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State of Developer Experience Report 2024 | Atlassian

지라, 위키 등으로 유명한 아틀라시안 2024 State of Developer Experience Report 2024가 나왔습니다 :)
https://www.atlassian.com/software/compass/resources/state-of-developer-2024

개발자에게 있어서 우리의 업무 환경이 어떻게 이루어져 있는지에 대한 정량적 지표를 볼 수 있는데요. 생각보다 아직 개발자의 생산성을 어떻게 증대 시켜야 하는지, 또 얼마나 중요한지에 대해서는 아직 아쉬운 점들이 많아 보입니다. 불필요한 일을 덜 하고, 귀찮은 일은 AI 에게, 자동화와 다양한 실험으로 더 즐거운 환경. 말은 쉽지만 역시 실천은 어려운 것 같습니다 ^_ㅠ

 1. 복잡성과 비효율성: 세 명 중 두 명의 개발자가 비효율성으로 인해 주당 8시간 이상을 낭비하고 있으며, 주요 원인으로는 인력 부족, 역할 확장, 도구 간의 빈번한 전환 등이 포함됩니다.
 2. 개발자 경험(DX): 절반 이하의 개발자만이 조직이 개발자 경험을 우선시한다고 느끼고 있습니다. 개발자 경험을 개선하려는 노력이 증가하고 있지만 아직 효과적이지 않습니다.
 3. AI 도구: AI 도구에 대한 관심에도 불구하고, 두 명 중 한 명의 개발자는 이러한 도구가 생산성을 크게 향상시키지 않았다고 보고하고 있습니다. 단 12%만이 향후 2년 내에 AI가 생산성을 향상시킬 것이라고 믿고 있습니다.
 4. 시간 손실의 주요 원인: 기술 부채, 불충분한 문서화, 번거로운 빌드 프로세스, 깊은 작업 시간 부족, 불명확한 방향성 등이 주요한 방해 요인으로 지목되었습니다.
 5. 생산성 향상을 위한 방안: 리더들은 AI 자동화, 새로운 협업 도구 제공, 위험 감수 및 실험 장려, 의사 결정 간소화, 해커톤 개최 등이 생산성과 만족도를 높일 수 있는 방안으로 제안되고 있습니다.
 6. 생산성 측정: 조직들은 생산성 측정과 만족도 측정에 대해 의견이 나뉘어 있으며, 51%의 조직이 개발자 생산성을 측정하는 데 초점을 맞추고 있는 반면, 49%는 개발자 만족도에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 여전히 38%는 근무 시간으로 생산성을 측정하고 있습니다.

지라, 위키 등으로 유명한 아틀라시안 2024 State of Developer Experience Report 2024가 나왔습니다 :) https://www.atlassian.com/software/compass/resources/state-of-developer-2024 개발자에게 있어서 우리의 업무 환경이 어떻게 이루어져 있는지에 대한 정량적 지표를 볼 수 있는데요. 생각보다 아직 개발자의 생산성을 어떻게 증대 시켜야 하는지, 또 얼마나 중요한지에 대해서는 아직 아쉬운 점들이 많아 보입니다. 불필요한 일을 덜 하고, 귀찮은 일은 AI 에게, 자동화와 다양한 실험으로 더 즐거운 환경. 말은 쉽지만 역시 실천은 어려운 것 같습니다 ^_ㅠ <ol ><li>복잡성과 비효율성: 세 명 중 두 명의 개발자가 비효율성으로 인해 주당 8시간 이상을 낭비하고 있으며, 주요 원인으로는 인력 부족, 역할 확장, 도구 간의 빈번한 전환 등이 포함됩니다.</li><li>개발자 경험(DX): 절반 이하의 개발자만이 조직이 개발자 경험을 우선시한다고 느끼고 있습니다. 개발자 경험을 개선하려는 노력이 증가하고 있지만 아직 효과적이지 않습니다.</li><li>AI 도구: AI 도구에 대한 관심에도 불구하고, 두 명 중 한 명의 개발자는 이러한 도구가 생산성을 크게 향상시키지 않았다고 보고하고 있습니다. 단 12%만이 향후 2년 내에 AI가 생산성을 향상시킬 것이라고 믿고 있습니다.</li><li>시간 손실의 주요 원인: 기술 부채, 불충분한 문서화, 번거로운 빌드 프로세스, 깊은 작업 시간 부족, 불명확한 방향성 등이 주요한 방해 요인으로 지목되었습니다.</li><li>생산성 향상을 위한 방안: 리더들은 AI 자동화, 새로운 협업 도구 제공, 위험 감수 및 실험 장려, 의사 결정 간소화, 해커톤 개최 등이 생산성과 만족도를 높일 수 있는 방안으로 제안되고 있습니다.</li><li>생산성 측정: 조직들은 생산성 측정과 만족도 측정에 대해 의견이 나뉘어 있으며, 51%의 조직이 개발자 생산성을 측정하는 데 초점을 맞추고 있는 반면, 49%는 개발자 만족도에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 여전히 38%는 근무 시간으로 생산성을 측정하고 있습니다.</li></ol>

Atlassian

개발자 생산성은 아직도 충분히 이해받지 못하고 있다.

당근이세요?는 한국뿐만 아니라 영국, 캐나다, 미국, 일본에서도 서비스를 제공하는 글로벌 서비스입니다. 당근마켓 글로벌팀에서 <'매너온도' 글로벌 수출기>라는 당근스러운 제목으로 UX 리서치 관련 글을 발행했습니다. '매너온도'는 과연 해외에서도 통할까요?

1️⃣ 매너온도는 36.5도에서 시작해 99도까지 점수를 높일 수 있는 거래 매너 지표입니다.

2️⃣ 매너온도가 높은 사람은 "그래도 믿을만하겠네" 혹은 "매너가 좋을 거야"라는 기대감을 유발합니다.

3️⃣ 하나의 재미요소가 된 덕분에 당근마켓에 재미를 붙인 사용자는 매너온도를 더 높이기 위해서 앱을 더 적극적으로 사용하기도 합니다.

4️⃣ 매너온도를 높이려고 하는 헤비유저가 아니더라도 매너온도가 36.5도보다 낮은 사람은 일단 거르는 것이 정신건강에 좋다는 인식도 커졌습니다.

5️⃣ 그런데 여기까지는 한국 사용자들에 대한 이야기입니다. 글로벌 유저들은 '왜 내 점수가 이러냐?'라는 불만을 제기하거나, "어렵다"라는 평가를 했습니다.

6️⃣ 당근 글로벌팀은 영국, 캐나다 출장에서 유저들을 만나 '매너온도'에 대한 인식을 확인했습니다.

➊ “우리동네 기온을 알려주는 건가요? 중고거래 서비스에서 왜 기온을 알려주죠?”
➋ “0도 아니고 50도 아닌 36.5라는 애매한 숫자가 이상해요. 뭘 의미하는 거에요?
➌ “Neighbour Rating이면 이웃들이 부여한 점수일텐데, 100점 만점에 고작 30점대라니! 믿을 수 없는 유저들이 많아 보여요”
➍ (점수가 높을수록 따뜻한 사람이라는 설명에 대해) “warm-hearted도 좋은 말이지만, cool한 사람도 좋은 사람 아닌가요?”

6️⃣ 서비스를 글로벌화하는 데에는 유저 리서치가 반드시 필요한 이유를 알 수 있습니다. 섭씨와 화씨를 쓰는 문화, '쿨하다'와 '웜하다'에 대한 인식의 차이, 99도 만점일 때 50점도 안 되는 점수를 갖고 평가를 시작하는 것에 대한 의문, 왜 체온과 매너를 연결하는지에 대한 질문까지. 자연스럽게 쓰면서 받아들일 수 있는 수준에는 문화적, 사회적 영향이 크게 작용하기 때문에 매너온도가 가진 장점이 고스란히 적용될 수 없습니다.

7️⃣ 당근마켓은 리서치 이후 글로벌 당근마켓에서 당근마켓의 상징인 매너온도(Neighbour Meter)를 포기했습니다. 대신, ‘Karrot Score’으로, 기본점수를 36.5가 아닌 30점으로 변경했어요. 앱 내 커뮤니케이션도 점수가 높은 사람을 ‘따뜻한 사람’이 아닌 ‘믿을 수 있는 사람’ 혹은 앱 내 engagement가 더 많은 사람으로 바꿔서 표현하기 시작했습니다.

https://www.instagram.com/p/C9wEWviJd4q/?utm_source=ig_web_copy_link

당근이세요?는 한국뿐만 아니라 영국, 캐나다, 미국, 일본에서도 서비스를 제공하는 글로벌 서비스입니다. 당근마켓 글로벌팀에서 &lt;'매너온도' 글로벌 수출기&gt;라는 당근스러운 제목으로 UX 리서치 관련 글을 발행했습니다. '매너온도'는 과연 해외에서도 통할까요? 1️⃣ 매너온도는 36.5도에서 시작해 99도까지 점수를 높일 수 있는 거래 매너 지표입니다. 2️⃣ 매너온도가 높은 사람은 "그래도 믿을만하겠네" 혹은 "매너가 좋을 거야"라는 기대감을 유발합니다. 3️⃣ 하나의 재미요소가 된 덕분에 당근마켓에 재미를 붙인 사용자는 매너온도를 더 높이기 위해서 앱을 더 적극적으로 사용하기도 합니다. 4️⃣ 매너온도를 높이려고 하는 헤비유저가 아니더라도 매너온도가 36.5도보다 낮은 사람은 일단 거르는 것이 정신건강에 좋다는 인식도 커졌습니다. 5️⃣ 그런데 여기까지는 한국 사용자들에 대한 이야기입니다. 글로벌 유저들은 '왜 내 점수가 이러냐?'라는 불만을 제기하거나, "어렵다"라는 평가를 했습니다. 6️⃣ 당근 글로벌팀은 영국, 캐나다 출장에서 유저들을 만나 '매너온도'에 대한 인식을 확인했습니다. ➊ “우리동네 기온을 알려주는 건가요? 중고거래 서비스에서 왜 기온을 알려주죠?”➋ “0도 아니고 50도 아닌 36.5라는 애매한 숫자가 이상해요. 뭘 의미하는 거에요?➌ “Neighbour Rating이면 이웃들이 부여한 점수일텐데, 100점 만점에 고작 30점대라니! 믿을 수 없는 유저들이 많아 보여요”➍ (점수가 높을수록 따뜻한 사람이라는 설명에 대해) “warm-hearted도 좋은 말이지만, cool한 사람도 좋은 사람 아닌가요?” 6️⃣ 서비스를 글로벌화하는 데에는 유저 리서치가 반드시 필요한 이유를 알 수 있습니다. 섭씨와 화씨를 쓰는 문화, '쿨하다'와 '웜하다'에 대한 인식의 차이, 99도 만점일 때 50점도 안 되는 점수를 갖고 평가를 시작하는 것에 대한 의문, 왜 체온과 매너를 연결하는지에 대한 질문까지. 자연스럽게 쓰면서 받아들일 수 있는 수준에는 문화적, 사회적 영향이 크게 작용하기 때문에 매너온도가 가진 장점이 고스란히 적용될 수 없습니다. 7️⃣ 당근마켓은 리서치 이후 글로벌 당근마켓에서 당근마켓의 상징인 매너온도(Neighbour Meter)를 포기했습니다. 대신, ‘Karrot Score’으로, 기본점수를 36.5가 아닌 30점으로 변경했어요. 앱 내 커뮤니케이션도 점수가 높은 사람을 ‘따뜻한 사람’이 아닌 ‘믿을 수 있는 사람’ 혹은 앱 내 engagement가 더 많은 사람으로 바꿔서 표현하기 시작했습니다. https://www.instagram.com/p/C9wEWviJd4q/?utm_source=ig_web_copy_link

⟪당근이 '매너온도'를 포기한 이유 🥕⟫

👨‍💻 커피한잔 개발자 ✏️ K리그 프로그래머 💼 ex) 카카오, 네이버 📖 건물주의 기쁨과 슬픔. 114 Followers.

