GeekNews Weekly

좋은 엔지니어가 되기 위해서는 소프트웨어에 대한 열정과 함께 엔지니어링의 본질을 이해하고 깊이 있는 지식을 쌓아야 하며, 지속적으로 새로운 기술을 배우고 비판적으로 접근하는 자세가 필요합니다. 또한, 배운 지식을 실제 프로젝트에 적용하고 개선하는 습관을 통해 실전에서의 문제 해결 능력을 키워야 하며, 비판적 사고를 통해 효율성과 복잡성을 줄일 수 있습니다. 추천 도서 5권과 추천 프로젝트들도 참고하세요. 엔지니어링은 끝없는 여정으로, 호기심과 꾸준함, 성장에 대한 의지를 가지고 끊임없이 배우고 발전하는 자세가 중요합니다. 이러한 원칙을 실천한다면 좋은 엔지니어를 넘어 위대한 엔지니어가 될 수 있을 것입니다.

엔지니어링 팀은 더 많은 기능을 빠르게 출시해야 한다는 압박을 받지만, 동시에 너무 많은 작업을 진행하면 오히려 생산성이 저하되기 때문에 ‘Less is More’ 원칙을 통해 작업을 줄이고 집중하는 것이 필요합니다. 효율적인 작업 방식을 위해서는 작업을 가시화하고 작은 단위로 정의하며, 진행 중인 작업을 제한하고 용량에 맞게 자원을 배분해야 하며, 예상치 못한 상황에 대비해 여유 공간을 확보하는 것도 중요합니다. 성과는 얼마나 많은 기능을 동시에 처리했는지가 아니라 고객에게 얼마나 효과적으로 가치를 제공했는지로 측정되므로, 리더는 더 많은 작업을 추가하기보다 불필요한 작업을 덜어내는 데 집중해야 합니다.

"10x 엔지니어"라는 개념은 근거가 부족하며, 개인의 성과보다는 팀의 성과가 소프트웨어 품질을 결정짓는 데 중요합니다. 최고의 엔지니어링 조직은 뛰어난 인재보다 평범한 엔지니어가 성장하고 성과를 낼 수 있는 환경을 제공하며, 시스템은 개인의 성과보다 팀워크와 협업을 촉진해야 합니다. 포용적이고 공정한 문화는 다양한 배경의 엔지니어가 성장할 수 있는 기회를 제공하며, 이는 장기적으로 더 안정적이고 효과적인 소프트웨어 개발을 가능하게 합니다.

국내 커뮤니티 사이트를 1인 개발하며, 예상치 못한 10배의 트래픽 증가로 인해 서버 붕괴를 겪고, Vultr로 긴급 이전하여 최적화를 진행한 경험을 공유합니다. 트래픽 비용 절감을 위해 Bunny CDN으로 전환하고, 아이콘 및 웹폰트 용량 축소, Lazyload 적용 등을 통해 총 트래픽을 57% 감소시키고 비용을 70~80% 절감했습니다. 이 과정에서 Cloudflare의 효과적인 사용과 트래픽 관리의 중요성을 강조합니다.

기술 스타트업의 CTO는 회사의 기술적 비전을 설정하고, 제품 개발 조직의 문화를 수립하며, 엔지니어링 인력을 관리하는 등 다양한 역할을 수행합니다. CTO를 선발할 때는 성장 단계 적합성, 기술적 신뢰성, 훌륭한 엔지니어 채용 역량, 인사 관리, 프로젝트 관리, 제품 품질 및 보안 등 다양한 기준을 고려해야 하며, 특히 후보자의 겸손함과 의사소통 능력도 중요한 요소입니다. CTO는 회사의 장기적 성장을 위해 팀의 성과를 강화하는 역할을 해야 하며, 단기적 성과뿐 아니라 장기적 관점에서 회사를 이끌 수 있는 전략적 시야를 갖춘 인재를 선발해야 합니다.

요즘 기준의 안드로이드 앱 개발 환경을 소개합니다. 빌드는 gradle과 convention plugin. 네트워킹은 retrofit, json 매핑은 kotlinx serialization, 영속적 데이터 저장은 jetpack datastore와 room을 활용하며, DI는 koin을 사용합니다. UI 개발에는 compose를, 이미지 로더로는 coil을 사용하며, 코드 품질 관리는 ktlint와 konsist로, 단위 테스트는 junit 4로 수행합니다.

