험한 산속에 5명이 고립되어 있습니다. 생존하려면 어둡고 위험한 다리를 건너 구조대에게 가야 합니다. 그러나 다음과 같은 제약 조건이 있습니다.

1. 다리는 최대 두 사람까지만 동시에 건널 수 있습니다.
2. 반드시 등불이 있어야만 다리를 건널 수 있습니다. 등불은 단 하나뿐입니다.
3. 각 조난자가 다리를 건너는 속도는 다릅니다:
• A: 3분
• B: 5분
• C: 7분
• D, E: 각각 10분

가장 빨리 모두가 다리를 건너 구조대에게 도달할 수 있는 시간은 얼마일까요? 맞습니다. 이 질문은 최적화에 관한 질문입니다. 엔지니어 면접 질문으로 종종 묻던 것 중에 하나입니다.

모든 사람이 가장 빠르고 안전하게 다리를 건너기 위해서는 빠른 속도를 가진 A와 B가 주도적으로 움직여야 하며 그 과정에서 가장 빠른 사람(A)이 반복적으로 왕복하며 등불을 옮겨야 하는 부담을 지게 됩니다. 결국, 가장 빠른 사람의 헌신과 희생이 모두의 생존 가능성을 높이게 됩니다.

이 질문 속 진짜 숨은 의도는 단순히 최적화의 답을 구하는 것이 아니라, 조직 내 업무 최적화에 대해 많은 생각을 이끌어내는 데 있습니다.

조직에서도 이와 비슷하게 전체 업무의 효율성은 가장 느린 구성원에게 맞춰지며, 가장 뛰어난 인재가 전체의 효율을 극대화하기 위해 더 많은 역할과 책임을 짊어지게 됩니다. 뛰어난 인재가 지속적으로 성과를 내기 위해서는 그들의 기여를 인정하고 적절히 보상해야 하는 이유이기도 합니다. 경영의 신으로 불리우던 GE의 잭 웰치(Jack Welch)가 하위 성과 10% 그룹은 과감한 정리 해고, 상위 리더 그룹에는 파격적인 보상을 했는지 이해가 되는 지점이기도 합니다(물론 이후 잭 웰치는 주주가치 최우선에 대한 자신의 과거 생각을 일부 철회하기도 했다) 이와 같이 리더 그룹에 속하기 위해서는 단지 능력을 갖추는 것 뿐 아니라 구성원의 성장을 위해 기꺼이 자신을 희생하고 헌신할 수 있는 사람이어야 합니다.
⸻

참고로 이 문제의 답은 총 38분입니다. 문제를 풀어보며 조직 관리에 대해서도 한번 고민해봐도 좋을 것 같네요.

험한 산속에 5명이 고립되어 있습니다. 생존하려면 어둡고 위험한 다리를 건너 구조대에게 가야 합니다. 그러나 다음과 같은 제약 조건이 있습니다. 1. 다리는 최대 두 사람까지만 동시에 건널 수 있습니다.2. 반드시 등불이 있어야만 다리를 건널 수 있습니다. 등불은 단 하나뿐입니다.3. 각 조난자가 다리를 건너는 속도는 다릅니다:• A: 3분• B: 5분• C: 7분• D, E: 각각 10분 가장 빨리 모두가 다리를 건너 구조대에게 도달할 수 있는 시간은 얼마일까요? 맞습니다. 이 질문은 최적화에 관한 질문입니다. 엔지니어 면접 질문으로 종종 묻던 것 중에 하나입니다. 모든 사람이 가장 빠르고 안전하게 다리를 건너기 위해서는 빠른 속도를 가진 A와 B가 주도적으로 움직여야 하며 그 과정에서 가장 빠른 사람(A)이 반복적으로 왕복하며 등불을 옮겨야 하는 부담을 지게 됩니다. 결국, 가장 빠른 사람의 헌신과 희생이 모두의 생존 가능성을 높이게 됩니다. 이 질문 속 진짜 숨은 의도는 단순히 최적화의 답을 구하는 것이 아니라, 조직 내 업무 최적화에 대해 많은 생각을 이끌어내는 데 있습니다. 조직에서도 이와 비슷하게 전체 업무의 효율성은 가장 느린 구성원에게 맞춰지며, 가장 뛰어난 인재가 전체의 효율을 극대화하기 위해 더 많은 역할과 책임을 짊어지게 됩니다. 뛰어난 인재가 지속적으로 성과를 내기 위해서는 그들의 기여를 인정하고 적절히 보상해야 하는 이유이기도 합니다. 경영의 신으로 불리우던 GE의 잭 웰치(Jack Welch)가 하위 성과 10% 그룹은 과감한 정리 해고, 상위 리더 그룹에는 파격적인 보상을 했는지 이해가 되는 지점이기도 합니다(물론 이후 잭 웰치는 주주가치 최우선에 대한 자신의 과거 생각을 일부 철회하기도 했다) 이와 같이 리더 그룹에 속하기 위해서는 단지 능력을 갖추는 것 뿐 아니라 구성원의 성장을 위해 기꺼이 자신을 희생하고 헌신할 수 있는 사람이어야 합니다.⸻ 참고로 이 문제의 답은 총 38분입니다. 문제를 풀어보며 조직 관리에 대해서도 한번 고민해봐도 좋을 것 같네요.

최적화 문제 속에 숨은 의도

AI 시대를 맞이하면서 우리는 다양한
직무(Career)의 구조적인 변화를 맞이하고 있습니다.

특히 IT 업계에서 그 변화가 두드러지고 있는데요.

그 중 ‘데이터 분석’ 분야가 바뀌고 있는 구조적인 방향에
대해 크게 3가지 방향으로 나누어서 이야기해보고자 합니다.

1. AI를 단순한 ‘분석 도구’가 아닌 ‘분석 파트너’로 여기기

AI 시대 이전에는 데이터 분석가가 직접
데이터를 요약 및 전처리하고 시각화하는 부분에
가장 많은 시간을 사용했습니다.

하지만 지금는 AI를 활용하여,
데이터를 요약하고 시각화하고,
데이터 모델까지 생성하는 데 10배나 더 빠르게 수행할 수 있죠.

그렇다면 모든 데이터 분석의 영역이 AI에게 대체될까요?

저는 아니라고 생각합니다.

여전히 AI가 놓치기 쉬운 ‘분석의 맥락’과 ‘문제 정의’는
여전히 사람이 직접 해야합니다.

그리고 “처음부터 끝까지 직접 분석하는 것”이 아니라,
“AI와 함께 나누어 분담”하는 방식으로
분석 방식을 바꿔야 한다고 생각합니다.

2. 실무 역량보다 중요한 ‘질문력’과 ‘기획력’ 키우기

AI 시대 이전에는 분석 도구에 대한
실무 역량과 통계/실험 기법이 핵심 역량이었습니다.

주어진 데이터를 어떻게 효율적으로 다룰수 있는지에 대한 이해도와
데이터의 정확성을 높이는 통계 기법이 분석가의 주요 역량이였죠.

하지만 새로운 AI 시대에는 주어진 데이터를 통해
“무엇을 해결할 것인가” 와 "무엇을 개선할 것인가”를
파악하는 것이 더 중요해졌습니다.

즉 데이터 자체에 집중하기 보다,
‘문제’ 중심으로 데이터를 바라보는 ‘질문력’과 ‘기획력’이
핵심 스킬로 부상하게 된 것이죠.

3. AI의 능력이 증가할수록 중요해지는 ‘인사이트’의 차별성

ChatGPT, Power BI, Tableau, Google Sheets 등으로
복잡한 코드나 프로그래밍 지식 없이도
데이터 기반 시각화나 요약이 상대적으로 쉬워졌습니다.

즉, 도구를 얼마나 익숙하게 사용하는지는
상대적으로 크게 경쟁력을 갖추지 못하게 된 것이죠.

그 대신 같은 데이터를 분석해도
“어떤 인사이트를 끌어내느냐”가 진짜 경쟁력의 본질이 되었습니다.

이제 데이터 분석은 ‘데이터 전문가만의 영역’이 아닌,
모든 직무의 공통 언어가 되어가고 있습니다.

마케터, 기획자, 운영자, PM, HR 등 모든 직무가
데이터 기반 의사결정을 기본 역량으로 요구합니다.

AI에게 데이터 분석의 프로세스를 분담하고,
사람이 데이터 분석을 ‘’기획"하고 ‘해석’하는 능력이 더 중요해진 시대,

앞으로 데이터 분석 분야는 어떤 방향으로 더욱 발전하게 될까요?

