어디선가 많이 본 UI를 구현해야 했어요. 알고 보니 옆 팀에서 사용하고 있는 구성이었죠.

우선 복사하고 붙여 넣었어요. 하나씩 저희 코드에 맞게 다듬었어요. 뺄 건 빼고 넣을 건 넣고.

문득 그런 생각이 들었어요. 잘 옮기는 것도 기술이구나. 뭘 빼야 할지, 뭘 더해야 할지 아는 것도 능력이구나.

복붙도 기술이에요. 중요한 능력이에요.

어디선가 많이 본 UI를 구현해야 했어요. 알고 보니 옆 팀에서 사용하고 있는 구성이었죠. 우선 복사하고 붙여 넣었어요. 하나씩 저희 코드에 맞게 다듬었어요. 뺄 건 빼고 넣을 건 넣고. 문득 그런 생각이 들었어요. 잘 옮기는 것도 기술이구나. 뭘 빼야 할지, 뭘 더해야 할지 아는 것도 능력이구나. 복붙도 기술이에요. 중요한 능력이에요.

복붙도 기술이에요

💬 IRC를 아시나요?

irc.ameego.club:6667

심심풀이로 서버 열어봤습니다.

역시 진정한 긱이라면 슬랙이나 디스코드같은 짝퉁이 아니라 irc에서 놀아야겠죠. 후후.. 😎🍿🥤

💬 IRC를 아시나요? irc.ameego.club:6667 심심풀이로 서버 열어봤습니다. 역시 진정한 긱이라면 슬랙이나 디스코드같은 짝퉁이 아니라 irc에서 놀아야겠죠. 후후.. 😎🍿🥤

안녕하세요. 그린입니다 🍏이번 포스팅의 주제는 NSObject에 대해 한번 정리해보려 합니다 🙋🏻 사실, NSObject는 Swift 카테고리보다는 Objective-C에 더 가깝긴하죠.또, iOS 개발의 근간이라고 볼 수 있습니다. 그럼 한번 알아볼까요? NSObject?NSObject는 Objective-C 런타임 시스템의 근간을 이루는 최상위 클래스죠.Foundation 프레임워크의 루트 클래스로, 거의 모든 Cocoa와 Cocoa Touch 클래스의 기본 클래스 역할을 해줍니다.결국 Objective-C의 객체 지향 프로그래밍을 가능하게 해주는 핵심 요소라고 볼 수 있어요.이 NSObject를 상속받는 하위 클래스들은 런타임 시스템에 대한 기본 인터페이스와 Objective-C 객체처럼 동작..

NSObject에 대하여

Swift 이전 iOS 개발은 Objective-C로 개발되었으며, 또한 현재까지도 Objective-C 런타임 시스템 위에서 모두 동작합니다.
이건, SwiftUI를 사용하던 UIKit을 사용하던 모두 같아요 ☝️

왜그러냐면, 결국 Swift가 Objective-C 런타임을 기반으로 만들어졌기 때문입니다.
SwiftUI는 UIKit과 AppKit 위에 구축되는데, UIKit과 AppKit은 Objective-C 런타임을 사용하죠.

결국 그래서 뭘 말하고 싶은거냐..!?

NSObject가 이 Objective-C 런타임 시스템의 근간을 이루는 최상위 클래스라는 소리입니다 😃

그래서 이 클래스가 어떤 핵심 요소가 있고 역할을 해주는지 그리고 어떻게 하위 클래스들에서 상속되어 있는지 등 근본적으로 살펴보면 좋을 포인트라고 생각해요!

Swift 이전 iOS 개발은 Objective-C로 개발되었으며, 또한 현재까지도 Objective-C 런타임 시스템 위에서 모두 동작합니다.이건, SwiftUI를 사용하던 UIKit을 사용하던 모두 같아요 ☝️ 왜그러냐면, 결국 Swift가 Objective-C 런타임을 기반으로 만들어졌기 때문입니다.SwiftUI는 UIKit과 AppKit 위에 구축되는데, UIKit과 AppKit은 Objective-C 런타임을 사용하죠. 결국 그래서 뭘 말하고 싶은거냐..!? NSObject가 이 Objective-C 런타임 시스템의 근간을 이루는 최상위 클래스라는 소리입니다 😃 그래서 이 클래스가 어떤 핵심 요소가 있고 역할을 해주는지 그리고 어떻게 하위 클래스들에서 상속되어 있는지 등 근본적으로 살펴보면 좋을 포인트라고 생각해요!

iOYES

NSObject에 대해 알고 계신가요?

지난봄, 길을 걷다 마주한 벚꽃을 보며 감탄했어요. 벚꽃이 최고인 줄 알았죠.

늦가을에 같은 길을 지나는데 커다란 은행나무가 있었어요. 아름다움에 다시 한번 감탄했어요.

은행나무도 5월쯤 꽃을 피운대요. 화려하지 않아서 잘 몰랐던 거죠. 대신 가을에 아름답게 물든 잎으로 주목받아요.

우리는 모두 벚꽃처럼 빠르고 화려하게 인정받고 싶어 해요.

하지만 은행나무처럼 묵묵히 자신만의 방식으로 자라나는 것도 멋진 일이에요. 조용히 쌓아온 내공과 신뢰는 시간이 지나야 비로소 진가를 드러내요.

모두가 벚꽃이 될 필요는 없어요. 각자의 계절에서 각자의 방식으로 인정받을 수 있으니까요.

지난봄, 길을 걷다 마주한 벚꽃을 보며 감탄했어요. 벚꽃이 최고인 줄 알았죠. 늦가을에 같은 길을 지나는데 커다란 은행나무가 있었어요. 아름다움에 다시 한번 감탄했어요. 은행나무도 5월쯤 꽃을 피운대요. 화려하지 않아서 잘 몰랐던 거죠. 대신 가을에 아름답게 물든 잎으로 주목받아요. 우리는 모두 벚꽃처럼 빠르고 화려하게 인정받고 싶어 해요. 하지만 은행나무처럼 묵묵히 자신만의 방식으로 자라나는 것도 멋진 일이에요. 조용히 쌓아온 내공과 신뢰는 시간이 지나야 비로소 진가를 드러내요. 모두가 벚꽃이 될 필요는 없어요. 각자의 계절에서 각자의 방식으로 인정받을 수 있으니까요.

벚꽃과 커리어

혁신적 금융, 포용적 금융, 신뢰받는 금융, 금융위원회 입니다.

 		보도자료 - 			위원회 소식 - 			알림마당 - 			금융위원회

생성형AI 관심은 많으나, 실제 적용이 어려운 환경중에 하나가 바로 금융권입니다. 이와 관련하여 지난주 12월12일 금융권 AI 협의회를 통해 [금융권 생성형 AI 활용 지원 방안]이 발표되었습니다. 내년에 구축이 되면 금융권에 보다 다양하고 많은 생성형AI기반의 에이전트 서비스가 늘어날 거 같습니다. ^^

< 추진 배경 >
 * 금융보안환경: GPT-4 등 AI서비스는 주로 인터넷망을 통해 해외 서버에서 제공되어, 망분리 등의 금융보안환경 하에서 활용이 어려움
 * 데이터 부족: AI 학습데이터가 대부분 일반분야, 영미권 언어로 되어있어, 금융 분야에 특화된 한글 데이터 부족
 * 불확실성: 생성형AI의 거짓정보 생성(hallucination), 편향(bias), 정보 유출 등 AI 위험에 대응하기 위한 AI 거버넌스 및 가이드라인 불명확

< 추진 방향 >
 1. 금융권 AI 플랫폼 구축
 * 금융분야에 적합한 성능과 안전성을 지닌 오픈소스 AI모델, 데이터를 전문가 그룹이 선별하여 제공
 * 상용 AI: 다양한 목적에 대해 높은 성능을 제공하나 주로 금융회사 통제권 밖의 클라우드 환경에서 제공되므로 개인신용정보를 활용하지 않는 일반적인 고객상담이나 투자정보 분석 등에 활용
 * 오픈소스 AI: 작은 컴퓨팅 자원에서도 동작이 가능하고 금융회사 내부망에 직접 설치하여 보안성과 비용 효율성에 장점이 있으므로 내부 정보 등을 활용하는 내부규정 챗봇이나 홍보물 등 콘텐츠 제작에 활용
 * 금융회사별 혁신적인 생성형 AI 서비스에 적합한 AI모델, 데이터를 실험 선별하기 위한 기능테스트(PoC*) 환경 제공
 * 전문가 그룹이 선별한 오픈소스 AI모델, 데이터를 금융사 내부망에 바로 설치할 수 있도록 지원하는 인프라 구축
 
 
 2. 금융분야 특화 데이터 지원
 * 금융권 특화 한글 말뭉치
 * AI의 금융 전문성 향상을 위한 RAG용, 추가 학습용 데이터
 * AI 윤리, 성능 평가지원용 데이터
 * 금융 법규, 업권별 보도자료, 연수기관 교육자료 등을 기반으로 금융권 공동 활용 빅데이터 확보
 * 공익목적 데이터: 금융사기방지(금융결제원), 신용평가(신용정보원), 금융보안(금융보안원) 데이터 등 공익 목적 데이터의 제공 채널을 금융권 AI 플랫폼 으로 일원화
 
 
 3. 금융분야 AI 가이드라인 개정
 * 금융AI 원칙
 * 생성형 AI기술과 내부통제 등 금융권 제도 변화 등을 반영하여 금융분야 AI 가이드라인 으로 단일화
 * 최고경영자 및 경영진의 역할과 책임, AI의 보조수단성, 금융 안정성에 대한 위험의 최소화 등을 반영
 * 안내서: 금융 AI 원칙의 적용, 생성형 AI 관련 보안 위협과 보안성 검증 기준 등을 포함한 상세 설명과 사례를 제시할 예정

< 기대 효과 >
 * 금융권 AI 플랫폼 구축
 * 금융회사가 오픈소스 AI를 내부망에 설치하여 망분리해외서버 이용금지 등 규제 제한 없이 생성형 AI 활용 가능
 * 금융권 공동 인프라 구축으로, 개별 추진시 데이터 확보 및 AI 테스트 환경 구축 등에 소요되는 비용을 절감하여 AI 활용을 촉진
 * 금융분야 특화 데이터 지원
 * 오픈소스 AI 모델의 금융분야 전문성 향상, 성능 및 윤리 평가지원 데이터를 활용하여 AI 서비스의 신뢰도 제고
 * 이상거래 탐지(FDS ) 등 특성화 AI 개발을 위한 데이터를 금융권 AI 플랫폼 을 통해 정기적으로 편리하게 활용 가능
 * 금융분야 AI 가이드라인 개정
 * 금융회사들이 실제 업무에 AI를 활용할 때 불확실성을 상당 부분 해소하고 금융 분야 AI의 신뢰도 제고

