최근에 읽었거나 읽으려고 하는 것들의 기록.
개발 279건
상태만 저장하면 과거를 추적할 수 없다. Event Sourcing은 현재 상태 대신 모든 변화를 이벤트로 기록해 언제든 과거를 재현할 수 있는 패턴이다. 상태 저장의 문제: UPDATE로 이전 값을 덮어써 "그때 무슨 일이 있었나"에 답할 수 없음 Event Sourcing의 정의: 애플리케이션 상태의 모든 변화를 일련의 이벤트로 캡처 INSERT로 이벤…
당근 디자인 시스템의 AI 화면 생성 도구 Kraft 개발 여정 프롬프트 한 줄로 화면을 만드는 AI 도구 시대에서 핵심은 픽셀 그리기가 아니라, 디자인 시스템의 의사결정을 자동화하는 것이다. 당근마켓이 개발한 Kraft는 어드민 → CLI → 에이전트로 진화하며 "당근스러운 화면"을 만드는 방법을 체계화했다. 기존 도구의 한계: Lovable, v0 같은…
GPT-5.6 Sol 모델을 위한 프롬프트 최적화 가이드 OpenAI의 GPT-5.6 모델 도입 시 프롬프트, 도구 설명, 에이전트 지침을 효과적으로 조정하기 위한 실무 가이드 프롬프트 단순화의 효과: 불필요한 지시문 제거 시 평가 점수 10-15% 향상, 총 토큰 41-66% 감소, 비용 33-67% 절감 결과 중심 프롬프트: 단계별 처방 대신 원하는 결…
셀파스 개발팀이 2026년 상반기 동안 AI 기반 에이전틱 개발 흐름을 도입하여 생산성을 3배 이상 향상시키고, 배포 주기를 10일에 한 번에서 하루 5회로 단축했습니다. 에이전틱 개발 도입: AI 산출물의 예측 가능성과 인수 조건 확보를 핵심으로 삼음 PR 310% 증가: AI가 99%의 PR을 자동 생성하며 개발 속도 가속화 배포 주기 50배 단축: 트…
AI 기술의 급속한 발전으로 조직 전체의 업무 방식이 근본적으로 변화하고 있으며, 단순한 도구 도입을 넘어 맥락(Context) 중심의 조직 문화로의 전환이 핵심이다. 개발 자동화 테스트 결과: 태스크 기반 AI 코딩에서 평균 70% 구현 일치도 달성, 실패 원인은 AI가 아닌 요구사항 정의 부실 레거시 시스템 마이그레이션: 기존 코드와 화면 분석만으로 차…
좋은 이름과 시각화는 복잡한 개념을 다루기 쉽게 만드는 강력한 추상화 도구다. 이름 짓기는 단순 표기가 아닌 조직의 사고방식을 결정하는 중요한 작업이며, 시각화는 글로 표현 불가능한 관계와 구조를 명확히 드러낸다. 이름 짓기는 추상화 과정 - "연휴 적체"처럼 개념에 이름을 붙이면 회의 안건, 측정 대상, 개선 목표로 다룰 수 있게 됨 좋은 이름의 3가지…
AI 시대 소프트웨어 조직의 경쟁력은 전문화된 역할 분담보다 제품 이해도 높은 엔지니어 중심 운영으로 전환되고 있으며, 이를 통해 개발 속도를 최대 45% 향상시킬 수 있다. 프로덕트 엔지니어 모델: 기술력과 제품 이해를 겸비한 엔지니어가 제품 수준의 의사결정을 자율적으로 수행하는 운영 방식 개발 속도 개선: 순수 모델 도입으로 1525% 개선, AI 도구…
Cloudflare Tunnel의 QUIC 프로토콜 사용으로 인한 극심한 속도 저하 문제를 HTTP/2로 변경해 약 100배 향상시킨 해결 방법 문제 상황: 12GB 파일 다운로드가 400KB/s 이하의 속도로 진행되어 완료 불가능 원인 파악: cloudflared의 기본 프로토콜인 QUIC(UDP 7844)이 ISP 구간에서 트래픽 제한을 받음 로컬 서버…
최신 버전을 자동으로 관리하는 버전 관리 시스템의 구현 원리와, 그것을 가능하게 하는 조직 구조의 어려움을 깊이 있게 분석한 글 핵심 해법: Group name 기반 version family 플러그인으로 같은 family의 모든 아티팩트가 최신 검증 버전으로 자동 수렴 근본 문제: 규칙 자체보다 규칙이 설 수 있는 조직적 토대를 만드는 것이 진짜 어려움…
AI가 잘 작성된 UX라이팅 문서를 제대로 활용하지 못하는 이유와 해결 방법을 분석한 글 AI는 문서를 '읽는' 것이 아니라 '참조하는' 것: 신입사원처럼 내면화하지 않고 매번 첫 출근하는 수험생처럼 답을 찾음 AI 독자의 특성: 행간을 맥락으로 채우지 못하고, 문서 중간부는 주의력이 약하며, 모호한 지시는 오류를 초래함 실패의 원인: 사람이 읽기 좋은 문…
