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발표자는 최근 몇 년간 CSS에 다양한 새 문법들이 추가되었지만 사람들은 쓰던 기능만 쓴다며 작업자들에게 실제로 도움 될만한 CSS 문법들을 소개하는 내용의 영상입니다. 50분 영상 중에 기억에 남는 내용만 하나 정리해보았습니다.

14:36 Fluid Typography (유동적 타이포그래피)
font-size: clamp(1rem, 0.6522rem + 1.7391vw, 2rem);

레이아웃이 맘에 안 들 때마다 매번 새 중단점(Breakpoints)을 추가하는 대신에 CSS의
clamp
문법을 사용해서 뷰포트 크기에 따라 요소의 크기가 유동적으로 조정되는 시스템을 만드는 방법을 소개합니다. clamp는 글꼴 크기뿐만 아니라 글자 사이의 공백(whitespace) 간격도 조정해 줍니다.

clamp
는 (최소값, 기본값, 최대값) 순서대로 입력하며 Chrome 79, Safari 13.1부터 지원되는 문법으로, 96.3%의 브라우저 버전에서 사용 가능하므로 현재 시점에서 호환성이 꽤 높습니다.
개발자와 디자이너의 협업도 Utopia라는 Figma 플러그인을 사용하면 가능합니다. Utopia를 사용하면 유형별로 clamp CSS 변수 코드를 생성해 주고 이를 타이포그래피 별로 지정하면 시스템화 할 수 있습니다. 반응형을 중요시 여기는 서비스라면 도입해 볼 만한 가치가 있을 것 같습니다.

웹사이트 제작은 팀 스포츠고, 디자이너와 개발자가 긴밀히 협력해서 CSS의 잠재력을 최대한 활용해야 한다는 내용도 기억에 남았습니다. 디자이너가 CSS를 배우고, 개발자도 디자인에 참여해야 한다고 하는데 맞는 말인것 같습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=su6WA0kUUJE&ab_channel=WebConferencesAmsterdam

발표자는 최근 몇 년간 CSS에 다양한 새 문법들이 추가되었지만 사람들은 쓰던 기능만 쓴다며 작업자들에게 실제로 도움 될만한 CSS 문법들을 소개하는 내용의 영상입니다. 50분 영상 중에 기억에 남는 내용만 하나 정리해보았습니다. 14:36 Fluid Typography (유동적 타이포그래피)<pre ><code class="language-css">font-size: clamp(1rem, 0.6522rem + 1.7391vw, 2rem);</code></pre>레이아웃이 맘에 안&nbsp;들 때마다 매번 새 중단점(Breakpoints)을 추가하는 대신에 CSS의 <code >clamp</code> 문법을 사용해서 뷰포트 크기에 따라 요소의 크기가 유동적으로 조정되는 시스템을 만드는 방법을 소개합니다. clamp는 글꼴 크기뿐만 아니라 글자 사이의 공백(whitespace) 간격도 조정해 줍니다. <code >clamp</code>는 (최소값, 기본값, 최대값) 순서대로 입력하며 Chrome 79, Safari 13.1부터 지원되는 문법으로, 96.3%의 브라우저 버전에서 사용 가능하므로 현재 시점에서 호환성이 꽤 높습니다. 개발자와 디자이너의 협업도 Utopia라는 Figma 플러그인을 사용하면 가능합니다. Utopia를 사용하면 유형별로 clamp CSS 변수 코드를&nbsp;생성해 주고&nbsp;이를 타이포그래피 별로&nbsp;지정하면 시스템화 할 수 있습니다. 반응형을 중요시 여기는 서비스라면&nbsp;도입해 볼 만한&nbsp;가치가 있을 것 같습니다. 웹사이트 제작은 팀 스포츠고, 디자이너와 개발자가 긴밀히 협력해서 CSS의 잠재력을 최대한 활용해야 한다는 내용도 기억에 남았습니다. 디자이너가 CSS를 배우고, 개발자도 디자인에 참여해야 한다고 하는데 맞는 말인것 같습니다. https://www.youtube.com/watch?v=su6WA0kUUJE&amp;ab_channel=WebConferencesAmsterdam

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새 CSS 문법으로 웹 디자인 엔지니어링하기

엔지니어링 시뮬레이션이나 분산 트레이닝을 위해 HPC(High Performance Computing) 클러스터 환경을 구성할 경우, 가장 먼저 고려해야 할 부분은 바로 어떤 서버 사양으로 클러스터를 구성해야 하는가 입니다. 이번 블로그에서는 AWS 클라우드 환경에서 HPC 클러스터 구성 시, 시뮬레이션 워크로드에 따른 EC2 인스턴스 선택 방법에 대해 소개하고자 합니다. AWS에서 제공하는 가상 서버, EC2 인스턴스 기존의 온프레미스(on-premises) 환경에서는 연구원들이 데이터센터내에 […]

HPC 클러스터를 구성하는 핵심요소, AWS EC2 인스턴스 소개 1부: CAE 워크로드에 따른 EC2 인스턴스 선택 방법 | Amazon Web Services

처음 AWS EC2 인스턴스를 접하면 이게 어떤 용도로 사용되는 인스턴스인지 잘 이해가 안되고 선택의 어려움을 겪습니다.

그런데 일반적으로 제품마다 생산지, 생산연도, 특징 등을 제품코드로 표기하듯이 EC2도 표기법에 따라 이름이 정해지고 있다는 것 아셨나요? 이것을 알고 있으면 EC2 이름만 봐도 대략적인 감을 잡으실 수 있습니다.

