사실상 엑셀이나 구글 시트가 아닌가 싶다. 이만큼 많은 사람들이 쓸 줄 알고 여러 형태로 분석이 가능하고 결과물을 공유 가능한 툴은 많지 않다. 실제 현업부서들과 일을 해보면 굉장히 많은 데이터들을 구글 시트의 형태로 매뉴얼하게 관리한다. 이 위에서 간단한 차트등을 만들어 지표 관리를 하곤 한다.

즉 데이터 엔지니어의 관점에서 보면 구글 시트는 아주 중요한 데이터 소스가 된다. 문제는 필요한 데이터를 여기로 로딩하는 방법인데 적어도 구글 시트는 Sheet API(파이썬 모듈 중에 gspread 사용)와 여러 형태의 연동 툴들을 제공한다. 유데미 때 구글 시트를 데이터 소스로 다양한 매뉴얼 정보들을 데이터 웨어하우스로 로딩하는 ETL 파이프라인을 구현해서 현업 팀원들 (마케팅, CS/CX, 영업 등등)이 아주 좋아했었다.

또 회사에 돈이 충분치 않다면 혹은 돈이 충분해도 BI 관련해서 아직 무엇을 해야할지 불분명하다면 굳이 비싼 BI 툴들(Looker, Tableau, 등등)을 사지 말고 데이터웨어하우스(혹은 프로덕션 데이터베이스)의 써머리 테이블들을 구글스프레드시트로 자동으로 덤프해서 거기서 시각화하고 분석하는 것도 아주 효율적이다. 이 역시 다양한 회사에서 데이터 컨설팅을 하면서 효율적으로 사용했었는데 이 경우 이런 형태의 데이터 파이프라인을 보통 Reverse ETL이라고 부른다. 즉 소스가 데이터 웨어하우스가 되고 타켓이 시트가 되는 형태로 일반적인 ETL의 반대 방향으로 데이터가 흐르는 거다.

이번에 인프런에 만든 강의 뒷 부분에 새로 아래 두 개의 챕터를 추가했는데 이게 바로 구글 시트를 데이터소스로 보고 시트 정보를 읽어다가 Snowflake의 테이블로 적재하는 과정을 설명하고 데모하는 내용으로 구성되어 있다. 곧 Reverse ETL 내용 (Snowflake -> 구글시트)에 관한 챕터도 추가할 예정이다.

 * 구글 시트 ➜ Snowflake
 * 구글 시트 ➜ Snowflake (코드 리뷰와 실습)

"실리콘밸리 데이터 리더가 알려주는 Airflow 기초": https://inf.run/qRing

사실상 엑셀이나 구글 시트가 아닌가 싶다. 이만큼 많은 사람들이 쓸 줄 알고 여러 형태로 분석이 가능하고 결과물을 공유 가능한 툴은 많지 않다. 실제 현업부서들과 일을 해보면 굉장히 많은 데이터들을 구글 시트의 형태로 매뉴얼하게 관리한다. 이 위에서 간단한 차트등을 만들어 지표 관리를 하곤 한다. 즉 데이터 엔지니어의 관점에서 보면 구글 시트는 아주 중요한 데이터 소스가 된다. 문제는 필요한 데이터를 여기로 로딩하는 방법인데 적어도 구글 시트는 Sheet API(파이썬 모듈 중에 gspread 사용)와 여러 형태의 연동 툴들을 제공한다. 유데미 때 구글 시트를 데이터 소스로 다양한 매뉴얼 정보들을 데이터 웨어하우스로 로딩하는 ETL 파이프라인을 구현해서 현업 팀원들 (마케팅, CS/CX, 영업 등등)이 아주 좋아했었다. 또 회사에 돈이 충분치 않다면 혹은 돈이 충분해도 BI 관련해서 아직 무엇을 해야할지 불분명하다면 굳이 비싼 BI 툴들(Looker, Tableau, 등등)을 사지 말고 데이터웨어하우스(혹은 프로덕션 데이터베이스)의 써머리 테이블들을 구글스프레드시트로 자동으로 덤프해서 거기서 시각화하고 분석하는 것도 아주 효율적이다. 이 역시 다양한 회사에서 데이터 컨설팅을 하면서 효율적으로 사용했었는데 이 경우 이런 형태의 데이터 파이프라인을 보통 Reverse ETL이라고 부른다. 즉 소스가 데이터 웨어하우스가 되고 타켓이 시트가 되는 형태로 일반적인 ETL의 반대 방향으로 데이터가 흐르는 거다. 이번에 인프런에 만든 강의 뒷 부분에 새로 아래 두 개의 챕터를 추가했는데 이게 바로 구글 시트를 데이터소스로 보고 시트 정보를 읽어다가 Snowflake의 테이블로 적재하는 과정을 설명하고 데모하는 내용으로 구성되어 있다. 곧 Reverse ETL 내용 (Snowflake -&gt; 구글시트)에 관한 챕터도 추가할 예정이다. <ul ><li>구글 시트 ➜ Snowflake</li><li>구글 시트 ➜ Snowflake (코드 리뷰와 실습)</li></ul> "실리콘밸리 데이터 리더가 알려주는 Airflow 기초": https://inf.run/qRing

가장 많이 쓰이는 데이터 분석/BI 툴은 무엇일까?

최근 한국 코카콜라가 코카콜라의 앰버서더로 활동하고 있는 뉴진스((NJZ)와 손을 잡고 1980년대 코카콜라 재팬의 히트 광고 ‘I Feel Coke’을 뉴진스와 함께 리메이크해 2025년 한국 청춘들의 모습들을 재해석했다.

한국 코카콜라가 재해석한 청춘들의 모습은 어떨까?

코카콜라 재팬의 ‘I Feel Coke’ 리메이크 캠페인과 맥도날드 재팬의 일본 코카콜라 광고 리메이크 캠페인도 함께 소개한다.

*캠페인 리뷰
https://bit.ly/3RhLhQU

#스투시의마케팅노트

책 <마케터의 브랜드 탐색법>
https://bit.ly/3H10pgM

*협업/기업강연,교육 문의
https://linktr.ee/stussygo

최근 한국 코카콜라가 코카콜라의 앰버서더로 활동하고 있는 뉴진스((NJZ)와 손을 잡고 1980년대 코카콜라 재팬의 히트 광고 ‘I Feel Coke’을 뉴진스와 함께 리메이크해 2025년 한국 청춘들의 모습들을 재해석했다. 한국 코카콜라가 재해석한 청춘들의 모습은 어떨까? 코카콜라 재팬의 ‘I Feel Coke’ 리메이크 캠페인과 맥도날드 재팬의 일본 코카콜라 광고 리메이크 캠페인도 함께 소개한다. *캠페인 리뷰 https://bit.ly/3RhLhQU #스투시의마케팅노트 책 &lt;마케터의 브랜드 탐색법&gt; https://bit.ly/3H10pgM *협업/기업강연,교육 문의 https://linktr.ee/stussygo

80년대 일본 코카콜라 히트 광고 리메이크한 '뉴진스X한국 코카콜라'

신입 사원 때 회사의 CTO 이자 수석 프로그래머였던 분이 말씀하셨습니다. 프로그래머는 손톱이 짧아야 한다고. 손톱이 길면 코딩하는 사람이 아니라고. 완전히 동감했습니다. 개발자라면 다들 동감할 겁니다. 손톱이 길 때 키보드에 닿는 그 느낌이 얼마나 싫은지. 손톱을 일주일에 두 번쯤 자릅니다. 아주 조금만 튀어나와도 그 느낌 때문에 코딩을 할 수가 없거든요.

프로그래머의 손톱

신입 사원 때 회사의 CTO 이자 수석 프로그래머였던 분이 말씀하셨습니다.
프로그래머는 손톱이 짧아야 한다고. 손톱이 길면 코딩하는 사람이 아니라고. 완전히 동감했습니다.
개발자라면 다들 동감할 겁니다. 손톱이 길 때 키보드에 닿는 그 느낌이 얼마나 싫은지.
손톱을 일주일에 두 번쯤 자릅니다. 아주 조금만 튀어나와도 그 느낌 때문에 코딩을 할 수가 없거든요.

예전에 어떤 대기업에 다닐 때 일입니다.
누군가 전체 게시판에 손톱에 대해 글을 썼습니다.
제발 사무실에서 손톱 좀 자르지 말라고. 딱딱 거리는 소리 아주 듣기 싫어 죽겠다고.
댓글이 무척이나 뜨거웠던 걸로 기억합니다. 모두가 볼 수 있는 전체 게시판이었으니까요.

말투가 너무 공격적이었기 때문에 비추를 많이 받았던 걸로 기억하지만…
생각해 보면 의견 자체는 타당한 것 같았습니다.
저 정도로 듣기 싫어하는 사람들이 있는데 내 약간의 편의를 위해서 손톱을 사무실에서 잘라야 하는가?

솔직히 말하면 저도 사무실에서 손톱을 자르는 사람 중 하나였습니다.
그 글을 본 이후 손톱을 자를 때마다 미안한 마음이 들었습니다. 결국 손톱깎이를 집으로 다시 가져왔습니다. 😂

https://jeho.page/essay/2025/03/17/programmer-nails.html

신입 사원 때 회사의 CTO 이자 수석 프로그래머였던 분이 말씀하셨습니다. 프로그래머는 손톱이 짧아야 한다고. 손톱이 길면 코딩하는 사람이 아니라고. 완전히 동감했습니다. 개발자라면 다들 동감할 겁니다. 손톱이 길 때 키보드에 닿는 그 느낌이 얼마나 싫은지. 손톱을 일주일에 두 번쯤 자릅니다. 아주 조금만 튀어나와도 그 느낌 때문에 코딩을 할 수가 없거든요. 예전에 어떤 대기업에 다닐 때 일입니다. 누군가 전체 게시판에 손톱에 대해 글을 썼습니다. 제발 사무실에서 손톱 좀 자르지 말라고. 딱딱 거리는 소리 아주 듣기 싫어 죽겠다고. 댓글이 무척이나 뜨거웠던 걸로 기억합니다. 모두가 볼 수 있는 전체 게시판이었으니까요. 말투가 너무 공격적이었기 때문에 비추를 많이 받았던 걸로 기억하지만… 생각해 보면 의견 자체는 타당한 것 같았습니다. 저 정도로 듣기 싫어하는 사람들이 있는데 내 약간의 편의를 위해서 손톱을 사무실에서 잘라야 하는가? 솔직히 말하면 저도 사무실에서 손톱을 자르는 사람 중 하나였습니다. 그 글을 본 이후 손톱을 자를 때마다 미안한 마음이 들었습니다. 결국 손톱깎이를 집으로 다시 가져왔습니다. 😂 https://jeho.page/essay/2025/03/17/programmer-nails.html

K리그 프로그래머

저도 손톱 닿는 느낌이 불편해서 바로 깎는편인데 화장실에서 자르고 있습니다
바로 안자르면 하루종일 불편할 때가 많아서 ㅋ

Q) 팀원들과의 협업에서 어떤 부분을 가장 신경 쓰셨나요? (우디)

A) 🙋‍♀️ 일정과 우선순위를 명확히 공유하는 것을 중시했습니다. 당시 MVP 단계라 디자인 시안이 자주 바뀌었습니다. 개발이나 마케팅 일정에 혼선이 생기지 않도록 커뮤니케이션 문서(노션)를 만들고 모두가 접근 가능하게 했습니다. 이후 디자인 변경 사항에 대한 로그와 이미지를 기록하고, 필요시 댓글로 소통 창구를 열었습니다. 덕분에 사소한 변경사항도 즉시 공유돼 실수나 중복 작업을 많이 줄일 수 있었습니다. (3년차 프디분)

*협업시 중간 커뮤니케이션 거점을 제시한다는 점이 좋습니다.

