Meta Bifrost로 URL을 한번 감싸서 안전하게 공유해보세요.

Meta Bifrost - URL Shortener

한줄요약: DeepSeek쓰세요. 두번 쓰세요!
https://meta-bifrost.vercel.app/

🖼️ 배경
* 커리어리에 baemin 기술블로그, udemy 등 링크 넣으면 포스팅이 안됨
* 원인은 site-meta api 호출 실패
직접 넣은 title과 og image를 반환하는 서비스를 만들어보자!

🚧 프로토타입
* vs code + Cline + DeepSeek R1 사용
* next.js 스케폴딩하는 cli 명령부터, .env 에 넣을 변수까지 모두 셋업해줌
* 각 단계를 진행할 때 사용자에게 작업을 설명하고 컨펌 받음.

각 단계별로 쓴 금액이 너무 싸다
0.0016$ cli
0.0003$ Firebase 셋업
0.0003$ .env
0.0007$ 메인 페이지 개발
0.0006$ 동적 라우팅 구현
0.0004$ 코드 실행

이 단계까지 1분도 안걸림

🐛 디버깅 및 배포
스타일링이나 디버깅은 GitHub Copilot과 함께 처리.

Next.js 서버 사이드 처리 부분과 client 사이드 처리 코드가 섞이는 에러가 있었음.
이 부분은 공식문서 읽고 해결

이 단계를 대략 1시간 정도 소요

한줄요약: DeepSeek쓰세요. 두번 쓰세요! https://meta-bifrost.vercel.app/ 🖼️ 배경* 커리어리에 baemin 기술블로그, udemy 등 링크 넣으면 포스팅이 안됨* 원인은 site-meta api 호출 실패직접 넣은 title과 og image를 반환하는 서비스를 만들어보자! 🚧 프로토타입* vs code + Cline + DeepSeek R1 사용* next.js 스케폴딩하는 cli 명령부터, .env 에 넣을 변수까지 모두 셋업해줌* 각 단계를 진행할 때 사용자에게 작업을 설명하고 컨펌 받음. 각 단계별로 쓴 금액이 너무 싸다0.0016$ cli0.0003$ Firebase 셋업0.0003$ .env0.0007$ 메인 페이지 개발0.0006$ 동적 라우팅 구현0.0004$ 코드 실행 이 단계까지 1분도 안걸림 🐛 디버깅 및 배포스타일링이나 디버깅은 GitHub Copilot과 함께 처리. Next.js 서버 사이드 처리 부분과 client 사이드 처리 코드가 섞이는 에러가 있었음.이 부분은 공식문서 읽고 해결 이 단계를 대략 1시간 정도 소요

meta-bifrost.vercel.app

meta-bifrost 개발기(feat. DeepSeek R1)

이 시리즈에서는 모노레포 매니저의 특징, 성능 및 특정 요구 사항에 대한 적합성을 평가하면서 모노레포 매니저의 세계에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 

(번역) 모노레포 인사이트: Nx, Turborepo 그리고 PNPM

오늘 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다.

현재 프론트엔드 개발 시장에서 모노레포 아키텍처가 많이 자리 잡고 있습니다. 보통 모노레포를 도입한다고 하면, Truborepo, Nx, pnpm, yarn-workspace 과 같은 도구를 사용하여 개발 생산성과 환경의 규격화 등의 ‘기능적’인 사유로 도입을 많이 할 것으로 생각합니다.
이번에 소개해 드릴 글은 이 모노레포 관리 도구들이 어떻게 만들어지고 이런 도구를 만들기 위해서 각자 어떤 고민을 했을지에 대해 간접적으로 알 수 있습니다.
특히 제가 흥미롭게 보았던 부분은 각 도구 모두 의존성 관리를 극복하기 위한 다양한 알고리즘을 적용하고, 캐싱과 스케줄링 전략을 어떠한 단계로 고민했는지 알 수 있는지에 대한 내용이 좋았어요!
글의 내용이 꽤 깁니다만, 정독하신다면 많은 인사이트를 드리게 될 것 같네요 :)

https://velog.io/@tap_kim/translate-monorepo-insights-nx-turborepo-and-pnpm

오늘 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다. 현재 프론트엔드 개발 시장에서 모노레포 아키텍처가 많이 자리 잡고 있습니다. 보통 모노레포를 도입한다고 하면, Truborepo, Nx, pnpm, yarn-workspace 과 같은 도구를 사용하여 개발 생산성과 환경의 규격화 등의 ‘기능적’인 사유로 도입을 많이 할 것으로 생각합니다.이번에 소개해 드릴 글은 이 모노레포 관리 도구들이 어떻게 만들어지고 이런 도구를 만들기 위해서 각자 어떤 고민을 했을지에 대해 간접적으로 알 수 있습니다.특히 제가 흥미롭게 보았던 부분은 각 도구 모두 의존성 관리를 극복하기 위한 다양한 알고리즘을 적용하고, 캐싱과 스케줄링 전략을 어떠한 단계로 고민했는지 알 수 있는지에 대한 내용이 좋았어요!글의 내용이 꽤 깁니다만, 정독하신다면 많은 인사이트를 드리게 될 것 같네요 :) https://velog.io/@tap_kim/translate-monorepo-insights-nx-turborepo-and-pnpm

velog.io

모노레포 인사이트: Nx, Turborepo 그리고 PNPM

소통으로 고통받는 개발자를 위한 극약처방

한 끗 차이로 말 잘 통하는 개발자 되는 법

오늘도 개발자가 안된다고 말했다는 밈 아시나요? 왜 유독 개발자들에게만 이런 밈이 따라다니는 걸까요?

이런 문제에 내가 빠져있는게 아닐지 체크해보기 좋은 강의입니다.

저희팀 요욱님의 강의인데요. 짧은 시간으로 제공되고 소리만 들어도 알아들을 수 있는 편안한 강의에요!

저도 퇴근길에 금방 들어버렸습니다.

https://meta-bifrost.vercel.app/KUhGvCsx3UT4H6755fbL

오늘도 개발자가 안된다고 말했다는 밈 아시나요? 왜 유독 개발자들에게만 이런 밈이 따라다니는 걸까요? 이런 문제에 내가 빠져있는게 아닐지 체크해보기 좋은 강의입니다. 저희팀 요욱님의 강의인데요. 짧은 시간으로 제공되고 소리만 들어도 알아들을 수 있는 편안한 강의에요! 저도 퇴근길에 금방 들어버렸습니다. https://meta-bifrost.vercel.app/KUhGvCsx3UT4H6755fbL

소통 잘하는 개발자

테스트를 작성하시다보면 어떤 함수나 호출한 후 예상 결과가 실제과 동일한지 검증하는 작업을 많이 하는데요. Vitest는 테스트를 작성할 때 효과적인 결과값 매칭이 가능하도록 Jest의 API와 호환되는 다양한 매처 함수를 제공하고 있습니다.

이번 영상에서는 실전 테스팅에서 많이 사용되는 Vitest의 매처 함수를 하나씩 살펴보면서 언제 어떻게 활용하는지 알아보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/mOxWhCSHB8o
📝 게시물: https://www.daleseo.com/vitest-expect/

차세대 테스팅 프레임워크로 각광받고 있는 Vitest가 생소하시다면 아래 게시물을 먼저 추천드리겠습니다.

📕 Vitest 처음 시작하기: https://careerly.co.kr/comments/115949

테스트를 작성하시다보면 어떤 함수나 호출한 후 예상 결과가 실제과 동일한지 검증하는 작업을 많이 하는데요. Vitest는 테스트를 작성할 때 효과적인 결과값 매칭이 가능하도록 Jest의 API와 호환되는 다양한 매처 함수를 제공하고 있습니다. 이번 영상에서는 실전 테스팅에서 많이 사용되는 Vitest의 매처 함수를 하나씩 살펴보면서 언제 어떻게 활용하는지 알아보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/mOxWhCSHB8o📝 게시물: https://www.daleseo.com/vitest-expect/ 차세대 테스팅 프레임워크로 각광받고 있는 Vitest가 생소하시다면 아래 게시물을 먼저 추천드리겠습니다. 📕 Vitest 처음 시작하기: https://careerly.co.kr/comments/115949

Vitest의 매처 함수로 결과 매칭하기

2020년대의 AI 전쟁은, 마치 1960년대 냉전시대의 달착륙 전쟁처럼 되어가는 것 같다.

2020년대의 AI 전쟁은, 마치 1960년대 냉전시대의 달착륙 전쟁처럼 되어가는 것 같다.

