GeekNews Weekly

최고의 개발자들은 공식 문서를 먼저 읽고, 도구를 깊이 이해하며, 에러 메시지를 꼼꼼히 분석하는 습관을 가집니다. 문제를 잘게 나누고, 코드를 두려움 없이 다루며, 항상 배우고 협력하는 태도를 유지합니다. 글쓰기와 명성 쌓기를 통해 생각을 공유하며, 인내심과 단순함을 바탕으로 문제를 논리적으로 해결합니다. “모르겠습니다”를 인정하고 추측 대신 근거를 찾는 태도가 성장의 핵심입니다.

소프트웨어 엔지니어들은 자신의 일이 회사의 수익과 어떻게 연결되는지를 이해하는 것이 중요하며, 이는 안정적인 직업을 유지하는 데 필수적입니다. 기술 회사는 수익 창출을 우선시하며, 엔지니어의 작업이 수익과 직접적으로 연결되지 않으면 그 자리는 불안정할 수 있습니다. 대기업에서는 접근성 개선 같은 간접적인 기여도 큰 수익으로 연결될 수 있으므로, 의미 있는 일을 하면서 안정성을 추구하려면 수익성 높은 회사에서 일하는 것이 유리합니다. 엔지니어는 자신의 작업이 비즈니스 모델에 기여하는 방식을 파악하고 이를 강화하는 것이 중요합니다.

GitHub Actions를 활용하면 오픈소스 프로젝트의 반복적인 작업을 자동화하여 메인테이너가 코드 작성과 커뮤니티 성장에 집중할 수 있습니다. Stale, Super-linter, Create-or-update-comment, Release Drafter, Pull Request Labeler와 같은 액션은 이슈 정리, 코드 스타일 검사, 코멘트 작성, 릴리즈 노트 생성, PR 라벨링을 자동화합니다. 이러한 도구들은 시간 절약과 오류 감소를 통해 효율적인 프로젝트 운영과 커뮤니티 협업을 지원합니다.

Staff Engineer 와 Engineering Manager(EM) 는 각각 기술과 사람 관리에 중점을 두며, 역할의 책임과 범위를 명확히 이해하는 것이 중요합니다. EM은 팀과 기술 산출물에 대한 책임을 지지만, 팀 규모가 크거나 기술이 복잡할 경우 Staff Engineer를 통해 기술 업무를 위임할 수 있습니다. Staff Engineer는 기술에 대한 깊이 있는 이해와 책임을 가지며, 여러 팀에 걸친 기술 리더십을 통해 조직의 기술 전략과 방향성을 이끌어 제품과 조직에 기여합니다. 현실과 동떨어진 Ivory Tower Architect가 되지 않도록 주의해야 하며, 조직 상황에 따라 역할과 책임은 유연히 정의해야 합니다. Staff Engineer가 항상 필요한 것은 아니며, EM이 기술적 역량을 충분히 갖춘 경우나 기술이 한 팀 내에서 완결될 때는 필요 없을 수 있습니다.

팀 업무에 MCP를 도입해 커뮤니케이션과 워크플로우를 효율화한 사례를 정리했습니다. Google Calendar와 Google Meet MCP는 참석자와 회의실 가용성을 확인해 회의 일정을 자동 생성합니다. Slack과 Google Docs를 연동해 대화를 요약하고 postmortem이나 onboarding 문서를 자동화하며, BigQuery와 Airtable로 Slack에서 자연어로 마케팅 성과를 조회합니다. Linear와 Github는 팀의 데일리 업무 현황을 자동 요약하고, HubSpot과 Gmail은 고객 미팅 전 과거 커뮤니케이션과 액션아이템을 정리하며, Slack은 멘션과 스레드 기반으로 매일 아침 개인용 Daily Digest를 제공합니다.

PostgreSQL의 기본 Full-Text Search(FTS) 는 적절한 최적화로 50배 이상 성능 향상이 가능합니다. 쿼리 내 to_tsvector() 실행 대신 tsvector 컬럼을 사전 생성하고 GIN 인덱스(fastupdate=off)를 적용하면 검색 속도가 크게 개선됩니다. 테스트에서 최적화 전 41.3초 걸리던 쿼리가 0.88초로 단축되었습니다. ts_rank는 대량 데이터에서 느릴 수 있으나, VectorChord-BM25 확장은 BM25 알고리듬으로 검색 정확도와 속도를 모두 향상시킵니다. 기본 FTS도 올바른 설정으로 충분히 빠르며, 성능 문제는 도구가 아닌 설정에서 비롯될 가능성이 큽니다.

