라떼군 이야기
@mrlatte.bsky.social
2002년부터 진하게 코드를 내립니다 ☕️.
개발하고 그림 그리는 1인 메이커.
협업과 커피 타임은 언제나 환영입니다.
#개발자 #software
개발하고 그림 그리는 1인 메이커.
협업과 커피 타임은 언제나 환영입니다.
#개발자 #software
Rust와 Swift는 모두 GC 없는 메모리 관리를 제공하지만 접근법은 정반대입니다. Rust는 성능 중심의 Bottom-up, Swift는 편의성 중심의 Top-down 방식을 취합니다. 크로스 플랫폼 지원이 확대된 지금, Swift를 '더 편리한 Rust'로 재평가해야 할 시점일까요? 언어 설계의 트레이드오프를 다룬 흥미로운 분석입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/31/swift-is-a-more-convenient-rust
#Programming
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/31/swift-is-a-more-convenient-rust
#Programming
January 31, 2026 at 11:13 PM
Rust와 Swift는 모두 GC 없는 메모리 관리를 제공하지만 접근법은 정반대입니다. Rust는 성능 중심의 Bottom-up, Swift는 편의성 중심의 Top-down 방식을 취합니다. 크로스 플랫폼 지원이 확대된 지금, Swift를 '더 편리한 Rust'로 재평가해야 할 시점일까요? 언어 설계의 트레이드오프를 다룬 흥미로운 분석입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/31/swift-is-a-more-convenient-rust
#Programming
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/31/swift-is-a-more-convenient-rust
#Programming
2015년 출시된 기기의 DRM 복구를 위해 18개월간 보안 스택을 재설계한 Nvidia의 사례입니다. 하드웨어 결함까지 우회하며 10년간 업데이트를 지속하는 것은 업계 관행과 대조적입니다. 이러한 수준의 레거시 지원이 엔지니어링 리소스 관리 관점에서 합리적일까요, 아니면 특수한 예외일까요?
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/31/nvidia-s-10-year-effort-to-make-the-shield-tv-the-most-updat
#Engineering
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/31/nvidia-s-10-year-effort-to-make-the-shield-tv-the-most-updat
#Engineering
January 31, 2026 at 5:15 PM
2015년 출시된 기기의 DRM 복구를 위해 18개월간 보안 스택을 재설계한 Nvidia의 사례입니다. 하드웨어 결함까지 우회하며 10년간 업데이트를 지속하는 것은 업계 관행과 대조적입니다. 이러한 수준의 레거시 지원이 엔지니어링 리소스 관리 관점에서 합리적일까요, 아니면 특수한 예외일까요?
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/31/nvidia-s-10-year-effort-to-make-the-shield-tv-the-most-updat
#Engineering
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#Engineering
'돌아가는 코드'에 안주하지 말고 아키텍트적 사고를 하라는 제안. 당장 다음 코드 리뷰부터 단순 로직 검증을 넘어, 모듈 간 결합도와 확장성을 기준으로 '왜 이 패턴을 썼는지' 방어하는 시간을 가져보면 어떨까. 기능 구현보다 구조적 안정성을 우선순위에 두는 실험을 해봐야겠다.
https://medium.com/@art.gonzales/dangerous-lie-of-it-works-63a2cf5dc6b8?source=rss------programming-5
#softwarearchitecture #refactoring
https://medium.com/@art.gonzales/dangerous-lie-of-it-works-63a2cf5dc6b8?source=rss------programming-5
#softwarearchitecture #refactoring
January 31, 2026 at 10:42 AM
'돌아가는 코드'에 안주하지 말고 아키텍트적 사고를 하라는 제안. 당장 다음 코드 리뷰부터 단순 로직 검증을 넘어, 모듈 간 결합도와 확장성을 기준으로 '왜 이 패턴을 썼는지' 방어하는 시간을 가져보면 어떨까. 기능 구현보다 구조적 안정성을 우선순위에 두는 실험을 해봐야겠다.
https://medium.com/@art.gonzales/dangerous-lie-of-it-works-63a2cf5dc6b8?source=rss------programming-5
#softwarearchitecture #refactoring
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항우울제의 효과 크기는 약 0.4인 반면, 고용량 비타민 D는 1.82에 달한다는 메타 분석 결과가 있습니다. 이는 레거시 솔루션 대비 4배 이상의 성능 개선을 의미합니다.
