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핵심 답변: Visual Studio 2026의 GitHub Copilot BYOM은 이제 기존 Ask·Agent 모드가 아니라 새 Agent(Preview) 에서 작동합니다. 업데이트 전에 등록한 Ollama 모델은 다시 추가해야 합니다. NuGet 취약점 자동 수정은 Copilot 로그인과 NuGet MCP 서버 활성화가 모두 필요합니다. 정보 기준: 2026년 10월 27일｜GitHub 10월 22일 Changelog·Microsoft Visual Studio 2026 공식 문서 확인 목차 Visual Studio 2026 업데이트 요약 BYOM과 BYOK의 차이 업데이트 후 BYOM이 안 되는 이유 Ollama 모델 다시 등록하기 NuGet 취약점 자동 수정 방법 NU1901~NU1904 의미 Git agent의 PR 탐색 기능 문제 해결 체크리스트 자주 묻는 질문 GitHub Copilot Visual Studio 2026 업데이트 요약 GitHub는 2026년 10월 22일 Visual Studio 2026용 Copilot의 9월 업데이트 내용을 발표했습니다. 핵심은 원하는 모델을 연결하는 BYOM 구조 변경, NuGet 취약 패키지 수정, Git agent의 Pull Request 탐색 기능입니다. 기능 변경 내용 사용자가 할 일 BYOM 새 Agent(Preview) 기반으로 변경 이전 Ask·Agent 모드 대신 Agent(Preview)를 선택합니다. Ollama 백엔드 변경으로 기존 등록 정보 재사용 불가 모델 선택기의 Manage Models에서 다시 추가합니다. NuGet Audit Error List에서 취약 패키지 수정 요청 가능 Copilot 로그인과 NuGet MCP 활성화가 필요합니다. Git agent 채팅에서 Pull Request 요약·파일·댓글 탐색 GitHub 또는 Azure DevOps MCP 서버를...

Claude와 ChatGPT 중 HTML 코딩 도구를 고를 때는 같은 코드를 수정하고, 화면을 확인하고, 파일로 저장하는 과정을 비교하세요. Claude는 Artifacts를 중심으로 결과물을 다루고, ChatGPT는 지원되는 코드 블록에서 편집·미리보기 기능을 제공합니다. 다만 실제 메뉴는 계정과 작업 환경에 따라 달라집니다. 한쪽이 항상 코딩을 더 잘한다고 단정하기보다, 내가 사용할 환경에서 필요한 작업을 끝낼 수 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 확인 기준: 2026년 10월 26일 공식 도움말을 바탕으로 정리한 기능·선택 가이드입니다. 두 서비스를 동일 조건에서 직접 실행한 성능 벤치마크는 아닙니다. 코딩 도구 선택 전 핵심 3가지 제품과 모델을 구분하세요. ChatGPT·Claude의 화면 기능과 개별 AI 모델의 코딩 성능은 다른 비교 항목입니다. 미리보기 뒤에 기능을 확인하세요. 화면이 나타나도 버튼·입력·저장 기능이 모두 정상이라는 뜻은 아닙니다. 파일을 가져오는 과정까지 확인하세요. 대화 속 결과물, 다운로드한 파일, 인터넷에 공개한 페이지는 각각 다릅니다. 단계별 목차 Claude vs ChatGPT HTML 코딩 기능 비교 같은 코드로 비교할 준비하기 기존 기능을 유지하는 수정 프롬프트 미리보기와 기능 테스트 구분하기 HTML 파일 저장 후 브라우저 실행 미리보기·내보내기 메뉴가 없을 때 내 작업에 맞는 선택 체크리스트 자주 묻는 질문 1. Claude vs ChatGPT 코딩 비교: HTML 작업에서 확인할 차이 이 글은 브라우저용 단일 HTML을 만들고 수정하는 작업 을 다룹니다. Claude Code·Codex·Cursor 같은 개발 도구의 저장소 작업이나 API 토큰 비용 비교까지 포함하지 않습니다. 처음에는 외부 서버나 라이브러리 없이 동작하는 작은 페이지로 확인하면 차이를 파악하기 쉽습니다. 공식 안내에 따른 기능 비교 · 모든 계정에서...

