GeekNews Weekly

개발자들은 개인 프로젝트를 통해 프로그래밍 감각을 유지하고자 하지만, 보통 시간 제약으로 프로젝트 진행이 느리고 완성 전에 중단되는 경우가 많습니다. 필자는 AI도구를 이용하여 빠르게 프로젝트를 완성하는 습관을 갖추게 되었다고 하는데요. LLM과 Cursor IDE를 활용하여 사이드 프로젝트의 생산성을 높이고, 다양한 도구와 오픈 소스 템플릿을 사용해 프로젝트를 부트스트랩하고 구조를 설정합니다. 프로젝트를 작은 단위로 나누어 작업하고, 지속적인 배포 설정을 통해 효율적으로 프로젝트를 관리하며, LLM을 활용해 필요한 부분을 수정 및 보강하는 방식으로 진행합니다. 이 같은 방식으로 프로젝트를 신속히 마무리해 배포 버전을 만들면, 잠시 쉬더라도 다시 시작하기 훨씬 수월해지며, 작게 완성하는 습관이 동력을 유지하게 해주고, 작은 성과를 빠르게 확인하며 동기부여를 얻을 수 있습니다.

필자는 지난 1년간 LLM을 사용한 프로그래밍 경험이 생산성을 크게 향상시켰고, 이제는 사용하지 않는 환경으로 돌아가는 것은 어렵다고 합니다. LLM은 자주 반복되는 코딩 작업을 자동완성으로 처리하여 생산성을 향상하, 특정 프로그래밍 질문에 검색 엔진보다 더 정확하게 답변을 해서 검색을 대체하며, 대화 기반 프로그래밍은 초기 작업을 대신 수행하여 사용자 친화적인 환경을 제공합니다. 또한, LLM을 통해 더 작은 패키지와 독립적인 테스트 환경을 구축하여 코드의 효율성과 유지보수성을 높이는 방향으로 발전하고 있습니다.

기존 AI가 코드 분석에서 실패하는 이유는 주니어 개발자처럼 라인 단위로만 분석하기 때문이며, 이를 해결하기 위해 시니어 개발자의 접근 방식을 AI에 적용하였습니다. 시니어들은 대규모 PR을 볼 때 핵심파일을 먼저 확인하고, 기능별로 변경사항을 묶어서 파악하며, 전체 아키텍처를 먼저 이해하고, 이후에 세부 구현을 살피는데, 이를 AI에 적용하여.파일을 기능별로 그룹화하고 맥락 정보를 제공받아 전체 시스템을 이해하고, 패턴 매칭과 영향 분석을 통해 코드의 깊이 있는 이해를 가능하게 하였습니다. 이를 통해 AI는 복잡한 코드 이해와 잠재적 문제를 식별하는 능력을 갖추게 되었으며, 이는 단순 코드 생성이 아닌 깊이 있는 코드 이해를 목표로 합니다.

이 책은 작은 운영체제를 단계별로 구축하는 방법을 설명하며, 기본적인 컨텍스트 전환, 페이징, 사용자 모드, 명령줄 셸, 디스크 장치 드라이버, 파일 읽기/쓰기 작업을 1,000줄의 C 언어 코드로 구현할 수 있음을 보여줍니다. 운영체제 개발에서 가장 어려운 부분은 디버깅이며, 다양한 디버깅 기술과 스킬을 배워야 하지만, 성공했을 때 큰 만족감을 얻을 수 있습니다. GitHub에서 구현 예제를 다운로드할 수 있으며, C 언어와 UNIX 유사 환경에 익숙한 독자에게 적합합니다.

2025년은 AI 업계에서 아이디어를 실제로 구현하고 효과성을 검증하는 해로, AI의 가능성이 구체적이고 실질적인 형태로 결집될 것으로 예상됩니다.

