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 Development프롬프트 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 & Technology4년간의 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 & 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 & Growth정신적 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 & 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 & TechnologyAI 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 & Technology실제로 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 & UXAI 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 & UXClaude 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 Development인터페이스 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.
