오랜만에 에디터의 AI 기능들을 실제 프로젝트에 사용해본 경험 메모. 개인 취향이 크게 반영된 평가입니다.

VSCode Copilot: 처음의 깔끔하던 경험은 어디가고, 몬가 정신없어짐..

Windsurf: 온보딩이 잘 되어 있는 편이고 Cursor보다 약간 더 깔끔. 하지만 최적화가 덜 되어 있어서 느려지거나 어시스트하는게 몬가 일을 너무 번거롭게 만듬.

Zed: 에디터 경험은 제일 좋은데, AI 기능은 아직.. 있기는 하다..정도.

Cline: 개발자 장난감용으로 좋음.

Cursor: 최근에 기능 변경을 정신없이 왔다갔다해서 짜증나긴 하는데, 탭 자동완성 기능은 가장 편하고 성능도 좋음.

어차피 LLM 모델은 시중의 주요 모델을 다 사용할 수 있게 되어 있고, 코드 베이스 참조 등의 기능도 거의 유사한 방식으로 처리해서 코딩 성능은 동일하다고 볼 수 있음.

에이전트도 경향성만 약간 다르지 큰 차이는 없고, 실제 프로젝트에 쓰기에는 전부 아직 너무 리뷰에 시간을 더 쓰게 되어서 프로토타이핑에만 유용함.

아직까지 실서비스 프로젝트에 유용한 기능은 초안작성, 에러 물어보기, 탭 자동완성. 이 경험에서는 아직 Cursor 가 가장 좋음.

앞으로 서로 경쟁하며 계속 상향 평준화 될텐데, 기능적인 요소는 거의 같아질테고, 역시 결국은 UX 싸움이 될 것 같음.

오랜만에 에디터의 AI 기능들을 실제 프로젝트에 사용해본 경험 메모. 개인 취향이 크게 반영된 평가입니다. VSCode Copilot: 처음의 깔끔하던 경험은 어디가고, 몬가 정신없어짐.. Windsurf: 온보딩이 잘 되어 있는 편이고 Cursor보다 약간 더 깔끔. 하지만 최적화가 덜 되어 있어서 느려지거나 어시스트하는게 몬가 일을 너무 번거롭게 만듬. Zed: 에디터 경험은 제일 좋은데, AI 기능은 아직.. 있기는 하다..정도. Cline: 개발자 장난감용으로 좋음. Cursor: 최근에 기능 변경을 정신없이 왔다갔다해서 짜증나긴 하는데, 탭 자동완성 기능은 가장 편하고 성능도 좋음. 어차피 LLM 모델은 시중의 주요 모델을 다 사용할 수 있게 되어 있고, 코드 베이스 참조 등의 기능도 거의 유사한 방식으로 처리해서 코딩 성능은 동일하다고 볼 수 있음. 에이전트도 경향성만 약간 다르지 큰 차이는 없고, 실제 프로젝트에 쓰기에는 전부 아직 너무 리뷰에 시간을 더 쓰게 되어서 프로토타이핑에만 유용함. 아직까지 실서비스 프로젝트에 유용한 기능은 초안작성, 에러 물어보기, 탭 자동완성. 이 경험에서는 아직 Cursor 가 가장 좋음. 앞으로 서로 경쟁하며 계속 상향 평준화 될텐데, 기능적인 요소는 거의 같아질테고, 역시 결국은 UX 싸움이 될 것 같음.

📝 코딩용 에디터 AI 비교 (한줄요약)

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

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

음. 나중엔 모바일이나 PC용 LLM 전용 칩이 나올 수도 있지 않으려나. 모델 구조가 성능에 아주 큰 영향을 미치지 않으니, 최적의 모델 구조가 정립되면 거기에 모델 가중치만 바꿔서 올리는 형태로. 뉴럴칩처럼 범용칩이 아니라 마치 비디오 코덱 전용 칩 처럼..

음. 나중엔 모바일이나 PC용 LLM 전용 칩이 나올 수도 있지 않으려나. 모델 구조가 성능에 아주 큰 영향을 미치지 않으니, 최적의 모델 구조가 정립되면 거기에 모델 가중치만 바꿔서 올리는 형태로. 뉴럴칩처럼 범용칩이 아니라 마치 비디오 코덱 전용 칩 처럼..

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

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

새로운 기술이 나오면 성인용(성적이거나 도박)의 응용이 먼저 시작된다(부정하게 돈을 크게 번다).

그리고 일정시간 이후 기술이 성숙해지고 저렴해지는 것이 어느정도 임계치를 넘으면, 일상에 빠르게 들어오면서 폭발적으로 보편화된다.

이번 AI 시대에서는 Chatbot이 한 번 왔고, 이제 다음 것이 몇 개 기다리고 있는 것 같다.

그리고 이제 그것을 바라보고 많은 회사들이 도전을 시작하고 있는데, 과연 이 다음 기회를 잡는 회사는 어디가 될까?

그게 내가 되길 바라고 창업한거지만 ㅋ B2C는 진짜 운빨의 영역이라.. 스타트업보다 큰 기회는 오히려 엔젤/VC같은 투자자들에게 있는게 아니려나 싶고..

새로운 기술이 나오면 성인용(성적이거나 도박)의 응용이 먼저 시작된다(부정하게 돈을 크게 번다). 그리고 일정시간 이후 기술이 성숙해지고 저렴해지는 것이 어느정도 임계치를 넘으면, 일상에 빠르게 들어오면서 폭발적으로 보편화된다. 이번 AI 시대에서는 Chatbot이 한 번 왔고, 이제 다음 것이 몇 개 기다리고 있는 것 같다. 그리고 이제 그것을 바라보고 많은 회사들이 도전을 시작하고 있는데, 과연 이 다음 기회를 잡는 회사는 어디가 될까? 그게 내가 되길 바라고 창업한거지만 ㅋ B2C는 진짜 운빨의 영역이라.. 스타트업보다 큰 기회는 오히려 엔젤/VC같은 투자자들에게 있는게 아니려나 싶고..

이 Resume의 가장 큰 장점과
가장 큰 문제점은 무엇일까요?

인사담당자분들이나 리쿠르터분들의
소중한 조언을 기다립니다.

댓글로 알려주세요 :)

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

Resume를 평가해주세요.

Work Experience 파트가 가장 중요한데 '~~을 했다'만 있고 어떤 임팩트를 냈는지 알 수 없어서 아쉽습니다. 구글 XYZ 공식을 기반으로 내용을 수정해보세요. 그리고 이미 경력이 있으시니 Education 파트에서 Coursework은 빼셔도 무방합니다.

