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Codex 5.6 모델 선택 가이드(Sol, Terra, Luna)
Codex 5.6 모델 선택 가이드 5.6 Terra를 기본값으로 두고, 복잡도와 작업량이 명확할 때만 Sol 또는 Luna로 바꾸는 것이 개발 흐름에서 가장 단순하다. 이름을 기억하는 비유: Sol(태양)은 가장 깊은 판단을 밝히고, Terra(대지)는 일상 개발의 안정된 기반이 되며, Luna(달)는 가벼운 반복 작업을 빠르게 이어 간다. 이는 모델 선택을 돕기 위한 상징적 설명이며, OpenAI의 공식 명명 해설은 아니다. 빠른 선택 | 상황 | 선택 | 이유 | |---|---|---| | 설계 판단, 어려운 버그, 보안/마이그레이션, 큰 변경 | 5.6 Sol | 품질과 깊은 추론을 우선한다. | | 일반 기능 개발, 버그 수정, 테스트, PR 정리 | 5.6 Terra | 성능과 사용 효율의 균형이 좋아 기본값으로 적합하다. | | 작은 반복 작업, 대량 수정, 빠른 피드백 루프 | 5.6 Luna | 속도와 고처리량 작업에 적합하다. | 속도와 토큰 비용 속도는
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영수증 테스트의 합성데이터 와 Golden Dataset 데이터 및 평가 검증
합성 데이터로 다양한 경우를 넓게 만들고, 실제 영수증으로 만든 Golden Dataset을 최종 평가 기준으로 사용하는 것입니다. 다국어 영수증 AI 검증 데이터 설계 및 샘플 목적 이 문서는 Gemini Vision API를 이용한 다국어 영수증 분석 기능을 검증하기 위한 테스트 데이터 설계 방법과 샘플 데이터를 정의한다. 지원 대상 언어는 다음과 같다. 한국어 영어 일본어 다국어 혼합 영수증 검증 대상 기능은 다음과 같다. 영수증 문서 판별 언어 판별 상호 및 거래정보 추출 상품 항목 추출 수량, 단가, 금액 추출 할인, 세금, 포인트 추출 결제수단 추출 항목 합계 계산 최종 결제금액 검증 불확실한 정보에 대한 보수적 처리 이미지에 없는 정보의 생성 방지 JSON 스키마 준수 여부 검증 관련 용어 2.1 Synthetic Data 실제 데이터의 구조와 특징을 모방하여 인위적으로 생성한 데이터다. 한국어로는 일반적으로 다음과 같이 표현한다. 합성 데이터 인공 생성 데이터 모의
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다국어 영수증 읽기 프롬프트
다국어 영수증 항목 추출 및 금액 검증 프롬프트 Multilingual Receipt Extraction and Validation Prompt 多言語レシート抽出・金額検証プロンプト <GUARDRAIL> 영수증 이미지에서 실제로 확인되는 정보만 추출한다. 문서에 존재하지 않는 정보는 생성하거나 보완하지 않는다. 근거가 불충분한 경우 추측하지 말고 보수적으로 판단한다. 흐리거나 가려지거나 잘려서 확실하게 판독할 수 없는 값은 null로 반환한다. 영수증의 일반적인 형식이나 상식만으로 누락된 값을 채우지 않는다. 계산 결과를 맞추기 위해 이미지에 인쇄된 값을 변경하지 않는다. 영수증에 없는 세율, 통화, 환율, 수량, 단가, 상품 분류를 임의로 적용하지 않는다. 한국어, 영어, 일본어가 혼합되어 있어도 각 문자의 원문을 가능한 한 그대로 보존한다. 상호명, 지점명, 상품명, 결제수단명 등의 원문을 임의로 번역하거나 로마자로 변환하지 않는다. 서로 다른 영수증의 항목이나 금액을 합치지
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LangGraph 멀티 에이전트 사칙연산 계산기
LangGraph 멀티 에이전트 사칙연산 계산기 이 프로젝트는 LangGraph를 이용해 다음 구조를 구현합니다. 사용자가 사칙연산 수식을 입력 Parser가 숫자와 연산자를 분석 Supervisor가 담당 Agent를 선택 전문 Agent가 계산 Formatter가 최종 결과를 출력 이 예제에서는 사칙연산을 각각 별도의 전문 Agent로 분리합니다. text 덧셈 → Addition Agent 뺄셈 → Subtraction Agent 곱셈 → Multiplication Agent 나눗셈 → Division Agent 잘못된 입력 → Error Agent 프로젝트 구조 먼저 다음과 같은 구조로 프로젝트를 만듭니다. text langgraph-multi-agent-calculator/ ├── app/ │ ├── agents/ │ │ ├── init.py │ │ └── arithmetic_agents.py │ ├── init.py │ ├── formatter.py │ ├──
