AI가 React 앱을 직접 디버깅 – Agent 기반 디버깅
AI 코딩 도구가 소스코드 분석을 넘어 실행 중인 React/Next.js 앱의 런타임 로그·컴포넌트 상태를 직접 읽고 디버깅 루프 전체에 참여하는 Agent 기반 개발 환경으로 진화하고 있습니다.
연구/개발 부문
RAG 시대의 GEO: AI가 콘텐츠를 읽는 방식과 스키마의 진짜 역할
Google의 생성형 AI 검색 공식 가이드를 바탕으로, AI가 웹 콘텐츠를 찾고 답변에 반영하는 방식을 RAG와 쿼리 팬아웃 개념으로 설명합니다. 또한 “AI 시대에도 구조화 데이터는 여전히 유효한가?”라는 질문에 대해, Google의 입장을 실무 관점에서 해석하고 GEO 전략의 기본 방향을 짚어봅니다.
워크플로우 오케스트레이션 플랫폼 Temporal 알아보기
마이크로서비스와 AI 에이전트 워크로드가 증가하면서 주목받는 Temporal 워크플로우 오케스트레이션 플랫폼의 핵심 개념과 구성 요소를 소개합니다.
프롬프트를 넘어 개발 환경으로, 하네스 엔지니어링 알아보기
최근 개발 업무에서 AI 도구 활용이 빠르게 확대되면서, 개발자가 고려해야 할 요소들도 함께 변화하고 있습니다. 하네스 엔지니어링은 개발 환경을 코드로 관리해 일관성과 재현성을 높이는 방식으로, 서버 및 인프라 설정을 자동화하여 개발·운영 환경 간 차이를 줄이고 협업 효율과 배포 안정성을 향상시키는 방법과 주요 개념을 소개하는 내용입니다.
웹훅(WebHook)을 이용한 쿠버네티스 간단 HPA 시스템 모니터링
Webhook을 활용해 Kubernetes HPA를 모니터링하는 구조를 설명한 글입니다. HPA의 스케일링 이벤트를 실시간으로 수집·전달하여 상태 변화를 신속하게 파악하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 기존 메트릭 기반 모니터링의 한계를 보완하고, 장애 대응 속도와 운영 가시성을 높일 수 있습니다.
React에서 Apache Superset 사용하기
React 기반 서비스에서 데이터 시각화 도구인 Apache Superset을 활용하는 방법을 소개합니다. Superset 대시보드를 React 애플리케이션에 연동하는 방식과 iframe 또는 API 기반 임베딩 방법, 인증 처리와 권한 관리 등 실제 서비스 환경에서 고려해야 할 기술 포인트를 함께 설명합니다.
ChatGPT, Gemini도 못 찾는 당신의 콘텐츠: 구조화 데이터와 GEO의 역할
웹사이트에 모든 정보가 있는데 왜 ChatGPT는 경쟁사만 추천할까요? AI는 디자인이 아닌 코드를 읽습니다. 화려한 디자인 뒤에 숨겨진 웹사이트의 진짜 언어, 구조화 데이터와 스키마 마크업으로 AI가 당신의 브랜드를 정확히 읽고 추천하게 만드는 방법을 알아봅니다.
접근 제어 모델의 이해 : RBAC와 ABAC
조직의 시스템 환경이 복잡해지고 데이터 보안 요구 수준이 높아지면서, 접근 제어는 단순한 기술 요소가 아니라 운영 효율성과 보안 전략을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.이번 포스팅에서는 접근 제어의 기본 개념을 살펴보고, 이를 구현하는 데 사용되는 대표적인 접근 제어 모델들을 소개하고자 합니다.
높은 조회수가 관심이 아니라 ‘길을 잃은 신호’였던 이유 (고객 이탈 예측하기 2)
조회수가 높아도 구매로 이어지지 않을 수 있습니다. 반복 탐색과 정보 과부하로 ‘길을 잃은 고객’이 발생하며 이는 핵심 이탈 요인입니다. ML 분석 결과 적당한 탐색은 긍정적이지만 과도한 탐색은 오히려 구매를 방해합니다. 비교 기준 명확화와 UX 개선이 전환 향상에 중요합니다.
AEO를 넘어 GEO로: AI 마케팅, 무엇부터 시작해야 하는가?
AI가 ‘답변’을 넘어 ‘추천’을 시작한 시대, ‘사실’을 최적화하는 AEO(답변 엔진 최적화)는 기본입니다. 이 글은 여기서 더 나아가 AI의 ‘판단’과 ‘평판’에 영향을 미치는 GEO(생성 엔진 최적화) 전략과, ‘AEO First, Then GEO’라는 명확한 AI 마케팅 로드맵을 제시합니다.