Dev.to 뉴스
총 5,077건·최신 업데이트
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Five Eyes, 5월 1일 정책 발표. Mickai는 4주 전 엔지니어링 작업 완료.
Five Eyes(미국, 영국 등 5개국 정보 동맹)가 AI 에이전트 보안을 위한 새로운 가이드라인을 발표한 가운데, Mickai가 이 정책이 요구하는 핵심 기술인 'OAR(Open Inter-Vendor Audit Record)' 특허를 정책 발표 4주 전에 이미 출원했음이 드러났습니다. 이는 기술적 혁신이 글로벌 보안 규제 표준을 선도할 수 있음을 보여주는 상징적인 사례입니다.
Five Eyes published the policy on 1 May. Mickai filed the engineering 4 weeks earlier.↗dev.to
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프로덕션 환경에서 5개의 AI API를 사용할 때 깨지는 것들 (2026년판)
2026년 AI 서비스 개발의 핵심인 멀티 모델(Multi-model) 전략은 모델별 응답 형식, 스트리밍 규격, 레이트 리밋(Rate Limit)의 파편화로 인해 심각한 운영 장애를 초래할 수 있습니다. 이를 극복하기 위해서는 각 API의 불일치를 표준화하는 어댑터 레이어 구축과 연쇄적 장애를 방지하는 정교한 트래픽 관리 설계가 필수적입니다.
What Breaks When You Use 5 Different AI APIs in Production (2026 Edition)↗dev.to
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구조화된 프롬프트를 컴파일하는 VS Code 확장 프로그램 — AI 호출 및 API 키 불필요
Pup은 사용자가 입력한 구조화된 프롬프트를 Claude(XML), GPT(Markdown/JSON) 등 각 LLM 모델의 학습 방식에 최적화된 형식으로 자동 컴파일해주는 VS Code 확장 프로그램입니다. API 키나 외부 통신 없이 로크에서 작동하여 보안성이 뛰어나며, 프롬프트 엔지니어링의 복잡성을 획기적으로 줄여줍니다.
VS Code extension that compiles structured prompts — no AI calls, no API keys↗dev.to
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AI 챗 안에서 작동하는 폼 빌더를 만들었습니다.
MCP Forms는 AI 채팅창(Claude, Cursor 등)을 벗어나지 않고도 즉석에서 설문 폼을 생성, 배포 및 응답 확인을 할 수 있게 해주는 MCP(Model Context Protocol) 기반의 도구입니다. 사용자가 자연어로 폼의 구조를 설명하면 AI가 실제 작동하는 URL과 데이터 저장 구조를 생성하여, AI의 역할을 단순한 '정보 요약'에서 '실질적 자산 구축'으로 확장시킵니다.
I built a form builder that lives inside your AI chat↗dev.to
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Prometheus Alertmanager vs Grafana 알림 기능 (2026): 아키텍처, 기능, 그리고 언제 무엇을 사용할 것인가
Prometheus Alertmanager와 Grafana Alerting의 아키텍처, 기능, 그리고 2026년 기준 최적의 사용 사례를 비교 분석한 기술 가이드입니다. 모니터링 시스템 구축 시 알림 로직을 어디에 배치할지에 대한 명확한 의사결정 기준을 제시합니다.
Prometheus Alertmanager Vs Grafana Alerting (2026): Architecture, Features, And When To Use Each↗dev.to
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에이전트한사의 첫 번째 진정한 PMF, 리테일 차지백 회수 가능성이 있는 이유
AI 에이전트 플랫폼 AgentHansa가 리테일 차지백(Chargeback) 및 공제액 회수를 통해 실질적인 PMF(제품-시장 적합성)를 찾는 전략을 분석합니다. 단순한 정보 요약을 넘어, 파편화된 데이터를 수집하고 증거를 구성하여 실제 '회수된 금액'이라는 결과물을 만들어내는 '에비던스 코레오그래피(Evidence Choreography)'가 핵심입니다.
Why Retail Chargeback Recovery Could Be AgentHansa's First Real PMF↗dev.to
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B2B 수익 회복 사례 작업, AgentHansa의 최고의 초기 PMF처럼 보이는 이유
AgentHansa의 사례를 통해, 범용적인 AI 서비스를 넘어 'B2B 매출 회수(Revenue Recovery)'라는 구체적이고 실질적인 운영 업무를 자동화하는 것이 초기 PMF(제품-시장 적합성)를 달성하는 핵심 전략임을 분석합니다. AI를 단순한 보조 도구가 아닌, 완성된 결과물(Packet)을 만들어내는 '에이전트'로 정의하여 가치를 증명하는 모델을 제시합니다.
Why B2B Revenue-Recovery Casework Looks Like AgentHansa's Best Early PMF↗dev.to
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첫 번째 돌파구 에이전트 비즈니스는 건설 변경 주문 회수일지도
AI 에이전트 비즈니스의 진정한 돌파구는 단순한 정보 요약을 넘어, 파편화된 데이터를 재구성하여 실제 매출(수익 회수)로 연결하는 '결과물 중심'의 모델에 있다. 특히 건설 분야의 변경 주문(Change-order) 회수처럼, 증거를 수집해 청구 가능한 패키지를 만드는 '수익 회수형 에이전트'가 강력한 시장 기회를 가질 것으로 전망된다.
Why the First Breakout Agent Business May Be Construction Change-Order Recovery↗dev.to
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병입 라인이 새벽 2시에 멈출 때, 적절한 대체 부품을 찾아내는 에이전트가 승리한다
생산 라인이 멈추는 긴급 상황에서 대체 부품을 찾아 의사결정을 지원하는 '에이전트 중심의 산업용 부품 소싱' 비즈니스 모델을 제안합니다. 이 모델은 단순한 정보 검색을 넘어, 파편화된 데이터를 분석해 호환성, 리스크, 공급 경로를 포함한 '의사결정 패키지'를 제공함으로써 다운타임 비용을 최소화하는 데 집중합니다.
When a Bottling Line Stops at 2 A.M., the Agent That Wins Is the One That Finds the Right Replacement Part↗dev.to