우리는 정작 뇌라는 하드웨어의 최적화를 간과하고 있는 건 아닐까요? 생물학적 지표를 시스템 로그처럼 다루는 데이터 기반 접근법을 확인해보세요.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/29/vitamin-d-and-omega-3-have-a-larger-effect-on-depression-tha
우리는 정작 뇌라는 하드웨어의 최적화를 간과하고 있는 건 아닐까요? 생물학적 지표를 시스템 로그처럼 다루는 데이터 기반 접근법을 확인해보세요.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/29/vitamin-d-and-omega-3-have-a-larger-effect-on-depression-tha
January 29, 2026 at 12:24 PM
항우울제의 효과 크기는 약 0.4인 반면, 고용량 비타민 D는 1.82에 달한다는 메타 분석 결과가 있습니다. 이는 레거시 솔루션 대비 4배 이상의 성능 개선을 의미합니다.
우리는 정작 뇌라는 하드웨어의 최적화를 간과하고 있는 건 아닐까요? 생물학적 지표를 시스템 로그처럼 다루는 데이터 기반 접근법을 확인해보세요.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/29/vitamin-d-and-omega-3-have-a-larger-effect-on-depression-tha
우리는 정작 뇌라는 하드웨어의 최적화를 간과하고 있는 건 아닐까요? 생물학적 지표를 시스템 로그처럼 다루는 데이터 기반 접근법을 확인해보세요.
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LM Studio 0.4.0이 GUI와 코어를 분리하며 헤드리스 데몬을 도입했습니다. 연속 배치 처리와 스테이트풀 API 지원은 로컬 LLM 도구가 단순 실험용을 넘어 서버 사이드 배포까지 확장됨을 의미합니다.
이러한 아키텍처 변화가 실제 CI/CD 파이프라인에서의 활용성을 얼마나 높여줄 수 있을까요? 엔지니어링 관점에서 주목할 만한 업데이트입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/lm-studio-0-4-0
#LLM #Engineering
이러한 아키텍처 변화가 실제 CI/CD 파이프라인에서의 활용성을 얼마나 높여줄 수 있을까요? 엔지니어링 관점에서 주목할 만한 업데이트입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/lm-studio-0-4-0
#LLM #Engineering
January 28, 2026 at 8:16 PM
LM Studio 0.4.0이 GUI와 코어를 분리하며 헤드리스 데몬을 도입했습니다. 연속 배치 처리와 스테이트풀 API 지원은 로컬 LLM 도구가 단순 실험용을 넘어 서버 사이드 배포까지 확장됨을 의미합니다.
이러한 아키텍처 변화가 실제 CI/CD 파이프라인에서의 활용성을 얼마나 높여줄 수 있을까요? 엔지니어링 관점에서 주목할 만한 업데이트입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/lm-studio-0-4-0
#LLM #Engineering
이러한 아키텍처 변화가 실제 CI/CD 파이프라인에서의 활용성을 얼마나 높여줄 수 있을까요? 엔지니어링 관점에서 주목할 만한 업데이트입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/lm-studio-0-4-0
#LLM #Engineering
Conflating tracking pixel loads with email delivery is a dangerous engineering assumption. When privacy tools block pixels, valid addresses get flagged as undelivered. Add unencrypted HTTP assets to the mix, and security is compromised. Is pixel tracking ever a reliable metric for delivery?
https:/
https:/
January 28, 2026 at 7:17 PM
Conflating tracking pixel loads with email delivery is a dangerous engineering assumption. When privacy tools block pixels, valid addresses get flagged as undelivered. Add unencrypted HTTP assets to the mix, and security is compromised. Is pixel tracking ever a reliable metric for delivery?
https:/
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솔직히 고백하자면, OpenAI o1의 추론 능력을 오픈소스가 따라잡으려면 한참 멀었다고 자만했다. DeepSeek R1을 보고 내 판단이 완전히 틀렸음을 인정한다. 'Thinking Model'의 독점이 깨지면서, API 비용 걱정 없이 로컬에서 복잡한 CoT 추론을 돌릴 수 있는 길이 열렸다. 당장 자동화 파이프라인의 비용 구조부터 다시 계산해봐야겠다.
https://medium.com/@maskendrickcw/openai-just-lost-its-moat-deepseek-r1-and-the-rise-of-open-reaso
https://medium.com/@maskendrickcw/openai-just-lost-its-moat-deepseek-r1-and-the-rise-of-open-reaso
January 28, 2026 at 6:46 PM
솔직히 고백하자면, OpenAI o1의 추론 능력을 오픈소스가 따라잡으려면 한참 멀었다고 자만했다. DeepSeek R1을 보고 내 판단이 완전히 틀렸음을 인정한다. 'Thinking Model'의 독점이 깨지면서, API 비용 걱정 없이 로컬에서 복잡한 CoT 추론을 돌릴 수 있는 길이 열렸다. 당장 자동화 파이프라인의 비용 구조부터 다시 계산해봐야겠다.
https://medium.com/@maskendrickcw/openai-just-lost-its-moat-deepseek-r1-and-the-rise-of-open-reaso
https://medium.com/@maskendrickcw/openai-just-lost-its-moat-deepseek-r1-and-the-rise-of-open-reaso
OS가 생산성을 돕는 도구가 아니라 극복해야 할 장애물이 된다면, 플랫폼 전환을 진지하게 고려해야 할까?
