튼튼발자 개발 성장기🏋️

Claude는 computer use tool을 통해 컴퓨터 환경과 상호작용할 수 있으며, 이는 스크린샷 기능과 마우스/키보드 제어를 제공하여 자율적인 데스크톱 상호작용이 가능하게 한다. 실제 웹사이트에서의 자율적인 웹 탐색을 위한 벤치마크인 WebArena에서 Claude는 단일 에이전트 시스템 중에서도 최첨단 결과를 달성하며, 종단 간 다단계 브라우저 작업을 완료하는 강력한 능력을 보여준다. Computer use는 베타 상태이며 beta header가 필요하다: "computer-use-2025-11-24"는 Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5용 ..

오늘은 토스 Security Researcher 표상영님의 LLM을 이용한 서비스 취약점 분석 자동화 1편을 읽었다. 요즘 인공지능이 보안 영역까지 이렇게 깊숙하게 들어왔다는 것이 신기하기도 하고, 솔직히 엄청 실용적인 방향이라고 느꼈다.LLM + 보안평소에도 LLM이 드라마 대본 요약이나 코드 리뷰, 문서 자동화 등엔 많이 쓰인다고 생각했었다. 근데 취약점 분석 자동화까지 바로 실전 적용하는 건 실제론 쉽지 않을 것이라고 생각했다. 보안 업무는 조금 실수해도 바로 위험이 커지는 분야라서, 자동화에 대한 신뢰를 얻기가 생각보다 어렵다는 걸 잘 집어냈다. ‘정말 가능할까?’에서 ‘진짜 가능하구나!’로 ai를 대하는 태도가 바뀐 시대다.대용량 소스코드 입력의 한계와 MCP개발하는 입장에서 대규모 코드의 처리..

딥러닝 모델의 학습은 크게 프리트레이닝(Pre-training)과 파인튜닝(Fine-tuning)의 두 단계로 나뉜다. 이 글에서는 파인튜닝의 두 가지 접근 방식인 풀 파인튜닝과 PEFT의 특징과 효율적인 파인튜닝 기법을 살펴보자. 1. 딥러닝 모델의 학습 두 단계 프리트레이닝(Pre-training) 기본 지식을 학습하는 단계. 마치 학교에서 기초 교육을 받는 것과 같다. 파인튜닝(Fine-tuning) 특수 작업에 최적화하는 단계. 마치 대학 졸업 후 특정 직업을 위한 훈련을 받는 것과 비슷..

프롬프트 엔지니어링은 AI 언어 모델에게 원하는 결과를 얻기 위해 입력(프롬프트)을 설계하는 기술이다. 같은 요청이라도 물어보는 방식에 따라 답변 품질이 크게 달라지며, LLM 학습 데이터를 만들 때나 파인튜닝할 때 모두 중요한 역할을 한다. 1. 프롬프트 엔지니어링이 중요한 이유 LLM 엔지니어 관점에서의 중요성 학습 데이터 생성 GPT-4 API로 LLM 학습 데이터를 만들 때 품질 좋은 데이터를 얻기 위해 필수적이다. 파인튜닝 LLaMA나 Qwen으로 파인튜닝할 때도 프롬프트 ..

채널을 통해 실행 중인 세션으로 이벤트 푸시하기 채널을 사용하면 MCP 서버에서 Claude Code 세션으로 메시지, 알림, 웹훅을 푸시할 수 있다. 사용자가 자리에 없을 때도 Claude가 반응할 수 있도록 CI 결과, 채팅 메시지, 모니터링 이벤트를 전달한다. 채널은 research 미리보기 상태이며 Claude Code v2.1.80 이상이 필요하다. claude.ai 로그인이 필요하며, 콘솔 및 API 키 인증은 지원되지 않는다. 팀 및 엔터프라이즈 조직은 명시적으로 활성화해야 한다.채널은 MCP 서버로 실행 중인 Claude Code 세션으로 이벤트를 푸시하여 사용자가 터미널에 없을 때도 Claude가 반응할 수 있게 한다. 채널은 양방향일 수 있다. Claude는 이벤트를 읽고 동..

언어 모델의 이해 역사부터 거대 언어 모델(LLM)까지의 완벽 가이드 최근 ChatGPT의 등장으로 Large Language Model(LLM, 거대 언어 모델)이 대중에게 큰 충격을 주었다. 이 글에서는 언어 모델의 기본 개념부터 시작하여 트랜스포머, BERT, GPT 등의 핵심 모델들을 살펴 보자. 1. 언어 모델의 역사 언어 모델이란? 언어 모델(Language Model)은 가장 자연스러운 다음 단어(Token)를 예측하는 모델이다. 정의상 딥러닝일 필요는 없으며, 현재는 딥러닝으로 구현할 뿐이다. 통계적 언어 모델 ..

패턴 카테고리싱글 에이전트 추론 패턴: CoT, ToT, GoT, Reflexion멀티 에이전트 협업 패턴: MAD, 협업 프레임워크, 사회적 사고 집단증강 패턴: 도구 사용, 메모리 시스템고급 패턴: MCTS 기반, 자기 개선 에이전트하이브리드 패턴: 적응형 추론 오케스트레이터 (권장)구현아래 패턴을 표준화한 오픈소스 라이브러리를 기반으로 구현합니다.GitHub: https://github.com/balrm/agentic-patterns설치: pip install agentic-patternsTLDR: 디자인 패턴 선택 가이드싱글 에이전트 추론 패턴1. Chain-of-Thought (CoT)아키텍처: 결론에 도달하기 전에 모델이 중간 추론 단계를 명시적으로 보여주는 선형 추론 체인입니다.변형Few-s..

원격 제어를 통해 모든 기기에서 로컬 세션 이어하기원격 제어(Remote Control)를 사용하여 휴 대폰, 태블릿 또는 모든 브라우저에서 로컬 Claude Code 세션을 이어갈 수 있다. claude.ai/code 및 Claude 모바일 앱에서 작동한다.참고: 원격 제어는 Max 요금제에서 연구 미리보기로 제공되며, 곧 Pro 요금제로 롤아웃될 예정이다. Team 또는 Enterprise 요금제에서는 사용할 수 없다.원격 제어는 https://claude.ai/code 또는 iOS와 Android용 Claude 앱을 사용자의 머신에서 실행 중인 Claude Code 세션에 연결한다. 책상에서 작업을 시작한 후, 소파에서 휴 대폰으로 또는 다른 컴퓨터의 브라우저에서 작업을 이어갈 수 있다.머신에서 원..