The 2025 Developer Survey is the definitive report on the state of software development. In its fifteenth year, Stack Overflow received over 49,000+ responses from 177 countries across 62 questions focused on 314 different technologies, including new focus on AI agent tools, LLMs and community platforms. This annual Developer Survey provides a crucial snapshot into the needs of the global developer community, focusing on the tools and technologies they use or want to learn more about.

2025 Stack Overflow Developer Survey

15주년을 맞이한 스택 오버플로우 개발자 설문조사 결과가 올해도 어김없이 발표되었습니다. 전 세계 177개국에서 무려 49,000명 이상의 개발자가 참여해 총 314가지 기술 분야에 대한 62개의 질문에 답변했습니다. 설문 결과가 최근 개발 트렌드와 분위기를 그대로 보여주는 것 같습니다.


뭐니뭐니해도 가장 눈에 띄는 건 대중화 되고 있는 AI입니다. 응답자의 84%가 이미 AI 도구를 사용하고 있다고 답했는데, 단순히 실험해보는 수준을 넘어 실제 업무 흐름에 깊이 자리 잡았다는 뜻이죠. 하지만 아이러니하게도 신뢰도는 낮아졌습니다. 절반 가까운 46%가 AI 출력 결과를 믿지 않는다고 했고, 66%는 "거의 맞긴 한데 뭔가 부족한" 답변이 가장 답답하다고 했어요. 심지어 45%는 AI 코드 디버깅에 더 많은 시간을 쓴다고 답했죠. 😅 국가별로는 인도 개발자들의 신뢰도가 56%로 가장 높았지만, 대부분 국가에서는 25~31% 대에 머물렀습니다.


AI 에이전트 도입은 이제 막 시작 단계입니다. 31%가 사용 중이고, 17%는 도입을 준비 중이라고 답했지만, 여전히 38%는 계획이 없다고 했어요. 그렇다고 비관적이진 않습니다. AI 에이전트를 사용 중인 개발자 중 69%는 "생산성이 확실히 올라갔다"고 느낀다고 하니까요.


기술 트렌드에서도 변화가 뚜렷합니다. Docker 사용률이 전년보다 17%나 급증해 이제는 개발자의 표준 도구라고 불러도 될 만큼 당연해졌고, Python 역시 꾸준히 강세를 유지하고 있습니다. Rust의 Cargo는 가장 사랑받는 빌드 도구로 꼽혔고, 협업 도구 부문에선 GitHub(81%)가 1위를, Jira(46%)와 GitLab(36%)이 뒤를 이었습니다.


자세한 결과와 기술 스택별 사용률, 국가/직군별 상세 데이터는 공식 설문 페이지를 참고 바랍니다. https://survey.stackoverflow.co/2025/

15주년을 맞이한 스택 오버플로우 개발자 설문조사 결과가 올해도 어김없이 발표되었습니다. 전 세계 177개국에서 무려 49,000명 이상의 개발자가 참여해 총 314가지 기술 분야에 대한 62개의 질문에 답변했습니다. 설문 결과가 최근 개발 트렌드와 분위기를 그대로 보여주는 것 같습니다. 뭐니뭐니해도 가장 눈에 띄는 건 대중화 되고 있는 AI입니다. 응답자의 84%가 이미 AI 도구를 사용하고 있다고 답했는데, 단순히 실험해보는 수준을 넘어 실제 업무 흐름에 깊이 자리 잡았다는 뜻이죠. 하지만 아이러니하게도 신뢰도는 낮아졌습니다. 절반 가까운 46%가 AI 출력 결과를 믿지 않는다고 했고, 66%는 "거의 맞긴 한데 뭔가 부족한" 답변이 가장 답답하다고 했어요. 심지어 45%는 AI 코드 디버깅에 더 많은 시간을 쓴다고 답했죠. 😅 국가별로는 인도 개발자들의 신뢰도가 56%로 가장 높았지만, 대부분 국가에서는 25~31% 대에 머물렀습니다. AI 에이전트 도입은 이제 막 시작 단계입니다. 31%가 사용 중이고, 17%는 도입을 준비 중이라고 답했지만, 여전히 38%는 계획이 없다고 했어요. 그렇다고 비관적이진 않습니다. AI 에이전트를 사용 중인 개발자 중 69%는 "생산성이 확실히 올라갔다"고 느낀다고 하니까요. 기술 트렌드에서도 변화가 뚜렷합니다. Docker 사용률이 전년보다 17%나 급증해 이제는 개발자의 표준 도구라고 불러도 될 만큼 당연해졌고, Python 역시 꾸준히 강세를 유지하고 있습니다. Rust의 Cargo는 가장 사랑받는 빌드 도구로 꼽혔고, 협업 도구 부문에선 GitHub(81%)가 1위를, Jira(46%)와 GitLab(36%)이 뒤를 이었습니다. 자세한 결과와 기술 스택별 사용률, 국가/직군별 상세 데이터는 공식 설문 페이지를 참고 바랍니다. https://survey.stackoverflow.co/2025/

survey.stackoverflow.co

📊 스택 오버플로우 2025년 개발자 설문조사 결과 💡

ai가 사고를 하는데 도움을 주긴하는데.. 확실히 검증하는 시간을 무시 못하는거 같아요. 
claude에 대한 평가가 인상적이네요, 이번 기회에 한번 써봐야 겠어요 :)

1인 개발자의 시대라고 해요. AI를 사용해 개인의 생산성이 높아지니 팀으로 해야 했던 일을 혼자 거뜬히 해낸다고요. 주변에서도 퇴사해 1인 개발자로 도전한다는 분들이 많아요.

이런 생각이 들죠. “나도 1인 개발자가 되기 위해 준비해야 하는 게 아닐까?”

사실 저는 팀으로 일하는 게 즐거워요. 성공과 실패, 이해와 오해, 감사와 불평을 반복하며 성장하는 맛을 알거든요. 부족한 점을 보완해 가며 합을 맞춰가는 과정이 참 좋아요.

혼자 일하며 느끼는 자유도 정말 좋겠죠. 하지만 저는 외롭게 일하고 싶지 않아요. 티키타카가 잘 맞는 동료들과 일하는 게 행복하니까요.

https://hajoeun.com/2025/team-player?utm_source=careerly

1인 개발자의 시대라고 해요. AI를 사용해 개인의 생산성이 높아지니 팀으로 해야 했던 일을 혼자 거뜬히 해낸다고요. 주변에서도 퇴사해 1인 개발자로 도전한다는 분들이 많아요. 이런 생각이 들죠. “나도 1인 개발자가 되기 위해 준비해야 하는 게 아닐까?” 사실 저는 팀으로 일하는 게 즐거워요. 성공과 실패, 이해와 오해, 감사와 불평을 반복하며 성장하는 맛을 알거든요. 부족한 점을 보완해 가며 합을 맞춰가는 과정이 참 좋아요. 혼자 일하며 느끼는 자유도 정말 좋겠죠. 하지만 저는 외롭게 일하고 싶지 않아요. 티키타카가 잘 맞는 동료들과 일하는 게 행복하니까요. https://hajoeun.com/2025/team-player?utm_source=careerly

hajoeun.com

팀 플레이어

혹시, Cursor 나 Claude 얘기는 많이 들었는데
잘 쓰고있는건지 모르겠다,
이제는 AI 활용 방법 제대로 배워야 할것 같은데
어디서부터 어떻게 시작할지 막막하다
이런 고민을 하고 계신가요??

