스티브 잡스가 팀 쿡에게 CEO 자리를 맡기면서 한가지만 당부했다고 한다.

“나(잡스)라면 어떻게 했을까? 라고 생각하지 말라”

그 누구도 같은 방식으로 성공하지 않았다.

제2의 잡스도, 제2의 빌게이츠도, 제2의 저커버그도, 제2의 일론도 없을 것이다.

위대한 사람들의 조언들은 그저 자신이 믿는 일을 훌륭한 사람들과 함께 최대한 열심히 하라는 것 뿐이다.

모두는 각자의 길이 있고, 각자의 방식으로 살아갈 때 자신이 원하는 것을 이룰 수 있는 것 같다.

그렇기에 이렇게 해야 취업된다. 이렇게 해야 부자된다. 이렇게 해야 성공한다. 하는 성공팔이들은 오히려 인생의 걸림돌일 뿐이다.

스티브 잡스가 팀 쿡에게 CEO 자리를 맡기면서 한가지만 당부했다고 한다. “나(잡스)라면 어떻게 했을까? 라고 생각하지 말라” 그 누구도 같은 방식으로 성공하지 않았다. 제2의 잡스도, 제2의 빌게이츠도, 제2의 저커버그도, 제2의 일론도 없을 것이다. 위대한 사람들의 조언들은 그저 자신이 믿는 일을 훌륭한 사람들과 함께 최대한 열심히 하라는 것 뿐이다. 모두는 각자의 길이 있고, 각자의 방식으로 살아갈 때 자신이 원하는 것을 이룰 수 있는 것 같다. 그렇기에 이렇게 해야 취업된다. 이렇게 해야 부자된다. 이렇게 해야 성공한다. 하는 성공팔이들은 오히려 인생의 걸림돌일 뿐이다.

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day in the life of a Business Analyst at Spotify| how I visualize data (in 3 steps)

Spotify에서 데이터 분석가로 일하고 있는 Lillian Chiu의 이야기입니다.

뉴욕에서 일하는 그녀의 하루 일과를 볼수 있을 뿐만 아니라,
어떻게 데이터 분석가가 PM/PO 또는 다른 부서와 효율적으로 소통하는 지를 배울수 있는 영상이라서 좋았습니다.

특히 그녀가 사용하는 3단계로 데이터 시각화하는 방법이 매우 인사이트풀했는데요.

1. 벤치마킹하기 (Benchmarking)
2. 주석 달기 (Annotation)
3. 해석 포함하기 (Call out the insight)

이 세가지만으로도 더 효과적인 데이터 시각화 소통이 가능하다고 합니다.
데이터 분석가를 꿈꾸고 있다면 영상을 꼭 확인해보세요.

앞으로도 데이터 & AI를 재미있고 가치있게 배울수 있도록
데이터리차드 (datarichard)가 함께 하겠습니다.

💡유튜브 링크: https://youtu.be/SN8ZHFp_plw?si=nWC0k4VG_1Ypau_r

Spotify에서 데이터 분석가로 일하고 있는 Lillian Chiu의 이야기입니다. 뉴욕에서 일하는 그녀의 하루 일과를 볼수 있을 뿐만 아니라, 어떻게 데이터 분석가가 PM/PO 또는 다른 부서와 효율적으로 소통하는 지를 배울수 있는 영상이라서 좋았습니다. 특히 그녀가 사용하는 3단계로 데이터 시각화하는 방법이 매우 인사이트풀했는데요. 1. 벤치마킹하기 (Benchmarking) 2. 주석 달기 (Annotation) 3. 해석 포함하기 (Call out the insight) 이 세가지만으로도 더 효과적인 데이터 시각화 소통이 가능하다고 합니다. 데이터 분석가를 꿈꾸고 있다면 영상을 꼭 확인해보세요. 앞으로도 데이터 &amp; AI를 재미있고 가치있게 배울수 있도록 데이터리차드 (datarichard)가 함께 하겠습니다. 💡유튜브 링크: https://youtu.be/SN8ZHFp_plw?si=nWC0k4VG_1Ypau_r

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전문적인 데이터 시각화하는 방법 3단계

지난 2주 동안 이전 회사 (미국 회사) 팀원들과 콜을 할 기회가 있었다. 한 친구는 파이낸스 회사에서 DoorDash로 옮기면서 조언을 요청했고 다른 친구는 Nvidia에서 매니지먼트 트랙으로 올라가면서 조언을 요청했다. 둘다 내가 뽑았고 같이 일을 밀접하게 했기에 조언을 좀더 구체적으로 해줄 수 있었다.

오늘은 매니지먼트 트랙으로 옮기는 친구에게 해준 이야기를 한번 요약해보고자 한다. 처음 매니저 역할을 함에도 불구하고 처음부터 5명의 팀원을 매니지하고 경험이 더 많은 팀원들도 있어서 어떻게 해야할지 질문이 있었다. 하지만 좋았던 점은 한국에서 흔히 볼 수 있는 기술 개발에서 손을 조금 뗀다는 측면에 대한 걱정은 없었다는 점이었다. 기술의 전문성에서 본인의 영향력을 키우는 리더십이란 전문성으로 스위치하는데 상대적으로 덜 주저하는 사람들이 많은 곳이 실리콘밸리가 아닌가 싶다.

 1. 주니어 팀 멤버들의 성장에 신경을 쓰되 너무 많은 시간을 쓰며 일을 대신 해주지 말라는 거였다. 이는 이 친구의 성향을 내가 너무 잘 알기에 해준 조언이었는데 좋은 의도로 시간을 쓰며 도와준다해도 반복되는 경우에는 그 이유는 무엇인지 root cause를 파악하고 근본적인 이유를 해결하는데 집중하는 것이 낫다
 2. 위와 연관되어서 더 많은 시간을 더 잘하는 팀원들과 보내라고 이야기해주었다. 여기서 더 잘한다의 기준은 시니어가 아니고 성장 가능성이 있고 실제로 기여를 하는 팀원 기준으로 바라보는 거였다. 예를 들어 일대일 미팅을 보통은 주당 한번 한다면 잘하는 팀원들과는 두번 보라는 거였다.
 3. 시니어 팀원들의 경우 그 팀원들의 장점을 최대한 활용하고 존중해주지만 일을 하는 방식에 있어 아쉬운 부분이 보이면 빨리 이야기를 해보라는 거였다. 본인의 판단을 믿고 불편함과 친해져라("embrace discomfort")고 이야기해주었고 이해가 안되고 약간 느낌이 안 좋은 경우에는 계속 질문해서 파고 들어가 보라고 이야기해주었다 ("dive deep")
 4. Nvidia는 큰 회사이기에 고과에 있어서는 회사 시스템을 먼저 파악하고 매니저와 항상 얼라인하고 피어 매니저들과도 계속 이야기하면서 협업 잘하고, 연말 혹은 연초 고과 관련 "Calibration" 미팅 준비를 많이 해두고, 영향력을 키우라고 이야기해주었다.
 5. 마지막으로 해준 이야기는 리더십이란 시간을 두고 만들어가는 스킬이지 타고난 재능이 아니기에 앞단의 실수를 실수가 아닌 교훈으로 바라보라고 했고, 맞는 선택인지 회의가 들 때는 지금 매니저가 본인을 새 매니저로 선택한 이유가 있을테니 본인을 더 믿고 매니저에게 도움을 요청해보라고 했다.

오랜만에 이전 팀원들과 이야기하다보니 주니어였던 친구들이 이젠 정말 성장했구나 하는 생각도 들고, 계속 인연을 잘 유지했구나 하는 생각이 든다. 사람을 만날 때는 그 사람의 현재 위치가 아닌 사람의 됨됨이와 가능성을 보는 것이 좋다.

