AI 기술이 우리 일상과 산업 전반에 스며들면서 소프트웨어 개발 환경 역시 큰 변화의 물결을 맞이하고 있다. 특히 코딩을 돕는 AI 에이전트의 등장은 개발 생산성에 대한 큰 변화를 만들고 있다. 나 역시 이러한 변화를 체감하며, 나에게 익숙한 소프트웨어 개발의 대표적인 두 축인 프론트엔드와 백엔드 영역에서 AI 기술이 미치는 영향과 그로 인해 변화하는 소프트웨어 엔지니어의 역할에 대해 개인적인 생각을 정리해 본다.

먼저 프론트엔드 영역을 살펴보자. 프론트엔드 엔지니어의 주요 업무 중 하나는 디자이너가 만든 시각적 결과물을 실제 사용자와 상호작용할 수 있는 인터페이스로 구현하는 것이다. 최근 커서(Cursor)와 같은 코딩 에이전트는 이 영역에서 놀라운 생산성 향상을 만들었다. 특히 피그마(Figma)와 MCP를 통한 연동 및 디자인 시스템의 활용은 정형화된 UI 구현 작업을 상당 부분 자동화하여, 엔지니어는 반복적인 코드 작성 시간을 줄이고 더 복잡한 문제에 집중할 수 있게 되었다. 물론 아직은 AI가 생성한 코드를 그대로 사용하기보다는 엔지니어의 검토와 수정이 필요하며, 복잡한 상태 관리나 비즈니스 로직 구현, 또는 매우 독창적인 인터랙션 구현에는 한계가 있다. 하지만 UI 구현에 드는 시간과 노력이 크게 줄어든다는 점은 부인할 수 없는 변화로 보인다.

다음으로 백엔드 영역도 살펴보자. 백엔드 엔지니어는 비즈니스 요구사항을 만족시키는 도메인 논리를 구현하고 안정적인 API를 제공하며, 나아가 대규모 시스템을 효율적으로 운영하기 위한 아키텍처 설계와 관리를 담당한다. 내 경험과 주변 동료들의 이야기를 종합해 보면, 백엔드 영역에서 코딩 에이전트의 생산성 향상 효과는 UI 구현만큼 극적이지는 않다. 복잡하게 얽힌 비즈니스 규칙, 레거시 시스템과의 연동, 데이터베이스 설계, 보안 및 성능 최적화 등 고려해야 할 요소가 많고, 도메인 맥락 의존성이 높기 때문일 것이다. 하지만 전혀 도움이 되지 않는 것은 아니다. 특정 로직 구현에 대한 아이디어를 얻거나, 테스트 코드 또는 API 문서 초안을 작성하고, 복잡한 아키텍처 패턴을 학습하거나 설계 대안을 탐색하는 과정에서는 분명 유용한 조력자 역할을 하고 있다. 또한, 클라우드 기술의 발전은 과거 백엔드 엔지니어의 주된 고민거리였던 인프라 구축 및 운영 부담을 상당 부분 덜어주며 비즈니스 요구사항 개발에 더 집중할 수 있는 환경을 만들어주고 있다.

이러한 변화 속에서 주목할 점은 프론트엔드와 백엔드 사이의 경계가 점차 흐릿해지고 있다는 것이다. AI의 도움으로 UI 구현 부담이 줄어든 프론트엔드 엔지니어는 자연스럽게 상태 관리 로직이나 서버와의 통신 너머, 즉 백엔드 영역의 문제 해결에 더 깊이 관여할 여지가 생겼다. 반대로 백엔드 엔지니어 역시 과거보다 표준화되고 있는 프론트엔드 기술(리액트)과 AI의 도움을 받아 사용자 인터페이스 개발에 대한 진입 장벽이 낮아졌다. 물론 각 영역의 깊이 있는 전문성은 여전히 중요하지만, 기술적인 장벽이 낮아짐에 따라 엔지니어들이 특정 기술 스택에 갇히기보다 제품 전체의 맥락을 이해하고 최종 사용자 가치를 중심으로 사고하는 것이 더욱 중요해지고 있다.

최근 여러 기업에서
프로덕트 엔지니어(Product Engineer)
라는 직군을 채용하는 모습은 이러한 변화를 반영하는 현상 중 하나라고 생각한다. 프로덕트 엔지니어는 단순히 프론트엔드와 백엔드 기술을 모두 다룰 수 있는 풀스택 개발자를 의미하는 것을 넘어, 사용자 경험부터 기술 구현, 데이터 분석, 인프라 운영까지 제품 개발의 전 과정에 걸쳐 주도적으로 문제를 정의하고 해결하며 제품의 성공에 기여하는 역할로 기대받고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 이상적인 이야기처럼 들렸을지 모르지만, AI 기술의 발전과 개발 생태계의 변화는 이러한 역할의 현실화시키고 있다. 내 주변에서도 이미 기술 영역의 경계를 넘어 제품 자체에 집중하며 일하는 동료들을 어렵지 않게 찾아볼 수 있다.

2010년대 모바일 시대를 맞이하며 전문화되었던 프론트엔드와 백엔드의 역할 분담이, 이제 AI 시대를 맞아 다시 융합되는 듯한 흐름이 관찰된다. 물론 이는 나의 제한적인 경험과 관찰에 기반한 생각이며, 앞으로 기술이 어떻게 발전하고 시장이 어떻게 반응할지는 계속 지켜봐야 할 것이다. 하지만 한 가지 분명한 점은, 앞으로 소프트웨어 엔지니어에게는 깊이 있는 전문성과 더불어, 직군의 경계를 넘어 협력하고 제품 전체의 가치를 높이는 능력이 더욱 중요해질 것이라는 점이다. 이러한 변화의 흐름을 읽고 끊임없이 배우고 적응하는 자세가 그 어느 때보다 필요한 시점인 것 같다.

AI 기술이 우리 일상과 산업 전반에 스며들면서 소프트웨어 개발 환경 역시 큰 변화의 물결을 맞이하고 있다. 특히 코딩을 돕는 AI 에이전트의 등장은 개발 생산성에 대한 큰 변화를 만들고 있다. 나 역시 이러한 변화를 체감하며, 나에게 익숙한 소프트웨어 개발의 대표적인 두 축인 프론트엔드와 백엔드 영역에서 AI 기술이 미치는 영향과 그로 인해 변화하는 소프트웨어 엔지니어의 역할에 대해 개인적인 생각을 정리해 본다. 먼저 프론트엔드 영역을 살펴보자. 프론트엔드 엔지니어의 주요 업무 중 하나는 디자이너가 만든 시각적 결과물을 실제 사용자와 상호작용할 수 있는 인터페이스로 구현하는 것이다. 최근 커서(Cursor)와 같은 코딩 에이전트는 이 영역에서 놀라운 생산성 향상을 만들었다. 특히 피그마(Figma)와 MCP를 통한 연동 및 디자인 시스템의 활용은 정형화된 UI 구현 작업을 상당 부분 자동화하여, 엔지니어는 반복적인 코드 작성 시간을 줄이고 더 복잡한 문제에 집중할 수 있게 되었다. 물론 아직은 AI가 생성한 코드를 그대로 사용하기보다는 엔지니어의 검토와 수정이 필요하며, 복잡한 상태 관리나 비즈니스 로직 구현, 또는 매우 독창적인 인터랙션 구현에는 한계가 있다. 하지만 UI 구현에 드는 시간과 노력이 크게 줄어든다는 점은 부인할 수 없는 변화로 보인다. 다음으로 백엔드 영역도 살펴보자. 백엔드 엔지니어는 비즈니스 요구사항을 만족시키는 도메인 논리를 구현하고 안정적인 API를 제공하며, 나아가 대규모 시스템을 효율적으로 운영하기 위한 아키텍처 설계와 관리를 담당한다. 내 경험과 주변 동료들의 이야기를 종합해 보면, 백엔드 영역에서 코딩 에이전트의 생산성 향상 효과는 UI 구현만큼 극적이지는 않다. 복잡하게 얽힌 비즈니스 규칙, 레거시 시스템과의 연동, 데이터베이스 설계, 보안 및 성능 최적화 등 고려해야 할 요소가 많고, 도메인 맥락 의존성이 높기 때문일 것이다. 하지만 전혀 도움이 되지 않는 것은 아니다. 특정 로직 구현에 대한 아이디어를 얻거나, 테스트 코드 또는 API 문서 초안을 작성하고, 복잡한 아키텍처 패턴을 학습하거나 설계 대안을 탐색하는 과정에서는 분명 유용한 조력자 역할을 하고 있다. 또한, 클라우드 기술의 발전은 과거 백엔드 엔지니어의 주된 고민거리였던 인프라 구축 및 운영 부담을 상당 부분 덜어주며 비즈니스 요구사항 개발에 더 집중할 수 있는 환경을 만들어주고 있다. 이러한 변화 속에서 주목할 점은 프론트엔드와 백엔드 사이의 경계가 점차 흐릿해지고 있다는 것이다. AI의 도움으로 UI 구현 부담이 줄어든 프론트엔드 엔지니어는 자연스럽게 상태 관리 로직이나 서버와의 통신 너머, 즉 백엔드 영역의 문제 해결에 더 깊이 관여할 여지가 생겼다. 반대로 백엔드 엔지니어 역시 과거보다 표준화되고 있는 프론트엔드 기술(리액트)과 AI의 도움을 받아 사용자 인터페이스 개발에 대한 진입 장벽이 낮아졌다. 물론 각 영역의 깊이 있는 전문성은 여전히 중요하지만, 기술적인 장벽이 낮아짐에 따라 엔지니어들이 특정 기술 스택에 갇히기보다 제품 전체의 맥락을 이해하고 최종 사용자 가치를 중심으로 사고하는 것이 더욱 중요해지고 있다. 최근 여러 기업에서 <code >프로덕트 엔지니어(Product Engineer)</code>라는 직군을 채용하는 모습은 이러한 변화를 반영하는 현상 중 하나라고 생각한다. 프로덕트 엔지니어는 단순히 프론트엔드와 백엔드 기술을 모두 다룰 수 있는 풀스택 개발자를 의미하는 것을 넘어, 사용자 경험부터 기술 구현, 데이터 분석, 인프라 운영까지 제품 개발의 전 과정에 걸쳐 주도적으로 문제를 정의하고 해결하며 제품의 성공에 기여하는 역할로 기대받고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 이상적인 이야기처럼 들렸을지 모르지만, AI 기술의 발전과 개발 생태계의 변화는 이러한 역할의 현실화시키고 있다. 내 주변에서도 이미 기술 영역의 경계를 넘어 제품 자체에 집중하며 일하는 동료들을 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 2010년대 모바일 시대를 맞이하며 전문화되었던 프론트엔드와 백엔드의 역할 분담이, 이제 AI 시대를 맞아 다시 융합되는 듯한 흐름이 관찰된다. 물론 이는 나의 제한적인 경험과 관찰에 기반한 생각이며, 앞으로 기술이 어떻게 발전하고 시장이 어떻게 반응할지는 계속 지켜봐야 할 것이다. 하지만 한 가지 분명한 점은, 앞으로 소프트웨어 엔지니어에게는 깊이 있는 전문성과 더불어, 직군의 경계를 넘어 협력하고 제품 전체의 가치를 높이는 능력이 더욱 중요해질 것이라는 점이다. 이러한 변화의 흐름을 읽고 끊임없이 배우고 적응하는 자세가 그 어느 때보다 필요한 시점인 것 같다.

