GeekNews Weekly

AI의 등장으로 프로덕트 엔지니어 역할이 부상하고 있습니다. 프로덕트 엔지니어는 제품 관리자와 풀스택 개발자의 융합형으로, AI 네이티브·T자형 역량·KPI 중심 사고를 기반으로 제품의 전체 사이클을 자율적이고 결과 지향적으로 주도합니다. 이들은 프로덕트 엔지니어+AI 협업 구조를 통해 기존 PM-디자이너-엔지니어 삼각형 구조를 대체하며, 조직 내 권력 이동과 팀 구조 재편 등 기술‧문화적 변화를 촉진합니다. 앞으로는 AI 활용 능력, 강력한 커뮤니케이션, 엔지니어링 기초 역량이 개발자와 스타트업 조직 모두에 있어 핵심 경쟁력으로 부상할 것입니다.

40년 경력의 베테랑 개발자가 AI 코딩 어시스턴트와 함께 “바이브 코딩” 실험을 진행한 경험을 공유합니다. 하노이 탑 예제를 구현하는 과정을 통해서 생산성과 창의성이 크게 향상되는 동시에, 코드의 완성도와 품질 관리, 산업적 복잡성 측면에서는 여전히 인간의 깊은 감독과 개입이 필수적이라는 것을 다시 한번 확인했는데요. 저자는 AI와의 대화가 몰입(flow) 과 학습 효과를 주는 동시에, 신뢰와 통제의 긴장을 유발하는 심리적 경험이라고 평가하고 있습니다. 결론적으로 AI 코딩은 강력한 동반자이자 위험한 자전거와 같은 것이라며, 경험 많은 개발자라면 꼭 해봐야 할 새로운 협업 패러다임이라고 강조합니다.

스태프 엔지니어가 6주간 Claude Code와 함께 실제로 AI 개발 워크플로우를 실험한 경험을 공유합니다. 핵심은 AI를 ‘학습하지 않는 주니어’로 간주하는 것인데요. AI는 처음에는 거의 95% 실패하지만, 반복 피드백과 문제 단위 분할로 점점 실용적인 코드에 도달하며, 엔지니어의 역할이 코드 작성에서 문제 해결 및 아키텍처 설계로 중심이 이동하고 있다는 것을 강조합니다. 그리고 AI가 작성한 코드의 객관적 리뷰, 도구 간 에이전트 오케스트레이션, 그리고 생산성 2~3배 향상 등 새로운 개발 패러다임이 어떻게 현실에서 적용되고 있는지 구체적으로 보여줍니다.

많은 스타트업이 "최고의 엔지니어"만을 원한다고 주장하지만, 실제로 최고의 엔지니어는 여러분의 회사에 관심이 없습니다. 시간 낭비 하지 말고, 완벽한 인재를 고집하기보다 충분히 뛰어난 엔지니어를 신속하게 채용하는 것이 속도와 성장에 더 효과적임을 강조합니다. 스타트업 경쟁 환경에서는 비현실적인 기준보다 현실적인 우선순위와 트레이드오프를 인식하고, 실행 중심의 사고로 효율적 채용 프로세스를 운영해야 합니다.

최근 서버 하드웨어의 성능 발전과 비용 효율 상승으로 인해, 대부분의 웹 서비스는 한 대의 대형 서버만으로도 충분히 높은 처리량과 안정성을 확보할 수 있습니다. 마이크로서비스나 분산 시스템 대신 수직 확장을 선택하면, 운영 복잡도와 분산 오버헤드를 크게 줄이면서도 필요한 가용성은 주/보조 이중화 및 적절한 CDN·백업 분산 전략으로 실무적으로 달성 가능합니다. 클라우드는 높은 편의성과 가용성을 제공하지만, 비교적 높은 프리미엄 비용 때문에 실사용 패턴이나 부하 특성에 따라 투자 대비 효율을 신중히 따져야 합니다. 지속적이고 예측 가능한 트래픽이 대부분인 서비스라면, “한 대의 큰 서버”와 견고한 하드웨어 중복 전략이 총비용 및 운영 측면에서 오히려 최선의 선택이 될 수 있습니다.