AI 시대를 맞이하면서 우리는 다양한직무(Career)의 구조적인 변화를 맞이하고 있습니다. 특히 IT 업계에서 그 변화가 두드러지고 있는데요. 그 중 ‘데이터 분석’ 분야가 바뀌고 있는 구조적인 방향에대해 크게 3가지 방향으로 나누어서 이야기해보고자 합니다. 1. AI를 단순한 ‘분석 도구’가 아닌 ‘분석 파트너’로 여기기 AI 시대 이전에는 데이터 분석가가 직접데이터를 요약 및 전처리하고 시각화하는 부분에가장 많은 시간을 사용했습니다. 하지만 지금는 AI를 활용하여,데이터를 요약하고 시각화하고,데이터 모델까지 생성하는 데 10배나 더 빠르게 수행할 수 있죠. 그렇다면 모든 데이터 분석의 영역이 AI에게 대체될까요? 저는 아니라고 생각합니다. 여전히 AI가 놓치기 쉬운 ‘분석의 맥락’과 ‘문제 정의’는여전히 사람이 직접 해야합니다. 그리고 “처음부터 끝까지 직접 분석하는 것”이 아니라,“AI와 함께 나누어 분담”하는 방식으로분석 방식을 바꿔야 한다고 생각합니다. 2. 실무 역량보다 중요한 ‘질문력’과 ‘기획력’ 키우기 AI 시대 이전에는 분석 도구에 대한실무 역량과 통계/실험 기법이 핵심 역량이었습니다. 주어진 데이터를 어떻게 효율적으로 다룰수 있는지에 대한 이해도와데이터의 정확성을 높이는 통계 기법이 분석가의 주요 역량이였죠. 하지만 새로운 AI 시대에는 주어진 데이터를 통해“무엇을 해결할 것인가” 와 "무엇을 개선할 것인가”를파악하는 것이 더 중요해졌습니다. 즉 데이터 자체에 집중하기 보다,‘문제’ 중심으로 데이터를 바라보는 ‘질문력’과 ‘기획력’이핵심 스킬로 부상하게 된 것이죠. 3. AI의 능력이 증가할수록 중요해지는 ‘인사이트’의 차별성 ChatGPT, Power BI, Tableau, Google Sheets 등으로복잡한 코드나 프로그래밍 지식 없이도데이터 기반 시각화나 요약이 상대적으로 쉬워졌습니다. 즉, 도구를 얼마나 익숙하게 사용하는지는상대적으로 크게 경쟁력을 갖추지 못하게 된 것이죠. 그 대신&nbsp;같은 데이터를 분석해도“어떤 인사이트를 끌어내느냐”가 진짜 경쟁력의 본질이 되었습니다. 이제 데이터 분석은 ‘데이터 전문가만의 영역’이 아닌,모든 직무의 공통 언어가 되어가고 있습니다. 마케터, 기획자, 운영자, PM, HR 등 모든 직무가데이터 기반 의사결정을 기본 역량으로 요구합니다. AI에게 데이터 분석의 프로세스를 분담하고,사람이 데이터 분석을 ‘’기획"하고 ‘해석’하는 능력이 더 중요해진 시대, 앞으로 데이터 분석 분야는 어떤 방향으로 더욱 발전하게 될까요?

AI 시대, 데이터 분석에 대해 새롭게 정의해야 하는 이유

올봄, AI 시장을 강타한 키워드가 있습니다. 오늘의 주인공 “MCP”입니다. 무언가 단어의 생김새는 GPT하고 비스무리한데요. 프로토콜, 서버, 클라이언트처럼 또 눈에 익은 단어들과 붙어 다니지만, 그 개념은 손에 잘 안 잡힙니다. 그런데 또 여기저기 슬금슬금 “MCP로 생산성을 미친 듯 끌어올렸다”는 이야기가 돌고 있습니다. 혼자 밀려난 느낌도 듭니다. 그래서 알아봤습니다. 의미를 파헤치고, 사람들의 반응을 살피고, 직접 체험해 볼 겁니다. 특히 어디까지 이 친구와 가까워져야 할지, 선을 그어보려고 합니다. 그 끝에서 이 질문에 답해보겠습니다. MCP 모르면 대체 얼마나 손해 보는 걸까요?

MCP 모르면 대체 얼마나 손해 보는 걸까? | 요즘IT

올해 가장 핫한 기술을 꼽자면 단연 MCP 가 아닐까 싶습니다.

그만큼 많은 사람들의 관심이 집중되고 있고,
"이렇게 관심이 많은데 나도 한번 알아봐야 하지 않을까?" 하는 생각을 하신 분들도 계실것 같습니다.

요즘 올라오는 글들을 보면 대부분 MCP 의 개념과 원리를 설명하는 내용이 주를 이루는데요,
특이하게도 MCP 에 대한 개념과 원리뿐만 아니라 이걸 모르면 어떻게 될지, AI 기술 발전을 어떻게 따라가야할지에 대한 의견을 담은 아티클이 있어 공유드립니다.

머신러닝부터 시작된 인공지능 기술은 LLM 의 등장, 그리고 MCP 로의 진화에 이르기까지
점점 더 쉽고 빠르게 응용할 수 있는 방향으로 발전하고 있다고 느낍니다.
이런 기술들을 잘 익히고 유용하게 활용할 수 있다면 더없이 좋겠지만,
개인적인 생각으로 이걸 꼭 사용하지 않는다고 해서 도태되거나 문제가 생긴다고는 생각하지 않습니다.

다만 글의 말미에서도 언급되듯, 내가 비록 당장 MCP 등과 같은 AI 기술들을 사용하지 않더라도
AI 가 어떤 흐름으로 발전하고 있는지, MCP 가 왜 나오고 어떤 한계를 보완했는지 등만 미리 파악하면 추후 다른 기술이 새로 나오더라도 금방 이해하고 언제든 사용해 볼 수 있지 않을까 싶습니다.

그동안 MCP 에 대해 궁금했지만 이해가 안되었던 분들 혹은 AI 의 빠른 발전속도에 혼란스러우셨던 분들에게 도움이 될거라 생각하는데요
관심있으신 분들은 한번 읽어보시면 좋겠습니다.

📚 원문
 * https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3207/

올해 가장 핫한 기술을 꼽자면 단연 MCP 가 아닐까 싶습니다. 그만큼 많은 사람들의 관심이 집중되고 있고, "이렇게 관심이 많은데 나도 한번 알아봐야 하지 않을까?" 하는 생각을 하신 분들도 계실것 같습니다. 요즘 올라오는 글들을 보면 대부분 MCP 의 개념과 원리를 설명하는 내용이 주를 이루는데요,특이하게도 MCP 에 대한 개념과 원리뿐만 아니라 이걸 모르면 어떻게 될지, AI 기술 발전을 어떻게 따라가야할지에 대한 의견을 담은 아티클이 있어 공유드립니다. 머신러닝부터 시작된 인공지능 기술은 LLM 의 등장, 그리고 MCP 로의 진화에 이르기까지 점점 더 쉽고 빠르게 응용할 수 있는 방향으로 발전하고 있다고 느낍니다.이런 기술들을 잘 익히고 유용하게 활용할 수 있다면 더없이 좋겠지만, 개인적인 생각으로 이걸 꼭 사용하지 않는다고 해서 도태되거나 문제가 생긴다고는 생각하지 않습니다. 다만 글의 말미에서도 언급되듯, 내가 비록 당장 MCP 등과 같은 AI 기술들을 사용하지 않더라도 AI 가 어떤 흐름으로 발전하고 있는지, MCP 가 왜 나오고 어떤 한계를 보완했는지 등만 미리 파악하면 추후 다른 기술이 새로 나오더라도 금방 이해하고 언제든 사용해 볼 수 있지 않을까 싶습니다. 그동안 MCP 에 대해 궁금했지만 이해가 안되었던 분들 혹은 AI 의 빠른 발전속도에 혼란스러우셨던 분들에게 도움이 될거라 생각하는데요 관심있으신 분들은 한번 읽어보시면 좋겠습니다. 📚 원문<ul ><li>https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3207/</li></ul>

요즘IT

MCP 모르면 대체 얼마나 손해 보는 걸까?🤔

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kopring-reactive-labs/AgenticCoding at main · psmon/kopring-reactive-labs

AI를 이용해 CRUD만 할것이아니라~ CQRS를 할수 있는 고급패턴인 액터모델 생성 가능한가? 를 연구하기 위해 시도되고있는 연구 노트저장 공간으로 코프링기반으로 생성되었습니다.

링크 : https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/tree/main/AgenticCoding

AI를 이용해 CRUD만 할것이아니라~ CQRS를 할수 있는 고급패턴인 액터모델 생성 가능한가? 를 연구하기 위해 시도되고있는 연구 노트저장 공간으로 코프링기반으로 생성되었습니다. 링크 : https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/tree/main/AgenticCoding

GitHub

코프링에서 액터모델 AI연습장

AI들 코딩 스타일이, GPT는 구글같고, Claude는 메타같음. Gemini는 부트캠프..🫢

그래서 응용레벨 코딩에는 Claude가 낫고, 로우레벨 코딩에는 GPT가 나은 편.

* 당연하지만 개인적인 느낌일 뿐 입니다.

AI들 코딩 스타일이, GPT는 구글같고, Claude는 메타같음. Gemini는 부트캠프..🫢 그래서 응용레벨 코딩에는 Claude가 낫고, 로우레벨 코딩에는 GPT가 나은 편. * 당연하지만 개인적인 느낌일 뿐 입니다.

내가 알고 있는 지식과 경험이 내일이면 쓸모없어질 수도 있는 시대가 되었다.

내가 알고 있는 지식과 경험이 내일이면 쓸모없어질 수도 있는 시대가 되었다.

바이브 코딩 - 개발자들이 하는거

바이브 개발 - 일반사람이 하는거

이렇게 구분할 필요가 있고, 1~2년 이내에 바이브 개발로도 본격적인 소프트웨어 개발을 할 수 있다고 본다.

즉, 미래는 바이브 코딩이 아니라 바이브 개발에 있음. 폰 노이만에 따르면 코딩(프로그래밍)은 뇌 없이 하는 단순 업무일뿐이라..(제가 한 얘기 아닙니다. 😏)

하지만 개발자가 사라지느냐면 그건 아니고, 전문직으로써 개발자들은 지금의 플랫폼 엔지니어, SRE 같은 역할을 할 것이라고 본다.