LLM 플레이어들의 차별화 전략

• Google: "수직 통합" - 전체 가치 사슬의 모든 부분을 소유하며, 완전한 통제 가능
• OpenAI: "브랜드" - AI 분야에서 가장 강력한 브랜드를 보유
• Anthropic: "인재 확보" - AI 연구자들이 선호하는 회사
• xAI: "데이터 센터 확장" - "규모가 전부다"라는 철학으로 인프라 우위를 점유
• Meta: "오픈소스" - 오픈소스를 통한 혁신과 빠른 채택 촉진

AI 검색이 인터넷의 킬러 애플리케이션으로 부상할 것입니다. 인터넷 검색은 웹 인덱싱을 기반으로 하는 "탐색" 기술이지만, AI 검색은 지식을 읽고 의미적으로 이해할 수 있는 LLM을 기반으로 하는 "정보" 기술로 특정 직업군을 위한 전문화된 AI 검색 엔진이 등장할 것입니다. (변호사용 Harvey, 코드용 Copilot, 문서용 Glean 처럼)

2025년에는 AI 설비투자가 안정화되면서 데이터 센터 용량 증가로 AI 컴퓨팅 비용이 감소할 것으로 보이며, 이는 스타트업에게 새로운 혁신의 기회를 제공할 것입니다.

2024년 한 해 동안 가장 많은 GitHub Star를 받은 자바스크립트 프로젝트 순위에서 shadcn/ui가 1위를 차지했습니다. 그 뒤를 이어 Excalidraw, AFFiNE, Bruno, n8n, htmx, Tauri, Supabase 등이 상위권에 올랐습니다. 작성자 분이 각 항목에 대한 추가 설명을 곁들인 링크가 있으니 참고하세요.

현대 웹 기술의 발전으로 많은 작업이 HTML과 CSS로 간단히 구현 가능해졌으며, 컴포넌트 중심 스타일링과 부모 요소 스타일링 등 다양한 새로운 기능이 여러 브라우저에서 사용되고 있습니다. CSS 컨테이너 쿼리, 텍스트 균형 조정, 폼 입력 필드 자동 크기 조정, 숨겨진 콘텐츠 검색, 고해상도 색상 지원, CSS 상대 색상, View Transitions API, CSS 스크롤 스냅 등은 디자이너와 개발자들이 UI 컴포넌트를 더욱 효과적으로 제작할 수 있도록 도우며, UI와 UX 디자인에 혁신적인 영향을 미치고 있습니다.

GPS는 현대 사회에서 필수적인 기술이지만, 신호 방해와 같은 여러 한계로 인해 오차와 비효율이 발생하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AstraNav(지구 자기장을 활용하는 소프트웨어 기반 기술), 양자 내비게이션(외부 신호없이 양자역학의 입자 원리를 활용), Xona Space Systems의 Pulsar©(센티미터 단위의 정확도를 제공하는 위성군을 활용)와 같은 대안 기술이 부상하고 있으며, 이는 실내 및 지하와 같은 GPS 신호가 약한 곳에서도 정확한 위치 데이터를 제공할 수 있습니다. 기업과 투자자는 이러한 새로운 기술에 주목하고 검토한다면 물류 및 위치 기반 서비스의 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 미래의 내비게이션은 단순히 "더 나은 GPS"가 아니라, 어떤 환경에서도 매끄럽게 작동하는 시스템을 만드는 것입니다.

대규모 코드베이스에서 작업할 때 가장 큰 실수는 일관성을 유지하지 않는 것으로, 이는 코드베이스의 복잡성을 증가시키고 유지보수를 어렵게 만듭니다. 새로운 기능을 구현하기 전에 기존 코드를 조사하고 패턴을 따르는 것이 중요하며, 코드의 실제 사용 방식을 이해하고 테스트와 모니터링을 통해 안정성을 확보해야 합니다. 또한, 의존성 추가를 자제하고 불필요한 코드를 신중히 제거하며, 작은 PR 단위로 작업하여 도메인 전문가의 검토를 받을 수 있도록 해야 합니다.

Mercure는 웹 브라우저 및 기타 HTTP 클라이언트에 데이터 업데이트를 푸시하는 SSE 기반의 실시간 통신 솔루션으로, 빠른 응답 시간과 낮은 지연을 제공하며, HTTP/2 이상의 프로토콜을 활용하여 양방향 통신을 지원합니다. 이 솔루션은 간단한 발행 및 구독 메커니즘을 통해 실시간 업데이트를 제공하며, 자동 재연결 및 누락된 메시지 재요청 기능을 지원합니다. JWT 인증을 통한 프라이빗 업데이트, Presence API를 통한 접속 상태 확인, E2EE를 통한 데이터 보안 등 다양한 기능을 제공하며, PHP 및 서버리스 아키텍처와 호환됩니다.

