1
가장 스마트하게 일하는 것은 다른 누구도 할 수 없는 일을 하는 것을 의미한다.

2
이것은 아주 높은 기준이다. 다른 사람들은 할 수 없고 자신만이 잘할 수 있는 일을 찾아내는 것은 엄청난 도전이다.

3
대부분은 그것이 무엇인지 알게 되는 데 한평생이 걸린다. 그것은 오직 의도적인 연습과 다른 사람들의 도움을 통해서만 찾을 수 있지만, 일단 찾게 되면 그 보상은 엄청나다.

4
다른 사람들이 원하는 것을 잘할 때, 그리고 그 일을 할 수 있는 유일한 사람이 바로 당신일 때, 바로 그때 당신은 흔치 않은 보상을 받을 것이다.

#엔드말라리아

1 가장 스마트하게 일하는 것은 다른 누구도 할 수 없는 일을 하는 것을 의미한다. ​ ​2 이것은 아주 높은 기준이다. 다른 사람들은 할 수 없고 자신만이 잘할 수 있는 일을 찾아내는 것은 엄청난 도전이다. ​ ​3 대부분은 그것이 무엇인지 알게 되는 데 한평생이 걸린다. 그것은 오직 의도적인 연습과 다른 사람들의 도움을 통해서만 찾을 수 있지만, 일단 찾게 되면 그 보상은 엄청나다. ​ ​4 다른 사람들이 원하는 것을 잘할 때, 그리고 그 일을 할 수 있는 유일한 사람이 바로 당신일 때, 바로 그때 당신은 흔치 않은 보상을 받을 것이다. ​ #엔드말라리아 ​

< 진짜 스마트한 사람은 이렇게 일한다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223661987576

AI 툴, 함께 스터디해요! PH CLUB | Notion

PH 클럽은 ‘업무 효율을 높일 수 있는 AI 툴을 함께 스터디하는 모임’입니다. 업무에 도움을 받을 수 있는 AI 툴(생성형 AI, LLM 등)을 다양한 관점에서 비교 분석해요. AI를 활용해 업무 생산성을 높이는 방법을 함께 고민하고 탐구하는 데 중점을 두고 있어요.

‘PH’는 ‘프로덕티비티 해킹(Productivity Hacking)’의 약자예요. ’프로덕티비티 해킹’은 업무 효율을 극대화하는 전략을 말하는데요. 불필요한 작업을 줄이고, 중요한 일에 집중하기 위해 다양한 도구와 기술을 활용하는 것이 핵심이죠.

1기는 페르소나 생성을 주제로 11월 진행 중이며, 12월 한달 간 진행되는 2기는 제품 요구 사항 (PRD)를 주제로 진행될 예정이에요. 소개 페이지를 통해 1기 활동 일부를 확인하실 수 있어요.

🍒 무엇을 얻을 수 있나요?
 * 업무에 도움을 받을 수 있는 AI 툴(생성형 AI, LLM 등)을 다양한 관점에서 살펴봐요.
 * 각 LLM의 특징을 이해하고, 적합한 툴을 찾는 감각을 기를 수 있어요.
 * 매니저들이 단계별 업무 방식, 역량, 커리어, 툴 활용 방법 등에 대한 아티클을 공유해요.
 * 스터디 결과물을 나만의 아티클, 포트폴리오로 만들어 발행해 보세요.
 * 기수와 주제에 따른 실무 활용 방법을 확인할 수 있는 노션 권한을 제공해요.
 * 기수별 참여자가 모두 모여있는 오픈 채팅방에 초대 드려요.
 
😎 이런 분들이 오시면 좋아요
 * AI를 실무에 적용하는 방법이 고민이신 프로덕트 매니저, 디자이너 그리고 마케터
 * AI 툴에 관심은 있는데 혼자서 찾아보고 학습하기 어려운 분들
 * 나와 유사한 업무를 하는 다른 참여자들의 툴 활용 사례가 궁금하신 분들
 * 여러 AI 툴을 활용하고 결과를 비교 분석해 최적의 툴을 찾고 싶으신 분

PH 클럽 2기에 대해 더 궁금하시다면! 링크를 통해 상세 내용을 확인 후, 신청해주세요. 신청은 11월 28일 목요일까지 진행됩니다.

PH 클럽은 ‘업무 효율을 높일 수 있는 AI 툴을 함께 스터디하는 모임’입니다. 업무에 도움을 받을 수 있는 AI 툴(생성형 AI, LLM 등)을 다양한 관점에서 비교 분석해요. AI를 활용해 업무 생산성을 높이는 방법을 함께 고민하고 탐구하는 데 중점을 두고 있어요. ‘PH’는 ‘프로덕티비티 해킹(Productivity Hacking)’의 약자예요. ’프로덕티비티 해킹’은 업무 효율을 극대화하는 전략을 말하는데요. 불필요한 작업을 줄이고, 중요한 일에 집중하기 위해 다양한 도구와 기술을 활용하는 것이 핵심이죠. 1기는 페르소나 생성을 주제로 11월 진행 중이며, 12월 한달 간 진행되는 2기는 제품 요구 사항 (PRD)를 주제로 진행될 예정이에요. 소개 페이지를 통해 1기 활동 일부를 확인하실 수 있어요. 🍒&nbsp;무엇을 얻을 수 있나요?<ul ><li>업무에 도움을 받을 수 있는 AI 툴(생성형 AI, LLM 등)을 다양한 관점에서 살펴봐요.</li><li>각 LLM의 특징을 이해하고, 적합한 툴을 찾는 감각을 기를 수 있어요.</li><li>매니저들이 단계별 업무 방식, 역량, 커리어, 툴 활용 방법 등에 대한 아티클을 공유해요.</li><li>스터디 결과물을 나만의 아티클, 포트폴리오로 만들어 발행해 보세요.</li><li>기수와 주제에 따른 실무 활용 방법을 확인할 수 있는 노션 권한을 제공해요.</li><li>기수별 참여자가 모두 모여있는 오픈 채팅방에 초대 드려요.</li></ul>&nbsp;😎&nbsp;이런 분들이 오시면 좋아요<ul ><li>AI를 실무에 적용하는 방법이 고민이신 프로덕트 매니저, 디자이너 그리고 마케터</li><li>AI 툴에 관심은 있는데 혼자서 찾아보고 학습하기 어려운 분들</li><li>나와 유사한 업무를 하는&nbsp;다른 참여자들의 툴 활용 사례가 궁금하신 분들</li><li>여러 AI 툴을 활용하고 결과를 비교 분석해 최적의 툴을 찾고 싶으신 분</li></ul> PH 클럽 2기에 대해 더 궁금하시다면! 링크를 통해 상세 내용을 확인 후, 신청해주세요. 신청은 11월 28일 목요일까지 진행됩니다.&nbsp;

팁스터 : PH 클럽 on Notion

PH 클럽 2기와 함께해요!

슬슬 내년 상반기 OKR을 고민해야하는 시기에 OKR이 만들어진 배경과 그 조직문화에 대해서 생각해봅니다~

 * MBO (Management By Objective)
   * 피터 드러커가 주창
   * 전략팀 또는 기획팀이 전사에 목표 수립 양식 배포
     * 동일한 규격에 맞추어 본부별, 팀별로, 구성원별로 반기 또는 1년간 달성하고자 하는 목표 작성
     * 이때 진정으로 염원하는 목표수준보다는 적당히 달성할 정도로만 목표를 세움
       * 인간이 경제적 주체임을 고려할 때 우리는 평가와 보상을 높게 받기 위해 행동할 수밖에 없습니다.
       * 관리자나 구성원들은 남들이 볼 때 달성하기 어려운 듯한 도전적인 목표로 보이도록 요령껏 내용을 포장해 기술하기 쉽습니다.
   * top-down의 목표할당 방식
 * iMBO (Intel MBO)
   * 거의 달성할 수 없는 정도로 원대산 수준의 목표설정
   * 구성원의 자발적인 참여 독려
   * 목표 달성에 따른 보상 제도를 다르게 만듬 (목표달성과 보상과 연계를 느슨하게)
 * OKR
   * iMBO를 참고해서 구글에서 진행
   * 도전적인 과제를 진행하고 성장하는데 포커싱
     * 꼼꼼하고 치밀하며 세밀한 목표관리, 상시적인 평가가 본질이 아님
 * OKR의 밑바탕이 되는 조직문화
   * 사람은 원래 게을러서 누군가 업무를 지시해야만 일을 제대로 한다고 믿는 조직에서는 OKR이 맞지 않습니다.
   * 사람은 누구나 더 좋은 결과를 원하고, 그것을 얻고자 자발적으로 노력하는 존재라고 믿는 조직에서는 가능합니다.
     * OKR의 본질은 구성원이 스스로 위대한 꿈을 염원하고 그 달성을 위해 노력하는 일입니다.
   * 성장 마인드셋을 가진 조직은 목표를 달성하지 못하고 실패했다 해도 그게 성장과 발전의 기회라 여길 수 있음
     * ‘사람은 바뀌지 않는다’ 고정 마인드셋 조직은 OKR 운영이 어려움
   * 구성원을 열등한 존재로 가정하는 조직에서는 어렵습니다.
     * 목표에 대해 구성원의 몰입을 이끌어 내기 위해서는, OKR의 대략 반절 정도는 구성원 스스로가 자발적으로 설정할 수 있어야 합니다.