바이브 코딩 - 개발자들이 하는거 바이브 개발 - 일반사람이 하는거 이렇게 구분할 필요가 있고, 1~2년 이내에 바이브 개발로도 본격적인 소프트웨어 개발을 할 수 있다고 본다. 즉, 미래는 바이브 코딩이 아니라 바이브 개발에 있음. 폰 노이만에 따르면 코딩(프로그래밍)은 뇌 없이 하는 단순 업무일뿐이라..(제가 한 얘기 아닙니다. 😏) 하지만 개발자가 사라지느냐면 그건 아니고, 전문직으로써 개발자들은 지금의 플랫폼 엔지니어, SRE 같은 역할을 할 것이라고 본다.

요즘 Claude Code와 OpenAI Codex를 진짜로 말로만 코딩하는 실험을 주기적으로 하고 있는데, 어제 Claude Code와 Codex를 통해 꽤 복잡한 개발을 처음으로 성공했다.

Claude로 만든 건 아주 기본 기능만 있는 코드에 알고리즘을 확장하고 테스트용 프론트엔드를 만드는 것. 한두줄 정도만 직접 수정을 했다.

Codex는 복잡도가 높은 프레임워크에 새로운 기능을 추가 구현하는 작업을 시켰고, 일부 부분만 코드 수정을 요청해서 수정했다.

둘 다 백엔드의 알고리즘과 API는 적절히 잘 만들었고, 프론트엔드는 좀 모양새가 별로긴했어도, 원하는 수준의 작동은 했다.

과정은 이렇다. 원하는 구현을 하기 전 기존 코드의 분석을 시킨다 -> 그 다음 원하는 구현을 하도록 시키고 부분적, 점진적으로 개선한다 -> 마지막으로 전체적으로 한 번 더 검토시킨다.

Codex는 확실히 시킨 작업을 확인하기가 편하고 병렬적으로 작업하기 쉬워서 아이디어를 확인해보기에 좋다. 새로운 프로젝트를 시작하거나 디테일한 마무리가 조금 불편하다.

Claude는 솔직히 좀 불편하긴 한데, 로컬 툴을 사용해 조금 더 복잡한 작업을 할 수 있다. 무엇보다 터미널에서 작업 과정을 보는 것과 토큰 사용량 리포트가 뭔가 바이브가 느껴진다. 더 감성적인 끌림이 있음.

Codex는 제약 없었음. Claude는 $100 사용함.. 🥲

요즘 Claude Code와 OpenAI Codex를 진짜로 말로만 코딩하는 실험을 주기적으로 하고 있는데, 어제 Claude Code와 Codex를 통해 꽤 복잡한 개발을 처음으로 성공했다. Claude로 만든 건 아주 기본 기능만 있는 코드에 알고리즘을 확장하고 테스트용 프론트엔드를 만드는 것. 한두줄 정도만 직접 수정을 했다. Codex는 복잡도가 높은 프레임워크에 새로운 기능을 추가 구현하는 작업을 시켰고, 일부 부분만 코드 수정을 요청해서 수정했다. 둘 다 백엔드의 알고리즘과 API는 적절히 잘 만들었고, 프론트엔드는 좀 모양새가 별로긴했어도, 원하는 수준의 작동은 했다. 과정은 이렇다. 원하는 구현을 하기 전 기존 코드의 분석을 시킨다 -&gt; 그 다음 원하는 구현을 하도록 시키고 부분적, 점진적으로 개선한다 -&gt; 마지막으로 전체적으로 한 번 더 검토시킨다. Codex는 확실히 시킨 작업을 확인하기가 편하고 병렬적으로 작업하기 쉬워서 아이디어를 확인해보기에 좋다. 새로운 프로젝트를 시작하거나 디테일한 마무리가 조금 불편하다. Claude는 솔직히 좀 불편하긴 한데, 로컬 툴을 사용해 조금 더 복잡한 작업을 할 수 있다. 무엇보다 터미널에서 작업 과정을 보는 것과 토큰 사용량 리포트가 뭔가 바이브가 느껴진다. 더 감성적인 끌림이 있음. Codex는 제약 없었음. Claude는 $100 사용함.. 🥲

클라우드 환경에서의 Redis 라이센스 정책에 의해서 최근 io.valkey 에 대한 마이그레이션을 준비하고 있습니다. Valkey 는 Redis 7.4 미만 버전의 fork 서비스로 현재는 valkey 8.0 까지 release 되었지만, 저희는 아직 Valkey 7.2.x 로 테스트를 하고 있어요.

fork 버전이기 때문에 사용성에 있어서는 Redis 와 큰 차이가 없고, 가장 많이 사용되는 lettuce 에서의 호환 (하지만, 일부 기능은 사용할 수 없음) 으로 인하여 큰 무리 없이 하나씩 마이그레이션을 하고 있습니다.

하지만, Valkey 의 버전이 올라가면 올라갈수록 lettuce 를 사용이 안될 수도 있다는 점을 가정하여, io.valkey.glide 의 라이브러리를 테스트하고, 저희에 맞게 wrapping 을 하고 있는데요. valkey 서버와 다르게 Glide 라이브러리에 대한 지양점의 차이로 조금은 혼란스러운 상태가 있어서, 기록을 남겨둘까 해요.

 * MasterReplica 구조에서 Replica 노드 직접 연결
   * lettuce 와 다르게 Valkey 는 Replica Role 을 가지는 Node 에 직접 연결을 할 수 없어요.
   * Replica Role 은 항상 Master 와 함께 붙어 다니면서 읽기 전략을 수행해야 하는 관점때문에 그런거 같아요.
 * MasterReplica 에서의 pipeline 은 Primary 노드에 집중되요.
   * Pipeline 에 쓰기 명령을 할 수 있기에, 이와 같은 현상이 생겼을 것이라 생각해요.
   * 하지만, 이에 대한 설정을 사용자에게 맡긴다면 좀 더 좋은 환경을 제공할 것이라 생각하여, Github 에 이슈를 발행하였어요.
 * Cluster Topology 업데이트는 자동 수행이 되어요.
   * Cluster 노드 변경을 위해서 lettuce 는 Topology 업데이트 전략을 추가 해줘야 했다면 Glide 라이브러리는 이를 알아서 해결해요.
 * Transaction, Pipeline 명령을 위한 Connection 관리가 없어도 되요.
   * lettuce 는 Connection 에 직접 명령을 보내는 구조로, pipeline 을 위하여 autoFlush 를 끄고, 명령어를 모아 놓은 다음 flushCommands 를 해야 했거나.
   * transaction 의 multi 가 수행되면 connection 에 담기는 명령이 모두 multi 아래에서 수행되어야 하기에 Connection 을 별도로 만들거나 Pool 정책이 필요 했는데요.
   * 명령어 전달 방식이 channel 에 모이고 이를 Connection 에 flush 하는 방식으로 지원이 되면서 Pool 에 대한 신경을 쓰지 않아도 되요.
 * Cluster 환경에서 mget, hmget 과 같이 같은 Slot 에서만 동작해야 하는 명령들이. Glide 모듈 내에서는 좀더 쉽게 접근이 가능하게 되요.
   * 각 Key 의 HashSlot 을 모듈내에서 구하고, Key 가 저장되어 있는 node 를 찾아서 그룹핑하여 한번에 전달하는 구조에요.
   * 하지만, 이 경우 최악의 상황에서는 모든 Node 에 한번씩 연결을 해야 하기 때문에 좋지 못한 결과를 얻을 수는 있고, Valey Cluster 서버내에서는 해당 명령을 지원하지 않기 때문에 모듈에서 되는 것 가지고 Valkey 이는 이것이 수행되는 구나 등의 오해가 있을 수 있어요.

Spring Data Redis 를 사용하지 않고 Lettuce 을 직접사용하면서 모듈 마이그레이션 과정에서 작은 (?) 차이점들을 알게 되었는데요.

Server 가 아닌 모듈이 지향하는 Remote Cache Server 와의 차이를 이해 한다면 조금은 위와 같은 사항이 이해되긴 합니다.
 * lettuce : Server 와 1:1 로 맞추어서 기능을 만들고 서버에서 제공하지 않는 기능을 억지로 만들지 않아요.
 * io.valkey.glide: 사용자의 편의성을 우선시 하고, performane 에 우선을 두고 있어요. 즉, valkey 서버에서는 지원하지 않는 기능이지만 편의성으로 확장을 하고 있는거 같더라구요.

모듈을 Wrapping 을 하게 되면, 우리의 케이스에 맞춰서 다양한 생각을 하게 되는 경험을 하게 되는데요. 이때 단순이 소스 모듈이 지원을 하기 때문에 서버도 이런 기능을 제공하겠지? 라는 생각 보다는 서버의 상황과 맞추어서 생각을 좀 더 깊게 해야 하는 케이스가 항상 발생하는것 같아요.

단순히 되네? 라기 보다는 이 모듈은 이게 왜 되는것이지? 하는 생각이 좀더 필요하지 않을까 싶어요.