*EC2 표기법: 인스턴스 패밀리+세대+추가기능+크기
ex) C7i.xlarge = C(컴퓨팅특화 인스턴스)7(세대)i(인텔계열)xlarge(vCPU, 메모리 등 크기)
https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/hpc_cluster_ec2_1/

처음 AWS EC2 인스턴스를 접하면 이게 어떤 용도로 사용되는 인스턴스인지 잘 이해가 안되고 선택의 어려움을 겪습니다. 그런데 일반적으로 제품마다 생산지, 생산연도, 특징 등을 제품코드로 표기하듯이 EC2도 표기법에 따라 이름이 정해지고 있다는 것 아셨나요? 이것을 알고 있으면 EC2 이름만 봐도 대략적인 감을 잡으실 수 있습니다. *EC2 표기법: 인스턴스 패밀리+세대+추가기능+크기 ex) C7i.xlarge = C(컴퓨팅특화 인스턴스)7(세대)i(인텔계열)xlarge(vCPU, 메모리 등 크기)https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/hpc_cluster_ec2_1/

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10초만에 EC2 인스턴스 구분하기 🤔

서버 구성/배포쪽도 그렇지만, 앱 개발도 진짜 편해졌다. 고릿적엔 애플 개발자 등록하는 것부터 진짜 피곤했는데, 이젠 진짜 클릭클릭만 해서 등록 완료하고, iOS는 물론 안드로이드도 테스트 앱 빌드하고 배포하는데 클릭클릭만 몇 번하니 끝. 웹 프론트, 백엔드, 안드로이드, iOS 까지 프로토타입 만들고 프로젝트 기반을 구성하는데 3일도 안걸림.

게다가 샘플 앱 정도는 ChatGPT나 Claude한테 시키면 원샷으로 만들어주니, 이제 진짜 기초가 탄탄한 엔지니어링 실력을 갖추지 않고서는 개발자라고 말하기도 어려울 듯. 아니, 10년 전쯤 잠깐 퍼블리셔와 프론트엔드 개발자를 급으로 나눴던 시대처럼, 이제는 단순히 구현만하는 개발자와 컴퓨터 과학 지식이 있는 엔지니어를 급으로 나누게 될 것 같다.

서버 구성/배포쪽도 그렇지만, 앱 개발도 진짜 편해졌다. 고릿적엔 애플 개발자 등록하는 것부터 진짜 피곤했는데, 이젠 진짜 클릭클릭만 해서 등록 완료하고, iOS는 물론 안드로이드도 테스트 앱 빌드하고 배포하는데 클릭클릭만 몇 번하니 끝. 웹 프론트, 백엔드, 안드로이드, iOS 까지 프로토타입 만들고 프로젝트 기반을 구성하는데 3일도 안걸림. 게다가 샘플 앱 정도는 ChatGPT나 Claude한테 시키면 원샷으로 만들어주니, 이제 진짜 기초가 탄탄한 엔지니어링 실력을 갖추지 않고서는 개발자라고 말하기도 어려울 듯. 아니, 10년 전쯤 잠깐 퍼블리셔와 프론트엔드 개발자를 급으로 나눴던 시대처럼, 이제는 단순히 구현만하는 개발자와 컴퓨터 과학 지식이 있는 엔지니어를 급으로 나누게 될 것 같다.

마음(心)속 깊은(深) 것에 관한 이야기를 다룹니다. 살면서 ‘도대체 이건 왜 이러지?’ ‘왜 마음이 마음대로 안 될까?’ 하고 생겨난 궁금증들을 메일(best@donga.com…

“너 혹시 T야?” 이런 대화는 그만…의사소통 ‘훈련’이 필요한 겁니다[최고야의 심심(心深)토크]

“나 속상해서 빵 샀어.” SNS에서 재미삼아 MBTI 성향을 가늠해 보는 테스트로 유행했던 말이다. “무슨 일 있었어?”라고 답하면 감정을 중시하는 F(Feeling) 성향, “무슨 빵 샀어?”라고 답하면 사고를 중시하는 T(Thinking) 성향이라는 것이다.

“속상한데 빵을 왜 사?” “그만 먹어” “내 것도 샀어?” “나는 빵 안 먹어” 등 T성향의 지인에게 각종 ‘오답’을 들었다는 글이 다수 올라왔다. 상대의 감정 보다는, 사실관계에 관심을 보이는 이들에게 “너 T야?”라고 묻는 건 이런 맥락에서다.

특정 성향이 더 옳다는 말을 하려는 게 아니다. 성향은 각자 다른 것이지, 맞고 틀린 게 아니다. 또 상황에 따라 감정이나 사고를 앞세워야 하는 경우가 다르듯, 각 성향마다 빛을 발하는 때와 장소가 다를 뿐이다.

오히려 이는 성향보다 ‘의사소통 능력’과 더 밀접한 관련이 있다. 언제, 어떤 말을 해야 하는지 아는 의사소통 능력이 뛰어난 사람은 다른 사람들과 좋은 관계를 맺을 수 있다.

반면 의사소통 능력이 부족하고 표현이 서툴다면 의도와 다르게 상대에게 상처를 주기 쉽다. 평소 “말이 안 통한다” “섭섭하다”는 말을 자주 들었다면, 단지 ‘T라서‘가 아니라 의사소통 능력이 부족한 것인지 모른다. 다행인 건 의사소통 능력은 훈련하면 발전할 수 있다.

심리학적 관점에서 대화의 유형은 ‘사리(事理)대화’와 ‘심정(心情)대화’로 나눌 수 있다. 의사소통 능력이 부족한 사람은 사리대화보다 심정대화에 더 서툰 경향이 있다.

사리대화는 정보와 지식을 주고받는 대화다. 정보를 교환하고, 아이디어를 제안하거나, 장단점을 논의하는 등 논리적 대화가 오가는 자리에선 사리대화가 필요하다. 심정대화는 감정을 주고받는 대화다. 공적인 자리보단 가족, 친구, 지인 등 친밀한 사람들과 사적인 영역에서 주로 이뤄진다.

