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❗ 소프트웨어 개발에 대한 흔한 오해
 * "저렴하고, 빠르고, 좋은 소프트웨어는 불가능하다. 셋 중 두 개만 선택하라"는 말은 현실에서는 적용되지 않음.
 * 가격은 품질이나 속도와 직접적인 연관이 없음. 가격은 수요와 공급, 인식된 가치에 의해 결정됨.
---
💰 가격 vs 품질
 * 비싼 개발자나 서비스가 반드시 고품질을 보장하지 않음.
 * 소프트웨어 산업에서는 종종 평판이나 브랜드에 따라 과도하게 비용을 지불함.
 * 조직 구조나 문화가 인재의 가치를 극대화하지 못하면, 아무리 뛰어난 개발자도 무용지물.
---
🧪 품질이란 무엇인가?
 * 버그 없음, 성능, 문서화, 테스트, UI/UX, 기한 내 완료 등 여러 요소가 포함됨.
 * 많은 개발자들은 자신이 만드는 제품의 목적이나 사용자 요구 사항을 제대로 이해하지 못함.
 * 품질은 객관적인 수치로도 측정 가능 (예: CRAP 점수, 테스트 커버리지 등)하지만, 이를 실제로 측정하는 조직은 드묾.
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💸 가격 vs 속도
 * 인프라, 도구, 외부 서비스(예: AWS, JetBrains, AI 코딩 도구) 구매로 일정 수준의 속도 향상 가능.
 * 그러나 이는 전체 개발 과정 중 작은 부분에 불과하며, 모든 문제를 해결하지는 못함.
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🧑‍🤝‍🧑 사람을 더 뽑는다고 해결될까?
 * 인원 추가는 커뮤니케이션 비용 증가로 오히려 속도를 늦춤 (브룩스의 법칙).
 * 경험 많은 인재를 고용해도 도메인 적응, 조직 내 프로세스 학습 등의 오버헤드가 발생함.
 * "빠른 개발자 고용"은 희망에 의존한 전략일 뿐.
---
✅ 결론: 핵심은 방법론
 * 소프트웨어 품질과 속도는 사람보다는 프로세스와 방법론의 문제.
 * 속도 측정과 개선에 집중하는 팀이 더 나은 품질을 낼 가능성이 큼 (CI/CD, 지속적 전달 연구 사례로 입증됨).
 * 즉, 좋은 결과를 위해서는 체계적인 개발 방법론과 문화가 핵심이라는 것.
 
 
자바 아카진영은 유료로 전환해 자사제품 광고만하는것 같고
닷넷 아카진영은 오픈소스여서 소프트웨어 개발방법론 통찰력있는 글들을 기고하는듯
 
More : https://wiki.webnori.com/pages/viewpage.action?pageId=106266700

❗ 소프트웨어 개발에 대한 흔한 오해<ul ><li>"저렴하고, 빠르고, 좋은 소프트웨어는 불가능하다. 셋 중 두 개만 선택하라"는 말은 현실에서는 적용되지 않음.</li><li>가격은 품질이나 속도와 직접적인 연관이 없음. 가격은 수요와 공급, 인식된 가치에 의해 결정됨.</li></ul>---💰 가격 vs 품질<ul ><li>비싼 개발자나 서비스가 반드시 고품질을 보장하지 않음.</li><li>소프트웨어 산업에서는 종종 평판이나 브랜드에 따라 과도하게 비용을 지불함.</li><li>조직 구조나 문화가 인재의 가치를 극대화하지 못하면, 아무리 뛰어난 개발자도 무용지물.</li></ul>---🧪 품질이란 무엇인가?<ul ><li>버그 없음, 성능, 문서화, 테스트, UI/UX, 기한 내 완료 등 여러 요소가 포함됨.</li><li>많은 개발자들은 자신이 만드는 제품의 목적이나 사용자 요구 사항을 제대로 이해하지 못함.</li><li>품질은 객관적인 수치로도 측정 가능 (예: CRAP 점수, 테스트 커버리지 등)하지만, 이를 실제로 측정하는 조직은 드묾.</li></ul>---💸 가격 vs 속도<ul ><li>인프라, 도구, 외부 서비스(예: AWS, JetBrains, AI 코딩 도구) 구매로 일정 수준의 속도 향상 가능.</li><li>그러나 이는 전체 개발 과정 중 작은 부분에 불과하며, 모든 문제를 해결하지는 못함.</li></ul>---🧑‍🤝‍🧑 사람을 더 뽑는다고 해결될까?<ul ><li>인원 추가는 커뮤니케이션 비용 증가로 오히려 속도를 늦춤 (브룩스의 법칙).</li><li>경험 많은 인재를 고용해도 도메인 적응, 조직 내 프로세스 학습 등의 오버헤드가 발생함.</li><li>"빠른 개발자 고용"은 희망에 의존한 전략일 뿐.</li></ul>---✅ 결론: 핵심은 방법론<ul ><li>소프트웨어 품질과 속도는 사람보다는 프로세스와 방법론의 문제.</li><li>속도 측정과 개선에 집중하는 팀이 더 나은 품질을 낼 가능성이 큼 (CI/CD, 지속적 전달 연구 사례로 입증됨).</li><li>즉, 좋은 결과를 위해서는 체계적인 개발 방법론과 문화가 핵심이라는 것.</li></ul>&nbsp;&nbsp;자바 아카진영은 유료로 전환해 자사제품 광고만하는것 같고닷넷 아카진영은 오픈소스여서 소프트웨어 개발방법론 통찰력있는 글들을 기고하는듯&nbsp;More : https://wiki.webnori.com/pages/viewpage.action?pageId=106266700

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저렴하고 빠르게 좋은소프트웨어 만들기

백로그는 우리가 짊어질 필요가 없는 무거운 것이다. 수십개에서 시작해서 결국 수백개에 이르는 우리 모두 절대 할 일이 없어보이는 태스크들이다. 쌓여가는 무더기는 실제로는 그렇지 않음에도 우리가 늘 뒤쳐져가는 느낌을 준다. 누군가가 한분기 전에 중요하다고 생각했던 아이디어라고 할지라도, 그게 우리가 매번 들여다보고 또 볼 필요가 있다는 걸 의미하지 않는다. 백로그는 엄청난 시간 낭비를 초래한다. 지속적으로 리뷰하고 우선순위를 매기는 일들이 지금 정말 중요한 일을 진행하는 것을 방해한다.

백로그는 우리가 짊어질 필요가 없는 무거운 것이다. 수십개에서 시작해서 결국 수백개에 이르는 우리 모두 절대 할 일이 없어보이는 태스크들이다. 쌓여가는 무더기는 실제로는 그렇지 않음에도 우리가 늘 뒤쳐져가는 느낌을 준다. 누군가가 한분기 전에 중요하다고 생각했던 아이디어라고 할지라도, 그게 우리가 매번 들여다보고 또 볼 필요가 있다는 걸 의미하지 않는다.&nbsp;백로그는 엄청난 시간 낭비를 초래한다. 지속적으로 리뷰하고 우선순위를 매기는 일들이 지금 정말 중요한 일을 진행하는 것을 방해한다.

백로그의 재해석

사용자가 공유한 콘텐츠

이 책 개발자 유튜버로 유명한 소프트웨어 개발자 출신의 테디노트(이경록)와 생성형 AI 전문가인 김정욱씨가 공동 집필했다. 개인적으로 1주일에 한번정도는 테디노트 유튜브를 보곤 하는데, 내용을 참 쉽게 잘 설명해준다. 

이 책 역시도 상당히 많은 챗GPT의 활용 방법들과 실전 활용예제를 쉽게 따라할 수 있도록 잘 만들어 놓은 책이다. 챗GPT로 실제 무엇인가 해보고자 하는 초보자들 뿐만 아니라 중,고급자들에게도 유용할 수 있는 내용들이다. 특히, 코딩을 알지 못하거나 하기 어려운 사람들도 OpenAI의 ChatGPT를 통해서 AI챗봇까지도 만들어볼 수 있다.

이 책은 총 4개 파트, 10개 장으로 구성되어 있으며, 내용들은 다음과 같다.

 * Part1: 챗GPT 준비하기
이 파트에서 챗GPT의 등장과 OpenAI의 다양한 기술들과 서비스들 - ChatGPT Pro, Sora, Canvas, Search, O3 등 - 과 챗GPT를 사용하기 위한 계정 생성 및 기본설정들에 대해서 소개하고 있다. 또한, 개인적으로 흥미로운 부분이었던, 고급프롬프터 엔지니어링 전략으로 샷 프롬프트, 생각의 사슬 프롬프트, 마크다운을 이용한 반복과 개선 프롬프트, 노션에서 마크다운 활용하기등을 알려준다. 