Git은 20년 전 Linus Torvalds가 Linux 커널 커뮤니티의 비효율적인 버전 관리 문제를 해결하기 위해 만든 도구로, 단순한 디렉토리 콘텐츠 추적에서 시작해 전 세계적으로 널리 사용되는 버전 관리 시스템으로 성장했습니다. 초기에는 저수준 명령어로 작동하는 백엔드 도구였으나, git log, rebase, commit 등의 명령어가 발전하며 소프트웨어 개발 방식을 혁신했습니다. GitHub 공동 창립자인 작성자는 Git을 코드뿐 아니라 디지털 광고 콘텐츠 배포 같은 창의적 용도로 활용한 사례를 공유하며, Git의 유연성을 강조합니다. Git은 콘텐츠 배포와 코드 관리 등 다양한 분야에서 활용되며, 앞으로도 강력한 콘텐츠 추적 및 분산 시스템으로서 다양한 방식으로 활용될 가능성이 큽니다.

스타트업은 전통적으로 성장에 우선순위를 두었으나, 수익성의 중요성이 점점 강조되고 있습니다. 작은 팀은 품질과 속도를 높이며, Linear는 느린 채용으로 문화를 유지합니다. 수익성은 제품-시장 적합성 달성 시 빠르게 가능하며, 직원 1인당 $50만~$100만을 목표로 합니다. 수익성을 달성하면 투자 유치를 선택적으로 만들고, 고객 중심 결정을 가능하게 합니다.

소프트웨어 엔지니어는 다양한 프로그래밍 언어, 프레임워크, CSS, JavaScript, DevOps 도구, 클라우드 관리까지 끝없이 학습해야 합니다. 프론트엔드와 백엔드를 모두 다루는 풀스택 역할이 요구되며, React, TypeScript, Docker, Terraform 같은 도구가 필수가 됩니다. 매니저로 승진해도 작업 분배, 평가, 제품 회의 등 새로운 책임이 추가되며, 기존 엔지니어 업무를 병행해야 할 때가 많습니다. 소프트웨어의 복잡성은 증가하지만 전문화는 줄어들고 모든 역할을 한 명에게 요구하는 상황이 발생하고 있습니다.

AI 기술은 반복 작업을 줄이고 창의적 작업을 가능하게 한다는 이상과 달리, 많은 개발자와 예술가들의 생계를 위협하고 있습니다. AAA 게임 스튜디오와 스타트업에서는 AI 의존도가 높아지면서 창의성 억제와 품질 저하 문제가 발생하고 있으며, 음성 배우와 애니메이터들은 AI 도입으로 인해 직업적 위기를 느끼고 있습니다. 예술가들은 AI가 인간 창작의 가치를 위협한다고 보고 있으며, 인간 중심의 창작을 지키기 위해 강력히 저항하고 있습니다. AI 기술의 확산은 게임 산업 전반에 걸쳐 개인의 삶과 업무 환경에 실질적인 영향을 미치고 있습니다.

글쓴이는 Vizzly라는 회사를 창업하여 3년 만에 매각했으며, VC 방식과 부트스트랩 방식 외에 제3의 창업 경로를 제안합니다. 이 경로는 적은 자본으로 빠른 수익성과 적절한 엑싯을 목표로 하며, 창업자가 지분을 많이 유지할 수 있는 장점이 있습니다. 엔젤 투자자들은 2~3배 수익에도 만족하기 때문에 이 모델이 가능성이 있다고 봅니다. 창업자는 자신의 우선순위와 가치관을 명확히 하고, 그에 맞는 자금 전략을 선택해야 합니다.

이 연구는 생성형 AI가 지식 노동자의 비판적 사고 능력과 인지적 노력에 미치는 영향을 조사했습니다. 높은 AI 신뢰는 비판적 사고 감소와 관련이 있으며, 자기 효능감은 비판적 사고 증가와 연관이 있습니다. AI 사용 시 비판적 사고의 형태는 정보 검증, 응답 통합, 과업 조율 등으로 변화하며, 작업 실행에서 결과 검토로 사용자의 인지적 노력을 전환시킵니다. 연구는 AI의 효율적 활용을 위해 사용자 훈련과 피드백 루프를 포함한 UX 개선이 필요하다고 결론지었습니다.

