MCP메모리에 , MCP없이 지식 탐색하는 메모리검색해주는 봇기능 업데이트

액터,리액티브 스트림등 주로 특정테크가 메모리화되었으며 메모리를 우선 참고해 응답합니다.

"리액티브 스트림을 조사", "ai 개발방법론", "리액티브 스트림 기원조사" 등 문의시 추론하면서 답을 주려고 노력합니다. -개인 온디바이스 LLM서빙이라 속도는 느립니다. 초당 80토크

https://mcp.webnori.com/ui/askbot

MCP메모리에 , MCP없이 지식 탐색하는 메모리검색해주는 봇기능 업데이트 액터,리액티브 스트림등 주로 특정테크가 메모리화되었으며 메모리를 우선 참고해 응답합니다. "리액티브 스트림을 조사", "ai 개발방법론", "리액티브 스트림 기원조사" 등 문의시 추론하면서 답을 주려고 노력합니다. -개인 온디바이스 LLM서빙이라 속도는 느립니다. 초당 80토크 https://mcp.webnori.com/ui/askbot

MCP 메모리 봇

This is a technical report on three bugs that intermittently degraded responses from Claude. Below we explain what happened, why it took time to fix, and what we're changing.

A postmortem of three recent issues

Anthropic이 최근 Claude의 품질 문제에 대한 포스트모템을 약 2시간 전에 공개했습니다. 8월에서 9월 초까지 사용자들이 경험한 문제들은 서버 부하나 수요로 인한 의도적 성능 제한이 아니었고, 세 가지 별개의 인프라 버그가 겹치면서 발생한 것이라고 합니다.

👉 원문 보기: https://www.anthropic.com/engineering/a-postmortem-of-three-recent-issues

포스트모템을 읽으면서, AI 모델 제공자 입장에서 사용자가 체감하는 품질 저하를 알아채고 재현하는 것이 얼마나 힘든 일일지 상상해볼 수 있었습니다. AI 서비스 특성 상, 단순히 "뭔가 좀 이상해진 것 같다" 처럼 막연한 사용자 제보가 많아서 원인을 찾는 데 시간이 오래 걸렸다고 하네요.

그리고 멀티 클라우드 환경에서 AI 모델의 일관적인 품질을 보장하는 일이 얼마나 복잡한 문제인지 엿볼 수 있었습니다. 단순히 모델 자체의 성능만이 아니라, 인프라, 하드웨어, 배포 전략, 최적화 그리고 사소해 보이는 설정 하나까지도 민감한 AI 서비스에 큰 영향을 줄 수 있는 것 같습니다.

마지막으로 Anthropic이 포스트모템을 통해 보여준 투명한 커뮤니케이션이 인상 깊습니다. "언제, 어떤 일이 있었고, 왜 탐지하기 어려웠으며, 앞으로 어떻게 개선할 것인가"를 공개적으로 공유하는 태도에서 성숙한 엔지니어링 문화를 느낄 수 있습니다. 기술 조직의 신뢰를 높이는 핵심이라고 생각합니다.

Anthropic이 최근 Claude의 품질 문제에 대한 포스트모템을 약 2시간 전에 공개했습니다. 8월에서 9월 초까지 사용자들이 경험한 문제들은 서버 부하나 수요로 인한 의도적 성능 제한이 아니었고, 세 가지 별개의 인프라 버그가 겹치면서 발생한 것이라고 합니다. 👉 원문 보기: https://www.anthropic.com/engineering/a-postmortem-of-three-recent-issues 포스트모템을 읽으면서, AI 모델 제공자 입장에서 사용자가 체감하는 품질 저하를 알아채고 재현하는 것이 얼마나 힘든 일일지 상상해볼 수 있었습니다. AI 서비스 특성 상, 단순히 "뭔가 좀 이상해진 것 같다" 처럼 막연한 사용자 제보가 많아서 원인을 찾는 데 시간이 오래 걸렸다고 하네요. 그리고 멀티 클라우드 환경에서 AI 모델의 일관적인 품질을 보장하는 일이 얼마나 복잡한 문제인지 엿볼 수 있었습니다. 단순히 모델 자체의 성능만이 아니라, 인프라, 하드웨어, 배포 전략, 최적화 그리고 사소해 보이는 설정 하나까지도 민감한 AI 서비스에 큰 영향을 줄 수 있는 것 같습니다. 마지막으로 Anthropic이 포스트모템을 통해 보여준 투명한 커뮤니케이션이 인상 깊습니다. "언제, 어떤 일이 있었고, 왜 탐지하기 어려웠으며, 앞으로 어떻게 개선할 것인가"를 공개적으로 공유하는 태도에서 성숙한 엔지니어링 문화를 느낄 수 있습니다. 기술 조직의 신뢰를 높이는 핵심이라고 생각합니다.

www.anthropic.com

Claude 모델 품질 저하에 대한 포스트모템

대규모 트래픽의 기준, 어려우시죠? 요건 콕 찝어 말씀드릴 수 있겠네요. (물론 개인적인 기준이긴 합니다만)

“최적화가 잘 되어 있다는 가정하에, 현존하는 최고 사양의 하드웨어를 갖춘 단일 서버 혹은 단순한 로드밸런서만으로 받을 수 있는 한계를 넘는 트래픽”

요즘 최고 사양 서버 기준, 보통의 커머스 앱 정도라면, 이론적으로는 MAU 1천만 이상도 가능.

물론 비용 측면을 고려하면 다른 얘기가 됩니다만, 비용도 사이즈가 커지면 보통은 데이터 전송 비용이 가장 크기 땜에.

대규모 트래픽의 기준, 어려우시죠? 요건 콕 찝어 말씀드릴 수 있겠네요. (물론 개인적인 기준이긴 합니다만) “최적화가 잘 되어 있다는 가정하에, 현존하는 최고 사양의 하드웨어를 갖춘 단일 서버 혹은 단순한 로드밸런서만으로 받을 수 있는 한계를 넘는 트래픽” 요즘 최고 사양 서버 기준, 보통의 커머스 앱 정도라면, 이론적으로는 MAU 1천만 이상도 가능. 물론 비용 측면을 고려하면 다른 얘기가 됩니다만, 비용도 사이즈가 커지면 보통은 데이터 전송 비용이 가장 크기 땜에.

간단히 말해 “하드웨어를 돈으로 발라서 안되면 대규모”

리액티브,액터모델,분산처리를 다루는 나만의 MCP메모리에 챗봇기능 탑재 - gpt-oss 온디바이스라 60토크 작동
액터모델을 이용한 분산처리 컨텐츠를 챗봇을 이용해서 정리된 정보를 탐색할수 있습니다.

