최근에 읽었거나 읽으려고 하는 것들의 기록.
개발 294건
토스 광고 대시보드에서 필터링·정렬·검색을 모두 클라이언트로 옮겨 사용자 경험을 혁신한 이야기. 단순한 성능 개선을 넘어 아키텍처 결정이 제품의 기능성과 유지보수성을 어떻게 좌우하는지 보여준다. 근본 문제: 서버 기반 필터링으로 인한 반복적인 대기 시간이 사용자의 탐색 시도를 억제 핵심 결정: 진입 시 전체 데이터를 받고 이후 조작은 모두 브라우저에서 처리…
Linear가 수백 밀리초가 아닌 단 몇 밀리초 만에 이슈를 업데이트할 수 있는 이유는 네트워크 요청을 숨기고 로컬 우선 아키텍처를 처음부터 구축했기 때문이다. 로컬 우선 데이터베이스: IndexedDB에 로컬 데이터베이스를 두고 변경사항을 먼저 적용한 후 백그라운드에서 서버에 동기화 낙관적 업데이트: UI 반응성을 네트워크 지연이 아닌 로컬 상태 변경에…
악기 경험이 없는 개발자가 물리와 수학에서 출발해 Web Audio API와 JavaScript로 음악 이론의 원리를 직접 유도한 글로, 음악의 모든 개념이 제약 속에서 내려진 엔지니어링 결정임을 보여줌 소리는 숫자: 디지털 오디오는 초당 44,000번 스피커 콘의 위치를 지정하는 숫자이며, 음량 곡선(엔벨로프)으로 파형 불연속 문제 해결 음색은 배음의 조…
AI 에이전트 활용 시 루프 엔지니어링을 통해 자동화 작업의 신뢰성과 통제력을 확보하는 실무 전략을 설명한다. 루프 엔지니어링의 핵심: AI 에이전트가 스스로 결과를 테스트하고 조정하는 자동 피드백 사이클을 구축하는 기법 두 가지 주요 프리미티브: /goal(단일 작업의 명확한 완료 조건 정의)과 /loop(반복적 실행 스케줄링) 위임의 원칙: 명확한 종료…
프로덕션 환경에서 AI 에이전트가 작동하려면 단순한 자동화를 넘어 결정적 제어, 상태 관리, 컨텍스트 설계가 필수적이며, 대부분의 로직은 기존 코드로 처리하고 모델은 필요한 순간에만 개입시켜야 한다. 데모와 실제 운영의 격차 - 시연 환경에서 잘 작동하는 에이전트도 실제 트래픽에서 실패하는 이유는 모델 의존도의 착각 때문 프로덕션 에이전트의 핵심 원칙 -…
소프트웨어 엔지니어링 리더십의 패러다임이 변화하고 있다. 마이그레이션은 팀이 아닌 개인이 주도할 수 있고, 개발 환경의 자동화가 코드 품질을 좌우하며, AI 시대에도 도메인 전문성을 갖춘 지속 가능한 팀이 여전히 가장 중요하다. 개인 주도의 대규모 변경이 가능: 복잡한 마이그레이션도 95%를 한 사람이 소유하고 10분의 1 시간에 완료 가능 개발 환경(ha…
Vercel의 빌드 인프라 뒤에 있는 데이터베이스를 Redis에서 DynamoDB로 마이그레이션하는 과정에서 단순한 데이터 이동이 아닌 아키텍처 재설계까지 필요했던 경험담 Redis의 빠른 성능에 숨겨진 N+1 쿼리 문제: 밀리초 단위 지연이 수백 번 반복되면서 공급 루프 전체가 정지하는 수준의 성능 저하 발생 라이브 마이그레이션의 필수성: 항상 운영 중인…
Claude의 개발자 Boris Cherny가 공개한 휴대폰 기반 AI 에이전트 대규모 운영 시스템 - 밤새 1,000개 에이전트를 자동으로 실행하는 아키텍처 완전 가이드 휴대폰을 주요 인터페이스로 사용하면서 동시에 수백수천 개의 AI 에이전트를 안전하게 운영 가능 1,000개 에이전트 규모는 특별한 인프라 없이 4가지 핵심 아키텍처 원칙으로 구현 가능 야…
LLM API의 암호화된 추론 데이터 블록을 분석한 연구자가 발견한 보안 관련 실험 결과와 잠재적 위험성을 다룬 글이다. 암호화된 추론 블록의 존재: OpenAI와 Anthropic은 모델의 숨겨진 사고 과정(chain-of-thought)을 클라이언트에게 암호화된 형태로 전송 클라이언트가 다음 턴에서 서버로 재전송하도록 설계됨 직접 탐색 시 API 에러…
Netflix가 LLM 기반의 추천 랭킹 시스템 GenRec을 개발했으며, 기존 프로덕션 모델을 능가하면서도 훨씬 적은 레이블 데이터와 입력 신호로 작동함을 입증했다. LLM 기반 추천의 새로운 접근: 기존의 수천 개 수작업 특성(feature) 대신 사용자 이력과 아이템 메타데이터를 자연어로 표현하여 처리 두 단계 학습 구조: Phase 1에서 Netfl…