Benjamin (@jehokim) on Threads

코딩을 처음 배울 때 가장 어려웠던 단어는 쓰레드였습니다.
쓰레드란 말만 나오면 가슴속이 답답했습니다.

으아, 도대체 쓰레드가 뭐냐고.

교수님들은 다들 칠판에 실을 그리며 코드가 흘러가는 흐름 같은 거라고 말해줬습니다.

‘아니, 코드가 뭘 어딜 흘러가냐고.’
도저히 이해할 수가 없었습니다.

회사에 들어가서야 깨달았습니다.
멀티 쓰레드 프로그램을 실제로 디버깅해보면서.
_beginthreadex 함수와 EnterCriticalSection 함수를 사용해서 버그를 고치는 과정에서 번쩍 깨달음이 왔던 기억이 납니다.

그때까지 저는 스택이 프로세스 당 1개 있는 건 줄로 잘못 알고 있었습니다.
쓰레드 스택이란 표현을 듣는 순간 느낌이 왔습니다.
_beginthreadex를 통해 쓰레드를 하나 생성할 때마다 스택이 함께 생성된다는 것.
그 스택 크기는 1MB라는 것을 알게 되면서 기뻤습니다.
(커널 모드로 전환될 땐 고작 12KB의 커널 스택을 사용한다는 것도 나중에 알게 됐습니다.)

아, 이제야 뭔지 알 것 같아.
지역 변수를 사용하면 멀티 쓰레드에서 문제가 없다느니, 쓰레드 로컬 스토리지가 뭐니 하는 말들이 그제야 이해가 되기 시작했습니다.

어제부터 쓰레드(SNS)를 시작했는데, 쓰레드란 단어를 계속 보다 보니 고통스러워하던 옛날 생각이 나서 주절거려 봤습니다. (웃음)
쓰레드 주소는 여기입니다. 좀 더 가벼운 생각들을 자주 적어보려고 합니다.

https://www.threads.net/@jehokim

코딩을 처음 배울 때 가장 어려웠던 단어는 쓰레드였습니다. 쓰레드란 말만 나오면 가슴속이 답답했습니다. 으아, 도대체 쓰레드가 뭐냐고. 교수님들은 다들 칠판에 실을 그리며 코드가 흘러가는 흐름 같은 거라고 말해줬습니다. ‘아니, 코드가 뭘 어딜 흘러가냐고.’ 도저히 이해할 수가 없었습니다. 회사에 들어가서야 깨달았습니다. 멀티 쓰레드 프로그램을 실제로 디버깅해보면서. _beginthreadex 함수와 EnterCriticalSection 함수를 사용해서 버그를 고치는 과정에서 번쩍 깨달음이 왔던 기억이 납니다. 그때까지 저는 스택이 프로세스 당 1개 있는 건 줄로 잘못 알고 있었습니다. 쓰레드 스택이란 표현을 듣는 순간 느낌이 왔습니다. _beginthreadex를 통해 쓰레드를 하나 생성할 때마다 스택이 함께 생성된다는 것. 그 스택 크기는 1MB라는 것을 알게 되면서 기뻤습니다. (커널 모드로 전환될 땐 고작 12KB의 커널 스택을 사용한다는 것도 나중에 알게 됐습니다.) 아, 이제야 뭔지 알 것 같아. 지역 변수를 사용하면 멀티 쓰레드에서 문제가 없다느니, 쓰레드 로컬 스토리지가 뭐니 하는 말들이 그제야 이해가 되기 시작했습니다. 어제부터 쓰레드(SNS)를 시작했는데, 쓰레드란 단어를 계속 보다 보니 고통스러워하던 옛날 생각이 나서 주절거려 봤습니다. (웃음) 쓰레드 주소는 여기입니다. 좀 더 가벼운 생각들을 자주 적어보려고 합니다. https://www.threads.net/@jehokim

Threads

쓰레드의 추억

1. 어떤 의견이 어떠한 반론에도 논박당하지 않았다는 이유로 옳다고 상정되는 경우와,

2. 애초에 비판을 허용하지 않을 목적으로 미리 옳다고 상정되는 경우는 상당히 큰 차이가 있다.

3. 자신의 의견에 반박하고 반증할 자유를 완전히 인정해 주는 것이야 말로 자신의 의견이 자신의 행동 지침으로서 옳다고 내세울 수 있는 절대적인 조건이다.

4. 전지전능하지 못한 인간은 이것 외의 방법으로는 자신이 옳다고 내세울 수 있는 합리적인 보증을 얻을 수 없다. - 존 스튜어트 밀, 자유론

1. 어떤 의견이 어떠한 반론에도 논박당하지 않았다는 이유로 옳다고 상정되는 경우와, 2. 애초에 비판을 허용하지 않을 목적으로 미리 옳다고 상정되는 경우는 상당히 큰 차이가 있다. 3. 자신의 의견에 반박하고 반증할 자유를 완전히 인정해 주는 것이야 말로 자신의 의견이 자신의 행동 지침으로서 옳다고 내세울 수 있는 절대적인 조건이다. 4. 전지전능하지 못한 인간은 이것 외의 방법으로는 자신이 옳다고 내세울 수 있는 합리적인 보증을 얻을 수 없다. - 존 스튜어트 밀, 자유론

< 비판을 받아야 진짜 옳은 의견이다 >

OpenAI has built one of the fastest-growing businesses in history. It may also be one of the costliest to run. The ChatGPT maker could lose as much as $5 billion this year, according to an analysis by The Information, based on previously undisclosed inter

Why OpenAI Could Lose $5 Billion This Year

어제오늘 미국 테크 및 AI 업계에 오픈AI의 자금이슈가 대두. 테크 뉴스인 더 인포메이션을 시작으로 X, 링크드인 등 통해 크게 바이럴 중. 내용을 요약하면,

- 오픈AI의 올해 현금지출이 50억달러 규모에 이를것
- 이는 오픈AI 런웨이로 계산했을 때 12개월 미만
- 구성을 보면 server $4B+training $3B+labor 1.5B로 총 $8.5B에 연매출 3.5B를 차감해 나온 숫자
- 더 위협적인건 메타의 라마3.1 같은 오픈소스. 이미 gpt 4 수준의 기술을 제공함
- 이런 상황에서 오픈AI가 스스로 지킬수 있는 경제적 해자가 무엇인지에 대한 논쟁이 오가는 중
- 생성형 AI는 말도안되는 엄청난 양의 리소스를 소모하는 방식. 텍스트 단위에서 이미 한계를 보이면 향후 이미지, 영상 같은 어플리케이션에서는 지금과 같은 방식으로 상업화하는게 불가능해질 수도 있음.
- AI에 대한 활용방안을 다른 방식으로 접근해야하는 중요성이 대두

https://www.theinformation.com/articles/why-openai-could-lose-5-billion-this-year?utm_campaign=Editorial&utm_content=Article&utm_medium=organic_social&utm_source=twitter

어제오늘 미국 테크 및 AI 업계에 오픈AI의 자금이슈가 대두. 테크 뉴스인 더 인포메이션을 시작으로 X, 링크드인 등 통해 크게 바이럴 중. 내용을 요약하면, - 오픈AI의 올해 현금지출이 50억달러 규모에 이를것- 이는 오픈AI 런웨이로 계산했을 때 12개월 미만- 구성을 보면 server $4B+training $3B+labor 1.5B로 총 $8.5B에 연매출 3.5B를 차감해 나온 숫자- 더 위협적인건 메타의 라마3.1 같은 오픈소스. 이미 gpt 4 수준의 기술을 제공함- 이런 상황에서 오픈AI가 스스로 지킬수 있는 경제적 해자가 무엇인지에 대한 논쟁이 오가는 중- 생성형 AI는 말도안되는 엄청난 양의 리소스를 소모하는 방식. 텍스트 단위에서 이미 한계를 보이면 향후 이미지, 영상 같은 어플리케이션에서는 지금과 같은 방식으로 상업화하는게 불가능해질 수도 있음.- AI에 대한 활용방안을 다른 방식으로 접근해야하는 중요성이 대두 https://www.theinformation.com/articles/why-openai-could-lose-5-billion-this-year?utm_campaign=Editorial&amp;utm_content=Article&amp;utm_medium=organic_social&amp;utm_source=twitter

The Information

미국 빅테크에 대한 실적 우려로 증시가 폭락하면서 '인공지능(AI) 거품론'이 확산되고 있다. AI 개발에 들어가는 비용이 초기에 비해 기하급수적으로 늘어나고 있지만 이를 상쇄할만한 수익 창출은 여의치 않은 상황을

AI 훈련 비용 3년 동안 18배 폭증..."나스닥 쇼크 이유 있네"

커리어리 친구들, GPT-3에서 GPT-4 훈련 비용 18배 증가 했다고 합니다. 그 이유는 데이터센터·반도체·인력·클라우드 투입 때문이라고 합니다.

AI 기업의 수익성에 대한 의문 기저에는 천문학적인 비용이다. 26일 미 스탠퍼드대 인간 중심 AI 연구소(HAI)의 '스탠퍼드 AI 인덱스 2024' 보고서를 보면 AI 모델의 추정 훈련 비용은 크게 늘었다. 오픈AI를 예로 들면 2020년에는 생성형 AI GPT-3 모델에 대해 432만달러(약 60억원) 규모의 비용을 투입했는데, 지난해 GPT-4 모델 훈련에는 7835만달러(약 1085억원)에 달했다. 3년 만에 18배가 뛴 것이다.

HAI가 집계한 AI 모델 중 가장 많은 훈련 비용이 들어간 것은 구글의 제미나이 울트라로 1억9140만달러(약 2650억원)로 집계됐다. 2017년 생성형 AI의 기초적 형태였던 트랜스포머 모델에는 930달러(약 130만원)의 비용이 투입됐다.

https://n.news.naver.com/article/277/0005450934?cds=news_edit

커리어리 친구들, GPT-3에서 GPT-4 훈련 비용 18배 증가 했다고 합니다. 그 이유는 데이터센터·반도체·인력·클라우드 투입 때문이라고 합니다. AI 기업의 수익성에 대한 의문 기저에는 천문학적인 비용이다. 26일 미 스탠퍼드대 인간 중심 AI 연구소(HAI)의 '스탠퍼드 AI 인덱스 2024' 보고서를 보면 AI 모델의 추정 훈련 비용은 크게 늘었다. 오픈AI를 예로 들면 2020년에는 생성형 AI GPT-3 모델에 대해 432만달러(약 60억원) 규모의 비용을 투입했는데, 지난해 GPT-4 모델 훈련에는 7835만달러(약 1085억원)에 달했다. 3년 만에 18배가 뛴 것이다. HAI가 집계한 AI 모델 중 가장 많은 훈련 비용이 들어간 것은 구글의 제미나이 울트라로 1억9140만달러(약 2650억원)로 집계됐다. 2017년 생성형 AI의 기초적 형태였던 트랜스포머 모델에는 930달러(약 130만원)의 비용이 투입됐다. https://n.news.naver.com/article/277/0005450934?cds=news_edit

Naver

<AI 훈련 비용 3년 동안 18배 폭증>

🎓 "어떻게 천천히 읽을 것인가?" : 느림보 독서법

점점 더 빠르게, 간편하게 콘텐츠를 소비하는 상황에서 천천히 읽는 것을 고민한다는 점이 흥미롭습니다. 영화, 드라마를 요약하거나 유튜브를 1.5배속, 2배속으로 감상하는 시대에 천천히 읽는 것의 가치는 무엇일까요? 저는 30분 만에 10권의 책을 읽는 것은 불가능하다고 생각하는 사람이라 정직한 독서법이 우리의 신체에 더 적절하다고 생각합니다. 멀티태스킹의 함정에 빠지지 않는 방법은 한 번에 하나에 집중하는 게 아닐까요?

