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단위 테스트는 프로젝트가 발전하면서도 Python 코드가 올바르게 작동하고 계속 작동하도록 보장합니다. 이 포괄적인 가이드는 Python의 단위 테스트에 대해 알아야 할 모든 내용을 다룹니다. 기본 개념부터 고급 기술까지.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 어시스턴트가 외부 데이터 소스 및 도구와 상호 작용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이 가이드에서는 웹 검색 및 스크래핑 기능에 초점을 맞춘 MCP 서버를 Python으로 구축 방법을 살펴보겠습니다.

Ubuntu의 키보드 단축키는 생산성과 효율성을 극대화하는 필수 도구입니다. 개발자, 시스템 관리자, 또는 전문 사용자라면 이러한 단축키는 작업 흐름을 가속화하고 마우스에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

HTML을 Markdown으로 변환은 웹 콘텐츠를 대규모 언어 모델(LLM), 문서 시스템, 또는 Hugo와 같은 정적 사이트 생성기로 준비하는 현대 개발 워크플로우에서 기본적인 작업입니다.

웹은 원래 누구나 출판하고 연결할 수 있는 분산형 네트워크로 설계되었습니다. 시간이 지나면서 기업의 플랫폼이 통제를 집중시켰고, 사용자가 제품이 되고 콘텐츠가 잠금되어 있는 ‘벽돌 정원’을 만들었습니다. 인디 웹 운동은 웹의 원래 약속을 되찾는 것을 목표로 합니다: 개인 소유, 창의적 자유, 진정한 연결.

개발자들은 종종 의존성 불일치, 도구 버전, 또는 OS 차이로 인해 “works on my machine” 딜레마에 직면합니다. VS Code의 Dev Containers는 이 문제를 우아하게 해결합니다 — 프로젝트에 맞게 구성된 컨테이너화된 환경에서 개발할 수 있도록 해줍니다.

이 가이드는 사용 가능한 Go SDKs for Ollama에 대한 종합적인 개요를 제공하고, 그 기능 세트를 비교합니다.

이 기사에서는 Flutter 앱에서 상태를 관리하는 6가지 인기 있는 방법을 탐구할 것입니다. 실제 예제와 최선의 실천 방법을 포함합니다:

여기에서 SQS 메시지 처리기의 Python Lambda 예제 + API 키 보호 기능이 있는 REST API와 함께 Terraform 스크립트를 사용하여 서버리스 실행을 위해 배포할 수 있습니다.

이 게시물에서는 Python 애플리케이션을 Ollama에 연결하는 두 가지 방법을 살펴보겠습니다: 1. HTTP REST API를 통해; 2. 공식 Ollama Python 라이브러리를 통해.

이 기사에서는 **Alexa 스킬 개발, 테스트, 출판**에 깊이 들어가 보겠습니다.
또한, 사용자가 흥미롭고 자연스러운 경험을 제공할 수 있도록 디자인 원칙, 기술 고려사항, 최고의 실천 방법도 다루겠습니다.

다음은 구조화된 출력을 지원하는 주요 LLM 제공업체 간의 비교 및 최소한의 Python 예제입니다.

대규모 언어 모델(LLMs) 은 강력하지만, 실제 운영 환경에서는 일반적인 문장이 아닌 예측 가능한 데이터를 원합니다. 즉, 앱에 입력할 수 있는 속성, 사실 또는 구조화된 객체를 원합니다. 이에 대해 LLM 구조화된 출력을 살펴보겠습니다.

일상적인 작업을 위한 빠른 참조: PostgreSQL 작업: 연결, SQL 구문, psql 메타 명령, 성능, JSON, 윈도우 함수 등.

Word 문서를 Markdown 형식으로 변환하는 것은 기술 작가, 개발자 및 콘텐츠 제작자에게 매우 흔한 작업입니다. 이들은 Markdown을 지원하는 플랫폼(예: GitHub, GitLab, Hugo과 같은 정적 사이트 생성기)으로 콘텐츠를 이동하고자 할 때 이 작업을 수행합니다.

GO용 ORM(ORMs for GO)의 가장 주요한 것은 GORM, Ent, Bun, sqlc입니다.
이들은 순수 GO에서 CRUD 작업의 예시와 함께 비교해보겠습니다.