더 자세한 내용은 https://www.resume.guide/en/write/work-experience 이 부분 참고해보세요-!

스프링 부트에서 단순히 웹소켓을 사용하는 건 어렵지 않다. 스프링 부트 3.4.3 기준으로 기본 설정된 서블릿 컨테이너는 임베디드 톰캣이고, 모든 TCP 처리는 서블릿 컨테이너에서 처리한다. 이 글에서는 스프링 부트에서 웹소켓을 사용할 때 멀티스레드가 하나의 세션에 동시에 메시지를 전송할 때 발생하는 문제를 확인하고 대응하는 한 가지 방법을 소개한다. 여기서 사용하는 예제는 나의 온라인 강의의 파트 2-챕터 2 'Rest API와 WebSocket의 기본’ 중에서 '08. 채팅 프로젝트를 그룹 메시지로 확장하기’에 있는 코드에서 웹소켓에 대한 처리와 테스트 코드를 가져왔다.이 예제는 Java 17에 Spring Boot 3.4를 사용하고, 통합 테스트 구성은 Groovy 4.0에 Spock 2.4를 사..

Spring의 ConcurrentWebSocketSessionDecorator 소개

Spring의 ConcurrentWebSocketSessionDecorator 소개

스프링 부트에서 단순히 웹소켓을 사용하는 건 어렵지 않다. 스프링 부트 3.4.3 기준으로 기본 설정된 서블릿 컨테이너는 임베디드 톰캣이고, 모든 TCP 처리는 서블릿 컨테이너에서 처리한다.
이 글에서는 스프링 부트에서 웹소켓을 사용할 때 멀티스레드가 하나의 세션에 동시에 메시지를 전송할 때 발생하는 문제를 확인하고 대응하는 한 가지 방법을 소개한다.

여기서 사용하는 예제는 나의 온라인 강의의 파트 2-챕터 2 'Rest API와 WebSocket의 기본’ 중에서 '08. 채팅 프로젝트를 그룹 메시지로 확장하기’에 있는 코드에서 웹소켓에 대한 처리와 테스트 코드를 가져왔다.

예제는 Java 17에 Spring Boot 3.4를 사용하고, 통합 테스트 구성은 Groovy 4.0에 Spock 2.4를 사용한다. 전체 코드는 GitHub에 올라가 있다.
Postman을 웹소켓 클라이언트로 사용한다.

...후략...

#포스팅 #WebSocket #MultiThread #SpringBoot #ConcurrentWebSocketSessionDecorator #Spock #Java #Groovy #IntegrationTest

https://prostars.net/362

Spring의 ConcurrentWebSocketSessionDecorator 소개 스프링 부트에서 단순히 웹소켓을 사용하는 건 어렵지 않다. 스프링 부트 3.4.3 기준으로 기본 설정된 서블릿 컨테이너는 임베디드 톰캣이고, 모든 TCP 처리는 서블릿 컨테이너에서 처리한다.이 글에서는 스프링 부트에서 웹소켓을 사용할 때 멀티스레드가 하나의 세션에 동시에 메시지를 전송할 때 발생하는 문제를 확인하고 대응하는 한 가지 방법을 소개한다. 여기서 사용하는 예제는 나의 온라인 강의의 파트 2-챕터 2 'Rest API와 WebSocket의 기본’ 중에서 '08. 채팅 프로젝트를 그룹 메시지로 확장하기’에 있는 코드에서 웹소켓에 대한 처리와 테스트 코드를 가져왔다. 예제는 Java 17에 Spring Boot 3.4를 사용하고, 통합 테스트 구성은 Groovy 4.0에 Spock 2.4를 사용한다. 전체 코드는 GitHub에&nbsp;올라가&nbsp;있다.Postman을 웹소켓 클라이언트로 사용한다. ...후략... #포스팅 #WebSocket #MultiThread #SpringBoot #ConcurrentWebSocketSessionDecorator #Spock #Java #Groovy #IntegrationTest https://prostars.net/362

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ConcurrentWebSocketSessionDecorator 소개

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기존 구글링 방법보다 더 깔끔하게 해결하는 꿀팁!
M4, Sequoia 환경에서도 Xcode 15.4 문제없이 사용해보세요.

📌 주요 키워드: Xcode 15.4, macOS Sequoia, Info.plist 수정, Xcode 실행 불가 해결, M4 맥북

https://youtu.be/tAeoZbziglM

#Xcode #Sequoia #M4맥북 #Xcode실행오류 #맥북팁

기존 구글링 방법보다 더 깔끔하게 해결하는 꿀팁!M4, Sequoia 환경에서도 Xcode 15.4 문제없이 사용해보세요. 📌 주요 키워드: Xcode 15.4, macOS Sequoia, Info.plist 수정, Xcode 실행 불가 해결, M4 맥북 https://youtu.be/tAeoZbziglM #Xcode #Sequoia #M4맥북 #Xcode실행오류 #맥북팁

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Xcode 15.4를 설치했더니 실행이 안 된다고요?

React 19와 Next.js 15가 새롭게 제안하는 방향은
꽤 도발적이에요.

useActionState와 serverAction만으로도,
ReactQuery 같은 클라이언트 상태 관리 도구 없이
폼 처리와 상태 업데이트를 할 수 있게 되었어요.

물론 모든 걸 대체하긴 어려워요.
하지만 단순한 폼 처리부터 CRUD 까지는
이 방향이 괜찮은 선택지가 될 수 있을것 같아요.

그래서 직접 예제 코드를 준비했고,
유튜브에 공유 드려요.
(댓글에 영상주소 참고)

기존 방식(React Query)과 새로운 방식(Next.js)에 대해
실무 기준에서 어떤 차이가 있고, 왜 이런 구조가 필요한지를
FSD 관점에서 살펴보며 풀어봤어요.