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1️⃣ 빨리 감기로 우리는 누군가 대화로 나눌 수 없습니다.

2️⃣ 천천히 읽는다는 것과 한가하게 읽는다는 것은 다릅니다.

3️⃣ 메모를 하면서 읽는 것은 인상적인 부분에 충분한 시간을 들여 천천히 읽는다는 말입니다.

4️⃣ 가치가 있는 것들은 어떤 '시간'을 들여서 해야만 합니다.

5️⃣ 미국 SF 소설가 테드 창은 "AI로 에세이를 쓰는 것은 마치 바벨 대신 지게차로 웨이트 트레이닝을 하는 것이나 마찬가지"라고 이야기했습니다.

https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/mgId-sM_hm0gRbLGARs26MJv922O6r0

점점 더 빠르게, 간편하게 콘텐츠를 소비하는 상황에서 천천히 읽는 것을 고민한다는 점이 흥미롭습니다. 영화, 드라마를 요약하거나 유튜브를 1.5배속, 2배속으로 감상하는 시대에 천천히 읽는 것의 가치는 무엇일까요? 저는 30분 만에 10권의 책을 읽는 것은 불가능하다고 생각하는 사람이라 정직한 독서법이 우리의 신체에 더 적절하다고 생각합니다. 멀티태스킹의 함정에 빠지지 않는 방법은 한 번에 하나에 집중하는 게 아닐까요? [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1️⃣ 빨리 감기로 우리는 누군가 대화로 나눌 수 없습니다. 2️⃣ 천천히 읽는다는 것과 한가하게 읽는다는 것은 다릅니다. 3️⃣ 메모를 하면서 읽는 것은 인상적인 부분에 충분한 시간을 들여 천천히 읽는다는 말입니다. 4️⃣ 가치가 있는 것들은 어떤 '시간'을 들여서 해야만 합니다. 5️⃣ 미국 SF 소설가 테드 창은 "AI로 에세이를 쓰는 것은 마치 바벨 대신 지게차로 웨이트 트레이닝을 하는 것이나 마찬가지"라고 이야기했습니다. https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/mgId-sM_hm0gRbLGARs26MJv922O6r0

Stibee

⟪어떻게 천천히 읽을 것인가?⟫

인공지능(AI) 하드웨어 선두주자인 엔비디아와 유럽판 오픈AI인 미스트랄 AI가 협력해 새로운 기업용 온디바이스 AI 언어 모델을 공개했다.

엔비디아-미스트랄, 기업용 온디바이스 AI 모델 출시..."기업 채택 돌풍 예고"

커리어리 친구들, 인공지능(AI) 하드웨어 선두주자인 엔비디아와 유럽판 오픈AI인 미스트랄 AI가 협력해 새로운 기업용 온디바이스 AI 언어 모델을 공개했습니다. 엔비디아 소비자용 GPU에서도 구동할 수 있는 모델이라, 첨단 AI 기술을 활용하려는 연구자와 기업에서 널리 채택될 전망입니다.

벤처비트는 18일 엔비디아와 미스트랄이 협력해 기업용 데스크톱 환경에서 실행하는 온디바이스 AI 모델 ‘Mistral-NeMo’를 출시했다고 보도했습니다.

120억개의 매개변수와 12만8000토큰의 컨텍스트 창을 갖췄으며, 글로벌 다국어 앱을 위해 설계된 것이 특징이며, 한국어와 아랍어를 각각 2배와 3배 더 효율적으로 압축할 수 있으며, 중국어와 이탈리아어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 러시아어에서도 30% 성능 향상을 달성했습니다.

또 100개 이상의 언어로 훈련된 틱토큰(Tiktoken) 기반의 새로운 토크나이저인 '테켄(Tekken)'을 사용해 언어에 대한 성능을 개선했습니다. '라마3' 토크나이저와 비교, 모든 언어 대비 약 85% 성능이 앞섰다고 전했습니다.

8비트 부동 소수점 포맷(FP8) 추론을 지원, 양자화 인식 훈련을 통해 빠른 처리 속도를 제공합니다. 이를 통해 한번에 대규모 텍스트를 인식하고 처리하는 것이 가능합니다.

또한, 미스트랄-네모는 구글 '젬마 2 9B'와 '라마3 8B' 등 기존 오픈 소스 모델과의 벤치마크 테스트 결과, 대부분의 작업에서 월등한 성능을 기록했고, 엔비디아의 AI 플랫폼을 통해 'NIM' 마이크로서비스로 즉시 사용 가능하며, 추후 다운로드 가능한 버전도 제공될 예정입니다.

참고로 아파치 2.0 라이선스로 상업적 이용이 가능합니다.

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161757

커리어리 친구들, 인공지능(AI) 하드웨어 선두주자인 엔비디아와 유럽판 오픈AI인 미스트랄 AI가 협력해 새로운 기업용 온디바이스 AI 언어 모델을 공개했습니다. 엔비디아 소비자용 GPU에서도 구동할 수 있는 모델이라, 첨단 AI 기술을 활용하려는 연구자와 기업에서 널리 채택될 전망입니다. 벤처비트는 18일 엔비디아와 미스트랄이 협력해 기업용 데스크톱 환경에서 실행하는 온디바이스 AI 모델 ‘Mistral-NeMo’를 출시했다고 보도했습니다. 120억개의 매개변수와 12만8000토큰의 컨텍스트 창을 갖췄으며, 글로벌 다국어 앱을 위해 설계된 것이 특징이며, 한국어와 아랍어를 각각 2배와 3배 더 효율적으로 압축할 수 있으며, 중국어와 이탈리아어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 러시아어에서도 30% 성능 향상을 달성했습니다. 또 100개 이상의 언어로 훈련된 틱토큰(Tiktoken) 기반의 새로운 토크나이저인 '테켄(Tekken)'을 사용해 언어에 대한 성능을 개선했습니다. '라마3' 토크나이저와 비교, 모든 언어 대비 약 85% 성능이 앞섰다고 전했습니다. 8비트 부동 소수점 포맷(FP8) 추론을 지원, 양자화 인식 훈련을 통해 빠른 처리 속도를 제공합니다. 이를 통해 한번에 대규모 텍스트를 인식하고 처리하는 것이 가능합니다. 또한, 미스트랄-네모는 구글 '젬마 2 9B'와 '라마3 8B' 등 기존 오픈 소스 모델과의 벤치마크 테스트 결과, 대부분의 작업에서 월등한 성능을 기록했고, 엔비디아의 AI 플랫폼을 통해 'NIM' 마이크로서비스로 즉시 사용 가능하며, 추후 다운로드 가능한 버전도 제공될 예정입니다. 참고로 아파치 2.0 라이선스로 상업적 이용이 가능합니다. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161757

AI타임스

<엔비디아-미스트랄, 기업용 온디바이스 AI 모델 출시>

New Apple model delivers nearly similar performance to leading open models, including Mistral-7B, Llama3 8B and Google's Gemma

Apple shows off open AI prowess: new models outperform Mistral and Hugging Face offerings

커리어리 친구들, Apple의 DataComp for Language Models 프로젝트 연구팀이 Hugging Face에 오픈 DCLM 모델 패밀리를 공개했습니다.

패키지에는 7B 및 1.4B 파라미터의 두 가지 주요 모델이 포함되어 있고, 70억(7B) 파라미터 모델은 벤치마크에서 좋은 성능을 보이며, Mistral-7B를 능가하고 Llama 3 및 Gemma와 같은 다른 주요 오픈 모델에 근접한다고 주장했습니다.

이 프로젝트는 모델 가중치, 학습 코드, 사전 학습 데이터셋을 공개하여 진정한 오픈 소스로 만들어져서 여러분들도 사용해 볼 수 있기 때문에 기대합니다.

https://venturebeat.com/ai/apple-shows-off-open-ai-prowess-new-models-outperform-mistral-and-hugging-face-offerings/

커리어리 친구들, Apple의 DataComp for Language Models 프로젝트 연구팀이 Hugging Face에 오픈 DCLM 모델 패밀리를 공개했습니다. 패키지에는 7B 및 1.4B 파라미터의 두 가지 주요 모델이 포함되어 있고, 70억(7B) 파라미터 모델은 벤치마크에서 좋은 성능을 보이며, Mistral-7B를 능가하고 Llama 3 및 Gemma와 같은 다른 주요 오픈 모델에 근접한다고 주장했습니다. 이 프로젝트는 모델 가중치, 학습 코드, 사전 학습 데이터셋을 공개하여 진정한 오픈 소스로 만들어져서 여러분들도 사용해 볼 수 있기 때문에 기대합니다. https://venturebeat.com/ai/apple-shows-off-open-ai-prowess-new-models-outperform-mistral-and-hugging-face-offerings/

VentureBeat

<애플, 새로 공개한 모델이 Mistral 보다 뛰어남>

Mark Zuckerberg outlines why he believes open source AI is good for developers, Meta and the world.

Open Source AI Is the Path Forward | Meta

마크 저커버그가 Meta Newsroom에서 Open Source AI Is the Path Forward 제목의 오픈 레터를 썼습니다. 이 글에서 그는 Meta의 Llama 3.1 출시와 전략적 방향성에 대해 시장에 전달하고, 오픈 소스 AI에 대한 자신의 견해를 명확히 밝혔습니다. 이는 단순한 의견 제시에 그치지 않고, 시장이 나아갈 방향성에 대해 강력한 메시지를 전달하고 있습니다.
https://about.fb.com/news/2024/07/open-source-ai-is-the-path-forward/

저커버그의 메시지는 매우 직설적입니다. 그는 애플의 폐쇄적인 생태계가 Meta의 AI 및 AR/VR 혁신을 제약하고 있다고 비판했습니다. 특히 그는 “애플이 개발자에게 세금을 부과하고, 임의의 정책을 적용하며, 모든 제품의 혁신을 출시하지 못하게 막는 방식은 Meta와 많은 다른 회사들이 더 나은 제품을 구축하는 것을 제한하고 있다”고 지적했습니다. 그의 표현의 강도를 비춰 봤을 때 앞으로 Meta가 애플 인텔리전스 파트너로 함께 할 일은 없을 것 같습니다..

저커버그는 오픈 소스 AI의 장점을 개발자 관점, Meta 고객의 효용 관점, 그리고 사회적 가치 관점에서 설명합니다. 그는 규제 기관에 AI 관련 Meta의 행보를 지켜달라고 메시지를 전달하는 것으로 보였습니다. Llama를 안전성 관점에서 구글 검색엔진과 다르게 취급하지 말아달라고 요청하며, 중국을 향해서는 단호하게 표현하면서 국가 안보 관점에서 설득력 있게 AI 오픈소스의 메시지를 전달하고 있습니다. 

저도 이 부분 맥락을 잘 모르는데, Andrew Ng도 링크드인 메시지를 통해 Meta의 오픈 소스 행보를 지지하며, 캘리포니아의 SB1047 법안이 혁신을 방해하는 어리석은 규제라고 언급했습니다. 이는 규제 기관이 AI 관련 통제를 시도하는 움직임이 있음을 시사합니다.
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7221557961112834048/

저커버그는 Rundown AI와 독점 Q&A를 진행했으며, Emily Chang과의 인터뷰도 있었습니다.