미국의 심리학자 개리 클라인은 소방관, 응급실 간호사, 비행기 조종사 등 급박한 상황에서 전문성을 발휘해야 하는 사람들을 수십 년간 연구해 전문가의 사고 과정을 인식-행동 촉발 모델(RPD)로 추상화했습니다. RPD 모델에 따르면, 전문가는 문제 상황에서 과거 경험과 패턴을 기반으로 신호를 빠르게 인식하고 행동 전략을 시뮬레이션한 후, 효과적이라고 판단되면 즉시 실행합니다. 이 모델은 주니어가 코드 리뷰에서 시니어의 피드백을 받을 때도 적용될 수 있으며, 단순히 수용하는 데 그치지 않고 "이 상황에서 짧은 변수명이 문제가 되는 이유는 무엇인지", "대안으로 제시한 변수명을 어떻게 떠올렸는지" 등을 질문함으로써 사고의 과정을 배우고 체화할 수 있습니다. LLM을 통해 RPD 기반의 질문을 생성해 훈련할 수도 있으며, 궁극적으로는 LLM이 제공하는 질문 방식을 체화해 스스로 사고하고 성장하는 것이 중요합니다.

조직에서 중요한 역할을 하지만 인정받지 못하는 Glue Work (온보딩, 로드맵 관리, 이슈 처리 등)에 대해 설명합니다. Glue Work는 조직 운영에 필수적이지만 기술적 성과로 인정되지 않아 번아웃이나 승진 누락으로 이어질 수 있으므로, 매니저와 커리어 대화를 나누고, 적절한 직함을 받으며, 본인이 하는 일의 의미를 적극적으로 알려야 합니다. Glue Work가 제대로 평가받고 보상받는 환경이 조성된다면, 조직의 장기적인 성공과 구성원의 만족도가 모두 높아질 수 있을 것입니다.

이 책은 강화 학습의 기본 개념과 알고리즘을 수학적으로 이해하기 쉽게 설명하며, 독자가 알고리즘의 핵심 아이디어를 명확히 이해할 수 있도록 돕습니다. 책은 10개의 장으로 구성되어 있으며, 각 장은 상호 연관되어 있어 초반 장부터 순차적으로 학습하는 것이 필요합니다. 또한, 영어로 된 유튜브 강의 비디오도 공개 되었습니다.

LLM을 활용한 코드 작성 시에는 LLM이 고급 자동완성 도구임을 인지하고, 자신의 코딩 능력을 보완하는 보조 도구로 활용하며, 전적으로 의존하지 않도록 주의해야 합니다. 모델이 학습한 데이터의 최신성이 제한될 수 있으므로 최신 기술 변화에 주의하고, 작성된 코드는 반드시 테스트하여 오류를 검증해야 합니다. 또한, LLM과의 상호작용을 통해 반복적으로 대화를 개선하고, 인간의 최종 검토와 수정을 통해 완성도 높은 결과물을 만들어야 합니다.

Simon Willison이 데이터 저널리즘 컨퍼런스에서 진행한 워크숍으로 GitHub Actions를 활용한 Git 스크래핑, JavaScript를 이용한 브라우저 내 스크래핑, LLM을 통한 구조화된 데이터 추출, Google AI Studio를 활용한 비디오 스크래핑 방법을 다루고 있습니다. Git 스크래핑은 웹사이트의 변경 사항을 자동으로 기록할 수 있으며, JavaScript를 사용하면 복잡한 웹사이트에서 데이터를 효과적으로 추출할 수 있습니다. 또한, LLM과 Google AI Studio를 활용하면 비정형 데이터나 비디오에서 구조화된 데이터를 추출할 수 있으며, 이러한 기술들은 뉴스룸에서 복잡한 데이터 추출 및 자동화에 유용하게 사용될 수 있습니다.

