 전략까지 총망라합니다. 구현 코드와 함께 실무에서 즉시 쓸 수 있는 에이전트 아키텍처 가이드의 완결편입니다.
· KO
DeNA LLM 스터디 Part 4: RAG 아키텍처와 최신 트렌드
DeNA 사내 LLM 스터디 Part 4: 기본 RAG 구현부터 지식 그래프를 활용한 GraphRAG, 검색 전략을 스스로 결정하는 Agentic RAG까지 최신 아키텍처 진화를 분석합니다. 프로덕션 도입 시 고려해야 할 기준과 2025〜2026년 트렌드도 함께 정리합니다.
· KO
DeNA LLM 스터디 Part 3: 모델 학습 방법론 - 사전학습부터 RLHF/DPO까지
DeNA LLM 스터디 Part 3 심층 분석. 사전학습·파인튜닝·강화학습의 차이와 LoRA, QLoRA, DPO 등 최신 효율적 학습 기법의 작동 원리를 코드 예제와 함께 정리했습니다. GPT-4 수준 모델을 도메인 데이터로 튜닝하는 현업 파인튜닝 전략 선택 기준도 포함합니다.
· KO
DeNA LLM 스터디 Part 2: 구조화 출력과 복수 LLM 조합 패턴
JSON Schema, Pydantic을 활용한 구조화 출력부터 Sequential, Parallel, Cascade 등 실무에서 활용 가능한 Multi-LLM 파이프라인 설계 패턴까지
· KO
DeNA LLM 스터디 Part 1: LLM 기초와 2025년 AI 현황
DeNA 사내 LLM 스터디 시리즈의 첫 글. GPT-4, Claude, Gemini를 비교하고 Next Token Prediction, Instruction Tuning, Reasoning 모델의 원리와 프롬프트 엔지니어링 기초를 2025년 AI 현황과 함께 정리했습니다.
· KO
Agent Effi Flow의 전략적 피벗: 일본 인바운드 시장을 위한 おもてなしBot 출시
AI 효율화 도구에서 일본 인바운드 관광 시장으로의 전략적 전환. 경쟁 치열한 레드오션을 피해 블루오션을 찾아가는 1인 개발자의 시장 분석과 おもてなしBot 서비스 구축 과정을 공유합니다.
· KO
반복적 리뷰 사이클 방법론: 복잡한 개발에서 에러를 최소화하는 멀티 에이전트 오케스트레이션
오케스트레이션 에이전트 중심의 반복적 리뷰 사이클을 통해 복잡한 개발 작업의 에러율을 40-90% 감소시키는 체계적 방법론을 소개합니다.
· KO
AI 검색 시대를 위한 AEO 구현기: Agent Effi Flow 실전 적용
ChatGPT, Perplexity 등 AI 검색 엔진에 콘텐츠가 인용되도록 최적화하는 AEO(Answer Engine Optimization) 전략의 실제 구현 경험을 공유합니다. 스키마 마크업, FAQ 페이지 최적화, 구조적 데이터 설계 핵심 기법을 단계별로 설명합니다.
· KO
멀티 에이전트 오케스트레이션으로 블로그 자동화 시스템 개선하기
Claude Code의 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴을 실전 적용한 대규모 블로그 자동화 개선 사례. 48개 파일을 병렬 분석해 61개 이슈를 발견하고, SEO 메타데이터 보정부터 4개 언어 번역 동기화, 내부링크 추가까지 에이전트팀이 자동 처리한 전체 프로세스를 공개한다.
· KO
AdSense 도전기: AI 분석으로 "가치 없는 콘텐츠" 거절 극복하기
Google AdSense "가치가 별로 없는 콘텐츠" 거절 후 ChatGPT, Claude, Gemini 3개 AI를 활용해 원인을 분석하고 승인 가능성을 5.5점에서 8.5점으로 개선한 실제 경험을 공유합니다.
· KO
AI 시대, 후배들에게 전하고 싶은 이야기
AI가 채용을 줄이는 시대, 중소기업 개발자 경험에서 도출한 생존 전략을 공유합니다. 도메인 지식을 깊이 쌓고, T자형 인재로 성장하며, AI와 협업하는 방식으로 개인의 가치를 높이는 방법을 솔직하게 정리했습니다. 주니어부터 시니어까지, AI 시대 개발자 커리어 생존 가이드입니다.
· KO
생성형 AI 도입, 왜 탑다운 방식이 필요한가: 42% 실패율의 진짜 이유
생성형 AI 프로젝트의 42%가 실패하는 원인과 탑다운 방식의 해법을 상세히 분석합니다. 바텀업 AI 도입의 구조적 한계, 효과적인 조직 변화 관리 전략, 업무 문서화와 표준화 방법, 직원 저항 최소화, ROI 측정 프레임워크까지 CTO를 위한 실전 가이드를 제시합니다.
· KO
Vertex AI Search로 사이트 내 검색 구현하기: Cloud Functions와 자동화 배포
Google Vertex AI Search를 활용해 웹사이트에 AI 검색 기능을 구현하는 방법을 소개합니다. Cloud Functions API 서버 구축부터 셸 스크립트 자동화 배포까지 단계별로 설명합니다.