2024년에는 텍스트와 이미지 생성 분야에서 큰 발전이 있었으며, OpenAI 외에도 Anthropic, DeepSeek, Qwen 등 다양한 연구소가 경쟁적으로 참여하고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 새로운 아키텍처, 토크나이제이션, 추론 능력 향상 등에서 중요한 진전이 있었고, 이미지 생성 분야에서는 Diffusion Transformer 기반 모델들이 주류를 이루고 있습니다. 멀티모달 연구와 AI 에이전트 개발도 활발히 진행 중이며, 2025년에는 이러한 기술들이 더욱 발전할 것으로 기대됩니다.

현재 CMU 부교수인 저자는 AI/ML 분야에 처음부터 관심이 있었던 것은 아니지만, 업무에 필요한 도구를 사용하면서 자연스럽게 이 분야에 발을 들이게 되었습니다. 25년간 참여했던 주요 AI/ML 프로젝트 회고를 통해서 생각의 변화를 따라가 봅니다. 초기에는 간단한 게임 개발을 통해 프로그래밍을 시작했으며, 대학과 대학원 시절을 거치면서 AI와 ML의 다양한 이론과 실습을 경험했고, 이후 교수와 Microsoft에서의 연구를 통해 지능형 사용자 인터페이스와 대규모 언어 모델을 활용한 프로젝트를 진행하며, 현재는 독립적으로 AI 도구 개발에 몰두하고 있습니다.

Bolt.new의 오픈소스 버전으로, 사용자가 원하는 LLM을 활용해 프롬프트로 풀스택 웹 앱을 생성할 수 있습니다. Vercel AI SDK를 통해 다양한 LLM을 지원하며, 이미지 첨부, 내장 터미널에서의 실행 명령 및 결과 확인, 이전 버전으로의 되돌리기 기능을 제공합니다. 또한, 프로젝트를 Zip 파일로 다운로드하거나 Docker를 통해 빠르게 통합할 수 있습니다. 코딩시에 단편적인 도움만 받는 것이 아니라, 프로젝트 처음부터 AI를 도입하는 방식이므로 한 번쯤 경험해 보시는 것을 추천합니다.

엔지니어링에서는 OKR이 제품 로드맵과 중복되거나 충돌할 수 있지만, 마케팅에서는 회사의 의도를 명확히 표현하고 효과적으로 작동합니다. 마케팅은 프로젝트 업무와 유사하여 분기 내에 완료될 수 있는 반면, 엔지니어링은 지속적인 업데이트가 필요하여 OKR과의 조화가 어렵습니다. OKR은 이번 분기의 차별점과 새로운 목표를 강조하며, 모든 작업을 포함시키기보다는 특별한 초점을 두는 것이 중요합니다.

2024년 소프트웨어 엔지니어의 연간 총 보상은 2023년 대비 7.4% 증가하여 $188,000에 이르렀으며, 소프트웨어 엔지니어링 매니저와 프로덕트 매니저의 보상도 각각 7.4%와 7.3% 증가했습니다. 기술 레벨별로 초급 엔지니어는 Jane Street에서 $350k, 시니어 엔지니어는 Databricks에서 $600k, 수석 엔지니어는 Facebook에서 $1.455M의 연봉을 받는 것으로 나타났습니다. 미국 내에서는 샌프란시스코 베이가 가장 높은 중간값 급여를 기록했으며, 협상 및 서비스 트렌드에서는 Meta가 가장 인기 있는 회사로, 평균 급여 증가율은 시니어 엔지니어가 20%로 가장 높았습니다.

글쓴이는 다른 웹페이지에서 귀찮다고 느끼는 요소들을 제거하여 사용자 경험을 개선하고 있습니다. JavaScript, SSL/TLS, 추적 및 쿠키 사용을 강제하지 않으며, 팝업, 애니메이션, 자동 재생 미디어 등을 배제하여 사용자 행동 방해 요소를 최소화 합니다. SNS 공유버튼이나 트래커, 무한스크롤, 부분로딩 같은 것은 사용하지 않으며, 광고나 외부 자바스크립트를 삽입하지 않고, 모든 리소스를 같은 출처에서 불러와 안정성을 유지하고 있습니다.