메타가 공개한 Llama 4는 한국어에 최적화된 오픈소스 모델로, 토크나이저 구성이 기존 Llama3.3 대비 2.5배, Qwen보다도 크게 개선되었습니다. Sionic Llama4 Token Editor는 Llama와 Qwen 계열 모델의 토크나이저를 분석하고, 한글 토큰 가중치를 조정해 모델 성능을 최적화합니다. 이 도구는 한글, 영문, 특수문자 등 토큰을 분류하고, JSON 및 텍스트 파일로 결과를 출력합니다. 다양한 디바이스에서 고성능 토큰 생성 전략에 기여하며, 중국어 같은 부정확한 출력 문제를 해결할 수 있습니다.

Hyperlight는 애플리케이션에 내장할 수 있는 경량 가상 머신 관리자(VMM)로, 신뢰할 수 없는 코드 실행을 위한 마이크로 가상 머신을 생성하고 관리할 수 있는 오픈소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 Windows Hypervisor Platform, KVM, mshv를 기반으로 작동하며, 매우 낮은 레이턴시와 오버헤드로 운영됩니다. Linux, Windows, WSL2, Azure Linux를 지원하며, 커널이나 OS 없이 마이크로 VM 생성, Rust 또는 C로 작성된 게스트 바이너리 실행과 호스트에서 선택적으로 기능을 노출할 수 있는 기능을 제공합니다.

구글의 Agent2Agent 프로토콜(A2A)은 Anthropic의 MCP를 보완하여 대규모 멀티 에이전트 시스템의 상호운용성을 제공하며, 다양한 플랫폼과 클라우드 환경에서 에이전트를 통합적으로 관리할 수 있는 이점을 제공합니다. A2A는 HTTP, SSE, JSON-RPC와 같은 기존 표준을 기반으로 하여 에이전트 간 자연스러운 협업을 지원하며, 보안 강화와 장기 실행 작업 지원, 다양한 데이터 형태 수용 등의 기능을 포함합니다. 여러 기술 및 서비스 파트너들이 A2A의 개발에 참여하고 있으며, 이를 통해 에이전트 기반 AI의 도입을 가속화하고 다양한 산업에서 혁신적인 시스템 개발을 가능하게 하고자 합니다.

GitMCP는 GitHub 프로젝트를 위한 전용 MCP 서버를 자동으로 생성하여 AI 어시스턴트가 코드의 맥락을 깊이 이해할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 URL만 교체하면 원격 MCP 서버를 쉽게 생성할 수 있으며, AI 어시스턴트는 llms.txt, llms-full.txt, readme.md 등을 분석하여 더 정확한 응답을 제공합니다. 생성된 MCP 서버는 Claude, Cursor, Windsurf, VSCode 등 다양한 AI 개발 도구와 연결하여 프로젝트 이해를 돕습니다.

Bare는 모바일 및 데스크톱 모두에서 실행 가능한 경량화된 모듈형 JavaScript 런타임으로, 비동기 이벤트 기반 아키텍처를 통해 모듈성, 범용성, 경량성에 집중합니다. 완전 모듈화 구조를 통해 필요한 기능만 설치하여 사용할 수 있으며, ESM과 CommonJS 호환, 모바일 최적화, Native 애드온 지원 등의 기능을 제공합니다. 또한, P2P 애플리케이션 개발과 탈중앙 네트워크, 고효율 데이터 공유, 자급자족형 크로스 플랫폼 앱 개발에 최적화되어 있으며, 다양한 JavaScript 엔진을 지원하여 성능과 확장성을 확보합니다.

SpacetimeDB는 데이터베이스와 서버 기능을 결합한 시스템으로, 클라이언트가 직접 데이터베이스에 연결하여 애플리케이션 로직을 실행할 수 있습니다. Rust로 작성된 모듈 형태의 저장 프로시저를 통해 앱 로직을 데이터베이스에 직접 업로드할 수 있으며, DevOps나 컨테이너, 서버, 마이크로서비스가 필요하지 않습니다. 이 시스템은 실시간 애플리케이션에 최적화되어 있으며, MMORPG 게임 BitCraft Online의 백엔드로 사용되고 있습니다.

