빌드 로그, 가이드, 현장 노트
무엇이 출시되었고, 무엇이 부서졌고, 실제로 얼마가 들었는지. 프로덕션 AI 시스템 운영의 현장에서.
최신 글무엇이 출시되었고, 무엇이 부서졌고, 실제로 얼마가 들었는지. 프로덕션 AI 시스템 운영의 현장에서.
AI 홈페이지 제작, Webflow로 초안부터 출시까지
Webflow AI로 홈·서비스·문의 페이지를 만들고 Assistant로 다듬은 뒤 Claude를 MCP로 연결하는 과정을 안내합니다. 요금제별 페이지 제한, AI 크레딧, 수동 검수와 게시 절차를 확인하고 서비스 비즈니스에 맞는 사이트 제작·운영 방식을 정리합니다.2026년 10월 22일Design
AI 에이전트 Gumloop 리뷰: 업무 자동화 기능·가격·한계
AI 에이전트 Gumloop의 리드 조사, 문서 처리, 이메일 자동화를 살펴봅니다. Google Sheets부터 Slack 검토와 Gmail 발송 승인까지의 설정 절차, 크레딧 요금, 실행 누락과 복구의 한계, n8n·Zapier 대안을 비교해 도입 기준을 정리합니다.2026년 10월 22일Build
AI 개인정보 보호, Meta Muse 업무 도입 전 확인할 설정과 사내 정책
Meta Muse의 AI 개인정보 보호 설정을 업무 도입 전에 점검합니다. 모델 학습 거부, 계정과 기기 접근 권한, 대화 삭제와 메모리 초기화의 차이를 짚고, Meta의 공식 설명과 언론 보도를 구분해 직원에게 배포할 사내 사용 정책까지 제안합니다.
2026년 10월 22일AI
합성 데이터 생성 가이드: LLM 학습·평가·테스트에 쓰는 법
합성 데이터를 LLM 평가, 파인튜닝, 소프트웨어 테스트에 맞게 만드는 방법을 설명합니다. 고객 지원 티켓 예제로 시드 설계부터 생성, 필터링, 중복 제거, 사람의 검토까지 따라가며, 툴별 역할과 배치 한도, 출력물 학습 약관, 개인정보 보호 점검 기준을 확인합니다.2026년 10월 22일Build
RLHF란? 인간 피드백 강화학습과 DPO, 파인튜닝 활용법
RLHF가 사람의 평가를 모델의 행동으로 바꾸는 원리부터 DPO·AI 피드백·검증 가능한 보상의 차이까지 살펴봅니다. 고객 지원 예시로 선호도 데이터를 구성하는 법과 소규모 기업이 활용할 파인튜닝 서비스의 조건을 짚고, 학습을 시작하기 전에 확인할 평가 기준도 정리합니다.2026년 10월 22일Build
LLM 라우터 도입 가이드: 모델 선택부터 비용·품질 검증까지
LLM 라우터는 어떤 요청을 소형 모델에 맡겨야 할까요? 고객 지원 앱의 라우팅 정책과 재시도를 포함한 비용 계산으로 판단 기준을 살펴봅니다. OpenRouter, LiteLLM 등 주요 제품의 선택 방식부터 별도로 남겨 둔 평가 세트로 품질을 검증하는 절차까지 정리합니다.2026년 10월 21일Build
프롬프트 캐싱과 시맨틱 캐싱, LLM 답변은 언제 재사용해도 될까?