두 대화 형식은 필요한 순간과 역할이 각각 다르기에 상황에 따라 구분할 줄 아는 능력이 필요하다. 대부분 사적인 자리에서 심정대화가 이뤄져야 할 때 사리대화가 튀어나와 문제를 일으킨다.

예를 들어, 저녁에 퇴근한 배우자가 “나 오늘 회사에서 진짜 바쁘고 힘들었어”라고 말했다고 해보자. 뭐라고 답할 수 있을까? 지금이 심정대화의 타이밍이라는 걸 아는 사람은 “오늘 많이 힘들었구나?”라고 대답할 것이다.

반면 “자기네 회사 원래 바쁘잖아” “월급 받기 쉬운 줄 알았어?”라고 답한다면 심정대화가 필요한 순간을 구별하는 능력이 부족한 것이다. 배우자는 힘든 하루를 보낸 자신의 마음을 공감받고 싶은 것이지, 돈 벌기 힘든 직장인의 숙명을 깨닫고자 말을 꺼낸 게 아니다.

심정대화는 항상 좋고, 사리대화가 항상 나쁘다는 게 아니다. 당혹스러운 얼굴로 화장실이 어딘지 묻는 사람에게 “많이 급하시겠어요” “화장실을 못 찾아서 얼마나 힘드실까요”라고 감정에 공감해주는 것은 코미디다.

때와 장소에 맞는 대화를 할 줄 아는 의사소통 능력을 키워야 한다는 것이 핵심이다. 심정대화의 기본은 상대방의 감정을 파악하고, 이를 반영해 답변하는 것이다. 그러려면 일단 상대의 말을 경청하고, 어떤 마음일지 헤아려 보는 연습이 필요하다.

“엄마, 난 학교를 왜 다녀야 하는지 모르겠어.”
→그럼 네가 학교 안 다니면 뭐 할 건데?(사리대화)
→학교 가는 게 의미 없게 느껴지는구나?(심정대화)

“아, 회사 때려치우고 싶다.”
→그럼 이직 준비해.(사리대화)
→회사 생활이 힘들구나?(심정대화)

회사 때려치우고 싶다는 동료에게는 “힘들구나” “속상하구나” 등 일명 ‘그랬구나’ 화법이 효과적이라는 것을 기억하자. 무작정 상대의 말에 동의하라는 게 아니라, 감정을 알아주라는 이야기다.

이와 반대로 “그럼 때려치워” “그냥 관둬”라며 이직을 권유하는 것은 말의 의도를 알아차리지 못한 사리대화다. 회사생활에 지친 마음을 이해받고 싶다는 동료의 기대감을 바사삭 부수는 답변이기도 하다.

또 상대의 감정을 잘 받아주는 것만큼 내 감정을 상대에게 잘 전달하는 것도 중요하다. 특히 불만이 있거나 화가 날 때가 그렇다. 날카롭고 직설적인 말은 상대에게 상처가 된다. 듣는 사람 입장에선 자신이 비난받고 통제당한다고 느껴 반항심을 가질 수도 있다.

그래서 불만이나 화를 표현할 땐 주어를 ‘너’가 아닌 ‘나’로 바꿔서 표현해야 한다. 이를 ‘나-전달법’ ‘i-Message’라고 한다. 신경질적 표현을 배제하고, 감정을 솔직하게 표현하는 것을 목표로 한다.

‘나-전달법’은 ●비난이나 판단 없이 상대의 행동을 있는 그대로 묘사하고 ●그로 인해 우려되는 상황을 설명한 뒤 ●‘나는 어떠한 감정을 느낀다’로 표현해야 한다.

시험 기간에 스마트폰만 보며 공부하지 않는 자녀 때문에 화가 났다고 해보자. ‘나-전달법’을 통해 화나는 감정을 표현하는 방법은 다음과 같다.

●‘나-전달법’의 3요소
1) 상대의 행동을 있는 그대로 묘사하기
2) 앞으로 우려되는 상황을 설명하기
3) ‘나’를 주어로 감정 표현하기

→ (1)네가 공부를 안 하고 3시간째 폰을 보니까 (2)시험을 망칠까봐 (3)엄마(아빠)는 화가 난다/걱정된다/불안하다.

이와 반대로 ‘너’를 주어로 표현하면 매우 간명하다. “너 빨리 공부 안 해?” “너 왜 계속 딴짓만 하니?” 등 상대방을 비난하고 평가하는 내용이 된다. 매우 직관적이라 표현하긴 쉽지만, 듣는 사람에겐 공격으로 느껴진다.

이렇듯 상대에게 상처 주는 말은 빠르고 직관적이지만, 감정을 배려하는 말은 여러 생각의 단계를 거치는 노력이 들어간다. 그만큼 상대를 배려하는 의사소통 능력을 갖추기 위해서는 많은 연습이 필요하다는 의미기도 하다.

“뭐가 이렇게 복잡하고 까다롭느냐”고 반문할 수도 있다. 하지만 이 모든 노력은 결국 나를 위한 것이다. 감정을 나누는 대화가 불가능한 사람 곁에 오래도록 좋은 인연이 머물긴 힘들다.

가족끼리도 “도통 무슨 생각을 하고 사는지 모르겠다”는 이유는 심정대화와 나-전달법 표현이 부족해서인지 모른다. ‘표현을 못하는 성격이라’ ‘표현에 서툴러서’라는 핑계는 잠시 내려놓고, 소중한 사람들과 마음과 마음이 통하는 대화를 위해 노력해보자.

