안녕하세요. 그린입니다 🍏이번 포스팅은 SwiftUI 애니메이션의 성능을 극한까지 끌어올려 일관된 60fps를 보장하는 실전 최적화 방법들에 대해 알아보겠습니다 🚀SwiftUI Animation Performance Deep Dive이런 경험 있으신가요?"부드럽게 움직이다가 갑자기 끊어져요 😱""복잡한 리스트에서 스크롤할 때 버벅거림""여러 애니메이션이 동시에 실행될 때 프레임 드롭 발생""디바이스가 뜨거워지면서 애니메이션이 느려짐"이런 문제들은 단순히 사용자 경험을 해치는 것을 넘어서서 앱의 품질 인식에 직접적인 영향을 미칩니다.특히 iOS 17부터 ProMotion 디스플레이가 더 널리 퍼지면서, 사용자들은 120fps까지도 기대하게 되었거든요. Why 60fps Matters More Than..

Ensuring 60fps Animations in SwiftUI (GPU Rendering Optimization)

"SwiftUI 애니메이션이 부드럽지 않아서 고민이신가요?"


복잡한 리스트 스크롤이나 여러 애니메이션 동시 실행 시 프레임 드롭 때문에 사용자 경험이 떨어지는 문제들 많이 겪으셨을거라 생각합니다.


GPU 렌더링 최적화부터 메모리 풀링, 렌더링 레이어 분리까지 실제 60fps를 보장하는 여러 방법들을 코드와 함께 정리해봤습니다.

"SwiftUI 애니메이션이 부드럽지 않아서 고민이신가요?" 복잡한 리스트 스크롤이나 여러 애니메이션 동시 실행 시 프레임 드롭 때문에 사용자 경험이 떨어지는 문제들 많이 겪으셨을거라 생각합니다. GPU 렌더링 최적화부터 메모리 풀링, 렌더링 레이어 분리까지 실제 60fps를 보장하는 여러 방법들을 코드와 함께 정리해봤습니다.

iOYES

Ensuring 60fps Animations in SwiftUI

디자인패턴, 리팩토링, 클린 아키텍처 등등의 책들은 전공서적 보듯이 보는게 아니라 추리소설 보듯이 보는 것임. 이런 책은 추리소설처럼 일부 논리적으로 사고 할 수 있는 능력을 길러주긴 하지만, 기본적으로는 재미로 보는 것임. 경험적인 정보이지 과학적인 지식이 아님을 명심해야 함.

디자인패턴, 리팩토링, 클린 아키텍처 등등의 책들은 전공서적 보듯이 보는게 아니라 추리소설 보듯이 보는 것임. 이런 책은 추리소설처럼 일부 논리적으로 사고 할 수 있는 능력을 길러주긴 하지만, 기본적으로는 재미로 보는 것임. 경험적인 정보이지 과학적인 지식이 아님을 명심해야 함.

LLM 정보 성능 확인용 질문 대결

🥇 Solar (업스테이지)
🥈 ChatGPT
🥉 Claude
—
❌ Grok, Gemini

ChatGPT 처음 나왔을 때부터 가끔 별 생각없이 주기적으로 해 보는 질문인데, 이번에 의외의 결과가 나와서 공유해봄. 😲

LLM 정보 성능 확인용 질문 대결 🥇 Solar (업스테이지)🥈 ChatGPT🥉 Claude—❌ Grok, Gemini ChatGPT 처음 나왔을 때부터 가끔 별 생각없이 주기적으로 해 보는 질문인데, 이번에 의외의 결과가 나와서 공유해봄. 😲

AGENTS.md is a simple, open format for guiding coding agents. Think of it as a README for agents.

AGENTS.md

최근에 코딩 IDE와 AI 에이전트들이 우후죽순 출시되면서, AI에게 프로젝트에 대한 중요한 정보와 규칙들을 알려주기 위한 방식들도 난립하고 있었는데요. 이것들이 이제 AGENTS.md 로 통일될 것 같습니다.

README.md 가 인간을 위한 프로젝트 설명의 기본 파일이 된 것 처럼, 앞으로 AGENTS.md 가 AI 에이전트를 위한 기본 파일이 될 것 같습니다. 아주 마음이 편안해지네요. (대충 개비스콘 짤)

최근에 코딩 IDE와 AI 에이전트들이 우후죽순 출시되면서, AI에게 프로젝트에 대한 중요한 정보와 규칙들을 알려주기 위한 방식들도 난립하고 있었는데요. 이것들이 이제 AGENTS.md 로 통일될 것 같습니다. README.md 가 인간을 위한 프로젝트 설명의 기본 파일이 된 것 처럼, 앞으로 AGENTS.md 가 AI 에이전트를 위한 기본 파일이 될 것 같습니다. 아주 마음이 편안해지네요. (대충 개비스콘 짤)

agents.md

What is YEJI doing? : 네이버 블로그

제게 커피챗을 연달아 요청하셨던 분이 커피챗 후기를 남겨주셨습니다. 커피챗을 왜 받아야 하는지, 어떤 상대에게 받는 것이 유용했는지, 왜 유용했고 실제 느낀 효용은 어땠는지 잘 정리해 주셨습니다. 이런 분과 현업에서 함께 일하는 기회를 하루 더 빨리 만들기 위해 제가 더 영향력을 발휘하고 싶다는 마음도 들고, 가끔은 이런 후기 덕분에 "괜찮은 사람이 되어가는 기분"도 느끼곤 합니다.

https://blog.naver.com/annamel/223923889887

제게 커피챗을 연달아 요청하셨던 분이 커피챗 후기를 남겨주셨습니다. 커피챗을 왜 받아야 하는지, 어떤 상대에게 받는 것이 유용했는지, 왜 유용했고 실제 느낀 효용은 어땠는지 잘 정리해 주셨습니다. 이런 분과 현업에서 함께 일하는 기회를 하루 더 빨리 만들기 위해 제가 더 영향력을 발휘하고 싶다는 마음도 들고, 가끔은 이런 후기 덕분에 "괜찮은 사람이 되어가는 기분"도 느끼곤 합니다. https://blog.naver.com/annamel/223923889887

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⟪커피챗 중독자의 커피챗 후기⟫

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

글이든 코드든 첫 한줄을 쓰기가 참 힘듭니다. 사실 지금 작성하는 이 글도 첫 한줄을 썼다 지웠다를 몇번이나 했습니다. 시작의 힘듦의 문제는 대규모 언어 모델(LLM)이 많은 도움을 주고 있습니다. 책을 처음으로 기획 할 때에도 LLM의 도움을 많이 받았죠. 사실 LLM이 써준 기획은 거의 폐기 되었지만, 일단 하고 보는 AI의 진취성은 시작하기전에 무엇을 어떻게 할지를 많이 고민하는 저와 반대여서 오히려 도움이 됐습니다.


팔꿈치로 슬쩍 찌른다는 뜻을 가진 '넛지(Nudge)' 라는 말이 있죠. 관련한 책도 있구요. AI는 아마도 매일 매일의 시작의 어려움을 마주하는 사람들에게 많은 도움을 주고 있을 것 같습니다. 실행하는 것이 두렵고 어려운 사람에게 일단 시작할 수 있게 해주는 용기를 줍니다.


"요즘 AI에이전트"는 그렇게 시작됐습니다. 책을 쓴다는 건 꽤나 고통스러운 일인데, 이번에는 좀 덜 힘들었어요. 뭘 어떻게 적어야 될지 모르겠을 때 일단 적고 수정하기를 반복했습니다. 문제는 이게 책이 인쇄되기 직전까지 그랬다는 것이긴 하지만요. API가 계속 바뀌고 새로운 모델이 나오는 바람에 코드 예제를 몇 번이나 수정했는지 모릅니다.