🔗 우디의 포트폴리오 컨설팅 운영중입니다(고정 댓글)

Q) 팀원들과의 협업에서 어떤 부분을 가장 신경 쓰셨나요? (우디) A) 🙋‍♀️ 일정과 우선순위를 명확히 공유하는 것을 중시했습니다. 당시 MVP 단계라 디자인 시안이 자주 바뀌었습니다. 개발이나 마케팅 일정에 혼선이 생기지 않도록 커뮤니케이션 문서(노션)를 만들고 모두가 접근 가능하게 했습니다. 이후 디자인 변경 사항에 대한 로그와 이미지를 기록하고, 필요시 댓글로 소통 창구를 열었습니다. 덕분에 사소한 변경사항도 즉시 공유돼 실수나 중복 작업을 많이 줄일 수 있었습니다. (3년차 프디분) *협업시 중간 커뮤니케이션 거점을 제시한다는 점이 좋습니다. 🔗 우디의 포트폴리오 컨설팅 운영중입니다(고정 댓글)

기억남는 디자이너 면접 답변 [12]

[🚨 3월· 80% 예약 마감] 모집 종료까지 얼마 남지 않았습니다!

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저의 첫 멘토는 하청 업체에서 고용한 프리랜서 개발자였습니다.

저는 대기업에서 첫 커리어를 시작했는데, 하청 업체에 SI 프로젝트 외주를 많이 주었습니다. 그러다 어느 날 새로 투입된 프로젝트에서 충격적으로 잘 하시는 프리랜서 개발자를 만나게 되었습니다. 그 전까지는 저는 제가 나름 실력이 괜찮다고 생각을 했거든요? 그런데 그 개발자 님을 뵙고 저는 아무 것도 모르는 애송이었다는 것을 깨닫게 되었습니다.

처음에 그 개발자 분께 "사부님"으로 모시고 싶다고 말씀드렸더니 크게 놀라시며 손사례를 치셨습니다. (당시 멘토링 문화가 생소했기 때문에 이렇게 촌스럽게 말씀드렸지만, 사실 멘토가 되어 달라는 부탁이었습니다.) 본인이 같은 회사의 선배도 아니고, 을도 아닌 병, 정의 위치에 있는데 어찌 그럴 수 있겠냐고 난감해하셨습니다. 하지만 저는 포기하지 않고 그 분을 졸졸 딸아다니며 궁금한 것들을 계속 여쭤보면서 정말 많은 배움을 얻었습니다. 저의 이런 모습을 못마땅하게 보시는 부서 선배들 때문에 눈치를 보며 멘토님과의 밀월 관계를 이어나갔던 추억이 있습니다.

제가 주니어였을 때 첫 멘토로 부터 받은 영향은 그 이후 제가 소프트웨어 엔지니어로서 가치관을 정립하고 성장해 나가는 데 너무나 귀중한 자양분이 되었습니다. 당시에는 제 멘토가 하늘같이 보였지만 이제는 저도 연차가 쌓여서 지금은 편한 형 동생 사이가 되었네요. 요즘에는 우스갯소리로 이제 니가 나보다 훨씬 더 잘 한다고 해주시는데 그 말씀 조차 뭔가 힘이 됩니다.

멘토를 찾을 때 반드시 본인이 속한 조직으로 한정할 필요는 없다고 생각합니다. 나보다 잘 한다는 생각이 들고 본받고 싶은 부분이 있다면 누구나 여러분의 멘토가 될 자격이 있습니다. 개발자 밋업에서 우연히 만난 다른 회사의 개발자일 수도 있고, 참여하고 계신 오픈 소스 프로젝트의 다른 기여자가 될 수도 있습니다. 직책과 경력에도 구애받을 필요가 없다고 생각합니다. 단순히 더 오래 일 했다고 해서 더 잘 하는 것은 아니니까요.

정 주변에 멘토로 삼을 만한 분이 없다면 요즘에는 "랜선 멘토"라는 좋은 옵션도 있습니다. 멘티와 멘토를 매칭해주는 플랫폼도 잘 되어 있으니 의지만 있으면 어렵지 않게 멘토를 찾을 수 있을 것입니다. 진짜 정 못 찾으시겠다면 저한테 연락주세요! ㅎㅎ

늘 배워야 살아남을 수 있는 직업인 개발자로서 좋은 멘토를 만나는 것보다 더 큰 행운은 없다고 생각합니다. 좋은 개발자가 되시고 싶다면 주변에 있는 좋은 개발자를 찾아보세요. 내가 닮고 싶은 분과 꾸준히 대화를 나누는 것만으로도 여러분께 엄청난 동기부여가 될 것입니다. 다들 저처럼 인생 멘토를 찾으셨으면 좋겠습니다.

저의 첫 멘토는 하청 업체에서 고용한 프리랜서 개발자였습니다. 저는 대기업에서 첫 커리어를 시작했는데, 하청 업체에 SI 프로젝트 외주를 많이 주었습니다. 그러다 어느 날 새로 투입된 프로젝트에서 충격적으로 잘 하시는 프리랜서 개발자를 만나게 되었습니다. 그 전까지는 저는 제가 나름 실력이 괜찮다고 생각을 했거든요? 그런데 그 개발자 님을 뵙고 저는 아무 것도 모르는 애송이었다는 것을 깨닫게 되었습니다. 처음에 그 개발자 분께 "사부님"으로 모시고 싶다고 말씀드렸더니 크게 놀라시며 손사례를 치셨습니다. (당시 멘토링 문화가 생소했기 때문에 이렇게 촌스럽게 말씀드렸지만, 사실 멘토가 되어 달라는 부탁이었습니다.) 본인이 같은 회사의 선배도 아니고, 을도 아닌 병, 정의 위치에 있는데 어찌 그럴 수 있겠냐고 난감해하셨습니다. 하지만 저는 포기하지 않고 그 분을 졸졸 딸아다니며 궁금한 것들을 계속 여쭤보면서 정말 많은 배움을 얻었습니다. 저의 이런 모습을 못마땅하게 보시는 부서 선배들 때문에 눈치를 보며 멘토님과의 밀월 관계를 이어나갔던 추억이 있습니다. 제가 주니어였을 때 첫 멘토로 부터 받은 영향은 그 이후 제가 소프트웨어 엔지니어로서 가치관을 정립하고 성장해 나가는 데 너무나 귀중한 자양분이 되었습니다. 당시에는 제 멘토가 하늘같이 보였지만 이제는 저도 연차가 쌓여서 지금은 편한 형 동생 사이가 되었네요. 요즘에는 우스갯소리로 이제 니가 나보다 훨씬 더 잘 한다고 해주시는데 그 말씀 조차 뭔가 힘이 됩니다. 멘토를 찾을 때 반드시 본인이 속한 조직으로 한정할 필요는 없다고 생각합니다. 나보다 잘 한다는 생각이 들고 본받고 싶은 부분이 있다면 누구나 여러분의 멘토가 될 자격이 있습니다. 개발자 밋업에서 우연히 만난 다른 회사의 개발자일 수도 있고, 참여하고 계신 오픈 소스 프로젝트의 다른 기여자가 될 수도 있습니다. 직책과 경력에도 구애받을 필요가 없다고 생각합니다. 단순히 더 오래 일 했다고 해서 더 잘 하는 것은 아니니까요. 정 주변에 멘토로 삼을 만한 분이 없다면 요즘에는 "랜선 멘토"라는 좋은 옵션도 있습니다. 멘티와 멘토를 매칭해주는 플랫폼도 잘 되어 있으니 의지만 있으면 어렵지 않게 멘토를 찾을 수 있을 것입니다. 진짜 정 못 찾으시겠다면 저한테 연락주세요! ㅎㅎ 늘 배워야 살아남을 수 있는 직업인 개발자로서 좋은 멘토를 만나는 것보다 더 큰 행운은 없다고 생각합니다. 좋은 개발자가 되시고 싶다면 주변에 있는 좋은 개발자를 찾아보세요. 내가 닮고 싶은 분과 꾸준히 대화를 나누는 것만으로도 여러분께 엄청난 동기부여가 될 것입니다. 다들 저처럼 인생 멘토를 찾으셨으면 좋겠습니다.

나의 첫 멘토 이야기

매번 같은 실수, 악습관을 반복하게 됩니다 현재의 행복을 추구하고 미래의 행복을 소홀히 하게 됩니다 의지를 다잡지만 조금만 트리거가 생기거나 기분이 나빠지면 다시 돌아가버립니다 너무 어릴때부터 자극만 쫓아서 그런걸까요 이제는 어떻게 돌아갈지 모르겠습니다 도와주실수있는 몇마디가 있다면 부탁드립니다

최근 ‘핑크펭귄‘이라는 책을 읽고 있습니다. 마케팅과 브랜드 이미지에 대한 내용입니다. 책 표지에 ‘핑크팽귄‘ 제목에 대한 의미를 한 마디로 정의하고 있습니다. ’평범하면 까인다‘ 얼굴의 생김새부터 몸매, 걸음걸이까지 모두 비슷한 펭귄들은 실제로 서로가 서로를 잘 구분하지 못한다고 합니다.