 * Part2: 챗GPT 다양하게 활용하기 I
두번째 파트에서는 블로그 포스팅, 광고차키 생성이나 유튜브 영상 스크립트, SNS게시물등 다양한 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있는 프럼프팅 예제를 보여준다. 그리고, ‘겨울철 건강 관리법’에 대한 블로그 콘텐츠 작성 방법 예제 뿐만 아니라 비즈니스 제안 이메일 작성을 위한 프롬프팅 예시등을 볼 수 있다. 직장인으로써 하루에도 수십통 이상의 이메일을 사용하는 나로써는 이메일 작성 부분이 흥미로웠다. 사실, 주로 영문자료 한글번역이나 반대로 영문이메일 작성용도로 많이 사용해왔었는데, 이메일 자체의 작성에 대한 프럼프팅을 생각해보지 않았었는데, 이번 기회를 통해 알게되어 다음주부터 당장 적용해보려고 한다.
그리고, DALL.E(현재 DALL.E는 O4와 통합된 상태)를 통한 이미지 생성 및 프럼프팅, 그리고, GPT-4 Vison을 통한 이미지 분석 및 정보 제공 요청 뿐만 아니라 이미지의 오류를 분석하거나 의학 영상 자료를 판독한다던지 통계자료를 분석하는 예제를 알려준다. 특히, 영수증 이미지를 업로드해서 이 내용들을 엑셀 파일로 만드는 예제는 매우 신선했다.

 * Part3: 챗GPT 다양하게 활용하기 II
이 파트에서는 Koreanize_matplotlib를 통한 데이터를 분석하거나 전처리를  하고, 이 데이터를 통계분석, 탐색적 데이터 분석등을 통해 인사이트를 도출하는 고급기법들을 소개해준다. 또한, 온라인 쇼핑 이용자들의 특성을 분석해서 인사이트를 도출하고 보고서까지 만드는 예제를 소개해준다. 이렇게까지 다양한 형태로 활용할 수 있었는데, 그동안 내가 너무 무지했구나 하는 생각들을 중간중간 해보기도 했다. 그리고, Python을 통해서 인터넷 데이터를 수집하기 위한 웹크롤링 코드를 작성하거나 하는 내용들도 있다. 다만, 현재 이 내용은 필요없어보인다. 왜냐하면, Perplexity나 ChatGPT에서도 이미 search를 통해서 최신데이터에 대한 검색 및 이를 통한 내용 정리 및 조합이 가능하기 때문이다. 어째튼, 웹크롤링을 파이썬으로 구현하기를 원하는 사람들에게는 흥미로운 내용일수 있을거 같긴 하다. 그리고, 상품소개 상세페이지를 만들거나 개선하기 위해 이미지 뿐만 아니라 홈페이지 코드의 수정도 챗GPT를 통해서 가능하다.

 * Part4: 챗GPT 다양하게 활용하기 II
이 파트에서는 올해들어서 가장 핫한 이슈인 AI agent의 초기모델(?) 또는 전단계로 말할 수 있는 GPTs를 통한 나만의 챗봇을 제작하는 방법을 알려준다. 그 예로 연말정산 도우미 챗봇이나 서울 지하철 혼잡도 챗봇, 회의록 작성 도우미 챗봇등의 간단한 만들기를 소개한다. 조금은 아쉬웠던 부분이 최근들어 음석기반의 회의록 작성 및 요약 서비스등을 하는 많은 AI서비스들이 있는데, 이런 부분과 살짝 비교하거나 그런한 서비스까지 가기 위한 내용들, 그리고, 최신 트렌드인 AI agent의 내용이 없는 부분들이 아쉬웠다. 그리고, 마지막으로 GPTs를 외부에서 API로 연동 및 구현하는 내용도 다루고 있다. 이 부분은 사내 또는 개인이 유료 GPT서비스를 사용하면서 API로 구현하는 부분이라서 초보자들은 다소 어려울 수 있을거 같다. 

요컨대, 이 책은 ChatGPT를 실제 업무와 일상에 적용하고자 하는 초보자들부터 중고급사용자들에게 실용적이고 구체적인 가이드를 제공한다. 또한, 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 실제 구현 과정과 코드 예시를 함께 제공하여 독자들이 직접 따라 해볼 수 있도록 구성되어 있다. 이를 통해 독자들은 AI 기술의 실제적인 활용 능력을 키우고, 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

* 이 글은  "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 * source: https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B85602863

이 책 개발자 유튜버로 유명한 소프트웨어 개발자 출신의 테디노트(이경록)와 생성형 AI 전문가인 김정욱씨가 공동 집필했다. 개인적으로 1주일에 한번정도는 테디노트 유튜브를 보곤 하는데, 내용을 참 쉽게 잘 설명해준다.&nbsp; 이 책 역시도 상당히 많은 챗GPT의 활용 방법들과 실전 활용예제를 쉽게 따라할 수 있도록 잘 만들어 놓은 책이다. 챗GPT로 실제 무엇인가 해보고자 하는 초보자들 뿐만 아니라 중,고급자들에게도 유용할 수 있는 내용들이다. 특히, 코딩을 알지 못하거나 하기 어려운 사람들도 OpenAI의 ChatGPT를 통해서 AI챗봇까지도 만들어볼 수 있다. 이 책은 총 4개 파트, 10개 장으로 구성되어 있으며, 내용들은 다음과 같다. <ul ><li>Part1: 챗GPT 준비하기</li></ul>이 파트에서 챗GPT의 등장과 OpenAI의 다양한 기술들과 서비스들 - ChatGPT Pro, Sora, Canvas, Search, O3 등 - 과 챗GPT를 사용하기 위한 계정 생성 및 기본설정들에 대해서 소개하고 있다. 또한, 개인적으로 흥미로운 부분이었던, 고급프롬프터 엔지니어링 전략으로 샷 프롬프트, 생각의 사슬 프롬프트, 마크다운을 이용한 반복과 개선 프롬프트, 노션에서 마크다운 활용하기등을 알려준다.&nbsp; <ul ><li>Part2: 챗GPT 다양하게 활용하기 I</li></ul>두번째 파트에서는 블로그 포스팅, 광고차키 생성이나 유튜브 영상 스크립트, SNS게시물등 다양한 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있는 프럼프팅 예제를 보여준다. 그리고, ‘겨울철 건강 관리법’에 대한 블로그 콘텐츠 작성 방법 예제 뿐만 아니라 비즈니스 제안 이메일 작성을 위한 프롬프팅 예시등을 볼 수 있다. 직장인으로써 하루에도 수십통 이상의 이메일을 사용하는 나로써는 이메일 작성 부분이 흥미로웠다. 사실, 주로 영문자료 한글번역이나 반대로 영문이메일 작성용도로 많이 사용해왔었는데, 이메일 자체의 작성에 대한 프럼프팅을 생각해보지 않았었는데, 이번 기회를 통해 알게되어 다음주부터 당장 적용해보려고 한다.그리고, DALL.E(현재 DALL.E는 O4와 통합된 상태)를 통한 이미지 생성 및 프럼프팅, 그리고, GPT-4 Vison을 통한 이미지 분석 및 정보 제공 요청 뿐만 아니라 이미지의 오류를 분석하거나 의학 영상 자료를 판독한다던지 통계자료를 분석하는 예제를 알려준다. 특히, 영수증 이미지를 업로드해서 이 내용들을 엑셀 파일로 만드는 예제는 매우 신선했다. <ul ><li>Part3: 챗GPT 다양하게 활용하기 II</li></ul>이 파트에서는 Koreanize_matplotlib를 통한 데이터를 분석하거나 전처리를&nbsp; 하고, 이 데이터를 통계분석, 탐색적 데이터 분석등을 통해 인사이트를 도출하는 고급기법들을 소개해준다. 또한, 온라인 쇼핑 이용자들의 특성을 분석해서 인사이트를 도출하고 보고서까지 만드는 예제를 소개해준다. 이렇게까지 다양한 형태로 활용할 수 있었는데, 그동안 내가 너무 무지했구나 하는 생각들을 중간중간 해보기도 했다. 그리고, Python을 통해서 인터넷 데이터를 수집하기 위한 웹크롤링 코드를 작성하거나 하는 내용들도 있다. 다만, 현재 이 내용은 필요없어보인다. 왜냐하면, Perplexity나 ChatGPT에서도 이미 search를 통해서 최신데이터에 대한 검색 및 이를 통한 내용 정리 및 조합이 가능하기 때문이다. 어째튼, 웹크롤링을 파이썬으로 구현하기를 원하는 사람들에게는 흥미로운 내용일수 있을거 같긴 하다. 그리고, 상품소개 상세페이지를 만들거나 개선하기 위해 이미지 뿐만 아니라 홈페이지 코드의 수정도 챗GPT를 통해서 가능하다. <ul ><li>Part4: 챗GPT 다양하게 활용하기 II</li></ul>이 파트에서는 올해들어서 가장 핫한 이슈인 AI agent의 초기모델(?) 또는 전단계로 말할 수 있는 GPTs를 통한 나만의 챗봇을 제작하는 방법을 알려준다. 그 예로 연말정산 도우미 챗봇이나 서울 지하철 혼잡도 챗봇, 회의록 작성 도우미 챗봇등의 간단한 만들기를 소개한다. 조금은 아쉬웠던 부분이 최근들어 음석기반의 회의록 작성 및 요약 서비스등을 하는 많은 AI서비스들이 있는데, 이런 부분과 살짝 비교하거나 그런한 서비스까지 가기 위한 내용들, 그리고, 최신 트렌드인 AI agent의 내용이 없는 부분들이 아쉬웠다. 그리고, 마지막으로 GPTs를 외부에서 API로 연동 및 구현하는 내용도 다루고 있다. 이 부분은 사내 또는 개인이 유료 GPT서비스를 사용하면서 API로 구현하는 부분이라서 초보자들은 다소 어려울 수 있을거 같다.&nbsp; 요컨대, 이 책은 ChatGPT를 실제 업무와 일상에 적용하고자 하는 초보자들부터 중고급사용자들에게 실용적이고 구체적인 가이드를 제공한다. 또한, 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 실제 구현 과정과 코드 예시를 함께 제공하여 독자들이 직접 따라 해볼 수 있도록 구성되어 있다. 이를 통해 독자들은 AI 기술의 실제적인 활용 능력을 키우고, 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다. * 이 글은&nbsp; "한빛미디어 &lt;나는 리뷰어다&gt; 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." <ul ><li>source: https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B85602863 </li></ul>