지난 2주 동안 이전 회사 (미국 회사) 팀원들과 콜을 할 기회가 있었다. 한 친구는 파이낸스 회사에서 DoorDash로 옮기면서 조언을 요청했고 다른 친구는 Nvidia에서 매니지먼트 트랙으로 올라가면서 조언을 요청했다. 둘다 내가 뽑았고 같이 일을 밀접하게 했기에 조언을 좀더 구체적으로 해줄 수 있었다. 오늘은 매니지먼트 트랙으로 옮기는 친구에게 해준 이야기를 한번 요약해보고자 한다. 처음 매니저 역할을 함에도 불구하고 처음부터 5명의 팀원을 매니지하고 경험이 더 많은 팀원들도 있어서 어떻게 해야할지 질문이 있었다. 하지만 좋았던 점은 한국에서 흔히 볼 수 있는 기술 개발에서 손을 조금 뗀다는 측면에 대한 걱정은 없었다는 점이었다. 기술의 전문성에서 본인의 영향력을 키우는 리더십이란 전문성으로 스위치하는데 상대적으로 덜 주저하는 사람들이 많은 곳이 실리콘밸리가 아닌가 싶다. <ol ><li> 주니어 팀 멤버들의 성장에 신경을 쓰되 너무 많은 시간을 쓰며 일을 대신 해주지 말라는 거였다. 이는 이 친구의 성향을 내가 너무 잘 알기에 해준 조언이었는데 좋은 의도로 시간을 쓰며 도와준다해도 반복되는 경우에는 그 이유는 무엇인지 root cause를 파악하고 근본적인 이유를 해결하는데 집중하는 것이 낫다</li><li>위와 연관되어서 더 많은 시간을 더 잘하는 팀원들과 보내라고 이야기해주었다. 여기서 더 잘한다의 기준은 시니어가 아니고 성장 가능성이 있고 실제로 기여를 하는 팀원 기준으로 바라보는 거였다. 예를 들어 일대일 미팅을 보통은 주당 한번 한다면 잘하는 팀원들과는 두번 보라는 거였다.</li><li>시니어 팀원들의 경우 그 팀원들의 장점을 최대한 활용하고 존중해주지만 일을 하는 방식에 있어 아쉬운 부분이 보이면 빨리 이야기를 해보라는 거였다. 본인의 판단을 믿고 불편함과 친해져라("embrace discomfort")고 이야기해주었고 이해가 안되고 약간 느낌이 안 좋은 경우에는 계속 질문해서 파고 들어가 보라고 이야기해주었다 ("dive deep")</li><li>Nvidia는 큰 회사이기에 고과에 있어서는 회사 시스템을 먼저 파악하고 매니저와 항상 얼라인하고 피어 매니저들과도 계속 이야기하면서 협업 잘하고, 연말 혹은 연초 고과 관련 "Calibration" 미팅 준비를 많이 해두고, 영향력을 키우라고 이야기해주었다.</li><li>마지막으로 해준 이야기는 리더십이란 시간을 두고 만들어가는 스킬이지 타고난 재능이 아니기에 앞단의 실수를 실수가 아닌 교훈으로 바라보라고 했고, 맞는 선택인지 회의가 들 때는 지금 매니저가 본인을 새 매니저로 선택한 이유가 있을테니 본인을 더 믿고 매니저에게 도움을 요청해보라고 했다.</li></ol> 오랜만에 이전 팀원들과 이야기하다보니 주니어였던 친구들이 이젠 정말 성장했구나 하는 생각도 들고, 계속 인연을 잘 유지했구나 하는 생각이 든다. 사람을 만날 때는 그 사람의 현재 위치가 아닌 사람의 됨됨이와 가능성을 보는 것이 좋다.

개발 매니저라는  전문성

AI(Artificial Intelligence)는 인공적으로 만들어진 지능으로,
인간의 두뇌와 같이 학습이라는 매커니즘을 통해 특정한 업무를 수행합니다.

LLM(Large Language Model), 우리가 잘 알고 있는 ChatGPT 나 Anthropic의 Claude3도 모두 학습이라는 매커니즘을 통해 만들어진 인공지능입니다.

DATA와 AI는 마치 바늘과 실, 연필과 지우개와 같은 영혼의 단짝입니다.
DATA 없이는 AI는 존재할 수 없고,
AI가 존재하기 때문에 DATA는 존재 가치를 증명받습니다.

기업은 이제
이제 AI에 집어넣을 얼마나 중요하고 가치있는 DATA를 지니느냐에 따라 그 가치를 평가받을 것이며, 중요하고 가치있는 DATA를 지닌 기업은 자신의 AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 그 미래가 달라질 것입니다.

사람도 마찬가지일 것입니다.
각 개인이 고유한 지식과 정보를 어떻게 확보하고 관리하는 능력이 중요해 질것이며,
그리고 그 확보한 지식과 정보를 어떻게 활용하느냐에 따라,
개인의 미래와 가치가 결정되는 시대가 올 것입니다.

AI가 결국 인간이 만든 매커니즘을 따르듯이,
AI의 미래를 통해 인간의 미래 역시 예상해볼 수 있습니다.

#데이터리차드 #DATA #AI #인간의미래

AI(Artificial Intelligence)는 인공적으로 만들어진 지능으로,인간의 두뇌와 같이 학습이라는 매커니즘을 통해 특정한 업무를 수행합니다. LLM(Large Language Model), 우리가 잘 알고 있는 ChatGPT 나 Anthropic의 Claude3도 모두 학습이라는 매커니즘을 통해 만들어진 인공지능입니다. DATA와 AI는 마치 바늘과 실, 연필과 지우개와 같은 영혼의 단짝입니다.DATA 없이는 AI는 존재할 수 없고,AI가 존재하기 때문에 DATA는 존재 가치를 증명받습니다. 기업은 이제이제 AI에 집어넣을 얼마나 중요하고 가치있는 DATA를 지니느냐에 따라 그 가치를 평가받을 것이며, 중요하고 가치있는 DATA를 지닌 기업은 자신의 AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 그 미래가 달라질 것입니다. 사람도 마찬가지일 것입니다.각 개인이 고유한 지식과 정보를 어떻게 확보하고 관리하는 능력이 중요해 질것이며,그리고 그 확보한 지식과 정보를 어떻게 활용하느냐에 따라,개인의 미래와 가치가 결정되는 시대가 올 것입니다. AI가 결국 인간이 만든 매커니즘을 따르듯이,AI의 미래를 통해 인간의 미래 역시 예상해볼 수 있습니다. #데이터리차드 #DATA #AI #인간의미래

DATA가 있어야 AI가 존재합니다.

애플이 피그마 커뮤니티에 새로운 템플릿을 공개했습니다. 작년 6월 iOS, iPadOS, macOS, visionOS 템플릿을 피그마를 통해 공개한 이후 1년 만입니다. iOS에서 자주 쓰이는 기능을 따로 나눠서 파일로 만들었습니다. OS 내부에서 독립적으로 언제 어디서나 실행되는 기능 위주로 정보 전달을 위한 라이브 액티비티, 팁킷.

애플 피그마 템플릿: 애플은 피그마를 어떻게 쓸까?

애플이 피그마 커뮤니티에 새로운 템플릿을 공개했습니다. 작년 6월 iOS, iPadOS, macOS, visionOS 템플릿을 피그마를 통해 공개한 이후 1년 만입니다. iOS에서 자주 쓰이는 기능을 따로 나눠서 파일로 만들었습니다.

OS 내부에서 독립적으로 언제 어디서나 실행되는 기능 위주로 정보 전달을 위한 라이브 액티비티, 팁킷. 결제를 위한 애플 페이, 탭 투 페이, 월렛. 상호작용을 위한 애플 로그인, 시리, 메시지를 추가했습니다.

더 자세한 내용은 링크에서 확인하세요.
https://designcompass.org/2024/05/07/apple-figma-template/

#template #uikit #라이브러리 #리소스 #애플

애플이 피그마 커뮤니티에 새로운 템플릿을 공개했습니다. 작년 6월 iOS, iPadOS, macOS, visionOS 템플릿을 피그마를 통해 공개한 이후 1년 만입니다. iOS에서 자주 쓰이는 기능을 따로 나눠서 파일로 만들었습니다. OS 내부에서 독립적으로 언제 어디서나 실행되는 기능 위주로 정보 전달을 위한 라이브 액티비티, 팁킷. 결제를 위한 애플 페이, 탭 투 페이, 월렛. 상호작용을 위한 애플 로그인, 시리, 메시지를 추가했습니다. 더 자세한 내용은 링크에서 확인하세요.https://designcompass.org/2024/05/07/apple-figma-template/ #template #uikit #라이브러리 #리소스 #애플

디자인 나침반

세계 최대의 개발자 Q&A 커뮤니티인 스택오버플로우가 OpenAI와의 파트너십을 발표했습니다.