아폴로 달착륙 네바다주 사막에서 스탠리큐브릭 감독이 연출한 사기 agi 범용인공지능도 사기 똑같네

🪴 애플 앱스토어에 리뷰 심사 제출!!

물론 첫 리뷰라 리뷰 심사에 험난한 과정이 있을 것으로 예상합니다만.. ㅎㅎ 그리고 아직 앱은 물론이고 서버쪽 작업도 꽤 남긴 했는데요. 그래도 빠르면 설 연휴 다음 주면 선보일 수 있을 것 같네요.

벌써 첫 깃헙 레포를 만든지 133일(4달 반), 애플 앱스토어에 계정을 등록한지 85일(2달 반)이 지났고, 전체 레포 도합 421 커밋과 51번의 테스트플라이트 빌드를 거쳤네요. (개발은 혼자.. 🥹)

창업 후 꽤 긴 시간동안 여러가지 프로토타입을 시도 해 보았는데요. 왜 이 서비스를 첫 시작으로 선택했는지, 어떤 과정을 거쳤으며 궁극적인 목표는 무엇인지 앞으로 종종 썰도 한 번 풀어보겠습니다.

처음부터 모두에게 100% 만족스럽진 않겠지만, 관심있게 지켜봐주세요. 누구에게나 재밌고 유익한 서비스로 만들어보겠습니다. 앞으로 잘 부탁드리겠습니다. 🙇🏻🙇🏻‍♀️

🪴 애플 앱스토어에 리뷰 심사 제출!! 물론 첫 리뷰라 리뷰 심사에 험난한 과정이 있을 것으로 예상합니다만.. ㅎㅎ 그리고 아직 앱은 물론이고 서버쪽 작업도 꽤 남긴 했는데요. 그래도 빠르면 설 연휴 다음 주면 선보일 수 있을 것 같네요. 벌써 첫 깃헙 레포를 만든지 133일(4달 반), 애플 앱스토어에 계정을 등록한지 85일(2달 반)이 지났고, 전체 레포 도합 421 커밋과 51번의 테스트플라이트 빌드를 거쳤네요. (개발은 혼자.. 🥹) 창업 후 꽤 긴 시간동안 여러가지 프로토타입을 시도 해 보았는데요. 왜 이 서비스를 첫 시작으로 선택했는지, 어떤 과정을 거쳤으며 궁극적인 목표는 무엇인지 앞으로 종종 썰도 한 번 풀어보겠습니다. 처음부터 모두에게 100% 만족스럽진 않겠지만, 관심있게 지켜봐주세요. 누구에게나 재밌고 유익한 서비스로 만들어보겠습니다. 앞으로 잘 부탁드리겠습니다. 🙇🏻🙇🏻‍♀️

‪심사가 시작되었다. 두근와작. 😎🍿🥤‬

DeepSeek R1 출시 소식을 들었습니다. 성능은 최근에 릴리즈되는 LLM 못지 않거나 이상입니다. 그란데 가격이 엄청납니다

백만 토큰에 16위안(2.2$) 입니다. OpenAI o1 이 438위안입니다. 96%이상 저렴합니다.

그런데 ByteDance 의 Duobao 1.5pro는 더 저렴합니다. 256k version일 때 9위안입니다.

중국 오픈소스나 llm 의 보안문제에 관해 안심할 수 있는 단계인지 모르지만, 적어도 개인 토이프로젝트 작업에는 쓰지 않을 이유가 없네요

출처 로이터 tiktok-owner-bytedance-deepseek-lead-chinese-push-ai-reasoning-2025-01-22/
> 이것도 첨부가 오류가 있어서 url 일부만 남깁니다

DeepSeek R1 출시 소식을 들었습니다. 성능은 최근에 릴리즈되는 LLM 못지 않거나 이상입니다. 그란데 가격이 엄청납니다 백만 토큰에 16위안(2.2$) 입니다. OpenAI o1 이 438위안입니다. 96%이상 저렴합니다. 그런데 ByteDance 의 Duobao 1.5pro는 더 저렴합니다. 256k version일 때 9위안입니다. 중국 오픈소스나 llm 의 보안문제에 관해 안심할 수 있는 단계인지 모르지만, 적어도 개인 토이프로젝트 작업에는 쓰지 않을 이유가 없네요 출처 로이터 tiktok-owner-bytedance-deepseek-lead-chinese-push-ai-reasoning-2025-01-22/&gt; 이것도 첨부가 오류가 있어서 url 일부만 남깁니다

성능 좋고, 값싼 중국 AI 모델 연속 등장

저는 중국보다 대만이 좋습니다 타이완 짱

일단, R1이 뛰어난 모델은 맞다. 하지만, o1을 뛰어넘느냐면 그렇진 않다. 어떤 면에서는 낫고, 어떤면에서는 크게 떨어진다.

다른 모델들에 비해 OpenAI의 모델들이 뛰어난 이유는 그 성능이 다방면에 걸쳐 안정적이라는데에 있다. 이는 내부적으로 훌륭한 평가셋을 가지고 있기 때문일 것이다.

그리고 이것이 아직 학습 데이터와 알고리즘이 다음 레벨로 진입하지 않은 현재, OpenAI의 가장 큰 해자라고 본다.

작은 리소스와 모델로 높은 성능을 보인다는 것도, OpenAI 역시 밖으로 내보내는 모델은 그 차이가 크지 않을 것으로 예상한다.

DeepSeek의 의미는 그 성능보다 오픈소스 생태계가 의미있게 작동한 사례라는 것이다. 아직 Llama도 DeepSeek도 진정한 오픈소스라고 하기는 조금 미묘하긴 하지만, Common Crawl, Llama, 그리고 기타 수많은 공개된 알고리즘들을 통해 오픈소스 생태계가 상업적 회사들을 압도하기 시작한 사례.

Compiler부터 OS, DB까지 IT의 근간이 되는 소프트웨어들은 기업용의 폐쇄된 제품에서 시작하더라도 오픈소스가 그 뒤를 따라잡고 어느 순간 오픈소스가 그 시장을 정복하는게 거의 법칙처럼 자리잡고 있다.

이전에도 Llama의 확장인 Alpaca, Vicuna 등이 채팅 모델의 지평을 넓혔었는데, 이번엔 DeepSeek가 생각 모델의 지평을 넓힌 것이다.

앞으로 더 큰 자원이 필요한 문제가 있을 수 있지만, 그 문제는 아마 당분간은 메타가 풀어서 그 결과를 공개할 것으로 보이므로 오픈소스 AI의 발전이 수그러들 일은 없을 것으로 보인다.

즉, 앞으로 거의 모든 회사에서 LLM 모델을 직접 보유하는 것으로 차별화 될 일은 크지 않을 것이다. 남은건 목적에 맞는 튜닝 역량, 효율적인 서빙, 그리고 서빙 인프라이다.

그리고 DeepSeek는 이런 방향을 더욱 분명하게 해 준 하나의 사례라는 것이 성능보다 더 의미있는 부분이다.

일단, R1이 뛰어난 모델은 맞다. 하지만, o1을 뛰어넘느냐면 그렇진 않다. 어떤 면에서는 낫고, 어떤면에서는 크게 떨어진다. 다른 모델들에 비해 OpenAI의 모델들이 뛰어난 이유는 그 성능이 다방면에 걸쳐 안정적이라는데에 있다. 이는 내부적으로 훌륭한 평가셋을 가지고 있기 때문일 것이다. 그리고 이것이 아직 학습 데이터와 알고리즘이 다음 레벨로 진입하지 않은 현재, OpenAI의 가장 큰 해자라고 본다. 작은 리소스와 모델로 높은 성능을 보인다는 것도, OpenAI 역시 밖으로 내보내는 모델은 그 차이가 크지 않을 것으로 예상한다. DeepSeek의 의미는 그 성능보다 오픈소스 생태계가 의미있게 작동한 사례라는 것이다. 아직 Llama도 DeepSeek도 진정한 오픈소스라고 하기는 조금 미묘하긴 하지만, Common Crawl, Llama, 그리고 기타 수많은 공개된 알고리즘들을 통해 오픈소스 생태계가 상업적 회사들을 압도하기 시작한 사례. Compiler부터 OS, DB까지 IT의 근간이 되는 소프트웨어들은 기업용의 폐쇄된 제품에서 시작하더라도 오픈소스가 그 뒤를 따라잡고 어느 순간 오픈소스가 그 시장을 정복하는게 거의 법칙처럼 자리잡고 있다. 이전에도 Llama의 확장인 Alpaca, Vicuna 등이 채팅 모델의 지평을 넓혔었는데, 이번엔 DeepSeek가 생각 모델의 지평을 넓힌 것이다. 앞으로 더 큰 자원이 필요한 문제가 있을 수 있지만, 그 문제는 아마 당분간은 메타가 풀어서 그 결과를 공개할 것으로 보이므로 오픈소스 AI의 발전이 수그러들 일은 없을 것으로 보인다. 즉, 앞으로 거의 모든 회사에서 LLM 모델을 직접 보유하는 것으로 차별화 될 일은 크지 않을 것이다. 남은건 목적에 맞는 튜닝 역량, 효율적인 서빙, 그리고 서빙 인프라이다. 그리고 DeepSeek는 이런 방향을 더욱 분명하게 해 준 하나의 사례라는 것이 성능보다 더 의미있는 부분이다.