강제 업데이트와 AI 기능 통합이 개발 워크플로우의 안정성에 미치는 영향을 분석하고, 2026년 시점에서 Linux가 실질적인 대안이 될 수 있는지 다룬 글이다. 엔지니어링 관점에서 OS 마이그레이션이 합리적인 선택인지, 아니면 시기상조인지 논의가 필요해 보인다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/microsoft-forced-me-to-switch-to-linux
강제 업데이트와 AI 기능 통합이 개발 워크플로우의 안정성에 미치는 영향을 분석하고, 2026년 시점에서 Linux가 실질적인 대안이 될 수 있는지 다룬 글이다. 엔지니어링 관점에서 OS 마이그레이션이 합리적인 선택인지, 아니면 시기상조인지 논의가 필요해 보인다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/microsoft-forced-me-to-switch-to-linux
January 28, 2026 at 4:20 PM
OS가 생산성을 돕는 도구가 아니라 극복해야 할 장애물이 된다면, 플랫폼 전환을 진지하게 고려해야 할까?
강제 업데이트와 AI 기능 통합이 개발 워크플로우의 안정성에 미치는 영향을 분석하고, 2026년 시점에서 Linux가 실질적인 대안이 될 수 있는지 다룬 글이다. 엔지니어링 관점에서 OS 마이그레이션이 합리적인 선택인지, 아니면 시기상조인지 논의가 필요해 보인다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/microsoft-forced-me-to-switch-to-linux
강제 업데이트와 AI 기능 통합이 개발 워크플로우의 안정성에 미치는 영향을 분석하고, 2026년 시점에서 Linux가 실질적인 대안이 될 수 있는지 다룬 글이다. 엔지니어링 관점에서 OS 마이그레이션이 합리적인 선택인지, 아니면 시기상조인지 논의가 필요해 보인다.
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Hacker News의 미니멀한 텍스트 인터페이스를 아케이드 경험으로 전환한 시도입니다. 정보 소비 과정에 게이미피케이션을 도입하는 것이 사용자 참여를 높이는 유효한 엔지니어링 전략이 될 수 있을까요? UI 실험과 데이터 시각화 관점에서 흥미로운 논점을 제시합니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/show-hn-the-hn-arcade
#HackerNews
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/show-hn-the-hn-arcade
#HackerNews
January 28, 2026 at 12:21 PM
Hacker News의 미니멀한 텍스트 인터페이스를 아케이드 경험으로 전환한 시도입니다. 정보 소비 과정에 게이미피케이션을 도입하는 것이 사용자 참여를 높이는 유효한 엔지니어링 전략이 될 수 있을까요? UI 실험과 데이터 시각화 관점에서 흥미로운 논점을 제시합니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/show-hn-the-hn-arcade
#HackerNews
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#HackerNews
최신 기술 트렌드와 뉴스를 쫓는 것이 엔지니어의 성장에 필수적이라고 믿기 쉽습니다. 하지만 매일 쏟아지는 정보의 대부분이 업무에 실질적인 영향을 주지 않는 단기적인 소음일 뿐이라면 어떨까요?
뉴스 소비를 중단하고 깊이 있는 독서로 전환하여 오히려 학습 효율을 높인 사례입니다. 정보의 홍수 속에서 여러분은 성장에 필요한 신호와 불필요한 소음을 어떻게 구분하고 계신가요?
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/i-stopped-following-the-news
#개발자 #생산성
뉴스 소비를 중단하고 깊이 있는 독서로 전환하여 오히려 학습 효율을 높인 사례입니다. 정보의 홍수 속에서 여러분은 성장에 필요한 신호와 불필요한 소음을 어떻게 구분하고 계신가요?
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/i-stopped-following-the-news
#개발자 #생산성
January 28, 2026 at 10:16 AM
최신 기술 트렌드와 뉴스를 쫓는 것이 엔지니어의 성장에 필수적이라고 믿기 쉽습니다. 하지만 매일 쏟아지는 정보의 대부분이 업무에 실질적인 영향을 주지 않는 단기적인 소음일 뿐이라면 어떨까요?