Microsoft는 TypeScript의 성능을 10배 향상시키기 위해 컴파일러와 도구의 네이티브 포팅을 발표했으며, 2025년 중반까지 tsc 미리보기 버전을 출시하고 연말까지 완전한 프로젝트 빌드 및 언어 서비스를 제공할 예정입니다. 이 성능 개선은 에디터 시작 시간과 빌드 시간을 대폭 단축하고 메모리 사용량을 줄이는 것을 목표로 하며, 여러 인기 코드베이스에서 테스트한 결과 최대 13.5배의 성능 향상이 나타났습니다. 또한, TypeScript 7.0은 네이티브 기반 버전으로 출시될 예정이며, AI 도구 통합 및 고급 리팩토링 지원이 가능해질 것입니다.

스타트업이 디자이너 없이도 효과적인 UX를 개선하기 위해서는 검증된 UI 패턴을 활용하고, 경쟁사 사이트나 패턴 모음 사이트를 참고하여 시간을 절약할 수 있습니다. 사용자 경험을 개선하기 위해 목표를 명확히 정의하고, 사용자가 쉽게 가입할 수 있도록 비밀번호 강도 표시나 가입 이유 제공 등의 해결책을 고려해야 합니다. 또한, AI 도구를 활용하여 UX 문제를 빠르게 확인하고, 전환율이나 사용자 만족도 같은 객관적 지표를 설정하여 성과를 평가하는 것이 중요합니다. 혁신은 핵심 가치에만 집중하고, 나머지 부분은 사용자가 익숙한 패턴을 따르는 것이 성공적인 UX 전략입니다.

Leaflet은 빠르고 가벼운 문서 작성 웹앱으로, Notion과 Google Docs 사이의 균형을 목표로 개발되었으며, 계정 없이도 문서 생성과 작성이 가능합니다. 이 앱은 리치 블록과 멀티 페이지를 지원하며, 이메일 로그인을 통해 기기 간 문서 동기화가 가능하고, 간편한 공유 기능을 제공합니다. 기술적으로는 TypeScript, React, Next.js 등을 사용하며, 향후 문서 관리 기능 개선과 더 많은 블록 추가 등의 개발 계획이 있습니다.

AI 코딩 도구인 Cursor는 코딩 방식을 혁신적으로 변화시켰지만 여전히 문제점이 존재하며, 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 .cursorrules 파일 설정과 프로젝트에 맞는 규칙 설정이 중요합니다. AI의 출력 품질을 개선하기 위해서는 컨텍스트 제공과 예제 제공이 핵심이며, AI가 생성한 코드는 반드시 검토 및 수정이 필요합니다. AI 코딩은 뇌가 피곤할 때도 코드 작성이 가능하고 복잡한 문제 해결에 도움을 주지만, 주니어 개발자는 AI 사용으로 인해 코딩 실력이 약화될 위험이 있으므로 주의가 필요합니다.

이사회 멤버는 회사 운영을 직접 통제하는 것이 아니라, 운영이 원활히 이루어질 수 있는 환경을 조성하는 역할을 해야 합니다. 초기 스타트업 단계에서는 공식적인 거버넌스보다 빠른 의사결정과 유연한 커뮤니케이션이 중요하며, 회사가 성장하고 복잡해질 때 공식적인 거버넌스가 필요해집니다. 좋은 거버넌스는 명확한 구조와 책임을 설정하고, 창업자의 실행력을 신뢰하며 필요할 때 지원하는 것이 핵심입니다. 투자자는 회사 경영에 과도하게 개입하기보다 창업자가 독립적으로 성장하고 실행할 수 있도록 돕는 조력자가 되어야 하며, 거버넌스는 회사의 속도를 늦추는 병목이 아니라 추진력이 되어야 합니다.

LLM 기반 코딩 보조 도구는 일부 개발자에게 생산성을 크게 향상시켰다고 보고되지만, 전체 소프트웨어 업계의 생산성 증가에 대한 명확한 증거는 부족합니다. LLM 도구는 특정 작업(사소한 기능 작성, 리팩터링 등)에서는 유용할 수 있지만, 복잡한 코드베이스나 유지보수 단계에서는 효과가 제한적이며, 생산성 향상은 주로 소수의 숙련된 사용자에게 국한될 가능성이 높습니다. 또한, LLM 사용으로 인한 문제 해결에 시간이 소모되거나, 자동화된 작업에서 발생한 오류로 인해 오히려 생산성이 저하될 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다.