ChatGPT 내에 개발 관련 질문에 대한 답변으로 스택오버플로우의 컨텐츠를 사용하고, 출처를 제공하여 스택오버플로우로 유입시켜 윈윈하는 방식으로 협력한다고 합니다.

또한, 스택오버플로우의 컨텐츠로 OpenAI의 모델을 강화함과 동시에 OverflowAI를 개발하기위해 협력한다고 합니다.

ChatGPT 런칭 이후 스택오버플로우의 사용자수가 급감하며 위기를 맞이했는데요. 위기를 기회로 바꾸기 위한 좋은 선택을 빠르게 내린 것 같습니다.

며칠전엔 파이낸셜 타임즈와 OpenAI가 파트너십을 맺었는데요. 초기 인터넷 포털 시장에서와 유사한 방식으로, 아마 앞으로 컨텐츠를 제공하는 회사들은 이와 같은 방식으로 AI 회사들과 협력하게 되지 않을까 싶습니다.

세계 최대의 개발자 Q&amp;A 커뮤니티인 스택오버플로우가 OpenAI와의 파트너십을 발표했습니다. ChatGPT 내에 개발 관련 질문에 대한 답변으로 스택오버플로우의 컨텐츠를 사용하고, 출처를 제공하여 스택오버플로우로 유입시켜 윈윈하는 방식으로 협력한다고 합니다. 또한, 스택오버플로우의 컨텐츠로 OpenAI의 모델을 강화함과 동시에 OverflowAI를 개발하기위해 협력한다고 합니다. ChatGPT 런칭 이후 스택오버플로우의 사용자수가 급감하며 위기를 맞이했는데요. 위기를 기회로 바꾸기 위한 좋은 선택을 빠르게 내린 것 같습니다. 며칠전엔 파이낸셜 타임즈와 OpenAI가 파트너십을 맺었는데요. 초기 인터넷 포털 시장에서와 유사한 방식으로, 아마 앞으로 컨텐츠를 제공하는 회사들은 이와 같은 방식으로 AI 회사들과 협력하게 되지 않을까 싶습니다.

🗞️ 스택오버플로우, OpenAI와의 파트너십 발표

https://stackoverflow.co/company/press/archive/openai-partnership/

애플이 AI 안경을 만들어 주길 고대하는 1인

쿡 형님 이제 때가 되지 않았나요?! 🥹

애플이 AI 안경을 만들어 주길 고대하는 1인 쿡 형님 이제 때가 되지 않았나요?! 🥹

소프트웨어 엔지니어의 취업난은 AI 때문이 아니다. 이 때문에 일자리가 더 생기면 생겼지 사라지지 않는다. 최소한 아직까지는 그렇다. (여기에는 분명한 이유가 있다)

빅테크의 엔지니어 대량 해고는 AI가 대체 할 수 있기 때문에 줄이는게 아니라, 진행하는 사업의 중요도에 의한 자원과 인원의 재배치이다. (물론 수백명 이하의 작은 회사 중에는 GPU를 더 확보하기 위해 리서처를 줄이는 곳이 있긴하다)

정보는 정확히 알아야한다. 보통 이런 말 퍼뜨리는 사람들은 진짜 이유를 모르는 사람들이다.

소프트웨어 엔지니어의 취업난은 AI 때문이 아니다. 이 때문에 일자리가 더 생기면 생겼지 사라지지 않는다. 최소한 아직까지는 그렇다. (여기에는 분명한 이유가 있다) 빅테크의 엔지니어 대량 해고는 AI가 대체 할 수 있기 때문에 줄이는게 아니라, 진행하는 사업의 중요도에 의한 자원과 인원의 재배치이다. (물론 수백명 이하의 작은 회사 중에는 GPU를 더 확보하기 위해 리서처를 줄이는 곳이 있긴하다) 정보는 정확히 알아야한다. 보통 이런 말 퍼뜨리는 사람들은 진짜 이유를 모르는 사람들이다.

미국 다들 좋아라하지만, 그래서 미국이 진짜 줄타기 장난 아니고(본인 유경험자), 정치 진짜 장난 아닌 경우가 많다.

나의 레벨은 매니저의 마음 속에 있고, 고과와 승진을 위해선 매니저가 열심히 싸워줘야하기 때문이다.

게다가 이유 없이 당일날 You are fired 하는게 ✌️정상✌️인 나라라서 더 그렇다.

미국 다들 좋아라하지만, 그래서 미국이 진짜 줄타기 장난 아니고(본인 유경험자), 정치 진짜 장난 아닌 경우가 많다. 나의 레벨은 매니저의 마음 속에 있고, 고과와 승진을 위해선 매니저가 열심히 싸워줘야하기 때문이다. 게다가 이유 없이 당일날 You are fired 하는게 ✌️정상✌️인 나라라서 더 그렇다.

미국의 대형 유통업체 월마트가 2023년 매출액 기준 전년 대비 6% 성장하는 등 여전한 저력을 보여주고 있다. 이른바 오프라인과 온라인을 넘나드는 '옴니채널' 전략을 선보였는데, 여기서 더 나아가 올해는 미래 비전으로 '적응형 리테일(adaptive retail)'을 내세웠다. 특히 "온-오프라인의 구분 없이 고객이 월마트의 어떤 채널을 이용하든, 쇼핑의 어떤 단계에 있든 최상의 경험을 제공하는 것"이 중요하다고 강조했다.

월마트는 상품 검색 경험을 어떻게 고도화했을까? | 요즘IT

미국의 대형 유통업체 월마트는 23년 매출액 기준 전년 대비 6% 성장하는 등 여전한 저력을 보여주고 있습니다. 월마트는 상품 검색에서도 고객이 원하는 상품을 쉽게 찾을 수 있도록 최상의 경험을 제공하는 방향으로 발전해왔는데요. 최근엔 생성 AI를 적용하여 사용자 만족도를 높이고, 광고 영역과 헬스 영역을 강화하며 매출을 증대하고 있다고 합니다.
월마트의 쉽고 빠른 검색과 발견을 돕는 상품 검색 경험 고도화 사례 관련해서 요약된 글이 있어 공유드립니다.

👁️ 음성 검색에서 생성AI까지
월마트는 생성 AI를 제공하기 전에도 온라인과 오프라인 데이터가 연결된 검색 경험에 탁월했습니다. 이미 5년 전에도 음성 검색, 바코드 검색이 지원됐고, POG가 연동되어 오프라인 매장에 상품 위치를 알 수 있었습니다. 현재는 검색어 자동완성 시 키워드와 관련성 높은 상품을 함께 제공하고 있고 정교화된 필터 기능을 제공하면서 검색 결과에서 상품을 바로 장바구니에 담을 수 있도록 퀵 장바구니 버튼을 배치하고 있습니다.
현재는 풀필먼트를 강화하여 오늘이나 내일 받아볼 수 있도록 폭넓게 지원하고 있습니다.

🤔 생성 AI만 적용한다고 해서 검색 경험이 좋아지는건 아닙니다.
월마트는 고객 여정 전반에 검색뿐만 아니라 추천 등에 대한 파인딩 기능이 고도화되어 있어 생성 AI를 적용했을 때 고객 경험 향상으로 이어질 수 있습니다.
만약 상품 구색을 갖추지 못하고 결품, 결건 문제가 있거나 검색, 추천 기능이 제대로 작동하지 않는 상태일 경우 생성 AI를 적용한다면 시너지가 크게 나지 않을 가능성이 높습니다.

🤠 신규 수익 창출과 이어지는 검색 경험
월마트는 크게 두가지 측면에서 신규 수익 창출을 도모하고 있습니다.
 * 월마트 커넥트 (디지털 미디어 광고 사업)
 * 월마트 헬스 (의료사업과 결합)
이러한 전략 방향은 검색 결과에서 "Sponsored" 형태로 광고를 제공합니다. 이는 아마존 다음으로 월마트에 광고를 게재하고 싶어 하는 판매자들의 니즈를 충족하면서도, 온라인과 함께 오프라인 매장 데이터를 활용하여 광고 효과를 극대화 할 수 있을 것으로 보입니다.
추가로 시장 규모가 점차 커지는 헬스케어 분야에서도 자체 브랜딩 안에서 검색을 별도로 지원하며 각 하위 카테고리마다 상세 검색 및 필터를 제공합니다.

