제품과 데이터 화면, AI 시스템의 판단 구조를 읽는 실무 노트.
대표 글 · AI & Agent Systems
AI Agent란 무엇인가: 챗봇과 무엇이 다른가
실행 결과가 다음 판단을 바꾸는가. 챗봇과 Agent를 구분하는 피드백 구조를 봅니다.
글의 핵심을 그린 설명 도식
도식의 내용과 조건 읽기
실행: 공식 자료 검색 → 관측: 가격 변경 발견 → 다음 판단: 기능 제한 추가 확인. 다음 실행 후 새 관측과 목표·중단 조건을 함께 확인합니다.
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도식은 설명용이며 가상·합성 사례를 포함합니다. 재현 조건과 한계는 각 글에서 확인할 수 있습니다.
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처음 읽는다면 이 세 편부터
대시보드는 카드의 집합이 아니다
KPI를 나열하는 대신 상태 → 변화 → 원인 → 상세 → 행동의 의사결정 흐름으로 설계하는 기준.
AI Agent란 무엇인가: 챗봇과 무엇이 다른가
Goal, Tools, Context, State, Loop, Control을 기준으로 Agent의 최소 구조를 분해합니다.
무료 React 대시보드 템플릿 KPI Kit: 데모·소스·사용 방법
매출·고객·운영 화면 3종을 담은 무료 React·TypeScript 키트. 공개 데모, 소스와 실행 방법을 확인합니다.
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어떤 문제를 풀고 있나요?
AI & Agent Systems
Agent · Workflow · Context · Evaluation
제품·UX 설계
제품 전략 · 정보 구조 · 의사결정 흐름
데이터 해석·실무
지표 정의 · 집계 · 데이터 품질
데이터 시각화
차트 선택 · 비교 · 불확실성
전후 비교·개선
문제 진단 · 병목 · 개선의 근거
바이브 코딩 기초
AI로 만든 웹앱 이해 · 수정 · 확인
과학·코드 실험
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영문으로 읽기 · Vibe Coding Foundations
RUDA PRINCIPLES
글을 만드는 기준
Definition보다 Mechanism.
Decoration보다 Decision.
Claim보다 Evidence.
Best Practice보다 Trade-off.
한 편을 읽고 나면 실제 설계 판단 하나를 더 잘할 수 있어야 합니다. 확인하지 않은 성과는 쓰지 않고, 가상 사례와 실제 사례를 구분하며, 장점뿐 아니라 Failure Mode와 언제 쓰지 말아야 하는지도 함께 봅니다.