Rundown AI 인터뷰(https://www.youtube.com/watch?v=Vy3OkbtUa5k)에선 오픈 레터의 내용이 대다수였으나, 장기 비전 관련해서 마크 저커버그의 관점을 볼 수 있었습니다. 그는 AI 및 AGI의 장기 비전에 대하여 “하나의 단일 AI가 아닌 다양한 AI와 AI 서비스가 존재해야 한다”고 주장하며 AI를 민주화의 필요성을 이야기합니다. 이러한 접근 방식이 광범위한 혁신을 촉진할 수 있다고 말하며, 추가로 우려사항으로 “모든 사람에게 AI의 기술적 혜택을 주지 않는다면 결국 반발을 초래할 것”이라고 말했습니다.

Emily Chang과 인터뷰에선 AI 오픈 소스 외 다양한 주제로 이야기를 나눴습니다. Meta AI에 대해서 마크 저커버그 인스타그램(https://www.instagram.com/p/C9xxBFYyF2X/)에도 포스팅했 듯이 타이핑으로 쿼리를 입력하면 바로 이미지를 생성하는 기능을 소개했습니다. Meta AI 출시의 목표가 올해 말까지 세계에서 가장 많이 사용되는 AI 어시스턴트가 되는 것이고 현재 수억명이 사용 중이고, 연말까지 목표에 도달할 것이라 밝혔습니다. 

또한, 저커버그는 Meta AI의 흥미로운 사용 사례로 사람들이 어려운 사회적 상호작용을 롤플레이하는 것을 소개했습니다. 예를 들어, 직장에서 매니저에게 급여 인상을 요청하거나, 여자친구나 친구와 어려운 대화를 연습하는 데 Meta AI를 사용하는 경우가 있다고 합니다.

이외에도 저커버그는 자녀 교육과 인재상에 대한 자신의 관점을 공유했습니다. 그는 다양한 경험과 유연성, 그리고 가치를 강조하며 이러한 특성이 중요하다고 언급했습니다.

마크 저커버그가 Meta Newsroom에서 Open Source AI Is the Path Forward 제목의 오픈 레터를 썼습니다. 이 글에서 그는 Meta의 Llama 3.1 출시와 전략적 방향성에 대해 시장에 전달하고, 오픈 소스 AI에 대한 자신의 견해를 명확히 밝혔습니다. 이는 단순한 의견 제시에 그치지 않고, 시장이 나아갈 방향성에 대해 강력한 메시지를 전달하고 있습니다.https://about.fb.com/news/2024/07/open-source-ai-is-the-path-forward/ 저커버그의 메시지는 매우 직설적입니다. 그는 애플의 폐쇄적인 생태계가 Meta의 AI 및 AR/VR 혁신을 제약하고 있다고 비판했습니다. 특히 그는 “애플이 개발자에게 세금을 부과하고, 임의의 정책을 적용하며, 모든 제품의 혁신을 출시하지 못하게 막는 방식은 Meta와 많은 다른 회사들이 더 나은 제품을 구축하는 것을 제한하고 있다”고 지적했습니다. 그의 표현의 강도를 비춰 봤을 때 앞으로 Meta가 애플 인텔리전스 파트너로 함께 할 일은 없을 것 같습니다.. 저커버그는 오픈 소스 AI의 장점을 개발자 관점, Meta 고객의 효용 관점, 그리고 사회적 가치 관점에서 설명합니다. 그는 규제 기관에 AI 관련 Meta의 행보를 지켜달라고 메시지를 전달하는 것으로 보였습니다. Llama를 안전성 관점에서 구글 검색엔진과 다르게 취급하지 말아달라고 요청하며, 중국을 향해서는 단호하게 표현하면서 국가 안보 관점에서 설득력 있게 AI 오픈소스의 메시지를 전달하고 있습니다.&nbsp; 저도 이 부분 맥락을 잘 모르는데, Andrew Ng도 링크드인 메시지를 통해 Meta의 오픈 소스 행보를 지지하며, 캘리포니아의 SB1047 법안이 혁신을 방해하는 어리석은 규제라고 언급했습니다. 이는 규제 기관이 AI 관련 통제를 시도하는 움직임이 있음을 시사합니다.https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7221557961112834048/ 저커버그는 Rundown AI와 독점 Q&amp;A를 진행했으며, Emily Chang과의 인터뷰도 있었습니다. Rundown AI 인터뷰(https://www.youtube.com/watch?v=Vy3OkbtUa5k)에선 오픈 레터의 내용이 대다수였으나, 장기 비전 관련해서 마크 저커버그의 관점을 볼 수 있었습니다. 그는 AI 및 AGI의 장기 비전에 대하여 “하나의 단일 AI가 아닌 다양한 AI와 AI 서비스가 존재해야 한다”고 주장하며 AI를 민주화의 필요성을 이야기합니다. 이러한 접근 방식이 광범위한 혁신을 촉진할 수 있다고 말하며, 추가로 우려사항으로 “모든 사람에게 AI의 기술적 혜택을 주지 않는다면 결국 반발을 초래할 것”이라고 말했습니다. Emily Chang과 인터뷰에선 AI 오픈 소스 외 다양한 주제로 이야기를 나눴습니다. Meta AI에 대해서 마크 저커버그 인스타그램(https://www.instagram.com/p/C9xxBFYyF2X/)에도 포스팅했 듯이 타이핑으로 쿼리를 입력하면 바로 이미지를 생성하는 기능을 소개했습니다. Meta AI 출시의 목표가 올해 말까지 세계에서 가장 많이 사용되는 AI 어시스턴트가 되는 것이고 현재 수억명이 사용 중이고, 연말까지 목표에 도달할 것이라 밝혔습니다.&nbsp; 또한, 저커버그는 Meta AI의 흥미로운 사용 사례로 사람들이 어려운 사회적 상호작용을 롤플레이하는 것을 소개했습니다. 예를 들어, 직장에서 매니저에게 급여 인상을 요청하거나, 여자친구나 친구와 어려운 대화를 연습하는 데 Meta AI를 사용하는 경우가 있다고 합니다. 이외에도 저커버그는 자녀 교육과 인재상에 대한 자신의 관점을 공유했습니다. 그는 다양한 경험과 유연성, 그리고 가치를 강조하며 이러한 특성이 중요하다고 언급했습니다.

마크 저커버그의 오픈 소스 AI 비전, 예상보다 더 직설적

인프런이 만드는 IT인의 축제, 인프콘에 초대합니다

인프콘 2024 - INFCON 2024

1. INFCON
- https://www.inflearn.com/conf/infcon-2024/
- ‘인프런’에서 주최하는 IT 컨퍼런스. 개발자, PM/PO, 디자이너 분야 등
- 2024년 8월 2일(금)
- 유료 / 참가 신청 마감. 추후 인프콘 다시보기 서비스 제공 예정

2. UbuCon Korea 2024
- https://2024.ubuntu-kr.org/ko/
- Ubuntu 코리아 컨퍼런스
- 2024년 8월 10일(토)
- 유료

3. FEConf24
- https://2024.feconf.kr/
- 국내 최대 프론트엔드 컨퍼런스
- 2024년 8월 24일(토)
- 유료

4. Kubernetes Korea Community Day 2024
- https://kcd-korea.net/
- 쿠버네티스에서 주최하는 국내 클라우드 네이티브 기술 컨퍼런스
- 2024년 9월 24일(화)
- 유료

5. OpenInfra Summit Asia 2024
- https://2024.openinfraasia.org/
- 클라우드 네이티브 오픈소스 기술 재단 ‘오픈인프라’ 컨퍼런스
- 2024년 9월 3일(화) ~ 9월 4일(수)
- 유료

6. KWDC 2024
- https://kwdc.dev/2024/
- 국내 애플 개발자 커뮤니티 3곳이 주최하는 한국 Apple 생태계 컨퍼런스
- 2024년 10월 24일(목)
- 유료

7. PyCon KR 2024
- https://2024.pycon.kr/
- 세계 각국의 파이썬 프로그래밍 언어 커뮤니티에서 주관하는 컨퍼런스
- 2024년 10월 25일(금) ~ 10월 27일(일)
- 유료

8. DebConf24
- https://debconf24.debconf.org/
- 데비안 운영체제, 소프트웨어 개발과 관련한 세미나
- 2024년 7월 28일(일) ~ 8월 4일(일)
- 유·무료(일반 무료, 전문가/기업 유료)

9. GopherCon Korea 2024
- https://festa.io/events/5098
- 한국의 Go 언어 사용자 모임 커뮤니티에서 주최하는 컨퍼런스
- 2024년 10월 12일(토) ~ 10월 13일(일)
- 유료

해외 컨퍼런스
1. GitHub Universe 2024
- https://githubuniverse.com/
- 2024년 10월 29일(화) ~ 10월 30일(수) / 미국 샌프란시스코
- 유료 / 온라인 라이브 스트리밍 무료

2. KubeCon + CloudNativeCon North America
- https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-north-america/
- 2024년 11월 12일(화) ~ 11월 15일(금) / 미국 유타주 솔트레이크시티
- 유료 / 키노트 라이브 스트리밍 무료

3. AWS re:Invent 2024
- https://reinvent.awsevents.com/
- 2024년 12월 2일(월) ~ 12월 6일(금) / 미국 라스베가스
- 유료 / 온라인 라이브 스트리밍 무료

1. INFCON- https://www.inflearn.com/conf/infcon-2024/- ‘인프런’에서 주최하는 IT 컨퍼런스. 개발자, PM/PO, 디자이너 분야 등- 2024년 8월 2일(금)- 유료 / 참가 신청 마감. 추후 인프콘 다시보기 서비스 제공 예정 2. UbuCon Korea 2024- https://2024.ubuntu-kr.org/ko/- Ubuntu 코리아 컨퍼런스- 2024년 8월 10일(토)- 유료 3. FEConf24- https://2024.feconf.kr/- 국내 최대 프론트엔드 컨퍼런스- 2024년 8월 24일(토)- 유료 4. Kubernetes Korea Community Day 2024- https://kcd-korea.net/- 쿠버네티스에서 주최하는 국내 클라우드 네이티브 기술 컨퍼런스- 2024년 9월 24일(화)- 유료 5. OpenInfra Summit Asia 2024- https://2024.openinfraasia.org/- 클라우드 네이티브 오픈소스 기술 재단 ‘오픈인프라’ 컨퍼런스- 2024년 9월 3일(화) ~ 9월 4일(수)- 유료 6. KWDC 2024- https://kwdc.dev/2024/- 국내 애플 개발자 커뮤니티 3곳이 주최하는 한국 Apple 생태계 컨퍼런스- 2024년 10월 24일(목)- 유료 7. PyCon KR 2024- https://2024.pycon.kr/- 세계 각국의 파이썬 프로그래밍 언어 커뮤니티에서 주관하는 컨퍼런스- 2024년 10월 25일(금) ~ 10월 27일(일)- 유료 8. DebConf24- https://debconf24.debconf.org/- 데비안 운영체제, 소프트웨어 개발과 관련한 세미나- 2024년 7월 28일(일) ~ 8월 4일(일)- 유·무료(일반 무료, 전문가/기업 유료) 9. GopherCon Korea 2024- https://festa.io/events/5098- 한국의 Go 언어 사용자 모임 커뮤니티에서 주최하는 컨퍼런스- 2024년 10월 12일(토) ~ 10월 13일(일)- 유료 해외 컨퍼런스1. GitHub Universe 2024- https://githubuniverse.com/- 2024년 10월 29일(화) ~ 10월 30일(수) / 미국 샌프란시스코- 유료 / 온라인 라이브 스트리밍 무료 2. KubeCon + CloudNativeCon North America- https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-north-america/- 2024년 11월 12일(화) ~ 11월 15일(금) / 미국 유타주 솔트레이크시티- 유료 / 키노트 라이브 스트리밍 무료 3. AWS re:Invent 2024- https://reinvent.awsevents.com/- 2024년 12월 2일(월) ~ 12월 6일(금) / 미국 라스베가스- 유료 / 온라인 라이브 스트리밍 무료

인프런

2024 하반기 IT 컨퍼런스

이력서는 중요합니다.
면접관에게는 지원자를 파악하기 위한 첫번째 장소이기 때문입니다.