🎆 자동완성 맞춤형 셀렉션 제안
월마트는 검색창을 선택하면 사용자의 과거 검색 이력과 연관된 키워드를 분석하여 개인의 선호, 관심사에 맞춘 맞춤형 검색 결과를 제공합니다.
특히 검색 과정을 간소화하기 위해 자동완성 기능을 통해 관련 키워드를 제공하는 것뿐만 아닌, 사용자에게 더욱 관련성 높은 상품을 셀렉션하여 제공합니다.

💁‍♂️ 사용자 니즈를 반영한 필터 제공
월마트는 검색 결과에서 사용자가 원하는 상품을 정확하고 빠르게 찾을 수 있도록 가격, 브랜드, 평점, 상품 타입 등 다양한 필터 옵션을 제공합니다. 찾고자 하는 상품의 종류가 많을 경우 더욱 다양한 필터 옵션을 보여주기에 상품별로 유연하고 최적화된 필터 옵션을 제공합니다.

🏃🏻‍♀️ 시멘틱 검색
월마트에서 생성 AI를 도입하게 된 이유는 단어의 의미를 이해하고 문맥적 관련성을 고려한 검색 결과를 보여줄 수 있기 때문입니다. 단순히 키워드가 일치하는지를 넘어 검색 의도와 문맥을 분석해서 제시하는 것도 가능합니다.

🧘🏻‍♂️ 상품 추천
월마트는 온라인 및 오프라인에서의 쇼핑 패턴 등 다양한 데이터 소스를 활용하여 추천을 제공합니다. 특히 상품 상세에 제공되는 모듈은 6가지고, 구매 이력, 검색 및 클릭 수, 리뷰 등의 데이터를 분석해 맞췀화된 상품 추천을 제공하고 있습니다.
 * Best seller
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미국의 대형 유통업체 월마트는 23년 매출액 기준 전년 대비 6% 성장하는 등 여전한 저력을 보여주고 있습니다. 월마트는 상품 검색에서도 고객이 원하는 상품을 쉽게 찾을 수 있도록 최상의 경험을 제공하는 방향으로 발전해왔는데요. 최근엔 생성 AI를 적용하여 사용자 만족도를 높이고, 광고 영역과 헬스 영역을 강화하며 매출을 증대하고 있다고 합니다. 월마트의 쉽고 빠른 검색과 발견을 돕는 상품 검색 경험 고도화 사례 관련해서 요약된 글이 있어 공유드립니다. 👁️ 음성 검색에서 생성AI까지월마트는 생성 AI를 제공하기 전에도 온라인과 오프라인 데이터가 연결된 검색 경험에 탁월했습니다. 이미 5년 전에도 음성 검색, 바코드 검색이 지원됐고, POG가 연동되어 오프라인 매장에 상품 위치를 알 수 있었습니다. 현재는 검색어 자동완성 시 키워드와 관련성 높은 상품을 함께 제공하고 있고 정교화된 필터 기능을 제공하면서 검색 결과에서 상품을 바로 장바구니에 담을 수 있도록 퀵 장바구니 버튼을 배치하고 있습니다.현재는 풀필먼트를 강화하여 오늘이나 내일 받아볼 수 있도록 폭넓게 지원하고 있습니다. 🤔 생성 AI만 적용한다고 해서 검색 경험이 좋아지는건 아닙니다.월마트는 고객 여정 전반에 검색뿐만 아니라 추천 등에 대한 파인딩 기능이 고도화되어 있어 생성 AI를 적용했을 때 고객 경험 향상으로 이어질 수 있습니다. 만약 상품 구색을 갖추지 못하고 결품, 결건 문제가 있거나 검색, 추천 기능이 제대로 작동하지 않는 상태일 경우 생성 AI를 적용한다면 시너지가 크게 나지 않을 가능성이 높습니다. 🤠 신규 수익 창출과 이어지는 검색 경험월마트는 크게 두가지 측면에서 신규 수익 창출을 도모하고 있습니다. <ul ><li>월마트 커넥트 (디지털 미디어 광고 사업)</li><li>월마트 헬스 (의료사업과 결합)</li></ul>이러한 전략 방향은 검색 결과에서 "Sponsored" 형태로 광고를 제공합니다. 이는 아마존 다음으로 월마트에 광고를 게재하고 싶어 하는 판매자들의 니즈를 충족하면서도, 온라인과 함께 오프라인 매장 데이터를 활용하여 광고 효과를 극대화 할 수 있을 것으로 보입니다. 추가로 시장 규모가 점차 커지는 헬스케어 분야에서도 자체 브랜딩 안에서 검색을 별도로 지원하며 각 하위 카테고리마다 상세 검색 및 필터를 제공합니다. 🎆 자동완성 맞춤형 셀렉션 제안월마트는 검색창을 선택하면 사용자의 과거 검색 이력과 연관된 키워드를 분석하여 개인의 선호, 관심사에 맞춘 맞춤형 검색 결과를 제공합니다.특히 검색 과정을 간소화하기 위해 자동완성 기능을 통해 관련 키워드를 제공하는 것뿐만 아닌, 사용자에게 더욱 관련성 높은 상품을 셀렉션하여 제공합니다. 💁‍♂️ 사용자 니즈를 반영한 필터 제공월마트는 검색 결과에서 사용자가 원하는 상품을 정확하고 빠르게 찾을 수 있도록 가격, 브랜드, 평점, 상품 타입 등 다양한 필터 옵션을 제공합니다. 찾고자 하는 상품의 종류가 많을 경우 더욱 다양한 필터 옵션을 보여주기에 상품별로 유연하고 최적화된 필터 옵션을 제공합니다. 🏃🏻‍♀️ 시멘틱 검색월마트에서 생성 AI를 도입하게 된 이유는 단어의 의미를 이해하고 문맥적 관련성을 고려한 검색 결과를 보여줄 수 있기 때문입니다. 단순히 키워드가 일치하는지를 넘어 검색 의도와 문맥을 분석해서 제시하는 것도 가능합니다. 🧘🏻‍♂️ 상품 추천월마트는 온라인 및 오프라인에서의 쇼핑 패턴 등 다양한 데이터 소스를 활용하여 추천을 제공합니다. 특히 상품 상세에 제공되는 모듈은 6가지고, 구매 이력, 검색 및 클릭 수, 리뷰 등의 데이터를 분석해 맞췀화된 상품 추천을 제공하고 있습니다.<ul ><li>Best seller</li><li>Similar items you might like</li><li>More item to consider</li><li>Products you may also like</li><li>Customers also considered</li><li>More items to explore </li></ul>

요즘IT

월마트의 상품 검색 경험 고도화 방법

NAVER D2

국내
네이버 - https://d2.naver.com/home
네이버 플레이스 - https://medium.com/naver-place-dev
카카오 - https://tech.kakao.com/blog/
카카오페이 - https://tech.kakaopay.com/
카카오스타일 - https://devblog.kakaostyle.com/ko/
쿠팡 - https://medium.com/coupang-engineering/kr/home
우아한형제들 - https://techblog.woowahan.com/
요기요 - https://techblog.yogiyo.co.kr/
현대자동차 - https://42dot.ai/blog
토스 - https://toss.tech/
뱅크샐러드 - https://blog.banksalad.com/
쏘카 - https://tech.socarcorp.kr/
직방 - https://medium.com/zigbang
지마켓 - https://dev.gmarket.com/
마켓컬리 - https://helloworld.kurly.com/
당근 - https://medium.com/daangn
중고나라 - https://teamblog.joonggonara.co.kr/
여기어때 - https://techblog.gccompany.co.kr/
라인 - https://engineering.linecorp.com/ko
넥슨 - https://www.intelligencelabs.tech/
데브시스터즈 - https://tech.devsisters.com/
왓차 - https://medium.com/watcha
무신사 - https://medium.com/musinsa-tech

국외
구글 - https://developers.googleblog.com/ko/
구글플레이 - https://medium.com/googleplaydev
아마존 - https://developer.amazon.com/en-US/blogs/alexa
애플 - https://developer.apple.com/
깃허브 - https://github.blog/
이베이 - https://innovation.ebayinc.com/tech/
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슬랙 - https://slack.engineering/
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MS - https://techcommunity.microsoft.com/