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[서평]일잘러의 비밀, 챗GPT와 GPTs로 나만의 AI 챗봇 만들기

GPT-4.5 출시 후 GPT-4o의 성능이 빠르게 좋아지고 있음. GPT-4.5로 GPT-4o를 튜닝하면서 성능을 끌어올리고 있는 것이 아닌가 싶음. GPT-4o 수준의 파인튜닝 속도가 진짜 빠르다는 것이 놀라움. 이것이 OpenAI의 최대 강점일 수도.

GPT-4.5 출시 후 GPT-4o의 성능이 빠르게 좋아지고 있음. GPT-4.5로 GPT-4o를 튜닝하면서 성능을 끌어올리고 있는 것이 아닌가 싶음. GPT-4o 수준의 파인튜닝 속도가 진짜 빠르다는 것이 놀라움. 이것이 OpenAI의 최대 강점일 수도.

First and foremost, thank you to everyone who has contributed to styled-components over the years. Open Source is hard work, and many of the larger feature and/or refactoring drives probably would never have shipped without your support! As...

Thank you - styled-components

Styled Components가 공식적으로 개발을 중단하고 후원도 그만 받는다고 합니다. CSS-in-JS 분야에 선구자적인 역할을 했던 라이브러리라고 생각합니다. Emotion, Stitches, Vanilla Extract 등 그 이후에 나온 수많은 CSS-in-JS 라이브러리에 영감을 주었죠.

Styled Components의 시장 점유율이 워낙 높아서 예전에 jQuery가 그랬던 것처럼 실제 사용량은 수년에 걸쳐 서서히 줄어들거라고 생각합니다. 하지만 신규 프로젝트에서는 Styled Components를 선택하지 않도록 주의해야할 것 같습니다.

React 생태계가 RSC로 넘어가면서 빌드 타임에 스타일링을 하는 Panda CSS나 StyleX과 같은 차세대 라이브러리가 대체제로 주목받고 있으니 참고하세요.

Styled Components가 공식적으로 개발을 중단하고 후원도 그만 받는다고 합니다. CSS-in-JS 분야에 선구자적인 역할을 했던 라이브러리라고 생각합니다. Emotion, Stitches, Vanilla Extract 등 그 이후에 나온 수많은 CSS-in-JS 라이브러리에 영감을 주었죠. Styled Components의 시장 점유율이 워낙 높아서 예전에 jQuery가 그랬던 것처럼 실제 사용량은 수년에 걸쳐 서서히 줄어들거라고 생각합니다. 하지만 신규 프로젝트에서는 Styled Components를 선택하지 않도록 주의해야할 것 같습니다. React 생태계가 RSC로 넘어가면서 빌드 타임에 스타일링을 하는 Panda CSS나 StyleX과 같은 차세대 라이브러리가 대체제로 주목받고 있으니 참고하세요.

opencollective.com

👋 굿바이 Styled Components 🥹

한 시대가 저무는 기분입니다...

🗞️ 간밤에 구글이 Gemini 2.5 Pro를 출시했는데요. 벤치마크 상으로는 GPT-4.5와 Claude 3.7 의 성능을 크게 뛰어넘는 결과를 보여줍니다. 특히 코딩능력이 매우 크게 향상되었는데요.

그.런.데, 이번에도 역시 OpenAI가 크게 초를 칩니다 ㅋㅋ 간밤에 GPT-4o 네이티브 이미지 생성 능력을 크게 향상시켜 ChatGPT와 Sora에서 사용할 수 있게 공개했습니다.

이미지 생성은 OpenAI가 꽤 뒤쳐지는 분야였고, 최근 Gemini가 이미지 생성 편집 능력으로 꽤 각광을 받고 있었는데요. 생성 성능이 특히 편집 성능이 정말 미쳤습니다. 진짜 이젠 AI로 생성한 것인지 거의 모를 정도네요.

암튼 오늘도 이렇게 OpenAI가 뒤통수(?)를 크게 치네요. ㅋㅋ OpenAI의 다음 팝콘 드라마는 어떤 것일지 궁금합니다. 😎🍿🥤

🗞️ 간밤에 구글이 Gemini 2.5 Pro를 출시했는데요. 벤치마크 상으로는 GPT-4.5와 Claude 3.7 의 성능을 크게 뛰어넘는 결과를 보여줍니다. 특히 코딩능력이 매우 크게 향상되었는데요. 그.런.데, 이번에도 역시 OpenAI가 크게 초를 칩니다 ㅋㅋ 간밤에 GPT-4o 네이티브 이미지 생성 능력을 크게 향상시켜 ChatGPT와 Sora에서 사용할 수 있게 공개했습니다. 이미지 생성은 OpenAI가 꽤 뒤쳐지는 분야였고, 최근 Gemini가 이미지 생성 편집 능력으로 꽤 각광을 받고 있었는데요. 생성 성능이 특히 편집 성능이 정말 미쳤습니다. 진짜 이젠 AI로 생성한 것인지 거의 모를 정도네요. 암튼 오늘도 이렇게 OpenAI가 뒤통수(?)를 크게 치네요. ㅋㅋ OpenAI의 다음 팝콘 드라마는 어떤 것일지 궁금합니다. 😎🍿🥤

사용자가 문서를 업로드하면 AI가 자동으로 요약 및 구조화하여 제공합니다. | 원작자: datarichard | GPTs 빌더: 위픽레터

ChatGPT - AI 문서 요약 봇

GPTs를 사용해 문서 요약 봇을 만들었어요.
원하는 문서를 업로드하면 AI가 자동으로 요약 및 구조화하여 제공합니다.

원작자: datarichard
GPTs 빌더: wpl_wepickletter

GPTs를 사용해 문서 요약 봇을 만들었어요.원하는 문서를 업로드하면 AI가 자동으로 요약 및 구조화하여 제공합니다. 원작자: datarichardGPTs 빌더: wpl_wepickletter

ChatGPT

문서 요약 봇 AI를 만들었어요.

알고리즘 입문자를 위한 달레의 친절한 안내서

Graph Valid Tree | 알고달레

코딩 테스트를 준비하시는 분들을 위해서 일주일에 한 번씩 문제 풀이를 해드리고 있습니다. 이번 시간에는 LeetCode의 261번째 문제인 Graph Valid Tree를 재귀와 깊이 우선 탐색을 통해 풀어보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/KChr2tvKoeM
📝 설명/코드: https://www.algodale.com/problems/graph-valid-tree/

코딩 테스트를 준비하시는 분들을 위해서 일주일에 한 번씩 문제 풀이를 해드리고 있습니다. 이번 시간에는 LeetCode의 261번째 문제인 Graph Valid Tree를 재귀와 깊이 우선 탐색을 통해 풀어보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/KChr2tvKoeM📝 설명/코드: https://www.algodale.com/problems/graph-valid-tree/

알고달레

리트코드 261. Graph Valid Tree

👉 라이브 영상 보기 (한글자막)
https://www.youtube.com/watch?v=-ooWQNiklJ4

OpenAI의 이미지 생성이 또 다시 혁신을 이끌어냅니다.
GPT-4o에 탑재된 새로운 이미지 생성 기능은 단순히 예쁘고 멋진 이미지를 넘어, 정확하고 실용적인 비주얼 커뮤니케이션 도구로 진화했습니다.

🌟 실용적인 이미지 생성
사람들은 오래전 동굴 벽화부터 현대의 인포그래픽까지, 이미지를 통해 정보를 전달하고 설득하며 분석해왔습니다. 하지만 지금까지의 생성 모델은 주로 판타지나 예술적인 이미지에 강했죠. GPT-4o는 여기서 한 발 더 나아갑니다. 로고, 다이어그램, UI 시안 등 현실적인 이미지를 정확하게 만들어낼 수 있게 되었습니다.