무너지고 있는 프론트엔드, 백엔드 직군의 경계에 대한 고찰

"개발은 스스로 생각하고 탐구할 때가 가장 즐거우니까"

1️⃣ 마법사인 프리렌은 마법 그 자체를 좋아해요. 그래서 쓸모없는 마법이라도 수집하고 배우려고 하죠.

그래서 늘 마도서(마법도서)를 읽어요. 프리렌을 보며 개발자로서 자신을 돌아보게 됐어요. '나는 개발을 얼마나 좋아했던가', '나는 개발도서를 얼마나 즐겨 읽는가'.

2️⃣ 강력한 마법을 손쉽게 배울 기회를 거절하며 프리렌은 이렇게 답해요. "마법은 스스로 생각하고 탐구할 때가 가장 즐거우니까"

AI를 통해 손쉽게 개발할 수 있는 시대가 열렸지만, 여전히 개발은 그 자체로 참 즐거워요. 때론 애써 코드를 직접 짜면서 즐길 줄 아는 개발자로 남고 싶어요.

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<장송의 프리렌>을 봐도 개발 생각뿐

"개발은 스스로 생각하고 탐구할 때가 가장 즐거우니까" 1️⃣&nbsp;마법사인 프리렌은 마법 그 자체를 좋아해요. 그래서 쓸모없는 마법이라도 수집하고 배우려고 하죠. 그래서 늘 마도서(마법도서)를 읽어요. 프리렌을 보며 개발자로서 자신을 돌아보게 됐어요. '나는 개발을 얼마나 좋아했던가', '나는 개발도서를 얼마나 즐겨 읽는가'. 2️⃣ 강력한 마법을 손쉽게 배울 기회를 거절하며 프리렌은 이렇게 답해요. "마법은 스스로 생각하고 탐구할 때가 가장 즐거우니까" AI를 통해 손쉽게 개발할 수 있는 시대가 열렸지만, 여전히 개발은 그 자체로 참 즐거워요. 때론 애써 코드를 직접 짜면서 즐길 줄 아는 개발자로 남고 싶어요. - &lt;장송의 프리렌&gt;을 봐도 개발 생각뿐

애니를 봐도 개발 생각뿐

길벗에서 책을 보내주셔서 후다닥 읽어보았습니다.
제가 하고 있는일도 앞으로 AI에이전트를 구축하는것과 관계 있을것 같아서, 기대하는 마음으로 읽어보았습니다.

책을 읽으면서 저에게는 좀 쉽다고 느껴졌고,
반복되는 내용, 불필요한 내용이 많다고 느껴졌는데요.

이는 책의 대상 독자가 저처럼 이미 LLM으로 소프트웨어를 개발하는 사람이 아니라, LLM을 사용한 개발에 관심이 있는 독자라는 것을 보고 고개를 끄떡했습니다.

LLM을 사용한 개발과 더불어 에이전트 개발까지 감을 잡고 싶으신 분은 읽어보셔도 좋을것 같습니다.

다만, 파이썬 코드 설명은 좀 불필요하거나 불친절한 부분들이 있었습니다. 예제도 깊이 있게 LLM개발을 다루기 보다는 쉽고 다양한 예제로 구성되어 있어서 빠르게 개념 탑재하고 싶은분이 보시는게 좋을것 같습니다.

길벗에서 책을 보내주셔서 후다닥 읽어보았습니다. 제가 하고 있는일도 앞으로 AI에이전트를 구축하는것과 관계 있을것 같아서, 기대하는 마음으로 읽어보았습니다. 책을 읽으면서 저에게는 좀 쉽다고 느껴졌고, 반복되는 내용, 불필요한 내용이 많다고 느껴졌는데요. 이는 책의 대상 독자가 저처럼 이미 LLM으로 소프트웨어를 개발하는 사람이 아니라, LLM을 사용한 개발에 관심이 있는 독자라는 것을 보고 고개를 끄떡했습니다. LLM을 사용한 개발과 더불어 에이전트 개발까지 감을 잡고 싶으신 분은 읽어보셔도 좋을것 같습니다. 다만, 파이썬 코드 설명은 좀 불필요하거나 불친절한 부분들이 있었습니다. 예제도 깊이 있게 LLM개발을 다루기 보다는 쉽고 다양한 예제로 구성되어 있어서 빠르게 개념 탑재하고 싶은분이 보시는게 좋을것 같습니다.

[책소개] 랭체인&랭그래프로 AI에이전트 개발하기

디자이너에게 AI를 어떻게 문제 해결에 활용했는지
묻는 기업이 늘고 있습니다.

특히, 포폴에서 AI는 그냥 썼다가 아니라
어떤 맥락에서, 왜, 어떤 행동을 유도했는지로
써야 뻔하지 않을 수 있습니다.

흥미롭게 본 예시
- GPTs에 VoC 전체 학습 → 페르소나 도출 → 인뎁스 인터뷰 설계 (사이드)
- 리뷰 요약 기능 → 인게이지먼트 +nn% (솔루션)
- AI 챌린지 추천 → 루틴 기반 맞춤 유도 (전략)

💡UX 설계에 AI가 어떤 역할을 했는지로 풀어보세요.
단순 사용했다는 중요하지 않습니다.

디자이너에게 AI를 어떻게 문제 해결에 활용했는지묻는 기업이 늘고 있습니다. 특히, 포폴에서 AI는 그냥 썼다가 아니라어떤 맥락에서, 왜, 어떤 행동을 유도했는지로써야 뻔하지 않을 수 있습니다. 흥미롭게 본 예시- GPTs에 VoC 전체 학습 → 페르소나 도출 → 인뎁스 인터뷰 설계 (사이드)- 리뷰 요약 기능 → 인게이지먼트 +nn% (솔루션)- AI 챌린지 추천 → 루틴 기반 맞춤 유도 (전략) 💡UX 설계에 AI가 어떤 역할을 했는지로 풀어보세요.단순 사용했다는 중요하지 않습니다.

포트폴리오에 AI, 어떻게 넣어야 안 뻔할까?

SSR 도입으로 SEO·초기 로딩을 개선하려다 react-query 중복 호출로 성능이 악화된 과정을 분석하고, 구조적 해결책·지표 향상 결과를 공유합니다. SSR 최적화 핵심 포인트와 react-query 캐시 설정 노하우까지 담았습니다.

마이리얼트립 SSR 최적화

마이리얼트립은 왜 SSR을 최적화해야했을까요?