그래서 꽤나 많은 내용들이 최신 업데이트가 되어 있습니다. 아마도 책중에는 GPT5로 예제를 만든 첫 책일겁니다. 물론 앤트로픽의 claude도 다루고 gemini모델도 다뤄봅니다.
400페이지 남짓한 책에 파이썬 설치, LLM모델 사용하는법, 랭체인, 오픈AI의 에이전트 SDK, 구글이 만든 ADK, 랭그래프, MCP, A2A, 실제로 써먹을 만한 프로젝트 2개까지 담았으니 진짜 알짜배기로 꽉꽉 채웠습니다.


이렇게 많은 것을 다루면서 쓸모있는 지식을 전달하는게 가능해? 라는 질문이 생기실 수 있습니다. 그래서 어떤 내용을 다룰지 꽤 고민을 많이 한편입니다. 랭체인, 랭그래프는 나온지 꽤 오래된 프로젝트라 안정상태에 들어갔다고 생각하여 꽤 많은 분량을 할애했습니다. 반면 MCP, A2A는 나온지 1년도 되지 않았기에 가볍게 다루었습니다. 다만 MCP는 마지막 실전 프로젝트에서 제가 일하면서 배운 노하우들을 녹여서 만들어놨습니다. MCP 클라이언트를 만드는 자료는 거의 없는데 이 책에는 있습니다. 꽤 재밌게 보실 수 있을거예요.


AI에이전트 나도 만들어 보고 싶은데, 어떻게 해야되는지 모르겠네 참고할만한거 없을까? 라는 고민이 드신다면 한번 살펴보세요! 오늘부터 절찬리 판매중입니다!


교보문고 [https://bit.ly/4fsHPOT](https://t.co/m7YiWaCZ2b)
예스24 [https://bit.ly/45ltHlT](https://t.co/n3bOYhND2J)
알라딘 [https://bit.ly/47j3Ptj](https://t.co/r9V0UA9FuK)


소스코드 저장소
https://github.com/wapj/yozm-ai-agent


질문은 깃헙 이슈로 올려주시면, 늦더라도 꼭 답변드립니다!
https://github.com/wapj/yozm-ai-agent/issues

글이든 코드든 첫 한줄을 쓰기가 참 힘듭니다. 사실 지금 작성하는 이 글도 첫 한줄을 썼다 지웠다를 몇번이나 했습니다. 시작의 힘듦의 문제는 대규모 언어 모델(LLM)이 많은 도움을 주고 있습니다. 책을 처음으로 기획 할 때에도 LLM의 도움을 많이 받았죠. 사실 LLM이 써준 기획은 거의 폐기 되었지만, 일단 하고 보는 AI의 진취성은 시작하기전에 무엇을 어떻게 할지를 많이 고민하는 저와 반대여서 오히려 도움이 됐습니다. 팔꿈치로 슬쩍 찌른다는 뜻을 가진 '넛지(Nudge)' 라는 말이 있죠. 관련한 책도 있구요. AI는 아마도 매일 매일의 시작의 어려움을 마주하는 사람들에게 많은 도움을 주고 있을 것 같습니다. 실행하는 것이 두렵고 어려운 사람에게 일단 시작할 수 있게 해주는 용기를 줍니다. "요즘 AI에이전트"는 그렇게 시작됐습니다. 책을 쓴다는 건 꽤나 고통스러운 일인데, 이번에는 좀 덜 힘들었어요. 뭘 어떻게 적어야 될지 모르겠을 때 일단 적고 수정하기를 반복했습니다. 문제는 이게 책이 인쇄되기 직전까지 그랬다는 것이긴 하지만요. API가 계속 바뀌고 새로운 모델이 나오는 바람에 코드 예제를 몇 번이나 수정했는지 모릅니다. 그래서 꽤나 많은 내용들이 최신 업데이트가 되어 있습니다. 아마도 책중에는 GPT5로 예제를 만든 첫 책일겁니다. 물론 앤트로픽의 claude도 다루고 gemini모델도 다뤄봅니다. 400페이지 남짓한 책에 파이썬 설치, LLM모델 사용하는법, 랭체인, 오픈AI의 에이전트 SDK, 구글이 만든 ADK, 랭그래프, MCP, A2A, 실제로 써먹을 만한 프로젝트 2개까지 담았으니 진짜 알짜배기로 꽉꽉 채웠습니다. 이렇게 많은 것을 다루면서 쓸모있는 지식을 전달하는게 가능해? 라는 질문이 생기실 수 있습니다. 그래서 어떤 내용을 다룰지 꽤 고민을 많이 한편입니다. 랭체인, 랭그래프는 나온지 꽤 오래된 프로젝트라 안정상태에 들어갔다고 생각하여 꽤 많은 분량을 할애했습니다. 반면 MCP, A2A는 나온지 1년도 되지 않았기에 가볍게 다루었습니다. 다만 MCP는 마지막 실전 프로젝트에서 제가 일하면서 배운 노하우들을 녹여서 만들어놨습니다. MCP 클라이언트를 만드는 자료는 거의 없는데 이 책에는 있습니다. 꽤 재밌게 보실 수 있을거예요. AI에이전트 나도 만들어 보고 싶은데, 어떻게 해야되는지 모르겠네 참고할만한거 없을까? 라는 고민이 드신다면 한번 살펴보세요! 오늘부터 절찬리 판매중입니다! 교보문고 [https://bit.ly/4fsHPOT](https://t.co/m7YiWaCZ2b) 예스24 [https://bit.ly/45ltHlT](https://t.co/n3bOYhND2J) 알라딘 [https://bit.ly/47j3Ptj](https://t.co/r9V0UA9FuK) 소스코드 저장소 https://github.com/wapj/yozm-ai-agent 질문은 깃헙 이슈로 올려주시면, 늦더라도 꼭 답변드립니다! https://github.com/wapj/yozm-ai-agent/issues

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"요즘 AI 에이전트" 책을 쓴 이야기

데이터를 분석한다는 것은 숫자 안에 숨겨진 의미를 찾는 일입니다. 사람이나 현상이 남긴 숫자 데이터를 수집하고 가공하여 분석함으로써 원하는 메시지를 찾는 것이 바로 데이터 분석입니다.
데이터를 분석한다는 것은 곧 알고 싶은 내용이 명확히 있다는 의미입니다. 막연히 숫자만 바라보면 의미가 떠오르지 않습니다. 궁금한 내용을 바탕으로 숫자를 통해 가정하고 추론하여 원하는 결과를 도출해야 합니다. 한마디로 데이터는 원하는 결과를 얻기 위한 근거 수단이라고 할 수 있습니다.


요즘 저는 사람 관련 데이터를 주로 확인하고 있습니다. 여러 사람들의 이력서나 포트폴리오 문서를 읽고, 그 가운데 잘 작성되었다고 생각하는 샘플을 추출합니다. 특별히 어떤 점이 잘 작성되었는지 이유를 도출하고, 해당 인사이트를 이력서 및 포트폴리오 작성 가이드 문서에 반영합니다. 또는 조직에 필요한 인재 영입 시 참고 자료로 활용하기도 합니다.
특정 채용 포지션에서 서류 합격 가능성이 높은 이력서를 보고, 어떤 조건이 서류 통과 결과를 만드는지 분석하기도 합니다. 경험, 역량, 학력, 연봉, 기타 조건 등 항목별로 서류 전형 결과를 좌우하는 정도를 정의하는 것입니다.