뉴스 소비를 중단하고 깊이 있는 독서로 전환하여 오히려 학습 효율을 높인 사례입니다. 정보의 홍수 속에서 여러분은 성장에 필요한 신호와 불필요한 소음을 어떻게 구분하고 계신가요?
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/i-stopped-following-the-news
#개발자 #생산성
뉴스 소비를 중단하고 깊이 있는 독서로 전환하여 오히려 학습 효율을 높인 사례입니다. 정보의 홍수 속에서 여러분은 성장에 필요한 신호와 불필요한 소음을 어떻게 구분하고 계신가요?
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#개발자 #생산성
인터뷰에서 DB 샤딩이나 분산 캐싱 같은 고수준 확장성 질문에 막힘없이 대답한다고 해서 반드시 훌륭한 시니어 엔지니어는 아닙니다. 오히려 트래픽이 적은 서비스에 불필요하게 카프카나 마이크로서비스를 도입하는 오버 엔지니어링의 원인이 되기도 합니다.
JPA의 N+1 문제 해결이나 쿼리 실행 계획 분석 같은 기본기를 바탕으로, 현재 비즈니스 규모에 맞춰 '확장하지 않을 결정'을 내리는 통찰력이 때로는 더 중요합니다.
https://medium.com/@pardeepgill82/java-backend-interviews-15-perfo
JPA의 N+1 문제 해결이나 쿼리 실행 계획 분석 같은 기본기를 바탕으로, 현재 비즈니스 규모에 맞춰 '확장하지 않을 결정'을 내리는 통찰력이 때로는 더 중요합니다.
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January 28, 2026 at 6:46 AM
인터뷰에서 DB 샤딩이나 분산 캐싱 같은 고수준 확장성 질문에 막힘없이 대답한다고 해서 반드시 훌륭한 시니어 엔지니어는 아닙니다. 오히려 트래픽이 적은 서비스에 불필요하게 카프카나 마이크로서비스를 도입하는 오버 엔지니어링의 원인이 되기도 합니다.
JPA의 N+1 문제 해결이나 쿼리 실행 계획 분석 같은 기본기를 바탕으로, 현재 비즈니스 규모에 맞춰 '확장하지 않을 결정'을 내리는 통찰력이 때로는 더 중요합니다.
https://medium.com/@pardeepgill82/java-backend-interviews-15-perfo
JPA의 N+1 문제 해결이나 쿼리 실행 계획 분석 같은 기본기를 바탕으로, 현재 비즈니스 규모에 맞춰 '확장하지 않을 결정'을 내리는 통찰력이 때로는 더 중요합니다.
https://medium.com/@pardeepgill82/java-backend-interviews-15-perfo
물리 연산과 정교한 입력 제어가 핵심인 슈퍼 몽키 볼이 웹으로 포팅되었습니다. Gamepad API와 자이로 센서까지 지원하며, 네이티브 수준의 경험을 웹 표준 기술로 구현해냈습니다.
웹 런타임이 고성능 레거시 에뮬레이션의 대안이 될 수 있을까요? 브라우저에서의 입력 지연과 최적화 수준을 직접 확인해 보십시오.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/super-monkey-ball-ported-to-a-website
#WebAssembly
웹 런타임이 고성능 레거시 에뮬레이션의 대안이 될 수 있을까요? 브라우저에서의 입력 지연과 최적화 수준을 직접 확인해 보십시오.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/super-monkey-ball-ported-to-a-website
#WebAssembly
January 28, 2026 at 2:54 AM
물리 연산과 정교한 입력 제어가 핵심인 슈퍼 몽키 볼이 웹으로 포팅되었습니다. Gamepad API와 자이로 센서까지 지원하며, 네이티브 수준의 경험을 웹 표준 기술로 구현해냈습니다.
