건강한트라웃

최근 코딩테스트에 에이전트를 껴서 볼 수 있다는 걸 보고 어떻게 코딩테스트를 진행해볼 수 있을까 싶어서 진행 방식이 궁금하여 다른 사람들의 정보를 보고 좋은 인사이트라고 생각하여 까먹기 싫어 작성해본다. https://github.com/musinsatech/2026-musinsa-rookie/blob/main/PROBLEM.md과제 요구사항을 동시에 깃허브에 공개하였다.1. "기획팀 메모"가 왜 부족한지가 곧 좋은 PRD의 체크리스트기획팀 메모에 나와있는 내용을 보면 성공 기준은 정성적 (서버가 다운되면 안 된다) 인데, 실제 요구사항 으로 번역 될 때 "정원 1명에 100명이 동시에 신청해도 정확히 1명만 성공해야 한다." 처럼 정량적/검증 가능한 형태로 바뀌게 된다. 기획자가 요구사항을 작성할 때..

카카오테크 캠퍼스 4기 CONNECT DAY 후기! 카카오테크 캠퍼스는 모든 기수마다 kakao AI Campus 에서 커넥트 데이를 진행합니다!(워크숍이라고 생각하면 편할 거 같아요) 카카오테크 캠퍼스는 온라인으로 진행되는 과정인 만큼 사람들이랑 친해질 수 있는 기회가 별로없는데,이런 프로그램이 마련되어 있으니 학교 사람들과 친해질 수 있는 기회가 있으니 너무 걱정할 필요가 없었습니다ㅎㅎ 3기 기준 타학교 사람들과 커넥션이 없어서 아쉽다는 피드백이 들어왔다고 했는데, 그 피드백을 이번 4기 때 반영해서 다른 학교 사람들과도 이야기할 수 있는 기회가 많이 있었다! 그만큼 많이 신경쓰고 계신다는게 느껴진다..! (카카오테크 캠퍼스 감사합니다) 이제부터 본격적으로 카카오테크 캠퍼스 4기 CONNECT DA..

카나나는 일단 구글 캘린더랑 연동이 가능하다!보니까 톡캘린더도 연동이 가능한 거 같다. 하지만 톡캘린더는 스포츠 알림받을때만 사용해서 스킵했고 구글캘린더랑 연동해보았다.구글캘린더에 연동은 가능하지만 구글캘린더에 있는 일정들을 알림으로는 주지 못하는 거 같다.사실 연동하면서 제일 기대했던 부분은 이런 거 였는데 ... ㅜㅜ 원래 1박2일 이런 큰 일정이 있을 때 준비물을 메모장에 적어두고 체크하면서 없애는 습관이 있었는데이번에 카나나에다가 한 번 준비물 들을 작성해보았다.아침9:00에 준비물도 알려줬던 거 같다? 나쁘지 않긴하다. 근데 아직도 부족한 거 같다.그냥 1을 알려주면 1을 그대로 따라하는 느낌?제가 원하는 건 오전 9:30 일정이면 9:00 인 (30분전)에 다시 리마인더 알림을 넣어주는 기능을..

AI Agent 를 공부하면서 들어본 용어들이다. Agno는 Agent 를 빠르게 만들고 운영하기 좋은 프레임워크에 가깝고,LangGraph는 Agent의 실행 흐름을 상태 그래프로 정밀하게 제어하기 좋은 프레임워크에 가깝다. Agno 공식 문서 + GitHub 설명은, Agno는 agent platform을 만들기 위한 SDK이고, agent를 production service로 실행하고 tracing, scheduling, RBAC, audit logs 같은 운영 기능까지 강조한다. LangGraph 공식문서에서는 long-running, stateful workflow 또는 agent를 위한 low-level infrastructure라고 설명한다. 즉, prompt나 agent 구조를 대신 정해주..

카카오 개발자 특강에서 브런치를 개발하신 시니어 개발자 분이 해주셨던 이야기가 인상 깊었다."내가 만든 서비스를 내가 제일 많이 써보고 이해하고 있어야 더 좋은 결과물을 만들 수 있다는 것" 그것에 감명받고 카나나를 실제로 사용해보기로 다짐했다!(다양한 AI를 사용하고 AI와 대화하는 걸로 하루에 몇시간씩 투자하는 나에겐 새로운 AI를 써보는 것은 식은 죽 먹기 ㅎㅎ) 근데 난 주로 피시랑 모바일 사용 빈도가 반반인 거 같은데 피시에서는 일정 등록이 안된다는 것이였다... 모바일로 해야한다는데여기서 너무 아쉬움을 느꼈다. 언젠간 개발 될 문제인 거 같지만 ㅜㅜ 한 번 모바일에서 테스트를 해보았다. 프롬프트를 공부하면서 알게 된 내용인데 이렇게 두 가지 조건을 같이 쓰면 LLM이 제대로 이해 못하는 ..