터미널에서 마크다운 형식으로 프레젠테이션을 만들고 실행할 수 있는 도구인 Presenterm은 이미지와 애니메이션 GIF 지원, 고도로 커스터마이징 가능한 테마, 코드 하이라이팅, PDF 형식으로 내보내기 등 다양한 기능을 제공합니다. 이 도구는 kitty, iterm2, wezterm 같은 터미널에서 이미지와 애니메이션 GIF를 지원하며, mermaid 그래프와 LaTeX 및 typst 수식 렌더링도 가능합니다. 프레젠테이션이 변경될 때마다 자동으로 다시 로드되어 빠른 개발 루프를 제공하고, 발표자 노트를 정의하여 발표 중에 도움을 줄 수 있습니다.

Goravel은 Go 개발자를 위한 웹 애플리케이션 프레임워크로, Laravel과 유사한 디자인을 통해 PHP 개발자들이 쉽게 적응할 수 있도록 설계되었습니다. 주요 기능으로는 설정 관리, HTTP 요청 라우팅, 사용자 인증 및 권한 관리, ORM, 데이터베이스 마이그레이션, 로그 및 캐시 관리, gRPC 지원, 작업 스케줄링, 파일 저장, 이메일 전송, 데이터 유효성 검사, 암호화, 패키지 개발, 테스트 프레임워크, 다국어 지원, 세션 관리 등이 포함됩니다. 이 프레임워크는 Gopher들이 빠르게 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕는 스타터 스캐폴딩 역할을 수행합니다.

DuckDB v1.2.1부터 로컬 웹 UI가 기본 제공되어 데이터베이스 탐색, SQL 실행, MotherDuck 통합 등의 기능을 지원합니다. UI는 SQL 스크립트를 정의하고 쿼리 결과를 보여주는 인터랙티브 노트북을 사용하며, 터미널 명령어 또는 SQL 명령어로 실행할 수 있습니다. DuckDB UI는 계속 개발 중이며, 기능 추가 및 개선이 예정되어 있습니다.

Lynx는 TikTok이 개발한 React Native 대체제로, Rust 기반 툴링을 통해 성능 중심의 UI 프로그래밍을 지원하며, 단일 코드베이스로 웹과 모바일 등 다양한 플랫폼에서 빠르고 부드러운 사용자 경험을 제공합니다. Lynx는 즉시 렌더링(Instant First-Frame Rendering)과 고우선 순위 이벤트 처리(Main-Thread Scripting) 기능을 통해 평균 2~4배 빠른 성능을 제공합니다. Lynx는 특정 프레임워크에 종속되지 않으며, ReactLynx 및 Rspeedy와 같은 도구를 통해 빠르고 유연한 크로스 플랫폼 개발을 가능하게 합니다.

HuggingFace의 공동창업자 Thomas Wolf는 AI가 과학적 혁신을 이끌기 위해서는 단순히 기존 지식을 학습하는 것을 넘어 새로운 질문을 던지고 기존의 상식을 도전할 수 있어야 한다고 주장합니다. 현재 AI는 이미 알려진 지식을 기반으로 답변하는 데 초점을 맞추고 있으며, 이는 과학적 돌파구를 이루기에는 부족합니다. 진정한 과학적 혁신을 위해서는 AI가 훈련 데이터에 의문을 제기하고, 비직관적인 질문을 통해 새로운 연구 경로를 개척할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다.

AV1 코덱은 H.264 및 VP9보다 최대 30~50% 더 효율적으로 비디오 파일 크기를 줄이며, 낮은 비트레이트에서도 높은 화질을 유지할 수 있습니다. 주요 브라우저와 YouTube, Netflix 등에서 AV1을 지원하지만, 인코딩 속도가 느리고 최신 기기에서만 호환되므로 AV1과 H.264 버전을 병행 준비하는 것이 필요합니다. AV1 인코딩 시 MP4 컨테이너와 Opus 오디오 코덱을 사용하는 것이 효율적이며, 구형 기기와의 호환성을 위해 H.264 및 HEVC 버전도 함께 제공하는 것이 권장됩니다.

