AI Native Builders
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AI STUDY HUB

함께 만들고, 함께 배포하는 AI Native Builders

AI Native Builders는 생성형 AI를 실전 제품과 운영 흐름에 연결하는 방법을 함께 실험하고 정리하는 팀 스터디입니다. 이 페이지는 스터디 소개, 진행 공지, 그리고 팀이 남기는 기록을 한곳에서 확인할 수 있는 시작점입니다.

스터디 소개 보기 GitHub Organization

운영 방향

  • 실습 중심으로 빠르게 만들고 검증합니다.
  • 결과물은 문서, 코드, 예제로 남깁니다.
  • 개인 학습보다 팀 학습의 속도를 높입니다.

이 사이트에서 볼 수 있는 것

  • 스터디 소개와 참여 맥락
  • 공지와 진행 기록
  • 세션 회고와 운영 공지

최근 포스트

 

논문을 넣으면 코드가 나온다: AI 기반 연구 자동화 파이프라인 구축기

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논문 분석부터 원격 GPU 실행, 에러 수정, 반복 평가까지. AI가 연구 재현 과정을 자동화하는 파이프라인의 구조와 의미를 정리합니다.

2026-03-31
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MCP 마켓은 있는데 에이전트 마켓은 왜 없을까? - 에이전트 슈퍼마켓 구상기

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2026-03-31
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에이전트 하네스: AI를 잘 부리는 기술에 관하여

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에이전트 하네스의 개념, GStack과 같은 워크플로우 도구, 그리고 문제 정의가 기술보다 중요하다는 통찰까지. AI 활용의 본질을 정리합니다.

2026-03-31
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조례 593건을 AI로 분석한 생태 활동가의 이야기

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보호지역 조례 593건을 AI로 분류하고, HTML 대시보드를 만들며, 여러 프로젝트를 병행한 비영리 현장의 AI 활용 사례를 정리합니다.

2026-03-31
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문서를 개념 그래프로 다룬다면, 정합성 검사는 어떻게 달라질까

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2026년 3월 24일 발표를 바탕으로, 문서와 코드, 운영 지식을 의미 그래프로 연결하는 ontology 스타일의 정합성 시스템 아이디어와 그 가능성을 정리했습니다.

2026-03-24
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2026년 3월 24일 모임에서 공유된 발표를 바탕으로, computer vision과 3D 실험 재현 과정을 AI 보조 파이프라인으로 바꾸는 접근을 정리했습니다.

2026-03-24
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AI 네이티브의 경쟁력은 맥락 축적에서 나온다

발표기록
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2026년 3월 24일 발표를 바탕으로, AI-native work를 코드 생성보다 넓게 보고 문서와 규칙, 작업 히스토리를 축적 가능한 운영 지식으로 만드는 관점을 정리했습니다.

2026-03-24
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첫 모임 정리: 스터디 운영 방향과 도구 합의

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2026년 3월 10일 첫 모임에서 나눈 운영 방향, 그라운드룰, GitHub와 Notion 활용 방향을 정리했습니다.

2026-03-10
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