제가 글로 쓰지 않는 것들
블로그 클러스터의 목소리는 발행하는 글이 아니라 발행을 거부하는 글에서 나옵니다. 범주적 거부, 패턴 거부, 그리고 흥미로운 거부가 각각 클러스터의 정체성을 형성합니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
Apple 개발을 위한 Hooks: 프로젝트를 살리는 패턴
iOS 에이전트는 개발자의 서명 키, 빌드, 프로젝트 파일에 접근할 수 있습니다. Hooks는 영향 범위를 제한합니다. 실제로 사용 중인 네 가지 패턴.
AI & TechnologyApp Intents vs MCP: 라우팅의 문제
두 개의 프로토콜, 하나의 앱. App Intents는 앱을 Apple Intelligence에 노출합니다. MCP은 같은 도메인을 Claude, ChatGPT 등에 노출합니다. 라우팅의 문제입니다.
AI & TechnologyFoundation Models 온디바이스 LLM: Tool 프로토콜
iOS 26의 Foundation Models 프레임워크는 모든 Apple Intelligence 디바이스에 30억 파라미터 LLM을 탑재합니다. Tool 프로토콜은 모델을 유용하게 만드는 표면입니다.
AI & TechnologywatchOS 런타임은 백그라운드 작업이 아닌 계약입니다
watchOS에는 iOS 스타일의 백그라운드가 없습니다. WKExtendedRuntimeSession이 그 계약이며, 이것이 없으면 손목을 내리는 순간 앱이 일시 중지됩니다. Return에 적용된 패턴입니다.
AI & TechnologySwiftData의 진짜 비용은 스키마 규율입니다
SwiftData의 API는 매크로 두 개입니다. 비용은 출시 이후에 발생합니다. 옵셔널 필드는 저렴한 마이그레이션이지만, 비옵셔널 필드 추가는 VersionedSchema를 필요로 합니다.
AI & TechnologyLive Activities는 배지가 아니라 상태 머신입니다
Return의 Live Activity는 잠금 화면 카운트다운처럼 보입니다. 실제로는 3개의 외부 해제 경로를 가진 5단계 라이프사이클 머신입니다. 프로덕션 코드와 버그 이야기.
AI & TechnologyRealityKit과 공간 멘탈 모델
RealityKit은 entity-component-system이지 3D 속의 SwiftUI가 아닙니다. 앵커는 entity를 실제 공간에 배치합니다. 이 모델이 윈도우와 다른 다섯 가지 방식.
AI & TechnologySwiftUI는 무엇으로 이루어져 있는가
SwiftUI는 값 타입 View 트리 위에 얹힌 result-builder DSL입니다. 기반 구조가 보이는 순간, AnyView, Group, ViewBuilder는 더 이상 신비로운 존재가 아닙니다.
AI & TechnologyApple 플랫폼 5개, 공유 파일 3개: Return이 실제로 크로스 플랫폼 SwiftUI를 출시하는 방법
Return은 iPhone, iPad, Mac, Apple Watch, Apple TV에서 실행됩니다. 전체 40개 중 3개의 Swift 파일이 5개 타깃 모두에서 공유됩니다. 나머지는 중복되며, 그것은 의도된 것입니다.
AI & TechnologyClaude Code Mac 데스크톱 + 원격 제어: CLI 사용자를 위한 가이드
터미널의 `claude`에서 Mac 데스크톱 앱으로 옮길 때 무엇이 달라지는지, 그리고 /remote-control을 사용하면 Xcode, MCP, 파일시스템 접근을 포기하지 않고도 휴대폰에서 로컬 세션을 어떻게 조종할 수 있는지에 대한 안내입니다.
AI EngineeringSwiftUI의 Liquid Glass: iOS 26에서 Return을 출시하며 얻은 세 가지 패턴
Apple의 Liquid Glass는 한 줄짜리 SwiftUI API입니다. Return에서 사용한 세 가지 패턴은 .glassEffect()를 넘어섭니다: Core Text 글리프 패스를 통한 텍스트 위 글래스, 거울 반사, 그리고 HUD 오버레이.
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.