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AI 도구 · 자동화 · 생산성
제가 쓴 블로그 글 하나를 이 확장으로 돌렸더니 "unsupported claims 3건, SEO filler 의심 구간 2곳" 플래그가 떴습니다. 출처 표기를 빼먹은 통계 하나와 키워드가 한 문단에 4번 반복된 구간이 걸렸더군요. AI가 생성한 콘텐츠 범람 시대에 품질 게이트를 …
#AI 협업 #AI 개발 #역할 분담 #도메인 전문가 #오케스트레이터AI 협업 개발 역할 분담 — 도메인·슈퍼바이저·오케스트레이터 3역이 코드 대행보다 강력한 이유AI에게 "이 기능 대신 짜줘"라고 했다가 막힌 적 있으신가요? 저는 작년 말부터 블로그 자동발행 시스템을 만들면서 비슷한 벽을 여러 번 겪었어요. 프롬프트를 아무리 정교하게 써도, AI가 제 의도를 놓치거나 엉뚱한 방향으로 가는 일이 반복됐죠. 그런데 시스템을 계속 개선하면서, …
#퀀트트레이딩 #Qlib #Backtrader #FinRL-X #백테스팅 #AI트레이딩Qlib vs Backtrader vs FinRL-X — 목적별 퀀트 프레임워크 선택 가이드공개 비교 자료와 제가 직접 돌려본 결과 모두에서 Qlib이 Backtrader보다 속도가 약 10배 빨랐습니다. 같은 팩터 전략 기준 Qlib은 10초대, Backtrader는 2분 이상 걸리더라고요. ML 팩터 리서치가 목적이면 Qlib, 이벤트드리븐 로직을 손으로 배우려면 B…
#백테스트 #슬리피지 #퀀트 #레이턴시 #알고리즘트레이딩백테스트 슬리피지 4단계 레이턴시 분해 — 샤프 1.5가 실전 0.5로 붕괴하는 이유평균회귀 전략을 백테스트했을 때 샤프비율 1.5가 나왔습니다. 슬리피지는 0.1%로 설정했죠. 그런데 같은 전략을 실전 계좌에 6개월 돌렸더니 샤프는 0.5로 떨어졌어요. 거래 빈도가 높을수록 격차가 컸습니다.
#RAG #환각 #RAGAS #LLM #검색RAG 검색은 완벽한데 답변이 틀렸다 — 환각률 측정으로 본 생성 단계 함정내부 문서 검색 시스템을 RAG로 전환한 뒤, 사용자가 "이거 완전히 반대 의미잖아요"라며 들고 온 답변을 보고 얼어붙었습니다. 검색된 문서엔 정확한 내용이 있었는데, LLM이 생성 단계에서 정반대로 요약했더군요. 검색 품질이 높아도 답변은 틀릴 수 있다는 걸 그때 처음 체감했어요…
#AI 코드 생성 #코드 리뷰 #개발 자동화 #Claude #감독 전략AI 코드 생성 감독 전략 — 전량 읽기가 불가능한 시대의 현실적 타협점지난달, Claude Sonnet이 REST API 엔드포인트 12개를 1분 만에 작성했어요. 라우팅·검증·에러 핸들링까지 포함해 약 500줄이었죠. 저는 그걸 읽는 데 20분이 걸렸습니다. 그것도 집중해서요. 이 속도 차이를 처음 체감했을 때 든 생각은 "나는 AI가 쓴 코드의 …