“나 속상해서 빵 샀어.” SNS에서 재미삼아 MBTI 성향을 가늠해 보는 테스트로 유행했던 말이다. “무슨 일 있었어?”라고 답하면 감정을 중시하는 F(Feeling) 성향, “무슨 빵 샀어?”라고 답하면 사고를 중시하는 T(Thinking) 성향이라는 것이다. “속상한데 빵을 왜 사?” “그만 먹어” “내 것도 샀어?” “나는 빵 안 먹어” 등 T성향의 지인에게 각종 ‘오답’을 들었다는 글이 다수 올라왔다. 상대의 감정 보다는, 사실관계에 관심을 보이는 이들에게 “너 T야?”라고 묻는 건 이런 맥락에서다. 특정 성향이 더 옳다는 말을 하려는 게 아니다. 성향은 각자 다른 것이지, 맞고 틀린 게 아니다. 또 상황에 따라 감정이나 사고를 앞세워야 하는 경우가 다르듯, 각 성향마다 빛을 발하는 때와 장소가 다를 뿐이다. 오히려 이는 성향보다 ‘의사소통 능력’과 더 밀접한 관련이 있다. 언제, 어떤 말을 해야 하는지 아는 의사소통 능력이 뛰어난 사람은 다른 사람들과 좋은 관계를 맺을 수 있다. 반면 의사소통 능력이 부족하고 표현이 서툴다면 의도와 다르게 상대에게 상처를 주기 쉽다. 평소 “말이 안 통한다” “섭섭하다”는 말을 자주 들었다면, 단지 ‘T라서‘가 아니라 의사소통 능력이 부족한 것인지 모른다. 다행인 건 의사소통 능력은 훈련하면 발전할 수 있다. 심리학적 관점에서 대화의 유형은 ‘사리(事理)대화’와 ‘심정(心情)대화’로 나눌 수 있다. 의사소통 능력이 부족한 사람은 사리대화보다 심정대화에 더 서툰 경향이 있다. 사리대화는 정보와 지식을 주고받는 대화다. 정보를 교환하고, 아이디어를 제안하거나, 장단점을 논의하는 등 논리적 대화가 오가는 자리에선 사리대화가 필요하다. 심정대화는 감정을 주고받는 대화다. 공적인 자리보단 가족, 친구, 지인 등 친밀한 사람들과 사적인 영역에서 주로 이뤄진다. 두 대화 형식은 필요한 순간과 역할이 각각 다르기에 상황에 따라 구분할 줄 아는 능력이 필요하다. 대부분 사적인 자리에서 심정대화가 이뤄져야 할 때 사리대화가 튀어나와 문제를 일으킨다. 예를 들어, 저녁에 퇴근한 배우자가 “나 오늘 회사에서 진짜 바쁘고 힘들었어”라고 말했다고 해보자. 뭐라고 답할 수 있을까? 지금이 심정대화의 타이밍이라는 걸 아는 사람은 “오늘 많이 힘들었구나?”라고 대답할 것이다. 반면 “자기네 회사 원래 바쁘잖아” “월급 받기 쉬운 줄 알았어?”라고 답한다면 심정대화가 필요한 순간을 구별하는 능력이 부족한 것이다. 배우자는 힘든 하루를 보낸 자신의 마음을 공감받고 싶은 것이지, 돈 벌기 힘든 직장인의 숙명을 깨닫고자 말을 꺼낸 게 아니다. 심정대화는 항상 좋고, 사리대화가 항상 나쁘다는 게 아니다. 당혹스러운 얼굴로 화장실이 어딘지 묻는 사람에게 “많이 급하시겠어요” “화장실을 못 찾아서 얼마나 힘드실까요”라고 감정에 공감해주는 것은 코미디다. 때와 장소에 맞는 대화를 할 줄 아는 의사소통 능력을 키워야 한다는 것이 핵심이다. 심정대화의 기본은 상대방의 감정을 파악하고, 이를 반영해 답변하는 것이다. 그러려면 일단 상대의 말을 경청하고, 어떤 마음일지 헤아려 보는 연습이 필요하다. “엄마, 난 학교를 왜 다녀야 하는지 모르겠어.”→그럼 네가 학교 안 다니면 뭐 할 건데?(사리대화)→학교 가는 게 의미 없게 느껴지는구나?(심정대화) “아, 회사 때려치우고 싶다.”→그럼 이직 준비해.(사리대화)→회사 생활이 힘들구나?(심정대화) 회사 때려치우고 싶다는 동료에게는 “힘들구나” “속상하구나” 등 일명 ‘그랬구나’ 화법이 효과적이라는 것을 기억하자. 무작정 상대의 말에 동의하라는 게 아니라, 감정을 알아주라는 이야기다. 이와 반대로 “그럼 때려치워” “그냥 관둬”라며 이직을 권유하는 것은 말의 의도를 알아차리지 못한 사리대화다. 회사생활에 지친 마음을 이해받고 싶다는 동료의 기대감을 바사삭 부수는 답변이기도 하다. 또 상대의 감정을 잘 받아주는 것만큼 내 감정을 상대에게 잘 전달하는 것도 중요하다. 특히 불만이 있거나 화가 날 때가 그렇다. 날카롭고 직설적인 말은 상대에게 상처가 된다. 듣는 사람 입장에선 자신이 비난받고 통제당한다고 느껴 반항심을 가질 수도 있다. 그래서 불만이나 화를 표현할 땐 주어를 ‘너’가 아닌 ‘나’로 바꿔서 표현해야 한다. 이를 ‘나-전달법’ ‘i-Message’라고 한다. 신경질적 표현을 배제하고, 감정을 솔직하게 표현하는 것을 목표로 한다. ‘나-전달법’은 ●비난이나 판단 없이 상대의 행동을 있는 그대로 묘사하고 ●그로 인해 우려되는 상황을 설명한 뒤 ●‘나는 어떠한 감정을 느낀다’로 표현해야 한다. 시험 기간에 스마트폰만 보며 공부하지 않는 자녀 때문에 화가 났다고 해보자. ‘나-전달법’을 통해 화나는 감정을 표현하는 방법은 다음과 같다. ●‘나-전달법’의 3요소1) 상대의 행동을 있는 그대로 묘사하기2) 앞으로 우려되는 상황을 설명하기3) ‘나’를 주어로 감정 표현하기 → (1)네가 공부를 안 하고 3시간째 폰을 보니까 (2)시험을 망칠까봐 (3)엄마(아빠)는 화가 난다/걱정된다/불안하다. 이와 반대로 ‘너’를 주어로 표현하면 매우 간명하다. “너 빨리 공부 안 해?” “너 왜 계속 딴짓만 하니?” 등 상대방을 비난하고 평가하는 내용이 된다. 매우 직관적이라 표현하긴 쉽지만, 듣는 사람에겐 공격으로 느껴진다. 이렇듯 상대에게 상처 주는 말은 빠르고 직관적이지만, 감정을 배려하는 말은 여러 생각의 단계를 거치는 노력이 들어간다. 그만큼 상대를 배려하는 의사소통 능력을 갖추기 위해서는 많은 연습이 필요하다는 의미기도 하다. “뭐가 이렇게 복잡하고 까다롭느냐”고 반문할 수도 있다. 하지만 이 모든 노력은 결국 나를 위한 것이다. 감정을 나누는 대화가 불가능한 사람 곁에 오래도록 좋은 인연이 머물긴 힘들다. 가족끼리도 “도통 무슨 생각을 하고 사는지 모르겠다”는 이유는 심정대화와 나-전달법 표현이 부족해서인지 모른다. ‘표현을 못하는 성격이라’ ‘표현에 서툴러서’라는 핑계는 잠시 내려놓고, 소중한 사람들과 마음과 마음이 통하는 대화를 위해 노력해보자.