국내네이버 - https://d2.naver.com/home네이버 플레이스 - https://medium.com/naver-place-dev카카오 - https://tech.kakao.com/blog/카카오페이 - https://tech.kakaopay.com/카카오스타일 - https://devblog.kakaostyle.com/ko/쿠팡 - https://medium.com/coupang-engineering/kr/home우아한형제들 - https://techblog.woowahan.com/요기요 - https://techblog.yogiyo.co.kr/현대자동차 - https://42dot.ai/blog토스 - https://toss.tech/뱅크샐러드 - https://blog.banksalad.com/쏘카 - https://tech.socarcorp.kr/직방 - https://medium.com/zigbang지마켓 - https://dev.gmarket.com/마켓컬리 - https://helloworld.kurly.com/당근 - https://medium.com/daangn중고나라 - https://teamblog.joonggonara.co.kr/여기어때 - https://techblog.gccompany.co.kr/라인 - https://engineering.linecorp.com/ko넥슨 - https://www.intelligencelabs.tech/데브시스터즈 - https://tech.devsisters.com/왓차 - https://medium.com/watcha무신사 - https://medium.com/musinsa-tech 국외구글 - https://developers.googleblog.com/ko/구글플레이 - https://medium.com/googleplaydev아마존 - https://developer.amazon.com/en-US/blogs/alexa애플 - https://developer.apple.com/깃허브 - https://github.blog/이베이 - https://innovation.ebayinc.com/tech/페이스북 - https://engineering.fb.com/슬랙 - https://slack.engineering/트위터 - https://blog.twitter.com/engineering/en_us에어비앤비 - https://medium.com/airbnb-engineering넷플릭스 - https://netflixtechblog.com/?gi=f87f6e01f27aMS - https://techcommunity.microsoft.com/

Naver

회사 테크 블로그 모음 👨🏻‍💻

3개월간 개발한 마이크로서비스에 498개의 테스트 코드를 작성한 시니어 개발자가 추천해준 을 번역했다. 테스트의 종류와 이유, 철학을 Java, SpringBoot, JUnit을 사용한 예시와 함께 설명한다.

실용적인 테스트 피라미드 (번역)

최근에 이직한 미국 회사에 테스트에 진심인 시니어 개발자가 있었습니다. 그가 혼자서 약 3개월간 개발한 Java/Spring 기반의 백엔드 마이크로서비스는 무려 498개의 테스트가 작성되었습니다. 😵

물론 개수가 많다고 무조건 좋은 테스트는 아니지만, 그는 필요한 테스트들만 견고하게 작성했고, 다양한 종류와 범위의 테스트들을 깔끔하게 구성하고 읽기 편하게 작성했으며, JUnit5와 Mockito 등의 테스트 라이브러리의 기능들을 풍부하게 활용해서 배울 점이 많았습니다.

심지어 테스트하기 쉬운 프로젝트도 아니었습니다:
 1. 외부 서비스들 및 사내 마이크로서비스들간의 복잡한 연계가 필요한 서비스였고,
 2. 1980년대부터 현재까지 운영중인 사내 레거시 시스템(BASIC과 COBOL로 개발됨)의 동작은 일정하지 않았으며,
 3. 암호화되지 않은 개인정보들 때문에 DB 접근 권한이 제한되어 실시간 데이터를 얻을 수 없는 반면, 비즈니스 관리자들은 데이터를 직접 변경할 수 있었으며,
 4. 다양한 이해관계자들에 의해 요구사항이 수없이 바뀌었고,
 5. 시간 및 위치 데이터에 민감한 서비스라 미국 각 지역의 시차에 따라 다른 동작이 필요한 까다로운 서비스였다.

이정도로 복잡한 백엔드 서비스들은 봐왔지만 이렇게 확실하게 테스트하는 경우는 본 적이 없어서,
이래서 차는 독일차를 사라는건가..🤔
라는 구시대적 선입견이 스멀스멀 피어오르기도 했습니다. (그는 독일 혹은 폴란드 출신입니다)

그에게
너처럼 테스트 코드 작성하려면 어디서부터 시작해야해?
라고 물었는데, 그는 곧바로
Test Pyramid를 먼저 이해하는게 좋아
라며 이 글을 추천해줬습니다.

그래서 주말에 각 잡고 읽는 김에 번역해보았습니다. 🙃

https://www.integer.blog/practical-test-pyramid/?ref=careerly.co.kr

최근에 이직한 미국 회사에 테스트에 진심인 시니어 개발자가 있었습니다. 그가 혼자서 약 3개월간 개발한 Java/Spring 기반의 백엔드 마이크로서비스는 무려 498개의 테스트가 작성되었습니다. 😵 물론 개수가 많다고 무조건 좋은 테스트는 아니지만, 그는 필요한 테스트들만 견고하게 작성했고, 다양한 종류와 범위의 테스트들을 깔끔하게 구성하고 읽기 편하게 작성했으며, JUnit5와 Mockito 등의 테스트 라이브러리의 기능들을 풍부하게 활용해서 배울 점이 많았습니다. 심지어 테스트하기 쉬운 프로젝트도 아니었습니다:<ol ><li>외부 서비스들 및 사내 마이크로서비스들간의 복잡한 연계가 필요한 서비스였고,</li><li>1980년대부터 현재까지 운영중인 사내 레거시 시스템(BASIC과 COBOL로 개발됨)의 동작은 일정하지 않았으며,</li><li>암호화되지 않은 개인정보들 때문에 DB 접근 권한이 제한되어 실시간 데이터를 얻을 수 없는 반면, 비즈니스 관리자들은 데이터를 직접 변경할 수 있었으며,</li><li>다양한 이해관계자들에 의해 요구사항이 수없이 바뀌었고,</li><li>시간 및 위치 데이터에 민감한 서비스라 미국 각 지역의 시차에 따라 다른 동작이 필요한 까다로운 서비스였다.</li></ol> 이정도로 복잡한 백엔드 서비스들은 봐왔지만 이렇게 확실하게 테스트하는 경우는 본 적이 없어서, <code >이래서 차는 독일차를 사라는건가..🤔</code>라는 구시대적 선입견이 스멀스멀 피어오르기도 했습니다. (그는 독일 혹은 폴란드 출신입니다) ​그에게 <code >너처럼 테스트 코드 작성하려면 어디서부터 시작해야해?</code> 라고 물었는데, 그는 곧바로 <code >Test Pyramid를 먼저 이해하는게 좋아</code>라며 이 글을 추천해줬습니다. 그래서 주말에 각 잡고 읽는 김에 번역해보았습니다. 🙃 https://www.integer.blog/practical-test-pyramid/?ref=careerly.co.kr

1nteger 🏄🏻‍♂️

498개의 테스트 코드 (번역)

Dev Ranking

GeekNews 에서 소개를 해준 사이트인데요,
커리어리와 GeekNews 포함한 유명 it 서비스 및 뉴스의 글들을 랭킹으로 보여주고,

유명한 it 기업 기술 블로그 사이트도 정리되어 필요할때 찾아보기 너무 좋습니다.

it 기술 관련 블로그나 뉴스를 살펴보고 싶으신 분들은 참고하면 좋겠습니다.

📚 링크
 * https://dev-ranking.vercel.app/

GeekNews 에서 소개를 해준 사이트인데요,커리어리와 GeekNews 포함한 유명 it 서비스 및 뉴스의 글들을 랭킹으로 보여주고, 유명한 it 기업 기술 블로그 사이트도 정리되어 필요할때 찾아보기 너무 좋습니다. it 기술 관련 블로그나 뉴스를 살펴보고 싶으신 분들은 참고하면 좋겠습니다. 📚 링크<ul><li>https://dev-ranking.vercel.app/</li></ul>

Vercel

🌐 개발자가 알고 있으면 좋은 사이트

일을 시작할 땐 개인의 성장에만 집중했습니다.

시간이 흐르며 함께 성장하는 것에 집중하게 됐습니다. 동료의 성장뿐 아니라 회사, 제품의 성장에도 관심을 가졌습니다.

조금 더 시간이 흐르자, 회의감이 들었습니다. "내가 왜 이러고 있지?"

