GeekNews Weekly

컨텍스트란 단순한 프롬프트 문장이 아니라, LLM이 답변을 생성하기 전 볼 수 있는 모든 정보(지침, 대화이력, 장기 메모리, 외부 정보, 가용 도구 등) 를 의미합니다. 컨텍스트 엔지니어링은 상황 맞춤형 동적인 시스템 설계로, 올바른 정보와 도구를 정확한 시점에 LLM에 제공하는 과정입니다. AI 에이전트의 성공과 실패는 이제 모델의 성능보다 컨텍스트의 질에 달려 있습니다.

AI의 발전은 새로운 아이디어보다 새로운 데이터셋의 도입이 핵심이며, 대형 돌파구 대부분은 이미 존재하던 기술을 새로운 데이터 소스에 적용하면서 나타났습니다. 앞으로의 패러다임 전환 역시 유튜브 동영상·로봇 등 신규 데이터 원천을 활용할 때 가능할 것으로 전망합니다. 결과적으로, 새로운 알고리듬보다 방대한 데이터셋 확보가 AI 발전의 핵심 조건임을 강조합니다.

소프트웨어 개발에서 병목은 코드 작성이 아니라 코드 리뷰, 지식 이전, 테스트, 디버깅, 협업/소통 등 다양한 인간 중심 프로세스에서 발생합니다. LLM의 도입으로 코드 생성은 빨라졌지만, 이해, 검증, 신뢰 비용은 오히려 증가했습니다. 팀이 코드를 함께 이해하고 의미를 부여하는 비용은 변하지 않았으며, 진짜 병목은 "이해와 협업"에 있습니다.

React, Isoflow 엔진을 활용하여 브라우저 기반으로 설치 없이 오프라인에서도 3D 스타일 다이어그램을 신속하게 제작할 수 있습니다. 모든 다이어그램 데이터를 로컬 브라우저에만 저장하며, Import/Export, 자동 저장과 같은 실용적인 기능을 제공합니다. GitHub Pages, Netlify 등 정적 호스팅을 지원합니다.

켄트 벡은 바이브 코딩을 넘어선 증강형 코딩을 소개하며, AI가 신뢰할 수 있는 코드 복잡도 관리와 테스트 커버리지 달성을 중시한다고 강조합니다. AI가 내는 결과를 관찰하여 반복행동 / 비요청 기능 구현 / 테스트 비활성화 같은 신호가 보이면 즉시 개입해야 한다고 지적합니다. 그는 AI로 인해 프로그래밍 경험이 변화하였지만, 본질적으로 더 많은 중요 의사결정과 생산성을 가능하게 한다고 말합니다.

저자는 여러 AI 에이전트 를 활용해 코드 생성부터 검증까지 자동화하는 개인용 "AI 팩토리" 워크플로를 구축하여 운영하고 있습니다. 이 방식에서는 문제 발생 시 코드(Output)를 직접 수정하지 않고 플랜, 프롬프트, 에이전트 구성등 입력(Input)을 개선하여 자동화 수준을 높이는 방식이 핵심입니다. 이를 통해 각 에이전트들이 지속적으로 발전하여 반복적인 작업 생산성을 극대화할 수 있다고 조언합니다.

OpenAI GPT-4o를 활용해 현실감 있는 데이터셋을 대화형으로 생성하고, 미리보기·CSV/SQL 내보내기·Metabase 연동까지 한 번에 지원하는 오픈소스 툴입니다. 데이터 미리보기나 / 데이터 스펙을 생성할 때에만 OpenAI API를 사용하고, 데이터 다운로드/분석은 모두 로컬 Faker로 무료 생성하는 방식을 써서 비용을 절감합니다.

웹 봇 vs. 탐지 기술은 끊임없는 진화와 대응의 싸움이며, 정적 지문·행동 분석·AI 기반 탐지까지 다양한 기법이 혼합 활용되고 있습니다. 봇 개발자와 서비스 운영자 양쪽은 최신 탐지 트렌드와 대응 방법에 대한 이해가 필수여서 한번 읽어두면 좋은 글입니다.