동아일보

Solving problems caused by auto generated target

Excluding Files from Tuist Project Target

GersangHelper contains core data generated by Spread Sheets. I made the project to generate data if the sheet is not contained in the target.

However Tuist add all files under the project directory into Targets automatically.

So how to exclude the files from Tuist Targets? 🤔

https://toyboy2.medium.com/excluding-files-from-tuist-project-target-337d7aae956c

#ios #tuist #target #exclude #file #resources #path

GersangHelper contains core data generated by Spread Sheets. I made the project to generate data if the sheet is not contained in the target. However Tuist add all files under the project directory into Targets automatically. So how to exclude the files from Tuist Targets? 🤔 https://toyboy2.medium.com/excluding-files-from-tuist-project-target-337d7aae956c #ios #tuist #target #exclude #file #resources #path

Medium

How to exclude Files from the Tuist

Replit 에서 AI Prompt 만으로 간단한 웹앱이 만들어지고 배포까지 지원하는 AI Agent 가 지난주 출시되었어요. (* 아직은…

Meet the Replit Agent | Snippod

Replit 에서 AI Prompt 만으로 간단한 웹앱이 만들어지고 배포까지 지원하는 AI Agent 가 지난주 출시되었어요.

Replit 이 Cloud IDE 개발도구 기반이어서 코드를 조금 볼 수 있는 개발자가 쓰기 좋은 서비스 일 줄 알았는데, 그냥 초등학생도 앱을 만들어 배포할 수 있었다고 하니 바이럴 인가 했어요.
그런데 직접 소개영상을 보니 정말 누구나 앱을 개발하고 런칭하기 좋은듯! 사실 간단한 앱 local 로 만드는 건 이제 너무 쉬워졌지만 여전히 비개발자가 web 에 앱을 배포하는건 힘들다고 생각했는데 이건 그부분도 올인원 솔루션으로 제공하니 너무 좋은듯..

https://www.snippod.com/snip/w2a8x9bgpmuy

Replit 에서 AI Prompt 만으로 간단한 웹앱이 만들어지고 배포까지 지원하는 AI Agent 가 지난주 출시되었어요. Replit 이 Cloud IDE 개발도구 기반이어서 코드를 조금 볼 수 있는 개발자가 쓰기 좋은 서비스 일 줄 알았는데, 그냥 초등학생도 앱을 만들어 배포할 수 있었다고 하니 바이럴 인가 했어요. 그런데 직접 소개영상을 보니 정말 누구나 앱을 개발하고 런칭하기 좋은듯! 사실 간단한 앱 local 로 만드는 건 이제 너무 쉬워졌지만 여전히 비개발자가 web 에 앱을 배포하는건 힘들다고 생각했는데 이건 그부분도 올인원 솔루션으로 제공하니 너무 좋은듯.. https://www.snippod.com/snip/w2a8x9bgpmuy

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How-To-Succeed-At-MrBeast-Production.pdf

유튜브 하시는 분들은 어쨌든 미스터비스트가 신계에 있는 사람일텐데요. 그가 분단위로 유튜브 프로덕션을 어떻게 하는지 풀어놨습니다. PDF 파일로 누구나 다운로드 받을 수 있으니 전문을 꼭 읽어보시길 바라요. 해피추석.! :)

 * 시작~1분: 시청자를 사로잡는 데 가장 중요한 요소입니다.(이 부분에서는 좋은 조명이 필수)
 * 1~3분: 과대광고에서 실행으로 전환. 스토리라인을 많이 진행시켜야 합니다.
 * 3분: 스토리에 맞고, 사람들이 진정 감명받는 흥미로운 내용이 들어가야 합니다. 프로덕션에서 제일 많은 시간과 비용이 드는 모습을 만들어내야 합니다.
 * 3~6분: 간단하면서도 가장 중요하고 흥미로운 내용을 담아야 합니다. 예를 들어 자극적이고 빠른 장면 전환이 필요합니다.
 * 6분~나머지: 3분 이후 다시금 시청자들이 인게이지할 수 있도록 마음에 와닿는 영상이 들어가야 합니다. 여기까지 본 시청자들은 보상심리로 끝까지 시청을 마칩니다.