 * 출처: https://www.fsc.go.kr/no010101/83594?srchCtgry=&curPage=&srchKey=&srchText=&srchBeginDt=&srchEndDt=

생성형AI 관심은 많으나, 실제 적용이 어려운 환경중에 하나가 바로 금융권입니다. 이와 관련하여 지난주 12월12일 금융권 AI 협의회를 통해 [금융권 생성형 AI 활용 지원 방안]이 발표되었습니다. 내년에 구축이 되면 금융권에 보다 다양하고 많은 생성형AI기반의 에이전트 서비스가 늘어날 거 같습니다. ^^ &lt; 추진 배경 &gt;<ul ><li>금융보안환경: GPT-4 등 AI서비스는 주로 인터넷망을 통해 해외 서버에서 제공되어, 망분리 등의 금융보안환경 하에서 활용이 어려움</li><li>데이터 부족: AI 학습데이터가 대부분 일반분야, 영미권 언어로 되어있어, 금융 분야에 특화된 한글 데이터 부족</li><li>불확실성: 생성형AI의 거짓정보 생성(hallucination), 편향(bias), 정보 유출 등 AI 위험에 대응하기 위한 AI 거버넌스 및 가이드라인 불명확</li></ul> &lt; 추진 방향 &gt;<ol ><li>금융권 AI 플랫폼 구축</li></ol><ul ><li>금융분야에 적합한 성능과 안전성을 지닌 오픈소스 AI모델, 데이터를 전문가 그룹이 선별하여 제공<ul ><li>상용 AI: 다양한 목적에 대해 높은 성능을 제공하나 주로 금융회사 통제권 밖의 클라우드 환경에서 제공되므로 개인신용정보를 활용하지 않는 일반적인 고객상담이나 투자정보 분석 등에 활용</li><li>오픈소스 AI: 작은 컴퓨팅 자원에서도 동작이 가능하고 금융회사 내부망에 직접 설치하여 보안성과 비용 효율성에 장점이 있으므로 내부 정보 등을 활용하는 내부규정 챗봇이나 홍보물 등 콘텐츠 제작에 활용</li></ul></li><li>금융회사별 혁신적인 생성형 AI 서비스에 적합한 AI모델, 데이터를 실험 선별하기 위한 기능테스트(PoC*) 환경 제공</li><li>전문가 그룹이 선별한 오픈소스 AI모델, 데이터를 금융사 내부망에 바로 설치할 수 있도록 지원하는 인프라 구축 </li></ul><ol start="2"><li>금융분야 특화 데이터 지원</li></ol><ul ><li>금융권 특화 한글 말뭉치<ul ><li>AI의 금융 전문성 향상을 위한 RAG용, 추가 학습용 데이터</li><li>AI 윤리, 성능 평가지원용 데이터</li><li>금융 법규, 업권별 보도자료, 연수기관 교육자료 등을 기반으로 금융권 공동 활용 빅데이터 확보</li></ul></li><li>공익목적 데이터: 금융사기방지(금융결제원), 신용평가(신용정보원), 금융보안(금융보안원) 데이터 등 공익 목적 데이터의 제공 채널을 금융권 AI 플랫폼 으로 일원화 </li></ul><ol start="3"><li>금융분야 AI 가이드라인 개정</li></ol><ul ><li>금융AI 원칙<ul ><li>생성형 AI기술과 내부통제 등 금융권 제도 변화 등을 반영하여 금융분야 AI 가이드라인 으로 단일화</li><li>최고경영자 및 경영진의 역할과 책임, AI의 보조수단성, 금융 안정성에 대한 위험의 최소화 등을 반영</li></ul></li><li>안내서: 금융 AI 원칙의 적용, 생성형 AI 관련 보안 위협과 보안성 검증 기준 등을 포함한 상세 설명과 사례를 제시할 예정</li></ul> &lt; 기대 효과 &gt;<ul ><li>금융권 AI 플랫폼 구축<ul ><li>금융회사가 오픈소스 AI를 내부망에 설치하여 망분리해외서버 이용금지 등 규제 제한 없이 생성형 AI 활용 가능</li><li>금융권 공동 인프라 구축으로, 개별 추진시 데이터 확보 및 AI 테스트 환경 구축 등에 소요되는 비용을 절감하여 AI 활용을 촉진</li></ul></li><li>금융분야 특화 데이터 지원<ul ><li>오픈소스 AI 모델의 금융분야 전문성 향상, 성능 및 윤리 평가지원 데이터를 활용하여 AI 서비스의 신뢰도 제고</li><li>이상거래 탐지(FDS ) 등 특성화 AI 개발을 위한 데이터를 금융권 AI 플랫폼 을 통해 정기적으로 편리하게 활용 가능</li></ul></li><li>금융분야 AI 가이드라인 개정<ul ><li>금융회사들이 실제 업무에 AI를 활용할 때 불확실성을 상당 부분 해소하고 금융 분야 AI의 신뢰도 제고</li></ul></li></ul> <ul ><li>출처: https://www.fsc.go.kr/no010101/83594?srchCtgry=&amp;curPage=&amp;srchKey=&amp;srchText=&amp;srchBeginDt=&amp;srchEndDt=</li></ul>

www.fsc.go.kr

[금융위원회] 금융권 생성형 AI 활용 지원 방안(12/12)

 예측 가능한 미래 NAVIX로 시작해 보세요. NAVIX는 OpenELA 기반의 오픈소스 리눅스 배포판입니다. 수시로 변화하는 리눅스 OS 환경. 우리는 모든 인터넷 서비스의 기반이 되는 OS를 남에게 맡기지 않고 직접 개발하고 관리하기로 결정했습니다. 모두에게 공개하고 참여의 장을 열어 함께 발전하는 리눅스가 되려고 합니다. About Navix Download News 최신 업데이트와 가장 최근의 뉴스를 확인해보세요.
9.5 릴리즈 최신 업데이트가 적용된 9.5 버전을 체험해보세요. NAVIX 공개 새로운 Free OS NAVIX를 출시합니다. 새 뉴스가 없습니다 

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💡 주요 특징
 1. 안정성 & 장기 지원
    * 네이버 내부 인프라에 적용 중이라 검증된 안정성
    * 장기적인 기술 지원과 업데이트까지 챙겨줘서 믿고 사용 가능
 2. 오픈소스 & 자유로운 활용
    * 소스 코드 공개로 개발자 누구나 수정하고 배포 가능
    * 기술 커스터마이징
 3. 강력한 보안
    * 최신 보안 표준을 따르고, 철저한 업데이트 제공
    * 기업 환경에서도 문제없는 보안성을 자랑

https://navix.navercorp.com/

💡 주요 특징<ol ><li>안정성 &amp; 장기 지원<ul ><li>네이버 내부 인프라에 적용 중이라 검증된 안정성</li><li>장기적인 기술 지원과 업데이트까지 챙겨줘서 믿고 사용 가능</li></ul></li><li>오픈소스 &amp; 자유로운 활용<ul ><li>소스 코드 공개로 개발자 누구나 수정하고 배포 가능</li><li>기술 커스터마이징</li></ul></li><li>강력한 보안<ul ><li>최신 보안 표준을 따르고, 철저한 업데이트 제공</li><li>기업 환경에서도 문제없는 보안성을 자랑</li></ul></li></ol> https://navix.navercorp.com/

navix.navercorp.com

NAVIX - 네이버가 만든 리눅스 배포판 🐧

Software engineers shared their favorite IDEs with GenAI features on social media. The most-mentioned one by a comfortable margin was Cursor. WindSurf and Zed also seem to be getting traction at the expense of Visual Studio, and JetBrains.

Which IDEs do software engineers love, and why?

예전에는 IntelliJ 혹은 VSCode로 천하통일이었던 것 같은데, 최근 AI 기능 통합된 새로운 도구들이 속속 나타나면서 개발자들에게는 더 즐거운 IDE 선택지들이 생긴 것 같습니다.

 * Cursor: 2022년에 설립되어 2023년 3월 첫 버전을 출시한 AI 기반 IDE로, 특히 'Composer'라는 기능이 주목받고 있습니다. 이 기능은 여러 파일에 걸쳐 지시사항을 수행. "다른 경쟁사 제품을 사용해봐도 Cursor가 더 나은 결과를 제공한다"는 찬사도 받음.
 * Windsurf: Codeium에서 최근 출시한 AI 코드 에디터로, AI와의 협업 흐름을 개선하고 디버깅 시 유용하다는 평가를 받고 있습니다. 'Cascade'라는 기능은 여러 파일에 걸쳐 협업할 수 있는 에이전트형 챗봇으로, 'write code'와 'chat' 모드를 지원하며 터미널 명령도 실행할 수 있습니다.
 * Zed: 협업과 AI 기능을 갖춘 차세대 코드 에디터로, 빠른 속도와 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
 * Neovim with Copilot: Vim 기반의 텍스트 에디터인 Neovim에 GitHub Copilot을 통합하여 AI 기반 코드 보완 기능을 활용할 수 있습니다.
 * Supermaven: VS Code나 JetBrains IDE와 같은 환경에서 작동하는 AI 완성 유틸리티로, 코드 작성 시 효율성을 높여줍니다.