클라우드 환경에서의 Redis 라이센스 정책에 의해서 최근 io.valkey 에 대한 마이그레이션을 준비하고 있습니다. Valkey 는 Redis 7.4 미만 버전의 fork 서비스로 현재는 valkey 8.0 까지 release 되었지만, 저희는 아직 Valkey 7.2.x 로 테스트를 하고 있어요. fork 버전이기 때문에 사용성에 있어서는 Redis 와 큰 차이가 없고, 가장 많이 사용되는 lettuce 에서의 호환 (하지만, 일부 기능은 사용할 수 없음) 으로 인하여 큰 무리 없이 하나씩 마이그레이션을 하고 있습니다. 하지만, Valkey 의 버전이 올라가면 올라갈수록 lettuce 를 사용이 안될 수도 있다는 점을 가정하여, io.valkey.glide 의 라이브러리를 테스트하고, 저희에 맞게 wrapping 을 하고 있는데요. valkey 서버와 다르게 Glide 라이브러리에 대한 지양점의 차이로 조금은 혼란스러운 상태가 있어서, 기록을 남겨둘까 해요. <ul ><li>MasterReplica 구조에서 Replica 노드 직접 연결<ul ><li>lettuce 와 다르게 Valkey 는 Replica Role 을 가지는 Node 에 직접 연결을 할 수 없어요.</li><li>Replica Role 은 항상 Master 와 함께 붙어 다니면서 읽기 전략을 수행해야 하는 관점때문에 그런거 같아요.</li></ul></li><li>MasterReplica 에서의 pipeline 은 Primary 노드에 집중되요.<ul ><li>Pipeline 에 쓰기 명령을 할 수 있기에, 이와 같은 현상이 생겼을 것이라 생각해요.</li><li>하지만, 이에 대한 설정을 사용자에게 맡긴다면 좀 더 좋은 환경을 제공할 것이라 생각하여, Github 에 이슈를 발행하였어요.</li></ul></li><li>Cluster Topology 업데이트는 자동 수행이 되어요.<ul ><li>Cluster 노드 변경을 위해서 lettuce 는 Topology 업데이트 전략을 추가 해줘야 했다면 Glide 라이브러리는 이를 알아서 해결해요.</li></ul></li><li>Transaction, Pipeline 명령을 위한 Connection 관리가 없어도 되요.<ul ><li>lettuce 는 Connection 에 직접 명령을 보내는 구조로, pipeline 을 위하여 autoFlush 를 끄고, 명령어를 모아 놓은 다음 flushCommands 를 해야 했거나.</li><li>transaction 의 multi 가 수행되면 connection 에 담기는 명령이 모두 multi 아래에서 수행되어야 하기에 Connection 을 별도로 만들거나 Pool 정책이 필요 했는데요.</li><li>명령어 전달 방식이 channel 에 모이고 이를 Connection 에 flush 하는 방식으로 지원이 되면서 Pool 에 대한 신경을 쓰지 않아도 되요.</li></ul></li><li>Cluster 환경에서 mget, hmget 과 같이 같은 Slot 에서만 동작해야 하는 명령들이. Glide 모듈 내에서는 좀더 쉽게 접근이 가능하게 되요.<ul ><li>각 Key 의 HashSlot 을 모듈내에서 구하고, Key 가 저장되어 있는 node 를 찾아서 그룹핑하여 한번에 전달하는 구조에요.</li><li>하지만, 이 경우 최악의 상황에서는 모든 Node 에 한번씩 연결을 해야 하기 때문에 좋지 못한 결과를 얻을 수는 있고, Valey Cluster 서버내에서는 해당 명령을 지원하지 않기 때문에 모듈에서 되는 것 가지고 Valkey 이는 이것이 수행되는 구나 등의 오해가 있을 수 있어요.</li></ul></li></ul> Spring Data Redis 를 사용하지 않고 Lettuce 을 직접사용하면서 모듈 마이그레이션 과정에서 작은 (?) 차이점들을 알게 되었는데요. Server 가 아닌 모듈이 지향하는 Remote Cache Server 와의 차이를 이해 한다면 조금은 위와 같은 사항이 이해되긴 합니다.<ul ><li>lettuce : Server 와 1:1 로 맞추어서 기능을 만들고 서버에서 제공하지 않는 기능을 억지로 만들지 않아요.</li><li>io.valkey.glide: 사용자의 편의성을 우선시 하고, performane 에 우선을 두고 있어요. 즉, valkey 서버에서는 지원하지 않는 기능이지만 편의성으로 확장을 하고 있는거 같더라구요.</li></ul> 모듈을 Wrapping 을 하게 되면, 우리의 케이스에 맞춰서 다양한 생각을 하게 되는 경험을 하게 되는데요. 이때 단순이 소스 모듈이 지원을 하기 때문에 서버도 이런 기능을 제공하겠지? 라는 생각 보다는 서버의 상황과 맞추어서 생각을 좀 더 깊게 해야 하는 케이스가 항상 발생하는것 같아요. 단순히 되네? 라기 보다는 이 모듈은 이게 왜 되는것이지? 하는 생각이 좀더 필요하지 않을까 싶어요.

io.valkey.glide 의 장단...

원문: https://www.jonoalderson.com/conjecture/javascript-broke-the-web-and-called-it-progress/

(번역)자바스크립트가 웹을 망가뜨렸습니다. (그리고 이를 진보라고 불렀습니다)

자극적인 글을 하나 읽었다.

'개발자들이 새로운 기술 도구로 ‘기술 놀이’를 하느라 복잡성과 비용을 키웠다.'

프론트엔드가 지금까지 발전하며 수 많은 고민과 개선이 있었겠지만, 그 결과 20년전 수십 kb로 구현할 수 있던 기능이 이제는 수 mb의 js 파일을 필요로 한다.

그렇다고 유지보수성이나 개발 생산성이 정말로 향상되었는가? Yes 이면서도 No 이다. 프레임워크와 툴체인은 초기 개발과 반복 작업을 빠르게 만들었지만, 그 대가로 가파르게 상승한 복잡도 속에서 사소한 수정조차 전방위적 사이드 이펙트를 일으키는 구조가 되었다. 생산성은 순간적으로 올라갔지만, 유지보수는 점점 더 전문성과 컨텍스트 의존도를 요구하게 된 것이다.

그리고 이제는 그 복잡도를 유지하면서 새로운 기능을 추가하기 위해 조직은 더 많은 인력과 인건비, 세분화된 포지션을 감당해야 한다. 하나의 기능을 구현하기 위해 프론트엔드, 백엔드, DevOps, QA, 기획이 머리를 맞대야 하고, 각 단계마다 파이프라인을 통과해야만 한다. (과거엔 '웹 마스터' 라는 1인 직책이 있었다는 것을 기억하는가?) 개발은 점점 더 느려지고, 사소한 변경도 일정과 리소스의 계산 대상이 된다. 결국 복잡성은 기술적 문제가 아니라 조직 전체의 민첩성과 효율성을 갉아먹는 구조적 비용으로 이어진다.

물론, 지금의 프론트엔드 스택이 만들어낸 복잡성이 전적으로 불필요하다고 말할 수는 없다. 웹이 더 이상 정적인 문서의 나열이 아닌, 복잡한 상호작용과 상태를 갖는 ‘애플리케이션’의 역할을 감당하게 되면서, 그만큼 체계화된 설계와 개발자 경험(DX)을 위한 도구가 필요해졌다는 주장도 충분히 설득력이 있다. 실제로 컴포넌트화, 타입 시스템, 상태 관리 패턴 등은 팀 규모가 커질수록 유지보수성과 협업 효율을 높여주는 도구이기도 하다. 문제는 이 도구들이 ‘필요한 곳’에 쓰이는 것이 아니라, ‘모든 곳’에 일괄적으로 적용되고 있다는 점이다.

2016년, 모 회사의 기술 면접 과제를 해결하기 위해 redux를 처음 익힐 때가 떠오른다. 단순히 버튼 하나 누를 때 값을 바꾸는 작업인데, 액션을 만들고, 타입을 정의하고, 리듀서를 작성하고, 디스패치를 연결해야 했다. '왜 이렇게 어렵고 복잡하게 상태를 관리해야 하지?' 하는 의문이 들었지만, 그땐 '원래 React 개발은 그런가 보다' 하고 넘겼다. 지금 돌이켜보면, 그 복잡함은 필수가 아니라 비판 없이 수용된 일종의 정답처럼 느껴졌다.

SSR도 마찬가지다. React 초기에는 SPA 기반 CSR로 인해 SEO조차 쉽지 않았던 기억이 난다. 백엔드 개발자로 몇 년을 보내고 어느 순간 프론트엔드 개발 트렌드를 보았을 때 Helmet과 같은 React SSR 방식이 유행을 타고 있었다. 그런데 원래 웹 개발은 모두 서버 사이드 렌더링이 아니었던가?

결국 모던 프론트엔드 프레임워크라 불리는 많은 것들이 구현하고 있던 것은 예전부터 기본값으로 주어졌던 기능들의 복잡하고 비효율적인 재현이었다. 라우팅, 메타태그, 템플릿 렌더링, 캐싱 같은 기본기를 다시 자바스크립트 생태계 안에서 어렵게 되살려내며 마치 그것이 혁신인 양 포장하고 있었을지도 모른다.

시간이 지날 수록 복잡한 빌드 파이프라인, 무거운 프레임워크, 과도한 추상화는 개발자에게는 익숙한 환경이 되었지만, 사용자에게는 점점 낯설고 느린 웹을 안겨주고 있다. 이제 마케터는 간단한 콘텐츠 수정조차 개발자에게 의존해야 하고, SEO 담당자는 개발자만이 읽을 수 있는 코드로 가려진 콘텐츠 탓에 검색 노출을 장담할 수 없다. 한 줄의 수정도 수차례 배포를 거쳐야 하며, 정작 페이지는 여전히 느리고 불안정하다.

정말 지금의 모습은 DX (Developer Experience) 를 위해 UX 를 해치고 있는걸까?