이 시대의 수많은 브랜드가 펭귄과 같습니다. 예를 들면, 짜장면을 판매하는 중국요리 전문점은 성의 이름만 다를 뿐 메뉴부터 음식이 담겨 나오는 접시와 직원분의 말투, 짜장면 두 그릇과 탕수육 작은 사이즈를 시키면 군만두를 서비스를 주는 것까지 비슷합니다. 이들을 구분할 수 있는 유일한 힌트는 자금성, 래리성, 만리장성과 같은 이름뿐인데 이마저도 기억하기 어렵습니다.

‘핑크팽귄’은 똑같아 보이는 펭귄들 사이에 유일하게 구분되는 핑크색 펭귄을 의미합니다. 그러니까 차별된 브랜드 전략으로 구분된 이미지를 뜻하는 것입니다. 아직 책을 삼분의 일 밖에 읽지 않아서 차별화 전략을 다 소개해 드리긴 어렵습니다. 다만, 책의 처음부터 내용이 전개되는 과정에서 시종일관 강조하고 있는 내용이 있으니, 그것은 바로 ‘고객’입니다.

우리는 비즈니스를 하며 고객보다 우리가 제공하려는 제품이나 서비스에 집중합니다. 우리가 제공하는 제품이나 서비스가 얼마나 대단한지 사람들에게 소개하는 일에 몰두합니다. 그러나 안타깝게도 고객은 우리의 제품이나 서비스에 관심이 없습니다. 고객이 관심을 가지고 있는 것은 그들의 문제입니다.

고객은 그들이 지금 불편을 겪고 있거나 어려운 상황에 처한 일을 해결하고 싶어 합니다. 불편과 고민을 해결하기 위해 제품 또는 서비스의 도움을 받고 싶어 합니다. 그런데 제품 또는 서비스를 제공하는 사람들은 고객의 불편과 고민에 관심을 기울이지 않습니다. 고객이 원하는 것을 알지 못한 채, 자신이 제공할 수 있는 최상의 제품 또는 서비스를 열심히 홍보하는 것입니다.

문제는 모두가 그렇게 일을 한다는 것입니다. 자신이 제공할 수 있는 제품 또는 서비스가 좋으니 고객에게 선택해 달라고 이야기합니다. 고객은 똑같이 생긴 수많은 펭귄들 사이 마음에 드는 친구를 고르는 것처럼 넘쳐나는 제품 또는 서비스 중에서 어렵게 하나를 고르지만, 선택한 이유에 대단한 차별점을 느낀 것은 아닙니다. 그냥 그나마 뭔가 좋아 보이거나 가격이 저렴해서 구매했을 뿐입니다.

어쩌다가 ‘핑크팽귄‘과 같이 완전히 다른 친구를 만나면, 고객은 쉽게 그것을 선택하게 됩니다. 그리고 이후에도 지속적으로 ‘핑크팽귄’을 기억하여 이용하게 됩니다. 그런 ‘핑크팽귄’의 특징은 바로 고객을 이해하고 있습니다. 고객이 겪고 있는 문제와 고객이 필요로 하는 것을 알고, 그것을 브랜드를 소개하는 메시지로 전달하는 것입니다. 브랜드 이미지의 차별화 전략은 고객에게 있다는 것이 이와 같은 의미였습니다.

허무하시죠? 너무 뻔한 이야기이고, 누구나 알고 있는 내용이라고 생각하시죠? 그런데 알고 있는 내용을 실천하고 계시나요? 저는 그렇게 일을 하고 있지 못했습니다. 책을 보며 반성을 하게 되었습니다. 훌륭한 인재와 건강한 기업을 연결하는 일을 하고 싶다고 생각하면서, 정작 제가 하는 일에 인재와 기업이라는 고객은 없었습니다. 항상 제가 할 수 있는 일과 제가 잘 하는 일만 나열하며, 그것을 고객이 선택해 주기를 바랐습니다.

요즘 많은 기업들이 채용 브랜드 이미지를 만들기 위해 노력합니다. 기업의 제품 브랜드와 별개로 인재를 영입하기 위해 기업이 차별된 장점을 가지고 있음을 소개하는 것입니다. 그래서 무수히 많은 기업들 가운데 인재에게 선택을 받고 싶은 직장으로 포장하려는 것이 채용 브랜드 이미지입니다. 그러나 안타깝게도 취업이나 이직을 하려는 인재들은 수많은 기업들의 채용 브랜드 이미지를 구분하지 못합니다. 대기업과 유니콘 스타트업, 그리고 평소 자신이 관심을 갖고 있는 제품을 만드는 브랜드 정도를 기억할 뿐입니다.

우리 채용 브랜드 이미지가 다른 회사와 차별된 점이 무엇인지 생각해 보면 좋겠습니다. 차별된 브랜드 이미지를 만들기 위해 어떤 전략으로 구사하고 있는지 회고해 보면 좋겠습니다. 혹시 전략 안에 고객이 되는 ’인재’에 대한 이해가 충분히 있는지 생각해 보아야 할 것입니다. 인재가 바라는 채용 공고, 채용 전형, 처우 협의, 입사 준비 등 고객에게 매력적인 서비스가 무엇인지 깨닫게 되는 기회가 되면 좋겠습니다.

최근 ‘핑크펭귄‘이라는 책을 읽고 있습니다. 마케팅과 브랜드 이미지에 대한 내용입니다. 책 표지에 ‘핑크팽귄‘ 제목에 대한 의미를 한 마디로 정의하고 있습니다. ’평범하면 까인다‘ 얼굴의 생김새부터 몸매, 걸음걸이까지 모두 비슷한 펭귄들은 실제로 서로가 서로를 잘 구분하지 못한다고 합니다. 이 시대의 수많은 브랜드가 펭귄과 같습니다. 예를 들면, 짜장면을 판매하는 중국요리 전문점은 성의 이름만 다를 뿐 메뉴부터 음식이 담겨 나오는 접시와 직원분의 말투, 짜장면 두 그릇과 탕수육 작은 사이즈를 시키면 군만두를 서비스를 주는 것까지 비슷합니다. 이들을 구분할 수 있는 유일한 힌트는 자금성, 래리성, 만리장성과 같은 이름뿐인데 이마저도 기억하기 어렵습니다. ‘핑크팽귄’은 똑같아 보이는 펭귄들 사이에 유일하게 구분되는 핑크색 펭귄을 의미합니다. 그러니까 차별된 브랜드 전략으로 구분된 이미지를 뜻하는 것입니다. 아직 책을 삼분의 일 밖에 읽지 않아서 차별화 전략을 다 소개해 드리긴 어렵습니다. 다만, 책의 처음부터 내용이 전개되는 과정에서 시종일관 강조하고 있는 내용이 있으니, 그것은 바로 ‘고객’입니다. 우리는 비즈니스를 하며 고객보다 우리가 제공하려는 제품이나 서비스에 집중합니다. 우리가 제공하는 제품이나 서비스가 얼마나 대단한지 사람들에게 소개하는 일에 몰두합니다. 그러나 안타깝게도 고객은 우리의 제품이나 서비스에 관심이 없습니다. 고객이 관심을 가지고 있는 것은 그들의 문제입니다. 고객은 그들이 지금 불편을 겪고 있거나 어려운 상황에 처한 일을 해결하고 싶어 합니다. 불편과 고민을 해결하기 위해 제품 또는 서비스의 도움을 받고 싶어 합니다. 그런데 제품 또는 서비스를 제공하는 사람들은 고객의 불편과 고민에 관심을 기울이지 않습니다. 고객이 원하는 것을 알지 못한 채, 자신이 제공할 수 있는 최상의 제품 또는 서비스를 열심히 홍보하는 것입니다. 문제는 모두가 그렇게 일을 한다는 것입니다. 자신이 제공할 수 있는 제품 또는 서비스가 좋으니 고객에게 선택해 달라고 이야기합니다. 고객은 똑같이 생긴 수많은 펭귄들 사이 마음에 드는 친구를 고르는 것처럼 넘쳐나는 제품 또는 서비스 중에서 어렵게 하나를 고르지만, 선택한 이유에 대단한 차별점을 느낀 것은 아닙니다. 그냥 그나마 뭔가 좋아 보이거나 가격이 저렴해서 구매했을 뿐입니다. 어쩌다가 ‘핑크팽귄‘과 같이 완전히 다른 친구를 만나면, 고객은 쉽게 그것을 선택하게 됩니다. 그리고 이후에도 지속적으로 ‘핑크팽귄’을 기억하여 이용하게 됩니다. 그런 ‘핑크팽귄’의 특징은 바로 고객을 이해하고 있습니다. 고객이 겪고 있는 문제와 고객이 필요로 하는 것을 알고, 그것을 브랜드를 소개하는 메시지로 전달하는 것입니다. 브랜드 이미지의 차별화 전략은 고객에게 있다는 것이 이와 같은 의미였습니다. 허무하시죠? 너무 뻔한 이야기이고, 누구나 알고 있는 내용이라고 생각하시죠? 그런데 알고 있는 내용을 실천하고 계시나요? 저는 그렇게 일을 하고 있지 못했습니다. 책을 보며 반성을 하게 되었습니다. 훌륭한 인재와 건강한 기업을 연결하는 일을 하고 싶다고 생각하면서, 정작 제가 하는 일에 인재와 기업이라는 고객은 없었습니다. 항상 제가 할 수 있는 일과 제가 잘 하는 일만 나열하며, 그것을 고객이 선택해 주기를 바랐습니다. 요즘 많은 기업들이 채용 브랜드 이미지를 만들기 위해 노력합니다. 기업의 제품 브랜드와 별개로 인재를 영입하기 위해 기업이 차별된 장점을 가지고 있음을 소개하는 것입니다. 그래서 무수히 많은 기업들 가운데 인재에게 선택을 받고 싶은 직장으로 포장하려는 것이 채용 브랜드 이미지입니다. 그러나 안타깝게도 취업이나 이직을 하려는 인재들은 수많은 기업들의 채용 브랜드 이미지를 구분하지 못합니다. 대기업과 유니콘 스타트업, 그리고 평소 자신이 관심을 갖고 있는 제품을 만드는 브랜드 정도를 기억할 뿐입니다. 우리 채용 브랜드 이미지가 다른 회사와 차별된 점이 무엇인지 생각해 보면 좋겠습니다. 차별된 브랜드 이미지를 만들기 위해 어떤 전략으로 구사하고 있는지 회고해 보면 좋겠습니다. 혹시 전략 안에 고객이 되는 ’인재’에 대한 이해가 충분히 있는지 생각해 보아야 할 것입니다. 인재가 바라는 채용 공고, 채용 전형, 처우 협의, 입사 준비 등 고객에게 매력적인 서비스가 무엇인지 깨닫게 되는 기회가 되면 좋겠습니다.

