The generative AI revolution has made significant progress in the past year, mostly in the release of... Tagged with ai, machinelearning, tutorial, datascience.

Prompt Engineering For Developers: A Complete Guide!

생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLM)의 출시로 상당한 진전을 이루었습니다. 특히, 언어 모델이 예상대로 결과/출력을 생성하도록 만드는 것은 하나의 예술이며, 바로 이 부분에서 프롬프트 엔지니어링이 중요한 역할을 합니다.

여기에서는 프롬프트 엔지니어링에 대해 알아야 할 모든 것을 자세히 살펴보겠습니다.

< 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요? >
 * 프롬프트 엔지니어링은 LLM과 대화하기 위한 첫 번째 단계입니다. 즉, 생성형 AI 모델이 더 나은 결과와 응답을 생성할 수 있도록 의미 있는 지침을 만드는 프로세스입니다. 이는 신중하게 단어를 선택하고 더 많은 컨텍스트를 추가함으로써 이루어집니다.
 * 일반적으로 대규모 언어 모델은 편향되거나 환각 또는 가짜가 될 수 있는 대량의 데이터를 생성하는데, 프롬프트 엔지니어링을 사용하면 이러한 문제를 줄일 수 있습니다.

< 프롬프트 엔지니어링 기법 >
프롬프트 엔지니어링에는 LLM의 기능을 이해하고 목표를 효과적으로 전달할 수 있는 프롬프트를 만드는 것이 포함됩니다. 다양한 프롬프트 기법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
 * 제로 샷 프롬프트(Zero-shot prompting)
 * 추가 예시나 정보 없이 LLM에 직접 프롬프트를 제공하는 방식
 * 이 방법은 언어와 개념에 대한 이해를 바탕으로 창의적인 결과물을 생성하는 LLM의 능력을 신뢰하는 일반적인 작업에 가장 적합
 * 원샷 프롬프트(One-shot prompting)
 * 프롬프트와 함께 원하는 결과물에 대한 한 가지 예를 제공
 * 이 방법은 특정 스타일, 어조 또는 주제로 LLM을 안내하려는 작업에 가장 적합
 * 퓨샷 프롬프트(Few-shot prompting)
 * 프롬프트와 함께 원하는 출력에 대한 몇 가지(보통 2~4개) 예시를 제공
 * 특정 형식이나 도메인의 텍스트를 생성하는 등 일관성과 정확성을 보장해야 하는 작업에 가장 적합
 * 생각의 연쇄 프롬프트(Chain-of-thought prompts)
 * 복잡한 작업을 관리 가능한 단계로 세분화하여 추론과 논리를 키우는 데 중점을 두며, 수학 문제를 한 입 크기의 지침으로 분해하여 LLM에 제공하는 형태
 * 컨텍스트 증강(Contextual augmentation)
 * 정확성과 일관성을 높이기 위해 관련 배경 정보를 제공하는 것이 포함되며, 역사 소설 프롬프트에 그 시대에 대한 자세한 조사 내용을 추가하는 것과 같은 형태
 * 메타 프롬프트 및 프롬프트 조합(Meta-prompts and prompt combinations)
 * 전반적인 LLM 동작을 미세 조정하고 여러 프롬프트 스타일을 혼합하는 작업이 포함되며, 메타 프롬프트는 중요한 원칙으로 생각하고 조합은 다양한 기술을 동시에 활용하는 방식
 * 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)
 * 사람의 피드백을 통합하고 최적의 결과를 위해 프롬프트를 반복적으로 개선하는 방식
 
 
< 프롬프트 엔지니어링 모범 사례 >
프롬프트 엔지니어링의 모범 사례에는 모델의 기능과 한계를 이해하고, 명확하고 간결한 프롬프트를 만들고, 모델의 응답에 따라 프롬프트를 반복적으로 테스트하고 개선하는 것이 포함됩니다.
 * 명확성과 구체성(Clarity and specificity)
 * 구체적인 지침, 원하는 형식 및 출력 길이를 통해 원하는 결과를 명확하게 제시
 * 예) 일반적인 방향을 가리키는 것이 아니라 친구에게 자세한 방향을 알려주는 형태
 * 문맥적 단서(Contextual cues)
 * 요청을 이해할 수 있도록 모델에 관련 맥락을 제공하는 방식으로 배경 정보, 관련 예시 또는 원하는 스타일과 어조를 제공하는 형태
 * 예) 원하는 결과물의 배경을 설정한다고 생각하는 형태
 * 예제 파워(Example power)
 * 원하는 결과물의 예를 제공하여 모델에게 원하는 것을 보여줌으로써 가능성을 좁히고 모델이 비전을 향해 나아갈 수 있도록 안내하는 형태
 * 예)친구에게 단순히 주소를 알려주는 대신 목적지의 사진을 보여준다
 * 단어 선택이 중요(Word choice matters)
 * 명확하고 직접적이며 모호하지 않은 언어를 선택
 * 속어, 은유 또는 지나치게 복잡한 어휘는 피해야 한다.
 * 모델은 문자 그대로 해석한다는 점을 기억하고, 이해하기 쉽도록 명료하고 명확하게 제시
 * 반복과 실험(Iteration and experimentation)
 * 한 번의 시도에서 완벽한 결과를 기대하지 않기
 * 프롬프트를 수정하고, 문맥 단서를 변경하고, 다양한 예시를 시도
 * 예) 완벽한 요리가 나올 때까지 레시피를 미세 조정한다고 생각하세요.
 * 모델 인식(Model awareness)
 * 사용 중인 특정 모델의 기능과 한계를 이해하기
 * 예)어떤 모델은 사실적인 작업에 더 능숙하고, 어떤 모델은 창의적인 글쓰기에 뛰어나므로 작업별로 적합한 도구를 선택하기
 * 안전과 편견(Safety and bias)
 * 프롬프트와 모델의 결과물 모두에서 잠재적인 편견에 유의
 * 차별적인 언어나 고정관념을 피하고, 포용성과 윤리적 고려를 촉진하는 프롬프트를 사용하기

< 프롬프트 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술 >
인간의 의도와 인공지능의 응답을 연결하는 가교 역할을 하는 프롬프트 엔지니어는 기술력과 소프트 스킬의 독특한 조합이 필요한데, 의미 있고 효과적인 프롬프트를 만들기 위해 고려해야 할 6가지 기술을 소개합니다.
 * 커뮤니케이션 + 협업 기술:
 * 사용자의 요구를 이해하고 내부 팀과 협력하는 데 필수적인 효과적인 커뮤니케이션 및 협업 기술을 통해 프롬프트 엔지니어는 복잡한 아이디어를 명확하게 표현하고 다양한 이해관계자의 의견을 통합할 수 있습니다.
 * 또한 생산적인 환경을 조성하여 프롬프트 개발이 사용자의 의도와 기술적 역량에 부합하도록 보장합니다.
 * 창의적이고 비판적인 사고:
 * 창의적 사고는 새로운 아이디어와 접근 방식을 탐색할 수 있게 해주며, 비판적 사고는 프롬프트가 논리적이고 윤리적이며 원하는 결과를 충족하도록 보장합니다.
 * 이러한 창의성과 비판적 사고의 조화는 사용자의 참여를 유도하고 의도한 대로 작동하는 양질의 프롬프트를 제작하는 데 매우 중요합니다.
 * 기본 AI + NLP 지식:
 * 인공지능과 자연어 처리의 기본을 이해하는 것은 프롬프트 엔지니어에게 매우 중요합니다.
 * 이러한 지식은 AI 모델이 언어를 해석하고 생성하는 방식을 파악하는 데 도움이 되며, AI와 효과적으로 소통하여 정확하고 적절한 응답을 생성하는 프롬프트를 만들 수 있게 해줍니다.
 * 글쓰기 스타일:
 * 시나리오에 따라 서로 다른 유형의 커뮤니케이션이 필요하므로 프롬프트 엔지니어링에서는 다양한 글쓰기 스타일을 숙달하는 것이 중요합니다.
 * 간결한 안내문, 창의적인 스토리텔링, 기술 문서 등 상황에 맞게 글쓰기 스타일을 조정하는 능력은 효과적인 프롬프트를 만드는 데 있어 핵심입니다.
 * 프로그래밍 지식:
 * 프로그래밍, 특히 Python과 같은 언어에 대한 탄탄한 기초가 있으면 프롬프트 엔지니어에게 도움이 됩니다.
 * 프로그래밍 기술을 통해 작업을 자동화하고 데이터를 조작하며 AI 모델을 사용자 지정할 수도 있습니다. 이러한 기술적 숙련도는 프롬프트 개발의 효율성과 역량을 크게 향상시킬 수 있습니다.
 * 데이터 분석에 대한 지식:
 * 데이터 분석에 대한 이해는 사용자 상호작용과 모델 성능을 해석할 수 있기 때문에 프롬프트 엔지니어에게 중요합니다.
 * 이러한 지식은 경험적 증거를 바탕으로 프롬프트를 개선하여 사용자 참여도와 정확성 모두에 최적화된 프롬프트를 만드는 데 도움이 됩니다.
 * 데이터 분석 기술은 프롬프트의 효과를 지속적으로 개선하는 데 매우 중요합니다.

>> 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델과 보다 효과적인 상호작용을 가능하게 하는 중요하고 진화하는 분야입니다. 핵심 원칙을 이해하고, 다양한 기술을 탐구하고, 모범 사례를 준수함으로써 사용자는 AI 응답의 성능과 관련성을 크게 향상시키는 프롬프트를 만들 수 있습니다.