Tailwind CSS v4.0은 성능 개선으로 전체 빌드 속도가 최대 5배, 증분 빌드는 100배 이상 빨라졌으며, CSS 우선 구성과 OKLCH 색상 시스템 등 핵심 기능이 대폭 업그레이드되었습니다. 자동 콘텐츠 감지, Container Queries 내장, 설치 과정 단순화 등으로 개발 효율성을 크게 높였습입니다. 이번 버전은 기존 업데이트 범위를 넘어 CSS의 미래에 대한 새로운 패러다임을 제시합니다만, 이런 기술의 특성상 너무 복잡해지는게 아닐까 생각도 듭니다.

Zapier/Integromat과 유사한 오픈소스 업무 자동화 도구로, 다양한 비즈니스 프로세스 연결 및 자동화를 손쉽게 구현합니다. docker compose를 활용해 빠른 설치가 가능하며, GUI 워크플로 생성을 지원하여 비개발자도 활용할 수 있습니다.

Apple의 최신 Liquid Glass 그래픽 효과를 CSS와 SVG의 고급 필터 기법(backdrop-filter, box-shadow, DisplacementMap 등)으로 브라우저에서 구현하는 방법을 설명합니다.

Claude Code에 사용자 정의 훅 기능이 추가되어, 이제 LLM의 개입 없이 앱의 행동을 정확하게 반복적으로 제어할 수 있습니다. 알림 자동화, 코드 포맷팅, 명령 로그 추적 등 다양한 자동화 작업을 지원하며, 명령 실행 전후 등 특정 이벤트 지점에서 작동하도록 설정 파일로 세밀하게 관리합니다. 모든 훅은 셸 명령어를 전체 권한으로 실행하므로, 안전성과 입력값 검증은 필수입니다.

15년 경력의 저자는 LLM 도입 과정에서 프로덕션 환경의 한계와 버그, 예기치 못한 문제 증가를 경험하였다고 밝혔습니다. 최신 모델에서도 핵심 문제 해결이 미흡하다고 평가하며, 설계와 의사결정은 개발자가 직접 해야 함을 강조합니다. 그는 생산성 향상에 대한 과도한 기대를 경계하고, 도구의 가치를 균형 있게 인식해야 한다고 말합니다.

HTML 웹페이지를 LLM 프롬프트로 변환하여 터미널에서 마크다운 형태로 보여주는 브라우저 입니다. 사용자는 프롬프트와 뷰를 커스텀하여 웹페이지의 핵심 정보만 간결하게 맞춤 변환할 수 있습니다. 꼭 텍스트 만이 아니고, 앞으로는 브라우저들이 내장 LLM을 통해 이정도 커스터마이징은 다 가능해지지 않을까 생각됩니다.

Go 용 CLI 라이브러리인 Cobra 기반의 CLI 개발을 더 쉽게 해주는 라이브러리 입니다. 자동 버전 출력, man페이지 생성, 셸 자동완성 등으로 개발 생산성을 크게 높입니다. Charm_ 오픈소스 생태계와 결합하여 더 큰 확장성을 제공합니다.

원격 액세스 VPN, ZTNA, API/AI 게이트웨이 등을 통합 지원하는 오픈 소스 자체 호스팅 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 기존 Kubernetes, Cloudflare Access, Tailscale, OpenVPN, ngrok 등 다양한 상용·오픈 소스 솔루션을 단일 시스템으로 대체하며, 단일 테넌트 및 풀 기능 오픈 소스 제공에 중점을 두고 있습니다. 비밀 없는(secret-less) 접근, 세분화 정책 기반 제어, 중앙 관리 및 감사 등 최신 보안 요구 사항도 충족합니다.

