크몽

·Else·

Innovation, Company Culture, Team Building, Leadership, Personal Growth

크몽은 AX 시대에 디자이너가 기획-디자인-개발까지 확장되며, PE가 네비게이터로 팀의 방향을 제시하는 협업 구조를 소개합니다. Claude Code와 사내 도구·패턴에 익숙한 PE의 안내가 문제를 빨리 해결하고, 로컬 환경 설정이나 인프라 이슈 같은 운영 컨텍스트가 사람의 직관으로 보완된다고 설명합니다. 결과적으로 디자이너는 더욱 자유롭게 시도하고, 팀은 한 명이 운전할 때 옆자리의 네비게이터가 실시간으로 가이드를 제공하는 방식으로 협업이 재구성됩니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Event, AI, Conference

슈퍼브에이아이가 GTC 타이베이 2026 행사에서 엔비디아와의 협력 강화 소식을 발표하며 AI 전략의 확장 가능성을 강조합니다. GTM(Go-to-Market) 전략과 제로 플랫폼, Superb Platform의 역할을 중심으로 파트너십과 기술 협업 방향을 구체적으로 제시합니다.

가비아

·Else·

Strategy, Hiring, Career

가비아의 HR 담당자가 자주 놓치는 연차촉진 제도 핵심 7가지를 근로기준법 및 고용노동부 행정해석에 기반해 정리한 내용입니다. 연차촉진은 1차·2차 두 단계와 반드시 서면 통지가 필요하며, 입사 1년 미만 직원의 발생 시기에 따른 촉진 시점을 구분해 적용해야 한다는 점이 핵심 포인트입니다. 회사의 연차 관리 방식에 따라 촉진 기간과 대상자 구분을 달리 계산해야 하며, 누락 없는 기록으로 촉진을 운영하는 것이 중요합니다; 이를 돕기 위해 하이웍스 근무관리 같은 도구를 활용해 직원별 연차 현황과 잔여 연차를 한 눈에 파악하고 촉진 일정을 체계적으로 관리하는 것이 제안됩니다.

뷰저블

·DevOps·

AI, Robots, GPTBot, ClaudeBot

뷰저블은 GEO Entity 시리즈에서 1994년의 robots.txt가 2026년 AI 인용을 차단하는 현상을 분석하고 그 영향을 소개합니다. 사례로 한국 SaaS의 38%가 의도치 않게 GPTBot이나 ClaudeBot를 차단하고 있으며, ChatGPT의 인용 시도가 Cloudflare 차단 흔적과 함께 access log에 매일 남는 점이 설명됩니다. 또한 현장에서 CTO의 디버깅 요청과 서버 액세스 로그를 통한 문제 파악 사례가 공유되어, 레거시 robots.txt의 관리와 AI 크롤러 정책 점검의 실무적 중요성이 강조됩니다.

NAVER D2

·DevOps·

Kubernetes, Istio, LLM Serving, KV Cache, Prefix Cache

네이버 D2가 발표한 MLXP를 통해 Kubernetes 기반 LLM 서빙의 성능 최적화 기술 도입 사례를 소개합니다. KV Cache 인지 라우팅, Prefix Cache, 분산 멀티노드 서빙 같은 기술을 프로덕션에 적용하고 Istio 서비스 메시와 스케줄러, Pod 정책 간의 충돌을 진단해 해결한 경험을 공유합니다. 목표 독자는 LLM 서빙 인프라를 구축·운영하는 플랫폼 엔지니어 및 MLOps 팀으로, Kubernetes 위에서의 실전 구성과 문제 해결 인사이트를 제공합니다.

AWS

·AI/ML·

MySQL, OpenSearch, Blue Green Deployment, Vision LLM

AWS는 Amazon Bedrock Vision LLM과 Amazon OpenSearch Service를 활용해 농약 제품 이미지를 식별하는 시스템 구축 사례를 공유합니다. Stage1에서 Vision LLM이 정보를 추출하고 TypoCorrector가 OCR 오타를 보정하며, Stage2의 계층적 매칭으로 후보를 추려 Stage3에서 Reranker가 최종 순위를 매깁니다. 4,000종의 제품명과 200여 제조사를 캐시하고, 30개 후보를 OpenSearch로 추출한 뒤 Reranker로 재정렬하는 다중 보완 구조로 실용적 응답 속도와 재현율을 확보합니다.

당근

·Frontend·

Figma, MCP, Google Stitch, Code Connect, Open Design

당근의 디자인시스템 SEED를 중심으로, AI 시대에 디자인시스템이 맥락과 의사결정을 돕는 시스템으로 확장하는 흐름을 설명합니다. AI 도구가 UI 하한선을 끌어올리더라도 최종 선택은 팀의 맥락과 기준으로 좁혀져야 하며, 패턴 문서와 의사결정 기록의 구축이 핵심이라고 강조합니다. SEED는 고급 UX 패턴 정리, 토큰 의미의 명시, AI가 읽을 수 있는 컨텍스트 파일 마련 등 구체적 실행 방향과 패턴 기반의 의사결정 지원을 제시합니다.

에이아이트릭스

·Cloud·

Conference, News, Industry Trends

에이아이트릭스가 발리에서 열린 HIMSS APAC에 처음 참가해 부스를 중앙 부근에 배치하고 다수의 방문객을 성공적으로 유치했습니다. VitalCare 데모와 KOL 및 글로벌 기업 교류를 목표로 부스 운영을 달성했고, 동남아시아 의료진의 방문과 도입 문의를 확인했습니다. 한국 병원의 사례 발표가 주목받았고, 내년에도 인도네시아의 전자의무기록 도입 확대 가능성과 APAC 전시의 기회가 강조되었습니다.

에이아이트릭스

·Else·

AWS, GitHub

에이아이트릭스가 FDA의 초안 가이드라인 'Computer Software Assurance for Production and Quality System Software'를 분석해 생산 및 품질 시스템 소프트웨어의 보증 프레임워크를 정리합니다. 주요 내용으로 Intended Use 식별, 위험 기반 접근법, 보증 활동의 선정 및 기록 작성 등 A-D 단계와 예시를 제시하고 ISO 13485:2016 및 ISO/TR 80002-2의 시사점을 다룹니다. 또한 앞으로의 규제 동향 모니터링과 SaMD 적용 현장에 바로 활용할 수 있는 구체 가이드라인을 제공할 예정입니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

REST API

슈퍼브에이아이의 [슈퍼브 인사이트]는 같은 결과를 얻으면서 토큰 사용을 10배 줄이는 방법과 품질 손실 없이 운영하는 전략을 다룹니다. 슈퍼브에이아이의 연구팀은 4가지 방법, RAG, JSON 최적화, 토큰 카운트 관리와 LLM API의 파라미터 조정 같은 실무 기법을 구체적으로 제시합니다. 실무적으로는 토큰 절감 전략의 비용 효율화와 응답 속도 개선을 비롯해 운영 부담을 줄이는 구체적 가이드를 제공합니다.