얼마전에 올린
"AI가 코드를 짜는 시대, 개발자의 가치는 무엇일까요?"
글에 많은 분들이 공감해주신 것도 비슷한 맥락인 것 같아요.

특히 3년 - 7년차 분들
기술적인 의사 결정을 스스로 해야하는 분들
아키텍쳐를 도입하거나, 좀더 큰그림을 설계하는 분들이
실무하기도 바쁜데 AI 활용까지 챙기기 쉽지 않다는
어려움을 말씀해주셨어요.

그런데 실무(설계, 폴더 구조 등)와 AI 활용이
연결된 부분이 있다는 사실, 혹시 알고 계셨나요?

AI는 코드 작성, 버그 수정, 최적화 같은 'How'는 잘하지만,
사용자의 진짜 문제 발견('What'),
왜 만들어야 하는지에 대한 판단('Why') 등은
여전히 사람의 영역이어서요.

이 영역부터 학습하면 가장 효율적으로
AI 를 바로 실무에 적용가능하게 배울 수 있는 것 같아요.

사용자 문제를 발견하고 기획하는 것부터
유지보수성과 확장성을 고려한 설계까지 함께 완성하면
신기하게도 나머지는 AI 가 구현해주는 것을 경험할 수 있어요.

내 의도대로, 내가 짠것처럼 AI 가 구현해주니까 리뷰 시간이 줄어들고요.
자연스레 개발 생산성이 올라가게 되어요.

Product Engineer Camp 10기에서는
이러한 경험을 하실 수 있게
AI 중심으로 커리큘럼을 대폭 개선했어요.

9월 4일 - 10월 23일 8주 동안
기획 -> 설계 -> AI 활용 구현으로 실제 서비스를 완성하며
- AI 활용 방법(Cursor, Claude)
- 탄탄한 설계를 하는 방법(Clean F.S.D)
- 베스트 프랙티스
위에 대해 배우실 수 있을거에요.
(실무에 바로 적용하실 수 있게
1:1 가이드도 해드립니다.)

아래 댓글 링크에서 바로 신청하실 수 있어요.
(소개 페이지에서 좀 더 자세한 내용 확인하실수도 있어요.)

그럼 10기 P.E.C 에서 함께 AI Native Product Engineer 로
업그레이드하실 여러분을 기다릴게요. 🤗

혹시, Cursor 나 Claude 얘기는 많이 들었는데 잘 쓰고있는건지 모르겠다, 이제는 AI 활용 방법 제대로 배워야 할것 같은데 어디서부터 어떻게 시작할지 막막하다 이런 고민을 하고 계신가요?? 얼마전에 올린 "AI가 코드를 짜는 시대, 개발자의 가치는 무엇일까요?" 글에 많은 분들이 공감해주신 것도 비슷한 맥락인 것 같아요. 특히 3년 - 7년차 분들 기술적인 의사 결정을 스스로 해야하는 분들 아키텍쳐를 도입하거나, 좀더 큰그림을 설계하는 분들이 실무하기도 바쁜데 AI 활용까지 챙기기 쉽지 않다는 어려움을 말씀해주셨어요. 그런데 실무(설계, 폴더 구조 등)와 AI 활용이 연결된 부분이 있다는 사실, 혹시 알고 계셨나요? AI는 코드 작성, 버그 수정, 최적화 같은 'How'는 잘하지만, 사용자의 진짜 문제 발견('What'), 왜 만들어야 하는지에 대한 판단('Why') 등은 여전히 사람의 영역이어서요. 이 영역부터 학습하면 가장 효율적으로 AI 를 바로 실무에 적용가능하게 배울 수 있는 것 같아요. 사용자 문제를 발견하고 기획하는 것부터 유지보수성과 확장성을 고려한 설계까지 함께 완성하면 신기하게도 나머지는 AI 가 구현해주는 것을 경험할 수 있어요. 내 의도대로, 내가 짠것처럼 AI 가 구현해주니까 리뷰 시간이 줄어들고요. 자연스레 개발 생산성이 올라가게 되어요. Product Engineer Camp 10기에서는 이러한 경험을 하실 수 있게 AI 중심으로 커리큘럼을 대폭 개선했어요. 9월 4일 - 10월 23일 8주 동안 기획 -&gt; 설계 -&gt; AI 활용 구현으로 실제 서비스를 완성하며 - AI 활용 방법(Cursor, Claude) - 탄탄한 설계를 하는 방법(Clean F.S.D) - 베스트 프랙티스 위에 대해 배우실 수 있을거에요. (실무에 바로 적용하실 수 있게 1:1 가이드도 해드립니다.) 아래 댓글 링크에서 바로 신청하실 수 있어요. (소개 페이지에서 좀 더 자세한 내용 확인하실수도 있어요.) 그럼 10기 P.E.C 에서 함께 AI Native Product Engineer 로 업그레이드하실 여러분을 기다릴게요. 🤗

신청서
https://app.formbricks.com/s/cbtlkg9w4jw5xx6aav84siu7
더 자세한 캠프 소개 페이지
https://www.productengineer.info/camp/landing

📝 GPT-5 간단 테스트 for S/W 엔지니어링

실서비스중인 Python 레파지토리를 기반으로 간단히 테스트 해 봄.

- 큰 코드베이스를 더 면밀하게 분석함. 디테일을 간과하는 현상이 확연히 줄어듬.

- 확실히 좋은 제안을 줌. 설명이나 근거도 꽤 적절함. 진짜 꽤 괜찮은 엔지니어와 상의하는 느낌이 듬.

- 아니면 아니라고 확실히 말함. 이전에는 내가 제안하면 거의 그대로 다 수용하는 형태라 그냥 브레인스토밍 한다고 생각했지만, 이제는 진짜로 조언을 얻을 수 있다고 느낌.

- 구현한 코드가 상당히 정교해졌음. 수정해야 할 부분이 확연히 줄어든 느낌.

