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        <title><![CDATA[데브데이(DevDay) - 개발자 뉴스를 매일매일]]></title>
        <description><![CDATA[데브데이(DevDay)는 개발자를 위한 기술 뉴스 큐레이션 서비스로, 최신 기술 트렌드와 개발자 뉴스를 한눈에 제공합니다.]]></description>
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            <title>데브데이(DevDay) - 개발자 뉴스를 매일매일</title>
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        <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 18:07:04 GMT</pubDate>
        <copyright><![CDATA[All rights reserved 2026, DevDay]]></copyright>
        <language><![CDATA[ko]]></language>
        <item>
            <title><![CDATA[Google AI, 재난 예측 및 대응으로 위기 복원력 강화]]></title>
            <description><![CDATA[Google AI의 최신 기술이 자연재해 예측, 경보, 대응에 어떻게 활용되는지 분석합니다. UN, 정부와의 협력을 통해 위기 복원력을 강화하는 사례를 확인하세요.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/google-ai-crisis-resilience-natural-disasters</link>
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            <category><![CDATA[Google AI 재난 예측]]></category>
            <category><![CDATA[AI 조기 경보 시스템]]></category>
            <category><![CDATA[다중 위험 조기 경보]]></category>
            <category><![CDATA[기후 변화 AI]]></category>
            <category><![CDATA[위성 영상 재난 분석]]></category>
            <category><![CDATA[Google Flood Hub]]></category>
            <category><![CDATA[AI 기반 산불 탐지]]></category>
            <category><![CDATA[Android 지진 경보]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[구글]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 17:50:00 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/google-blog-technology-global-crisis-resilience-e40a1e14.webp" alt="정부 및 기관의 위기 복원력 강화를 위한 Google AI 활용 사례" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>Google AI, 재난 예측 및 대응으로 위기 복원력 강화</strong></p><hr/>• 전 세계적으로 **극한 기상 현상 및 자연재해 심화**에 따라 UN 보고서는 **AI 기반 조기 경보 시스템**의 중요성을 강조함
• Google은 UN의 '모든 이를 위한 조기 경보' 이니셔티브를 지원하며, **AI 기반 탐지 및 예측 기술**을 발전시켜 재난 대비에 기여함
• **강우 예측 모델(WeatherNext)**, **홍수 예측(Flood Forecasts)**, **산불 탐지(Wildfire Detection)** 등 다양한 AI 기술을 활용하여 재난 발생 전 예측 및 대비 강화
• 재난 발생 시 **공공 경보(Public Alerts)** 및 **지진 감지 시스템(Earthquake Alerting System)**으로 신속한 정보 제공 및 피해 최소화 노력
• 위성 영상 분석 기반의 **건물 피해 평가(Building Damage Assessment)** 솔루션으로 재난 후 복구 작업 효율화 및 신속한 지원 체계 구축]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[98%는 충분하지 않다? 백분율의 함정을 파헤치다]]></title>
            <description><![CDATA[98% 지원이 충분할까요? 브라우저 지원, 비즈니스 수익성, 백분율의 함정 등 다양한 관점에서 '98%는 충분하지 않다'는 주제를 분석합니다.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/98-percent-is-not-enough-percentage-pitfalls</link>
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            <category><![CDATA[98% 지원]]></category>
            <category><![CDATA[브라우저 지원 범위]]></category>
            <category><![CDATA[백분율의 함정]]></category>
            <category><![CDATA[사용자 경험]]></category>
            <category><![CDATA[티켓마스터]]></category>
            <category><![CDATA[확률 표기법]]></category>
            <category><![CDATA[코드 복잡성]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[해커뉴스]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 17:00:44 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/hn-48816959-0227b4b8.webp" alt="98%는 충분하지 않다: 백분율의 함정과 현실" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>💯 98%는 충분하지 않다? 백분율의 함정을 파헤치다</strong></p><hr/>• **98% 지원**이 실제로는 사용자 경험에 큰 영향을 미칠 수 있음을 지적함
• **브라우저 지원 범위**와 **코드 복잡성** 간의 트레이드오프(Trade-off) 논의
• **티켓마스터(Ticketmaster) 사례**처럼 수익성 우선 정책이 사용자 불편을 초래함
• **백분율의 한계**와 **확률 표기법(Odds Notation)**의 유용성 제시]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[시간 맹목성 극복! 'Lock In'으로 집중력 되찾기]]></title>
            <description><![CDATA[시간 맹목성으로 집중하기 어렵나요? 'Lock In' 앱은 의도적 마찰과 무료 제공으로 시간 관리 능력을 향상시키고 월 평균 21시간을 절약해 줍니다.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/overcome-time-blindness-lock-in-app-focus</link>