 * 예기치 못한 성능저하
 * 중복 API 호출

분석, 검증, 해결책, 결과까지 깔끔하게 나와있네요!

https://medium.com/myrealtrip-product/마이리얼트립-ssr-최적화-a73815c6cdfc

마이리얼트립은 왜 SSR을 최적화해야했을까요? <ul ><li>예기치 못한 성능저하</li><li>중복 API 호출</li></ul> 분석, 검증, 해결책, 결과까지 깔끔하게 나와있네요! https://medium.com/myrealtrip-product/마이리얼트립-ssr-최적화-a73815c6cdfc

Medium

SSR 최적화

설계없이 시작가능한 AI에 의한 즉흥 개발방법도 지속적으로 유행하고 발전해 나가겠지만 상대적으로

느린 개발방법처럼 보이는 도메인 모델을 먼저 고민하고 시작하는 DDD(+이벤트 드리븐) 개발방법에서도 AI툴을 활용해 가속화하는 방법이 없을까?

고민하다가 시도된 변종실험으로 Qlerify를 간단하게 이용해보았으며 도메인모델을 통해 코드생성도 후속으로 시도해보았습니다.
(코틀린 코드와 액터모델로 구현시도됨)

변종실험 : https://wiki.webnori.com/display/AKKA/qlerify+with+ddd

설계없이 시작가능한 AI에 의한 즉흥 개발방법도 지속적으로 유행하고 발전해 나가겠지만 상대적으로 느린 개발방법처럼 보이는 도메인 모델을 먼저 고민하고 시작하는 DDD(+이벤트 드리븐) 개발방법에서도 AI툴을 활용해 가속화하는 방법이 없을까? 고민하다가 시도된 변종실험으로 Qlerify를 간단하게 이용해보았으며 도메인모델을 통해 코드생성도 후속으로 시도해보았습니다.(코틀린 코드와 액터모델로 구현시도됨) 변종실험 : https://wiki.webnori.com/display/AKKA/qlerify+with+ddd

DDD with AI

소셜미디어의 대부 저커버그의 AI 친구에 대한 생각.

“평균적인 미국인은 3명 이하의 친구를 가지고 있지만, 15명 정도의 친구가 필요함. 사람들은 더 연결되길 원한다. 물리적인 관계를 갖는 것이 물론 더 낫겠지만, 실제로는 그러지 못하는 경우가 많다. 지금은 매우 초기 단계지만 분명히 여러 역할을 할 것임.”

소셜미디어의 대부 저커버그의 AI 친구에 대한 생각. “평균적인 미국인은 3명 이하의 친구를 가지고 있지만, 15명 정도의 친구가 필요함. 사람들은 더 연결되길 원한다. 물리적인 관계를 갖는 것이 물론 더 낫겠지만, 실제로는 그러지 못하는 경우가 많다. 지금은 매우 초기 단계지만 분명히 여러 역할을 할 것임.”

안녕하세요. 그린입니다 🍏이번 포스팅에서는 Xcode 16부터 제공되는 folder에 대해 알아보면서 group과 어떤 차이가 있는지 정리해보겠습니다 🙋🏻 들어가기전에 Xcode 16부터는 기본적으로 생성 시 폴더 구조로 생성됩니다.폴더와 그룹의 비주얼 차이는 아래와 같아요! 확연히 차이가 나죠?우리가 흔히 알고 사용되던 회색 아이콘이 그룹을 나타내며, 파란색 아이콘은 이제 새로 등장한 폴더를 나타냅니다. 이번 포스팅에서는 이 둘의 차이를 본격적으로 파해쳐보고 어떤것을 어떨때 사용하는것이 적절할지 같이 알아봅니다 😀 우선 생성하는 방법을 간단히 보고 설명을 해볼께요! Create and Convert folder & group 아주 간단해요.우리가 평소 그룹 생성하는것처럼 우클릭을 한다면 이제 ..

Xcode 16 - Group vs Folder

Xcode 16에서 Folder라는 기능이 도입되었습니다 🙋🏻
기존에는 Group으로 생성하였다면 이제 디폴트로 Folder 기반으로 생성됩니다.

가장 핵심으로 요약하자면,
Group은 파일 시스템과는 무관한 Xcode 내부에서만 존재하는 가상 폴더 구조이지만
Folder는 실제 디스크 상의 폴더와 동기화되는 구조입니다.

이 차이들로 인해 각자 적절한 쓰임새가 있을겁니다.
이를 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 간단히 정리해봤습니다.

Xcode 16에서 Folder라는 기능이 도입되었습니다 🙋🏻기존에는 Group으로 생성하였다면 이제 디폴트로 Folder 기반으로 생성됩니다. 가장 핵심으로 요약하자면,Group은 파일 시스템과는 무관한 Xcode 내부에서만 존재하는 가상 폴더 구조이지만Folder는 실제 디스크 상의 폴더와 동기화되는 구조입니다. 이 차이들로 인해 각자 적절한 쓰임새가 있을겁니다.이를 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 간단히 정리해봤습니다.

iOYES

Xcode의 Folder와 Group은 어떤 차이를 가질까?

5쇄! >>ㅑ~ 😆😍🤩 감개무량하네요! 😭😭😭 여러분 감사합니다!! 🙇🏻🙇🏻🙇🏻

<최고의 프롬프트 엔지니어링 강의> 👉 https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000213362002

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AI 시대, 우리가 정말 갖춰야 할 능력은 무엇일까요?

많은 분들이 AI 기술, 프로그래밍 스킬, 데이터 분석 능력을 이야기해요.
물론 이 능력들도 모두 중요한 것 같아요.
하지만 제가 최근 깨달은, 진짜 중요한 역량은 바로 '좋은 질문을 하는 능력'이에요.

왜 좋은 질문을 하는 능력이 중요할까요?

1. 질문의 수준이 AI의 답변 품질을 결정하기 때문이어요.
정확하고 핵심을 찌르는 질문을 할수록 AI는 더 깊이 있고 유용한 답변을 주는 것 같아요.
결국 AI 답변은 질문의 수준에 따라 그 퀄리티가 결정 되어요.

2. 좋은 질문은 '자신만의 관점'을 형성해주기 때문이어요.
AI가 제공하는 답을 무조건적으로 받아들이기보다, 나만의 기준과 관점으로 해석하는 것이 필요해요.
이처럼 비판적으로 사고하면서 질문하면, 자연스럽게 자신만의 관점이 형성 되어요.

3. 질문은 문제의 본질을 드러낼 수 있기 때문이어요.
좋은 질문은 표면적 현상에 머무르지 않고 진짜 중요한 문제의 본질을 밝혀내어요.
이를 통해 AI도 보다 근본적이고 효과적인 해결책을 제시하게 되어요.

이처럼 좋은 질문을 하는 능력은 중요해요.
그러나 혼자서 좋은 질문을 하는 것은 어려워요.

그래서 저는 함께 고민하고 질문하는 공간을 만들었어요.
Product Engineer Community(PEC) 에서는 프로덕트 엔지니어들이 모여
각자의 경험과 고민을 나누고, 함께 좋은 질문이 무엇인지 답을 찾아가고 있어요.
함께 질문을 나누면서 서로의 관점을 다듬고 문제의 핵심을 발견하는 훈련을 통해서요.

AI 시대, 진짜 경쟁력 있는 엔지니어가 되고 싶다면
PEC 에 오셔서 좋은 질문을 나누며 같이 성장해요.
(댓글에 링크)

AI 시대, 우리가 정말 갖춰야 할 능력은 무엇일까요? 많은 분들이 AI 기술, 프로그래밍 스킬, 데이터 분석 능력을 이야기해요. 물론 이 능력들도 모두 중요한 것 같아요. 하지만 제가 최근 깨달은, 진짜 중요한 역량은 바로 '좋은 질문을 하는 능력'이에요. 왜 좋은 질문을 하는 능력이 중요할까요? 1. 질문의 수준이 AI의 답변 품질을 결정하기 때문이어요. 정확하고 핵심을 찌르는 질문을 할수록 AI는 더 깊이 있고 유용한 답변을 주는 것 같아요. 결국 AI 답변은 질문의 수준에 따라 그 퀄리티가 결정 되어요. 2. 좋은 질문은 '자신만의 관점'을 형성해주기 때문이어요. AI가 제공하는 답을 무조건적으로 받아들이기보다, 나만의 기준과 관점으로 해석하는 것이 필요해요. 이처럼 비판적으로 사고하면서 질문하면, 자연스럽게 자신만의 관점이 형성 되어요. 3. 질문은 문제의 본질을 드러낼 수 있기 때문이어요. 좋은 질문은 표면적 현상에 머무르지 않고 진짜 중요한 문제의 본질을 밝혀내어요. 이를 통해 AI도 보다 근본적이고 효과적인 해결책을 제시하게 되어요. 이처럼 좋은 질문을 하는 능력은 중요해요. 그러나 혼자서 좋은 질문을 하는 것은 어려워요. 그래서 저는 함께 고민하고 질문하는 공간을 만들었어요. Product Engineer Community(PEC) 에서는 프로덕트 엔지니어들이 모여 각자의 경험과 고민을 나누고, 함께 좋은 질문이 무엇인지 답을 찾아가고 있어요. 함께 질문을 나누면서 서로의 관점을 다듬고 문제의 핵심을 발견하는 훈련을 통해서요. AI 시대, 진짜 경쟁력 있는 엔지니어가 되고 싶다면 PEC 에 오셔서 좋은 질문을 나누며 같이 성장해요. (댓글에 링크)

동시성처리와 병렬성처리는 유사해보이지만 큰 차이가있으며 간략하게 간략하게 설명될수 있습니다.