웹 런타임이 고성능 레거시 에뮬레이션의 대안이 될 수 있을까요? 브라우저에서의 입력 지연과 최적화 수준을 직접 확인해 보십시오.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/super-monkey-ball-ported-to-a-website
#WebAssembly
웹 런타임이 고성능 레거시 에뮬레이션의 대안이 될 수 있을까요? 브라우저에서의 입력 지연과 최적화 수준을 직접 확인해 보십시오.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/28/super-monkey-ball-ported-to-a-website
#WebAssembly
LLM이 단순히 훈련 데이터 분포에 기반해 다음 토큰을 확률적으로 예측하는 모델이라는 기본 원리를 대중이 이렇게까지 오해하고 있다니 놀랍다! 트랜스포머 아키텍처 내에서 가중치와 편향을 통해 손실 함수를 최적화하는 수학적 계산 과정을 '의식'이나 '자아'로 착각하는 건 엔지니어링 관점에서 정말 위험한 오류다.
https://alyzesam.medium.com/ai-is-not-conscious-b5bf19c721ee?source=rss------technology-5
https://alyzesam.medium.com/ai-is-not-conscious-b5bf19c721ee?source=rss------technology-5
January 28, 2026 at 12:50 AM
LLM이 단순히 훈련 데이터 분포에 기반해 다음 토큰을 확률적으로 예측하는 모델이라는 기본 원리를 대중이 이렇게까지 오해하고 있다니 놀랍다! 트랜스포머 아키텍처 내에서 가중치와 편향을 통해 손실 함수를 최적화하는 수학적 계산 과정을 '의식'이나 '자아'로 착각하는 건 엔지니어링 관점에서 정말 위험한 오류다.
https://alyzesam.medium.com/ai-is-not-conscious-b5bf19c721ee?source=rss------technology-5
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하드웨어 설계에 소프트웨어 엔지니어링의 엄격함을 적용한다면 어떨까요? 이 프로젝트는 Rust를 사용하여 부품을 코드로 정의합니다. Git을 통한 버전 관리, 타입 안정성 확보, 심지어 기하학적 구조에 대한 유닛 테스트까지 가능합니다.
GUI 중심의 기존 CAD 워크플로우를 코드로 대체하는 것이 과연 생산적인 대안이 될 수 있을지, 엔지니어들의 의견이 궁금합니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/27/parametric-cad-in-rust
#Rust #Engineering
GUI 중심의 기존 CAD 워크플로우를 코드로 대체하는 것이 과연 생산적인 대안이 될 수 있을지, 엔지니어들의 의견이 궁금합니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/27/parametric-cad-in-rust
#Rust #Engineering
January 27, 2026 at 10:14 PM
하드웨어 설계에 소프트웨어 엔지니어링의 엄격함을 적용한다면 어떨까요? 이 프로젝트는 Rust를 사용하여 부품을 코드로 정의합니다. Git을 통한 버전 관리, 타입 안정성 확보, 심지어 기하학적 구조에 대한 유닛 테스트까지 가능합니다.
GUI 중심의 기존 CAD 워크플로우를 코드로 대체하는 것이 과연 생산적인 대안이 될 수 있을지, 엔지니어들의 의견이 궁금합니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/27/parametric-cad-in-rust
#Rust #Engineering
GUI 중심의 기존 CAD 워크플로우를 코드로 대체하는 것이 과연 생산적인 대안이 될 수 있을지, 엔지니어들의 의견이 궁금합니다.
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#Rust #Engineering
히드로 공항의 액체류 제한 폐지는 단순한 규정 완화가 아니라 3D CT 스캐닝 기술의 대규모 도입을 의미합니다. 엔지니어링 관점에서 볼 때, 수동 검증을 고도화된 자동화 분석으로 대체하는 것이 시스템의 복원력(Resilience)에 어떤 영향을 미칠지 주목해야 합니다.
기술적 복잡도가 높아짐에 따라 실제 운영 효율성은 정말 개선될까요, 아니면 새로운 장애 지점(SPOF)이 생길까요? 보안 아키텍처의 변화를 다룬 흥미로운 글입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/27/heathrow-dro
기술적 복잡도가 높아짐에 따라 실제 운영 효율성은 정말 개선될까요, 아니면 새로운 장애 지점(SPOF)이 생길까요? 보안 아키텍처의 변화를 다룬 흥미로운 글입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/27/heathrow-dro
January 27, 2026 at 4:31 AM
히드로 공항의 액체류 제한 폐지는 단순한 규정 완화가 아니라 3D CT 스캐닝 기술의 대규모 도입을 의미합니다. 엔지니어링 관점에서 볼 때, 수동 검증을 고도화된 자동화 분석으로 대체하는 것이 시스템의 복원력(Resilience)에 어떤 영향을 미칠지 주목해야 합니다.