필자는 Rust로 3D 게임을 개발하는 것에 대해 1년전에 글을 작성했고, 그 이후 흐름을 1년간 살펴본 후기입니다. 현재는 Rend3, WGPU, Vulkan 그래픽스 스택을 활용하고 있으며 꽤 잘 작동합니다. Rust로 진행되던 일부 대형 프로젝트가 중단 되었는데, 그중 Rend3가 개발 중단되어 rend3-hp를 포크하여 유지 관리 중이며, GPU 성능을 최대한 활용해도 CPU 병목 현상이 발생하는 문제가 있습니다. 결론적으로 Rust로 복잡한 3D 작업을 수행하는 것은 가능하지만, 그래픽스 스택 하부를 직접 유지 관리하는 데 많은 시간이 소요되며, 공간 분할 개념이 필요해 게임 엔진급 구조로 가야 하는 어려움이 있습니다.

LogLayer는 다양한 로깅 라이브러리와 클라우드 제공자로 로그를 라우팅할 수 있는 통합 로거로, 개발자가 로그를 작성할 때 적합한 로거를 선택하고 유지하는 어려움을 해결합니다. 태그, 메타데이터, 오류를 쉽게 추가할 수 있는 API를 제공하며, withMetadata 및 withError 메서드를 통해 코드의 간결성과 유지보수성을 높입니다. 또한, 사용자 정의 로거와 확장 가능한 플러그인 시스템을 지원하여 로그를 변환, 풍부화, 필터링할 수 있으며, 여러 로깅 라이브러리와 클라우드 제공자로 동시에 로그를 전송할 수 있습니다.

Node.js/TypeScript 기반 백엔드에서 대규모 실시간 업데이트를 처리하기 위해 웹소켓 대신 HTTP 롱 폴링을 선택한 이유는, 롱 폴링이 인프라 호환성, 인증 단순성, 운영의 용이성 등에서 더 많은 장점을 제공하기 때문입니다. 롱 폴링은 서버가 데이터가 생길 때까지 기다렸다가 응답을 반환하는 방식으로, 기존 HTTP 기반 로깅 및 모니터링 스택을 그대로 활용할 수 있고, 외부 의존성을 최소화하여 제품 제어를 강화할 수 있습니다. 또한, 롱 폴링은 Postgres 데이터베이스와의 최적화를 통해 효율적인 데이터 조회를 가능하게 하며, 클라이언트 측에서는 표준 HTTP 요청-응답 구조에 재시도 로직만 추가하면 쉽게 구현할 수 있습니다.

엔비디아는 CES 2025에서 LPDDR5X 기반 128GB 램을 탑재한 개인용 AI 슈퍼 컴퓨터 DIGITS를 공개했으며, 이는 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 슈퍼칩을 장착하고 있습니다. DIGITS는 최대 200B 파라미터의 LLM을 실행할 수 있으며, 두 대를 연결하면 최대 405B 파라미터의 LLM도 실행 가능합니다. DIGITS는 2025년 5월부터 $3000에 구매 가능하며, 메모리 대역폭은 추정치로 825GB/s로 예상되지만, 정확한 성능은 상세 스펙이 공개되어야 알 수 있습니다.

BoxIO는 맥과 윈도우에서 데스크탑 사이드 바를 통해 여러 프로젝트를 'Box'로 관리할 수 있는 앱입니다. 크롬 확장을 통해 웹사이트 탭을 프로젝트별로 저장하고, 사이드 바에서 특정 Box를 클릭하면 해당 프로젝트의 탭만 보여줍니다. 또한, 자주 사용하는 웹사이트를 앱으로 만들어 작은 창으로 실행할 수 있습니다.