            <guid isPermaLink="false">overcome-time-blindness-lock-in-app-focus</guid>
            <category><![CDATA[시간 맹목성 극복 방법]]></category>
            <category><![CDATA[집중력 향상 앱 추천]]></category>
            <category><![CDATA[Lock In 앱 사용법]]></category>
            <category><![CDATA[스마트폰 중독 방지]]></category>
            <category><![CDATA[시간 관리 앱]]></category>
            <category><![CDATA[의도적 마찰 집중력]]></category>
            <category><![CDATA[무료 집중력 앱]]></category>
            <category><![CDATA[Time Blindness solution]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[데브투]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 17:00:44 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/devto-4051951-8f6c318f.webp" alt="시간 맹목성(Time Blindness) 극복: 'Lock In' 앱의 집중력 향상 전략" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>⏰ 시간 맹목성 극복! 'Lock In'으로 집중력 되찾기</strong></p><hr/>• **시간 맹목성(Time Blindness)**으로 인해 의도와 행동 간의 간극 발생, **집중력 저하(Decreased Focus)** 문제 심화
• **인스턴트 만족 원숭이(Instant Gratification Monkey)**와 **패닉 몬스터(Panic Monster)**의 비유를 통해 주의 산만 현상 설명
• **의도적 마찰(Conscious Friction)**을 제공하는 'Lock In' 앱으로 **집중 시간(Focus Time) 확보** 및 시간 관리 개선
• **무료 제공** 및 **합리적인 가격 정책**으로 높은 접근성 확보, **월 평균 21시간 절약** 효과 제시]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[GitHub 시크릿 스캔, 메타데이터 확장으로 보안 강화]]></title>
            <description><![CDATA[GitHub 시크릿 스캔 기능이 확장된 메타데이터와 다중 검증 지원으로 강화되었습니다. 유출된 시크릿의 소유권, 영향도 파악 및 신속한 대응을 위한 상세 정보를 확인하세요.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/github-secret-scanning-extended-metadata-multipart-validation</link>
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            <category><![CDATA[GitHub secret scanning metadata]]></category>
            <category><![CDATA[GitHub secret scanning multipart validation]]></category>
            <category><![CDATA[GitHub 시크릿 스캔 메타데이터]]></category>
            <category><![CDATA[GitHub 시크릿 스캔 다중 검증]]></category>
            <category><![CDATA[유출된 시크릿 분석]]></category>
            <category><![CDATA[보안 알림 개선]]></category>
            <category><![CDATA[GitHub security features]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[깃헙]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 16:43:04 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/github-changelog-2026-07-07-secret-scanning-extended-metadat-d6291ab5.webp" alt="GitHub 시크릿 스캔, 메타데이터 확장 및 다중 검증 지원 강화" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>🛡️ GitHub 시크릿 스캔, 메타데이터 확장으로 보안 강화</strong></p><hr/>• **GitHub 시크릿 스캔** 기능이 **확장된 메타데이터** 및 **다중 검증(Multipart Validation)** 지원을 통해 강화됨
• 유출된 시크릿의 **소유권 및 영향도 파악**을 위한 추가 정보(생성/만료일, 프로젝트 컨텍스트 등) 제공
• **활성 상태 검증** 정확도 향상으로 **신속한 노출 평가 및 우선순위 지정** 지원]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[산불 감시 위성 3기 발사 성공!]]></title>
            <description><![CDATA[산불 감시를 위한 FireSat 프로그램의 신규 위성 3기 발사 소식. Google Research와 EFA의 협력으로 초기 산불 탐지 능력을 강화하고 기후 복원력에 기여합니다.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/new-satellites-fight-wildfires</link>
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            <category><![CDATA[FireSat satellite launch]]></category>
            <category><![CDATA[wildfire detection technology]]></category>
            <category><![CDATA[Google Research wildfire]]></category>
            <category><![CDATA[Earth Fire Alliance]]></category>
            <category><![CDATA[Muon Space satellites]]></category>
            <category><![CDATA[AI for climate resilience]]></category>
            <category><![CDATA[early wildfire detection]]></category>
