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이라크 vs 노르웨이: 전술 매치업, 객관적 우위와 예상 스코어
AI 기반 이라크 대 노르웨이 경기 예측. 팀 구조, 전술 변수, 킥오프 전 가장 유력한 스코어라인을 정리했습니다.
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프랑스 vs 세네갈: AI 경기 프리뷰, 객관적 변수와 스코어 예측
프랑스 대 세네갈 AI 예측에서 팀 컨텍스트, 환경 변수, 전술 매치업, 가장 가능성 높은 스코어라인을 킥오프 전에 정리합니다.
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아르헨티나 vs 알제리: AI 프리뷰, 경기 흐름 리스크와 스코어 전망
아르헨티나 대 알제리 AI 예측은 킥오프 전 팀 전력, 전술 변수, 가장 가능성 높은 스코어라인을 점검합니다.
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AI 워크플로 자동화: 검색하고 분석하고 실행하는 에이전트 파이프라인 구축 방법
대부분의 에이전트 튜토리얼은 텍스트 생성에서 멈춥니다. 진짜 작업에는 파이프라인이 필요합니다——검색, 조사, 분석, 시각화, 게시. 여러분의 코딩 에이전트가 실제로 실행할 수 있는 CLI 기반 패턴을 소개합니다.
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Claude Code로 비디오를 생성하는 방법: 도구를 더 늘리지 말고 Capability Runtime을 추가하세요
Claude Code는 코드를 작성할 수 있지만 자체적으로 비디오를 생성하지는 못합니다. 분산된 비디오 API와 MCP 서버를 더 관리하는 대신 AnyCap으로 빠진 Capability Runtime을 추가하는 방법을 소개합니다.
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하나의 CLI, 다섯 가지 기능: 번들형 에이전트 런타임이 이기는 이유
하나의 CLI와 하나의 인증으로 이미지 생성, 비디오, 웹 검색, 클라우드 스토리지, 퍼블리싱까지 처리합니다. 번들형 capability runtime이 AI 코딩 에이전트의 설정 부담을 어떻게 없애는지 설명합니다.
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AnyCap vs 자체 MCP 서버 구축: 글루 코드를 더 늘리는 대신 Capability Runtime이 필요할 때
MCP는 프로토콜이지 전체 capability 전략이 아닙니다. AnyCap의 capability runtime과 미디어, 검색, 스토리지, 퍼블리싱용 자체 MCP 서버 구축을 비교해 보세요.
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MCP 서버 vs Capability Runtime: 프로토콜이 끝나고 진짜 에이전트 레이어가 시작되는 지점
MCP는 프로토콜 레이어입니다. Capability Runtime은 에이전트가 검색, 미디어, 스토리지, 퍼블리싱에 사용하는 실행 레이어입니다. 각각의 역할과 팀이 자주 혼동하는 지점을 정리합니다.
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MCP vs 스킬 vs Capability Runtime: 이것들을 같은 레이어로 취급하지 마세요
MCP, 스킬, Capability Runtime은 경쟁 개념이 아닙니다. 에이전트 스택의 서로 다른 레이어인 프로토콜, 지시, 실행을 각각 담당합니다.
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Capability Runtime이란 무엇인가? AI 에이전트 아키텍처에서 빠져 있던 레이어
AI 에이전트는 계획하고, 추론하고, 코드를 작성할 수 있습니다. 하지만 웹 검색, 이미지 생성, 파일 저장이 필요해지면 멈추곤 합니다. 이 빈틈을 메우는 것이 capability runtime입니다. 아키텍처, 2026년에 중요해진 이유, MCP 및 Skills와의 차이를 알아보세요.
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DeepSeek V4 출시: 가격, 벤치마크, API 마이그레이션, 그리고 Pro와 Flash를 언제 써야 하는가
DeepSeek V4가 정식 출시됐다. 벤치마크의 의미, deepseek-chat에서의 API 마이그레이션, 그리고 실제 개발 워크플로에서 DeepSeek V4 Pro와 Flash를 언제 써야 하는지 살펴본다.
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Claude Code SDK 개발자 가이드 (2026): 설정, API, MCP 통합 및 예제
개발자를 위한 Claude Code SDK 완전 가이드. 설정, Node.js 사용법, MCP 통합, 자동화 패턴, JSON 출력, 그리고 AnyCap이 코딩 작업을 넘어 Claude Code를 어떻게 확장하는지 알아보세요.
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Claude Code 속도 제한과 토큰 제한 완전 해설 (2026): 요금제, 가격, 우회 방법
Claude Code의 Free, Pro, Max, Team, Enterprise 요금제별 제한을 자세히 정리했습니다. 토큰 제한, 세션 부담, 실전 우회 방법, 그리고 비코드 작업을 AnyCap으로 분리해야 하는 시점을 확인해 보세요.
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Cursor AI 2026년 4월 업데이트: 무엇이 바뀌었고 무엇이 진짜 중요한가
Cursor AI 2026년 4월 업데이트를 실무 관점에서 정리했습니다. Background Agents, 워크플로 변화, 새 기능, 그리고 개발자가 실제로 중요하게 봐야 할 점을 다룹니다.
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Claude Code에서 DeepSeek V4 사용하기: 설정, 적합성, 한계, 그리고 개발자 트레이드오프
Claude Code에서 DeepSeek V4를 사용하는 실전 가이드입니다. 설정 방식, 잘 맞는 사용 사례, 주요 한계, 그리고 개발자가 다른 스택을 선택해야 하는 시점을 정리합니다.
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예측형 AI vs 생성형 AI vs 에이전트형 AI: 무엇이 다를까? (2026 가이드)
예측형 AI는 예측하고, 생성형 AI는 만들고, 에이전트형 AI는 행동합니다. 차이점, 실제 사례, 활용 방식, 그리고 현대 AI 워크플로에서 AnyCap의 역할을 알아보세요.
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GPT Image 2 개발자 첫인상 리뷰: 지금 바로 깊게 평가할 가치가 있을까?
GPT Image 2 를 지금 시험해 볼 가치가 있는 개발자, preview 로 충분한 경우, production fit 과 integration difficulty 를 어떻게 봐야 하는지 개발 워크플로 관점에서 정리합니다.
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GPT-5.5는 값어치가 있을까? 벤치마크, 가격, 최적의 사용 사례, 그리고 워크플로 트레이드오프
2026년 GPT-5.5를 실무적으로 판단하는 가이드입니다. 벤치마크, 가격, 컨텍스트 윈도우, 최적의 사용 사례, 그리고 단일 모델 엔드포인트만으로는 부족한 시점을 정리합니다.
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AnyCap 워크플로에서 DeepSeek V4를 사용하는 방법: API 설정, 셀프 호스팅, 그리고 1M 컨텍스트
AnyCap 워크플로에서 DeepSeek V4를 사용하는 방법을 알아보세요. API 설정, 셀프 호스팅 옵션, 그리고 에이전트 팀을 위한 1M 컨텍스트 활용 가이드를 담았습니다.
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AnyCap에서 DeepSeek V4 선택하기: 강점, 한계, 가장 잘 맞는 워크플로
DeepSeek V4가 AnyCap 워크플로에 잘 맞는 경우, 부족한 부분, 그리고 검색·미디어·퍼블리싱 기능을 보완하는 방법을 알아보세요.
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