창 위치 자동 복원 기능을 제공하는 맥용 앱인 Stay가 최근 프리웨어로 전환되었습니다. 여러 대의 모니터를 사용하는 개발자와 업무 환경에서 창 정렬의 번거로움을 줄일 수 있어 생산성 향상에 도움이 됩니다. 저도 유료 사용자이긴 합니다만, 그동안 충분히 도움 많이 받았습니다. 흑흑

Node.js 기반의 분산형 작업 스케줄러로 웹 UI를 통해 쉽고 직관적으로 멀티 서버 작업 관리와 자동 장애 조치를 지원합니다. 반복·정기·수동 실행과 타임존별 스케줄링이 가능하고, 실시간 작업 상태 확인과 라이브 로그 뷰어 및 성능 그래프 통계도 제공합니다. 플러그인 구조와 REST API로 자유롭게 확장도 가능합니다.

성공적인 발표를 위해서는 지식과 연습이 핵심이라는 점을 강조하며, 효과적으로 소통하기 위한 전략들을 소개합니다. 발표의 시작은 청중에게 명확한 기대감을 심어주는 것으로 시작하고, 내용을 전달할 때는 반복(cycling) 과 명확한 구분(fencing), 그리고 언어적 구두점을 사용해 흐름을 관리하는 것이 유용합니다. 슬라이드는 반드시 간결함과 필요 최소한의 정보만을 담아 발표자의 메시지에 집중하도록 하고, 소품(props) 활용 역시 청중의 기억과 공감을 이끌어내는 데 효과가 있다고 설명합니다. 끝으로, 강렬한 마지막 인상과 핵심 메시지로 마무리하는 것이 청중의 마음에 오래 남는 강연을 완성한다는 점을 강조합니다.

뉴욕의 한 고등학생은 AI 도구가 교실 곳곳에 퍼지면서, 학생들이 ChatGPT와 AI 기반 해설에 의존해 학습과 토론의 의미가 퇴색하고 있다고 지적합니다. 학교는 AI 탐지기와 모니터링 소프트웨어로 대응하지만, 학생들은 humanizer 툴이나 스마트폰 활용 등으로 규제를 우회하며, 성적을 위한 편법만 남는 경향이 강해지고 있습니다. 작성자는 구술 시험, 학습 저널, 포트폴리오 등 위임이 불가능한 평가 방식이 필요하다고 강조하며, AI가 더 쉽게 학교를 통과하는 통로인 동시에 비판적 사고력과 독립성을 위협하는 벽이 되고 있다는 우려를 전합니다.

서버 성능을 판단할 때 흔히 사용하는 CPU 사용률 지표는 실제 작업 처리량과 선형적으로 대응하지 않으며, 하이퍼스레딩과 터보 부스트 등 CPU의 내부 동작 특성이 지표 해석에 왜곡을 일으킵니다. 따라서 사용률이 50%여도 실제로는 최대 처리량의 80~100% 까지 동작하고 있을 수 있어, 잘못 해석하면 용량 산정 및 성능 예측에 큰 오류가 발생할 수 있습니다. 서버 성능 최적화 및 계획 시에는 CPU 사용률 대신 벤치마크 기반의 실제 처리량을 중점적으로 모니터링하고 비교하는 접근이 중요합니다.

Rust로 개발된 네이티브 뷰어로 터미널 환경에서도 Word .docx 문서의 서식을 완벽하게 유지해 읽기, 탐색, 검색, 내보내기까지 지원합니다. 굵게/기울임/밑줄, 색상, 리스트, 테이블 등 다양한 서식과 개요, 빠른 검색, 하이라이팅 기능도 제공하며, Markdown, JSON, CSV, 텍스트 등 다양한 포맷 내보내기, 터미널 인라인 이미지 출력·추출까지도 지원하는게 특징입니다.

대형 언어 모델(LLM) 이 Swift 코드를 제대로 생성하지 못하는 주된 원인 중 하나는, 애플 개발자 문서가 JavaScript로 보호되어 AI가 원문을 읽지 못하기 때문입니다. Sosumi는 developer.apple.com의 주소를 sosumi.ai로 바꿔 접속하면, 해당 문서를 AI가 쉽게 분석할 수 있는 마크다운 포맷으로 변환해 줍니다. 또한, MCP(Mac Catalyst Playground) 링크도 지원하여 개발자들이 문서를 더욱 손쉽게 활용할 수 있도록 돕습니다.

