아름다움과 브루탈리즘: blakecrosley.com을 그 교차점에서 디자인한 방법
저는 구조적 정직함과 절대적인 검정 위의 정밀한 타이포그래피를 결합하여, 아름다움과 브루탈리즘의 교차점에서 사이트를 구축했습니다.
Design & UX글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
PRD 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 Development실제로 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 & UX스타트업을 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 & 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 & UX복리 엔지니어링: 느려지지 않고 가속하는 코드베이스
대부분의 코드베이스는 성장하면서 느려집니다. 제 것은 가속됩니다. 95개 훅, 44개 스킬, 14개 설정이 새 기능을 더 저렴하게 만듭니다.
AI & Technology잘못된 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 & ProductivityAI 시스템 구축: RAG에서 에이전트까지
3,500줄의 에이전트 시스템을 86개의 훅과 합의 검증으로 구축했습니다. RAG, 파인튜닝, 에이전트 오케스트레이션에 대해 배운 것들을 공유합니다.
AI & TechnologyClaude Code + Cursor: 30회 세션의 병행 사용에서 배운 것
Claude Code와 Cursor를 함께 사용하며 30회의 개발 세션을 추적했습니다. 데이터를 통해 각 도구가 우세한 영역과 조합이 실패하는 지점을 확인할 수 있었습니다.
AI DevelopmentClaude 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 DevelopmentCommands, 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 Development정신적 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 & Productivity외부 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.