링크 : https://mcp.webnori.com/ui/askbot

리액티브,액터모델,분산처리를 다루는 나만의 MCP메모리에 챗봇기능 탑재 - gpt-oss 온디바이스라 60토크 작동액터모델을 이용한 분산처리 컨텐츠를 챗봇을 이용해서 정리된 정보를 탐색할수 있습니다. 링크 : https://mcp.webnori.com/ui/askbot

나만의 메모리 챗봇

오랜만에 강의 자료를 몇 개나 만들었더니 정신이 혼미해지고..🫠 그래도 만든 김에 두어번 정도는 더 해볼까 하는데, 관심있는 회사 있으시면 연락 주세요. golbin@gmail.com

오랜만에 강의 자료를 몇 개나 만들었더니 정신이 혼미해지고..🫠 그래도 만든 김에 두어번 정도는 더 해볼까 하는데, 관심있는 회사 있으시면 연락 주세요. golbin@gmail.com

초기 AI 기반 개발 도구가 단순한 코드 자동 완성 기능에 머물렀다면, 이제는 복잡한 개발 작업을 자율적으로 수행하는 에이전틱(Agentic) AI로 발전하고 있다. 이러한 변화를 이끌어가는 주역 중 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 코드(Claude Code)와 같은 에이전틱 코딩 도구가 있다. 클로드 코드는 개발자의 자연어 명령을 이해하고, 코드베이스를 분석하며, 파일 수정, 테스트 실행, Git 워크플로우 처리 등 일련의 작업을 자율적으로 수행함으로써 개발자와의 협업을 혁신 중이다.


한국은 전 세계 클로드 사용량에서 3.73% 점유율로 공동 3위를 차지하고 있고, Claude Code Templates 플랫폼의 국가별 다운로드 순위에서 2위를 기록할 정도로 높은 관심과 활발한 사용률을 보이고 있다. 최근 몇 달간 나도 거의 대부분의 코딩 작업에 클로드 코드를 사용하고 있다. 새로운 도구를 발견하면 시도해 보고 있으나 아직은 클로드 코드가 나에게 가장 유용했다.


오늘 Claude Code Meetup Seoul이 강남구 모처에서 열렸다. 관심을 가지고 사용하고 있는 도구에 대한 이야기도 들어보고, 다른 사용자들은 이 도구를 어떻게 활용하고 있는지 생생한 이야기를 들을 수 있는 기회라고 생각해서 참여했다. 총 세 개의 세션은 각각의 주제를 다루면서도, 결국 하나의 큰 그림을 그리고 있다고 느꼈다.


첫 번째 세션은 앤트로픽 클로드 코드 팀의 Dickson Tsai 님이 열었다. 그는 클로드 코드의 아키텍처를 설명하면서 에이전트 루프(Agent Loop)라는 멘탈 모델을 강조했다. 이는 LLM이 단순 출력 생성에 그치지 않고, 파일 시스템을 탐색 및 수정하며 도구 호출을 통해 결과를 피드백받고 다시 계획을 세우는 순환 구조를 말한다. 여기에 서브 에이전트(Sub-agent), 훅(Hooks), 슬래시 커맨드와 같은 확장 기능이 더해져, 사용자가 원하는 거의 모든 자동화 워크플로우를 구축할 수 있다고 설명했다. 이는 개발자가 원하는 거의 모든 자동화 워크플로우를 구축할 수 있는 기반 기술일 것이다. 이는 개발자에게 최대한의 자유도를 부여하지만 동시에 높은 학습 곡선을 요구하고 있다고 생각된다.


두 번째 세션은 AITMPL의 Daniel Ávila Arias 님이 진행했다. 그는 복잡한 클로드 코드 설정 과정을 단순화하기 위해 만든 플랫폼 Claude Code Templates를 소개했다. 이 플랫폼은 에이전트, 커맨드, 훅, MCP 등을 사전 구성된 컴포넌트로 패키징하여, 개발자가 일련의 명령어만으로 원하는 환경을 즉시 구성할 수 있게 한다. 이는 복잡성을 숨기고 진입 장벽을 낮춤으로써, 전문가가 아니더라도 클로드 코드의 강력한 기능을 쉽게 활용할 수 있게 만든걸로 보인다. 다만 이 과정에서 편리함의 이면에 있는 책임을 고려해야 한다고 생각했다. 잘 알지 못하는 상태에서 에이전틱 AI에게 강력한 권한을 부여하는 것은, 의도치 않은 보안 사고로 이어질 수 있기 때문이다.


마지막 세션의 발표자인 Sionic AI의 박진형(Sigrid Jin)님은 현장의 분위기를 단숨에 바꿨다. 그의 유머와 유쾌함 덕분에 영어듣기평가로 흐려진 집중력이 다시 살아났다. 모델이 가진 특징을 깊이 이해하고, 이를 상황에 맞게 유기적으로 연결해 목적을 이뤄야 한다고 말했다. 예를 들어 코드 생성 자체가 목적이 아니라, 생성된 결과를 검증하고 개선하는 과정에서 여러 모델을 통합하는 사례를 설명했다. 즉, 에이전틱 AI의 기능 설명보다는 에이전틱 AI를 대하는 태도와 철학을 전달한다는 느낌을 받았다. 그리고 AI 구독료는 지금이 가장 저렴하다는 말로, 결국 이 시기를 잘 활용하는 사람이 큰 기회를 잡게 될 것이라는 점을 말한다고 생각된다.


Claude Code Meetup Seoul에서 발표된 세 개의 세션은 각각 독립적이면서도 서로 긴밀하게 연결되어 있다고 느꼈다. 덕분에 에이전틱 AI를 이용한 소프트웨어 개발이라는 새로운 방식이 어떻게 성숙해 가고 있는지를 볼 수 있었다. 또 한편, 이번 서울 밋업은 전 세계적으로도 클로드 코드의 첫 공식 행사 중 하나라는 점에서 특별한 시간을 누리고 왔다는 생각이 든다.

