여러 AI 에이전트를 효율적으로 조율하고 관리하는 방법을 배웁니다. 에이전트 라우팅부터 동적 선택, 워크플로 관리까지 실무에서 바로 사용할 수 있는 오케스트레이션 기법을 다룹니다.
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AI 에이전트가 중요한 결정을 내리기 전에 사람의 승인을 받는 시스템을 구축하는 방법을 배웁니다. 실무에서 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 만드는 핵심 패턴을 소개합니다.
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AutoGPT의 아키텍처를 분석하고 직접 Mini AutoGPT를 구현해봅니다. 자율 목표 달성 시스템의 원리를 이해하고 실전 프로젝트에 적용할 수 있는 실력을 키웁니다.
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자율적으로 작동하는 AI 에이전트 BabyAGI의 핵심 원리를 이해하고, 실제로 구현해봅니다. 태스크 생성, 우선순위 관리, 실행 루프를 직접 코드로 작성하며 AGI의 기초를 배웁니다.
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LLM을 활용하여 자율적으로 코드를 작성하고, 테스트하며, 디버깅하는 Code Agent를 처음부터 끝까지 구축하는 실전 가이드입니다. GitHub 통합까지 완성합니다.
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AI 시대의 정보 수집 자동화, Research Agent의 핵심 개념부터 실전 구현까지. 웹 크롤링, 요약, 보고서 생성을 자동화하는 에이전트 시스템을 직접 만들어봅니다.
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AI 에이전트의 성능을 체계적으로 측정하고 평가하는 방법을 알아봅니다. 성공률부터 안전성까지, 실무에서 바로 적용할 수 있는 평가 프레임워크를 단계별로 학습합니다.
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AI 에이전트를 실제 서비스 환경에 안전하게 배포하는 방법을 다룹니다. 에러 핸들링부터 비용 제어, 모니터링까지 실무에서 꼭 필요한 핵심 기술을 쉽게 설명합니다.
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실시간 음성 통화, 문자 채팅, 화면 공유를 지원하는 개인용 AI 어시스턴트 OpenClaw 프로젝트를 소개합니다. Claude API를 활용한 멀티채널 통합 아키텍처와 실무 구현 사례를 초급 개발자 눈높이에서 설명합니다.
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OpenClaw CLI를 처음 시작하는 개발자를 위한 환경 설정 가이드입니다. Node.js 설치부터 첫 메시지 전송까지 단계별로 알아봅니다. 초급 개발자도 쉽게 따라할 수 있도록 실무 스토리텔링으로 풀어냈습니다.
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마이크로서비스 환경에서 WebSocket 기반 Gateway 패턴을 이해하고 실전에서 활용하는 방법을 배웁니다. 제어 플레인과 세션 관리 메커니즘을 Node.js로 구현하며, 실무에서 바로 적용할 수 있는 노하우를 제공합니다.
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터미널에서 실행하는 CLI 명령어의 핵심 개념과 활용법을 배웁니다. gateway로 서버를 시작하고, agent로 AI와 대화하며, wizard로 설정을 자동화하는 방법까지 실전 예제로 익힙니다.
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Telegram Bot API의 강력한 기능을 grammY 프레임워크로 쉽게 구현하는 방법을 배웁니다. 명령어 핸들러부터 인라인 키보드, 콜백 처리까지 실전 예제로 익히는 Telegram 봇 개발 완벽 가이드입니다.
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discord.js로 Discord 봇을 만들어봅시다. 실시간 채팅 연동부터 슬래시 커맨드까지, 실무 코드로 배우는 Discord 통합 가이드입니다.
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Slack Bolt 프레임워크를 활용하여 기업용 메신저 봇을 개발하는 방법을 초급자도 이해할 수 있도록 단계별로 설명합니다. 이벤트 구독, 모달 인터랙션, 실전 배포까지 실무 활용 사례와 함께 다룹니다.
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AI 에이전트 런타임 아키텍처를 실무 중심으로 배워봅니다. Pi Agent Core의 구조부터 RPC 모드, 도구 스트리밍까지 초급 개발자도 쉽게 이해할 수 있도록 스토리텔링 방식으로 설명합니다.
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멀티플레이어 환경에서 세션을 안전하게 격리하고 관리하는 방법을 배웁니다. 그룹 격리, 활성화 모드, 큐 모드 등 실무에서 바로 사용할 수 있는 세션 관리 전략을 다룹니다.
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Playwright와 Puppeteer를 활용한 브라우저 자동화의 핵심 개념을 실무 중심으로 학습합니다. CDP 프로토콜부터 스크린샷, 웹 스크래핑까지 초급 개발자도 쉽게 따라할 수 있는 실전 가이드입니다.
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AI가 UI를 직접 제어하는 혁신적인 A2UI(Agent-to-UI) 시스템의 핵심 개념과 Canvas 메커니즘을 실무 관점에서 상세히 다룹니다. 스냅샷 관리부터 커스텀 위젯 제작까지 단계별로 학습합니다.
