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Reion·약 1년

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당신의 HubSpot 포털은 시장 진입 전략의 핵심입니다. 여기서 거래가 성사되고, 마케팅 캠페인이 시작되며, 고객 관계가 관리됩니다. 이 데이터는 매우 중요하지만, 변경되는 순간 즉시 대응할 수 있을 때 진정한 가치를 발휘합니다. 밤새 동기화를 기다리거나 수동 내보내기를 하다 보면 소중한 기회를 놓치게 됩니다. 거래 단계가 바뀌거나, 새로운 리드가 자격을 얻거나, 연락처의 라이프사이클 단계가 업데이트될 때 그 즉시 반응할 수 있다면 어떨까요? 이제

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캐티·약 1년

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전에 c#에서 이래쩌. 닷넷 대리자(delegate)는 인스턴스를 유지해요 | OKKY 위에 처럼 고수준 언어가 대세가 되어있어요. 이렇게 하면 구현하는 코드가 앵간이 줄어요. 코틀린에서도 this 컨텍스트를 유지하는거 아나요. Kotlin Playground: Edit, Run, Share Kotlin Code Online import kotlin.concurrent.thread class Test(var v: Int) { fun pri

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HJOW·약 1년

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말그대로 이제 해킹이나 코딩 세계에 입문하시는 분이 맥북을 구매하려고 한다면, 그 전에 봐야 할 영상 이미 경력이 있는 사람은 덜하고 (그런 사람은 그냥 사고싶은거 사세요) 반대로, 아직 학생이거나 국비 교육 들어가기에 앞서 구매하는 사람에게는 특히특히특히 중요한 영상

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규원·약 1년

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AutoParams의 10.3.1 버전 릴리스에는 형 안정적으로 매개변수를 지정하는 set 메서드가 새롭게 추가됐다. 이 글은 기존 방식과 새롭게 추가된 set DSL의 차이점과 사용법을 설명한다. 기존 방식AutoParams로 테스트 데이터를 생성할 때, 특정 매개변수나 속성에 원하는 값을 지정하는 방법은 여러 가지가 있다. 가장 기반이 되는 방법은 autoparams.customization.Customizer 인터페이스를 구현하는 것이고, aut

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김포포·약 1년

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오늘도 시대를 역행(?)하는 코딩테스트 공부를 해 봅니다. ^^AI 친구들이 만들어 준 걸 아직은 분석&이해&수정 할 필요도 있고 애초에 백그라운드 지식이 많아야 AI와 더 친하게 놀 수 있습니다.AI는 코드를 범람시키기는 하지만, 책임지지는 못합니다. 설계를 고민하며, AI를 팀 동료로 삼아 생산성을 극대화 하되, 책임의 방향키를 놓치지 않는 개발자가 되기 위해서는 여전히 공부해야하고, 코드 읽기를 해야 합니다. 문제:간단한 그림판(선

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kenu,전독시·약 1년

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Google - 프롬프트 가이드 101(제2판) - 효과적인 프롬프트 작성을위한 빠른 시작 핸드북으로 Google의 Gemini 모델에 대한 팁과 예제가 포함 Google - “더 많은 신호, 더 적은 Guesswork” 프롬프트 엔지니어링 백서 - 고급 프롬프트 기법 (API 사용, 생각의 연쇄 프롬프트, 온도/top-p 설정 사용 등) 에 뛰어든 68 페이지 분량의 Google 백서. 오픈AI - 건축 대리인에 대한 실용 가이드 - 실제 시나리오에

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황건구·약 1년

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Cohesion(응집성?)의 올바른 예와 나쁜 예를 도식화하면 아래와 같다. 1. 매출을 유발하는 소프트웨어는 필연적으로 앞으로 나아간다.2. 응집성이 떨어지는 소프트웨어, 시스템이 있으면 이런 변화를 즉시에 수용하기 힘들고 오류나 장애로 서비스 신뢰도와 매출이 급락한다.3. 결국 DX가 바닥을 치게 되므로 "진짜" 키맨들이 퇴사할 것이다.우리가 거창하게 아키텍처를 거들먹거리지만, 현실 세계로 이야기를 해보자. app1, app2 가 서

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캐티·약 1년

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클립보드에서 사용하는 고유한 단축키가 있어요. 데스크탑 스크린샷, 창 스크린샷을 제외하는 단축키로 컨트롤류나 싀프트류로 나눠져 있어요. 데스크탑 스크린샷: PrtSc/SysRq 창 스크린샷: Alt + PrtSc/SysRq 잘라내기: Ctrl + X 이거나 Shift + Delete 복사: Ctrl + C 이거나 Ctrl + Insert 붙여넣기: Ctrl + V 이거나 Shift + Insert Sy

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myeongseok-baek·약 1년

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1편.새벽에 일어나야 하는 일이 있어서 LLM(Claude)+MCP로 TDD를 진행하는 과정을 만들어 봤습니다.TDD로 기능을 구현하려면 거치는 다음과 같은 절차 중에서 LLM의 도움이 되는 부분을 다뤄봤습니다. 문제 정의 문제 이해를 높이기 위한 예제 작성 예제를 테스트 케이스로 변환 각각의 테스트 케이스에 대해서 실패하는 테스트 추가 최소한의 구현으로 테스트를 성공시키기 중복이 존재하는 경우 리팩터링을 통해 중복 제거 모든 테스트가 성공하면

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규원·약 1년

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Spring 응용프로그램 개발에 TDD를 적용하는 과정에서 테스트 실행 속도와 관련된 질문이 자주 제기된다. 특히, @SpringBootTest를 사용한 테스트의 실행 성능과 관련한 고민을 많이 듣는다. 이와 관련된 인프런 Spring Boot TDD 강의의 질문이 올라와서 응용프로그램 컨텍스트(Spring application context)를 사용하는 테스트의 실행 성능에 대한 경험으로 답변했고 이 글에서 한 번 더 정리한다. 우선 인프런