슬슬 내년 상반기 OKR을 고민해야하는 시기에 OKR이 만들어진 배경과 그 조직문화에 대해서 생각해봅니다~ <ul ><li>MBO (Management By Objective)<ul ><li>피터 드러커가 주창</li><li>전략팀 또는 기획팀이 전사에 목표 수립 양식 배포<ul ><li>동일한 규격에 맞추어 본부별, 팀별로, 구성원별로 반기 또는 1년간 달성하고자 하는 목표 작성</li><li>이때 진정으로 염원하는 목표수준보다는 적당히 달성할 정도로만 목표를 세움<ul ><li>인간이 경제적 주체임을 고려할 때 우리는 평가와 보상을 높게 받기 위해 행동할 수밖에 없습니다.</li><li>관리자나 구성원들은 남들이 볼 때 달성하기 어려운 듯한 도전적인 목표로 보이도록 요령껏 내용을 포장해 기술하기 쉽습니다.</li></ul></li></ul></li><li>top-down의 목표할당 방식</li></ul></li><li>iMBO (Intel MBO)<ul ><li>거의 달성할 수 없는 정도로 원대산 수준의 목표설정</li><li>구성원의 자발적인 참여 독려</li><li>목표 달성에 따른 보상 제도를 다르게 만듬 (목표달성과 보상과 연계를 느슨하게)</li></ul></li><li>OKR<ul ><li>iMBO를 참고해서 구글에서 진행</li><li>도전적인 과제를 진행하고 성장하는데 포커싱<ul ><li>꼼꼼하고 치밀하며 세밀한 목표관리, 상시적인 평가가 본질이 아님</li></ul></li></ul></li><li>OKR의 밑바탕이 되는 조직문화<ul ><li>사람은 원래 게을러서 누군가 업무를 지시해야만 일을 제대로 한다고 믿는 조직에서는 OKR이 맞지 않습니다.</li><li>사람은 누구나 더 좋은 결과를 원하고, 그것을 얻고자 자발적으로 노력하는 존재라고 믿는 조직에서는 가능합니다.<ul ><li>OKR의 본질은 구성원이 스스로 위대한 꿈을 염원하고 그 달성을 위해 노력하는 일입니다.</li></ul></li><li>성장 마인드셋을 가진 조직은 목표를 달성하지 못하고 실패했다 해도 그게 성장과 발전의 기회라 여길 수 있음<ul ><li>‘사람은 바뀌지 않는다’ 고정 마인드셋 조직은 OKR 운영이 어려움</li></ul></li><li>구성원을 열등한 존재로 가정하는 조직에서는 어렵습니다.<ul ><li>목표에 대해 구성원의 몰입을 이끌어 내기 위해서는, OKR의 대략 반절 정도는 구성원 스스로가 자발적으로 설정할 수 있어야 합니다.</li></ul></li></ul></li></ul>

<최고의 조직>

탄생 40주년 ‘드래곤볼’ 지금도 전 세계 흔들어 “일곱 개의 드래곤볼을 모아 주문을 외우면 말야… 신룡(神龍), 즉 용의 신이 나타나 어떤 소원이라도 반드시 들어준다는 거야.” 맥박이 요동치는 이 약속, 아직 가슴

40년 지나도… 손오공, 파워 여전하네

1. 탄생 40주년을 맞아, 국내에서는 처음으로 ‘드래곤볼 팝업 스토어’가 롯데월드몰 1층에 차려졌다. 굿즈 대부분은 순식간에 품절됐다.

2. 꼬마 협객 손오공이 동료들과 드래곤볼을 찾아 떠나는 성장 만화의 정석, ‘드래곤볼’은 일찌감치 판매 부수 3억 부를 돌파하고, 게임·영화 등으로 변주되며 전 세계 매출 약 30조 원을 올린 불후의 명작이다.

3. (하지만 이 불후의 명작 역시) 초반에는 영 반응이 신통찮았다. 조기 완결 위기까지 몰렸다.

4. (사실) ‘드래곤볼’은 중국 고전 ‘서유기’에서 모티프를 따왔다. 복식까지 모두 중국풍이다. 평소 이소룡의 ‘용쟁호투’ 등 홍콩 영화를 즐기던 만화가 ‘도리야마 아키라(鳥山明)’는 이렇게 말한 바 있다. “성룡 영화를 특히 좋아해서 일하는 중에도 몇 번이고 계속 비디오를 보곤 했습니다”

5. “이를 무심코 담당 편집자에게 말했더니 ‘그럼 쿵후 만화를 그려보라’기에 가벼운 마음으로 그린 것이 ‘기룡소년’이라는 만화였습니다”

6. (기룡소년이) 괜찮은 반응을 얻자, 이를 장편으로 발전시켜 세상에 내놨다. 1984년 11월 20일이었다. (그런데 장편으로 내놓자 반응은 점점 떨어졌다) 그때 담당 편집자가 승부수를 띄웠다. 강력한 악당을 만들어 대결 구도를 형성하자고 제안한 것이다. 그렇게 ‘천하제일 무술대회’가 열렸다.

7. 강화된 액션에 독자는 열광했다. 작가 특유의 시원시원한 전개 방식이 인기에 기름을 부었다.

8. 1986년에는 TV 애니메이션 방영이 시작됐고, 11년 장기 연재 기틀이 마련됐다. (이후 드래곤볼은) 애니메이션·게임 등으로 꾸준히 변주됐고, 2009년에는 홍콩 배우 주윤발, 한국 가수 박준형 등이 출연한 실사(實寫) 영화까지 개봉했다. 훗날 각본가가 “원작을 실추시켰다”고 사과하기는 했지만.

9. (또한) ‘드래곤볼’은 한국에 정식 출판된 최초의 일본 만화다. 만화 잡지 ‘아이큐 점프’ 별책 부록 1989년 12월 14일자에 처음 실렸다. 첫 장에 실린 출판사의 소개 글은 이렇다 “이제부터 여러분은 세계 수준의 독자입니다! ‘드래곤볼’은 미국·프랑스·이태리·서독·일본 등지에서 만화화·만화영화화되어 어린이들의 폭발적인 인기를 모은 세계 명작 만화입니다”

10. 이미 정식 수입 이전부터 ‘드래곤볼’은 전국을 뒤집어 놓은 상태였다. ‘드라곤의 비밀’ 등의 제목으로 해적판이 나돌았고, 몇 달 만에 몇 십억 원을 벌었다는 소문이 횡행했다.

11. 당시 ‘아이큐 점프’ 편집장 황경태 씨는 이렇게 말했다. “일본이요, 우리나라를 ‘해적판의 나라’로 보고 신뢰를 안 하더라고요. 근데 시장 정상화가 돼야 앞으로 가능성이 있다고 판단한 거죠. (그런데 드래곤볼이 폭발적으로 인기를 끌면서 처음엔) 매국노 소리도 들었고요. 작가들 반발이 심했어요. 국산 만화 다 죽는다고요. 그래도 센 작품이랑 맞붙어 경쟁해야 우리도 강해질 것 아니겠습니까?”

12. 냉정하게 말하면 이 만화는 결국 허구한 날 치고받는 싸움 얘기다. 그러나 책 ‘드래곤볼 깊이 읽기’를 쓴 미사키 데쓰는 ‘드래곤볼’에서 철학자 니체가 말한 ‘힘에의 의지’를 읽어낸다.

13. 손오공과 친구들은 매일 겨룬다. 지금보다 더 강해지기 위해서. 그게 전부다. “지구를 지킨다든가 정의를 위해서 같은 ‘큰 이야기’가 아니고, 가족이나 친구를 지킨다는 ‘작은 이야기’도 아니며 타인의 동의 따위는 관심도 없는 오직 자신이라는 ‘가장 작은 이야기’로 진행됩니다. 드래곤볼이 시대에 뒤처진 낡은 것이 되지 않는 이유 중 하나가 여기 있을지 모릅니다”

14. 니체가 강조한 “나를 죽이지 못하는 것은 나를 더 강하게 만들 뿐”이라는 선언은 만화적 설정에서도 발견된다. 빈사 상태에서 회복하면 훨씬 강한 존재로 거듭나는 등장인물, 이 극적 쾌감이 부모님 지갑과 서점과 문방구를 뒤흔들었던 것이다.