📝 DeepSeek R1에 대해서

We just released Tailwind CSS v4.0 — an all-new version of the framework optimized for performance and flexibility, with a reimagined configuration and customization experience, and taking full advantage of the latest advancements the web platform has to offer.

Tailwind CSS v4.0

꽤 많이 바뀐 것 같은데 모던 CSS 시대에서도 인기를 이어나갈 수 있을까요? 이미 완성도가 높은 프레임워크라서 v4로 얼마나 업그레이드하실지 궁금합니다. 자칫하면 그 옛날 Bootstrap처럼 그냥 v3에서 많이 머무르실 것 같기도 하네요.

어떤 새로운 기능이 가장 기대되시나요? 저는 PostCSS에서 Lightning CSS로 넘어간 부분이 가장 흥미로워요! 👀

https://tailwindcss.com/blog/tailwindcss-v4

꽤 많이 바뀐 것 같은데 모던 CSS 시대에서도 인기를 이어나갈 수 있을까요? 이미 완성도가 높은 프레임워크라서 v4로 얼마나 업그레이드하실지 궁금합니다. 자칫하면 그 옛날 Bootstrap처럼 그냥 v3에서 많이 머무르실 것 같기도 하네요. 어떤 새로운 기능이 가장 기대되시나요? 저는 PostCSS에서 Lightning CSS로 넘어간 부분이 가장 흥미로워요! 👀 https://tailwindcss.com/blog/tailwindcss-v4

tailwindcss.com

옷, Tailwind CSS v4.0이 막 출시되었네요!

오늘의 버그를 찾아라. #눈물좀닦고 매직 넘버류는 귀찮아도 꼭 상수나 타입으로 만듭시다.. 🥹

오늘의 버그를 찾아라. #눈물좀닦고 매직 넘버류는 귀찮아도 꼭 상수나 타입으로 만듭시다.. 🥹

소프트웨어 개발하시면서 여러분은 어떤 터미널 앱을 사용하시나요?

저는 운영체제 순정 터미널부터, iTerm2, PuTTY, Kitty, Hyper, Warp, 코드 편집기 내장 터미널까지 정말 여러가지 앱을 써봤는데요. 최근 개발자 커뮤니티에서 Ghostty라는 신상 터미널에 대한 칭찬이 자자하더라고요. 그래서 한 번 설치해봤는데 완전히 제 취향인 거 있죠? 😍 다른 분들께도 추천드리고 싶어서 Ghostty 소개 영상을 찍어보았습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/GjRlyBXRc0M

Ghostty는 Hyper나 Warp처럼 화려한 UI나 다양한 부가 기능을 제공하지는 않지만, 터미널 본연의 기능에 아주 충실합니다. 깔끔하고 직관적인 UI 덕분에 사용자 경험이 다른 터미널에 비해서 월등히 좋구요. 차세대 자바스크립트 런타임인 Bun에서도 쓰인 Zig 언어로 작성되어 있어서 정말 가볍고 빠릿빠릿하죠.

Ghostty는 그냥 설치만 하면 대부분의 사용자가 바로 만족하면서 쓰실 수 있는 흔치 않은 터미널 앱이라고 생각합니다. 기본 설정이 정말 요즘 트랜드에 맞게 합리적으로 되어 있어서 건드리고 싶은 설정이 거의 없더라고요. 그래서 저는 딱 1주일 써보고 Ghostty로 완전히 갈아탔는데 여러분은 어떠실지 모르겠네요? 😸

소프트웨어 개발하시면서 여러분은 어떤 터미널 앱을 사용하시나요? 저는 운영체제 순정 터미널부터, iTerm2, PuTTY, Kitty, Hyper, Warp, 코드 편집기 내장 터미널까지 정말 여러가지 앱을 써봤는데요. 최근 개발자 커뮤니티에서 Ghostty라는 신상 터미널에 대한 칭찬이 자자하더라고요. 그래서 한 번 설치해봤는데 완전히 제 취향인 거 있죠? 😍 다른 분들께도 추천드리고 싶어서 Ghostty 소개 영상을 찍어보았습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/GjRlyBXRc0M Ghostty는 Hyper나 Warp처럼 화려한 UI나 다양한 부가 기능을 제공하지는 않지만, 터미널 본연의 기능에 아주 충실합니다. 깔끔하고 직관적인 UI 덕분에 사용자 경험이 다른 터미널에 비해서 월등히 좋구요. 차세대 자바스크립트 런타임인 Bun에서도 쓰인 Zig 언어로 작성되어 있어서 정말 가볍고 빠릿빠릿하죠. Ghostty는 그냥 설치만 하면 대부분의 사용자가 바로 만족하면서 쓰실 수 있는 흔치 않은 터미널 앱이라고 생각합니다. 기본 설정이 정말 요즘 트랜드에 맞게 합리적으로 되어 있어서 건드리고 싶은 설정이 거의 없더라고요. 그래서 저는 딱 1주일 써보고 Ghostty로 완전히 갈아탔는데 여러분은 어떠실지 모르겠네요? 😸

😘 나의 최애 터미널 앱 Ghostty 👻

1. 많은 사람들이 피부로 느끼듯이, 최근 많은 스타트업들이 문을 닫고 있고, 매물로 나온 스타트업들도 부지기수입니다.

2. 이를 두고, 스타트업 혹한기라고 말하는 사람들이 있지만, 좀 더 냉정하게 현실을 바라볼 필요가 있습니다. 어쩌면 2010년 초반부터 시작된 스타트업 사이클이 이젠 거의 끝나가고 있다고요.

3. 하나씩 살펴볼까요? 이미 빅테크 기업들이 자신의 위치를 견고하게 다지고 있는 상황에서 새로운 소셜 미디어가 등장하는 것은 이젠 거의 불가능해졌습니다.

4. 잘 알듯이, 일반적으로 소셜 미디어는 어느 정도 유의미한 네트워크가 형성될 때까지는 돈을 거의 벌 수 없기 때문에, 이런 상황에서 새로운 소셜 미디어가 등장하려면 그 스타트업이 수억 명의 고객을 확보할 때까지 버틸 수 있는 충분한 자금이 지원되어야 합니다. 과연 그런 자금이 지금 시장에 남아 있을까요?

5. 한때 대규모 투자를 받으며 주목을 받았던 핀테크 서비스나 콘텐츠 기반의 유료 구독 서비스들도 요즘 대부분 문을 닫고 있습니다. 이들의 부진과 폐업에서 알 수 있는 슬프지만 명확한 사실은, 풍부한 유동성 속에서 이들이 실질적으로 유료 구독자를 확보하는 것보다 대규모 투자를 받는 것이 훨씬 더 쉬웠다는 점입니다.

6. 그래서 이들은 투자자들은 잘 확보했지만, 정작 정말 중요한 유료 고객은 생존할 수 있을 정도로 확보하지 못했죠. 그리고 후속 투자가 어려워지자, 어둠의 길로 사라지고 있고요.

7. 마찬가지로, 투자를 많이 받아 유니콘으로 불린 기업 중에 매각을 위해 움직이고 있는 회사들은 널려 있지만, 그조차도 여의치 않아 하나둘씩 문을 닫고 있는 실정입니다.

8. 물론 그렇다고 해서 모든 스타트업이 다 문을 닫고 그러진 않을 겁니다. 고객을 미치도록 만족시키고, 비용과 현금 관리를 철저히 하고, 제품과 경험의 퀄리티를 높이는 기업은 살아남을 겁니다. 하지만 그건 스타트업이라고 해서 살아남는 게 아니라, 기업을 잘 경영해서 살아남는 겁니다.