직접 코드 작성 방식이 조합성과 재사용성 측면에서 자동화에 가장 효율적임을 반복 강조합니다. LLM은 반복적인 스크립트 생성과 검증에서 뛰어난 성과를 보이며, 코드-심사-반복 구조가 자동화 신뢰성과 확장성을 크게 높입니다. 반면 MCP 방식은 문맥 소모, 추론 기반 한계, 디버깅의 어려움 등으로 실제 개발 및 대규모 자동화 환경에서는 비효율적인 선택임을 지적합니다.

GPT-2, GPT-3, Llama, Mixtral, DeepSeek, Minimax, Hunyuan 등 주요 대형 언어 모델의 파라미터(매개변수) 규모와 구조에 대한 객관적 정보와 변천사를 정리한 글입니다.

YC의 투자를 받은 Pickle 이란 스타트업이 Cheating-Daddy라는 오픈소스 프로젝트를 사전 동의 없이 가져다가 자체 목적에 맞게 Apache 2.0 라이선스로 변경하였습니다. 원래 GPL 라이선스였으나 변경과정에서 저작자에게 통보하지 않았고, 논란 이후에야 Pickle은 해당 프로젝트가 원작자의 포크임을 명시하였습니다.

Gmail 메시지를 실시간으로 감시하고 JSON 등 다양한 포맷으로 출력하는 커맨드라인 도구입니다. JSON으로 변경한 이메일 데이터를 외부로 보낼 수 있게 되어 다양한 업무 자동화에 이용이 가능해집니다.

구글이 Zero-Knowledge Proof(ZKP) 라이브러리를 오픈소스로 공개하여 개발자와 기업, 연구자가 프라이버시 중심 신원 인증과 나이 검증 같은 서비스를 자유롭게 구축할 수 있게 합니다. 최근 EU가 신원/성인 인증 등에 민감한데 이를 대응하기 쉬워질 듯 합니다.

개발자는 약 67,000줄의 tmux C 코드 전체를 Rust(약 81,000줄) 로 직접 이식하는 과정에서 C2Rust 자동 변환의 한계를 경험하고, 수작업 변환 방식을 선택하였습니다. 이 과정에서 빌드 자동화, 포인터·구조체 정의, goto 및 매크로 데이터구조, yacc 파서 등 다양한 C 고유 패턴의 Rust 이식 문제에 대한 해결책을 마련하였습니다. 프로젝트는 아직 unsafe Rust 기반이지만, 향후 safe Rust 코드 전환과 완전한 기능 이식을 목표로 하고 있습니다.

Substrait 쿼리 포맷을 활용하여 CPU 기반 DuckDB에서 생성한 쿼리를 GPU 환경으로 효율적으로 전달하여 쿼리를 가속합니다. 이를 통해 쿼리 수정이나 시스템 변경 없이 TPC-H 100 규모에서 동일 비용 기준 10배 이상 속도를 기록했습니다.

AB180은 에어브릿지 운영 과정에서 구글 시트 기반 대시보드와 자동화된 점검을 통해 효율적인 AWS 비용 관리 체계를 구축하였습니다. 리소스별 태그 전략 강화와 자동화 메커니즘 도입으로 태그 미설정 리소스 비용을 1% 미만으로 줄였습니다.

vet은 원격 설치 스크립트 실행 시 다운로드와 코드 검토, 최종 승인 등 4단계 보안 프로세스를 통해 안전성을 강화합니다. 사용자는 변경 내역(diff) 확인, shellcheck 기반 린트 분석, 명시적 승인 등 다양한 기능으로 알 수 없는 코드의 설치로 인한 잠재적 위험을 예방할 수 있습니다.

다수의 랜섬웨어는 PC에 러시아어 키보드가 설치된 경우 실행을 차단하며, 이는 해커들이 자국 내 법적 처벌을 피하기 위해서입니다. 하지만 일부 최신 악성코드는 언어 감지 우회를 시도하며, 언어 설정만으로 완벽한 보호를 보장하지 않습니다.