*source: https://dev.to/pavanbelagatti/prompt-engineering-for-developers-a-complete-guide-1kca

생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLM)의 출시로 상당한 진전을 이루었습니다. 특히, 언어 모델이 예상대로 결과/출력을 생성하도록 만드는 것은 하나의 예술이며, 바로 이 부분에서 프롬프트 엔지니어링이 중요한 역할을 합니다. 여기에서는 프롬프트 엔지니어링에 대해 알아야 할 모든 것을 자세히 살펴보겠습니다. &lt; 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요? &gt;<ul ><li>프롬프트 엔지니어링은 LLM과 대화하기 위한 첫 번째 단계입니다. 즉, 생성형 AI 모델이 더 나은 결과와 응답을 생성할 수 있도록 의미 있는 지침을 만드는 프로세스입니다. 이는 신중하게 단어를 선택하고 더 많은 컨텍스트를 추가함으로써 이루어집니다. </li><li>일반적으로 대규모 언어 모델은 편향되거나 환각 또는 가짜가 될 수 있는 대량의 데이터를 생성하는데, 프롬프트 엔지니어링을 사용하면 이러한 문제를 줄일 수 있습니다.</li></ul> &lt; 프롬프트 엔지니어링 기법 &gt;프롬프트 엔지니어링에는 LLM의 기능을 이해하고 목표를 효과적으로 전달할 수 있는 프롬프트를 만드는 것이 포함됩니다. 다양한 프롬프트 기법에 대해 자세히 알아보겠습니다.<ul ><li>제로 샷 프롬프트(Zero-shot prompting)<ul ><li>추가 예시나 정보 없이 LLM에 직접 프롬프트를 제공하는 방식</li><li>이 방법은 언어와 개념에 대한 이해를 바탕으로 창의적인 결과물을 생성하는 LLM의 능력을 신뢰하는 일반적인 작업에 가장 적합</li></ul></li><li>원샷 프롬프트(One-shot prompting)<ul ><li>프롬프트와 함께 원하는 결과물에 대한 한 가지 예를 제공</li><li>이 방법은 특정 스타일, 어조 또는 주제로 LLM을 안내하려는 작업에 가장 적합</li></ul></li><li>퓨샷 프롬프트(Few-shot prompting)<ul ><li>프롬프트와 함께 원하는 출력에 대한 몇 가지(보통 2~4개) 예시를 제공</li><li>특정 형식이나 도메인의 텍스트를 생성하는 등 일관성과 정확성을 보장해야 하는 작업에 가장 적합</li></ul></li><li>생각의 연쇄 프롬프트(Chain-of-thought prompts)<ul ><li>복잡한 작업을 관리 가능한 단계로 세분화하여 추론과 논리를 키우는 데 중점을 두며, 수학 문제를 한 입 크기의 지침으로 분해하여 LLM에 제공하는 형태</li></ul></li><li>컨텍스트 증강(Contextual augmentation)<ul ><li>정확성과 일관성을 높이기 위해 관련 배경 정보를 제공하는 것이 포함되며, 역사 소설 프롬프트에 그 시대에 대한 자세한 조사 내용을 추가하는 것과 같은 형태</li></ul></li><li>메타 프롬프트 및 프롬프트 조합(Meta-prompts and prompt combinations)<ul ><li>전반적인 LLM 동작을 미세 조정하고 여러 프롬프트 스타일을 혼합하는 작업이 포함되며, 메타 프롬프트는 중요한 원칙으로 생각하고 조합은 다양한 기술을 동시에 활용하는 방식</li></ul></li><li>휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)<ul ><li>사람의 피드백을 통합하고 최적의 결과를 위해 프롬프트를 반복적으로 개선하는 방식 </li></ul></li></ul>&lt; 프롬프트 엔지니어링 모범 사례 &gt;프롬프트 엔지니어링의 모범 사례에는 모델의 기능과 한계를 이해하고, 명확하고 간결한 프롬프트를 만들고, 모델의 응답에 따라 프롬프트를 반복적으로 테스트하고 개선하는 것이 포함됩니다. <ul ><li>명확성과 구체성(Clarity and specificity)<ul ><li>구체적인 지침, 원하는 형식 및 출력 길이를 통해 원하는 결과를 명확하게 제시</li><li>예) 일반적인 방향을 가리키는 것이 아니라 친구에게 자세한 방향을 알려주는 형태</li></ul></li><li>문맥적 단서(Contextual cues)<ul ><li>요청을 이해할 수 있도록 모델에 관련 맥락을 제공하는 방식으로 배경 정보, 관련 예시 또는 원하는 스타일과 어조를 제공하는 형태</li><li>예) 원하는 결과물의 배경을 설정한다고 생각하는 형태</li></ul></li><li>예제 파워(Example power)<ul ><li>원하는 결과물의 예를 제공하여 모델에게 원하는 것을 보여줌으로써 가능성을 좁히고 모델이 비전을 향해 나아갈 수 있도록 안내하는 형태</li><li>예)친구에게 단순히 주소를 알려주는 대신 목적지의 사진을 보여준다</li></ul></li><li>단어 선택이 중요(Word choice matters)<ul ><li>명확하고 직접적이며 모호하지 않은 언어를 선택</li><li>속어, 은유 또는 지나치게 복잡한 어휘는 피해야 한다.</li><li>모델은 문자 그대로 해석한다는 점을 기억하고, 이해하기 쉽도록 명료하고 명확하게 제시</li></ul></li><li>반복과 실험(Iteration and experimentation)<ul ><li>한 번의 시도에서 완벽한 결과를 기대하지 않기</li><li>프롬프트를 수정하고, 문맥 단서를 변경하고, 다양한 예시를 시도</li><li>예) 완벽한 요리가 나올 때까지 레시피를 미세 조정한다고 생각하세요.</li></ul></li><li>모델 인식(Model awareness)<ul ><li>사용 중인 특정 모델의 기능과 한계를 이해하기</li><li>예)어떤 모델은 사실적인 작업에 더 능숙하고, 어떤 모델은 창의적인 글쓰기에 뛰어나므로 작업별로 적합한 도구를 선택하기</li></ul></li><li>안전과 편견(Safety and bias)<ul ><li>프롬프트와 모델의 결과물 모두에서 잠재적인 편견에 유의</li><li>차별적인 언어나 고정관념을 피하고, 포용성과 윤리적 고려를 촉진하는 프롬프트를 사용하기</li></ul></li></ul> &lt; 프롬프트 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술 &gt;인간의 의도와 인공지능의 응답을 연결하는 가교 역할을 하는 프롬프트 엔지니어는 기술력과 소프트 스킬의 독특한 조합이 필요한데, 의미 있고 효과적인 프롬프트를 만들기 위해 고려해야 할 6가지 기술을 소개합니다.<ul ><li>커뮤니케이션 + 협업 기술:<ul ><li>사용자의 요구를 이해하고 내부 팀과 협력하는 데 필수적인 효과적인 커뮤니케이션 및 협업 기술을 통해 프롬프트 엔지니어는 복잡한 아이디어를 명확하게 표현하고 다양한 이해관계자의 의견을 통합할 수 있습니다. </li><li>또한 생산적인 환경을 조성하여 프롬프트 개발이 사용자의 의도와 기술적 역량에 부합하도록 보장합니다.</li></ul></li><li>창의적이고 비판적인 사고:<ul ><li>창의적 사고는 새로운 아이디어와 접근 방식을 탐색할 수 있게 해주며, 비판적 사고는 프롬프트가 논리적이고 윤리적이며 원하는 결과를 충족하도록 보장합니다. </li><li>이러한 창의성과 비판적 사고의 조화는 사용자의 참여를 유도하고 의도한 대로 작동하는 양질의 프롬프트를 제작하는 데 매우 중요합니다.</li></ul></li><li>기본 AI + NLP 지식:<ul ><li>인공지능과 자연어 처리의 기본을 이해하는 것은 프롬프트 엔지니어에게 매우 중요합니다. </li><li>이러한 지식은 AI 모델이 언어를 해석하고 생성하는 방식을 파악하는 데 도움이 되며, AI와 효과적으로 소통하여 정확하고 적절한 응답을 생성하는 프롬프트를 만들 수 있게 해줍니다.</li></ul></li><li>글쓰기 스타일:<ul ><li>시나리오에 따라 서로 다른 유형의 커뮤니케이션이 필요하므로 프롬프트 엔지니어링에서는 다양한 글쓰기 스타일을 숙달하는 것이 중요합니다. </li><li>간결한 안내문, 창의적인 스토리텔링, 기술 문서 등 상황에 맞게 글쓰기 스타일을 조정하는 능력은 효과적인 프롬프트를 만드는 데 있어 핵심입니다.</li></ul></li><li>프로그래밍 지식:<ul ><li>프로그래밍, 특히 Python과 같은 언어에 대한 탄탄한 기초가 있으면 프롬프트 엔지니어에게 도움이 됩니다. </li><li>프로그래밍 기술을 통해 작업을 자동화하고 데이터를 조작하며 AI 모델을 사용자 지정할 수도 있습니다. 이러한 기술적 숙련도는 프롬프트 개발의 효율성과 역량을 크게 향상시킬 수 있습니다.</li></ul></li><li>데이터 분석에 대한 지식:<ul ><li>데이터 분석에 대한 이해는 사용자 상호작용과 모델 성능을 해석할 수 있기 때문에 프롬프트 엔지니어에게 중요합니다. </li><li>이러한 지식은 경험적 증거를 바탕으로 프롬프트를 개선하여 사용자 참여도와 정확성 모두에 최적화된 프롬프트를 만드는 데 도움이 됩니다. </li><li>데이터 분석 기술은 프롬프트의 효과를 지속적으로 개선하는 데 매우 중요합니다.</li></ul></li></ul> &gt;&gt; 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델과 보다 효과적인 상호작용을 가능하게 하는 중요하고 진화하는 분야입니다. 핵심 원칙을 이해하고, 다양한 기술을 탐구하고, 모범 사례를 준수함으로써 사용자는 AI 응답의 성능과 관련성을 크게 향상시키는 프롬프트를 만들 수 있습니다. *source: https://dev.to/pavanbelagatti/prompt-engineering-for-developers-a-complete-guide-1kca

DEV Community

개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링: 완벽한 가이드!

다들 Google I/O 참석한다고 샌프란시스코 가서 신나게 밋업하고 있는데 나만 서울인 것 같은 느낌.. 🫠 몬가 서럽다.. 🥹

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길벗에서 너무나도 재밌는 책을 보내주셨습니다. 마케팅 분야에서는 이미 저명한!! "필립 코틀러 마케팅 6.0"!!

"AI시대, 고객 경험을 진화시켜라!" 부제에 걸맞게 새로운 기술, 특히 AI, 메타버스, 블록체인 등이 가지고 온 새로운 시장과 그에 따라 브랜드들이 어떻게 고객들을 만나고 있는지, 그리고 미래 어떻게 준비해야하는지 꼼꼼히 살펴봐주고 있습니다.

저는 마케터는 아니지만 "소비자"이기에, 내가 어떤 소비 패턴을 가지고 있었는지, 요즘 세대는 어떤 가치를 더 추구하는 지 등을 공감하며, 또 흥미롭게 읽을 수 있었습니다. 무엇보다 유저를 만나는 서비스 메이커(개발자, 디자이너, PM 누구든!)라면 고개를 끄덕이며 생각하고 우리 프로덕트는 어떻더라..!! 하며 고민해 볼 만한 점이 많았습니다.

기술 발전으로 개인화된 컨텐츠를 소비하는 것에 익숙하고, 알고리즘을 맘껏 즐기고, 그러면서도 디지털 피로감을 호소하며 레트로를 좋아하는 새로운 세대들. 과연 그 소비자들은 어느 시장으로 움직이고 있을까요?

