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11개의 포스트
AI가 디자인을 '만들기' 시작했다 — Open Design 아키텍처 심층 분석
Anthropic의 Claude Design이 보여준 '아티팩트-퍼스트' 워크플로우를 11일 만에 38,000개 별로 따라잡은 오픈소스 프로젝트 Open Design을 분해한다. 데몬-에이전트 아키텍처, 파일 기반 스킬, 프롬프트 스택, anti-AI-slop 머신까지 — '왜 이런 모양일 수밖에 없는가'를 처음부터 끝까지 따라가는 특집.
당신의 스타트업은 이미 죽어 있을지 모른다: AI 시대 창업 플레이북의 재작성
Steve Blank의 2026년 글 'Your Startup Is Probably Dead On Arrival'을 출발점으로, 왜 기존 스타트업 공식이 AI 시대에 흔들리는지 역사와 사례, 논문, 실무 체크리스트로 풀어낸다. 고객개발, MVP, 제품시장적합성, 애자일, VC 조달, AI 에이전트, 결과 기반 가격 모델까지 연결해 2026년 창업자가 반드시 다시 물어야 할 질문을 정리한다.
AI는 입구, 구조화된 데이터가 출구 — DX를 위한 AI/ML 이해의 기술
DX 전문가 로드맵 4편 — 1959년 Arthur Samuel의 체커 프로그램부터 2026년 AI 에이전트까지. 88%의 기업이 AI를 활용하지만 실제 성과를 내는 기업은 6%에 불과한 이유. AI를 '도구'로 이해하는 DX 전문가의 시각을 총정리한다.
AI가 오픈소스 라이선스를 세탁한다? — chardet 사건으로 본 라이선스 론더링의 모든 것
2026년 3월, AI가 오픈소스 라이브러리를 5일 만에 재작성하고 라이선스를 바꿔버린 사건이 전 세계를 뒤흔들었다. 클린룸 구현의 역사부터 AI 시대의 저작권 위기까지, 개발자라면 반드시 알아야 할 이야기.
AI 시대에 진짜 안전한 것은 직업이 아니라 '판단 체계'다
AI가 사람을 대체하는 시대가 아니라, 사람의 판단을 더 중요하게 만드는 시대. 코어닷투데이가 제조업 AI, 의회 AI, Fact Explorer를 통해 바라보는 AI 시대의 본질을 이야기합니다.
DX 로드맵: 기술을 배운 뒤, 조직을 어떻게 바꾸는가
클라우드를 배우고, 컨테이너를 익히고, CI/CD 파이프라인을 구성했다. 그런데 다음은? 기술 학습과 조직 변혁 사이의 간극을 메우는 DX 로드맵을 다룬다. 20대 엔지니어가 기술 역량을 커리어 자산으로 전환하는 구체적인 경로.
MCP(Model Context Protocol) 완전 이해 — AI 세계의 USB-C (Part 1)
AI가 외부 세계와 소통하는 표준 규격, MCP. 왜 이런 개념이 등장했고, 왜 지금 중요한지를 USB-C 비유와 풍부한 사례로 쉽게 설명합니다.
Amazon Bedrock 완전 정복: AI 모델을 '골라 쓰는' 시대의 시작
GPU를 사서 모델을 학습시키던 시대에서, API 한 줄로 세계 최고의 AI 모델을 바로 쓰는 시대로. Bedrock이 왜 탄생했고, 어떤 모델을 제공하며, 직접 호스팅·OpenAI API·Azure OpenAI와 무엇이 다른지를 실전 관점에서 풀어본다.
벡터 데이터베이스 완전 정복: AI가 '의미'를 검색하는 시대의 새로운 저장소
'강아지 사진'을 검색하면 'puppy', '댕댕이', '반려견' 사진도 찾아주는 검색. 키워드가 아닌 '의미'로 검색하는 기술의 핵심에 벡터 데이터베이스가 있다. 임베딩이 무엇이고, ANN 알고리즘이 어떻게 작동하며, RAG에서 왜 필수인지를 논문과 실전 사례로 풀어본다.
머신러닝 vs 딥러닝: 같은 듯 다른 두 세계를 제대로 이해하기
머신러닝과 딥러닝, 대체 뭐가 다른 걸까요? 1950년대 퍼셉트론부터 2026년 파운데이션 모델까지, 역사와 논문과 사례로 두 개념의 차이를 명쾌하게 정리합니다.
코어닷투데이 기술 블로그를 시작합니다
코어닷투데이의 기술 블로그를 통해 AI 기술 인사이트와 엔지니어링 경험을 공유합니다.