 * 텍스트 정확도: 이미지 안에 들어가는 텍스트도 정밀하게 구현됩니다.
 * 문맥 이해: 대화형 AI답게 대화 중 업로드한 이미지나 이전 내용도 고려해서 이미지를 만듭니다.
 * 정확한 프롬프트 이해: 최대 20개 객체까지 속성과 관계를 유지하며 생성 가능하니, 복잡한 요청도 OK!

🧠 향상된 모델 능력
GPT-4o의 이미지 생성은 단순한 생성이 아닙니다.이미지와 텍스트의 관계뿐 아니라, 이미지들 사이의 관계도 학습했습니다.덕분에 더 자연스럽고 일관성 있는 비주얼을 만들 수 있습니다.

 * 멀티턴 이미지 생성: 게임 캐릭터처럼 점차 수정해 나가야 할 이미지도 대화로 자연스럽게 업데이트!
 * 포토리얼리즘 & 스타일: 다양한 스타일로 이미지 생성 가능. 현실감 넘치는 비주얼도 OK.
 * 비주얼 커뮤니케이션 강화: 간단한 텍스트 삽입만으로도 의미 전달이 훨씬 쉬워집니다.

⚙️ 여전히 남은 과제들
아직 완벽하진 않아요. 몇 가지 한계도 존재합니다.
 * 긴 포스터 이미지가 너무 타이트하게 잘리는 현상
 * 저해상도에서의 디테일 표현 어려움
 * 비 라틴 문자(예: 한글, 아랍어 등) 텍스트가 정확하지 않을 수 있음
 * 이미지 일부만 수정하려 할 때, 전체가 바뀌거나 오류가 생기는 문제

하지만 좋은 소식! 이미 이슈 대부분에 대해 개선 작업이 진행 중이라고 합니다.

🔒안전은 여전히 최우선
OpenAI는 이미지 생성의 자유와 안전 사이에서 균형을 잡기 위해 여러 조치를 도입했습니다.

 * C2PA 메타데이터: 생성 이미지에 GPT-4o 출처를 명시
 * 내부 이미지 확인 도구: 이미지가 모델에서 생성되었는지 확인 가능
 * 콘텐츠 필터링: 불법적이거나 유해한 콘텐츠는 차단
 * 딥러닝 기반 정책 판단 모델: 사람의 정책 기준을 모델에 학습시켜 더 안전하게!

👉 OpenAI 엔지니어들의 인터뷰 영상 모음 (한글자막)
https://www.youtube.com/watch?v=fkvW8nBT7S4

🚀 사용 방법 & 출시 정보
지금 바로 ChatGPT에서 GPT‑4o를 통해 이미지 생성을 체험할 수 있습니다.

 * Plus, Pro, Team, Free 사용자: 지금 바로 사용 가능!
 * Enterprise, Edu: 곧 도입 예정
 * 개발자 API: 몇 주 안에 이미지 생성 API도 오픈 예정

사용법은 간단합니다. 그냥 대화하듯 이미지 요청을 하면 됩니다. 예를 들어, “배경은 투명하고 #FF5733 색상의 로고 만들어줘” 같은 식으로요. 단, 퀄리티가 높은 만큼 이미지를 생성하는 데 최대 1분 정도 걸릴 수 있습니다.

GPT-4o 로 생성한 이미지 샘플 보기
다음은 모두 GPT-4o 로 생성된 이미지입니다.
프롬프트는 여기 에서 확인해주세요.
https://openai.com/index/introducing-4o-image-generation

👉 라이브 영상 보기 (한글자막)https://www.youtube.com/watch?v=-ooWQNiklJ4 OpenAI의 이미지 생성이 또 다시 혁신을 이끌어냅니다.GPT-4o에 탑재된 새로운 이미지 생성 기능은 단순히 예쁘고 멋진 이미지를 넘어, 정확하고 실용적인 비주얼 커뮤니케이션 도구로 진화했습니다. 🌟 실용적인 이미지 생성사람들은 오래전 동굴 벽화부터 현대의 인포그래픽까지, 이미지를 통해 정보를 전달하고 설득하며 분석해왔습니다. 하지만 지금까지의 생성 모델은 주로 판타지나 예술적인 이미지에 강했죠. GPT-4o는 여기서 한 발 더 나아갑니다. 로고, 다이어그램, UI 시안 등 현실적인 이미지를 정확하게 만들어낼 수 있게 되었습니다. <ul ><li>텍스트 정확도: 이미지 안에 들어가는 텍스트도 정밀하게 구현됩니다.</li><li>문맥 이해: 대화형 AI답게 대화 중 업로드한 이미지나 이전 내용도 고려해서 이미지를 만듭니다.</li><li>정확한 프롬프트 이해: 최대 20개 객체까지 속성과 관계를 유지하며 생성 가능하니, 복잡한 요청도 OK!</li></ul> 🧠 향상된 모델 능력GPT-4o의 이미지 생성은 단순한 생성이 아닙니다.이미지와 텍스트의 관계뿐 아니라, 이미지들 사이의 관계도 학습했습니다.덕분에 더 자연스럽고 일관성 있는 비주얼을 만들 수 있습니다. <ul ><li>멀티턴 이미지 생성: 게임 캐릭터처럼 점차 수정해 나가야 할 이미지도 대화로 자연스럽게 업데이트!</li><li>포토리얼리즘 &amp; 스타일: 다양한 스타일로 이미지 생성 가능. 현실감 넘치는 비주얼도 OK.</li><li>비주얼 커뮤니케이션 강화: 간단한 텍스트 삽입만으로도 의미 전달이 훨씬 쉬워집니다.</li></ul> ⚙️ 여전히 남은 과제들아직 완벽하진 않아요. 몇 가지 한계도 존재합니다.<ul ><li>긴 포스터 이미지가 너무 타이트하게 잘리는 현상</li><li>저해상도에서의 디테일 표현 어려움</li><li>비 라틴 문자(예: 한글, 아랍어 등) 텍스트가 정확하지 않을 수 있음</li><li>이미지 일부만 수정하려 할 때, 전체가 바뀌거나 오류가 생기는 문제</li></ul> 하지만 좋은 소식! 이미 이슈 대부분에 대해 개선 작업이 진행 중이라고 합니다. 🔒안전은 여전히 최우선OpenAI는 이미지 생성의 자유와 안전 사이에서 균형을 잡기 위해 여러 조치를 도입했습니다. <ul ><li>C2PA 메타데이터: 생성 이미지에 GPT-4o 출처를 명시</li><li>내부 이미지 확인 도구: 이미지가 모델에서 생성되었는지 확인 가능</li><li>콘텐츠 필터링: 불법적이거나 유해한 콘텐츠는 차단</li><li>딥러닝 기반 정책 판단 모델: 사람의 정책 기준을 모델에 학습시켜 더 안전하게!</li></ul> 👉 OpenAI 엔지니어들의 인터뷰 영상 모음 (한글자막)https://www.youtube.com/watch?v=fkvW8nBT7S4 🚀 사용 방법 &amp; 출시 정보지금 바로 ChatGPT에서 GPT‑4o를 통해 이미지 생성을 체험할 수 있습니다. <ul ><li>Plus, Pro, Team, Free 사용자: 지금 바로 사용 가능!</li><li>Enterprise, Edu: 곧 도입 예정</li><li>개발자 API: 몇 주 안에 이미지 생성 API도 오픈 예정</li></ul> 사용법은 간단합니다. 그냥 대화하듯 이미지 요청을 하면 됩니다. 예를 들어, “배경은 투명하고 #FF5733 색상의 로고 만들어줘” 같은 식으로요. 단, 퀄리티가 높은 만큼 이미지를 생성하는 데 최대 1분 정도 걸릴 수 있습니다. GPT-4o 로 생성한 이미지 샘플 보기다음은 모두 GPT-4o 로 생성된 이미지입니다.프롬프트는 여기 에서 확인해주세요.https://openai.com/index/introducing-4o-image-generation

GPT-4o 이미지 생성 기능 출시 - 텍스트와 일관성을 더해 유용함을

QWEN CHAT GITHUB HUGGING FACE MODELSCOPE DISCORD
Introduction At the end of January this year, we launched the Qwen2.5-VL series of models, which received widespread attention and positive feedback from the community. Building on the Qwen2.5-VL series, we continued to optimize the model using reinforcement learning and open-sourced the new VL model with the beloved 32B parameter scale under the Apache 2.0 license — Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Compared to the previously released Qwen2.

Qwen2.5-VL-32B: Smarter and Lighter

얼마 전에 구글에서 Gemma3 를 오픈소스로 공개했고 (https://blog.google/technology/developers/gemma-3/), multimodality 를 가지고 있으며 성능이 상용모델에 가까울만큼 좋아서 꽤 인상적이었습니다.