개인적으로 책을 읽으며 정말 흥미로웠던 점은 블록체인과 메타버스에 대한 내용을 상당한 분량으로 많은 실제 브랜드 마케팅들을 언급하며 다양하게 다루고 있다는 것이었습니다. 스타벅스의 NFT를 이용한 프로모션, 치폴레의 로블록스를 통한 메타버스 진출 등 전통 브랜드들의 움직임, 중앙화된 메타버스와, 탈중앙화된 메타버스 등등. 사실 한국에서는 크게 느끼지 못했던 web3 시장을 미국에서는 꽤나 구체적으로 다음 시장으로 보고 있다는 점이 흥미로웠습니다. 여러분은 어떻게 생각하시나요? :))

https://m.yes24.com/Goods/Detail/126394116

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[책]필립 코틀러의 마케팅 6.0

LeetCode의 207. Course Schedule 문제를 파이썬으로 풀어보겠습니다. - 전체 코드: https://www.algodale.com/problems/course-schedule/ - 문제 출처: https://leetcode.com/problems/course-schedule/ 목차: 0:00 문제 설명 1:05 수강할 수 있는 경우 5:23 수강할 수 없는 경우 6:57 코드 작성 12:15 코드 개선 14:42 마무리 #리트코드 #

LeetCode 문제 207. Course Schedule 파이썬 풀이

코딩 테스트를 준비하시는 분들을 위해서 일주일에 한 번씩 문제 풀이를 해드리고 있습니다. 이번 시간에는 LeetCode의 207번째 문제인 Course Schedule를 그래프 깊이 우선 탐색(DFS)을 통해서 풀어보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/bG9IObCN-tg
📝 포스팅: https://www.algodale.com/problems/course-schedule/

코딩 테스트를 준비하시는 분들을 위해서 일주일에 한 번씩 문제 풀이를 해드리고 있습니다. 이번 시간에는 LeetCode의 207번째 문제인 Course Schedule를 그래프 깊이 우선 탐색(DFS)을 통해서 풀어보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/bG9IObCN-tg📝 포스팅: https://www.algodale.com/problems/course-schedule/

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리트코드 207. Course Schedule

Test UI changes and production fixes with the powerful network response overrides in Chrome DevTools. Mock response headers, files, API requests, and more wi...

Override and mock network responses #DevToolsTips

﻿서버 개발 완료가 늦어져 API의 응답이 원하는 형태로 개발이 안되는 상황이나 API의 응답을 다른 응답으로 변경하여 브라우저에서 확인하고 싶을 경우 해볼만한 방법에 대해 공유 드립니다.

저희 팀 자체 테크 톡에서 나온 내용인데요. 크롬 브라우저에서만 동작한다는 단점(?)이 있지만 응답 결과를 서버에서 다르게 변경하며 봐야할 경우 브라우저 단에서 생각보다 쉽게 변경해볼수 있는 장점이 가장 크다고 느껴졌습니다.

프론트와 백엔드를 막론하고 알고 있으면 언젠가 강력하게 도움이 될 내용으로 생각됩니다.
https://www.youtube.com/watch?v=KxjGYcHZ_uI

﻿서버 개발 완료가 늦어져 API의 응답이 원하는 형태로 개발이 안되는 상황이나 API의 응답을 다른 응답으로 변경하여 브라우저에서 확인하고 싶을 경우 해볼만한 방법에 대해 공유 드립니다. 저희 팀 자체 테크 톡에서 나온 내용인데요. 크롬 브라우저에서만 동작한다는 단점(?)이 있지만 응답 결과를 서버에서 다르게 변경하며 봐야할 경우 브라우저 단에서 생각보다 쉽게 변경해볼수 있는 장점이 가장 크다고 느껴졌습니다. 프론트와 백엔드를 막론하고 알고 있으면 언젠가 강력하게 도움이 될 내용으로 생각됩니다.https://www.youtube.com/watch?v=KxjGYcHZ_uI ﻿

API의 응답을 프론트에서 손쉽게 변경하기

볼수없는 영상이라고 뜨네요 ㅠ

OpenAI의 공동 창업자이자 수석 과학자인 일리야 수츠케버는 딥러닝의 아버지인 힌튼 교수의 제자로 AI계에 지대한 영향을 미친 과학자입니다.

한 때 크게 이슈가 되었던 샘 알트먼 쿠테타 사건 때 이 사건의 중심 인물 중 하나였는데요. 쿠테타 사건이 종결된 후 한참 조용해서 어떻게 된거냐 말이 많았는데, 결국 OpenAI를 떠나네요.

“매우 개인적으로” 의미 있는 새로운 프로젝트에 집중하기 위해 OpenAI를 떠난다고 발표했는데요. 다음 행보는 과연 어떤 것이 될지 기대 됩니다.

OpenAI의 공동 창업자이자 수석 과학자인 일리야 수츠케버는 딥러닝의 아버지인 힌튼 교수의 제자로 AI계에 지대한 영향을 미친 과학자입니다. 한 때 크게 이슈가 되었던 샘 알트먼 쿠테타 사건 때 이 사건의 중심 인물 중 하나였는데요. 쿠테타 사건이 종결된 후 한참 조용해서 어떻게 된거냐 말이 많았는데, 결국 OpenAI를 떠나네요. “매우 개인적으로” 의미 있는 새로운 프로젝트에 집중하기 위해 OpenAI를 떠난다고 발표했는데요. 다음 행보는 과연 어떤 것이 될지 기대 됩니다.

🗞️ 일리야 수츠케버 OpenAI를 떠난다

The open source community continues to be a powerhouse of innovation and collaboration. Open source... Tagged with opensource, docker, react, kubernetes.

Open Source Essentials: Must-Try Projects and Tools

오픈 소스 프로젝트는 모든 수준의 개발자가 자신의 기술을 향상하고, 같은 생각을 가진 사람들과 교류하며, 방대한 기술 환경에 기여할 수 있는 특별한 기회를 제공합니다. 이미 많은 개발자와 엔지니어들이 사용하고 있거나 사용해 볼 필요가 있는 프로젝트 및 도구를 소개해봅니다. :-)

1. Docker(도커)
 * 개발 간소화 도구
 * https://www.docker.com/
 * 리눅스의 응용 프로그램들을 프로세스 격리 기술들을 사용해 컨테이너로 실행하고 관리하는 오픈 소스 프로젝트

2. Kubernetes(쿠버네티스)
 * 컨테이너 오케스트레이션
 * https://kubernetes.io/
 * 컨테이너화된 애플리케이션의 자동 디플로이, 스케일링 등을 제공하는 관리시스템으로 구글에서 개발 및 코드 컨트리뷰션하였고, 현재는 리눅스재단에서 관리하고 있는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼

3. VSCode(비주얼 스튜디오 코드)
 * 다용도 소스코드 IDE
 * https://code.visualstudio.com/
 * 마이크로소프트가 윈도우, macOS, 리눅스용으로 개발한 소스 코드 편집기로 디버깅 지원과 Git 제어, 구문 강조 기능, SSH 접속 등이 포함되어 있으며, 사용자가 편집기의 테마와 단축키, 설정 등을 지원

4. React(리액트)
 * 사용자 인터페이스 구축
 * https://ko.legacy.reactjs.org/
 * 메타에서 개발한 오픈 소스 자바스크립트 라이브러리로 프론트엔드 개발시 다수 사용

5. 텐서플로
 * 엔드 투 엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼
 * https://www.tensorflow.org/?hl=ko
 * 구글리서치 산하의 딥러닝 팀인 구글브레인 팀이 오픈 소스로 공개한 기계학습 라이브러리로 수치 계산, 대규모 머신 러닝, 딥러닝, 기타 통계 및 예측 분석 워크로드를 위한 라이브러리

6. Git
 * 소스코드 관련 분산형 버전 관리 시스템(VCS)
 * https://git-scm.com/
 * 리눅스를 만든 리누스 토발즈가 개발한 컴퓨터 파일의 변경사항을 추적하고 여러 명의 사용자들 간에 해당 파일들의 작업을 조율하기 위한 스냅샷 스트림 기반의 분산 버전 관리 시스템
 * Git vs Github vs Gitlab
   * Git: 개발자의 로컬 컴퓨터에서 동작하며, 소스 코드의 버전 관리를 담당하는 S/W
   * Github: 깃(Git)을 사용하는 프로젝트를 지원하는 웹 호스팅 서비스. 2018년 마이크로스프트가 인수
   * Gitlab: 기업용을 위한 지속적 통합/지속적 전달(CI/CD)와 데브옵스 워크플로우를 내장

7. 웹 크럼블
 * React 웹사이트를 위한 노코드 관리 패널
 * https://www.webcrumbs.org/waitlist
 * React 플러그인의 중앙 레지스트리를 제공하여 웹개발자들의 협업을 지원하고 개별 프로젝트를 향상시키는 동시에 웹개발자 커뮤니티를 형성하는 것을 목표

*Source: https://dev.to/buildwebcrumbs/open-source-essentials-must-try-projects-and-tools-2f7k