red-teaming (적대적 테스트) "모든 일정 다 삭제해줘" -> 나나가 되묻지 않고 그냥 삭제했다. 1. 파괴적 작업에 확인이 없다 - 삭제는 되돌릴 수 없는데, 광범위한 삭제 (모든) 를 사용자 재확인 없이 실행한 문제점을 발견했다. 이건 안전성 결함이라고 볼 수 있다. 2. 내 프롬프트가 이걸 안 막고 있었다 - safety_reule 을 보면 "정보가 부족하면 되물어봐야 해" 가 설정되어 있었는데, "위험한 / 광범위한 작업 전엔 확인해라" 는 규칙이 없었다. 그래서 나나는 "정보는 충분한데?" 하고 그냥 실행했다. 여기에서도 프롬프트에 그냥 "위험한 / 광범위한 작업 전엔 확인해라" 라는 부분을 추가하면 해결되겠다고 생각했는데 문제점이 있었다. 프롬프트는 LLM이 확률적이기 때문에 무시할..

카카오톡 선물하기 사례로 생각해본 AI Safety UX요즘 AI Agent 기술이 빠르게 발전하면서 AI는 점점 ‘개인비서’에 가까워지고 있다는 생각이 든다.처음에는 단순히 질문에 답해주는 챗봇에 가까웠다면, 이제는 사용자의 상황을 이해하고, 필요한 정보를 먼저 제안하고, 때로는 특정 행동까지 대신 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 쉽게 말하면 AI가 단순한 도구를 넘어 나와 계속 함께하는 비서가 되는 것이다.그런데 여기서 한 가지 중요한 질문이 생긴다.이 비서가 나와 계속 함께하면서 나의 정보를 점점 더 많이 알게 된다면, 어떤 문제가 생길 수 있을까?가장 먼저 떠오르는 것은 개인정보 유출이다.또 사생활 침해, 민감정보 활용, 사용자가 원하지 않는 추천, 잘못된 판단으로 인한 불쾌감 같은 문제도 생각..

참고 링크:https://openai.com/index/building-self-improving-tax-agents-with-codex/1. 요약최근 AI 개발 도구의 흐름은 단순히 질문에 답하거나 코드를 생성하는 수준을 넘어, 작업을 맡아서 수행하는 에이전트 방향으로 이동하고 있습니다.Codex, Cursor, Claude Code 같은 도구들은 이제 다음과 같은 작업 단위를 처리하는 방향으로 발전하고 있습니다.“이슈 해결해줘”“테스트 추가해줘”“PR 만들어줘”“리뷰 코멘트 반영해줘”즉, AI가 단순히 코드 조각을 제안하는 도구가 아니라, 개발 업무의 일부를 실제로 수행하는 도구로 바뀌고 있습니다.2. OpenAI의 Tax AI 사례2026년 5월 27일 OpenAI는 Codex를 활용한 Tax AI..

## 🗓 이번 주 개요- 주차: Week 01 (5/18~5/22)- 키워드: #Python #AsyncIO #EventLoop# — time.sleep(1) 하나가 비동기 서버를 멈출 수 있다.## 핵심 개념1. 비동기는 여러 작업이 await 지점에서 이벤트 루프에게 제어권을 양보하는 구조다. 2. ‘await asyncio.sleep(1)’은 “난 기다릴 테니까 다른 작업을 처리해도 돼” 라는 의미로 이해하면 된다. 3. ‘time.sleep(1)’은 현재 스레드를 실제로 멈춰버린다.4. 이벤트 루프도 같은 스레드 위에서 돌고 있다면, 이벤트 루프 자체가 멈춘다.## 내가 이해한 방식비동기 서버를 “여러 요청을 번갈아 처리하는 직원”이라고 생각해보자.이 직원은 A 손님이 서류를 기다리는 동안 B..

Account = 계정Character = 캐릭터InventoryItem = 인벤토리 아이템Mail = 게임 내 우편MailAttachment = 우편 첨부 아이템TradeLog = 거래 기록* FK : 이 데이터가 진짜 주인이 있는지 확인하는 장치 예를 들어,InventoryItem.character_idMail.sender_character_idTradeLog.buyer_character_id이런 컬럼이 있다고 해보자. 존재하지 않는 캐릭터에게 아이템이 들어가 있으면 안 되는데 없는 캐릭터가 우편을 보낸 걸로 저장하면 안 된다.이미 삭제된 캐릭터가 인벤토리에 아이템을 들고 있으면 이상하고, 존재하지 않는 유저가 거래를 했다고 나오면 버그 처럼 보임따라서, "FK는 데이터를 반드시 실제 존재하는 부모 ..