개요Anthropic이 공식 skills 레포지토리에 Skill Creator라는 메타 스킬을 공개했다.이름 그대로 "스킬을 만드는 스킬"로, Claude Code 사용자가 자신만의 커스텀 스킬을 설계하고, 테스트하고, 반복 개선하는 전체 워크플로우를 AI가 가이드해준다. Skill이란?Claude Code에서 Skill은 특정 작업에 대한 재사용 가능한 지침서다. SKILL.md라는 마크다운 파일에 작성되며, Claude가 사용자의 요청을 인식하면 자동으로 해당 스킬을 불러와 따른다.skill-name/├── SKILL.md # 핵심 지침 (필수)├── scripts/ # 반복 작업용 실행 스크립트 (선택)├── references/ # 참조 문서 (선택)└─..

개요2025년부터 AI 코딩 에이전트들이 본격적으로 도입되면서, 세션 간 컨텍스트를 유지하는 방법이 중요한 과제로 떠올랐다. memory.md는 이 문제를 해결하기 위해 등장한 패턴으로, AI가 프로젝트에 대해 학습한 내용을 마크다운 파일에 저장하고 다음 대화에서 자동으로 불러오는 방식이다.왜 필요한가?LLM 기반 코딩 에이전트는 대화가 끝나면 모든 컨텍스트를 잃는다. 매번 새 세션마다 동일한 설명을 반복해야 하는 문제가 있다."이 프로젝트는 bun을 사용해""커밋 메시지는 한글로 작성해""테스트는 vitest로 실행해"memory.md는 이런 정보를 파일 시스템에 영속적으로 저장하여 AI가 매 세션 시작 시 자동으로 참조하게 한다.주요 도구별 구현도구파일명위치Claude CodeCLAUDE.md, me..

OAuth 2.0"비밀번호를 직접 공유하던 시절"과 비교했을 때의 보안 향상비밀번호 노출제3자 앱이 비밀번호를 평문으로 알게 됨권한 제어 불가비밀번호를 주면 모든 권한이 넘어감 (이메일만 필요한데 결제 정보까지 접근 가능)회수 불가접근을 끊으려면 비밀번호 자체를 변경해야 함연쇄 피해한 앱에서 유출되면 같은 비밀번호를 쓰는 모든 서비스가 위험이외에도,UX 향상: "Google로 로그인" 같은 간편 로그인표준화: 모든 서비스가 같은 프로토콜로 연동 가능관리 편의: 사용자가 "연결된 앱" 목록에서 개별적으로 권한 회수 가능주요 구성요소(Component)와 그 역할 (Role)리소스 소유자(Resource Owner)접근에 인증이 필요한 리소스(Resource)에 대해서 접근하고자 하는 Entity 입니다. ..

로그 파일을 분석할 때 특정 키워드들을 색상별로 구분해서 보고 싶을 때가 있습니다.VSCode의 Highlight 확장을 사용하면 간단하게 설정할 수 있습니다.확장 설치VSCode Extensions에서 "Highlight" 검색 후 설치작성자: Fabio Spampinato또는 "Log File Highlighter"도 추천 (로그 파일 전용)설정 파일 열기Ctrl + Shift + P (Mac: Cmd + Shift + P)"Preferences: Open User Settings (JSON)" 입력settings.json 파일이 열림하이라이팅 설정 추가settings.json 파일의 "highlight.regexes" 섹션에 아래 코드 추가:"highlight.regexes": { "(>{20..

핵심 원리SSH Key 인증 방식을 사용합니다.내 PC(로컬)에 비밀키(Private Key)를, 접속할 서버(원격)에 공개키(Public Key)를 등록하여, 비밀번호 대신 키 한 쌍으로 인증하는 방식입니다.SSH Key 생성 (내 PC에서)아직 SSH 키가 없다면, 다음 명령어를 터미널(Git Bash, PowerShell 등)에 입력하여 생성합니다.이미 ~/.ssh/id_rsa 파일이 있다면 이 단계는 건너뛰어도 됩니다.ssh-keygen -t rsa -b 4096실행 결과:~/.ssh/ 디렉터리에 id_rsa(비밀키)와 id_rsa.pub(공개키) 파일 한 쌍이 생성됩니다.비밀번호(passphrase)를 입력하라고 나오면, 그냥 Enter를 눌러 비워두어야 비밀번호 없이 접속할 수 있습니다.서버에..