- 이건 모델의 문제는 아닌 것으로 보이지만, Claude Code 보다는 아직 긴 시간 작업시키긴 어려움. 시킨 것 보다 더 확장된 범위까지 작업하려고 시도하지 않음. (단점이자 장점일수도)

📝 GPT-5 간단 테스트 for S/W 엔지니어링 실서비스중인 Python 레파지토리를 기반으로 간단히 테스트 해 봄. - 큰 코드베이스를 더 면밀하게 분석함. 디테일을 간과하는 현상이 확연히 줄어듬. - 확실히 좋은 제안을 줌. 설명이나 근거도 꽤 적절함. 진짜 꽤 괜찮은 엔지니어와 상의하는 느낌이 듬. - 아니면 아니라고 확실히 말함. 이전에는 내가 제안하면 거의 그대로 다 수용하는 형태라 그냥 브레인스토밍 한다고 생각했지만, 이제는 진짜로 조언을 얻을 수 있다고 느낌. - 구현한 코드가 상당히 정교해졌음. 수정해야 할 부분이 확연히 줄어든 느낌. - 이건 모델의 문제는 아닌 것으로 보이지만, Claude Code 보다는 아직 긴 시간 작업시키긴 어려움. 시킨 것 보다 더 확장된 범위까지 작업하려고 시도하지 않음. (단점이자 장점일수도)

OpenAI의 오픈소스 모델 gpt-oss 시리즈의 차별점(?) 중에 하나는 가중치를 4.25bit 양자화해서 공개했다는 것이다.

이에따라 20b 모델은 약간 사양 좋은 맥북에서 돌릴 수 있으며, 심지어 활성 파라미터가 3.6B 밖에 안되기 때문에 CPU 에서도 왠만큼 돌아간다(!)

즉, 이를테면 전성비, 이건 메성비인가 ㅋㅋ 암튼 사용 메모리 대비 성능이 매우 뛰어나다.

다른 공개 모델들도 양자화하려면 할 수 있지만, 양자화하면 성능이 저하되거나 안정성이 떨어질 수 있어서 잘 사용되지 않는다.

이게 정말 대단한거다. 그냥 자랑하려는 수준이 아니라, 즉시 사용할 수 있도록, 그리고 많은 곳에 사용할 수 있도록 툴 사용 성능이나 안전 테스트, 라이센스 등 여러가지를 고려해놨다.

오픈소스 모델을 쓴다고 하면 이제는 오픈AI 모델이 최우선 순위가 될 것이다. 역시 무서운 놈들...

OpenAI의 오픈소스 모델 gpt-oss 시리즈의 차별점(?) 중에 하나는 가중치를 4.25bit 양자화해서 공개했다는 것이다. 이에따라 20b 모델은 약간 사양 좋은 맥북에서 돌릴 수 있으며, 심지어 활성 파라미터가 3.6B 밖에 안되기 때문에 CPU 에서도 왠만큼 돌아간다(!) 즉, 이를테면 전성비, 이건 메성비인가 ㅋㅋ 암튼 사용 메모리 대비 성능이 매우 뛰어나다. 다른 공개 모델들도 양자화하려면 할 수 있지만, 양자화하면 성능이 저하되거나 안정성이 떨어질 수 있어서 잘 사용되지 않는다. 이게 정말 대단한거다. 그냥 자랑하려는 수준이 아니라, 즉시 사용할 수 있도록, 그리고 많은 곳에 사용할 수 있도록 툴 사용 성능이나 안전 테스트, 라이센스 등 여러가지를 고려해놨다. 오픈소스 모델을 쓴다고 하면 이제는 오픈AI 모델이 최우선 순위가 될 것이다. 역시 무서운 놈들...

혼자 힘으로 코딩하고 싶어서 안달난 아이와,
옆에서 입이 근질근질한 개발자 아빠 🤭

과연 우리는 무사히 if 조건문의 "만약에" 지옥에서 빠져나올 수 있었을까요? ㅎㅎ

📺 에릭과 달레의 코딩일기 3탄: https://youtube.com/shorts/Ea8TyPazfbk

혼자 힘으로 코딩하고 싶어서 안달난 아이와,옆에서 입이 근질근질한 개발자 아빠 🤭 과연 우리는 무사히 if 조건문의 "만약에" 지옥에서 빠져나올 수 있었을까요? ㅎㅎ 📺 에릭과 달레의 코딩일기 3탄: https://youtube.com/shorts/Ea8TyPazfbk

알아 알아 알아! 🤣

사람들이 요즘 AI, ChatGPT에게 의존하여 사고력이 저하되고 있다는 이야기가 많이 나온다.

두뇌 발달에 안 좋으니, 80년대에 계산기 쓰지마라, 90년대에 컴퓨터 쓰지마라, 2000년대에 엑셀 팡션 쓰지마라, 2010년에 스마트폰 쓰지마라는 말과 같다는 생각이다.

인터넷 초기에는 이메일과 하이퍼링크(웹)가 집중력과 사고력을 저하시킨다는 말도 있었다. 😇

2025년의 보통의 인간이 1980년으로 가서 ChatGPT를 사용한다면 어떤 대우를 받을까?

인간은 적응의 동물이며, 도구를 통해 사고를 넓혀왔다. 안 쓰는게 아니라 잘 쓰는게 관건이다.

사람들이 요즘 AI, ChatGPT에게 의존하여 사고력이 저하되고 있다는 이야기가 많이 나온다. 두뇌 발달에 안 좋으니, 80년대에 계산기 쓰지마라, 90년대에 컴퓨터 쓰지마라, 2000년대에 엑셀 팡션 쓰지마라, 2010년에 스마트폰 쓰지마라는 말과 같다는 생각이다. 인터넷 초기에는 이메일과 하이퍼링크(웹)가 집중력과 사고력을 저하시킨다는 말도 있었다. 😇 2025년의 보통의 인간이 1980년으로 가서 ChatGPT를 사용한다면 어떤 대우를 받을까? 인간은 적응의 동물이며, 도구를 통해 사고를 넓혀왔다. 안 쓰는게 아니라 잘 쓰는게 관건이다.

Claude Code 실전 활용 가이드입니다. 소개, 주요 기능, 실무 활용등 에 관해 다룹니다.

Claude Code 실전 가이드: AI 네이티브 개발자로 가는길_Gotama 멘토님

최근 Claude Code 관련 F-Lab에 블로그 글을 작성했습니다.
최근 AI 코딩이 빠르게 표준으로 자리 잡으면서, 어떻게 하면 AI를 '제대로' 활용할 수 있을지 직접 부딪히며 깊이 탐구해왔기 때문인데요.