개인적으로 커리어 코칭을 할 때는 각 사람의 성격, 경험, 가치관, 관심사, 역량, 목표에 대한 내용을 확인합니다. 이 6가지 항목을 바탕으로 한 사람에게 어울리는 역할을 추론해보는 것입니다. 이전에 만났던 다양한 역할의 사람들을 떠올리며 정보를 연결해봅니다. 그래서 총 3가지 정도 순서대로 추천 직무를 제안합니다.
보통은 내담자가 스스로 희망하고 있는 직무가 1순위인 경우가 많습니다. 무엇보다 자신이 좋아하고 원하는 일에 대한 영향력이 가장 크기 때문입니다. 누가 시켜서 하는 일보다 자신이 좋아서 하는 일의 완료 확률과 성공 확률이 높다고 생각합니다. 따라서 커리어 코칭은 내담자의 생각에 확신을 더해주는 작업이라고 볼 수 있습니다. 코치가 정답을 제시하는 것이 아니라 내담자가 품고 있는 꿈을 지지하고 실제로 실현할 수 있도록 돕는 역할입니다.
가장 난감한 상황은 사람들이 하고 싶은 일이 전혀 없는 경우입니다. 정말 막연하게라도 꿈꾸는 직업이 있을 법한데, 전혀 원하는 일이 없는 경우 코치가 적극적으로 직업을 추천해줍니다. 그럴 때 마음에 부담감을 많이 느낍니다. 정말 추천한 일을 하면 내담자가 행복해질 수 있을까 하는 고민이 들기 때문입니다.
어쩌면 그렇게 경험이 시작되고 나면 올바른 길을 찾는 데 도움이 될 것이라고 생각하기도 합니다. 중요한 것은 지금 당장 겪고 있는 혼란을 종식시키고 도전을 시작하도록 돕는 일입니다. 도전을 가로막고 있던 심리적 허들을 낮추고 "당신도 할 수 있다"는 자신감을 심어주는 일이 진정한 좋은 코치의 역할이라고 믿습니다.


대화가 어려운 상대는 내 말에 반응이 없는 사람이 아닐까요? 이래도 무반응, 저래도 무반응으로 콧방귀만 뀌고 크고 작은 대꾸 없이 허공만 응시하는 상대와 대화를 지속하기 어렵습니다. 좋거나 싫거나 반응을 하고 상대방의 의견에 대꾸를 하는 것이 대화를 만드는 과정입니다.
이러한 데이터가 축적되면 한 마디 말로 사람을 평가할 수 있습니다. 대화가 잘 되는 사람, 안 되는 사람, 잘 통하는 사람, 소통이 어려운 사람, 피해야 할 사람, 가까이할 사람을 구분할 수 있게 됩니다. 단 한 마디 말로 향후 미래에 친하게 지낼 수 있을지 판단을 내리게 됩니다. 이렇게 첫인상 인지 데이터는 무서운 힘을 가지고 있습니다. 그러니 밝게 웃고 호감을 주는 인상을 만드는 것이 중요합니다.


그러므로 면접은 사실 초반부에 의사결정이 완료된다고 할 수 있습니다. 인사를 나누고 몇 가지 질문에 대한 답을 들어보면 호감인지, 비호감인지 판단이 내려집니다. 물론 면접 진행 과정에서 초반부에 잃었던 점수를 만회하는 경우도 있습니다. 다만, 많은 경우 초반의 결과가 끝까지 이어집니다.
이와 같은 의미에서 자기소개 내용이 중요하기도 합니다. 내용 자체가 면접 결과 당락을 좌우한다기보다는, 말하는 태도와 자신감이 호감을 사는 캐릭터로 비춰야 합니다. 면접, 미팅 등 모든 인간관계의 처음이 이후 과정과 결과를 만드는 데 중요한 데이터가 되는 것은 틀림없는 사실입니다.


데이터는 확률을 체크하는 도구입니다. 세상에 100% 확률을 가진 게임은 없다고 생각합니다. 더 높은 확률만이 존재할 뿐 완벽한 것은 없습니다. 따라서 자신이 원하는 결과를 얻기 위해 확률이 높은 선택이 무엇인지 데이터를 참고하는 것이 현명한 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
직관적인 감각도 개인 경험 데이터가 작동하는 것이므로, 상황에 따라 왜 그런 감각이 발동하는지 논리적으로 추론해본다면 훨씬 강력한 의사결정 근거를 마련할 수 있다고 봅니다.
오늘 어떤 선택을 앞두고 있다면, 데이터에 근거하여 고민하고 판단하는 지혜가 생기길 진심으로 응원합니다.

﻿데이터를 분석한다는 것은 숫자 안에 숨겨진 의미를 찾는 일입니다. 사람이나 현상이 남긴 숫자 데이터를 수집하고 가공하여 분석함으로써 원하는 메시지를 찾는 것이 바로 데이터 분석입니다.데이터를 분석한다는 것은 곧 알고 싶은 내용이 명확히 있다는 의미입니다. 막연히 숫자만 바라보면 의미가 떠오르지 않습니다. 궁금한 내용을 바탕으로 숫자를 통해 가정하고 추론하여 원하는 결과를 도출해야 합니다. 한마디로 데이터는 원하는 결과를 얻기 위한 근거 수단이라고 할 수 있습니다. 요즘 저는 사람 관련 데이터를 주로 확인하고 있습니다. 여러 사람들의 이력서나 포트폴리오 문서를 읽고, 그 가운데 잘 작성되었다고 생각하는 샘플을 추출합니다. 특별히 어떤 점이 잘 작성되었는지 이유를 도출하고, 해당 인사이트를 이력서 및 포트폴리오 작성 가이드 문서에 반영합니다. 또는 조직에 필요한 인재 영입 시 참고 자료로 활용하기도 합니다.특정 채용 포지션에서 서류 합격 가능성이 높은 이력서를 보고, 어떤 조건이 서류 통과 결과를 만드는지 분석하기도 합니다. 경험, 역량, 학력, 연봉, 기타 조건 등 항목별로 서류 전형 결과를 좌우하는 정도를 정의하는 것입니다. 개인적으로 커리어 코칭을 할 때는 각 사람의 성격, 경험, 가치관, 관심사, 역량, 목표에 대한 내용을 확인합니다. 이 6가지 항목을 바탕으로 한 사람에게 어울리는 역할을 추론해보는 것입니다. 이전에 만났던 다양한 역할의 사람들을 떠올리며 정보를 연결해봅니다. 그래서 총 3가지 정도 순서대로 추천 직무를 제안합니다.보통은 내담자가 스스로 희망하고 있는 직무가 1순위인 경우가 많습니다. 무엇보다 자신이 좋아하고 원하는 일에 대한 영향력이 가장 크기 때문입니다. 누가 시켜서 하는 일보다 자신이 좋아서 하는 일의 완료 확률과 성공 확률이 높다고 생각합니다. 따라서 커리어 코칭은 내담자의 생각에 확신을 더해주는 작업이라고 볼 수 있습니다. 코치가 정답을 제시하는 것이 아니라 내담자가 품고 있는 꿈을 지지하고 실제로 실현할 수 있도록 돕는 역할입니다.가장 난감한 상황은 사람들이 하고 싶은 일이 전혀 없는 경우입니다. 정말 막연하게라도 꿈꾸는 직업이 있을 법한데, 전혀 원하는 일이 없는 경우 코치가 적극적으로 직업을 추천해줍니다. 그럴 때 마음에 부담감을 많이 느낍니다. 정말 추천한 일을 하면 내담자가 행복해질 수 있을까 하는 고민이 들기 때문입니다.어쩌면 그렇게 경험이 시작되고 나면 올바른 길을 찾는 데 도움이 될 것이라고 생각하기도 합니다. 중요한 것은 지금 당장 겪고 있는 혼란을 종식시키고 도전을 시작하도록 돕는 일입니다. 도전을 가로막고 있던 심리적 허들을 낮추고 "당신도 할 수 있다"는 자신감을 심어주는 일이 진정한 좋은 코치의 역할이라고 믿습니다. 대화가 어려운 상대는 내 말에 반응이 없는 사람이 아닐까요? 이래도 무반응, 저래도 무반응으로 콧방귀만 뀌고 크고 작은 대꾸 없이 허공만 응시하는 상대와 대화를 지속하기 어렵습니다. 좋거나 싫거나 반응을 하고 상대방의 의견에 대꾸를 하는 것이 대화를 만드는 과정입니다.이러한 데이터가 축적되면 한 마디 말로 사람을 평가할 수 있습니다. 대화가 잘 되는 사람, 안 되는 사람, 잘 통하는 사람, 소통이 어려운 사람, 피해야 할 사람, 가까이할 사람을 구분할 수 있게 됩니다. 단 한 마디 말로 향후 미래에 친하게 지낼 수 있을지 판단을 내리게 됩니다. 이렇게 첫인상 인지 데이터는 무서운 힘을 가지고 있습니다. 그러니 밝게 웃고 호감을 주는 인상을 만드는 것이 중요합니다. 그러므로 면접은 사실 초반부에 의사결정이 완료된다고 할 수 있습니다. 인사를 나누고 몇 가지 질문에 대한 답을 들어보면 호감인지, 비호감인지 판단이 내려집니다. 물론 면접 진행 과정에서 초반부에 잃었던 점수를 만회하는 경우도 있습니다. 다만, 많은 경우 초반의 결과가 끝까지 이어집니다.이와 같은 의미에서 자기소개 내용이 중요하기도 합니다. 내용 자체가 면접 결과 당락을 좌우한다기보다는, 말하는 태도와 자신감이 호감을 사는 캐릭터로 비춰야 합니다. 면접, 미팅 등 모든 인간관계의 처음이 이후 과정과 결과를 만드는 데 중요한 데이터가 되는 것은 틀림없는 사실입니다. 데이터는 확률을 체크하는 도구입니다. 세상에 100% 확률을 가진 게임은 없다고 생각합니다. 더 높은 확률만이 존재할 뿐 완벽한 것은 없습니다. 따라서 자신이 원하는 결과를 얻기 위해 확률이 높은 선택이 무엇인지 데이터를 참고하는 것이 현명한 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다.직관적인 감각도 개인 경험 데이터가 작동하는 것이므로, 상황에 따라 왜 그런 감각이 발동하는지 논리적으로 추론해본다면 훨씬 강력한 의사결정 근거를 마련할 수 있다고 봅니다.오늘 어떤 선택을 앞두고 있다면, 데이터에 근거하여 고민하고 판단하는 지혜가 생기길 진심으로 응원합니다.﻿