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LangChain으로 AI Agent 직접 만들기: 기초부터 실전까지
LangChain으로 AI Agent 직접 만들기: 기초부터 실전까지 목표 이 문서는 LangChain과 LangGraph를 이용해 AI Agent를 직접 개발하려는 개발자를 위한 입문서입니다. 단순히 LLM API를 호출하는 수준을 넘어, Agent가 어떻게 판단하고 Tool을 선택하며 작업을 수행하는지 이해하는 것을 목표로 합니다. Agent란 무엇인가? 일반적인 챗봇은 다음과 같이 동작합니다. text 사용자 질문 │ ▼ LLM │ ▼ 답변 생성 질문을 받으면 LLM이 바로 답변을 생성합니다. 반면 AI Agent는 질문을 받은 뒤 필요한 행동을 스스로 선택합니다. text 사용자 질문 │ ▼ LLM이 상황 판단 │ ├──────────────┐ ▼ ▼ Tool 실행 바로 답변 │ ▼ 실행 결과 분석 │ ▼ 필요하면 다른 Tool 실행 │ ▼ 최종 답변 즉, Agent는 단순히 문장을 생성하는 것이 아니라 상황에 따라 행동(Action)을 선택하는 시스템입니다. 예를 들어
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우리는 이미 특이점의 입구에 서 있는지도 모른다 - 하사비스가 7월 14일
우리는 이미 특이점의 입구에 서 있는지도 모른다 산업혁명보다 10배 큰 충격이 10배 빠른 속도로 올 수 있다고 경고해 온 데미스 하사비스가, 이번에는 그 속도를 제어하기 위한 구체적인 장치를 제안했습니다. 하사비스가 7월 14일 공개한 칼럼의 핵심은 단순합니다. AGI 개발을 멈추자는 것이 아니라, 인간이 통제할 수 있는 속도로 전진하자는 것입니다. AGI란 무엇인가 AGI는 Artificial General Intelligence, 즉 범용 인공지능을 뜻합니다. 현재의 AI는 특정 분야에서 매우 뛰어난 도구에 가깝습니다. 코딩을 돕는 AI 이미지를 만드는 AI 문서를 요약하는 AI 단백질 구조를 분석하는 AI 각각의 능력은 강력하지만, 아직은 사람이 목표를 정하고 필요한 도구를 선택해야 합니다. 반면 AGI는 인간처럼 여러 분야의 지식을 연결하고, 처음 접한 문제를 이해하며, 스스로 해결 방법을 찾아가는 인공지능입니다. 쉽게 비유하면 현재 AI는 각 분야의 뛰어난 전문 기술자에
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AI 에이전트 시대, IDE 다음은 Orca ADE?
요즘 뜨는 AI 개발 트렌드, Orca ADE가 주목받는 이유 최근 AI 코딩 트렌드는 AI를 얼마나 잘 쓰느냐 에서 여러 AI를 어떻게 함께 관리하느냐로 빠르게 넘어가고 있습니다. Cursor, Claude Code, Codex 같은 AI 코딩 도구를 함께 사용하는 개발자가 늘어나면서, 여러 AI가 동시에 작업하는 환경을 관리하는 것이 새로운 과제가 되고 있습니다. 이런 흐름에서 최근 관심을 받고 있는 프로젝트가 Orca ADE(Agent Development Environment) 입니다. 아직 직접 사용해보진 않았지만, 공식 소개를 보면 기존 IDE와는 조금 다른 방향을 제시합니다. Orca ADE의 핵심 여러 AI 에이전트를 동시에 실행 Git Worktree 기반으로 작업 공간을 분리해 충돌 방지 Claude Code, Codex 등 다양한 CLI 기반 AI 지원 AI별 진행 상황과 변경 사항을 한 화면에서 관리 Diff 기반으로 AI가 만든 코드를 검토 후 반영 즉,
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Antigravity IDE 의 새로운 명령어 두가지만 소개 합니다.