•동시성 : 한사람이 커피주문 받고 만들기를 동시에한다. 커피머신을 이용하면서도 주문을 받음 - 비동기 논블록킹
•병렬성 : 커피주문을 받는사람과 만드는 사람이 각각 따로 있다. - 병렬처리 멀티스레드 프로그래밍
•순차성(동기순차 블락킹 프로그래밍) : 한사람이 커피주문을 받고 커피를 만들지만~ 커피가 완성될때까지 다음손님 주문을 받지 못한다.

◦동시/병렬로 진행되지 않음으로 전체 소요시간은 각 Task의 전체합으로 전체완료시간이 가장느림

JVM(자바+코틀린) 영역이 지원하는 동시성 프로그래밍 방식을 먼저 알아보고 액터모델에 이벤트를 전송해 결과값을 받는 ASK패턴도 알아보겠습니다.

https://wiki.webnori.com/pages/viewpage.action?pageId=106267065

동시성처리와 병렬성처리는 유사해보이지만 큰 차이가있으며 간략하게 간략하게 설명될수 있습니다. •동시성 : 한사람이 커피주문 받고 만들기를 동시에한다. 커피머신을 이용하면서도 주문을 받음 - 비동기 논블록킹•병렬성 : 커피주문을 받는사람과 만드는 사람이 각각 따로 있다. - 병렬처리 멀티스레드 프로그래밍•순차성(동기순차 블락킹 프로그래밍) : 한사람이 커피주문을 받고 커피를 만들지만~ 커피가 완성될때까지 다음손님 주문을 받지 못한다. ◦동시/병렬로 진행되지 않음으로 전체 소요시간은 각 Task의 전체합으로 전체완료시간이 가장느림 JVM(자바+코틀린) 영역이 지원하는 동시성 프로그래밍 방식을 먼저 알아보고 액터모델에 이벤트를 전송해 결과값을 받는 ASK패턴도 알아보겠습니다. https://wiki.webnori.com/pages/viewpage.action?pageId=106267065

자바진영의 다양한 동시성처리

아래 글은 사이드허슬러스토리 뉴스레터에 발행된 글입니다.다른 글들을 보시려면  👉 뉴...

👨‍🎨 해고된 디자이너 → 월 2천만원 버는 1인 개발자

안녕하세요 :)

오늘은 해고된 UX 디자이너에서 월 수익 $15,000의 1인 개발자가 된 Fernando Pessagno 이야기를 준비했습니다.

📌 Fernando가 1인 개발자가 된 과정 요약 👇
 * 10년간 1인 웹 디자인 프리랜서 (2010년~2019년)
 * 사이드 프로젝트로 Resume 생성 웹사이트 제작 (2018년)
 * 생계를 위해 9-to-5 직장의 UX 디자이너로 돌아감 (2019년)
 * 회사에서 휴가 전날 해고 당함 (2023년)
 * 해고 당한 후, 10일간 SaaS 만들기 챌린지 시작 (2023년)
 * 1인 개발자로 전향 (2023년 ~ 현재)

📌 전체 내용 보기 ⬇️
https://eopla.net/magazines/29242

📌 전체 목차 ⬇️
 1. 해고 당한 UX 디자이너 👨‍🎨 → 1인 개발자 👨‍💻
 2. 해고된 후, 10일안에 SaaS 개발 도전 ⏳
 3. AiCarousels.com을 만든 이유❓
 4. 10일간의 AiCarousels.com 개발 과정 🛠️
 5. 비개발자가 10일 만에 SaaS를 출시할 수 있었던 6가지 이유 🔍
 6. AiCarousels.com 트래픽 채널 분석 📊
 7. 마케팅 → Free Tools 전략 🆓

안녕하세요 :) 오늘은 해고된 UX 디자이너에서 월 수익 $15,000의 1인 개발자가 된 Fernando Pessagno 이야기를 준비했습니다. 📌 Fernando가 1인 개발자가 된 과정 요약 👇 <ul ><li>10년간 1인 웹 디자인 프리랜서 (2010년~2019년)</li><li>사이드 프로젝트로 Resume 생성 웹사이트 제작 (2018년)</li><li>생계를 위해 9-to-5 직장의 UX 디자이너로 돌아감 (2019년)</li><li>회사에서 휴가 전날 해고 당함 (2023년)</li><li>해고 당한 후, 10일간 SaaS 만들기 챌린지 시작 (2023년)</li><li>1인 개발자로 전향 (2023년 ~ 현재)</li></ul> 📌 전체 내용 보기 ⬇️https://eopla.net/magazines/29242 📌 전체 목차 ⬇️<ol ><li>해고 당한 UX 디자이너 👨‍🎨 → 1인 개발자 👨‍💻</li><li>해고된 후, 10일안에 SaaS 개발 도전 ⏳</li><li>AiCarousels.com을 만든 이유❓</li><li>10일간의 AiCarousels.com 개발 과정 🛠️</li><li>비개발자가 10일 만에 SaaS를 출시할 수 있었던 6가지 이유 🔍</li><li>AiCarousels.com 트래픽 채널 분석 📊</li><li>마케팅 → Free Tools 전략 🆓</li></ol>

롯데마트 '제타', 고객 경험을 놓친 이유는

👨‍🎨 해고된 디자이너 → 월 2000만원 버는 1인 개발자

웹에서는 UI가 비동기로 업데이트되는 경우가 참 많죠? UI가 변경될 때까지 기다려줘야 하기 때문에 많은 개발자들이 테스트하기 어려운하는 부분입니다. 다행이도 Testing Library는 비동기로 실행되는 까다로운 코드를 효과적으로 테스트하실 수 있도록 비동기 테스팅에 특화된 API를 제공하고 있는데요.

이번 영상에서는 Testing Library를 사용하여 비동기로 작동하는 React 컴포넌트를 테스트하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/WZza2oISgJ8
📝 포스팅: https://www.daleseo.com/react-testing-library-async/
🧑‍💻 실습 코드 (Vitest): https://stackblitz.com/edit/react-testing-library-async
👩‍💻 실습 코드 (Jest): https://codesandbox.io/embed/react-testing-library-async-q01b9

웹 프론트엔드 테스트에서 사실 상 표준으로 자리잡은 라이브러리인 Testing Library에 대해서 배우시고 싶으시다면 아래 게시물도 함께 참고하시길 추천드려요.
📕 React Testing Library 사용법: https://careerly.co.kr/comments/118453
📗 Testing Library 유저 이벤트 처리: https://careerly.co.kr/comments/118837

웹에서는 UI가 비동기로 업데이트되는 경우가 참 많죠? UI가 변경될 때까지 기다려줘야 하기 때문에 많은 개발자들이 테스트하기 어려운하는 부분입니다. 다행이도 Testing Library는 비동기로 실행되는 까다로운 코드를 효과적으로 테스트하실 수 있도록 비동기 테스팅에 특화된 API를 제공하고 있는데요. 이번 영상에서는 Testing Library를 사용하여 비동기로 작동하는 React 컴포넌트를 테스트하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/WZza2oISgJ8📝 포스팅: https://www.daleseo.com/react-testing-library-async/🧑‍💻 실습 코드 (Vitest): https://stackblitz.com/edit/react-testing-library-async👩‍💻 실습 코드 (Jest): https://codesandbox.io/embed/react-testing-library-async-q01b9 웹 프론트엔드 테스트에서 사실 상 표준으로 자리잡은 라이브러리인 Testing Library에 대해서 배우시고 싶으시다면 아래 게시물도 함께 참고하시길 추천드려요.📕 React Testing Library 사용법: https://careerly.co.kr/comments/118453📗 Testing Library 유저 이벤트 처리: https://careerly.co.kr/comments/118837

Testing Library 비동기 테스트

이 Resume의 가장 큰 장점과
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이 Resume의 가장 큰 장점과 가장 큰 문제점은 무엇일까요? 인사담당자분들이나 리쿠르터분들의 소중한 조언을 기다립니다. 댓글로 알려주세요 :)

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﻿
저는 어린이를 별로 좋아하지 않았습니다. 솔직히 지금도 어린이를 엄청 좋아하진 않습니다. 다만, 자녀를 갖고 많이 변했습니다. 어린이가 귀엽고, 특히 아기들이 너무 예쁘게 보입니다. 고사리 같은 손과 꼼지락거리는 발, 옹알이 소리는 아이들을 사랑스럽게 만드는 치트키 같습니다.