사람과 데이터

필리핀 고객상담 직군 48개 공고에 지원한 70,884건 지원서를 인간 면접관, AI 면접관을 무작위로 배정하여 채용 결과를 비교한 실험입니다.

AI 면접관이 인간에 비해 매우 높은 비율로 성과가 좋았는데요. 주요 결과는 다음과 같습니다.

- 오퍼율: 8.70% → 9.73% (+12%)
- 입사율: 5.63% → 6.62% (+18%)
- 30일 유지율: 4.62% → 5.42% (+17%)
- 성차별 보고율: 5.98% → AI 3.30% (-45%)

역시 이젠 인터뷰도 AI가 하는 시대가 될 것은 확실할 것 같은데요.

그렇다면 역시 미리미리 AI와 인터뷰 연습을 준비 해 두시면 좋겠죠? 아미고 인터뷰 코칭도 많은 관심 부탁드립니당~😘🥰

아미고 👉 https://ameego.club

논문 링크 👉 https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=53957099

필리핀 고객상담 직군 48개 공고에 지원한 70,884건 지원서를 인간 면접관, AI 면접관을 무작위로 배정하여 채용 결과를 비교한 실험입니다. AI 면접관이 인간에 비해 매우 높은 비율로 성과가 좋았는데요. 주요 결과는 다음과 같습니다. - 오퍼율: 8.70% → 9.73% (+12%)- 입사율: 5.63% → 6.62% (+18%)- 30일 유지율: 4.62% → 5.42% (+17%)- 성차별 보고율: 5.98% → AI 3.30% (-45%) 역시 이젠 인터뷰도 AI가 하는 시대가 될 것은 확실할 것 같은데요. 그렇다면 역시 미리미리 AI와 인터뷰 연습을 준비 해 두시면 좋겠죠? 아미고 인터뷰 코칭도 많은 관심 부탁드립니당~😘🥰 아미고 👉 https://ameego.club 논문 링크 👉 https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=53957099

📝 음성 AI를 이용한 채용 인터뷰 실험 논문

우디의 컨설팅:  합격으로 가는 3가지 차별점 개인별 맞춤 포트폴리오,  합격을 부르는 비결입니다. 5회 코칭   유니콘 프로덕트 디자이너 최종 합격한 김** 님의 실제 리뷰입니다.  2회 코칭   대기업 디자이너 최종 합격한 **연 님의 실제 리뷰입니다.  2회 코칭   유니콘 프로덕트 디자이너 최종 합격한 심** 님의 실제 리뷰입니다.  3회 코칭   

[🦄 유니콘·빅테크] 합격한 UX/UI 포트폴리오 컨설팅 - PO·디자인 리드·채용 담당 경력 - 우디디자인랩

Q) 🧑‍💻 보여주신 디자인 과정에서 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요? (우디)

A) 🙋‍♀️ 여러 이해관계자들의 요구사항이 달랐다는 점이었습니다. 마케팅 팀은 빠른 퍼널 전환을, 개발팀은 구현 난이도를 낮추길 원했거든요. 그래서 각 팀과 우선순위를 조율하며 “사용자 가치”를 최우선으로 의사결정 했습니다. 다행히 각 파트 니즈는 줄어들었고, 기능이 간결해지는 효과를 얻을 수 있었습니다. (1~3년차 프디)

*다양한 관점을 조정하고, 결국 사용자 중심으로 의사결정을 끌어간 점이 좋았습니다.

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Q) 🧑‍💻 보여주신 디자인 과정에서 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요? (우디) A) 🙋‍♀️ 여러 이해관계자들의 요구사항이 달랐다는 점이었습니다. 마케팅 팀은 빠른 퍼널 전환을, 개발팀은 구현 난이도를 낮추길 원했거든요. 그래서 각 팀과 우선순위를 조율하며 “사용자 가치”를 최우선으로 의사결정 했습니다. 다행히 각 파트 니즈는 줄어들었고, 기능이 간결해지는 효과를 얻을 수 있었습니다. (1~3년차 프디) *다양한 관점을 조정하고, 결국 사용자 중심으로 의사결정을 끌어간 점이 좋았습니다. 🔗 우디의 포폴/커리어 컨설팅 - 8월 슬롯 얼마남지 않았습니다. https://www.latpeed.com/products/QkCkT

Latpeed

기억에 남는 디자이너 면접 답변

"달레님 블로그 글은 어떻게 항상 구글 검색 맨 위에 나오나요?"

참 자주 여쭤 보시는 질문인데, 사실 저도 깜짝 놀랄 때가 있습니다.
"어라? 어떻게 내 글이 공식 문서 보다도 위에 있지?" 하는 순간이 있거든요. 😅

많은 분들이 제게 숨겨진 SEO(검색 엔진 최적화) 비법이 있을 거라 생각하시지만, 사실 제 블로그는 아주 기본적인 SEO 공식조차 거의 따르지 않고 있습니다. SEO 전문가들이 말하는 Best Practice인 사이트맵이나 RSS 피드도 없고, 키워드 검색을 위한 메타 태그도 크게 신경쓰고 있지 않죠.