성장의 의미를 돌아볼 시간이 찾아온 것이었습니다.

성장을 통해 이루고자 하는 바를 잊고 있었다는 걸 깨달았습니다. 왜 성장하고 싶었을까요. 왜 함께 성장해야 했을까요.

문제를 해결하고 싶었기 때문입니다. 세상을 살며 마주한 문제가 많고 이를 해결하고 싶은데 그럴 능력이 되질 않았거든요. 그래서 공부하고 일하고 발표하고 글을 쓰며 성장했습니다. 덕분에 크고 작은 문제를 푸는데 기여할 수 있었죠.

다른 말로 정리하면 더 나은 세상을 만들고 싶기 때문이라고 할 수 있겠네요. 여러분은 어떤 이유로 성장하려 하시나요?

마주한 문제를 해결해서 조금 더 나은 세상을 만드는 것. 바로 우리가 성장하기 위해 노력하는 이유가 아닐까요.

일을 시작할 땐 개인의 성장에만 집중했습니다. 시간이 흐르며 함께 성장하는 것에 집중하게 됐습니다. 동료의 성장뿐 아니라 회사, 제품의 성장에도 관심을 가졌습니다. 조금 더 시간이 흐르자, 회의감이 들었습니다. "내가 왜 이러고 있지?" 성장의 의미를 돌아볼 시간이 찾아온 것이었습니다. 성장을 통해 이루고자 하는 바를 잊고 있었다는 걸 깨달았습니다. 왜 성장하고 싶었을까요. 왜 함께 성장해야 했을까요. 문제를 해결하고 싶었기 때문입니다. 세상을 살며 마주한 문제가 많고 이를 해결하고 싶은데 그럴 능력이 되질 않았거든요. 그래서 공부하고 일하고 발표하고 글을 쓰며 성장했습니다. 덕분에 크고 작은 문제를 푸는데 기여할 수 있었죠. 다른 말로 정리하면 더 나은 세상을 만들고 싶기 때문이라고 할 수 있겠네요. 여러분은 어떤 이유로 성장하려 하시나요? 마주한 문제를 해결해서 조금 더 나은 세상을 만드는 것. 바로 우리가 성장하기 위해 노력하는 이유가 아닐까요.

성장의 이유

The library for web and native user interfaces

React 19 Beta - React

React 19 베타 버전이 npm을 통해 출시되었습니다. 이번 업데이트에서 주목할 만한 것은 "Actions"이라는 개념인데요. Actions은 비동기 전환을 사용하는 함수를 말합니다.
그럼 비동기 전환을 사용하는 함수란 무엇일까요?
비동기 작업을 콜백함수나 Promise로 처리하게 되면 코드 가독성이 떨어지고 복잡성이 증대되는데요. React에서는 이런 문제를 해결하기 위해 비동기 전환 즉 Action을 사용하여 비동기 작업을 마치 동기 작업처럼 쉽게 처리할 수 있습니다.

이런 Actions 개념을 바탕으로 React 19에서는 'useOptimistic'과 'useActionState'와 같은 새로운 훅(Hook)들이 추가되었습니다. 이 훅들은 비동기 작업을 보다 선언적이고 간결하게 처리할 수 있도록 도와주는데요.

React 19의 Actions 및 관련 훅들은 비동기 작업 처리, 데이터 제출, 오류 처리, 상태 관리 등을 자동화하고 추상화합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 비동기 로직 구현(Pending, Error 등)에 직접 개발을 하지 않아도 되어 개발 생산성 향상과 코드 품질 개선을 기대할 수 있습니다.

개인적으로는 Promise를 반환하는 함수의 결과를 사용할수 있는 'use'훅과 낙관적 업데이트로 UX를 개선할수 있는 'useOptimistic' 훅이 가장 기대가 되네요.

https://react.dev/blog/2024/04/25/react-19

React 19 베타 버전이 npm을 통해 출시되었습니다. 이번 업데이트에서 주목할 만한 것은 "Actions"이라는 개념인데요. Actions은 비동기 전환을 사용하는 함수를 말합니다. 그럼 비동기 전환을 사용하는 함수란 무엇일까요?비동기 작업을 콜백함수나 Promise로 처리하게 되면 코드 가독성이 떨어지고 복잡성이 증대되는데요. React에서는 이런 문제를 해결하기 위해 비동기 전환 즉 Action을 사용하여 비동기 작업을 마치 동기 작업처럼 쉽게 처리할 수 있습니다. 이런 Actions 개념을 바탕으로 React 19에서는 'useOptimistic'과 'useActionState'와 같은 새로운 훅(Hook)들이 추가되었습니다. 이 훅들은 비동기 작업을 보다 선언적이고 간결하게 처리할 수 있도록 도와주는데요. React 19의 Actions 및 관련 훅들은 비동기 작업 처리, 데이터 제출, 오류 처리, 상태 관리 등을 자동화하고 추상화합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 비동기 로직 구현(Pending, Error 등)에 직접 개발을 하지 않아도 되어 개발 생산성 향상과 코드 품질 개선을 기대할 수 있습니다. 개인적으로는 Promise를 반환하는 함수의 결과를 사용할수 있는 'use'훅과 낙관적 업데이트로 UX를 개선할수 있는 'useOptimistic' 훅이 가장 기대가 되네요. https://react.dev/blog/2024/04/25/react-19

React

React 19 베타 출시: Actions의 도입과 새로운 비동기

직장인이 된 지 한 달이 되었다.

🐣 우당탕탕 신입개발자의 한달간의 기록

뚝딱거렸던 신입 시절을 떠올리며 즐겁게 읽었네요.
회식 2차까지 버틸 수 있는 체력이 무척 부럽습니다

https://velog.io/@wndpseo/%EC%9A%B0%EB%8B%B9%ED%83%95%ED%83%95-%EC%8B%A0%EC%9E%85%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90%EC%9D%98-%ED%95%9C%EB%8B%AC%EA%B0%84%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EB%A1%9D

뚝딱거렸던 신입 시절을 떠올리며 즐겁게 읽었네요.회식 2차까지 버틸 수 있는 체력이 무척 부럽습니다 https://velog.io/@wndpseo/%EC%9A%B0%EB%8B%B9%ED%83%95%ED%83%95-%EC%8B%A0%EC%9E%85%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90%EC%9D%98-%ED%95%9C%EB%8B%AC%EA%B0%84%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EB%A1%9D

Velog

신입 개발자의 한 달

Are you stuck on a programming challenge? Does the code not compile? Does the API work differently than you expect? Little problems can add up and get in the way of seeing the big picture. As a software developer, you need to be able to overcome these obs

5 Practical Ways to Quickly Overcome a Programming Obstacle

 1. 한 발짝 물러서기
 2. 소리내서 말하기
 3. 산책하거나 달리기
 4. 문서 읽기
 5. 타이머 설정하기

정말 공감갑니다!

https://blog.supereasyapps.com/5-practical-ways-to-quickly-overcome-a-programming-obstacle/

<ol ><li>한 발짝 물러서기</li><li>소리내서 말하기</li><li>산책하거나 달리기</li><li>문서 읽기</li><li>타이머 설정하기</li></ol> 정말 공감갑니다! https://blog.supereasyapps.com/5-practical-ways-to-quickly-overcome-a-programming-obstacle/

Super Easy Apps

코딩하다가 막혔을때 극복하는 5가지 방법

Meta released the most capable open-source language model, Llama 3, yesterday. Because it is open-source, you can download the model weights and run them locally on your own machine. I know, I know...

How To Run Llama 3 In Visual Studio Code With CodeGPT

최근에 Meta에서 인기있는 오픈소스 언어 모델인 Llama 3를 발표했습니다. 전문가가 아닌데 Llama 3를 비쥬얼 스튜디오 코드에서 실행할 수 있을까요? 비전문가를 위해 친절하게 비쥬얼 스튜디오 코드에서 Llama 3를 실행하는 가이드를 소개한 기사 공유합니다.😃

<Visual Studio Code에서 Llama 3를 실행하는 방법 — 단계별 가이드>

Prerequisites
 * Llama3 3를 실행할비쥬얼 스튜디오 코드가 설치된 노트북의 사양을 확인하세요.