15. (즉, 지금보다 더 강해지고, 조금이라도 더 성장하고 싶은 인간의 보편적인 욕망이 ‘드래곤볼’에 깔려 있다는 얘기다)

1. 탄생 40주년을 맞아, 국내에서는 처음으로 ‘드래곤볼 팝업 스토어’가 롯데월드몰 1층에 차려졌다. 굿즈 대부분은 순식간에 품절됐다. 2. 꼬마 협객 손오공이 동료들과 드래곤볼을 찾아 떠나는 성장 만화의 정석, ‘드래곤볼’은 일찌감치 판매 부수 3억 부를 돌파하고, 게임·영화 등으로 변주되며 전 세계 매출 약 30조 원을 올린 불후의 명작이다. 3. (하지만 이 불후의 명작 역시) 초반에는 영 반응이 신통찮았다. 조기 완결 위기까지 몰렸다. 4. (사실) ‘드래곤볼’은 중국 고전 ‘서유기’에서 모티프를 따왔다. 복식까지 모두 중국풍이다. 평소 이소룡의 ‘용쟁호투’ 등 홍콩 영화를 즐기던 만화가 ‘도리야마 아키라(鳥山明)’는 이렇게 말한 바 있다. “성룡 영화를 특히 좋아해서 일하는 중에도 몇 번이고 계속 비디오를 보곤 했습니다” 5. “이를 무심코 담당 편집자에게 말했더니 ‘그럼 쿵후 만화를 그려보라’기에 가벼운 마음으로 그린 것이 ‘기룡소년’이라는 만화였습니다” 6. (기룡소년이) 괜찮은 반응을 얻자, 이를 장편으로 발전시켜 세상에 내놨다. 1984년 11월 20일이었다. (그런데 장편으로 내놓자 반응은 점점 떨어졌다) 그때 담당 편집자가 승부수를 띄웠다. 강력한 악당을 만들어 대결 구도를 형성하자고 제안한 것이다. 그렇게 ‘천하제일 무술대회’가 열렸다. 7. 강화된 액션에 독자는 열광했다. 작가 특유의 시원시원한 전개 방식이 인기에 기름을 부었다. 8. 1986년에는 TV 애니메이션 방영이 시작됐고, 11년 장기 연재 기틀이 마련됐다. (이후 드래곤볼은) 애니메이션·게임 등으로 꾸준히 변주됐고, 2009년에는 홍콩 배우 주윤발, 한국 가수 박준형 등이 출연한 실사(實寫) 영화까지 개봉했다. 훗날 각본가가 “원작을 실추시켰다”고 사과하기는 했지만. 9. (또한) ‘드래곤볼’은 한국에 정식 출판된 최초의 일본 만화다. 만화 잡지 ‘아이큐 점프’ 별책 부록 1989년 12월 14일자에 처음 실렸다. 첫 장에 실린 출판사의 소개 글은 이렇다 “이제부터 여러분은 세계 수준의 독자입니다! ‘드래곤볼’은 미국·프랑스·이태리·서독·일본 등지에서 만화화·만화영화화되어 어린이들의 폭발적인 인기를 모은 세계 명작 만화입니다” 10. 이미 정식 수입 이전부터 ‘드래곤볼’은 전국을 뒤집어 놓은 상태였다. ‘드라곤의 비밀’ 등의 제목으로 해적판이 나돌았고, 몇 달 만에 몇 십억 원을 벌었다는 소문이 횡행했다. 11. 당시 ‘아이큐 점프’ 편집장 황경태 씨는 이렇게 말했다. “일본이요, 우리나라를 ‘해적판의 나라’로 보고 신뢰를 안 하더라고요. 근데 시장 정상화가 돼야 앞으로 가능성이 있다고 판단한 거죠. (그런데 드래곤볼이 폭발적으로 인기를 끌면서 처음엔) 매국노 소리도 들었고요. 작가들 반발이 심했어요. 국산 만화 다 죽는다고요. 그래도 센 작품이랑 맞붙어 경쟁해야 우리도 강해질 것 아니겠습니까?” 12. 냉정하게 말하면 이 만화는 결국 허구한 날 치고받는 싸움 얘기다. 그러나 책 ‘드래곤볼 깊이 읽기’를 쓴 미사키 데쓰는 ‘드래곤볼’에서 철학자 니체가 말한 ‘힘에의 의지’를 읽어낸다. 13. 손오공과 친구들은 매일 겨룬다. 지금보다 더 강해지기 위해서. 그게 전부다. “지구를 지킨다든가 정의를 위해서 같은 ‘큰 이야기’가 아니고, 가족이나 친구를 지킨다는 ‘작은 이야기’도 아니며 타인의 동의 따위는 관심도 없는 오직 자신이라는 ‘가장 작은 이야기’로 진행됩니다. 드래곤볼이 시대에 뒤처진 낡은 것이 되지 않는 이유 중 하나가 여기 있을지 모릅니다” 14. 니체가 강조한 “나를 죽이지 못하는 것은 나를 더 강하게 만들 뿐”이라는 선언은 만화적 설정에서도 발견된다. 빈사 상태에서 회복하면 훨씬 강한 존재로 거듭나는 등장인물, 이 극적 쾌감이 부모님 지갑과 서점과 문방구를 뒤흔들었던 것이다. 15. (즉, 지금보다 더 강해지고, 조금이라도 더 성장하고 싶은 인간의 보편적인 욕망이 ‘드래곤볼’에 깔려 있다는 얘기다)

n.news.naver.com

드래곤볼은 어떻게 30조 원의 매출을 올리는 슈퍼 IP가 되었나?

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] 비대면 세탁 서비스 '세탁특공대'를 운영하는 워시스왓이 70억 규모의 시리즈C 브릿지 투자를 유치했다고 27일 밝혔다. 이번 투자는 위벤처스 주도로 UTC인베스트먼트, 스트롱 벤처스 등 기존 투자사와 우리금융캐피탈, 프롤로그 벤처스 등 ...

'세탁특공대' 워시스왓, 70억 시리즈C 브릿지 투자유치 - 머니투데이

이번 투자는 위벤처스 주도로 UTC인베스트먼트, 스트롱 벤처스 등 기존 투자사와 우리금융캐피탈, 프롤로그 벤처스 등 신규 투자자들이 참여했다. 누적투자금은 510억원이다.

워시스왓은 투자 혹한기인 2022년 168억원의 영업손실을 2023년 46억원으로 개선하고 2024년 분기 단위 영업 흑자를 기록 중이다.

https://m.mt.co.kr/renew/view.html?no=2024112710011594375

이번 투자는 위벤처스 주도로 UTC인베스트먼트, 스트롱 벤처스 등 기존 투자사와 우리금융캐피탈, 프롤로그 벤처스 등 신규 투자자들이 참여했다. 누적투자금은 510억원이다. 워시스왓은 투자 혹한기인 2022년 168억원의 영업손실을 2023년 46억원으로 개선하고 2024년 분기 단위 영업 흑자를 기록 중이다. https://m.mt.co.kr/renew/view.html?no=2024112710011594375

머니투데이

테오의 스프린트 18기 참가 신청

🚀 12/3(화) ~ 12/9(월) 테오의 스프린트 18기 참가자 모집 (게릴라라 미안해요)
- 기획부터 설계 디자인 프로토타입 테스트까지의 구글 스프린트 5일간의 협업경험을 온라인에서 함께 하는 시간!
- (디자이너님들도 관심 많이 가져주세요!)

안녕하세요. 스프린트를 기다리고 계셨던 분들에게 18기 모집 소식을 전달드립니다.
개인적인 사정으로 인해서 계속 날짜를 미루고 왔는데요.
또 개인적인 사정으로 다음주가 아니면 안되는 상황이 되었습니다. 아니면 정말로 올해는 못할 것 같아요.

이제는 게더타운, ZEP등의 메타버스 플랫폼등의 가격도 만만찮아서 이것 마저도 후원을 받아야 하는 상황인데요,
다행히 이번에 TEOConf 2024의 후원 해주신 <팀 스파르타 항해플러스>에서 스프린트도 지원을 해주시기로 했습니다. (여러분 ... 솔직히 이거 비용 많이 비싸요 ㅠ 다시 한번 후원 감사드립니다)

게릴라처럼 갑자기 전달되어 모집기간이 충분치 않다는거 너무나 잘 압니다.
그렇지만 1주일간 협업을 어떻게 하는지 프로젝트를 어떻게 기획하고 만들어가는지 배울 수 있는 기회를 함께 할 수 있으면 좋겠습니다.

8:30부터 1주일간 진행이 되구요, 가급적 시간을 빼지 않고 가능하신 분들이기를 바랍니다.
개인사정이 있을 수는 있지만 지도그리기 - 스케치 - 결정하기 - 프로토타이핑 - 테스트 등 각 날짜마다 연속되어 있지만 전혀 다른 활동들로 구성이 되어 있기 때문에 빠지면 맥락을 따라가기 어려울 거에요.

개발 실력은 중요하지 않습니다. 협업을 배우는 자리이니 다른 사람과 오히려 함께 하고 싶어하고 함께 하는 법을 배우는 시간이 되기를 바랍니다.