React Query의 전역 상태가 과하게 느껴졌던 분,
혹은 server action 시대의 프론트엔드 흐름을 따라가고 싶은 분이라면
이번 영상을 확인해보셔도 좋을 것 같아요.
(댓글에 영상주소 참고)

React 19와 Next.js 15가 새롭게 제안하는 방향은 꽤 도발적이에요. useActionState와 serverAction만으로도, ReactQuery 같은 클라이언트 상태 관리 도구 없이 폼 처리와 상태 업데이트를 할 수 있게 되었어요. 물론 모든 걸 대체하긴 어려워요. 하지만 단순한 폼 처리부터 CRUD 까지는 이 방향이 괜찮은 선택지가 될 수 있을것 같아요. 그래서 직접 예제 코드를 준비했고, 유튜브에 공유 드려요. (댓글에 영상주소 참고) 기존 방식(React Query)과 새로운 방식(Next.js)에 대해 실무 기준에서 어떤 차이가 있고, 왜 이런 구조가 필요한지를 FSD 관점에서 살펴보며 풀어봤어요. React Query의 전역 상태가 과하게 느껴졌던 분, 혹은 server action 시대의 프론트엔드 흐름을 따라가고 싶은 분이라면 이번 영상을 확인해보셔도 좋을 것 같아요. (댓글에 영상주소 참고)

React 19와 Next.js 15가 새롭게 제안하는 방향은
꽤

데이터 처리를 한다면 아마 대부분 Pandas로 시작하리라 믿는다. 작은 데이터를 빠르게 처리하는데는 이만한 것이 없지만 데이터의 크기가 커지면 처리하는데 두 가지 문제가 생긴다:

1️⃣ 처리가 너무 오래 걸리는 이슈 (Pandas는 Single Thread라는 치명적인 문제 존재)
2️⃣ 아예 데이터 자체를 적재하지 못하는 이슈 (Pandas는 데이터를 메모리에 적재해야함)

이 때부터 Spark이란 빅데이터 프로세싱 프레임워크의 도입이 필요해지는데 프로그래밍 패러다임만 놓고 보면 Pandas와 Spark은 크게 다르지 않다. Spark 역시 DataFrame으로 데이터 처리를 하기 때문이다. Spark Session이란 거를 앞단에 만들어야 하는 것과 DataFrame 함수가 다르다는 점을 빼고는 프로그래밍 관점에서는 큰 차이가 없다. 다르게 이야기하면 Pandas에서 Spark으로 내 스킬을 확장하는 건 생각처럼 힘들지 않다. 기본적으로 Spark은 Pandas on Steroids라 할 수 있다.

Spark 데이터 처리의 기본

Spark 프로그래밍은 어떤 부분에 복잡해질까? 기본적으로 Spark은 큰 데이터를 Partition이라 부르는 블록으로 나눈 다음 이를 다수의 Task들로 처리하여 큰 데이터를 병렬처리한다. 프로그래밍을 하는 관점에서는 이를 알 필요가 없다.

Spark 데이터 처리의 어려움 (Shuffling -> Partition Skewness)

Spark 데이터 처리의 문제는 Partition들 크기에 Skewness가 생기는 경우에 발생한다. Partition들의 크기가 비슷해야 병렬 처리의 의미가 있는데 하나의 Partition이 크기가 엄청나게 크다면 그 Partition 처리에 드는 시간이 전체 프로세싱 시간을 결정하게 되며 이 과정에서 메모리 에러 등 다양한 이슈들이 발생한다.

그러면 언제 Partition 크기에 Skewness가 생길까? DataFrame에 적용하는 오퍼레이션이 SQL로 치면 GROUP BY, ORDER BY, JOIN 등이라면 데이터 이동이 필요해지고 (이를 Shuffling이라 부른다) 이후 생기는 새로운 Partition 크기에 커다란 불균형(Skewness)이 생길 수 있으며 이는 빅데이터 처리에 MapReduce 시절부터 존재하는 문제이기도 하다.

이 경우 다양한 최적화 방법들이 존재하며 이를 배우는 것이 Spark 프로그래밍에서는 어려운 포인트라 할 수 있지만 사용법 자체는 Pandas와 비교해 크게 다르지 않다. 이번에 인프런에 Spark 강의를 하나 오픈했는데 내용은 Pandas로부터 시작해서 Spark의 다양한 기능을 DataFrame과 SQL 중심으로 Databricks Community Edition 위에서 배워보는 것이다. 강의 링크는 댓글 참고

데이터 처리를 한다면 아마 대부분 Pandas로 시작하리라 믿는다. 작은 데이터를 빠르게 처리하는데는 이만한 것이 없지만 데이터의 크기가 커지면 처리하는데 두 가지 문제가 생긴다: 1️⃣ 처리가 너무 오래 걸리는 이슈 (Pandas는 Single Thread라는 치명적인 문제 존재)2️⃣ 아예 데이터 자체를 적재하지 못하는 이슈 (Pandas는 데이터를 메모리에 적재해야함) 이 때부터 Spark이란 빅데이터 프로세싱 프레임워크의 도입이 필요해지는데 프로그래밍 패러다임만 놓고 보면 Pandas와 Spark은 크게 다르지 않다. Spark 역시 DataFrame으로 데이터 처리를 하기 때문이다. Spark Session이란 거를 앞단에 만들어야 하는 것과 DataFrame 함수가 다르다는 점을 빼고는 프로그래밍 관점에서는 큰 차이가 없다. 다르게 이야기하면 Pandas에서 Spark으로 내 스킬을 확장하는 건 생각처럼 힘들지 않다. 기본적으로 Spark은 Pandas on Steroids라 할 수 있다. Spark 데이터 처리의 기본 Spark 프로그래밍은 어떤 부분에 복잡해질까? 기본적으로 Spark은 큰 데이터를 Partition이라 부르는 블록으로 나눈 다음 이를 다수의 Task들로 처리하여 큰 데이터를 병렬처리한다. 프로그래밍을 하는 관점에서는 이를 알 필요가 없다. Spark 데이터 처리의 어려움 (Shuffling -&gt; Partition Skewness) Spark 데이터 처리의 문제는 Partition들 크기에 Skewness가 생기는 경우에 발생한다. Partition들의 크기가 비슷해야 병렬 처리의 의미가 있는데 하나의 Partition이 크기가 엄청나게 크다면 그 Partition 처리에 드는 시간이 전체 프로세싱 시간을 결정하게 되며 이 과정에서 메모리 에러 등 다양한 이슈들이 발생한다. 그러면 언제 Partition 크기에 Skewness가 생길까? DataFrame에 적용하는 오퍼레이션이 SQL로 치면 GROUP BY, ORDER BY, JOIN 등이라면 데이터 이동이 필요해지고 (이를 Shuffling이라 부른다) 이후 생기는 새로운 Partition 크기에 커다란 불균형(Skewness)이 생길 수 있으며 이는 빅데이터 처리에 MapReduce 시절부터 존재하는 문제이기도 하다. 이 경우 다양한 최적화 방법들이 존재하며 이를 배우는 것이 Spark 프로그래밍에서는 어려운 포인트라 할 수 있지만 사용법 자체는 Pandas와 비교해 크게 다르지 않다. 이번에 인프런에 Spark 강의를 하나 오픈했는데 내용은 Pandas로부터 시작해서 Spark의 다양한 기능을 DataFrame과 SQL 중심으로 Databricks Community Edition 위에서 배워보는 것이다. 강의 링크는 댓글 참고

스몰 데이터(Pandas)에서 빅 데이터(Spark)로!