170여 개의 AI 에이전트 스타트업을 26개 카테고리로 분류한 지도입니다. AI 에이전트 시장은 범용적인 빅테크 중심의 인프라 시장과 산업별 특화된 수직적 시장으로 빠르게 발전하고 있으며, 2024년에는 38억 달러의 투자를 기록했습니다. 에이전트의 신뢰성, 보안, 추론 및 기억 능력이 기술적 과제로 남아 있으나, 고객 서비스 및 소프트웨어 개발 분야에서 도입이 활발하며, 금융, 헬스케어, 산업 분야에서도 특화된 애플리케이션이 성장 중입니다. 향후 AI-native 워크스페이스의 확산과 함께 더 정교하고 자동화된 업무 수행이 가능해질 것으로 예상됩니다.

OpenAI는 AI 에이전트 개발을 위한 다양한 도구를 공개했습니다. 이 도구들은 웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 제어, 고급 응답 인터페이스 및 에이전트 개발을 위한 SDK를 포함하며, 개발자들이 AI 모델을 더욱 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 또한, 일부 개발자와 회사는 OpenAI와 협력하여 모델 개선에 기여할 수 있으며, 특정 모델에 대해 무료 토큰 사용 혜택을 받을 수 있습니다.

소프트웨어 개발에서 LLM 도입은 기존의 프로그래밍 추상화와는 다르게 코드 작성의 주체에서 관리자로 역할이 전환되며, 프로그래밍 과정에서의 몰입감과 장인 정신이 약화되고 있습니다. 프로그램의 세부 구현을 LLM에 위임하면서 결과에 더 집중하게 되었으나, 여전히 코드 수정 및 맥락 파악에는 인간의 개입이 필요합니다. 따라서 높은 추상화 수준에서 세부 사항과 전체 구조를 연결해 줄 수 있는 적절한 도구와 워크플로 개선이 필요합니다.

FilePizza는 WebRTC를 사용하여 중간 서버 없이 브라우저 간 직접 파일 전송을 가능하게 하여 빠르고 안전한 파일 공유를 제공합니다. FilePizza v2는 새로운 UI, 다크 모드, 모바일 브라우저 지원, 비밀번호 보호 기능 등을 추가하여 보안과 사용성을 강화했습니다. 이 서비스는 Next.js, Tailwind, TypeScript 등을 사용하여 개발되었으며, GitHub에서 소스 코드를 클론하여 Docker로 빌드 및 실행할 수 있습니다.

AI 에이전트의 시대가 도래하면서 다양한 산업에서 AI Agent를 활용한 거래와 협력이 이루어질 것으로 예상되며 AI Agent 마켓플레이스가 빠르게 성장하고 있어 다양한 산업에서 업무 자동화가 이루어질 전망입니다. 수평적 AI Agent는 회계, 마케팅 등 범용 업무를 자동화하고, 수직적 AI Agent는 특정 산업의 전문 업무를 지원하면서 SMB에 저렴하고 효율적인 솔루션을 제공합니다. 마켓플레이스는 ‘Winner-take-all’ 구조로 발전할 가능성이 높으며, 초기 시장을 선점하는 기업이 강력한 네트워크 효과를 통해 우위를 차지할 것으로 예상됩니다.

이 AI 기반 연구 도구는 로컬 및 클라우드 LLM을 활용해 심층 분석, 자동화된 후속 질문 생성, 출처 추적 및 검증 등 고급 연구 기능을 제공합니다. arXiv, PubMed, Wikipedia 등 다양한 검색 엔진을 통합해 포괄적인 검색 및 반복 분석이 가능하며, 클라우드 LLM으로는 성능을 향상시킬수 있고 로컬 실행 시 프라이버시 보호가 강화됩니다. 상세 연구 보고서와 빠른 요약을 제공하며, 벡터 임베딩 기반의 개인 문서 검색 및 통합 메타 검색 기능도 지원합니다.