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음성으로 AI와 자연스럽게 대화하는 Voice Wake & Talk Mode의 동작 원리를 실무 관점에서 분석합니다. 플랫폼별 구현 차이와 ElevenLabs TTS 통합까지 완벽하게 다룹니다.
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실무에서 자주 사용하는 미디어 파일 처리 파이프라인을 처음부터 끝까지 배웁니다. 이미지 리사이징, 오디오 변환, 임시 파일 관리까지 Node.js로 구현하는 방법을 초급 개발자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다.
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플러그인 시스템의 핵심 개념부터 실전 구현까지 완벽 가이드. Plugin SDK 구조와 라이프사이클을 이해하고, Teams/Matrix 플러그인 실제 사례를 분석합니다. 확장 가능한 아키텍처 설계의 모든 것을 담았습니다.
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Discord 봇의 DM 보안 정책과 페어링 시스템을 체계적으로 학습합니다. dmPolicy 설정부터 allowlist 관리, 페어링 코드 구현까지 안전한 봇 운영의 모든 것을 다룹니다.
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Node.js 환경에서 자동화의 핵심인 Cron 작업과 Webhooks를 활용하는 방법을 다룹니다. 정기적인 작업 스케줄링부터 외부 서비스 연동까지, 실무에서 바로 적용할 수 있는 자동화 기법을 배워봅니다.
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하나의 데스크톱 앱을 macOS, iOS, Android 모바일 앱과 연동하는 방법을 배웁니다. WebSocket 프로토콜 설계부터 Bonjour 자동 페어링까지, 크로스 플랫폼 앱 통합의 모든 것을 다룹니다.
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AI 서비스 개발 시 필수적인 모델 장애 대응과 다중 프로바이더 관리 전략을 다룹니다. Anthropic과 OpenAI를 통합하고, 안정적인 failover 시스템을 구축하는 방법을 실무 코드와 함께 설명합니다.
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VPN 설정의 복잡함 없이 어디서든 안전하게 내 서버에 접속하는 방법을 배웁니다. Tailscale의 핵심 개념부터 Serve, Funnel, 그리고 실전 Gateway 원격 제어까지 단계별로 알아봅니다.
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현대적인 TypeScript 프로젝트의 구조를 체계적으로 분석합니다. pnpm workspace부터 tsconfig 설정, tsc 빌드, rolldown 번들러까지 프로덕션 레벨의 프로젝트 구성을 마스터할 수 있습니다.
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초급 개발자를 위한 테스트 전략의 모든 것을 다룹니다. Vitest부터 단위 테스트, 통합 테스트, E2E 테스트까지 실무에서 바로 적용할 수 있는 테스트 작성법을 배워봅니다.
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확장 가능한 메시징 시스템에 새로운 채널을 추가하는 방법을 실전 프로젝트로 배웁니다. 어댑터 패턴을 활용한 채널 설계부터 테스트, 배포까지 전 과정을 다룹니다.
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챗봇 개발을 시작하는 초급 개발자를 위한 첫 걸음! 챗봇의 기본 개념부터 규칙 기반, AI 기반, 하이브리드 챗봇까지 실무에서 바로 활용 가능한 지식을 체계적으로 정리했습니다. 각 챗봇 유형의 특징과 구현 방법을 실제 코드와 함께 쉽게 배워보세요.
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Python 챗봇 개발의 두 번째 단계로, 개발 환경 구축부터 가상환경 설정, 필수 라이브러리 설치까지 실무에서 바로 활용 가능한 환경 설정 방법을 다룹니다. 초보자도 따라할 수 있도록 단계별로 상세하게 설명합니다.
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OpenAI API를 활용한 챗봇 개발의 핵심을 배웁니다. API 키 설정부터 ChatCompletion 사용법, 대화 히스토리 관리까지 실무에 필요한 모든 내용을 다룹니다.
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AI 챗봇의 성능을 좌우하는 프롬프트 엔지니어링의 핵심 개념과 실전 기법을 배웁니다. 효과적인 프롬프트 작성부터 시스템 메시지 설계, 컨텍스트 관리, Few-shot 학습까지 실무에 바로 적용할 수 있는 기술을 다룹니다.
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챗봇이 이전 대화를 기억하고 자연스러운 대화를 이어갈 수 있도록 컨텍스트를 관리하는 방법을 배웁니다. 메모리 관리, 세션 처리, 컨텍스트 윈도우 최적화까지 실무에 필요한 모든 기법을 다룹니다.
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Streamlit을 활용하여 Python 챗봇에 전문적인 웹 UI를 구축하는 방법을 배웁니다. 세션 관리, 채팅 인터페이스, 실시간 스트리밍까지 실무에 필요한 모든 것을 다룹니다.
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챗봇 개발을 완료했다면 이제 실제 사용자에게 서비스할 차례입니다. FastAPI 기반 챗봇을 Docker로 컨테이너화하고, AWS에 배포하며, 모니터링과 로깅을 통해 안정적으로 운영하는 전체 프로세스를 실무 중심으로 알아봅니다.