프롬프트 캐싱과 시맨틱 캐싱의 차이부터 LLM 답변을 재사용하는 4단계까지 설명합니다. 유사도 임계값, TTL, 사용자별 범위로 잘못된 답변을 막는 방법과 Kong·Redis·GPTCache 구현 방식, 실제 요청을 기준으로 비용 절감 효과를 계산하는 방법을 살펴봅니다.2026년 10월 21일Build
HITL 설계 가이드: AI 에이전트의 승인과 검토는 어디에 둘까
HITL(휴먼 인 더 루프)을 업무에 적용할 때 AI 에이전트의 어떤 작업에 승인이 필요할까요? 고객 지원 사례로 실행 전 승인, 완료 후 표본 검토, 담당자 인계를 구분합니다. 주요 툴의 일시 중지 방식과 검토 대기열 운영, 로그 기록, 검토를 줄이는 기준까지 살펴봅니다.2026년 10월 21일AI
Pydantic AI와 LangChain 비교: 타입 검증부터 워크플로까지
Pydantic AI와 LangChain 중 Python 서비스에 맞는 프레임워크를 고르는 기준을 정리합니다. 같은 고객 문의 분류 코드로 구조화된 출력과 타입 검증을 비교하고, LangGraph의 실행 재개, 트레이싱, 평가, 프레임워크 전환 시 주의할 점까지 살펴봅니다.2026년 10월 21일Build
Cursor 가격부터 협업까지: Zed와 비교하는 AI 코드 에디터
Cursor 가격과 Zed 요금부터 편집 경험, 에이전트, 모델 선택, 팀 협업까지 비교합니다. 개인과 5인 팀의 월 비용을 같은 토큰 사용량으로 계산하고, Zed에서 Cursor 에이전트를 쓰는 방법과 MCP·대화 이력의 제한, 전환 전 확인할 호환성을 짚어 봅니다.2026년 10월 21일Build섹션.찾아온 이유에 맞는 것을 고르세요.
243 편
AI
Models, agents and coding assistants, image, video and voice tools: reviewed, priced and compared.297 편Build
Ship software with AI, whether or not you write code: coding agents, app builders, automation, MCP and the infra under it.123 편Design
AI as a craft tool for designers, brand owners and creative directors: image, video, type, and the prompts behind the work.203 편Business
Voice and phone agents, customer service, sales and marketing, operations and AI search visibility, for the people who run a business.8 편Playbooks
AI for your niche: the workflows that actually move, tool by tool, priced52 편Explained
What shipped, explained: every real release, decoded for the people who use it0 편Lab
The agent journey, entry by entry: what shipped, what broke, what was decided, in the ventures I run924–926 / 926
클라우드 AI vs 로컬 AI 에이전트: 기밀 업무 선택 가이드 2026
기밀 자료에는 로컬 AI, 강력한 추론과 실시간 웹 검색에는 클라우드 AI가 유리합니다. 하이브리드 모드의 데이터 경계와 실제 비용, 하드웨어 조건, 개인정보 보호 게이트의 한계를 비교해 2026년 업무에 맞는 안전한 AI 에이전트 배포 방식을 판단합니다.2026년 9월 2일AI
Gemini 에이전틱 AI 영상 분석: 토큰 88% 절감이 실제가 되는 조건
Gemini의 에이전틱 AI 영상 분석은 필요한 자막·프레임·오디오만 찾아 장시간 동영상의 토큰을 최대 88% 줄입니다. 적용 모델과 API 사용법, 실제 비용 구조, 정적 처리와의 선택 기준, 운영 환경에서 반드시 검증할 항목까지 한 번에 정리했습니다.2026년 9월 2일Explained
2026년 제작팀용 동영상 검색 엔진 7선: AI 영상 검색 도구 비교
2026년 제작팀을 위한 동영상 검색 엔진 7종을 비교합니다. Clipto, Adobe Premiere, Reelback, Cutsio, Axle AI, Iconik, TwelveLabs Jockey의 검색 방식, 가격, 저장 경계, 편집 인계를 한눈에 확인하세요.2026년 9월 2일DesignGoogle에서 이 사이트를 우선하기
Google에서 선호하는출처로 추가omidsaffari.com을 선호 소스로 지정하면 Google이 Top Stories, AI Overviews, AI Mode에서 우선적으로 보여 줍니다.
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