자극적인 글을 하나 읽었다. '개발자들이 새로운 기술 도구로 ‘기술 놀이’를 하느라 복잡성과 비용을 키웠다.' 프론트엔드가 지금까지 발전하며 수 많은 고민과 개선이 있었겠지만, 그 결과 20년전 수십 kb로 구현할 수 있던 기능이 이제는 수 mb의 js 파일을 필요로 한다. 그렇다고 유지보수성이나 개발 생산성이 정말로 향상되었는가? Yes 이면서도 No 이다. 프레임워크와 툴체인은 초기 개발과 반복 작업을 빠르게 만들었지만, 그 대가로 가파르게 상승한 복잡도 속에서 사소한 수정조차 전방위적 사이드 이펙트를 일으키는 구조가 되었다. 생산성은 순간적으로 올라갔지만, 유지보수는 점점 더 전문성과 컨텍스트 의존도를 요구하게 된 것이다. 그리고 이제는 그 복잡도를 유지하면서 새로운 기능을 추가하기 위해 조직은 더 많은 인력과 인건비, 세분화된 포지션을 감당해야 한다. 하나의 기능을 구현하기 위해 프론트엔드, 백엔드, DevOps, QA, 기획이 머리를 맞대야 하고, 각 단계마다 파이프라인을 통과해야만 한다. (과거엔 '웹 마스터' 라는 1인 직책이 있었다는 것을 기억하는가?) 개발은 점점 더 느려지고, 사소한 변경도 일정과 리소스의 계산 대상이 된다. 결국 복잡성은 기술적 문제가 아니라 조직 전체의 민첩성과 효율성을 갉아먹는 구조적 비용으로 이어진다. 물론, 지금의 프론트엔드 스택이 만들어낸 복잡성이 전적으로 불필요하다고 말할 수는 없다. 웹이 더 이상 정적인 문서의 나열이 아닌, 복잡한 상호작용과 상태를 갖는 ‘애플리케이션’의 역할을 감당하게 되면서, 그만큼 체계화된 설계와 개발자 경험(DX)을 위한 도구가 필요해졌다는 주장도 충분히 설득력이 있다. 실제로 컴포넌트화, 타입 시스템, 상태 관리 패턴 등은 팀 규모가 커질수록 유지보수성과 협업 효율을 높여주는 도구이기도 하다. 문제는 이 도구들이 ‘필요한 곳’에 쓰이는 것이 아니라, ‘모든 곳’에 일괄적으로 적용되고 있다는 점이다. 2016년, 모 회사의 기술 면접 과제를 해결하기 위해 redux를 처음 익힐 때가 떠오른다. 단순히 버튼 하나 누를 때 값을 바꾸는 작업인데, 액션을 만들고, 타입을 정의하고, 리듀서를 작성하고, 디스패치를 연결해야 했다. '왜 이렇게 어렵고 복잡하게 상태를 관리해야 하지?' 하는 의문이 들었지만, 그땐 '원래 React 개발은 그런가 보다' 하고 넘겼다. 지금 돌이켜보면, 그 복잡함은 필수가 아니라 비판 없이 수용된 일종의 정답처럼 느껴졌다. SSR도 마찬가지다. React 초기에는 SPA 기반 CSR로 인해 SEO조차 쉽지 않았던 기억이 난다. 백엔드 개발자로 몇 년을 보내고 어느 순간 프론트엔드 개발 트렌드를 보았을 때 Helmet과 같은 React SSR 방식이 유행을 타고 있었다. 그런데 원래 웹 개발은 모두 서버 사이드 렌더링이 아니었던가? 결국 모던 프론트엔드 프레임워크라 불리는 많은 것들이 구현하고 있던 것은 예전부터 기본값으로 주어졌던 기능들의 복잡하고 비효율적인 재현이었다. 라우팅, 메타태그, 템플릿 렌더링, 캐싱 같은 기본기를 다시 자바스크립트 생태계 안에서 어렵게 되살려내며 마치 그것이 혁신인 양 포장하고 있었을지도 모른다. 시간이 지날 수록 복잡한 빌드 파이프라인, 무거운 프레임워크, 과도한 추상화는 개발자에게는 익숙한 환경이 되었지만, 사용자에게는 점점 낯설고 느린 웹을 안겨주고 있다. 이제 마케터는 간단한 콘텐츠 수정조차 개발자에게 의존해야 하고, SEO 담당자는 개발자만이 읽을 수 있는 코드로 가려진 콘텐츠 탓에 검색 노출을 장담할 수 없다. 한 줄의 수정도 수차례 배포를 거쳐야 하며, 정작 페이지는 여전히 느리고 불안정하다. 정말 지금의 모습은 DX (Developer Experience) 를 위해 UX 를 해치고 있는걸까?

Medium

사용자가 아닌 개발자를 위한 웹 개발의 시대

”영리함보다 단순함을 선택하세요. 추상화보다 투명성을 선택하세요. 결과를 아키텍처보다 우선시하세요.“

좋은 글이네요. 어쩔때는 단순하게 문제에 임해도 된다는 것을 환기시켜주고, 진짜 그간 너무 생산성에 목맨거 같기도 하네요 ㅋㅋ

🟪 모임 소개 이번 모임은 직장인 이후의 커리어, 막연하게 창업을 고민하는 사람들을 위한 아이디어 구체화 모임입니다.총 4회의 모임을 통해 이런 것들을 얻을 수 있습니다.✅ 호스트가 제공하는 과제와 프레임을 통해 내 막연한 아이디어가 정말로 시장에 통하는지를 논리적으로 검증할 수 있습니다.✅ 로컬 비즈니스, 자영업, 스타트업 각 유형별 창업 장단점과 선택할 수 있는 지원제도에 관해 구체적으로 알 수 있습니다.✅ 성장 로드맵과 창업 이후 현실에서 마주칠 과제들, 사업계획서 작성법 등에 관해 구체적인 팁과 피드백을 얻을 수 있습니다. 🟪 일시 ... 

[B라운지] (직장인 이후의 삶을 위한) 사업 아이디어 선명하게 다듬기 : PBR

회사 때려치고 사업이나 한번 해볼까?

창업과 사업에 대해 막연한 환상을 갖고 계신가요? 혹은 관심이 있는데 어떻게 해야 할 지 모르겠어서 고민이신가요?

지난 10년간 창업과 사업에 관심이 있거나 초기 단계에서 고민하고 있는 창업가와 사업가들을 대상으로 주로 기업과 기관에서만 풀어놓았던 창업과 사업의 기초, 창업의 로드맵 AtoZ에 대한 이야기를 드디어 일반 성인분들도 배울 수 있도록 과정을 오픈했습니다. 저희의 경험과 노하우가 고스란히 담겨있으면서도 부담없이 편하게 들을 수 있는, 하지만 나의 창업과 사업에 대한 생각을 명확하게 정리할 수 있는 시간이 될 겁니다.

전체적으로 하단과 같은 순서로 진행되며 4주간 주 1회씩 함께 하게 되며, 제가 직접 진행합니다.

1. 창업 아이템 선정 : 고객이 가진 문제는 무엇일까? 고객 문제와 PMF (Product-Market-Fit)

2. 창업 아이템 선택 : 시장에서 필요할까? 어느 고객이 왜 돈을 낼까? KBF (Key Buying Factor)

3. 창업 과정과 절차, 지원 제도 : 스타트업을 할까? 가게를(소상공인) 차릴까? 창업할 때 누구에게 어떤 도움을 받을 수 있을까?

4. 창업 준비와 실행 : 사업계획은 어떻게 세우고 실행할 수 있을까?

보다 상세한 내용 확인과 신청은 하단 링크를 참고해주세요.

https://www.pbr.kr/shop_view/?idx=53

회사 때려치고 사업이나 한번 해볼까? 창업과 사업에 대해 막연한 환상을 갖고 계신가요? 혹은 관심이 있는데 어떻게 해야 할 지 모르겠어서 고민이신가요? 지난 10년간 창업과 사업에 관심이 있거나 초기 단계에서 고민하고 있는 창업가와 사업가들을 대상으로 주로 기업과 기관에서만 풀어놓았던 창업과 사업의 기초, 창업의 로드맵 AtoZ에 대한 이야기를 드디어 일반 성인분들도 배울 수 있도록 과정을 오픈했습니다. 저희의 경험과 노하우가 고스란히 담겨있으면서도 부담없이 편하게 들을 수 있는, 하지만 나의 창업과 사업에 대한 생각을 명확하게 정리할 수 있는 시간이 될 겁니다. 전체적으로 하단과 같은 순서로 진행되며 4주간 주 1회씩 함께 하게 되며, 제가 직접 진행합니다. 1. 창업 아이템 선정 : 고객이 가진 문제는 무엇일까? 고객 문제와 PMF (Product-Market-Fit) 2. 창업 아이템 선택 : 시장에서 필요할까? 어느 고객이 왜 돈을 낼까? KBF (Key Buying Factor) 3. 창업 과정과 절차, 지원 제도 : 스타트업을 할까? 가게를(소상공인) 차릴까? 창업할 때 누구에게 어떤 도움을 받을 수 있을까? 4. 창업 준비와 실행 : 사업계획은 어떻게 세우고 실행할 수 있을까? 보다 상세한 내용 확인과 신청은 하단 링크를 참고해주세요. https://www.pbr.kr/shop_view/?idx=53

www.pbr.kr

회사 때려치고 사업이나 한번 해볼까?

클로드 코드 Max 를 구독한지 한 달째가 되었습니다. 만족감이 대단합니다. 그동안 AI에게 원했던 것들을 드디어 충족을 시켜줍니다. 터미널에서만 사용해도 전혀 불편이 없을 정도로 아주 잘 만든 것 같습니다.

클로드 코드 한 달 사용 후기

클로드 코드 Max 를 구독한지 한 달째가 되었습니다.
만족감이 대단합니다. 그동안 AI에게 원했던 것들을 드디어 충족을 시켜줍니다.
터미널에서만 사용해도 전혀 불편이 없을 정도로 아주 잘 만든 것 같습니다.