 * 무료 도구 (기본 사용량 한정):
   * Zed: 초기 출시 기간 동안 Anthropic과의 파트너십을 통해 무료로 제공
   * Cursor: 2주간의 무료 체험 기간 제공
   * Windsurf: 개인 무료 플랜 제공
   * v0 by Vercel: 개인 무료 플랜 제공
   * Replit AI Agent: 스타터 플랜 제공
   * Cody: 무료 플랜 제공
   * Bolt.new: 추수감사절 기간 동안 200만 개의 무료 토큰 제공
   * JetBrains AI: 7일간의 무료
 * 유료 도구 ($10-20/월):
   * Cody: Pro 플랜 월 $9
   * GitHub Copilot: 개인 플랜 월 $10
   * JetBrains AI: Pro 플랜 월 $10
   * Replit AI Agent: Core 플랜 월 $15
   * Stackblitz: Pro 플랜 월 $18
   * Cursor: Pro 플랜 월 $20
   * v0 by Vercel: 월 $20
     
     
   
   

https://blog.pragmaticengineer.com/ide-that-software-engineers-love

예전에는 IntelliJ 혹은 VSCode로 천하통일이었던 것 같은데, 최근 AI 기능 통합된 새로운 도구들이 속속 나타나면서 개발자들에게는 더 즐거운 IDE 선택지들이 생긴 것 같습니다. <ul ><li>Cursor: 2022년에 설립되어 2023년 3월 첫 버전을 출시한 AI 기반 IDE로, 특히 'Composer'라는 기능이 주목받고 있습니다. 이 기능은 여러 파일에 걸쳐 지시사항을 수행. "다른 경쟁사 제품을 사용해봐도 Cursor가 더 나은 결과를 제공한다"는 찬사도 받음. </li><li>Windsurf: Codeium에서 최근 출시한 AI 코드 에디터로, AI와의 협업 흐름을 개선하고 디버깅 시 유용하다는 평가를 받고 있습니다. 'Cascade'라는 기능은 여러 파일에 걸쳐 협업할 수 있는 에이전트형 챗봇으로, 'write code'와 'chat' 모드를 지원하며 터미널 명령도 실행할 수 있습니다.</li><li>Zed: 협업과 AI 기능을 갖춘 차세대 코드 에디터로, 빠른 속도와 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.</li><li>Neovim with Copilot: Vim 기반의 텍스트 에디터인 Neovim에 GitHub Copilot을 통합하여 AI 기반 코드 보완 기능을 활용할 수 있습니다.</li><li>Supermaven: VS Code나 JetBrains IDE와 같은 환경에서 작동하는 AI 완성 유틸리티로, 코드 작성 시 효율성을 높여줍니다.</li></ul> <ul ><li>무료 도구 (기본 사용량 한정):<ul ><li>Zed: 초기 출시 기간 동안 Anthropic과의 파트너십을 통해 무료로 제공</li><li>Cursor: 2주간의 무료 체험 기간 제공</li><li>Windsurf: 개인 무료 플랜 제공</li><li>v0 by Vercel: 개인 무료 플랜 제공</li><li>Replit AI Agent: 스타터 플랜 제공</li><li>Cody: 무료 플랜 제공</li><li>Bolt.new: 추수감사절 기간 동안 200만 개의 무료 토큰 제공</li><li>JetBrains AI: 7일간의 무료</li></ul></li><li>유료 도구 ($10-20/월):<ul ><li>Cody: Pro 플랜 월 $9</li><li>GitHub Copilot: 개인 플랜 월 $10</li><li>JetBrains AI: Pro 플랜 월 $10</li><li>Replit AI Agent: Core 플랜 월 $15</li><li>Stackblitz: Pro 플랜 월 $18</li><li>Cursor: Pro 플랜 월 $20</li><li>v0 by Vercel: 월 $20 </li></ul> </li></ul> https://blog.pragmaticengineer.com/ide-that-software-engineers-love

The Pragmatic Engineer

요즘 IDE

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

 - YouTube

12월 우아한테크세미나 올해의 기술 콘퍼런스, 핵심만 골라봤습니다 – LLM 편 영상이 유투브에 공개되었네요. 이번 세미나는 올해 가장 주목받은 기술 중 하나인 LLM(Large Language Model)을 주제로, 핵심 내용만 담았다고 하는데요.
LLM에 관심 있으신 개발자 분들이라면 최신 트렌드와 실무 인사이트를 얻기에 좋은 자료가 될 것 같습니다.

https://www.youtube.com/live/wEVPnYOuAf8

12월 우아한테크세미나 올해의 기술 콘퍼런스, 핵심만 골라봤습니다 – LLM 편 영상이 유투브에 공개되었네요. 이번 세미나는 올해 가장 주목받은 기술 중 하나인 LLM(Large Language Model)을 주제로, 핵심 내용만 담았다고 하는데요.LLM에 관심 있으신 개발자 분들이라면 최신 트렌드와 실무 인사이트를 얻기에 좋은 자료가 될 것 같습니다. https://www.youtube.com/live/wEVPnYOuAf8

www.youtube.com

우아한테크세미나 LLM 편 유투브 공개

이 글에서는 사람의 개입 없이 자율적으로 특정 작업을 수행하는 지능형 시스템인 AI 에이전트의 개념과 이를 통한 차세대 이커머스 구축 전략 및 프레임워크를 자세하게 다룹니다.

AI 에이전트가 바꾸는 이커머스 생태계 | 인사이트리포트 | 삼성SDS

현재 핫이슈이고, 내년에 본격화 될 AI 에이전트에 대한 개념과 이커머스 산업의 여러 유즈케이스, 관련 구조와 프레임워크를 상세하게 설명해주는 글이 있어 공유해봅니다. 보다 상세한 내용은 원문을 참고해주세요~ ^^

[ AI 에이전트를 통한 개선 ]
 * AI 에이전트
   * 사람의 개입 없이 자율적으로 특정 작업을 수행하는 지능형 시스템
   * 사용자로부터 구체적인 명령이나 목표를 설정받으면, 이를 성공적으로 수행하기 위해 주변 환경과 상호작용하며 필요한 데이터를 획득하고 분석
 * AI 에이전트를 통한 개선 방향
   * 언어 상호작용과 의사 결정 기능: 자연어 피드백을 기반으로 LLM 기반의 에이전트가 리플렉션 프레임워크를 통해 언어 생성뿐만 아니라 추론에서도 더 나은 성능을 보여주어 복잡하거나 모호한 문제에 대한 해답을 찾고 올바른 의사 결정 가능
   * 유연한 적응성: 적응형 플래닝을 지원하는 프롬프팅 프레임워크는 피드백을 반영하여 스스로 생성한 계획을 개선할 수 있고, 코드 스타일의 프롬프트를 사용하여 환각 문제를 완화하고, 더욱 정확하고 효율적인 적응성을 지원
   * 협력적 상호작용: 인간의 정보처리 과정이 직관적 사고와 분석적 사고로 나뉜다는데서 영감을 받아 다양한 학습 모듈로 구성되어 있어 협력적 상호작용이 가능하도록 설계됨
   
   
[ AI 에이전트를 이용한 차세대 이커머스 ]
 * 답변 정확도가 높은 AI 챗봇으로
   * 언어 상호작용을 통해 상담원 연결 없는 고객지원 자동화 서비스 가능
   * 사용자의 구매 패턴의 변화를 추적하고, 질문 추세를 파악하며, 상담 도중 제공된 피드백에서 사용자의 감정 변화를 인식 가능하며, 이를 이용해 고객과의 상호작용을 개선하고 응답을 개인화 할 수 있음
 * 맞춤화된 사용과 개인화
   * AI 에이전트를 상품 추천에 접목시킨다면 실제 고객의 구매 데이터를 여러 채널에서 파악하여 취향과 앞으로 필요한 상품에 대한 분석이 가능해지고, 이를 통해 선호도에 맞는 맞춤형 상품 추천 가능
 * 정확한 재고 예측과 타깃 마케팅
   * 분석과 예측이 정확해지므로 상품 수요 예측 및 공급망 관리를 자동화
   * AI 에이전트를 활용한 예측은 기업이 시간 또는 이벤트에 따른 수요 변화를 예상하고 선제적 대응이 가능
 * 간편한 쇼핑과 간소화된 사용 여정
   * 사용자가 직접 온라인 사이트에 접속하지 않아도 상품 구매 가능하며 개인화된 쇼핑 경험과 함께 간단하고 빠른 쇼핑 가능
   * 애플 인텔리전스 기반의 시리(Siri)를 사용할 경우 직접 사진 앱이나 메모 앱에 접속하지 않고, 사진을 수정하고 메모 앱에 사진을 삽입하는 워크프로세스 명령 가능

[ AI 에이전트 구조와 개발 프레임워크 ]
 * AI 에이전트 동작 방식
   * 데이터를 기반으로 추론하고, 추론에 따라 계획과 요구사항을 실행하는 방식으로 동작
   * ReAct = '추론(Reasoning)' + '행동(Act)'
   * 올바른 답을 도출하기 위해 계획 - 실행 - 관찰 - 조정을 반복하는 ThinkSLOW 로직
 * 추천 프레임 워크
   * 랭체인 (LangChain)
     * 다양한 기능과 전문성을 가진 LLM 모델을 서비스에 도입할 때, 각 요구사항에 맞게 개발 비용을 줄이고 워크플로우를 단순화
     * 하나의 에이전트가 여러 시스템을 활용해 연속 작업을 분해하고 순차적으로 수행함으로써 텍스트 생성, 데이터 분석, 정보 검색 등 다양한 작업을 체계적으로 처리
   * 오토젠(AutoGen)
     * 여러 에이전트를 통합적으로 활용하여 복잡한 대화나 문제를 더욱 효과적으로 해결하는 프레임워크
     * 마이크로소프트가 발표한 에이전트 간 계층 구조를 갖고 마스터 에이전트가 복수의 실행 에이전트와 협업하는 프레임워크인 마젠틱 -원 (Magentic-One)
   * 수퍼AGI (SuperAGI)
     * 복잡한 비즈니스 요구사항을 효율적으로 처리하면서도 신속하고 정확한 대응을 가능하게 하는데, 이는 각 에이전트가 명확히 분담된 역할과 책임을 가지고 협력하는 구조
     * 고도화된 자동화와 지능적 의사결정을 가능

 * 출처: https://www.samsungsds.com/kr/insights/ai-agents-in-e-commerce-ecosystem.html?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR0hyse_LbdyLKVzRN64bExE-90tlPC5RXScgAe4IodUlpCYt9JQua3F2Mg_aem_n64PQw9EYGruoFQzLNug2w