초기 AI 기반 개발 도구가 단순한 코드 자동 완성 기능에 머물렀다면, 이제는 복잡한 개발 작업을 자율적으로 수행하는 에이전틱(Agentic) AI로 발전하고 있다. 이러한 변화를 이끌어가는 주역 중 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 코드(Claude Code)와 같은 에이전틱 코딩 도구가 있다. 클로드 코드는 개발자의 자연어 명령을 이해하고, 코드베이스를 분석하며, 파일 수정, 테스트 실행, Git 워크플로우 처리 등 일련의 작업을 자율적으로 수행함으로써 개발자와의 협업을 혁신 중이다. 한국은 전 세계 클로드 사용량에서 3.73% 점유율로 공동 3위를 차지하고 있고, Claude Code Templates 플랫폼의 국가별 다운로드 순위에서 2위를 기록할 정도로 높은 관심과 활발한 사용률을 보이고 있다. 최근 몇 달간 나도 거의 대부분의 코딩 작업에 클로드 코드를 사용하고 있다. 새로운 도구를 발견하면 시도해 보고 있으나 아직은 클로드 코드가 나에게 가장 유용했다. 오늘 Claude Code Meetup Seoul이 강남구 모처에서 열렸다. 관심을 가지고 사용하고 있는 도구에 대한 이야기도 들어보고, 다른 사용자들은 이 도구를 어떻게 활용하고 있는지 생생한 이야기를 들을 수 있는 기회라고 생각해서 참여했다. 총 세 개의 세션은 각각의 주제를 다루면서도, 결국 하나의 큰 그림을 그리고 있다고 느꼈다. 첫 번째 세션은 앤트로픽 클로드 코드 팀의 Dickson Tsai 님이 열었다. 그는 클로드 코드의 아키텍처를 설명하면서 에이전트 루프(Agent Loop)라는 멘탈 모델을 강조했다. 이는 LLM이 단순 출력 생성에 그치지 않고, 파일 시스템을 탐색 및 수정하며 도구 호출을 통해 결과를 피드백받고 다시 계획을 세우는 순환 구조를 말한다. 여기에 서브 에이전트(Sub-agent), 훅(Hooks), 슬래시 커맨드와 같은 확장 기능이 더해져, 사용자가 원하는 거의 모든 자동화 워크플로우를 구축할 수 있다고 설명했다. 이는 개발자가 원하는 거의 모든 자동화 워크플로우를 구축할 수 있는 기반 기술일 것이다. 이는 개발자에게 최대한의 자유도를 부여하지만 동시에 높은 학습 곡선을 요구하고 있다고 생각된다. 두 번째 세션은 AITMPL의 Daniel Ávila Arias 님이 진행했다. 그는 복잡한 클로드 코드 설정 과정을 단순화하기 위해 만든 플랫폼 Claude Code Templates를 소개했다. 이 플랫폼은 에이전트, 커맨드, 훅, MCP 등을 사전 구성된 컴포넌트로 패키징하여, 개발자가 일련의 명령어만으로 원하는 환경을 즉시 구성할 수 있게 한다. 이는 복잡성을 숨기고 진입 장벽을 낮춤으로써, 전문가가 아니더라도 클로드 코드의 강력한 기능을 쉽게 활용할 수 있게 만든걸로 보인다. 다만 이 과정에서 편리함의 이면에 있는 책임을 고려해야 한다고 생각했다. 잘 알지 못하는 상태에서 에이전틱 AI에게 강력한 권한을 부여하는 것은, 의도치 않은 보안 사고로 이어질 수 있기 때문이다. 마지막 세션의 발표자인 Sionic AI의 박진형(Sigrid Jin)님은 현장의 분위기를 단숨에 바꿨다. 그의 유머와 유쾌함 덕분에 영어듣기평가로 흐려진 집중력이 다시 살아났다. 모델이 가진 특징을 깊이 이해하고, 이를 상황에 맞게 유기적으로 연결해 목적을 이뤄야 한다고 말했다. 예를 들어 코드 생성 자체가 목적이 아니라, 생성된 결과를 검증하고 개선하는 과정에서 여러 모델을 통합하는 사례를 설명했다. 즉, 에이전틱 AI의 기능 설명보다는 에이전틱 AI를 대하는 태도와 철학을 전달한다는 느낌을 받았다. 그리고 AI 구독료는 지금이 가장 저렴하다는 말로, 결국 이 시기를 잘 활용하는 사람이 큰 기회를 잡게 될 것이라는 점을 말한다고 생각된다. Claude Code Meetup Seoul에서 발표된 세 개의 세션은 각각 독립적이면서도 서로 긴밀하게 연결되어 있다고 느꼈다. 덕분에 에이전틱 AI를 이용한 소프트웨어 개발이라는 새로운 방식이 어떻게 성숙해 가고 있는지를 볼 수 있었다. 또 한편, 이번 서울 밋업은 전 세계적으로도 클로드 코드의 첫 공식 행사 중 하나라는 점에서 특별한 시간을 누리고 왔다는 생각이 든다.

Claude Code Meetup Seoul을 다녀오다

구글 문서.. 넘나.. 빡침.. ㅠㅠ 구글 클라우드 관련된 기능들 문서 보다보면 진짜 대충하자 구글처럼 됨.. 그러고보니 옛날엔 MS가 문서 하나만큼은 진짜 끝내줬는데 요즘은 MS 문서도 머 구글 못지 않음.. 왜때문이죠.. ㅠㅠ

구글 문서.. 넘나.. 빡침.. ㅠㅠ 구글 클라우드 관련된 기능들 문서 보다보면 진짜 대충하자 구글처럼 됨.. 그러고보니 옛날엔 MS가 문서 하나만큼은 진짜 끝내줬는데 요즘은 MS 문서도 머 구글 못지 않음.. 왜때문이죠.. ㅠㅠ

아니, 이거 AI 때문 아니고 훨씬 전부터 그런건데 아직도 그런거. 구글이 자사 서비스에 제미나이 적용한다면 여기가 제일 꿀일 것 같은데..!

취업과 이직을 위해 매번 채용 공고를 찾아 지원하는 수고를 줄이는 가장 효과적인 방법은 채용 플랫폼에 프로필 정보를 구체적으로 업데이트하는 것입니다. 특히 경험과 역량을 상세히 기술하고, 자신에 대한 소개를 명확하게 작성하는 것이 핵심입니다.
채용 담당자와 헤드헌터들은 상시적으로 인재 프로필을 탐색하며 적합한 후보자를 찾고 있습니다. 따라서 잘 작성된 프로필은 채용 기회를 자연스럽게 끌어들이는 강력한 도구가 됩니다.


구체적인 프로필이 필요한 두 가지 이유
1. 프로필 정보가 유일한 판단 기준
인재 영입 담당자가 확인할 수 있는 정보는 프로필이 전부입니다. 아무리 뛰어난 학력, 경력, 자격증을 보유하고 있어도 이를 구체적으로 설명하지 않으면 그 가치를 인정받기 어렵습니다. 프로필 외에는 해당 인재의 경험과 역량을 판단할 방법이 없기 때문입니다.
2. 취업 의지의 척도
프로필 작성의 정성과 구체성은 취업에 대한 진정성을 보여주는 지표입니다. 대충 작성된 프로필로는 아무리 '취업하고 싶다'고 말해도 설득력이 없습니다. 마치 단정하지 못한 차림으로 중요한 만남에 나서는 것과 같습니다.


정성을 다해 작성한 프로필은 분량에서부터 차이가 납니다. 물론 단순히 길기만 한 것이 정성은 아닙니다. 진정한 정성은 자신에 대해 궁금해할 사람들을 위해 최대한 구체적이고 유용한 정보를 제공하려는 노력에서 나타납니다.
정성이 담긴 프로필은 단순한 경험 나열을 넘어 현재 상태, 향후 목표, 업무에 대한 의지 등을 균형 있게 표현합니다. 이러한 의지적 표현이 경험 설명과 어우러질 때 시너지 효과를 발휘합니다.


충분한 내용만큼 중요한 것이 가독성입니다. 띄어쓰기와 줄바꿈 없이 정보를 빼곡히 나열한 프로필을 종종 볼 수 있습니다. 내용이 풍부하더라도 읽기 어렵다면 그 가치를 제대로 전달하기 어렵습니다.
프로필은 읽는 사람이 편안하게 읽고 쉽게 이해할 수 있도록 작성되어야 합니다. 작성자 중심이 아닌 독자 중심으로 생각하며, 어떻게 하면 더 읽기 쉽고 이해하기 쉬울지 고민하는 자세가 필요합니다.


프로필을 읽는 채용 담당자도 감정을 가진 사람입니다. 사람의 마음을 움직이는 것은 정성입니다. 내 정보를 읽어줄 그 사람을 위해 내용을 정성스럽게 작성하고 보기 좋게 정돈하는 노력은 반드시 전달됩니다.
사람들은 글을 읽을 때 단순히 정보만 파악하는 것이 아닙니다. 문해력이란 글의 의미를 이해하는 것을 넘어 정보를 해석하고 활용하는 능력을 말합니다. 즉, 작성자의 마음과 태도까지 읽어내어 최종 판단에 반영하는 것입니다.


뛰어난 경험과 역량보다 중요한 것은 정성입니다. 모든 일에 정성을 다해 자신과 다른 사람의 마음을 얻는 것이야말로 성공적인 커리어의 시작입니다.