어린이는 어른의 보호와 사랑을 받고 자랍니다. 어린이는 스스로 일을 하기 어렵고, 행동에 책임을 지기 어려운 시절을 의미합니다. 그래서 모든 일을 할 때 어른의 도움이 필요하고, 위험한 요소로부터 보호가 필요합니다. 그냥 먹이고 입히면 끝나는 것이 아니라 잘 자랄 수 있도록 사랑으로 보살펴야 합니다.

사랑으로 보살펴야 잘 자랍니다. 반대로 사랑을 주지 않으면 잘 자라지 못합니다. 잘 자란다는 정의를 두 가지로 내립니다. 첫 번째, 물리적인 신체 건강입니다. 정성스럽게 보살펴야 아프지 않고 잘 자랍니다. 두 번째, 정서적인 마음의 건강입니다. 사랑으로 양육하지 않으면 마음에 병이 생깁니다. 마음의 병을 갖고 자라면 건강하지 못한 자아를 갖게 됩니다.

우리는 내 자녀뿐만 아니라 이웃의 자녀와 나아가 세상의 모든 아이들을 잘 자라도록 관심과 사랑으로 보살펴야 하는 의무를 갖고 있습니다. 왜냐하면 우리가 그렇게 어린 시절에 관심과 사랑을 먹고 자랐기 때문입니다. 따라서 우리도 다음 세대에게 관심과 사랑을 나누어야 합니다. 우리가 받은 관심과 사랑은 대가 없이 받은 것으로 우리도 마땅히 다음 세대에게 값없이 관심과 사랑을 나누어야 할 것입니다.

반드시 자녀를 갖고 양육해야 하는 일이 의무는 아닙니다. 그러나 자녀를 갖고 싶지 않다고 생각하는 사람들이 많다는 것이 안타깝습니다. 본인 인생을 책임지기도 빠듯한데 자녀까지 낳고 잘 기를 자신이 없다는 마음을 일부 공감합니다. 공감하지 못하는 일부 마음은 희생하고 싶지 않은 생각입니다. 하고 싶은 일만 하며 살고 싶다는 가치를 존중하지만, 편리하게 사는 인생에서 놓칠 수 있는 소중한 것을 알려주고 싶습니다.

마치 자녀를 양육하는 것이 희생 같아 보이지만, 실제로 전혀 그렇지 않습니다. 자녀로 인해 느끼는 기쁨과 감사, 유익이 훨씬 많습니다. 물론 자녀를 양육하며 하고 싶지 않은 일을 하고, ‘나’를 위한 시간이 줄어드는 것은 사실입니다. 그런데 그 가운데 배우고 느끼며 깨닫는 것이 놓치는 것보다 훨씬 많고 ‘나’에게 도움이 됩니다.

온전히 ‘나’를 위해 여가를 즐기는 삶이 자신을 풍성하게 만든다고 생각하는 것은 착각입니다. 순간 몸은 편안하고 재미는 있을 수 있겠죠. 그러나 진짜로 삶이 깊어지고 넓어지는 것은 아닙니다. 어쩌면 그건 ‘나’를 위한다고 하지만, 그냥 시간을 편리하게 보내는 장치일 뿐이라고 생각합니다.

봉사활동을 가보면 깨닫게 됩니다. 헌신하려고 왔는데, 보람을 느끼는 순간에 내가 더 받는 것이 많다는 것을 깨닫습니다. 봉사를 받는 사람에게 도움이 되었다는 것과 고마워하며 사랑스럽게 ‘나’를 바라봐 주는 눈을 보면 마음에 진짜 즐거움이 찾아옵니다. 그 즐거움은 오락이 주는 즐거움에 비할 것이 못됩니다.

자녀를 양육하는 것과 아이들을 돌보는 일도 마찬가지입니다. 내 시간을 사용하여 아이들과 놀아준다고 하지만, 어느새 그 시간을 온전히 즐기고 있는 내 모습을 바라보며 그냥 나도 놀고 있구나 깨닫게 됩니다. 그리고 나보다 더 즐거워하는 아이들을 보면 뿌듯하고 행복합니다. 이건 직접 경험해 보지 않으면 절대 다른 곳에서 대신 느낄 수 없는 감정입니다.

어린이는 감정에 솔직합니다. 잘 웃고 우는 이유가 여기 있습니다. 좋은 것과 싫은 것이 명확합니다. 그런 표현 방식을 보며 굳어있던 감정이 살아서 움직입니다. 나도 좋은 것과 싫은 것을 같이 표현하고, 더 많이 웃고 아파하는 아이들을 바라보며 같이 슬퍼합니다. 아이들에게서 감정 표현을 배우고, 공감하는 방법을 깨닫게 됩니다.
말을 잘 하지 못하는 어린아이들과 무엇을 할 수 있을까, 어떻게 소통할 수 있을까 염려와 걱정이 될 것입니다. 그것은 쓸데없는 걱정입니다. 아이들 눈빛만 봐도 알 수 있습니다. 지금 기쁜지 어떤 도움이 필요한지 느낄 수 있습니다. 정직한 소통을 할 때 나눌 수 있는 교감입니다.

저는 아이들을 통해 늘 배웁니다. 그들의 해맑음, 순수함, 자유로움을 닮고 싶습니다. 저도 아이들처럼 늘 오늘을 감사하고 내일을 기대하며 살고 싶습니다. 어린아이들처럼 밝고 깨끗한 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

﻿저는 어린이를 별로 좋아하지 않았습니다. 솔직히 지금도 어린이를 엄청 좋아하진 않습니다. 다만, 자녀를 갖고 많이 변했습니다. 어린이가 귀엽고, 특히 아기들이 너무 예쁘게 보입니다. 고사리 같은 손과 꼼지락거리는 발, 옹알이 소리는 아이들을 사랑스럽게 만드는 치트키 같습니다. 어린이는 어른의 보호와 사랑을 받고 자랍니다. 어린이는 스스로 일을 하기 어렵고, 행동에 책임을 지기 어려운 시절을 의미합니다. 그래서 모든 일을 할 때 어른의 도움이 필요하고, 위험한 요소로부터 보호가 필요합니다. 그냥 먹이고 입히면 끝나는 것이 아니라 잘 자랄 수 있도록 사랑으로 보살펴야 합니다. 사랑으로 보살펴야 잘 자랍니다. 반대로 사랑을 주지 않으면 잘 자라지 못합니다. 잘 자란다는 정의를 두 가지로 내립니다. 첫 번째, 물리적인 신체 건강입니다. 정성스럽게 보살펴야 아프지 않고 잘 자랍니다. 두 번째, 정서적인 마음의 건강입니다. 사랑으로 양육하지 않으면 마음에 병이 생깁니다. 마음의 병을 갖고 자라면 건강하지 못한 자아를 갖게 됩니다. 우리는 내 자녀뿐만 아니라 이웃의 자녀와 나아가 세상의 모든 아이들을 잘 자라도록 관심과 사랑으로 보살펴야 하는 의무를 갖고 있습니다. 왜냐하면 우리가 그렇게 어린 시절에 관심과 사랑을 먹고 자랐기 때문입니다. 따라서 우리도 다음 세대에게 관심과 사랑을 나누어야 합니다. 우리가 받은 관심과 사랑은 대가 없이 받은 것으로 우리도 마땅히 다음 세대에게 값없이 관심과 사랑을 나누어야 할 것입니다. 반드시 자녀를 갖고 양육해야 하는 일이 의무는 아닙니다. 그러나 자녀를 갖고 싶지 않다고 생각하는 사람들이 많다는 것이 안타깝습니다. 본인 인생을 책임지기도 빠듯한데 자녀까지 낳고 잘 기를 자신이 없다는 마음을 일부 공감합니다. 공감하지 못하는 일부 마음은 희생하고 싶지 않은 생각입니다. 하고 싶은 일만 하며 살고 싶다는 가치를 존중하지만, 편리하게 사는 인생에서 놓칠 수 있는 소중한 것을 알려주고 싶습니다. 마치 자녀를 양육하는 것이 희생 같아 보이지만, 실제로 전혀 그렇지 않습니다. 자녀로 인해 느끼는 기쁨과 감사, 유익이 훨씬 많습니다. 물론 자녀를 양육하며 하고 싶지 않은 일을 하고, ‘나’를 위한 시간이 줄어드는 것은 사실입니다. 그런데 그 가운데 배우고 느끼며 깨닫는 것이 놓치는 것보다 훨씬 많고 ‘나’에게 도움이 됩니다. 온전히 ‘나’를 위해 여가를 즐기는 삶이 자신을 풍성하게 만든다고 생각하는 것은 착각입니다. 순간 몸은 편안하고 재미는 있을 수 있겠죠. 그러나 진짜로 삶이 깊어지고 넓어지는 것은 아닙니다. 어쩌면 그건 ‘나’를 위한다고 하지만, 그냥 시간을 편리하게 보내는 장치일 뿐이라고 생각합니다. 봉사활동을 가보면 깨닫게 됩니다. 헌신하려고 왔는데, 보람을 느끼는 순간에 내가 더 받는 것이 많다는 것을 깨닫습니다. 봉사를 받는 사람에게 도움이 되었다는 것과 고마워하며 사랑스럽게 ‘나’를 바라봐 주는 눈을 보면 마음에 진짜 즐거움이 찾아옵니다. 그 즐거움은 오락이 주는 즐거움에 비할 것이 못됩니다. 자녀를 양육하는 것과 아이들을 돌보는 일도 마찬가지입니다. 내 시간을 사용하여 아이들과 놀아준다고 하지만, 어느새 그 시간을 온전히 즐기고 있는 내 모습을 바라보며 그냥 나도 놀고 있구나 깨닫게 됩니다. 그리고 나보다 더 즐거워하는 아이들을 보면 뿌듯하고 행복합니다. 이건 직접 경험해 보지 않으면 절대 다른 곳에서 대신 느낄 수 없는 감정입니다. 어린이는 감정에 솔직합니다. 잘 웃고 우는 이유가 여기 있습니다. 좋은 것과 싫은 것이 명확합니다. 그런 표현 방식을 보며 굳어있던 감정이 살아서 움직입니다. 나도 좋은 것과 싫은 것을 같이 표현하고, 더 많이 웃고 아파하는 아이들을 바라보며 같이 슬퍼합니다. 아이들에게서 감정 표현을 배우고, 공감하는 방법을 깨닫게 됩니다.말을 잘 하지 못하는 어린아이들과 무엇을 할 수 있을까, 어떻게 소통할 수 있을까 염려와 걱정이 될 것입니다. 그것은 쓸데없는 걱정입니다. 아이들 눈빛만 봐도 알 수 있습니다. 지금 기쁜지 어떤 도움이 필요한지 느낄 수 있습니다. 정직한 소통을 할 때 나눌 수 있는 교감입니다. 저는 아이들을 통해 늘 배웁니다. 그들의 해맑음, 순수함, 자유로움을 닮고 싶습니다. 저도 아이들처럼 늘 오늘을 감사하고 내일을 기대하며 살고 싶습니다. 어린아이들처럼 밝고 깨끗한 우리가 되길 진심으로 응원합니다.﻿