Opsy는 SRE, DevOps, 플랫폼 엔지니어를 위한 지능형 CLI 도우미로, AI를 활용하여 운영 문제 해결, 자동화, 기존 도구 통합을 지원합니다. 각 도구가 특정 도메인에서 전문 AI 에이전트로 동작하도록 설계되어 안전성 강화, 컨텍스트 관리 최적화, 새로운 기능 추가 용이성을 제공합니다. Opsy는 Anthropic의 Claude AI 모델을 사용하며, 다양한 CLI 도구와 통합되어 자연어 명령어를 통해 자동으로 작업을 수행합니다.

구글 크롬팀의 Addy Osmani가 개발한 웹 기반 이미지 에디터는 React와 TypeScript를 사용하여 제작되었으며, 직관적인 인터페이스로 빠른 이미지 편집과 필터 기능을 제공합니다. 데스크톱과 모바일 기기 모두에 최적화되어 있으며, 자르기, 회전, 조정, 필터 등 다양한 편집 도구와 함께 클라이언트 측 이미지 처리로 신속한 편집이 가능합니다. 또한, 다양한 형식으로 편집된 이미지를 다운로드할 수 있는 간편한 내보내기 기능과 소셜 미디어 및 웹에서 자주 사용되는 비율의 미리 설정된 자르기 옵션을 제공합니다.

Chrome 및 Firefox 확장을 빠르게 개발할 수 있도록 지원하는 Boilerplate로, Vite와 Turborepo를 사용하여 빌드 속도를 높이고 개발 경험을 향상시킵니다. React19, TypeScript, TailwindCSS, Vite with Rollup, Turborepo, Prettier, ESLint 등을 포함하여 다양한 최신 기술 스택을 제공합니다. 또한, Chrome Extensions Manifest Version 3, i18n, 커스텀 HMR 플러그인, E2E 테스팅(WebdriverIO) 기능을 지원합니다.

Cursor를 사용중에 코드를 처리할 수 없다고 나와서 그 이유를 묻자, Cursor가 "사용자가 직접 코드를 작성해야 시스템을 잘 이해하고 유지보수할 수 있다"고 답변했습니다. AI에게 일하라고 시켰더니 거부한 사례가 되려나요.

Haskell은 모나드를 통해 다양한 컨텍스트에서 코드 재사용과 일관된 추상화를 제공하며, do 표기법으로 가독성을 높입니다. 반면, OCaml은 모듈 시스템과 함수자를 사용하여 모나드 없이도 부수 효과를 허용하며, 더 직접적인 코드 작성을 선호합니다. 두 언어는 추상화와 명시성에 대한 철학적 차이를 가지며, 각각의 장점에 따라 상황에 맞는 선택이 필요합니다.

GoatDB는 경량 배포 환경을 위한 실시간 버전 관리 데이터베이스로, 별도의 인프라 없이 클라이언트에서 전체 DB를 실행하며 오프라인 우선 구조를 통해 서버가 다운되더라도 클라이언트에서 계속 작동할 수 있습니다. 엣지 네이티브 설계를 통해 대부분의 처리를 클라이언트에서 수행하여 서버 부하를 최소화하며, 실시간 동기화 지원으로 클라이언트와 서버 상태를 자동으로 동기화합니다. 또한, React Hooks를 사용하여 완전한 상태 관리 솔루션을 제공하고, 보안 모델을 통해 데이터 접근 제어와 조작된 변경 사항을 자동으로 거부하는 기능을 갖추고 있습니다.

"Cursor, Windsurf, Augment, Copilot 등 기존 도구들이 구식처럼 느껴질 정도로 성능이 강력함"
Claude Code는 레거시 코드의 복잡한 버그 수정 및 작업 처리를 빠르고 효과적으로 수행하며, 단순한 명령 입력만으로 작동해 기존 도구보다 우수한 성능을 보여줍니다. Anthropic은 Claude Code를 통해 코드 작성 분야에서 기술적 우위를 입증했으며, 경쟁사 대비 뛰어난 기술적 이해도를 갖춘 것으로 평가됩니다.

Hopsworks는 AWS의 높은 egress 비용을 줄이기 위해 2024년 4분기에 OVHCloud로 이전하여 비용을 62% 절감했습니다. 네트워크 송신 비용이 AWS는 $90인데 비해 OVHCloud는 1TB당 $11로 1/8밖에 되지 않으며, AWS에서 유료인 관리형 Kubernetes 는 무료로 제공하고, Put/Get도 무료이며, S3 스토리지도 1TB당 $2300인 AWS에 비해 $800으로 저렴합니다. 글로벌 서비스를 하는 회사들은 한번 고려해볼만한 옵션인듯 합니다.

