참이 감자 개발 블로그
나만의 속도로 천천히 그리고 꾸준한 공부를 지향하는 거북이 개발자 입니다!
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[AX] AI로 디자인하는 나만의 방법
1. 개발자가 디자인까지 하게 된 이유디자이너 없이 제품 만들기 회사나 규모있는 공모전 등이 아니면 디자이너가 없는 경우가 대부분이다. 이 때는 보통 다음 방법들을 사용한다. 내가 Figma로 직접 그린다 → 시간이 녹는다. 퀄리티도 안 나온다.템플릿·컴포넌트 라이브러리를 산다 → 그럴듯한데 어느 제품에 갖다 놔도 비슷하다.AI한테 그냥 시킨다 → 대부분 '밤티'로 나오며, 고치다가 오히려 시간이 더 걸린다. 따라서 나는 "AI를 잘 쓰는 방법"을 선택하고 여러가지 방법을 써보았다. AI를 통해 디자인을 잘 하기 위해서는, 결국 시중에 나와있는 AI를 적절히 활용하며, 문서를 잘 쓰는 것이 방법이였다.전체 워크플로우 ① PRD 작성② ManyFast → 기능 명세서 · User Flow · 와이어프레임 ..
[AX] LLM WIKI 개념 및 실제 사용 방법
1. LLM WIKI 개념일반 메모장 vs LLM WIKI일반 메모장은 내가 쓰고, 내가 분류하고, 내가 찾는다. 자료 100개를 넣으면 100개가 그냥 쌓인다. 많아질수록 지저분해지고, 어디 적었는지 기억이 안 나면 끝이다. 누적은 되는데 복리가 안 된다. 이게 핵심 문제였다. LLM WIKI는 역할이 뒤집힌다. 나는 자료를 던져 넣기만 한다. AI가 똑똑한 조수처럼 읽고, 요약하고, 분류하고, 기존 노트와 연결해서 서랍에 넣는다. 찾을 때는 서랍을 뒤지는 게 아니라 조수에게 물어본다. 일반 메모장LLM WIKI분류내가 한다AI가 한다검색키워드 검색, 폴더 뒤지기자연어로 질문자료가 늘면지저분해진다기존 노트까지 같이 갱신돼 더 똑똑해진다근거 추적"어디서 봤더라"모든 노트에 source 경로가 박혀 있다..
[AX] AI Agent 기초
1. LLM 이해LLM은 결국 Text를 Text로 답변해주는 모델에 불과하며, 모든 답변은 확률론적으로 답변된다. 2. RAGLLM이 주어진 문서들에 기반하여 답변할 때, 관련된 문서(Chunks)를 검색(Retrieval)하여 LLM에 주입 후 답변을 text로 낸다. 3. LLM vs AgentAgent = LLM + tool + actiontool: grep, ls, MCP 등 외부를 조작하고 조회할 수 있는 도구action: tool을 실행하고 어떤 tool을 쓸 지 결정=> 이를 통해 Agent는 우리의 file-system에 있는 코드도 고치고 다양한 tool과 그에 맞는 action을 통해 많은 작업을 AI로 할 수 있다. 4. Desktop App vs CLIDesktop은 tool이 제..
[AX] AI로 디자인하는 나만의 방법
1. 개발자가 디자인까지 하게 된 이유디자이너 없이 제품 만들기 회사나 규모있는 공모전 등이 아니면 디자이너가 없는 경우가 대부분이다. 이 때는 보통 다음 방법들을 사용한다. 내가 Figma로 직접 그린다 → 시간이 녹는다. 퀄리티도 안 나온다.템플릿·컴포넌트 라이브러리를 산다 → 그럴듯한데 어느 제품에 갖다 놔도 비슷하다.AI한테 그냥 시킨다 → 대부분 '밤티'로 나오며, 고치다가 오히려 시간이 더 걸린다. 따라서 나는 "AI를 잘 쓰는 방법"을 선택하고 여러가지 방법을 써보았다. AI를 통해 디자인을 잘 하기 위해서는, 결국 시중에 나와있는 AI를 적절히 활용하며, 문서를 잘 쓰는 것이 방법이였다.전체 워크플로우 ① PRD 작성② ManyFast → 기능 명세서 · User Flow · 와이어프레임 ..
[AX] LLM WIKI 개념 및 실제 사용 방법
1. LLM WIKI 개념일반 메모장 vs LLM WIKI일반 메모장은 내가 쓰고, 내가 분류하고, 내가 찾는다. 자료 100개를 넣으면 100개가 그냥 쌓인다. 많아질수록 지저분해지고, 어디 적었는지 기억이 안 나면 끝이다. 누적은 되는데 복리가 안 된다. 이게 핵심 문제였다. LLM WIKI는 역할이 뒤집힌다. 나는 자료를 던져 넣기만 한다. AI가 똑똑한 조수처럼 읽고, 요약하고, 분류하고, 기존 노트와 연결해서 서랍에 넣는다. 찾을 때는 서랍을 뒤지는 게 아니라 조수에게 물어본다. 일반 메모장LLM WIKI분류내가 한다AI가 한다검색키워드 검색, 폴더 뒤지기자연어로 질문자료가 늘면지저분해진다기존 노트까지 같이 갱신돼 더 똑똑해진다근거 추적"어디서 봤더라"모든 노트에 source 경로가 박혀 있다..
[AX] AI Agent 기초
1. LLM 이해LLM은 결국 Text를 Text로 답변해주는 모델에 불과하며, 모든 답변은 확률론적으로 답변된다. 2. RAGLLM이 주어진 문서들에 기반하여 답변할 때, 관련된 문서(Chunks)를 검색(Retrieval)하여 LLM에 주입 후 답변을 text로 낸다. 3. LLM vs AgentAgent = LLM + tool + actiontool: grep, ls, MCP 등 외부를 조작하고 조회할 수 있는 도구action: tool을 실행하고 어떤 tool을 쓸 지 결정=> 이를 통해 Agent는 우리의 file-system에 있는 코드도 고치고 다양한 tool과 그에 맞는 action을 통해 많은 작업을 AI로 할 수 있다. 4. Desktop App vs CLIDesktop은 tool이 제..