9. 다시 말해, 스타트업이란 이름으로 모든 게 용서되고 인정받고 대우받았던 스타트업 붐은 사실상 끝났고, 다음 사이클이 언제 시작될지는 누구도 장담할 수 없습니다.

10. 그렇기에 조금만 더 버티면 금방 다시 분위기가 좋아질 것이라는 환상은 버리고, 지금은 어쩌면 냉정하고 처절하게 현실을 마주해야 하는 순간일 수 있습니다.

1. 많은 사람들이 피부로 느끼듯이, 최근 많은 스타트업들이 문을 닫고 있고, 매물로 나온 스타트업들도 부지기수입니다. 2. 이를 두고, 스타트업 혹한기라고 말하는 사람들이 있지만, 좀 더 냉정하게 현실을 바라볼 필요가 있습니다. 어쩌면 2010년 초반부터 시작된 스타트업 사이클이 이젠 거의 끝나가고 있다고요. 3. 하나씩 살펴볼까요? 이미 빅테크 기업들이 자신의 위치를 견고하게 다지고 있는 상황에서 새로운 소셜 미디어가 등장하는 것은 이젠 거의 불가능해졌습니다. 4. 잘 알듯이, 일반적으로 소셜 미디어는 어느 정도 유의미한 네트워크가 형성될 때까지는 돈을 거의 벌 수 없기 때문에, 이런 상황에서 새로운 소셜 미디어가 등장하려면 그 스타트업이 수억 명의 고객을 확보할 때까지 버틸 수 있는 충분한 자금이 지원되어야 합니다. 과연 그런 자금이 지금 시장에 남아 있을까요? 5. 한때 대규모 투자를 받으며 주목을 받았던 핀테크 서비스나 콘텐츠 기반의 유료 구독 서비스들도 요즘 대부분 문을 닫고 있습니다. 이들의 부진과 폐업에서 알 수 있는 슬프지만 명확한 사실은, 풍부한 유동성 속에서 이들이 실질적으로 유료 구독자를 확보하는 것보다 대규모 투자를 받는 것이 훨씬 더 쉬웠다는 점입니다. 6. 그래서 이들은 투자자들은 잘 확보했지만, 정작 정말 중요한 유료 고객은 생존할 수 있을 정도로 확보하지 못했죠. 그리고 후속 투자가 어려워지자, 어둠의 길로 사라지고 있고요. 7. 마찬가지로, 투자를 많이 받아 유니콘으로 불린 기업 중에 매각을 위해 움직이고 있는 회사들은 널려 있지만, 그조차도 여의치 않아 하나둘씩 문을 닫고 있는 실정입니다. 8. 물론 그렇다고 해서 모든 스타트업이 다 문을 닫고 그러진 않을 겁니다. 고객을 미치도록 만족시키고, 비용과 현금 관리를 철저히 하고, 제품과 경험의 퀄리티를 높이는 기업은 살아남을 겁니다. 하지만 그건 스타트업이라고 해서 살아남는 게 아니라, 기업을 잘 경영해서 살아남는 겁니다. 9. 다시 말해, 스타트업이란 이름으로 모든 게 용서되고 인정받고 대우받았던 스타트업 붐은 사실상 끝났고, 다음 사이클이 언제 시작될지는 누구도 장담할 수 없습니다. 10. 그렇기에 조금만 더 버티면 금방 다시 분위기가 좋아질 것이라는 환상은 버리고, 지금은 어쩌면 냉정하고 처절하게 현실을 마주해야 하는 순간일 수 있습니다.

정말 죄송하지만, 이번 스타트업 사이클은 끝났습니다

2025년은 기술과 사회 변화가 특히 빠르게 일어나는 시대라고 느껴집니다.
이런 시대에서는 자기 계발이 선택이 아닌 필수라고 생각하는데요,
자기 계발이란 단순히 공부하거나 스킬을 배우는 걸 넘어, 꾸준히 성장하고 변화에 적응하려는 자세를 뜻해요.
그렇다면 올해 주목해야 할 트렌드 스킬은 어떤 게 있을까요?

 * AI와 데이터 활용:
   데이터를 잘 다룰 줄 아는 사람이 앞으로 더 많은 기회를 잡을 거예요. 데이터 분석은 이제 마케팅, 경영, 인사 등 거의 모든 분야에서 기본 스킬이 됐습니다.
   예를 들어, 고객 데이터를 분석해 소비자 행동을 이해하거나, 직원 데이터를 통해 조직 문화를 개선하는 등 응용 범위가 아주 넓어요.
   Python, SQL 같은 도구를 배우는 것도 좋은 시작입니다. 처음엔 어렵게 느껴질 수 있지만, 작은 성공 경험을 쌓다 보면 재미를 느낄 수 있어요.
 * 디지털 커뮤니케이션:
   비대면 시대가 되면서 원활한 디지털 소통 능력은 이제 선택이 아닌 필수입니다.
   Zoom에서 회의를 주도하거나, Slack으로 팀원들과 빠르게 소통하는 능력은 업무 성과에도 큰 영향을 줍니다.
   단순히 도구를 아는 걸 넘어서, 이메일 작성법, 보고서 구조화 같은 디지털 문서화 능력도 점점 중요해지고 있어요.
 * 감정 지능(EQ):
   기술이 아무리 발전해도, 결국 사람과 사람 사이의 협업은 인간적인 면에서 결정됩니다.
   동료나 상사의 입장을 이해하고, 상대방의 감정에 공감하며 갈등을 조율할 수 있는 능력이 큰 강점이 되죠.
   리더로 성장하고 싶다면 공감 능력을 키우는 것도 꼭 필요합니다.

결론적으로, 자기 계발은 단순히 기술이나 스킬을 배우는 것만이 아니라 스스로를 끊임없이 성장시키는 과정입니다.
2025년은 여러분이 한 단계 더 성장할 수 있는 중요한 해가 될 거예요. 오늘부터 한 걸음씩 시작해보세요! (우선 저부터...)

2025년은 기술과 사회 변화가 특히 빠르게 일어나는 시대라고 느껴집니다.이런 시대에서는 자기 계발이 선택이 아닌 필수라고 생각하는데요, 자기 계발이란 단순히 공부하거나 스킬을 배우는 걸 넘어, 꾸준히 성장하고 변화에 적응하려는 자세를 뜻해요. 그렇다면 올해 주목해야 할 트렌드 스킬은 어떤 게 있을까요? <ul ><li>AI와 데이터 활용: 데이터를 잘 다룰 줄 아는 사람이 앞으로 더 많은 기회를 잡을 거예요. 데이터 분석은 이제 마케팅, 경영, 인사 등 거의 모든 분야에서 기본 스킬이 됐습니다. 예를 들어, 고객 데이터를 분석해 소비자 행동을 이해하거나, 직원 데이터를 통해 조직 문화를 개선하는 등 응용 범위가 아주 넓어요. Python, SQL 같은 도구를 배우는 것도 좋은 시작입니다. 처음엔 어렵게 느껴질 수 있지만, 작은 성공 경험을 쌓다 보면 재미를 느낄 수 있어요.</li><li>디지털 커뮤니케이션: 비대면 시대가 되면서 원활한 디지털 소통 능력은 이제 선택이 아닌 필수입니다. Zoom에서 회의를 주도하거나, Slack으로 팀원들과 빠르게 소통하는 능력은 업무 성과에도 큰 영향을 줍니다. 단순히 도구를 아는 걸 넘어서, 이메일 작성법, 보고서 구조화 같은 디지털 문서화 능력도 점점 중요해지고 있어요.</li><li>감정 지능(EQ): 기술이 아무리 발전해도, 결국 사람과 사람 사이의 협업은 인간적인 면에서 결정됩니다. 동료나 상사의 입장을 이해하고, 상대방의 감정에 공감하며 갈등을 조율할 수 있는 능력이 큰 강점이 되죠. 리더로 성장하고 싶다면 공감 능력을 키우는 것도 꼭 필요합니다.</li></ul> 결론적으로, 자기 계발은 단순히 기술이나 스킬을 배우는 것만이 아니라 스스로를 끊임없이 성장시키는 과정입니다. 2025년은 여러분이 한 단계 더 성장할 수 있는 중요한 해가 될 거예요. 오늘부터 한 걸음씩 시작해보세요! (우선 저부터...)