그럼에도 불구하고 제 글이 구글 검색 상위에 노출되는 이유는 단 하나라고 생각해요.
👉 다른 개발자들에게 도움이 되는 글을 오랫동안 꾸준히 쓰려고 노력했기 때문입니다.

저도 처음에는 방문자가 거의 없던 시절도 있었습니다. 하지만 매주 꾸준히 글을 쓴지 3년, 100편이 넘는 글이 쌓이자 구글이 제 블로그를 신뢰하기 시작했다는 느낌을 받았습니다.

구글에서는 Experience (경험), Expertise (전문성), Authoritativeness (권위성), Trustworthiness (신뢰성)을 기준으로 콘텐츠의 질을 평가한다고 합니다. 네 가지 기준 모두 하루 아침에 달성하기 어려운 것들이죠. 특히 요즘은 생성형 AI로 대충 쓴 글이나 어그로성 콘텐츠가 많아서, 오히려 인간의 실제 경험과 깊이 있는 통찰이 담긴 글이 더 가치 있게 여겨지는 시대가 된 것 같아요.

그래서 저는 블로그를 시작하시려는 주변 개발자 분들께 항상 이렇게 이야기합니다.

💡 "방문자 수에 너무 연연하기보다, 나의 학습 기록을 남기는 즐거움으로 시작해 보세요."

처음부터 기술적인 SEO에 집착하고, 트래픽에 연연하거나 광고 수익을 쫓다 보면 쉽게 지치기 마련입니다. 대신 배움과 공유의 과정 자체에 의미를 두면 글쓰기 자체가 즐거워지고, 꾸준히 지속할 힘을 얻게 될 겁니다.

혹시 숨겨진 SEO 꿀팁을 기대하셨다면 조금 실망하셨을지도 모르겠습니다. 😂 "좋은 글을 꾸준히 쓰는 것", 바로 이 단순한 원칙이 제 블로그를 구글 검색 최상단으로 이끌어주었습니다.

"달레님 블로그 글은 어떻게 항상 구글 검색 맨 위에 나오나요?" 참 자주 여쭤 보시는 질문인데, 사실 저도 깜짝 놀랄 때가 있습니다. "어라? 어떻게 내 글이 공식 문서 보다도 위에 있지?" 하는 순간이 있거든요. 😅 많은 분들이 제게 숨겨진 SEO(검색 엔진 최적화) 비법이 있을 거라 생각하시지만, 사실 제 블로그는 아주 기본적인 SEO 공식조차 거의 따르지 않고 있습니다. SEO 전문가들이 말하는 Best Practice인 사이트맵이나 RSS 피드도 없고, 키워드 검색을 위한 메타 태그도 크게 신경쓰고 있지 않죠. 그럼에도 불구하고 제 글이 구글 검색 상위에 노출되는 이유는 단 하나라고 생각해요. 👉 다른 개발자들에게 도움이 되는 글을 오랫동안 꾸준히 쓰려고 노력했기 때문입니다. 저도 처음에는 방문자가 거의 없던 시절도 있었습니다. 하지만 매주 꾸준히 글을 쓴지 3년, 100편이 넘는 글이 쌓이자 구글이 제 블로그를 신뢰하기 시작했다는 느낌을 받았습니다. 구글에서는 Experience (경험), Expertise (전문성), Authoritativeness (권위성), Trustworthiness (신뢰성)을 기준으로 콘텐츠의 질을 평가한다고 합니다. 네 가지 기준 모두 하루 아침에 달성하기 어려운 것들이죠. 특히 요즘은 생성형 AI로 대충 쓴 글이나 어그로성 콘텐츠가 많아서, 오히려 인간의 실제 경험과 깊이 있는 통찰이 담긴 글이 더 가치 있게 여겨지는 시대가 된 것 같아요. 그래서 저는 블로그를 시작하시려는 주변 개발자 분들께 항상 이렇게 이야기합니다. 💡 "방문자 수에 너무 연연하기보다, 나의 학습 기록을 남기는 즐거움으로 시작해 보세요." 처음부터 기술적인 SEO에 집착하고, 트래픽에 연연하거나 광고 수익을 쫓다 보면 쉽게 지치기 마련입니다. 대신 배움과 공유의 과정 자체에 의미를 두면 글쓰기 자체가 즐거워지고, 꾸준히 지속할 힘을 얻게 될 겁니다. 혹시 숨겨진 SEO 꿀팁을 기대하셨다면 조금 실망하셨을지도 모르겠습니다. 😂 "좋은 글을 꾸준히 쓰는 것", 바로 이 단순한 원칙이 제 블로그를 구글 검색 최상단으로 이끌어주었습니다.

달레 블로그의 SEO 비법 🎯

1인 개발자 전성시대란 글을 2022년에 썼습니다.

진짜 1인 개발자 전성시대

1인 개발자 전성시대란 글을 2022년에 썼습니다.

그때는 개발 환경과 생태계가 편리해진다는 이유로 많은 직장인 개발자들이 1인 개발자가 될 수 있다는 생각을 했습니다.
앱스토어, GitHub, AWS, Flutter, GA, Firebase, Let’s Encrypt, Cloudflare 등등.

하지만 AI가 코딩을 해줄 날이 이렇게 빨리 올 줄은 전혀 예상을 못 했었습니다.
그러니깐… 개발자들이 1인 개발자가 될 수 있을 거라 생각했지, 디자이너, 마케터, 기획자들이 다 1인 개발자가 될 수 있을 거라 생각했던 건 아닙니다.

그런데 진짜 그런 엄청난 세상이 와버렸습니다.
회사에서 여러 사람들이 모여 매일 야근하고 한땀한땀 코딩하던 시절이 진짜 있었나?
바로 몇 년 전 일인데 90년대 이야기 아닌가 싶을 정도로 아득하게 느껴집니다.

직장인 개발자가 99.5%, 자기 서비스를 만드는 1인 개발자는 0.5%나 되려나요?
앞으로는 90대 10 정도까지는 올라올 수도 있지 않을까라는 생각을 합니다.
대기업이든 스타트업이든 개발자 개인이든 모두에게 엄청난 변화가 오고 있습니다.

미리 자리를 잡아둔 게 정말 다행이다 싶다는 생각…
그리고 무수히 생기는 경쟁자들 덕분에 저도 멈춰있지 말고 만들어 보고 싶었던 것들을 모두 만들어보다는 생각이 듭니다.


https://jeho.page/essay/2025/08/11/solo-developer.html

1인 개발자 전성시대란 글을 2022년에 썼습니다. 그때는 개발 환경과 생태계가 편리해진다는 이유로 많은 직장인 개발자들이 1인 개발자가 될 수 있다는 생각을 했습니다. 앱스토어, GitHub, AWS, Flutter, GA, Firebase, Let’s Encrypt, Cloudflare 등등. 하지만 AI가 코딩을 해줄 날이 이렇게 빨리 올 줄은 전혀 예상을 못 했었습니다. 그러니깐… 개발자들이 1인 개발자가 될 수 있을 거라 생각했지, 디자이너, 마케터, 기획자들이 다 1인 개발자가 될 수 있을 거라 생각했던 건 아닙니다. 그런데 진짜 그런 엄청난 세상이 와버렸습니다. 회사에서 여러 사람들이 모여 매일 야근하고 한땀한땀 코딩하던 시절이 진짜 있었나? 바로 몇 년 전 일인데 90년대 이야기 아닌가 싶을 정도로 아득하게 느껴집니다. 직장인 개발자가 99.5%, 자기 서비스를 만드는 1인 개발자는 0.5%나 되려나요? 앞으로는 90대 10 정도까지는 올라올 수도 있지 않을까라는 생각을 합니다. 대기업이든 스타트업이든 개발자 개인이든 모두에게 엄청난 변화가 오고 있습니다. 미리 자리를 잡아둔 게 정말 다행이다 싶다는 생각… 그리고 무수히 생기는 경쟁자들 덕분에 저도 멈춰있지 말고 만들어 보고 싶었던 것들을 모두 만들어보다는 생각이 듭니다. https://jeho.page/essay/2025/08/11/solo-developer.html

K리그 프로그래머

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혹시 Claude 나 cursor 등 AI 로 개발하실 때
뭔가 AI 스러운 뻔한 디자인 때문에
아쉬운적 있으신가요??