﻿ 취업과 이직을 위해 매번 채용 공고를 찾아 지원하는 수고를 줄이는 가장 효과적인 방법은 채용 플랫폼에 프로필 정보를 구체적으로 업데이트하는 것입니다. 특히 경험과 역량을 상세히 기술하고, 자신에 대한 소개를 명확하게 작성하는 것이 핵심입니다.채용 담당자와 헤드헌터들은 상시적으로 인재 프로필을 탐색하며 적합한 후보자를 찾고 있습니다. 따라서 잘 작성된 프로필은 채용 기회를 자연스럽게 끌어들이는 강력한 도구가 됩니다. 구체적인 프로필이 필요한 두 가지 이유1. 프로필 정보가 유일한 판단 기준인재 영입 담당자가 확인할 수 있는 정보는 프로필이 전부입니다. 아무리 뛰어난 학력, 경력, 자격증을 보유하고 있어도 이를 구체적으로 설명하지 않으면 그 가치를 인정받기 어렵습니다. 프로필 외에는 해당 인재의 경험과 역량을 판단할 방법이 없기 때문입니다.2. 취업 의지의 척도프로필 작성의 정성과 구체성은 취업에 대한 진정성을 보여주는 지표입니다. 대충 작성된 프로필로는 아무리 '취업하고 싶다'고 말해도 설득력이 없습니다. 마치 단정하지 못한 차림으로 중요한 만남에 나서는 것과 같습니다. 정성을 다해 작성한 프로필은 분량에서부터 차이가 납니다. 물론 단순히 길기만 한 것이 정성은 아닙니다. 진정한 정성은 자신에 대해 궁금해할 사람들을 위해 최대한 구체적이고 유용한 정보를 제공하려는 노력에서 나타납니다.정성이 담긴 프로필은 단순한 경험 나열을 넘어 현재 상태, 향후 목표, 업무에 대한 의지 등을 균형 있게 표현합니다. 이러한 의지적 표현이 경험 설명과 어우러질 때 시너지 효과를 발휘합니다. 충분한 내용만큼 중요한 것이 가독성입니다. 띄어쓰기와 줄바꿈 없이 정보를 빼곡히 나열한 프로필을 종종 볼 수 있습니다. 내용이 풍부하더라도 읽기 어렵다면 그 가치를 제대로 전달하기 어렵습니다.프로필은 읽는 사람이 편안하게 읽고 쉽게 이해할 수 있도록 작성되어야 합니다. 작성자 중심이 아닌 독자 중심으로 생각하며, 어떻게 하면 더 읽기 쉽고 이해하기 쉬울지 고민하는 자세가 필요합니다. 프로필을 읽는 채용 담당자도 감정을 가진 사람입니다. 사람의 마음을 움직이는 것은 정성입니다. 내 정보를 읽어줄 그 사람을 위해 내용을 정성스럽게 작성하고 보기 좋게 정돈하는 노력은 반드시 전달됩니다.사람들은 글을 읽을 때 단순히 정보만 파악하는 것이 아닙니다. 문해력이란 글의 의미를 이해하는 것을 넘어 정보를 해석하고 활용하는 능력을 말합니다. 즉, 작성자의 마음과 태도까지 읽어내어 최종 판단에 반영하는 것입니다. 뛰어난 경험과 역량보다 중요한 것은 정성입니다. 모든 일에 정성을 다해 자신과 다른 사람의 마음을 얻는 것이야말로 성공적인 커리어의 시작입니다.﻿

채용 플랫폼 프로필 업데이트

유니티 기본 세팅값 바꾸고 있는중...
셰이더도 조금씩 바꿔가면서 최적 조건을 찾는 중이다.

보통 이렇게 초기 세팅 해놓은거 팀에 던져주고
작업엔 딱히 관여 안하고

타팀 돌아다니면서 네트워킹 하고 낮잠 자다가 막판에 4시간 전에
버그 잡아 주면 상 받는데는 문제 없더라.

어떤 아트 작업물이 들어와도 세이더빨로 살리는게 가능하다는거

늘 팀에 들어가면 그 이야기 한다.
폴리곤 많이 넣어서 아트 작업 할 필요 없다고
내가 전문 3D 모델러가 아닌데도 캐릭터가 예쁘게 나오지 않냐고

아트에서 가장 중요한건 성능 최적화라고 한다.

유니티 기본 세팅값 바꾸고 있는중...셰이더도 조금씩 바꿔가면서 최적 조건을 찾는 중이다. 보통 이렇게 초기 세팅 해놓은거 팀에 던져주고작업엔 딱히 관여 안하고 타팀 돌아다니면서 네트워킹 하고 낮잠 자다가 막판에 4시간 전에버그 잡아 주면 상 받는데는 문제 없더라. 어떤 아트 작업물이 들어와도 세이더빨로 살리는게 가능하다는거 늘 팀에 들어가면 그 이야기 한다.폴리곤 많이 넣어서 아트 작업 할 필요 없다고내가 전문 3D 모델러가 아닌데도 캐릭터가 예쁘게 나오지 않냐고 아트에서 가장 중요한건 성능 최적화라고 한다.

게임잼 나갈라고

안녕하세요. 그린입니다 🍏이번 포스팅에서는 Swift의 언더스코어 어트리뷰트 중에서도 @_silgen_name에 대해 딥다이브 해볼께요 🙋🏻@_silgen_name Deep Dive혹시 이런거 궁금해보신적 있으신가요!?"Swift 표준 라이브러리는 어떻게 C 함수들을 호출하는 거지? 🤔""왜 어떤 함수들은 심볼 이름이 이상하게 생겼을까?""빌드 시간을 줄일 수 있는 방법이 있을까?""Swift 컴파일러 내부에서는 뭔가 다른 로직이 일어나고 있는 건 아닐까?"바로 이런 궁금증들을 해결해줄 수 있는 게 @_silgen_name 어트리뷰트입니다! Why @_silgen_name Matters More Than Ever?필요성Swift와 C 인터롭의 복잡성 증가모듈화된 대규모 앱에서의 빌드 시간 이슈하이..

Deep Dive @_silgen_name

@_silgen_name? 이게 뭐지?
이번에는 Swift 한정으로 정말 생소한것에 대해 한번 딥다이브 해봤습니다.
@_silgen_name 어트리뷰트를 통해서 심볼 이름을 직접 제어하고 모듈간 의존성 없이 함수를 호출하는 방법을 구성해볼 수 있어요.


컴파일러 내부용 기능이지만 전략적으로 활용하면 대규모 앱의 증분 빌드 시간을 크게 개선할 수도 있고, PAM 모듈 개발부터 ABI 안정성 보장까지 잡아볼 수 있어보입니다 😀


다만, 유용한만큼 주의해야 할 부분도 많은 양날의 검 같은 친구라 보여집니다.