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kenu,전독시·약 1년

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https://docs.google.com/presentation/d/1ltQQ2kP9SlgOAL7ghxormNUi633Nlba7QLoCv2NqRcg 개발자를 위한 AI, 특히 MCP 활용법을 다룸 MCP 데모와 함께 AI, ML, DL, GenAI의 역사와 주요 특징을 설명 개발 방식의 진화와 RAG, MCP의 개념을 소개 다양한 AI 도구와 참고 자료를 제공하여 학습을 도움 MCP가 AI 모델과 외부 시스템 통합에 중요한 역할을 할 것을 강조

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Reion·약 1년

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이 글에서는 RisingWave의 Streaming SQL 기능을 활용해 실시간 교통 예측 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. 이 시스템은 시뮬레이션된 교통 데이터를 수집하고, 실시간으로 피처 엔지니어링을 수행하며, 사전 학습된 LSTM 모델을 통해 교통 흐름을 예측합니다. 모든 결과는 대시보드에서 시각화됩니다. 이 접근 방식은 스트리밍 SQL이 실시간 머신러닝 파이프라인 구축을 얼마나 쉽게 만들 수 있는지를 보여줍니다. 실시간 교통 예측 시스템

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myeongseok-baek·약 1년

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Kent Beck이 TDD에서 말하는 단위테스트는 자동화된 단위테스트와 혼동되어 사용되고 있습니다. 그래서 Kent Beck은 TDD에서의 테스트를 Programmer Test(programmer가 작성하므로)라고 부르고 다음과 같은 특성을 갖는다고 말합니다. TDD를 하시는 개발자 분들은 이런 원칙을 준수하셔야 할 것 같습니다.1. 빠른 속도(fast)- 피드백이 프로그래밍 흐름을 방해해서는 안 됨- 1분 이상 걸리면 문맥 전환이 일어남. 테스트 실

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바람을바람·약 1년

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claude code + vsc(1)

vsc terminal 에서 wsl2 들어가서 claude code 실행해서 씁니다 이제까지 윈도 데스크탑 claude로 프로젝트 만들어서 github 동조화 해서 구조와 파일을 claude가 파악하도록 하고필요한 코드 작성이나 리팩터링 하면 그걸 또 웹에서 복사하기 해서 vsc에서 파일을 찾고 함수를 찾아서 붙여넣기 하고 그랬는데 claude code 체계에서는vsc에서 작업 폴더에서 직접 터미널에 bash, claude 띄워놓고 파일 편집창, g

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kenu,전독시·약 1년

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MobaXterm 같은 맥용 터미널 #opensource(1)

tabby terminal - MobaXterm 같은 맥 버전 - iTerm2 보다 활발한 오픈 소스   - https://github.com/gnachman/iTerm2   - https://github.com/Eugeny/tabby

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자새싹·약 1년

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공통 라이브러리 만들어봤습니다! (응답, 예외 처리, JWT 등)(4)

안녕하세요! Spring 기반 프로젝트에서 자주 사용하는 공통 응답 포맷, 예외 처리, JWT 유틸리티 코드 등을 모아 라이브러리로 만들어봤습니다. 프로젝트를 시작할 때마다 비슷한 코드 복사해서 붙여 넣고 계신가요? 이 라이브러리를 의존성으로 추가하면 그런 반복 작업을 줄일 수 있어요! 한 번 사용해보시고, 피드백이나 컨트리뷰션도 환영입니다 사용법 릴리즈 노트 관련 블로그 글

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이민석·약 1년

1.0k

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오픈소스 AI 생태계 총정리(1)

부제 AI 모델 개발부터 배포, AIOps까지의 전체 라이프사이클을 지원하는 오픈소스 소프트웨어 나는 쓰고 있는데 빠졌거나 오류가 있다면  --> 여기에 <-- 신고해주세요. (이 목록 자체도 Claude 3.7 Sonet과 Perplexity pro 두가지 AI가 만든 것을 합치고 일부 손으로 추가한 것임) Perplexity Pro가 만든 어설픈 그림  1. 오픈소스 LLM 모델기반 모델 (Base Models)LLaMA/LLaMA2/

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규원·약 1년

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바이브 코딩 일주일 실험기: 가능성과 한계 사이(1)

뭐 하나 내일을 예측하기 힘든 시기이다. 그래서 세상의 변화에 적응하기 위해서 더 뭔가 시도하고 정리하는 것이 필요할 것 같다. 일주일 정도 밀도 높게 바이브 코딩을 해보고 느낀 몇 가지를 적어 본다. 언어는 Java를 사용했고, 예제 수준 코드가 아니라 이미 큰 코드 베이스와 1000개 이상의 테스트가 있는 AutoParams에 새로운 기능 2개(이벤트 로그, sealed 형식 지원)를 구현하고 Javadoc 작성하는 데 사용했다. 그러니까 실전에서

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호로록 쩝짭·약 1년

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https://hub.kaia.re.kr/startInsight.do 여기 데일리로 올라와서 생각보다 좋음

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kenu,전독시·약 1년

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AI, ML, DL, GenAI 비교(1)

from: https://blog.bytebytego.com/p/ep168-ai-vs-machine-learning-vs-deep인공 지능(AI) 추론, 학습, 문제 해결, 언어 이해 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계 또는 시스템을 만드는 데 중점을 둔 가장 중요한 분야입니다. AI는 ML, NLP, 로보틱스, 컴퓨터 비전 등 다양한 하위 분야로 구성됩니다. 머신러닝(ML) 컴퓨터가 데이터를 기반으로 학습하고 의사 결정을

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