IT 기술 따라잡기

🚀 이번 주 Vibe Coding 라이브 방송 안내

이번 주 라방에서는 아래와 같은 작업을 하겠습니다:

🔁 지금까지 한 일 다시 반복하기
💾 프롬프트만 보관되어 있다면 언제든 쉽게 재작업 가능!
🌟 이것이 Vibe Coding의 장점 중 하나입니다.
📂 사용했던 프롬프트를 재사용해서 처음부터 다시 시작해 보겠습니다.
⚠️ DropDown 등 에러가 났던 부분은 미리 알려줘서 에러가 나지 않도록 해보겠습니다.
🧠 AI가 코딩을 대신해주기 때문에 가능한 방법이죠!
📝 인간은 프롬프트에 더 집중하면 언제든지 쉽게 재작업할 수 있습니다.
🧪 이번 시간에 그 가능성을 실험해보겠습니다.

🕔 방송 일정
📅 2025년 6월 15일 (일)
🕘 오후 9시 (KST, 한국) / 🕔 오전 5시 (PST, 시애틀)

🔔 알림 설정하기
👉 https://www.youtube.com/live/Eg4EIf7mYFw?si=jwCxOxBPjf8xQL0P

🔧 작업할 앱
🌐 https://translate.hint.services

📂 GitHub Repository
▶️ https://github.com/hoffination/openai-realtime-console.git

📣 라이브 방송에 참여해서 말만 하세요!
✨ 여러분의 아이디어가 실시간으로 구현될 수도 있습니다!

🔥 부담 없이 함께 해요!
🤖 Vibe Coding은 AI에게 코딩을 시키는 것이 아니라,
👥 AI와 함께 호흡하며 배우고 실험하는 새로운 방식입니다.
🙌 지금 바로 함께해 보세요!

🎓 Study Group 발표 자료 - RAG의 이해와 Obsidian 적용 - PKM Project | My AI 2nd Brain 🧠🤖📚

이 영상은 시애틀 지역에서 활동 중인 PKM(Personal Knowledge Management) Study Group 발표용으로 제작된 콘텐츠입니다.
우리는 AI를 활용해 나만의 제2의 뇌, 즉 AI 기반의 Second Brain을 만드는 것을 목표로 함께 공부하고 있습니다.

📌 본 영상에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다:

🔹 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 이란 무엇인가?
🔹 RAG는 왜 필요하게 되었는가? (LLM의 한계와 Hallucination 문제)
🔹 RAG의 작동 원리 (데이터 수집 → 저장 → 검색 → 응답 생성)
🔹 Standard RAG vs. Graph RAG의 차이점
🔹 Obsidian에 어떤 RAG 방식이 적합한가?
🔹 실제 코드 예시와 구현 방향 (LangChain, OpenAI, FAISS 활용)

https://youtu.be/aM7Ensrqurs?si=QvTcAVtDs61fb_rD

오늘은 Self-Discover 논문에서 제시한 방법론을 구현한 소스코드를 분석합니다. 👀
너무 어렵게 들리시죠?
전혀 그렇지 않습니다.

AI Application 에서는 복잡한 로직도 간단하게 자연어로 지시하면 됩니다.
그러면 AI 가 알아서 그 복잡한 로직을 처리합니다.

AI 시대 앱 개발은 주요 기능이 자연어로 처리 될 겁니다.
왜냐하면 AI 가 중요한 일을 처리할 것이고 AI 는 자연어를 알아 듣기 때문입니다. 🗣️🧠
기존 프로그래밍 언어로 코딩을 해야 하는 부분들도 물론 있죠.
이것도 점점 Vibe Coding 으로 처리 될 겁니다.

AI 시대 이제 중요한 것은 코딩이 아니라 문제를 푸는 방식과 아이디어입니다.

이 비디오에서 논문에서 제시한 복잡한 로직이 어떻게 자연어로 간단히 구현 되는지 직접 눈으로 확인 해 보세요.

✅ 이 영상에서 확인할 수 있는 것들:

자연어로 복잡한 논리를 어떻게 자연어로 구현하는지

AI 가 추론 방법론을 직접 선택해서 사용하게 하는 방법

논문 속 복잡한 개념이 어떻게 간단한 Python 코드로 바뀌는지

아이디어만 있다면 누구나 앱을 만들 수 있는 시대의 실체

📌 코딩 실력보다 아이디어가 더 중요한 시대,
이 영상을 보시면 왜 모두가 개발자가 될 수 있는지 알게 되실 겁니다.

🎯 이제 중요한 건 이것 하나: 💡 아이디어!

https://youtu.be/9qps2hRS_eE?si=EWjpNvXquHEm_Fy9