점점 더 ChatGPT에게 물어봤더니 이건 이렇다더라하는 사람들이 많아지고 있다. 문제는 이런 행동이 빠르게 증폭된다는 것이다.

AI를 사용할 수록 점점 더 자신의 생각을 AI에게 외주 주게 되고, 어느 순간부터는 자신도 모르게 AI의 말을 의심없이 믿게 되는 순간이 온다.

이것이 바로 AI 리터러시가 필요한 이유이다. 정부는 국민들에게, 최소한 AI 교육을 시키는 사람들에게는 이러한 교육을 필수로 마치도록 해야한다. 마치 매년 건강검진을 하듯이, 라이센스 갱신을 하듯이 해야한다고 생각한다.

이것은 AI 모델 개발보다 더욱 중요한 일이다. 소버린AI 따위는 이에 비하면 너무나 사소로운 일이며, 국가적 AI 리터러시의 하위 주제에 불과하다.

물론, 조지 오웰의 1984의 세상을 만들고 싶다면 쉬쉬해야 할 일이겠지만.

점점 더 ChatGPT에게 물어봤더니 이건 이렇다더라하는 사람들이 많아지고 있다. 문제는 이런 행동이 빠르게 증폭된다는 것이다. AI를 사용할 수록 점점 더 자신의 생각을 AI에게 외주 주게 되고, 어느 순간부터는 자신도 모르게 AI의 말을 의심없이 믿게 되는 순간이 온다. 이것이 바로 AI 리터러시가 필요한 이유이다. 정부는 국민들에게, 최소한 AI 교육을 시키는 사람들에게는 이러한 교육을 필수로 마치도록 해야한다. 마치 매년 건강검진을 하듯이, 라이센스 갱신을 하듯이 해야한다고 생각한다. 이것은 AI 모델 개발보다 더욱 중요한 일이다. 소버린AI 따위는 이에 비하면 너무나 사소로운 일이며, 국가적 AI 리터러시의 하위 주제에 불과하다. 물론, 조지 오웰의 1984의 세상을 만들고 싶다면 쉬쉬해야 할 일이겠지만.

점점 더 ChatGPT에게 물어봤더니 이건 이렇다더라하는 사람들이

현대 소프트웨어 개발에서 HTTP 기반 API를 생각하면 우리는 크게 두 가지 기술을 떠올리게 되죠? REST와 GraphQL.

역사가 오래된 REST는 비교적 간단한 백엔드 시스템이나 개발된 지 시간이 좀 지난 레거시 시스템에서 많이 사용되고 있습니다. 반면에 GraphQL은 관계가 복잡한 데이터를 다루는 API를 개발하거나 BFF(Backend for Frontend) 또는 API Orchestration(오케스트레이션)을 위해 많이 채택되고 있습니다.

만약 이 두 대표적인 API 기술을 유기적으로 통합할 수 있다면 얼마나 좋을까요? 이번 포스팅에서는 이러한 서버 개발자들의 오랜 꿈을 현실로 만들어주는 Apollo Connector에 대해 알아보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/apollo-connectors/

현대 소프트웨어 개발에서 HTTP 기반 API를 생각하면 우리는 크게 두 가지 기술을 떠올리게 되죠? REST와 GraphQL. 역사가 오래된 REST는 비교적 간단한 백엔드 시스템이나 개발된 지 시간이 좀 지난 레거시 시스템에서 많이 사용되고 있습니다. 반면에 GraphQL은 관계가 복잡한 데이터를 다루는 API를 개발하거나 BFF(Backend for Frontend) 또는 API Orchestration(오케스트레이션)을 위해 많이 채택되고 있습니다. 만약 이 두 대표적인 API 기술을 유기적으로 통합할 수 있다면 얼마나 좋을까요? 이번 포스팅에서는 이러한 서버 개발자들의 오랜 꿈을 현실로 만들어주는 Apollo Connector에 대해 알아보겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/apollo-connectors/

Apollo Connectors 소개와 사용법

오랜기간 개발이라는 업을 헤쳐나가면서 건강 관리를 소홀히 하였습니다. "젋으니까 괜찮아", "아직은 그럴 아니야", "귀찮아", "나 건강해" 저도 이런 말을 항상 버릇처럼 말을 하며 주변의 걱정을 애써 무마 시켰고, 아직은 괜찮아 라고 자기 합리화를 하였습니다.

그때 당장은 사실 아무런 일이 없었고 오히려 건강에 대한 자신감을 가졌지만, 시간이 지나 복리 이자처럼 누적된 건강 손실은 한번에 저에 갚을 것을 요구 할때도 있었으니까요.

마치 꼰대와 같은 이야기로 "건강을 항상 챙기셔요" 라고 입버릇 처럼 이제 말을 하고 있지만, 건강은 직접 경험하지 않으면 모르는 일이라 꼰대가 되는거 같아요.

어느덧 4월이 마무리 되고 5월이 다가오고 있습니다.
2025년초 건강관리에 대한 목표를 세우신 모든 분들이 목표를 이루어 항시 건강하셨으면 합니다.

오랜기간 개발이라는 업을 헤쳐나가면서 건강 관리를 소홀히 하였습니다. "젋으니까 괜찮아", "아직은 그럴 아니야", "귀찮아", "나 건강해" 저도 이런 말을 항상 버릇처럼 말을 하며 주변의 걱정을 애써 무마 시켰고, 아직은 괜찮아 라고 자기 합리화를 하였습니다. 그때 당장은 사실 아무런 일이 없었고 오히려 건강에 대한 자신감을 가졌지만, 시간이 지나 복리 이자처럼 누적된 건강 손실은 한번에 저에 갚을 것을 요구 할때도 있었으니까요. 마치 꼰대와 같은 이야기로 "건강을 항상 챙기셔요" 라고 입버릇 처럼 이제 말을 하고 있지만, 건강은 직접 경험하지 않으면 모르는 일이라 꼰대가 되는거 같아요. 어느덧 4월이 마무리 되고 5월이 다가오고 있습니다.2025년초 건강관리에 대한 목표를 세우신 모든 분들이 목표를 이루어 항시 건강하셨으면 합니다.

건강을 항상 돌봐주세요.

박 과장은 평소 말을 조리 있게 잘한다는 말을 많이 듣습니다. 최근에는 임원 보고도 깔끔하게 잘했다는 칭...