👉 Claude Code가 Cursor 등 다른 도구와 근본적으로 다른 점
👉 지금 당장 생산성을 높여주는 Claude Code 최적화 설정
👉 AI와 진짜 '협업'을 가능하게 하는 Plan & Act 워크플로우
👉 AI의 추론 능력을 끌어올리는 '깊게 생각해' 프롬프트와 이미지 활용법까지


단순히 기능 나열에 그치지 않고, 제가 직접 사용하며 겪었던 시행착오와 실무 팁들을 상세하게 작성했습니다.
특히 AI 코딩이 아직 낯설거나, 더 효율적으로 사용하고 싶은 개발자분들께 'AI 네이티브 개발자'로 가는 구체적인 길잡이가 되어드리고 싶었는데요.
AI 시대를 준비하는 많은 분들께 이 글이 실질적인 도움이 되었으면 좋겠습니다.


https://f-lab.kr/blog/article-claude-code-guide-20250731

최근 Claude Code 관련 F-Lab에 블로그 글을 작성했습니다.최근 AI 코딩이 빠르게 표준으로 자리 잡으면서, 어떻게 하면 AI를 '제대로' 활용할 수 있을지 직접 부딪히며 깊이 탐구해왔기 때문인데요. 👉 Claude Code가 Cursor 등 다른 도구와 근본적으로 다른 점👉 지금 당장 생산성을 높여주는 Claude Code 최적화 설정👉 AI와 진짜 '협업'을 가능하게 하는 Plan &amp; Act 워크플로우👉 AI의 추론 능력을 끌어올리는 '깊게 생각해' 프롬프트와 이미지 활용법까지 단순히 기능 나열에 그치지 않고, 제가 직접 사용하며 겪었던 시행착오와 실무 팁들을 상세하게 작성했습니다.특히 AI 코딩이 아직 낯설거나, 더 효율적으로 사용하고 싶은 개발자분들께 'AI 네이티브 개발자'로 가는 구체적인 길잡이가 되어드리고 싶었는데요.AI 시대를 준비하는 많은 분들께 이 글이 실질적인 도움이 되었으면 좋겠습니다. https://f-lab.kr/blog/article-claude-code-guide-20250731

F-Lab : 상위 1% 개발자들의 멘토링

Claude Code 실전 가이드: AI 네이티브 개발자로 가는 길

안녕하세요. 그린입니다 🍏이번 포스팅은 iOS 앱 크기를 효과적으로 줄이는 방법에 대해 정리해보겠습니다 🙋🏻iOS App Size Optimization Deep Dive앱스토어에 앱을 올리고 나서 이런 생각 해보신 적 있나요? "어? 내 앱이 200MB가 넘어가네? 사용자들이 셀룰러로 다운로드 못 받겠는데..." 😱 또는 리뷰에서 이런 피드백을 받아보신 적이 있을 거예요."앱 용량이 너무 커요""다운로드가 오래 걸려요""저장공간을 너무 많이 차지해요" 앱 크기가 큰 것은 단순히 사용자 경험만의 문제가 아닙니다.다운로드 전환율, 사용자 유지율, 그리고 궁극적으로는 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미치죠. Why App Size Matters?📱 사용자 다운로드 행동 분석한 Google의 연구에서..

Diet for iOS App size (feat. App Thinning)

iOS 앱 사이즈가 200MB가 넘어서 셀룰러 다운로드가 막혔나요?
물론 그럼에도 불구하고 셀룰러로 다운로드할 수는 있지만, 용량이 너무 큰건 좋지 않을 수 있죠.


앱 크기가 큰것은 단순히 사용자 경험만의 문제가 아닙니다.
다운로드 전환율, 사용자 유지율을 통해 궁극적으론 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.
실제로 앱 사이즈가 10MB 증가할 때마다 다운로드 전환율이 약 5% 감소한다는 연구 결과도 있습니다 🥲


그렇기에 우리는 개발뿐만 아니라 개발 후 사용자의 입장에서 바라보는 자세가 필요하고 이에 앱 사이즈도 무시되면 안되는 중요한 항목이라고 생각해요.


이에 iOS 앱 기준으로 앱 사이즈를 다이어트 시키는 방법들에 대해 알아봅니다 😃

iOS 앱 사이즈가 200MB가 넘어서 셀룰러 다운로드가 막혔나요?물론 그럼에도 불구하고 셀룰러로 다운로드할 수는 있지만, 용량이 너무 큰건 좋지 않을 수 있죠. 앱 크기가 큰것은 단순히 사용자 경험만의 문제가 아닙니다.다운로드 전환율, 사용자 유지율을 통해 궁극적으론 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.실제로 앱 사이즈가 10MB 증가할 때마다 다운로드 전환율이 약 5% 감소한다는 연구 결과도 있습니다 🥲 그렇기에 우리는 개발뿐만 아니라 개발 후 사용자의 입장에서 바라보는 자세가 필요하고 이에 앱 사이즈도 무시되면 안되는 중요한 항목이라고 생각해요. 이에 iOS 앱 기준으로 앱 사이즈를 다이어트 시키는 방법들에 대해 알아봅니다 😃

iOYES

App size 다이어트 시키기 🍣

Facebook 로그인 예제를 통해 OIDC와 PKCE를 활용한 안전한 인증 코드 교환 과정에 대해 알아봅니다.

클라이언트 환경에서 안전한 소셜 로그인을 구현하는 핵심 메커니즘, OIDC와 PKCE 알아보기 - 재그지그의 개발 블로그

- Facebook 로그인 예제를 통해 OIDC와 PKCE를 활용한 안전한 인증 코드 교환 과정에 대해 알아봅니다.

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최근 프로젝트에서 페이스북 소셜 로그인 기능을 구현하는 업무를 맡게 되었습니다. 기존에는 구글과 애플 로그인이 이미 구현되어 있었고, 그래서 저는 페이스북 역시 동일한 방식으로 구현할 수 있을 것이라 예상했죠.

하지만 페이스북 공식 문서를 확인해보니, 예상과 달리 클라이언트에서 추가적인 보안 조치를 적용해야만 액세스 토큰을 얻을 수 있다는 점을 알게 되었습니다. 바로 PKCE가 적용된 OIDC 인증 방식이 필요하다는 것이었습니다.

물론 클라이언트에서 추가 인증 과정을 생략하고 액세스 토큰을 받아오는 방법도 있었지만, 이는 보안상 취약점이 있어 권장되지 않는 방식이었습니다. 그래서 가능하다면 PKCE가 적용된 OIDC 인증 방식을 써야 한다는 점을 알게 되었죠.

사실 OAuth의 전체적인 흐름에 대해 잘 알지 못했던 터라, 낯선 용어들을 접하니 막막함이 느껴지더라구요. 그렇지만 회사 업무인 만큼 팀 동료들에게도 이 개념을 잘 설명할 수 있어야 했기에 학습에 대한 동기부여로도 이어졌습니다. 그래서 열심히 자료를 찾아보며 해당 개념을 이해하려고 노력했고, 결과적으로 기능 구현과 코드 리뷰까지 성공적으로 완료할 수 있었습니다.