@_silgen_name? 이게 뭐지?이번에는 Swift 한정으로 정말 생소한것에 대해 한번 딥다이브 해봤습니다.@_silgen_name 어트리뷰트를 통해서 심볼 이름을 직접 제어하고 모듈간 의존성 없이 함수를 호출하는 방법을 구성해볼 수 있어요. 컴파일러 내부용 기능이지만 전략적으로 활용하면 대규모 앱의 증분 빌드 시간을 크게 개선할 수도 있고, PAM 모듈 개발부터 ABI 안정성 보장까지 잡아볼 수 있어보입니다 😀 다만, 유용한만큼 주의해야 할 부분도 많은 양날의 검 같은 친구라 보여집니다.

iOYES

Deep dive to @_silgen_name

▲ 이경미 디자이너의 '병원 경험 서비스 디자인' 아이디어는 국내 대형 병원에 모두 적용됐다. 사진은 서울보라매병원의 응급실 진료상황 화면. ⓒ 이경미 의학 드라마를 보면 응급실 환자들이 간호사나 의사를 붙잡고 '우

이 디자이너 다녀간 뒤 대형 병원 응급실 풍경이 달라졌다

응급실에 갈 일이 없으면 좋겠지만, 응급실에 한 번이라도 환자나 가족으로 방문한다면 그 경험은 그야말로 혼란과 아우성입니다. 드라마에서 익숙한 장면처럼 "우린 언제 봐주냐?", "언제 치료해 주냐?"라며 간호사와 의사를 붙잡고 이야기하는 모습은 환자와 가족 입장에서 (1) 얼마나 오래 기다려야 하는지 (2) 다음 단계는 무엇인지 알 수 없다는 '정보비대칭성'에 기인합니다. 서울보라매병원 등에서는 TV 화면을 통해 필요한 정보를 제공합니다.


 * 환자 별 주치의와 간호사 정보
 * 의사초진 - 혈액검사 - 영상검사 - 타과진료 - 입/퇴원 요청여부에 대한 현황 안내
 * 현재 응급실 혼잡도 - 몇 명의 환자가 응급실에서 진료를 보고 있는가?
 * 중증 환자의 평균 체류시간
 * 중증 진료의 평균 진료시간
 * CT, MRI 검사의 평균 대기시간


[ 큐레이터의 문장 🎒 ]


포용적 디자인은 가장 아프고 도움이 필요한 사용자의 경험에 관심을 갖고 그들의 불편함을 디자인 솔루션으로 해소하는 것입니다. 디자인은 눈에 보이는 것이 아니라 '문제를 해결하는 일'이라는 점을 생각하면, 과거 서비스 디자인으로 불렀던 많은 과업들은 사용자 경험에 대한 조사 즉 'UX 리서치'로부터 시작하는 게 아닐까 생각합니다.

https://n.news.naver.com/article/047/0002488293?lfrom=twitter&spi_ref=m_news_x

응급실에 갈 일이 없으면 좋겠지만, 응급실에 한 번이라도 환자나 가족으로 방문한다면 그 경험은 그야말로 혼란과 아우성입니다. 드라마에서 익숙한 장면처럼 "우린 언제 봐주냐?", "언제 치료해 주냐?"라며 간호사와 의사를 붙잡고 이야기하는 모습은 환자와 가족 입장에서 (1) 얼마나 오래 기다려야 하는지 (2) 다음 단계는 무엇인지 알 수 없다는 '정보비대칭성'에 기인합니다. 서울보라매병원 등에서는 TV 화면을 통해 필요한 정보를 제공합니다. <ul ><li>환자 별 주치의와 간호사 정보</li><li>의사초진 - 혈액검사 - 영상검사 - 타과진료 - 입/퇴원 요청여부에 대한 현황 안내</li><li>현재 응급실 혼잡도 - 몇 명의 환자가 응급실에서 진료를 보고 있는가?</li><li>중증 환자의 평균 체류시간</li><li>중증 진료의 평균 진료시간</li><li>CT, MRI 검사의 평균 대기시간</li></ul> [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 포용적 디자인은 가장 아프고 도움이 필요한 사용자의 경험에 관심을 갖고 그들의 불편함을 디자인 솔루션으로 해소하는 것입니다. 디자인은 눈에 보이는 것이 아니라 '문제를 해결하는 일'이라는 점을 생각하면, 과거 서비스 디자인으로 불렀던 많은 과업들은 사용자 경험에 대한 조사 즉 'UX 리서치'로부터 시작하는 게 아닐까 생각합니다. https://n.news.naver.com/article/047/0002488293?lfrom=twitter&amp;spi_ref=m_news_x

n.news.naver.com

⟪포용적 디자인의 시작은 사용자 경험에 대한 관심으로부터⟫

Product Designer, 홍지연 님 | Product, Article

AI야, UX라이팅 알잘딱 고쳐줘 - 라포랩스 팀블로그

라포랩스(퀸잇, 팔도감 서비스하는 회사)에서 디자이너가 UX 라이팅 플러그인을 만든 이야기입니다.


[ 큐레이터의 문장 🎒 ]


UX 라이터가 없는 많은 디자인 조직에서 겪는 공통적인 문제점은 "같은 서비스 안에서 문장 스타일이나 레이블이 제각각이라는 점"입니다. 이걸 도구(AI)의 도움을 받아 일관성 있게 만들려면 먼저 정교한 가이드라인을 만들어야 합니다. 라포랩스에서는 5단계를 거쳤습니다.


 1. 타깃 유저와 페르소나 재정의
 2. 제품에 쓰인 문장 수집 및 분류
 3. 평가와 논의를 통한 공통점 도출
 4. 주요 원칙, 가이드라인 구축
 5. 세부 원칙, 패턴 별 상세 가이드라인 추가


여기서 인상적인 점은 기존에 어떤 라이팅을 쓰고 있었는지 수집하고 분류했다는 것입니다. 그리고 이후에는 UX 라이팅을 검수하는 GPT 기반의 봇을 만들었고 가이드라인을 준수하도록, 가이드라인에 맞춰 수정한 결과에 대한 근거를 설명하도록 했습니다. 디자이너가 "왜 바꿔야 하는지" 받아들일 수 있는데 초점을 맞췄죠. 이후에는 클로드를 활용해 피그마 플러그인으로 만드는 방식으로 단계적으로 발전시켰습니다.


https://blog.rapportlabs.kr/ai-ux-writing

라포랩스(퀸잇, 팔도감 서비스하는 회사)에서 디자이너가 UX 라이팅 플러그인을 만든 이야기입니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] UX 라이터가 없는 많은 디자인 조직에서 겪는 공통적인 문제점은 "같은 서비스 안에서 문장 스타일이나 레이블이 제각각이라는 점"입니다. 이걸 도구(AI)의 도움을 받아 일관성 있게 만들려면 먼저 정교한 가이드라인을 만들어야 합니다. 라포랩스에서는 5단계를 거쳤습니다. <ol ><li>타깃 유저와 페르소나 재정의</li><li>제품에 쓰인 문장 수집 및 분류</li><li>평가와 논의를 통한 공통점 도출</li><li>주요 원칙, 가이드라인 구축</li><li>세부 원칙, 패턴 별 상세 가이드라인 추가</li></ol> 여기서 인상적인 점은 기존에 어떤 라이팅을 쓰고 있었는지 수집하고 분류했다는 것입니다. 그리고 이후에는 UX 라이팅을 검수하는 GPT 기반의 봇을 만들었고 가이드라인을 준수하도록, 가이드라인에 맞춰 수정한 결과에 대한 근거를 설명하도록 했습니다. 디자이너가 "왜 바꿔야 하는지" 받아들일 수 있는데 초점을 맞췄죠. 이후에는 클로드를 활용해 피그마 플러그인으로 만드는 방식으로 단계적으로 발전시켰습니다. https://blog.rapportlabs.kr/ai-ux-writing

blog.rapportlabs.kr

⟪프로덕트 디자이너가 만든 UX 라이팅 플러그인⟫

AI 도구를 활용한 코딩이 늘어나면서 팀원들에게서 흥미로운 변화를 목격하고 있습니다.