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비즈니스 성과를 측정하는 핵심 지표부터 데이터베이스 설계까지, 실무에서 바로 활용할 수 있는 데이터 분석의 모든 것을 배워봅니다. Python과 Polars를 활용한 효율적인 데이터 처리 방법을 함께 알아봅니다.
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실시간 주문 데이터부터 재고 관리까지, Polars와 Python을 활용한 전자상거래 데이터 파이프라인 구축 방법을 실무 중심으로 알아봅니다. 대용량 데이터 처리와 성능 최적화 노하우를 함께 제공합니다.
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사용자 행동 데이터를 기반으로 전환율을 분석하는 퍼널 시스템을 Polars와 Python으로 구축하는 방법을 배웁니다. 실시간 데이터 처리부터 시각화까지, 실무에서 바로 활용할 수 있는 고성능 분석 파이프라인을 만들어봅니다.
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사용자 행동 패턴을 시간대별로 추적하고 분석하는 코호트 분석 엔진을 Polars와 Python으로 구현하는 방법을 배워봅니다. 실무에서 바로 활용 가능한 고성능 데이터 분석 기법을 익힐 수 있습니다.
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고객 생애 가치(LTV)를 정확하게 계산하고 분석하는 방법을 배워보세요. Python과 Polars를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 LTV 계산 모델을 구축하는 방법을 단계별로 알려드립니다. 데이터 기반 비즈니스 의사결정의 핵심 지표를 마스터하세요.
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고객 데이터를 Recency, Frequency, Monetary 기준으로 분석하여 고객 세그먼트를 자동으로 분류하는 방법을 배웁니다. Polars를 활용한 고속 데이터 처리와 실무 중심의 자동화 전략을 다룹니다.
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사용자의 재방문율과 이탈 패턴을 분석하여 서비스 개선점을 찾는 데이터 분석 시스템입니다. Python과 Polars를 활용하여 대규모 로그 데이터를 빠르게 처리하고, 실무에서 바로 활용할 수 있는 분석 인사이트를 도출하는 방법을 배웁니다.
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데이터 기반 의사결정의 핵심인 A/B 테스트를 Polars와 Python으로 구축하는 방법을 배웁니다. 통계적 유의성 검정부터 실시간 모니터링까지 실무에서 바로 활용할 수 있는 완전한 분석 시스템을 만들어봅니다.
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실무에서 바로 활용할 수 있는 상품 추천 시스템의 핵심 지표들을 배워봅니다. Python과 Polars를 사용하여 클릭률, 전환율, 개인화 점수 등 주요 추천 지표를 계산하고 분석하는 방법을 단계별로 알아봅니다.
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Python과 Polars를 활용하여 마케팅 채널별 투자 수익률(ROI)을 분석하고 최적의 마케팅 전략을 수립하는 방법을 배웁니다. 실무에서 바로 활용 가능한 데이터 분석 기법과 성능 최적화 방법을 함께 다룹니다.
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재고 관리와 수요 예측에 필요한 핵심 지표들을 Python과 Polars로 계산하고 분석하는 방법을 배웁니다. 실무에서 바로 활용 가능한 회전율, 재고일수, 예측 정확도 등의 지표 계산법을 다룹니다.
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Python과 Polars를 활용하여 대용량 비즈니스 데이터를 실시간으로 처리하고 시각화하는 방법을 배웁니다. 빠른 데이터 분석과 효율적인 메모리 사용을 통해 실무에서 바로 활용 가능한 대시보드를 만들어봅니다.
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실시간 비즈니스 지표를 추적하고 이상 징후를 자동으로 감지하는 KPI 모니터링 시스템을 구축하는 방법을 배웁니다. Python과 Polars를 활용하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리하고, 임계값 기반 알림 시스템을 구현합니다.
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매일 반복되는 리포팅 업무에서 벗어나고 싶으신가요? Python과 Polars를 활용하여 데이터 수집부터 리포트 생성까지 완전히 자동화하는 방법을 배워보세요. 실무에서 바로 적용할 수 있는 자동 리포팅 파이프라인 구축 가이드입니다.
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데이터 분석 작업이 느려서 고민이신가요? Polars는 Pandas보다 최대 100배 빠른 성능을 자랑하는 차세대 데이터 프레임 라이브러리입니다. 대용량 데이터 처리부터 메모리 최적화까지, 실무에서 바로 적용할 수 있는 성능 최적화 기법을 알려드립니다.
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AI와 기술 발전이 매우 빠르게 진행되어 인류가 새로운 경제모델에 도달할 수 있다고 가정할 때, AI 기술은 모두가 무료로 접근할 수 있어 생산성과 수익이 폭발적으로 증가할 수 있다는 전망을 말하고 있습니다.
그 과정에서 중요한 것은 단순히 AI의 결과물을 나눠주는 것뿐만 아니라 사람들이 미래를 함께 결정하고 참여할 수 있는 권한(agency)을 가지는 것입니다.
