좋아요. “현장 수조/양식장에서 카메라로 새우 사진을 찍어 무게를 추정”할 때 챙겨야 할 변수와, 바로 적용 가능한 현실적 대안을 한눈에 보이게 정리했습니다. (맨 아래에 데이터 수집 시 +α 컬럼 제안도 넣었어요.)현장 고려사항 & 현실적 대안 (무게 추정용)구분 현장 상황 / 문제 영향(오차/리스크) 현실적 대안(우선순) 필요물품/비용대 남는 한계광학수면 반사/난반사(조명 번쩍, 수면 파문)윤곽 깨짐, 길이/면적 측정 오류 ↑상향 확산광+측면광, CPL 편광필터, 조도 고정LED 패널, 디퓨저, CPL(저)햇빛 직사 시 완전 차단 어려움광학유리/아크릴 벽면 굴절·왜곡스케일 불안정, 가장자리 왜곡현장 스케일 보정 타겟(ArUco/체커보드) 수중 부착, ROI 중앙 사용방수 인쇄 타겟(저)수위 변동 시 ..

프레임워크 기반 체계적 코딩 사고 구축🎯 핵심 철학: "Framework-Driven Coding"기본 원칙문제 분해 우선: 코딩 전 반드시 프레임워크로 문제 구조화패턴 기반 솔루션: 검증된 아키텍처 패턴과 프레임워크 활용측정 가능한 품질: 코드 품질을 정량적으로 평가하고 개선반복적 개선: 지속적인 리팩터링과 성능 최적화📋 코딩 프로세스 프레임워크Phase 1: 문제 분석 (Problem Analysis)적용 프레임워크: 5 Whys + MECE 분해1. 5 Whys로 근본 문제 파악 - Why 1: 왜 이 기능이 필요한가? - Why 2: 왜 기존 방식으로는 안 되는가? - Why 3: 왜 이 접근 방식을 선택했는가? - Why 4: 왜 이 기술 스택이 적합한가? - Why 5: ..

맞아요, AI 시대에 좋은 질문을 하는 능력은 점점 더 큰 가치를 갖게 됩니다.AI 툴(챗봇, 검색 엔진, 코드 자동화, 데이터 분석 등)은 **“무엇을 물어보느냐”**에 따라 결과가 크게 달라지기 때문이에요. 아래에서는 왜 좋은 질문이 중요한지, 어떤 점을 고민하면 질문이 더 좋아지는지, 그리고 실전에서 바로 적용할 수 있는 팁을 정리해 보았습니다.1️⃣ 왜 좋은 질문이 중요한가?이유설명정확한 목표 도출AI는 입력된 텍스트를 그대로 해석합니다. 질문이 명확하면 AI가 해결해야 할 문제를 바로 파악해 정확한 답을 줍니다.시간·비용 절감모호하거나 범위가 넓은 질문은 답변을 여러 차례 수정·다듬어야 합니다. 한 번에 구체적인 질문을 하면 반복 작업을 줄일 수 있죠.학습·성장 촉진좋은 질문을 만들기 위해 문제..

1. 사전 준비Node.js 18+ 설치(Windows) WSL 2 혹은 Git Bash 환경 권장 (Anthropic, Anthropic)2. 설치npm 전역 설치npm install -g @anthropic-ai/claude-code전역 설치 후 터미널 어디에서나 claude 명령 사용 가능 (Anthropic)네이티브 바이너리 설치 (Beta)# macOS / Linux / WSLcurl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash# Windows PowerShellirm https://claude.ai/install.ps1 | iex기존 설치가 있으면 claude install 로 업데이트설치 완료 후 claude doctor 로 상태 확인 (Anthropic)3. ..

아래 표는 Open Interpreter에서 무료로 사용 가능한 Petals 기반 모델(StableBeluga2, Llama 3.1)과 주요 유료 LLM(GPT-4o, GPT-4.1, Claude Opus 4, Sonnet 4)을 MMLU·기타 벤치마크, 컨텍스트 윈도우, 처리 속도, 비용 관점에서 비교한 것입니다.모델 액세스 MMLU (%) 기타 벤치마크 컨텍스트 윈도우 속도 (tokens/s) 비용 ($/1M tokens 입력/출력)StableBeluga2 (70B)무료 (Petals) (Hugging Face, GitHub)N/AN/A기본 4K¹N/A무료Llama 3.1 (405B)무료 (Petals) (Reuters)88.6 % (Reuters)MATH 73.8 % (Reuters)8K (Redd..

아래 순위는 “터미널에서 완전히 로컬로 돌아가며 시스템‧파일‧패키지 상황을 파악하고, 그에 맞춰 코드를 생성·수정·실행해 주는 AI 에이전트 CLI”를 기준으로 선정했습니다.(평가 요소: ▲로컬 실행 범위 및 보안, ▲환경 · 의존성 인식력, ▲코드 품질/자동 테스트, ▲활성 커뮤니티·유지보수, ▲학습곡선·설치 난이도)순위 프로젝트 한줄 특징①Open Interpreter다중 언어·셸·브라우저까지 실행, 승인-모드로 안전 제어 (GitHub)②OpenAI Codex CLI“완전 로컬-퍼스트” 모드·승인 플래그·멀티모달 입력 지원 (G2 Learning Hub)③AiderGit 커밋까지 자동 관리, 다중 파일 일괄 리팩터링에 강점 (Shakudo)④Gemini CLI구글 Gemini 2.5 Pro 기반, ..