국내 커뮤니티인 Zod 사이트 구축을 위해 Rhymix를 선택했으며, 이는 XE 기반으로 친숙하고 구조 개선 및 확장성이 뛰어나다는 이유 때문입니다. Rhymix는 Composer, 모듈화 구조, 캐시 지원 등 현대적 기능을 제공하지만, 구식 관리자 UI와 문서 부족 등의 단점도 있습니다. 사이트 구축 과정에서 웹 푸시, 이벤트 관리 등 다양한 기능을 자체 구현하며 안정적으로 운영 중이며, 많은 시행착오 끝에 Rhymix를 통해 안정적인 사이트를 성공적으로 구축했습니다.

2021년부터 2023년 초까지 Modern Data Stack은 기술 산업에서 주목받았으나, AI의 부상으로 관심이 이동했습니다. 그러나 AI가 업무에 통합되면서 데이터 엔지니어링의 교훈과 분석 워크플로우에서 생산된 데이터의 중요성이 부각되고 있습니다. LLM이 다양한 정보 출처에 접근할 수 있도록 하는 프로토콜과 표준이 등장했으나, 정보의 정확성과 접근 권한 설정은 여전히 과제로 남아 있습니다. Modern Data Stack은 AI 시대에 일관되고 신뢰할 수 있는 데이터 워크플로우를 위한 기반으로, 데이터 실무자는 신뢰 가능한 데이터 환경 구축과 거버넌스 및 접근 제어를 설계해야 할 책임이 있습니다.

ECharts는 오픈소스 JavaScript 시각화 라이브러리로, PC와 모바일 환경 모두에 최적화되어 다양한 차트 유형과 상호작용 기능을 제공합니다. 사용자는 경량화된 패키지를 생성할 수 있으며, 다양한 데이터 형식을 지원하여 대용량 데이터 시각화에 최적화되어 있습니다. Canvas, SVG, VML 등 다양한 렌더링 방식을 지원하며, Node.js 환경에서도 서버사이드 렌더링이 가능합니다. 실시간 데이터 반영과 3D 시각화 기능을 통해 다차원 데이터를 효과적으로 탐색할 수 있으며, 접근성도 지원합니다.

Postgres를 기반으로 한 대규모 백그라운드 작업 처리를 위한 오픈소스 솔루션입니다. 분산 작업 큐와 워크플로 오케스트레이션을 지원하며, 복잡한 작업 워크플로, 실패 복구, 스케줄링, 이벤트 기반 트리거, 실시간 모니터링 기능을 제공합니다. Python, Go, TypeScript SDK를 제공하며, MIT 라이선스로 셀프 호스팅 및 클라우드 버전을 사용할 수 있습니다. DAG 기반 워크플로 구성과 내구성 있는 함수 실행을 통해 작업의 상태 보존과 재시도를 지원합니다.

개발 중인 웹앱에 대해 localhost:4333 같은 포트를 기억하지 않고도 appname.localhost 같은 간단한 주소로 접근할 수 있도록 설정하여 로컬 웹앱 접근이 더 직관적이고 깔끔해집니다. 각 앱은 고유 포트에서 launchd 데몬으로 실행되며, /etc/hosts 파일에서 리디렉션을 설정합니다. Caddy를 통해 도메인을 적절한 포트로 프록시 처리하며, 내부 TLS 인증서와 압축 지원도 포함됩니다. dnsmasq를 사용하여 모든 *.localhost 도메인을 127.0.0.1로 라우팅하고, bash 스크립트를 통해 자동화할 수 있습니다.

Anthropic은 대규모 실사용 분석을 통해 대학생들이 AI를 활용하는 방식을 조사하였습니다. STEM 계열 학생들이 AI 도입에 적극적이며, 특히 컴퓨터 과학 전공 학생들이 많은 비중을 차지하고 있습니다. 학생들은 주로 창조(Creating) 와 분석(Analyzing) 같은 고차 인지 기능에 AI를 활용하고 있으며, 이는 Bloom의 교육 목표 분류 체계의 상위 단계에 해당합니다. AI 사용이 학습에 많은 가능성을 제공하지만, 비판적 사고력 약화와 부정행위 가능성을 초래할 수 있다는 우려 도 제기되며, AI 시대에 학생들이 기초 인지 역량을 갖추기 위한 방법과 시험 및 평가 기준의 재정의가 필요한 과제로 남아 있습니다.