            <category><![CDATA[산불 감시 위성]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[구글]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 16:15:00 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/google-blog-firesat-satellites-862a8bb0.webp" alt="산불 감시 위한 신규 위성 3기 발사" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>🔥 산불 감시 위성 3기 발사 성공!</strong></p><hr/>• **산불 감시**를 위한 **FireSat 프로그램**의 일환으로 신규 위성 3기가 성공적으로 발사됨
• **지속적인 감시**를 통해 초기 단계의 **작은 산불 감지**를 목표로 함
• Google Research, Earth Fire Alliance(EFA), Muon Space 등 **다양한 기관의 협력**으로 이루어짐
• Google.org의 **1,500만 달러 이상 지원**으로 초기 위성 배치 가속화]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[내향인 개발자를 위한 네트워킹 및 발표 성장 전략]]></title>
            <description><![CDATA[내향인 개발자를 위한 기술 행사 네트워킹 및 발표 성장 전략. 소극성을 극복하고 자신감을 키워 시끄러운 기술 세계에서 빛나는 법을 알아보세요.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/shine-as-introvert-loud-tech-world</link>
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            <category><![CDATA[내향인 개발자 네트워킹]]></category>
            <category><![CDATA[기술 행사 발표 팁]]></category>
            <category><![CDATA[내향인 극복 방법]]></category>
            <category><![CDATA[소셜 배터리 관리]]></category>
            <category><![CDATA[무대 공포증 극복]]></category>
            <category><![CDATA[유머 활용 네트워킹]]></category>
            <category><![CDATA[Introvert in Tech]]></category>
            <category><![CDATA[Career Growth for Introverts]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[데브투]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 16:00:45 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/devto-4074163-07b11678.webp" alt="시끄러운 기술 세계에서 내향인이 빛나는 법" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>🚀 내향인 개발자를 위한 네트워킹 및 발표 성장 전략</strong></p><hr/>• **내향인 개발자**는 기술 행사에서 **사교적 에너지 고갈**을 경험하며 네트워킹에 어려움을 겪음
• **개인적인 경험**을 바탕으로 **소극적인 태도**를 극복하고 무대 발표 및 네트워킹 능력을 향상시킨 과정 공유
• **꾸준한 참여와 도전**을 통해 **자신감 향상** 및 **긍정적인 네트워킹 경험**을 쌓는 방법 제시]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[AI가 당신처럼 이메일을 쓰고 자동 응답합니다]]></title>
            <description><![CDATA[AI Emaily는 당신처럼 이메일을 쓰고 자동 응답하는 AI 기반 인박스입니다. 데이터 미저장 정책으로 개인 정보를 보호하며, Gmail, Outlook 등 모든 이메일을 한 곳에서 관리하세요.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/ai-emaily-ai-inbox-writes-like-you-autopilot-replies</link>
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            <category><![CDATA[AI Emaily]]></category>
            <category><![CDATA[AI email assistant]]></category>
            <category><![CDATA[AI email writer]]></category>
            <category><![CDATA[email autopilot]]></category>
            <category><![CDATA[personalize AI email]]></category>
            <category><![CDATA[email triage AI]]></category>
            <category><![CDATA[AI email security]]></category>
            <category><![CDATA[Zero-Retention Policy email]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[프로덕트 헌트]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 16:00:40 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/ph-1189175-62f29ba1.webp" alt="AI Emaily: 당신처럼 쓰고 자동 응답하는 AI 기반 이메일 인박스" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>🤖 AI가 당신처럼 이메일을 쓰고 자동 응답합니다</strong></p><hr/>• **AI Emaily**는 사용자의 고유한 스타일에 맞춰 이메일을 작성하고 자동 응답하는 AI 네이티브 인박스 서비스임
• 모든 메시지를 읽고 중요도를 분류하여 사용자가 직접 처리해야 할 메일만 선별하고 소음 제거함
• **데이터 미저장 정책(Zero-Retention Policy)**을 통해 메일 내용이 모델 학습에 사용되지 않음을 보장함
• 수동, 코파일럿, 자동 모드 제공 및 모든 작업에 대한 취소 기능과 감사 추적 기능 지원]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[PR 리뷰 해제 권한, 이제 GitHub에서 제한하세요!]]></title>
            <description><![CDATA[GitHub 리포지토리 규칙셋에서 PR 리뷰 해제 권한을 제한하는 새로운 기능을 알아보세요. 특정 사용자, 팀, 앱에게만 권한을 부여하여 코드 병합 전 검증을 강화할 수 있습니다.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/github-restrict-pr-review-dismissal-rulesets</link>
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            <category><![CDATA[GitHub rulesets restrict dismiss review]]></category>
