프롬프트 엔지니어링을 위한 OODA 루프: 다섯 번의 실패가 가르쳐 준 것
다섯 번의 프롬프트 실패가 가르쳐준 것: 구조화된 관찰이 영리한 표현을 이깁니다. Boyd의 OODA 루프는 일상 프롬프트 엔지니어링 워크플로에 직결됩니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
실제로 제품을 출시하는 디자인 팀 만들기: ZipRecruiter에서의 12년이 가르쳐준 것
ZipRecruiter에서 12년간 프로덕트 디자인을 이끌면서, 어떤 팀 구조가 제품을 출시하고 어떤 구조가 끝없이 다듬기만 하는지 배웠습니다. 그 패턴은 예상 밖이었습니다.
Design & UX정신적 복리: 다학제 지식이 최고의 도구를 만든 방법
디자인 + 엔지니어링 + AI가 결합되어 어떤 단일 역량으로도 만들 수 없는 도구를 탄생시켰습니다. 인터랙티브 계산기와 다학제 융합의 실제 사례를 소개합니다.
Systems & Productivity비판적이되 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 시어터: 90%의 기업이 'AI를 사용한다'고 하지만 실제 가치를 창출하는 기업은 23%에 불과한 이유
McKinsey 조사에 따르면 90%의 기업이 AI를 도입했다고 주장하지만, 파일럿 단계를 넘어 확장하는 기업은 23%에 불과합니다. 저는 세 가지 유형의 AI 시어터를 목격했으며, 그중 하나를 직접 경험하기도 했습니다.
AI & Technology타입 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 & UXCommands, 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 Development복리 엔지니어링: 느려지지 않고 가속하는 코드베이스
대부분의 코드베이스는 성장하면서 느려집니다. 제 것은 가속됩니다. 95개 훅, 44개 스킬, 14개 설정이 새 기능을 더 저렴하게 만듭니다.
AI & TechnologyClaude 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 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 & Growth4년간의 지난해 리뷰: 실제로 배운 것들
4년간의 지난해 리뷰(Past Year Review) 데이터를 통해 어떤 결정이 복리로 쌓이고 어떤 결정이 에너지를 소모하는지 확인했습니다. 이 데이터가 커리어 결정 방식을 바꿨습니다.
Systems & ProductivityLLM이 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 & 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.