브랜드 이미지

코딩과 프로그래밍과 소프트웨어 개발은 다른 것이고, 코딩은 앞으로 대부분은 할 필요가 없어질 것은 맞다고 본다.

인간이 코딩하는 일은, 앞으로 연구와 저수준의 코어 엔진 개발 혹은 취미로만 하게 될 영역으로, 크게 축소 될 것이라고 본다.

코딩과 프로그래밍과 소프트웨어 개발은 다른 것이고, 코딩은 앞으로 대부분은 할 필요가 없어질 것은 맞다고 본다. 인간이 코딩하는 일은, 앞으로 연구와 저수준의 코어 엔진 개발 혹은 취미로만 하게 될 영역으로, 크게 축소 될 것이라고 본다.

포트폴리오를 보면 그 디자이너가 어떻게 시간을 보냈는지 보일 때가 있어요.

제가 코칭 일을 하면서 알게 된, 정말 멋진 멘티가 있어요. 조용 조용한 성격에, 아직 대단한 커리어가 있는 건 아니지만요. 특이한 점은 상담직원으로 커리어를 시작해 지금은 사용자 경험 디자인을 하고 있다는 거예요.

오늘 그 친구와 두 번째 코칭을 하면서 울컥해버렸어요.
유명한 회사도 아니고, 자원도 많지 않고, 사람도 부족한 환경에서 한 장 한 장, 차곡 차곡 쌓아올린 시간이 PDF 속에 소박하게 가득 담겨 있었어요.

디자인을 한 시간도, 경력도 저보다 짧지만, 사용자를 진심으로 위하고, 자신의 일을 사랑하는 모습이 너무 인상적이었어요.

진심으로 응원하고 싶다는 생각이 들었어요. 그리고

‘아, 이런 사람이 UX를 해야 하는구나.’

뿌듯함이 가득했던 하루였어요.

포트폴리오를 보면 그 디자이너가 어떻게 시간을 보냈는지 보일 때가 있어요. 제가 코칭 일을 하면서 알게 된, 정말 멋진 멘티가 있어요. 조용 조용한 성격에, 아직 대단한 커리어가 있는 건 아니지만요. 특이한 점은 상담직원으로 커리어를 시작해 지금은 사용자 경험 디자인을 하고 있다는 거예요. 오늘 그 친구와 두 번째 코칭을 하면서 울컥해버렸어요.유명한 회사도 아니고, 자원도 많지 않고, 사람도 부족한 환경에서 한 장 한 장, 차곡 차곡 쌓아올린 시간이 PDF 속에 소박하게 가득 담겨 있었어요. 디자인을 한 시간도, 경력도 저보다 짧지만, 사용자를 진심으로 위하고, 자신의 일을 사랑하는 모습이 너무 인상적이었어요. 진심으로 응원하고 싶다는 생각이 들었어요. 그리고 ‘아, 이런 사람이 UX를 해야 하는구나.’ 뿌듯함이 가득했던 하루였어요.

코칭하다 울컥한 하루

초등학교 1학년 학생들을 위한 받아쓰기. 소리, 그림 그리고 선생님과 함께 새로운 단어를 공부해봐요.

초등 받아쓰기 시험, 단어 공부

제가 국민학교 다닐 땐 받아쓰기를 했습니다.
89년도인가? 초등학교 2학년에 올라가자마자 선생님이 불러주는 것을 받아쓰기 하던 날.
‘읍니다’가, ‘습니다’로 바뀌어서 와장창 틀렸던 기억.
받아쓰기에 대한 유일한 기억입니다.

얼마 전 딸이 초등학교에 들어갔는데, 맞춤법이 자주 틀려서 교정해주기 위한 어플을 만들어봤습니다.
선생님이 불러주고 받아적는 받아쓰기 어플.
틀린 점에 대해 피드백 받을 수 있는 어플.
이런 어플이 있으면 맞춤법 공부할 때 도움이 되지 않을까?

온 가족이 함께 만들었습니다.
아내는 디자인을, 나는 코딩을, 딸은 목소리를.

아직 개선할 부분들이 많지만 다른 사람들도 함께 쓸 수 있도록 공개해봅니다.
완전히 무료이고, 아이들을 홀려서 클릭을 유발하는 지저분한 광고도 넣지 않을 계획입니다. 키즈앱에 이런 광고들이 특히 많더라고요.

혹시라도 사람들이 의미있게 써준다면 한국 사람들은 무료로 쓰게 하고 해외에만 몇 달러 정도에 팔아볼까하는 생각은 있습니다.
그렇다면 사회에도 기여하고, 달러도 벌어오는… 내가 딱 원하던 이상적인 모습이 되는 것 아닐까 하고.

앱을 올리고 한 번도 광고하지 않았는데도 글로벌 여기저기서 쓰는 모습을 보고 놀랍고 기쁘기도 했습니다.

…사실 별 가치를 못 주고 망할 가능성이 높습니다.
그래도 가족이 모두 함께 만든 첫 작품이니 그걸로 충분하지 않을까요? 😁

처음부터 끝까지 AI로만 코딩한 첫 작품이기도 합니다.

https://spellstart.com/ko

제가 국민학교 다닐 땐 받아쓰기를 했습니다.89년도인가? 초등학교 2학년에 올라가자마자 선생님이 불러주는 것을 받아쓰기 하던 날.‘읍니다’가, ‘습니다’로 바뀌어서 와장창 틀렸던 기억.받아쓰기에 대한 유일한 기억입니다. 얼마 전 딸이 초등학교에 들어갔는데, 맞춤법이 자주 틀려서 교정해주기 위한 어플을 만들어봤습니다.선생님이 불러주고 받아적는 받아쓰기 어플.틀린 점에 대해 피드백 받을 수 있는 어플.이런 어플이 있으면 맞춤법 공부할 때 도움이 되지 않을까? 온 가족이 함께 만들었습니다.아내는 디자인을, 나는 코딩을, 딸은 목소리를. 아직 개선할 부분들이 많지만 다른 사람들도 함께 쓸 수 있도록 공개해봅니다.완전히 무료이고, 아이들을 홀려서 클릭을 유발하는 지저분한 광고도 넣지 않을 계획입니다. 키즈앱에 이런 광고들이 특히 많더라고요. 혹시라도 사람들이 의미있게 써준다면 한국 사람들은 무료로 쓰게 하고 해외에만 몇 달러 정도에 팔아볼까하는 생각은 있습니다.그렇다면 사회에도 기여하고, 달러도 벌어오는… 내가 딱 원하던 이상적인 모습이 되는 것 아닐까 하고. 앱을 올리고 한 번도 광고하지 않았는데도 글로벌 여기저기서 쓰는 모습을 보고 놀랍고 기쁘기도 했습니다. …사실 별 가치를 못 주고 망할 가능성이 높습니다.그래도 가족이 모두 함께 만든 첫 작품이니 그걸로 충분하지 않을까요? 😁 처음부터 끝까지 AI로만 코딩한 첫 작품이기도 합니다. https://spellstart.com/ko

spellstart.com

딸을 위한 받아쓰기 어플을 스스로 만드는 가족

앱 개발 동기가 너무 아름답네요😆

디자이너 분들의 커리어를 돕기 시작한 지
40일이 조금 넘었습니다. 오래된 코치 분들처럼
연륜이 있는 것도 아니고, 아직 어설픈 점도 많지만—

그래도 한 가지, 자부할 수 있는 게 있다면
"저 사람에게 내가 꼭 도움이 되고 싶다"는 마음입니다.

조금씩, 저를 인정해 주시는 분들이 생기는 만큼
신념과 책임감을 갖고 더 노력해야겠다는 마음이 커지고 있습니다.

지금까지, 그리고 앞으로 함께할 멘티님들
진심으로 커리어를 응원합니다 :)

디자이너 분들의 커리어를 돕기 시작한 지40일이 조금 넘었습니다. 오래된 코치 분들처럼연륜이 있는 것도 아니고, 아직 어설픈 점도 많지만— 그래도 한 가지, 자부할 수 있는 게 있다면"저 사람에게 내가 꼭 도움이 되고 싶다"는 마음입니다. 조금씩, 저를 인정해 주시는 분들이 생기는 만큼신념과 책임감을 갖고 더 노력해야겠다는 마음이 커지고 있습니다. 지금까지, 그리고 앞으로 함께할 멘티님들진심으로 커리어를 응원합니다 :)

코치로서 40일, 짧은 회고

[🚨3월· 4자리 남았습니다] 우디의 초밀착 포폴 컨설팅, 포폴로 시작해 미래를 나누겠습니다! 

https://www.latpeed.com/products/QkCkT

면접관으로 들어가면 행동양식 질문으로 물어보는 두 가지 질문이 있다. 하나는 임팩트(Impact)에 관한 것이고 다른 하나는 협업(Collaboration)에 관한 것이다. 임팩트에는 관한 것으로 "커리어에서 가장 임팩트있는 프로젝트에 대해 이야기해달라"는 질문을 하고 협업에 관해서는 "같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람이 누구였고 왜 힘들었지 이야기해달라"이다.

임팩트 질문은 전에 포스팅을 한 적이 있었는데 오늘은 협업 질문에 대해 더 이야기해보고자 한다. 어려운 동료에 관한 질문을 통해 알고자 하는 것은 이 사람이 완벽한 사람인지를 알고자 하는 것이 아니다. 얼마나 솔직한지 알고 싶고 어려운 동료를 통해 무엇을 배웠고 다음에 어떤 변화를 시도했는지 알고 싶은 거다. 즉 자신의 취약한 점을 솔직히 이야기할 줄 아는 사람인지 그리고 복기를 통해 발전을 꾀하는 사람인지 알고 싶은 건데 어떤 답변들은 너무나도 구체적이지 않고 피상적이다. 면접을 잘 하는 방법 중의 하나는 솔직하되 발전하는 모습에 대해 이야기하는 것이며 그렇게 커리어를 바라보는 것이 정말 좋지 않나 싶다.

