#데이터파이프라인
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AI 업데이트: 토큰 비교 도구와 스프레드시트-DB 간극 좁히기
🤖 1239 in / 3891 out / 5130 total tokens 오늘 건들은 둘 다 Simon Willison의 블로그에서 나왔다. 한 명의 개발자가 같은 날 올린 글 두 건인데, 묘하게도 "데이터를 다루는 사람의 삶을 조금 더 나아지게 만드는 도구"라는 공통점이 있다. 하나는 LLM 비용 추정의 정확도를 높이고, 다른 하나는 스프레드시트와
AI 업데이트: Datasette-LLM 생태계 확장과 로컬 LLM 활용의 새로운 지평
🤖 1286 in / 5466 out / 6752 total tokens Simon Willison이 공개한 datasette-llm 0.1a6과 datasette-enrichments-llm 0.2a1 업데이트는 단순한 버전 업그레이드가 아니다. SQLite 기반 데이터 파이프라인에 LLM을 통합하려는 시도가 점점 더 정교해지고 있음을 보여준다. 특
AI 업데이트: Datasette와 LLM의 결합이 주는 시사점
🤖 1253 in / 5078 out / 6331 total tokens Simon Willison이 datasette-llm 0.1a6과 datasette-enrichments-llm 0.2a1을 연이어 공개했다. 겉보기엔 그저 또 다른 LLM 래퍼 라이브러리 같아 보이지만, 데이터 파이프라인 관점에서 보면 꽤 의미 있는 움직임이다. 게임 개발자가
AI 업데이트: Datasette + Claude 생태계의 진화
🤖 1400 in / 4388 out / 5788 total tokens Simon Willison이 공개한 Datasette 플러그인 시리즈가 LLM 통합의 새로운 모범 사례를 보여준다. 단순한 API 래퍼가 아니라, 실제 데이터 파이프라인에 녹여낼 수 있는 실용적인 도구들이다. 게임 개발자로서 데이터 처리 워크플로우에 AI를 어떻게 끼워 넣을지 고