어린이

www.55check.com#오늘의 사진오늘 서울 청와대 인근에 있는 바티칸 대사관에 걸린 조기.#경제인도-파키스탄, 테러 이후 긴장 고조3일 전 인도-파키스탄 국경 지역인 카슈미르에서 TRF (The Resistance Front)란 단체의 테러리스트들이 인도인 휴양객 26명 살해. 사진 속의 신혼부부도 피해자.인도는 파키스탄을 비난. 파키스탄 정부는 자신들이 시킨 일은 아니라고 말해.사건 당시 미국 JD 밴스 부통령이 인도 방문중이었기 때문에 인도측이 즉각 보복하지 못함.상호간 외교관들을 추방하고 있으며 인도는 파키스탄으로 흘러들어가는 강물을 끊기로. 파키스탄은 이것을 전쟁 행위로 간주. 긴장감 높아져.카슈미르는 히말라야 옆. 캐쉬미어 양털의 원산지. 무슬림 인구가 많지만 1948년 인도-파키스탄 분리 당시 힌두교 다수 국가인 인도에 포함되게 되어 계속 분쟁 일어남. 바로 옆에서는 인도와 중국이 허구한 날 싸움.대체적으로 말해 파키스탄과 중국이 친하고, 인도와 미국이 친함.#매주 금요일_ 동동의 테크 타운iPhone = i(ndia)Phone애플이 내년부터 미국에서 판매할 아이폰을 중국 아니라 인도에서 생산하기로 했다고. (FT - 뉴시스)트럼프 정부의 대중 관세 때문. 탈중국 할 거라 예상은 했지만 훨씬 빠르게 움직임.2024년 기준 글로벌 아이폰 판매 2.3억대 중 28%인 약 6000만 대에 해당. 현재 미국은 중국에서 만드는 스마트폰에 잠정적으로 20%의 관세만 물리고 있음. 인도에는 28%가 붙지만, 인도는 

2025년 4월 25일 (수) - 재주는 판사가 넘고 돈은 구글이 번다 : 오호츠크 리포트

구글, 법적 위기 뚫고 매출 신기록

 * 구글, 광고시장 독점 판결에도 불구하고 엄청난 실적 발표.
 * 1분기 매출 902억 달러(전년 대비 12%↑), 순이익 345억 달러(46%↑)로 예상치 모두 초과.
 * 검색·광고 사업은 507억 달러로 10% 성장. 예상치(8~9%)보다 높은 성과, 클라우드 부문도 28% 급성장해 123억 달러 기록.
 * 판사가 뭐라하든, 돈 버는 건 구글이 최고. 
 * 다만 테무·쉬인 등 중국 앱들이 관세전쟁 우려로 미국 광고시장에서 발 빼는 추세. 미국 앱스토어 순위에서 중국 앱들 급락.
 * 앞으로 구글에게는 미국 광고주 확보가 새로운 숙제.
   
크롬에 군침 흘리는 AI 회사들
 * 구글이 검색시장을 독점했다는 판결(작년 8월) 여파로 크롬 브라우저를 매각해야 할지도.
 * 미리 줄 서는 크롬 인수 희망자들: 야후, OpenAI, Perplexity 등.
   
   * 야후: 작년부터 적극적으로 웹 브라우저를 개발 중이며 "크롬이 매물로 나오면 꼭 인수하겠다"
   * OpenAI: "사용자 브라우징 데이터로 AI 중심 웹 브라우저와 웹 에이전트 개발하겠다"
     
 * AI 에이전트가 진정한 자율성 갖기 위해선 웹 브라우저를 직접 제어할 수 있어야 함. 그래서 AI회사들이 크롬에 눈독 들이는 것.
 * 크롬은 사용자가 40억 명(점유율 70%)이나 되고 '크로미움'이란 오픈소스 엔진으로 업계 표준이 된 상황.
 * 네이버 웨일, MS 엣지 등 우리가 아는 대부분의 브라우저가 이 크로미움에 기반하고 있음. 껍데기만 다르고 속은 다 구글인 셈. 자체 엔진으로 살아남은 건 파이어폭스, 사파리 정도이지만 이들도 기본 검색창은 구글.
 * 게다가 구글이 크롬을 매각하더라도 '크로미움 재단' 만들어 실질적 영향력 유지할 가능성 높아.
 * 결국 구글의 웹 지배력은 쉽게 흔들리지 않을 듯.

iPhone = i(ndia)Phone
 * 애플이 내년부터 미국에서 판매할 아이폰을 중국 아니라 인도에서 생산하기로 했다고. (FT - 뉴시스)
 * 트럼프 정부의 대중 관세 때문. 탈중국 할 거라 예상은 했지만 훨씬 빠르게 움직임.
 * 2024년 기준 글로벌 아이폰 판매 2.3억대 중 28%인 약 6000만 대에 해당. 
 * 현재 미국은 중국에서 만드는 스마트폰에 잠정적으로 20%의 관세만 물리고 있음. 인도에는 28%가 붙지만, 인도는 협상에 따라 내려갈 가능성이 높고 중국은 올라갈 가능성 높음.
 * 단, 인도의 제조업 품질이 너무 낮아서 진짜 이렇게 생산시설을 이전할지는 아직 모름.
 * 애플은 노 코멘트.

위키피디아, "야 AI 니네 그만 좀 긁어가! 우리가 풀어줄게"

 * 위키미디어 재단, 100% 위키피디아 기반 데이터세트를 캐글 통해 공식 오픈소스로 공개.
 * "웹 크롤러 니네들 그만 좀 긁어가라. 차라리 우리가 깔끔하게 제공할게."
 * 어느 AI 모델이든 학습을 시작하면 가장 먼저 찾는 게 위키피디아의 데이터. 오픈 라이센스에 최신 정보, 다국어 지원까지 갖춰져 AI 학습에 완벽한 패키지.
 * 위키미디어 재단은 이제 문서별 원시 데이터와 함께 메타데이터(카테고리, 링크, 소제목 등)까지 제공. AI 연구자들에겐 모델을 시작하기 위한 기본 데이터 세트가 됨. 데이터 품질도 보장되고 법적 분쟁 소지 없음, 일관된 형식, 정기 업데이트도 장점.
 * 특히 소규모 스타트업이나 개인 개발자들에게 큰 혜택. 이제 크롤링 고민 없이 위키피디아의 좋은 데이터를 바로 활용 가능.
 * 데이터를 무료로 제공해 AI 발전에 기여하면서도 자신들의 권리는 지키는 위키피디아의 똑똑한 선택. 다른 콘텐츠 제공 업체들도 벤치마킹할 만한 사례.
   