            <category><![CDATA[GitHub pull request review protection]]></category>
            <category><![CDATA[GitHub branch protection rules]]></category>
            <category><![CDATA[GitHub API restrict review dismissal]]></category>
            <category><![CDATA[GitHub PR workflow security]]></category>
            <category><![CDATA[GitHub 코드 병합 보안 강화]]></category>
            <category><![CDATA[GitHub 리뷰 해제 권한 제한]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[깃헙]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 15:15:54 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/github-changelog-2026-07-07-restrict-who-can-dismiss-reviews-2ff85250.webp" alt="GitHub 리포지토리 규칙셋에서 리뷰 해제 권한 제한 기능 출시" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>PR 리뷰 해제 권한, 이제 GitHub에서 제한하세요!</strong></p><hr/>• **GitHub 리포지토리 규칙셋(Repository Rulesets)**에 리뷰 해제 권한 제한 기능이 추가되어 **PR 병합 전 승인 해제 제어** 강화
• **특정 사용자, 팀, 앱**을 지정하여 승인 리뷰 해제 권한을 부여하는 기능 제공
• **UI, REST API, GraphQL**을 통해 설정 가능하며, 기존 규칙셋 내에서 통합 관리됨]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[GitHub Copilot 앱, 이제 모든 플랜에서 사용 가능!]]></title>
            <description><![CDATA[GitHub Copilot 앱이 모든 Copilot 플랜(Free, Education 포함)으로 확대 출시되었습니다. macOS, Windows, Linux에서 에이전트 기반 개발을 경험해보세요.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/github-copilot-app-available-all-plans</link>
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            <category><![CDATA[GitHub Copilot app release]]></category>
            <category><![CDATA[Copilot Free plan]]></category>
            <category><![CDATA[AI coding assistant desktop]]></category>
            <category><![CDATA[Agent-driven development]]></category>
            <category><![CDATA[BYOK AI model]]></category>
            <category><![CDATA[GitHub Copilot Business policy]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[깃헙]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 15:10:14 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/github-changelog-2026-07-07-github-copilot-app-available-to--c4fa923a.webp" alt="GitHub Copilot 앱, 모든 사용자에게 제공 시작" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>🚀 GitHub Copilot 앱, 이제 모든 플랜에서 사용 가능!</strong></p><hr/>• **GitHub Copilot 앱**이 모든 Copilot 플랜(Free, Education 포함)으로 확대 제공되어 **접근성 향상**
• 별도 Copilot 구독 없이 **자체 모델 제공자(BYOK)**를 통해 세션 실행 가능
• macOS, Windows, Linux 데스크톱 환경에서 **에이전트 기반 개발(Agent-driven Development)** 지원 시작
• Copilot Business/Enterprise 플랜 사용자는 **관리자 정책 설정** 필요]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[StreetComplete: 쉬운 퀘스트로 OSM 데이터 완성하기]]></title>
            <description><![CDATA[StreetComplete 앱으로 OpenStreetMap 데이터를 쉽고 재미있게 개선하세요. 초심자 친화적인 UI와 게임화 요소, 그리고 데이터 라이선스 및 기능 확장 논의를 확인하세요.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/streetcomplete-improving-openstreetmap-with-quests</link>
            <guid isPermaLink="false">streetcomplete-improving-openstreetmap-with-quests</guid>
            <category><![CDATA[StreetComplete 사용법]]></category>
            <category><![CDATA[OpenStreetMap 기여 방법]]></category>
            <category><![CDATA[OSM 데이터 퀘스트]]></category>
            <category><![CDATA[모바일 지도 데이터 입력]]></category>
            <category><![CDATA[StreetComplete iOS]]></category>
            <category><![CDATA[지도 데이터 라이선스]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[해커뉴스]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 15:01:19 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/hn-48816883-77ce1248.webp" alt="StreetComplete: OpenStreetMap 데이터 개선을 위한 쉬운 기여" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>🗺️ StreetComplete: 쉬운 퀘스트로 OSM 데이터 완성하기</strong></p><hr/>• **StreetComplete**는 사용자가 주변의 **OpenStreetMap(OSM) 누락 데이터**를 '퀘스트' 형태로 해결하며 지도 정보를 개선하는 앱임