Rust로 개발된 Kanidm은 인증과 사용자 관리를 자체적으로 제공하며, 별도의 Keycloak 같은 외부 시스템 없이 완결된 IDM(Identity Management) 기능을 목표로 합니다. 엄격한 보안 기본값과 간단한 설정, 그리고 자가 치유형 컴포넌트로 홈랩부터 대규모 조직까지 확장성을 보장합니다. OAuth2/OIDC 기반 SSO, Passkeys(WebAuthn), VPN 인증, LDAP 게이트웨이, CLI 관리도구, 고가용성(HA) 등 다양한 통합관리 기능을 경량·고성능으로 구현한다는 점이 경쟁 솔루션들과의 차별점입니다.

GPT 기반 대형 언어 모델 nano-gpt(약 85,000개 파라미터)의 작동 과정을 시각화 하여 소개하는 자료 입니다. 내부 동작 흐름과 구조가 명확하게 설명되어 있어, LLM의 토큰 처리와 실제 모델 예측 과정에 관심 있는 개발자라면 챙겨 보시기 바랍니다.

AI 코딩 도구는 단기적으로 생산성을 높이지만, 코드가 많아질수록 회사의 코드 부채가 증가하여 유지보수와 이해에 더 많은 자원이 요구됩니다. 코드 부채는 빠른 성장이라는 긍정적 효과와, 관리 실패 시 장기적으로 프로젝트 붕괴 위험이라는 부정적 측면을 동시에 가집니다. 따라서 핵심은 도구의 사용보다 책임 있는 관리와, 향후 비용과 품질을 고려한 전략적 접근이라는 것을 강조합니다.

대용량 파일을 Git 환경에서 효율적으로 관리할 수 있도록 설계된 git-annex는, 파일의 실질 데이터는 외부에 두고 메타데이터와 위치 정보만 Git으로 버전 관리함으로써 커밋 기록의 가벼움과 유연한 데이터 이동성을 동시에 보장합니다. 체크섬과 암호화를 기반으로 한 무결성·기밀성, 다양한 분산 저장소·특수 리모트 및 오프라인 환경 지원 등으로, 여러 장치·클라우드·보관 드라이브 간 파일 위치 추적과 동기화·백업·아카이빙 워크플로우를 단순화합니다.

Google AI Overview가 뮤지션 Benn Jordan에 대해 실제와 전혀 다른 정교한 이야기를 만들어내, 사실과 무관한 발언과 가짜 영상 정보가 온라인에 퍼지는 문제가 발생했습니다. AI가 현실과 다른 정보를 기반으로 영향력 있는 인물에 대한 잘못된 서사를 생산할 수 있다는 점에서, 생성 AI 플랫폼의 신뢰성과 책임 문제가 심각하게 제기되고 있습니다.

에이전트 클라이언트 프로토콜(ACP) 은 코드 에디터와 AI 코딩 에이전트 간의 상호 운용성 문제를 해결하기 위해 등장한 개방형 표준 프로토콜입니다. 기존에는 각각의 에디터와 에이전트가 별도로 통합되어야 했기 때문에 호환성 제한과 개발자 락인이 발생했지만, ACP는 JSON-RPC, diff 표시, Markdown 기반 출력 등 통합 방식을 표준화함으로써 이러한 문제를 극복합니다.

최신 AI 코딩 툴이 주장하는 10배 생산성 증가와 달리, 실제 개발 현장과 연구 데이터(METR)에 따르면 오히려 효율 저하가 있다는게 확인되고 있습니다. 기대와 달리 소프트웨어 신규 출시나 Shovelware 폭증 같은 가시적 현상도 관측되지 않아, 업계의 생산성 혁신 담론이 투자·구조조정·연봉 체계에만 영향을 주고 있다는 점을 문제로 지적합니다. 개발자는 과장된 마케팅 메시지나 압박에 흔들리지 말고, 실제 데이터와 결과물을 근거로 AI 도구 활용 여부를 객관적으로 판단할 필요가 있습니다.