   
미·중 칩 전쟁, 수출 규제가 중국 돕는다

 * 미국, 지난 4월 16일 엔비디아의 중국향 GPU인 'H20'까지 수출 규제한다고 발표.
 * H20은 원래 고성능 칩 H100·H200의 중국 판매금지 조치 때문에 만든 다운그레이드 버전. 메모리를 1/10로 축소.
 * 그런데 중국 AI 기업 DeepSeek가 그 H20 칩으로도 최적화에 성공함. 또 화웨이는 H100·H20과 유사한 칩을 올 상반기 출시할 예정. "미국이 금지하면 우리가 만들면 그만이지~"
 * 한편 엔비디아와 AMD는 규제 때문에 각각 55억 달러·8억 달러 손실 예상. 미국 기업만 손해보는 아이러니.
 * 이런 식으로 가다간 중국이 자체 AI 생태계를 완성하고 서방 기업들이 고립될 가능성도 있음. 칩부터 연구자까지 중국이 짱짱.

구글, 법적 위기 뚫고 매출 신기록 <ul ><li>구글, 광고시장 독점 판결에도 불구하고 엄청난 실적 발표.</li><li>1분기 매출 902억 달러(전년 대비 12%↑), 순이익 345억 달러(46%↑)로 예상치 모두 초과.</li><li>검색·광고 사업은 507억 달러로 10% 성장. 예상치(8~9%)보다 높은 성과, 클라우드 부문도 28% 급성장해 123억 달러 기록.</li><li>판사가 뭐라하든, 돈 버는 건 구글이 최고.&nbsp;</li></ul><ul ><li>다만 테무·쉬인 등 중국 앱들이 관세전쟁 우려로 미국 광고시장에서 발 빼는 추세. 미국 앱스토어 순위에서 중국 앱들 급락.</li><li>앞으로 구글에게는 미국 광고주 확보가 새로운 숙제. </li></ul>크롬에 군침 흘리는 AI 회사들<ul ><li>구글이 검색시장을 독점했다는 판결(작년 8월) 여파로 크롬 브라우저를 매각해야 할지도.</li><li>미리 줄 서는 크롬 인수 희망자들: 야후, OpenAI, Perplexity 등. <ul ><li>야후: 작년부터 적극적으로 웹 브라우저를 개발 중이며 "크롬이 매물로 나오면 꼭 인수하겠다"</li><li>OpenAI: "사용자 브라우징 데이터로 AI 중심 웹 브라우저와 웹 에이전트 개발하겠다" </li></ul></li><li>AI 에이전트가 진정한 자율성 갖기 위해선 웹 브라우저를 직접 제어할 수 있어야 함. 그래서 AI회사들이 크롬에 눈독 들이는 것.</li></ul><ul ><li>크롬은 사용자가 40억 명(점유율 70%)이나 되고 '크로미움'이란 오픈소스 엔진으로 업계 표준이 된 상황.</li><li>네이버 웨일, MS 엣지 등 우리가 아는 대부분의 브라우저가 이 크로미움에 기반하고 있음. 껍데기만 다르고 속은 다 구글인 셈. 자체 엔진으로 살아남은 건 파이어폭스, 사파리 정도이지만 이들도 기본 검색창은 구글.</li><li>게다가 구글이 크롬을 매각하더라도 '크로미움 재단' 만들어 실질적 영향력 유지할 가능성 높아.</li><li>결국 구글의 웹 지배력은 쉽게 흔들리지 않을 듯.</li></ul> iPhone = i(ndia)Phone<ul ><li>애플이 내년부터 미국에서 판매할 아이폰을 중국 아니라 인도에서 생산하기로 했다고. (FT - 뉴시스)</li><li>트럼프 정부의 대중 관세 때문. 탈중국 할 거라 예상은 했지만 훨씬 빠르게 움직임.</li><li>2024년 기준 글로벌 아이폰 판매 2.3억대 중 28%인 약 6000만 대에 해당.&nbsp;</li><li>현재 미국은 중국에서 만드는 스마트폰에 잠정적으로 20%의 관세만 물리고 있음. 인도에는 28%가 붙지만, 인도는 협상에 따라 내려갈 가능성이 높고 중국은 올라갈 가능성 높음.</li></ul><ul ><li>단, 인도의 제조업 품질이 너무 낮아서 진짜 이렇게 생산시설을 이전할지는 아직 모름.</li><li>애플은 노 코멘트.</li></ul> 위키피디아, "야 AI 니네 그만 좀 긁어가! 우리가 풀어줄게" <ul ><li>위키미디어 재단, 100% 위키피디아 기반 데이터세트를 캐글 통해 공식 오픈소스로 공개.</li><li>"웹 크롤러 니네들 그만 좀 긁어가라. 차라리 우리가 깔끔하게 제공할게."</li></ul><ul ><li>어느 AI 모델이든 학습을 시작하면 가장 먼저 찾는 게 위키피디아의 데이터. 오픈 라이센스에 최신 정보, 다국어 지원까지 갖춰져 AI 학습에 완벽한 패키지.</li><li>위키미디어 재단은 이제 문서별 원시 데이터와 함께 메타데이터(카테고리, 링크, 소제목 등)까지 제공. AI 연구자들에겐 모델을 시작하기 위한 기본 데이터 세트가 됨. 데이터 품질도 보장되고 법적 분쟁 소지 없음, 일관된 형식, 정기 업데이트도 장점.</li><li>특히 소규모 스타트업이나 개인 개발자들에게 큰 혜택. 이제 크롤링 고민 없이 위키피디아의 좋은 데이터를 바로 활용 가능.</li></ul><ul ><li>데이터를 무료로 제공해 AI 발전에 기여하면서도 자신들의 권리는 지키는 위키피디아의 똑똑한 선택. 다른 콘텐츠 제공 업체들도 벤치마킹할 만한 사례. </li></ul>미·중 칩 전쟁, 수출 규제가 중국 돕는다 <ul ><li>미국, 지난 4월 16일 엔비디아의 중국향 GPU인 'H20'까지 수출 규제한다고 발표.</li><li>H20은 원래 고성능 칩 H100·H200의 중국 판매금지 조치 때문에 만든 다운그레이드 버전. 메모리를 1/10로 축소.</li><li>그런데 중국 AI 기업 DeepSeek가 그 H20 칩으로도 최적화에 성공함. 또 화웨이는 H100·H20과 유사한 칩을 올 상반기 출시할 예정. "미국이 금지하면 우리가 만들면 그만이지~"</li></ul><ul ><li>한편 엔비디아와 AMD는 규제 때문에 각각 55억 달러·8억 달러 손실 예상. 미국 기업만 손해보는 아이러니.</li><li>이런 식으로 가다간 중국이 자체 AI 생태계를 완성하고 서방 기업들이 고립될 가능성도 있음. 칩부터 연구자까지 중국이 짱짱.</li></ul>

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4월 넷째 주 테크 소식 : 크롬에 군침 흘리는 AI 회사들

&lt;토스는 왜 실시간 어닝콜 AI 번역을 붙였을까?&gt;

“근래 보았던 AI 서비스 중, 가장 고객에게 와닿고 도움이 되는 서비스인 것 같다.”

2025년 테슬라 실적 발표 라이브 콜 당시, 토스는 영어로 진행되는 어닝콜의 실시간 AI 번역 기능을 제공했습니다. 소셜에서 확인한 바에 의하면, 실시간 번역 기능의 반응은 매우 긍정적이었습니다.

AI라서가 아니라 정확히 그 순간 필요한 도구였기 때문입니다.

1️⃣ 투자자들에게 타이밍은 돈입니다.
어닝콜은 영어로 진행되고, 실시간이며, 발언도 길고 맥락도 복잡합니다. 커뮤니티 눈팅을 하거나, 한참 뒤에 요약 컨텐츠를 보거나, 유튜버들의 실시간 방송을 봅니다. 뒤늦게 보면 이미 시장은 움직인 이후입니다.

요즘같이 변동성이 캥거루같은 장에서는, 그 중에서도 변동성이 큰 테슬라 같은 주식에서 이런 시차는 아주 치명적입니다.
요즘, 미국 개미들은 트럼프가 한 말이던 뭐던 실시간 해석이 정말로 필요했습니다.

“AI가 있네”가 아니라 “토스가 챙겨주네”라는 감정이 남았던 이유입니다.

2️⃣ ‘AI가 아니면 불가능한’ 경험이었습니다.
실시간으로 번역해서 보여주자니 인력도, 스케일도 맞지 않습니다.
AI만이 실시간으로 음성을 인식하고, 요약하고, 번역해서 자연스럽게 보여줄 수 있는 유일한 해법이었습니다.

