Which AI model should I use with GitHub Copilot?

탐색을 돕는 광고 UX를 만들 수 있을까?

이 글은 모텔 고객의 탐색 패턴에 맞춘 광고 UX 개선 사례를 소개한다. 기존의 단순 노출 광고 문제를 해결하기 위해 고객 맥락에 맞는 추천 및 위치 기반 광고 실험을 진행했고, 클릭률과 전환율이 크게 향상되었다. 광고가 고객의 자연스러운 탐색 흐름에 녹아드는 디자인이 핵심임을 확인했으며, 앞으로는 맥락 중심 설계가 중요한 방향임을 강조한다. 마지막으로 광고 실무자의 운영 현실에 대한 후속 이야기를 예고한다.

Amazon Bedrock과 Amazon Nova를 활용한 애니펜의 빠르고 비용 효율적인 AI 서비스 개발 여정

애니펜은 AI, AR, XR 등 첨단 기술을 접목한 커머스 및 XR 플랫폼을 개발하며 차별화된 생태계를 구축하고 있습니다. 베리모지는 Amazon Bedrock 기반의 Amazon Nova 모델을 도입해 컨텐츠 생성, 분석 속도를 크게 향상시켰으며, 시스템 효율성을 높였습니다. 인공지능 모델을 활용한 이미지 분석과 개인화 콘텐츠 생성이 가능하며, 컨테이너 크기와 처리 시간이 대폭 단축되었습니다. 이를 통해 실시간, 고품질의 사용자 경험을 제공하고 인프라 비용도 절감하였습니다. 지속적인 기술 혁신을 통해 더욱 다양한 콘텐츠와 서비스 확장을 추진하고 있습니다.

네트워크 기반 Compose Preview가 안보인다면?

여기어때 Android 개발팀이 YDSImage의 Compose Preview에서 네트워크 이미지 로드 문제를 해결하기 위해, LocalInspectionMode를 활용하여 Preview 환경에서는 기본 이미지만 표시되도록 개선했습니다. 이를 통해 Preview에서 이미지 영역이 비어 있던 문제를 해소하고, UI 확인 작업의 효율성을 높였습니다. 이 작은 개선은 팀 내 협업과 개발 속도 향상에 기여하며 '최고 수준 추구' 원칙을 실천하는 사례입니다. 적용 후, 다양한 컴포넌트의 Preview 품질이 크게 향상되었습니다.

GitHub Copilot Spaces: Bring the right context to every suggestion

GitHub Copilot Spaces는 특정 맥락(코드, 문서, 대화 등)을 보관하고 공유할 수 있는 기능으로, AI가 조직 맞춤형 답변을 제공하도록 도와줍니다. 이를 통해 잘못된 추측을 줄이고 코드 품질과 업무 효율성을 높일 수 있습니다. 사용자 환경에 맞춘 지침과 첨부파일을 활용하여 자동화와 지식 공유를 쉽게 할 수 있습니다. 다양한 실무 사례를 지원하며, 향후 이슈/PR 연동 및 IDE 통합이 예정되어 있습니다. 무료로 공개된 베타 기능으로, 쉽게 시작하고 협업 역량을 강화할 수 있습니다.