단순한 보편적 기본소득(UBI)보다, AI가 만들어내는 부(wealth)를 공유하며 참여하는 '보편적 부의 공유' 모델이 이상적이며, 모두가 AI가 만든 것의 소유권을 일부 갖는 형태여야 한다는 생각을 전달합니다. 이를 통해 사람들은 미래를 공동으로 만들어가며, AI가 주도하는 과학적 발명과 인간의 문화 창조가 함께 이루어지는 세상을 기대하는 내용입니다.
마지막으로, 전 세계 인구가 막대한 토큰 같은 가치를 나누며 경제적 참여를 할 수 있는, 다소 혁신적이고 실험적인 아이디어를 제안하면서, 인간 ingenuity(독창성)와 창의성을 경제 엔진으로 작동시키자는 메시지를 담고 있습니다.
즉, AI 중심의 미래 사회에서 경제적 분배와 권한 부여가 핵심이며, 모두가 단순히 수혜자가 아닌 미래 공생의 주체가 되어야 한다는 것입니다.
출처: https://www.youtube.com/watch?v=DFnoQkYUqgU
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#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
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#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
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출처: https://www.youtube.com/shorts/xgXHayDOB7Q
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#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화#일자리
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#인공지능#AI#프로그래밍#루피 #원피스
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#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
퍼플렉시티 유료 기능(Pro) 무료 이용 방법
퍼플렉시티(Perplexity)의 유료 기능인 'Perplexity Pro'를 무료로 이용할 수 있는 대표적인 두 가지 방법입니다.
1. NH 투자증권 이벤트를 통한 무료 이용권 받기
https://www.mynamuh.com/
현재 NH 투자증권에서 특정 이벤트를 통해 퍼플렉시티 프로 1년 무료 이용권을 제공하고 있습니다.
방법: NH 투자증권의 관련 이벤트(주로 신규 고객 또는 특정 서비스 이용 고객 대상)에 가입 및 참여합니다.
혜택: 1년간 퍼플렉시티 Pro를 무료로 이용할 수 있습니다.
주의사항: 이벤트는 기간 한정일 수 있으며, 상세 조건(예: 신규 계좌 개설, 특정 금액 이상 거래 등)이 있을 수 있으니, NH 투자증권의 공식 이벤트 페이지에서 최신 정보와 조건을 반드시 확인해야 합니다.
2. 학생 이메일 인증을 통한 1년 무료 이용권 받기
대학교 또는 교육기관의 이메일 계정을 통해 학생 신분을 인증하여 무료 이용권을 받을 수 있습니다.
방법: 퍼플렉시티 공식 웹사이트에서 학생 인증 절차를 거치며, 자신의 학교 이메일 주소(주로 .ac.kr 도메인)를 사용하여 인증합니다.
혜택: 1년간 퍼플렉시티 Pro를 무료로 이용할 수 있습니다.
위의 방식으로 해도 안되는 경우 구독후에 댓글로 이메일 남겨주시면 하는 방법에 대한 PDF 문서를 보내드리겠습니다.
#인공지능 #ai #perplexityai
Google DeepMind의 Gemini 2.5 Computer Use 모델은 웹과 모바일 사용자 인터페이스(UI) 제어에 최적화된 새로운 AI 모델입니다.
- https://blog.google/technology..../google-deepmind/gem
주요 특징 및 기능
UI 상호작용: 시각 이해와 추론 능력을 바탕으로 실제 사용자처럼 클릭, 타이핑, 스크롤 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
작동 방식: 컴퓨터 사용 시나리오에서 스크린샷, 사용자 요청, 최근 액션 내역을 입력받아 UI 액션을 반복적으로 수행합니다.
활용 분야: 폼 입력, 드롭다운 조작, 로그인 이후 작업 등 사용자 작업을 직접 자동화할 수 있습니다.
최적화 환경: 웹 브라우저에 최적화되어 있으며, 모바일 UI 제어에도 강점을 보입니다. (현재 PC OS 단위 제어는 미지원)
성능: 여러 웹·모바일 제어 벤치마크에서 속도와 정확도 모두 업계 최고 수준을 나타냅니다.
접근 및 활용
API 접근: Gemini API를 통해 Google AI Studio 및 Vertex AI에서 접근하고 활용할 수 있습니다.
실제 활용: 구글 내부 및 얼리 액세스 사용자들은 UI 테스트, 개인 비서, 워크플로우 자동화 등에 이미 활용 중입니다.
현재 상태: 현재 공개 프리뷰로 사용 가능하며, 개발자 커뮤니티 참여(문서·포럼)가 열려 있습니다.
안전 장치
보안 및 오남용 방지: 액션별 단계별 안전성 검사 및 시스템 지침 등 다양한 안전장치를 제공합니다.
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
✨ 난생처음 소개팅! 포미의 운명은? (feat. 3시간째 답장 없는 그녀) 💌
포미에게 첫 소개팅은 일생일대의 이벤트! 그녀에게 잘 보이기 위해 열심히 운동하고, 새 옷을 사고, 심지어 그녀가 좋아하는 음식점과 대화 주제까지 꼼꼼히 준비합니다.