이런 이력서 작성을 편리하게 도와주는 사이트가 있어서 소개드립니다.
resumemaker.online 인데요.

기존에 작성한 이력서가 있다면 업로드해서 AI가 초안을 작성해주기도 합니다.
컬러나 템플릿등을 설정할 수 도 있고, 꽤 정돈된 형태로 이력서가 나오게 됩니다.

한가지 단점은 한글 폰트를 지원하지 않습니다.
그래도 이력서 작성을 별로 해보시지 않았다면 툴의 도움을 받아서 채워보시는
것도 좋을 것 같습니다.

제가 기존에 써둔 이력서를 업로드 해서 만들어봤는데 퀄리티가 나쁘지 않네요.

이력서는 중요합니다.면접관에게는 지원자를 파악하기 위한 첫번째 장소이기 때문입니다. 이런 이력서 작성을 편리하게 도와주는 사이트가 있어서 소개드립니다.resumemaker.online 인데요. 기존에 작성한 이력서가 있다면 업로드해서 AI가 초안을 작성해주기도 합니다.컬러나 템플릿등을 설정할 수 도 있고, 꽤 정돈된 형태로 이력서가 나오게 됩니다. 한가지 단점은 한글 폰트를 지원하지 않습니다.그래도 이력서 작성을 별로 해보시지 않았다면 툴의 도움을 받아서 채워보시는것도 좋을 것 같습니다. 제가 기존에 써둔 이력서를 업로드 해서 만들어봤는데 퀄리티가 나쁘지 않네요.

이력서를 편하게 만듭시다 - resumemaker

I finally have the feeling that I&rsquo;m a decent programmer, so I thought it would be fun to write some advice with the idea of &ldquo;what would have gotten me to this point faster?&rdquo; I&rsquo;m not claiming this is great advice for everyone, just 

Marcus' Blog


한 개발자가 과거의 나에게 개발자로써 조언을 해준다면? 에 대해 작성해주신 글입니다.
몇 가지는 직접적으로 저에게 도움이 되는 부분도 있어, 일부 저에게 도움되는 부분만 요약해서 공유드립니다.

🤔 계속 발에 총을 쏘고 있다면, 총을 고쳐야한다.
팀에서 시스템에 대해 자주 실수 하는 부분이 있지만, 그 실수를 줄일 방법에 대해 생각하지 않는 경우가 많습니다. 이런 경우 시스템을 개선하여 실수를 줄이는 것이 중요합니다.
이러한 문제들은 해결할 자연스러운 시기가 없었기에 오래 지속되는 경우가 많으니, 생각보다 몇 분 동안만 고민하면 해결 할 수 있는게 많습니다. 이런 문제가 있을 때 자신과 팀의 삶을 더 쉽게 만들 수 있다는 것을 상기시키고 마음가짐을 갖는게 중요합니다.

🪠 품질과 속도 사이의 균형을 맞춰야한다.
구현 속도와 정확성에 대한 자신감 사이에는 항상 트레이드오프가 존재합니다. 현재 상황에서 버그를 출시하는 것이 얼마나 괜찮은지 자문해보고, 이에 대한 답변이 작업 방식에 영향을 미치지 않는다면 지나치게 경직된 것으로 생각하세요.

🪭 톱을 갈고 있는 시간은 거의 항상 가치가 있는 시간이다.
도구를 잘 다루는 것이 중요합니다. 코드를 빠르게 작성하고, 주요 단축키를 알고, 운영체제와 셀에 능숙해야 합니다. 새로운 엔지니어에게서 보이는 가장 큰 그린 플래그 중 하나는 도구 선택과 능숙한 사용에 대한 관심입니다.

🧘🏻‍♂️버그를 한 층 더 깊이 해결하려고 노력해야 한다.
버그를 표면적으로 해결하는 대신, 근본적인 원인을 찾아 해결하는 것이 중요합니다. 최대한 어떤 컴포넌트도 이 버그를 다시 겪지 않도록 해결하려고 노력해보세요.

🏃🏻‍♀️ 버그 조사 시 히스토리를 활용해야 한다.
이상한 버그를 조사할 때, git 히스토리를 활용하는 것이 중요합니다. 예를 들어 메모리 누수 문제를 조사할 때, 특정 커밋 이후에 문제가 발생한 경우가 많으니 참고하세요.

🎆 가끔은 나쁜 코드로 작성하는 쪽으로 오류를 범해봐라.
끔찍한 코드를 작성하는 것도 쉽고, 모든 모범사례를 절대적으로 따르는 코드를 작성하는 것도 정말 쉽습니다. 하지만 이런 코드 작성은 스타트업에 돈이 바닥 날 가능성이 큽니다.
또한 빨리 코드를 작성하게 되면 추후 나쁜 기술 부채로 인해 곤란을 겪게 될 수도 있습니다.
'나쁜' 코드의 의미를 명확하게 하고, 시간과 노력의 균형을 찾아 코드를 작성해보세요.

🏋️ 디버깅 하기 쉽게 만들어야 한다.
디버깅을 쉽게 하기 위한 노력을 하지 않으면, 소프트웨어가 점점 더 복잡해짐에 따라 각 이슈를 디버깅 하는데 엄청난 시간을 소비하게 될 것 입니다. 그렇게 되면 결국 변경 하는 것이 두려워지게 됩니다. 디버깅 시간 중 설정, 재현, 사후 정리에 소요되는 시간을 추적하는 데 주의를 기울이세요.

💁‍♂️ 팀에서 일할 때는 보통 질문을 해야 한다.
경력 초반자들은 '사소한 질문으로 동료를 귀찮게 하는 것' 보다 '모든 것을 스스로 알아내려고 노력하는 것'에 너무 치우쳐 있습니다. 한 시간 넘게 무언가를 알아내기 위해 시간을 허비하지말고 몇 분 만에 답을 찾을 수 있게 항상 질문하세요. 누군가에게 귀찮은 경우는 몇 분 안에 스스로 답을 찾을 수 있었다는 것이 분명할 때 뿐입니다.

👁️ 배포 주기는 매우 중요, 빠르고 자주 배포할 수 있는 방법 고민 필요
프로젝트 배포 속도는 시간이 지남에 따라 복리로 증가해서, 상상할 수 있는 것보다 빠르게 기능을 배포할 수 있게 됩니다. 스타트업은 런웨이가 제한적이고, 프로젝트에는 마감일이 항상 있으니 빠르게 배포하기 위해 여러가지 시도를 해보세요.

한 개발자가 과거의 나에게 개발자로써 조언을 해준다면? 에 대해 작성해주신 글입니다. 몇 가지는 직접적으로 저에게 도움이 되는 부분도 있어, 일부 저에게 도움되는 부분만 요약해서 공유드립니다. 🤔 계속 발에 총을 쏘고 있다면, 총을 고쳐야한다. 팀에서 시스템에 대해 자주 실수 하는 부분이 있지만, 그 실수를 줄일 방법에 대해 생각하지 않는 경우가 많습니다. 이런 경우 시스템을 개선하여 실수를 줄이는 것이 중요합니다. 이러한 문제들은 해결할 자연스러운 시기가 없었기에 오래 지속되는 경우가 많으니, 생각보다 몇 분 동안만 고민하면 해결 할 수 있는게 많습니다. 이런 문제가 있을 때 자신과 팀의 삶을 더 쉽게 만들 수 있다는 것을 상기시키고 마음가짐을 갖는게 중요합니다. 🪠 품질과 속도 사이의 균형을 맞춰야한다.구현 속도와 정확성에 대한 자신감 사이에는 항상 트레이드오프가 존재합니다. 현재 상황에서 버그를 출시하는 것이 얼마나 괜찮은지 자문해보고, 이에 대한 답변이 작업 방식에 영향을 미치지 않는다면 지나치게 경직된 것으로 생각하세요. 🪭 톱을 갈고 있는 시간은 거의 항상 가치가 있는 시간이다.도구를 잘 다루는 것이 중요합니다. 코드를 빠르게 작성하고, 주요 단축키를 알고, 운영체제와 셀에 능숙해야 합니다. 새로운 엔지니어에게서 보이는 가장 큰 그린 플래그 중 하나는 도구 선택과 능숙한 사용에 대한 관심입니다. 🧘🏻‍♂️버그를 한 층 더 깊이 해결하려고 노력해야 한다.버그를 표면적으로 해결하는 대신, 근본적인 원인을 찾아 해결하는 것이 중요합니다. 최대한 어떤 컴포넌트도 이 버그를 다시 겪지 않도록 해결하려고 노력해보세요. 🏃🏻‍♀️ 버그 조사 시 히스토리를 활용해야 한다.이상한 버그를 조사할 때, git 히스토리를 활용하는 것이 중요합니다. 예를 들어 메모리 누수 문제를 조사할 때, 특정 커밋 이후에 문제가 발생한 경우가 많으니 참고하세요. 🎆 가끔은 나쁜 코드로 작성하는 쪽으로 오류를 범해봐라.끔찍한 코드를 작성하는 것도 쉽고, 모든 모범사례를 절대적으로 따르는 코드를 작성하는 것도 정말 쉽습니다. 하지만 이런 코드 작성은 스타트업에 돈이 바닥 날 가능성이 큽니다. 또한 빨리 코드를 작성하게 되면 추후 나쁜 기술 부채로 인해 곤란을 겪게 될 수도 있습니다.'나쁜' 코드의 의미를 명확하게 하고, 시간과 노력의 균형을 찾아 코드를 작성해보세요. 🏋️ 디버깅 하기 쉽게 만들어야 한다.디버깅을 쉽게 하기 위한 노력을 하지 않으면, 소프트웨어가 점점 더 복잡해짐에 따라 각 이슈를 디버깅 하는데 엄청난 시간을 소비하게 될 것 입니다. 그렇게 되면 결국 변경 하는 것이 두려워지게 됩니다. 디버깅 시간 중 설정, 재현, 사후 정리에 소요되는 시간을 추적하는 데 주의를 기울이세요. 💁‍♂️ 팀에서 일할 때는 보통 질문을 해야 한다.경력 초반자들은 '사소한 질문으로 동료를 귀찮게 하는 것' 보다 '모든 것을 스스로 알아내려고 노력하는 것'에 너무 치우쳐 있습니다. 한 시간 넘게 무언가를 알아내기 위해 시간을 허비하지말고 몇 분 만에 답을 찾을 수 있게 항상 질문하세요. 누군가에게 귀찮은 경우는 몇 분 안에 스스로 답을 찾을 수 있었다는 것이 분명할 때 뿐입니다. 👁️ 배포 주기는 매우 중요, 빠르고 자주 배포할 수 있는 방법 고민 필요프로젝트 배포 속도는 시간이 지남에 따라 복리로 증가해서, 상상할 수 있는 것보다 빠르게 기능을 배포할 수 있게 됩니다. 스타트업은 런웨이가 제한적이고, 프로젝트에는 마감일이 항상 있으니 빠르게 배포하기 위해 여러가지 시도를 해보세요.

mbuffett.com

15년 전 나에게 해주고 싶은 프로그래밍 조언

컴퓨터 공부를 처음 시작한 날이 2004년 8월 25일. 이제 20년이 지났습니다.

죽을 만큼 힘든 날은 없었다

컴퓨터 공부를 처음 시작한 날이 2004년 8월 25일.
이제 20년이 지났습니다.

돌아보면 그렇게 쉽진 않았지만 또 그렇게 어렵지도 않았던 것 같습니다.

매일 조금씩 힘들고 피곤하긴 했지만..
죽을 만큼 힘들다고 생각해 본 날은 없습니다.