AI 시대에 소프트웨어 개발의 비용 구조가 역전되면서, 이제 중요한 것은 '무엇을 만들 것인가'를 판단하는 취향(taste)이 되었다. 구현의 민주화: 누구나 쉽게 코드를 작성할 수 있게 되면서 구현 자체는 더 이상 비싼 자산이 아님 취향의 가치화: 수많은 가능성 중에서 올바른 것을 선택하고 큐레이션하는 능력이 새로운 핵심 경쟁력 프로세스의 재편성: 순서가…
LLM이 프롬프트를 제대로 따르지 않는 것은 프롬프트 문제가 아니라, 모델이 텍스트를 읽는 방식을 모르고 있었기 때문이다. 컨텍스트 윈도우와 어텐션 메커니즘을 이해하고 컨텍스트 엔지니어링으로 접근하면 일관된 결과를 얻을 수 있다. LLM은 순서대로 읽지 않고 관련도 기반으로 처리 어텐션이 모든 단어 간 관련도를 동시에 계산하므로, 위치 정보도 함께 반영됨…
Zalando의 Product Read API(PRAPI)에서 백만 요청/초 처리를 위해 공유 인그레스 로드밸런서(Skipper)를 클라이언트 측 로드밸런싱(CSLB)으로 대체하여 레이턴시를 크게 개선하고 인프라 비용을 절감한 사례 핵심 문제: 배치 요청이 최대 100개의 다운스트림 호출로 팬아웃될 때 공유 로드밸런서를 거쳐 처리량이 증가하면서 불안정성 발…
Claude Fable 5로 작업하면서 깨달은 핵심: 작업 품질의 병목은 모델이 아니라 '미지의 영역(unknown)을 얼마나 명확히 하는가'이다. 지도는 영토가 아니다: 프롬프트와 컨텍스트(지도)와 실제 작업(영토) 사이의 간극을 unknown으로 정의 품질의 병목이 변했다: 모델 성능에서 사용자의 unknown 명확화 능력으로 패러다임 전환 반복적 발견…
AI 시대 E2E 테스트로 검증 자동화하기: Playwright 기반 자가개선 루프 구축 AI가 코드를 작성하는 속도는 빨라졌지만, 검증이 병목이 되면서 E2E 테스트를 통한 자동 검증 루프의 필요성이 대두되었다. 네이버페이 금융FE 팀이 대출 서비스에 적용한 Playwright 기반 E2E 테스트 자가개선 루프 구축 경험을 공유한다. 코딩 속도 1.5배…
에이전트의 실제 가치는 기본 모델이 아니라 그 주변에 구축하는 루프 구조에 있으며, LangChain은 4단계 루프 스택을 통해 자동화 작업을 점진적으로 개선하는 방식을 제시한다. 에이전트는 루프의 스택으로 설계되어야 하며, 각 레벨은 이전 레벨을 강화하는 방식으로 작동 단순한 도구 호출(루프1)에서 시작하여 품질 검증(루프2) → 자동 트리거(루프3) →…
AI 에이전트를 위한 메모리 시스템으로서 '위키 메모리(Wiki Memory)'가 새로운 표준으로 떠오르고 있으며, 이는 원본 데이터를 에이전트가 효율적으로 활용할 수 있도록 압축된 지식층으로 변환하는 방식이다. 위키 메모리의 핵심: 원본 데이터(로그, 노트, 코드, 문서 등)를 에이전트가 읽을 수 있는 구조화된 지식베이스로 변환 RAG와의 차이점: RAG…
토스의 Technical Writer(TW)가 문서 작성 전문성을 시스템화하여 제품을 만들고, 조직의 지식 관리 체계를 자동화하는 여정 TW의 역할 진화: 문서를 직접 쓰는 업무에서 좋은 문서가 반복해서 나오도록 시스템을 설계하는 업무로 전환 토독(todoc) 출시: TW의 전문성과 기준을 담아 사내 문서 플랫폼 개발 (500+문서, 40,000+페이지,…
https://www.youtube.com/watch?v=ByOF8qByGHU Shopify의 엔지니어링 총괄인 파한 타와르(Farhan Thawar)가 AI 시대에 엔지니어의 역할이 어떻게 재정의되고 있는지를 자사 사례 중심으로 풀어낸 강연 기록입니다. 그는 코드를 한 글자씩
2026년 현재 스태프 엔지니어가 LLM 에이전트를 활용하는 방식의 변화: 15개월 전과 비교해 에이전트 기술이 비약적으로 발전하면서 코드 작성부터 버그 수정까지 거의 모든 기술적 작업에 AI를 적극 활용하고 있으며, 여전히 인간의 판단과 감독이 중요함 에이전트 기술의 비약적 진전: 과거 수동 감시가 필요했던 에이전트들이 이제 독립적으로 작동하고 자체 실수…