근데 며칠 후 Mistral 에서는 Mistral small 3.1 (https://mistral.ai/news/mistral-small-3-1) 을 공개했습니다. 마찬가지로 multimodality 에 높은 성능을 달성한 벤치마크를 공개했습니다.

오늘은 알리바바에서 Qwen 2.5 VL 모델을 새로 공개했습니다. (https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl-32b/) 32B 사이즈로 앞의 두 모델들보다는 조금 더 크지만 벤치마크 성능이 여러 분야에서 상용모델을 뛰어넘을 정도로 인상적입니다.

요즘은 Gemini, Claude, OpenAI GPT와 같이 API 로 쓸 수 있는 모델들의 성능들이 워낙 좋고 저렴해서 많이 특화된 도메인이거나 로컬로 ollama와 같은 걸 돌릴 때 외에는 오픈소스 모델을 쓸 필요성이 그리 많지는 않습니다만, 그래도 이렇게 다양한 오픈소스 모델들이 경쟁적으로 나오고 있어서 사용하는 입장에서는 참 좋을 것 같습니다.

1년 전만 해도 text in/out만 되는 LLM 경쟁이었는데, 요즘에는 Multimodality 와 Reasoning 모델을 가지고 경쟁하고 있는거 같습니다. 앞으로는 audio/video과 같은 modality에 대해서도 input 뿐 아니라 output 까지도 되며 더 효율적인 reasoning 을 하는 모델들과, agent orchestration이나 robot을 위한 모델들까지 경쟁이 확장될 것 같습니다..!!

얼마 전에 구글에서 Gemma3 를 오픈소스로 공개했고 (https://blog.google/technology/developers/gemma-3/), multimodality 를 가지고 있으며 성능이 상용모델에 가까울만큼 좋아서 꽤 인상적이었습니다. 근데 며칠 후 Mistral 에서는 Mistral small 3.1 (https://mistral.ai/news/mistral-small-3-1) 을 공개했습니다. 마찬가지로 multimodality 에 높은 성능을 달성한 벤치마크를 공개했습니다. 오늘은 알리바바에서 Qwen 2.5 VL 모델을 새로 공개했습니다. (https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl-32b/) 32B 사이즈로 앞의 두 모델들보다는 조금 더 크지만 벤치마크 성능이 여러 분야에서 상용모델을 뛰어넘을 정도로 인상적입니다. 요즘은 Gemini, Claude, OpenAI GPT와 같이 API 로 쓸 수 있는 모델들의 성능들이 워낙 좋고 저렴해서 많이 특화된 도메인이거나 로컬로 ollama와 같은 걸 돌릴 때 외에는 오픈소스 모델을 쓸 필요성이 그리 많지는 않습니다만, 그래도 이렇게 다양한 오픈소스 모델들이 경쟁적으로 나오고 있어서 사용하는 입장에서는 참 좋을 것 같습니다. 1년 전만 해도 text in/out만 되는 LLM 경쟁이었는데, 요즘에는 Multimodality 와 Reasoning 모델을 가지고 경쟁하고 있는거 같습니다. 앞으로는 audio/video과 같은 modality에 대해서도 input 뿐 아니라 output 까지도 되며 더 효율적인 reasoning 을 하는 모델들과, agent orchestration이나 robot을 위한 모델들까지 경쟁이 확장될 것 같습니다..!!

Qwen

알리바바의 Qwen 2.5 VL 모델 공개

1. 혼자 열심히 하는 건 별로 안 중요합니다. 다른 사람에게 기여해야, 다시 말해 다른 사람이 여러분으로 인해 더 나은 성과를 얻었다고 느껴야 커리어가 성장합니다.

2. 충성이 밥 먹여주지 않습니다. 기업은 이익을 중요시 합니다. 회사에 이익이 되어야 커리어가 발전할 수 있습니다.

3. 직함도 별로 안 중요합니다. 특히 스타트업에선 직함은 아무런 의미가 없어요. 직함보다 중요한 게 실력이고, 결과입니다. 그러니 타이틀에 신경쓰지 말고, 실력과 결과를 보여주세요.

4. 리더가 항상 옳은 건 아니고, 리더 역시 잘못된 판단과 실수를 합니다. 그때 진실을 발견할 수 있도록 도우세요.

5. 네트워킹에서 중요한 건 많이 아는 게 아니라, 누구를 아느냐입니다. 그러니 여기저기 행사에 다니지 말고, 진정한 관계를 쌓으세요.

6. 번아웃은 자랑거리가 아닙니다. 번아웃이 올 때까지 마냥 열심히 일하는 게 중요한 게 아니라, 영리하게 자기 에너지를 잘 관리하는 것이 중요합니다.

7. 편하고 괜찮다고 느끼는 순간, 성장은 파괴됩니다. 불편함과 위험을 감수하지 않고서, 성장할 수는 없습니다.

8. 피드백은 그 자체로 선물입니다. 심지어 악독한 비판까지도 시간이 지나면 도움이 됩니다. 그러니 피드백은 격렬하게 환영하세요.

9. 당신이 대체불가능하다는 착각은 절대 하지 마세요. 비즈니스에서는 어떤 일이든, 어떤 사람이든, 대체 가능하고, 시장은 진공 상태를 허용하지 않습니다. 그러니 자신이 대체불가능하다는 생각은 하지 말고, 지금 이 순간 다른 사람에 더 긍정적인 영향을 미치는 데 집중하세요.

10. 완벽주의는 성장을 늦추는 독입니다. 완벽함을 추구한다고 망설이고 주저하는 순간, 그만큼 성장 속도는 더뎌집니다. 그러니 완벽함을 버리고, 초라한 상태에서 출발해 계속해서 발전하고 진화하는 것을 추구하세요.

11. 모든 경험은 연결됩니다. 지금 하기 싫은 일, 지금의 실패, 지금의 부끄러움이 훗날 큰 승리의 밑거름이 되기도 합니다. 그러니 장기적 관점에서 바라보세요. 순탄치 않은 길이 오히려 지나고 나면 당신의 커리어를 더욱 풍성하게 만들어줄 겁니다.

12. 커리어에서는 날로 먹으려고 하다간 오히려 낭패를 봅니다. 그 누구도 당신의 성장을 대신 이끌어주지 않기 때문입니다. 그러니 안주하려는 자기 자신을 더 잘 통제하고, 기회와 리스크를 추구하세요. 누군가가 내 커리어를 대신 끌어줄 것이라고 믿는 순간, 오히려 커리어는 망가집니다.

1. 혼자 열심히 하는 건 별로 안 중요합니다. 다른 사람에게 기여해야, 다시 말해 다른 사람이 여러분으로 인해 더 나은 성과를 얻었다고 느껴야 커리어가 성장합니다. 2. 충성이 밥 먹여주지 않습니다. 기업은 이익을 중요시 합니다. 회사에 이익이 되어야 커리어가 발전할 수 있습니다. 3. 직함도 별로 안 중요합니다. 특히 스타트업에선 직함은 아무런 의미가 없어요. 직함보다 중요한 게 실력이고, 결과입니다. 그러니 타이틀에 신경쓰지 말고, 실력과 결과를 보여주세요. 4. 리더가 항상 옳은 건 아니고, 리더 역시 잘못된 판단과 실수를 합니다. 그때 진실을 발견할 수 있도록 도우세요. 5. 네트워킹에서 중요한 건 많이 아는 게 아니라, 누구를 아느냐입니다. 그러니 여기저기 행사에 다니지 말고, 진정한 관계를 쌓으세요. 6. 번아웃은 자랑거리가 아닙니다. 번아웃이 올 때까지 마냥 열심히 일하는 게 중요한 게 아니라, 영리하게 자기 에너지를 잘 관리하는 것이 중요합니다. 7. 편하고 괜찮다고 느끼는 순간, 성장은 파괴됩니다. 불편함과 위험을 감수하지 않고서, 성장할 수는 없습니다. 8. 피드백은 그 자체로 선물입니다. 심지어 악독한 비판까지도 시간이 지나면 도움이 됩니다. 그러니 피드백은 격렬하게 환영하세요. 9. 당신이 대체불가능하다는 착각은 절대 하지 마세요. 비즈니스에서는 어떤 일이든, 어떤 사람이든, 대체 가능하고, 시장은 진공 상태를 허용하지 않습니다. 그러니 자신이 대체불가능하다는 생각은 하지 말고, 지금 이 순간 다른 사람에 더 긍정적인 영향을 미치는 데 집중하세요. 10. 완벽주의는 성장을 늦추는 독입니다. 완벽함을 추구한다고 망설이고 주저하는 순간, 그만큼 성장 속도는 더뎌집니다. 그러니 완벽함을 버리고, 초라한 상태에서 출발해 계속해서 발전하고 진화하는 것을 추구하세요. 11. 모든 경험은 연결됩니다. 지금 하기 싫은 일, 지금의 실패, 지금의 부끄러움이 훗날 큰 승리의 밑거름이 되기도 합니다. 그러니 장기적 관점에서 바라보세요. 순탄치 않은 길이 오히려 지나고 나면 당신의 커리어를 더욱 풍성하게 만들어줄 겁니다. 12. 커리어에서는 날로 먹으려고 하다간 오히려 낭패를 봅니다. 그 누구도 당신의 성장을 대신 이끌어주지 않기 때문입니다. 그러니 안주하려는 자기 자신을 더 잘 통제하고, 기회와 리스크를 추구하세요. 누군가가 내 커리어를 대신 끌어줄 것이라고 믿는 순간, 오히려 커리어는 망가집니다.

