Dev.to AI
원문 사이트 ↗Dev.to AI 섹션은 글로벌 개발자 커뮤니티 Dev.to의 AI 카테고리로, 개발자 관점의 AI 도구 사용기, 모델 활용 실험, AI 코딩 워크플로우 등이 매일 수십 건 발행됩니다. 한국 개발자가 글로벌 동료들의 실전 경험을 학습할 수 있는 매체입니다.
Dev.to AI 주요 토픽
Dev.to AI 관련 글 — 2 페이지
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아스토리아 & 퀸즈의 프리미엄 페이셜, 왁싱 & 바디 트리트먼트 | Thai New York Spa
뉴욕 퀸즈와 아스토리아 지역의 'Thai New York Spa'가 제공하는 프리미엄 스킨케어, 왁싱, 바디 트리트먼트 서비스를 홍보하는 콘텐츠입니다. 특정 지역명과 서비스명을 결합한 키워드 반복을 통해 로컬 검색 엔진 최적화(Local SEO)를 노린 마케팅 목적의 글입니다.
Premium Facials, Waxing & Body Treatments in Astoria & Queens | Thai New York Spa:↗dev.to
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OpenTelemetry와 Prometheus를 활용한 SLO 알림
기존의 임계값 기반 알림이 초래하는 '알림 피로(Alert Fatigue)' 문제를 해결하기 위해, OpenTelemetry와 Prometheus를 활용한 SLO(서비스 수준 목표) 기반 알림 구현 방법을 제시합니다. 에러 예산(Error Budget)의 소진 속도(Burn Rate)를 기준으로 알림을 설정함으로써, 시스템의 신뢰성을 높이고 엔지니어의 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다.
SLO Alerting with OpenTelemetry and Prometheus↗dev.to
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AI 데이터베이스 에이전트는 행(row)이 아닌 결과 계약(result contract)이 필요하다
AI 에이전트가 데이터베이스를 쿼리할 때 단순한 데이터 행(row)뿐만 아니라, 데이터의 범위, 제한 사항, 신선도 등을 포함한 '결과 계약(result contract)'이 필요하다는 내용입니다. 이는 AI 답변의 신뢰성을 높이고 디버깅을 가능하게 하여, 단순 데모를 넘어 실제 프로덕션 환경에서의 안정성을 확보하기 위함입니다.
AI database agents need result contracts, not just rows↗dev.to
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DeepMind CEO, AGI는 4년 이내에 나올 수 있다고. 마지막 세 가지 부족한 부분은 대부분의 사람들이 생각하는 것과 다르다.
Google DeepMind CEO 데미스 허사비스는 2030년경 AGI의 도래를 예측하며, 현재 AI가 가진 세 가지 핵심 결함으로 지속적 학습, 장기 추론, 그리고 실질적 메모리의 부재를 꼽았습니다. 그는 단순히 컨텍스트 윈도우를 확장하는 것은 인간의 '작업 기억'을 늘리는 것과 같으며, 진정한 AGI를 위해서는 정보를 선별하고 통합하는 'AI 해마(Hippocampus)'와 같은 구조가 필수적이라고 강조합니다.
DeepMind’s CEO Says AGI May Be ~4 Years Away. The Last Three Missing Pieces Are Not What Most People Think.↗dev.to
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2026년 초보자를 위한 AI 워크플로우 자동화 과정 시작하기 (무료 + 유료 옵션)
2026년 AI 경쟁력의 핵심은 단순한 프롬프트 입력을 넘어, AI와 다양한 앱을 연결하여 업무 프로세스 전체를 자동화하는 'AI 워크플로우 자동화'로 이동하고 있습니다. 코딩 기술 없이도 AI 에이전트를 구축하고 반복 업무를 자동화하는 능력이 기업과 개인의 핵심 역량으로 부상하고 있습니다.
How to Start an AI Workflow Automation Course as a Beginner in 2026 (Free + Paid Options)↗dev.to - 17
프로토타입이 현실로 만나는 순간: 실제로 중요한 인프라 결정
AI 빌더(Lovable, Bolt 등)를 통한 빠른 프로토타입 제작은 혁신적이지만, 데이터 소유권 부재와 인프라 제어 불능이라는 치명적인 한계를 가집니다. 서비스가 성장함에 따라 AI 빌더의 '블랙박스' 환경에서 벗어나, 코드와 데이터를 직접 제어할 수 있는 전문 인프라(Vercel, Supabase 등)로 전환하는 전략이 필수적입니다.
The moment your prototype hits reality: infrastructure decisions that actually matter↗dev.to
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안전 관리자를 위한 35가지 ChatGPT 프롬프트 (Claude, ChatGPT & DeepSeek)
이 기사는 안전 관리자(EHS 전문가)들이 직면한 과도한 문서 작업 부담을 줄이기 위해 ChatGPT, Claude, DeepSeek 등 AI를 활용하는 35가지 구체적인 프롬프트 활용법을 소개합니다. 작업 위험성 평가(JHA), 사고 조사, 교육 자료 작성 등 7가지 핵심 워크플로우를 자동화하여 업무 시간을 획기적으로 단축하는 방법을 제시합니다.
35 ChatGPT Prompts for Safety Officers (Claude, ChatGPT & DeepSeek)↗dev.to
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4개의 AI 에이전트를 활용한 프라이버시 보호 라우팅 테스트: 실제로 로컬에 남은 것은 무엇이었을까
Trooper 프록시를 활용해 요청별로 클라우드(Claude)와 로컬(Qwen) LLM을 선택적으로 라우팅하여 프라이버시를 보호하는 기술을 소개합니다. 민감한 데이터는 로컬에서 처리하고 일반적인 지식은 클라우드에 위임함으로써, 보안과 성능의 최적 균형을 맞추는 하이브리드 AI 전략을 제시합니다.
I Tested Privacy-Aware Routing with 4 AI Agents: What Actually Stayed Local↗dev.to
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Adobe 생산성 에이전트 사용 가이드: 사용법, 최고의 프롬프트 및 활용 사례 (2026)
Adobe가 발표한 'Productivity Agent'는 PDF 문서를 프레젠테이션, 팟캐스트, 소셜 포스트 등 다양한 멀티 포맷 콘텐츠로 자동 변환해주는 에이전틱 AI 도구입니다. 단순한 문서 요약을 넘어, 기존의 정적인 문서를 인터랙티브한 워크스페이스와 오디오 콘텐츠로 재가공(Repurposing)하는 혁신적인 워크플로우를 제공합니다.
Adobe Productivity Agent Guide: How to Use It, Best Prompts & Use Cases (2026)↗dev.to
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당신의 AI 에이전트는 왜 자신만의 월렛이 필요할까 (그리고 공유 카드가 재앙을 불러올 수 있는 이유)
AI 에이전트가 자율적으로 서비스를 구매할 때 발생하는 보안 및 운영상의 문제를 해결하기 위한 금융 인프라 'FluxA'를 소개합니다. FluxA는 'Intent-Pay'와 일회용 가상 카드인 'AgentCard'를 통해 사용자의 개인 정보를 보호하면서도 에이전트의 자율적인 경제 활동을 안전하게 지원합니다.
Why Your AI Agent Needs Its Own Wallet (And Why a Shared Card Is a Disaster Waiting to Happen)↗dev.to