아래 순서를 따라하시면 훨씬 더 예쁜
디자인을 뽑으실 수 있을거에요.

1. 구글 검색해서 내 서비스의
도메인과 비슷한 레퍼런스 찾기
2. ChatGPT 에게 레퍼런스 URL 주면서
디자인 원칙 뽑아달라고 하기
(컨텐츠 맥락 고려해서)
3. 디자인 원칙(JSON)을 적용해서
기존 페이지 디자인 개선 요청

더 자세한 내용이 궁금하시다면
아래 영상을 참고해주셔요. 🤗

https://lnkd.in/gSRZ8mZ2

혹시 Claude 나 cursor 등 AI 로 개발하실 때 뭔가 AI 스러운 뻔한 디자인 때문에 아쉬운적 있으신가요?? 아래 순서를 따라하시면 훨씬 더 예쁜 디자인을 뽑으실 수 있을거에요. 1. 구글 검색해서 내 서비스의 도메인과 비슷한 레퍼런스 찾기 2. ChatGPT 에게 레퍼런스 URL 주면서 디자인 원칙 뽑아달라고 하기 (컨텐츠 맥락 고려해서) 3. 디자인 원칙(JSON)을 적용해서 기존 페이지 디자인 개선 요청 더 자세한 내용이 궁금하시다면 아래 영상을 참고해주셔요. 🤗 https://lnkd.in/gSRZ8mZ2

www.linkedin.com

혹시 Claude 나 cursor 등 AI 로 개발하실 때
뭔가 

(다시 돌아온 노션 이력서 절기)

취업 학원에서 그렇게 가르치고, 몇몇 잘난척 하는 주니어들이 나는 노션으로 취업했다. 노션 이력서로 대기업 가는 법 이런 무책임한(거짓말이거나 실제론 아니거나 특수한 경우일 것) 글이 유행처럼 번지던 시기가 있었는데 그게 한때 핫해서 아직까지도 여파가..있는 것 같은데요.

정작 큰 회사들은 자체 지원 툴로 이력서를 받기는게 보통이고, 노션같은 외부 사이트는 내용이 변경될 수 있어서 PDF로 받는게 일반적인며..

아 그러고보니 노션 이력서 쓰는 법으로 구조화한답시고 토글이나 서브 페이지로 내용을 넣도록 설명하는데, 그렇게하면 그걸 검토한다고해도 정신없어서 눈에도 안들어오고 시간없어서 그냥 덮어버리기도 합니다. 안봐요. 싫어요.

이력서는 위에서 아래로 주르륵 쉽게 읽어나갈 수 있게 쓰되, 특별하게 쓰고 싶으면 웹소보듯 팝콘 뜯고 싶게 글을 잘 쓰시면 됩니다.

노션은 이력서를 읽고 더 궁금해질 때 가서 볼 수 있는 부가자료로 만들고 링크를 첨부하는 정도는 좋습니다.

그렇다고해도 복잡한 구조화는 금물. 큰 회사일수록 그거 검토할 시간이 없어요. 이력서 수백개씩 검토해야하는데 그걸 언제봐요. 그거 검토하는 건 기본 이력서가 통과되고 난 다음입니다.

이상 노션 이력서 때문에 영원히 고통받았던 사람 올림. (요즘은 그런 사람들이 좀 줄어든 것 같긴합니다.)

(다시 돌아온 노션 이력서 절기) 취업 학원에서 그렇게 가르치고, 몇몇 잘난척 하는 주니어들이 나는 노션으로 취업했다. 노션 이력서로 대기업 가는 법 이런 무책임한(거짓말이거나 실제론 아니거나 특수한 경우일 것) 글이 유행처럼 번지던 시기가 있었는데 그게 한때 핫해서 아직까지도 여파가..있는 것 같은데요. 정작 큰 회사들은 자체 지원 툴로 이력서를 받기는게 보통이고, 노션같은 외부 사이트는 내용이 변경될 수 있어서 PDF로 받는게 일반적인며.. 아 그러고보니 노션 이력서 쓰는 법으로 구조화한답시고 토글이나 서브 페이지로 내용을 넣도록 설명하는데, 그렇게하면 그걸 검토한다고해도 정신없어서 눈에도 안들어오고 시간없어서 그냥 덮어버리기도 합니다. 안봐요. 싫어요. 이력서는 위에서 아래로 주르륵 쉽게 읽어나갈 수 있게 쓰되, 특별하게 쓰고 싶으면 웹소보듯 팝콘 뜯고 싶게 글을 잘 쓰시면 됩니다. 노션은 이력서를 읽고 더 궁금해질 때 가서 볼 수 있는 부가자료로 만들고 링크를 첨부하는 정도는 좋습니다. 그렇다고해도 복잡한 구조화는 금물. 큰 회사일수록 그거 검토할 시간이 없어요. 이력서 수백개씩 검토해야하는데 그걸 언제봐요. 그거 검토하는 건 기본 이력서가 통과되고 난 다음입니다. 이상 노션 이력서 때문에 영원히 고통받았던 사람 올림. (요즘은 그런 사람들이 좀 줄어든 것 같긴합니다.)

이력서 노션으로 절대 쓰지 마세요.

“이 문제는 왜 해결해야 하죠?”
토스페이먼츠의 Product Manager는 늘 이 질문에서 시작합니다.

“무엇을 만들까”보다 “왜 해야 하나요?”를 묻는 사람들, 토스페이먼츠 PM

“이 문제는 왜 해결해야 하죠?” 토스페이먼츠의 Product Manager는 늘 이 질문에서 시작합니다. 화면을 기획하거나, 기능을 정리하는 일보다 먼저 우리는 문제의 본질을 정의하고 싶은 사람들입니다. 그렇다면 ‘문제의 본질’부터 고민하는 토스페이먼츠의 PM은 실제로 어떤 방식으로 일하고 있을까요? 토스페이먼츠 PM 김명훈님의 이야기를 함께 들어보세요.

“이 문제는 왜 해결해야 하죠?” 토스페이먼츠의 Product Manager는 늘 이 질문에서 시작합니다. 화면을 기획하거나, 기능을 정리하는 일보다 먼저 우리는 문제의 본질을 정의하고 싶은 사람들입니다. 그렇다면 ‘문제의 본질’부터 고민하는 토스페이먼츠의 PM은 실제로 어떤 방식으로 일하고 있을까요? 토스페이먼츠 PM 김명훈님의 이야기를 함께 들어보세요.

toss.im

“무엇을 만들까”보다 “왜 해야 하나요?”를 묻는 사람들, 토스페

1. 최첨단 컴퓨터과학의 알고리즘이 내놓는 해결책이 효율적이지도, 늘 맞는다고도 할 수 없다. 알고리즘이 아예 존재하지 않는 듯한 상황도 있다.

2. 그러나 완벽한 알고리즘이 아직 나오지 않은 영역에서도, 몇 세대에 걸친 컴퓨터과학자들과 현실세계의 가장 어려운 문제들 사이의 씨름을 통해 많은 깨달음이 도출되어왔다.

3. 힘들여 얻은 이 교훈들은 합리성에 관한 우리의 직관과 어긋나곤 하며, 세상만사를 산뜻한 몇 줄의 공식에 억지로 담아내려고 시도하는 수학자의 옹색한 처방과는 전혀 달라 보인다.