현재 핫이슈이고, 내년에 본격화 될 AI 에이전트에 대한 개념과 이커머스 산업의 여러 유즈케이스, 관련 구조와 프레임워크를 상세하게 설명해주는 글이 있어 공유해봅니다. 보다 상세한 내용은 원문을 참고해주세요~ ^^ [ AI 에이전트를 통한 개선 ]<ul ><li>AI 에이전트<ul ><li>사람의 개입 없이 자율적으로 특정 작업을 수행하는 지능형 시스템</li><li>사용자로부터 구체적인 명령이나 목표를 설정받으면, 이를 성공적으로 수행하기 위해 주변 환경과 상호작용하며 필요한 데이터를 획득하고 분석</li></ul></li><li>AI 에이전트를 통한 개선 방향<ul ><li>언어 상호작용과 의사 결정 기능: 자연어 피드백을 기반으로 LLM 기반의 에이전트가 리플렉션 프레임워크를 통해 언어 생성뿐만 아니라 추론에서도 더 나은 성능을 보여주어 복잡하거나 모호한 문제에 대한 해답을 찾고 올바른 의사 결정 가능</li><li>유연한 적응성: 적응형 플래닝을 지원하는 프롬프팅 프레임워크는 피드백을 반영하여 스스로 생성한 계획을 개선할 수 있고, 코드 스타일의 프롬프트를 사용하여 환각 문제를 완화하고, 더욱 정확하고 효율적인 적응성을 지원</li><li>협력적 상호작용: 인간의 정보처리 과정이 직관적 사고와 분석적 사고로 나뉜다는데서 영감을 받아 다양한 학습 모듈로 구성되어 있어 협력적 상호작용이 가능하도록 설계됨</li></ul> </li></ul>[ AI 에이전트를 이용한 차세대 이커머스 ]<ul ><li>답변 정확도가 높은 AI 챗봇으로<ul ><li>언어 상호작용을 통해 상담원 연결 없는 고객지원 자동화 서비스 가능</li><li>사용자의 구매 패턴의 변화를 추적하고, 질문 추세를 파악하며, 상담 도중 제공된 피드백에서 사용자의 감정 변화를 인식 가능하며, 이를 이용해 고객과의 상호작용을 개선하고 응답을 개인화 할 수 있음</li></ul></li><li>맞춤화된 사용과 개인화<ul ><li>AI 에이전트를 상품 추천에 접목시킨다면 실제 고객의 구매 데이터를 여러 채널에서 파악하여 취향과 앞으로 필요한 상품에 대한 분석이 가능해지고, 이를 통해 선호도에 맞는 맞춤형 상품 추천 가능</li></ul></li><li>정확한 재고 예측과 타깃 마케팅<ul ><li>분석과 예측이 정확해지므로 상품 수요 예측 및 공급망 관리를 자동화</li><li>AI 에이전트를 활용한 예측은 기업이 시간 또는 이벤트에 따른 수요 변화를 예상하고 선제적 대응이 가능</li></ul></li><li>간편한 쇼핑과 간소화된 사용 여정<ul ><li>사용자가 직접 온라인 사이트에 접속하지 않아도 상품 구매 가능하며 개인화된 쇼핑 경험과 함께 간단하고 빠른 쇼핑 가능</li><li>애플 인텔리전스 기반의 시리(Siri)를 사용할 경우 직접 사진 앱이나 메모 앱에 접속하지 않고, 사진을 수정하고 메모 앱에 사진을 삽입하는 워크프로세스 명령 가능</li></ul></li></ul> [ AI 에이전트 구조와 개발 프레임워크 ]<ul ><li>AI 에이전트 동작 방식<ul ><li>데이터를 기반으로 추론하고, 추론에 따라 계획과 요구사항을 실행하는 방식으로 동작</li><li>ReAct = '추론(Reasoning)' + '행동(Act)'</li><li>올바른 답을 도출하기 위해 계획 - 실행 - 관찰 - 조정을 반복하는 ThinkSLOW 로직</li></ul></li><li>추천 프레임 워크<ul ><li>랭체인 (LangChain)<ul ><li>다양한 기능과 전문성을 가진 LLM 모델을 서비스에 도입할 때, 각 요구사항에 맞게 개발 비용을 줄이고 워크플로우를 단순화</li><li>하나의 에이전트가 여러 시스템을 활용해 연속 작업을 분해하고 순차적으로 수행함으로써 텍스트 생성, 데이터 분석, 정보 검색 등 다양한 작업을 체계적으로 처리</li></ul></li><li>오토젠(AutoGen)<ul ><li>여러 에이전트를 통합적으로 활용하여 복잡한 대화나 문제를 더욱 효과적으로 해결하는 프레임워크</li><li>마이크로소프트가 발표한 에이전트 간 계층 구조를 갖고 마스터 에이전트가 복수의 실행 에이전트와 협업하는 프레임워크인 마젠틱 -원 (Magentic-One)</li></ul></li><li>수퍼AGI (SuperAGI)<ul ><li>복잡한 비즈니스 요구사항을 효율적으로 처리하면서도 신속하고 정확한 대응을 가능하게 하는데, 이는 각 에이전트가 명확히 분담된 역할과 책임을 가지고 협력하는 구조</li><li>고도화된 자동화와 지능적 의사결정을 가능</li></ul></li></ul></li></ul> <ul ><li>출처: https://www.samsungsds.com/kr/insights/ai-agents-in-e-commerce-ecosystem.html?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR0hyse_LbdyLKVzRN64bExE-90tlPC5RXScgAe4IodUlpCYt9JQua3F2Mg_aem_n64PQw9EYGruoFQzLNug2w</li></ul>

www.samsungsds.com

[SDS] AI 에이전트가 바꾸는 이커머스 생태계

책 35페이지에
> 진짜 좋은 강연은 어려운 개념도 쉽게 전한다.

이 말이 멤도네요.
과연 나는 쉽게 전하고 있나? 돌아보게 됩니다.

책이 정말 쉽게 읽히고, 구체적인 예시로 설명하고 있으니 인프콘 같은 컨퍼런스에서 향로님같은 대스타가 되고 싶으시다면 미리미리 살펴봐보세요.

책 35페이지에 &gt; 진짜 좋은 강연은 어려운 개념도 쉽게 전한다. 이 말이 멤도네요. 과연 나는 쉽게 전하고 있나? 돌아보게 됩니다. 책이 정말 쉽게 읽히고, 구체적인 예시로 설명하고 있으니 인프콘 같은 컨퍼런스에서 향로님같은 대스타가 되고 싶으시다면 미리미리 살펴봐보세요.

말하기 수업

이 글은... '이름 들으면 알 정도의' 스타트업이 아니라, 그 아래에서 성공하기 위해 고군분투하고 있는 작은 스타트업 주니어에 대한 글이다. 그리고 그 안에서 고군분투했던 내가 어떤 실패를 겪었는지, 무엇을 느꼈는지에 대해 적어보고자 한다. 초기 스타트업이라고 불리는 곳에 '지원해볼까? 말까?'하고 있는, 혹은 다니고 있는 주니어들에게 도움이 되지 않을까

13화 스타트업에서 성장한다는 주니어의 착각

거의 5년이 지나가는 글이지만, 몇 달에 한번씩 우연히 이 글을 볼 때 마다 매번 내용이 좋다고 생각하는 글입니다. 주니어로 한정짓기보다는 그냥 직장인로써 회사 업무를 진행하며 성장하고 있다고 느껴질때, 과연 실제로 그 업무가 시장에서 인정받는 성장 인지 판단해봐야 한다는 교훈을 주는 글입니다.

주니어가 스타트업에 채용되어 입사했다면 대개 그 스타트업은 성장한다.
조직 내부에 있으면 외부에 있을 때보다 훨씬 성공이 크게 다가온다. 매출이 1억에서 2억으로 뛰었을 때, 고무적인 성장을 이뤄낸 것에 대해 다 같이 자축하고 동기 부여된다. 특히 주니어로서 많은 권한과 책임을 안고 시도한 일들이 어떤 성과를 냈을 때 당연히 기분이 좋을 수 밖에 없다.

하지만 나와 회사의 위대함은 어디까지나 은밀하게 위대했다
어떤 모임에 나가 무슨 스타트업이라 이야기해도 아무도 모르고, 연 매출 100억 회사가 되었다고 열심히 이야기하더라도 그들입장에서는 그냥 똑같은 스타트업이었을뿐이다.
결국 대기업에 비해 보여지는건 그냥 작은 스타트업 일뿐이었다.

회사의 성장은 나의 성장이라고 믿었다.
실제로 회사가 성장하는 만큼 나도 꽤나 성장했다. 작은 비즈니스라도 쉬운일이 아니고, 실력이 있어야만 가능한 일이라는 것을 배웠다. 하지만 주변에 아무나 잡고 이야기해봐도 '그래?'가 끝이였고, 메이저 스타트업 출신의 다른 동료분들의 비해 주늑 드는 나 자신을 발견하게 되었다.

여기서 나의 착각은 '회사의 성장이 곧 나의 성장' 이라는 것만 믿었다는 것이다.
현업에 치여 매일 실무들을 쳐내다 보니 작은 성장들이 너무나 크게 보였고, 정작 '나의 성장' 에는 소홀했다. 커리어 개발의 기준을 '시장'에 두어야 하는데 단지 그 '회사' 안에서만 두었던 것이다. 그러니 시장에 나갔을 때 이야기할만한 '나의 성장'이 적을 수 밖에 없었다.

시장의 기준에서 통용될 수 있는 성장의 근거를 만들어야한다.
그 근거가 조직 내부의 관점에 머물러 있으면 작은 성공도 커보이고, 시장의 관점에서 인정받는 성장을 놓치게 된다. 주인의식을 갖고 몰입하는 건 좋지만 언제나 '시장'의 관점을 견지하고 있어야 한다. 개인 커리어 관점에서 말이다.

회사의 성장과 회사 안에서 나의 성장은 실체보다 더 크게보인다.
이에 매몰되지 않도록 항상 '시장'의 관점에서 사고하고 판단할 수 있게끔 유관업계 현직자들과 네트워킹 해야하고, 시장의 관점으로 나 자신의 성장을 판단해야한다.
단순히 회사의 성장에 기대지 않도록 나만의 포트폴리오를 만들어가야 하고, 단순히 숫자나 성과 위주가 아닌, 숫자의 크기와 상관없이 적용 가능한 '문제 해결 방법론과 의사결정 히스토리' 를 중심으로 기록하는게 좋다.

논리와 근거가 있어도 쉽게 무너진다.
조직 안에서는 서로간의 신뢰가 있기 때문에 논리와 근거를 바탕으로 이야기했을 때 상대방을 설득해낼 수 있지만, 외부로 나가면 논리와 근거보다 직급과 나이, 출신이 실제로 더 힘이 있었던것 같다. 그러니까 단순히 스타트업에서 '해봤다'는 것만으로는 부족하고, 나의 전문성을 입증할 수 있을 만한 근거를 일하는 동안 끊임없이 모아야 한다. 구직 시장에서 먹힐 수 있는, 공신력 있는 근거들을 쌓아두지 않으면 씨알도 먹히지 않는다.

하고 싶은 일이나 성장이라는 허울 좋은 가치만 쫒는 동안 해야 하는일과 생존을 놓쳤다.
주말 없이 바쁘게 살고 있으니 퇴근 후 조금은 워라벨을 즐겨야 한다고 생각하고 쉬기도했다. 회사도 성장하고 있고 그 안에서 나도 누구보다 바쁘게, 어디서 해볼 수 없는 다양한 일들을 경험하며 성장하고 있으니까 괜찮다고 안일하게 생각했다. 내 경험이 재산이 될 거라고 생각했고 일에 대한 관점과 논리적인 생각이 경쟁력이 될 거라고 생각했으나 실제로는 인정받기 어려웠다.