Red Hat Node.js 팀은 LLM과 Node.js, TypeScript/JavaScript의 통합 방안을 실험하고 있습니다. Llama Stack은 API 표준화를 목표로 하는 모듈형 프레임워크로, Ollama 기반 컨테이너를 사용하여 쉽게 실행할 수 있습니다. MCP를 통해 툴을 외부 서버에 호스팅하고 다양한 프레임워크와 공유할 수 있으며, 이를 통해 로컬 환경에서도 Llama Stack과의 연결이 가능합니다. 이 가이드는 JavaScript/TypeScript 개발자들에게 실질적인 코드 예제와 흐름을 제공하여 LLM과 Node.js 통합에 유익한 출발점이 됩니다.

Rust 기반의 도구인 xan은 터미널에서 대용량 CSV 파일을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 멀티스레딩과 병렬 처리를 활용하여 고성능을 제공하며, 표현식 언어를 통해 Python이나 Lua보다 빠른 데이터 조작이 가능합니다. 표시, 시각화, 분석, 웹 스크래핑, 텍스트 처리, 네트워크 분석 등의 다양한 기능을 지원하며, 단일 명령어 체이닝으로 복잡한 데이터 흐름을 구현할 수 있습니다. 또한, 표준 입력/출력 파이프라인, gzip 압축 파일 처리, 스크래핑 DSL 등의 고급 기능을 포함하고 있습니다.

통합 결제 솔루션 PortOne은 MCP 서버를 제공해 결제 연동을 간편하고 빠르게 구현할 수 있습니다. 개발자 센터의 문서를 llms.txt 표준 마크다운 형식으로 체계화하여 Cursor, Windsurf, Claude Code 같은 AI 도구에서 코드베이스 맥락 분석 및 RAG 검색을 지원합니다.

man 페이지는 링크 기능과 텍스트 재정렬 기능을 지원하지만, man 페이지를 읽는 도구가 이를 제대로 구현하지 못하고 있습니다. mdoc 포맷은 현대적이며 의미 기반의 마크업을 사용하고, man 포맷은 구식 포맷입니다. mdoc 포맷에는 링크 매크로가 포함되어 있어 HTML로 변환 시 실제 링크로 작동하지만, 터미널에서는 작동하지 않습니다. 문제를 해결하려면 링크를 지원하는 새로운 페이지 뷰어가 필요합니다.

존 카맥은 AI의 발전이 개발자와 창작자의 기술을 폄하한다는 주장에 대해 기술의 진보는 불가피한 변화라고 설명합니다. 게임 엔진과 AI 도구는 더 많은 사람들이 게임 개발에 참여할 수 있게 하고, 창작자의 성과를 높이며, 소규모 팀의 역량을 확장시킵니다. 미래에는 프롬프트 하나로 다양한 콘텐츠를 만들 수 있는 세상이 올 것이지만, 여전히 열정적인 개발자 팀이 만든 뛰어난 작품도 존재할 것입니다. 기술 발전으로 인해 개발자 일자리는 유동적이며, 파워 툴을 사용하지 말자는 주장은 설득력이 없다고 강조합니다.

NHTSA 자료에 따르면, Tesla 차량은 자율주행 중 오토바이와의 충돌 사고가 다른 제조사보다 많습니다. 대부분의 사고는 Tesla 차량이 오토바이를 뒤에서 들이받는 형태로 발생하며, 사고 데이터는 검열되어 전체 맥락 파악이 어렵습니다. Tesla의 자율주행 기능은 작은 물체 인식에 제한적이며, 제동 성능도 부족해 운전자의 주의가 필요합니다. 이러한 기술적 결함과 운전자의 방심이 결합되어 치명적인 사고로 이어질 수 있습니다.

많은 사람들이 AI를 통해 글쓰기와 리서치에서 도움을 받고 있지만, 최근에는 AI가 제공하는 정보가 편향적일 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다. AI는 사용자가 듣고 싶어 하는 말을 주로 제공하여 자기 확신을 강화시키고, 이는 편향된 사고를 부추길 수 있습니다. AI를 사용할 때는 반드시 비판적 사고를 유지하고, AI의 답변이 항상 객관적이지 않을 수 있음을 인지해야 합니다. AI는 어디까지나 도구일 뿐이며, 최종 판단은 인간의 몫이라는 사실을 잊지 말아야 합니다.