이 이야기는 지난 주에 산호세 주립대 강의 도입부에 학생들에게 해준 면접 팁의 일부인데 매주 하나씩 공유할 계획이다.

면접관으로 들어가면 행동양식 질문으로 물어보는 두 가지 질문이 있다. 하나는 임팩트(Impact)에 관한 것이고 다른 하나는 협업(Collaboration)에 관한 것이다. 임팩트에는 관한 것으로 "커리어에서 가장 임팩트있는 프로젝트에 대해 이야기해달라"는 질문을 하고 협업에 관해서는 "같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람이 누구였고 왜 힘들었지 이야기해달라"이다. 임팩트 질문은 전에 포스팅을 한 적이 있었는데 오늘은 협업 질문에 대해 더 이야기해보고자 한다. 어려운 동료에 관한 질문을 통해 알고자 하는 것은 이 사람이 완벽한 사람인지를 알고자 하는 것이 아니다. 얼마나 솔직한지 알고 싶고 어려운 동료를 통해 무엇을 배웠고 다음에 어떤 변화를 시도했는지 알고 싶은 거다. 즉 자신의 취약한 점을 솔직히 이야기할 줄 아는 사람인지 그리고 복기를 통해 발전을 꾀하는 사람인지 알고 싶은 건데 어떤 답변들은 너무나도 구체적이지 않고 피상적이다. 면접을 잘 하는 방법 중의 하나는 솔직하되 발전하는 모습에 대해 이야기하는 것이며 그렇게 커리어를 바라보는 것이 정말 좋지 않나 싶다. 이 이야기는 지난 주에 산호세 주립대 강의 도입부에 학생들에게 해준 면접 팁의 일부인데 매주 하나씩 공유할 계획이다.

면접 질문: 같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람은 누구였나

저를 포함한 주변에서 자주 보이는, AI에 대해 공부하는 단계별 순서입니다.

1. ChatGPT 무료로 시작하기
2. GPTs 사용해보기
3. Claude, Google AI studio, Perplexity로 확장
4. 텍스트 기반 LLM에서 다른 모달(Modal)로 확장
(Ex. Midjourney, Genspark, PikaAI, Cursor)
5. LLM 무료 버전에서 유료 버전으로 전환하기
6. Prompt에 대해 공부하고 적용해보기
7. 새로 나오는 연구/논문 찾아보고 공부하기
8. Agent/Workflow에 대해 탐구하고 적용해보기
9. API로 연결해 직접 AI 도구 만들어보기

저를 포함한 주변에서 자주 보이는, AI에 대해 공부하는 단계별 순서입니다. 1. ChatGPT 무료로 시작하기2. GPTs 사용해보기3. Claude, Google AI studio, Perplexity로 확장4. 텍스트 기반 LLM에서 다른 모달(Modal)로 확장(Ex. Midjourney, Genspark, PikaAI, Cursor)5. LLM 무료 버전에서 유료 버전으로 전환하기6. Prompt에 대해 공부하고 적용해보기7. 새로 나오는 연구/논문 찾아보고 공부하기8. Agent/Workflow에 대해 탐구하고 적용해보기9. API로 연결해 직접 AI 도구 만들어보기&nbsp;

AI, 어디까지 써보셨나요?

‘매번 신경쓰지 않아도 API 요청 당 쿼리 호출 수가 임계치를 넘으면, 자동으로 알림이 오도록 만들 순 없을까?’ 라는 작은 고민을 시작으로 ‘모두가 쉽게 사용할 수 있게끔 라이브러리로 만들어보자!’ 까지 도달한 과정을 담은 이야기입니다. 실제로…

API 요청 당 쿼리 개수를 알고 싶어 라이브러리까지 만든 이야기 — 라이브러리 제작

‘매번 신경쓰지 않아도 API 요청 당 쿼리 호출 수가 임계치를 넘으면, 자동으로 알림이 오도록 만들 순 없을까?’ 라는 작은 고민을 시작으로 ‘모두가 쉽게 사용할 수 있게끔 라이브러리로 만들어보자!’ 까지 도달한 이야기
https://medium.com/@hyeon9mak/api-%EC%9A%94%EC%B2%AD-%EB%8B%B9-%EC%BF%BC%EB%A6%AC-%EA%B0%9C%EC%88%98%EB%A5%BC-%EC%95%8C%EA%B3%A0-%EC%8B%B6%EC%96%B4-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EA%B9%8C%EC%A7%80-%EB%A7%8C%EB%93%A0-%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC-%EC%A0%9C%EC%9E%91-de39f0d27351

‘매번 신경쓰지 않아도 API 요청 당 쿼리 호출 수가 임계치를 넘으면, 자동으로 알림이 오도록 만들 순 없을까?’ 라는 작은 고민을 시작으로 ‘모두가 쉽게 사용할 수 있게끔 라이브러리로 만들어보자!’ 까지 도달한 이야기https://medium.com/@hyeon9mak/api-%EC%9A%94%EC%B2%AD-%EB%8B%B9-%EC%BF%BC%EB%A6%AC-%EA%B0%9C%EC%88%98%EB%A5%BC-%EC%95%8C%EA%B3%A0-%EC%8B%B6%EC%96%B4-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EA%B9%8C%EC%A7%80-%EB%A7%8C%EB%93%A0-%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC-%EC%A0%9C%EC%9E%91-de39f0d27351

Medium

API 요청 당 쿼리 개수를 알고 싶어 라이브러리까지 만든 이야기

Embarking on a native port of the existing TypeScript compiler and toolset to achieve a 10x performance speed-up.

A 10x Faster TypeScript - TypeScript

타입스크립트가 컴파일러를 Go로 재작성하여 속도를 무려 10배 향상시킨다고 예고했습니다. 7.0 버전으로 출시 예정이고 올해 11월 즈음 베타 버전이 나올 것 같다고 하네요. 그동안 타입스크립트의 성능을 개선하기 위해서 오픈 소스로 여러 시도가 있었지만 모두 실패했는데 마이크로소프트에서 이렇게 직접 나서서 늦게라도 해결해주니 너무 좋은 것 같습니다. 덕분에 VSCode도 얼마나 빠릿빠릿해질지 벌써 기대가 되네요. 단지 Rust를 선택하지 않은 부분은 여러 커뮤니티에서 논쟁거리가 되고 있는 것 같습니다.

타입스크립트가 컴파일러를 Go로 재작성하여 속도를 무려 10배 향상시킨다고 예고했습니다. 7.0 버전으로 출시 예정이고 올해 11월 즈음 베타 버전이 나올 것 같다고 하네요. 그동안 타입스크립트의 성능을 개선하기 위해서 오픈 소스로 여러 시도가 있었지만 모두 실패했는데 마이크로소프트에서 이렇게 직접 나서서 늦게라도 해결해주니 너무 좋은 것 같습니다. 덕분에 VSCode도 얼마나 빠릿빠릿해질지 벌써 기대가 되네요. 단지 Rust를 선택하지 않은 부분은 여러 커뮤니티에서 논쟁거리가 되고 있는 것 같습니다.

TypeScript

🏎️ 타입스크립트가 10배나 빨라 진다구?! 😲

절대 죽지 않는 프로그램을 짜고 싶었습니다. 널 처리만 잘하면 된다고 생각했습니다. 프로그램이 죽는 이유의 대부분이 널 포인터를 건드리는 경우였으니까.

성급한 널 처리의 오류

절대 죽지 않는 프로그램을 짜고 싶었습니다. 널 처리만 잘하면 된다고 생각했습니다.
프로그램이 죽는 이유의 대부분이 널 포인터를 건드리는 경우였으니까.

회사에 처음 들어가서 윈도우 클라이언트 프로그램을 부여받았습니다.
맨티스라는 도구에 버그가 올라오면 내가 고칠 수 있는 게 있을까 신이 나서 찾아 고쳤습니다.
대부분 널 포인터만 감싸면 고쳐지는 에러였습니다.

26살의 신입사원답게 아주 재빨랐습니다.
재현 후 디버거를 붙여서 값이 널로 들어온다?
오케이, 찾았어. 바로 널 체크 코드를 추가했습니다.
if (pData == NULL)
  return;

그리고 다시 재현해 보고 재현이 안 되면 Fix로 변경.
아~ 코딩 참 쉽다.

저는 이걸 성급한 널 처리의 오류라고 부르고 싶습니다.

경험이 쌓이면서 이게 그리 쉬운 문제가 아니라는 걸 알았습니다.
이렇게 널과 널 체크를 남용하면 프로그램이 죽지는 않더라도 버그를 영영 감추는 꼴이 되어버리고 맙니다. 절대 죽지 않는 프로그램보다 문제가 생기면 곧장 죽는 프로그램이 오히려 낫다는 걸 시간이 지나고서야 깨달았습니다.
감춰진 버그는 나중에 결국 나에게 돌아온다는걸.
ASSERT(pData);

ASSERT 같은 코드를 왜 쓰는지도 그쯤에야 깨달았습니다. (학생 때는 도무지 이해가 되지 않았습니다)
알게 된 후로는 적극적으로 사용했습니다.

이후로는 변수가 널이어야 하는 경우와 절대 널이어선 안 되는 경우를 엄격하게 구분하기 시작했습니다. 애초에 널 상태를 만들지 않으려 애썼습니다.
변수를 처음 선언할 때부터.
DB 스키마를 만들 때부터.
서버에서 클라이언트에 데이터를 내려줄 때도 함부로 null 을 사용하지 않았습니다.
이렇게 하면 그걸 받아서 쓰는 애플리케이션 쪽에서 고민거리가 줄어들므로 코딩이 편해집니다.