• **초심자 친화적인 UI**와 **게임화(Gamification)** 요소로 재미있게 기여할 수 있다는 점이 호평받음
• **데이터 라이선스 문제**와 **기능 확장(POI 추가, 음성 입력 등)**에 대한 커뮤니티의 요구가 제기됨]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[온라인 쇼핑, 이제 믿을 수 있어요!]]></title>
            <description><![CDATA[온라인 쇼핑의 가짜 할인, 허위 리뷰, 불신 판매자 문제를 해결하는 Dupely를 소개합니다. 가격 추적, 신뢰도 평가 기능으로 안전한 쇼핑을 경험하세요.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/dupely-trust-layer-online-shopping</link>
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            <category><![CDATA[Dupely]]></category>
            <category><![CDATA[온라인 쇼핑 신뢰]]></category>
            <category><![CDATA[가짜 할인 식별]]></category>
            <category><![CDATA[가짜 리뷰 판별]]></category>
            <category><![CDATA[판매자 신뢰도 평가]]></category>
            <category><![CDATA[쇼핑 도구]]></category>
            <category><![CDATA[온라인 쇼핑 사기 방지]]></category>
            <category><![CDATA[Trust This Price]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[프로덕트 헌트]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 15:00:42 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/ph-1172401-180bec59.webp" alt="[Dupely] 온라인 쇼핑의 신뢰 계층" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>온라인 쇼핑, 이제 믿을 수 있어요! 🛡️</strong></p><hr/>• 온라인 쇼핑의 **인위적 가격 하락, 가짜 리뷰, 유료 인플루언서** 등 신뢰성 문제 해결을 목표로 함
• **DupeScore** 기능으로 동일 상품의 더 저렴한 가격을 찾고, **Trust This Price**로 90일 가격 기록 기반 가짜 할인 식별
• **판매자 배지**를 통해 신뢰할 수 있는 판매자를 구분하여 **온라인 쇼핑의 신뢰 계층** 제공
• 현재 **iOS, Android, Chrome**에서 사용 가능하며, 온라인 쇼핑의 신뢰 부족 문제 해결에 기여함]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[로컬에서 Gemma 모델 파인튜닝, gemma-trainer로 간편하게!]]></title>
            <description><![CDATA[로컬 환경에서 Gemma 모델을 쉽게 파인튜닝하는 'gemma-trainer'를 소개합니다. Unsloth 기반의 빠른 학습, SFT/DPO/RM 지원, 멀티모달 학습 및 GGUF 변환 기능을 확인하세요.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/master-local-fine-tuning-gemma-trainer</link>
            <guid isPermaLink="false">master-local-fine-tuning-gemma-trainer</guid>
            <category><![CDATA[gemma-trainer 사용법]]></category>
            <category><![CDATA[Gemma 모델 로컬 파인튜닝]]></category>
            <category><![CDATA[Unsloth 파인튜닝]]></category>
            <category><![CDATA[멀티모달 LLM 학습]]></category>
            <category><![CDATA[DPO vs SFT]]></category>
            <category><![CDATA[GGUF 모델 변환]]></category>
            <category><![CDATA[LoRA 설정 최적화]]></category>
            <category><![CDATA[AI 모델 학습 자동화]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[데브투]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 14:00:44 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/devto-4083725-17981e42.webp" alt="'gemma-trainer'를 활용한 로컬 파인튜닝 마스터하기" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>🚀 로컬에서 Gemma 모델 파인튜닝, gemma-trainer로 간편하게!</strong></p><hr/>• 복잡한 설정과 가이드 없이 **로컬 환경에서 Gemma 모델을 쉽게 파인튜닝**할 수 있는 'gemma-trainer' 스킬 소개
• Unsloth 라이브러리 활용으로 **단일 GPU 환경에서 메모리 사용량 감소 및 학습 속도 향상** 달성
• **SFT, DPO, RM 등 세 가지 핵심 파인튜닝 방법론**을 지원하여 모델의 도메인 적응 및 선호도 정렬 가능
• 텍스트 외 **이미지, 오디오 데이터 학습(Multimodal Learning)** 지원 및 GGUF 등 경량화 포맷 변환으로 모바일/IoT 기기 배포 용이]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[AI가 참가자의 감정까지 읽는 인터뷰 솔루션 Mira]]></title>
            <description><![CDATA[AI가 인터뷰 참가자의 말과 감정을 실시간으로 분석하는 Mira 플랫폼. 얼굴 코딩, 음성 감정 AI, 시선 추적으로 깊이 있는 인사이트를 자동 생성합니다.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/mira-ai-interviews-read-feelings</link>
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            <category><![CDATA[AI moderated interviews]]></category>
            <category><![CDATA[AI research platform]]></category>
            <category><![CDATA[facial coding AI]]></category>
            <category><![CDATA[voice emotion AI]]></category>