에이스 리더와 담벼락 리더의 차이

박 과장은 평소 말을 조리있게 잘한다는 말을 많이 듣습니다. 최근에는 임원 보고를 깔끔하게 잘했다는 칭찬을 받았는데요. 낯선 사람들과도 스스럼없이 잘 어울립니다. 그는 이 정도면 커뮤니케이션을 꽤 잘하는 게 아닌가 스스로 자부하기도 합니다. 박 과장은 커뮤니케이션을 잘하는 걸까요?

그는 관계를 만들어 유대감을 갖게 하고 미스-커뮤니케이션을 줄여 서로 명확하게 이해하도록 도울 줄 압니다. 또 리더십에 가장 필수적인 자신감이 있으며, 영향력을 만들어 낼 수 있는 잠재력도 갖고 있습니다. 커뮤니케이션을 비교적 잘한다고 볼 수 있습니다.

이러한 특징은 흔히 모르는 사람에게 서슴지 않고 이야기하는 ‘외향인’들이 커뮤니케이션에 능하다는 인식의 근거이기도 합니다. 그러나 이는 효과적인 커뮤니케이션을 만드는 요소의 일부일 뿐 전부가 아닙니다.

게다가 박 과장처럼 자신감이 지나친 채로 부장이 되고 임원이 되면, 자칫 논쟁에서 지는 걸 원치 않아서 남의 말을 가로막거나 자기 말만 할 수도 있습니다.

리더로서 커뮤니케이션을 잘한다는 것은 단순히 언변이 좋거나 사람들 앞에서 말을 잘한다는 게 아닙니다. 그게 아니라면 수줍음 많고 준비하지 않으면 목소리 높여 말하는 것에 다소 부담을 느끼는 세상의 모든 내향인들은 리더가 되기 어려울 것입니다.

사실, 사회인 중 75% 이상이 남들 앞에서 말할 때 떨고 불편해합니다. 그리고 세상의 리더 중에는 내향인도 많습니다. 버락오바마 전 미국 대통령도 내향인입니다. 그렇다면 성격과 언변을 넘어선 리더의 커뮤니케이션에서 중요한 것은 무엇일까요? 커뮤니케이션을 못하는 사람과 잘하는 사람의 특징을 살펴봅시다.

✳️커뮤니케이션 못하는 사람의 특징 3가지: DAM(‘담’벼락)
1️⃣단절형 소통자(Disconnected Communicator)
일단 남의 말을 듣고 취지와 다르게 이해합니다. 잘 듣지 않고 제멋대로 이해하기 때문입니다. 더 큰 문제는 대화의 주제와 맥락과 상관없이 ‘내 말’만 한다는 것입니다.

내가 말하고자 하는 주제에만 천착하는 이유는 머릿속이 내 생각만으로 가득 차 있어 남의 말을 귀담아듣지 못하기 때문입니다. 들어도 들은 게 아닙니다. 평소 “갑자기 그 말을 왜 해?”라는 말을 듣는다면 맥락 파악 능력이 낮을 확률이 높으니 반추해보기 바랍니다.

2️⃣추정적 소통자(Assumptive Communicator)
상대방도 안다고 생각하고 말합니다. 이것은 대다수 사람이 하는 인식의 오류입니다. 상대방은 내가 아니기에 나와 다릅니다. “~하는 건데 이거 몰라?” “당연히 ~하는 게 기본 아닌가?” 등의 말을 일삼는다면 내 관점에서 벗어나지 못하는 대화 방식이 습관화된 것입니다.

상대방은 내가 세상을 보는 관점의 안경이 아니라 그들 나름의 지식과 가치관이 투영된 다른 안경을 끼고 있다는 것을 분명히 기억합시다. 진정 대화하고 싶다면 상대방이 ‘모를 수 있다’ ‘다를 수 있다’라는 점을 인식해야 합니다.

3️⃣독백형 소통자(Monologuing Communicator)
상대방의 말을 가로막고, 내 말만 하는 유형입니다. 이런 태도라면 모든 대화가 언쟁과 비슷해집니다. 어떻게든 내 논지를 주장함으로써이기려 들기 때문입니다.

머릿속엔 ‘아냐, 내가 옳아’ ‘그게 아냐, 내가 맞아’라는 인식이 가득할 것입니다. 분명히 일상생활에서 경험했던 이런 유형의 사람이 적어도 한 사람 정도는 떠오를 것입니다. 소통 측면에서는 최악입니다.

✔️소통이 되지 않는 사람과 대화할 때 사람들은 ‘담’벼락에 말하는 것 같은 답답함을 느낍니다. 이러한 특징이 강한 사람은 리더의 자격을 부여받기가 쉽지 않습니다. 리더가 되더라도, 팀과 조직을 이끄는 데 상당한 어려움이 있을 것입니다.

내 말만 납득시키면 된다는 것은 어느 한쪽으로 기울어진 불균형입니다. 이런 리더는 자신의 입장만 주장하기에, 팀원들과의 이견을 잘 좁히지 못합니다. 이런 경우, 팀원들은 우리 팀장, 상무, 사장님 ‘우리 얘기를 전혀 들어주지 않는다’고 인식하게 됩니다. 커뮤니케이션은 균형 잡힌 쌍방향 정보 교환이라는 것을 기억합시다.

✳️커뮤니케이션 잘하는 사람의 특징 3가지: ACE(에이스)
1️⃣적응적 소통자(Adaptive Communicator)
‘내 입장에서’ ‘내 멋대로’ 하고 싶은 말을 하는 것이 아니라 상대방이 잘 알아듣도록 수위 조절을 할 수 있는 유연성이 있습니다.

말의 어조, 속도를 조절할 뿐만 아니라 어려운 용어나 표현 등 상대방이 모를 수 있는 부분을 미리 감지하여 쉽게 표현합니다. ‘당연히 알고 있다’는 식으로 말하지 않고 ‘모를 수 있다’고 생각하고 말하는데요. 의사소통이 명료합니다.

2️⃣맥락 중심 소통자(Contextual Communicator)
맥락 설명을 잘합니다. 내가 왜 그런 입장을 갖게 되었는지 원인과 이유를 분명히 합니다. “저는 반대 입장입니다. 그 이유는...” “이런 이유와 배경이 있기에 그건 A일 수 있습니다”처럼 상황과 이유를 명확하고 친절하게 알려줍니다.

대화에서 가장 큰 오류는 맥락 설명을 불필요하게 여기고 생략하는 것입니다. 상대방을 이해시킬 때 맥락 정보를 충분히 제공하는 것이 무엇보다 중요합니다.

3️⃣공감형 소통자(Empathetic Communicator)
말을 통한 정보에만 주목하는 것이 아니라, 말하는 사람의 관점과 생각, 감정을 이해하는 것입니다. 그 사람의 입장이 되어 듣는 것입니다.이렇게 할 때 진정한 소통이 가능하며, 상대방은 호감과 친밀감을 느낍니다.