예전에는 테스트 작성이나 문서 업데이트를 부탁하면 온갖 핑계를 대며 피하던 동료들이, 이제는 누구보다 꼼꼼하게 이런 부분에 신경을 쓰는 거 있죠?

왜일까요?

코딩 에이전트에게 일을 맡기려면 명확한 스펙과 테스트가 필수라는 걸 체감했기 때문입니다. AI가 생성한 코드를 마음 놓고 배포하려면 철저한 검증이 필수이고, 모델에게 충분한 컨텍스트를 제공하려면 정확한 문서화가 중요하다는 것도 깨닫게 된 거죠.

솔직히 저는 이런 현상을 보면서 조금 서운한 마음이 들기도 합니다. 과거에 사람들끼리만 협업할 때도 이렇게 동료를 배려해줬다면 얼마나 좋았을까 싶거든요. 예전에 테스트도 없이 작성한 코드를 리뷰 요청하던 그 자신감은 도대체 다들 어디서 왔었을까 싶고요 ㅎㅎ

뭐, 어찌됐든 결과적으로는 긍정적입니다. 코드 커버리지가 개선되고, 리팩토링과 기능 추가도 훨씬 수월해졌습니다. 예전처럼 유닛 테스트나 문서화의 중요성을 강조하지 않아도 됩니다. 결국 AI가 개발 문화 개선의 촉매제 역할을 하고 있는 셈입니다.

여러분의 개발 팀은 어떠신가요? AI 도입 후 겪은 재미있는 변화가 있다면 공유해주세요!

AI 도구를 활용한 코딩이 늘어나면서 팀원들에게서 흥미로운 변화를 목격하고 있습니다. 예전에는 테스트 작성이나 문서 업데이트를 부탁하면 온갖 핑계를 대며 피하던 동료들이, 이제는 누구보다 꼼꼼하게 이런 부분에 신경을 쓰는 거 있죠? 왜일까요? 코딩 에이전트에게 일을 맡기려면 명확한 스펙과 테스트가 필수라는 걸 체감했기 때문입니다. AI가 생성한 코드를 마음 놓고 배포하려면 철저한 검증이 필수이고, 모델에게 충분한 컨텍스트를 제공하려면 정확한 문서화가 중요하다는 것도 깨닫게 된 거죠. 솔직히 저는 이런 현상을 보면서 조금 서운한 마음이 들기도 합니다. 과거에 사람들끼리만 협업할 때도 이렇게 동료를 배려해줬다면 얼마나 좋았을까 싶거든요. 예전에 테스트도 없이 작성한 코드를 리뷰 요청하던 그 자신감은 도대체 다들 어디서 왔었을까 싶고요 ㅎㅎ 뭐, 어찌됐든 결과적으로는 긍정적입니다. 코드 커버리지가 개선되고, 리팩토링과 기능 추가도 훨씬 수월해졌습니다. 예전처럼 유닛 테스트나 문서화의 중요성을 강조하지 않아도 됩니다. 결국 AI가 개발 문화 개선의 촉매제 역할을 하고 있는 셈입니다. 여러분의 개발 팀은 어떠신가요? AI 도입 후 겪은 재미있는 변화가 있다면 공유해주세요!

AI 덕분에 달라진 동료 개발자들

안녕하세요. 한국 스프링 사용자 모임 (KSUG)에서 큰일꾼으로 활동하고 있는 김석현입니다. 😊

Spring Camp가 끝난 지 3개월이 되어가는 지금, 저는 10월 26일(일)에 있을 Spring AI Meetup을 준비하고 있습니다.

(행사를 기획하고 준비하는 과정이 저에게 즐거운 일일 줄은 몰랐는데, 한국 스프링 사용자 모임의 일꾼단에 지원했던 것이 정말 좋은 선택이었다고 생각합니다.)

Spring AI는 2025년 5월 20일 1.0.0 버전이 정식 릴리스된 지 4개월이 채 안 된 시점에서 스프링 팀과 커뮤니티의 활발한 기여에 힘입어 Streamable HTTP, MCP 관련 통합 및 각 모델별 지원 기능(e.g. Claude Prompt Caching) 등 다양한 개선 사항이 포함된 1.1.0-M1 버전이 (지난 9일) 공개되었습니다.
- https://lnkd.in/gSPx5dVg

이를 보면 Spring AI가 (아직 가야할 길은 남았지만) 빠른 속도로 발전하고 있다는 인상을 받습니다. 이런 흐름에 발맞춰 한국 스프링 사용자 모임에서 Spring AI를 집중적으로 다루는 자리를 마련하면 좋겠다고 생각하였고, 적극적으로 기여하시고 실무에서 사용하고 계신 연사님들을 모시고 실질적인 인사이트를 얻을 수 있는 자리를 마련하기 위해 열심히 준비하고 있습니다.

이번 행사는 선릉에서 진행될 예정이며, 홈페이지가 준비되는 대로 바로 공식 계정을 통해 공유해드리도록 하겠습니다. 

Spring AI Meetup에 많

Spring AI 1.1.0-M1 Available Now | SeokHyeon Kim

Spring AI는 스프링 생태계의 철학을 AI 도메인으로 확장하고자 등장한 프레임워크다. 그동안 AI 개발 도구와 라이브러리는 주로 파이썬 생태계를 중심으로 발전해왔다. 이 때문에 기업 환경에서 널리 쓰이는 자바는, 생성형 AI를 통합하기 위해 각 서비스의 SDK를 직접 사용하거나 원시적인 API 호출에 의존해야 하는 불편함이 있었다. Spring AI는 바로 이 지점에서, 스프링 사용자들이 기존의 친숙한 방식을 그대로 유지하면서 최신 AI 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 다리를 놓아준다.

Spring AI는 생성형 AI 통합의 복잡성을 단순화하고, 자주 사용되는 패턴들을 정립한다. 그 설계 철학의 핵심은 추상화와 이식성으로 보인다. ChatClient 나 VectorStore 같은 표준 인터페이스를 통해 OpenAI, Anthropic 등 각기 다른 LLM 제공자를 동일한 방식으로 다룰 수 있게 하고, 개발자가 특정 벤더의 세부사항에 얽매이지 않고 비즈니스 로직에 집중하도록 돕는다. 나아가, RAG(Retrieval-augmented generation)나 대화 메모리 같은 공통 기능을 Advisor 라는 개념으로 모듈화하여 횡단 관심사를 깔끔하게 처리한다.

특히 인상적인 부분은 AI에 익숙하지 않은 개발자를 위한 배려다. Spring AI 공식 문서에는 AI 모델의 작동 원리부터 다양한 모델 유형에 대한 설명까지, AI 입문자를 위한 내용이 충실하게 담겨 있다. 효과적인 프롬프트 작성법, 텍스트의 의미를 벡터로 표현하는 임베딩, 비용과 직결되는 토큰의 개념 등 AI 애플리케이션 개발에 필수적인 기초 지식을 체계적으로 안내한다. 더불어, AI 모델에서 구조화된 출력을 얻는 방법이나 RAG 및 도구 호출(Tool Calling)을 통해 외부 데이터와 기능을 연동하는 고급 기법까지 상세히 다룬다. AI 분야가 낯선 분들이라면 꼭 한번 읽어보길 권하고 싶다.