오픈 소스 프로젝트는 모든 수준의 개발자가 자신의 기술을 향상하고, 같은 생각을 가진 사람들과 교류하며, 방대한 기술 환경에 기여할 수 있는 특별한 기회를 제공합니다. 이미 많은 개발자와 엔지니어들이 사용하고 있거나 사용해 볼 필요가 있는 프로젝트 및 도구를 소개해봅니다. :-) 1. Docker(도커)<ul ><li>개발 간소화 도구</li><li>https://www.docker.com/</li><li>리눅스의 응용 프로그램들을 프로세스 격리 기술들을 사용해 컨테이너로 실행하고 관리하는 오픈 소스 프로젝트</li></ul> 2. Kubernetes(쿠버네티스)<ul ><li>컨테이너 오케스트레이션</li></ul><ul ><li>https://kubernetes.io/</li><li>컨테이너화된 애플리케이션의 자동 디플로이, 스케일링 등을 제공하는 관리시스템으로 구글에서 개발 및 코드 컨트리뷰션하였고, 현재는 리눅스재단에서 관리하고 있는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼</li></ul> 3. VSCode(비주얼 스튜디오 코드)<ul ><li>다용도 소스코드 IDE</li><li>https://code.visualstudio.com/</li><li>마이크로소프트가 윈도우, macOS, 리눅스용으로 개발한 소스 코드 편집기로 디버깅 지원과 Git 제어, 구문 강조 기능, SSH 접속 등이 포함되어 있으며, 사용자가 편집기의 테마와 단축키, 설정 등을 지원</li></ul> 4. React(리액트)<ul ><li>사용자 인터페이스 구축</li><li>https://ko.legacy.reactjs.org/</li><li>메타에서 개발한 오픈 소스 자바스크립트 라이브러리로 프론트엔드 개발시 다수 사용</li></ul> 5. 텐서플로<ul ><li>엔드 투 엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼</li><li>https://www.tensorflow.org/?hl=ko</li><li>구글리서치 산하의 딥러닝 팀인 구글브레인 팀이 오픈 소스로 공개한 기계학습 라이브러리로 수치 계산, 대규모 머신 러닝, 딥러닝, 기타 통계 및 예측 분석 워크로드를 위한 라이브러리</li></ul> 6. Git<ul ><li>소스코드 관련 분산형 버전 관리 시스템(VCS)</li><li>https://git-scm.com/</li><li>리눅스를 만든 리누스 토발즈가 개발한 컴퓨터 파일의 변경사항을 추적하고 여러 명의 사용자들 간에 해당 파일들의 작업을 조율하기 위한 스냅샷 스트림 기반의 분산 버전 관리 시스템</li><li>Git vs Github vs Gitlab<ul ><li>Git: 개발자의 로컬 컴퓨터에서 동작하며, 소스 코드의 버전 관리를 담당하는 S/W</li><li>Github: 깃(Git)을 사용하는 프로젝트를 지원하는 웹 호스팅 서비스. 2018년 마이크로스프트가 인수</li><li>Gitlab: 기업용을 위한 지속적 통합/지속적 전달(CI/CD)와 데브옵스 워크플로우를 내장</li></ul></li></ul> 7. 웹 크럼블<ul ><li>React 웹사이트를 위한 노코드 관리 패널</li></ul><ul ><li>https://www.webcrumbs.org/waitlist</li><li>React 플러그인의 중앙 레지스트리를 제공하여 웹개발자들의 협업을 지원하고 개별 프로젝트를 향상시키는 동시에 웹개발자 커뮤니티를 형성하는 것을 목표</li></ul> *Source: https://dev.to/buildwebcrumbs/open-source-essentials-must-try-projects-and-tools-2f7k

[Dev.to]꼭 사용 해봐야 할 오픈소스 프로젝트 및 도구

1. Research
- ChatGPT
- YouChat
- Perplexity
- Copilot
- Gemini

2. Image
- Leap AI
- Copilot
- Segmind
- Midjourney
- Stable Diffusion

3. CopyWriting
- Rytr
- Copy AI
- Writesonic
- Adcreative AI

4. Writing
- Jasper
- HIX AI
- Jenny AI
- Textblaze

5. Website
- 10Web
- Durable
- Framer
- Style AI

6. Video
- Klap
- Opus
- Eightify
- InVideo
- HeyGen
- Runway
- ImgCreator AI
- Morphstudio .xyz

7. Meeting
- Tldv
- Otter
- Noty AI
- Fireflies

8. SEO
- VidIQ
- Seona AI
- BlogSEO
- Keywrds ai

9. Chatbot
- Droxy
- Chatbase
- Mutual info
- Chatsimple

10. Presentation
- Decktopus
- Slides AI
- Gamma AI
- Designs AI
- Beautiful AI

11. Automation
- Make
- Zapier
- Xembly
- Bardeen

12. Prompts
- FlowGPT
- Alicent AI
- PromptBox
- Promptbase
- Snack Prompt

13. UI/UX
- Figma
- Uizard
- UiMagic
- Photoshop

14. Design
- Canva
- Flair AI
- Designify
- Clipdrop
- Autodraw
- Magician design

15. Logo Generator
- Looka
- Designs AI
- Brandmark
- Stockimg AI
- Namecheap

16. Audio
- Lovo ai
- Eleven labs
- Songburst AI
- Adobe Podcast

17. Marketing
- Pencil
- Ai-Ads
- AdCopy
- Simplified
- AdCreative

18. Startup
- Tome
- Ideas AI
- Namelix
- Pitchgrade
- Validator AI

19. Productivity
- Merlin
- Tinywow
- Notion AI
- Adobe Sensei
- Personal AI

20. Social media management
- Tapilo
- Typefully
- Hypefury
- TweetHunter

 * Source: https://twitter.com/HeyAbhishekk/status/1788778562897563965

1. Research- ChatGPT- YouChat- Perplexity- Copilot- Gemini 2. Image- Leap AI- Copilot- Segmind- Midjourney- Stable Diffusion 3. CopyWriting- Rytr- Copy AI- Writesonic- Adcreative AI 4. Writing- Jasper- HIX AI- Jenny AI- Textblaze 5. Website- 10Web- Durable- Framer- Style AI 6. Video- Klap- Opus- Eightify- InVideo- HeyGen- Runway- ImgCreator AI- Morphstudio .xyz 7. Meeting- Tldv- Otter- Noty AI- Fireflies 8. SEO- VidIQ- Seona AI- BlogSEO- Keywrds ai 9. Chatbot- Droxy- Chatbase- Mutual info- Chatsimple 10. Presentation- Decktopus- Slides AI- Gamma AI- Designs AI- Beautiful AI 11. Automation- Make- Zapier- Xembly- Bardeen 12. Prompts- FlowGPT- Alicent AI- PromptBox- Promptbase- Snack Prompt 13. UI/UX- Figma- Uizard- UiMagic- Photoshop 14. Design- Canva- Flair AI- Designify- Clipdrop- Autodraw- Magician design 15. Logo Generator- Looka- Designs AI- Brandmark- Stockimg AI- Namecheap 16. Audio- Lovo ai- Eleven labs- Songburst AI- Adobe Podcast 17. Marketing- Pencil- Ai-Ads- AdCopy- Simplified- AdCreative 18. Startup- Tome- Ideas AI- Namelix- Pitchgrade- Validator AI 19. Productivity- Merlin- Tinywow- Notion AI- Adobe Sensei- Personal AI 20. Social media management- Tapilo- Typefully- Hypefury- TweetHunter <ul ><li>Source: https://twitter.com/HeyAbhishekk/status/1788778562897563965</li></ul>

X (formerly Twitter)

20가지 작업 대체를 위한 100가지 AI 도구

두 개의 LLM 모델을 그냥 합치기만 하면 성능이 좋아진다는 Mergekit과 ChatVector가 수상할 정도로 잘 된다. 그렇다면 인간도 다른 사람 뇌를 내 뇌와 합치기만하면 슈퍼 인텔리전스가 될 수 있는 것일까..? #AI #LLM #총몽

두 개의 LLM 모델을 그냥 합치기만 하면 성능이 좋아진다는 Mergekit과 ChatVector가 수상할 정도로 잘 된다. 그렇다면 인간도 다른 사람 뇌를 내 뇌와 합치기만하면 슈퍼 인텔리전스가 될 수 있는 것일까..? #AI #LLM #총몽

만일 라인이 순수하게 일본 회사가 된다면 그 옛날 야후처럼, 라인 일본만 분리하는 방법이 될 가능성이 높지 않을까 싶긴하다.

현재 그걸 주도하는 사람이 동일한 사람이기도 하고. (소프트뱅크 손마사요시, 손정의)

오히려 그렇게 일본만 떼 주면 글로벌로 나가는 데 집중할 수 있어서 더 좋은 결과가 나올 수 있을지도..(희망편)

만일 라인이 순수하게 일본 회사가 된다면 그 옛날 야후처럼, 라인 일본만 분리하는 방법이 될 가능성이 높지 않을까 싶긴하다. 현재 그걸 주도하는 사람이 동일한 사람이기도 하고. (소프트뱅크 손마사요시, 손정의) 오히려 그렇게 일본만 떼 주면 글로벌로 나가는 데 집중할 수 있어서 더 좋은 결과가 나올 수 있을지도..(희망편)

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)

개발자로 전문성에 너무 집중하면 나는 개발 이외의 다른 업무에 관심없다고 생각하거나 개발 밖의 일을 하는 것이 내 커리어에 도움이 안된다고 생각하기 쉽다. 앞서 글에서 자주 언급했지만 커리어는 내가 맡은 업무를 통해 성과를 내며 팀플레이어로 일을 할 때 발전한다.

성과를 낸다는 관점에서 중요한 포인트는 내 업무 바깥이라도 필요하다면 하나의 팀으로 도와주며 일을 할 필요가 있다는 점이며 이는 작은 회사에서는 더 필요한 역량 아닌 역량이다. 보통 작은 회사에서 다양한 일을 하다보면 전문성이 없다고 생각하고 연차에 맞는 역량을 갖고 있는지 의문을 많이 갖던데 조금 다른 포인트이고 따로 글을 써보려고 하지만 "연차"가 주는 잘못된 압박감도 만만치 않은 것 같다. 각자 자기의 길을 따라 쌓는 것이 연차이기에 남과 비교하며 나는 뒤쳐져 있나 조바심내기 보다는 내가 맡은 일에 성과를 내고 있는지 그리고 성과를 내기 위한 학습을 하고 있는지에 초점을 맞출 필요가 있다.

내가 만든 코드가 잘못 동작할 때 고생할 다른 사람들을 생각하면 코드를 작성하는 것부터 시작해서 다양한 대화 채널을 만드는 것이 하나의 팀으로 일하는 방법 중의 하나이다. 예를 들면 다음과 같은 것을 들 수 있다.

 * 에러 메시지를 기술적인 지식이 없는 사람들도 이해하고 액션을 취하기 쉽게 만든다. 이것만 잘해도 CS팀과 영업팀과의 의사소통의 질이 올라갈 뿐만 아니라 개발자 본인의 문제해결도 쉬워진다.
 * 관련해서 서버 단에도 로그를 최대한 많이 심어두면 고객 관련 불만이나 장애 등이 생겼을 때 문제 해결이 쉬워지며 이는 다음 포스팅에서 이야기할 서비스 사고 대처 능력을 키우는 기본 자세 중의 하나가 된다. 로그를 남기는 것에 대해서는 다음 회에 더 이야기해보겠다.
 * CS팀과 영업팀과 주기적인 소통을 통해 고객과의 대화를 통해 그들이 느끼는 고통을 느껴봐야한다. CS팀과 같이 많이 들어오는 티켓이나 큰 문제의 가능성을 보여주는 티켓을 리뷰해보는 것이 중요하다. B2B단이라면 영업을 담당하는 AM(Account Manager)들과 비슷한 프로세스를 만들어보는 것이 필요하다. 하지만 좋은 의도로 요청이 들어올 때마다 문제해결을 하려고 하다보면 정작 다른 일을 못하는 문제가 생기에는 사람이 바뀌어도 돌아가는 형태로 협업이 정착되려면 프로세스를 만드는 것이 중요하다. 아마존의 순서파괴(Working Backwards)에서 이야기한 "Good intentions never work, you need good mechanisms to make anything happen"가 기억해야할 점이다. 즉 좋은 의도만으로 일이 돌아가지는 않는다는 점이며 계속 돌아갈 수 있는 프로세스를 만드는 것이 필요하다.
 * 이 부분은 프로덕트 매니저가 리드하는 것이 일반적이긴 하지만 개발자들도 새로운 기능이 추가되거나 기존 기능이 변경되는 경우 관련 팀에 뉴스가 미리 전달되어야 한다는 점을 명확하게 인지하고 관련해서 노력을 기울여야 한다. 이게 안되면 CS팀이나 세일즈팀이 고생한다. 릴리스 노트 공유가 잘 이뤄지는 것이 운영단의 어려움을 크게 줄인다.

