Cursor와 TDD로 만드는 Swift Macro

Remocal and Minimum Viable Models: Why Right-Sized Models Beat API Overkill

Remocal은 로컬 개발 환경과 클라우드 리소스의 온디맨드 접속을 결합한 하이브리드 방식으로, 비용 효율적이고 빠른 AI 개발을 가능하게 합니다. 최소한의 크기와 효율성을 갖춘 모델(MVM)을 활용하여 로컬에서는 저비용 개발과 테스트를, 필요시 클라우드 GPU를 통해 확장할 수 있습니다. 이를 통해 비용 절감, 개인정보 보호, 개발 속도 향상, 그리고 모델 최적화를 실현하며, 큰 모델에 대한 의존도를 낮춥니다. 새로운 모델 축소 기술과 하이브리드 개발 방식이 AI democratization의 핵심 동력으로 떠오르고 있습니다. 적합한 모델 크기와 개발 환경을 선택하여 유연하게 확장하는 전략이 중요해지고 있습니다.

How to use GitHub Copilot to level up your code reviews and pull requests

GitHub Copilot은 코드 리뷰와 풀리퀘스트 작업에서 효율성을 높이는 데 활용되고 있다. 코드 개선 제안, 포맷팅 자동화, 요약 작성 등을 지원하며, 반복 작업을 줄이고 품질을 향상시킨다. 이를 통해 개발자는 높은 수준의 피드백과 빠른 검토를 수행할 수 있으며, 전체 개발 사이클에 통합 가능하다. 계속 발전하는 AI 도구로서 협업과 코드 품질 향상에 기여한다. 직군 내 생산성과 협업 효과를 높이는 핵심 도구로 자리 잡고 있다.

FE News 25년 8월

2025년 8월 소식에서는 JavaScript 컨퍼런스, AI와 디자인 결합, AI 시대의 코딩 방식, 웹 개발자가 AI로 대체 가능성 등 최신 개발 트렌드와 도구를 소개한다. React 및 SVG 활용법, 워크플로우 자동화 플랫폼, API 탐색 도구 등의 실용적인 기술도 포함된다. 국내외 개발자들을 위한 정보와 커뮤니티 소식을 동시에 전달한다. FE뉴스는 한국 개발자 대상의 기술 큐레이션을 지속적으로 제공한다.

초개인화 Shopping Agent 만들기: Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory 활용법

생성형 AI 및 메모리 기술을 활용한 지능형 쇼핑 에이전트가 사용자 과거 경험과 선호도를 효과적으로 기억하고 맞춤 추천을 제공하는 방법을 소개합니다. AWS의 Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory 구조를 통해 대화 컨텍스트를 최적화하며, 불필요한 정보 과부하를 방지하여 개인화 수준을 높입니다. 실험 결과, Memory 기반 에이전트는 적은 토큰으로도 높은 사용자 이해와 정밀 추천이 가능하며, 전체 대화 기반 방법보다 우수한 성과를 보입니다. 이러한 시스템은 서버리스 자원 활용과 구조적 데이터 저장을 통해 개발 및 운영 부담을 줄이면서도 맞춤형 서비스 제공이 가능하게 합니다. 향후엔 노이즈 필터링, 행동별 가중치 조정 및 다양한 사용자 데이터 반영으로 더욱 정교화할 수 있습니다.