마침 한국 스프링 사용자 모임에서 Spring AI 밋업을 준비하고 있다. 이번 기회를 통해 많은 분들이 이 새로운 기술에 관심을 갖고 함께 이야기를 나눠보는 자리가 되었으면 한다.


https://www.linkedin.com/posts/seokhyeon-kim-6674501b2_spring-ai-110-m1-available-now-activity-7372620269003345920-glaB?utm_source=social_share_send&utm_medium=member_desktop_web&rcm=ACoAABvezLwBBEWVnGUkIY_xxm2aE3-sGtVHt0g

Spring AI는 스프링 생태계의 철학을 AI 도메인으로 확장하고자 등장한 프레임워크다. 그동안 AI 개발 도구와 라이브러리는 주로 파이썬 생태계를 중심으로 발전해왔다. 이 때문에 기업 환경에서 널리 쓰이는 자바는, 생성형 AI를 통합하기 위해 각 서비스의 SDK를 직접 사용하거나 원시적인 API 호출에 의존해야 하는 불편함이 있었다. Spring AI는 바로 이 지점에서, 스프링 사용자들이 기존의 친숙한 방식을 그대로 유지하면서 최신 AI 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 다리를 놓아준다. Spring AI는 생성형 AI 통합의 복잡성을 단순화하고, 자주 사용되는 패턴들을 정립한다. 그 설계 철학의 핵심은 추상화와 이식성으로 보인다. ChatClient 나 VectorStore 같은 표준 인터페이스를 통해 OpenAI, Anthropic 등 각기 다른 LLM 제공자를 동일한 방식으로 다룰 수 있게 하고, 개발자가 특정 벤더의 세부사항에 얽매이지 않고 비즈니스 로직에 집중하도록 돕는다. 나아가, RAG(Retrieval-augmented generation)나 대화 메모리 같은 공통 기능을 Advisor 라는 개념으로 모듈화하여 횡단 관심사를 깔끔하게 처리한다. 특히 인상적인 부분은 AI에 익숙하지 않은 개발자를 위한 배려다. Spring AI 공식 문서에는 AI 모델의 작동 원리부터 다양한 모델 유형에 대한 설명까지, AI 입문자를 위한 내용이 충실하게 담겨 있다. 효과적인 프롬프트 작성법, 텍스트의 의미를 벡터로 표현하는 임베딩, 비용과 직결되는 토큰의 개념 등 AI 애플리케이션 개발에 필수적인 기초 지식을 체계적으로 안내한다. 더불어, AI 모델에서 구조화된 출력을 얻는 방법이나 RAG 및 도구 호출(Tool Calling)을 통해 외부 데이터와 기능을 연동하는 고급 기법까지 상세히 다룬다. AI 분야가 낯선 분들이라면 꼭 한번 읽어보길 권하고 싶다. 마침 한국 스프링 사용자 모임에서 Spring AI 밋업을 준비하고 있다. 이번 기회를 통해 많은 분들이 이 새로운 기술에 관심을 갖고 함께 이야기를 나눠보는 자리가 되었으면 한다. https://www.linkedin.com/posts/seokhyeon-kim-6674501b2_spring-ai-110-m1-available-now-activity-7372620269003345920-glaB?utm_source=social_share_send&amp;utm_medium=member_desktop_web&amp;rcm=ACoAABvezLwBBEWVnGUkIY_xxm2aE3-sGtVHt0g

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Spring AI는 생성형 AI 통합을 단순화하고 패턴을 정립한다

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<아쉬워서 앱을 만들었습니다.>
얼마전 아쉬운 일이 있었어요.
집 인터넷을 바꾸면서
신세계 상품권 기프티콘을 받았어요.
유효기간이 꽤 넉넉 했는데,
갑자기 집안에 일이 터지는 바람에
어찌저찌 하다 유효기간이 지나버렸어요
무려 10만원 권 2장이었는데.. 🥹


고객센터에 문의해보니
기간 연장은 불가능하다고 하셨어요.
카톡이든, 문자든 알림이 왔다면
놓치지 않았을텐데.. 😭
왜 나는 알림 설정을 미리 해놓지 않았을까


이 모든 아쉬움을 꾹꾹 눌러 담아
앱을 만들었습니다. 🎉


iOS: https://apps.apple.com/kr/app/챙겨콘/id6751824571?l=en-GB


안드로이드: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.david718.gifticonalarm


랜딩페이지: https://www.productengineer.info/camp/cgcon


저처럼 기프티콘 유효기간 놓친 분들
다음에는 절대 놓치는 일 없도록
갤러리에 기프티콘 이미지를 선택하면
자동 알람 설정 되는 앱이어요. 🤗


회원가입 없습니다.
서버저장 없습니다.
인터넷연결 필요 없습니다.


피드백 주시면 개선하는데
큰 도움이 될 것 같습니다.
다들 행복한 기프티콘 생활 되셔요 ㅎㅎ

&lt;아쉬워서 앱을 만들었습니다.&gt;얼마전 아쉬운 일이 있었어요.집 인터넷을 바꾸면서 신세계 상품권 기프티콘을 받았어요.유효기간이 꽤 넉넉 했는데, 갑자기 집안에 일이 터지는 바람에어찌저찌 하다 유효기간이 지나버렸어요 무려 10만원 권 2장이었는데.. 🥹 고객센터에 문의해보니 기간 연장은 불가능하다고 하셨어요.카톡이든, 문자든 알림이 왔다면놓치지 않았을텐데.. 😭왜 나는 알림 설정을 미리 해놓지 않았을까 이 모든 아쉬움을 꾹꾹 눌러 담아앱을 만들었습니다. 🎉 iOS: https://apps.apple.com/kr/app/챙겨콘/id6751824571?l=en-GB 안드로이드: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.david718.gifticonalarm 랜딩페이지: https://www.productengineer.info/camp/cgcon 저처럼 기프티콘 유효기간 놓친 분들다음에는 절대 놓치는 일 없도록갤러리에 기프티콘 이미지를 선택하면 자동 알람 설정 되는 앱이어요. 🤗 회원가입 없습니다.서버저장 없습니다.인터넷연결 필요 없습니다. 피드백 주시면 개선하는데 큰 도움이 될 것 같습니다.다들 행복한 기프티콘 생활 되셔요 ㅎㅎ

App Store

<아쉬워서 앱을 만들었습니다.>
얼마전 아쉬운 일이 있었어요.
집

1. 책을 읽을 때 아래에 해당되는 부분은 빠르게 넘긴다.

2. 다른 단계에서 이미 읽은 단락이나 페이지라면 빠르게 넘겨라.

3. 단순하거나 반복되는 정보 또는 이미 이해했거나 불필요한 정보라면 빠르게 넘겨라.

4. 읽던 섹션이 당신의 독서 목적에 비춰봤을 때 중요하지 않은 부분임을 빠르게 파악했다면 포토리딩 속도로 빠르게 넘어가라. 동시에 직감에 따라 멈춰야 할 필요가 있을 때 멈출 수 있도록 열린마음을 유지하라.