개요UV는 Rust로 작성된 차세대 Python 패키지 관리자로, 기존 pip의 성능 한계를 극복하고 현대적인 개발 워크플로우를 지원합니다.Astral에서 개발한 이 도구는 단순한 pip 대체재를 넘어 Python 프로젝트 관리의 전체적인 경험을 혁신하고 있습니다.왜 UV인가?성능의 혁신10-100배 빠른 속도: Rust 기반 구현으로 패키지 설치 속도가 극적으로 향상병렬 다운로드: 여러 패키지를 동시에 다운로드하여 시간 단축효율적인 캐싱: 글로벌 캐시로 중복 다운로드 방지현대적인 기능의존성 해결 개선: 더 정확하고 빠른 의존성 충돌 해결lockfile 지원: 재현 가능한 빌드를 위한 uv.lock 파일Python 버전 관리: pyenv 없이도 Python 버전 설치 및 관리설치 및 기본 사용법설치# m..

나는 현재 회사에서 Amazon Q와 연동하여 MCP를 사용하고 있다.이 내용은 기회가 되면, 다음에 다른 글로 정리해보는 걸로 ~ 하고, MCP에 대해 간단히 정리해보겠다.🧠 MCP(Model Context Protocol)란?AI가 문맥을 이해하고, 외부 도구와 똑똑하게 연동하는 표준 프로토콜! 💡 MCP의 기본 개념AI 모델이 사용자의 의도와 상황(문맥, context)을 더 잘 이해하고, 다양한 외부 도구와 안전하게 연동할 수 있도록 설계된 표준 인터페이스AI가 “지금 그거 해줘” 같은 모호한 요청에도 정확하게 대응하려면, 대화의 흐름이나 사용자의 작업 맥락을 파악해야함MCP는 이런 문맥 정보를 효과적으로 수집·정리·전달하는 규칙(프로토콜)을 제공함 📦 예시로 쉽게 이해하기문맥이 없는 경우사..

개발 환경 Node.js 설치: https://nodejs.orgVisual Studio Code 설치: https://code.visualstudio.com Visual Studio Code - Code Editing. RedefinedVisual Studio Code redefines AI-powered coding with GitHub Copilot for building and debugging modern web and cloud applications. Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows.code.visualstudio.com 프로젝트 생성# @vscode/vs..

Linux 최신버전에서 barrier를 사용하는경우 마우스커서가 움직이지않아 마치 barrier가 제기능을 하지않는것처럼 보인다면,,Linux에서 기본값으로 사용중인 wayland 의 영향으로 wayland를 꺼주어야한다고 합니다.sudo vi /etc/gdm3/custom.conf ## 파일 열고WaylandEnable=true # 입력 or WaylandEnable=false # 주석 해제sudo systemctl restart gdm3 # 적용

리눅스에서 chrome 업데이트 하고 한글 모드 사용 시에백스페이스, 엔터, 방향키 조작이 안되서 화딱지 ... 알아보니 문제가 있다고 해서 다운 그레이드 했습니다 ...............# 크롬 삭제sudo apt remove google-chrome-stable# 이전 버전 파일 설치 sudo dpkg -i google-chrome-stable_134.0.6998.88-1_amd64.deb 이전 크롬 버전은 아래서 다운 가능 Index of /google-chrome/pool/main/g/google-chrome-stable/ mirror.cs.uchicago.edu 이전 버전 설치 후 실행 안되는 경우 chrome 삭제시에, chrome user data 랑 dependencies 지우고 설치하..

