Claude Code Hooks: 95개의 Hook이 각각 존재하는 이유
Claude Code용으로 95개의 hook을 만들었습니다. 각각은 무언가 잘못되었기 때문에 존재합니다. 그 기원 이야기와 거기서 발생한 아키텍처를 소개합니다.
AI Development글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
타입 스케일: 13단계를 선택한 이유와 비율이 중요한 이유
이 사이트는 12px~80px의 13단계 타입 스케일을 사용합니다. 비율 선택법, 시스템 폰트가 커스텀 폰트를 이기는 이유, 눈 가늘게 뜨기 테스트의 교훈.
Design & UXRalph 루프: 자율 AI 에이전트를 밤새 운영하는 방법
중지 훅, 스폰 예산, 파일 시스템 메모리를 활용한 자율 에이전트 시스템을 구축했습니다. 실패 사례와 실제로 코드를 출시하게 된 과정을 공유합니다.
AI & TechnologyAI 시스템 구축: RAG에서 에이전트까지
3,500줄의 에이전트 시스템을 86개의 훅과 합의 검증으로 구축했습니다. RAG, 파인튜닝, 에이전트 오케스트레이션에 대해 배운 것들을 공유합니다.
AI & TechnologyCommands, Skills, Subagents, Rules: 139개 확장 기능을 정리하며 배운 것
Claude Code는 네 가지 확장 유형을 제공합니다. 95개의 hooks, 44개의 skills, 수십 개의 commands를 구축한 후, 어떤 추상화가 어떤 문제에 적합한지 배웠습니다.
AI DevelopmentPRD 기반 개발: 30개 이상의 PRD로 AI 에이전트와 함께 배포하는 방법
AI 에이전트 작업을 위해 30개 이상의 PRD를 작성했습니다. PRD 기반 개발이 효과적인 경우, 실패하는 경우, 그리고 6개월간 템플릿이 어떻게 진화했는지 소개합니다.
AI Development길 없는 길: 12년간의 VP 직책을 떠나 12개의 프로젝트를 만들기까지
ZipRecruiter에서 12년간 Product Design VP로 일한 후 독립적으로 무언가를 만들기 위해 떠났습니다. 계획도, 목적지도 없이, 오직 호기심과 재정적 활주로만을 가지고.
Career & Growth잘못된 데이터베이스 결정의 15배 비용: 결정 타이밍에서 배운 교훈
세 시스템에서 데이터베이스 결정의 비용을 측정했습니다. 마이그레이션 비용은 3년간 15배 증가. 빠르게 결정할 때와 느리게 결정할 때의 프레임워크.
Systems & Productivity스타트업을 위한 디자인 시스템: 내가 거꾸로 구축한 방법
디자인 시스템을 거꾸로 만들었습니다: 토큰 우선, 컴포넌트 나중. CLS 버그가 토큰을 건너뛴 대가를 알려주었고, 투자 시기 논쟁을 끝냈습니다.
Design & UX비판적이되 친절하게: 피드백 원칙을 86개의 Hook에 담아낸 방법
Google의 Project Aristotle은 심리적 안전감이 팀 성과를 예측하는 가장 강력한 요인임을 발견했습니다. 저는 동일한 원칙을 자동화된 코드 리뷰 hook에 적용했습니다.
Career & GrowthAI 시대에도 살아남는 디자인 커리어
제품 디자인 VP로 12년간 일하면서 세 번의 패러다임 전환을 목격했습니다. 매번 살아남은 역량은 AI가 대체할 수 없는 바로 그 역량이었습니다.
Design & UX인터페이스 디자이너를 위한 색채 과학: 무채색 사이트를 만들며 배운 것들
색상 없이 사이트를 만들었습니다 — 절대 검정 위의 흰색과 네 가지 불투명도 레이어만으로. 이 결정을 가능하게 한 색채 과학을 소개합니다.
Design & UX외부 게시물
기술 글쓰기: Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하기 위한 종합 하드웨어 권장 사항 및 비용 분석.
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
다양한 AI 워크로드를 위한 NVIDIA 최신 데이터센터 가속기 비교 GPU 선택 가이드.
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
Google의 TPU v1부터 TPU v5까지의 Tensor Processing Unit 발전에 대한 심층 기술 분석.
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
컨테이너화된 환경에서 GPU 클러스터의 리소스 공유 전략.
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Ray 프레임워크를 사용한 분산 AI 컴퓨팅 구축 및 관리 가이드.
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
오픈소스 LLM 경제학 및 DeepSeek의 경쟁 포지셔닝 분석.
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
미래 데이터센터 전력 요구 사항 및 NVIDIA의 차세대 GPU 로드맵.
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
차세대 AI 인프라에 전력을 공급하는 소형 모듈식 원자로 솔루션.
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeek의 Multi-Head Compression 아키텍처 혁신에 대한 기술 분석.
