이 글에서는 엔지니어링 팀이 매달 또는 분기별로 수행하는 2~4시간 시스템 상태 점검을 제안합니다. 이 점검은 안정성, 성능, 비용, 제공, 보안, 단순성, 조직 구조 등의 측면에서 시스템의 품질을 평가합니다. 생각을 자극하는 질문을 통해 시스템의 현재 상태를 단순한 지표를 넘어 깊이 반성하고 잠재적인 문제를 파악하여 해결하도록 유도합니다. 목표는 시스템 전반의 품질과 팀 효율성을 향상시키는 것입니다.
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이 글은 인공지능(AI)을 새로운 범용 기술(GPT)로서, 그것이 가져온 혁명적인 영향을 탐구합니다. AI는 지식 접근 방식을 바꿀 뿐만 아니라 우리의 사고방식까지도 변화시키며, 재귀적인 패러다임 전환을 일으키고 있습니다. 소프트웨어는 AI를 사용하고, AI는 소프트웨어를 사용하며, AI는 소프트웨어를 구축하고, AI 자체도 소프트웨어입니다. 저자는 AI의 급속한 발전이 헤아릴 수 없는 기회와 과제를 가져오므로, 적극적으로 적응하고 참여하여 미래 AI 애플리케이션을 탐구하고 기술 혁신에서 우리의 역할을 재정의해야 한다고 주장합니다.
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Model Context Protocol(MCP)은 다양한 데이터 소스와 도구를 AI 애플리케이션과 통합하는 것을 간소화하도록 설계된 새로운 프로토콜입니다. M×N 통합 문제를 M+N 문제로 변환하여 통합 과정의 마찰을 줄입니다. MCP 서버는 데이터 소스에 연결하고 도구를 제공하며, MCP 클라이언트(일반적으로 AI 애플리케이션의 일부)는 어떤 MCP 서버에도 연결할 수 있습니다. 저자는 CKAN 공개 데이터 액세스를 위한 MCP 서버의 예시를 보여주고, Claude 데스크톱 애플리케이션을 사용하여 데이터 분석을 수행함으로써 AI 애플리케이션을 CKAN 데이터와 쉽게 통합하는 방법을 설명합니다. MCP는 만능 해결책은 아니지만, 특히 여러 외부 시스템과의 통합이 필요한 시나리오에서 AI 애플리케이션 개발을 위한 더욱 편리하고 유연한 방법을 제공합니다.
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