vLLM과 SGLang을 TPU에서 PyTorch 기반으로 운영하려면 각각의 TorchTPU 백엔드를 확인해야 합니다. Google은 2026년 10월 20일 새 네이티브 PyTorch 백엔드를 발표했습니다. 기존에도 JAX 기반 TPU 지원이 있었으므로, 이번 변경은 ‘TPU 최초 지원’이 아니라 PyTorch에서 추론 환경을 수정하고 디버깅할 수 있는 경로의 확대입니다. 설치 전 핵심 요약 확인 기준: 2026년 10월 21일 vLLM: vllm-torchtpu 플러그인과 공식 호환 조건 확인 SGLang: sglang-torchtpu 의 TPU 전용 이미지·배포 조합 확인 비교 기준: 같은 모델·정밀도·입출력 길이·동시 요청 조건 운영 판단: GPU보다 항상 빠르거나 저렴하다고 단정할 수 없음 목차 vLLM·SGLang·TorchTPU는 무엇인가요? TPU 설치 조건과 호환성 공식 설치 예제로 시작하기 GPU와 성능·비용을 비교하는 방법 실행이 안 되거나 느릴 때 자주 묻는 질문 vLLM·SGLang·TorchTPU는 무엇인가요? AI 모델을 ‘답변을 만드는 두뇌’라고 생각하면, vLLM과 SGLang은 여러 사용자의 질문을 받아 모델이 답하도록 운영하는 추론 엔진 입니다. TPU는 계산을 담당하는 Google의 AI 가속기이며, TorchTPU는 PyTorch 코드를 TPU에서 실행하도록 연결하는 소프트웨어 계층입니다. Google 발표에 따르면 새 백엔드는 각 엔진의 스케줄러·KV 캐시 관리·API 서버 구조를 활용하면서 아래쪽에 TPU 구현을 연결합니다. 따라서 새로운 모델 API를 구매하는 서비스와는 다릅니다. 직접 모델을 운영할 클라우드 환경이 필요합니다. 근거: Google의 vLLM·SGLang TPU 발표 TPU 설치 조건과 호환성 엔진 이름만 같다고 GPU용 설치법을 그대로 적용하지 마세요....

GitHub Package Firewall은 npm 패키지를 내려받기 전에 기업 보안 정책으로 검사하는 기능입니다. 2026년 10월 20일 공개 미리보기로 출시됐습니다. 기업 정책을 설정한 뒤 개발 PC·CI·코딩 에이전트의 패키지 요청 경로도 바꿔야 합니다. 2026년 10월 21일 확인 기준 대상: GitHub Enterprise Cloud 및 데이터 레지던시 지원 Enterprise Cloud 지원 패키지: npm만 지원 요금: 미리보기 기간 무료, 정식 출시 시 사용량 기반 과금 예정 상태: 공개 미리보기로 기능·조건 변경 가능 목차 어디에서 검사하나요? 정책과 npm 설정 설치가 차단됐을 때 설정 후에도 설치가 안 될 때 자주 묻는 질문 어디에서 검사하나요? 외부 패키지 저장소와 설치 환경 사이에서 패키지 목록 요청과 다운로드를 검사합니다. 도서관에서 책을 빌리기 전에 확인하는 창구처럼 생각하면 쉽습니다. 정책을 켜도 외부 저장소로 직접 향하는 요청은 이 검사 경로를 통과하지 않습니다. 출처: GitHub 출시 안내 정책과 npm 설정 기업 관리자 또는 기업 보안 관리자가 Enterprise → Policies → Package firewall 에서 설정합니다. 검사 항목 확인할 내용 알려진 악성 패키지 Advisory Database 악성 경고 대조 취약점 차단할 최소 심각도 선택 증명 정보 저하 이전 버전에 있던 SLSA 증명이 사라졌는지 검사 새 설치 스크립트 최근 추가된 설치 실행 스크립트 검사 ...