많은 모바일 앱이 AI 모델을 기기에 직접 통합하여 빠른 추론과 오프라인 접근을 가능하게 하지만, 이는 사용자가 모델 파일을 추출하고 분석할 수 있는 위험도 내포합니다. Microsoft의 Seeing AI 앱은 시각 장애인을 위한 "말하는 카메라"로, 다양한 물체와 화폐를 인식하며, 앱의 AI 모델은 암호화된 상태로 APK 파일에 포함되어 있습니다. 글에서는 Frida와 같은 도구를 사용하여 앱의 메서드 호출을 추적하고 복호화된 모델을 추출하는 방법을 시연하고 있는데, 이러한 방법은 연구 목적으로 사용되어야 하며 저작권 문제를 고려해야 합니다.

CORS는 브라우저의 교차 출처 요청으로 인한 보안 문제를 해결하기 위한 임시방편으로, 요청 자체는 차단하지 않지만 결과를 읽는 것을 방지합니다. 효과적인 교차 출처 보안을 위해서는 암묵적 자격 증명을 제거하거나 명시적으로 허용하는 것이 중요하며, SameSite 쿠키와 같은 방법을 통해 자격 증명 사용을 제한할 수 있습니다. 브라우저는 교차 출처 자격 증명 문제를 해결하기 위해 다양한 방식을 탐구하고 있지만, CORS는 여전히 불완전한 솔루션으로 남아 있습니다.

최신 브라우저용 PDF 엔진인 PDFium과 PDF.js는 기본적인 게임을 만들 수 있는 수준의 JavaScript를 지원하므로 이를 이용해 간단한 게임까지 구현이 가능합니다. 주석 필드를 보이기/감추기를 통해 모노크롬 픽셀을 구현하고, 키보드 입력은 텍스트 입력 창을 통해 처리합니다. 이 PDF는 ASCII로 작성되어 있어 텍스트 편집기로 확인할 수 있으며, 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

Node.js 23부터는 TypeScript 파일을 별도 설정 없이 실행할 수 있으며, SWC를 활용해 타입을 제거한 뒤 실행됩니다. 타입 체크는 별도로 tsc --watch 명령어를 사용하여 수행해야 하며, 최신 TypeScript와 Node.js의 호환성을 위해 새로운 TSConfig 설정이 권장됩니다. 또한, Enums와 Namespaces는 기본적으로 지원되지 않지만, --experimental-transform-types 플래그를 통해 추가 지원이 가능합니다.

Stagehand는 Playwright와 호환되는 AI 기반 오픈 소스 웹 브라우징 프레임워크로, act, extract, observe라는 세 가지 AI API를 통해 자연어로 웹 자동화를 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 비기술 사용자에게도 접근성을 높이며, UI/DOM의 사소한 변경에 덜 취약하게 설계되었습니다. 또한, Browserbase와 함께 사용하면 세션 재생 및 단계별 디버깅과 같은 뛰어난 디버깅 도구를 제공합니다.

AI는 2025년까지 다양한 산업에서 극적인 역량 향상을 보이며, 특화된 AI 에이전트가 부상할 것으로 예상됩니다. AI는 소규모 팀과 개인의 능력을 향상시키고, 헬스케어와 생물학 분야에서 혁신을 이끌고, 오픈소스와 독점 AI 모델 간의 경쟁이 심화될 것입니다. 그러나 AI 발전의 가장 큰 도전은 기술적 문제보다 사회적 문제에 있으며, AI를 활용하는 개인과 조직 간의 격차가 커질 것입니다.

Salesforce의 CEO인 Marc Benioff는 AI로 인한 생산성 향상을 이유로 2025년부터 소프트웨어 엔지니어를 더 이상 채용하지 않을 계획이라고 밝혔습니다. AI 도입으로 엔지니어링 팀의 생산성이 30% 이상 향상되었으며, 대신 고객에게 AI 가치를 설명할 영업 인력을 수천 명 늘릴 예정입니다. 이러한 변화는 회사의 주력 인공지능 제품인 Agentforce가 핵심 전략으로 자리 잡으면서 전반적인 인력 구성과 업무 방식에 영향을 미칠 것으로 보입니다.

