TL;DR

  • Callstack의 Apex는 React 기반 모바일·웹 개발에 특화된 코딩 모델임.
  • Apex 관련 라이브 스트림은 내비게이션, 애니메이션, 비동기 상태, 성능 부담이 큰 UI 작업에서 Apex와 최첨단 모델을 비교함.
  • 최근 AI 콘텐츠에는 모바일 QA 자동화, 에이전트 코딩 워크플로, React Native 성능 분석 사례가 포함됨.
  • 튜토리얼은 React Native의 온디바이스 AI, 도구 호출, TurboModule 구현을 다룸.
  • 팟캐스트는 브라우저 내 AI 실행, 수익화, 음성 에이전트의 지연 시간·대화 차례·안전을 다룸.

Apex 관련 콘텐츠

  • 2026년 8월 13일 라이브 스트림 — React Native AI 모델에서 Apex가 보여주는 점: Callstack의 React Native 모델 Apex를 내비게이션, 애니메이션, 비동기 상태, 성능 부담이 큰 UI 작업에서 최첨단 모델과 비교하는 내용임.

AI 관련 아티클과 라이브 스트림

  • 2026년 9월 17일 — AI 기반 QA를 위한 Jev와 agent-device 탐색: Jev와 agent-device를 활용한 더 빠르고 저렴한 모바일 QA, 데모, 코드, CLI 개념 증명을 다루는 내용임.
  • 2026년 7월 30일 — 에이전트 작업 3분, 재생 9초: agent-device 재생으로 반복 모바일 QA 흐름을 분 단위에서 초 단위로 줄이고, 모델 호출을 줄이며, 복구에 비용을 들일 가치가 있는 시점을 확인하는 내용임.
  • 2026년 7월 22일 — Vault 구축: 셀프 호스팅 AI 에이전트를 위한 듀얼 스크린 터미널: ESP32, OLED, 전자종이 디스플레이를 사용해 OpenClaw 에이전트와 DGX Spark에서 로컬로 제공되는 LLM을 제어하는 Vault를 다루는 내용임.
  • 2026년 7월 20일 — 측정 기반 React Native 성능 수정 에이전트: Metrognome이 Callstack 도구를 결합해 기기 제어, 렌더링 분석, 지침 제공과 반복 측정으로 React Native 수정 사항을 검증하는 내용임.
  • 2026년 6월 26일 — Expensify의 agent-device 기반 모바일 버그 증거 수집 및 성능 프로파일링: Expensify 앱 팀이 실제 기기에서 AI 에이전트에 조작·관찰 수단을 제공해 버그 수정 증거, Sentry 스팬 측정, React 프로파일링에 활용하는 내용임.
  • 2026년 6월 19일 — Vercel Eve로 모바일 QA 에이전트 구축: Eve를 이용해 모바일 QA 에이전트를 검토 가능하고 지속성 있는 CI 워크플로 구성 요소로 만드는 내용임.
  • 2026년 8월 27일 라이브 스트림 — 그래프 에이전트 코딩으로 확장하는 AI 워크플로: 연결된 상태, 검색, 메모리, 검증이 복잡한 다단계 워크플로에서 코딩 에이전트를 지원하는 방식과 에이전트의 계획, 문맥 검색, 도구 활용, 장기 작업 수행 구조를 Kewin Wereszczyński와 Lech Kalinowski가 논의하는 내용임.
  • 2026년 7월 30일 라이브 스트림 — Eve로 React Native 뉴스 에이전트 구축: React 및 React Native 저장소를 추적하고 커밋 노이즈를 필터링해 Slack에 일일 업데이트를 게시하는 Eve 에이전트를 구축·배포한 내용임.

팟캐스트

  • 2026년 9월 7일 — Transformers.js로 브라우저에서 AI 실행: Nico Martin이 WebGPU와 ONNX를 사용한 브라우저 내 AI 실행, 로컬 모델의 한계, 온디바이스 에이전트를 설명하는 내용임.
  • 2026년 7월 7일 — AI가 페이월과 수익화에 미치는 변화: RevenueCat의 Perttu Lähteenlahti가 AI 생성 페이월, MCP 도구, 수익화 실험, 모바일·웹 분야의 향후 개발을 논의하는 내용임.
  • 2026년 6월 29일 — 음성 에이전트의 지연 시간, 대화 차례, 안전 처리: ElevenLabs의 Kræn Hansen이 대화 차례와 안전을 포함한 음성 에이전트 UX, React 및 React Native용 계층형 SDK 설계를 다루는 내용임.

튜토리얼

  • 2026년 3월 19일 — 어려운 방식과 React Native AI SDK 방식: 모델마다 커스텀 모듈을 작성하지 않는 방법: 통합 제공자 모델로 애플리케이션 로직을 다시 작성하지 않고 클라우드 및 온디바이스 LLM을 전환해 온라인과 오프라인에서 AI 기능을 구현하는 방법임.
  • 2026년 3월 12일 — 더 똑똑한 앱 만들기: 도구 호출과 AI 오케스트레이션: React Native 온디바이스 모델이 도구를 호출하고 외부 API와 상호작용하며 애플리케이션 로직에 바로 사용할 구조화된 출력을 반환하는 방법임.
  • 2026년 3월 5일 — MLC LLM과 React Native: 간편한 온디바이스 AI: MLC LLM을 사용해 React Native에서 서드파티 온디바이스 LLM을 실행하고, 모델을 선택해 플랫폼 전반에서 효율적으로 구동하며 React Native AI의 통합 JavaScript API를 유지하는 방법임.
  • 2026년 2월 24일 — React Native에서 Apple Intelligence로 지능형 폴백 구성: Apple의 내장 Foundation Models를 React Native 앱에서 사용해 메모리 사용량을 줄이고 빠른 완전 온디바이스 AI를 구현하는 방법임.
  • 2026년 2월 10일 — React Native AI SDK 소개 및 빠른 시작: React Native 앱에서 온디바이스 AI가 중요한 이유, 오프라인에서 로컬 LLM이 작동하는 방식, React Native AI가 해결하도록 설계된 문제를 다루는 내용임.
  • 2026년 1월 29일 — Kotlin으로 Android TurboModule 구현: TypeScript 사양과 Codegen에서 Kotlin 구현 및 패키지 등록까지 Android React Native TurboModule을 구현하는 방법임.
  • 2026년 1월 19일 — Swift TurboModule에서 여러 스레드 다루기: JavaScript, 네이티브 모듈, 백그라운드, 메인 스레드의 상호작용과 GCD 큐를 사용해 Swift에서 비동기 작업을 안전하게 실행하는 방법임.
  • 2026년 1월 9일 — Swift TurboModule에 타입 안전 상수 추가: Codegen을 이용해 Swift TurboModule에서 타입이 지정된 불변 상수를 노출하고 네이티브와 JavaScript 간 종단 간 타입 안전성을 확보하는 방법임.
  • 2025년 12월 30일 — Swift TurboModule에 이벤트 이미터 추가: 적절한 메모리 관리와 Codegen 통합을 포함해 Swift TurboModule에서 네이티브 이벤트를 보내고 JavaScript에서 구독하는 방법임.
  • 2025년 12월 22일 — 첫 Swift TurboModule 작성: Expo 앱에서 Swift로 작동하는 TurboModule을 구축하고 Codegen과 통합한 뒤 Objective-C를 통해 연결하는 방법임.