만남은 화기애애하게 낮부터 밤까지 이어졌고, 포미는 설레는 마음으로 그녀에게 연락했지만... 😔 3시간째 답장이 없습니다.
과연 그녀는 포미에게 어떤 마음을 가지고 있는 걸까요? 포미의 노력은 빛을 볼 수 있을까요?
그녀의 속마음은 2탄에서 바로 공개됩니다! 다음 이야기도 놓치지 마세요!
음악: 브금대통령
#소개팅 #첫만남 #연애고민 #썸 #답장기다리기 #솔직후기 #2탄예고
90%가 모르는 AI 기억력의 치명적 한계
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#주부#엄마#가족#부모님#아들#딸#카나나
[강의 내용 설명 ]
본 강의는 『MCP 실전활용 & 서버개발 핵심 가이드』 책 소개 강의입니다.
[책구매 링크 ]
『MCP 실전활용 & 서버개발 핵심 가이드』
- Yes24: https://www.yes24.com/product/goods/162224477
- 교보문고 : https://product.kyobobook.co.k....r/detail/S0002183188
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[강의 내용 설명 ]
본 강의는 『MCP 실전활용 & 서버개발 핵심 가이드』 책에서 제공하는 검증된 소스 코드를 활용하여 MCP 서버를 직접 설치하고 구동하는 과정을 상세히 다룹니다.
Google MCP 서버를 이용하여 Gmail을 이용하여 이메일을 보내고 Google 캘린더를 이용하여 일정을 만드는 실습을 진행합니다.
[사용된 링크 출처 ]
깃허브 링크 : https://github.com/wikibook/mcp-guide
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[강의 내용 설명 ]
본 강의는 Anthropic의 MCP(Model Card Protocol)를 활용한 서버 개발 환경 구축의 모든 것을 담고 있습니다.
💻 상세한 실습 과정: GitHub에서 MCP 서버 프로젝트를 클론(Clone)하는 방법부터 시작합니다.
⚙️ 환경 설정 필수: 개발에 필요한 파이썬 가상 환경 및 라이브러리를 설정하고 준비하는 과정을 다룹니다.
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##인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화#MCP
[강의 내용 설명 ]
본 강의는 『MCP 실전활용 & 서버개발 핵심 가이드』 책에서 제공하는 검증된 소스 코드를 활용하여 MCP 서버를 직접 설치하고 구동하는 과정을 상세히 다룹니다.
책에서 제공하는 KIS MCP 서버를 이용하여 주식을 매수하거나 매수한 내역을 조회하는 실습을 다룹니다.
[사용된 링크 출처 ]
깃허브 링크 : https://github.com/wikibook/mcp-guide
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『MCP 실전활용 & 서버개발 핵심 가이드』
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[강의 내용 설명 ]
본 강의는 『MCP 실전활용 & 서버개발 핵심 가이드』 책에서 제공하는 검증된 소스 코드를 활용하여 MCP 서버를 직접 설치하고 구동하는 과정을 상세히 다룹니다.
Dart MCP 서버를 이용하여 기업 정보를 조회하고 분석해보는 실습과정을 진행합니다.
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깃허브 링크 : https://github.com/wikibook/mcp-guide
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[강의 내용 설명 ]
본 강의는 『MCP 실전활용 & 서버개발 핵심 가이드』 책에서 제공하는 검증된 소스 코드를 활용하여 MCP 서버를 직접 설치하고 구동하는 과정을 상세히 다룹니다.
설치된 MCP 서버 환경을 기반으로, 예시 데이터를 입력하고 분석하는 실습을 진행합니다.
[사용된 링크 출처 ]
깃허브 링크 : https://github.com/wikibook/mcp-guide
[책구매 링크 ]
『MCP 실전활용 & 서버개발 핵심 가이드』
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- 교보문고 : https://product.kyobobook.co.k....r/detail/S0002183188
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#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화#RAG
Google AI의 최신 기능! 복잡한 LangChain이나 VectorDB 설정 없이도 **내 파일 기반으로 답변하는 AI (RAG)**를 만드는 방법, 궁금하셨나요?
Google의 새로운 'File Search API'를 사용하면 단 몇 줄의 파이썬 코드로 이 모든 것을 간단하게 구현할 수 있습니다.
이 영상에서는 Google Gemini API와 File Search API를 사용해, 특정 텍스트 파일(txt)을 업로드하고, AI가 오직 그 파일의 내용만을 '검색'하고 '참고'하여 질문에 답변하도록 만드는 전체 과정을 코드를 실행하며 단계별로 보여드립니다.
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
텍스트로 검색하고, 긴 글 읽느라 지치셨나요? 구글 제미나이(Gemini)의 새로운 기능 'Dynamic View(다이내믹 뷰)'가 그 판을 바꿉니다.
이제 프롬프트 한 줄이면, AI가 단순한 답변이 아니라 살아 움직이는 '시뮬레이터'와 '전용 앱'을 즉석에서 코딩해 줍니다. 🤯
개발자 없이 3초 만에 물리 엔진이 적용된 태양계 시뮬레이터를 만들고, 복잡한 생물학 원리를 게임처럼 배우는 과정을 영상에서 확인해보세요!