Qodo 팀은 유연하고 동적인 코딩 에이전트를 만들기 위해 LangGraph 프레임워크를 선택했습니다. LangGraph는 상태 기계 기반의 그래프 구조를 제공하여 워크플로우의 유연성과 구조화를 쉽게 조정할 수 있습니다. 또한, 노드 기반 구조 덕분에 컴포넌트의 재사용이 용이하며, 상태 저장 기능을 기본으로 제공하여 영속성 구현이 간단합니다. 그러나, 문서의 불완전성과 비결정적 LLM 시스템의 테스트는 여전히 도전 과제로 남아 있습니다.

GitHub Copilot은 새로운 Copilot Pro+ 플랜($39/월, 1500 프리미엄 요청)을 발표하며, 기존 Pro 플랜($10/월, 300 프리미엄 요청)에 GPT-4.5 같은 최신 모델 접근과 기능 미리보기를 추가했습니다. 프리미엄 요청은 고급 기능(Agent Mode, Code Review 등)과 고성능 모델 사용 시 적용되며, 모델별 소모량(예: GPT-4.5는 1회당 50 요청)이 다릅니다. 또한 MCP 서버가 오픈소스로 공개되어 VS Code에서 로컬 실행이 가능하며, Agent Mode는 간단한 프롬프트로 복잡한 작업을 자동화하며, 다양한 AI 모델과 함께 작동하여 개발 작업을 지원합니다.

Firebase Studio는 AI 앱 개발을 위한 클라우드 기반 통합 개발 환경으로, 코드 작성, 테스트, 배포를 브라우저에서 지원하며 풀스택 워크스페이스를 제공합니다. App Prototyping agent를 통해 자연어와 이미지로 Next.js 기반 프로토타입을 빠르게 생성하고, Gemini로 대화형 앱 수정을 할 수 있습니다. CodeOSS IDE와 Firebase App Hosting으로 직접 코딩과 원클릭 배포가 가능하며, QR 코드로 모바일 미리보기를 지원합니다. Project IDX와 Genkit을 통합해 60개 이상의 템플릿과 Nix 커스터마이징을 제공하며, 무료로 3개 워크스페이스를 사용할 수 있습니다.

마켓플레이스와 애그리게이터 모델은 수십 년간 강력한 비즈니스 구조로 자리 잡았으나, AI 에이전트의 등장으로 고객의 주목이 플랫폼에서 에이전트로 이동하며 새로운 도전에 직면하고 있습니다. Uber와 Waymo 사례는 수요-공급 연결의 자동화와 폐쇄형 시스템의 부상을 보여주며, 하이브리드 모델이 고품질 경험과 확장성을 동시에 제공할 가능성을 시사합니다. 온라인 여행사(OTA) 는 AI가 고객 관계를 대체하면서 기존 브랜드와 UX의 가치가 약화될 위험에 처해 있습니다. AI 시대에서 고객 어텐션의 소유권 변화는 마켓플레이스의 수익성과 지배력을 재정의할 핵심 요인입니다.

일반적인 스타트업 조언은 딥테크 스타트업에는 잘 맞지 않으며, 성공과 실패가 명확히 갈리는 이진적 마일스톤이 기업 가치를 결정합니다. 과학, 규제, 시장의 복합적 장애물을 극복하기 위해 새로운 전략과 커뮤니케이션 방식이 필수적입니다. FDA 승인 같은 이진적 마일스톤이 딥테크의 핵심 가치이며, 투자자에게 새로운 사고 모델을 제공하고 성공 확률 기반으로 커뮤니케이션하는 것이 중요합니다. 딥테크는 시간 그 자체가 진입장벽이 되어, 스타트업에 유리하게 작용할 수 있습니다.

MCP는 AI와 외부 시스템을 연결하는 프로토콜로, 다양한 클라이언트에서 사용되고 있습니다. 최근 Tool Poison Attack이라는 취약점이 발견되어 AI의 동작을 오염시킬 수 있습니다. 사용자는 검증되지 않은 서버를 피해야 하며, 개발자들은 툴 설명의 투명성 및 무결성을 강화해야 합니다. 이를 통해 보안 취약점에 대응할 수 있습니다.