https://drive.google.com/file/d/1YaG9xpu-WQKBPUi8yQ4HaDYQLUSa7Y3J/view

유튜브 하시는 분들은 어쨌든 미스터비스트가 신계에 있는 사람일텐데요. 그가 분단위로 유튜브 프로덕션을 어떻게 하는지 풀어놨습니다. PDF 파일로 누구나 다운로드 받을 수 있으니 전문을 꼭 읽어보시길 바라요. 해피추석.! :) <ul ><li>시작~1분: 시청자를 사로잡는 데 가장 중요한 요소입니다.(이 부분에서는 좋은 조명이 필수)</li><li>1~3분: 과대광고에서 실행으로 전환. 스토리라인을 많이 진행시켜야 합니다. </li><li>3분: 스토리에 맞고, 사람들이 진정 감명받는 흥미로운 내용이 들어가야 합니다. 프로덕션에서 제일 많은 시간과 비용이 드는 모습을 만들어내야 합니다. </li><li>3~6분: 간단하면서도 가장 중요하고 흥미로운 내용을 담아야 합니다. 예를 들어 자극적이고 빠른 장면 전환이 필요합니다. </li><li>6분~나머지: 3분 이후 다시금 시청자들이 인게이지할 수 있도록 마음에 와닿는 영상이 들어가야 합니다. 여기까지 본 시청자들은 보상심리로 끝까지 시청을 마칩니다. </li></ul> https://drive.google.com/file/d/1YaG9xpu-WQKBPUi8yQ4HaDYQLUSa7Y3J/view

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Y Combinator의 리더 Gary Tan과 YC의 비전

https://youtu.be/4VDZRR07Eqw?si=T_cWXR8B8y2ubrM6

유튜브 요약 아티클
https://livewiki.com/ko/content/yc-startup-accelerator-silicon-valley

Y Combinator의 리더 Gary Tan과 YC의 비전 https://youtu.be/4VDZRR07Eqw?si=T_cWXR8B8y2ubrM6 유튜브 요약 아티클https://livewiki.com/ko/content/yc-startup-accelerator-silicon-valley

youtu.be

앞서 2개의 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기와 두 가지 형태의 부가 가치 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기했다. 이번에는 데이터를 바탕으로한 사용자 서비스 사용 경험 개선에 대해 이야기해보고자 한다.

 1. 데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)
 2. 데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)

이런 형태의 부가가치를 만들어내는 사람은 보통 데이터 과학자이며 머신 러닝 모델을 만드는 형태로 일을 하게 된다. 가장 이해하기 쉬운 형태는 개인화된 추천 시스템을 만드는 것이나 검색 성능을 높이는 일 등이다. 만일 온라인 시스템이 아니라 공장처럼 공정이 필요한 곳이라면 데이터를 바탕으로 기계 고장 등을 예측하거나 공정 생산성을 높이는 다양한 방법들을 찾아낼 수 있다. 이는 제품 자체의 품질을 높이는 것은 아니지만 제품의 비용을 줄임으로써 가격을 내리거나 새로운 기능 투자에 노력을 기울임으로써 제품의 품질을 높일 수 있다.

머신 러닝 모델을 프로덕션에서 사용하는 것은 생각보다 큰 인프라 투자 비용을 필요로 한다. 머신 러닝 모델도 라이프 사이클이 있기에 한번 빌드하고 끝이 아니라 데이터 패턴이 바뀔 때마다 다시 빌드되어야 한다 (리프레시). 이렇게 데이터 패턴이 바뀌는 현상을 Data Drift라고 표현한다.

가능하면 빌드, 테스트부터 시작해서 배포까지 자동화하는 것이 좋은데 이게 되려면 상당한 인프라 투자가 필요하며 데이터 팀과 백엔드/데브옵스 엔지니어링 팀간의 밀접한 협업을 필요로 한다. 즉, 투자 비용이 크고 어느 정도 엔지니어링 조직이 성숙된 곳이 아니라면 지속적으로 운영하기가 쉽지 않다. 그러다보니 MLOps라는 새로운 직군이 생겼다. 데이터 과학과 데이터 엔지니어링과 데브옵스의 환상적인 조합이라고 할 수 있는 경험이 많이 필요하고 알아야하는 것이 많은 직군이다.

또한 정말로 의미가 있는 일에 머신 러닝을 사용하는 것이 필요하기에 가설을 기준으로 정말로 ROI가 있는 머신 러닝 모델을 만드는 조직적인 공감대와 문화가 필요하다. 기존 일을 머신 러닝 모델로 대체한다면 보통 A/B 테스트로 평가하는 것이 일반적이기도 하다.

다음 포스팅에서는 보편화된 데이터 직군(데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자)에 대해 이야기해보고 이어서 별도 포스팅에서 조금더 특화된 직군 (MLOps, 애널리틱스 엔지니어, 프라이버시 엔지니어 등등)에 대해 이야기해보도록 하겠다.

댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았고 유데미에 올린 A/B 테스트 강의와 추천 엔진 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

앞서 2개의 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기와 두 가지 형태의 부가 가치 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기했다. 이번에는 데이터를 바탕으로한 사용자 서비스 사용 경험 개선에 대해 이야기해보고자 한다. <ol ><li>데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)</li><li>데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)</li></ol> 이런 형태의 부가가치를 만들어내는 사람은 보통 데이터 과학자이며 머신 러닝 모델을 만드는 형태로 일을 하게 된다. 가장 이해하기 쉬운 형태는 개인화된 추천 시스템을 만드는 것이나 검색 성능을 높이는 일 등이다. 만일 온라인 시스템이 아니라 공장처럼 공정이 필요한 곳이라면 데이터를 바탕으로 기계 고장 등을 예측하거나 공정 생산성을 높이는 다양한 방법들을 찾아낼 수 있다. 이는 제품 자체의 품질을 높이는 것은 아니지만 제품의 비용을 줄임으로써 가격을 내리거나 새로운 기능 투자에 노력을 기울임으로써 제품의 품질을 높일 수 있다. 머신 러닝 모델을 프로덕션에서 사용하는 것은 생각보다 큰 인프라 투자 비용을 필요로 한다. 머신 러닝 모델도 라이프 사이클이 있기에 한번 빌드하고 끝이 아니라 데이터 패턴이 바뀔 때마다 다시 빌드되어야 한다 (리프레시). 이렇게 데이터 패턴이 바뀌는 현상을 Data Drift라고 표현한다. 가능하면 빌드, 테스트부터 시작해서 배포까지 자동화하는 것이 좋은데 이게 되려면 상당한 인프라 투자가 필요하며 데이터 팀과 백엔드/데브옵스 엔지니어링 팀간의 밀접한 협업을 필요로 한다. 즉, 투자 비용이 크고 어느 정도 엔지니어링 조직이 성숙된 곳이 아니라면 지속적으로 운영하기가 쉽지 않다. 그러다보니 MLOps라는 새로운 직군이 생겼다. 데이터 과학과 데이터 엔지니어링과 데브옵스의 환상적인 조합이라고 할 수 있는 경험이 많이 필요하고 알아야하는 것이 많은 직군이다. 또한 정말로 의미가 있는 일에 머신 러닝을 사용하는 것이 필요하기에 가설을 기준으로 정말로 ROI가 있는 머신 러닝 모델을 만드는 조직적인 공감대와 문화가 필요하다. 기존 일을 머신 러닝 모델로 대체한다면 보통 A/B 테스트로 평가하는 것이 일반적이기도 하다. 다음 포스팅에서는 보편화된 데이터 직군(데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자)에 대해 이야기해보고 이어서 별도 포스팅에서 조금더 특화된 직군 (MLOps, 애널리틱스 엔지니어, 프라이버시 엔지니어 등등)에 대해 이야기해보도록 하겠다. 댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았고 유데미에 올린 A/B 테스트 강의와 추천 엔진 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

데이터 이야기 #3: 데이터팀의 가치 생성 - 데이터 바탕 제품 개선

1. [멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시 - https://inf.run/397pQ
2. SQL과 Tableau로 만들어보는 애자일한 AB 테스트 분석 시스템: https://www.udemy.com/course/sql-tableau-abtest/?referralCode=6629BA520504B4672881
3. 파이썬(Python)과 머신 러닝으로 만들어보는 추천 엔진: https://www.udemy.com/course/python-recommendation-engine/?referralCode=7FF39A9E97FC8481374A

최근 제주소주를 인수합병(M&A)하기로 한 오비맥주가 증류식 소주를 제조해 관련 시장에 진출할 것으로 확인된 가운데 신사업 성공 여부에 관심이 쏠린다. 오비맥주는 모회사의 글로벌 유통망을 갖췄다는 강점이 있지만, 소

[오비 제주소주 인수] ③ 증류식 K소주 만드는 오비, 화요 vs 일품진로와 3파전 예고

'오비소주'가 탄생하며 국내 증류식 소주 시장은 대기업 간 3파전으로 재편될 것으로 전망된다. 광주요그룹은 2005년, 하이트진로는 2007년 각각 시장에 진입해, 현재 두 회사가 증류식 소주 시장의 90%를 점유하고 있다. 이들은 오비맥주 못지않게 이미 탄탄한 해외 영업망도 구축했다. 광주요그룹은 전 세계 27개국에 화요 5종을 내놓았으며, 하이트진로는 약 80여개국에 일품진로를 비롯한 소주 제품을 수출하고 있다. 두 회사는 오랜 경험을 바탕으로 각 제품의 특징을 살려 탄탄한 소비층을 확보하고 있다. 

https://n.news.naver.com/article/293/0000058506?sid=101

'오비소주'가&nbsp;탄생하며&nbsp;국내 증류식 소주 시장은&nbsp;대기업 간 3파전으로 재편될 것으로 전망된다. 광주요그룹은 2005년, 하이트진로는 2007년&nbsp;각각 시장에 진입해, 현재 두 회사가 증류식 소주 시장의 90%를 점유하고 있다. 이들은 오비맥주 못지않게 이미 탄탄한 해외 영업망도 구축했다. 광주요그룹은 전 세계 27개국에 화요 5종을 내놓았으며, 하이트진로는 약 80여개국에 일품진로를 비롯한 소주 제품을 수출하고&nbsp;있다. 두 회사는 오랜 경험을 바탕으로 각 제품의 특징을 살려 탄탄한 소비층을 확보하고 있다.&nbsp; https://n.news.naver.com/article/293/0000058506?sid=101

n.news.naver.com

A collection of (mostly) technical things every software developer should know about - mtdvio/every-programmer-should-know

GitHub - mtdvio/every-programmer-should-know: A collection of (mostly) technical things every software developer should know about

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들

모든 프로그래머가 알아야하는 지식 모음
https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-know
JS 프로젝트 50일동안 50개만들기
https://github.com/bradtraversy/50projects50days

모오던 웹개발
https://github.com/dexteryy/spellbook-of-modern-webdev

30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들
https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code

개발 면접 핸드북
https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들 모든 프로그래머가 알아야하는 지식 모음https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-knowJS 프로젝트 50일동안 50개만들기https://github.com/bradtraversy/50projects50days 모오던 웹개발https://github.com/dexteryy/spellbook-of-modern-webdev 30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code 개발 면접 핸드북https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

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모든 프로그래머가

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요?