자기 계발의 중요성: 2025년의 트렌드 스킬

우리는 '저성장'을 경험해보지 못했다. 전쟁의 굴레로부터 빠져나와 원조를 받는 나라에서 해주는 나라로 초고속 성장을 경험했다. 물론 고속 성장의 배경은 '과거로부터 이어져 온 우리 민족 특유의 근면성'이 현대 자본주의와 첨단 기술을 만나면서 비즈니스 현장에 '빨리빨리'의 성장 속도 중심의 철학을 통해 가난함을 탈출하자는 공감대가 충분했기 때문이다.    하지만 지금은 저성장 시대. 직장인에게 우리 윗세대가 살았던 나름의 성공 방식으로는 더 이상의 생존과 성장은 어렵다. 무조건 '열심히' 또는

우리는 느리게 성장하는 법을 배우지 못했다

우리는 ‘저성장’을 경험해보지 못했다. 전쟁의 굴레에서 빠져나와 원조를 받는 나라에서 해주는 나라로 초고속 성장을 했다. 고속 성장의 배경은 ‘우리 민족 특유의 근면성’이 자본주의와 첨단기술을 만나 ‘빨리빨리’의 속도 중심의 철학을 통해 가난을 탈출하자는 공감대가 충분했기 때문이다.

하지만 지금은 저성장 시대. 직장인에게 우리 윗세대가 살았던 나름의 성공 방식으로는 더 이상의 생존과 성장은 어렵다. 무조건 ‘열심히’ 또는 ‘빨리’ 보다는 잃어버린 ‘방향’을 되찾는 것에 집중해야 한다.

고령화 사회로 진입하면 생산 및 소비 가능 인구의 감소로, 전체 총생산은 점차 하락세로 접어들게 된다. 과거보다 더 많은 일을 하면서도 같은 생산성을 가지지 못하며, 자연스레 효율성 또한 점차 하락세로 접어든다.

만들어도 소비할 시장이 없으니 기업들은 모험을 통해 기회를 잡을만한 엄두도 내지 못한다. ‘잘 만들었던 시대’에서 ‘많이 만드는 시대’로, 다시 ‘많이 만들어 잘 팔던 시대’에서, 이제 ‘팔리는 것만 만들어야 하는 시대’로 세상은 변화하고 있다.

더 이상 이전과 같은 성장을 기대할 수도, 기대해서도 안 된다. 그럼에도 불구하고 우리는 끊임없이 다시 예전의 영광을 재현하는 데 노력 중이다. 소위 믿을 만한 구석을 너무 믿어버린 나머지 새로운 것을 받아들일 만한 빈 구석을 만들어놓을 생각을 못 하는 것이다.

1️⃣방향 없는 속도전의 결과물
미국과 유럽이 4~500년 동안 이뤄낸 걸 우리는 4~50여 년 만에 일궜다. 기적을 만들었다. 전 세계의 많은 나라가 그 비결을 배우려고 했고, 심지어 ‘새마을 운동’이 수출되는 이상한 현상도 볼 수 있었다.

우리는 유례 없는 기이한 성장을 경험했다. 전쟁 이후에는 재건이 필요했고, 재건 이후에는 큰 투자 없이 가능한 인력 중심 제조 산업 구조가 들어섰고, 그러다 사람이 점차 기계로 대체되는 경험을, 그렇게 남은 잉여 노동력이 서비스 산업으로 이동하면서 산업에 대한 전방위적 개선과 개혁이 단기간에 이루어졌다.

2️⃣벗어나지 못한 제조업자 마인드(생산자 마인드)
그러다 보니 수십 년 동안 ‘만드는 행위’에 집중했다. 전쟁 복구 과정 속에서 발전한 제조 및 생산 중심의 사고방식은 최대한 많이 만들어서 수출하는 것에 집중할 수밖에 없었다. 시장이 어딘지는 중요하지 않았다. 무조건 많이 만들어야 했다.

그래서 처음에는 경공업에서 중공업으로, 현재는 장치산업에 이르기까지 전 산업의 시스템 또는 규모에 대한 것이 ‘대량 생산’에 초점을 맞추고 있다. “잘 만들어야 팔 수 있다”는 마인드에서 벗어나지 못한다. 늘 기능적(Functional)인 부분만 이야기하다 보니, Good과 Well 그리고 Fashionate, Remarkable에 대해 생각해보지 못했다.

3️⃣‘경쟁’에만 최적화된 시스템이 만든 양적 성장
경쟁자와의 비교는 필연적이었다. 시장 내 생존은 경쟁자와 비교한 우리의 ‘기능적 우위’를 뜻했다. 그렇게 우리는 경쟁의 의미를 내 안에서부터의 ‘다름’에서 찾기보다, 누군가 걸어갔던 안정되고 정해진 방향에서 남들과 비교하여 우위를 점하는 속도에 집중하기 시작했다.

그래서 남들보다 크고, 길고, 무겁고, 많고 하는 등 비교하기 쉬운 지표들에 집착하며, 과도한 경쟁의 굴레에 스스로 뛰어들었고, 이를 조직에서 끊임없이 강요받은 개인의 삶 또는 기업의 비즈니스는 ‘여유’와 ‘차별화’를 잃으며 조급해질 수밖에 없었다.

위의 3가지 요인 때문에 리더들은 무언가를 만들지 않으면 큰일이 나는 것처럼 인식했다. 그래서 과거 대통령들의 공약이 ‘무엇을 만드는 것’에 집착하지 않았나 싶다. 늘 무언가 부족하다고 생각했고, 그걸 채우기 위해 무언가를 만들려고 노력했으며, 일부의 소수만 필요한 것임에도 국가 차원의 역량을 총동원하는 모습을 보였다.

우리는 압축성장을 통해 속도에 민감한 민족이 되었고, 그로 인하여 무언가를 하지 않는다는 것을 이상하게 생각하고, 늘 남과 나 스스로를 비교하면서 자기만족을 얻는 등, 조직보단 나를 우선시하지만, 그 안에 들어간 이후에는 나보다는 조직을 중요하게 생각하는 모습을 보였다.

그로 인한 결과를 5가지로 정리해볼 수 있다. 아래의 5가지 결과는 앞으로 닥칠 ‘저성장 국면’에서 우리네 직장인의 발목을 잡는 요인이 될 것이다.

1️⃣리더십의 부재: 보스를 리더로 믿는 착각
2️⃣효과보다 효율에 집착: 생각보다 행동이 강조된 문화
3️⃣획일화된 교육: 산업 역군을 만들기 위한 교육의 몰개성화
4️⃣시장 성숙도 부재: 빠른 성장은 다양성의 부족을 낳고, 시장 변화에 대한 적응력을 감소시킴
5️⃣물질만능주의: 돈이 최고라는 인식에서 비롯된 자본주의의 폐해

이런 어지러운 세상에서 ‘개인이 생존하려면’ 어떻게 해야 할까? 답은 없지만, 방향은 있다. 우리 윗세대가 살았던 삶의 방식을 그대로 따라 하다가는 원하는 결과를 얻을 수 없다는 사실말이다. 이는 자신만의 길을 개척하고 나아갈 수 있어야 함을 의미한다.

1️⃣남과 다른 생각과 관점을 통해 ‘다양성’을 가져야 한다. 기존에 하던 방식을 계속 고수해 자신의 ‘효율성’을 높이기보다는, 새로운 것을 수용할 수 있는 ‘유연성’을 길러야 한다.

2️⃣지식근로자다운 생각과 실천, 습관화가 필요하다. 과거의 농업 및 공업적 근면성은 미래 시대의 최우선 덕목이 아니다. 지식근로자에게 어울리는 전문성, 태도와 철학이 필요하다.

3️⃣혼자 하지 않고 함께 하도록 해야 한다. 그동안 늘 해왔던 ‘타인과의 비교’에 의한 성장은 오래가지 못한다. 특히 저성장 시대에는 단순 비교는 독이 될 수 있다.

4️⃣방향을 잃지 않고 자신만의 길을 가야한다. 확고한 가치관을 다지는 것으로 시작해 타인의 영향력에서 최대한 벗어나 자기중심을 잡는 노력으로 전환되어야 한다.

5️⃣지금 제대로 가고 있다면 속도는 중요하지 않다. 저성장 시대는 나만 빨리 커져서 남들이 따라오지 못하게 만드는 것이 아닌, 함께 난관을 타계하고 여러 불확실성으로부터 자유로울 수 있는 생각과 체질을 만드는 것이 더 중요하다. 저성장 시대에는 함께 살기 위한 New Culture가 필요하다.