Bolt는 Figma 디자인을 픽셀-퍼펙트 풀스택 앱으로 즉시 변환할 수 있는 기능을 제공합니다. Figma Frame URL 앞에 bolt.new/를 붙이면 디자인이 자동으로 임포트되어 앱으로 생성되며, 이는 Bolt가 @AnimaApp과 연동하여 가능해졌습니다. 월 3개의 변환은 무료로 제공되며, 그 이후에는 변환 크기에 따라 토큰을 사용해야 하며, 최고의 결과를 위해 Auto Layout 사용이 필수입니다.

중국에서는 Alibaba와 Tencent를 넘어 새로운 기술 강자들이 등장하고 있으며, 이들 기업은 DeepSeek, Game Science, Unitree, DeepRobotics, BrainCo, ManyCore같은 회사들입니다. 이들은 각각 대형 언어 모델, AAA 게임, 소비자용 로봇, AI 통합 로봇, 뉴럴 인터페이스, 공간 AI 기술 등 다양한 분야에서 혁신을 이루고 있으며, 항저우의 유리한 입지 조건과 기업 친화적인 환경이 이러한 성장을 뒷받침하고 있습니다. 항저우의 성공은 다른 지역에도 자극을 주어 중국 내 지역 간 경쟁을 심화시키고 있으며, 이는 새로운 경제 성장 엔진의 탄생으로 이어질 가능성이 있습니다.

Krep은 성능이 중요한 애플리케이션을 위해 C로 작성된 초고속 문자열 검색 도구로, 패턴 특성과 하드웨어에 따라 최적의 알고리즘을 동적으로 선택하여 최대 처리량을 제공합니다. 이 도구는 대용량 파일을 청크로 나누어 멀티스레딩 병렬 처리하며, 다양한 검색 알고리즘과 SIMD 가속을 통해 성능을 극대화합니다. 벤치마크 결과, Krep은 grep보다 약 3.8배, ripgrep보다 약 1.9배 빠른 성능을 보입니다.

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호작용하는 방식을 표준화하여, 기존 API의 복잡한 통합 과정을 단순화하고 실시간 양방향 통신을 지원하는 개방형 프로토콜입니다. MCP는 단일 프로토콜을 통해 여러 도구와 서비스를 연결할 수 있으며, AI 모델이 사전 코딩 없이도 사용 가능한 도구를 자동으로 검색하고 상호작용할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 AI 애플리케이션은 보다 지능적이고 동적이며 맥락 중심의 상호작용이 가능해지며, 개발 간소화, 유연성, 실시간 응답성, 보안 및 확장성 등의 이점을 제공합니다.

Redis는 뛰어난 기술로 긍정적인 평판을 받고 있지만, 항상 필요한 것은 아닙니다. Tantan, Bannerflow, MAJORITY의 사례에서 Redis 도입이 불필요했음을 확인했으며, 각 회사는 기존 데이터베이스 시스템으로도 충분한 성능을 유지할 수 있었습니다. Redis를 도입하기 전에 실제 필요성과 성능 이점을 충분히 고려해야 하며, 불필요한 복잡성을 피하는 것이 중요합니다.

턴 감지는 음성 AI에서 중요한 기능으로, Pipecat에서 개발 중인 오픈 소스 음성 AI 턴 감지 모델은 VAD 기반 접근 방식의 한계를 극복해 인간의 기대치에 가까운 응답 타이밍을 제공하는 것을 목표로 합니다. 현재 모델은 영어만 지원하고 추론 속도가 상대적으로 느리며, Meta의 Wav2Vec2-BERT 백본을 기반으로 작동하고 있습니다. 중기 목표로는 다국어 지원, 빠른 추론 시간, 더 폭넓은 음성 뉘앙스 반영 등을 설정하고 있으며, 모델 구조 개선 및 합성 데이터 생성 파이프라인 구축이 진행 중입니다.