클로드 코드 구독을 추천하는가?
클로드 코드 맥스는 한 달에 30만 원입니다. 저는 처음부터 30만 원짜리로 결제했습니다.
어차피 결국엔 이걸 쓰게 될 거라는 걸 알고 있었거든요.

하지만 한 달에 30만 원이라는 돈은 작은 돈이 아닙니다.
써보고 싶어도 부담스러워서 못 쓰는 사람들이 분명 있을 겁니다.

만약 클로드 코드보다 훨씬 더 좋은 AI가 나온다면 나는 쓸 것인지 생각해 보게 됩니다. 한 달에 500만 원이라도?
돈이 많은 사람들은 이걸 결제해서 훨씬 편하게 서비스를 만들고, 돈이 없는 사람들은 손으로 한땀한땀 고생하며 만들어야 하는 건가?
게임에서 고급 갑옷과 칼을 장착한 과금 유저와 단검 하나 든 비과금 유저가 떠오르기도 합니다.
시간이 지나면 가격이 전체적으로 내려가겠지만, 당분간은 더 좋은 모델을 무리하게 내면서 구독 가격이 오를 수도 있을 것 같습니다.

30만 원이 조금 비싸게 느껴지더라도 써보는 걸 추천합니다.
한 달 동안 아주 간단한 서비스 하나 완성한다고 해도 30만 원이면 싼 것 같거든요.
그런 간단한 서비스라도 30만 원주고 누군가에게 인수해 올 수는 없을 겁니다.

Max 를 결제하면 좋은 점도 있습니다.
돈을 낸 만큼 뽕을 뽑으려고 노력하게 됩니다.
하루에 300$ 이상 사용한 날은 기분이 정말 좋습니다.

아래 그림은 제 한 달 동안의 성과인데… 솔직히 영 맘에 들진 않네요.
뽕을 제대로 못 뽑았습니다. (그래도 결과물에 비하면 돈이 아깝진 않습니다)

제게는 항상 자극이 되는 동생이 있습니다. 제 열정을 불러일으켜주는 동생.
예전에 카카오에서 일할 때도 이 친구 옆자리에 앉아 젊음을 불사를 수 있었습니다.
블로그 글을 쓰며 이 친구에게도 보여달라 했습니다. 너의 한 달 동안의 사용량을.

하… 이 정도는 해야 뽕을 뽑았다고 말할 수 있는 것 아닌가?
이 동생의 열정은 어디로 사라지지 않았네요. 역시 저를 불타오르게 만듭니다.
다음 달에는 더 열심히 해봐야겠습니다.

https://jeho.page/essay/2025/07/15/claude-code.html

클로드 코드 Max 를 구독한지 한 달째가 되었습니다. 만족감이 대단합니다. 그동안 AI에게 원했던 것들을 드디어 충족을 시켜줍니다. 터미널에서만 사용해도 전혀 불편이 없을 정도로 아주 잘 만든 것 같습니다. 클로드 코드 구독을 추천하는가? 클로드 코드 맥스는 한 달에 30만 원입니다. 저는 처음부터 30만 원짜리로 결제했습니다. 어차피 결국엔 이걸 쓰게 될 거라는 걸 알고 있었거든요. 하지만 한 달에 30만 원이라는 돈은 작은 돈이 아닙니다. 써보고 싶어도 부담스러워서 못 쓰는 사람들이 분명 있을 겁니다. 만약 클로드 코드보다 훨씬 더 좋은 AI가 나온다면 나는 쓸 것인지 생각해 보게 됩니다. 한 달에 500만 원이라도? 돈이 많은 사람들은 이걸 결제해서 훨씬 편하게 서비스를 만들고, 돈이 없는 사람들은 손으로 한땀한땀 고생하며 만들어야 하는 건가? 게임에서 고급 갑옷과 칼을 장착한 과금 유저와 단검 하나 든 비과금 유저가 떠오르기도 합니다. 시간이 지나면 가격이 전체적으로 내려가겠지만, 당분간은 더 좋은 모델을 무리하게 내면서 구독 가격이 오를 수도 있을 것 같습니다. 30만 원이 조금 비싸게 느껴지더라도 써보는 걸 추천합니다. 한 달 동안 아주 간단한 서비스 하나 완성한다고 해도 30만 원이면 싼 것 같거든요. 그런 간단한 서비스라도 30만 원주고 누군가에게 인수해 올 수는 없을 겁니다. Max 를 결제하면 좋은 점도 있습니다. 돈을 낸 만큼 뽕을 뽑으려고 노력하게 됩니다. 하루에 300$ 이상 사용한 날은 기분이 정말 좋습니다. 아래 그림은 제 한 달 동안의 성과인데… 솔직히 영 맘에 들진 않네요. 뽕을 제대로 못 뽑았습니다. (그래도 결과물에 비하면 돈이 아깝진 않습니다) 제게는 항상 자극이 되는 동생이 있습니다. 제 열정을 불러일으켜주는 동생. 예전에 카카오에서 일할 때도 이 친구 옆자리에 앉아 젊음을 불사를 수 있었습니다.블로그 글을 쓰며 이 친구에게도 보여달라 했습니다. 너의 한 달 동안의 사용량을. 하… 이 정도는 해야 뽕을 뽑았다고 말할 수 있는 것 아닌가? 이 동생의 열정은 어디로 사라지지 않았네요. 역시 저를 불타오르게 만듭니다. 다음 달에는 더 열심히 해봐야겠습니다. https://jeho.page/essay/2025/07/15/claude-code.html

K리그 프로그래머

클로드 코드 Max 한 달 사용 후기

팀이나, 파트등의 조직에서의 생활을 하다 보면은 나의 의사와 다른 상황이 펼쳐지는 일이 꽤 많은 빈도로 발생이 되는거 같아요. 짧다면 짧고, 길다면 긴 조직 생황을 하였지만 가장 어려운 것이 나의 의사와 다른 생각을 가지는 일들이 생기는 것들 같아요.

꾹꾹 참으면서 생활을 하게 되면, 누적이 되어 정신적으로 물리적으로 힘들어지고, 방안을 찾고자 이야기를 하고자 하면 밉보이는게 아닐까 하는 두려움이 항상 고민의 고민을 만들어나가는거 같아요.

이러한 문제를 해결하기 위하여, 조직에서의 이탈도 고민을 할때도 있지만, 이또한 회피가 되기 떄문에, 다른곳에서 또 같은 문제가 생기는 경우 또 다시 회피를 결정하게 되고 이것이 습관이 될까 하는 두려움도 있습니다.

미사여구가 많았지만, 결국 도돌이표가 되는 이야기가 되고, 이러한 상황을 어떻게 풀어나가야 하나 하는 스트레스가 너무 심하게 오고 있어요.

힘들어도 참아야지, 이야기를 하면서 풀어나가야지. 라고 스스로 다잡을때도 있지만, 쉽게 하지 못하는 행동중에 하나 인것 같아요.

나름 경험은 쌓였고 이제 어른이 되었지만, 이러한 문제에 대해서는 아직 성숙하지 못한 사람이 되는 제 자신이 너무 밉기도 해요....

팀이나, 파트등의 조직에서의 생활을 하다 보면은 나의 의사와 다른 상황이 펼쳐지는 일이 꽤 많은 빈도로 발생이 되는거 같아요. 짧다면 짧고, 길다면 긴 조직 생황을 하였지만 가장 어려운 것이 나의 의사와 다른 생각을 가지는 일들이 생기는 것들 같아요. 꾹꾹 참으면서 생활을 하게 되면, 누적이 되어 정신적으로 물리적으로 힘들어지고, 방안을 찾고자 이야기를 하고자 하면 밉보이는게 아닐까 하는 두려움이 항상 고민의 고민을 만들어나가는거 같아요. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 조직에서의 이탈도 고민을 할때도 있지만, 이또한 회피가 되기 떄문에, 다른곳에서 또 같은 문제가 생기는 경우 또 다시 회피를 결정하게 되고 이것이 습관이 될까 하는 두려움도 있습니다. 미사여구가 많았지만, 결국 도돌이표가 되는 이야기가 되고, 이러한 상황을 어떻게 풀어나가야 하나 하는 스트레스가 너무 심하게 오고 있어요. 힘들어도 참아야지, 이야기를 하면서 풀어나가야지. 라고 스스로 다잡을때도 있지만, 쉽게 하지 못하는 행동중에 하나 인것 같아요. 나름 경험은 쌓였고 이제 어른이 되었지만, 이러한 문제에 대해서는 아직 성숙하지 못한 사람이 되는 제 자신이 너무 밉기도 해요....

회피를 해야 할까요? 방안을 찾아야 할까요?

언젠가부터 프론트엔드 개발자의 세계는 브라우저라는 경계를 훌쩍 넘어섰습니다. HTML, CSS, 자바스크립트만으로 충분하던 시대는 지나갔고, 이제 우리는 서버사이드 렌더링(SSR), CI/CD 파이프라인, 그리고 컨테이너와 클라우드 인프라까지 고민해야 하는 시대를 맞이했습니다. 그렇게 인프라 관련 지식은 더는 선택이 아닌 성장을 위한 필수 역량이 되었습니다. 그 시작으로 사내 인프라 개발자와 협력해 도커(Docker)부터 EKS, ArgoCD까지 구축하고 운영하는 상황을 가정하고 정리해 보았습니다. 이 글이 여러분의 시야를 브라우저 너머로 확장하며, Next.js 애플리케이션을 쿠버네티스 환경에 자신 있게 배포하는 그날을 향한 여정에서 훌륭한 첫걸음으로 쓰이기를 바랍니다.