일부 악성코드는 Win32_Fan 등 WMI 클래스와 SMBIOS 정보를 활용해 실제 하드웨어인 CPU 팬의 존재를 확인하여 가상 환경이라면 동작하지 않도록 회피를 시도합니다. 이 글에서는 가상 머신이 실제 하드웨어처럼 인식되도록 하여 악성코드의 가상환경 탐지를 우회 가능하게 합니다.

AI 노트 테이커가 점점 일반화되며, 실제 회의에 참석하는 사람보다 로봇이 더 많은 미팅이 현실이 되고 있습니다.

MySQL 호환 서버리스 플랫폼 PlanetScale이 Postgres 전용 호스팅 프라이빗 프리뷰를 공개하며, 서비스 가용성과 자동 장애조치 등 엔지니어링 역량을 강조합니다. 기존 Postgres 사용자의 비용, 정기적 장애, 낮은 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고, 로컬 NVMe SSD와 독점 Operator로 성능과 안정성을 높였다고 합니다.

AI 도입으로 인해 최고 재무 책임자(CFO)의 역할이 급변하고 있으며, 가격 책정, 예측, 수익 구조, 비용 관리 등 모든 영역이 혁신되고 있습니다.

JavaScript 표준화 기구인 TC39가 최근 회의에서 using, Array.fromAsync, Error.isError 등 생산성·안전성에 중점을 둔 신기능 9가지를 단계별로 진전하였습니다. 여러 불변 ArrayBuffer, 시드 랜덤, clamp, NumberFormat 개선 등 다양한 기능이 현재 논의 중이며, 일부는 Deno 및 최신 브라우저에서 이미 사용할 수 있습니다.

Substrait는 오픈소스 쿼리 실행계획 표준으로, 다양한 분산 처리 엔진이 중립적 포맷을 통해 쿼리 계획을 손쉽게 교환하고 통합할 수 있게 합니다. 프로토콜 버퍼 기반 직렬화와 플러그인 확장성을 갖추어, 하드웨어 가속기 연동 및 이기종 환경에서의 효율적 데이터 분석을 지원합니다. DuckDB, Spark, Velox, Sirius 등 엔진들이 이미 쿼리 플랜 교환 및 통합 목적으로 도입 중입니다.

Kevin Kelly는 하나의 거대한 성취보다 다양한 창의적 프로젝트를 통해 삶을 이끌어온 인물로, WIRED 공동 창립 / 1000명의 진정한 팬 이론 등으로 IT와 창작 문화에 넓은 영향을 끼친 인물입니다. 이 글의 저자는 Kelly를 만나 대화하면서 ‘관심사에 충실하고, 목표보다는 방향을 좇는 삶’ 의 가치를 다시 깨닫게 되었다고 이야기 합니다. 그리고, 진정한 영향력과 행복은 ‘극단적 위대함’이나 고통이 아니라 ‘지속적인 호기심, 에너지, 기쁨’을 품고 일하는 태도에서 온다는 점을 강조합니다.

TokenDagger는 OpenAI TikToken과 완벽히 호환되며, 대규모 텍스트와 코드 토큰화에서 2배 이상의 처리량과 4배 빠른 속도를 제공합니다. PCRE2 정규표현식 엔진과 간소화된 BPE를 사용하여 스페셜 토큰 처리 및 패턴 매칭 성능을 극대화합니다.

게임은 전혀 개발 안해본 20년 경력의 개발자가 AI 코딩 에이전트를 연계해 Phaser.js 기반 타워 디펜스 게임 "Tower of Time" 을 완성하고, 전체 코드와 AI 프롬프트를 GitHub에 문서화하였습니다. 전체 코드의 95% 이상을 Claude Sonnet 4, Augment Code, Cursor 등 다양한 도구로 생성하였고, 실험적 개발 과정에서 시간 되감기 시스템과 에너지 관리 등 독자적 요소를 구현하였습니다. 프로젝트 자료는 게임 및 AI 학습자를 위한 참고 자료로 활용 가치가 높습니다.