거의 5년이 지나가는 글이지만, 몇 달에 한번씩 우연히 이 글을 볼 때 마다 매번 내용이 좋다고 생각하는 글입니다. 주니어로 한정짓기보다는 그냥 직장인로써 회사 업무를 진행하며 성장하고 있다고 느껴질때, 과연 실제로 그 업무가 시장에서 인정받는 성장 인지 판단해봐야 한다는 교훈을 주는 글입니다. 주니어가 스타트업에 채용되어 입사했다면 대개 그 스타트업은 성장한다.조직 내부에 있으면 외부에 있을 때보다 훨씬 성공이 크게 다가온다. 매출이 1억에서 2억으로 뛰었을 때, 고무적인 성장을 이뤄낸 것에 대해 다 같이 자축하고 동기 부여된다. 특히 주니어로서 많은 권한과 책임을 안고 시도한 일들이 어떤 성과를 냈을 때 당연히 기분이 좋을 수 밖에 없다. 하지만 나와 회사의 위대함은 어디까지나 은밀하게 위대했다어떤 모임에 나가 무슨 스타트업이라 이야기해도 아무도 모르고, 연 매출 100억 회사가 되었다고 열심히 이야기하더라도 그들입장에서는 그냥 똑같은 스타트업이었을뿐이다.결국 대기업에 비해 보여지는건 그냥 작은 스타트업 일뿐이었다. 회사의 성장은 나의 성장이라고 믿었다.실제로 회사가 성장하는 만큼 나도 꽤나 성장했다. 작은 비즈니스라도 쉬운일이 아니고, 실력이 있어야만 가능한 일이라는 것을 배웠다. 하지만 주변에 아무나 잡고 이야기해봐도 '그래?'가 끝이였고, 메이저 스타트업 출신의 다른 동료분들의 비해 주늑 드는 나 자신을 발견하게 되었다. 여기서 나의 착각은 '회사의 성장이 곧 나의 성장' 이라는 것만 믿었다는 것이다.현업에 치여 매일 실무들을 쳐내다 보니 작은 성장들이 너무나 크게 보였고, 정작 '나의 성장' 에는 소홀했다. 커리어 개발의 기준을 '시장'에 두어야 하는데 단지 그 '회사' 안에서만 두었던 것이다. 그러니 시장에 나갔을 때 이야기할만한 '나의 성장'이 적을 수 밖에 없었다. 시장의 기준에서 통용될 수 있는 성장의 근거를 만들어야한다.그 근거가 조직 내부의 관점에 머물러 있으면 작은 성공도 커보이고, 시장의 관점에서 인정받는 성장을 놓치게 된다. 주인의식을 갖고 몰입하는 건 좋지만 언제나 '시장'의 관점을 견지하고 있어야 한다. 개인 커리어 관점에서 말이다. 회사의 성장과 회사 안에서 나의 성장은 실체보다 더 크게보인다.이에 매몰되지 않도록 항상 '시장'의 관점에서 사고하고 판단할 수 있게끔 유관업계 현직자들과 네트워킹 해야하고, 시장의 관점으로 나 자신의 성장을 판단해야한다.단순히 회사의 성장에 기대지 않도록 나만의 포트폴리오를 만들어가야 하고, 단순히 숫자나 성과 위주가 아닌, 숫자의 크기와 상관없이 적용 가능한 '문제 해결 방법론과 의사결정 히스토리' 를 중심으로 기록하는게 좋다. 논리와 근거가 있어도 쉽게 무너진다.조직 안에서는 서로간의 신뢰가 있기 때문에 논리와 근거를 바탕으로 이야기했을 때 상대방을 설득해낼 수 있지만, 외부로 나가면 논리와 근거보다 직급과 나이, 출신이 실제로 더 힘이 있었던것 같다. 그러니까 단순히 스타트업에서 '해봤다'는 것만으로는 부족하고, 나의 전문성을 입증할 수 있을 만한 근거를 일하는 동안 끊임없이 모아야 한다. 구직 시장에서 먹힐 수 있는, 공신력 있는 근거들을 쌓아두지 않으면 씨알도 먹히지 않는다. 하고 싶은 일이나 성장이라는 허울 좋은 가치만 쫒는 동안 해야 하는일과 생존을 놓쳤다.주말 없이 바쁘게 살고 있으니 퇴근 후 조금은 워라벨을 즐겨야 한다고 생각하고 쉬기도했다. 회사도 성장하고 있고 그 안에서 나도 누구보다 바쁘게, 어디서 해볼 수 없는 다양한 일들을 경험하며 성장하고 있으니까 괜찮다고 안일하게 생각했다. 내 경험이 재산이 될 거라고 생각했고 일에 대한 관점과 논리적인 생각이 경쟁력이 될 거라고 생각했으나 실제로는 인정받기 어려웠다.

Brunch Story

스타트업에서 성장한다는 주니어의 착각

구글 코딩 가이드라인을 보면 코드 가독성(Readability)을 강조한다. 코딩 주짓수 하지 말고 읽기 쉬운 코드를 작성하라는 건데 그래야 다른 개발자들 뿐만 아니라 본인이 본인의 코드를 나중에 볼 때 도움이 된다. 기본적으로 실리콘밸리에서는 개발자들의 이직이 워낙 잦기 때문에 유지 보수의 중요성에 대한 전반적인 인식이 더 있지 않나 싶다. 좋은 코드가 갖는 여러가지 원칙이 있겠지만 아래와 같은 것들을 들어볼 수 있을 듯 하다.

 1. 유지 보수성
    * 코드가 단순할수록 이해하기 쉽고, 수정하거나 확장할 때 실수를 줄일 수 있다.
    * 코드 리뷰, 디버깅, 팀 협업에서 단순한 코드는 더 효율적이다.
 2. 복잡성의 비용
    * 불필요하게 복잡한 코드는 버그를 유발하기 쉽고, 기능을 추가하거나 수정할 때 전체 시스템을 망칠 위험이 커진다
    * 가독성이 떨어지면 개발자는 코드 이해에 더 많은 시간을 소비한다.
 3. KISS 원칙
    * "Keep It Simple, Stupid"라는 원칙은 소프트웨어 설계에서 중요한 가이드라인으로, 과도한 설계나 복잡한 논리를 피하고 간단한 해결책을 찾는 것을 권장한다.
 4. YAGNI 원칙
    * "You Aren’t Gonna Need It"이라는 원칙은 필요하지 않은 기능을 미리 작성하지 말라는 뜻으로, 불필요한 코드 생성을 막는 데 초점이 맞춘다.
 5. DRY 원칙
    * "Don't Repeat Yourself"라는 원칙은 비슷한 코드를 copy-and-paste 형태로 반복하지 말고 함수나 클래스의 형태로 모듈화하는 걸 이야기한다. 그래야 유지보수가 쉬워진다.

경험상 정말 잘 하는 개발자는 코드를 양산하기 보다는 불필요한 코드를 줄이고 단순화하는 특성(빼기의 미학)이 있다. 하지만 대부분의 개발자들은 코드를 양산하는데 집중을 하기 쉬운데 일반적으로 우리는 가산 편향에 빠져 있기 때문이다. 즉 문제 해결을 하려면 뭔가를 새로 추가해야 한다고 생각하기 쉽다는 거다.

잘 하지 못하는 개발자가 코드를 양산하는 이유는 다음과 같다. 잘 하는 프로덕트 매니저와 같이 일을 한다면 아래 이슈 중의 몇 가지는 피할 수 있다.

 1. 기능주의 사고방식
    * "많은 기능 = 좋은 코드"라는 착각에 빠져, 기능 추가에만 집중하는 경우가 많다.
 2. 단순화 기술 부족
    * 복잡한 문제를 단순화하는 기술과 경험이 부족하면, 더 많은 코드로 문제를 해결하려는 경향이 생긴다.
 3. 과잉 설계 (Overengineering)
    * 모든 가능성을 고려해서 너무 많은 구조와 패턴을 적용하려다 보면, 실제로 필요하지 않은 코드가 양산되며 이는 유지보수 문제로 이어진다.

더하기가 아닌 빼기의 미학에 대해 생각해보자. 스티브 잡스는 무언가를 더 추가하려는 유혹에 저항하는 것이야말로 훌륭한 디자인과 혁신의 핵심이라고 말했다. 진정으로 중요한 것에 집중하기 위해 불필요한 것들을 과감히 제거해야 한다는 거다. 스티브 잡스의 아래 문구로 글을 마무리하고자 한다.

"I'm as proud of many of the things we haven't done as the things we have done. Innovation is saying no to a thousand things."

구글 코딩 가이드라인을 보면 코드 가독성(Readability)을 강조한다. 코딩 주짓수 하지 말고 읽기 쉬운 코드를 작성하라는 건데 그래야 다른 개발자들 뿐만 아니라 본인이 본인의 코드를 나중에 볼 때 도움이 된다. 기본적으로 실리콘밸리에서는 개발자들의 이직이 워낙 잦기 때문에 유지 보수의 중요성에 대한 전반적인 인식이 더 있지 않나 싶다. 좋은 코드가 갖는 여러가지 원칙이 있겠지만 아래와 같은 것들을 들어볼 수 있을 듯 하다. <ol ><li>유지 보수성<ul ><li>코드가 단순할수록 이해하기 쉽고, 수정하거나 확장할 때 실수를 줄일 수 있다.</li><li>코드 리뷰, 디버깅, 팀 협업에서 단순한 코드는 더 효율적이다.</li></ul></li><li>복잡성의 비용<ul ><li>불필요하게 복잡한 코드는 버그를 유발하기 쉽고, 기능을 추가하거나 수정할 때 전체 시스템을 망칠 위험이 커진다</li><li>가독성이 떨어지면 개발자는 코드 이해에 더 많은 시간을 소비한다.</li></ul></li><li>KISS 원칙<ul ><li>"Keep It Simple, Stupid"라는 원칙은 소프트웨어 설계에서 중요한 가이드라인으로, 과도한 설계나 복잡한 논리를 피하고 간단한 해결책을 찾는 것을 권장한다.</li></ul></li><li>YAGNI 원칙<ul ><li>"You Aren’t Gonna Need It"이라는 원칙은 필요하지 않은 기능을 미리 작성하지 말라는 뜻으로, 불필요한 코드 생성을 막는 데 초점이 맞춘다.</li></ul></li><li>DRY 원칙<ul ><li>"Don't Repeat Yourself"라는 원칙은 비슷한 코드를 copy-and-paste 형태로 반복하지 말고 함수나 클래스의 형태로 모듈화하는 걸 이야기한다. 그래야 유지보수가 쉬워진다.</li></ul></li></ol> 경험상 정말 잘 하는 개발자는 코드를 양산하기 보다는 불필요한 코드를 줄이고 단순화하는 특성(빼기의 미학)이 있다. 하지만 대부분의 개발자들은 코드를 양산하는데 집중을 하기 쉬운데 일반적으로 우리는 가산 편향에 빠져 있기 때문이다. 즉 문제 해결을 하려면 뭔가를 새로 추가해야 한다고 생각하기 쉽다는 거다. 잘 하지 못하는 개발자가 코드를 양산하는 이유는 다음과 같다. 잘 하는 프로덕트 매니저와 같이 일을 한다면 아래 이슈 중의 몇 가지는 피할 수 있다. <ol ><li>기능주의 사고방식<ul ><li>"많은 기능 = 좋은 코드"라는 착각에 빠져, 기능 추가에만 집중하는 경우가 많다.</li></ul></li><li>단순화 기술 부족<ul ><li>복잡한 문제를 단순화하는 기술과 경험이 부족하면, 더 많은 코드로 문제를 해결하려는 경향이 생긴다.</li></ul></li><li>과잉 설계 (Overengineering)<ul ><li>모든 가능성을 고려해서 너무 많은 구조와 패턴을 적용하려다 보면, 실제로 필요하지 않은 코드가 양산되며 이는 유지보수 문제로 이어진다.</li></ul></li></ol> 더하기가 아닌 빼기의 미학에 대해 생각해보자. 스티브 잡스는 무언가를 더 추가하려는 유혹에 저항하는 것이야말로 훌륭한 디자인과 혁신의 핵심이라고 말했다. 진정으로 중요한 것에 집중하기 위해 불필요한 것들을 과감히 제거해야 한다는 거다. 스티브 잡스의 아래 문구로 글을 마무리하고자 한다. "I'm as proud of many of the things we haven't done as the things we have done. Innovation is saying no to a thousand things."