Next.js 앱을 쿠버네티스에 배포하기 (feat. ArgoCD) | 요즘IT

요즘IT에 글을 기고했습니다.
최근 프로젝트에서 인프라 개발자와 협업하며 Next.js 앱을 EKS에 배포하는 전체 파이프라인을 구축했기 때문인데요.

👉 Dockerfile 작성부터
👉 GitHub Actions 기반 CI 설정
👉 GitOps 방식의 ArgoCD 연동
👉 ECR 이미지 관리와 배포 후 ArgoCD 대시보드 모니터링까지

단순히 배포만 하는 것이 아니라, 실무에서 마주치는 다양한 이슈들과 해결 과정, 그리고 각 도구들의 연동 방법을 상세히 정리했습니다.
특히 프론트엔드 개발자 관점에서 DevOps 영역에 첫 발을 내딛는 분들께 실질적인 도움이 되도록 작성했는데요.
쿠버네티스나 GitOps에 관심 있으신 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다.

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3235/

요즘IT에 글을 기고했습니다.최근 프로젝트에서 인프라 개발자와 협업하며 Next.js 앱을 EKS에 배포하는 전체 파이프라인을 구축했기 때문인데요. 👉 Dockerfile 작성부터👉 GitHub Actions 기반 CI 설정👉 GitOps 방식의 ArgoCD 연동👉 ECR 이미지 관리와 배포 후 ArgoCD 대시보드 모니터링까지 단순히 배포만 하는 것이 아니라, 실무에서 마주치는 다양한 이슈들과 해결 과정, 그리고 각 도구들의 연동 방법을 상세히 정리했습니다.특히 프론트엔드 개발자 관점에서 DevOps 영역에 첫 발을 내딛는 분들께 실질적인 도움이 되도록 작성했는데요.쿠버네티스나 GitOps에 관심 있으신 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다. https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3235/

Next.js 앱을 쿠버네티스에 배포하기 (feat. ArgoCD

사용자가 원하는 기능을 잘 찾는지, 정성적인 경험을 수치로 측정하는 툴 TNS. 전례없는 제품을 어떻게 제작했는지, TNS 길드원들의 이야기를 들려드릴게요.

토스가 특허 낸 리서치툴, TNS (Toss Navigation Score) 제작기 

토스는 자체적인 리서치 도구를 만들어 프로덕트에 적용했습니다. TNS(Toss Navigation Score)는 사용자가 원하는 기능을 얼마나 잘 찾아가는지를 수치로 측정하는 도구인데요. 앱 로그에 TNS ID를 심어, 어떤 경로로 사용자가 제품을 이용했는지 별도로 분리해서 살펴보는 방식입니다. 실험에 참가한 사용자가 실제 프로덕트를 쓰면서 어떤 행동을 했는지 확인할 수 있다는 것이 장점입니다. 이런 도구를 리서처, 디자이너, 개발자가 발제해서 직접 만들고 라이브 프로덕트에 적용한다는 것에서 토스의 대단함을 새삼 느낍니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

몇 가지 생각해 볼 점도 있습니다.

1️⃣ 리서치하는 목적이 사용성과 유용성을 높이기 위한 것이라면, 제품을 사용하다 상단에서 문제지가 펼쳐지는 인터랙션과 기존 토스 화면에 블러처리되는 경험이 적절한 것인가?

2️⃣ 제품을 이용하다 갑자기 퀴즈를 풀게 하는 것이, 그 퀴즈에는 사용자보다 공급자가 궁금한 점을 해소하려는 의도가 담겨있다는 점에서 거슬리지 않고 눈에 띄지 않아야 한다는 좋은 디자인의 조건을 충족하는가?

https://toss.tech/article/Toss_Navigation_Score

토스는 자체적인 리서치 도구를 만들어 프로덕트에 적용했습니다. TNS(Toss Navigation Score)는 사용자가 원하는 기능을 얼마나 잘 찾아가는지를 수치로 측정하는 도구인데요. 앱 로그에 TNS ID를 심어, 어떤 경로로 사용자가 제품을 이용했는지 별도로 분리해서 살펴보는 방식입니다. 실험에 참가한 사용자가 실제 프로덕트를 쓰면서 어떤 행동을 했는지 확인할 수 있다는 것이 장점입니다. 이런 도구를 리서처, 디자이너, 개발자가 발제해서 직접 만들고 라이브 프로덕트에 적용한다는 것에서 토스의 대단함을 새삼 느낍니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 몇 가지 생각해 볼 점도 있습니다. 1️⃣ 리서치하는 목적이 사용성과 유용성을 높이기 위한 것이라면, 제품을 사용하다 상단에서 문제지가 펼쳐지는 인터랙션과 기존 토스 화면에 블러처리되는 경험이 적절한 것인가? 2️⃣ 제품을 이용하다 갑자기 퀴즈를 풀게 하는 것이, 그 퀴즈에는 사용자보다 공급자가 궁금한 점을 해소하려는 의도가 담겨있다는 점에서 거슬리지 않고 눈에 띄지 않아야 한다는 좋은 디자인의 조건을 충족하는가? https://toss.tech/article/Toss_Navigation_Score

toss.tech

⟪토스가 만든 리서치툴, TNS⟫

‪요 기능의 일부를 바이브 코딩으로 만들려다가 실패했는데요. 그 중에 하나로 타임존 문제가 있었습니다.‬

‪타임존 문제는 꽤나 보편적인(?) 문제라 잘 할 줄 알았는데 의외로(?) 헛점이 많더라고요. 초반엔 AI들이 아예 타임존 문제를 고려하지도 않았고요.‬

‪그래서 타임존 문제가 있을 수 있다는 것과, 이에따른 몇가지 고려사항을 상세하게 주고 또 결과를 꼼꼼히 검토해야했는데요. 시니어 개발자가 주니어 개발자보다 유리한 부분이 이런 엣지 케이스에 대한 경험적인 부분인 것 같습니다.‬

‪하지만 반면에 이런 사소한(?) 요소들 때문에 개발이 오래 걸리는데, 보통 당장은 필요 없는 것일 가능성이 높으니, 주니어가 이런 것 고려하지 않고 빠르고 단순하게 만드는게 더 큰 장점이 될 수도 있습니다. 특히 이런건 나중에 정말 많은 사람들이 쓰기 시작할 때 개선하는게 더 의도에 맞게 만들 수도 있으니까요.‬

‪그래서 저는 AI 개발 시대에 시니어만 유리하다는 말이 맞지는 않다고 생각합니다. 오히려 내년이 되면 주니어에 비해 경쟁력이 없어질까 불안할 정도에요.‬

‪요 기능의 일부를 바이브 코딩으로 만들려다가 실패했는데요. 그 중에 하나로 타임존 문제가 있었습니다.‬ ‪타임존 문제는 꽤나 보편적인(?) 문제라 잘 할 줄 알았는데 의외로(?) 헛점이 많더라고요. 초반엔 AI들이 아예 타임존 문제를 고려하지도 않았고요.‬ ‪그래서 타임존 문제가 있을 수 있다는 것과, 이에따른 몇가지 고려사항을 상세하게 주고 또 결과를 꼼꼼히 검토해야했는데요. 시니어 개발자가 주니어 개발자보다 유리한 부분이 이런 엣지 케이스에 대한 경험적인 부분인 것 같습니다.‬ ‪하지만 반면에 이런 사소한(?) 요소들 때문에 개발이 오래 걸리는데, 보통 당장은 필요 없는 것일 가능성이 높으니, 주니어가 이런 것 고려하지 않고 빠르고 단순하게 만드는게 더 큰 장점이 될 수도 있습니다. 특히 이런건 나중에 정말 많은 사람들이 쓰기 시작할 때 개선하는게 더 의도에 맞게 만들 수도 있으니까요.‬ ‪그래서 저는 AI 개발 시대에 시니어만 유리하다는 말이 맞지는 않다고 생각합니다. 오히려 내년이 되면 주니어에 비해 경쟁력이 없어질까 불안할 정도에요.‬

‪요 기능의 일부를 바이브 코딩으로 만들려다가 실패했는데요. 그 

이 글은 [조쉬의 뉴스레터]에서 발행되었습니다.퀄리티 있는 프로덕트, 창업가, 비즈니...

월 8천만원을 벌던 개발자가 바이브코딩 도구를 만드는 이유

국내 바이브코딩 시장을 혼자 독점하고 계신 커서맛피아님을 인터뷰했어요.

제 기준, 국내 바이브코딩 1인자입니다. 교육분야라기보다는, 찐으로 만드는 메이커 중 1인자라고 해도 손색이 없다고 봐요.

만드시는 제품이 디테일도 살아있더라고요.

특히 비개발자가, 완성된 제품을 만드는 데 가장 필요한 내용과 팁을 다 들을 수 있어 좋았어요.
깊은 내용을 담았으니, 유심히 봐주세요. :)

https://eopla.net/magazines/32117

국내 바이브코딩 시장을 혼자 독점하고 계신 커서맛피아님을 인터뷰했어요. 제 기준, 국내 바이브코딩 1인자입니다. 교육분야라기보다는, 찐으로 만드는 메이커 중 1인자라고 해도 손색이 없다고 봐요. 만드시는 제품이 디테일도 살아있더라고요. 특히 비개발자가, 완성된 제품을 만드는 데 가장 필요한 내용과 팁을 다 들을 수 있어 좋았어요.깊은 내용을 담았으니, 유심히 봐주세요. :) https://eopla.net/magazines/32117

무자본으로 연 100억을 넘게 버는 연쇄 창업가의 시스템 설계 방법

국내 바이브코딩 시장을 혼자 독점하고 계신 커서맛피아님을 인터뷰했

As you settle into your work routine each morning, you might feel some inherent optimism. "Today will be different," you tell yourself. "This is the ...