감사합니다! :)

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1D9xf_2I-65n4wukujYZQvm8M1PPeCS_0zsV1iir_TJk/edit?gid=0#gid=0

🚀 12/3(화) ~ 12/9(월) 테오의 스프린트 18기 참가자 모집 (게릴라라 미안해요) - 기획부터 설계 디자인 프로토타입 테스트까지의 구글 스프린트 5일간의 협업경험을 온라인에서 함께 하는 시간! - (디자이너님들도 관심 많이 가져주세요!) 안녕하세요. 스프린트를 기다리고 계셨던 분들에게 18기 모집 소식을 전달드립니다. 개인적인 사정으로 인해서 계속 날짜를 미루고 왔는데요. 또 개인적인 사정으로 다음주가 아니면 안되는 상황이 되었습니다. 아니면 정말로 올해는 못할 것 같아요. 이제는 게더타운, ZEP등의 메타버스 플랫폼등의 가격도 만만찮아서 이것 마저도 후원을 받아야 하는 상황인데요, 다행히 이번에 TEOConf 2024의 후원 해주신 &lt;팀 스파르타 항해플러스&gt;에서 스프린트도 지원을 해주시기로 했습니다. (여러분 ... 솔직히 이거 비용 많이 비싸요 ㅠ 다시 한번 후원 감사드립니다) 게릴라처럼 갑자기 전달되어 모집기간이 충분치 않다는거 너무나 잘 압니다. 그렇지만 1주일간 협업을 어떻게 하는지 프로젝트를 어떻게 기획하고 만들어가는지 배울 수 있는 기회를 함께 할 수 있으면 좋겠습니다. 8:30부터 1주일간 진행이 되구요, 가급적 시간을 빼지 않고 가능하신 분들이기를 바랍니다. 개인사정이 있을 수는 있지만 지도그리기 - 스케치 - 결정하기 - 프로토타이핑 - 테스트 등 각 날짜마다 연속되어 있지만 전혀 다른 활동들로 구성이 되어 있기 때문에 빠지면 맥락을 따라가기 어려울 거에요. 개발 실력은 중요하지 않습니다. 협업을 배우는 자리이니 다른 사람과 오히려 함께 하고 싶어하고 함께 하는 법을 배우는 시간이 되기를 바랍니다. 감사합니다! :) https://docs.google.com/spreadsheets/d/1D9xf_2I-65n4wukujYZQvm8M1PPeCS_0zsV1iir_TJk/edit?gid=0#gid=0

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🚀 12/3(화) ~ 12/9(월) 테오의 스프린트 18기 참가자 모집

이번 글의 주제도 FSD(Feature-Slided Design)입니다! 현재 제가 가장 관심있는 관심사 2가지 중 하나가 바로 이 FSD 네요. 지금 하고 있는 일이 레거시 코드를 최신 기술로 고도화하는 작업입니다. 그러다보니 새로운 개발보다는 리팩토링이 거의 대부분

FSD 관점으로 바라보는 코드 경계 찾기

이번 글의 주제도 FSD(Feature-Slided Design)입니다! 현재 제가 가장 관심있는 관심사 2가지 중 하나가 바로 이 FSD 네요. 지금 하고 있는 일이 레거시 코드를 최신 기술로 고도화하는 작업입니다. 그러다보니 새로운 개발보다는 리팩토링이 거의 대부분의 업무이고, 자연스레 코드를 잘 정리할 수 있도록 하는 것이 제일 중요한 고민거리가 됐습니다.

그리고 다른 하나는 당연히(?) AI입니다. AI 시대를 대비해 AI를 최대한 이용해서 코딩을 해보고자 Claude나 Copilot, Cursor등을 을 이용해서 개발을 시도해보고 있습니다. 일전에 AI가 대체하기 가장 어려운 직업 중에 하나가 청소부라고 했던 게 기억나는데요, 무엇이 쓸모있고 무엇이 쓸모없는지를 구분하는 건 대단히 어려운 기술이라고 하더라고요.

AI가 사람보다 뛰어난 능력을 가지고 있는데 참 아이러니하게도 이 코드 정리만큼은 AI가 잘 못하는 영역인 것 같아요. AI의 도움을 받아도 여전히 어려운 부분입니다. 코드 정리와 정돈은 아직까지 AI보다 개발자가 더 잘할 수 있는 영역이라 생각하며, 이러한 정리와 정돈의 체계적인 방법론이라는 점에서 FSD는 매우 매력적인 접근법이라고 생각합니다.

이러한 배경에서 FSD를 다양한 프로젝트에 적용해보게 되었습니다. 작은 프로젝트는 물론이고, 큰 프로젝트, 과제, 실험적인 프로젝트에 이르기까지 다양한 곳에서 FSD를 사용해보면서 얻은 실질적인 경험을 가이드로 공유하고자 이 글을 쓰게 되었습니다.

FSD를 처음 접하면 개념 자체이 상당히 멋지게 느껴지지만 막상 실제로 도입하려고 하면 "뭐가 Entity고, 뭐가 Feature일까? Widgets에는 뭘 넣어야 할까?"와 같은 모호한 경계 때문에 상당히 어려움을 겪게 됩니다. 저 뿐만이 아니라 FSD를 시도하시려는 사람들이 비슷한 고민을 하고 있다 생각합니다.

FSD 공식 사이트에 가봐도 딱 맞는 답을 주지 않습니다. 샘플을 보면 저마다의 해석이 다르고 구조가 제각각입니다. 이 글 역시 "이게 정답이다"가 아니라, 또 하나의 해석이자 "저는 FSD를 이렇게 적용해봤어요"라는 경험담을 바탕으로 이야기를 하지만 그래도 실질적인 가이드가 되어 줄 수 있을까 해서 작성해봅니다.

https://velog.io/@teo/fsd

이번 글의 주제도 FSD(Feature-Slided Design)입니다! 현재 제가 가장 관심있는 관심사 2가지 중 하나가 바로 이 FSD 네요. 지금 하고 있는 일이 레거시 코드를 최신 기술로 고도화하는 작업입니다. 그러다보니 새로운 개발보다는 리팩토링이 거의 대부분의 업무이고, 자연스레 코드를 잘 정리할 수 있도록 하는 것이 제일 중요한 고민거리가 됐습니다. 그리고 다른 하나는 당연히(?) AI입니다. AI 시대를 대비해 AI를 최대한 이용해서 코딩을 해보고자 Claude나 Copilot, Cursor등을 을 이용해서 개발을 시도해보고 있습니다. 일전에 AI가 대체하기 가장 어려운 직업 중에 하나가 청소부라고 했던 게 기억나는데요, 무엇이 쓸모있고 무엇이 쓸모없는지를 구분하는 건 대단히 어려운 기술이라고 하더라고요. AI가 사람보다 뛰어난 능력을 가지고 있는데 참 아이러니하게도 이 코드 정리만큼은 AI가 잘 못하는 영역인 것 같아요. AI의 도움을 받아도 여전히 어려운 부분입니다. 코드 정리와 정돈은 아직까지 AI보다 개발자가 더 잘할 수 있는 영역이라 생각하며, 이러한 정리와 정돈의 체계적인 방법론이라는 점에서 FSD는 매우 매력적인 접근법이라고 생각합니다. 이러한 배경에서 FSD를 다양한 프로젝트에 적용해보게 되었습니다. 작은 프로젝트는 물론이고, 큰 프로젝트, 과제, 실험적인 프로젝트에 이르기까지 다양한 곳에서 FSD를 사용해보면서 얻은 실질적인 경험을 가이드로 공유하고자 이 글을 쓰게 되었습니다. FSD를 처음 접하면 개념 자체이 상당히 멋지게 느껴지지만 막상 실제로 도입하려고 하면 "뭐가 Entity고, 뭐가 Feature일까? Widgets에는 뭘 넣어야 할까?"와 같은 모호한 경계 때문에 상당히 어려움을 겪게 됩니다. 저 뿐만이 아니라 FSD를 시도하시려는 사람들이 비슷한 고민을 하고 있다 생각합니다. FSD 공식 사이트에 가봐도 딱 맞는 답을 주지 않습니다. 샘플을 보면 저마다의 해석이 다르고 구조가 제각각입니다. 이 글 역시 "이게 정답이다"가 아니라, 또 하나의 해석이자 "저는 FSD를 이렇게 적용해봤어요"라는 경험담을 바탕으로 이야기를 하지만 그래도 실질적인 가이드가 되어 줄 수 있을까 해서 작성해봅니다. https://velog.io/@teo/fsd

velog.io

<FSD 관점으로 바라보는 코드 경계 찾기>

개발자라면 누구나 함께하고 싶은 순간이 있다.

현업에 있는 프론트엔드 개발자들과 프론트엔드를 꿈꾸는 사람들간의 네트워킹을 바탕으로 나에게 영감을 주었던 경험과 문제해결 과정에서 알게된 테크와 인사이트를 발표하는 자리를 누구나에게 제공하고 그 경험을 함께 공감하며 자신의 이야기들을 함께 하는 시간들을 가지기 위해 기획되었습니다.

직군의 특성상 가장 많은 접점을 가지고 있으면서도, 정작 다른 프론트엔드 개발자들과 만나서 이야기하기란 쉽지가 않네요. 이 자리를 통해서 많은 사람들이 연결되는 순간을 경험했기를 바랍니다.

4개월간 지금까지 스스로 지원해서 도와준 모든 스태프들에게 감사드리며,
3개월간 발표준비 시작해서 함께 만들어간 스피커 분들
분위기를 멋지게 띄워준 우리 MC루키
그리고 무엇보다 함께해서 진심으로 즐겁게 참여하고 함께 해주신 참여자분들에게 감사드립니다.

최대한 많은 분들을 함께 하고 싶었는데,
토,일 이틀간에 걸쳐서 다양한 사람들과 함께 할 수 있도록
소중한 공간과 굿즈를 마련해 준 멋진 스폰서인 <항해플러스>에게도 감사의 인사를 전합니다.

신청을 해주셨지만 미처 다 만나지 못한 많은 사람들과도
또 다른 방식으로 함께 할 수 있도록 만들어보겠습니다.

고맙습니다. 😆

ps. 그동안 TEOConf 핑계(?)로 진행하지 못했던 곧 스프린트를 재개할 계획입니다.
갑작스럽겠지만 다음주 아니면 다다음주 중에 시작을 할까 합니다. 일정은 아직 미정이며
최대한 빠르게 공지를 할게요! 고맙습니다.

