바이브 코딩 vs. 엔지니어링: 제가 선을 긋는 기준
저는 매일 86개의 훅과 완전한 품질 게이트 시스템을 갖추고 Claude Code를 사용합니다. 어디서 바이브 코딩을 하고, 어디서 엔지니어링을 하는지, 그리고 그 경계가 왜 중요한지 설명합니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
LLM이 텍스트를 인식하는 방법: i18n 시스템이 알려준 토큰 경제학
사이트를 6개 언어로 번역하면서 발견: 한국어는 동일 콘텐츠에서 영어보다 토큰이 2.8배 더 듭니다. 인터랙티브 시각화 도구로 그 이유를 확인하세요.
AI & TechnologyRalph 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 & Technology76점에서 100점으로: 완벽한 Lighthouse 점수 달성기
개인 포트폴리오 사이트의 모바일 Lighthouse 성능 점수를 76점(CLS 0.493)에서 모든 카테고리 완벽한 100/100/100/100으로 개선한 과정을 소개합니다.
AI & Technology외부 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.