저자는 본업, 부업A, 부업B, 개인개발이라는 서로 다른 개발 환경을 한 대의 Mac에서 병행하며, 각각 Git 계정과 LLM 계정이 완전히 분리되어 있다. 이런 상황에서 AI 코딩 에이전트 선택 시 모델 성능보다 복수 개발 컨텍스트의 인증 정보 분리가 더 중요하며, 프로젝트마다 Git 인증과 LLM 인증을 명확히 격리할 수 있는 Agent Canvas를 중심으로 사용하고 있다.
CodeRabbit의 새로운 'Fix CI failures' 기능은 PR 생성 후 발생하는 CI 에러를 감지하고 클릭 한 번으로 AI가 코드를 수정해 준다. 작성 시점 기준 GitHub만 지원하며 Pro+ 플랜 이상에서 사용 가능하고, 대시보드나 설정 파일로 비활성화할 수 있다.
Agent Canvas를 사용하며 로컬 LLM으로 비용을 절감하려 했으나 정밀도 부족으로 결국 Claude와 GPT API를 주로 사용해 월 수십만 엔의 비용이 발생했다. 이후 OpenHands Agent에서 ChatGPT 구독 기능을 이용하도록 전환한 결과 API 이용료를 약 3만 엔으로 크게 줄일 수 있었다.
Naturalmelo는 AI가 작성한 글에서 기계적인 표현을 찾아내어 자연스럽게 수정할 수 있도록 돕는 웹 도구입니다. 문장 단위로 AI 유사도를 분류하는 AI Detector와 세 가지 강도로 문장을 교정하는 AI Humanizer 기능을 제공하며, 무료 로그인 없이 마크다운과 크롬 확장 프로그램으로 이용할 수 있습니다.
AI가 위험한 배치 파일이나 PowerShell을 작성하는 것을 방지하기 위해 오프라인 및 SJIS, CRLF 환경에 대응하는 Claude Skill을 구현했습니다. 이 스킬은 Dry-run 기본 적용, 경로 가드, 백업 및 롤백, 외부 입력 파일의 SJIS 확인 등 안전 설계를 생성되는 모든 배치에 강제로 포함시킵니다.
React + TypeScript와 Go로 TODO 앱을 만드는 시리즈의 두 번째 글로, 구현에 앞서 필요한 기능과 API 엔드포인트, 데이터 구조를 정리한다. TODO 추가·조회·수정·삭제·완료 상태 관리 기능을 정의하고, POST/GET/PATCH/DELETE 엔드포인트와 id·title·completed 필드 구성을 확정했다.
Kiro Crew는 Kiro CLI를 기반으로 상주 프로세스, 세션 간 작업 기억, 장시간 태스크 실행 및 스케줄링 기능을 추가하는 에이전트 실행 기반입니다. 데스크톱 앱, CLI, Slack, Discord 등 다양한 채널에서 작업을 의뢰할 수 있으며, 이 글에서는 macOS 환경에서 설치부터 태스크 의뢰, 정기 실행까지의 과정을 설명합니다.
시간 주도형 트리거와 UrlFetchApp을 활용해 외부 API 데이터를 스프레드시트에 자동으로 시계열 누적하는 GAS 패턴을 설명합니다. AI로 코드를 작성할 때 실제 API 응답 예시를 제공하면 파싱 오류를 줄일 수 있으며, 구현 전에 이상 탐지 사양을 미리 정하면 코드가 더 깔끔해집니다.
저자는 단순히 멋진 데모 영상을 생성하는 것보다 실제 프로젝트에서 모델의 안정성을 평가하는 것이 더 중요하다고 판단하여 Wan 3.0을 위한 체계적인 워크플로우를 준비하고 있습니다. 이를 위해 이미지-비디오 일관성, 참조 기반 생성, 카메라 이동 등을 테스트할 수 있는 간단한 스토리를 구성하여 실용적인 성능을 검증할 계획입니다.
Gemini API 추가 이용규약에서 Google은 무료 서비스에 개인정보나 기밀정보를 보내지 말 것을 명시하고 있으며, 무료 서비스의 경우 인간 리뷰어가 확인·주석·처리를 수행할 수 있다고 되어 있다. 반면 유료 서비스는 위반 탐지 및 법령상 공개 목적으로만 일정 기간 로그를 보존하나 구체적 보존 기간은 명시되어 있지 않아 OpenAI·Anthropic과 대비된다.