            <category><![CDATA[eye tracking research]]></category>
            <category><![CDATA[multimodal sentiment analysis]]></category>
            <category><![CDATA[AI user research]]></category>
            <category><![CDATA[Mira platform]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[프로덕트 헌트]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 14:00:42 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/ph-1183892-4623e600.webp" alt="[Mira] AI가 참가자의 감정까지 읽는 인터뷰 진행" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>AI가 참가자의 감정까지 읽는 인터뷰 솔루션 Mira</strong></p><hr/>• AI 기반 리서치 플랫폼 Mira는 연구 설계부터 참가자 모집, 인터뷰 진행까지 전 과정 자동화
• 실시간 **얼굴 코딩(Facial Coding)**, **음성 감정 AI(Voice Emotion AI)**, **시선 추적(Eye Tracking)**으로 참가자의 말과 감정을 동시에 포착
• 100M+ 패널, 120개국 글로벌 모집 및 70개 이상 언어 지원으로 **광범위한 데이터 수집** 가능
• 17개 특허 보유 및 유니레버, 네슬레 등 150개 이상 브랜드가 신뢰하는 **AI 리서치 솔루션**]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[AI 영업 에이전트 Katalyst, Salesforce 파이프라인을 자동화합니다.]]></title>
            <description><![CDATA[Salesforce 파이프라인을 위한 AI 영업 에이전트 Katalyst를 소개합니다. 통화 요약, 레코드 생성, 후속 조치 자동화로 영업 생산성을 극대화하는 방법을 알아보세요.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/katalyst-ai-agent-salesforce-pipeline</link>
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            <category><![CDATA[Salesforce AI agent]]></category>
            <category><![CDATA[Katalyst features]]></category>
            <category><![CDATA[AI sales automation]]></category>
            <category><![CDATA[Salesforce pipeline management]]></category>
            <category><![CDATA[AI for enterprise sales]]></category>
            <category><![CDATA[Sales call summarization]]></category>
            <category><![CDATA[Salesforce CRM integration]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[프로덕트 헌트]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 13:00:37 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/ph-1172798-de1b7be5.webp" alt="Katalyst: Salesforce 파이프라인을 위한 AI 영업 에이전트" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>AI 영업 에이전트 Katalyst, Salesforce 파이프라인을 자동화합니다.</strong></p><hr/>• **Katalyst**는 Salesforce 기반 영업팀을 위한 AI 에이전트로, 통화 후 자동으로 노트 요약, 레코드 생성, 필드 업데이트 등을 수행함.
• 24/7 작동하며 통화, 이메일, 캘린더 데이터를 분석하여 **영업 기회 포착** 및 후속 조치 프롬프트를 제공함.
• **AI Resolution, 미팅 녹음, 위생 점수, 딜 패턴 분석** 등 새로운 기능이 추가되어 엔터프라이즈 영업팀의 생산성 향상을 목표로 함.]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[38년 된 게임 NetHack의 놀라운 깊이]]></title>
            <description><![CDATA[38년 된 게임 NetHack이 커뮤니티 앱에서 어떻게 놀라운 상호작용과 비동기 멀티플레이어 경험을 제공하는지 알아보세요. Bones files와 깊이 있는 게임 메커니즘을 탐구합니다.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/nethack-community-app-surprising-depth</link>
            <guid isPermaLink="false">nethack-community-app-surprising-depth</guid>
            <category><![CDATA[NetHack 커뮤니티 앱]]></category>
            <category><![CDATA[NetHack Bones files]]></category>
            <category><![CDATA[로그라이크 게임 깊이]]></category>
            <category><![CDATA[비동기 멀티플레이어 게임]]></category>
            <category><![CDATA[NetHack 상호작용]]></category>
            <category><![CDATA[오래된 게임의 현대적 활용]]></category>
            <category><![CDATA[NetHack DevTeam]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[랍스타즈]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 12:29:11 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/lobsters-xiamhy-61c4a15d.webp" alt="38년 된 NetHack, 커뮤니티 앱에서 여전히 개발자를 놀라게 하는 이유" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>🕹️ 38년 된 게임 NetHack의 놀라운 깊이</strong></p><hr/>• 38년 된 게임 **NetHack**이 현대 커뮤니티 앱에서도 **예상치 못한 상호작용**을 제공하며 개발자를 놀라게 함
• **Bones files** 기능을 통해 플레이어의 죽음이 다른 플레이어에게 영향을 주는 독특한 **비동기 멀티플레이어(Asynchronous Multiplayer)** 경험을 제공함
• 게임 내 **다양한 오브젝트와의 상호작용** 및 숨겨진 메커니즘이 지속적으로 발견되며 게임의 깊이를 증명함