#포토리딩

1. 책을 읽을 때 아래에 해당되는 부분은 빠르게 넘긴다. ​2. 다른 단계에서 이미 읽은 단락이나 페이지라면 빠르게 넘겨라. ​3. 단순하거나 반복되는 정보 또는 이미 이해했거나 불필요한 정보라면 빠르게 넘겨라. ​4. 읽던 섹션이 당신의 독서 목적에 비춰봤을 때 중요하지 않은 부분임을 빠르게 파악했다면 포토리딩 속도로 빠르게 넘어가라. 동시에 직감에 따라 멈춰야 할 필요가 있을 때 멈출 수 있도록 열린마음을 유지하라. ​ #포토리딩

< 독서의 핵심은 속도가 아니라 선택이다 >

1. 이 세상의 모든 결정은 결정할 수 있는 힘을 가진 사람에 의해 이루어진다. 그 사실을 인정하라.

2. 긍정적인 변화를 만들기 위해 누군가에게 영향력을 끼쳐야 한다면, 그 사람은 우리의 고객이고 우리는 판매원이다.

3. 고객은 살 필요가 없지만, 우리는 팔아야 한다.

4. 판매를 할 때는 우리의 개인적인 가치보다 고객이 중요하게 여기는 가치가 더 중요하다.

5. 실제로 긍정적인 변화를 만들 수 있는 곳에 집중해야 한다. 팔 수 있는 것을 팔고, 바꿀 수 있는 것을 바꿔라. 우리가 팔거나 바꿀 수 없는 것은 포기하라.


#숨쉴때마다새로운내가된다면

1. 이 세상의 모든 결정은 결정할 수 있는 힘을 가진 사람에 의해 이루어진다. 그 사실을 인정하라. ​2. 긍정적인 변화를 만들기 위해 누군가에게 영향력을 끼쳐야 한다면, 그 사람은 우리의 고객이고 우리는 판매원이다. ​3. 고객은 살 필요가 없지만, 우리는 팔아야 한다. ​4. 판매를 할 때는 우리의 개인적인 가치보다 고객이 중요하게 여기는 가치가 더 중요하다. 5. 실제로 긍정적인 변화를 만들 수 있는 곳에 집중해야 한다. 팔 수 있는 것을 팔고, 바꿀 수 있는 것을 바꿔라. 우리가 팔거나 바꿀 수 없는 것은 포기하라. #숨쉴때마다새로운내가된다면

< 피터 드러커의 비즈니스 5원칙 >

대규모 트래픽의 기준, 어려우시죠? 요건 콕 찝어 말씀드릴 수 있

요즘 가장 파고 있는 무기의 주제이기도 하다.
개인의 브랜드를 만드는 것은 창업과도 같다.

그런 의미에서 나는 참 많은 개인 브랜드의 창업에 실패했다.
웹툰작가도, 베트남유튜버도, 첫 전자책도, 부동산 팟캐스트도 모조리 망했다.
그 모든 것들의 수익은 0원이었다.

그 시간동안 편의점 알바를 했으면
작은 차한대 뽑았을거 같다.
그리고 5년이 지나 생긴 인생의 반전이 있었으니
다양한 걸 지나고나서야 '글 쓰는 마케터'라는
하나의 아이덴티티를 가질 수 있었다.

놀랍게도 그걸로 시작해
다양한 모습으로 살아가고 있다.

작가, 강연자, 코치, 커뮤니티, 크리에이터까지.
이상하게도 글 쓰는 마케터에서
강연, 클래스, 콘텐츠를 만드는
것으로의 확장은 어렵지 않았다.

그 과정에서 알게 된 것이 있다.
여기서 가장, 가장 중요한 한 가지는
어떻게 퍼스널 브랜딩을 할까 하기 전에
세상에 어떤 가치를 전할 것이고
어떤 콘텐츠를 만드는 사람이
될 것인지부터 정의 하는 것이다.

세상에 전할 메시지나 만들어줄 가치가 없다면 개인의 브랜딩은 만들 수 없다.
만들다 하더라도 금방 무너지고 오래 지속되지 못한다.

먼저 메시지다.
그리고 가치다.
그 다음이 소셜브랜딩이다.

세상은 팔리지 않는 가치 없는 제품에
브랜딩을 한다고 사주지 않는다.
팔리는 가치있는 제품이 먼저 있어야
브랜딩으로 완성시킬 수 있다.

결국 개인도 브랜드다.
나라는 브랜드에 대해 다시 떠올려보고
세상 사람들이 자신만의 브랜드가 되어가는 과정을 그려본다.

- 주말 생각노트

요즘 가장 파고 있는 무기의 주제이기도 하다. 개인의 브랜드를 만드는 것은 창업과도 같다. 그런 의미에서 나는 참 많은 개인 브랜드의 창업에 실패했다. 웹툰작가도, 베트남유튜버도, 첫 전자책도, 부동산 팟캐스트도 모조리 망했다. 그 모든 것들의 수익은 0원이었다. 그 시간동안 편의점 알바를 했으면 작은 차한대 뽑았을거 같다. 그리고 5년이 지나 생긴 인생의 반전이 있었으니 다양한 걸 지나고나서야 '글 쓰는 마케터'라는 하나의 아이덴티티를 가질 수 있었다. 놀랍게도 그걸로 시작해 다양한 모습으로 살아가고 있다. 작가, 강연자, 코치, 커뮤니티, 크리에이터까지. 이상하게도 글 쓰는 마케터에서 강연, 클래스, 콘텐츠를 만드는 것으로의 확장은 어렵지 않았다. 그 과정에서 알게 된 것이 있다. 여기서 가장, 가장 중요한 한 가지는 어떻게 퍼스널 브랜딩을 할까 하기 전에 세상에 어떤 가치를 전할 것이고 어떤 콘텐츠를 만드는 사람이 될 것인지부터 정의 하는 것이다. 세상에 전할 메시지나 만들어줄 가치가 없다면 개인의 브랜딩은 만들 수 없다. 만들다 하더라도 금방 무너지고 오래 지속되지 못한다. 먼저 메시지다. 그리고 가치다. 그 다음이 소셜브랜딩이다. 세상은 팔리지 않는 가치 없는 제품에 브랜딩을 한다고 사주지 않는다. 팔리는 가치있는 제품이 먼저 있어야 브랜딩으로 완성시킬 수 있다. 결국 개인도 브랜드다. 나라는 브랜드에 대해 다시 떠올려보고 세상 사람들이 자신만의 브랜드가 되어가는 과정을 그려본다. - 주말 생각노트

퍼스널브랜딩의 진실과 허상

안녕하세요. 국모다it의 Paul입니다. 오늘은 지난번에 내용에 이어서 '진짜' 주니어 개발자가 되기 위해서는 어떤 역량이 필요한지 이야기해 보도록 할게요. 우선 아래의 이미지를 봐주시고 글을 읽어 가면 좋을 거 같습니다.

주니어 개발자로 성장하기 위해 필요한 핵심 역량 - 🤗국모다 it취업 개꿀팁

더 나은 프로그래머로 성장하기 위해 프로그래밍, 엔지니어링 측면에서 필요한 고민

더 나은 프로그래머로 성장하기 위해 프로그래밍, 엔지니어링 측면에서 필요한 고민

SlashPage

주니어 개발자가 성장하는 데 필요한 고민

Frida

슬래시페이지 팀에서 사용자 분들이 조금 더 편하게 쓰실 수 있도록 돕고 서비스를 널리 알리는 일을 하고 있습니다.

주니어 개발자가 성장하는 데 필요한 고민

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