3️⃣ PMF 관점에서 가장 확실한 성공 구간을 찾았습니다.
AI 번역 기능을 전체적으로 런칭하기에는 부담이 큽니다. 하지만 어닝콜은 반복적이고, 타깃이 분명하며, 사용자

&lt;토스는 왜 실시간 어닝콜 AI 번역을 붙였을까?&gt; “근래 보았던 AI 서비스 중, 가장 고객에게 와닿고 도움이 되는 서비스인 것… | Jungyeon Choi | 댓글 17

토스가 실시간 어닝콜에 AI 번역을 붙인 것은 AI 연동 기술을 자랑하려는 것이 아니라, 사용자에게 필요한 기능을 빠르게 출시하기에 가장 효과적인 순간이었기 때문입니다.

아래는 링크드인에 최정연 님이 올린 포스팅 링크로 원문을 읽어보시는 것을 추천드립니다.

1️⃣ 투자자들에게 타이밍은 돈입니다.

어닝콜은 영어로 진행되고, 실시간이며, 발언도 길고 맥락도 복잡합니다. 커뮤니티 눈팅을 하거나, 한참 뒤에 요약 컨텐츠를 보거나, 유튜버들의 실시간 방송을 봅니다. 뒤늦게 보면 이미 시장은 움직인 이후입니다.

요즘같이 변동성이 캥거루같은 장에서는, 그 중에서도 변동성이 큰 테슬라 같은 주식에서 이런 시차는 아주 치명적입니다. 요즘, 미국 개미들은 트럼프가 한 말이던 뭐던 실시간 해석이 정말로 필요했습니다.

“AI가 있네”가 아니라 “토스가 챙겨주네”라는 감정이 남았던 이유입니다.

2️⃣ ‘AI가 아니면 불가능한’ 경험이었습니다.

실시간으로 번역해서 보여주자니 인력도, 스케일도 맞지 않습니다. AI만이 실시간으로 음성을 인식하고, 요약하고, 번역해서 자연스럽게 보여줄 수 있는 유일한 해법이었습니다.

3️⃣ PMF 관점에서 가장 확실한 성공 구간을 찾았습니다.

AI 번역 기능을 전체적으로 런칭하기에는 부담이 큽니다. 하지만 어닝콜은 반복적이고, 타깃이 분명하며, 사용자의 니즈가 뚜렷합니다. 즉, 작은 비용으로도 높은 체감 가치를 줄 수 있는 구간이었던 셈입니다.

4️⃣ 그 시간에 토스를 켜야한다는 습관의 일환입니다.

토스는 원래 온갖 방법으로 사용자들에게 “토스 켜”를 유도합니다. 증권 앱의 경쟁은 점점 치열해지고, 기능은 평준화되고 있습니다. 그 속에서 ‘대응이 되는 정보’를 제공할 수 있다면 차별화됩니다.
어닝 시즌은 분기마다 반복되고, 사용자 리텐션을 만들 수 있는 고정 이벤트입니다.

“어닝때는 토스를 켜야 한다”는 습관이 만들어지는 것이죠.

5️⃣ 콘텐츠에서 ‘툴’로의 전환을 선언하는 기능입니다.

지금까지 증권사들은 콘텐츠 기반으로 시황과 공시를 전달했습니다. 실시간 번역은 정제된 콘텐츠가 아니라, 사용자가 직접 해석할 수 있는 도구로 나아간 사례입니다. 도구가 된다면 BM화하기 전보다 수월해집니다.

아마 실험이 끝나면 토스 프라임 멤버십에 추가될 지도 모르겠다는 예측을 조심스럽게 해봅니다.

https://www.linkedin.com/posts/jychoi1_%ED%86%A0%EC%8A%A4%EB%8A%94-%EC%99%9C-%EC%8B%A4%EC%8B%9C%EA%B0%84-%EC%96%B4%EB%8B%9D%EC%BD%9C-ai-%EB%B2%88%EC%97%AD%EC%9D%84-%EB%B6%99%EC%98%80%EC%9D%84%EA%B9%8C-%EA%B7%BC%EB%9E%98-%EB%B3%B4%EC%95%98%EB%8D%98-ai-activity-7320797034880344064-7PRM?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAAZSc3oBarIEHbo_ENsWiZv-BA5Ud1-qJ3U

토스가 실시간 어닝콜에 AI 번역을 붙인 것은 AI 연동 기술을 자랑하려는 것이 아니라, 사용자에게 필요한 기능을 빠르게 출시하기에 가장 효과적인 순간이었기 때문입니다. 아래는 링크드인에 최정연 님이 올린 포스팅 링크로 원문을 읽어보시는 것을 추천드립니다. 1️⃣ 투자자들에게 타이밍은 돈입니다. 어닝콜은 영어로 진행되고, 실시간이며, 발언도 길고 맥락도 복잡합니다. 커뮤니티 눈팅을 하거나, 한참 뒤에 요약 컨텐츠를 보거나, 유튜버들의 실시간 방송을 봅니다. 뒤늦게 보면 이미 시장은 움직인 이후입니다. 요즘같이 변동성이 캥거루같은 장에서는, 그 중에서도 변동성이 큰 테슬라 같은 주식에서 이런 시차는 아주 치명적입니다. 요즘, 미국 개미들은 트럼프가 한 말이던 뭐던 실시간 해석이 정말로 필요했습니다. “AI가 있네”가 아니라 “토스가 챙겨주네”라는 감정이 남았던 이유입니다. 2️⃣ ‘AI가 아니면 불가능한’ 경험이었습니다. 실시간으로 번역해서 보여주자니 인력도, 스케일도 맞지 않습니다. AI만이 실시간으로 음성을 인식하고, 요약하고, 번역해서 자연스럽게 보여줄 수 있는 유일한 해법이었습니다. 3️⃣ PMF 관점에서 가장 확실한 성공 구간을 찾았습니다. AI 번역 기능을 전체적으로 런칭하기에는 부담이 큽니다. 하지만 어닝콜은 반복적이고, 타깃이 분명하며, 사용자의 니즈가 뚜렷합니다. 즉, 작은 비용으로도 높은 체감 가치를 줄 수 있는 구간이었던 셈입니다. 4️⃣ 그 시간에 토스를 켜야한다는 습관의 일환입니다. 토스는 원래 온갖 방법으로 사용자들에게 “토스 켜”를 유도합니다. 증권 앱의 경쟁은 점점 치열해지고, 기능은 평준화되고 있습니다. 그 속에서 ‘대응이 되는 정보’를 제공할 수 있다면 차별화됩니다.어닝 시즌은 분기마다 반복되고, 사용자 리텐션을 만들 수 있는 고정 이벤트입니다. “어닝때는 토스를 켜야 한다”는 습관이 만들어지는 것이죠. 5️⃣ 콘텐츠에서 ‘툴’로의 전환을 선언하는 기능입니다. 지금까지 증권사들은 콘텐츠 기반으로 시황과 공시를 전달했습니다. 실시간 번역은 정제된 콘텐츠가 아니라, 사용자가 직접 해석할 수 있는 도구로 나아간 사례입니다. 도구가 된다면 BM화하기 전보다 수월해집니다. 아마 실험이 끝나면 토스 프라임 멤버십에 추가될 지도 모르겠다는 예측을 조심스럽게 해봅니다. https://www.linkedin.com/posts/jychoi1_%ED%86%A0%EC%8A%A4%EB%8A%94-%EC%99%9C-%EC%8B%A4%EC%8B%9C%EA%B0%84-%EC%96%B4%EB%8B%9D%EC%BD%9C-ai-%EB%B2%88%EC%97%AD%EC%9D%84-%EB%B6%99%EC%98%80%EC%9D%84%EA%B9%8C-%EA%B7%BC%EB%9E%98-%EB%B3%B4%EC%95%98%EB%8D%98-ai-activity-7320797034880344064-7PRM?utm_source=share&amp;utm_medium=member_ios&amp;rcm=ACoAAAZSc3oBarIEHbo_ENsWiZv-BA5Ud1-qJ3U

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⟪토스가 유난히 잘하는 것은 사용자에게 필요한 것을 빠르게 만드는

안녕하세요. 그린입니다 🍏이번 포스팅에서는 깃헙의 이슈 및 PR 템플릿을 사용하는 방법을 알아볼께요 🙋🏻 매번 우리는 깃헙을 이용하여 이슈 및 PR을 생성할때 통일된 양식을 팀원들끼리 정했다 하더라도 종종 까먹는 경우나 빼먹는 항목들이 존재할 수 있습니다.그렇기에, 우리 팀원들과 논의된 이슈 및 PR 템플릿 자체를 생성 시 고정으로 따르도록 설정한다면, 훨씬 시간적 비용을 절약할 수 있을거에요!

GitHub - Issue & PR Template

깃헙으로 이슈 및 PR을 만들때 팀원간 합의된 템플릿을 자동으로 적용해놓으면 커뮤니케이션 비용도 줄이고 편하지 않을까요?

그럴때, GitHub의 Issue 및 PR Template을 만들어서 심어놓는다면 편하게 사용할 수 있습니다!

사소한것까지 자동화해보는것은 지루한 개발에 어느정도 활력이 되곤 합니다 😃

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GitHub Issue & PR Template 사용하기 🙋🏻

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