그래서 오늘은 제가 직접 경험한 페이스북 로그인 구현 사례를 바탕으로, OIDC와 PKCE를 활용해 클라이언트 측에서 어떻게 안전하게 사용자 인증을 구현할 수 있는지 알아보고자 합니다.


https://wormwlrm.github.io/2025/07/31/OIDC-with-PKCE.html

- Facebook 로그인 예제를 통해 OIDC와 PKCE를 활용한 안전한 인증 코드 교환 과정에 대해 알아봅니다. --- 최근 프로젝트에서 페이스북 소셜 로그인 기능을 구현하는 업무를 맡게 되었습니다. 기존에는 구글과 애플 로그인이 이미 구현되어 있었고, 그래서 저는 페이스북 역시 동일한 방식으로 구현할 수 있을 것이라 예상했죠. 하지만&nbsp;페이스북 공식 문서를 확인해보니, 예상과 달리 클라이언트에서 추가적인 보안 조치를 적용해야만 액세스 토큰을 얻을 수 있다는 점을 알게 되었습니다. 바로&nbsp;PKCE가 적용된 OIDC 인증 방식이 필요하다는 것이었습니다. 물론 클라이언트에서 추가 인증 과정을 생략하고 액세스 토큰을 받아오는 방법도 있었지만, 이는 보안상 취약점이 있어 권장되지 않는 방식이었습니다. 그래서 가능하다면 PKCE가 적용된 OIDC 인증 방식을 써야 한다는 점을 알게 되었죠. 사실 OAuth의 전체적인 흐름에 대해 잘 알지 못했던 터라, 낯선 용어들을 접하니 막막함이 느껴지더라구요. 그렇지만 회사 업무인 만큼 팀 동료들에게도 이 개념을 잘 설명할 수 있어야 했기에 학습에 대한 동기부여로도 이어졌습니다. 그래서 열심히 자료를 찾아보며 해당 개념을 이해하려고 노력했고, 결과적으로 기능 구현과 코드 리뷰까지 성공적으로 완료할 수 있었습니다. 그래서 오늘은 제가 직접 경험한 페이스북 로그인 구현 사례를 바탕으로, OIDC와 PKCE를 활용해 클라이언트 측에서 어떻게 안전하게 사용자 인증을 구현할 수 있는지 알아보고자 합니다. https://wormwlrm.github.io/2025/07/31/OIDC-with-PKCE.html

재그지그의 개발 블로그

👻 클라이언트에서 안전한 소셜 로그인 구현을 위한 OIDC와 PKCE

한 달 여 프로젝트를 맡아 개발했던 웹사이트가 있었다. 회사에서 투입된 인력으로도 상당한 규모의 프로젝트였고 나는 개발 담당자로 개발 미팅...

오픈소스 쓰셨던데 그러고도 개발자입니까?

오늘의 탐라는 “ChatGPT 쓰셨던데 그러고도 개발자입니까?” 인가..

불멸의 고전글 “오픈소스 쓰셨던데 그러고도 개발자입니까?”가 생각나는군.. ㅋㅋ

역시 지구는 둥글고 세상은 돌고 돈다. ㅋㅋ

https://www.haruair.com/ko/post/you-used-open-source-and-are-you-a-developer/

오늘의 탐라는 “ChatGPT 쓰셨던데 그러고도 개발자입니까?” 인가.. 불멸의 고전글 “오픈소스 쓰셨던데 그러고도 개발자입니까?”가 생각나는군.. ㅋㅋ 역시 지구는 둥글고 세상은 돌고 돈다. ㅋㅋ https://www.haruair.com/ko/post/you-used-open-source-and-are-you-a-developer/

www.haruair.com

오늘의 탐라는 “ChatGPT 쓰셨던데 그러고도 개발자입니까?” 

Claude Code 실전 가이드: AI 네이티브 개발자로 가는 

몇달 전 JavaOne 2025에서 넷플릭스의 자바 플랫폼을 총괄하는 폴 바커(Paul Bakker)의 발표를 흥미롭게 지켜봤습니다. 넷플릭스가 어떻게 자바를 활용하고, 기술 스택을 어떤 전략적 판단으로 변화시켜 왔는지에 대한 이야기였습니다.

넷플릭스는 왜 WebFlux를 사용하지 않을까?

십여년 전, 넷플릭스는 RxJava와 리액티브 프로그래밍의 아이콘이었다. 넷플릭스 백엔드에서는 한 번의 사용자 요청이 추천 목록, 썸네일, 시청 기록, 메타데이터 등 수십 개의 마이크로서비스 호출로 동시에 퍼져나갔고, 이를 감당해야 했기 때문이다. 그런데 이제, 그들이 Reactive와 WebFlux를 내려놓고, Spring Web MVC로 돌아갔다.

넷플릭스의 자바 플랫폼 담당자인 폴 바커의 이야기를 통해, 기술 선택의 이유와 변화의 흐름을 짚어봤다.


https://www.linkedin.com/pulse/%EB%84%B7%ED%94%8C%EB%A6%AD%EC%8A%A4%EB%8A%94-%EC%99%9C-webflux%EB%A5%BC-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EC%A7%80-%EC%95%8A%EC%9D%84%EA%B9%8C-springrunner-pw8tc

십여년 전, 넷플릭스는 RxJava와 리액티브 프로그래밍의 아이콘이었다.&nbsp;넷플릭스 백엔드에서는 한 번의 사용자 요청이 추천 목록, 썸네일, 시청 기록, 메타데이터 등 수십 개의 마이크로서비스 호출로 동시에 퍼져나갔고, 이를 감당해야 했기 때문이다. 그런데 이제, 그들이 Reactive와 WebFlux를 내려놓고, Spring Web MVC로 돌아갔다. 넷플릭스의 자바 플랫폼 담당자인 폴 바커의 이야기를 통해, 기술 선택의 이유와 변화의 흐름을 짚어봤다. https://www.linkedin.com/pulse/%EB%84%B7%ED%94%8C%EB%A6%AD%EC%8A%A4%EB%8A%94-%EC%99%9C-webflux%EB%A5%BC-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EC%A7%80-%EC%95%8A%EC%9D%84%EA%B9%8C-springrunner-pw8tc

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Contribute to psmon/kopring-reactive-labs development by creating an account on GitHub.

kopring-reactive-labs/AgenticCoding/Projects/CONNECTOR_KAFKA/README.md at main · psmon/kopring-reactive-labs

Apache Kafka와 Pekko Actor 모델을 결합한 이벤트 처리 시스템입니다. Kafka 프로듀서/컨슈머와 Actor 기반 상태 관리를 통해 안정적이고 확장 가능한 메시지 처리를 구현하는 코틀린 기반 유닛테스트가 포함된 샘플 프로젝트입니다.


https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/blob/main/AgenticCoding/Projects/CONNECTOR_KAFKA/README.md

Apache Kafka와 Pekko Actor 모델을 결합한 이벤트 처리 시스템입니다. Kafka 프로듀서/컨슈머와 Actor 기반 상태 관리를 통해 안정적이고 확장 가능한 메시지 처리를 구현하는 코틀린 기반 유닛테스트가 포함된 샘플 프로젝트입니다. https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/blob/main/AgenticCoding/Projects/CONNECTOR_KAFKA/README.md

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카프카를 우아하게 사용하기 -코틀린편

1. 인생이나 사업은 스포츠처럼 시즌으로 구분되지 않고 몇십 년이 하나로 쭉 이어지기 때문에 승점이 아니라 득점과 실점의 차이로 승리가 정해진다.

