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Jev AI — 판단만 빠르게 하는 AI가 나온 이유 (1/3)

텍스트를 생성하지 않고 확률적 판단만 돌려주는 TypeSafe의 Jev를 보면서, 노가리 댓글 필터가 겪는 것과 같은 문제라는 걸 깨달은 과정

#AI#Jev AI#AI 에이전트#LLM#노가리
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Jev AI — 에이전트 라우팅과 검증에 넣어본다면 (2/3)

Jev 같은 판단 전용 모델을 Router와 Verification 자리에 넣으면, 노가리의 중복 방 판정과 매치다의 매칭 점수가 어떻게 바뀔 수 있는지 정리

#AI#Jev AI#AI 에이전트#노가리#매치다
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AI 시대 개발자의 자리 (1/5) — 내가 만든 이력서 서비스로 내 이력서를 써봤다

두 달 넘게 블로그를 비워둔 이유와, 직접 만든 이력서 서비스로 실제 구직을 해보며 알게 된 것들

#AI#커리어#문제해결#도그푸딩
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AI 시대 개발자의 자리 (2/5) — FDE, AI Native Engineer, GTM Owner는 같은 층에 없다

2026년 채용시장에서 세 직군의 성숙도가 전혀 다른 이유와, FDE만 유일하게 직무로 굳어가고 있는 배경

#AI#커리어#FDE#채용시장#GTM
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AI 시대 개발자의 자리 (3/5) — 개발자 앞에 놓인 두 갈래, 그리고 그 사이의 FDE

AI Native Engineer는 기술을 더 깊게 파는 방향이고 GTM Owner는 사업으로 나가는 방향이며, FDE가 정확히 그 교차점에 있는 이유

#AI#커리어#FDE#GTM#PM
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AI 시대 개발자의 자리 (4/5) — 토큰이 원가가 되면서 기술 결정이 손익 결정이 됐다

AI 제품은 많이 쓰이면 적자가 되는 원가 구조를 갖고 있고, 그래서 모델 선택과 캐시 설계가 그대로 사업 판단이 되는 이유

#AI#토큰#원가#SaaS#GTM
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