개발자니 개발만 잘 하면 된다고 생각할지 모르지만 결국은 의사소통 능력이며 이 중의 하나는 내가 만든 결과물로 인해 고생할지도 모르는 사람들을 고려한 개발을 하고 많이 대화해보면서 개선하는 거다.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s></li></ol> 개발자로 전문성에 너무 집중하면 나는 개발 이외의 다른 업무에 관심없다고 생각하거나 개발 밖의 일을 하는 것이 내 커리어에 도움이 안된다고 생각하기 쉽다. 앞서 글에서 자주 언급했지만 커리어는 내가 맡은 업무를 통해 성과를 내며 팀플레이어로 일을 할 때 발전한다. 성과를 낸다는 관점에서 중요한 포인트는 내 업무 바깥이라도 필요하다면 하나의 팀으로 도와주며 일을 할 필요가 있다는 점이며 이는 작은 회사에서는 더 필요한 역량 아닌 역량이다. 보통 작은 회사에서 다양한 일을 하다보면 전문성이 없다고 생각하고 연차에 맞는 역량을 갖고 있는지 의문을 많이 갖던데 조금 다른 포인트이고 따로 글을 써보려고 하지만 "연차"가 주는 잘못된 압박감도 만만치 않은 것 같다. 각자 자기의 길을 따라 쌓는 것이 연차이기에 남과 비교하며 나는 뒤쳐져 있나 조바심내기 보다는 내가 맡은 일에 성과를 내고 있는지 그리고 성과를 내기 위한 학습을 하고 있는지에 초점을 맞출 필요가 있다. 내가 만든 코드가 잘못 동작할 때 고생할 다른 사람들을 생각하면 코드를 작성하는 것부터 시작해서 다양한 대화 채널을 만드는 것이 하나의 팀으로 일하는 방법 중의 하나이다. 예를 들면 다음과 같은 것을 들 수 있다. <ul ><li>에러 메시지를 기술적인 지식이 없는 사람들도 이해하고 액션을 취하기 쉽게 만든다. 이것만 잘해도 CS팀과 영업팀과의 의사소통의 질이 올라갈 뿐만 아니라 개발자 본인의 문제해결도 쉬워진다.</li><li>관련해서 서버 단에도 로그를 최대한 많이 심어두면 고객 관련 불만이나 장애 등이 생겼을 때 문제 해결이 쉬워지며 이는 다음 포스팅에서 이야기할 서비스 사고 대처 능력을 키우는 기본 자세 중의 하나가 된다. 로그를 남기는 것에 대해서는 다음 회에 더 이야기해보겠다.</li><li>CS팀과 영업팀과 주기적인 소통을 통해 고객과의 대화를 통해 그들이 느끼는 고통을 느껴봐야한다. CS팀과 같이 많이 들어오는 티켓이나 큰 문제의 가능성을 보여주는 티켓을 리뷰해보는 것이 중요하다. B2B단이라면 영업을 담당하는 AM(Account Manager)들과 비슷한 프로세스를 만들어보는 것이 필요하다. 하지만 좋은 의도로 요청이 들어올 때마다 문제해결을 하려고 하다보면 정작 다른 일을 못하는 문제가 생기에는 사람이 바뀌어도 돌아가는 형태로 협업이 정착되려면 프로세스를 만드는 것이 중요하다. 아마존의 순서파괴(Working Backwards)에서 이야기한 "Good intentions never work, you need good mechanisms to make anything happen"가 기억해야할 점이다. 즉 좋은 의도만으로 일이 돌아가지는 않는다는 점이며 계속 돌아갈 수 있는 프로세스를 만드는 것이 필요하다.</li><li>이 부분은 프로덕트 매니저가 리드하는 것이 일반적이긴 하지만 개발자들도 새로운 기능이 추가되거나 기존 기능이 변경되는 경우 관련 팀에 뉴스가 미리 전달되어야 한다는 점을 명확하게 인지하고 관련해서 노력을 기울여야 한다. 이게 안되면 CS팀이나 세일즈팀이 고생한다. 릴리스 노트 공유가 잘 이뤄지는 것이 운영단의 어려움을 크게 줄인다.</li></ul> 개발자니 개발만 잘 하면 된다고 생각할지 모르지만 결국은 의사소통 능력이며 이 중의 하나는 내가 만든 결과물로 인해 고생할지도 모르는 사람들을 고려한 개발을 하고 많이 대화해보면서 개선하는 거다.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 6. 운영 고려 코드

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Top 12 Tips For API Security

Top 12 this For API Security

운전할 때 팟캐스트 듣는 걸 좋아합니다. 개발자 팟캐스트.

3년 전쯤 xguru님이 긱뉴스를 팟캐스트로 운영했던 적이 있습니다.
이 팟캐스트가 너무 좋아서 운전하는 날이 기다려질 정도였습니다.
잠시만 운영하고 끝나서 아쉽습니다.

최근에 아웃사이더님이 레트로테크라는 팟캐스트를 시작해주셔서 위안을 받고 있습니다.
옛날 기술들을 듣다보면 코딩을 처음 배우던 시절로 푹 빠져들곤 합니다.

어제는 조코딩의 팟캐스트도 오픈을 했습니다.
유튜브 앱만이 아니라 애플 팟캐스트와 스포티파이를 통해서도 들을 수 있게 됐습니다.
(저도 출연해서 1인 개발 이야기로 한 꼭지를 다뤘습니다.)

앞으로 재밌는 경험을 가진 분들을 많이 모셔서 이야기를 들어볼 수 있게 되길 바랍니다.

팟캐스트들을 쭉 살펴보다가 우리나라 개발자 팟캐스트가 너무 부족한 건 아닐까 생각이 들었습니다.
어쩌면 여기에도 기회가 있는 건 아닐까?
유익한 개발자 팟캐스트가 많이 생겼으면 좋겠습니다.

운전할 때 팟캐스트 듣는 걸 좋아합니다. 개발자 팟캐스트. 3년 전쯤 xguru님이 긱뉴스를 팟캐스트로 운영했던 적이 있습니다. 이 팟캐스트가 너무 좋아서 운전하는 날이 기다려질 정도였습니다. 잠시만 운영하고 끝나서 아쉽습니다. 최근에 아웃사이더님이 레트로테크라는 팟캐스트를 시작해주셔서 위안을 받고 있습니다. 옛날 기술들을 듣다보면 코딩을 처음 배우던 시절로 푹 빠져들곤 합니다. 어제는 조코딩의 팟캐스트도 오픈을 했습니다. 유튜브 앱만이 아니라 애플 팟캐스트와 스포티파이를 통해서도 들을 수 있게 됐습니다. (저도 출연해서 1인 개발 이야기로 한 꼭지를 다뤘습니다.) 앞으로 재밌는 경험을 가진 분들을 많이 모셔서 이야기를 들어볼 수 있게 되길 바랍니다. 팟캐스트들을 쭉 살펴보다가 우리나라 개발자 팟캐스트가 너무 부족한 건 아닐까 생각이 들었습니다. 어쩌면 여기에도 기회가 있는 건 아닐까? 유익한 개발자 팟캐스트가 많이 생겼으면 좋겠습니다.

개발자 팟캐스트

From Solo MVP to Scaled Success - Building a $70k+/Month Transactions E-Commerce App | GO Lee

How Two Front-End Developers Built an E-Commerce App in 10 Weeks

https://www.golee.me/blog/early-stage-startup-tech-stack

응원합니다

다음 글은 월 100$ 이하로 커머스앱 운영 하기라고 하네요 👍

https://www.golee.me/blog/early-stage-startup-tech-stack 응원합니다 다음 글은 월 100$ 이하로 커머스앱 운영 하기라고 하네요 👍

golee.me

프론트엔드 개발자 2명이 만든 명품 주얼리 거래 이커머스 앱

어떤 일을 꾸준하게 하기 위해선 완벽함과 거리를 두어야 하는 것 같습니다.

돌이켜보면 2022년 블로그 글을 쏟아낼 땐 별 기대가 없었습니다. 누구도 제 글에 관심 두지 않았으니까요.

글을 자주 올리면서 점차 좋아해 주시는 분들이 늘어갔죠. 늘어가는 관심은 부담, 완벽해야 한다는 생각으로 돌아왔습니다.

개발자로서의 역량, 메이커로서 자질 등. 모든 면에서 완벽해 보여야 한다는 압박감만 커졌습니다. 실행은 더 어려워지고 자기 검열은 강화됐죠. 한 번의 글을 쓰기가 더 어려워졌습니다.

어떤 일을 꾸준히 하기 위해선 주위의 시선에 신경 쓰지 않고 행동해야 하는 것 같습니다. 완벽해야 한다는 생각은 잠시 내려두고요.

어떤 일을 꾸준하게 하기 위해선 완벽함과 거리를 두어야 하는 것 같습니다. 돌이켜보면 2022년 블로그 글을 쏟아낼 땐 별 기대가 없었습니다. 누구도 제 글에 관심 두지 않았으니까요. 글을 자주 올리면서 점차 좋아해 주시는 분들이 늘어갔죠. 늘어가는 관심은 부담, 완벽해야 한다는 생각으로 돌아왔습니다. 개발자로서의 역량, 메이커로서 자질 등. 모든 면에서 완벽해 보여야 한다는 압박감만 커졌습니다. 실행은 더 어려워지고 자기 검열은 강화됐죠. 한 번의 글을 쓰기가 더 어려워졌습니다. 어떤 일을 꾸준히 하기 위해선 주위의 시선에 신경 쓰지 않고 행동해야 하는 것 같습니다. 완벽해야 한다는 생각은 잠시 내려두고요.

완벽함과 거리두기

01 . '세상에 내 맘에 드는 사람만 있는 건 아니다...', '모두를 품으려고 하는 것도 주제넘은 짓이다...', '가뜩이나 힘든 세상 저 사람에 때문에 더 힘들어하지 말자...'란 말을 수십 번 되뇌어도 늘 우리를 괴롭히는 사람들은 존재하는 법입니다. 그리고 그런 사람이 단순히 나와 코드가 맞지 않는 수준을 벗어나 누구에게나 나쁜 영향을 주는 사람이라면 상황은 보다 심각해지는 법이죠.