개발자라면 누구나 함께하고 싶은 순간이 있다. 현업에 있는 프론트엔드 개발자들과 프론트엔드를 꿈꾸는 사람들간의 네트워킹을 바탕으로 나에게 영감을 주었던 경험과 문제해결 과정에서 알게된 테크와 인사이트를 발표하는 자리를 누구나에게 제공하고 그 경험을 함께 공감하며 자신의 이야기들을 함께 하는 시간들을 가지기 위해 기획되었습니다. 직군의 특성상 가장 많은 접점을 가지고 있으면서도, 정작 다른 프론트엔드 개발자들과 만나서 이야기하기란 쉽지가 않네요. 이 자리를 통해서 많은 사람들이 연결되는 순간을 경험했기를 바랍니다. 4개월간 지금까지 스스로 지원해서 도와준 모든 스태프들에게 감사드리며, 3개월간 발표준비 시작해서 함께 만들어간 스피커 분들 분위기를 멋지게 띄워준 우리 MC루키 그리고 무엇보다 함께해서 진심으로 즐겁게 참여하고 함께 해주신 참여자분들에게 감사드립니다. 최대한 많은 분들을 함께 하고 싶었는데, 토,일 이틀간에 걸쳐서 다양한 사람들과 함께 할 수 있도록 소중한 공간과 굿즈를 마련해 준 멋진 스폰서인 &lt;항해플러스&gt;에게도 감사의 인사를 전합니다. 신청을 해주셨지만 미처 다 만나지 못한 많은 사람들과도 또 다른 방식으로 함께 할 수 있도록 만들어보겠습니다. 고맙습니다. 😆 ps. 그동안 TEOConf 핑계(?)로 진행하지 못했던 곧 스프린트를 재개할 계획입니다. 갑작스럽겠지만 다음주 아니면 다다음주 중에 시작을 할까 합니다. 일정은 아직 미정이며 최대한 빠르게 공지를 할게요! 고맙습니다.

<TEOConf 2024 마무리>

요즘 혼란한 상황 속에서 저는 3가지가 더욱더 중요해질 것이라는 생각합니다. 그 3가지는 바로, 1) 좋은 콘텐츠, 2) 훌륭한 실행, 3) 다정한 관계입니다.

[2024년 12월] 썸원 프라임 멤버십 모집 안내

1. 어느덧 올해도 한 달여 정도밖에 남지 않았는데요. 대내외적인 경제 상황이 갈수록 어려워짐에 따라 여러 우려의 목소리들이 사방에서 들려오고 있습니다.

2. 제가 잘은 모르지만, 개인적으로는 어려운 상황일수록 프로젝트 썸원이 추구하는 3가지가 더 중요해질 것이라고 믿는데요. 그 3가지는 바로, 1) 좋은 콘텐츠, 2) 훌륭한 실행, 3) 다정한 관계입니다.

3. 어렵고 상황이 급박하게 변화할수록 그 상황을 슬기롭게 헤쳐나가려면 자신 안의 에고에 갇히는 것이 아니라, 무엇이 자신에게 필요한 정보인지를 찾고, 다른 사람들의 의견과 시선에 개방성을 가지고 더 좋은 아이디어와 타당한 근거들을 찾아야 하는데요. 저는 그게 좋은 콘텐츠의 역할이라고 생각합니다.

4. 다만, 아무리 좋은 정보를 알아도 이를 실행하지 않으면 결국에는 아무런 변화가 일어나지 않는데요. 따라서 본인이 알고 있는 것, 본인이 타당하고 생각하는 것들을 실행하는 일은 변화에 있어 필연적으로 필요한 일입니다.

5. 그리고 거칠고 험난한 세상에서 자신이 믿는 것, 자신이 옳다고 생각하는 것을 실행하려면, 주변에 다정한 관계가 있는 것이 중요한데요. 힘들고 어려울 때 주변에서 응원해주는 사람이나 비슷한 목적의식을 가지고 실행하는 사람이 있으면 그만큼 에너지도 얻고 때때로는 시너지도 만들어지기 때문입니다.

6. 그리고 이 3가지는 제가 삶에서 추구하는 것들이자 회사로서 프로젝트 썸원이 지향하는 것들인데요. 물론 고작 9900원짜리 월 멤버십이 이 3가지를 다 줄 수 있느냐고 반문할 수도 있겠습니다만,

7. 이 3가지를 멤버십 회원분들께서 경험하실 수 있도록 최선을 다하는 것이 저의 역할이라고 생각합니다.

8. 더불어 단기적으로는 한 번에 이 3가지를 얻는 것이 힘들 수 있지만, 계속 노력하다 보면 장기적으로는 멤버십 회원분들에게 이 3가지를 전해드릴 수 있다고 믿고 있는데요. 그런 의미에서 지난 4년여 동안의 저의 분투가 이를 만들어가는 과정이었고, 앞으로도 제가 나아갈 여정이라고 생각하고 있습니다.

9. 그러니 올해의 마지막 달인 12월을 썸원 프라임 멤버십과 함께 하실 분들께서는 자세한 내용 참고해주시면 좋을 것 같고, 12월 썸원 프라임 멤버십을 이용하는 게 2025년을 한 발 빠르게 준비하는 길이라고 믿숩니다 (흐흐) 늘 감사합니다 ;)

1. 어느덧 올해도 한 달여 정도밖에 남지 않았는데요. 대내외적인 경제 상황이 갈수록 어려워짐에 따라 여러 우려의 목소리들이 사방에서 들려오고 있습니다. 2. 제가 잘은 모르지만, 개인적으로는 어려운 상황일수록 프로젝트 썸원이 추구하는 3가지가 더 중요해질 것이라고 믿는데요. 그 3가지는 바로, 1) 좋은 콘텐츠, 2) 훌륭한 실행, 3) 다정한 관계입니다. 3. 어렵고 상황이 급박하게 변화할수록 그 상황을 슬기롭게 헤쳐나가려면 자신 안의 에고에 갇히는 것이 아니라, 무엇이 자신에게 필요한 정보인지를 찾고, 다른 사람들의 의견과 시선에 개방성을 가지고 더 좋은 아이디어와 타당한 근거들을 찾아야 하는데요. 저는 그게 좋은 콘텐츠의 역할이라고 생각합니다. 4. 다만, 아무리 좋은 정보를 알아도 이를 실행하지 않으면 결국에는 아무런 변화가 일어나지 않는데요. 따라서 본인이 알고 있는 것, 본인이 타당하고 생각하는 것들을 실행하는 일은 변화에 있어 필연적으로 필요한 일입니다. 5. 그리고 거칠고 험난한 세상에서 자신이 믿는 것, 자신이 옳다고 생각하는 것을 실행하려면, 주변에 다정한 관계가 있는 것이 중요한데요. 힘들고 어려울 때 주변에서 응원해주는 사람이나 비슷한 목적의식을 가지고 실행하는 사람이 있으면 그만큼 에너지도 얻고 때때로는 시너지도 만들어지기 때문입니다. 6. 그리고 이 3가지는 제가 삶에서 추구하는 것들이자 회사로서 프로젝트 썸원이 지향하는 것들인데요. 물론 고작 9900원짜리 월 멤버십이 이 3가지를 다 줄 수 있느냐고 반문할 수도 있겠습니다만, 7. 이 3가지를 멤버십 회원분들께서 경험하실 수 있도록 최선을 다하는 것이 저의 역할이라고 생각합니다. 8. 더불어 단기적으로는 한 번에 이 3가지를 얻는 것이 힘들 수 있지만, 계속 노력하다 보면 장기적으로는 멤버십 회원분들에게 이 3가지를 전해드릴 수 있다고 믿고 있는데요. 그런 의미에서 지난 4년여 동안의 저의 분투가 이를 만들어가는 과정이었고, 앞으로도 제가 나아갈 여정이라고 생각하고 있습니다. 9. 그러니 올해의 마지막 달인 12월을 썸원 프라임 멤버십과 함께 하실 분들께서는 자세한 내용 참고해주시면 좋을 것 같고, 12월 썸원 프라임 멤버십을 이용하는 게 2025년을 한 발 빠르게 준비하는 길이라고 믿숩니다 (흐흐) 늘 감사합니다 ;)

Somewon on Notion

12월 썸원 프라임 멤버십 모집 안내

2022년 1월 4일부터 2024년 11월 18일까지, 약 3년을 우아한형제들과 함께해서 즐거웠습니다 :)   왜 떠나는가? 사실 이직해야지! 하고 결심해서 시작한 것은 아니었다. 3-4년차가 이직하기 참 좋을 때라는데, 나는 과연 이직을 할 수 있을까에 대한 궁금증이 제일 컸다. 부업으로 꾸준히 멘토링을 하는 입장에서 취업/이직이 점점 어려워지고 있구나도 많이 느낄 수 있었다. 물론 연차를 더 쌓은 후 이직을 하는 길도 있었다. 하지만 우아한형제들이 첫 회사인 나는, 약 3년이라는 기간동안 대부분 회사 내부 서비스만을 개발했다. 디자인시스템, 어드민, 운영 도구 등등.. 어떻게 보면 서비스 회사에서 서비스 개발은 해보지 않은 셈이다. 이러다가 더 연차가 쌓였을 때, 만일 서비스 회사에 지원을 하게 된다면 서비스 경험이 없는 나를 과연 뽑을지에 대한 의문이 컸다. 주니어라면 와서 배우면 되는 부분이지만, 시니어라면 팀을 이끄는 역량이 필요할지도 모르는데 경험조차 없다면.. 계속 개…

개발자 단민 | 3년차엔 뭐다? 이직이다!