2. 다시 말해 인생과 사업은 총 득실점을 다투는 끝없는 게임이다. 따라서 몇 번 졌느냐에 신경 쓸 필요가 전혀 없다.

3. 작은 실패(실점)를 연발하더라도 단 한 번 대승(큰 득점)을 거두면 최종적으로 이길 수 있다. 압도적인 대승만 있으면 이전의 실점이 전부 없어 지는 것이다.



#운의경영학 📚

1. 인생이나 사업은 스포츠처럼 시즌으로 구분되지 않고 몇십 년이 하나로 쭉 이어지기 때문에 승점이 아니라 득점과 실점의 차이로 승리가 정해진다. ​2. 다시 말해 인생과 사업은 총 득실점을 다투는 끝없는 게임이다. 따라서 몇 번 졌느냐에 신경 쓸 필요가 전혀 없다. ​3. 작은 실패(실점)를 연발하더라도 단 한 번 대승(큰 득점)을 거두면 최종적으로 이길 수 있다. 압도적인 대승만 있으면 이전의 실점이 전부 없어 지는 것이다. ​ #운의경영학 📚

< 몇 번 졌는지는 중요하지 않다, 인생은 결국 득실차다 >

P.E.C 랜딩 페이지 개선 과정을 통해 AI 시대 개발자가 무엇을 준비해야 하는지 알아보기

AI 시대에 '완성'이 필요한 이유

"AI가 코드를 짜는 시대, 개발자의 가치는 무엇일까요?"
최근 Product Engineer Camp 랜딩페이지를
통째로 리팩토링하는 과정에서 큰 깨달음을 얻었어요.


제 고객인 프론트엔드 엔지니어 분들에게
큰 문제라 생각했던 "사이드 프로젝트 완성 보장"으로
핵심 메시지를 바꿨으니
전환률이 높아질거라 자신했는데,
중요한 퍼즐 조각을 놓치고 있었어요.


바로 요즘 개발자분들이 느끼는
AI 시대의 불안이었습니다.


"AI 시대인데 AI 얘기가 하나도 없네요?"
"Cursor, Claude 다 쓰는데도 불안해요"
"AI가 다 해주는데 기획, 설계가 왜 필요하죠?"
이런 피드백들을 받고 아차 싶었어요.


그리고나서 정리해보게 되었어요.
AI는 코드 작성, 버그 수정, 최적화 같은
'How'는 정말 잘합니다.
하지만 사용자의 진짜 문제 발견('What'),
왜 만들어야 하는지에 대한 판단('Why'),
끝까지 완성하려는 의지('Will')
위와 같은 것들은 여전히 사람의 영역이라는 점을요.


이렇게 정리해보니 자연스레 깨달아졌어요.


"AI가 아무리 발전해도,
서비스를 처음부터 끝까지 만들어본 경험이 있는 개발자는
AI를 내 능력을 증폭시키는 도구로 쓸 수 있게 된다"


결국 필요한 경쟁력은 What, Why, Will 등에 관한 것이고
이는 서비스 완성 경험을 통해 기를 수 있다는 점이어요.


이러한 깨달음을 바탕으로
P.E.C의 핵심 메시지를 재설계 했습니다.


기존에는 "8주 후 완성된 서비스를 갖게 됩니다"였다면,
이제는 "AI와 차별화되는 능력을 갖게 됩니다.
그 증거가 완성된 서비스입니다"로 바꿨어요.
같은 결과물이지만 전혀 다른 의미를 담도록이요.


전체 개선 과정이 궁금하시다면,
아래 뉴스레터에서 자세한 이야기를 확인해보세요.
AI 시대의 불안, 여러분은 어떻게 기회로 바꾸고 계신가요?

"AI가 코드를 짜는 시대, 개발자의 가치는 무엇일까요?"최근 Product Engineer Camp 랜딩페이지를 통째로 리팩토링하는 과정에서 큰 깨달음을 얻었어요. 제 고객인 프론트엔드 엔지니어 분들에게큰 문제라 생각했던 "사이드 프로젝트 완성 보장"으로 핵심 메시지를 바꿨으니전환률이 높아질거라 자신했는데, 중요한 퍼즐 조각을 놓치고 있었어요. 바로 요즘 개발자분들이 느끼는 AI 시대의 불안이었습니다. "AI 시대인데 AI 얘기가 하나도 없네요?" "Cursor, Claude 다 쓰는데도 불안해요" "AI가 다 해주는데 기획, 설계가 왜 필요하죠?"이런 피드백들을 받고 아차 싶었어요. 그리고나서 정리해보게 되었어요.AI는 코드 작성, 버그 수정, 최적화 같은 'How'는 정말 잘합니다. 하지만 사용자의 진짜 문제 발견('What'), 왜 만들어야 하는지에 대한 판단('Why'), 끝까지 완성하려는 의지('Will') 위와 같은 것들은 여전히 사람의 영역이라는 점을요. 이렇게 정리해보니 자연스레 깨달아졌어요. "AI가 아무리 발전해도, 서비스를 처음부터 끝까지 만들어본 경험이 있는 개발자는 AI를 내 능력을 증폭시키는 도구로 쓸 수 있게 된다" 결국 필요한 경쟁력은 What, Why, Will 등에 관한 것이고이는 서비스 완성 경험을 통해 기를 수 있다는 점이어요. 이러한 깨달음을 바탕으로P.E.C의 핵심 메시지를 재설계 했습니다. 기존에는 "8주 후 완성된 서비스를 갖게 됩니다"였다면, 이제는 "AI와 차별화되는 능력을 갖게 됩니다. 그 증거가 완성된 서비스입니다"로 바꿨어요. 같은 결과물이지만 전혀 다른 의미를 담도록이요. 전체 개선 과정이 궁금하시다면, 아래 뉴스레터에서 자세한 이야기를 확인해보세요. AI 시대의 불안, 여러분은 어떻게 기회로 바꾸고 계신가요?