2024년 State of JavaScript 설문조사 결과에 따르면, 프론트엔드 프레임워크에서는 리액트가 가장 인기 있었으며, 메타 프레임워크에서는 Next.js가 선호되었습니다. 테스트 프레임워크로는 Jest가, 모바일 데스크탑 앱 개발에서는 리액트 네이티브가 주목받았습니다. 또한, 빌드 도구로는 웹팩이, 호스팅 서비스로는 AWS가 가장 많이 사용되었습니다.

ggh는 기존에 사용했던 SSH 세션을 쉽게 재사용할 수 있게 해주는 도구로, 일반 ssh 명령어처럼 사용할 수 있습니다. 인자 없이 실행하면 기존 세션 리스트를 보여주며, ggh - 옵션을 사용하면 ./ssh/config 파일 내의 리스트를 선택할 수 있습니다. 또한, ggh - STRING 명령어를 통해 특정 문자열로 필터링된 세션 리스트를 볼 수 있습니다.

NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 CES 2025에서 GeForce RTX, Blackwell, Agentic AI, AI PCs, Physical AI, 자율주행차, 로봇 등의 혁신적인 기술을 발표했습니다. NVIDIA는 AI와 로봇 기술을 융합하여 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하고, 이를 통해 모든 산업에서 혁신을 촉진하고자 하며, 특히 RTX 50 시리즈와 NVIDIA Cosmos, Isaac Groot 플랫폼을 통해 AI와 로봇의 발전을 가속화하고 있습니다. NVIDIA는 AI와 로봇 기술이 모든 산업과 일상으로 확장될 것을 강조하며, AI 컴퓨팅의 대중화와 산업 디지털화를 위한 오픈 소스 플랫폼과 기술 스택을 제공할 계획입니다.

미니 PC를 활용한 홈서버 운영은 저전력 CPU와 작은 폼팩터로 가성비가 뛰어나며, Ubuntu Server를 설치해 다양한 용도로 활용할 수 있습니다. 초기 셋업은 도메인 구매와 포트 포워딩만 하면 되고, 운영 중에는 전원 문제나 네트워크 장애 등으로 인한 트러블슈팅이 필요할 수 있습니다. 미니 PC는 저렴한 비용으로 고성능을 제공하며, 사용자가 원하는 설정을 자유롭게 할 수 있어 개인 개발 서버로도 유용합니다. DDNS 부분이 가장 귀찮은데, 댓글에 다양한 방법이 제시되어 있으니 참고하세요.

Lenovo의 "Legion Go S"는 Valve가 공식 라이선스를 부여한 최초의 SteamOS 탑재 비-Valve 휴대용 게임 기기입니다. 두가지 버전으로 발매되며 SteamOS 버전은 Windows 버전에 비해 낮은 가격으로 제공됩니다. Valve는 SteamOS의 호환성을 개선하고 다양한 기기에서 지원을 확대할 계획이며, 2025년 5월 이전에 베타 버전을 공개할 예정입니다. SteamOS의 확산은 PC 게이밍 시장에서 Windows의 지배에 도전할 가능성을 제시하며, Gabe Newell의 "Linux는 게이밍의 미래"라는 예측이 점차 현실화되고 있습니다.

CES 2025에서 공개된 TV들은 화질과 음질 개선보다 AI와 소프트웨어 기능에 집중하여 소비자들의 기대에 미치지 못했습니다. LG와 Samsung은 각각 AI 리모컨과 AI 기반 요리 기능을 도입하며 소프트웨어 플랫폼으로의 전환을 시도하고 있지만, 이는 사용자 편의성보다 기업의 수익 창출을 우선시하는 것으로 보입니다. TV 제조사들이 하드웨어 품질 개선보다 소프트웨어 플랫폼화에 집중하는 현상은 소비자들이 진정으로 원하는 개선점과는 거리가 있어 우려를 낳고 있습니다.

htmx는 jQuery처럼 안정적이고 오랫동안 사용 가능한 라이브러리를 목표로 하며, API와 구현의 안정성을 유지하는 것을 중요시합니다. 새로운 기능을 무턱대고 추가하지 않고, 브라우저의 새로운 API나 확장으로 해결하며, 하이퍼미디어 컨트롤을 일반화하는 것을 핵심 목표로 삼고 있습니다. 또한, htmx는 주변 도구와 기술의 발전을 유도하여 전체 생태계를 성장시키는 데 집중하고, 웹 플랫폼 자체가 htmx와 유사한 기능을 표준으로 지원하기를 희망합니다.