왜 인지 올 해 저희 회사분들 이직 얘기 많이 전하네요.
다들 최고가 되셔서 떠나시는 만큼 멀리서 항상 응원합니다!!!!
https://www.jeong-min.com/77-resignation/

왜 인지 올 해 저희 회사분들 이직 얘기 많이 전하네요.다들 최고가 되셔서 떠나시는 만큼 멀리서 항상 응원합니다!!!!https://www.jeong-min.com/77-resignation/

www.jeong-min.com

최고가 되어 떠나는 단민님 이직기

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요.

문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요.

제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요.

또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요. 문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요. 제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요. 또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

제가 잘못한 게 아니라고요?

최종 면접에서 자꾸 떨어진다고 코칭을 요청하시는 분들이 간혹 있다. 그 이야기는 앞단의 기술 면접은 잘 했다는 이야기인데 기술 면접과 최종 면접의 차이점은 무엇일까?

먼저 기술 면접에서는 당연히 기술적인 이야기와 업무를 중심으로 이야기한다고 하면 최종 면접에서는 더 상위 레벨의 이야기를 해야 하며 면접관의 입장에서 무엇이 궁금할지 생각해봐야 한다. 경영진의 관점에서는 기술적인 역량은 이미 검증이 된 것이고 이제 궁금한 것은 회사에 무슨 이유로 지원했고 얼마나 열정이 있고 우리가 원하는 인재상인지 얼마나 오래 같이 갈 것인지 여부 이다.

항상 나오는 질문은 왜 우리 회사에 지원하는지 이유를 물어보는 거다. 꼭 나름대로의 답변을 준비할 필요가 있다. 또 최종 면접에서는 어떤 질문을 하느냐가 앞단의 기술 면접보다 더 중요하다. 어느 정도 규모가 되는 회사라면 회사 홈페이지등을 통해 회사의 비전과 미션에 대해 알아보고 어떤 인재상을 갖고 있는지 알아보는 등 약간의 준비와 공부가 필요하다. 면접관에게 하는 질문도 기술적인 것 (이는 앞단의 기술 면접 때 물어보는 것이 맞다) 보다는 개인적인 창업이나 조인 동기에 대해 물어보는 것이 좋고 회사의 단기와 장기 목표에 대해 물어보는 것, 인재상에 대해 물어보는 것 등이 더 좋다.

다음으로 자신감을 가지고 긍정적인 톤으로 이야기하는 연습하는 것이 중요하다. 앞에 경력 단절이 있는 경우 그걸 너무 감추려 하거나 죄를 지은 것 처럼 생각하지 말고 당당하게 무슨 이유로 단절이 있고 무슨 준비를 하며 보냈는지 설명하면 된다.

최종 면접에서 자꾸 떨어진다고 코칭을 요청하시는 분들이 간혹 있다. 그 이야기는 앞단의 기술 면접은 잘 했다는 이야기인데 기술 면접과 최종 면접의 차이점은 무엇일까? 먼저 기술 면접에서는 당연히 기술적인 이야기와 업무를 중심으로 이야기한다고 하면 최종 면접에서는 더 상위 레벨의 이야기를 해야 하며 면접관의 입장에서 무엇이 궁금할지 생각해봐야 한다. 경영진의 관점에서는 기술적인 역량은 이미 검증이 된 것이고 이제 궁금한 것은 회사에 무슨 이유로 지원했고 얼마나 열정이 있고 우리가 원하는 인재상인지 얼마나 오래 같이 갈 것인지 여부 이다. 항상 나오는 질문은 왜 우리 회사에 지원하는지 이유를 물어보는 거다. 꼭 나름대로의 답변을 준비할 필요가 있다. 또 최종 면접에서는 어떤 질문을 하느냐가 앞단의 기술 면접보다 더 중요하다. 어느 정도 규모가 되는 회사라면 회사 홈페이지등을 통해 회사의 비전과 미션에 대해 알아보고 어떤 인재상을 갖고 있는지 알아보는 등 약간의 준비와 공부가 필요하다. 면접관에게 하는 질문도 기술적인 것 (이는 앞단의 기술 면접 때 물어보는 것이 맞다) 보다는 개인적인 창업이나 조인 동기에 대해 물어보는 것이 좋고 회사의 단기와 장기 목표에 대해 물어보는 것, 인재상에 대해 물어보는 것 등이 더 좋다. 다음으로 자신감을 가지고 긍정적인 톤으로 이야기하는 연습하는 것이 중요하다. 앞에 경력 단절이 있는 경우 그걸 너무 감추려 하거나 죄를 지은 것 처럼 생각하지 말고 당당하게 무슨 이유로 단절이 있고 무슨 준비를 하며 보냈는지 설명하면 된다.

최종 면접과 기술 면접의 차이점

사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.
기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.
현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.
플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.
보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.
원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.

사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가?

서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.
어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.
아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.
법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.
이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다)

그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.
이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…?

만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.
누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.
그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다.

요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.
물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.
각자 훨훨 날아가면 됩니다.

<code >사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.</code><code >기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.</code><code >현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.</code><code >플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.</code><code >보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.</code><code >원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.</code> 사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가? 서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다) 그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…? 만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다. 요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.각자 훨훨 날아가면 됩니다.

호구 개발자를 구합니다

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

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fetch 함수를 쓸 때 왜 await를 두 번 써야 할까요?
간단히 설명하면, 서버와 통신할 때 데이터가 두 단계로 나눠져서 오기 때문입니다.

첫 번째 await는 서버에서 응답이 올 때까지 기다립니다. 이때 HTTP 헤더(응답의 기본 정보)를 받게 됩니다. 이 때 서버가 에러를 보내도 이 단계는 정상적으로 완료됩니다.
두 번째 await는 실제 데이터(response body)를 JSON으로 변환하는 과정입니다. 서버에서 받은 데이터를 우리가 JavaScript에서 쓸 수 있는 형태로 바꿔 줍니다.

이렇게 나눠진 구조 덕분에 큰 데이터를 받을 때도 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터를 다 받기 전에도 상태 코드만 보고 에러를 확인할 수 있다는 장점도 있습니다.

실무에서는 편의성 때문에 axios를 더 많이 쓰긴 하지만, 종종 fetch를 써야할 상황에서는 이런 지식들을 알아두시면 도움이 될 것 같네요.

https://www.youtube.com/watch?v=Ki64Cnyf_cA

fetch 함수를 쓸 때 왜 await를 두 번 써야 할까요? 간단히 설명하면, 서버와 통신할 때 데이터가 두 단계로 나눠져서 오기 때문입니다. 첫 번째 await는 서버에서 응답이 올 때까지 기다립니다. 이때 HTTP 헤더(응답의 기본 정보)를 받게 됩니다. 이 때 서버가 에러를 보내도 이 단계는 정상적으로 완료됩니다.두 번째 await는 실제 데이터(response body)를 JSON으로 변환하는 과정입니다. 서버에서 받은 데이터를 우리가 JavaScript에서 쓸 수 있는 형태로 바꿔 줍니다. 이렇게 나눠진 구조 덕분에 큰 데이터를 받을 때도 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터를 다 받기 전에도 상태 코드만 보고 에러를 확인할 수 있다는 장점도 있습니다. 실무에서는 편의성 때문에 axios를 더 많이 쓰긴 하지만, 종종 fetch를 써야할 상황에서는 이런 지식들을 알아두시면 도움이 될 것 같네요. https://www.youtube.com/watch?v=Ki64Cnyf_cA

www.youtube.com

JavaScript fetch는 왜 await를 두 번 할까

Machine Learning Systems

https://mlsysbook.ai/

하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요.

Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

https://mlsysbook.ai/ 하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요. Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

mlsysbook.ai

Machine Learning Systems 책(무료, 1400쪽

토스 채용

토스 프론트엔드 플랫폼 팀과 함께 겨울방학동안 샘플 앱을 만들어가실 분을 찾는다고 합니다.

내년, 토스 프론트엔드 개발환경이 모두에게 공개된다고 해요.
공개 전 샘플앱을 만들면서 검증할 분을 찾나봐요!

자세한 사항은 아래 링크로!

https://toss.im/career/job-detail?job_id=6272708003

토스 프론트엔드 플랫폼 팀과 함께 겨울방학동안 샘플 앱을 만들어가실 분을 찾는다고 합니다. 내년, 토스 프론트엔드 개발환경이 모두에게 공개된다고 해요. 공개 전 샘플앱을 만들면서 검증할 분을 찾나봐요! 자세한 사항은 아래 링크로! https://toss.im/career/job-detail?job_id=6272708003

toss.im

토스 개발팀에서 겨울방학동안 샘플 앱 만드실분~

너무나 아름답지 않나요?

모니터와 휴대폰의 네모상자 안에서
하루의 시간 절반 이상을 보내는 저에게는
너무나 소중한 장면 중 하나입니다.

하루가 끝나가는 마무리 시간 쯔음,
저는 기회가 되면 밖으로 나가서 혼자 산책을 합니다.

혼자 걸으면서 무심할 정도로 파란 하늘을 보면 때로는 이런 생각이 듭니다. 우리는 무엇을 위해 이렇게 하늘 아래에서 아둥바둥 살고 있을까?