👇 영상에 나온 '치트키' 프롬프트 (복붙해서 써보세요!)
✅ 1. 태양계 시뮬레이터 (물리 법칙 시각화)
"태양계 행성들의 공전 궤도를 보여주는 인터랙티브 시뮬레이터를 만들어줘. 내가 행성의 질량이나 거리를 슬라이더로 조절하면 궤도가 찌그러지거나 속도가 변하는 걸 실시간 그래픽으로 보고 싶어. 텍스트 설명은 빼고 오직 작동하는 도구만 보여줘."
✅ 2. RNA 중합효소 시각화 (어려운 개념 공부)
"RNA 중합효소가 어떻게 작동하는지 보여주는 인터랙티브 시뮬레이션을 만들어줘. 전사(transcription) 단계별로 내가 직접 클릭해서 진행 과정을 볼 수 있게 해줘."
Cursor 지웠습니다" 구글이 작정하고 만든 AI 코딩 끝판왕
Antigravity는 AI 에이전트가 기획부터 코딩, 그리고 브라우저 테스트까지 혼자서 다 수행하는 완전히 새로운 개념의 도구입니다.
이제 개발자는 코드를 치는 사람이 아니라, AI에게 일을 시키는 '관리자(Manager)'가 되어야 합니다. 과연 이 도구가 개발자의 일자리를 위협할까요? 아니면 우리를 해방시켜 줄까요? 직접 설치해서 써보고, Cursor와 무엇이 다른지 확실하게 비교해 드립니다!
🔥 영상 핵심 요약
- Gemini 3 탑재: 괴물 같은 성능의 최신 모델 적용
- Mission Control: 여러 명의 AI 에이전트를 한 화면에서 지휘
- Browser Agent: AI가 직접 크롬을 열고 클릭하며 테스트 수행
- Artifacts: 에이전트의 작업 과정을 보고서로 확인
타임라인
00:00 오프닝: 구글의 반격이 시작됐다 (VS Code 끝?)
01:20 Google Antigravity 개발 워크플로우
02:45 Antigravity 의 전반적인 UI 설명
03:48 [실전 데모] Todo 리스트 만들어보기
06:45 실전 데모 직접 테스트
07:50 실전 데모 테스트(자동화)
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
00:00 AI 에이전트 정의 및 소개
00:39 ADK 프레임워크 소개 및 실습 개요
01:27 환경 설정 및 Gemini API 키 연동
02:45 필수 라이브러리 임포트 및 재시도 설정
03:46 AI 에이전트의 개념과 작동 원리
04:48 에이전트 정의 및 코드 구현 (Model, Instruction, Tools)
06:51 에이전트 실행기(Runner) 생성
07:40 실습: 도구를 사용한 실시간 정보 검색 확인 (서울 날씨)
09:55 비교 실험: 도구가 없는 경우의 한계
출처: https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
00:15 1. Nanobana를 활용한 웹 기획 및 이미지 부분 수정
02:45 2. 기존 MCP (Model Context Protocol) 서버 활용 Custom MCP사용
04:13 3. 브라우저 자동화 테스트
06:24 4. 커스텀 룰(Rules) 설정
#인공지능#AI#바이브코딩 #코딩#google #antigravity #안티그래비티
기획부터 배포까지 코딩 0줄? Antigravity와 대화하며 만든 사이트
00:00 핵심 기능 미리보기: 관리자용 AI 문서 자동 생성 및 요약 시연
01:00 사이트 소개: Antigravity로 제작한 '모두의 AI 연구소'와 제작 배경
01:37 메인 기능: 실시간 AI 트렌드 확인 및 주간 핫한 게시글
02:07 등급 시스템: 활동 점수에 따른 레벨업과 명예의 전당
03:18 러닝 허브: 마크다운 및 미리보기를 지원하는 학습 기록 공유 게시판
03:51 정보 큐레이션: 스마트 노트(영어 문서 3줄 요약) 및 유튜브 영상 모음
05:08 관리자 기능 상세: 문서/내용 입력 시 카테고리 분류 및 게시글 자동 완성
06:37 같이 성장해요: 스터디/프로젝트 팀원 모집 및 신청자 승인/반려 시스템
08:51 편의 기능: 관심 있는 게시글을 저장하는 즐겨찾기(북마크)
09:16 마무리: 프롬프트 기반 개발(Antigravity) 후기 및 사이트 이용 안내
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
사이트 : https://every-ai-lab.vercel.app/
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
00:00 Gemini로 갈아탄 핵심 이유(미리보기)
00:57 ChatGPT에서 Gemini로 메인 AI를 갈아탄 배경
01:25 LLM Arena 비교와 Gemini의 단계적 설명 능력
02:00 이유1. Gemini의 자연스러운 한국어 문체와 맥락 이해
02:30 이유2. 구글 생태계 Gmail, 유튜브 등 와의 강력한 연동성
03:52 이유3. 프롬프트 입력을 통한 구글 슬라이드 자동 생성
05:05 이유4 복잡한 개념을 시각화하는 동적 뷰 기능
06:42 이유5. Gemini Advanced 구독 시 제공되는 추가 기능
07:15 텍스트 명령어로 영상을 만드는 Flow 기능 시연
08:19 마무리 및 Gemini Advanced 구독 추천
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
00:00 요약: AI 프롬프트 인젝션 취약점 공격 원리
00:36 인트로
00:54 공격 원리 상세: 가이드 문서 내 숨겨진 악성 명령