우리는 ‘저성장’을 경험해보지 못했다. 전쟁의 굴레에서 빠져나와 원조를 받는 나라에서 해주는 나라로 초고속 성장을 했다. 고속 성장의 배경은 ‘우리 민족 특유의 근면성’이 자본주의와 첨단기술을 만나 ‘빨리빨리’의 속도 중심의 철학을 통해 가난을 탈출하자는 공감대가 충분했기 때문이다. 하지만 지금은 저성장 시대. 직장인에게 우리 윗세대가 살았던 나름의 성공 방식으로는 더 이상의 생존과 성장은 어렵다. 무조건 ‘열심히’ 또는 ‘빨리’ 보다는 잃어버린 ‘방향’을 되찾는 것에 집중해야 한다. 고령화 사회로 진입하면 생산 및 소비 가능 인구의 감소로, 전체 총생산은 점차 하락세로 접어들게 된다. 과거보다 더 많은 일을 하면서도 같은 생산성을 가지지 못하며, 자연스레 효율성 또한 점차 하락세로 접어든다. 만들어도 소비할 시장이 없으니 기업들은 모험을 통해 기회를 잡을만한 엄두도 내지 못한다. ‘잘 만들었던 시대’에서 ‘많이 만드는 시대’로, 다시 ‘많이 만들어 잘 팔던 시대’에서, 이제 ‘팔리는 것만 만들어야 하는 시대’로 세상은 변화하고 있다. 더 이상 이전과 같은 성장을 기대할 수도, 기대해서도 안 된다. 그럼에도 불구하고 우리는 끊임없이 다시 예전의 영광을 재현하는 데 노력 중이다. 소위 믿을 만한 구석을 너무 믿어버린 나머지 새로운 것을 받아들일 만한 빈 구석을 만들어놓을 생각을 못 하는 것이다. 1️⃣방향 없는 속도전의 결과물미국과 유럽이 4~500년 동안 이뤄낸 걸 우리는 4~50여 년 만에 일궜다. 기적을 만들었다. 전 세계의 많은 나라가 그 비결을 배우려고 했고, 심지어 ‘새마을 운동’이 수출되는 이상한 현상도 볼 수 있었다. 우리는 유례 없는 기이한 성장을 경험했다. 전쟁 이후에는 재건이 필요했고, 재건 이후에는 큰 투자 없이 가능한 인력 중심 제조 산업 구조가 들어섰고, 그러다 사람이 점차 기계로 대체되는 경험을, 그렇게 남은 잉여 노동력이 서비스 산업으로 이동하면서 산업에 대한 전방위적 개선과 개혁이 단기간에 이루어졌다. 2️⃣벗어나지 못한 제조업자 마인드(생산자 마인드)그러다 보니 수십 년 동안 ‘만드는 행위’에 집중했다. 전쟁 복구 과정 속에서 발전한 제조 및 생산 중심의 사고방식은 최대한 많이 만들어서 수출하는 것에 집중할 수밖에 없었다. 시장이 어딘지는 중요하지 않았다. 무조건 많이 만들어야 했다. 그래서 처음에는 경공업에서 중공업으로, 현재는 장치산업에 이르기까지 전 산업의 시스템 또는 규모에 대한 것이 ‘대량 생산’에 초점을 맞추고 있다. “잘 만들어야 팔 수 있다”는 마인드에서 벗어나지 못한다. 늘 기능적(Functional)인 부분만 이야기하다 보니, Good과 Well 그리고 Fashionate, Remarkable에 대해 생각해보지 못했다. 3️⃣‘경쟁’에만 최적화된 시스템이 만든 양적 성장경쟁자와의 비교는 필연적이었다. 시장 내 생존은 경쟁자와 비교한 우리의 ‘기능적 우위’를 뜻했다. 그렇게 우리는 경쟁의 의미를 내 안에서부터의 ‘다름’에서 찾기보다, 누군가 걸어갔던 안정되고 정해진 방향에서 남들과 비교하여 우위를 점하는 속도에 집중하기 시작했다. 그래서 남들보다 크고, 길고, 무겁고, 많고 하는 등 비교하기 쉬운 지표들에 집착하며, 과도한 경쟁의 굴레에 스스로 뛰어들었고, 이를 조직에서 끊임없이 강요받은 개인의 삶 또는 기업의 비즈니스는 ‘여유’와 ‘차별화’를 잃으며 조급해질 수밖에 없었다. 위의 3가지 요인 때문에 리더들은 무언가를 만들지 않으면 큰일이 나는 것처럼 인식했다. 그래서 과거 대통령들의 공약이 ‘무엇을 만드는 것’에 집착하지 않았나 싶다. 늘 무언가 부족하다고 생각했고, 그걸 채우기 위해 무언가를 만들려고 노력했으며, 일부의 소수만 필요한 것임에도 국가 차원의 역량을 총동원하는 모습을 보였다. 우리는 압축성장을 통해 속도에 민감한 민족이 되었고, 그로 인하여 무언가를 하지 않는다는 것을 이상하게 생각하고, 늘 남과 나 스스로를 비교하면서 자기만족을 얻는 등, 조직보단 나를 우선시하지만, 그 안에 들어간 이후에는 나보다는 조직을 중요하게 생각하는 모습을 보였다. 그로 인한 결과를 5가지로 정리해볼 수 있다. 아래의 5가지 결과는 앞으로 닥칠 ‘저성장 국면’에서 우리네 직장인의 발목을 잡는 요인이 될 것이다. 1️⃣리더십의 부재: 보스를 리더로 믿는 착각2️⃣효과보다 효율에 집착: 생각보다 행동이 강조된 문화3️⃣획일화된 교육: 산업 역군을 만들기 위한 교육의 몰개성화4️⃣시장 성숙도 부재: 빠른 성장은 다양성의 부족을 낳고, 시장 변화에 대한 적응력을 감소시킴5️⃣물질만능주의: 돈이 최고라는 인식에서 비롯된 자본주의의 폐해 이런 어지러운 세상에서 ‘개인이 생존하려면’ 어떻게 해야 할까? 답은 없지만, 방향은 있다. 우리 윗세대가 살았던 삶의 방식을 그대로 따라 하다가는 원하는 결과를 얻을 수 없다는 사실말이다. 이는 자신만의 길을 개척하고 나아갈 수 있어야 함을 의미한다. 1️⃣남과 다른 생각과 관점을 통해 ‘다양성’을 가져야 한다. 기존에 하던 방식을 계속 고수해 자신의 ‘효율성’을 높이기보다는, 새로운 것을 수용할 수 있는 ‘유연성’을 길러야 한다. 2️⃣지식근로자다운 생각과 실천, 습관화가 필요하다. 과거의 농업 및 공업적 근면성은 미래 시대의 최우선 덕목이 아니다. 지식근로자에게 어울리는 전문성, 태도와 철학이 필요하다. 3️⃣혼자 하지 않고 함께 하도록 해야 한다. 그동안 늘 해왔던 ‘타인과의 비교’에 의한 성장은 오래가지 못한다. 특히 저성장 시대에는 단순 비교는 독이 될 수 있다. 4️⃣방향을 잃지 않고 자신만의 길을 가야한다. 확고한 가치관을 다지는 것으로 시작해 타인의 영향력에서 최대한 벗어나 자기중심을 잡는 노력으로 전환되어야 한다. 5️⃣지금 제대로 가고 있다면 속도는 중요하지 않다. 저성장 시대는 나만 빨리 커져서 남들이 따라오지 못하게 만드는 것이 아닌, 함께 난관을 타계하고 여러 불확실성으로부터 자유로울 수 있는 생각과 체질을 만드는 것이 더 중요하다. 저성장 시대에는 함께 살기 위한 New Culture가 필요하다.

ㅍㅍㅅㅅ

우리는 ‘저성장’을 경험해보지 못했다. 전쟁의 굴레에서 빠져나와 

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"에러"라는 키워드를 보고 try / catch 부터 떠오른다면..?
try / catch 로 에러 처리를 "구현"하기 전에,
에러 케이스를 분류하고, 이를 처리할 곳을 나누어야 해요.
잘 아시는 것처럼 "설계"가 먼저 필요한 것이죠.

그렇다면 왜 "설계"가 먼저 필요한 걸까요?
그 이유에 대해, 구체적으로 설명드리기 위해
로그인 Form 을 예시로 설명드려 보았어요.