✔️소통을 잘하는 사람은, 팀 내에서 ‘에이스’ 자격을 갖추며 리더로 성장할 가능성이 큽니다. 언변도 뛰어나면 좋겠지만, 리더에게 더욱 필요한 것은 쉽게 말하고 잘 듣는 것입니다. 그런데 잘 듣는다는 것은 말처럼 쉽지 않습니다.

✳️잘 듣는다는 것은 무엇일까요?
오프라 윈프리는 잘 듣는 것이 소통의 완성이라고 말합니다. 잘 듣는다는 것은 끝까지 잘 들어주는 것, 상대방의 말이 끊기더라도 3초의 여유를 내어주는 것, 그리고 상대방의 말에 호응하면서 듣는 것입니다. 이러다 보면 상대방은 마음이 열려서 더 많은 말을 하게 됩니다.

박 과장은 평소 말을 조리있게 잘한다는 말을 많이 듣습니다. 최근에는 임원 보고를 깔끔하게 잘했다는 칭찬을 받았는데요. 낯선 사람들과도 스스럼없이 잘 어울립니다. 그는 이 정도면 커뮤니케이션을 꽤 잘하는 게 아닌가 스스로 자부하기도 합니다. 박 과장은 커뮤니케이션을 잘하는 걸까요? 그는 관계를 만들어 유대감을 갖게 하고 미스-커뮤니케이션을 줄여 서로 명확하게 이해하도록 도울 줄 압니다. 또 리더십에 가장 필수적인 자신감이 있으며, 영향력을 만들어 낼 수 있는 잠재력도 갖고 있습니다. 커뮤니케이션을 비교적 잘한다고 볼 수 있습니다. 이러한 특징은 흔히 모르는 사람에게 서슴지 않고 이야기하는 ‘외향인’들이 커뮤니케이션에 능하다는 인식의 근거이기도 합니다. 그러나 이는 효과적인 커뮤니케이션을 만드는 요소의 일부일 뿐 전부가 아닙니다. 게다가 박 과장처럼 자신감이 지나친 채로 부장이 되고 임원이 되면, 자칫 논쟁에서 지는 걸 원치 않아서 남의 말을 가로막거나 자기 말만 할 수도 있습니다.​리더로서 커뮤니케이션을 잘한다는 것은 단순히 언변이 좋거나 사람들 앞에서 말을 잘한다는 게 아닙니다. 그게 아니라면 수줍음 많고 준비하지 않으면 목소리 높여 말하는 것에 다소 부담을 느끼는 세상의 모든 내향인들은 리더가 되기 어려울 것입니다. 사실, 사회인 중 75% 이상이 남들 앞에서 말할 때 떨고 불편해합니다. 그리고 세상의 리더 중에는 내향인도 많습니다. 버락오바마 전 미국 대통령도 내향인입니다. 그렇다면 성격과 언변을 넘어선 리더의 커뮤니케이션에서 중요한 것은 무엇일까요? 커뮤니케이션을 못하는 사람과 잘하는 사람의 특징을 살펴봅시다. ✳️커뮤니케이션 못하는 사람의 특징 3가지: DAM(‘담’벼락)1️⃣단절형 소통자(Disconnected Communicator)일단 남의 말을 듣고 취지와 다르게 이해합니다. 잘 듣지 않고 제멋대로 이해하기 때문입니다. 더 큰 문제는 대화의 주제와 맥락과 상관없이 ‘내 말’만 한다는 것입니다. 내가 말하고자 하는 주제에만 천착하는 이유는 머릿속이 내 생각만으로 가득 차 있어 남의 말을 귀담아듣지 못하기 때문입니다. 들어도 들은 게 아닙니다. 평소 “갑자기 그 말을 왜 해?”라는 말을 듣는다면 맥락 파악 능력이 낮을 확률이 높으니 반추해보기 바랍니다. 2️⃣추정적 소통자(Assumptive Communicator)상대방도 안다고 생각하고 말합니다. 이것은 대다수 사람이 하는 인식의 오류입니다. 상대방은 내가 아니기에 나와 다릅니다. “~하는 건데 이거 몰라?” “당연히 ~하는 게 기본 아닌가?” 등의 말을 일삼는다면 내 관점에서 벗어나지 못하는 대화 방식이 습관화된 것입니다. 상대방은 내가 세상을 보는 관점의 안경이 아니라 그들 나름의 지식과 가치관이 투영된 다른 안경을 끼고 있다는 것을 분명히 기억합시다. 진정 대화하고 싶다면 상대방이 ‘모를 수 있다’ ‘다를 수 있다’라는 점을 인식해야 합니다. 3️⃣독백형 소통자(Monologuing Communicator)상대방의 말을 가로막고, 내 말만 하는 유형입니다. 이런 태도라면 모든 대화가 언쟁과 비슷해집니다. 어떻게든 내 논지를 주장함으로써이기려 들기 때문입니다. 머릿속엔 ‘아냐, 내가 옳아’ ‘그게 아냐, 내가 맞아’라는 인식이 가득할 것입니다. 분명히 일상생활에서 경험했던 이런 유형의 사람이 적어도 한 사람 정도는 떠오를 것입니다. 소통 측면에서는 최악입니다. ✔️소통이 되지 않는 사람과 대화할 때 사람들은 ‘담’벼락에 말하는 것 같은 답답함을 느낍니다. 이러한 특징이 강한 사람은 리더의 자격을 부여받기가 쉽지 않습니다. 리더가 되더라도, 팀과 조직을 이끄는 데 상당한 어려움이 있을 것입니다. 내 말만 납득시키면 된다는 것은 어느 한쪽으로 기울어진 불균형입니다. 이런 리더는 자신의 입장만 주장하기에, 팀원들과의 이견을 잘 좁히지 못합니다. 이런 경우, 팀원들은 우리 팀장, 상무, 사장님 ‘우리 얘기를 전혀 들어주지 않는다’고 인식하게 됩니다. 커뮤니케이션은 균형 잡힌 쌍방향 정보 교환이라는 것을 기억합시다. ✳️커뮤니케이션 잘하는 사람의 특징 3가지: ACE(에이스)1️⃣적응적 소통자(Adaptive Communicator) ‘내 입장에서’ ‘내 멋대로’ 하고 싶은 말을 하는 것이 아니라 상대방이 잘 알아듣도록 수위 조절을 할 수 있는 유연성이 있습니다. 말의 어조, 속도를 조절할 뿐만 아니라 어려운 용어나 표현 등 상대방이 모를 수 있는 부분을 미리 감지하여 쉽게 표현합니다. ‘당연히 알고 있다’는 식으로 말하지 않고 ‘모를 수 있다’고 생각하고 말하는데요. 의사소통이 명료합니다. 2️⃣맥락 중심 소통자(Contextual Communicator)맥락 설명을 잘합니다. 내가 왜 그런 입장을 갖게 되었는지 원인과 이유를 분명히 합니다. “저는 반대 입장입니다. 그 이유는...” “이런 이유와 배경이 있기에 그건 A일 수 있습니다”처럼 상황과 이유를 명확하고 친절하게 알려줍니다. 대화에서 가장 큰 오류는 맥락 설명을 불필요하게 여기고 생략하는 것입니다. 상대방을 이해시킬 때 맥락 정보를 충분히 제공하는 것이 무엇보다 중요합니다. 3️⃣공감형 소통자(Empathetic Communicator)말을 통한 정보에만 주목하는 것이 아니라, 말하는 사람의 관점과 생각, 감정을 이해하는 것입니다. 그 사람의 입장이 되어 듣는 것입니다.이렇게 할 때 진정한 소통이 가능하며, 상대방은 호감과 친밀감을 느낍니다. ✔️소통을 잘하는 사람은, 팀 내에서 ‘에이스’ 자격을 갖추며 리더로 성장할 가능성이 큽니다. 언변도 뛰어나면 좋겠지만, 리더에게 더욱 필요한 것은 쉽게 말하고 잘 듣는 것입니다. 그런데 잘 듣는다는 것은 말처럼 쉽지 않습니다. ✳️잘 듣는다는 것은 무엇일까요?오프라 윈프리는 잘 듣는 것이 소통의 완성이라고 말합니다. 잘 듣는다는 것은 끝까지 잘 들어주는 것, 상대방의 말이 끊기더라도 3초의 여유를 내어주는 것, 그리고 상대방의 말에 호응하면서 듣는 것입니다. 이러다 보면 상대방은 마음이 열려서 더 많은 말을 하게 됩니다.