02:26 Antigravity User Settings 진입
02:43 해결 방안 1: Artifacts - Review Policy 설정 (Request Review)
03:05 해결 방안 2: Terminal - Auto Execution 비활성화
03:55 (참고) Auto 모드 사용 시 Deny List 설정 방법
04:11 해결 방안 3: File Access - GitIgnore Access 비활성화
05:04 마무리
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
00:00 유튜브 분석기 시연
00:16 키워드 분석 툴 시연
00:58 유료 툴 대신 직접 만들기 제안
01:21 구글 AI 스튜디오 접속 및 빌드 시작
01:40 제미나이(Gemini)를 활용한 체계적인 프롬프트 작성법
02:20 프롬프트 세부 설정
03:15 AI 스튜디오에 프롬프트 적용 및 코드 빌드
03:55 유튜브 API 키 발급 방법 (구글 클라우드 콘솔)
05:30 완성된 유튜브 분석기 테스트 (MCP 검색)
06:29 키워드 분석 프로그램 추가 개발 (경쟁 강도, 전략 분석)
07:10 키워드 분석 툴 테스트 및 결과 확인
08:08 마무리 및 활용 권장
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
[타임라인]
00:01 트렌드 분석기 시연
00:24 제미나이(Gemini) 분석 기능
01:03 제작 배경
01:34 웹서비스 제작 과정
02:05 구글 AI 스튜디오 빌드
02:53 API 키 발급 안내
03:21 다양한 카테고리 분석
04:38 활용 팁 및 마무리
[사용한 프롬프트]
```
1. 앱의 배경
최근 이슈가 되는 영상을 찾기 위한 사이트 개발입니다.
2. 화면설명
(좌측) 사이드바
유튜브 API키를 입력 받는 컴포넌트가 있습니다.
(우측) 메인화면
지역 설정,카테고리 설정을 할수있습니다.
해당 설정을 하고 "검색"을 클릭하면 해당 범주에 해당하는 영상이 표시되며 해당 영상들을 기반으로 Gemini가 분석합니다.
- 10개의 영상들이 인기가 많은 이유를 분석해주고 키워드를 정리해서 표시합니다. 내용은 줄글로 표시되며 5줄 내로 정리해야합니다.
- 영상은 총 10개가 표시됩니다.
- 영상은 인기순으로 정렬되며 표시되는것은 영상썸네일,제목,조회수,좋아요수가 표시됩니다.
3. 유의 사항
- Gemini 2.5 flash모델을 이용해서 분석해주세요.
- 화면에 표시되는 내용은 전부 한국어로 표시되어있어야합니다.
```
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
[설정방법]
1. Nhost 데이터베이스 설정
- Nhost 가입 및 프로젝트 생성 : Nhost에 접속해 가입 → “Create Project” 클릭 → 이름 지정.
- PostgreSQL DB 설정 :프로젝트 설정 “Database” 이동, Public access 활성화 후, PostgreSQL정보 확인.
- DB 연결 정보 확인 : host, port, user, password, database name 각 항목 개별 메모, DATABASE_URL에서 이 정보들을 추출해야 함, 비밀번호 변경 후 안전하게 저장.
2. Render에서 n8n 배포
- Render 가입 : Render에서 계정 생성.
- Web Service 생성 : 대시보드에서 “+ New” → “Web Service” 선택,
- “Existing Image” 선택 후, Image URL에 n8nio/n8n:latest 입력, 인스턴스 타입은 “Free”.
- 환경 변수(Environment Variables) 설정 : 아래 변수들을 추가해야 함배포 시작
- 배포시작 : “Create Web Service” 클릭 → 첫 배포 진행.
참고 환경변수
DB_TYPE: postgresdb
DB_POSTGRESDB_DATABASE: "nhost_database_name"
DB_POSTGRESDB_HOST: "nhost_postgres_host"
DB_POSTGRESDB_PASSWORD: "nhost_postgres_password"
DB_POSTGRESDB_PORT: 5432
DB_POSTGRESDB_USER: postgres
DATABASE_URL: postgres://postgres:"password"@"host":"port"/"name"?sslmode=require
GENERIC_TIMEZONE: America/New_York
N8N_ENCRYPTION_KEY: "직접 생성한 암호화 키"
N8N_HOST: (처음 배포 후 Render URL로 변경)
N8N_PORT: 5678
N8N_PROTOCOL: https
WEBHOOK_URL: (처음 배포 후 Render URL로 변경)
TZ: America/New_York
NODE_ENV: production
N8N_RUNNERS_ENABLED: true
N8N_PAYLOAD_SIZE_MAX: 16
N8N_LOG_LEVEL: info
N8N_ENFORCE_SETTINGS_FILE_PERMISSIONS: false
3. 배포 후 설정 수정 및 검증
- Render URL 확인 : 배포 완료 후, Render가 생성한 URL을 확인 (예: self-hosted-n8n.onrender.com).