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👻 클라이언트에서 안전한 소셜 로그인 구현을 위한 OIDC와 PK

요즘 AI 에이전트 개발, LLM RAG ADK MCP LangChain A2A LangGraph | ★ AI 에이전트 실전 실무 개발자가 선사하는 ★ 싱글 에이전트부터 멀티 에이전트까지 ★ 60가지 예제로 배우는 실전 개발 비법을 만나세요!이 책은 실무에서 AI 에이……

요즘 AI 에이전트 개발, LLM RAG ADK MCP LangChain A2A LangGraph | 박승규 - 교보문고

책이 출판되기 전 마지막 교정을 하고 있는데...
GPT5가 출시 됐네요...

GPT4.1을 사용한 모든 예제의 모델을 GPT5로 고치고..
책 내용도 일부 수정해야하군요...
AI 책 만들기 참 어려워요.. ㅠㅠ

AI에이전트가 궁금하다면 "요즘 AI 에이전트 개발" !
https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000217241525

책이 출판되기 전 마지막 교정을 하고 있는데...GPT5가 출시 됐네요... GPT4.1을 사용한 모든 예제의 모델을 GPT5로 고치고..책 내용도 일부 수정해야하군요...AI 책 만들기 참 어려워요.. ㅠㅠ AI에이전트가 궁금하다면 "요즘 AI 에이전트 개발" !https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000217241525

product.kyobobook.co.kr

책이 출판되기 전 마지막 교정을 하고 있는데...
GPT5가 출시

어제 공교롭게도 두 명의 백엔드 개발자와 이력서 및 포트폴리오 피드백 세션을 진행했습니다. 한 분은 헬스케어 회사에서 1년간 백엔드 개발자로 근무한 경험이 있는 분이었고, 다른 한 분은 대학을 갓 졸업하고 첫 직장에 도전하는 신입 예비 개발자였습니다.
두 분의 공통점은 뛰어난 개발 기술과 서비스 개발 경험, 그리고 부트캠프 교육 수료 경험을 갖고 있다는 점이었습니다. 차이점도 명확했습니다. 경력자는 비전공 출신으로 서비스 운영 업무 경험을 보유하고 있었고, 신입자는 컴퓨터공학 전공으로 꾸준한 프로그래밍 학습과 다양한 개발 경험을 갖고 있었습니다.


경력 유무를 떠나 두 분 모두 입사 지원 서류 준비에 어려움을 느끼고 있었습니다. 이러한 어려움의 핵심은 명확한 평가 기준을 알 수 없다는 점에 있습니다. 여러 기업에 지원했을 때 서류 전형에서 탈락하는 것도 속상하지만, 그 이유를 구체적으로 알 수 없다는 점이 더욱 답답하게 느껴진다고 했습니다. 그래서 이력서와 포트폴리오를 수없이 수정해보지만 결과가 달라지지 않아 좌절감을 느끼게 됩니다.


먼저 알아야 할 중요한 사실이 있습니다. 서류 전형 결과가 반드시 지원자의 역량 부족 때문만은 아니라는 점입니다. 눈에 보이지 않는 조건들이 결과를 좌우하기도 하며, 당락은 아주 사소한 부분에서 결정되는 경우가 많습니다. 그 사소한 차이가 무엇인지 안다면 시원할 것 같지만, 모르는 것이 약이라고 생각하는 편이 나을 수도 있습니다.
채용 과정은 합리적이고 객관적인 판단만으로 이루어지지 않습니다. 주관적인 느낌과 개인의 선호가 강하게 작용하는 것이 채용 전형의 현실입니다. 이 점을 이해할 필요가 있습니다.


따라서 입사 지원 서류를 작성할 때 가져야 할 마음가짐은 자신의 강점을 '나답게' 잘 표현하는 소신입니다. 피드백 세션을 진행하다 보면 마치 서류 작성에 성공 방정식이 존재한다고 오해하는 분들이 많다는 것을 알게 됩니다.
물론 많은 사람이 선호하는 문서 형태나 내용 구성이 있을지도 모릅니다. 하지만 어차피 모든 사람을 100% 만족시킬 수는 없다면, 내 이야기를 내 방식대로 풀어냈을 때 마음에 들어하는 사람을 만날 확률에 기대하는 편이 더 전략적입니다.
따라서 우리가 고민해야 할 것은 각자의 강점을 '나다운' 방식으로 이력서와 포트폴리오에 어떻게 증명할 것인가입니다.


일반적인 이력서 양식을 반드시 따를 필요는 없습니다. 경력, 경험, 보유 기술, 학력 등 정해진 항목과 형식을 반드시 준수해야 하는 것도 아닙니다. 조금 더 창의적인 방식으로 항목을 구성하고 내용을 작성해도 괜찮습니다.
이력서를 통해 전달해야 하는 핵심은 '역량'이라는 것만 기억하면 됩니다. 이력서 전체를 시간의 흐름에 따라 구성하고, 핵심적인 사건을 통해 습득하거나 발휘한 역량을 사례로 증명할 수 있다면 충분히 훌륭한 이력서가 될 수 있습니다.
형식과 분량에 매몰되면 매력적인 내용으로 이력서를 작성하기 어렵습니다. 먼저 내가 가진 어떤 역량을 어떤 사례로 증명할 것인가를 고민하고, 그 다음에 어떤 형식으로 보여줄 것인가를 생각한다면 지금까지보다 훨씬 더 긍정적인 피드백을 받을 가능성이 높은 이력서를 만들 수 있습니다.


내 경험은 내 머릿속에 저장되어 있기 때문에 '나'는 쉽게 이해할 수 있습니다. 내가 아는 언어로 표현하는 것은 스스로 알아보는 데 문제가 없습니다. 그러나 이력서를 읽는 사람은 내 경험을 알지 못합니다. 내 언어로 경험을 설명하면 다른 사람은 이해하기 어렵거나 아예 이해할 수 없을 수도 있고, 심지어 이해하기를 포기할 수도 있습니다.
누가 보더라도 쉽게 이해할 수 있도록 경험을 설명해야 합니다. 배경 지식이 전혀 없는 사람이 내용을 보더라도 쉽게 이해할 수 있도록 친절하게 설명해야 합니다. 단 하나의 의문도 들지 않도록, 검색 엔진이나 GPT의 도움 없이도 내용을 이해할 수 있도록 만드는 것이 문서 작성자의 마음가짐이어야 합니다.