오늘도 각자의 자리에서 함께 공부하시는 모든 분들 화이팅입니다 :)

https://youtu.be/zlApbWwJajo

"에러"라는 키워드를 보고 try / catch 부터 떠오른다면..?try / catch 로 에러 처리를 "구현"하기 전에,에러 케이스를 분류하고, 이를 처리할 곳을 나누어야 해요.잘 아시는 것처럼 "설계"가 먼저 필요한 것이죠. 그렇다면 왜 "설계"가 먼저 필요한 걸까요?그 이유에 대해, 구체적으로 설명드리기 위해로그인 Form 을 예시로 설명드려 보았어요. 오늘도 각자의 자리에서 함께 공부하시는 모든 분들 화이팅입니다 :) https://youtu.be/zlApbWwJajo

youtu.be

에러 설계부터 구현까지 한큐에 정리하기

일론에게 물었습니다:

“어떻게 6개의 회사를 동시에 운영하나요?”

그의 답변은 단 네마디였습니다.

이 네마디가 그의 엄청난 생산성을 모두 설명해줍니다.

그가 이렇게 말했습니다:

병목 규칙(The Bottleneck Rule)

대부분의 CEO는 시간을 이렇게 씁니다:
•‘최고의 관행’을 따름
•끝없는 회의

DOKI (@doki_jerry) on X

일론에게 물었습니다:

“어떻게 6개의 회사를 동시에 운영하나요?”

그의 답변은 단 네마디였습니다.

이 네마디가 그의 엄청난 생산성을 모두 설명해줍니다.

그가 이렇게 말했습니다:

병목 규칙(The Bottleneck Rule)

대부분의 CEO는 시간을 이렇게 씁니다:
•‘최고의 관행’을 따름
•끝없는 회의
•보고서 검토
•정치적 문제 관리

하지만 일론은 반대로 행동합니다.

그에게는 모든 것을 바꾸는 단 하나의 규칙이 있습니다:

병목 규칙(The Bottleneck Rule)

매주 회사의 성장을 가로막는 가장 큰 문제를 찾아내고,
그 문제를 해결하는 데만 집중합니다.

다른 건 중요하지 않습니다.

마치 공장 라인처럼, 가장 속도를 늦추는 요소부터 해결하는 것이죠.

일론이 이를 실행하는 방법:
1.매주 각 회사를 방문
2.가장 큰 병목현상을 파악
3.관련된 사람들과 직접 대화
4.직접 문제를 해결

결과적으로:
52주 = 52개의 주요 문제 해결

다른 CEO들이 이런 잡일을 하는 동안:
•회의 계획
•프레젠테이션 검토
•서류 결제
•일반적인 프로세스

일론은 엔지니어들과 함께 앉아 실제 문제를 해결합니다.

결과는?

테슬라의 예:
•제조 병목현상?
공장 바닥에서 잠을 잔다.
•소프트웨어 문제?
엔지니어들과 밤새 코딩.
•공급망 문제?
직접 공급업체를 만나러 개인기 띄움.

관료주의 없음. 단순한 실행.

이 시스템의 마법:
•명확한 초점 (한 번에 한 문제만)
•빠른 결정 (위원회 없음)
•실질적 해결책 (임시방편 아님)
•동기 부여된 팀 (리더가 현장에서 함께함)
•빠른 진전 (연간 52개 문제 해결)

왜 다른 CEO들은 이렇게 하지 않을까?

현대 경영대학은 이렇게 가르칩니다:
•일반적인 관리
•제품보다 프로세스
•모든 것을 위임
•기술적 디테일 회피

하지만 일론은 증명합니다:
최고의 리더는 직접 발을 더럽힙니다.

놀라운 점은?

일론은 사실 대부분의 CEO보다 더 많은 일을 위임합니다.

하지만 그는 잘 되고 있는 것만 위임합니다.
문제가 있는 것은 직접 처리합니다.

이것이 핵심 차이입니다.

이 방법을 당신에게 적용하는 법:
1.가장 큰 병목현상을 나열
2.가장 심각한 문제에 집중
3.실제 작업을 하는 사람들과 대화
4.문제를 완전히 해결
5.다음 병목현상으로 이동
6.매주 반복

누적 효과는 엄청납니다:
•1주차: 가장 큰 문제 해결
•2주차: 그다음 큰 문제 해결
•52주차: 52개의 주요 문제 해결

핵심 교훈:
1.문제 > 정치
2.해결책 > 회의
3.실행 > 분석
4.직접 > 위임
5.주간 > 분기별

단순하지만 혁신적입니다.

기억하세요:
당신이 일론 머스크일 필요는 없습니다.
여러 회사를 가질 필요도 없습니다.
수십억 달러가 필요하지도 않습니다.

당신에게 필요한 건:
1.병목현상을 찾고
2.직접 해결하며
3.반복하는 것입니다.

https://x.com/doki_jerry/status/1882018493786366336?s=46&t=RwfeNcNO__k2-O263w9aIw

일론에게 물었습니다: “어떻게 6개의 회사를 동시에 운영하나요?” 그의 답변은 단 네마디였습니다. 이 네마디가 그의 엄청난 생산성을 모두 설명해줍니다. 그가 이렇게 말했습니다: 병목 규칙(The Bottleneck Rule) 대부분의 CEO는 시간을 이렇게 씁니다:•‘최고의 관행’을 따름•끝없는 회의•보고서 검토•정치적 문제 관리 하지만 일론은 반대로 행동합니다. 그에게는 모든 것을 바꾸는 단 하나의 규칙이 있습니다: 병목 규칙(The Bottleneck Rule) 매주 회사의 성장을 가로막는 가장 큰 문제를 찾아내고,그 문제를 해결하는 데만 집중합니다. 다른 건 중요하지 않습니다. 마치 공장 라인처럼, 가장 속도를 늦추는 요소부터 해결하는 것이죠. 일론이 이를 실행하는 방법:1.매주 각 회사를 방문2.가장 큰 병목현상을 파악3.관련된 사람들과 직접 대화4.직접 문제를 해결 결과적으로:52주 = 52개의 주요 문제 해결 다른 CEO들이 이런 잡일을 하는 동안:•회의 계획•프레젠테이션 검토•서류 결제•일반적인 프로세스 일론은 엔지니어들과 함께 앉아 실제 문제를 해결합니다. 결과는? 테슬라의 예:•제조 병목현상?공장 바닥에서 잠을 잔다.•소프트웨어 문제?엔지니어들과 밤새 코딩.•공급망 문제?직접 공급업체를 만나러 개인기 띄움. 관료주의 없음. 단순한 실행. 이 시스템의 마법:•명확한 초점 (한 번에 한 문제만)•빠른 결정 (위원회 없음)•실질적 해결책 (임시방편 아님)•동기 부여된 팀 (리더가 현장에서 함께함)•빠른 진전 (연간 52개 문제 해결) 왜 다른 CEO들은 이렇게 하지 않을까? 현대 경영대학은 이렇게 가르칩니다:•일반적인 관리•제품보다 프로세스•모든 것을 위임•기술적 디테일 회피 하지만 일론은 증명합니다:최고의 리더는 직접 발을 더럽힙니다. 놀라운 점은? 일론은 사실 대부분의 CEO보다 더 많은 일을 위임합니다. 하지만 그는 잘 되고 있는 것만 위임합니다.문제가 있는 것은 직접 처리합니다. 이것이 핵심 차이입니다. 이 방법을 당신에게 적용하는 법:1.가장 큰 병목현상을 나열2.가장 심각한 문제에 집중3.실제 작업을 하는 사람들과 대화4.문제를 완전히 해결5.다음 병목현상으로 이동6.매주 반복 누적 효과는 엄청납니다:•1주차: 가장 큰 문제 해결•2주차: 그다음 큰 문제 해결•52주차: 52개의 주요 문제 해결 핵심 교훈:1.문제 &gt; 정치2.해결책 &gt; 회의3.실행 &gt; 분석4.직접 &gt; 위임5.주간 &gt; 분기별 단순하지만 혁신적입니다. 기억하세요:당신이 일론 머스크일 필요는 없습니다.여러 회사를 가질 필요도 없습니다.수십억 달러가 필요하지도 않습니다. 당신에게 필요한 건:1.병목현상을 찾고2.직접 해결하며3.반복하는 것입니다. https://x.com/doki_jerry/status/1882018493786366336?s=46&amp;t=RwfeNcNO__k2-O263w9aIw

X (formerly Twitter)

일론에게 물었습니다:

“어떻게 6개의 회사를 동시에 운영하나요?