마라톤 금메달리스트 황영조 선수가 훈련 중에 자동차가 지나가면 그 바퀴 밑으로 뛰어들어 죽고 싶었다고 말했던 걸 기억합니다. 도대체 어느 정도 힘들어야 죽어버리는 게 낫겠다는 생각을 할 수 있을까?

저에게는 그런 날은 하루도 없었던 것입니다.
이 정도면 뭐 할만한 것 아닌가?

죽을 만큼 힘들게 훈련하진 않더라도,
(그렇게 해야 세계 챔피언이 될 수 있나 봅니다)
적당한 훈련을 매일 오랫동안 해나가면 인생을 편안하게 살 만큼의 성취 정도는 이룰 수 있다는 걸 나중에야 알게 됐습니다.
왜냐면 그것조차 할 수 있는 사람이 별로 없으니까.

이걸 알고 나서 마음이 참 편해졌습니다.
난 분명히 잘될 거야.
더 즐기면서 일할 수 있게 되었습니다.

https://jeho.page/essay/2024/07/17/not-easy-but-not-hard-either.html

컴퓨터 공부를 처음 시작한 날이 2004년 8월 25일. 이제 20년이 지났습니다. 돌아보면 그렇게 쉽진 않았지만 또 그렇게 어렵지도 않았던 것 같습니다. 매일 조금씩 힘들고 피곤하긴 했지만.. 죽을 만큼 힘들다고 생각해 본 날은 없습니다. 마라톤 금메달리스트 황영조 선수가 훈련 중에 자동차가 지나가면 그 바퀴 밑으로 뛰어들어 죽고 싶었다고 말했던 걸 기억합니다. 도대체 어느 정도 힘들어야 죽어버리는 게 낫겠다는 생각을 할 수 있을까? 저에게는 그런 날은 하루도 없었던 것입니다. 이 정도면 뭐 할만한 것 아닌가? 죽을 만큼 힘들게 훈련하진 않더라도, (그렇게 해야 세계 챔피언이 될 수 있나 봅니다) 적당한 훈련을 매일 오랫동안 해나가면 인생을 편안하게 살 만큼의 성취 정도는 이룰 수 있다는 걸 나중에야 알게 됐습니다. 왜냐면 그것조차 할 수 있는 사람이 별로 없으니까. 이걸 알고 나서 마음이 참 편해졌습니다. 난 분명히 잘될 거야. 더 즐기면서 일할 수 있게 되었습니다. https://jeho.page/essay/2024/07/17/not-easy-but-not-hard-either.html

K리그 프로그래머

회계는 지난 수백 년 동안 크게 변하지 않았음그럼에도 불구하고, 금융 시스템을 위한 소프트웨어를 구축하는 올바른 방법에 대해 많은 혼란이 있음이 글에서는 대기업에서 금융 시스템을 구축한 경험을 바탕으로 한 교훈을 공유회계 시스템 구축에 초점을 맞추겠지만, 이 원칙들은 더 일반적인 금융 시스템에도 적용됨기본 금융 용어 정의일반 원장 (General Ledge

금융 시스템 구축을 위한 엔지니어링 원칙 | GeekNews

예전에 회계 시스템 만들때, "아 정말 나는 금융을 하나도 모르는 구나" 하면서 참 고생했던 기억이 있습니다.

숫자 계산을 좋아하는 개발자들이지만, 역사가 긴 금융, 회계 시스템, 환율, 정책, 원리에 대해서 이해하지 않으면 설계에서부터 시작해서, 멱등성 유지, 트랜잭션 등 자칫 고려하지 못하면 큰일 나는 구석들도 많은 아주 흥미로우면서 후덜덜한 영역일 것 같습니다.

news.hada.io/topic?id=15794

블로그 글 뿐만 아니라 저도 설계에 도움 많이 받았던 글들 공유드려봅니다!

 * Martin Fowler - Accounting Patterns : https://martinfowler.com/apsupp/accounting.pdf
   
 * 실제 서비스 API로 만들면 이런 모양이 될꺼다!로 제일 참고하기 좋았던 Twisp Doc (GraphQL) : https://t.co/m78EFpYX7w

예전에 회계 시스템 만들때, "아 정말 나는 금융을 하나도 모르는 구나" 하면서 참 고생했던 기억이 있습니다. 숫자 계산을 좋아하는 개발자들이지만, 역사가 긴 금융, 회계 시스템, 환율, 정책, 원리에 대해서 이해하지 않으면 설계에서부터 시작해서, 멱등성 유지, 트랜잭션 등 자칫 고려하지 못하면 큰일 나는 구석들도 많은 아주 흥미로우면서 후덜덜한 영역일 것 같습니다. news.hada.io/topic?id=15794 블로그 글 뿐만 아니라 저도 설계에 도움 많이 받았던 글들 공유드려봅니다! <ul ><li>Martin Fowler - Accounting Patterns : https://martinfowler.com/apsupp/accounting.pdf </li><li>실제 서비스 API로 만들면 이런 모양이 될꺼다!로 제일 참고하기 좋았던 Twisp Doc (GraphQL) : https://t.co/m78EFpYX7w </li></ul>

GeekNews

금융 시스템 구축을 위한 엔지니어링 원칙

테스트 코드는 왜 써야 할까요? 테스트 코드가 가져오는 베네핏들에는 어떤 것이 있을까요?

모닥불 | EP.3 프론트엔드 개발에서 테스트 자동화, 꼭 해야 할까?

프론트엔드 개발 영역에서 테스트 코드의 필요성은 지속적인 논의의 대상입니다. 사용자 인터페이스와 직접적으로 연결되는 프론트엔드 코드의 특성상, 빈번하고 다양한 변화에 직면하게 되기 때문인데요. 이러한 환경에서 개발자들은 때때로 시간적 제약으로 인해 테스트 코드 작성을 생략하고 즉각적인 개발에 집중하게 되는데요. 이는 단기적으로 생산성 향상으로 느껴질 수 있습니다.
그러나 이러한 접근은 '단기적 효율'과 '장기적 지속가능성' 사이의 균형에 대한 문제를 제기합니다. 테스트 코드 없이 진행되는 개발이 당장은 빠른 결과물 도출로 이어질 수 있지만, 장기적 관점에서는 오히려 생산성 저하와 품질 문제로 이어질 수 있기 때문인데요.
그렇다면 테스트 코드가 어떻게 장기적인 생산성 향상에 기여하는 것일까요? 다음은 테스트 코드가 가져다주는 주요 이점들입니다:
 1. 신속한 피드백 루프: 테스트 코드는 개발자가 변경사항을 즉각적으로 검증할 수 있게 해줍니다. 이는 수동 테스트 과정을 최소화하고, 버그를 조기에 발견하여 수정 비용을 절감시킵니다.
 2. 리팩토링 자신감: 잘 작성된 테스트 코드는 개발자에게 코드 개선에 대한 자신감을 부여합니다. 기존 기능의 정상 작동을 보장하면서 새로운 기능을 추가하거나 라이브러리 업데이트를 할 수 있습니다.
 3. 문서화 효과: 테스트 코드는 실행 가능한 명세서 역할을 합니다. 특히 빠르게 변화하는 스타트업 환경에서, 테스트 코드는 최신 상태의 신뢰할 수 있는 문서가 됩니다.

그렇다면 테스트 코드는 어떻게 작성해야 할까요? 아마 많은 개발자 분들이 실질적으로 궁금해하는 내용일텐데요. 전통적인 테스트 피라미드 접근법은 유닛 테스트를 기반으로, 통합 테스트, 그리고 E2E(End-to-End) 테스트 순으로 구성됩니다. 그러나 실제 개발 에서는 이론과 실제 적용 사이의 간극이 존재하기 마련인데요. 토스의 테스트 전략은 아래와 같은 개념 으로 구성되어 있습니다:
 1. 전략적 선별: 복잡성이 높고 비즈니스에 중요한 기능에 테스트 역량을 집중합니다. 단순한 UI 요소보다는 핵심 비즈니스 로직과 주요 사용자 시나리오에 초점을 맞춤으로써, 테스트의 투자 대비 생산성을 극대화합니다.
 2. 통합 테스트 중심 접근: 페이지 단위의 통합 테스트로 실제 사용자 경험에 더 가까운 테스트 시나리오를 구성합니다. 이러한 방식은 개별 컴포넌트의 기능성뿐만 아니라, 상호작용하여 전체 시스템을 구성하는지 검증할 수 있게 해줍니다.
 3. 생산성과 효율성의 균형: 너무 단순한 테스트는 작성하지 않습니다. 예를 들어, 즉시 확인 가능한 단순 UI 변경사항에 대해서는 별도의 자동화된 테스트를 작성하지 않습니다.

결론적으로, 토스의 프론트엔드 테스트는 기존의 이론적 모델을 맹목적으로 따르기보다는 실질적인 가치를 제공하는 방향으로 접근하고 있습니다. 통합테스트 중심의 실용적 접근을 통해 개발 생산성과 품질 사이의 적절한 균형을 맞추는게 인상적이었습니다.

https://toss.tech/article/firesidechat_frontend_3

프론트엔드 개발 영역에서 테스트 코드의 필요성은 지속적인 논의의 대상입니다. 사용자 인터페이스와 직접적으로 연결되는 프론트엔드 코드의 특성상, 빈번하고 다양한 변화에 직면하게 되기 때문인데요. 이러한 환경에서 개발자들은 때때로 시간적 제약으로 인해 테스트 코드 작성을 생략하고 즉각적인 개발에 집중하게 되는데요. 이는 단기적으로 생산성 향상으로 느껴질 수 있습니다.그러나 이러한 접근은 '단기적 효율'과 '장기적 지속가능성' 사이의 균형에 대한 문제를 제기합니다. 테스트 코드 없이 진행되는 개발이 당장은 빠른 결과물 도출로 이어질 수 있지만, 장기적 관점에서는 오히려 생산성 저하와 품질 문제로 이어질 수 있기 때문인데요.그렇다면 테스트 코드가 어떻게 장기적인 생산성 향상에 기여하는 것일까요? 다음은 테스트 코드가 가져다주는 주요 이점들입니다:<ol ><li>신속한 피드백 루프: 테스트 코드는 개발자가 변경사항을 즉각적으로 검증할 수 있게 해줍니다. 이는 수동 테스트 과정을 최소화하고, 버그를 조기에 발견하여 수정 비용을 절감시킵니다.</li><li>리팩토링 자신감: 잘 작성된 테스트 코드는 개발자에게 코드 개선에 대한 자신감을 부여합니다. 기존 기능의 정상 작동을 보장하면서 새로운 기능을 추가하거나 라이브러리 업데이트를 할 수 있습니다.</li><li>문서화 효과: 테스트 코드는 실행 가능한 명세서 역할을 합니다. 특히 빠르게 변화하는 스타트업 환경에서, 테스트 코드는 최신 상태의 신뢰할 수 있는 문서가 됩니다.</li></ol> 그렇다면 테스트 코드는 어떻게 작성해야 할까요? 아마 많은 개발자 분들이 실질적으로 궁금해하는 내용일텐데요. 전통적인 테스트 피라미드 접근법은 유닛 테스트를 기반으로, 통합 테스트, 그리고 E2E(End-to-End) 테스트 순으로 구성됩니다. 그러나 실제 개발 에서는 이론과 실제 적용 사이의 간극이 존재하기 마련인데요. 토스의 테스트 전략은 아래와 같은 개념 으로 구성되어 있습니다:<ol ><li>전략적 선별: 복잡성이 높고 비즈니스에 중요한 기능에 테스트 역량을 집중합니다. 단순한 UI 요소보다는 핵심 비즈니스 로직과 주요 사용자 시나리오에 초점을 맞춤으로써, 테스트의 투자 대비 생산성을 극대화합니다.</li><li>통합 테스트 중심 접근: 페이지 단위의 통합 테스트로 실제 사용자 경험에 더 가까운 테스트 시나리오를 구성합니다. 이러한 방식은 개별 컴포넌트의 기능성뿐만 아니라, 상호작용하여 전체 시스템을 구성하는지 검증할 수 있게 해줍니다.</li><li>생산성과 효율성의 균형: 너무 단순한 테스트는 작성하지 않습니다. 예를 들어, 즉시 확인 가능한 단순 UI 변경사항에 대해서는 별도의 자동화된 테스트를 작성하지 않습니다.</li></ol> 결론적으로, 토스의 프론트엔드 테스트는 기존의 이론적 모델을 맹목적으로 따르기보다는 실질적인 가치를 제공하는 방향으로 접근하고 있습니다. 통합테스트 중심의 실용적 접근을 통해 개발 생산성과 품질 사이의 적절한 균형을 맞추는게 인상적이었습니다. https://toss.tech/article/firesidechat_frontend_3

Toss

변화하는 UI, 변하지 않는 품질: 토스의 프론트엔드 테스트 전략

원문 : https&#x3A;//dev.to/yoskutik/extremely-reducing-the-size-of-npm-package-3420

[번역] NPM 패키지 크기 대폭 축소하기

오늘 소개해드릴 글은 라인플러스의 손수림님이 번역해주신 글입니다.