Google은 7세대 Tensor Processing Unit인 Ironwood를 발표하였습니다. 이 모델은 AI 추론을 위해 특별히 설계되었으며, 대형 언어 모델과 Mixture of Experts 같은 고성능 AI 모델을 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 9,216개 칩으로 확장 가능하며, 42.5 엑사플롭스의 연산 성능을 제공하여 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터보다 뛰어난 성능을 자랑합니다. Ironwood는 고대역폭 메모리와 Inter-Chip Interconnect 대역폭을 개선하여 대규모 분산 훈련과 추론에 적합하며, Google Cloud Hypercomputer 아키텍처의 핵심 구성 요소로 활용될 예정입니다.

델리의 수리점에서는 오래된 노트북 부품을 재조립하여 저렴한 하이브리드 노트북을 제작하고 있습니다. 이러한 노트북은 학생, 프리랜서, 소규모 사업자 등 경제적으로 여유가 없는 사람들에게 유용한 수단으로 활용됩니다. 글로벌 기술 기업들이 수리를 어렵게 만드는 가운데, 비공식 시장은 전자 폐기물에서 부품을 조달하여 생존하고 있습니다. 인도 정부는 '수리 권리' 법 제정을 논의 중이며, 수리 산업을 정식 산업으로 인정하면 폐기물 감소와 일자리 창출 등의 효과를 기대할 수 있습니다.

Rust로 개발된 터미널 기반 탐색기로 시각적으로 강력하고 직관적인 S3 브라우징 경험을 제공합니다. 이 도구는 ratatui 프레임워크를 기반으로 하며, 텍스트 및 이미지 미리보기, 버전 접근, 커스터마이징 가능한 키 바인딩 등의 기능을 갖추고 있습니다. 또한, AWS S3뿐만 아니라 S3 호환 스토리지도 지원합니다. 주요 기능으로는 객체의 Recursive 다운로드, 텍스트 문법 강조, 이미지 미리보기, 그리고 과거 버전 확인 및 다운로드 등이 있습니다.

9개월 전 AI가 코드 보안 분석을 잘 수행할 수 있다고 판단하여 스타트업을 설립했으나, 이후 모델들의 실질적인 성능 개선은 미미했습니다. AI 모델은 벤치마크에서는 좋은 성적을 내지만, 실제 업무 능력에는 거의 반영되지 않으며, 이는 벤치마크가 짧고 고립된 문제에 집중되어 있기 때문입니다. AI 연구소들은 성능을 과장하거나 선택적으로 좋은 결과만 공개할 유인이 있으며, 벤치마크는 현실에서의 총체적 능력과 관련성이 낮습니다. AI 모델은 작업 맥락을 잘 이해하지 못하고, 불필요한 경고를 자주 출력하며, 이는 근본적인 정렬 문제 해결이 필요함을 시사합니다.

자바스크립트 없는 환경은 검색 엔진 크롤러와 소셜 미디어 미리보기가 HTML만 처리해 빠른 색인과 정확한 공유를 가능하게 하므로 중요합니다. 서버 사전 렌더링은 index.html의 메타태그나 제목을 동적으로 수정해 이 문제를 해결하며, Next.js 같은 프레임워크는 이를 자동화하지만 서버리스 비용과 성능 영향을 고려해야 합니다. SSR(서버 사이드 렌더링) 은 콘텐츠를 사전 렌더링해 초기 로드 성능을 개선하고, 하이드레이션으로 클라이언트에서 DOM을 재사용해 효율성을 높입니다. 정적 사이트 생성(SSG) 은 동적 데이터가 없는 경우 모든 페이지를 빌드 시 렌더링해 서버 없이도 검색 최적화와 공유를 지원합니다.

Llama Stack은 생성형 AI 애플리케이션을 위한 표준화된 프레임워크로, 다양한 서비스 제공자의 구현체를 기반으로 통일된 API 레이어를 제공합니다. 이 프레임워크는 추론, RAG, 에이전트, 툴, 안전성, 평가, 텔레메트리 등을 위한 통합 API를 제공하며, 플러그인 아키텍처를 통해 다양한 환경을 지원합니다. 서버와 클라이언트 SDK로 구성되어 있으며, 여러 프로그래밍 언어와 환경에서 사용할 수 있는 다양한 클라이언트 SDK를 제공합니다. 또한, 안전성 API를 통해 AI 응답의 안전성을 보장하며, 다양한 구현체를 지원합니다.

