홈페이지 문의를 카카오톡 알림으로 받는 방법

홈페이지 문의 양식에 글이 저장되는 순간 운영자 카카오톡으로 알림이 오게 만드는 방법을 단계별로 정리했습니다. 카카오 나에게 보내기 API의 앱 설정 · 토큰 · PHP 예시 코드 · 토큰 관리와 고객 안내용 알림톡 준비 순서, 개인정보 · 보안 주의점까지 담았습니다.이 글에서 다루는 내용먼저 전체 흐름부터 보기두 가지 방법: 나에게 보내기와 알림톡1단계: 카카오 개발자 사이트에 앱 만들기2단계: 처음 한 번 토큰 받기3단계: 서버에 알림 함수 넣기4단계: 토큰이 끊기지 않게 관리하기개인정보와 보안에서 지킬 것고객에게도 보내야 한다면: 알림톡 준비 순서AI에게 맡길 때 쓰는 요청문 예시마무리: 작게 붙이고, 끊겨도 괜찮게전체 내용은 Agentickorea 사이트에서 읽을 수 있습니다.👉 전체 글 읽기:..

AI는 이렇게 빨라졌는데 왜 우리 일터는 그대로일까

AI 성능은 1년 만에 크게 뛰었지만 중소 · 중견기업의 일터와 제조 현장은 여전히 그대로입니다. 공개 조사 수치와 함께, 투자 여력 부족 · 맞춤 적용에 필요한 시간 · 남의 성공을 기다리는 구조가 왜 격차를 만드는지 짚고 작은 회사가 시작할 수 있는 기준을 정리한 칼럼입니다.이 글에서 다루는 내용AI는 1년 만에 이만큼 달라졌습니다그런데 내 일터는 왜 그대로일까요가장 큰 이유: 투자할 여력이 없습니다AI는 설치가 아니라 맞춤이 필요합니다모두가 누군가의 확실한 성과를 기다립니다그렇다면 작은 회사는 무엇부터 할 수 있을까요AI와 일터 사이의 거리는 기술이 아니라 여유의 문제입니다전체 내용은 Agentickorea 사이트에서 읽을 수 있습니다.👉 전체 글 읽기: AI는 이렇게 빨라졌는데 왜 우리 일터는 ..

AI 시대, 진짜 경쟁력은 도리어 아날로그일지도 모른다

모든 것이 디지털로 대체되는 AI 시대에 사람 냄새 나는 콘텐츠와 불완전함의 매력, 그리고 한 가지를 깊이 사랑하는 오타쿠의 태도가 오프라인과 만나는 지점에서 경쟁력을 찾아본 일상 에세이입니다.이 글에서 다루는 내용모든 것이 디지털로 바뀔수록 사람 냄새가 귀해집니다로봇이 연주하는 공연을 계속 보고 싶을까요그렇다면 AI 시대를 준비하는 경쟁력은 무엇일까요덕질이 오프라인과 만나는 지점물론 미래는 아무도 모릅니다전체 내용은 Agentickorea 사이트에서 읽을 수 있습니다.👉 전체 글 읽기: AI 시대, 진짜 경쟁력은 도리어 아날로그일지도 모른다원문: https://agentickorea.net/articles/ai-era-analog-competitive-edge · Agentickorea (agenti..

2026년 AI 필독 도서 10권: 에이전트부터 AI 엔지니어링까지 수준별 추천

AI를 이해하고 활용하는 데 도움이 되는 2026년 AI 필독 도서 10권을 골랐습니다. 에이전틱 AI · 듀얼 브레인 · AI 엔지니어링 · 클로드 코드 책부터 넥서스까지, 분야 · 난이도 · 추천 독자와 읽는 순서를 정리하고 교보문고 구입 링크를 달았습니다.이 글에서 다루는 내용한눈에 보는 2026년 AI 필독 도서 10권1. 에이전틱 AI · 파스칼 보넷 외2. 듀얼 브레인 · 이선 몰릭3. AI 엔지니어링 · 칩 후옌4. 클로드 코드 제대로 시작하기 · 주홍철·황진성 외5. AI 에이전트 엔지니어링 · 마이클 알바다6. 바이브 코딩: 프로덕션의 원칙 · 진 킴·스티브 예기7. AI 시대 어떻게 일할 것인가 · 최동원8. 클로드 코드로 시작하는 실전 에이전틱 코딩 · Goos Kim9. 바로바로 클..

RAG란? AI가 내 문서를 찾아보고 답하는 원리 쉽게 설명

RAG(검색 증강 생성)는 AI가 답하기 전에 관련 자료를 먼저 찾아 읽고 그 근거로 답하는 방식입니다. 동작 5단계, 꼭 필요한지 고르는 기준, 검색 품질을 좌우하는 요소와 답변 검증 체크리스트를 정리했습니다.이 글에서 다루는 내용RAG를 한 문장으로 설명하면왜 필요할까요: 언어 모델이 혼자서는 모르는 것RAG는 이렇게 동작합니다RAG가 꼭 필요할까? 고르는 기준검색 품질을 좌우하는 세 가지예시: 사내 규정 질문 도우미를 만든다면RAG 답변을 검증하는 체크리스트정리: RAG는 AI에게 참고서를 건네는 기술입니다전체 내용은 Agentickorea 사이트에서 읽을 수 있습니다.👉 전체 글 읽기: RAG란? AI가 내 문서를 찾아보고 답하는 원리 쉽게 설명원문: https://agentickorea.net..