코드 가독성과 빼기의 미학

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다.

다시 공부한다면 탑다운 방식으로

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다.
에라 모르겠다. 처음부터 차근차근 해보자. 010101 부터.

C언어도 아니고 모리스 마노 교수의 디지털 논리와 컴퓨터 설계를 읽기 시작했습니다.
부울 연산이 뭔지, NAND 게이트가 뭔지부터 시작했던 것입니다.

그리고 C언어도 공부하고 자료구조와 알고리즘도 공부하고…
컴퓨터 구조, 운영체제, 네트워킹, 데이터베이스.
그렇게 차근 차근 공부했습니다.

지금 생각하면 좋은 방법이었는지 의문이 듭니다.
그냥 간단한 웹 개발 같은 걸로 시작했으면 어땠을까?
코딩을 잘하고 싶으면 코딩을 많이 해봐야지.
그러다 궁금한 게 생기면 하나씩 파고들어가는 탑다운 방식으로.

실제로 이렇게 공부한 친구들을 회사에서 많이 만났습니다.
운영체제 내부는 거의 아는 게 없지만…
앱 개발이나 서버 개발은 저보다 훨씬 잘했습니다.

이런 걸 보면서 난 그동안 뭘 한 거지? 하는 자괴감이 들곤 했습니다.

다시 대학생으로 돌아간다면 탑다운 방식으로 공부해 보고 싶습니다.
기술이 금세 바뀌어 버리니까.
요즘 새로운 기술을 공부할 때는 저도 이렇게 탑다운 방식으로 하는 것 같기도 합니다.
모르는 게 생기면 ChatGPT에게 물어보면서 점점 깊이 내려가는 식으로.

이렇게 공부할 때는 주의할 점도 있습니다.
조금 어려워진다 싶으면 ‘이딴 건 몰라도 돼’ 하는 마음이 올라온다는 것입니다.
이런 마음만 잘 다스릴 수 있으면… 탑다운 어프로치도 좋은 학습 전략인 것 같습니다.

https://jeho.page/essay/2024/12/10/top-down-approach.html

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다. 에라 모르겠다. 처음부터 차근차근 해보자. 010101 부터. C언어도 아니고 모리스 마노 교수의 디지털 논리와 컴퓨터 설계를 읽기 시작했습니다. 부울 연산이 뭔지, NAND 게이트가 뭔지부터 시작했던 것입니다. 그리고 C언어도 공부하고 자료구조와 알고리즘도 공부하고… 컴퓨터 구조, 운영체제, 네트워킹, 데이터베이스. 그렇게 차근 차근 공부했습니다. 지금 생각하면 좋은 방법이었는지 의문이 듭니다. 그냥 간단한 웹 개발 같은 걸로 시작했으면 어땠을까?코딩을 잘하고 싶으면 코딩을 많이 해봐야지. 그러다 궁금한 게 생기면 하나씩 파고들어가는 탑다운 방식으로. 실제로 이렇게 공부한 친구들을 회사에서 많이 만났습니다. 운영체제 내부는 거의 아는 게 없지만… 앱 개발이나 서버 개발은 저보다 훨씬 잘했습니다. 이런 걸 보면서 난 그동안 뭘 한 거지? 하는 자괴감이 들곤 했습니다. 다시 대학생으로 돌아간다면 탑다운 방식으로 공부해 보고 싶습니다. 기술이 금세 바뀌어 버리니까. 요즘 새로운 기술을 공부할 때는 저도 이렇게 탑다운 방식으로 하는 것 같기도 합니다. 모르는 게 생기면 ChatGPT에게 물어보면서 점점 깊이 내려가는 식으로. 이렇게 공부할 때는 주의할 점도 있습니다. 조금 어려워진다 싶으면 ‘이딴 건 몰라도 돼’ 하는 마음이 올라온다는 것입니다. 이런 마음만 잘 다스릴 수 있으면… 탑다운 어프로치도 좋은 학습 전략인 것 같습니다. https://jeho.page/essay/2024/12/10/top-down-approach.html

K리그 프로그래머

차세대 자바스크립트 런타임이자 올인원 개발 키트인 Bun에 대한 국내 첫 기술서인 헬로 Bun을 이제 eBook으로도 만나 보실 수 있습니다!

사실 eBook 출간은 아이러니하게도 저자인 제가 제일 손꼽아 기다렸는데요 😅 해외에 있어서 정적 저는 종이 책을 손에 아직 쥐어보지 못했거든요 😭 선편으로 부쳤다는데 캐나다 우체국이 현재 파업 중이라서 언제 도착할지 모르겠습니다 ㅋㅋ

저처럼 종이 책을 읽기 어려운 분들께 eBook이 좋은 대안이 되었으면 좋겠네요! 많은 관심 부탁드립니다 🙏

📕 YES24: https://www.yes24.com/Product/Goods/134021042
📗 교보문고: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214450265
📘 알라딘: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ISBN=9791193926710

차세대 자바스크립트 런타임이자 올인원 개발 키트인 Bun에 대한 국내 첫 기술서인 헬로 Bun을 이제 eBook으로도 만나 보실 수 있습니다! 사실 eBook 출간은 아이러니하게도 저자인 제가 제일 손꼽아 기다렸는데요 😅 해외에 있어서 정적 저는 종이 책을 손에 아직 쥐어보지 못했거든요 😭 선편으로 부쳤다는데 캐나다 우체국이 현재 파업 중이라서 언제 도착할지 모르겠습니다 ㅋㅋ 저처럼 종이 책을 읽기 어려운 분들께 eBook이 좋은 대안이 되었으면 좋겠네요! 많은 관심 부탁드립니다 🙏 📕 YES24: https://www.yes24.com/Product/Goods/134021042 📗 교보문고: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214450265 📘 알라딘: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ISBN=9791193926710

헬로 Bun 🥟 eBook 출간 소식 📨

1
명심하라. 설득은, 설득이 필요한 순간에 꺼내들면 대부분 실패한다.

2
설득이 필요하지 않은 순간에 설득을 차곡차곡 쌓아놓으면, 언젠가 그것이 꼭 필요해질 때가 온다.

3
설득을 쌓아놓았다가 설득이 필요한 순간에 꺼내 쓰기만 하면 된다.

4
당신을 팔아야 할 때도 마찬가지다.

5
누군가에게 간절히 당신을 팔아야 할 때는, 아무리 영업을 잘해도 당신은 팔려나가지 않는다.

6
평소에 더 많은 사람들의 장바구니에 당신이 담겨 있어야 한다.

7
그러다가 당신이 간절히 필요해질 때 그들은 마침내 구매 버튼을 누른다.

#싸우지않고이기는기술

1 명심하라. 설득은, 설득이 필요한 순간에 꺼내들면 대부분 실패한다. ​ ​2 설득이 필요하지 않은 순간에 설득을 차곡차곡 쌓아놓으면, 언젠가 그것이 꼭 필요해질 때가 온다. ​ ​3 설득을 쌓아놓았다가 설득이 필요한 순간에 꺼내 쓰기만 하면 된다. ​ ​4 당신을 팔아야 할 때도 마찬가지다. ​ ​5 누군가에게 간절히 당신을 팔아야 할 때는, 아무리 영업을 잘해도 당신은 팔려나가지 않는다. ​ ​6 평소에 더 많은 사람들의 장바구니에 당신이 담겨 있어야 한다. ​ ​7 그러다가 당신이 간절히 필요해질 때 그들은 마침내 구매 버튼을 누른다. #싸우지않고이기는기술

< 당신을 팔고 싶다면, 평소에 장바구니에 담겨라 >

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 업계에서 자동사냥이 시작되었던 때, 자동사냥에 대한 업계인들의 반응.

처음 자동사냥이 시작되었을 때, 그게 게임이냐라거나 핵 쓰는거나 다름없다 막 그랬지만, 결국 자동사냥 게임은 많은 일반인(?)들의 선택에 의해 게임 장르의 한 축이 되었다.

게임의 특성은 여러가지가 있지만, 수집 욕구가 큰 축을 차지하는데 자동사냥은 그걸 쉽게 만들어 준 것. 업계 고인물이나 골수 게이머들은 인정하지 않았지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 게임을 즐길 수 있게 됨으로써 게임의 저변이 넓어졌다.

프로그래밍, 코딩도 마찬가지로, 코딩의 즐거움과 유용함에는 여러가지가 있지만 그중 가장 큰 축은 소프트웨어적으로 작동하는 무언가를 창작해내는 것에 있는데, 이를 쉽게 이룰 수 있게 해 준 것.

고인물들에게는 쓰레기 코드만 양산되는거 아니냐 싶겠지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 소프트웨어를 만들 수 있게 됨으로써 저변이 넓어질 것으로 생각된다.

그리고 이건 생성형 AI로 혁신되는 거의 모든 업계에 해당되는 말이지 않을까 싶다.

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 업계에서 자동사냥이 시작되었던 때, 자동사냥에 대한 업계인들의 반응. 처음 자동사냥이 시작되었을 때, 그게 게임이냐라거나 핵 쓰는거나 다름없다 막 그랬지만, 결국 자동사냥 게임은 많은 일반인(?)들의 선택에 의해 게임 장르의 한 축이 되었다. 게임의 특성은 여러가지가 있지만, 수집 욕구가 큰 축을 차지하는데 자동사냥은 그걸 쉽게 만들어 준 것. 업계 고인물이나 골수 게이머들은 인정하지 않았지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 게임을 즐길 수 있게 됨으로써 게임의 저변이 넓어졌다. 프로그래밍, 코딩도 마찬가지로, 코딩의 즐거움과 유용함에는 여러가지가 있지만 그중 가장 큰 축은 소프트웨어적으로 작동하는 무언가를 창작해내는 것에 있는데, 이를 쉽게 이룰 수 있게 해 준 것. 고인물들에게는 쓰레기 코드만 양산되는거 아니냐 싶겠지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 소프트웨어를 만들 수 있게 됨으로써 저변이 넓어질 것으로 생각된다. 그리고 이건 생성형 AI로 혁신되는 거의 모든 업계에 해당되는 말이지 않을까 싶다.