Vibe Coding 환경에서 코딩 언어의 사용 경험이 특히 중요해지고 있습니다. Python과 TypeScript는 높은 자유도 때문에 코드 구조가 산만해질 수 있고, Rust는 엄격한 안정성으로 작업 흐름이 자주 끊깁니다. 반면 Go는 단순한 문법과 일관된 에러 처리로 코드 구조를 자연스럽게 유지하면서도 빠른 반복 개발을 지원합니다. 이러한 특성 덕분에 Vibe Coding에 최적화된 개발 리듬을 원하는 팀과 개발자들에게 Go가 매력적인 선택지로 주목받고 있습니다.

vLLM은 대규모 언어 모델의 핵심 과제인 KV 캐시 메모리 관리 비효율을 가상 메모리와 페이징에서 착안한 PagedAttention 알고리즘으로 극복합니다. 이 구조는 메모리 단편화 문제를 해소해 처리량을 극대화하고, 지속적 배치 등 최적화 기법으로 GPU 자원 활용을 대폭 개선합니다. 또한, 청크 단위 프리필, 접두사 캐싱, 유도/추측 디코딩 등 다양한 고급 추론 기능을 효율적으로 지원해, LLM 서빙 시스템의 성능과 유연성을 크게 높입니다.

최근 PHP 모놀리식 내에서 Go와 Rust를 FFI, 자체 확장, FrankenPHP 등을 통해 통합하는 하이브리드 아키텍처가 주목받고 있습니다. 복잡해진 마이크로서비스 분리 없이도, 적은 비용으로 핫스팟 엔드포인트의 성능을 대폭 개선하면서 생산성과 고성능을 동시에 확보할 수 있다는 점이 핵심입니다. PHP의 빠른 개발 환경을 유지하면서도, Rust의 메모리 안전성이나 Go의 고속 API 처리 같은 언어별 강점을 선택적으로 내부에 통합할 수 있어, 전체 재작성의 리스크를 피하면서 보다 효율적인 시스템 구축이 가능해집니다.

파이썬에서 비동기 프로그래밍을 지원하는 asyncio는 I/O 작업 처리 효율을 크게 높이지만, 복잡한 코드 흐름과 디버깅의 난이도 증가로 인해 아직 널리 쓰이지 않습니다. 동기/비동기 라이브러리의 이질성과 GIL(Global Interpreter Lock) 로 인한 병렬 처리 한계 역시 주요 걸림돌입니다. 그러나 추후 GIL 선택적 제거와 같은 파이썬의 변화로, 진정한 멀티스레딩 및 async 활용 최대화를 통해 생태계 전환점이 될 전망입니다.

Next.js의 미들웨어와 로깅 시스템은 프로덕션 환경에서 제약이 많아, 효과적인 문제 추적과 복잡한 로깅 구현이 어렵다는 점을 지적합니다. 미들웨어 간 체이닝 부재와 AsyncLocalStorage의 불안정한 컨텍스트 전달, 그리고 공식 이슈 트래커의 낮은 피드백 대응 등은 개발자 경험에 부정적 영향을 미칩니다. 비교 대상인 SvelteKit은 유연한 미들웨어 구조와 데이터 전달 메커니즘으로 Next.js 대비 사용성에서 차별화된 강점을 보입니다. 이에 따라 프레임워크 선택에 있어 기능적 유연성과 개발자 친화성에 대한 재고가 필요한 시점이라고 주장하는 글입니다.

웹 애플리케이션에서 Excel/Google Sheets와 유사한 스프레드시트 기능을 쉽고 유연하게 구현할 수 있도록 설계된 라이브러리로, 기존 Luckysheet에서 파생되어 TypeScript로 재작성되었고, jQuery 의존성을 제거해 React/Vue와의 통합 및 유지보수가 강화되었습니다. hyperformula 엔진을 통한 강력한 수식 계산, 여러 시트 동시 실행, 셀 서식·병합·정렬·필터·이미지 삽입 등 다양한 고급 기능을 제공하며, 최근에는 협업 편집, 모바일 최적화, 조건부 서식, 데이터 검증 기능까지 추가되었고, 향후 피벗 테이블과 차트 기능도 도입될 예정입니다.

Lit는 웹 컴포넌트 표준에 반응성과 선언적 템플릿, 최소한의 코드만 더해, 5KB의 작은 크기와 빠른 렌더링으로 성능을 극대화합니다. 모든 컴포넌트가 네이티브 웹 컴포넌트로 구현되어 프레임워크에 관계없이 재사용성이 뛰어나며, Shadow DOM을 통한 스타일 캡슐화로 CSS 충돌을 방지할 수 있습니다. Reactive Property와 Tagged template Literals 기반 템플릿 덕분에 상태 관리와 업데이트가 단순해져, 공유 컴포넌트부터 디자인 시스템 구축까지 다양한 웹 프로젝트에 이용 가능합니다.

