AI
총 17편
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (3편) — "저번에 말한 거 기억해?"
AI 비서에 장기 기억 붙이기. 시스템 프롬프트 토큰 폭발, MEMORY.md 20KB 크래시를 거쳐 LanceDB 벡터 검색까지. BM25+Dense 하이브리드 검색으로 RAG 12만 청크 운영.
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (2편) — 메시지 하나가 처리되는 과정
Discord 메시지가 AI 응답이 되는 전 과정 해부. Node.js 봇 → Nexus MCP → claude -p 흐름, 채널 11개 구조와 Nexus MCP 없으면 Claude가 할 수 없는 것들. 평균 응답 3~8초.
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (1편) — 1월 28일, 맥미니와 Anthropic 공지
맥미니 충동구매에서 시작된 AI 비서 개발기. 48시간 만에 Discord 연동 프로토타입 완성, 지금은 크론 93개·RAG 12만 청크. Anthropic 서드파티 차단 공지가 직접 만들게 된 계기.
MEMORY.md 20KB가 에이전트를 죽였다 — OpenClaw 오픈소스 탄생기
MEMORY.md 팽창으로 에이전트가 새벽에 완전히 죽었다. 4단계 자동 복구와 3-tier 메모리 관리로 20KB→3.5KB 축소. 오픈소스 openclaw-self-healing·memorybox 탄생 배경.
자바 개발자의 AI 입문기 (5편) - LangGraph, 상태 기반 멀티 에이전트
LangGraph로 상태 기반 AI 워크플로우를 만드는 방법을 설명합니다. 질문 분석부터 답변 생성까지 다단계 처리를 자동화하는 에이전트를 만들어봅니다.
자바 개발자의 AI 입문기 (4편) - RAG 실전, Knowledge Base 검색 챗봇 만들기
RAG 파이프라인을 완성해서 회사 문서 기반 검색 챗봇을 만듭니다. 문서 로딩부터 답변 생성까지 전체 과정을 다룹니다.
자바 개발자의 AI 입문기 (3편) - RAG 기초, 문서를 벡터로 저장하기
RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 기초 개념을 설명합니다. 문서를 벡터로 변환하고 ChromaDB에 저장하는 과정을 자바 개발자 관점에서 다룹니다.
자바 개발자의 AI 입문기 (2편) - LangChain 기초, 체이닝과 프롬프트 템플릿
LangChain의 프롬프트 템플릿과 체이닝 개념을 자바 개발자 관점에서 설명합니다. Spring의 의존성 주입과 비슷한 패턴을 발견할 수 있어요.
자바 개발자의 AI 입문기 (1편) - Python 환경 세팅과 OpenAI 첫 호출
9년차 자바 백엔드 개발자가 Cursor IDE와 바이브코딩으로 AI 개발을 시작하는 과정을 공유합니다. Python 환경 세팅부터 OpenAI API 첫 호출까지.
MCP 서버 실전 운영 (2편) - Private Git 연동과 자동화
로컬 MCP 서버를 Cloud Run에 올려 어디서든 접근하기. GitHub Webhook으로 Push 5초 내 자동 동기화. Cold Start 2~3초, 월 $0.10~$1 비용 트레이드오프까지.
백엔드 개발자의 첫 MCP 서버 만들기 (1편) - AI와 데이터 연결하기
AI가 DB·API를 직접 읽게 만드는 MCP 입문. 블로그 중복 주제 체크 시간 10분→3초. 수동 복붙 작업 제로. 백엔드 개발자가 Python으로 첫 MCP 서버 만드는 A to Z.
AI 드리븐 코드베이스 문서화 (3편) - 실제 효과와 운영 가이드
4계층 문서 시스템의 실제 수치와 운영 가이드. AI 토큰 85% 절약, 정확도 85%→95%, 개발 속도 3배. 투자 대비 효과가 불분명할 때 정량 지표로 증명하는 방법.
AI 드리븐 코드베이스 문서화 (2편) - 4계층 정보 구조 설계
4계층 정보 구조 설계 상세. 오케스트레이션→요약→인덱스→상세 계층화로 AI 토큰 85% 절약, 응답 시간 30초→10초, 개발 속도 3배. YAML 메타데이터 스키마 설계법.
블로그에 AI 기능 붙이기 (2편) - MCP 서버로 Claude 교육시키기
MCP 서버로 Claude에게 내 블로그 구조를 가르치는 방법. Private Git Webhook 연동으로 글 추가 즉시 자동 동기화. Claude Desktop에서 블로그 중복 주제 검색 3초 완성.
AI 드리븐 코드베이스 문서화 (1편) - 22만 줄 코드를 AI가 읽게 만들어야 했던 이유
22만 줄 코드베이스에서 AI 토큰 90% 절약한 4계층 문서 시스템. 응답 시간 30초→10초, 정확도 85%→95%. AI가 프로젝트 구조를 이해하지 못할 때 어떻게 만드는가.
블로그에 AI 기능 붙이기 (3편) - 영구 캐싱으로 비용 99% 줄이기
영구 캐싱으로 OpenAI API 비용 99% 절감. Supabase PostgreSQL에 요청-응답 쌍 저장, 동일 질문 재요청 시 캐시 반환. 월 35원 블로그 AI의 비용 최적화 마지막 단계.
블로그에 AI 기능 붙이기 (1편) - 월 35원으로 OpenAI + Netlify Functions
월 35원으로 블로그에 AI 기능 붙이기. OpenAI API + Netlify Functions로 코드 설명 기능 구현. 서버 없이 Gatsby 정적 사이트에 서버리스 AI 기능 추가하는 과정.