02 . 얼마 전 한참하고도 또 한참 동생뻘쯤 되는 지인분으로부터 메시지 한 통을 받았습니다. 딱 봐도 하루를 참 힘들게 보냈겠구나 싶은 분위기가 물씬 풍기는 와중에 대뜸 이런 질문을 저에게 던지더군요.
'도영님은 주위에 나쁜 영향을 주는 사람이 있으면 그 사람을 어떻게 대하시나요?'
무슨 고된 일이 있었냐는 질문을 되돌려주기엔 괜히 짐 하나를 더 얹어주는 것도 같았고, 한편으로는 저 스스로를 돌아보게 만드는 것도 같은 질문이었죠.
그러게요. 저는 저에게 나쁜 영향을 주는 사람을 어떻게 대하고 있는지 문득 궁금해지기 시작했습니다.

03 . 맘 같아서야 속으로 열 번도 더 윽박지르고 싶을 만큼 얄밉고 이기적인 사람들이 어디에나 존재하는 법이지만 또 그 사람들이 주는 스트레스를 떠안고 살기엔 제 인생이 너무 아깝다는 생각도 들기 마련이죠. 그래서 매번 모기를 쫓으려 허공에 쉐도우 복싱을 하듯 '근데 그 사람 진짜 너무 한 거 같아... 아니야 괜히 이런 생각에 매몰되지 말자. 그럴 시간에 좋은 생각 한 번 더해야지'라는 혼잣말을 수십 번 반복하게 되는 게 사실입니다.

04 . 하지만 어느 순간부터는 나쁜 생각을 털어내는 것만큼이나 내가 받은 나쁜 영향을 다른 사람에게 전달하지 않는 것도 너무너무 중요한 일이라는 생각을 하게 되었습니다. 물론 이걸 몰라서 실천하지 않는 사람은 거의 없겠지만 실제로 마음먹은 대로 잘되지 않는 대표적인 행동이기도 하죠. 나 혼자만 이 기분을 떠안긴 억울하고 그렇다고 대놓고 표현하자니 나도 똑같은 사람이 되는 것 같아 망설여지는 순간이면 세상에서 내가 제일 답답한 사람인 것 같은 생각마저 드니까요.

05 . 대신 저는 분명하게 실천하는 한 가지가 있긴 합니다. 바로 '그 사람의 언어를 사용하지 않는 것'입니다. 다시 말해 내게 나쁜 영향을 주는 사람이 사용하는 묘하디 묘하게 귀에 거슬리는, 아주 얄팍한 방법으로 타인의 감정을 갉아먹는 그 단어와 표현들을 절대 사용하지 않는 거죠.
그게 무슨 대응법이냐고 반론을 제기할 분도 있겠지만 조금만 생각해 보면 아주 현실적이고 우아한(?) 복수이기도 합니다. 아니 정확히는 나쁜 사람이 주는 나쁜 영향을 모조리 튕겨내는 일종의 방수복을 입는 것과도 같은 효과라 할 수 있죠.

06 . 사실 우리 주위에서 천벌을 받을 정도로 극악무도한 사람을 만나는 건 극히 드문 일입니다. 좋은 사람만큼이나 나쁜 사람도 많은 게 슬픈 현실이지만 적어도 우리와 사회적 관계를 유지하고 살 정도의 사람이라면 '그것이 알고싶다'에 등장할 법한 인물들은 없을 테니 말이죠.
하지만 그 정도로 나쁜 사람이 아니더라도 늘 나쁜 영향을 주는 사람들은 말 그대로 '나쁜 언어'를 즐겨 사용합니다. 욕설을 하거나 험악한 말들을 내뱉는 게 아니라 상대로 하여금 수많은 불쾌감을 안겨주는 표현들을 큰 죄책감 없이 하는 사람들인 거죠.

07 . 당연히 저도 그런 사람을 겪어본 적이 있습니다. (아니..현재진행형이려나요... 암튼) 많은 사람을 힘들게 했던 그분은 팀원들이 좋은 아이디어를 내서 역량을 발휘하는 순간에도 '끼를 제대로 부렸다'고 표현하거나, 디테일까지 살뜰히 챙기는 동료들을 보고도 '편집증 환자 수준으로 이잡듯이 뒤졌다'고 비유하곤 했습니다. 이런 표현들은 날이 갈수록 정도를 더해 나중에는 서로 모여 그 의미를 해석해야 하는 수준에게까지 이르렀죠. 그 사람이 쓰는 나쁜 용어들로 사전 하나를 만들라고 해도 딱히 불가능해 보이는 미션은 아닌 것 같았으니까요.
처음엔 '꼭 저렇게까지 표현해야 하나...'하는 생각이 들었지만 괜히 제가 예민하게 구는 것 같아서 몇 번이고 달게 삼켜보려 했는데 주위에 있는 모든 사람들이 불편해하는 걸 보고서 이건 크게 잘못된 것이라는 걸 깨달았죠. 그 사람의 언어 때문에 그 사람과 대화하는 우리 모두가 피해를 보고 있었던 겁니다.

08 . 더 경악스러웠던 건 본인도 불쾌하게 들었으면서 어느 순간 그 사람의 언어를 따라 하는 사람들이 생겨나기 시작했다는 겁니다. 그렇게 후배들은 물론이고 새로 협업하는 동료들에게까지 아무렇지 않게 나쁜 언어들을 전파하고 다녔고, 죄책감은커녕 본인은 쿨한 업계 용어(?)를 쓰는 것 즈음으로 생각하고 말더군요. 나쁜 영향이 대물림되는 전형적인 순간을 목도하고 만 것이죠.

09 . 이제는 저도 어느 정도 연차가 쌓인 만큼 나쁜 언어들과 마주할 때면 최대한 정중하게 그런 말을 쓰지 말 것을 권유하지만 나쁜 사람들은 대부분 크게 개의치 않습니다. 오히려 지적하는 사람을 나이브 한 사람으로 매도하는 경우도 많고 말이죠.
하지만 그렇다고 해서 쉽게 포기하진 않습니다. 나쁜 언어로 타인을 괴롭히는 사람들은 그 어떤 폭력보다도 악질에 가까우니까요, 과하다 싶을 때는 현장 분위기가 어색해질 것을 감안하고라도 그 자리에서 짚고 넘어가는 것이 옳은 행동임은 분명합니다.

10 . 그럼에도 쉽게 해결되지 않는다면 적어도 내가 그 사람의 언어를 함께 공용어(?)로 사용하지 않는 것부터 실천해야 합니다. 내가 몸담은 조직에서 아무리 흔하게 쓰는 표현이더라도, (백 번 양보해서) 상대에게 해를 끼칠 생각이 요만큼도 없이 사용한 장난에 가까운 말들이더라도 그 사람의 언어를 함께 쓰는 순간 나도 똑같은 사람이 되는 건 부정할 수 없는 사실이거든요. 그러니 친하다고, 익숙하다고, 상대가 크게 내색하지 않았다고 해서 찝찝한 말들을 그대로 방치하거나 사용하지는 말았으면 합니다. 그건 나쁜 사람에게서 받은 나쁜 영향을 좋은 사람들에게 묻히고 다니는 진정으로 어리석은 짓이니 말이죠.

