prompt10 728x90 AI 개발 코딩툴 전환점: Prompt만 던지면 끝! Windsurf, Cursor 대체할까? 최근 개발자 커뮤니티에서 AI 기반 개발 도구가 단순한 코드 보조를 넘어서 협업 중심의 개발 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 이 흐름의 선두에 있던 Cursor에 이어, Windsurf라는 도구가 등장하며 주목받고 있습니다. Cursor와 Windsurf를 다양한 관점에서 비교 분석하고, 각각의 도입 적합성과 향후 전망을 다뤄봅니다.Cursor: AI 코드 편집기의 대표 주자주요 특징VS Code 기반 AI 코드 보조 에디터GPT 기반 자동완성, inline 리팩토링 지원Requirements.md 작성 및 관리 자동화로 기획~코딩 연결Git 연동 및 간단한 협업 지원자주 발생하는 실수AI 추천 코드 맹신 → 코드 품질 저하Prompt 입력 위치 오류 → 정확도 낮아짐Requirements.md 누락 → .. 2025. 5. 18. Cursor로 코딩개발 생산성을 혁신하는 AI IDE 기능, 설정 및 효과적인 활용법 Cursor(The AI Code Editor)는 VS Code를 기반으로 구축된 AI 기반 통합 개발 환경(IDE)으로, LLM(Large Language Models)을 활용하여 개발자의 생산성을 획기적으로 향상시키는 것을 목표로 합니다. 기존의 코드 에디터 기능에 AI의 강력한 지원을 결합하여 코드 작성, 수정, 디버깅, 탐색 등 전체 개발 프로세스를 가속화합니다.Cursor의 철학AI 강화 개발: 인공지능을 활용해 반복적이고 지루한 코딩 작업을 자동화프로그래머 중심 설계: 개발자의 사고방식과 워크플로우에 맞춰 설계컨텍스트 인식: 코드베이스 전체를 이해하고 관련 컨텍스트를 활용유연성과 제어: 개발자가 AI의 동작을 세밀하게 제어 가능GitHub Copilot과의 차별점단일 라인 자동 완성을 넘어 여.. 2025. 5. 11. AI와 도구 연동의 표준, FastMCP와 FastAgent 실전 구축 가이드 FastAgent + FastMCP 개요1. FastAgentFastAgent는 자연어 처리(NLP) 기반의 AI 에이전트 개발 및 배포를 위한 프레임워크입니다. Model Context Protocol(MCP)을 기반으로 LLM 에이전트 및 워크플로우를 정의, 프롬프트, 테스트하는 기능을 제공합니다. 주요 특징효율적인 에이전트 개발 및 배포모듈식 설계로 컴포넌트 재사용 용이다양한 LLM(대규모 언어 모델) 지원장기 및 단기 메모리 시스템 내장도구 통합 (API, 데이터베이스, 외부 서비스)멀티모달 기능 지원기술 스택Python 기반, FastAPI 활용벡터 데이터베이스 통합다양한 LLM 지원 (OpenAI, Anthropic, Hugging Face 등)Docker 컨테이너화 지원2. FastMCPFa.. 2025. 5. 9. Gemini API + AI Studio로 만드는 스마트 멀티모달 AI챗봇 설계 구축법 Google AI Studio는 구글이 제공하는 생성형 AI 모델(Gemini 등)을 빠르게 실험하고 프로토타이핑할 수 있는 웹 기반의 인터페이스입니다. 특히 개발자, 디자이너, 기획자 등 다양한 사용자가 Gemini 모델을 활용한 에이전트를 설계하고 테스트할 수 있도록 설계되어 있습니다.Google AI Studio란?Google AI Studio는 Google의 생성형 AI 플랫폼(Gemini 모델 포함)을 활용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있는 개발 도구입니다.Gemini API 체험 및 테스트에이전트 기반 대화형 시스템 설계API 키를 활용한 코드 연동파인튜닝 없이도 프롬프트 조정 기반의 고급 활용 가능다중 호출 단계와 함수 호출(Tool calling) 설정 지원공식 주소: https://.. 2025. 5. 6. OpenAI ChatGPT 모델 Fine-tuning 진행 과정 OpenAI의 ChatGPT 모델을 Fine-tuning하는 과정은 여러 단계로 이루어집니다. 여기서는 고급 사용자를 위한 OpenAI의 기술 문서와 예제를 기반으로 한 개요를 제공할 것입니다. 이 과정은 데이터 준비부터 실제 Fine-tuning, 그리고 평가까지 포함됩니다.1. 목표 정의 및 데이터 준비목표 설정: Fine-tuning의 목적을 명확히 합니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 대화의 품질을 향상시키거나, 특정 양식의 텍스트를 생성하도록 모델을 맞춤화할 수 있습니다.데이터 수집: Fine-tuning에 사용할 텍스트 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 모델이 학습할 예제로, 원하는 출력과 함께 입력 텍스트를 포함해야 합니다.데이터 정제: 수집한 데이터에서 노이즈를 제거하고, 필요한 형식으로.. 2024. 5. 6. 이전 1 2 다음 728x90 728x90