기술적 복잡도가 높아짐에 따라 실제 운영 효율성은 정말 개선될까요, 아니면 새로운 장애 지점(SPOF)이 생길까요? 보안 아키텍처의 변화를 다룬 흥미로운 글입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/27/heathrow-dro
기술적 복잡도가 높아짐에 따라 실제 운영 효율성은 정말 개선될까요, 아니면 새로운 장애 지점(SPOF)이 생길까요? 보안 아키텍처의 변화를 다룬 흥미로운 글입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/27/heathrow-dro
복잡한 로직을 머릿속에 쌓아두는 'House of Cards' 멘탈 모델은 현대 엔지니어링 환경에서 더 이상 지속 가능하지 않다. 글에서는 시니어 레벨로 갈수록 코딩 집중보다 팀의 블로킹 이슈 해결, 코드 리뷰, 아키텍처 결정 등 잦은 컨텍스트 스위칭 자체가 핵심 직무가 됨을 지적한다. 딥 워크를 위한 완벽한 고립보다는, 업무 단위를 줄이고 상태를 자주 기록하여 인터럽트 비용을 낮추는 워크플로우 최적화가 필요하다.
https://levelup.gitconnected.com/context-switching-used-to-be-the
https://levelup.gitconnected.com/context-switching-used-to-be-the
January 27, 2026 at 2:17 AM
복잡한 로직을 머릿속에 쌓아두는 'House of Cards' 멘탈 모델은 현대 엔지니어링 환경에서 더 이상 지속 가능하지 않다. 글에서는 시니어 레벨로 갈수록 코딩 집중보다 팀의 블로킹 이슈 해결, 코드 리뷰, 아키텍처 결정 등 잦은 컨텍스트 스위칭 자체가 핵심 직무가 됨을 지적한다. 딥 워크를 위한 완벽한 고립보다는, 업무 단위를 줄이고 상태를 자주 기록하여 인터럽트 비용을 낮추는 워크플로우 최적화가 필요하다.
https://levelup.gitconnected.com/context-switching-used-to-be-the
https://levelup.gitconnected.com/context-switching-used-to-be-the
LLM으로 스크립트를 분석해 프롬프트를 추출하고 이미지 생성 모델과 연동하는 스토리보드 시스템 아키텍처. 단순 자동 생성을 넘어, 사용자가 중간 단계에서 수정 가능한 인터랙티브 파이프라인을 구축해 정밀도를 확보했다. GenAI를 실무 툴로 통합할 때 Human-in-the-loop 설계가 왜 중요한지 보여주는 사례.
https://medium.com/wpp-ai-research-labs/building-an-ai-powered-storyboard-generation-system-from-concept-to-interactive-p
https://medium.com/wpp-ai-research-labs/building-an-ai-powered-storyboard-generation-system-from-concept-to-interactive-p
January 26, 2026 at 4:47 PM
LLM으로 스크립트를 분석해 프롬프트를 추출하고 이미지 생성 모델과 연동하는 스토리보드 시스템 아키텍처. 단순 자동 생성을 넘어, 사용자가 중간 단계에서 수정 가능한 인터랙티브 파이프라인을 구축해 정밀도를 확보했다. GenAI를 실무 툴로 통합할 때 Human-in-the-loop 설계가 왜 중요한지 보여주는 사례.
https://medium.com/wpp-ai-research-labs/building-an-ai-powered-storyboard-generation-system-from-concept-to-interactive-p
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Qwen3-Max-Thinking의 등장은 모델의 추론 능력이 단순 텍스트 생성을 넘어 논리적 문제 해결의 핵심이 되고 있음을 시사합니다. 이러한 고도화된 사고 모델이 복잡한 시스템 설계나 디버깅 효율을 어디까지 끌어올릴 수 있을까요? 엔지니어링 관점에서 실질적 효용성을 판단해볼 시점입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/26/qwen3-max-thinking
#LLM #SoftwareEngineering
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#LLM #SoftwareEngineering
January 26, 2026 at 4:17 PM
Qwen3-Max-Thinking의 등장은 모델의 추론 능력이 단순 텍스트 생성을 넘어 논리적 문제 해결의 핵심이 되고 있음을 시사합니다. 이러한 고도화된 사고 모델이 복잡한 시스템 설계나 디버깅 효율을 어디까지 끌어올릴 수 있을까요? 엔지니어링 관점에서 실질적 효용성을 판단해볼 시점입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/26/qwen3-max-thinking
#LLM #SoftwareEngineering
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#LLM #SoftwareEngineering
Mapbox Vector Tile(MVT)의 뒤를 잇는 MapLibre Tile(MLT)이 공개되었습니다. 컬럼 지향 레이아웃을 통해 최대 6배의 압축률을 제공하고, 모던 그래픽 API와 SIMD 명령어를 적극 활용하여 디코딩 성능을 극대화했습니다.