• 1987년 출시 이후에도 **지속적인 업데이트**와 함께 MoMA에 소장될 정도로 **문화적 가치**를 인정받고 있음]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[AI 추천 시대, 브랜드 가시성을 확보하세요!]]></title>
            <description><![CDATA[AI 추천 시스템에서 브랜드 가시성을 확보하세요. Scribble Network는 AI 감사, 콘텐츠 생성, 크리에이터 증폭을 통합 제공하여 브랜드 노출을 극대화합니다.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/scribble-network-ai-brand-recommendation</link>
            <guid isPermaLink="false">scribble-network-ai-brand-recommendation</guid>
            <category><![CDATA[AI 브랜드 추천]]></category>
            <category><![CDATA[AI SEO]]></category>
            <category><![CDATA[Scribble Network]]></category>
            <category><![CDATA[AI 콘텐츠 마케팅]]></category>
            <category><![CDATA[브랜드 가시성 확보]]></category>
            <category><![CDATA[AI 추천 시스템]]></category>
            <category><![CDATA[크리에이터 마케팅]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[프로덕트 헌트]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 12:00:18 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/ph-1184570-9121dfc1.webp" alt="[Scribble Network] AI 추천을 통한 브랜드 가시성 확보 솔루션" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>AI 추천 시대, 브랜드 가시성을 확보하세요!</strong></p><hr/>• **AI 추천 시스템**에서의 브랜드 노출 현황을 파악하고 경쟁사 대비 가시성을 확보하는 것이 중요해짐
• Scribble Network는 **AI 엔진 감사, 콘텐츠 생성, 크리에이터 증폭**을 통합 제공하는 솔루션임
• 50,000명의 크리에이터를 통해 AI 인용 시에만 비용을 지불하는 **성과 기반 증폭(Performance-based Amplification)** 모델을 사용함
• 단순 가시성 점수 제공을 넘어, **AI 추천 결과에 직접 영향**을 주는 것을 목표로 함]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[AI 에이전트가 동료 평가로 신뢰 점수 생성!]]></title>
            <description><![CDATA[AI 에이전트가 동료 평가를 수집하여 검증 가능한 신뢰 점수를 생성하는 Badge 서비스. 구직자는 이식 가능한 프로필을, 채용 담당자는 30초 레퍼런스 체크를 경험하세요.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/ai-agents-collect-peer-reviews-proof-of-work</link>
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            <category><![CDATA[AI 동료 평가]]></category>
            <category><![CDATA[업무 증명 생성]]></category>
            <category><![CDATA[신뢰 점수 플랫폼]]></category>
            <category><![CDATA[채용 레퍼런스 체크]]></category>
            <category><![CDATA[익명 동료 리뷰]]></category>
            <category><![CDATA[AI 에이전트 활용]]></category>
            <category><![CDATA[Verified Trust Score]]></category>
            <category><![CDATA[Proof of Work AI]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[프로덕트 헌트]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 11:00:36 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/ph-1131659-8086f8b5.webp" alt="[Badge] AI 에이전트가 동료 평가를 수집하여 업무 증명(Proof of Work) 생성" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>AI 에이전트가 동료 평가로 신뢰 점수 생성!</strong></p><hr/>• **Badge 서비스**는 AI 에이전트를 활용해 동료 평가를 수집하고 **검증 가능한 신뢰 점수(Verified Trust Score)**를 생성함
• 구직자는 익명 동료 평가를 통해 **이식 가능한 신뢰 프로필(Portable Trust Profile)**을 구축할 수 있음
• 채용 관리자는 후보자의 실제 동료로부터 받은 **진정성 있는 피드백(Authentic Feedback)**으로 30초 레퍼런스 체크 가능
• AI 생성 이력서 및 LinkedIn 추천의 **신뢰도 문제(Reliability Issues)**를 해결하는 것을 목표로 함]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[집에서 DNA 시퀀싱, 데이터 프라이버시 문제는?]]></title>
            <description><![CDATA[집에서 DNA 시퀀싱하는 방법과 개인 데이터 프라이버시 문제에 대한 Hacker News 토론을 분석합니다. AI 활용 가능성과 데이터 보안 우려를 다룹니다.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/home-dna-sequencing-privacy-ai-debate</link>
            <guid isPermaLink="false">home-dna-sequencing-privacy-ai-debate</guid>
            <category><![CDATA[DNA 시퀀싱 집에서]]></category>
            <category><![CDATA[개인 유전 정보 프라이버시]]></category>
            <category><![CDATA[데이터 미저장 정책 Zero-Retention Policy]]></category>
            <category><![CDATA[AI DNA 분석]]></category>
            <category><![CDATA[VCF 파일 분석 도구]]></category>