 * GPU가 없어도 괜찮은 성능의 CPU와 충분한 RAM이 있으면 아무런 문제 없이 노트북에서 Llama 3를 실행할 수 있다고 합니다.

1단계: Ollama 다운로드 및 설치
 * Ollama 웹사이트로 이동하여 설치 프로그램의 최신 버전을 다운로드하세요. Ollama는 다양한 플랫폼에서 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬에서 실행, 생성 및 공유하도록 설계된 도구라고 합니다.

 * 제대로 설치가 되었는지 확인하기 위해
 ollama -v
 명령어를 사용하세요.

2단계: VS Code에 CodeGPT Extension 설치
 * Visual Studio Code를 실행하고 확장(Extension) 탭으로 이동한 후, codegpt.co 에서 "CodeGPT"를 검색하고 확장을 설치하세요.

 * 확장이 설치되면 VS Code의 왼쪽 사이드바에 CodeGPT 아이콘이 표시된다고 합니다.

3단계: 모델 다운로드
 * VS Code에서 터미널을 열고
 ollama pull llama3:8b
 명령을 실행하여 Llama 3 모델을 다운로드합니다. 모델 크기가 커서(4GB 이상) 생각보다 시간이 걸릴 수 있다고 합니다.

4단계: Llama 3 모델 선택
 * VS Code의 왼쪽 패널에 있는 CodeGPT 대시보드에서 Provider 드롭다운 메뉴를 찾아 Ollama를 선택하고, 모델 드롭다운에서 "Lama3:8b"를 선택합니다.

5단계: VS 코드에서 Llama 3 실행
 * VS Code에 모델을 다운로드하고 CodeGPT를 설치했으면 테스트 프롬프트를 제공하여 모든 것이 제대로 작동하는지 확인해 봅니다.

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 상세 내용은 원본 기사를 통해 확인하실 수 있습니다. 감사합니다🙏
[Source Link] https://generativeai.pub/how-to-run-llama-3-in-visual-studio-code-with-codegpt-18cb105cf9d5

최근에 Meta에서 인기있는 오픈소스 언어 모델인 Llama 3를 발표했습니다. 전문가가 아닌데 Llama 3를 비쥬얼 스튜디오 코드에서 실행할 수 있을까요? 비전문가를 위해 친절하게 비쥬얼 스튜디오 코드에서 Llama 3를 실행하는 가이드를 소개한 기사 공유합니다.😃 &lt;Visual Studio Code에서 Llama 3를 실행하는 방법 — 단계별 가이드&gt; Prerequisites<ul ><li>Llama3 3를 실행할비쥬얼 스튜디오 코드가 설치된 노트북의 사양을 확인하세요.</li></ul> <ul ><li>GPU가 없어도 괜찮은 성능의 CPU와 충분한 RAM이 있으면 아무런 문제 없이 노트북에서 Llama 3를 실행할 수 있다고 합니다.</li></ul> 1단계: Ollama 다운로드 및 설치<ul ><li>Ollama 웹사이트로 이동하여 설치 프로그램의 최신 버전을 다운로드하세요. Ollama는 다양한 플랫폼에서 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬에서 실행, 생성 및 공유하도록 설계된 도구라고 합니다.</li></ul> <ul ><li>제대로 설치가 되었는지 확인하기 위해 <code >ollama -v</code> 명령어를 사용하세요.</li></ul> 2단계: VS Code에 CodeGPT Extension 설치<ul ><li>Visual Studio Code를 실행하고 확장(Extension) 탭으로 이동한 후, codegpt.co 에서 "CodeGPT"를 검색하고 확장을 설치하세요.</li></ul> <ul ><li>확장이 설치되면 VS Code의 왼쪽 사이드바에 CodeGPT 아이콘이 표시된다고 합니다.</li></ul> 3단계: 모델 다운로드<ul ><li>VS Code에서 터미널을 열고 <code >ollama pull llama3:8b</code> 명령을 실행하여 Llama 3 모델을 다운로드합니다. 모델 크기가 커서(4GB 이상) 생각보다 시간이 걸릴 수 있다고 합니다.</li></ul> 4단계: Llama 3 모델 선택<ul ><li>VS Code의 왼쪽 패널에 있는 CodeGPT 대시보드에서 Provider 드롭다운 메뉴를 찾아 Ollama를 선택하고, 모델 드롭다운에서 "Lama3:8b"를 선택합니다. </li></ul> 5단계: VS 코드에서 Llama 3 실행<ul ><li>VS Code에 모델을 다운로드하고 CodeGPT를 설치했으면 테스트 프롬프트를 제공하여 모든 것이 제대로 작동하는지 확인해 봅니다.</li></ul> 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 상세 내용은 원본 기사를 통해 확인하실 수 있습니다. 감사합니다🙏[Source Link] https://generativeai.pub/how-to-run-llama-3-in-visual-studio-code-with-codegpt-18cb105cf9d5

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비쥬얼 스튜디오 코드에서 Llama 3 실행하기

성숙한 사람이 되기 위한 8가지 노력 - 일을 마치고 '시스템 종료'를 할 때마다 의식적으로 스스로에게 묻는 질문이 있습니다. 오늘 나는 어떻게 일 했는가? 충분히 친절했고, 충분히 정확했는가? 의도와 상관없이 다른 사람을 불쾌하게 만든 상황은 없는가?

성숙한 사람이 되기 위한 8가지 노력

일을 마치고 '시스템 종료'를 할 때마다 의식적으로 스스로에게 묻는 질문이 있습니다. 오늘도 나는 부끄럽지 않게 일을 했는가? 충분히 나에게 우아했으며, 남에게 친절했는가? 의도와 상관없이 다른 사람을 불쾌하게 만든 상황은 없었는가? 저는 의식적으로 성숙한 사람이 되기 위해 어떤 노력을 할 수 있을까 고민하고 있습니다. 여기서 '성숙함'이란 자기 주위에서 일어나는 일을 명확히 인식하고 그 일이 일어난 이유와 배경을 이해하며 그 일의 최종 결과에 대해 과도하게 흥분하거나 침울해하지 않는 상태를 의미합니다.

 1.  성숙함은 더 많이 듣고 더 적게 말하세요
 2.  책임을 회피하지 마세요
 3.  덜 따지고 더 많이 협조하세요
 4.  변화를 받아들이세요
 5.  다양한 연령대의 사람과 어울리세요
 6.  버는 것보다 덜 쓰세요
 7.  다른 사람만큼 나를 소중하게 여기세요
 8.  내가 어느새 사회의 잘못된 관행이나 습성에 물들었을지 모른다고 받아들이세요
 9.  낯선 사람에게도 기꺼이 친절을 베푸세요
 10. 읽고 쓰고 공유하고 다른 사람이 성장하도록 도우세요
     
     https://www.redbusbagman.com/waytobegood/

일을 마치고 '시스템 종료'를 할 때마다 의식적으로 스스로에게 묻는 질문이 있습니다. 오늘도 나는 부끄럽지 않게 일을 했는가? 충분히 나에게 우아했으며, 남에게 친절했는가? 의도와 상관없이 다른 사람을 불쾌하게 만든 상황은 없었는가? 저는 의식적으로 성숙한 사람이 되기 위해 어떤 노력을 할 수 있을까 고민하고 있습니다. 여기서 '성숙함'이란 자기 주위에서 일어나는 일을 명확히 인식하고 그 일이 일어난 이유와 배경을 이해하며 그 일의 최종 결과에 대해 과도하게 흥분하거나 침울해하지 않는 상태를 의미합니다. <ol><li>성숙함은 더 많이 듣고 더 적게 말하세요</li><li>책임을 회피하지 마세요</li><li>덜 따지고 더 많이 협조하세요</li><li>변화를 받아들이세요</li><li>다양한 연령대의 사람과 어울리세요</li><li>버는 것보다 덜 쓰세요</li><li>다른 사람만큼 나를 소중하게 여기세요</li><li>내가 어느새 사회의 잘못된 관행이나 습성에 물들었을지 모른다고 받아들이세요</li><li>낯선 사람에게도 기꺼이 친절을 베푸세요</li><li>읽고 쓰고 공유하고 다른 사람이 성장하도록 도우세요 https://www.redbusbagman.com/waytobegood/</li></ol>

REDBUSBAGMAN | 빨간색 광역버스에 백팩을 메고 탑니다

⟪성숙한 사람이 되기 위한 10가지 노력⟫

집에서도 서버를 운영할 수 있을까? 생각은 하지만 실제로 실행하는 사람은 별로 없는 것 같습니다.

