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TurboQuant을 기반으로 구축된 벡터 인덱스로, Rust로 작성되었으며 Python과의 연동도 지원됩니다. 1,000만 건의 문서로 구성된 코퍼스를 float32 형식으로 저장할 경우 31GB의 RAM이 필요합니다. 하지만 turbovec를 사용하면 4GB만으로도 충분하며, 검색 속도도 FAISS보다 훨씬 빠릅니다.
구글의 코드리뷰 가이드
클로드 코드가 코드베이스를 탐색할 때, ‘탐색 에이전트’들이 생성됩니다. 이 에이전트들은 grep, glob, Read와 같은 도구를 사용해 파일들을 스캔합니다. 각 도구가 호출될 때마다 토큰이 소모됩니다. CodeGraph는 해당 에이전트들에게 사전에 인덱싱된 지식 그래프를 제공합니다. 여기에는 기호 간의 관계, 호출 관계, 코드 구조 등이 포함됩니다. 에이전트들은 파일을 일일이 스캔하는 대신, 이 그래프를 즉시 검색할 수 있습니다.
Bruno는 새롭고 혁신적인 API 클라이언트로, Postman과 유사한 툴들을 혁신하는 것을 목표로 합니다. Bruno는 사용자의 컬렉션을 파일 시스템의 폴더에 직접 저장합니다. 일반 텍스트 마크업 언어인 Bru를 사용해 API 요청에 대한 정보를 저장합니다. Git 또는 원하는 버전 관리 도구를 사용하여 API 컬렉션을 연동할 수 있습니다.
LEANN은 개인용 인공지능 기술을 대중화하는 혁신적인 벡터 데이터베이스입니다. 기존 솔루션에 비해 97% 적은 저장 공간을 사용하면서도, 수백만 건의 문서를 효과적으로 인덱싱하고 검색할 수 있습니다. 노트북만으로도 강력한 RAG 시스템을 구축할 수 있습니다. openclaw가 지식을 쌓고 있는 obsidian 내용을 leann을 이용해 indexing하여 검색 비용을 줄이는데 활용 중
세계 최대의 오픈 지식 아카이브. 출판된 거의 모든 책, 교과서, 논문.
다음과 같은 프롬프트들이 있음. 문서 해체기, 뉴스 브리핑 엔진 v2.0, 딜레마 타파 엔진 v5.0, 소버린 렌즈, 철학자 시뮬레이터, 권력 구조 분석기, 논문 해체 엔진, 독서 노트 아카이브 양식
learn-harness-engineering은 바로 이걸 중심으로 구축된 무료 코스 12개의 강의. 6개의 실습 프로젝트. 하네스 기술이 성장함에 따라 진화하는 하나의 실제 앱
LLM의 작동 원리(토큰, KV 캐시, 추론 방식)부터 하드웨어 선정(VRAM 계산, 양자화), 로컬 배포 및 서빙 환경 구축까지 다룬 2026년 최신 로컬 AI 운영 실무 가이드
Google 검색의 생성형 AI 기능을 위한 웹사이트 최적화 방법 (공식 우수 사례, 기술적 SEO 조언, 최신 AI 에이전트 가이드 포함)
Claude Code /goal은 완료 조건이 충족될 때까지 클로드가 매 턴 알아서 작업을 이어가는 자율 실행 명령어입니다. Anthropic이 2026-05 공식 docs에 추가했고, OpenAI Codex도 같은 시기에 /goal 워크플로우를 정식 출시했습니다. 흥미로운 점은 이 기능이 "더 똑똑한 모델"의 산물이 아니라는 것입니다. 작년부터 커뮤니티에서...
x에서 AI 관련 follow해야하는 계정. 이제 x에서는 번역을 해서 보여주기 때문에 부담없음
Google Search의 AI Overviews와 AI Mode 등 생성형 AI 검색 기능이 확대되면서, 웹사이트 소유자를 위한 공식 최적화 모범 사례를 Google Search Central이 공개생성형 AI 검색은 기존 Google Search의 핵심 랭킹 및 품질 시스템에 기반하므로, 기존 SEO 모범 사례가 여전히 유효독창적이고 대체 불가능한 비범
일본 가방 브랜드 중 하나인데, 포터삘이 나지만 가격은 저렴하고 괜찮아 보임. 일본인의 트윗에서 발견
클로드 디자인, 스티치의 단점 - 15년차 디자이너가 직접 써봄 | AI로 홈페이지 만들기, 이제 누구나 할 수 있어요. 프롬프트 몇 줄이면 그럴듯한 페이지가 나와요. 색감도 괜찮고, 레이아웃도 깔끔하고, 번거로운 반응형은 손코딩 하는 것보다 더 잘 나와요. 그런데 ai로 만든 페이지는 묘한 느낌이 들어요. 무엇보다도, ai가 만들었다는 티가 물씬 풍기죠. 아무리 디자인 보는 눈이 없더라도, 누구나 다 알아챌 수 있는, "
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