AI 요약관련 정보

• AI는 코드 생성 외에도 아이디어 구체화, 기술 설계, 지루한 작업 자동화(커밋 메시지, 문서 작성) 등 다양한 분야에서 유용하게 활용됩니다. 💡
• 가장 만족스러운 AI 활용 사례는 비디오 스크립트에서 블로그 게시물을 생성하여 심층 기술 콘텐츠에 대한 서면 가이드를 제공하는 것입니다. ✍️
• 초기 OpenAI API를 통한 전사(transcription) 시도는 비용, 파일 크기, 길이 제한으로 인해 어려움을 겪었습니다. 🚫
• Whisper CPP로 전환하여 로컬에서 무제한 전사를 수행했지만, 새로운 AMD AI CPU에서 성능 문제가 발생했습니다. 🐢
• 전사본은 Neon의 Postgres 데이터베이스에 저장했으며, 안전한 개발을 위해 브랜칭 기능을 활용했습니다. 🌳
• 원본 전사본과 초기 단일 프롬프트 LLM 형식화는 LLM 환각 및 기술 콘텐츠 오해로 인해 부적절했으며, 상당한 수동 편집(120시간 추정)이 필요했습니다. 🤯
• 콘텐츠를 효과적으로 다듬기 위해 LLM과의 동적이고 대화형 상호작용(프롬프트 엔지니어링)의 필요성을 깨달았습니다. 💬
• Neon의 MCP 서버와 함께 Model Context Protocol(MCP)을 구현하여 LLM이 데이터베이스 데이터와 직접 상호작용할 수 있도록 했습니다. 🔗
• Neon의 데이터베이스 브랜칭과 Claude의 명령 확인 기능을 사용하여 LLM이 프로덕션에 위험 없이 데이터에 안전하게 접근하고 처리하도록 했습니다. 🛡️
• MCP 기반 워크플로우는 블로그 게시물을 대화식으로 다듬고, 오류를 수정하고, 컨텍스트를 추가하고, 사실 확인을 수행하며, 원본 비디오를 넘어 콘텐츠를 개선할 수 있게 합니다. 🚀
• 이 솔루션은 약 120시간을 절약하고 주요 콘텐츠 제작 문제(서면 가이드 부족)를 해결했습니다. ✅