커리어를 쌓아야 할 때 알아야 하는 잔인한 사실들

🗞️ 간밤에 구글이 Gemini 2.5 Pro를 출시했는데요. 벤

실패에 대한 잘못된 생각 | 진행 중인 강의 보러 가기 : https://litt.ly/lbyd   "기획자가 시장을 제대로 이해하지 못했어요""개발자가 구현을 제대로 못했어요""디자이너가 사용자 경험을 고려하지 않았어요"...  우리가 제품을 만들 때 가장 많이 듣는 실패 이유는 무엇일까요? 이야기를 나누다보면 대부분 특정 직무 혹은 남 탓을 해요. 이런 생각은 근본적으로 잘못되었어

'혼자'가 아닌 '함께'

"기획자가 시장을 제대로 이해하지 못했어요"
"개발자가 구현을 제대로 못했어요"
"디자이너가 사용자 경험을 고려하지 않았어요"
...

제품의 지표가 안 올라오는 이유는 고객 이해 부족과 사일로 현상이 많아요. 그렇기 때문에 제품을 만들 때는 항상 혼자가 아닌 함께 하는 것이 무엇보다 중요해요!

우리가 제품을 만들 때 가장 많이 듣는 실패 이유는 무엇일까요? 이야기를 나누다보면 대부분 특정 직무 혹은 남 탓을 해요. 이런 생각은 근본적으로 잘못되었어요. 왜냐하면 성공적인 제품은 '한 사람'의 노력이 아닌 '모두의 협업'에서 나오기 때문이에요.
 
 
왜 실패하나요?
특정 기능을 만들고 나서 지표가 오르지 않는 진짜 이유는 2가지로 분류할 수 있어요.
 
1️⃣ 고객 이해 부족
가장 큰 실패 이유라고 해도 무방해요. 우리가 아무리 좋은 기능을 만든다고 해도, 사용할 사람이 필요가 없으면 의미가 없어요. 그렇기 때문에 고객을 이해한다는 것인 정말 중요해요. 제품을 만드는 모두가 고객을 이해하지 못하면 결국 아무도 고객을 이해하지 못해요.
 
2️⃣ 사일로(Silo) 현상
대부분 초기 창업 혹은 부서화가 집중된 회사에 나오는 현상이에요. "이건 기획자의 일이야", "이건 개발자의 일이야"라고 경계를 긋는 현상이죠. 해야하는 업무에 대해서는 기준이 필요하지만, 고객을 이해하는 일에 대해 경계를 긋는 것은 지양해야 해요. 제품이 성장하기 위해서는 정말 다양한 관점이 모여서 리스크를 줄여야 해요.
 
이렇게 사일로 현상이 심화되면 결국 단절된 커뮤니케이션만 하게 돼요. 자기 영역만 고수하는 것은 어떻게 보면 일하기에는 편해져요. 소위 효율성이라는 측면은 극강으로 올라가게 되는 것이지만 전체 그림을 볼 수 없어요. 그래서 아무도 사용하지 않는 기능을 만들게 되는 것이죠.
 
 
더보기 : https://brunch.co.kr/@lbyd-hj/26

 * 진행 중인 강의 보러 가기 : https://litt.ly/lbyd
 * PM/PO/제품 개발에 대한 인사이트를 얻고 싶다면, 오픈채팅방에 참여해 주세요!
   https://open.kakao.com/o/g7XO1A5g 참여코드 : til2025
 * Threads : https://www.threads.net/@lbyd_learning.by.doing
 * 뉴스레터 구독하기 : https://maily.so/marcus.lee
 * 유튜브 구독하기 : www.youtube.com/@LbyD_HJ?sub_confirmation=1
 * 커피챗 및 멘토링 신청하기 : https://inf.run/GRTee
 * 팀 코칭 신청하기 : https://open.kakao.com/o/sh47Hq4g

"기획자가 시장을 제대로 이해하지 못했어요" "개발자가 구현을 제대로 못했어요" "디자이너가 사용자 경험을 고려하지 않았어요" ... 제품의 지표가 안 올라오는 이유는 고객 이해 부족과 사일로 현상이 많아요. 그렇기 때문에 제품을 만들 때는 항상 혼자가 아닌 함께 하는 것이 무엇보다 중요해요! 우리가 제품을 만들 때 가장 많이 듣는 실패 이유는 무엇일까요? 이야기를 나누다보면 대부분 특정 직무 혹은 남 탓을 해요. 이런 생각은 근본적으로 잘못되었어요. 왜냐하면 성공적인 제품은 '한 사람'의 노력이 아닌 '모두의 협업'에서 나오기 때문이에요.&nbsp;&nbsp;왜 실패하나요?특정 기능을 만들고 나서 지표가 오르지 않는 진짜 이유는 2가지로 분류할 수 있어요.&nbsp;1️⃣ 고객 이해 부족가장 큰 실패 이유라고 해도 무방해요. 우리가 아무리 좋은 기능을 만든다고 해도, 사용할 사람이 필요가 없으면 의미가 없어요. 그렇기 때문에 고객을 이해한다는 것인 정말 중요해요. 제품을 만드는 모두가 고객을 이해하지 못하면 결국 아무도 고객을 이해하지 못해요.&nbsp;2️⃣ 사일로(Silo) 현상대부분 초기 창업 혹은 부서화가 집중된 회사에 나오는 현상이에요. "이건 기획자의 일이야", "이건 개발자의 일이야"라고 경계를 긋는 현상이죠. 해야하는 업무에 대해서는 기준이 필요하지만, 고객을 이해하는 일에 대해 경계를 긋는 것은 지양해야 해요. 제품이 성장하기 위해서는 정말 다양한 관점이 모여서 리스크를 줄여야 해요.&nbsp;이렇게 사일로 현상이 심화되면 결국 단절된 커뮤니케이션만 하게 돼요. 자기 영역만 고수하는 것은 어떻게 보면 일하기에는 편해져요. 소위 효율성이라는 측면은 극강으로 올라가게 되는 것이지만 전체 그림을 볼 수 없어요. 그래서 아무도 사용하지 않는 기능을 만들게 되는 것이죠.&nbsp;&nbsp;더보기 : https://brunch.co.kr/@lbyd-hj/26 <ul ><li>진행 중인 강의 보러 가기 : https://litt.ly/lbyd</li><li>PM/PO/제품 개발에 대한 인사이트를 얻고 싶다면, 오픈채팅방에 참여해 주세요! https://open.kakao.com/o/g7XO1A5g&nbsp;참여코드 : til2025</li><li>Threads :&nbsp;https://www.threads.net/@lbyd_learning.by.doing</li><li>뉴스레터 구독하기 :&nbsp;https://maily.so/marcus.lee</li><li>유튜브 구독하기 :&nbsp;www.youtube.com/@LbyD_HJ?sub_confirmation=1</li><li>커피챗 및 멘토링 신청하기 :&nbsp;https://inf.run/GRTee</li><li>팀 코칭 신청하기 :&nbsp;https://open.kakao.com/o/sh47Hq4g</li></ul>

Brunch Story

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router.refresh 와 window.location.reload 의 차이점을 아시나요?
이름만 보면 둘은 비슷한 역할을 할 것 같은데
호출해보니, Next.js 가 내부적으로 관리하는 router state 에 대해
router.refresh 는 새로고침 해주지 않더라고요.

어떠한 차이점이 있는지 조금 더 자세히 알고 싶어서
Next.js 소스코드를 까보며 공부해 보았습니다.

https://youtu.be/Sc9O1hILOEU

router.refresh 와 window.location.reload 의 차이점을 아시나요? 이름만 보면 둘은 비슷한 역할을 할 것 같은데 호출해보니, Next.js 가 내부적으로 관리하는 router state 에 대해 router.refresh 는 새로고침 해주지 않더라고요. 어떠한 차이점이 있는지 조금 더 자세히 알고 싶어서 Next.js 소스코드를 까보며 공부해 보았습니다. https://youtu.be/Sc9O1hILOEU

youtu.be

router.refresh 와 window.location.rel

갭타임(Gap time)은
하루에 발생하는 큰 이벤트들 사이에 발생하는
상대적으로 짧은 빈 시간을 의미합니다.

예를 들어, 하루에 운동하는 스케쥴 이후에 남는 시간이나,
한 회의에서 다른 회의로 이동하기 전 비는 시간이나,
또는 다른 사람들과의 약속 전 10분 정도
남는 시간을 갭 타임이라고 부릅니다.