요즘 기업들의 채용 수요가 많지 않고 입사 지원 경쟁이 치열하다고 해서 우리에게 영영 기회가 오지 않는 것은 아닙니다. 반드시 두드리는 사람에게 기회는 찾아온다고 믿습니다. 그 기회를 만나기 위해서는 부단한 노력과 준비가 필요합니다.
우리가 입사하고 싶은 기업이 있다면, 그들이 원하는 바가 무엇인지 고민하고 탐구하여 우리가 그에 맞는 인재라는 것을 증명해야 합니다. 우리의 노력과 일자리를 주고 싶은 곳의 희망이 일치하는 곳에서 새로운 기회와 가능성이 열리는 것입니다.
그 시간을 오늘도 담대히 기다리는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

﻿ 어제 공교롭게도 두 명의 백엔드 개발자와 이력서 및 포트폴리오 피드백 세션을 진행했습니다. 한 분은 헬스케어 회사에서 1년간 백엔드 개발자로 근무한 경험이 있는 분이었고, 다른 한 분은 대학을 갓 졸업하고 첫 직장에 도전하는 신입 예비 개발자였습니다.두 분의 공통점은 뛰어난 개발 기술과 서비스 개발 경험, 그리고 부트캠프 교육 수료 경험을 갖고 있다는 점이었습니다. 차이점도 명확했습니다. 경력자는 비전공 출신으로 서비스 운영 업무 경험을 보유하고 있었고, 신입자는 컴퓨터공학 전공으로 꾸준한 프로그래밍 학습과 다양한 개발 경험을 갖고 있었습니다. 경력 유무를 떠나 두 분 모두 입사 지원 서류 준비에 어려움을 느끼고 있었습니다. 이러한 어려움의 핵심은 명확한 평가 기준을 알 수 없다는 점에 있습니다. 여러 기업에 지원했을 때 서류 전형에서 탈락하는 것도 속상하지만, 그 이유를 구체적으로 알 수 없다는 점이 더욱 답답하게 느껴진다고 했습니다. 그래서 이력서와 포트폴리오를 수없이 수정해보지만 결과가 달라지지 않아 좌절감을 느끼게 됩니다. 먼저 알아야 할 중요한 사실이 있습니다. 서류 전형 결과가 반드시 지원자의 역량 부족 때문만은 아니라는 점입니다. 눈에 보이지 않는 조건들이 결과를 좌우하기도 하며, 당락은 아주 사소한 부분에서 결정되는 경우가 많습니다. 그 사소한 차이가 무엇인지 안다면 시원할 것 같지만, 모르는 것이 약이라고 생각하는 편이 나을 수도 있습니다.채용 과정은 합리적이고 객관적인 판단만으로 이루어지지 않습니다. 주관적인 느낌과 개인의 선호가 강하게 작용하는 것이 채용 전형의 현실입니다. 이 점을 이해할 필요가 있습니다. 따라서 입사 지원 서류를 작성할 때 가져야 할 마음가짐은 자신의 강점을 '나답게' 잘 표현하는 소신입니다. 피드백 세션을 진행하다 보면 마치 서류 작성에 성공 방정식이 존재한다고 오해하는 분들이 많다는 것을 알게 됩니다.물론 많은 사람이 선호하는 문서 형태나 내용 구성이 있을지도 모릅니다. 하지만 어차피 모든 사람을 100% 만족시킬 수는 없다면, 내 이야기를 내 방식대로 풀어냈을 때 마음에 들어하는 사람을 만날 확률에 기대하는 편이 더 전략적입니다.따라서 우리가 고민해야 할 것은 각자의 강점을 '나다운' 방식으로 이력서와 포트폴리오에 어떻게 증명할 것인가입니다. 일반적인 이력서 양식을 반드시 따를 필요는 없습니다. 경력, 경험, 보유 기술, 학력 등 정해진 항목과 형식을 반드시 준수해야 하는 것도 아닙니다. 조금 더 창의적인 방식으로 항목을 구성하고 내용을 작성해도 괜찮습니다.이력서를 통해 전달해야 하는 핵심은 '역량'이라는 것만 기억하면 됩니다. 이력서 전체를 시간의 흐름에 따라 구성하고, 핵심적인 사건을 통해 습득하거나 발휘한 역량을 사례로 증명할 수 있다면 충분히 훌륭한 이력서가 될 수 있습니다.형식과 분량에 매몰되면 매력적인 내용으로 이력서를 작성하기 어렵습니다. 먼저 내가 가진 어떤 역량을 어떤 사례로 증명할 것인가를 고민하고, 그 다음에 어떤 형식으로 보여줄 것인가를 생각한다면 지금까지보다 훨씬 더 긍정적인 피드백을 받을 가능성이 높은 이력서를 만들 수 있습니다. 내 경험은 내 머릿속에 저장되어 있기 때문에 '나'는 쉽게 이해할 수 있습니다. 내가 아는 언어로 표현하는 것은 스스로 알아보는 데 문제가 없습니다. 그러나 이력서를 읽는 사람은 내 경험을 알지 못합니다. 내 언어로 경험을 설명하면 다른 사람은 이해하기 어렵거나 아예 이해할 수 없을 수도 있고, 심지어 이해하기를 포기할 수도 있습니다.누가 보더라도 쉽게 이해할 수 있도록 경험을 설명해야 합니다. 배경 지식이 전혀 없는 사람이 내용을 보더라도 쉽게 이해할 수 있도록 친절하게 설명해야 합니다. 단 하나의 의문도 들지 않도록, 검색 엔진이나 GPT의 도움 없이도 내용을 이해할 수 있도록 만드는 것이 문서 작성자의 마음가짐이어야 합니다. 요즘 기업들의 채용 수요가 많지 않고 입사 지원 경쟁이 치열하다고 해서 우리에게 영영 기회가 오지 않는 것은 아닙니다. 반드시 두드리는 사람에게 기회는 찾아온다고 믿습니다. 그 기회를 만나기 위해서는 부단한 노력과 준비가 필요합니다.우리가 입사하고 싶은 기업이 있다면, 그들이 원하는 바가 무엇인지 고민하고 탐구하여 우리가 그에 맞는 인재라는 것을 증명해야 합니다. 우리의 노력과 일자리를 주고 싶은 곳의 희망이 일치하는 곳에서 새로운 기회와 가능성이 열리는 것입니다.그 시간을 오늘도 담대히 기다리는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.﻿

백엔드 개발자 이력서 고민

카카오엔터테인먼트 FE 기술블로그

GitHub Actions workflow를 수동으로 trigger하기(feat. inquirer.js)

위 글은 터미널에서 배포할 때 필요한 정보를 입력하면 Github Actions 에서 수동으로 workflow를 실행할 수 있도록 도와주는 "workflow_dispatch" 이벤트를 소개합니다. 
샘플 프로젝트를 가지고 초보자도 이해하기 쉽게 단계별로 상세히 서술했습니다. 추가로 "inquirer.js" 라는 멋진 입출력 라이브러리를 사용해 수동 배포를 훨씬 간편하게 할 수 있는 꿀팁도 알려주네요!

* 개념 설명 
- Github Actions : CI/CD 와 같은 workflow를 자동화할 수 있는 도구 
- 이벤트 : push, pull, merge 와 같은 git 명령어가 실행되었을 때 정해진 동작을 수행하는 일련의 과정

[아티클 요약] GitHub Actions workflow 수동 실행

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