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 

직장에서 처음으로 데이터 분석 프로젝트를 시작하게 된 당신.

바로 데이터 분석에 뛰어들기 전,
아래의 체크리스트를 먼저 확인해보세요.

당신의 데이터 분석이 더욱 가치있어질 거에요.

직장에서 처음으로 데이터 분석 프로젝트를 시작하게 된 당신. 바로 데이터 분석에 뛰어들기 전,아래의 체크리스트를 먼저 확인해보세요. 당신의 데이터 분석이 더욱 가치있어질 거에요.

데이터 분석 전 체크해야 하는 체크리스트 6가지

[Leadership] 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유

‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장생활의 풀리지 않는 미스터리다. 회사 뿐 아니라 정부, 종교단체, 학교 등 근무지에 상관없이 그리고 시대와 동서양 문화권을 막론하고 보편적인 현상이다. 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유는 무엇일까.

1969년 미국의 교육학자 로런스 피터와 레이먼드 헐은 정치, 법률, 교육, 산업 등 모든 조직에서 시간이 지날수록 무능한 관리자들이 넘쳐나는 현상을 발견했다. 이를 ‘피터의 법칙(Peter Principle)’이라고 하는데 ‘승진 후 새로운 업무를 수행할 때 과거보다 일 처리 능력이 떨어지는 것은 자연스러운 현상’이라는 주장이다.

예를 들어 보자. 업무 성과가 탁월한 김 대리는 팀장으로 특진했다. 그러나 기쁨도 잠시 ‘아직도 빛나는 유능한 실무능력’이 문제가 된다. 자신의 뛰어난 실무능력을 팀원들에게 효율적으로 전수하면서 팀원들을 격려하고 동기부여를 하는 동시에 리더로서 해야 할 일에 전념해야 하지만, 특진까지 했으니 짧은 시간에 뛰어난 실적을 보여 자신의 능력을 입증하려 한다.

그러나 생각보다 좋은 결과가 나오지 않으니 팀원들을 격려하기보다는, 자신에 비해 업무능력이 떨어지는 팀원들을 비난하며 질책한다. 결국 자신이 직접 나서 실적을 채우려 실무까지 처리한다.

권한 위임을 하는 것에 대해서는 불안을 느낀다. 통제와 관리, 신뢰와 위임 사이에서 끊임없이 갈등만 한다. 팀장 본연의 업무가 무엇인지 깨닫지도 못한 상황에서 무엇을 어떻게 해야 할지 답답하기만 하다. 팀원들은 팀장이 자기들을 믿지 못해 실무적인 일까지 나서서 한다는 생각에 의욕을 잃어가고, 그러는 사이에 팀 내에서는 웃음소리가 사라져 버린다.

켈리 슈 예일대 경영대학원 교수는 높은 성과를 인정받아 승진한 관리자들이 리더로서 새로운 업무도 잘 수행하는지 알아보기 위해 131개 기업을 분석했다. 조사 결과는 피터의 법칙을 그대로 보여주었다. 주로 1등 영업사원 출신 관리자들의 실적이 최하위에 머물렀다.

이에 대해 켈리 슈는 “최고의 엔지니어가 창업한다고 해서 반드시 최고의 경영자가 되는 것은 아니며, 이는 최고의 엔지니어가 되는 것과 엔지니어를 잘 관리하는 리더가 되는 것은 다른 역량이기 때문”이라고 설명했다. 즉 리더는 성과를 내는 추진력 뿐만 아니라 팀원을 독려하고 시너지를 만드는 관리 능력이 매우 중요하다는 것이다.

조직의 리더는 대부분 실무능력이 뛰어난 사람들이다. 성과가 뛰어난 사람이 승진하는 것은 공정하다고 인식되기 때문이다. 여기에는 실무를 잘하면 자신의 담당 업무뿐 아니라 부하직원의 교육과 관리 등 리더의 역할도 잘 해낼 거라는 기대가 포함되어 있다.

그러나 실제로 리더의 과거 업무 성과는 리더십과 직접적인 연관성이 없다. 과거의 직무 수행능력을 승진 후의 직책에 필요한 능력과 같은 것으로 생각하는 판단의 오류는 승진할수록 되레 무능해지는 상사들을 만드는 아이러니를 낳는다.

그런데 피터의 법칙이 경고하는 진짜 위험은 ‘유능한 직원들이 조직을 떠나게 된다’라는 사실이다. 무능해진 상사들에게 자리를 지키는 것은 가장 중요한 문제다. 이들의 눈에 창의적 사고로 새로운 도전을 시도하는 유능한 직원은 질서를 어지럽히는 존재일 뿐이다.

따라서 창의적이고 도전적인 인재들은 오히려 승진에서 제외되기 쉽고 결국 스스로 버티지 못하고 떠나게 된다. 피터의 법칙이 관료적 조직에서 더욱 강하게 나타나는 건 바로 이런 속성 때문이다.

미국의 만화 <딜버트(Dilbert)>는 65개국 2000여 개의 신문에 연재된 세계적인 콘텐츠다. 엔지니어 딜버트의 직장생활을 그린 3~4컷의 만화는 경영진의 무능과 상사의 횡포, 권위주의적 계층구조를 신랄하게 풍자하는 내용으로 선풍적인 인기를 끌었다.

열광한 독자들은 작가 스콧 애덤스에게 자신들의 직장생활 이야기를 보냈는데 이는 고스란히 만화의 소재로 활용되었다. 작가는 열렬한 반응에 힘입어 독자들을 대상으로 ‘어떤 관행이 직원들을 가장 화나게 하는가’라는 설문조사를 했다. 가장 많은 표를 얻은 것은 ‘경영진으로 승진한 멍청이’였다.

이 내용은 만화 <딜버트의 법칙>으로 출간됐고 100만 부 이상이 팔렸다. 여기서 ‘무능력하고 비효율적인 직원일수록 경쟁 단계를 거치지 않고 곧바로 승진하는 현상’을 뜻하는 딜버트의 법칙이 탄생했다.

딜버트의 법칙이 작용하는 조직은 변화를 두려워하고 현실에 안주하려는 경향이 강하다. 혁신을 외치지만 혁신을 시도하지 않는다. 이런 풍토에 어울리는 사람이 바로 무능한 사람이다. 만화에서는 무능하지만 승진하고 싶은 사람들에게 “상사에게 잘 보이면 그만이고 너무 열심히 일하면 오히려 곤란하다”라고 조언한다.

피터의 법칙은 조직이 리더의 자질을 제대로 평가하지 않을 때 무능한 리더가 조직을 가득 채운다고 경고한다. 무능해진 리더들은 자신의 결점을 보완하고 리더로서 필요한 자질과 지식을 습득하기보다는 조직에 딜버트의 법칙을 만연하게 만든다.

무능한 상사들은 일에 대한 열정을 가진 직원이 오히려 껄끄럽다. 그래서 의도적으로 똑똑하지 않은 직원을 승진시켜 옆에 두는 최고경영자도 실제 현실에서 존재한다. 무능한 사람이 고위직으로 승진하는 꽤 흔한 이유다. 만년 저성과 조직은 이렇게 만들어진다.

‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장생활의 풀리지 않는 미스터리다. 회사 뿐 아니라 정부, 종교단체, 학교 등 근무지에 상관없이 그리고 시대와 동서양 문화권을 막론하고 보편적인 현상이다. 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유는 무엇일까. 1969년 미국의 교육학자 로런스 피터와 레이먼드 헐은 정치, 법률, 교육, 산업 등 모든 조직에서 시간이 지날수록 무능한 관리자들이 넘쳐나는 현상을 발견했다. 이를 ‘피터의 법칙(Peter Principle)’이라고 하는데 ‘승진 후 새로운 업무를 수행할 때 과거보다 일 처리 능력이 떨어지는 것은 자연스러운 현상’이라는 주장이다. 예를 들어 보자. 업무 성과가 탁월한 김 대리는 팀장으로 특진했다. 그러나 기쁨도 잠시 ‘아직도 빛나는 유능한 실무능력’이 문제가 된다. 자신의 뛰어난 실무능력을 팀원들에게 효율적으로 전수하면서 팀원들을 격려하고 동기부여를 하는 동시에 리더로서 해야 할 일에 전념해야 하지만, 특진까지 했으니 짧은 시간에 뛰어난 실적을 보여 자신의 능력을 입증하려 한다. 그러나 생각보다 좋은 결과가 나오지 않으니 팀원들을 격려하기보다는, 자신에 비해 업무능력이 떨어지는 팀원들을 비난하며 질책한다. 결국 자신이 직접 나서 실적을 채우려 실무까지 처리한다. 권한 위임을 하는 것에 대해서는 불안을 느낀다. 통제와 관리, 신뢰와 위임 사이에서 끊임없이 갈등만 한다. 팀장 본연의 업무가 무엇인지 깨닫지도 못한 상황에서 무엇을 어떻게 해야 할지 답답하기만 하다. 팀원들은 팀장이 자기들을 믿지 못해 실무적인 일까지 나서서 한다는 생각에 의욕을 잃어가고, 그러는 사이에 팀 내에서는 웃음소리가 사라져 버린다. 켈리 슈 예일대 경영대학원 교수는 높은 성과를 인정받아 승진한 관리자들이 리더로서 새로운 업무도 잘 수행하는지 알아보기 위해 131개 기업을 분석했다. 조사 결과는 피터의 법칙을 그대로 보여주었다. 주로 1등 영업사원 출신 관리자들의 실적이 최하위에 머물렀다. 이에 대해 켈리 슈는 “최고의 엔지니어가 창업한다고 해서 반드시 최고의 경영자가 되는 것은 아니며, 이는 최고의 엔지니어가 되는 것과 엔지니어를 잘 관리하는 리더가 되는 것은 다른 역량이기 때문”이라고 설명했다. 즉 리더는 성과를 내는 추진력 뿐만 아니라 팀원을 독려하고 시너지를 만드는 관리 능력이 매우 중요하다는 것이다. 조직의 리더는 대부분 실무능력이 뛰어난 사람들이다. 성과가 뛰어난 사람이 승진하는 것은 공정하다고 인식되기 때문이다. 여기에는 실무를 잘하면 자신의 담당 업무뿐 아니라 부하직원의 교육과 관리 등 리더의 역할도 잘 해낼 거라는 기대가 포함되어 있다. 그러나 실제로 리더의 과거 업무 성과는 리더십과 직접적인 연관성이 없다. 과거의 직무 수행능력을 승진 후의 직책에 필요한 능력과 같은 것으로 생각하는 판단의 오류는 승진할수록 되레 무능해지는 상사들을 만드는 아이러니를 낳는다. 그런데 피터의 법칙이 경고하는 진짜 위험은 ‘유능한 직원들이 조직을 떠나게 된다’라는 사실이다. 무능해진 상사들에게 자리를 지키는 것은 가장 중요한 문제다. 이들의 눈에 창의적 사고로 새로운 도전을 시도하는 유능한 직원은 질서를 어지럽히는 존재일 뿐이다. 따라서 창의적이고 도전적인 인재들은 오히려 승진에서 제외되기 쉽고 결국 스스로 버티지 못하고 떠나게 된다. 피터의 법칙이 관료적 조직에서 더욱 강하게 나타나는 건 바로 이런 속성 때문이다. 미국의 만화 &lt;딜버트(Dilbert)&gt;는 65개국 2000여 개의 신문에 연재된 세계적인 콘텐츠다. 엔지니어 딜버트의 직장생활을 그린 3~4컷의 만화는 경영진의 무능과 상사의 횡포, 권위주의적 계층구조를 신랄하게 풍자하는 내용으로 선풍적인 인기를 끌었다. 열광한 독자들은 작가 스콧 애덤스에게 자신들의 직장생활 이야기를 보냈는데 이는 고스란히 만화의 소재로 활용되었다. 작가는 열렬한 반응에 힘입어 독자들을 대상으로 ‘어떤 관행이 직원들을 가장 화나게 하는가’라는 설문조사를 했다. 가장 많은 표를 얻은 것은 ‘경영진으로 승진한 멍청이’였다. 이 내용은 만화 &lt;딜버트의 법칙&gt;으로 출간됐고 100만 부 이상이 팔렸다. 여기서 ‘무능력하고 비효율적인 직원일수록 경쟁 단계를 거치지 않고 곧바로 승진하는 현상’을 뜻하는 딜버트의 법칙이 탄생했다. 딜버트의 법칙이 작용하는 조직은 변화를 두려워하고 현실에 안주하려는 경향이 강하다. 혁신을 외치지만 혁신을 시도하지 않는다. 이런 풍토에 어울리는 사람이 바로 무능한 사람이다. 만화에서는 무능하지만 승진하고 싶은 사람들에게 “상사에게 잘 보이면 그만이고 너무 열심히 일하면 오히려 곤란하다”라고 조언한다. 피터의 법칙은 조직이 리더의 자질을 제대로 평가하지 않을 때 무능한 리더가 조직을 가득 채운다고 경고한다. 무능해진 리더들은 자신의 결점을 보완하고 리더로서 필요한 자질과 지식을 습득하기보다는 조직에 딜버트의 법칙을 만연하게 만든다. 무능한 상사들은 일에 대한 열정을 가진 직원이 오히려 껄끄럽다. 그래서 의도적으로 똑똑하지 않은 직원을 승진시켜 옆에 두는 최고경영자도 실제 현실에서 존재한다. 무능한 사람이 고위직으로 승진하는 꽤 흔한 이유다. 만년 저성과 조직은 이렇게 만들어진다.

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‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장

가장 많이 여쭤보시는 질문 중 하나입니다. 채용 담당자 시절과 현재 코칭을 많이 하며 느낀 제 기준입니다.

👉 총 45-55p 사이
👉 서비스 3~4개
👉 프로젝트 6~7개, 장당 7-8p
👉 프로젝트 = 서비스 아님
👉 서비스 하나당 n개의 프로젝트가 나올 수 있음
👉 한 프로젝트 구성
- 프로젝트 배경 > 문제인식 및 정의 > 가설 > 솔루션 > 결과해석 > 레슨런
👉 문제 해결력을 잘 보여줄 수 있는 중요도 순서로 배치: 최신순 아니어도 됨, 같은 서비스가 붙어 있지 않아도 됨
👉 JD상 필요시 장표 후반에 Appendix 추가 후 BX, 개발, 그래픽 관련 작업들 추가

가장 많이 여쭤보시는 질문 중 하나입니다. 채용 담당자 시절과 현재 코칭을 많이 하며 느낀 제 기준입니다. 👉 총 45-55p 사이👉 서비스 3~4개👉 프로젝트 6~7개, 장당 7-8p👉 프로젝트 = 서비스 아님👉 서비스 하나당 n개의 프로젝트가 나올 수 있음👉 한 프로젝트 구성- 프로젝트 배경 &gt; 문제인식 및 정의 &gt; 가설 &gt; 솔루션 &gt; 결과해석 &gt; 레슨런👉 문제 해결력을 잘 보여줄 수 있는 중요도 순서로 배치: 최신순 아니어도 됨, 같은 서비스가 붙어 있지 않아도 됨👉 JD상 필요시 장표 후반에 Appendix 추가 후 BX, 개발, 그래픽 관련 작업들 추가

✋적당한 문제 해결 포트폴리오 장수는?

Findings in our latest study show that the quality of code written with GitHub Copilot is significantly more functional, readable, reliable, maintainable, and concise.

Does GitHub Copilot improve code quality? Here’s what the data says

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습니다.

5년 이상의 개발자 202명을 모집 후 절반은 GitHub Copilot을 쓰고 절반은 AI도구를 일체 사용하지 않은 채 웹 서버의 API 엔드포인트를 작성하도록 한 뒤 준비된 단위 테스트의 통과 여부와 전문가 검토를 통해서 코드를 평가했습니다.

연구 결과에 따르면 GitHub Copilot을 사용한 코드가 단위테스트를 통과할 가능성이 56% 더 높았고 가독성은 1~3% 좋고 유지보수 면에서도 쉬운것으로 평가 받았다고 합니다.

https://github.blog/news-insights/research/does-github-copilot-improve-code-quality-heres-what-the-data-says/

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습니다. 5년 이상의 개발자 202명을 모집 후 절반은 GitHub Copilot을 쓰고 절반은 AI도구를 일체 사용하지 않은 채 웹 서버의 API 엔드포인트를 작성하도록 한 뒤 준비된 단위 테스트의 통과 여부와 전문가 검토를 통해서 코드를 평가했습니다. 연구 결과에 따르면 GitHub Copilot을 사용한 코드가 단위테스트를 통과할 가능성이 56% 더 높았고 가독성은 1~3% 좋고 유지보수 면에서도 쉬운것으로 평가 받았다고 합니다. https://github.blog/news-insights/research/does-github-copilot-improve-code-quality-heres-what-the-data-says/

The GitHub Blog

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습

원문: https://manupa.dev/blog/anatomy-of-shadcn-ui

[번역] shadcn/ui 의 해부

오늘 소개해드릴 글은 두나무의 조영제님이 번역해주신 글입니다.

shadcn/ui는 출시된 이후부터 최근까지도 가장 주목받는 프로젝트 중 하나입니다. GitHub 스타 수의 증가세나 Vercel의 채팅 인터페이스 v0에서 이 프로젝트를 화면 구성의 기반으로 채택한 점만 봐도 알 수 있습니다. 또한, 최근 발표된 Chakra UI 3버전에서도 shadcn/ui와 비슷한 구조로 컴포넌트를 생성하고 관리하는 것을 보면, 여러 프로젝트에 영향을 준 것이 분명해 보입니다.
저는 처음 shadcn/ui를 접했을 때 기존에 쓰던 디자인 라이브러리와 다른 점이 흥미로웠습니다. 패키지를 단순히 import해서 사용하는 대신, 프로젝트내에 코드를 복사해 붙여넣는 방식이라 신선하게 느껴졌습니다. 왜 이런 방식을 택했는지, 또 shadcn/ui가 어떻게 구성되어 있는지 궁금해졌고, 그러다 이 글을 발견하게 되었습니다.

개인적으로, shadcn/ui의 아키텍처를 가장 잘 설명한 글이라고 생각합니다. 이 프로젝트를 기반으로 자신만의 디자인 시스템을 구축하고자 하는 프론트엔드 개발자들에게 큰 도움이 될 것 같습니다.

> https://bit.ly/4edDLQb

오늘 소개해드릴 글은 두나무의 조영제님이 번역해주신 글입니다. shadcn/ui는 출시된 이후부터 최근까지도 가장 주목받는 프로젝트 중 하나입니다. GitHub 스타 수의 증가세나 Vercel의 채팅 인터페이스 v0에서 이 프로젝트를 화면 구성의 기반으로 채택한 점만 봐도 알 수 있습니다. 또한, 최근 발표된 Chakra UI 3버전에서도 shadcn/ui와 비슷한 구조로 컴포넌트를 생성하고 관리하는 것을 보면, 여러 프로젝트에 영향을 준 것이 분명해 보입니다.저는 처음 shadcn/ui를 접했을 때 기존에 쓰던 디자인 라이브러리와 다른 점이 흥미로웠습니다. 패키지를 단순히 import해서 사용하는 대신, 프로젝트내에 코드를 복사해 붙여넣는 방식이라 신선하게 느껴졌습니다. 왜 이런 방식을 택했는지, 또 shadcn/ui가 어떻게 구성되어 있는지 궁금해졌고, 그러다 이 글을 발견하게 되었습니다. 개인적으로, shadcn/ui의 아키텍처를 가장 잘 설명한 글이라고 생각합니다. 이 프로젝트를 기반으로 자신만의 디자인 시스템을 구축하고자 하는 프론트엔드 개발자들에게 큰 도움이 될 것 같습니다. &gt; https://bit.ly/4edDLQb

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프론트엔드 개발자

정다빈

어메스 프론트엔드 개발자

1001

shadcn/ui의 해부

Official Account를 개발하고 있습니다.

프런트엔드 개발자

프론트엔드 업무 인턴십을 수행했습니다. React를 이용해 설문조사 폼을 만드는 과제를 수행했습니다. 

프런트엔드 인턴쉽

TOAST UI 오픈소스 메인테이닝 업무를 수행했습니다.

JSP 기반의 환경에서 웹 페이지 퍼블리싱 업무를 주로 수행했습니다. jQuery와 HTML, CSS를 사용해 개발했습니다.

퍼블리셔 및 프런트엔드 개발자

컴퓨터 정보공학과

한정(Jung Han)

링크드인

블로그

효율적이게 일하는 것을 중요하게 여기며 팀에 도움이 되는 활동에 관심이 많습니다. 
Korean FE Article이란 프런트엔드 아티클 번역 활동을 운영하고 있습니다.
최근에는 AI를 통한 업무 효율을 높이는데 관심이 많습니다.

shadcn/ui의 해부

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