AI 에이전트를 확장하는 플러그인을 위한 통일된 개방형 표준인 Agent Plugins 1.0.0이 공개되었다. Agent Plugins는 Agent Skills와 MCP 서버를 단일 플러그인 형식으로 패키징하는 벤더 중립적 개방형 표준 최소한의 구조: plugin.json 매니페스트와 고정된 디렉토리 위치로 구성되어 구현이 간단함 클라이언트별 자유도: 설…
Turbopuffer가 256TB 규모의 검색 인덱스를 단일 샤드로 구축하는 방법에 대한 기술 아티클 스토리지 분리 아키텍처로 S3 기반 대규모 인덱싱 구현 단일 Write-Ahead Log (WAL)로 다중 샤드 간 원자성 보장 전통적 2PC 대신 저장소 분리를 활용한 간결한 설계 최대 256TB 규모의 통합 검색 인덱스 구축 가능 Wikipedia(1T…
AI 모델의 재귀적 자기 개선(RSI)은 가중치 직접 수정보다 사고·도구·맥락·메모리를 조율하는 하네스 시스템 자체를 개선하는 방식으로 진화하고 있으며, 이는 워크플로 자동화부터 코드 기반 하네스 탐색까지 포괄하는 소프트웨어 엔지니어링 문제가 됨 하네스의 정의와 역할: 기반 모델을 둘러싼 런타임·소프트웨어 시스템으로 사고 방식, 도구 호출, 맥락 관리, 메…
글로벌 알람 앱 '알라미'를 개발하는 딜라이트룸 iOS 팀이 Claude Code를 42주간 사용하며 10배 생산성 향상을 달성한 워크플로우와 자동화 전략을 공개했다. Claude Code 도입으로 에이전틱 코딩 시대 개막 - 단순 자동완성을 넘어 파일 시스템 접근과 Unix 명령어로 테스트, 빌드, 배포를 자동화 CLAUDE.md를 통한 팀 워크플로우 중…
DrFed: 페더버스의 복잡성을 낮추고 더 많은 사람들의 참여를 가능하게 하다 ActivityPub 프로토콜 구현의 진입장벽을 낮추고 비영리적 공공자금으로 지원받는 동아시아 개발팀이 만드는 연합형 소셜 네트워크의 미래 DrFed의 목표: ActivityPub 구현을 위한 웹 기반 개발/디버깅 플랫폼으로 진입장벽을 낮추기 핵심 철학: 기술 복잡성을 줄이는 것…
지속적으로 학습하는 AI 에이전트를 만들기 위해 GitHub에서 자동으로 새로운 워크플로우를 발견하고 스킬로 변환하는 8단계 파이프라인 시스템을 구축했다. 문제점: 새로운 AI 워크플로우와 아키텍처는 GitHub에 분산되어 있지만, 현재는 인간이 직접 찾아서 에이전트에 수동으로 학습시켜야 함 해결책: GitHub를 지속적으로 스캔하여 재사용 가능한 워크플로…
소프트웨어 팩토리가 실패하는 이유: 하네스 엔지니어링만으로는 근본적인 모델 학습 문제를 해결할 수 없다 AI 코딩 자동화의 과도한 낙관주의: 토큰만 충분하고 반복문만 늘리면 코드 리뷰 없이도 고품질 소프트웨어를 생산할 수 있다는 주장이 확산 중 현실의 부작용: 코드 리뷰 품질 저하, 프로덕션 인시던트 242% 증가, 개발자당 버그 54% 증가 등 부정적 신…
MCP 2026-07-28 spec: 상태 비저장 코어, Claude에 적용 | Anthropic의 Claude 새로운 스펙에 대한 전체 내용은 MCP 2026-07-28 릴리스 공지를 참고하세요. Claude에서 MCP 발전시키기 Claude는 이제 커넥터 디렉토리에 950개 이상의 MCP 서버를 등록하고 있으며, 매일 수백만 명이 이를 사용하고 있습니다…
개발자가 만든 오픈소스 자동화 소프트웨어 팩토리 'Fluent'는 팀의 아이디어와 버그 리포트, 사용자 피드백을 자동으로 작동하는 소프트웨어로 변환하며, AI 에이전트와 인간이 독립적인 타임라인에서 협력하는 새로운 소프트웨어 개발 방식을 제시한다. AI 에이전트의 신뢰성 도달: 명확한 작업 정의, 테스트 명시, 코딩 컨벤션 제공 시 에이전트가 정확히 작동하…
GPT-2(2019)에서 Kimi-3(2026)까지 7년간 22,580배 규모 확대를 이루었지만, 핵심 아키텍처는 크게 변하지 않았으며 주로 효율성 개선과 선형 주의 메커니즘의 발전이 중심이었다. 규모 확대: GPT-2의 124M 파라미터에서 Kimi-3의 2.8T 파라미터로 22,580배 증가 핵심은 효율성: 순수 규모 확대보다는 선형 주의(Linear…
