2026 로컬 에이전틱 코딩 스택: Claude Code + Ollama + Gemma 4 실전 가이드
2026년 Claude Code, Ollama, Gemma 4를 결합해 클라우드 API 비용과 코드 외부 유출 없이 로컬에서 에이전틱 코딩 워크플로를 구성하는 방법과 운영 시 고려할 GPU 자원, 컨텍스트 길이, 모델 교체 시 기억 단절 같은 현실적 한계를 단계별로 정리한다.
Ollama
최신 맥북 M4, 24GB 메모리로 직접 실행한 Local AI의 모든 것: 실사용 벤치마크와 팁
Apple M4 칩과 24GB 메모리 맥북에서 직접 실행한 로컬 LLM의 사용법, 성능 벤치마크, 실전 팁을 한 번에! 프라이버시와 비용, 품질까지 꼼꼼히 비교합니다. 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께 정리합니다. 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께 정리합니다.
Ollama ‘Bleeding Llama’ 치명적 취약점 공개 — 30만 대 서버, 원격 메모리 유출 실태와 보안 대응 분석
Ollama 서버에서 확인된 치명적 취약점(Bleeding Llama, CVE-2026-7482)이 공개되었습니다. 30만 대 이상 서버가 원격 공격 노출 위기에 처해 보안 대응이 시급합니다. 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께 정리합니다. 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께 정리합
구형 노트북으로도 충분한 로컬 AI 시대, Ollama와 Qwen3.5로 시작하기
구형 노트북에서도 Ollama와 Qwen3.5를 활용해 로컬 AI 환경을 구축하는 방법과 장점, 설치 과정, 한계 및 실제 활용 사례를 체계적으로 안내합니다. 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께 정리합니다. 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께 정리합니다.