인도는 2024년에 세계 3위 리테일 시장으로 성장하며, 온라인 쇼핑 이용자 수는 미국을 제치고 세계 2위가 될 것입니다. 팬데믹 이후 소비 둔화로 성장률이 하락했으나, 2025년 이후 소비 회복이 기대됩니다. 퀵커머스, 트렌드 퍼스트 커머스, 하이퍼밸류 커머스 등 세 가지 혁신 모델이 시장 성장을 주도하고 있습니다. 다양한 소비 집단으로 구성된 인도 시장에서는 지역 특성을 반영한 전략적 대응이 필요합니다.

많은 사람들의 강점과 약점은 같은 특성에서 비롯되며, 상황에 따라 다르게 나타날 수 있습니다. 이러한 양면성을 1:1 미팅에서 솔직하게 다루면, 사람들이 자신의 결점을 덜 자책하고 수용하게 도와줍니다. 개인의 성향이 어느 상황에서 도움이 되고 해가 되는지를 명확하게 설명하면, 스스로 판단력을 기르는 데 도움이 됩니다. 목표는 사람들을 평균적인 엔지니어로 바꾸는 것이 아니라, 자신의 성향을 이해하고 맥락에 맞게 조절할 줄 아는 자기 인식 있는 엔지니어를 만드는 것입니다.

Google은 새로 공개한 Google의 A2A와 Anthropic의 MCP는 AI 에이전트와 도구 간 상호작용을 표준화하는 프로토콜로, 상호 보완적 역할을 목표로 합니다. A2A는 에이전트 간 협업에 초점을 맞춘 클라이언트-서버 구조로, HTTP와 JSON-RPC 기반으로 비동기 작업을 효율적으로 처리합니다. 반면, MCP는 LLM 중심의 컨텍스트 관리와 외부 도구 연동에 강점을 가지며, 병렬 처리와 캐싱으로 효율성을 높입니다. A2A는 Google의 지원으로 초기 기업 지지를 얻고 있으나, MCP는 이미 활발한 커뮤니티와 시장을 선점하고 있습니다. 두 프로토콜 모두 수동 구성이 필요한 한계가 있지만, 통합 표준화로 발전하며 개발자에게 다양한 선택지를 제공할 가능성이 큽니다.

Pix는 2020년 브라질 중앙은행(BCB)이 출시한 디지털 결제 시스템으로, 무료·즉시 송금과 낮은 수수료로 2024년까지 현금과 카드를 제치고 가장 인기 있는 결제 수단이 되었습니다. 금융 산업의 경쟁을 촉진하고 NuBank 같은 디지털 은행의 성장을 가속화하며, 현금 사용 40% 감소와 GDP 성장에 기여했습니다. 콜롬비아를 시작으로 중남미로 확산되며 글로벌 영향력을 키우지만, BCB의 중앙집중적 통제는 데이터 관리와 개인정보 위험에 대한 우려를 낳습니다. Pix의 편리함은 국민적 지지를 받으며 국제 확장이 기대되지만, 정치적 논란과 시스템 안정성 과제가 남아 있습니다.

주요 브라우저들이 h1 태그의 UA 스타일을 변경하며, 중첩된 section 내 h1이 더 이상 자동으로 작게 렌더링되지 않습니다. 이로 인해 Lighthouse에서 font-size 미지정 시 경고가 발생하며, Firefox와 Chrome은 2025년 초부터 업데이트를 시작합니다. 개발자는 h1에 명시적으로 font-size와 margin을 정의하고, CSS reset을 업데이트해 스타일 문제를 예방해야 합니다. MDN 문서와 DevTools를 참고해 최신 표준을 준수하는 것이 중요합니다.

Google은 Gemini 2.5 Pro를 중심으로 텍스트, 이미지, 음악, 영상 등 생성형 AI 전 분야에서 AI 모델의 성능과 가격 경쟁력으로 선두를 달리고 있습니다. DeepMind의 연구 성과와 Google Cloud, TPU, Pixel 스마트폰 등 강력한 인프라를 활용해 Gmail, YouTube 같은 생태계에 AI를 통합하며 수십억 사용자에게 접근합니다. Gemini Flash와 오픈소스 Gemma 3는 경량화와 가성비로 시장을 확대하며, 에이전트 시스템과 A2A 프로토콜로 협업 가능성을 강화합니다. OpenAI, Anthropic을 압도하는 Google의 전방위적 우세는 AI 시대의 주도권을 확고히 하고 있습니다.