LLM Agent기존의 LLM은 정적인 응답 생성에 머물렀다면, Agent는 다음과 같은 능력을 가짐사용자의 지시를 이해하고 목표로 변환문제를 여러 단계로 분해필요시 외부 도구(API, 검색엔진, 계산기 등)를 사용결과를 검토하고 반복 시도 또는 조정궁극적으로 목표에 도달 요소 역할LLM추론과 응답 생성의 두뇌Tool외부 정보/기능 접근 수단Planning목표 달성 전략 수립Memory장기 기억 또는 대화 맥락 저장 Planning without feedback한 번 계획 → 그대로 실행작업 흐름이 예측 가능하고 안정적구현이 간단하고 디버깅이 쉬움처음 계획이 잘못됐을 경우, 전체 결과가 무의미해질 수 있음중간 단계의 실패를 무시하고 계속 진행됨 Planning with feedbackReAct (Re..

Retrieval Augmented Generation (RAG)LLM이 더 신뢰할 수 있고 사실 기반의 답변을 생성하도록 돕기 위해 고안된 기술로, 단순히 모델이 "기억"에만 의존하지 않고, 외부 지식 소스(문서, DB 등)로부터 관련 정보를 검색한 뒤, 이를 기반으로 텍스트를 생성함Retrieval (검색) : 외부 문서나 데이터베이스에서 질문과 관련된 정보를 찾아옴Augmentation (보강) : 검색된 문서를 모델 입력에 포함시켜, 모델이 사실 기반으로 답변할 수 있도록 유도Generation (생성) : LLM이 보강된 정보를 바탕으로 자연어 응답을 생성🔄 작동 흐름 사용자 입력 ex) “허리 통증에 좋은 스트레칭 방법은?” 질문 임베딩 (Query Embedding) 질문을 의미 벡터로 변..

Deep Learning: 고차원의 데이터를 낮은차원으로 정리해서 해석할 수 있도록 도와줌 ✅ Encoder-Decoder가 필요한 이유1. 입력과 출력의 길이가 다를 수 있어서- 예: 기계 번역, 이미지 캡셔닝, 문장 생성 등 - 입력은 5단어, 출력은 3단어일 수 있음 → 기존의 단순한 MLP나 RNN 하나만으로는 처리 어려움 - Encoder는 입력 전체를 읽고, Decoder는 원하는 길이만큼 생성 2. 의미 있는 압축 표현 생성- Encoder는 입력 문장의 의미를 압축하여 잠재 표현(latent vector) 로 정리 - 이 압축된 정보를 바탕으로 Decoder는 새로운 문장을 생성 → 사람이 언어를 처리하는 방식과 유사3. 다양한 응용 가능성기계 번역: 한국어 문장 → 영어 문장요약: 긴 문..

단일 Agent의 한계단일 Agent가 다루는 Tool이 너무 많아지거나, 처리해야 할 요청이 너무 복잡 하다면 작동이 불안정해질 수 있음확률적으로 token을 내밷는(샘플링하는) LLM 기반이기 때문에 요청이 길어지고 복잡해진다면 오작동을 할 가능성이 높아지기 때문 LangGraph그래프(Graph) 기반 워크플로우(Workflow) 특화 프레임워크노드(Node), 엣지(Edge), 상태(State) 개념을 활용하여 워크플로우를 구성LangChain에서 사용하던 LLM, 메모리, 도구(Tool) 등을 그래프 내에서 자연 스럽게 사용할 수 있으며, 기존 LangChain 프로젝트를 확장하기도 적합함노드(Node)하나의 에이전트 또는 실행 단위 (LLM, Tool, Function 등)그래프에서 각 작업(..

VectorDB데이터를 벡터 형식으로 저장하고 검색할 수 있는 데이터베이스벡터는 숫자의 배열로, 주로 이미지, 텍스트, 오디오 등의 비정형 데이터를 표현하는 데 사용두 벡터가 얼마나 비슷한지 비교하여 비슷한 데이터를 빠르게 찾을 수 있음. 예를 들어, 검색 엔 진이 질문에 대한 답변을 찾을 때 질문과 가장 유사한 문서를 벡터 DB에서 검색벡터 DB는 비정형 데이터를 저장하고, 유사한 데이터를 빠르게 찾아주는 데이터베이스Chroma DB오픈소스 프로젝트로 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 다음과 같은 상황 에 주로 사용LangChain과 같은 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축할 때임베딩과 메타데이터를 함께 관리하면서 저장하고 검색해야 할 때간단한 Python API 기반으로 빠르게 구축하고 싶..