Embracing Productivity Grace: Overcoming Shame for a Positive Work Mindset - RescueTime Blog

혹시 여러분도 가만히 누워 쉬거나 유튜브를 볼 때에 '아 이러면 안되는데...'하는 죄책감에 시달리시나요? 저 또한 생산적인 일을 하고 있지 않을 때 불안함과 죄책감을 느껴서 스트레스를 받는 편인데요. 😭 마침 이를 '생산성 수치심'으로 칭하는 글을 발견하여 공유합니다.

이 글은 생산성 수치심의 원인과 극복하는 법까지 구체적으로 다루고 있는데요. 글이 길어 2편으로 나눠서 공유드리려고 해요. 저와 비슷한 죄책감을 느낀 적 있는 분이라면 일독을 권합니다!

https://blog.rescuetime.com/embracing-productivity-grace-overcoming-shame-for-a-positive-work-mindset/

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<생산성 수치심이란?>

▪️ 첫째, 생산성 수치심은 일에 투자한 시간이나 To-do 리스트에서 지워낸 업무의 수와 상관없이, 충분히 달성하지 못했다는 끊임없는 감정으로 나타납니다. 우리 모두가 자부심을 가지고 있는 그 끊임없는 탁월함의 추구는 양날의 칼이 됩니다.

▪️ 생산성 수치심의 두 번째 측면은 특정 활동이 완전히 "비생산적"이라는 생각에 뿌리를 두고 있으며, 그 활동은 강한 죄책감을 가져다 줍니다. 취미나 영화 감상 같은 여가 활동을 하거나, 단순히 잠시 휴식을 취하는 것은 내적 갈등을 일으킵니다. 항상 더 생산적인 일에 종사해야 한다는 이러한 지속적인 믿음은 여러분이 쉬려고 노력할 때마다 깊은 수치심을 유발합니다.

▪️ 자신의 업적을 진심으로 축하할 수 없다는 것과, 스스로를 유예상태로 두지 않고 일에 묶여 있어야 한다는 끊임없는 압박은 스트레스, 과로, 그리고 필연적으로 번아웃의 위험한 지형의 토대가 됩니다.

<생산성 수치심의 원인>

▪️ 원인 #1: 자신의 가치를 성과와 연관짓는 것
자아 가치가 생산성에 묶여 있을 때, 그 결과는 끊임없는 수치심과 함께 일상적인 투쟁이 됩니다. 노력과 상관없이, 끊임없이 부족한 느낌은 반복되어 어떤 성취감에도 그림자를 드리웁니다.

▪️ 원인 #2: 비현실적인 목표 설정
목표는 적절하게 조정될 때 강력한 동기부여 역할을 하지만, 야망이 현실을 능가할 때는 부정적으로 작용합니다. 특히 지나치게 야심이 많은 경우, 프로세스의 중요성을 무시하고 오직 최종 결과에만 관심을 두기 쉽습니다. 또한 수많은 거창한 목표를 야심차게 추구하는 것은 성취와 그에 따른 목표 설정의 주기를 영구화하여 성취와 수치심의 지속적인 순환을 만듭니다.

▪️ 원인 #3: 비교의 함정
다른 사람들은 무한한 생산성을 가지고 있는 것처럼 보이는 사례에 끊임없이 노출되면, 모두가 우리 자신의 노력을 능가하고 있다는 잘못된 믿음을 배양합니다.

혹시 여러분도 가만히 누워 쉬거나 유튜브를 볼 때에 '아 이러면 안되는데...'하는 죄책감에 시달리시나요? 저 또한 생산적인 일을 하고 있지 않을 때 불안함과 죄책감을 느껴서 스트레스를 받는 편인데요. 😭 마침 이를 '생산성 수치심'으로 칭하는 글을 발견하여 공유합니다. 이 글은 생산성 수치심의 원인과 극복하는 법까지 구체적으로 다루고 있는데요. 글이 길어 2편으로 나눠서 공유드리려고 해요. 저와 비슷한 죄책감을 느낀 적 있는 분이라면 일독을 권합니다! https://blog.rescuetime.com/embracing-productivity-grace-overcoming-shame-for-a-positive-work-mindset/ ---------------------------------------- &lt;생산성 수치심이란?&gt; ▪️ 첫째, 생산성 수치심은 일에 투자한 시간이나 To-do 리스트에서 지워낸 업무의 수와 상관없이, 충분히 달성하지 못했다는 끊임없는 감정으로 나타납니다. 우리 모두가 자부심을 가지고 있는 그 끊임없는 탁월함의 추구는 양날의 칼이 됩니다. ▪️ 생산성 수치심의 두 번째 측면은 특정 활동이 완전히 "비생산적"이라는 생각에 뿌리를 두고 있으며, 그 활동은 강한 죄책감을 가져다 줍니다. 취미나 영화 감상 같은 여가 활동을 하거나, 단순히 잠시 휴식을 취하는 것은 내적 갈등을 일으킵니다. 항상 더 생산적인 일에 종사해야 한다는 이러한 지속적인 믿음은 여러분이 쉬려고 노력할 때마다 깊은 수치심을 유발합니다. ▪️ 자신의 업적을 진심으로 축하할 수 없다는 것과, 스스로를 유예상태로 두지 않고 일에 묶여 있어야 한다는 끊임없는 압박은 스트레스, 과로, 그리고 필연적으로 번아웃의 위험한 지형의 토대가 됩니다. &lt;생산성 수치심의 원인&gt; ▪️ 원인 #1: 자신의 가치를 성과와 연관짓는 것자아 가치가 생산성에 묶여 있을 때, 그 결과는 끊임없는 수치심과 함께 일상적인 투쟁이 됩니다. 노력과 상관없이, 끊임없이 부족한 느낌은 반복되어 어떤 성취감에도 그림자를 드리웁니다. ▪️ 원인 #2: 비현실적인 목표 설정목표는 적절하게 조정될 때 강력한 동기부여 역할을 하지만, 야망이 현실을 능가할 때는 부정적으로 작용합니다. 특히 지나치게 야심이 많은 경우, 프로세스의 중요성을 무시하고 오직 최종 결과에만 관심을 두기 쉽습니다. 또한 수많은 거창한 목표를 야심차게 추구하는 것은 성취와 그에 따른 목표 설정의 주기를 영구화하여 성취와 수치심의 지속적인 순환을 만듭니다. ▪️ 원인 #3: 비교의 함정다른 사람들은 무한한 생산성을 가지고 있는 것처럼 보이는 사례에 끊임없이 노출되면, 모두가 우리 자신의 노력을 능가하고 있다는 잘못된 믿음을 배양합니다.

RescueTime Blog

생산성 수치심 (Productivity Shame) 극복하기 (1

"함께 만들어가는 우리의 미래, 당신의 꿈을 응원합니다!" | "우리 회사 사람들의 이야기"  스타트업에서 10년 넘게 인사 담당자로 일하며, 저는 많은 사람들을 만나고 함께 성장해왔습니다. 그들은 각자의 꿈과 열정을 가지고 회사에 합류했고, 함께 어려움을 극복하며 회사를 발전시켜왔습니다. 저는 이러한 동료들의 이야기를 통해 우리 회사의 가치를 더욱 널리 알리고 싶었습니다.  한국딥러닝은 왜 이런 질문을 했을까요? 우

나의 꿈과 목표를 동료들과 공유하기

우리는 단순히 회사의 성장을 넘어, 함께 일하는 동료들이 행복하고 성장할 수 있는 환경을 만들고 싶습니다. 그래서 한국딥러닝 크루들에게 몇 가지 질문을 던졌습니다.

나의 꿈은 무엇일까?
회사에서 이루고 싶은 목표는 무엇일까?
나의 강점은 무엇일까?
왜 우리는 일을 할까?
가장 힘들었던 순간은?
가장 기뻤던 순간은?
회사란 나에게 무엇일까?

이 질문들을 통해 우리는 AI스타트업 회사가 아닌, 함께 성장하는 공동체를 만들고 싶었습니다.

https://brunch.co.kr/@victoriachoi/36

우리는 단순히 회사의 성장을 넘어, 함께 일하는 동료들이 행복하고 성장할 수 있는 환경을 만들고 싶습니다. 그래서 한국딥러닝 크루들에게 몇 가지 질문을 던졌습니다. 나의 꿈은 무엇일까? 회사에서 이루고 싶은 목표는 무엇일까? 나의 강점은 무엇일까? 왜 우리는 일을 할까? 가장 힘들었던 순간은? 가장 기뻤던 순간은? 회사란 나에게 무엇일까? 이 질문들을 통해 우리는 AI스타트업 회사가 아닌, 함께 성장하는 공동체를 만들고 싶었습니다. https://brunch.co.kr/@victoriachoi/36

Brunch Story

한국딥러닝 인사딤당자

Employee is everything to succeeds.
#긍정적인 #문제를해결하는 #커뮤니케이션

🔎 한국딥러닝은 왜 이런 질문을 했을까요?

VISION AI 스타트업, 한국딥러닝(KDL)

우리가 상상하고 꿈꾸는 AI의 시대로. 
지금, 우리는 출발선에 다시 서 있습니다.

🔎 한국딥러닝은 왜 이런 질문을 했을까요?

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