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Generative AI and LLMs Certification

 * 정식명칭: NVIDIA-Certified Associate: Generative AI LLMs(NCA-GENL)
 * 주최: 엔비디아(NVIDIA)
 * 시험가이드: https://www.nvidia.com/en-us/learn/certification/generative-ai-llm-associate/?utm_source=vktr.com
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   * 시험시간: 1시간
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   * 인증 수준: Associate
   * 과목: 생성 AI 및 대규모 언어 모델
   * 문제 수: 50
   * 필수 조건: 생성 AI 및 대규모 언어 모델에 대한 기본 이해
   * 언어: 영어
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 * 교육
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 * 모의시험
   * https://www.udemy.com/course/nvidia-certified-associate-generative-ai-llms-exams/?couponCode=ST18MT12125AROWDUMMY
   * https://www.udemy.com/course/nvidia-certified-associate-generative-ai-llms-exams-2024/?couponCode=ST18MT12125AROWDUMMY
   * https://www.testpreptraining.com/nvidia-certified-associate-generative-ai-and-llms-nca-genl-free-practice-test
 * 참고
   * https://www.linkedin.com/pulse/how-become-nvidia-certified-associate-generative-ai-llms-rolf-siegel-vxqhf/

<ul ><li>정식명칭: NVIDIA-Certified Associate: Generative AI LLMs(NCA-GENL)</li></ul><ul ><li>주최: 엔비디아(NVIDIA)</li><li>시험가이드: https://www.nvidia.com/en-us/learn/certification/generative-ai-llm-associate/?utm_source=vktr.com</li><li>시험등록: https://www.certiverse.com/#/checkout/nvidia/store-exam/NCA-GENL</li><li>시험정보<ul ><li>시험시간: 1시간</li><li>시험가격: $135</li><li>인증 수준: Associate</li><li>과목: 생성 AI 및 대규모 언어 모델</li><li>문제 수: 50</li><li>필수 조건: 생성 AI 및 대규모 언어 모델에 대한 기본 이해</li><li>언어: 영어</li><li>유효 기간: 2년</li></ul></li><li>교육<ul ><li>Udemy: https://www.udemy.com/course/nvidia-certified-generative-ai-nca-genl-associate/?couponCode=ST18MT12125AROWDUMMY</li></ul></li><li>모의시험<ul ><li>https://www.udemy.com/course/nvidia-certified-associate-generative-ai-llms-exams/?couponCode=ST18MT12125AROWDUMMY</li><li>https://www.udemy.com/course/nvidia-certified-associate-generative-ai-llms-exams-2024/?couponCode=ST18MT12125AROWDUMMY</li><li>https://www.testpreptraining.com/nvidia-certified-associate-generative-ai-and-llms-nca-genl-free-practice-test</li></ul></li><li>참고<ul ><li>https://www.linkedin.com/pulse/how-become-nvidia-certified-associate-generative-ai-llms-rolf-siegel-vxqhf/</li></ul></li></ul>

NVIDIA

[AI자격증] NVIDIA-Gen AI LLMs(NCA-GENL)

최근 템플스테이를 다녀오면서 2025년에는 커리어리에서 얻는 수익을 기부하기로 결정했습니다.
현재 저는 커리어리 큐레이터로 활동하며 소정의 지원금을 받고 있는데요. 비록 크지는 않지만, 앞으로 이 수익 전액을 기부 단체에 전달하려고 합니다.

우리 사회가 조금이라도 더 따뜻해지기를 바라는 마음으로 이런 결정을 내렸는데요. 2025년에도 다른 개발자분들에게 도움이 될만한 더욱 의미 있는 글을 써내려갈 수 있도록 노력하겠습니다.

최근 템플스테이를 다녀오면서 2025년에는 커리어리에서 얻는 수익을 기부하기로 결정했습니다.현재 저는 커리어리 큐레이터로 활동하며 소정의 지원금을 받고 있는데요. 비록 크지는 않지만, 앞으로 이 수익 전액을 기부 단체에 전달하려고 합니다. 우리 사회가 조금이라도 더 따뜻해지기를 바라는 마음으로 이런 결정을 내렸는데요. 2025년에도 다른 개발자분들에게 도움이 될만한 더욱 의미 있는 글을 써내려갈 수 있도록 노력하겠습니다.

2025년 다짐. 커리어리 수익 기부

기술의 난이도에는 깊이와 넓이가 있다. 간단하게 말하자면 깊이는(난이도) GPT 같은 모델을 만드는 것이고, 넓이는(복잡도) ChatGPT 같은 서비스를 만드는 것이다. Nvidia 칩을 만드는 것과 CUDA 생태계를 만드는 것의 차이와도 같다.

둘 다 높은 수준으로 만들려면 확보하는데 시간이 오래 걸린다. 하지만 깊이는 돈과 자원이 무지막지하게 들지만 된다는 것만 증명되면 금방 따라 잡힐 수 있는 반면, 넓이는 돈이 그만큼 들진 않지만 순수하게 시간이 오래 걸리는 것이라 돈만 쓴다고 단순하게 따라잡긴 어렵다.

다른 관점에서 보면 깊이는 거의 순수하게 기술적 도전이고, 넓이는 대개 사업에 대한 도전에 가깝다. 즉, 대부분의 기술 개발은 사업적, 필요적 요구사항을 토대로 개발해야 한다는 것이다. 둘 다, 현재 자신이 도전하고 있는 영역이 어디인지 제대로 인지하지 못하고 핀트가 나가면 일이 망가진다.

기술의 난이도에는 깊이와 넓이가 있다. 간단하게 말하자면 깊이는(난이도) GPT 같은 모델을 만드는 것이고, 넓이는(복잡도) ChatGPT 같은 서비스를 만드는 것이다. Nvidia 칩을 만드는 것과 CUDA 생태계를 만드는 것의 차이와도 같다. 둘 다 높은 수준으로 만들려면 확보하는데 시간이 오래 걸린다. 하지만 깊이는 돈과 자원이 무지막지하게 들지만 된다는 것만 증명되면 금방 따라 잡힐 수 있는 반면, 넓이는 돈이 그만큼 들진 않지만 순수하게 시간이 오래 걸리는 것이라 돈만 쓴다고 단순하게 따라잡긴 어렵다. 다른 관점에서 보면 깊이는 거의 순수하게 기술적 도전이고, 넓이는 대개 사업에 대한 도전에 가깝다. 즉, 대부분의 기술 개발은 사업적, 필요적 요구사항을 토대로 개발해야 한다는 것이다. 둘 다, 현재 자신이 도전하고 있는 영역이 어디인지 제대로 인지하지 못하고 핀트가 나가면 일이 망가진다.

기술의 난이도에는 깊이와 넓이가 있다. 간단하게 말하자면 깊이는(

우디 Q.) 이전 회사에서 퇴사한 이유를 들어볼 수 있을까요?

지원자 🙋) 이전 회사에서는 초기 단계 스타트업이었기 때문에 다양한 역할을 맡아야 했습니다. 디자인 외에도 다른 여러 업무를 처리해야 했습니다. 이는 저에게 새로운 도전이었지만, 시간이 지남에 따라 본래 제가 집중하고 싶었던 UX/UI 디자인에 깊이 몰입하기가 어려워졌습니다. 그래서 디자인에 더욱 집중하고, 성장할 수 있는 환경을 찾아 이직을 결심하게 되었습니다. 지금은 제가 가진 디자인 역량을 최대한 발휘하고, 전문적으로 성장할 수 있는 기회를 찾고 싶습니다.

우디 Q.) 이전 회사에서 퇴사한 이유를 들어볼 수 있을까요? 지원자 🙋) 이전 회사에서는 초기 단계 스타트업이었기 때문에 다양한 역할을 맡아야 했습니다. 디자인 외에도 다른 여러 업무를 처리해야 했습니다. 이는 저에게 새로운 도전이었지만, 시간이 지남에 따라 본래 제가 집중하고 싶었던 UX/UI 디자인에 깊이 몰입하기가 어려워졌습니다. 그래서 디자인에 더욱 집중하고, 성장할 수 있는 환경을 찾아 이직을 결심하게 되었습니다. 지금은 제가 가진 디자인 역량을 최대한 발휘하고, 전문적으로 성장할 수 있는 기회를 찾고 싶습니다.

✋ 채용 담당자 시절 인상깊은 답변

소프트웨어 개발자

이규철

상상모아 풀스택 개발자

박진원

프론트엔드 개발자 준비

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