이 글에서는 테스트 커버리지, 문서 작성, 유효한 버전 관리, 변경 로그 관리 등 패키지 개발의 다양한 측면을 다루고 있으며 특히 패키지의 크기를 최소화하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다.

글은 크게 두 가지 부분로 나뉘어지며 첫 번째 부분에서는 의존성 설정과 빌드 프로세스와 같은 일반적인 팁을, 두 번째 부분에서는 개발자 경험(DX)을 약간 희생하면서도 패키지 크기를 더 작게 만드는 구체적인 코드 작성 방법을 설명합니다.

각종 최적화 팁과 더불어 코드 예제와 설명이 포함되어 있어 패키지 배포에 관심이 있으신 분들은 가볍게 읽어보시는 것을 추천드립니다. :)

> 글 링크 : https://velog.io/@surim014/extremely-reducing-the-size-of-npm-packages

오늘 소개해드릴 글은 라인플러스의 손수림님이 번역해주신 글입니다. 이 글에서는 테스트 커버리지, 문서 작성, 유효한 버전 관리, 변경 로그 관리 등 패키지 개발의 다양한 측면을 다루고 있으며 특히 패키지의 크기를 최소화하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다. 글은 크게 두 가지 부분로 나뉘어지며 첫 번째 부분에서는 의존성 설정과 빌드 프로세스와 같은 일반적인 팁을, 두 번째 부분에서는 개발자 경험(DX)을 약간 희생하면서도 패키지 크기를 더 작게 만드는 구체적인 코드 작성 방법을 설명합니다. 각종 최적화 팁과 더불어 코드 예제와 설명이 포함되어 있어 패키지 배포에 관심이 있으신 분들은 가볍게 읽어보시는 것을 추천드립니다. :) &gt; 글 링크 : https://velog.io/@surim014/extremely-reducing-the-size-of-npm-packages

Velog

NPM 패키지 크기 대폭 축소하기

테니스 황제라고 불리는 로저 페더러의 최근 다트머스 졸업 연설. 모든 내용 하나하나가 주옥같았다. 일등 하는 사람들은 항상 배울 것이 있다. 그것도 전 세계 1등이니까. 그 사람이 거기까지 가는 데 있어서 내면적으로 겪은 경험들은... 아주 값진 지혜들을 담고 있다. 모든 내용들이 다 좋았지만, 나는 캡처한 부분이 제일 좋았다.

로저 페더러 다트머스 졸업연설

테니스 황제라고 불리는 로저 페더러의 최근 다트머스 졸업 연설이 인상적이다. 그가 이제 대학을 졸업하고 사회로 나가는 졸업생들과 나눈 세 가지 메시지에 내 생각을 얹어본다.

1) Effortless is a myth. (공짜는 없다)
우린 모두 타고난 각자의 재능이 있다. 기가 막힌 음색을 가지고 태어난 사람도 있고, 숫자에 능한 사람도 있고, 동물적으로 운동감각이 뛰어난 사람도 있다. 성공하려면 타고난 재능을 가지고 있어야 한다는 말도 맞을지 모르겠다. 그래서일까? 우리는 종종 성공한 사람들을 보며 타고난 재능이라고 치부해 버리기도 하고, 쉽게 해내는 (것처럼 보이는) 결과물을 보며 그 자리까지 가기 위해 흘린 피 땀 눈물을 외면해 버리기도 한다.

로저 페더러는 자신이 테니스 선수에게 필요한 재능을 타고났음을 인정하면서(타고난 재능을 커리어와 연결시키는 건 매우 중요하다), 타고난 재능만으로는 성공할 수 없음을 강조한다. "Believe in yourself has to be earned."라며 자신에 대한 믿음은 경기를 승리로 이끄는데 꼭 필요한 재능인데, 이는 타고난 재능이 아니라 각고의 노력으로 얻어내야 하는 재능이라고 말한다. 인내심과 끈기, 과정을 즐길 수 있는 여유, 자기 관리... 이 모든 게 치열한 자신과의 싸움으로 만들어낸 재능이라는 것이다. 나는 개인적으로 "to be earned"라는 말을 좋아한다. 우리의 성공이 타고난 재능으로 결정된다면 억울하고 재미없는 삶이 되겠지만, 내가 노력해서 얻어낸 재능으로 성공을 만들 수 있다면 살아볼 만한 인생이라는 에너지가 생긴다.

나는 최근 일적으로 폭풍 속을 걷는 것 같은 시기를 보내고 있는데, 자기 확신, 회복력, 긍정적 마인드 이 세 재능을 바닥내지 않고 든든하게 키우기 위해 노력 중이다. 새로운 프로젝트를 리딩하고 팀을 매니징하고 의사결정을 내리는데 자기 확신은 필수이다. 그렇지 않으면 매사 불안감이 커져서 잘못된 판단을 내리거나, 결정을 미루거나, 책임을 전가해 버리는 결과를 내기 쉽다. 새로운 일을 시도할 때는 (특히 제로투원을 만들어 낼 때는) 실수나 실패를 했을 때 빠르게 인정하고 회복할 수 있어야 한다. 한 번에 성공하는 게 목표가 아니라 빠르게 실패하고 그걸 발판으로 또다시 시도하거나 피벗을 하면서 방향을 잡아 가는게 중요하기 때문이다. 실수나 실패에 타격이 큰 사람은 오래 버틸 수가 없다. 자기 확신과 회복력은 긍정적 마인드를 베이스로 한다. 괜찮다는 마음, 할 수 있다는 마음, 까짓것 일단 한번 해보지 뭐, 아님 말고! 하는 초긍정 마인드가 성공에 꼭 필요한 재능이고, 이건 타고난 재능이 아니라 치열한 노력으로 만들어진다. "Belive in yourself has to be earned."

각자 가진 재능을 잘 살펴보고 어떤 재능을 더 키워야 하는지 적어보면 어떨까. 성실한 것도, 잘 웃는 것도, 친화력 있는 것도, 책임감이 있는 것도 모두 노력으로 얻어야 하는 재능들이다.

2) It's only a point. (그저 1 포인트일 뿐이다)
테니스의 황제라고 불리는 로저 페더러의 한 세트 평균 승률은 54%. 세계 최고 탑 플레이어이지만 승률은 50% 정도라는 것이다. (야구도 3할이면 최강 타자라고 불린다). 한 포인트는 승부사에게 매우 중요한 순간이지만(그래서 한 포인트를 얻기 위해 최선을 다해야 하지만), 졌을 땐 그저 한 포인트로 진거 일뿐이라는 거다. 진 포인트에 연연하면 다음 포인트를 놓치게 된다. 인생을 살다 보면 1 포인트를 잃게 되는 경우가 흔히 생기는데, 1 포인트는 그저 1 포인트일 뿐. It's OK. It's only a point. 인생 최고의 샷을 만들었다면? 그 또한 1 포인트일 뿐이다.

"When you're playing a point, it has to be the most important thing in the world and it is. But when it's behind you it's behind you. This mindset is really crucial because it frees you to fully commit to the next point and the next point after, with intensity, clarify, and focus. The truth is whatever game you play in life, sometimes you're going to lose; a point, a match, a season, a job.. it's a roller coaster with many ups and downs, but negative energy is wasted energy. You want to become a master at overcoming hard moments. That is a sign of a champion."

월드 챔피언은 모든 경기를 이겨서가 아니라, 자신의 패배를 다루는 법을 잘 알고 훈련한 사람이라고 강조한다.

"The best in the world are not the best because they win every point. But it's because they know they lose again and again and have learned how to deal with it."

어느 날은 일을 잘 해낸 것 같아서 뿌듯하다가, 어느 날은 다 망친 것 같아서 자괴감에 빠질 때도 있다. 동료들에게 칭찬을 듣기도 하고 비난을 받기도 한다. 내가 만든 결과물이 졸작인 것 같아서 다 버리고 싶은 날들이 이어지기도 한다. 성공도 실패도 그저 내 커리어 인생에 1 포인트일 뿐이다. 1포인트로 게임에서 진 것보다, 더 위험한 게 '난 역시 안 되나 봐', '자존심 상해서 그만뒀어', '다시 도전한 엄두가 안 나' 이런 마음으로 이어지는 패배감이다. 그저 1 포인트라는 걸 상기하자. 세계 최강 선수도 승률이 50%이고, 최강 타자도 3할인데, 평범한 내가 매번 성공한다면 그게 더 이상한 거다. 일희일비하지 말자. 그저 1 포인트씩 쌓아가는 거다.

3) Life is bigger than a court.
16살에 테니스 커리어를 시작해서 24년 동안 테니스 코트에서 살았고 테니스에서 인생을 배웠다고 생각했는데, 2022년에 은퇴를 하고 보니 자신이 몰랐던 큰 세상이 있더라는 깨달음.

내가 처한 상황이 절망적이라고 느껴질 때, 내가 손에 쥐고 있는 걸 놓으면 세상이 무너질 것 같은 두려움이 생길 때, 나만 뒤처지고 억울한 것 같다는 생각이 밀려올 때.. 내 눈에 가림막을 하고 무작정 달리고 있는 건 아닌지 멈춰서 살펴봐야 한다. 생각해 보면 내가 만나는 사람들의 숫자도 지극히 제한적이고, 내가 속한 커리어 분야도 매우 협소하고 (게다가 나는 내가 하는 일 외엔 모르는 게 너무 많다), 내가 경험한 세계도 고작 몇몇 나라와 도시들뿐이다. 여행을 하면 내가 모르는 세상과 만나게 되는 게 가장 큰 인생 배움이 된다. 세상은 넓고, 사람들은 다양하고, 삶은 다 각자 다른 모습으로 꽃을 피운다. 인생을 내 커리어 코트에 묶어 놓는다면 경기가 끝났을 때 멘붕이 올 것이다. 커리어는 커리어일 뿐, 인생 전부가 아니다. 꼭 명심하자.