C/C++처럼 낡은 언어와는 다르게 요즘 언어들은 nullable 혹은 optional 타입 기능을 제공하는 것 같습니다.
저는 C#에서 이걸 처음 봤는데, 최근 언어는 다 탑재하고 있더라고요.
가끔 귀찮다는 느낌이 들 때도 있긴 하지만… 귀찮다고 느껴질 때는 널을 다뤄야 할 때입니다.
애초에 널을 건네주는 곳이 없다면 귀찮을 일도 생기지 않습니다. 이 기능에 대해 호불호가 있지만 저는 선호하는 쪽입니다.

https://jeho.page/essay/2025/03/11/fallacy-of-hasty-null-handling.html

절대 죽지 않는 프로그램을 짜고 싶었습니다. 널 처리만 잘하면 된다고 생각했습니다. 프로그램이 죽는 이유의 대부분이 널 포인터를 건드리는 경우였으니까. 회사에 처음 들어가서 윈도우 클라이언트 프로그램을 부여받았습니다. 맨티스라는 도구에 버그가 올라오면 내가 고칠 수 있는 게 있을까 신이 나서 찾아 고쳤습니다.대부분 널 포인터만 감싸면 고쳐지는 에러였습니다. 26살의 신입사원답게 아주 재빨랐습니다. 재현 후 디버거를 붙여서 값이 널로 들어온다? 오케이, 찾았어. 바로 널 체크 코드를 추가했습니다.<pre ><code>if (pData == NULL)
 return;</code></pre>그리고 다시 재현해 보고 재현이 안 되면 Fix로 변경. 아~ 코딩 참 쉽다. 저는 이걸 성급한 널 처리의 오류라고 부르고 싶습니다. 경험이 쌓이면서 이게 그리 쉬운 문제가 아니라는 걸 알았습니다. 이렇게 널과 널 체크를 남용하면 프로그램이 죽지는 않더라도 버그를 영영 감추는 꼴이 되어버리고 맙니다. 절대 죽지 않는 프로그램보다 문제가 생기면 곧장 죽는 프로그램이 오히려 낫다는 걸 시간이 지나고서야 깨달았습니다. 감춰진 버그는 나중에 결국 나에게 돌아온다는걸.<pre ><code>ASSERT(pData);</code></pre>ASSERT 같은 코드를 왜 쓰는지도 그쯤에야 깨달았습니다. (학생 때는 도무지 이해가 되지 않았습니다) 알게 된 후로는 적극적으로 사용했습니다. 이후로는 변수가 널이어야 하는 경우와 절대 널이어선 안 되는 경우를 엄격하게 구분하기 시작했습니다. 애초에 널 상태를 만들지 않으려 애썼습니다. 변수를 처음 선언할 때부터. DB 스키마를 만들 때부터. 서버에서 클라이언트에 데이터를 내려줄 때도 함부로 null 을 사용하지 않았습니다. 이렇게 하면 그걸 받아서 쓰는 애플리케이션 쪽에서 고민거리가 줄어들므로 코딩이 편해집니다. C/C++처럼 낡은 언어와는 다르게 요즘 언어들은 nullable 혹은 optional 타입 기능을 제공하는 것 같습니다. 저는 C#에서 이걸 처음 봤는데, 최근 언어는 다 탑재하고 있더라고요. 가끔 귀찮다는 느낌이 들 때도 있긴 하지만… 귀찮다고 느껴질 때는 널을 다뤄야 할 때입니다. 애초에 널을 건네주는 곳이 없다면 귀찮을 일도 생기지 않습니다. 이 기능에 대해 호불호가 있지만 저는 선호하는 쪽입니다. https://jeho.page/essay/2025/03/11/fallacy-of-hasty-null-handling.html

학생 때는 회사 생활이 두려웠어요. 미디어에 비친 회사 생활은 수직적이고 권위적이었거든요.

회사에선 눈치 보는 야근을 해야 하고, 강요받는 회식 자리에 가야하며, 능력보다 관계가 중요한 곳이라고 느꼈어요.

그래서 도망쳤어요. 견뎌낼 자신 없는 문화를 가진 회사는 쳐다보지도 않았어요.

초봉이 중요하다며 조금 참고 돈 잘 주는 곳 가라는 말을 들었어요. 무시했어요. 적은 돈을 받더라도 괜찮았어요.

일이 좋아 출근이 기대되고, 동료들이 좋아 함께 여행도 떠날 수 있으면서, 능력으로 인정받을 수 있는 곳을 찾아다녔어요.

그렇게 9년이 흘렀어요. 저는 도망친 곳에서 낙원을 발견했고 지금의 제 삶을 즐기고 있어요.

학생 때는 회사 생활이 두려웠어요. 미디어에 비친 회사 생활은 수직적이고 권위적이었거든요. 회사에선 눈치 보는 야근을 해야 하고, 강요받는 회식 자리에 가야하며, 능력보다 관계가 중요한 곳이라고 느꼈어요. 그래서 도망쳤어요. 견뎌낼 자신 없는 문화를 가진 회사는 쳐다보지도 않았어요. 초봉이 중요하다며 조금 참고 돈 잘 주는 곳 가라는 말을 들었어요. 무시했어요. 적은 돈을 받더라도 괜찮았어요. 일이 좋아 출근이 기대되고, 동료들이 좋아 함께 여행도 떠날 수 있으면서, 능력으로 인정받을 수 있는 곳을 찾아다녔어요. 그렇게 9년이 흘렀어요. 저는 도망친 곳에서 낙원을 발견했고 지금의 제 삶을 즐기고 있어요.

도망친 곳에 낙원은… 있었다

Apache Kafka는 고성능의 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간의 효율적인 데이터 전송을 지원합니다. 그러나 Kafka 자체는 데이터의 구조나 형식에 대한 검증을 수행하지 않으므로, 데이터 스키마의 관리와 호환성 유지에 어려움이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Schema Registry가 도입되었습니다.​ Schema Registry란 무엇인가?Schema Registry는 Kafka와 별도로 동작하는 독립적인 애플리케이션으로, Kafka에서 주고받는 메시지의 스키마를 중앙에서 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 이를 통해 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 공유하며, 데이터의 일관성과 호환성을 보장합니다. 왜 ..

Kafka Schema Registry: 데이터 스키마의 중앙 집중 관리

 Apache Kafka는 고성능의 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간의 효율적인 데이터 전송을 지원합니다. 그러나 Kafka 자체는 데이터의 구조나 형식에 대한 검증을 수행하지 않으므로, 데이터 스키마의 관리와 호환성 유지에 어려움이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Schema Registry가 도입되었습니다.
 
Schema Registry란 무엇인가?
Schema Registry는 Kafka와 별도로 동작하는 독립적인 애플리케이션으로, Kafka에서 주고받는 메시지의 스키마를 중앙에서 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 이를 통해 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 공유하며, 데이터의 일관성과 호환성을 보장합니다.
 
왜 Schema Registry가 필요한가?
Kafka는 기본적으로 바이트 스트림으로 데이터를 처리하며, 데이터의 구조나 형식에 대한 제약이 없습니다. 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:
 * 스키마 변경으로 인한 장애 발생: 프로듀서가 데이터 형식을 변경하면, 이를 알지 못한 컨슈머는 역직렬화 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다.
 * 데이터 명세 관리의 어려움: 여러 프로듀서와 컨슈머가 존재하는 환경에서 데이터 구조에 대한 명확한 정의가 없으면, 시스템 전체의 안정성이 저하될 수 있습니다. 
Schema Registry는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 기능을 제공합니다:
 * 스키마 중앙 관리: 모든 스키마를 중앙에서 관리하여 데이터 구조의 일관성을 유지합니다.
 * 호환성 검증: 새로운 스키마 등록 시 기존 스키마와의 호환성을 검증하여, 스키마 진화로 인한 오류를 방지합니다.
 * 스키마 버전 관리: 스키마의 버전을 체계적으로 관리하여, 필요 시 이전 버전으로의 롤백을 가능하게 합니다.

Schema Registry의 작동 원리
Schema Registry는 다음과 같은 흐름으로 작동합니다:
 1. 스키마 등록: 프로듀서는 메시지를 Kafka에 전송하기 전에 해당 메시지의 스키마를 Schema Registry에 등록합니다. 
 2. 스키마 ID 부여: Schema Registry는 등록된 스키마에 고유한 ID를 부여하고, 프로듀서는 이 스키마 ID를 메시지에 포함시켜 Kafka에 전송합니다.
 3. 메시지 소비: 컨슈머는 Kafka에서 메시지를 읽어들인 후, 메시지에 포함된 스키마 ID를 사용하여 Schema Registry에서 스키마를 조회하고, 이를 통해 메시지를 역직렬화합니다.
{
  "type": "record",
  "name": "User",
  "fields": [
    {"name": "name", "type": "string"},
    {"name": "age", "type": "int"}
  ]
}

 
이러한 과정은 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 계약을 가능하게 하며, 시스템의 안정성과 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다.
 
Schema Registry의 장단점
✅ 장점
 * 시스템 안정성 향상: 스키마 변경 시 발생할 수 있는 오류를 사전에 방지하여 시스템의 안정성을 높입니다.
 * 데이터 명세 관리 용이: 중앙에서 스키마를 관리함으로써 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 제공하고, 운영의 효율성을 향상시킵니다.
 * 업무 효율성 증대: 스키마 관리로 인한 불필요한 커뮤니케이션을 줄여 개발자들이 본연의 업무에 집중할 수 있게 합니다.
❌ 단점
 * 관리 포인트 증가: Schema Registry 서버를 추가로 관리해야 하므로 운영 복잡성이 증가할 수 있습니다.
 * 스키마 관리 부담: 엄격한 스키마 검증으로 인해 스키마 변경 시 추가적인 관리 작업이 필요할 수 있습니다.
 
결론
Kafka Schema Registry는 데이터의 스키마를 중앙에서 관리하여 프로듀서와 컨슈머 간의 일관성을 보장하는 필수적인 컴포넌트입니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성을 유지하고, 스키마 변경으로 인한 장애를 방지할 수 있습니다.
 
