Claude Code에서 Codex로 마이그레이션하는 가이드 2026
Claude Code에서 Codex로 옮기는 마이그레이션 가이드입니다. 실제 로컬 데이터를 바탕으로 AGENTS.md, 스킬, 훅, 프로필, MCP, 공개 글쓰기 관문, 검증된 CLI 메모를 이전하는 방법을 다룹니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
HealthKit 운동 라이프사이클: HKWorkoutSession 상태와 iOS 26 크로스 플랫폼 표면
watchOS 운동 세션은 6개 상태의 라이프사이클을 거칩니다. iOS 26은 HKWorkoutSession을 iPhone에 도입했습니다. 상태 머신, 라이브 빌더, 그리고 델리게이트.
AI & TechnologySwiftUI Layout 프로토콜: sizeThatFits부터 placeSubviews까지 커스텀 레이아웃 구축하기
iOS 16의 Layout 프로토콜은 두 가지 메서드로 앱이 커스텀 레이아웃을 구축할 수 있게 합니다. sizeThatFits, placeSubviews, 제안 계약, 레이아웃 값, 그리고 캐싱.
AI & Technology@Observable 내부 구조: 매크로, 레지스트라, 그리고 ObservableObject가 잘못 설계한 것
@Observable은 ObservableObject의 브로드캐스트 모델을 프로퍼티별 접근 추적으로 대체합니다. 매크로 확장, 레지스트라, 그리고 마이그레이션 함정을 살펴봅니다.
AI & Technology커스텀 SF Symbols: 가변 템플릿과 필요한 3가지 소스
SF Symbols는 3개의 원본 디자인에서 27가지 변형을 만들어냅니다. 가변 템플릿, 경로 호환 데이터 요구사항, 렌더링 모드, Xcode 전달 과정을 정리해요.
AI & TechnologySwiftData 마이그레이션: 라이트웨이트 vs 커스텀, 그리고 V2가 필요 없는 경우
SwiftData의 마이그레이션 모델은 VersionedSchema, MigrationStage, SchemaMigrationPlan을 사용합니다. 대부분의 스키마 변경은 V2 스키마가 필요하지 않으며, 필요한 경우는 명확합니다.
AI & TechnologyCore ML 온디바이스 추론: 실제로 출시되는 패턴들
Core ML은 모델을 Neural Engine, GPU 또는 CPU에서 실행합니다. 출시에 통하는 패턴은 모델 변환, 디스패치 힌팅, 지연 시간 예산, 양자화입니다.
AI & Technology플랫폼으로서의 접근성: Personal Voice, Live Speech, Eye Tracking, Music Haptics
Personal Voice, Live Speech, Eye Tracking, Music Haptics, Vocal Shortcuts: 앱의 책임이 아닌 플랫폼 기능으로서의 접근성.
AI & TechnologySwift Testing: XCTest를 대체하는 프레임워크, 그리고 XCTest에 남는 것
Swift Testing은 Xcode 16+ 및 Swift 6와 함께 제공됩니다. 매크로, 트레이트, 파라미터화된 테스트, 기본 병렬 실행. 점진적으로 마이그레이션하세요. UI 테스트는 XCTest에 남습니다.
AI & Technology프라이버시 매니페스트 심층 분석: 무엇이 데이터 수집으로 간주되는가
Apple의 프라이버시 매니페스트는 체크박스가 아니라 구조화된 계약입니다. 4개 섹션, 5개의 필수 사유 API 카테고리, SDK 규칙, 흔한 함정을 다룹니다.
AI & TechnologytvOS Focus Engine: Siri Remote를 위한 SwiftUI 패턴
Apple TV는 터치가 아닌 포커스로 탐색합니다. SwiftUI의 .focusable, @FocusState, focusSection, prefersDefaultFocus가 그 어휘입니다. 실제로 출시되는 패턴들.
AI & TechnologySF Pro: 가변 축, 광학적 크기, 그리고 Dynamic Type 계약
Apple의 시스템 폰트는 세 개의 가변 축과 연속적인 광학적 크기 조정 기능을 제공합니다. Apple 플랫폼 전반에서 타이포그래피를 작동시키는 어휘를 살펴봅니다.
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.