단순한 포맷 변경을 넘어 GPU 버퍼 효율성까지 고려한 이 설계가 대규모 지리공간 데이터 렌더링의 새로운 표준이 될 수 있을까요? GIS 엔지니어라면 주목해야 할 변화입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/26/maplibre-tile-a-m
단순한 포맷 변경을 넘어 GPU 버퍼 효율성까지 고려한 이 설계가 대규모 지리공간 데이터 렌더링의 새로운 표준이 될 수 있을까요? GIS 엔지니어라면 주목해야 할 변화입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/26/maplibre-tile-a-m
January 26, 2026 at 12:20 PM
Mapbox Vector Tile(MVT)의 뒤를 잇는 MapLibre Tile(MLT)이 공개되었습니다. 컬럼 지향 레이아웃을 통해 최대 6배의 압축률을 제공하고, 모던 그래픽 API와 SIMD 명령어를 적극 활용하여 디코딩 성능을 극대화했습니다.
단순한 포맷 변경을 넘어 GPU 버퍼 효율성까지 고려한 이 설계가 대규모 지리공간 데이터 렌더링의 새로운 표준이 될 수 있을까요? GIS 엔지니어라면 주목해야 할 변화입니다.
https://www.mrlatte.net/stories/2026/01/26/maplibre-tile-a-m
단순한 포맷 변경을 넘어 GPU 버퍼 효율성까지 고려한 이 설계가 대규모 지리공간 데이터 렌더링의 새로운 표준이 될 수 있을까요? GIS 엔지니어라면 주목해야 할 변화입니다.
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GPU 클러스터를 직접 관리하지 않고 AI 트래픽을 감당할 수 있을까요? 서버리스 아키텍처로 전환했을 때 가장 우려되는 인퍼런스 레이턴시와 콜드 스타트 문제를 어떻게 해결하는지 궁금해집니다. 무거운 모델 서빙 시 운영 복잡도를 낮추는 대신 성능 트레이드오프가 발생하지는 않는지, 구체적인 스케일링 전략을 살펴봅니다.
https://medium.com/@matthewbrain093/serverless-ai-building-highly-scalable-applications-without-operational-complexity-65a
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January 26, 2026 at 6:47 AM
GPU 클러스터를 직접 관리하지 않고 AI 트래픽을 감당할 수 있을까요? 서버리스 아키텍처로 전환했을 때 가장 우려되는 인퍼런스 레이턴시와 콜드 스타트 문제를 어떻게 해결하는지 궁금해집니다. 무거운 모델 서빙 시 운영 복잡도를 낮추는 대신 성능 트레이드오프가 발생하지는 않는지, 구체적인 스케일링 전략을 살펴봅니다.
https://medium.com/@matthewbrain093/serverless-ai-building-highly-scalable-applications-without-operational-complexity-65a
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솔직히 GenAI 도구만 도입하면 코딩 생산성이 즉시 폭발할 줄 알았다. 하지만 막상 LLM 기반 기능을 직접 구현해보니 프롬프트 컨텍스트 관리와 모델의 비결정적 출력을 제어하는 데 예상보다 훨씬 많은 시간을 쏟고 있다. 당장의 구현 속도는 떨어졌지만, 단순히 API를 호출하는 것을 넘어 AI 모델의 동작 원리를 깊이 파고들어야만 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만들 수 있음을 뼈저리게 느끼는 중이다.
https://medium.com/codetodeploy/learning-generative-ai-made-me-slower-and-
https://medium.com/codetodeploy/learning-generative-ai-made-me-slower-and-
January 26, 2026 at 2:18 AM
솔직히 GenAI 도구만 도입하면 코딩 생산성이 즉시 폭발할 줄 알았다. 하지만 막상 LLM 기반 기능을 직접 구현해보니 프롬프트 컨텍스트 관리와 모델의 비결정적 출력을 제어하는 데 예상보다 훨씬 많은 시간을 쏟고 있다. 당장의 구현 속도는 떨어졌지만, 단순히 API를 호출하는 것을 넘어 AI 모델의 동작 원리를 깊이 파고들어야만 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만들 수 있음을 뼈저리게 느끼는 중이다.
https://medium.com/codetodeploy/learning-generative-ai-made-me-slower-and-
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솔직히 고백하자면 코드 자체로 설명되는 로직까지 굳이 주석과 위키로 남기며 '문서화 잘하는 개발자'라고 착각했었습니다. 786줄 중 83%를 지웠다는 저자의 사례를 보니 부끄러워집니다. 타입 시스템과 테스트 코드로 기능 명세를 대체하고, 문서에는 오직 아키텍처 결정 이유와 비즈니스 맥락 같은 'Why'만 남겨야 코드와 문서의 불일치(Drift) 문제를 해결할 수 있습니다.