- 환경 변수 수정 : N8N_HOST, WEBHOOK_URL 값을 Render URL로 변경 후 저장 → 자동 재배포.
- 로그 확인 : 로그에 "n8n ready on ::, port 5678" 메시지가 나오면 성공.
- 접속 및 테스트 : Render URL 접속 후 회원가입 → n8n 웹 인터페이스로 진입 가능. 워크플로우를 생성하면 데이터가 Nhost PostgreSQL에 저장됨.
[ 타임라인 ]
00:00 인트로 및 n8n 무료 사용 안내 (클라우드 무제한 사용)
00:32 n8n 소개 (AI 자동화 툴: 에이전트, 챗봇, 워크플로우)
01:29 무료 배포 방법 (Nhost와 Render 사용)
01:44 Nhost설정 (데이터베이스 설정 및 정보 확보)
02:45 Render를 통한 n8n 배포 (n8n 도커 이미지 사용)
03:37 환경 변수 설정 (Render에서 Nhost DB 연결)
04:34 배포 완료 및 접속 (웹서비스 배포 후 n8n 사용 시작)
05:31 무료 사용 시 단점 (15분 미사용 시 절전 모드 전환)
#인공지능 #프로그래밍 #자동화
[타임라인]
00:00 인트로 및 결과물 시연
01:03 PPT 제작 4단계 개요 설명
01:30 1단계: AI 모드를 활용한 정보 수집
02:43 2단계: 슬라이드 생성용 프롬프트 작성
03:26 3단계: Gemini 캔버스 기능으로 슬라이드 생성
04:41 결과물 확인 및 구글 슬라이드로 내보내기
05:13 4단계: 최종 수정 및 이미지 변경 팁 06:00 마무리
#인공지능#AI#프로그래밍#코딩#자동화
[사용한 프롬프트]
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당신은 사용자의 업무 효율을 돕는 유능한 AI 비서입니다.
사용자의 요청을 분석하여 적절한 도구를 호출하고, 결과를 한국어로 친절하게 요약해 주세요.
사용자 입력:
[사용 가능한 도구]
1. create_schedule
설명: 일정 관리 및 스케줄 생성 도구입니다.
사용 시점: 사용자가 새로운 일정을 등록하거나 스케줄을 만들고 싶어 할 때 호출하십시오.
2. send_email
설명: 이메일 전송 도구입니다.
사용 시점: 사용자가 특정 대상에게 메시지나 이메일을 보내고자 할 때 호출... (뒷부분은 팝업 박스에 가려져 있으나 문맥상 '호출하십시오'로 추정됨)
[지침]
사용자의 요청에 필요한 정보가 모두 있다면 즉시 도구를 실행하세요.
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[타임라인]
00:00 인트로 및 AI 비서 시연
00:32 n8n 소개 (워크플로우 자동화 도구)
01:16 AI 에이전트의 핵심 구성 요소 (모델, 툴, 메모리)
02:14 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 프로젝트 생성 및 API 사용 설정
03:58 n8n 워크플로우 생성 및 채팅 트리거(Chat Trigger) 설정
04:52 AI 에이전트 노드 추가 및 역할(프롬프트) 정의
05:38 Google Gemini 모델 연결 (API 키 설정)
06:18 구글 캘린더 툴(Tool) 추가 및 OAuth 인증 연동
08:12 Gmail 툴(Tool) 추가 및 인증 연동
09:13 최종 테스트 1: 이메일 보내기 요청
09:26 최종 테스트 2: 구글 캘린더 일정 등록 요청
10:12 마무리
#AI#프로그래밍#코딩#노코딩#자동화#n8n #생성형ai#ai에이전트
#자동매매 #ai에이전트 #mcp
[사용된 링크 출처 ]
깃허브 링크 : https://github.com/wikibook/mcp-guide
[책구매 링크 ]
『MCP 실전활용 & 서버개발 핵심 가이드』
- Yes24: https://www.yes24.com/product/goods/162224477
- 교보문고 : https://product.kyobobook.co.k....r/detail/S0002183188
- 알라딘 : https://www.aladin.co.kr/shop/....wproduct.aspx?ItemId
[타임라인]
[00:00] 인트로: 프롬프트 주식 매수 시연
[00:42] MCP를 이용한 주식 투자 소개
[01:00] 설치 및 설정 가이드 안내
[01:31] MCP 서버 주요 기능 설명
[02:47] 실전 활용 1: 계좌 잔고 파악
[04:15] 실전 활용 2: 저평가 분석 및 매수
[05:43] 실전 활용 3: 기술적 분석 (이동평균선)