집에서 서버를 운영하는 게 가능한가요?

집에서도 서버를 운영할 수 있을까?
생각은 하지만 실제로 실행하는 사람은 별로 없는 것 같습니다.

왜? 몰라서. 귀찮아서. 무서워서.
정전되면 어쩌지?
인터넷 끊어지면 어쩌지?
IP 바뀌면 어쩌지?

커피한잔은 집에서 서버를 운영했습니다.
하루 이틀도 아니고 6년 동안이나.

좋은 컴퓨터도 아니었습니다.
카카오 다닐 때 자취방에서 쓰려고 샀던 데스크톱으로 시작했습니다.

[사진]
2015년 10월. 이 고물 컴퓨터가 몇 년 뒤 커피한잔 서버로 쓰였습니다.

램 16기가짜리 리눅스 데스크톱.
100Mbps 짜리 제일 싸구려 인터넷.
그리고 3만 원짜리 고물 iptime 공유기.
이게 커피한잔 인프라의 전부였습니다.

3년쯤 이렇게 쓰다가 업그레이드를 한 번 했습니다. 램을 좀 넉넉하게 쓰고 싶어서.
램 64기가짜리 데스크톱.
500Mbps 인터넷.
10만 원짜리 공유기.

그럼에도 너무 싸다.
중고등학생들이 게임하려고 쓰는 인프라보다도 열악하지 않을까?(웃음)
하지만 커피한잔 정도의 서비스를 운영하기에는 충분하고도 남았습니다.

이 컴퓨터로 전기 요금이 한 달에 5천 원~1만 원 정도 나왔을 겁니다.
그게 커피한잔 서버 운영비의 전부였습니다.
매달 들어가는 운영비가 거의 없으니 조급해 하지 않고 서비스를 만들어 나갈 수 있었습니다.

세이노의 가르침에 이런 내용이 있습니다.
"당신 스스로 불편함을 감수하고 시간을 투자해 직접 알아보고 결정한다면 언제나 당신의 지출은, 편리함을 택하는 사람들의 지출보다 적게 이루어진다.
내가 이해가 가지 않는 것은 월급 이외에는 특별히 돈 나올 구멍도 없고 그렇다고 해서 자기 계발에 열심이지도 않은 사람들이 돈이 절약되는 불편함보다는 돈을 더 지출해야 하는 편리함을 택하는 경우들이다."

aws를 선택하는 것도 이와 비슷한 고민 아닐까?
저는 기꺼이 불편함을 선택했습니다.

놀라운 비밀은… 사실 그렇게 불편하지도 않았다는 것.
장애도 거의 나지 않았습니다. 오히려 그 기간에 aws 장애가 더 많이 났습니다.
aws 전체 장애가 나서 쿠팡, 배민 같은 주요 서비스들이 다 안 되던 날에 커피한잔만 잘 되는 우스운 일도 있었습니다.

커피한잔도 작년부터는 aws로 이전했습니다.
엄청난 사건이 있었기 때문인데요.
긴 이야기가 될 거라… 다음 글에서 적어보겠습니다.

https://jeho.page/essay/2024/04/29/home-server.html

집에서도 서버를 운영할 수 있을까? 생각은 하지만 실제로 실행하는 사람은 별로 없는 것 같습니다. 왜? 몰라서. 귀찮아서. 무서워서. 정전되면 어쩌지? 인터넷 끊어지면 어쩌지? IP 바뀌면 어쩌지? 커피한잔은 집에서 서버를 운영했습니다. 하루 이틀도 아니고 6년 동안이나. 좋은 컴퓨터도 아니었습니다. 카카오 다닐 때 자취방에서 쓰려고 샀던 데스크톱으로 시작했습니다. [사진] 2015년 10월. 이 고물 컴퓨터가 몇 년 뒤 커피한잔 서버로 쓰였습니다. 램 16기가짜리 리눅스 데스크톱. 100Mbps 짜리 제일 싸구려 인터넷. 그리고 3만 원짜리 고물 iptime 공유기. 이게 커피한잔 인프라의 전부였습니다. 3년쯤 이렇게 쓰다가 업그레이드를 한 번 했습니다. 램을 좀 넉넉하게 쓰고 싶어서. 램 64기가짜리 데스크톱. 500Mbps 인터넷. 10만 원짜리 공유기. 그럼에도 너무 싸다. 중고등학생들이 게임하려고 쓰는 인프라보다도 열악하지 않을까?(웃음) 하지만 커피한잔 정도의 서비스를 운영하기에는 충분하고도 남았습니다. 이 컴퓨터로 전기 요금이 한 달에 5천 원~1만 원 정도 나왔을 겁니다. 그게 커피한잔 서버 운영비의 전부였습니다. 매달 들어가는 운영비가 거의 없으니 조급해 하지 않고 서비스를 만들어 나갈 수 있었습니다. 세이노의 가르침에 이런 내용이 있습니다. "당신 스스로 불편함을 감수하고 시간을 투자해 직접 알아보고 결정한다면 언제나 당신의 지출은, 편리함을 택하는 사람들의 지출보다 적게 이루어진다. 내가 이해가 가지 않는 것은 월급 이외에는 특별히 돈 나올 구멍도 없고 그렇다고 해서 자기 계발에 열심이지도 않은 사람들이 돈이 절약되는 불편함보다는 돈을 더 지출해야 하는 편리함을 택하는 경우들이다." aws를 선택하는 것도 이와 비슷한 고민 아닐까? 저는 기꺼이 불편함을 선택했습니다. 놀라운 비밀은… 사실 그렇게 불편하지도 않았다는 것. 장애도 거의 나지 않았습니다. 오히려 그 기간에 aws 장애가 더 많이 났습니다. aws 전체 장애가 나서 쿠팡, 배민 같은 주요 서비스들이 다 안 되던 날에 커피한잔만 잘 되는 우스운 일도 있었습니다. 커피한잔도 작년부터는 aws로 이전했습니다. 엄청난 사건이 있었기 때문인데요. 긴 이야기가 될 거라… 다음 글에서 적어보겠습니다. https://jeho.page/essay/2024/04/29/home-server.html

K리그 프로그래머

IT프로젝트에서 PM(Project Manager)의 역할이 무엇일까?

🤷‍♀️PM의 역할🤷‍♂️

프로젝트를 진행하면서 PM을 맡게 되었는데 어떻게 팀을 이끌어야 하는지 고민이 많습니다.

그러던중 이 게시글을 보면서 몇가지 마음을 고쳐 먹은게 있습니다.

1. 리더임을 자각하라
이전까지는 팀원들에게 의견을 물어보려고 노력했는데 물어보지 않아도 되는 일을 분류하고 추진해야 된다고 느꼈습니다.
물론 팀에서 의견을 공유해야 하는 사항은 토론하는게 맞지만 그 외의 굳이 필요없는 사항에 대해서는 분류하고 정리해서 왜 이렇게 해야하는지 말하는것이 리더인 저를 믿고 각자의 업무를 진행하는데 불안하지 않을거라고 생각합니다.

2. 신뢰를 잃지마라
리더가 아닌 팀원일때를 생각해보면 믿음직한 리더를 만났기에 많이 배울수 있었고 목표까지 가는데 길이 선명히 보였습니다.
하지만, 신뢰를 잃어버렸다면 프로젝트에 대해 끊임없이 의심하고 개발하면서도 자신이 없게되면서 결국 결과물에도 영향이 갔을거라고 생각합니다.
팀이 단단한 기반에서 프로젝트에 임할 수 있도록 리더는 신뢰에 예민해져야 합니다.

*별개로 화상채팅에서 팀원들의 적극적인 참여를 이끌어내게 하려면 어떻게 해야할까요? (요즘 가장 큰 고민입니다)

Freemoa

CEO/프로덕트 매니저/서비스 기획

오연우

To help anyone create, we minimize content making process.
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#플랫폼비즈니스 #플랫폼성장패턴 #영상 #영상감독 #영상편집 #크리에이터! #크리에이터이코노미

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