4. 그런 교훈들은 이렇게 말한다. 언제나 모든 대안을 고려할 필요는 없다. 매번 최상인 것처럼 보이는 결과를 내놓을 필요도 없다.

5. 때로는 무질서해져라. 가볍게 돌아다녀라. 참고 기다려라. 본능을 믿고 너무 오래 고심하지 마라. 느긋해져라. 동전을 던져라. 용서하지만 잊지는 마라. 자신이 옳다고 믿어라.



#알고리즘인생을계산하다

1. 최첨단 컴퓨터과학의 알고리즘이 내놓는 해결책이 효율적이지도, 늘 맞는다고도 할 수 없다. 알고리즘이 아예 존재하지 않는 듯한 상황도 있다. ​2. 그러나 완벽한 알고리즘이 아직 나오지 않은 영역에서도, 몇 세대에 걸친 컴퓨터과학자들과 현실세계의 가장 어려운 문제들 사이의 씨름을 통해 많은 깨달음이 도출되어왔다. ​3. 힘들여 얻은 이 교훈들은 합리성에 관한 우리의 직관과 어긋나곤 하며, 세상만사를 산뜻한 몇 줄의 공식에 억지로 담아내려고 시도하는 수학자의 옹색한 처방과는 전혀 달라 보인다. ​4. 그런 교훈들은 이렇게 말한다. 언제나 모든 대안을 고려할 필요는 없다. 매번 최상인 것처럼 보이는 결과를 내놓을 필요도 없다. ​5. 때로는 무질서해져라. 가볍게 돌아다녀라. 참고 기다려라. 본능을 믿고 너무 오래 고심하지 마라. 느긋해져라. 동전을 던져라. 용서하지만 잊지는 마라. 자신이 옳다고 믿어라. ​ #알고리즘인생을계산하다

< 모든 선택지를 검토하다 아무것도 못 하는 당신에게 >

아빠와 함께한 네 번째 코딩 시간,
아이가 자기만의 개발 용어를 만들기 시작했습니다.

🍜 짜파게티 → 문법 오류 날 때 뜨는 빨간 줄
👩‍🦲 대머리 → 공백 한 칸
👨‍🦲 빅 대머리 → 탭 들여쓰기

"아빠, 여기 짜파게티 있어요!" 하며 신나게 오류를 찾아내는 모습을 보니,
정확한 전문 용어보다 아이의 눈높이에 맞춰주는 것이 훨씬 중요하다는 걸 깨닫습니다.

📺 에릭과 달레의 코딩일기 4탄: https://youtu.be/Mr8KTklQk7w

👉 여러분은 처음 코딩을 배울 때 만든 "나만의 표현"이 있었나요?

아빠와 함께한&nbsp;네 번째 코딩 시간, 아이가 자기만의 개발 용어를 만들기 시작했습니다. 🍜 짜파게티 → 문법 오류 날 때 뜨는 빨간 줄 👩‍🦲 대머리 → 공백 한 칸 👨‍🦲 빅 대머리 → 탭 들여쓰기 "아빠, 여기 짜파게티 있어요!" 하며 신나게 오류를 찾아내는 모습을 보니, 정확한 전문 용어보다 아이의 눈높이에 맞춰주는 것이 훨씬 중요하다는 걸 깨닫습니다. 📺 에릭과 달레의 코딩일기 4탄: https://youtu.be/Mr8KTklQk7w 👉 여러분은 처음 코딩을 배울 때 만든 "나만의 표현"이 있었나요?

🍜 짜파게티가 왜 거기서 나와?

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

kopring-reactive-labs/AgenticCoding/Projects/PERSIST_DURABLE_CLUSTER at main · psmon/kopring-reactive-labs

액터모델(코틀린버전)을 이용해 이벤트 소스(샘플:가상월렛)와 분산 상태관리(Cluster Durable State)
를 바이브 모드로 작성한 코드샘플로 로컬환경에서 클러스터,이벤트소싱 작동검증이 포함되어있습니다.

- https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/tree/main/AgenticCoding/Projects/PERSIST_DURABLE_CLUSTER

- https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/tree/main/AgenticCoding/Projects/PERSIST_EVENTSOURCE

액터모델(코틀린버전)을 이용해 이벤트 소스(샘플:가상월렛)와 분산 상태관리(Cluster Durable State)를 바이브 모드로 작성한 코드샘플로 로컬환경에서 클러스터,이벤트소싱 작동검증이 포함되어있습니다. - https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/tree/main/AgenticCoding/Projects/PERSIST_DURABLE_CLUSTER - https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/tree/main/AgenticCoding/Projects/PERSIST_EVENTSOURCE

GitHub

액터모델을 이용 이벤트소스/클러스터상태관리를 우아하게하기 - 코틀

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

 - YouTube

우연히 유튜브에서 "신입 개발자 취준생이라면 고개를 들어 이 영상을 보라 | 공무원 포기하고 개발자 됐어요"라는 영상을 발견했다. 최근 취업을 준비하며 어떤 회사에서 일을 시작해야 하는지에 대해 고민을 가지고 있는 분과 대화를 나눈 적이 있어, 궁금한 마음에 봤다. 영상 속 인터뷰 내용이 내가 평소 생각하던 태도와 닮아 있어 많이 공감되었다.

나는 첫 회사가 커리어를 결정하지 않는다고 생각한다. 중요한 건 어떤 회사를 가든 내가 그 안에서 무엇을 하고, 어떻게 성장하는가다.

물론 첫 회사의 이름값이나 보상, 복지, 산업 성장성 같은 외부 조건이 초기 커리어에 주는 영향은 무시할 수 없다. 하지만 그 영향은 의외로 오래가지 않는다. 한두 해만 지나면, 사람들은 내가 어떤 회사에 있었는지가 아니라, 그 안에서 무슨 일을 하고 어떤 성과를 만들었는지를 보게 된다.

여기서 차이를 만드는 건 주도성이다. 주어진 일만 처리하는 사람과, 문제를 발견하고 해결하며 새로운 것을 제안하는 사람은 시간이 갈수록 전혀 다른 커리어 곡선을 그린다. 회사의 문화가 이를 뒷받침한다면, 성장 속도는 훨씬 빨라진다. 좋은 피드백 문화, 실패를 허용하는 분위기, 협력적인 동료는 한 사람의 잠재력을 단숨에 끌어올린다.

하지만 그런 환경이 아니라면? 방법은 여전히 있다. 사이드 프로젝트, 커뮤니티 활동, 오픈소스 기여를 통해서다. 회사가 성장을 지원하지 않는다면, 회사 밖에서 성장의 기회를 만들 수 있다. 그렇게 얻은 역량과 네트워크는 결국 내 커리어의 자산이 된다.

결국 내가 제어할 수 없는 부분은 내려놓고, 할 수 있는 것에 집중하는 게 중요하다. 환경이 완벽하길 바라다 보면, 아무것도 시작하지 못한 채 시간이 흘러간다. 반대로, 현재의 자리에서 배울 수 있는 것, 기여할 수 있는 것, 시도해볼 수 있는 것을 붙잡고 움직이다 보면, 어느 순간 커리어는 스스로의 힘으로 길을 만든다.

영상 속 인터뷰 주인공도 비슷한 길을 걸었다. 그는 첫 직장에서 다소 레거시한 기술 스택을 마주하며 고민이 많았지만, 거기에 머물지 않았다. 자신이 공부해온 최신 기술 트렌드를 회사에 제안했고, 이를 직접 구현해냈다. 결과적으로 그는 회사의 기술 문화와 방향성을 바꾸는 데 중요한 역할을 했다. 경력 1년이 채 되지 않은 신입이었지만, 끊임없는 학습 의지, 실현 가능한 제안, 그리고 가시적인 성과는 회사로부터 전폭적인 신뢰를 얻는 계기가 되었고, 신입 채용 면접관이라는 역할까지 맡게 됐다.