1 grill-me /grill-me 나를 볶아줘, 그릴에 구워줘. AI한테 질문을 던지면 추천 항목이 나옵니다. 먼저 질문 전 프롬프트에 /grill-me를 입력하여 추천 popover가 나오면 Tab으로 선택한 후 계속 프롬프트를 입력하시면 됩니다. 나의 질문 속 애매모호한 선택지에 대해서 정말 똑똑한 가능성을 고려하여 case를 만들어 줍니다. 2 goal /goal은 처음부터 끝까지 알아서 만들어 주는 만능 명령어입니다. 대신 ChatGPT나 다른 도구에서 Markdown 문서를 철저히 만들고, /goal과 함께 문서를 드래그한 후 프롬프트로 질문하면 다 만들어 줍니다. 단, 그전에 문서가 완벽해야 합니다.
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매일 영어 공부 - 필수 동사편
영어 핵심 동사 학습 교재를 만들어줘. 조건 하나의 동사 중심으로 Day1 학습 자료 작성 Markdown(md) 파일 형식 다음 요소를 반드시 포함 동사의 핵심 느낌 설명 동사 + 전치사 구동사 실제 원어민 일상 예문 한글 발음 연음 반영 발음 강세 표시 (굵게) 영어 문장 한글 번역 의미 설명 하루 2시간 공부 분량 학습 순서 동사 핵심 개념 기본 표현 구동사 확장 표현 연습 문장 학습 루틴 발음은 원어민 연음 기준으로 작성 예 get it → 게릿 get up → 게럽 get out → 게라우트 실제 원어민이 자주 쓰는 문장 위주로 작성
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Antigravity 100% 활용 가이드
Antigravity 100% 활용 가이드: AI Agent와 함께하는 코딩의 미래 "단순한 챗봇이 아닙니다. 당신의 주니어 개발자이자, 든든한 페어 프로그래밍 파트너입니다." Antigravity의 정체성 (Identity) 🚀 Agentic Mode란? 기존의 AI 코딩 도구(Copilot 등)가 단순히 "코드 자동 완성"이나 "질문 답변"에 그쳤다면, Antigravity는 "목표를 주면 스스로 계획하고, 실행하고, 검증하는" 자율형 에이전트(Autonomous Agent)입니다. 핵심 철학 (3단계 사고 과정): Planning (계획): 무작정 코드를 짜지 않습니다. 먼저 요구사항을 분석하고 implementation_plan.md를 만들어 당신과 합의합니다. Execution (실행): 합의된 계획에 따라 코드를 작성하고 수정합니다. Verification (검증): 작성한 코드가 제대로 동작하는지 테스트하고, 그 결과를 walkthrough.md로 보고합니다. 핵심
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65줄로 LLM 똑똑하게 만들기 - AI 가 스스로 판단하는것 막기
65줄로 LLM 똑똑하게 만들기 AI를 사용하다 보면 스스로 판단하여 임의로 실행하고, 다시 원복(Revert)하는 일이 다반사여서 항상 작업할 때마다 계속 버전 관리를 스스로 하고 있는데, 아래 글의 프롬프트를 보니 어느 정도는 예방주사가 되지 않을까 하여 소개합니다. 출처 CLAUDE.md Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes. Merge with project-specific instructions as needed. Tradeoff: These guidelines bias toward caution over speed. For trivial tasks, use judgment. Think Before Coding Don't assume. Don't hide confusion. Surface tradeoffs. Before implementing: State your assumptions explicitly.
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단체방 디자인 요청 - Stitch 요청 프롬프트
postgresql.co.kr 문의 단체방 기능이 있으면 좋을 것 같아서 Stitch에 디자인 요청 프롬프트를 초안 작성 후, AI에게 영어로 다시 프롬프트를 생성하도록 요청했습니다. 조만간 단체방 기능을 맞이하실 수 있을 것 같아요. [초안] text 다음 내용을 Google Stitch에 디자인 프롬프트로 디자인을 요청하려고 해. 추가 프롬프트가 있으면 추천해 줘. Next.js 16, Mui v7 기반 단체 채팅방 인앱을 만들려고 해. [목적] 개발자 커뮤니티에서 서로 질문 사항이나 문의가 있을 때 소통 창구로 단체 채팅방을 이용하려고 함. [기능 - 요구사항] 앱(모바일), 웹(데스크톱) 모두 지원 기존 앱, 웹 안에서 인앱 기능으로 동작 현재 접속 중인 사용자 정보 표시 메시지 입력창은 첨부 파일, 주제(카테고리) 선택 가능해야 함 메시지 출력 부분은 아바타, 시간, 메시지 등을 표시하고 송신자/수신자 구분이 명확해야 함 디자인은 sleek & clear 하면서 모던 단체
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