네이버 블로그 | 안전보건공단 공식블로그

박 과장은 평소 말을 조리있게 잘한다는 말을 많이 듣습니다. 최근

구직자 취업지원, 재직자 성장지원 프로그램을 제공합니다.

청년미래플러스

고용노동부가 주관하는 청년미래플러스 사업의 참여자를 모집한다고 합니다.
대상자는 IT업계 기업의 취업을 희망하는 만 15세~34세 청년이라고 하네요.

이력서, 면접 준비 등 취업 준비에 도움을 받고싶은 분들 확인해 보시면 좋을 것 같습니다.

📤 https://miraeplus.sw.or.kr
📰 https://etnews.com/20250415000103

고용노동부가 주관하는 청년미래플러스 사업의 참여자를 모집한다고 합니다.대상자는 IT업계 기업의 취업을 희망하는 만 15세~34세 청년이라고 하네요. 이력서, 면접 준비 등 취업 준비에 도움을 받고싶은 분들 확인해 보시면 좋을 것 같습니다. 📤 https://miraeplus.sw.or.kr📰 https://etnews.com/20250415000103

한국소프트웨어산업협회

고용노동부가 주관하는 청년미래플러스 사업의 참여자를 모집한다고 합

기분을 잘 관리하는 것을 일을 하면서 매우 중요한 역량이자 장기적인 관점에는 성과를 꾸준히 내기 위한 기술입니다. '자기 관리'의 많은 부분은 일상에서 좋은 기분을 유지하고, 나쁜 기분을 잘 관리하는 것과 연결되어 있습니다.

기분이 안 좋으면 상대에게 감정적으로 대하거나, 모더레이팅을 하다가 편향에 쉽게 빠질 수 있습니다. 그럼 기대한 퍼포먼스를 낼 수 없고 다른 일을 하는데 지장이 생길 수밖에 없습니다. "소비는 감정이고, 과시는 결핍이다"라는 말처럼 기분을 관리하지 못하면 필요하지 않은 물건을 구매하고 일탈을 합니다. 의무를 다 하면 기분이 좀 나아집니다. 그래서 기분이 좋지 않을 때에는 손을 깨끗하게 씻거나, 설거지를 하거나, 쓰레기를 버리거나 미뤄둔 옷장정리를 하는 것이 효과적입니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

자신의 기분에 솔직한 것과 솔직함을 오만함으로 착각하는 것을 구분해야 합니다. 임경선 님이 쓴 에세이집, '자유로울 것'에는 이런 문장이 있습니다. 솔직한 감정을 가만히 들여다보는 과정에서 자신의 의무를 놓치지 않는 것이 기분을 관리하는 최고의 방법입니다.

어른이 된다는 것은 자신의 솔직한 감정들을 억누르는 것이 아니다. 확고한 가치관 위에서 심플하게 솔직해지는 것이다. 그렇다고 '나 원래 이런 사람이야'라고 단언하고 마는 건 좀 곤란하다. 그 말은 '이게 나야, 어쩔래?'로 번역될 수 있기 때문이다. 솔직함을 오만함으로 착각하는 일이다.

난 원래 이렇다,라고 일방적으로 선언해 버리는 솔직함은 궁극의 자기 합리화이자 정신승리 혹은 변명이 될 수 있다. 스스로에 대한 반성이 없고 객관적이지 못하고 머리가 굳어서 그 어떤 변화도 받아들이지 않으려는 태도다. 이러한 솔직함은 생각이 유연하지 못한 자기 고집에 불과하다.

기분을 잘 관리하는 것을 일을 하면서 매우 중요한 역량이자 장기적인 관점에는 성과를 꾸준히 내기 위한 기술입니다. '자기 관리'의 많은 부분은 일상에서 좋은 기분을 유지하고, 나쁜 기분을 잘 관리하는 것과 연결되어 있습니다. 기분이 안 좋으면 상대에게 감정적으로 대하거나, 모더레이팅을 하다가 편향에 쉽게 빠질 수 있습니다. 그럼 기대한 퍼포먼스를 낼 수 없고 다른 일을 하는데 지장이 생길 수밖에 없습니다. "소비는 감정이고, 과시는 결핍이다"라는 말처럼 기분을 관리하지 못하면 필요하지 않은 물건을 구매하고 일탈을 합니다. 의무를 다 하면 기분이 좀 나아집니다. 그래서 기분이 좋지 않을 때에는 손을 깨끗하게 씻거나, 설거지를 하거나, 쓰레기를 버리거나 미뤄둔 옷장정리를 하는 것이 효과적입니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 자신의 기분에 솔직한 것과 솔직함을 오만함으로 착각하는 것을 구분해야 합니다. 임경선 님이 쓴 에세이집, '자유로울 것'에는 이런 문장이 있습니다. 솔직한 감정을 가만히 들여다보는 과정에서 자신의 의무를 놓치지 않는 것이 기분을 관리하는 최고의 방법입니다. 어른이 된다는 것은 자신의 솔직한 감정들을 억누르는 것이 아니다. 확고한 가치관 위에서 심플하게 솔직해지는 것이다. 그렇다고 '나 원래 이런 사람이야'라고 단언하고 마는 건 좀 곤란하다. 그 말은 '이게 나야, 어쩔래?'로 번역될 수 있기 때문이다. 솔직함을 오만함으로 착각하는 일이다. 난 원래 이렇다,라고 일방적으로 선언해 버리는 솔직함은 궁극의 자기 합리화이자 정신승리 혹은 변명이 될 수 있다. 스스로에 대한 반성이 없고 객관적이지 못하고 머리가 굳어서 그 어떤 변화도 받아들이지 않으려는 태도다. 이러한 솔직함은 생각이 유연하지 못한 자기 고집에 불과하다.