01 . '세상에 내 맘에 드는 사람만 있는 건 아니다...', '모두를 품으려고 하는 것도 주제넘은 짓이다...', '가뜩이나 힘든 세상 저 사람에 때문에 더 힘들어하지 말자...'란 말을 수십 번 되뇌어도 늘 우리를 괴롭히는 사람들은 존재하는 법입니다. 그리고 그런 사람이 단순히 나와 코드가 맞지 않는 수준을 벗어나 누구에게나 나쁜 영향을 주는 사람이라면 상황은 보다 심각해지는 법이죠. 02 . 얼마 전 한참하고도 또 한참 동생뻘쯤 되는 지인분으로부터 메시지 한 통을 받았습니다. 딱 봐도 하루를 참 힘들게 보냈겠구나 싶은 분위기가 물씬 풍기는 와중에 대뜸 이런 질문을 저에게 던지더군요.'도영님은 주위에 나쁜 영향을 주는 사람이 있으면 그 사람을 어떻게 대하시나요?'무슨 고된 일이 있었냐는 질문을 되돌려주기엔 괜히 짐 하나를 더 얹어주는 것도 같았고, 한편으로는 저 스스로를 돌아보게 만드는 것도 같은 질문이었죠. 그러게요. 저는 저에게 나쁜 영향을 주는 사람을 어떻게 대하고 있는지 문득 궁금해지기 시작했습니다. 03 . 맘 같아서야 속으로 열 번도 더 윽박지르고 싶을 만큼 얄밉고 이기적인 사람들이 어디에나 존재하는 법이지만 또 그 사람들이 주는 스트레스를 떠안고 살기엔 제 인생이 너무 아깝다는 생각도 들기 마련이죠. 그래서 매번 모기를 쫓으려 허공에 쉐도우 복싱을 하듯 '근데 그 사람 진짜 너무 한 거 같아... 아니야 괜히 이런 생각에 매몰되지 말자. 그럴 시간에 좋은 생각 한 번 더해야지'라는 혼잣말을 수십 번 반복하게 되는 게 사실입니다. 04 . 하지만 어느 순간부터는 나쁜 생각을 털어내는 것만큼이나 내가 받은 나쁜 영향을 다른 사람에게 전달하지 않는 것도 너무너무 중요한 일이라는 생각을 하게 되었습니다. 물론 이걸 몰라서 실천하지 않는 사람은 거의 없겠지만 실제로 마음먹은 대로 잘되지 않는 대표적인 행동이기도 하죠. 나 혼자만 이 기분을 떠안긴 억울하고 그렇다고 대놓고 표현하자니 나도 똑같은 사람이 되는 것 같아 망설여지는 순간이면 세상에서 내가 제일 답답한 사람인 것 같은 생각마저 드니까요. 05 . 대신 저는 분명하게 실천하는 한 가지가 있긴 합니다. 바로 '그 사람의 언어를 사용하지 않는 것'입니다. 다시 말해 내게 나쁜 영향을 주는 사람이 사용하는 묘하디 묘하게 귀에 거슬리는, 아주 얄팍한 방법으로 타인의 감정을 갉아먹는 그 단어와 표현들을 절대 사용하지 않는 거죠. 그게 무슨 대응법이냐고 반론을 제기할 분도 있겠지만 조금만 생각해 보면 아주 현실적이고 우아한(?) 복수이기도 합니다. 아니 정확히는 나쁜 사람이 주는 나쁜 영향을 모조리 튕겨내는 일종의 방수복을 입는 것과도 같은 효과라 할 수 있죠. 06 . 사실 우리 주위에서 천벌을 받을 정도로 극악무도한 사람을 만나는 건 극히 드문 일입니다. 좋은 사람만큼이나 나쁜 사람도 많은 게 슬픈 현실이지만 적어도 우리와 사회적 관계를 유지하고 살 정도의 사람이라면 '그것이 알고싶다'에 등장할 법한 인물들은 없을 테니 말이죠. 하지만 그 정도로 나쁜 사람이 아니더라도 늘 나쁜 영향을 주는 사람들은 말 그대로 '나쁜 언어'를 즐겨 사용합니다. 욕설을 하거나 험악한 말들을 내뱉는 게 아니라 상대로 하여금 수많은 불쾌감을 안겨주는 표현들을 큰 죄책감 없이 하는 사람들인 거죠. 07 . 당연히 저도 그런 사람을 겪어본 적이 있습니다. (아니..현재진행형이려나요... 암튼) 많은 사람을 힘들게 했던 그분은 팀원들이 좋은 아이디어를 내서 역량을 발휘하는 순간에도 '끼를 제대로 부렸다'고 표현하거나, 디테일까지 살뜰히 챙기는 동료들을 보고도 '편집증 환자 수준으로 이잡듯이 뒤졌다'고 비유하곤 했습니다. 이런 표현들은 날이 갈수록 정도를 더해 나중에는 서로 모여 그 의미를 해석해야 하는 수준에게까지 이르렀죠. 그 사람이 쓰는 나쁜 용어들로 사전 하나를 만들라고 해도 딱히 불가능해 보이는 미션은 아닌 것 같았으니까요. 처음엔 '꼭 저렇게까지 표현해야 하나...'하는 생각이 들었지만 괜히 제가 예민하게 구는 것 같아서 몇 번이고 달게 삼켜보려 했는데 주위에 있는 모든 사람들이 불편해하는 걸 보고서 이건 크게 잘못된 것이라는 걸 깨달았죠. 그 사람의 언어 때문에 그 사람과 대화하는 우리 모두가 피해를 보고 있었던 겁니다. 08 . 더 경악스러웠던 건 본인도 불쾌하게 들었으면서 어느 순간 그 사람의 언어를 따라 하는 사람들이 생겨나기 시작했다는 겁니다. 그렇게 후배들은 물론이고 새로 협업하는 동료들에게까지 아무렇지 않게 나쁜 언어들을 전파하고 다녔고, 죄책감은커녕 본인은 쿨한 업계 용어(?)를 쓰는 것 즈음으로 생각하고 말더군요. 나쁜 영향이 대물림되는 전형적인 순간을 목도하고 만 것이죠. 09 . 이제는 저도 어느 정도 연차가 쌓인 만큼 나쁜 언어들과 마주할 때면 최대한 정중하게 그런 말을 쓰지 말 것을 권유하지만 나쁜 사람들은 대부분 크게 개의치 않습니다. 오히려 지적하는 사람을 나이브 한 사람으로 매도하는 경우도 많고 말이죠. 하지만 그렇다고 해서 쉽게 포기하진 않습니다. 나쁜 언어로 타인을 괴롭히는 사람들은 그 어떤 폭력보다도 악질에 가까우니까요, 과하다 싶을 때는 현장 분위기가 어색해질 것을 감안하고라도 그 자리에서 짚고 넘어가는 것이 옳은 행동임은 분명합니다. 10 . 그럼에도 쉽게 해결되지 않는다면 적어도 내가 그 사람의 언어를 함께 공용어(?)로 사용하지 않는 것부터 실천해야 합니다. 내가 몸담은 조직에서 아무리 흔하게 쓰는 표현이더라도, (백 번 양보해서) 상대에게 해를 끼칠 생각이 요만큼도 없이 사용한 장난에 가까운 말들이더라도 그 사람의 언어를 함께 쓰는 순간 나도 똑같은 사람이 되는 건 부정할 수 없는 사실이거든요. 그러니 친하다고, 익숙하다고, 상대가 크게 내색하지 않았다고 해서 찝찝한 말들을 그대로 방치하거나 사용하지는 말았으면 합니다. 그건 나쁜 사람에게서 받은 나쁜 영향을 좋은 사람들에게 묻히고 다니는 진정으로 어리석은 짓이니 말이죠.

나쁜 사람에 대한 최고의 복수는 '그 사람의 언어를 쓰지 않는 것

대한민국 5대 IT회사 네카라쿠배 국적

네(이버) - 한국 회사
카(카오) - 한국 회사
라(인) - 일본 회사 (진행중)
쿠(팡) - 미국 회사
배(민) - 독일 회사

음… 그 중 라인이 유일하게 “진정한” 글로벌 서비스를 하는 회사인데…

대한민국 5대 IT회사 네카라쿠배 국적 네(이버) - 한국 회사카(카오) - 한국 회사라(인) - 일본 회사 (진행중)쿠(팡) - 미국 회사배(민) - 독일 회사 음… 그 중 라인이 유일하게 “진정한” 글로벌 서비스를 하는 회사인데…

대한민국 5대 IT회사 네카라쿠배 국적

네(이버) - 한국 회사

작년에 예상한 올해 ’2024년 마케팅&시장 트렌드 TOP 10‘ 중간 점검을 해보았다. 정리해서 강연을 하고, 멘토링과 컨설팅 근간으로 활용하고, 관련 콘텐츠를 쓴 지 6개월이 되었으니 점검이 필요한 시점이다.

난 트렌드라 말하며 그럴 듯한 말포장해서 그냥 던지고 끝내지 않는다. 그건 트렌드팔이 샐럽이나 사짜 브랜드쟁이들이나 할 일이고, 난 예상한 트렌드가 맞았는지 틀렸는지 체크하고 트렌드가 어떻게 움직이고 실제 사업에 어떤 영향을 미치는지까지 확인한다. 트렌드를 예측해야 하는 이유가 바로 그것이기 때문이다. 거기에 다른 트렌드 예측과 달리 시간축을 넣어서 연속성을 함께 이야기한다. 대부분의 트렌드는 인과관계가 명확하기 때문이다.

모두 예상했던대로 한창 진행 중인 듯하다. 각각 속도는 다르지만 말한대로 움직이고 있다. 다만 ‘10. 카오스’는 생각보다 빨리 정돈되고 있어서 올해가 넘어가면 사라질 듯하다.

[2024년 마케팅&시장 트렌드 TOP 10]

1. Club X : 화려하게 컴백한 그들, X세대
2. 고립사회 : 그들만의 리그 VS 나만의 세상
3. 모순사회 : 눈에 띄지 않게 인정받고 싶은 사람들
4. 보수로의 회귀 : 직업의 가치, 근로수입, 책임감의 강조
5. 빅테크 시대의 개막 : 영화로 보던 미래가 일상으로
6. 인생 아웃소싱 : 라이프 스타일 큐레이션
7. 분노사회 : 모두가 화나 있는 세상
8. 극단사회 : 빈부격차, 생활 수준의 극단화
9. 본능사회 : 쾌락과 자극에 반응하는 사람들
10. 카오스 : 모든 시장 트렌드의 근원

작년에 예상한 올해 ’2024년 마케팅&amp;시장 트렌드 TOP 10‘ 중간 점검을 해보았다. 정리해서 강연을 하고, 멘토링과 컨설팅 근간으로 활용하고, 관련 콘텐츠를 쓴 지 6개월이 되었으니 점검이 필요한 시점이다. 난 트렌드라 말하며 그럴 듯한 말포장해서 그냥 던지고 끝내지 않는다. 그건 트렌드팔이 샐럽이나 사짜 브랜드쟁이들이나 할 일이고, 난 예상한 트렌드가 맞았는지 틀렸는지 체크하고 트렌드가 어떻게 움직이고 실제 사업에 어떤 영향을 미치는지까지 확인한다. 트렌드를 예측해야 하는 이유가 바로 그것이기 때문이다. 거기에 다른 트렌드 예측과 달리 시간축을 넣어서 연속성을 함께 이야기한다. 대부분의 트렌드는 인과관계가 명확하기 때문이다. 모두 예상했던대로 한창 진행 중인 듯하다. 각각 속도는 다르지만 말한대로 움직이고 있다. 다만 ‘10. 카오스’는 생각보다 빨리 정돈되고 있어서 올해가 넘어가면 사라질 듯하다. [2024년 마케팅&amp;시장 트렌드 TOP 10]​1. Club X : 화려하게 컴백한 그들, X세대2. 고립사회 : 그들만의 리그 VS 나만의 세상3. 모순사회 : 눈에 띄지 않게 인정받고 싶은 사람들4. 보수로의 회귀 : 직업의 가치, 근로수입, 책임감의 강조5. 빅테크 시대의 개막 : 영화로 보던 미래가 일상으로6. 인생 아웃소싱 : 라이프 스타일 큐레이션7. 분노사회 : 모두가 화나 있는 세상8. 극단사회 : 빈부격차, 생활 수준의 극단화9. 본능사회 : 쾌락과 자극에 반응하는 사람들10. 카오스 : 모든 시장 트렌드의 근원

작년에 예상한 올해 ’2024년 마케팅&시장 트렌드 TOP 10‘

SOLID 원칙 많이들 공부하시죠. 다섯 가지 원칙들의 정의, 그리고 원칙들이 적용된 코드를 습득하는데에서 그치지 말고 각 원칙들의 단점까지 파악해서 상황에 맞게 tradeoff를 제대로 할 줄 아는게 중요합니다.

S: 단일 책임 원칙을 지킬 때의 이점은 코드의 기능을 이해하기 쉽고 유지보수가 편리해지는 반면 단점으로는 지나치게 분리를 하면 전체 시스템을 파악하기가 어려울 수도 있고, 구현 난이도가 올라갈 수도 있습니다.

O: 개방폐쇄 원칙을 지켰을 때의 이점은 기능 변경 시 코드 수정 범위가 작고 확장성이 좋다는 것입니다. 반면에 단점은 코드의 복잡성이 증가하게 되죠. 코드를 읽기 더 어려워질수도 있고 타입이 많아지는 오버헤드도 발생하고요.

L: 리스코프 치환 원칙을 잘 지켰을 때의 이점은 코드의 예측 가능성, 신뢰성이 높아진다는 점입니다. 어떤 타입을 받았을때 내가 알고 있는 대로 동작할거라고 예상할 수 있으니까요. 반면에 단점은 유연함을 잃게 됩니다. 자식 클래스에서 약간의 창의성도 발휘할 수 없게 되죠.

저는 시간 관계상 여기까지만 쓰도록 하겠습니다. 인터페이스 분리 원칙과 의존성 역전 원칙은 어떤 장점과 단점들이 있을까요?