더 인상 깊었던 점은, 그는 회사 업무에 충실하면서도 개인 성장을 위한 사이드 프로젝트를 병행했다는 것이다. 즉, 환경 탓보다는 자신이 할 수 있는 것에 집중하며, 성장을 위한 행동을 끊임없이 이어갔다는 점이다.

물론 그의 성과 뒤에는 개방적인 회사 문화도 있었다. 제안을 받아들이고 시도할 기회를 주는 환경이 있었기에 시너지가 극대화될 수 있었다. 하지만 그 환경조차도, 그가 먼저 움직이지 않았다면 무의미했을 것이다.

결국 커리어는 회사가 만들어주는 것이 아니다. 내가 만들고, 내가 책임진다. 회사는 그 여정에서 잠시 함께 가는 동반자일 뿐이다.


https://youtu.be/WGeVbWnFeF4?feature=shared

우연히 유튜브에서 "신입 개발자 취준생이라면 고개를 들어 이 영상을 보라 | 공무원 포기하고 개발자 됐어요"라는 영상을 발견했다. 최근 취업을 준비하며 어떤 회사에서 일을 시작해야 하는지에 대해 고민을 가지고 있는 분과 대화를 나눈 적이 있어, 궁금한 마음에 봤다. 영상 속 인터뷰 내용이 내가 평소 생각하던 태도와 닮아 있어 많이 공감되었다. 나는 첫 회사가 커리어를 결정하지 않는다고 생각한다. 중요한 건 어떤 회사를 가든 내가 그 안에서 무엇을 하고, 어떻게 성장하는가다. 물론 첫 회사의 이름값이나 보상, 복지, 산업 성장성 같은 외부 조건이 초기 커리어에 주는 영향은 무시할 수 없다. 하지만 그 영향은 의외로 오래가지 않는다. 한두 해만 지나면, 사람들은 내가 어떤 회사에 있었는지가 아니라, 그 안에서 무슨 일을 하고 어떤 성과를 만들었는지를 보게 된다. 여기서 차이를 만드는 건 주도성이다. 주어진 일만 처리하는 사람과, 문제를 발견하고 해결하며 새로운 것을 제안하는 사람은 시간이 갈수록 전혀 다른 커리어 곡선을 그린다. 회사의 문화가 이를 뒷받침한다면, 성장 속도는 훨씬 빨라진다. 좋은 피드백 문화, 실패를 허용하는 분위기, 협력적인 동료는 한 사람의 잠재력을 단숨에 끌어올린다. 하지만 그런 환경이 아니라면? 방법은 여전히 있다. 사이드 프로젝트, 커뮤니티 활동, 오픈소스 기여를 통해서다. 회사가 성장을 지원하지 않는다면, 회사 밖에서 성장의 기회를 만들 수 있다. 그렇게 얻은 역량과 네트워크는 결국 내 커리어의 자산이 된다. 결국 내가 제어할 수 없는 부분은 내려놓고, 할 수 있는 것에 집중하는 게 중요하다. 환경이 완벽하길 바라다 보면, 아무것도 시작하지 못한 채 시간이 흘러간다. 반대로, 현재의 자리에서 배울 수 있는 것, 기여할 수 있는 것, 시도해볼 수 있는 것을 붙잡고 움직이다 보면, 어느 순간 커리어는 스스로의 힘으로 길을 만든다. 영상 속 인터뷰 주인공도 비슷한 길을 걸었다. 그는 첫 직장에서 다소 레거시한 기술 스택을 마주하며 고민이 많았지만, 거기에 머물지 않았다. 자신이 공부해온 최신 기술 트렌드를 회사에 제안했고, 이를 직접 구현해냈다. 결과적으로 그는 회사의 기술 문화와 방향성을 바꾸는 데 중요한 역할을 했다. 경력 1년이 채 되지 않은 신입이었지만, 끊임없는 학습 의지, 실현 가능한 제안, 그리고 가시적인 성과는 회사로부터 전폭적인 신뢰를 얻는 계기가 되었고, 신입 채용 면접관이라는 역할까지 맡게 됐다. 더 인상 깊었던 점은, 그는 회사 업무에 충실하면서도 개인 성장을 위한 사이드 프로젝트를 병행했다는 것이다. 즉, 환경 탓보다는 자신이 할 수 있는 것에 집중하며, 성장을 위한 행동을 끊임없이 이어갔다는 점이다. 물론 그의 성과 뒤에는 개방적인 회사 문화도 있었다. 제안을 받아들이고 시도할 기회를 주는 환경이 있었기에 시너지가 극대화될 수 있었다. 하지만 그 환경조차도, 그가 먼저 움직이지 않았다면 무의미했을 것이다. 결국 커리어는 회사가 만들어주는 것이 아니다. 내가 만들고, 내가 책임진다. 회사는 그 여정에서 잠시 함께 가는 동반자일 뿐이다. https://youtu.be/WGeVbWnFeF4?feature=shared

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첫 회사보다 중요한 것

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디자이너 면접 끝에 꼭 듣는 말,
“혹시 마지막 질문 있으신가요?”

그냥 형식적인 마무리 같지만, 사실 지원자가 회사랑 팀에 얼마나 진심인지 보여줄 수 있는 순간이기도 합니다.

예를 들어,
- 디자이너가 기획·개발 논의에 초반부터 참여할 수 있는 구조인지
- 팀에서 주고받는 피드백이나 성장 기회가 어떤 방식으로 있는지
- 요즘 팀이 가장 집중하는 문제는 뭔지, 내가 어디서 기여할 수 있을지

이런 물음들은 그냥 일자리 찾는 사람이 아니라 같이 고민하고 성장할 팀을 찾는 사람이라는 걸 보여줄 수 있습니다. 마지막 1분, 생각보다 중요할지 모릅니다 :)

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우디의 포폴 컨설팅 재오픈했습니다!
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디자이너 면접 끝에 꼭 듣는 말,“혹시 마지막 질문 있으신가요?” 그냥 형식적인 마무리 같지만, 사실 지원자가 회사랑 팀에 얼마나 진심인지 보여줄 수 있는 순간이기도 합니다. 예를 들어,- 디자이너가 기획·개발 논의에 초반부터 참여할 수 있는 구조인지- 팀에서 주고받는 피드백이나 성장 기회가 어떤 방식으로 있는지- 요즘 팀이 가장 집중하는 문제는 뭔지, 내가 어디서 기여할 수 있을지 이런 물음들은 그냥 일자리 찾는 사람이 아니라 같이 고민하고 성장할 팀을 찾는 사람이라는 걸 보여줄 수 있습니다. 마지막 1분, 생각보다 중요할지 모릅니다 :) —우디의 포폴 컨설팅 재오픈했습니다!https://www.latpeed.com/products/QkCkT

면접에서 진심을 보여주는 마지막 질문

피그마에서 ChatGPT 기반으로 피그잼에서 여러가지 재미있는걸 해볼수 있는 Jambot을 출시했습니다!

→ 글에서 아이디어 생산하기
→ 피그잼에 있는 컨텐츠 요약하기
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사용하기 → https://www.figma.com/community/widget/1274481464484630971

지수inc 유지관리팀 사원

최광우

빛나는광우 빛광해돋을우 최광우입니다 ♥️ 🍒 💘 똥광코알라호랑이입니다 👍👍👍광우C최광우입니다☺️😍😀

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피그마가 Jambot을 출시했습니다!

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3개의 회사를 창업했고, 1개의 회사를 카카오에 매각했습니다.
디자인으로 스타트업을 돕는일을 하면서 AI에 대한 뉴스레터를 씁니다.

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