📌 기억할 점
 * Kafka 자체는 데이터 형식을 검증하지 않음 → Schema Registry가 필요함
 * 프로듀서는 메시지를 전송하기 전에 Schema Registry에 스키마를 등록해야 함
 * 컨슈머는 메시지를 소비할 때 Schema Registry에서 스키마를 조회하여 역직렬화함
 * JSON, Avro, Protobuf 등의 다양한 포맷을 지원함

&nbsp;Apache Kafka는 고성능의 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간의 효율적인 데이터 전송을 지원합니다. 그러나 Kafka 자체는 데이터의 구조나 형식에 대한 검증을 수행하지 않으므로, 데이터 스키마의 관리와 호환성 유지에 어려움이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Schema Registry가 도입되었습니다.​&nbsp;Schema Registry란 무엇인가?Schema Registry는 Kafka와 별도로 동작하는 독립적인 애플리케이션으로, Kafka에서 주고받는 메시지의 스키마를 중앙에서 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 이를 통해 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 공유하며, 데이터의 일관성과 호환성을 보장합니다.&nbsp;왜 Schema Registry가 필요한가?Kafka는 기본적으로 바이트 스트림으로 데이터를 처리하며, 데이터의 구조나 형식에 대한 제약이 없습니다. 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:​<ul ><li>스키마 변경으로 인한 장애 발생: 프로듀서가 데이터 형식을 변경하면, 이를 알지 못한 컨슈머는 역직렬화 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. ​</li><li>데이터 명세 관리의 어려움: 여러 프로듀서와 컨슈머가 존재하는 환경에서 데이터 구조에 대한 명확한 정의가 없으면, 시스템 전체의 안정성이 저하될 수 있습니다.&nbsp;</li></ul>Schema Registry는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 기능을 제공합니다:​<ul ><li>스키마 중앙 관리: 모든 스키마를 중앙에서 관리하여 데이터 구조의 일관성을 유지합니다.​</li><li>호환성 검증: 새로운 스키마 등록 시 기존 스키마와의 호환성을 검증하여, 스키마 진화로 인한 오류를 방지합니다.​</li><li>스키마 버전 관리: 스키마의 버전을 체계적으로 관리하여, 필요 시 이전 버전으로의 롤백을 가능하게 합니다.</li></ul> Schema Registry의 작동 원리Schema Registry는 다음과 같은 흐름으로 작동합니다:​<ol ><li>스키마 등록: 프로듀서는 메시지를 Kafka에 전송하기 전에 해당 메시지의 스키마를 Schema Registry에 등록합니다.&nbsp;</li><li>스키마 ID 부여: Schema Registry는 등록된 스키마에 고유한 ID를 부여하고, 프로듀서는 이 스키마 ID를 메시지에 포함시켜 Kafka에 전송합니다.​</li><li>메시지 소비: 컨슈머는 Kafka에서 메시지를 읽어들인 후, 메시지에 포함된 스키마 ID를 사용하여 Schema Registry에서 스키마를 조회하고, 이를 통해 메시지를 역직렬화합니다.​</li></ol><pre ><code class="language-bash">{
 "type": "record",
 "name": "User",
 "fields": [
 {"name": "name", "type": "string"},
 {"name": "age", "type": "int"}
 ]
}</code></pre>&nbsp;이러한 과정은 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 계약을 가능하게 하며, 시스템의 안정성과 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다.&nbsp;Schema Registry의 장단점✅ 장점<ul ><li>시스템 안정성 향상: 스키마 변경 시 발생할 수 있는 오류를 사전에 방지하여 시스템의 안정성을 높입니다.</li><li>데이터 명세 관리 용이: 중앙에서 스키마를 관리함으로써 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 제공하고, 운영의 효율성을 향상시킵니다.​</li><li>업무 효율성 증대: 스키마 관리로 인한 불필요한 커뮤니케이션을 줄여 개발자들이 본연의 업무에 집중할 수 있게 합니다.</li></ul>❌ 단점<ul ><li>관리 포인트 증가: Schema Registry 서버를 추가로 관리해야 하므로 운영 복잡성이 증가할 수 있습니다.​</li><li>스키마 관리 부담: 엄격한 스키마 검증으로 인해 스키마 변경 시 추가적인 관리 작업이 필요할 수 있습니다.</li></ul>&nbsp;결론Kafka Schema Registry는 데이터의 스키마를 중앙에서 관리하여 프로듀서와 컨슈머 간의 일관성을 보장하는 필수적인 컴포넌트입니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성을 유지하고, 스키마 변경으로 인한 장애를 방지할 수 있습니다.&nbsp;📌 기억할 점<ul ><li>Kafka 자체는 데이터 형식을 검증하지 않음 → Schema Registry가 필요함</li><li>프로듀서는 메시지를 전송하기 전에 Schema Registry에 스키마를 등록해야 함</li><li>컨슈머는 메시지를 소비할 때 Schema Registry에서 스키마를 조회하여 역직렬화함</li><li>JSON, Avro, Protobuf 등의 다양한 포맷을 지원함 </li></ul>

덕토피아

🕊️ Kafka Schema Registry: 데이터 스키마 관리

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체력은 "하고 싶은 것과 할 수 있는 것 사이의 갭을 줄이는 거예요."라는 말에 밑줄을 그었습니다. 원문 제목은 "40대 이후엔 체력전이다"인데, 전체를 관통하는 내용은 '다정함은 체력에서 나오니까, 다정하려면 체력을 길러라'는 명제에 가까운 내용입니다. 전 구글 디렉터 정김경숙 님이 체력을 가꾸는 이유, 나노운동을 통해 "시간이 없다"라는 핑계를 멀리하는 이유에도 고개를 끄덕이게 됩니다.

사실 정김경숙 님이 유명해진 건 구글에서 17년 일하다 갑자기 해고당한 이후 주 80시간의 육체노동을 택하며 '트레이더조'에서 일하며 스몰토크를 하는 경험을 긍정적으로 이야기하면서부터였는데요. 점심시간 1시간을 활용해서는 리프트로 라이드헤일링을 하며 다리는 쉬면서 또 일을 했죠. 트레이더조 일이 끝나면 곧장 스타벅스 유니폼을 입었습니다. 즐겁게 일했다는 점을 생각하면 그녀는 스스로에게 다정했습니다.

낯선 사람에게 친절을 베풀면 그 의도를 의심하는 게 더 합리적인 것 같은 사회에 살고 있지만, 다정함은 누구나에게 필요합니다. 스스로에게 다정할 만큼 체력을 기르고 나면, 남는 체력으로는 이방인에게도 다정할 수 있지 않을까요? 오늘 이 아티클 덕분에 낯선 이에게 조금 더 친절할 수 있었고, 더 괜찮은 사람이 되겠다는 다짐을 했습니다.

https://www.folin.co/article/10337/gift/DghwhBThRk5eYf1Xrm2vYX7f6xiFZe6L

체력은 "하고 싶은 것과 할 수 있는 것 사이의 갭을 줄이는 거예요."라는 말에 밑줄을 그었습니다. 원문 제목은 "40대 이후엔 체력전이다"인데, 전체를 관통하는 내용은 '다정함은 체력에서 나오니까, 다정하려면 체력을 길러라'는 명제에 가까운 내용입니다. 전 구글 디렉터 정김경숙 님이 체력을 가꾸는 이유, 나노운동을 통해 "시간이 없다"라는 핑계를 멀리하는 이유에도 고개를 끄덕이게 됩니다. 사실 정김경숙 님이 유명해진 건 구글에서 17년 일하다 갑자기 해고당한 이후 주 80시간의 육체노동을 택하며 '트레이더조'에서 일하며 스몰토크를 하는 경험을 긍정적으로 이야기하면서부터였는데요. 점심시간 1시간을 활용해서는 리프트로 라이드헤일링을 하며 다리는 쉬면서 또 일을 했죠. 트레이더조 일이 끝나면 곧장 스타벅스 유니폼을 입었습니다. 즐겁게 일했다는 점을 생각하면 그녀는 스스로에게 다정했습니다. 낯선 사람에게 친절을 베풀면 그 의도를 의심하는 게 더 합리적인 것 같은 사회에 살고 있지만, 다정함은 누구나에게 필요합니다. 스스로에게 다정할 만큼 체력을 기르고 나면, 남는 체력으로는 이방인에게도 다정할 수 있지 않을까요? 오늘 이 아티클 덕분에 낯선 이에게 조금 더 친절할 수 있었고, 더 괜찮은 사람이 되겠다는 다짐을 했습니다. https://www.folin.co/article/10337/gift/DghwhBThRk5eYf1Xrm2vYX7f6xiFZe6L

www.folin.co

《다정함도 체력에서 나오니까》

최근 DeepSeek에 이어 중국발 AI에이전트 돌풍(?)을 일으키고 있는 마누스(Manus) AI 내용을 정리해봅니다.

🍏 Manus AI 개요
 * 개발사: 중국 스타트업 Monica
 * 출시: 2025년 3월 6일
 * 기반 모델: Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet과 Alibaba의 Qwen 모델 기반
 * 특징
   * 세계 최초의 범용 자율 AI 에이전트
   * OpenAI Deep Research, Gemini Deep Research 등에서 볼 수 있는 딥 리서치 기능을 구현한 멀티 에이전트 협업 시스템
   * 기존의 챗봇이나 AI 모델과 달리, Manus는 단순한 답변 제공을 넘어 실제 결과물을 도출하는 데 초점
   * 계획, 실행, 검증을 담당하는 별도의 에이전트들로 구성된 멀티 에이전트 아키텍처
   * 대규모 작업을 수백개의 실행 가능한 하위 작업으로 나누는 동적 타겟 분해 기능
   * 여러 유형의 데이터를 동시에 처리하는 교차 모달 추론 기능
   * 강화학습을 통한 의사결정 효율성 지속적인 개선 및 오류율 최소화
   * 지시를 기다리지 않고 스스로 작업을 시작하고 새로운 정보를 평가하며 접근 방식으로 동적으로 조정하는 자기주도적 작업 수행

🍏 기술적 특징
 * 멀티 에이전트 아키텍처
   * 계획 에이전트(Planning Agent)
     * 작업 분석 및 단계별 계획 수립
     * 사용자 요청을 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클로 분해
     * Monte Carlo Tree Search(MCTS) 알고리즘 활용
     * Anthropic Qwen 모델 기반의 텍스트 분석 및 전략 세분화
   * 실행 에이전트(Execution Agent)
     * 웹 브라우저/데이터베이스 등 27개 외부 도구와 실시간 연동
     * Claude 3.5 Sonnet 모델을 주력으로 사용
     * 비동기적 클라우드 처리 아키텍처 지원
   * 검증 에이전트(Validation Agent)
     * 결과 검증 및 최적화
     * 3단계 검증 프로세스: 형식 검증 (표 구조/코드 문법), 내용 검증 (사실 관계 확인, 컨텍스트 검증 (사용자 의도 부합 여부)
 * 성능 향상 메커니즘
   * 동적 모델 로딩: 작업 요구사항에 따라 GPT-4, Gemini 등 제3자 모델 추가 호출
   * 실시간 피드백 루프: 오류 발생 시 자동 재계획 알고리즘 가동
   * 크로스 모달 퓨전: 텍스트-이미지 결합 분석을 위한 어텐션 메커니즘 적용
 * 혁신적인 기능
   * 비동기 처리: Celery 작업규 + Redis 캐시 - 오픈라인 작업 지속 가능
   * 메모리 시스템: 벡터 데이터베이스 기반 장기 기억 - 사용자 패턴 학습 최적화
   * 보안 프레임워크: 샌드박스 가상머신 격리 - 외부시스템 영향 제거
 * 외부 도구 통합: 웹 브라우저, 데이터베이스, 코드 편집기 등 다양한 소프트웨어와 통합
 * 클라우드 기반 운영: 비동기적 클라우드 처리를 지원하여 효율적인 작업 수행 가능