Anduril의 엔지니어링 조직 문화는 극한의 개발 환경과 DRI(직접 책임자) 체계를 바탕으로 빠른 제품 개발과 현장 배치라는 차별적 성과를 만들어 내었습니다. 자체 투자와 모듈화된 기술 블록 활용을 통해 전통 방산업계의 느린 관료주의를 혁신하며, 불과 6년 만에 250억 달러 기업으로 성장한 배경에는 “단순화, 속도, 배포 가능성”에 집착하는 개발 철학이 있기 때문이라고 합니다.

스펙 중심 개발(Spec Driven Development, SDD) 은 에이전트형 IDE에서 AI의 빠른 코드 생성 속도를 유지하면서도, 개발 결정의 이유와 요구사항을 행동 중심의 명세로 명확히 남길 수 있도록 설계된 접근법입니다. 기존 바이브 코딩은 구현 속도는 빠르지만 “무엇을 왜 만들었는지” 근거가 흐려지는 문제가 있었으나, SDD를 통해 의사결정의 출처와 요구의 변경 이력을 코드와 명확히 연결하여 가시성 및 재사용성을 높입니다. 이 방식은 테스트 주도 개발(TDD) 과 결합했을 때 효과가 극대화되며, 빠른 개발, 품질, 일관성 확보가 중요한 AI 시대 개발 환경에서 특히 의미가 큽니다.

미국 연방법원은 구글의 검색 시장 독점에 대해 유죄를 인정하면서도 크롬 브라우저와 안드로이드 운영체제 매각과 같은 극단적 조치는 피하게 했습니다. 구글은 배포 파트너에게 선탑재 대가를 제공할 수 있지만, 배타적 계약 체결은 금지되어 검색 엔진 시장의 진입 장벽이 낮아질 전망입니다. 이번 판결로 알파벳과 애플 주가가 동반 상승하는 등 시장 불확실성이 크게 완화되었습니다.

Stripe와 Paradigm 주도로 개발된 Tempo는 실물 결제에 특화된 EVM 호환 L1 블록체인으로, 기존 거래 중심 혹은 범용 체인의 한계를 극복하고 대규모 결제에 최적화된 성능(100,000 TPS, 1초 미만 확정성)과 초저비용, 프라이버시 보호, 규제 대응 기능들을 제공합니다. Visa, Shopify, OpenAI 등 글로벌 기업들의 요구사항을 반영해 해외 송금, 글로벌 지급, 내장 금융, 토큰화 예금, 소액결제 등 다양한 결제 유스케이스를 지원하며, 스테이블코인 기반 수수료와 전용 레인, 거래 권한 관리 등 실질적인 결제 환경에 중점을 두고 있습니다.

Atlassian이 AI 기능이 결합된 웹 브라우저 스타트업 더 브라우저 컴퍼니를 6억 1천만 달러 현금에 인수하며, 기존 협업 플랫폼을 넘어 혁신적 브라우저 기술 경쟁에 본격적으로 뛰어듭니다. 더 브라우저 컴퍼니가 개발한 Arc와 Dia는 사용자 경험과 업무 생산성을 강화하는 방향으로 Chrome, Safari 등과 차별화를 시도해왔는데요. 이번 인수로 Dia가 Atlassian의 엔터프라이즈 제품군과 결합되어, 특히 AI 기반 워크플로우 및 업무용 브라우저 시장에서 새로운 경쟁 구도를 촉진할 것이라고 합니다. 그런데, 아틀라시안이 이런 인수/합병을 잘 하는 것 같지는 않아서 걱정도 큽니다.

중국에서 시작된 996 근무제가 실리콘밸리 스타트업 업계로 확산되며, 높은 급여와 주식 보상을 내세워 개발자들의 개인 시간과 가족 생활을 희생시키는 현실을 지적합니다. 창업자와 직원 간의 위험과 보상 구조가 다름에도, 일방적으로 직원에게 장시간 근무를 요구하는 것은 무책임한 태도라고 질타합니다. 투입한 시간이 아닌 산출물의 질과 결과를 중시해야 하며, 996 문화와 번아웃을 미덕으로 보는 태도에 우려를 나타내는 글입니다.

줄기차게 요구해왔던 아이패드용 인스타그램 앱이 드디어 출시 되었습니다. 타임라인이 아닌 Reels가 기본 화면이라는 것에서, 뭔가 인스타그램이 의도하는 바가 느껴지긴 합니다.