에그팜 프로젝트 운영 가이드

📋 목차로컬 개발 및 테스트Git 워크플로우서버 배포서버 유지보수트러블슈팅1. 로컬 개발 및 테스트프론트엔드 (React)# 1. 프론트엔드 폴더로 이동cd c:\Kwangs\eggfarm-new\frontend# 2. 의존성 설치 (처음 한 번만 또는 package.json 변경 시)npm install# 3. 로컬 개발 서버 실행 (http://localhost:5173)npm run dev# 4. 빌드 테스트 (배포 전 검증)npm run build백엔드 (FastAPI)# 1. 백엔드 폴더로 이동cd c:\Kwangs\eggfarm-new\backend# 2. 가상환경 활성화 (이미 있다면)# Python -m venv venv# .\venv\Scripts\activate# 3. 의존성 설치py..

users.point2 필드 추가 영향도 분석

작성일: 2026-02-23목적: users 테이블에 point2 (INT, DEFAULT 0) 컬럼 추가 시 수정이 필요한 소스 코드 전수 조사1. 현재 users.points 참조 현황 요약레이어파일 수역할DB 스키마1users.points 컬럼 정의Ktor 백엔드5테이블 매핑, 차감, 조회, API 응답, 이력FastAPI 백엔드4+ORM 모델, 과금 계산, 웹훅 충전, 이력Frontend (Desktop)6+헤더 잔액 표시, 마이페이지, 차감 이벤트Frontend (Mobile)6+모바일 헤더, 마이페이지, AI에이전트 차감합계22+ 2. Ktor 백엔드 수정 대상2-1. UsersTable.kt — 테이블 매핑 (필수)경로: backend_ktor/src/main/kotlin/com/zeliai..

UI histories except 최신프롬프트, Sorry.

ZeliAI Server Performance & Security Report

zeliai.com · AWS EC2 3.34.176.73 (ip-172-31-48-126) · July 23, 20261. Executive SummaryNo evidence of a hacker attack was found.The server was investigated on July 23, 2026 following reports of site slowness and a suspected attack. All indicators show a healthy, near-idle server: CPU load 0.00, no memory pressure, ~1 KB/s network traffic at measurement time, and only 30 established TCP conne..

sLM 학습 전략 — 에폭 결정 프로토콜과 최대 효율 학습

사용자접수번호RQT-26-000000상품명 기업·기관명 총괄책임자명 과제명 과제 사업계획서 대비 현재 진행 현황사업계획서에 따라 AIHub 데이터를 활용한 0.5B·1B·3B·8B 규모의 AI 모델을 단계적으로 개발하고 있습니다. 각 모델의 학습·평가를 진행하면서 모델 규모별 성능과 자원 활용 효율을 비교·검증하고 있으며, 개발 결과와 벤치마크 성능을 정리하여 AIHub에 벤치마크로 등록·공유하고 있습니다. 향후 모델별 검증 결과를 바탕으로 서비스 적용 가능성을 점검하고, 과제 수행 성과를 구체화할 예정입니다. 과제 수행 애로사항 및 기술지원 의견현재 지원 자원을 활용하여 모델별 학습·평가를 진행하는 데 큰 애로사항은 없습니다. 다만 0.5B·1B·3B·8B 모델의 효율적인 자원 배분과 학습 ..

젤리아이 법률 질의 에이전트 적법 설계 검토 보고서

2026-10-20 · 기업부설연구소 작성 · 공개 법령·판례 해설·보도 기준 내부 검토. 법률 자문이 아니며, 실행 전 자문 변호사 검토를 전제로 한다. 목표는 규제 회피가 아니라 현행법이 허용하는 설계를 고르는 것이다.0. 결론 먼저"AI 변호사"는 만들 수 없다. 변호사가 아닌 회사가 이익을 목적으로 구체적 사건에 대한 법률상담·법률문서 작성을 AI로 제공하면 변호사법 제109조(7년 이하 징역 또는 5천만 원 이하 벌금)와 제112조 제3호(3년 이하 징역 또는 2천만 원 이하 벌금) 문제가 된다. 로펌이 주체가 되어 무료로 해도 변협 징계를 받은 선례(AI 대륙아주)가 있다.할 수 있는 것은 다섯 가지다. ① 법률 정보 제공(법령·판례 검색과 설명, 절차·기관·양식 안내) ② 사용자가 빈칸을 채..

find out 경쟁기업

최종 선정 컨소시엄 및 주요 내용 • SK텔레콤 컨소시엄 • 참여 주요 기관: 라이너, 신한카드, 하나카드, 티맵모빌리티, SK브로드밴드, 엘리스그룹, 굿닥, 사운더블헬스, 노타, 셀렉트스타 등 • 핵심 전략: 질문 한마디로 계획부터 실행까지 처리하는 ‘실행형 AI’ 구현. 정부24·PASS와 연계한 증명서 발급(83종) 및 전화·문자 기반 AI 기능을 제공하여 디지털 취약계층의 접근성을 강화합니다. • 상세 추진 내용은 대한민국 정책브리핑 보도자료에서 확인할 수 있습니다. • 카카오 컨소시엄 • 참여 주요 기관: LG유플러스, LG전자, LG CNS, LG AI연구원, 서울대학교병원, 루닛, 신한은행, 자비스앤빌런즈, 데이원컴퍼니, 크라우드웍스 등 • 핵심 전략: 국민 메신저인 카카오톡을 진입점으로 삼..

Perplexity AI 생존 전략 분석 보고서

Perplexity AI 생존 전략 분석 보고서투자 라운드 · 기술 전략 · M&A · 파트너십 · 경쟁 구도 종합 (2024–2026)작성일: 2026년 7월 13일작성: AI 리서치 (104개 검색 에이전트 · 25개 클레임 3표 교차검증 기반) 목차1. 요약 (Executive Summary)2. 투자 라운드와 기업가치 추이3. 기술 전략: 모델 군비경쟁 회피와 속도 차별화4. 수익 모델: 광고 포기와 구독·상생 재편5. M&A 시도와 파트너십6. 경쟁 구도: Google · OpenAI와의 3파전7. 종합 의견 및 전망8. 검증 방법론 · 한계 · 출처 1. 요약 (Executive Summary)Perplexity AI는 2025–2026년 동안 "본진(프론티어 모델)에서 싸우지 않고, 관문..