AI 소식 한눈에 (10월 7~9일): 에이전트·작은 모델·판단 AI·보안 5가지 흐름

Google·Microsoft·Anthropic이 10월 7~9일 발표한 AI 소식 다섯 가지를 짧은 헤드라인과 요약으로 정리했습니다. 업무를 맡는 에이전트, 작은 모델, 판단 전용 모델, AI 보안까지 지금 AI가 어디로 가는지 흐름을 살펴봅니다.이 글에서 다루는 내용Google, 업무를 맡는 Gemini agent 발표 (10월 8일)Microsoft, Copilot 앱 안에 Word·Excel·PowerPoint 통합 (10월 9일)Microsoft-Decision-1, 고르고 분류하는 판단 전용 모델 (10월 9일)Anthropic, 반복·대량 작업용 Claude Haiku 5.5 출시 (10월 7일)Anthropic Cyber Mission, 오픈소스 보안 스캔 무료 지원 (10월 8일)다섯 소..

GPT-6.1 Sol 출시: 직접 사용 체감과 최근 AI 소식 정리

GPT-6.1 Sol이 똑똑하고 토큰 부담이 적다는 직접 사용 체감을 공식 출시 정보와 구분합니다. Claude 5.5·Gemini 4 Argon 등 최근 소식과 비교 방법을 정리했습니다.이 글에서 다루는 내용GPT-6.1 Sol을 써 보니 먼저 느낀 것은 똑똑함과 사용량입니다언제 출시됐고 무엇이 달라졌나요토큰이 적게 든다는 말은 세 가지로 나눠 봐야 합니다공식 API 가격에서 확인할 수 있는 것최근 출시·업데이트 일정을 날짜순으로 정리하면최신 AI 소식에서 읽을 만한 변화는 무엇일까요Sol이 내 작업에도 효율적인지 확인하는 방법다음 주에는 무엇부터 써 보면 좋을까요이 글에서 확인한 것과 아직 모르는 것전체 내용은 Agentickorea 사이트에서 읽을 수 있습니다.👉 전체 글 읽기: GPT-6.1 S..

ChatGPT·Codex·Claude 차이: 질문할 AI와 일을 맡길 AI 고르기

ChatGPT를 중심으로 Codex, Claude Cowork·Code·Design과 대표 AI의 역할을 구분합니다. 질문에서 실제 작업·검증으로 넘어가는 요청 예시도 소개합니다.이 글에서 다루는 내용코덱스에게 질문만 하고 있다면, 먼저 목적을 살펴보세요모델, 서비스, 작업 도구는 서로 다른 층입니다ChatGPT를 기준으로 Chat, Work, Codex를 나눠 봅시다Claude, Cowork, Claude Code, Claude Design은 무엇을 맡을까요대표 AI는 브랜드보다 맡길 일로 분류하세요질문이 잘못된 것이 아니라 요청이 결과를 결정합니다에이전트에게는 다섯 가지를 함께 주세요한 가지 과제를 두 방식으로 해 보세요내게 필요한 AI를 고르는 세 가지 질문다음으로 읽을 글전체 내용은 Agentic..

로컬 LLM이란? 내 컴퓨터에서 돌리는 AI를 쉽게 설명합니다

로컬 LLM은 무엇이고 클라우드 AI와 어떻게 다른지, 모델·추론·양자화 같은 용어부터 장점과 한계까지 생초보 눈높이로 설명합니다.이 글에서 다루는 내용30초 설명: 로컬 LLM은 내 컴퓨터 안에서 답하는 AI입니다먼저 LLM이 무엇인지부터 알아보기로컬과 클라우드의 차이는 ‘어디서 계산하느냐’입니다내 PC에서는 실제로 어떤 일이 일어날까초보자가 자주 만나는 다섯 단어사람들이 로컬 LLM을 쓰는 이유로컬이라고 무조건 좋은 것은 아닙니다내 컴퓨터로 가능한지 확인하는 가장 쉬운 순서처음 시작할 때 고르면 되는 세 가지결론: 로컬 LLM은 ‘내 PC가 AI 서버가 되는 방식’입니다전체 내용은 Agentickorea 사이트에서 읽을 수 있습니다.👉 전체 글 읽기: 로컬 LLM이란? 내 컴퓨터에서 돌리는 AI를 ..

ChatGPT 모델 선택법: 샘 올트먼에게 청소를 시킬 것인가?

Luna·GPT-6.1 Sol·Astra와 reasoning effort를 작업 난도에 맞게 골라, 사용량을 아끼면서 바이브코딩 결과를 높이는 방법을 정리합니다.이 글에서 다루는 내용가장 강한 모델을 고르는 것이 정답은 아니다모델과 생각 수준은 서로 다른 두 개의 다이얼세 모델을 개발팀으로 생각해 보기바이브코딩 작업별로 이렇게 시작해 보기Light부터 Ultra까지, 언제 올려야 할까ChatGPT와 Codex에서 바꾸는 법한 번 실패했다고 바로 Astra로 가지 않기토큰 단가보다 ‘정답까지의 총비용’ 보기초보자용 선택 순서마무리: 필요한 만큼만 똑똑하게전체 내용은 Agentickorea 사이트에서 읽을 수 있습니다.👉 전체 글 읽기: ChatGPT 모델 선택법: 샘 올트먼에게 청소를 시킬 것인가?원문:..