저는 이런 갭타임(Gap Time)에
저만의 메모를 하는 습관을 들이고 있어요.

노트북을 가지고 있는 상황에는 주로 Notion에,
핸드폰을 가지고 있는 상황에는 메모장에
그리고 전자기기가 없는 상황에는 제 수첩에
그날 제 머리속에 남았던 생각이나,
또는 중요한 스케쥴을 정리하는 용도로 사용합니다.

이 짧은 시간을 활용하면,
얼마나 활용하겠냐는 생각이 드실수 있습니다.
하지만 짜투리 시간에 이런 작은 습관들을 만들면,
의외로 높은 집중력을 활용해
필요한 일들을 빠르게 처리할 수 있습니다.

특히 이메일을 보내거나,
아님 기획을 해야하는 상황들이 발생했을 때,
갭 타임의 짧고 높은 집중력을 발휘하면,
평소에 30분 걸리던 일들이 5분안에 해결되는
놀라운 상황도 종종 일어납니다.

그리고 가장 좋은 점은 하루의 성취감이 달라진다는 점이에요.
계획한 일이 짧은 시간 동안 내 의지로 해결했다는
그 기분은 하루의 강렬한 도파민으로 작용되기도 합니다.

제가 주로 하는 갭 타임 포커싱 방법을 알려드릴게요.
위에서 말한 메모 방법을 사용해서 이렇게 적을수 있어요.

- 짧은 문장으로 하루의 스케쥴 정리하기
- 예시) 12:30 000과 화상미팅
- 중요한 생각이나, 아이디어가 떠오르면 메모하기
- 예시) 한 시간의 계획이 열 시간의 일을 절약한다.
- 좋은 글이나, 포스트를 보면 링크 저장하기
- 예시) 갭타임 포커싱을 잘 하는 3가지 방법

여러분들의 갭타임(Gap Time)을 활용하는 방법은
어떤 것들이 있나요?

갭타임(Gap time)은 하루에 발생하는 큰 이벤트들 사이에 발생하는 상대적으로 짧은 빈 시간을 의미합니다. 예를 들어, 하루에 운동하는 스케쥴 이후에 남는 시간이나, 한 회의에서 다른 회의로 이동하기 전 비는 시간이나, 또는 다른 사람들과의 약속 전 10분 정도 남는 시간을 갭 타임이라고 부릅니다. 저는 이런 갭타임(Gap Time)에 저만의 메모를 하는 습관을 들이고 있어요. 노트북을 가지고 있는 상황에는 주로 Notion에, 핸드폰을 가지고 있는 상황에는 메모장에 그리고 전자기기가 없는 상황에는 제 수첩에 그날 제 머리속에 남았던 생각이나, 또는 중요한 스케쥴을 정리하는 용도로 사용합니다. 이 짧은 시간을 활용하면, 얼마나 활용하겠냐는 생각이 드실수 있습니다. 하지만 짜투리 시간에 이런 작은 습관들을 만들면, 의외로 높은 집중력을 활용해 필요한 일들을 빠르게 처리할 수 있습니다. 특히 이메일을 보내거나, 아님 기획을 해야하는 상황들이 발생했을 때, 갭 타임의 짧고 높은 집중력을 발휘하면, 평소에 30분 걸리던 일들이 5분안에 해결되는 놀라운 상황도 종종 일어납니다. 그리고 가장 좋은 점은 하루의 성취감이 달라진다는 점이에요. 계획한 일이 짧은 시간 동안 내 의지로 해결했다는 그 기분은 하루의 강렬한 도파민으로 작용되기도 합니다. 제가 주로 하는 갭 타임 포커싱 방법을 알려드릴게요. 위에서 말한 메모 방법을 사용해서 이렇게 적을수 있어요. - 짧은 문장으로 하루의 스케쥴 정리하기 - 예시) 12:30 000과 화상미팅 - 중요한 생각이나, 아이디어가 떠오르면 메모하기 - 예시) 한 시간의 계획이 열 시간의 일을 절약한다. - 좋은 글이나, 포스트를 보면 링크 저장하기 - 예시) 갭타임 포커싱을 잘 하는 3가지 방법 여러분들의 갭타임(Gap Time)을 활용하는 방법은 어떤 것들이 있나요?

갭타임 포커싱 (Gap Time Focusing) 활용하기

얼마전 경기 침체 대비 일환 노후 대책 점검을 했다. 국민연금 수령 나이가 65세니 65세 이후 생활을 수입 측면에서 현재 상황을 기준으로 예상해보았다.

일단 국민연금을 제대로 받으려면 (국민연금을 믿어서가 아니라 학교 졸업하고 사회생활, 즉 직장생활을 시작하면서 내 의지와 상관없이 가입이 되어버렸고 이미 20여년이 되었고 여전히 내야만 하는 상황이라 싫던 좋던 포기할 수 없으니 눈물을 머금고) 60세까지 더 내야 하기 때문에 수단과 방법을 가리지 않고 최소한 65세까지는 일해야만 한다는 전제다. 국민연금은 60세까지 내야만 하고 받는건 65세니 5년의 공백을 더 몸빵해야만 한다. 아무튼...

65세 이후 일을 전혀 안한다면,

1) 60세까지 국민연금 완납하고 65세부터 받게 되는 국민연금이 현재가치 기준으로 세후 110만원이다. 기초연금 대상도 아니니 이걸로 끝. 제길..

2-1) 65세에 주택연금에 가입 가능한 최대치 주택에 맞춰 이사하고 그 집을 맡기고 가입해서 연금을 수령하면 현시점 기준 월 218만원을 수령할 수 있다. 양도세 대상이 아니니 이사후 차액만큼 현금으로 OO원 남게 된다.

2-2) 현금으로 남은 차액을 수익율 4.5%로 투자하면 대략 매월 120만원 수입이 예상된다.

3) 현재 보유하고 있는 남은 자산을 현금화하면 OO원이니 이를 비상금으로 가지고 있거나 2-2)번처럼 투자해서 매월 수입으로 전환할 수 있다. (현재 보유중인 비상장주식과 스타트업 지분 가치는 Zero, 즉 없다고 생각하고 자산에 포함하지 않았다) 전환시 매월 80만원 정도를 추가 수입으로 더할 수 있겠다.

본 시나리오는 주택연금 가업 조건에 맞춰 더 작은 집으로 가거나 현재 동네보다 집값이 더 싼 동네로 가서 현재 평수를 유지하거나 더 큰 곳으로 가야만 한다는 전제가 깔린다.

지금 가진 집이랑 자산 뜯어먹으면서 살면 1)+2)로 450만원, 여기에 3)까지 더하면 530만원이 가능하겠다. 65세 이후 미래 수령시점에 화폐개혁이나 국가부도만 나지 않으면 화폐가치가 어떻게 변해도 입에 풀칠은 할 수 있겠다.

이렇게 정리하고 나니 불안했던 마음도 조금 편해지고 앞으로 더 열심히 살아야겠다는 다짐도 하게 된다. 이를 위한 전제 조건 중 하나가 일단 60세까지 국민연금 내야 하고 65세까진 일을 해야 하니 말이다.

최고는 이렇게 머리 굴리지 않고 그냥 막 살아도 먹고 살기 위해 돈 걱정 안할만큼 조금이라도 젊었을 때 돈을 많이 버는 것이다. 무일푼에서 시작해서 이렇게 준비하는데 딱 10년 걸렸으니 앞으로 10년만 더 이렇게 준비하고 살면 그렇게 될 수 있지 않을까 희망을 가져본다. 저 시나리오로도 어차피 10년 훌쩍 넘어 일해야만 하는데 이왕 하는거 그렇게 해보자! 가진거 이 비루한 몸뚱이 하나 밖에 없으니 건강을 최우선으로 관리하고 돈도 더 아껴쓰고.