DeepSeek Search API는 검색어로 웹페이지를 찾고, Fetch API는 URL 한 개의 본문을 Markdown으로 가져옵니다. 검색 결과와 원문을 프로그램에서 다루려면 두 기능을 구분해야 합니다. 직접 호출은 각각 성공 요청 1,000회당 0.75달러이며, 일부 도구 경유 호출의 한시 무료 조건과는 다릅니다. 딥시크 검색 API 사용법을 찾고 있다면 호출 준비 → Search 결과 확인 → 필요한 URL만 Fetch → 원문·날짜 검수 → 비용 확인 순서로 진행하세요. 이 글은 웹·앱의 검색 버튼 설정이 아니라 개발자용 Search·Fetch API를 설명합니다. 공식 문서 확인 기준: 2026년 10월 19일. 아래 코드는 공식 요청·응답 규격을 바탕으로 구성한 예제이며 실제 API 호출 결과나 한국어 검색 품질을 측정한 후기는 아닙니다. 요금과 이용 조건은 사용 시 공식 문서를 다시 확인하세요. 목차 Search·Fetch 차이 API 키와 호출 준비 Search 호출·응답 읽기 Fetch로 Markdown 가져오기 검색에서 원문 검수까지 요금·무료 조건·비용 계산 401·404·429 오류 대응 자주 묻는 질문 공식 자료와 관련 글 1. Search API와 Fetch API의 차이 구분 Search Fetch 입력 검색어 query 페이지 주소 url 목적 관련 페이지 찾기 선택한 페이지 읽기 응답 results 배열 title·content 객체 경로 /v1/tools/search /v1/tools/fetch 두 API는 https://api.deepseek.com 에 POST 요청을 보내는 독립 API입니다. Search에서 need_content=true 를 설정하면 검색 결과에 본문이 포함될 수 있으므로, 이미 충분한 본문을 얻었다면 모든 결과에 Fetch를 다시 호출할 필요는 없습니다. Fetch의 응답 전체...

가져가 앱은 폐기물 사진을 AI로 인식하고 지역에 맞는 배출 방법을 안내하는 서비스 입니다. 설치 전에 구분할 점은 전국 분리배출 안내와 은평구의 대형폐기물 신고·결제 실증이 같은 범위의 서비스가 아니라는 것입니다. 앱이 설치된다고 모든 지역에서 수거 신청까지 되는 것은 아닙니다. 2026년 10월 13일 확인 기준. 공식 누리집·앱스토어·은평구 배출 안내를 대조했습니다. 실제 앱 설치·결제·수거를 수행한 후기는 아닙니다. 이용 범위를 먼저 확인하세요 공식 누리집: 전국 226개 지자체의 분리배출 방법 안내 정부 실증: 2026년 10월 13일부터 서울 은평구 주민 대상 다른 지역의 앱 신고·결제 지원 여부: 배출주소 기준으로 별도 확인 목차 전국 안내와 은평구 실증의 차이 Android·iPhone 설치 주소 사용 전 확인할 4가지 인식·위치·접수 확인이 어려울 때 자주 묻는 질문 전국 분리배출 안내와 은평구 실증의 차이 구분 확인된 범위 배출 방법 안내 공식 누리집이 전국 226개 지자체 안내를 표방 신고·결제 실증 서울 은평구 주민 대상 시범 서비스 전국 원스톱 수거 전국에서 일괄 제공된다고 확인되지 않음 정부의 2026년 10월 12일 발표는 폐기물 식별과 배출 신청을 지원하는 은평구 시범 서비스를 설명합니다. 실증은 서비스의 정확도·편의성·안정성을 확인하는 단계이며, 전국 정식 서비스와 구분해야 합니다. 은평구 밖에서 대형폐기물을 버릴 때는 관할 지자체가 안내하는 신고 경로를 확인하세요. AI가 알려준 품목과 지역의 신고 화면이 다르면 지자체 기준을 먼저 대조하는 것이 좋습니다. 근거: 가져가 공식 누리집 , 관계부처 실증 발표 기존 지자체 방식으로 신고해야 한다면 스티커·배출번호와 수수료 확인 절차를 아래 글에서 살펴보세요. 대형폐기물 인터넷 신고·배출번호 확인 방법 가져가 앱 Android·iPhone 설치 주소 이름이 ...