흑섬 TECH 블로그 - 데이터 기반 브리딩 기술

LangChain이 Claude Code 복제품을 출시했습니다 — Deep Agents 직접 써봤습니다

2026년 3월, LangChain이 클로드 코드의 오픈소스 복제품 Deep Agents를 공개했습니다. 커뮤니티에서 '클로드 코드 복제품'이라는 말이 돌 정도로 반응이 뜨거웠고 GitHub 스타 12K를 넘겼습니다. 계획 도구, 파일시스템, 셸 실행, 서브에이전트까지 — 클로드 코드가 하는 걸 전부 오픈소스로 구현했습니다. MIT 라이선스에 어떤 LLM이든 연결 가능합니다. 직접 설치하고 로컬 LLM까지 연결해봤습니다.

[소셜 미디어 트렌드 4편] LDA 토픽 모델링 + Streamlit 대시보드로 시리즈 완결

수집한 523건 댓글에 LDA 토픽 모델링을 적용해 5개 주제를 자동 분류하고, Streamlit으로 인터랙티브 대시보드를 만듭니다. 감성 분석 + 토픽 분석 + 시각화를 하나로 합친 시리즈 최종편입니다.

[소셜 미디어 트렌드 3편] YouTube API로 댓글 523건 수집하고 감성 분석까지

Google Cloud Console에서 API 키를 발급받고, YouTube Data API v3으로 댓글을 수집합니다. 키워드 검색 → 영상 10개 → 댓글 523건 수집 → 1편 감성 분석 모델 적용까지, 실제 데이터 파이프라인을 만드는 과정입니다.

[소셜 미디어 트렌드 2편] 리뷰 15만 건, 문장 길이부터 워드클라우드까지 텍스트 EDA

1편에서 전처리한 NSMC 데이터를 다시 꺼냅니다. 문장 길이 분포, 긍정/부정 워드클라우드, 단어 빈도 Top-20, 길이별 감성 비율까지 — 모델에 넣기 전에 텍스트 데이터를 눈으로 확인하는 과정입니다.

[소셜 미디어 트렌드 1편] 영화 리뷰 20만 건으로 감성 분석 모델 만들기

YouTube 댓글을 분석하려면 먼저 감성 분석 모델이 필요합니다. 네이버 영화 리뷰(NSMC) 20만 건으로 한글 텍스트를 전처리하고, TF-IDF로 숫자로 바꾸고, Logistic Regression과 Naive Bayes를 비교해서 83% 정확도의 감성 분류기를 만듭니다.

[머신러닝 실전 6편] 전체 파이프라인 완성 — CSV 한 장에서 예측 모델까지

1편 EDA부터 5편 튜닝까지, 코드가 흩어져 있었습니다. 전처리 따로, 모델 따로, 튜닝 따로 — 실수하기 딱 좋은 구조였습니다. sklearn Pipeline과 ColumnTransformer로 전부 하나로 묶었습니다. 전처리부터 튜닝까지 fit 한 번이면 끝나는, 재현 가능한 워크플로우를 완성합니다.