AI Agent는 더 이상 답변만 잘하는 챗봇이 아니다. Agentic Design Patterns를 읽으며 프롬프트, RAG, MCP, A2A 너머의 흐름을 따라가고, 앞으로 개발자가 설계해야 할 구조, 검증, 안전장치, 운영 관점을 정리했다. 핵심은 시스템 설계다.

2026 스마트 공장 운영 시스템 MVP 개발 본선 해커톤에 참가했다. LossTwin AI를 만들며 겪은 기획, MVP 구현, 발표, 최종 3등까지의 과정을 정리했다.

Daker 투자 데이터 Skills 해커톤에서 RuleVest를 만들었다. 1차 투표 7위였지만 2차 심사에서 탈락했고, 그 이유를 UI, 도메인 이해, 심사 설득 구조 관점에서 정리했다.

ChatGPT 이미지 생성이 좋아졌다길래 웹 UI, 로고, 캐릭터를 뽑아봤다. 생각보다 잘 나와서 하루 만에 실제 반응형 웹사이트 Leveli까지 만들어봤다.

OOF 점수는 좋았는데 Public에서 계속 깨졌다. 검증은 맞았는데 결과는 틀렸다. 이 대회에서 가장 크게 배운 건 모델이 아니라 재현성이었다.

KIT 바이브코딩 공모전에서 AI 교육 서비스 ClassCue를 만들고 제출했습니다. 흩어진 질문과 수업 기록을 다음 수업 개입안으로 바꾸며 배운 문제 정의와 AI 협업의 기록입니다.

해야 할 일을 날짜와 함께 적어뒀다가 밀릴 때마다 다시 고치는 게 너무 귀찮아서, 메모와 일정을 함께 다루는 나만의 D-DAY 앱을 직접 만들었다.

빠르게 만드는 시대일수록 기본 보안 점검은 더 자주 빠진다. URL 하나로 외부 보안 상태를 확인하는 SiteGuard를 만들며 배운 것들을 정리했다.

Claude로 만든 홍보 영상을 보고 나도 Codex로 시도해봤다. 처음엔 빈약했지만, 실제 웹페이지 이미지를 넣자 결과가 확실히 달라졌다.

메모 한 장과 JSON만 남은 상태에서 해커톤 서비스를 다시 세웠습니다. 화면이 아니라 흐름부터 복구하려 했지만, 1차 투표에서 멈추며 한계를 확인한 회고입니다.

AITOP100 Campus 대회, 5문제를 풀며 깨달았습니다. AI를 잘 쓴다는 건 정답을 빨리 뽑는 능력이 아니라, 문제를 검증 가능한 단위로 쪼개는 능력이란 걸요. AI에게 정답 대신 근거와 반례를 묻게 된 치열한 작업 로그를 공유합니다.

GitHub 프로필과 Pages를 함께 정리하며, 기본 소개 페이지를 저를 더 잘 설명할 수 있는 자기소개 페이지로 개편한 과정을 정리했습니다.

의료 AI 프로젝트에서 모델이 너무 그럴듯하게 답하는 게 오히려 불안했다. 근거를 잡으려 RAG를 붙였고, 그 과정에서 지금의 RAG를 다시 보게 됐다.

성능 향상에만 집중하던 시선에서 벗어나, 제한된 자원 속에서 모델을 다루는 현실적인 문제를 고민한 기록입니다. On-device AI의 필요성과 다양한 양자화(Quantization) 기법들을 공부하고 정리했습니다.

AI가 코드를 무섭게 만들어내는 시대. 하지만 속도가 빨라질수록 품질은 더 위험해진다. 바이브 코딩의 한계를 해결하기 위해 DevOps 개념을 얹은 VibeOps 파이프라인을 기획하며 얻은 해커톤 탈락 회고.

밤새워 기능을 잔뜩 넣었는데, 유저는 왜 더 피곤해할까? 치열하게 만들수록 서비스가 불편해지는 딜레마 속에서 깨달은 기획과 개발의 본질. "좋은 서비스는 기능을 더 구겨 넣는 게 아니라, 망설이는 순간을 지워주는 것이다." 덜어낼수록 선명해지는 UX 회고록.

지혜나눔터는 G-AFC 공모전에서 탈락했다. 하지만 어르신을 ‘수혜자’가 아닌 ‘선생님’으로 전환한 아이디어와 MVP를 만들며 얻은 배움은 컸다. 이 글에서 부족했던 점과 다음 도전 전략을 솔직하게 돌아보고, 데이터와 실행 설계의 빈틈도 함께 기록했다.

토이 프로젝트가 서비스가 되려면 무엇이 달라져야 할까? 비동기 UX, 동기화 실패 처리, 보안·운영 준비 과정을 정리했습니다.

혼자 참가한 데이콘 피싱·스캠 예방 대회에서 분류를 넘어 행동 유도까지 설계한 MVP를 만들고 기획부터 배포까지 과정을 기록했습니다. AI 모델링과 패턴 분석, 세이프워드·시니어 모드 구현에서 얻은 교훈도 담았습니다.

DACON K리그 Track2 15등(장려상). 경기 데이터로 xG/xT 기반 모멘텀 그래프와 9:16 스토리 카드를 E2E 18초에 자동 생성한 K-MOMENTO AI 개발 후기.