이런 광경들을 무한히 볼 수 있는 행운을 가지고 산다면,
우리에게는 무엇이 더 필요할까요?

여러분의 세상은 어떤 세상인가요?
지금 제가 사는 세상은 이렇습니다.

너무나 아름답지 않나요? 모니터와 휴대폰의 네모상자 안에서 하루의 시간 절반 이상을 보내는 저에게는 너무나 소중한 장면 중 하나입니다. 하루가 끝나가는 마무리 시간 쯔음, 저는 기회가 되면 밖으로 나가서 혼자 산책을 합니다. 혼자 걸으면서 무심할 정도로 파란 하늘을 보면 때로는 이런 생각이 듭니다. 우리는 무엇을 위해 이렇게 하늘 아래에서 아둥바둥 살고 있을까? 이런 광경들을 무한히 볼 수 있는 행운을 가지고 산다면, 우리에게는 무엇이 더 필요할까요? 여러분의 세상은 어떤 세상인가요? 지금 제가 사는 세상은 이렇습니다.

제가 사는 세상은 이렇습니다

What is Retrieval Augmented Generation (RAG)?   Retrieval Augmented Generation (RAG) is an...

7 AI Open Source Libraries To Build RAG, Agents & AI Search

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?
 * 관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술
 * 먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동
 * AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원

🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?
 1. 사용자 질문 > RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치
 2. 검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성
 3. 이렇게 향상된 프롬프트 > 언어 모델에 입력 > 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성
 4. 이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공
    
    
🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?
RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:
 1. 최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능
 2. 정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함
 3. 문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적
 4. 환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임

🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리
RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.
1. SWIRL
 * https://github.com/swirlai/swirl-search
 * 검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어
 * 특징
   * 데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상
   * SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포
   * 20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합
   * 안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축
   * 100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원
2. Cognita
 * https://github.com/truefoundry/cognita
 * 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크
 * 특징
   * RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포
   * 다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합
   * 확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계
   * 비전문가도 문서 및 Q&A와 상호작용할 수 있는 UI
   * 증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤
3. LLM-Ware
 * https://github.com/llmware-ai/llmware
 * 엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크
 * 특징
   * 비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합
   * 엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공
   * 확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원
   * GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능
4. RAG Flow
 * https://github.com/infiniflow/ragflow
 * 심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진
 * 특징
   * 이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능
   * 이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공
   * 복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장
   * 환각 위험을 줄인 근거 기반 인용
   * PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원
5. 그래프 RAG
 * https://github.com/microsoft/graphrag
 * 구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템
 * 특징
   * 개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적
   * 지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상
   * 비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화
   * 대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원
6. Haystack
 * https://github.com/deepset-ai/haystack
 * 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크
 * 특징
   * 사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능
   * 검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인
   * 다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원
   * 기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의
7. Storm
 * https://github.com/stanford-oval/storm
 * 한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템
 * 특징
   * 고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상
   * 근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성
   * 인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원
   * 외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계

🎃 검색 증강 생성의 과제
 * 데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성
 * 지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성
 * 데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성
 * 확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성
 * 보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요

보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^
 * source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?<ul ><li>관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술</li><li>먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동</li><li>AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원</li></ul> 🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?<ol ><li>사용자 질문 &gt; RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치 </li><li>검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성</li><li>이렇게 향상된 프롬프트 &gt; 언어 모델에 입력 &gt; 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성 </li><li>이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공 </li></ol>🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:<ol ><li>최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능</li><li>정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함</li><li>문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적</li><li>환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임</li></ol> 🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.1. SWIRL<ul ><li>https://github.com/swirlai/swirl-search</li><li>검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어</li><li>특징<ul ><li>데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상</li><li>SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포</li><li>20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합</li><li>안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축</li><li>100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원</li></ul></li></ul>2. Cognita<ul ><li>https://github.com/truefoundry/cognita</li><li>프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포</li><li>다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합</li><li>확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계</li><li>비전문가도 문서 및 Q&amp;A와 상호작용할 수 있는 UI</li><li>증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤</li></ul></li></ul>3. LLM-Ware<ul ><li>https://github.com/llmware-ai/llmware</li><li>엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합</li><li>엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공</li><li>확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원</li><li>GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능</li></ul></li></ul>4. RAG Flow<ul ><li>https://github.com/infiniflow/ragflow</li><li>심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진</li><li>특징<ul ><li>이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능</li><li>이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공</li><li>복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장</li><li>환각 위험을 줄인 근거 기반 인용</li><li>PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원</li></ul></li></ul>5. 그래프 RAG<ul ><li>https://github.com/microsoft/graphrag</li><li>구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템</li><li>특징<ul ><li>개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적</li><li>지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상</li><li>비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화</li><li>대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원</li></ul></li></ul>6. Haystack<ul ><li>https://github.com/deepset-ai/haystack</li><li>프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능</li><li>검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인</li><li>다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원</li><li>기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의</li></ul></li></ul>7. Storm<ul ><li>https://github.com/stanford-oval/storm</li><li>한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템</li><li>특징<ul ><li>고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상</li><li>근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성</li><li>인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원</li><li>외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계</li></ul></li></ul> 🎃 검색 증강 생성의 과제<ul ><li>데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성</li><li>지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성</li><li>데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성</li><li>확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성</li><li>보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요</li></ul> 보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^<ul ><li>source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest</li></ul>

DEV Community

[DEV]RAG를 수행하기 위한 7가지 AI 오픈소스 라이브러리

원문 : The Ultimate Guide to Font Performance Optimization 폰트 성능 최적화는 웹사이트의 폰트 로딩 속도를 높이고 더 부드럽게 렌더링 되도록 하는 다양한 웹 개발 기법을 말합니다. 이러한 최적화에는 신중한 폰트 선택, 성능이 우수한 폰트 포맷 사용, 자체 호스팅, 최적화된  선언, 폰트 디스플레이 전략 등이 포함됩니다. 웹사이트에 표시되는 폰트를 최적화하면 페이지 로딩 속도가 빨라지고 사용자 경험이 향상되며, 코어 웹 바이탈(Core Web Vitals…

(번역) 폰트 성능 최적화를 위한 궁극적인 가이드

오늘 소개드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

폰트는 웹사이트의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고, 많은 개발자들이 종종 폰트 최적화의 중요성을 간과하곤 합니다. 이 글에서는 웹사이트 폰트 성능 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 글에서는 웹 세이프 폰트와 웹 폰트의 차이점부터 시작하여, 폰트 자체 호스팅의 이점, WOFF2 형식의 중요성,
@font-face
선언 최적화 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한 이 밖에도 여러가지 최적화 기법들을 소개하고 있습니다. 폰트 최적화는 비교적 작은 노력으로 큰 성능 향상을 얻을 수 있는 영역이므로, 이 글을 참고하여 여러분의 웹사이트 성능을 한 단계 끌어올리시는 기회가 되시길 바랍니다 :)

글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/the_ultimate_guide_to_font_performance_optimization/

오늘 소개드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 폰트는 웹사이트의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고, 많은 개발자들이 종종 폰트 최적화의 중요성을 간과하곤 합니다. 이 글에서는 웹사이트 폰트 성능 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 글에서는 웹 세이프 폰트와 웹 폰트의 차이점부터 시작하여, 폰트 자체 호스팅의 이점, WOFF2 형식의 중요성, <code >@font-face</code> 선언 최적화 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한 이 밖에도 여러가지 최적화 기법들을 소개하고 있습니다. 폰트 최적화는 비교적 작은 노력으로 큰 성능 향상을 얻을 수 있는 영역이므로, 이 글을 참고하여 여러분의 웹사이트 성능을 한 단계 끌어올리시는 기회가 되시길 바랍니다 :) 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/the_ultimate_guide_to_font_performance_optimization/

ykss.netlify.app

폰트 성능 최적화를 위한 궁극적인 가이드

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다.  2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 

백종원 대표와 강백호, 그리고 척하는 삶

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다.

2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 사는 척조차 안 하는 사람들이 많으니.

3. 그런 백종원 대표의 말을 듣고, 바로 슬램덩크의 강백호가 떠올랐다고 한다. 강백호는 스스로 천재라고 착각하며 살지만, 실제로는 농구에 대해 기본도 모르는 어설픈 풋내기.

4. 그럼에도 강백호는 스스로가 천재라고 믿고, 천재인 척을 하며 살다가, 빡센 훈련과 고난의 게임을 이겨내면서 실제로 천재인 모먼트를 독자들에게 선사한다.

5. 비록 만화 캐릭터이긴 하지만, 강백호 역시 ‘척하는 인생’을 살다 진짜 천재가 된 캐릭터랄까?

6. 여담이지만, 최근 고등학생 시절 오타니 쇼헤이에 멘탈 코칭을 해준 것으로 유명한 니시다 하쓰미 씨의 책과 김항기 대표님의 추천으로 영국 작가 제임스 알렌(James Allen)의 사상들을 접하고 있는데,

7. 이 둘을 관통하는 메시지 역시 하나. ‘어떤 생각을 하느냐가 어떤 삶을 사느냐를 결정한다’는 것. 우리의 생각과 사고방식이 우리 삶의 원인이자 뿌리이고, 그 뿌리에서부터 삶의 결과 혹은 열매들이 피어난다는 얘기.