https://www.youtube.com/watch?v=t8v0cHn_LRc

테니스 황제라고 불리는 로저 페더러의 최근 다트머스 졸업 연설이 인상적이다. 그가 이제 대학을 졸업하고 사회로 나가는 졸업생들과 나눈 세 가지 메시지에 내 생각을 얹어본다.​1) Effortless is a myth. (공짜는 없다)우린 모두 타고난 각자의 재능이 있다. 기가 막힌 음색을 가지고 태어난 사람도 있고, 숫자에 능한 사람도 있고, 동물적으로 운동감각이 뛰어난 사람도 있다. 성공하려면 타고난 재능을 가지고 있어야 한다는 말도 맞을지 모르겠다. 그래서일까? 우리는 종종 성공한 사람들을 보며 타고난 재능이라고 치부해 버리기도 하고, 쉽게 해내는 (것처럼 보이는) 결과물을 보며 그 자리까지 가기 위해 흘린 피 땀 눈물을 외면해 버리기도 한다.​로저 페더러는 자신이 테니스 선수에게 필요한 재능을 타고났음을 인정하면서(타고난 재능을 커리어와 연결시키는 건 매우 중요하다), 타고난 재능만으로는 성공할 수 없음을 강조한다. "Believe in yourself has to be earned."라며 자신에 대한 믿음은 경기를 승리로 이끄는데 꼭 필요한 재능인데, 이는 타고난 재능이 아니라 각고의 노력으로 얻어내야 하는 재능이라고 말한다. 인내심과 끈기, 과정을 즐길 수 있는 여유, 자기 관리... 이 모든 게 치열한 자신과의 싸움으로 만들어낸 재능이라는 것이다. 나는 개인적으로 "to be earned"라는 말을 좋아한다. 우리의 성공이 타고난 재능으로 결정된다면 억울하고 재미없는 삶이 되겠지만, 내가 노력해서 얻어낸 재능으로 성공을 만들 수 있다면 살아볼 만한 인생이라는 에너지가 생긴다.​나는 최근 일적으로 폭풍 속을 걷는 것 같은 시기를 보내고 있는데, 자기 확신, 회복력, 긍정적 마인드 이 세 재능을 바닥내지 않고 든든하게 키우기 위해 노력 중이다. 새로운 프로젝트를 리딩하고 팀을 매니징하고 의사결정을 내리는데 자기 확신은 필수이다. 그렇지 않으면 매사 불안감이 커져서 잘못된 판단을 내리거나, 결정을 미루거나, 책임을 전가해 버리는 결과를 내기 쉽다. 새로운 일을 시도할 때는 (특히 제로투원을 만들어 낼 때는) 실수나 실패를 했을 때 빠르게 인정하고 회복할 수 있어야 한다. 한 번에 성공하는 게 목표가 아니라 빠르게 실패하고 그걸 발판으로 또다시 시도하거나 피벗을 하면서 방향을 잡아 가는게 중요하기 때문이다. 실수나 실패에 타격이 큰 사람은 오래 버틸 수가 없다. 자기 확신과 회복력은 긍정적 마인드를 베이스로 한다. 괜찮다는 마음, 할 수 있다는 마음, 까짓것 일단 한번 해보지 뭐, 아님 말고! 하는 초긍정 마인드가 성공에 꼭 필요한 재능이고, 이건 타고난 재능이 아니라 치열한 노력으로 만들어진다. "Belive in yourself has to be earned."​각자 가진 재능을 잘 살펴보고 어떤 재능을 더 키워야 하는지 적어보면 어떨까. 성실한 것도, 잘 웃는 것도, 친화력 있는 것도, 책임감이 있는 것도 모두 노력으로 얻어야 하는 재능들이다.​2) It's only a point. (그저 1 포인트일 뿐이다)테니스의 황제라고 불리는 로저 페더러의 한 세트 평균 승률은 54%. 세계 최고 탑 플레이어이지만 승률은 50% 정도라는 것이다. (야구도 3할이면 최강 타자라고 불린다). 한 포인트는 승부사에게 매우 중요한 순간이지만(그래서 한 포인트를 얻기 위해 최선을 다해야 하지만), 졌을 땐 그저 한 포인트로 진거 일뿐이라는 거다. 진 포인트에 연연하면 다음 포인트를 놓치게 된다. 인생을 살다 보면 1 포인트를 잃게 되는 경우가 흔히 생기는데, 1 포인트는 그저 1 포인트일 뿐. It's OK. It's only a point. 인생 최고의 샷을 만들었다면? 그 또한 1 포인트일 뿐이다.​"When you're playing a point, it has to be the most important thing in the world and it is. But when it's behind you it's behind you. This mindset is really crucial because it frees you to fully commit to the next point and the next point after, with intensity, clarify, and focus. The truth is whatever game you play in life, sometimes you're going to lose; a point, a match, a season, a job.. it's a roller coaster with many ups and downs, but negative energy is wasted energy. You want to become a master at overcoming hard moments. That is a sign of a champion."​월드 챔피언은 모든 경기를 이겨서가 아니라, 자신의 패배를 다루는 법을 잘 알고 훈련한 사람이라고 강조한다.​"The best in the world are not the best because they win every point. But it's because they know they lose again and again and have learned how to deal with it." 어느 날은 일을 잘 해낸 것 같아서 뿌듯하다가, 어느 날은 다 망친 것 같아서 자괴감에 빠질 때도 있다. 동료들에게 칭찬을 듣기도 하고 비난을 받기도 한다. 내가 만든 결과물이 졸작인 것 같아서 다 버리고 싶은 날들이 이어지기도 한다. 성공도 실패도 그저 내 커리어 인생에 1 포인트일 뿐이다. 1포인트로 게임에서 진 것보다, 더 위험한 게 '난 역시 안 되나 봐', '자존심 상해서 그만뒀어', '다시 도전한 엄두가 안 나' 이런 마음으로 이어지는 패배감이다. 그저 1 포인트라는 걸 상기하자. 세계 최강 선수도 승률이 50%이고, 최강 타자도 3할인데, 평범한 내가 매번 성공한다면 그게 더 이상한 거다. 일희일비하지 말자. 그저 1 포인트씩 쌓아가는 거다.​3) Life is bigger than a court.16살에 테니스 커리어를 시작해서 24년 동안 테니스 코트에서 살았고 테니스에서 인생을 배웠다고 생각했는데, 2022년에 은퇴를 하고 보니 자신이 몰랐던 큰 세상이 있더라는 깨달음.​내가 처한 상황이 절망적이라고 느껴질 때, 내가 손에 쥐고 있는 걸 놓으면 세상이 무너질 것 같은 두려움이 생길 때, 나만 뒤처지고 억울한 것 같다는 생각이 밀려올 때.. 내 눈에 가림막을 하고 무작정 달리고 있는 건 아닌지 멈춰서 살펴봐야 한다. 생각해 보면 내가 만나는 사람들의 숫자도 지극히 제한적이고, 내가 속한 커리어 분야도 매우 협소하고 (게다가 나는 내가 하는 일 외엔 모르는 게 너무 많다), 내가 경험한 세계도 고작 몇몇 나라와 도시들뿐이다. 여행을 하면 내가 모르는 세상과 만나게 되는 게 가장 큰 인생 배움이 된다. 세상은 넓고, 사람들은 다양하고, 삶은 다 각자 다른 모습으로 꽃을 피운다. 인생을 내 커리어 코트에 묶어 놓는다면 경기가 끝났을 때 멘붕이 올 것이다. 커리어는 커리어일 뿐, 인생 전부가 아니다. 꼭 명심하자.​https://www.youtube.com/watch?v=t8v0cHn_LRc

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로저 페더러에게 배우는 성공의 비결

리눅스의 창시자인 리누스 토발즈의 유명한 말 중에 다음과 같은 명언이 있다.

“Talk is cheap, show me the code.”

AI가 대신 코딩해주는 시대에, 이제 이 말은 다음처럼 바뀌어야 하지 않을까 싶다.

“Code is cheap, talk about value.”

리눅스의 창시자인 리누스 토발즈의 유명한 말 중에 다음과 같은 명언이 있다. “Talk is cheap, show me the code.” AI가 대신 코딩해주는 시대에, 이제 이 말은 다음처럼 바뀌어야 하지 않을까 싶다. “Code is cheap, talk about value.”

리눅스의 창시자인 리누스 토발즈의 유명한 말 중에 다음과 같은 명

SCAMPER는 아이디어 발상을 도와주는 창의적 사고도구입니다. 각각의 알파벳은 아이디어를 발전시키기 위한 구체적인 질문을 나타냅니다.

1. Substitute (대체하기): 어떤 요소를 다른 것으로 바꿀 수 있을까?
- 예시: 플라스틱 빨대를 종이 빨대로 대체하기.

2. Combine (결합하기): 두 가지 요소를 결합하면 새로운 것이 나올까?
- 예시: 스마트폰과 카메라 기능 결합.

3. Adapt (적용하기): 다른 분야에서 성공한 아이디어를 적용할 수 있을까?
- 예시: 자동차 좌석의 열선 기능을 사무실 의자에 적용.

4. Modify (변형하기): 기존 아이디어를 어떻게 변형할 수 있을까?
- 예시: 기존 제품의 색상이나 크기 변경.

5. Put to another use (다른 용도로 사용하기): 다른 방식으로 활용할 수 있을까?
- 예시: 와인병을 꽃병으로 사용.

6. Eliminate (제거하기): 불필요한 요소를 제거할 수 있을까?
- 예시: 제품의 복잡한 기능을 제거하고 단순화.

7. Reverse (반대로 생각하기): 순서를 뒤집거나 반대로 해볼 수 있을까?
- 예시: 패키지 배송을 고객이 직접 픽업하게 하기.

SCAMPER는 아이디어 발상을 도와주는 창의적 사고도구입니다. 각각의 알파벳은 아이디어를 발전시키기 위한 구체적인 질문을 나타냅니다. 1. Substitute (대체하기): 어떤 요소를 다른 것으로 바꿀 수 있을까? - 예시: 플라스틱 빨대를 종이 빨대로 대체하기. 2. Combine (결합하기): 두 가지 요소를 결합하면 새로운 것이 나올까? - 예시: 스마트폰과 카메라 기능 결합. 3. Adapt (적용하기): 다른 분야에서 성공한 아이디어를 적용할 수 있을까? - 예시: 자동차 좌석의 열선 기능을 사무실 의자에 적용. 4. Modify (변형하기): 기존 아이디어를 어떻게 변형할 수 있을까? - 예시: 기존 제품의 색상이나 크기 변경. 5. Put to another use (다른 용도로 사용하기): 다른 방식으로 활용할 수 있을까? - 예시: 와인병을 꽃병으로 사용. 6. Eliminate (제거하기): 불필요한 요소를 제거할 수 있을까? - 예시: 제품의 복잡한 기능을 제거하고 단순화. 7. Reverse (반대로 생각하기): 순서를 뒤집거나 반대로 해볼 수 있을까? - 예시: 패키지 배송을 고객이 직접 픽업하게 하기.

아이디어가 잘 안생길 때 쓸 수 있는 프레임워크 SCAMPER 💡

[단독] 카카오 신세계, 이베이코리아 인수 나선다

[몸값 5조 이베이 인수전에 참여하는 카카오, 신세계, MBK 파트너스💰]

🏷큐레이터평
소문만 무성했던 이베이 인수에 참여하는 기업들의 실체가 드러났습니다. 카카오, 신세계, MBK파트너스 뿐만 아니라 칼라일, KKR과 같은 글로벌 사모펀드 들도 참전한다고 하는데요.
그러나 이베이를 인수한다고 하더라도 3월 IPO를 통해 4조원의 실탄을 장전할 쿠팡을 상대로 경쟁하기 위해서는 이베이 코리아 인수에 들어갈 5조원 뿐만 아니라 추가 투자도 필요할 것입니다. 카카오와 신세계 모두 5조원이라는 거금을 지불할 수 있는 현금은 부족하고, 차입, 지분 교환, 마트 매각 등의 방식을 궁리해야 할텐데요. MBK역시 7조원 주고 샀던 홈플러스의 가치가 추락하면서 유통에 뼈아픈 기억을 갖고 있기 때문에 이번 투자에 꽤나 신중하게 접근하지 않을까 싶습니다. 누가 인수하든 이번 건은 쿠팡의 IPO와 더불어 상반기 국내 커머스에 있어서 가장 큰 이벤트가 되겠네요.

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음성, 화상 플랫폼 LINE Planet을 만들고 있습니다. 

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