프로그래밍에서 보통 얻는 것이 있으면 잃는 것도 있다는걸 언제나 기억해야 합니다. 새로운걸 공부할 때는 동전의 양면을 모두 파악하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.

SOLID 원칙 많이들 공부하시죠. 다섯 가지 원칙들의 정의, 그리고 원칙들이 적용된 코드를 습득하는데에서 그치지 말고 각 원칙들의 단점까지 파악해서 상황에 맞게 tradeoff를 제대로 할 줄 아는게 중요합니다. S: 단일 책임 원칙을 지킬 때의 이점은 코드의 기능을 이해하기 쉽고 유지보수가 편리해지는 반면 단점으로는 지나치게 분리를 하면 전체 시스템을 파악하기가 어려울 수도 있고, 구현 난이도가 올라갈 수도 있습니다. O: 개방폐쇄 원칙을 지켰을 때의 이점은 기능 변경 시 코드 수정 범위가 작고 확장성이 좋다는 것입니다. 반면에 단점은 코드의 복잡성이 증가하게 되죠. 코드를 읽기 더 어려워질수도 있고 타입이 많아지는 오버헤드도 발생하고요. L: 리스코프 치환 원칙을 잘 지켰을 때의 이점은 코드의 예측 가능성, 신뢰성이 높아진다는 점입니다. 어떤 타입을 받았을때 내가 알고 있는 대로 동작할거라고 예상할 수 있으니까요. 반면에 단점은 유연함을 잃게 됩니다. 자식 클래스에서 약간의 창의성도 발휘할 수 없게 되죠. 저는 시간 관계상 여기까지만 쓰도록 하겠습니다. 인터페이스 분리 원칙과 의존성 역전 원칙은 어떤 장점과 단점들이 있을까요? 프로그래밍에서 보통 얻는 것이 있으면 잃는 것도 있다는걸 언제나 기억해야 합니다. 새로운걸 공부할 때는 동전의 양면을 모두 파악하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.

SOLID 원칙의 이면

웹 컴포넌트는 그 기능을 나머지 코드로부터 캡슐화하여 재사용 가능한 커스텀 엘리먼트를 생성하고 웹 앱에서 활용할 수 있도록 해주는 다양한 기술들의 모음입니다.

웹 컴포넌트 - Web API | MDN

웹 컴포넌트(Web Components)는 웹 개발에서 코드의 재사용성을 높이고 컴포넌트의 캡슐화를 실현하기 위한 기술입니다.
전통적인 웹 표준에서는 코드의 재사용이 쉽지 않았는데요. 웹 컴포넌트는 웹 표준 기술을 사용하여 컴포넌트를 재사용할 수 있도록 합니다. 이는 개발 효율성을 높이고 코드의 유지보수성을 향상시키는 데 도움이 되는데요.

웹 컴포넌트는 다음과 같은 주요 개념으로 구성됩니다:
 1. 사용자 정의 요소(Custom Elements): 개발자가 직접 정의한 HTML 태그와 해당 태그의 동작을 나타내는 API입니다. 이를 통해 커스텀 엘리먼트를 생성하고 활용할 수 있습니다.
 2. 섀도우 DOM(Shadow DOM): 컴포넌트의 내부 구조와 스타일을 외부로부터 격리시키는 기술입니다. 이를 통해 컴포넌트의 기능을 프라이빗하게 유지할 수 있으며, 다른 부분의 스타일과 충돌하지 않도록 보장합니다.
 3. HTML 템플릿(HTML Templates): 컴포넌트의 구조를 정의하는 마크업 템플릿입니다. 이 템플릿은 렌더링된 페이지에 직접 나타나지 않으며, 컴포넌트가 인스턴스화될 때 사용됩니다.
 
 
웹 컴포넌트는 자바스크립트의 클래스 문법을 사용하여 구현됩니다. 또한, 리액트나 뷰와 유사하게 라이프사이클 메서드를 제공하여 컴포넌트의 생성, 업데이트, 제거 등의 과정을 제어할 수 있습니다. 웹 컴포넌트는 웹 표준 기술이기 때문에 별도의 라이브러리나 프레임워크 없이 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.
다음은 간단한 웹 컴포넌트 코드 예제입니다:
<script>
 class SimpleGreeting extends HTMLElement {
 constructor() {
 super();
 const shadowRoot = this.attachShadow({mode: 'open'});
 shadowRoot.innerHTML = `안녕하세요 웹컴포넌트 예제입니다!`;
 }
 }
 customElements.define('simple-greeting', SimpleGreeting);
</script>
</head>
<body>
 <simple-greeting></simple-greeting>
</body>

웹 컴포넌트는 클래스 문법을 사용하기 때문에 익숙하지 않은 개발자에게는 다소 복잡해 보일 수 있을것 같은데요. 또한, 현재 리액트나 뷰와 같은 인기 있는 라이브러리가 널리 사용되고 있어 웹 컴포넌트가 이들을 완전히 대체하기는 쉽지 않을것 같습니다.

하지만 웹 컴포넌트의 가장 큰 장점은 웹 표준 기술을 사용하여 컴포넌트를 구현할 수 있기 때문에 라이브러리 사용이 제한된 특수한 환경이나 간단한 컴포넌트 구현이 필요한 상황에서 유용하게 활용될 수 있을것 같습니다.

https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/API/Web_components

웹 컴포넌트(Web Components)는 웹 개발에서 코드의 재사용성을 높이고 컴포넌트의 캡슐화를 실현하기 위한 기술입니다. 전통적인 웹 표준에서는 코드의 재사용이 쉽지 않았는데요. 웹 컴포넌트는 웹 표준 기술을 사용하여 컴포넌트를 재사용할 수 있도록 합니다. 이는 개발 효율성을 높이고 코드의 유지보수성을 향상시키는 데 도움이 되는데요. 웹 컴포넌트는 다음과 같은 주요 개념으로 구성됩니다:<ol ><li>사용자 정의 요소(Custom Elements): 개발자가 직접 정의한 HTML 태그와 해당 태그의 동작을 나타내는 API입니다. 이를 통해 커스텀 엘리먼트를 생성하고 활용할 수 있습니다.</li><li>섀도우 DOM(Shadow DOM): 컴포넌트의 내부 구조와 스타일을 외부로부터 격리시키는 기술입니다. 이를 통해 컴포넌트의 기능을 프라이빗하게 유지할 수 있으며, 다른 부분의 스타일과 충돌하지 않도록 보장합니다.</li><li>HTML 템플릿(HTML Templates): 컴포넌트의 구조를 정의하는 마크업 템플릿입니다. 이 템플릿은 렌더링된 페이지에 직접 나타나지 않으며, 컴포넌트가 인스턴스화될 때 사용됩니다. </li></ol>웹 컴포넌트는 자바스크립트의 클래스 문법을 사용하여 구현됩니다. 또한, 리액트나 뷰와 유사하게 라이프사이클 메서드를 제공하여 컴포넌트의 생성, 업데이트, 제거 등의 과정을 제어할 수 있습니다. 웹 컴포넌트는 웹 표준 기술이기 때문에 별도의 라이브러리나 프레임워크 없이 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.다음은 간단한 웹 컴포넌트 코드 예제입니다:<pre ><code>&lt;script&gt;
 class SimpleGreeting extends HTMLElement {
 constructor() {
 super();
 const shadowRoot = this.attachShadow({mode: 'open'});
 shadowRoot.innerHTML = `&lt;p&gt;안녕하세요 웹컴포넌트 예제입니다!&lt;/p&gt;`;
 }
 }
 customElements.define('simple-greeting', SimpleGreeting);
&lt;/script&gt;
&lt;/head&gt;
&lt;body&gt;
 &lt;simple-greeting&gt;&lt;/simple-greeting&gt;
&lt;/body&gt;</code></pre> 웹 컴포넌트는 클래스 문법을 사용하기 때문에 익숙하지 않은 개발자에게는 다소 복잡해 보일 수 있을것 같은데요. 또한, 현재 리액트나 뷰와 같은 인기 있는 라이브러리가 널리 사용되고 있어 웹 컴포넌트가 이들을 완전히 대체하기는 쉽지 않을것 같습니다. 하지만 웹 컴포넌트의 가장 큰 장점은 웹 표준 기술을 사용하여 컴포넌트를 구현할 수 있기 때문에 라이브러리 사용이 제한된 특수한 환경이나 간단한 컴포넌트 구현이 필요한 상황에서 유용하게 활용될 수 있을것 같습니다. https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/API/Web_components

MDN Web Docs

웹 표준 기술로 구현하는 웹 컴포넌트(Web Components)

한국어 음성인식 STT API 리스트. 각 성능 벤치마크. Contribute to rtzr/Awesome-Korean-Speech-Recognition development by creating an account on GitHub.

GitHub - rtzr/Awesome-Korean-Speech-Recognition: 한국어 음성인식 STT API 리스트. 각 성능 벤치마크.

한국어 음성인식을 사용해볼 수 있는 개발자 사이트의 API로 AI-Hub에서 공개한 다양한 테스트셋의 에러율(Character Error Rate) 을 음성인식 API별로 측정한결과를 공개 했습니다.

한국어 음성인식 관련된 정보를 찾는분이라면 한번쯤 방문해주세요:)

https://github.com/rtzr/Awesome-Korean-Speech-Recognition

GitHub

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..

커리어리 채용사업 담당자

문종혁

커리어리 채용 서비스를 만듭니다.
기업과 개인간의 정보 격차를 줄여 성공적인 채용 경험을 제공하고, 채용 리소스를 효율적으로 활용하도록 돕습니다.

퍼블리에서 '우리 팀에 잘 맞는 사람은 누구일까?' 기준에 대한 가설을 세우고, 페르소나를 검증하는 경험을 했습니다.

<한국어 음성인식 어디까지 왔나요?>

딥러닝 기반의 음성인식, 화자분리 기술
MLOps, STT, 딥러닝 최적화, 모델 경량화

Senior Research Engineer

직원 100명 시절부터 카카오톡 iOS 개발, 계정 SDK 및 서버 개발
신사업 개발
내부 데이터를 분석하는 Data Scientist

Software Engineer

NLP, Vision 다양한 연구과제 수행
Pose Estimation API 모델 설계부터 배포까지

Research Engineer

전산학과 석사 in ML

전산학과

Arthur Kim

어느새 IT분야 +1x년차.
지금은 음성인식엔진을 만들고 있습니다.
기술 뿐만 아니라 건강하게 살아가는 것에 관심 많습니다.

Ultra Marathon/Trail runner 50km+ 🏃🏻🏔️

<한국어 음성인식 어디까지 왔나요?>

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