아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요.

 1. 초보 단계 (Basic)
    * SELECT
    * FROM
    * WHERE
    * ORDER BY
    * AGGREGATE
    * GROUP BY
    * LIMIT
 2. 중급 단계 (Intermediate)
    * LEFT JOIN
    * INNER JOIN
    * LIKE
    * IN
    * CASE WHEN
    * HAVING
    * UNION ALL
 3. 고급 단계 (Advanced)
    * SUBQUERY
    * CTE (WITH)
    * STORED PRECEDURE
    * TRIGGER
    * WINDOW FUNCTION
 4. 연습 단계 (Practice)
    * BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)
    * INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)
    * ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)

#데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요? 아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요. <ol ><li>초보 단계 (Basic)<ul ><li>SELECT</li><li>FROM</li><li>WHERE</li><li>ORDER BY</li><li>AGGREGATE</li><li>GROUP BY</li><li>LIMIT</li></ul></li><li>중급 단계 (Intermediate)<ul ><li>LEFT JOIN</li><li>INNER JOIN</li><li>LIKE</li><li>IN</li><li>CASE WHEN</li><li>HAVING</li><li>UNION ALL</li></ul></li><li>고급 단계 (Advanced)<ul ><li>SUBQUERY</li><li>CTE (WITH)</li><li>STORED PRECEDURE</li><li>TRIGGER</li><li>WINDOW FUNCTION</li></ul></li><li>연습 단계 (Practice)<ul ><li>BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)</li><li>INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)</li><li>ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)</li></ul></li></ol> #데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL 학습 로드맵

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

AutoParams를 사용한 Spring Boot 응용프로그램 테

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 <종의 기원>을 포함해 19권의 책을 집필했다)

2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다)

3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다.

4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다.

5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 <아웃라이어>에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다.

6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다.

7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다.

8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다.

9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식)

10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다.

11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다.

12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다.

13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다.

14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다.

15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다)

16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다.

17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다.

18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다)

- 존 피치 외, <이토록 멋진 휴식> 중

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 &lt;종의 기원&gt;을 포함해 19권의 책을 집필했다) 2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다) 3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다. 4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다. 5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 &lt;아웃라이어&gt;에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다. 6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다. 7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다. 8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다. 9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식) 10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다. 11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다. 12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다. 13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다. 14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다. 15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다) 16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다. 17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다. 18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다) - 존 피치 외, &lt;이토록 멋진 휴식&gt; 중

일을 못하는 사람들은 대부분 잘 쉬지도 못해요ㅠ

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요.

가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요.

제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요.

누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요. 가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요. 제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요. 누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

작은 회사에 일하면 좋은 점

Elastic announces the return of open source licensing for Elasticsearch and Kibana, adding AGPL as an option alongside existing licenses. This change reinforces our long-standing commitment to open so...

Elasticsearch is Open Source, Again

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again

AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다.

오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다.

그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다.

엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다.

오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다. 오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다. 그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다. 엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다. 오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

Elastic Blog

https://www.elastic.co/kr/blog/elast

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요.

es-hangul
이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한
lodash
보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인
es-toolkit
은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다.

특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스
suspensive
를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는
TanstackQuery
의 최상위 기여자입니다.
Jotai
외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요.

또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요. <code >es-hangul</code>이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한 <code >lodash</code>보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인 <code >es-toolkit</code>은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다. 특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스 <code >suspensive</code> 를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는 <code >TanstackQuery</code> 의 최상위 기여자입니다. <code >Jotai</code> 외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요. 또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다. https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

토스의 오픈소스 생태계: 한국을 넘어 글로벌로

최고의 자동완성 플러그인 타입스크립트를 사용하여 개발자를 속이고 코드를 최적화한 경험을 공유합니다.

타입스크립트스럽게 성능과 생산성 두 마리 토끼 모두 잡기

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다!

2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요!

https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다! 2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요! https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

DevTech - 데브시스터즈 기술블로그

TypeScript하면 프론트만?!

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠.

Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다.

2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다.

더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다.

참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄

이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠. Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다. 2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다. 더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다. 참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄 이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite 처음 시작하기

원문 : Good Refactoring vs Bad Refactoring thumbnail…

(번역) 좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :)

> 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :) &gt; 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

ykss.netlify.app

좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

Fed partnering with MIT to develop "hypothetical digital currency"

[연준코인]

미 연방준비제도이사회가 MIT와 협업하여 디지털 화폐에 관한 연구와 개발을 2-3년에 걸쳐서 진행한다. 즉, 중앙은행에서 암호화폐를 발행하는 개념인데 (CBDC - Central Bank Digital Currency) 달러화 자체가 갖는 중요성과 결제 방법의 기술적인 혁신을 탐색하는 측면에서 CBDC이 가지는 중요성이 높다고 판단한 것이다. (언제가 될지 모르지만) 앞으로 CBDC의 등장이 아직 뚜렷한 ‘화폐’ 로서의 기능을 하지 못 하고 있는 암호 화폐 시장에 변화를 가져올 수 있을까?

Fox Business

Product Owner

서민교

새로운 걸 배우고 깊게 파고들기 좋아하는 기획자입니다. Data analyst로 커리어를 시작해 지금은 마케팅 프로덕트를 관리하고 있습니다. IT 트렌드, 기술혁신, 자동차 업계에 관심이 많습니다.

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