            <category><![CDATA[유전체 데이터 보안]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[해커뉴스]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 10:00:28 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/hn-48812156-3bb4ba61.webp" alt="집에서 DNA 시퀀싱하기: 프라이버시와 AI 활용 논쟁" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>🧬 집에서 DNA 시퀀싱, 데이터 프라이버시 문제는?</strong></p><hr/>• **개인 DNA 데이터 프라이버시**에 대한 우려가 제기되며, 제3자에게 데이터 제공 없이 시퀀싱하는 방법을 문의함
• **AI 활용 가능성**에 대한 흥미로운 논의가 있으며, AR 글래스와 연동하여 프로토콜을 안내하는 방안이 언급됨
• **데이터 분석 도구 사용 시 개인 정보 노출** 가능성에 대한 질문과 함께, **데이터 미저장 정책(Zero-Retention Policy)**의 중요성이 부각됨]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Clippy, 리뷰어 부족 문제 해결을 위한 커뮤니티 협업 시스템 도입]]></title>
            <description><![CDATA[Clippy의 리뷰어 부족 문제를 해결하기 위한 새로운 기여자 리뷰 시스템 도입 소식을 분석합니다. Bevy 프로젝트에서 영감을 받은 이 시스템의 장단점과 커뮤니티 반응을 확인하세요.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/clippy-introduces-contributor-review-system-to-address-shortage</link>
            <guid isPermaLink="false">clippy-introduces-contributor-review-system-to-address-shortage</guid>
            <category><![CDATA[Clippy contributor review system]]></category>
            <category><![CDATA[Clippy reviewer shortage]]></category>
            <category><![CDATA[Bevy open code review]]></category>
            <category><![CDATA[Rust project contribution]]></category>
            <category><![CDATA[Open source maintainer burnout]]></category>
            <category><![CDATA[Clippy health report]]></category>
            <category><![CDATA[Rust community collaboration]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[랍스타즈]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 09:35:02 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/lobsters-709awc-594456f2.webp" alt="Clippy, 기여자 리뷰 시스템으로 건강 되찾기" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>🦀 Clippy, 리뷰어 부족 문제 해결을 위한 커뮤니티 협업 시스템 도입</strong></p><hr/>• Clippy는 **기여자 리뷰 시스템**을 도입하여 리뷰어 부족 문제를 해결하려 함
• 기여자가 다른 PR을 리뷰하면 자신의 PR에 대한 리뷰 우선순위를 얻는 방식임
• Bevy 프로젝트의 **'오픈 코드 리뷰' 시스템**에서 영감을 받았다고 밝힘
• 커뮤니티에서는 **공정한 리뷰 문화 조성** 및 **악용 가능성**에 대한 논의가 진행 중임]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[브라우저에서 7MB 임베딩 모델 실행!]]></title>
            <description><![CDATA[7MB 크기의 Ternlight 임베딩 모델이 브라우저에서 WASM으로 실행됩니다. API 없이 온디바이스 검색, 프라이버시 강화, 빠른 속도를 제공하는 기술을 분석합니다.]]></description>
            <link>https://devday.kr/article/ternlight-7mb-browser-embedding-model-wasm</link>
            <guid isPermaLink="false">ternlight-7mb-browser-embedding-model-wasm</guid>
            <category><![CDATA[Ternlight embedding model]]></category>
            <category><![CDATA[browser embedding model WASM]]></category>
            <category><![CDATA[on-device semantic search]]></category>
            <category><![CDATA[Rust to WASM]]></category>
            <category><![CDATA[ternary quantization]]></category>
            <category><![CDATA[privacy-preserving search]]></category>
            <category><![CDATA[client-side AI]]></category>
            <category><![CDATA[7MB embedding model]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[해커뉴스]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 09:00:43 GMT</pubDate>
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            <content:encoded><![CDATA[<img src="https://static.devday.kr/thumbnails-w800/hn-48811644-6fa6ac9e.webp" alt="브라우저용 7MB 임베딩 모델 Ternlight 등장" style="max-width:100%; margin-bottom: 20px;" /><br/><p><strong>🚀 브라우저에서 7MB 임베딩 모델 실행!</strong></p><hr/>• **7MB 크기의 임베딩 모델(Ternlight)**이 브라우저에서 API 호출 없이 실행됨
• **Rust → WASM 컴파일** 및 **삼진 양자화(Ternary Quantization)** 기술로 모델 경량화 달성
• **온디바이스 검색(On-device Search)**으로 프라이버시 강화 및 빠른 응답 속도 제공
• **대규모 언어 모델(LLM)과 달리** 텍스트 벡터 변환에 특화되어 활용 범위 논의 중]]></content:encoded>
        </item>
    </channel>
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