클로드 모델 조정과 스킬·MCP 활용, AI 보안
2026년 9월 22일 · 56분 · 초급
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로그인클로드 모델 라인업의 특징과 용도별 선택 기준, 온도·Top-p 같은 출력 조절 개념을 다룹니다. 터미널·IDE·에이전트 도구의 차이와 아티팩트 공유 방법을 살펴보고, 대화 데이터가 AI 회사로 전달되는 보안 위험과 로컬 LLM의 한계도 정리합니다. 모델 구조를 이해하고 상황에 맞게 선택하는 감각을 익힐 수 있습니다. 1.1배 빠르게, 말 없는 구간과 「어」「음」 같은 군소리를 덜어 낸 편집본입니다(원본 66분 → 56분).