8. 그리고 그들의 책을 읽으면서 문득 이런 생각을 했다. ‘자신의 생각을 관리(manage)하는 것’이 어쩌면 피터 드러커가 말한 ‘자기 경영’의 시작일지 모른다고.

9. 그런 의미에서 지식 노동자로서 해야 할 일의 첫 번째는 수많은 잡념과 혼란한 정보 속에서 자신의 생각을 올바른 방향으로 관리하는 것일 수 있다.

10. 그런 의미에서 백종원 대표가 말하는 ‘척하는 인생’에서의 ‘척’은 가짜나 남을 속이기 위한 척이 아니라, 비록 지금 현실은 그 기대에 미치지 못하더라도, 자기가 옳다고 생각하는 방향으로 자신의 생각을 모아가는 일종의 자기 경영 기술이었던 게 아닐까?

11. 그리고 명확한 방향을 잡았기에 자신의 삶을 거기로 이끌 수 있었던 것 같고. 척이라도 해서 방향을 잡지 않으면, 혼란한 세상에 휩쓸려 생각 없이 살기 쉬우니까.

12. 강백호 역시 스스로가 천재라는 믿음이 없었으면, 무뚝뚝한 고릴라와 얌체 같은 여우와 쉽사리 꺼질 것 같은 촛불처럼 방황하는 부랑아와 함께 호흡을 맞추며 한 팀으로 뛰긴 쉽지 않았을 것 같고.

13. 그런 의미에서 우리 삶의 제 1원칙(first principle)은 ‘어떤 생각을 하느냐’, ‘어디를 바라보느냐’일 수 있다. 그리고 올바른 방향으로 가는 척이라도 해야, 그 방향으로 계속 나아갈 수 있을 것 같고. 어쩌면 그걸 사람들은 꿈이나 목표나 비전이나 미션이라고 부르는지도 모르지. 무튼 나 화이팅 🧏🏼‍♂️

#오늘의아무말

https://brunch.co.kr/@somewonyoon/238

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다. 2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 사는 척조차 안 하는 사람들이 많으니. 3. 그런 백종원 대표의 말을 듣고, 바로 슬램덩크의 강백호가 떠올랐다고 한다. 강백호는 스스로 천재라고 착각하며 살지만, 실제로는 농구에 대해 기본도 모르는 어설픈 풋내기. 4. 그럼에도 강백호는 스스로가 천재라고 믿고, 천재인 척을 하며 살다가, 빡센 훈련과 고난의 게임을 이겨내면서 실제로 천재인 모먼트를 독자들에게 선사한다. 5. 비록 만화 캐릭터이긴 하지만, 강백호 역시 ‘척하는 인생’을 살다 진짜 천재가 된 캐릭터랄까? 6. 여담이지만, 최근 고등학생 시절 오타니 쇼헤이에 멘탈 코칭을 해준 것으로 유명한 니시다 하쓰미 씨의 책과 김항기 대표님의 추천으로 영국 작가 제임스 알렌(James Allen)의 사상들을 접하고 있는데, 7. 이 둘을 관통하는 메시지 역시 하나. ‘어떤 생각을 하느냐가 어떤 삶을 사느냐를 결정한다’는 것. 우리의 생각과 사고방식이 우리 삶의 원인이자 뿌리이고, 그 뿌리에서부터 삶의 결과 혹은 열매들이 피어난다는 얘기. 8. 그리고 그들의 책을 읽으면서 문득 이런 생각을 했다. ‘자신의 생각을 관리(manage)하는 것’이 어쩌면 피터 드러커가 말한 ‘자기 경영’의 시작일지 모른다고. 9. 그런 의미에서 지식 노동자로서 해야 할 일의 첫 번째는 수많은 잡념과 혼란한 정보 속에서 자신의 생각을 올바른 방향으로 관리하는 것일 수 있다. 10. 그런 의미에서 백종원 대표가 말하는 ‘척하는 인생’에서의 ‘척’은 가짜나 남을 속이기 위한 척이 아니라, 비록 지금 현실은 그 기대에 미치지 못하더라도, 자기가 옳다고 생각하는 방향으로 자신의 생각을 모아가는 일종의 자기 경영 기술이었던 게 아닐까? 11. 그리고 명확한 방향을 잡았기에 자신의 삶을 거기로 이끌 수 있었던 것 같고. 척이라도 해서 방향을 잡지 않으면, 혼란한 세상에 휩쓸려 생각 없이 살기 쉬우니까. 12. 강백호 역시 스스로가 천재라는 믿음이 없었으면, 무뚝뚝한 고릴라와 얌체 같은 여우와 쉽사리 꺼질 것 같은 촛불처럼 방황하는 부랑아와 함께 호흡을 맞추며 한 팀으로 뛰긴 쉽지 않았을 것 같고. 13. 그런 의미에서 우리 삶의 제 1원칙(first principle)은 ‘어떤 생각을 하느냐’, ‘어디를 바라보느냐’일 수 있다. 그리고 올바른 방향으로 가는 척이라도 해야, 그 방향으로 계속 나아갈 수 있을 것 같고. 어쩌면 그걸 사람들은 꿈이나 목표나 비전이나 미션이라고 부르는지도 모르지. 무튼 나 화이팅 🧏🏼‍♂️ #오늘의아무말 https://brunch.co.kr/@somewonyoon/238

Brunch Story

#3. 제품을 개선하는 세 가지 방법

👷제품을 개선하는 3가지 방법

1. 의도적 개선 (deliberate improvement) : 고객들이 기존 기능을 왜 사용하며 좋아하는지 잘 알고 있을 때 의도적인 개선을 합니다. 현재 고객들이 해당 기능을 더 잘 이용할 수 있는 방향으로 개선합니다. 

2. 빈도 개선 (frequency improvement) : 고객이 기능을 더 자주 사용할 수 있도록 만드는 개선입니다. 대다수 사용자들이 이용하긴 하나 그 빈도가 적을 때의 개선을 의미합니다.

3. 적응 개선 (adoption improvement) : 특정 기능을 고객의 일부는 잘 사용하는데 일부는 사용하지 않는 경우, 더 많은 사용자들이 기능을 사용하도록 하는 개선입니다. 

4. 제품 개선은 고객의 긍정적인 반응을 이끌어내는 제품의 변화를 만드는 과정을 뜻합니다 . 제품을 개선하기 위해서는 1) 새로운 기능을 추가하거나 2) 기존 기능을 변화시킬 수 있습니다.

🥸 큐레이터 코멘트

제품이 출시되면 고객 만족도를 높이기 위해서 꾸준히 개선하게 됩니다. 이때 정해진 리소스 내에서 비즈니스 임팩트를 주고자 할 때 신규 기능 추가가 좋은지, 기존 기능을 개선하는게 좋은지 고민될 때가 많습니다. 

구체적인 전략이 없다면 제품 개발의 우선순위는 매번 신규 기능으로 정해지기 때문입니다. 해당 글을 읽고 제품을 개선하는데 3가지 전략이 있고 현재 상황에 맞춘 제품 개선 전략을 세운다면 신규 기능 추가보다 더 효과가 있을 수 있다고 생각되네요.

제품 개발 입장에서는 제품 개선을 우선순위로 두고 싶은데 어떻게 하면 이해관계자들이 납득해 줄지가 매번 과제였는데 이번 글을 통해서 힌트를 얻은 느낌입니다. 의도적 개선, 빈도 개선, 적응 개선으로 제품 개선의 영역을 나눈 것만으로도 상당히 구체적으로 된 것 같아서 좋네요.

물론 제품 개선은 정량적, 정성적 데이터가 쌓여있을 때야 효과를 발휘할 수 있을 것 같습니다. 그렇지 않고서는 단순히 더 많이 쓰게 하고 싶어서 개선이 필요합니다라는 감정적인 제안이 나오게 되고 이해관계자들은 납득해주지 않는 경우가 많으니까 말이죠.

Modern Lion Product Manager

안승환

프로덕트 그 자체와 프로덕트를 위한 프로젝트를 관리하는 스타트업 PM입니다.

Growth PM

김해인

유저에게 사랑받는 최고의 제품 만들기에 몰입할 수 있도록 '판'을 깔아주는 일에 관심있습니다. 화려한 숫자/시각화/방법론에 치우치지 않고, 데이터 뒤에 있는 사람들이 보이는 분석을 하고자 합니다.

관심
- 데이터 문화, 인프라, 분석
- 일본 시장/테크/스타트업

퍼블리의 그로스 매니저로 커리어를 시작하여, 현재는 멤버십 사업을 총괄하고 있습니다.
합리적이고 해피한 세상을 향해 살아가고 있으며, 책과 교육, 경제에 관심을 가지고 있습니다.
일하는 것을 싫어하지만, 많이 하고 있습니다..

커리어리 Lead Product Manager

김광종

퍼블리 그로스매니저로 커리어를 시작하여, 프로덕트매니저와 사업총괄을 거쳐, 커리어리팀을 리드하였습니다.
합리적이고 해피한 세상을 향해 살아가고 있으며, 책/교육/경제에 관심이 있습니다.
자유로운 삶을 추구하지만, 지금은 일에 매여 있습니다..

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Samsung Global Design Membership.
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서비스 기획

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- 구매 전환 향상을 위한 제품 개선 다수
- 새로운 데이터 모델 개발 및 대시보드 사용자 경험 통합
- App Ape 한국 사업 전략 총괄

Product Manager / Designer

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김영빈

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