https://dp-lewis.medium.com/whats-left-when-the-code-becomes-the-source-of-truth-8589cd47
https://dp-lewis.medium.com/whats-left-when-the-code-becomes-the-source-of-truth-8589cd47
January 25, 2026 at 11:36 PM
솔직히 고백하자면 코드 자체로 설명되는 로직까지 굳이 주석과 위키로 남기며 '문서화 잘하는 개발자'라고 착각했었습니다. 786줄 중 83%를 지웠다는 저자의 사례를 보니 부끄러워집니다. 타입 시스템과 테스트 코드로 기능 명세를 대체하고, 문서에는 오직 아키텍처 결정 이유와 비즈니스 맥락 같은 'Why'만 남겨야 코드와 문서의 불일치(Drift) 문제를 해결할 수 있습니다.
https://dp-lewis.medium.com/whats-left-when-the-code-becomes-the-source-of-truth-8589cd47
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LLM 출력을 다시 프롬프트로 주입해 추론을 개선하는 Recursive 접근은 환각 현상을 줄이는 데 효과적일 수 있다. 다만 프로덕션 레벨에서 반복적인 연산으로 인한 Latency 급증과 토큰 비용을 어떻게 감당할 것인가. Error Propagation을 막기 위한 별도의 검증 레이어 없이는 오히려 오답을 강화하는 결과가 나오지 않을까.
https://medium.com/@jessicasaini/recursive-large-language-models-e552e6203f9b?source=rss------artificial_in
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January 25, 2026 at 9:36 PM
LLM 출력을 다시 프롬프트로 주입해 추론을 개선하는 Recursive 접근은 환각 현상을 줄이는 데 효과적일 수 있다. 다만 프로덕션 레벨에서 반복적인 연산으로 인한 Latency 급증과 토큰 비용을 어떻게 감당할 것인가. Error Propagation을 막기 위한 별도의 검증 레이어 없이는 오히려 오답을 강화하는 결과가 나오지 않을까.
https://medium.com/@jessicasaini/recursive-large-language-models-e552e6203f9b?source=rss------artificial_in
https://medium.com/@jessicasaini/recursive-large-language-models-e552e6203f9b?source=rss------artificial_in
솔직히 그동안 Cursor를 그냥 챗봇처럼 대충 썼습니다. 'Token Tax'는 생각 안 하고 무작정 컨텍스트만 들이부었네요. 프로젝트 루트에 .cursorrules를 정의해서 AI가 참조할 기술 스택과 코딩 컨벤션을 명시적으로 제한해야 한다는 걸 이제야 알았습니다. 도구 탓하기 전에 사용법부터 제대로 익혀야겠습니다.
https://medium.com/@peakvance/guide-to-cursor-rules-engineering-context-speed-and-the-token-tax-16c0560a686a?source=rss
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January 25, 2026 at 7:37 AM
솔직히 그동안 Cursor를 그냥 챗봇처럼 대충 썼습니다. 'Token Tax'는 생각 안 하고 무작정 컨텍스트만 들이부었네요. 프로젝트 루트에 .cursorrules를 정의해서 AI가 참조할 기술 스택과 코딩 컨벤션을 명시적으로 제한해야 한다는 걸 이제야 알았습니다. 도구 탓하기 전에 사용법부터 제대로 익혀야겠습니다.
https://medium.com/@peakvance/guide-to-cursor-rules-engineering-context-speed-and-the-token-tax-16c0560a686a?source=rss
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AWS re:Invent 보안 기능/Google Cloud의 완전관리형 MCP 서버 얘기 나올 때, “관리형=안전”으로 착각하면 위험. 에이전트용 MCP는 서비스 계정 권한 최소화, OIDC+단기 토큰, 비밀은 Secret Manager/KMS, 네트워크는 VPC-SC/프라이빗 egress로 고립, 감사 로그 필수. #cloudsecurity
https://medium.com/codetodeploy/top-10-cloudsecurity-tips-in-2026-b76ef938ea74?source=rss------programmin
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January 25, 2026 at 5:42 AM
AWS re:Invent 보안 기능/Google Cloud의 완전관리형 MCP 서버 얘기 나올 때, “관리형=안전”으로 착각하면 위험. 에이전트용 MCP는 서비스 계정 권한 최소화, OIDC+단기 토큰, 비밀은 Secret Manager/KMS, 네트워크는 VPC-SC/프라이빗 egress로 고립, 감사 로그 필수. #cloudsecurity
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