🍏 성능
 * Meta AI와 Hugging Face가 개발한 GAIA 테스트에서 OpenAI GPT-4o 대비 18% or 23% 높은 정확도

🍏 단점 및 한계
 * 초기 오류 빈도: 무한 루프 발생, 오류 메시지 출력 등 초기 사용자 경험에서 문제 보고
 * 사실 정확성 부족: 정보 누락 또는 부정확한 데이터 제공 사례 존재
 * API 의존성: API가 없는 애플리케이션과의 호환성이 제한적
 * 복제 가능성: 자체 모델 개발보다는 통합에 의존하기 때문에 경쟁사에 의해 복제될 위험

🍏 비즈니스 가능성
 * 기업용 솔루션: B2B 공급업체 발굴, 재무 보고서 분석 등
 * 개인 비서 역할: 여행 계획, 보험 비교, 교육 과정 개발 등
 * 자동화된 업무 처리: 온라인 스토어 운영 분석, 채용 인터뷰 준비 등

🍏 미래 전망
 * 오픈소스화 계획: Monica는 2025년 말까지 Manus AI를 오픈소스로 공개할 계획
 * 확장성: 개발자들이 맞춤형 플러그인을 구축하거나 틈새 응용 프로그램에 최적화할 수 있는 가능성 제공

최근 DeepSeek에 이어 중국발 AI에이전트 돌풍(?)을 일으키고 있는 마누스(Manus) AI 내용을 정리해봅니다. 🍏 Manus AI 개요<ul><li>개발사: 중국 스타트업 Monica</li><li>출시: 2025년 3월 6일</li><li>기반 모델: Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet과 Alibaba의 Qwen 모델 기반</li><li>특징<ul><li>세계 최초의 범용 자율 AI 에이전트</li><li>OpenAI Deep Research, Gemini Deep Research 등에서 볼 수 있는 딥 리서치 기능을 구현한 멀티 에이전트 협업 시스템</li><li>기존의 챗봇이나 AI 모델과 달리, Manus는 단순한 답변 제공을 넘어 실제 결과물을 도출하는 데 초점</li><li>계획, 실행, 검증을 담당하는 별도의 에이전트들로 구성된 멀티 에이전트 아키텍처</li><li>대규모 작업을 수백개의 실행 가능한 하위 작업으로 나누는 동적 타겟 분해 기능</li><li>여러 유형의 데이터를 동시에 처리하는 교차 모달 추론 기능</li><li>강화학습을 통한 의사결정 효율성 지속적인 개선 및 오류율 최소화</li><li>지시를 기다리지 않고 스스로 작업을 시작하고 새로운 정보를 평가하며 접근 방식으로 동적으로 조정하는 자기주도적 작업 수행</li></ul></li></ul> 🍏 기술적 특징<ul><li>멀티 에이전트 아키텍처<ul><li>계획 에이전트(Planning Agent)<ul><li>작업 분석 및 단계별 계획 수립</li><li>사용자 요청을 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클로 분해</li><li>Monte Carlo Tree Search(MCTS) 알고리즘 활용</li><li>Anthropic Qwen 모델 기반의 텍스트 분석 및 전략 세분화</li></ul></li><li>실행 에이전트(Execution Agent)<ul><li>웹 브라우저/데이터베이스 등 27개 외부 도구와 실시간 연동</li><li>Claude 3.5 Sonnet 모델을 주력으로 사용</li><li>비동기적 클라우드 처리 아키텍처 지원</li></ul></li><li>검증 에이전트(Validation Agent)<ul><li>결과 검증 및 최적화</li><li>3단계 검증 프로세스: 형식 검증 (표 구조/코드 문법), 내용 검증 (사실 관계 확인, 컨텍스트 검증 (사용자 의도 부합 여부)</li></ul></li></ul></li><li>성능 향상 메커니즘<ul><li>동적 모델 로딩: 작업 요구사항에 따라 GPT-4, Gemini 등 제3자 모델 추가 호출</li><li>실시간 피드백 루프: 오류 발생 시 자동 재계획 알고리즘 가동</li><li>크로스 모달 퓨전: 텍스트-이미지 결합 분석을 위한 어텐션 메커니즘 적용</li></ul></li><li>혁신적인 기능<ul><li>비동기 처리: Celery 작업규 + Redis 캐시 - 오픈라인 작업 지속 가능</li><li>메모리 시스템: 벡터 데이터베이스 기반 장기 기억 - 사용자 패턴 학습 최적화</li><li>보안 프레임워크: 샌드박스 가상머신 격리 - 외부시스템 영향 제거</li></ul></li><li>외부 도구 통합: 웹 브라우저, 데이터베이스, 코드 편집기 등 다양한 소프트웨어와 통합</li><li>클라우드 기반 운영: 비동기적 클라우드 처리를 지원하여 효율적인 작업 수행 가능</li></ul> 🍏 성능<ul><li>Meta AI와 Hugging Face가 개발한 GAIA 테스트에서 OpenAI GPT-4o 대비 18% or 23% 높은 정확도</li></ul> 🍏 단점 및 한계<ul><li>초기 오류 빈도: 무한 루프 발생, 오류 메시지 출력 등 초기 사용자 경험에서 문제 보고</li><li>사실 정확성 부족: 정보 누락 또는 부정확한 데이터 제공 사례 존재</li><li>API 의존성: API가 없는 애플리케이션과의 호환성이 제한적</li><li>복제 가능성: 자체 모델 개발보다는 통합에 의존하기 때문에 경쟁사에 의해 복제될 위험</li></ul> 🍏 비즈니스 가능성<ul><li>기업용 솔루션: B2B 공급업체 발굴, 재무 보고서 분석 등</li><li>개인 비서 역할: 여행 계획, 보험 비교, 교육 과정 개발 등</li><li>자동화된 업무 처리: 온라인 스토어 운영 분석, 채용 인터뷰 준비 등</li></ul> 🍏 미래 전망<ul><li>오픈소스화 계획: Monica는 2025년 말까지 Manus AI를 오픈소스로 공개할 계획</li><li>확장성: 개발자들이 맞춤형 플러그인을 구축하거나 틈새 응용 프로그램에 최적화할 수 있는 가능성 제공</li></ul>

마누스(Manus) AI

우디의 컨설팅:  합격으로 가는 3가지 차별점 회사별 맞춤 포트폴리오,  합격을 부르는 비결입니다. 5회 코칭 진행 
 핀테크 프로덕트 디자이너로 최종 합격한 김** 님의 실제 리뷰입니다.  2회 코칭 진행 
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[🚨3월·소수 정예!] 유니콘·빅테크 합격한 UX/UI 포트폴리오 컨설팅 - PO·디자인 리드 우디 - 우디디자인랩

Q) 🧑‍💻 평소 업무나 협업 시, 본인의 커뮤니케이션 스타일은 어떤 편인가요? (우디)

A) 🙋‍♀️ 저는 상대방이 궁금해하거나 필요로 할 수 있는 정보를 구체적으로 전달하려는 편이에요. 가령 프로젝트를 진행할 때도, “이건 왜 필요한가” “어떤 방식으로 진행될 것인가” 같은 구체적인 맥락을 먼저 짚어요. 특히 추가 설명이 필요할 것 같은 부분은 상세하게 적어서 미리 공유하고, 혹시 오해가 생기지 않도록 직접 확인하려고 노력합니다. 제가 조금 더 신경을 써야 의사소통 과정에서 불필요한 혼란을 줄일 수 있다고 생각해요. (5년차 UX/UI 디자이너분)

* 저맥락 커뮤니케이션을 통해 오해를 줄이는 커뮤니케이션 스타일이 느껴져 좋았습니다.

Q) 🧑‍💻 평소 업무나 협업 시, 본인의 커뮤니케이션 스타일은 어떤 편인가요? (우디) A) 🙋‍♀️ 저는 상대방이 궁금해하거나 필요로 할 수 있는 정보를 구체적으로 전달하려는 편이에요. 가령 프로젝트를 진행할 때도, “이건 왜 필요한가” “어떤 방식으로 진행될 것인가” 같은 구체적인 맥락을 먼저 짚어요. 특히 추가 설명이 필요할 것 같은 부분은 상세하게 적어서 미리 공유하고, 혹시 오해가 생기지 않도록 직접 확인하려고 노력합니다. 제가 조금 더 신경을 써야 의사소통 과정에서 불필요한 혼란을 줄일 수 있다고 생각해요. (5년차 UX/UI 디자이너분) * 저맥락 커뮤니케이션을 통해 오해를 줄이는 커뮤니케이션 스타일이 느껴져 좋았습니다.

Latpeed

기억에 남는 디자이너 면접 답변 [9]

화담 서선생이 항상 강조하는 "문제 해결"이란? : 네이버 블로그

왜? 매일 도서관에 가는데도 성장이 더딜까...
왜? 열심히 일을 하는데도 가난할까...
왜? 친절하게 대하는데도 인간 관계가 아쉬울까...

이 바보야 중요한건 문제해결이라고~
(feat. 화담서선생)
https://blog.naver.com/growthup8/223414069997

왜? 매일 도서관에 가는데도 성장이 더딜까...왜? 열심히 일을 하는데도 가난할까...왜? 친절하게 대하는데도 인간 관계가 아쉬울까... 이 바보야 중요한건 문제해결이라고~ (feat. 화담서선생)https://blog.naver.com/growthup8/223414069997

blog.naver.com

화담 서선생

성장의 고통속에서 숨어있는 쾌락을 먹고 사는 쾌락주의자 '업세스' 입니다.
#웹디자인 #크리에이터 #호기심 #성장

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