⟪기분을 관리하는 방법은 의무를 다하는 것⟫

1. 매일 해야 이룰 수 있다.

2. 시간을 낼 때는 매일 정해진 곳에서 가장 순도 높은 시간을 자신에게 제공해줄 수 있어야 한다.

3. 왜냐하면 자신이야말로 가장 소중한 존재이기 때문에 먼저 자신에게 가장 좋은 시간을 투자할 수 있어야 한다.

4. 새벽도 좋고, 밤도 좋고, 늦은 저녁도 좋다. 자신의 라이프 사이클 에 가장 잘 맞는 시간대에서 매일 시간을 꺼내 자신을 위해 훈련하라.

5. “춤쟁이는 매일 춤춰야 하고, 환쟁이는 매일 그려야 하고, 글쟁이는 매일 써야 한다. 마치 검객이 매일 수련하지 않으면 목숨이 위태롭듯이 매일 수련해야 한다.”

6. 이 말은 내가 제일 좋아하는 말 중의 하나다.

#나는이렇게될것이다 📚
#구본형

1. 매일 해야 이룰 수 있다. ​2. 시간을 낼 때는 매일 정해진 곳에서 가장 순도 높은 시간을 자신에게 제공해줄 수 있어야 한다. ​3. 왜냐하면 자신이야말로 가장 소중한 존재이기 때문에 먼저 자신에게 가장 좋은 시간을 투자할 수 있어야 한다. ​4. 새벽도 좋고, 밤도 좋고, 늦은 저녁도 좋다. 자신의 라이프 사이클 에 가장 잘 맞는 시간대에서 매일 시간을 꺼내 자신을 위해 훈련하라. ​5. “춤쟁이는 매일 춤춰야 하고, 환쟁이는 매일 그려야 하고, 글쟁이는 매일 써야 한다. 마치 검객이 매일 수련하지 않으면 목숨이 위태롭듯이 매일 수련해야 한다.” ​6. 이 말은 내가 제일 좋아하는 말 중의 하나다. #나는이렇게될것이다 📚 #구본형

< 성공하는 사람들의 비밀: 매일 같은 시간, 같은 장소 >

혼자 밥을 먹을 때면 설거지를 줄이려고 그릇에 반찬도 덜지 않고 그냥 대충 때우곤 했다. 언제부턴가 먹는 것, 보는 것, 느끼는 것들까지 아끼게 되었고, 무심함이 습관이 되었다.

그러지 말아야지. 특별한 손님을 대하듯, 나의 하루도 더 정성스럽게 마주해야지. 커피 한 잔을 마시더라도 제일 예쁜 잔을 고르고, 반찬도 정갈하게 담아 한상 차려내야겠다. 좋은 것을 아끼지 않고, 나에게 먼저 내어주는 것. 자신을 존중할 줄 알아야 타인도 사랑할 줄 안다.

나를 쓰는 시간, 장예원

혼자 밥을 먹을 때면 설거지를 줄이려고 그릇에 반찬도 덜지 않고 그냥 대충 때우곤 했다. 언제부턴가 먹는 것, 보는 것, 느끼는 것들까지 아끼게 되었고, 무심함이 습관이 되었다. 그러지 말아야지. 특별한 손님을 대하듯, 나의 하루도 더 정성스럽게 마주해야지. 커피 한 잔을 마시더라도 제일 예쁜 잔을 고르고, 반찬도 정갈하게 담아 한상 차려내야겠다. 좋은 것을 아끼지 않고, 나에게 먼저 내어주는 것. 자신을 존중할 줄 알아야 타인도 사랑할 줄 안다. 나를 쓰는 시간, 장예원

《어른은 스스로를 소홀히 하지 않는다》

A modern JavaScript utility library that's 2-3 times faster and up to 97% smaller-a major upgrade to lodash. - toss/es-toolkit

GitHub - toss/es-toolkit: A modern JavaScript utility library that's 2-3 times faster and up to 97% smaller-a major upgrade to lodash.

깃헙 트렌딩에 toss에서 만든 es-toolkit 이란 라이브러리가 올라왔어요~

https://github.com/trending

한국인이 만든 라이브러리가 올라오는거는 오랜만에 보내요~
성능과 기능 두마리의 토끼를 다 잡기위해 노력한것이 보입니다.

https://github.com/toss/es-toolkit

깃헙 트렌딩에 toss에서 만든 es-toolkit 이란 라이브러리가 올라왔어요~ https://github.com/trending 한국인이 만든 라이브러리가 올라오는거는 오랜만에 보내요~ 성능과 기능 두마리의 토끼를 다 잡기위해 노력한것이 보입니다. https://github.com/toss/es-toolkit

GitHub

CJ ENM 커머스 부문 백엔드 개발자

전여철

Frontend engineer

One Commit

만드는 것에 즐거움을 느끼고 개발 분야 뿐만 아니라 세상 모든 것으로부터 배움의 즐거움을 느끼는 방랑자입니다.

유크랩 대표 / 디지털 마케터 

선우의성

콘텐츠(유튜브, 숏폼, SNS)로 마케팅하는 선우의성입니다. 국내 NO.1 디지털 콘텐츠 (유튜브, 숏폼, SNS) 기반 마케팅 전문가로 활동하고 있습니다.

토스가 만든 모던 자바스크립트 유틸리티 라이브러리 es-toolkit

박승규

일본에서 일하다 서울찍고 부산갔다 판교로 돌아온 IT노동자

가끔 책도 쓰고 인강도 만듬 

토스가 만든 모던 자바스크립트 유틸리티 라이브러리 es-toolkit

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