그런 의미에서 이제 다시 현실에 집중하자! 당장 내일 심사 일과 금요일 고객사 성과보고회, 다음주 월요일 강연 준비에 집중하자! 공상하는 거 멈추고 일해라! 😊

얼마전 경기 침체 대비 일환 노후 대책 점검을 했다. 국민연금 수령 나이가 65세니 65세 이후 생활을 수입 측면에서 현재 상황을 기준으로 예상해보았다. 일단 국민연금을 제대로 받으려면 (국민연금을 믿어서가 아니라 학교 졸업하고 사회생활, 즉 직장생활을 시작하면서 내 의지와 상관없이 가입이 되어버렸고 이미 20여년이 되었고 여전히 내야만 하는 상황이라 싫던 좋던 포기할 수 없으니 눈물을 머금고) 60세까지 더 내야 하기 때문에 수단과 방법을 가리지 않고 최소한 65세까지는 일해야만 한다는 전제다. 국민연금은 60세까지 내야만 하고 받는건 65세니 5년의 공백을 더 몸빵해야만 한다. 아무튼... 65세 이후 일을 전혀 안한다면, 1) 60세까지 국민연금 완납하고 65세부터 받게 되는 국민연금이 현재가치 기준으로 세후 110만원이다. 기초연금 대상도 아니니 이걸로 끝. 제길.. 2-1) 65세에 주택연금에 가입 가능한 최대치 주택에 맞춰 이사하고 그 집을 맡기고 가입해서 연금을 수령하면 현시점 기준 월 218만원을 수령할 수 있다. 양도세 대상이 아니니 이사후 차액만큼 현금으로 OO원 남게 된다. 2-2) 현금으로 남은 차액을 수익율 4.5%로 투자하면 대략 매월 120만원 수입이 예상된다. 3) 현재 보유하고 있는 남은 자산을 현금화하면 OO원이니 이를 비상금으로 가지고 있거나 2-2)번처럼 투자해서 매월 수입으로 전환할 수 있다. (현재 보유중인 비상장주식과 스타트업 지분 가치는 Zero, 즉 없다고 생각하고 자산에 포함하지 않았다) 전환시 매월 80만원 정도를 추가 수입으로 더할 수 있겠다. 본 시나리오는 주택연금 가업 조건에 맞춰 더 작은 집으로 가거나 현재 동네보다 집값이 더 싼 동네로 가서 현재 평수를 유지하거나 더 큰 곳으로 가야만 한다는 전제가 깔린다. 지금 가진 집이랑 자산 뜯어먹으면서 살면 1)+2)로 450만원, 여기에 3)까지 더하면 530만원이 가능하겠다. 65세 이후 미래 수령시점에 화폐개혁이나 국가부도만 나지 않으면 화폐가치가 어떻게 변해도 입에 풀칠은 할 수 있겠다. 이렇게 정리하고 나니 불안했던 마음도 조금 편해지고 앞으로 더 열심히 살아야겠다는 다짐도 하게 된다. 이를 위한 전제 조건 중 하나가 일단 60세까지 국민연금 내야 하고 65세까진 일을 해야 하니 말이다. 최고는 이렇게 머리 굴리지 않고 그냥 막 살아도 먹고 살기 위해 돈 걱정 안할만큼 조금이라도 젊었을 때 돈을 많이 버는 것이다. 무일푼에서 시작해서 이렇게 준비하는데 딱 10년 걸렸으니 앞으로 10년만 더 이렇게 준비하고 살면 그렇게 될 수 있지 않을까 희망을 가져본다. 저 시나리오로도 어차피 10년 훌쩍 넘어 일해야만 하는데 이왕 하는거 그렇게 해보자! 가진거 이 비루한 몸뚱이 하나 밖에 없으니 건강을 최우선으로 관리하고 돈도 더 아껴쓰고. 그런 의미에서 이제 다시 현실에 집중하자! 당장 내일 심사 일과 금요일 고객사 성과보고회, 다음주 월요일 강연 준비에 집중하자! 공상하는 거 멈추고 일해라! 😊

노후 준비 상황 점검

대학교에 입학하기 전

2024년 12월, 개강을 한참 앞두고 에브리타임을 구경하다 우연히 동아리 홍보글 하나를 발견했다. 교내 IT 플랫폼 탐구·개발 동아리 'AIIA' 의 홍보글이었다. 아직 입학도 하지 않은 상태였지만 새내기부터 어떤 분야든 열심히 해보고 싶어 

프로젝트 회고록: 앱 개발을 처음 접하고, 출시까지 걸어온 경험 

플러터를 잘 다루지 못하지만 플러터로 앱을 개발하고 출시하기까지의 여정이 담겨있네요.

https://velog.io/@yongjun0702/프로젝트-회고록-앱-개발을-처음-접하고-출시까지-걸어온-경험

플러터를 잘 다루지 못하지만 플러터로 앱을 개발하고 출시하기까지의 여정이 담겨있네요. https://velog.io/@yongjun0702/프로젝트-회고록-앱-개발을-처음-접하고-출시까지-걸어온-경험

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VinTeum 앱 출시기

많은 조직에서, 실험을 ‘revenue 지표 향상시키는 아이디어 찾아내기’ 내지는 ‘기획안 통과시키기 위한 근거찾기’ 정도로 여기곤 합니다. 그리고 그런 숫자들을 어떻게든 찾아내는 일을 데이터 분석이라고 부르려 하죠. 적어도 제가 리딩하는 팀에서 하고자 하는 실험과 분석은, 그런 것이 아닙니다.

1. 실험의 실패율이 높은 것은 지극히 당연하고 정상적입니다. 실험 실패(실패라기보단 가설이 입증되지 않았다고 말하는 것이 정확하겠습니다만)의 원인을 분석하는 과정에서 고객의 행태와 니즈를 이해하게 되고, 이것이 분석이며 이런 과정이 반복되어야 비로소 실험 성공율이 조금씩 향상됩니다.

2. 실험 결과(성공과 실패)로부터 얻어야 하는 것은 실험의 가설이 입증되었는가를 밝히는 것이며, 이를 인과적으로(원인과 결과를 분리하여) 설명하는 것입니다. 이것이 저희팀이 해야 하는 분석이라 생각하고, 조직의 실험 문화를 이렇게 바꿔가야 한다고 봅니다.

많은 조직에서, 실험을 ‘revenue 지표 향상시키는 아이디어 찾아내기’ 내지는 ‘기획안 통과시키기 위한 근거찾기’ 정도로 여기곤 합니다. 그리고 그런 숫자들을 어떻게든 찾아내는 일을 데이터 분석이라고 부르려 하죠. 적어도 제가 리딩하는 팀에서 하고자 하는 실험과 분석은, 그런 것이 아닙니다. 1. 실험의 실패율이 높은 것은 지극히 당연하고 정상적입니다. 실험 실패(실패라기보단 가설이 입증되지 않았다고 말하는 것이 정확하겠습니다만)의 원인을 분석하는 과정에서 고객의 행태와 니즈를 이해하게 되고, 이것이 분석이며 이런 과정이 반복되어야 비로소 실험 성공율이 조금씩 향상됩니다. 2. 실험 결과(성공과 실패)로부터 얻어야 하는 것은 실험의 가설이 입증되었는가를 밝히는 것이며, 이를 인과적으로(원인과 결과를 분리하여) 설명하는 것입니다. 이것이 저희팀이 해야 하는 분석이라 생각하고, 조직의 실험 문화를 이렇게 바꿔가야 한다고 봅니다.

많은 조직에서, 실험을 ‘revenue 지표 향상시키는 아이디어 

계속하던 대로만 하지 않습니다. 도구에 매몰되지 않고 목적에 집중합니다. 모르는 것은 가능한 한 빨리 "모릅니다", "알려주세요"라고 말합니다. 의견을 자주 바꿔도 괜찮습니다. 틀렸다고 생각하면 인정하고 의견도 편안하게 바꿉니다. 의식적으로 나와 의견이 다른 사람에게 의견을 구합니다. 다른 사람이 의견을 구할 때 진지하게 고민하고 의견을 전합니다. 실수하고 나면 기록합니다. 기록하지 않으면 종종 기억되지 않습니다. 감정이 태도가 되지 않도록 의식합니다. 하루에 1번은 30분 이상 신선한 공기를 마십니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다.

계속하던 대로만 하지 않습니다. 도구에 매몰되지 않고 목적에 집중합니다. 모르는 것은 가능한 한 빨리 "모릅니다", "알려주세요"라고 말합니다. 의견을 자주 바꿔도 괜찮습니다. 틀렸다고 생각하면 인정하고 의견도 편안하게 바꿉니다. 의식적으로 나와 의견이 다른 사람에게 의견을 구합니다. 다른 사람이 의견을 구할 때 진지하게 고민하고 의견을 전합니다. 실수하고 나면 기록합니다. 기록하지 않으면 종종 기억되지 않습니다. 감정이 태도가 되지 않도록 의식합니다. 하루에 1번은 30분 이상 신선한 공기를 마십니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다.

《일을 하면서 의식해야 하는 10가지》

생성형 AI를 잘 사용하기 위해 우리가 꼭 알아야 할 것들

프롬프트 엔지니어링이란 무엇일까?

1️⃣ 생성형 AI와의 효과적 상호작용을 위해 프롬프트를 최적화하는 것을 프롬프트 엔지니어링이라고 합니다.

2️⃣ 프롬프트 엔지니어링에서는 프롬프트의 명확성, 충분한 정보 제공, 질문의 구조화 및 반복적 시도를 중요하게 생각합니다.

3️⃣ 프롬프트의 구성 요소 및 구조화 방식에 따라 다양한 방법론이 존재합니다.

1️⃣ 생성형 AI와의 효과적 상호작용을 위해 프롬프트를 최적화하는 것을 프롬프트 엔지니어링이라고 합니다. 2️⃣ 프롬프트 엔지니어링에서는 프롬프트의 명확성, 충분한 정보 제공, 질문의 구조화 및 반복적 시도를 중요하게 생각합니다. 3️⃣ 프롬프트의 구성 요소 및 구조화 방식에 따라 다양한 방법론이 존재합니다.

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닥터G

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