No-Build 선언문: 번들러 없이 배포하기
FastAPI + HTMX + 순수 CSS로 빌드 도구 없이 완벽한 Lighthouse 점수를 달성한 실제 프로덕션 수치, 솔직한 트레이드오프, 그리고 명확한 경계선.
Engineering Practice글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
컨텍스트 엔지니어링은 아키텍처입니다: 650개 파일 이후의 교훈
650개 파일, 7개 계층 구조에 걸친 AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링. 세 번의 프로덕션 실패, 실제 토큰 예산, 그리고 이 모든 것을 견뎌낸 시스템.
AI & Technology아무것도 없음은 구조적이다
여백은 부재가 아닌 인프라입니다. 물리학, 음악, 디자인에서 비어 있음, 침묵, 여백이 어떻게 구조를 만들어내는지 살펴봅니다.
Design & UX멀티 에이전트 숙의: 합의가 버그일 때
멀티 에이전트 숙의는 단일 에이전트 시스템이 놓치는 실패를 포착합니다. 아키텍처, 실패한 접근법, 그리고 실제로 구축할 가치가 있는 것을 소개합니다.
AI & TechnologyAI 에이전트에 품질 철학이 필요한 이유
Claude Code 에이전트는 모든 부주의한 인간 습관을 기계 속도로 물려받았습니다. 3개 철학, 150+ 품질 게이트, 95개 훅을 만들었습니다. 효과가 있었던 것.
AI & Technology두 개의 MCP 서버가 Claude Code를 iOS 빌드 시스템으로 바꿨습니다
XcodeBuildMCP와 Apple의 Xcode MCP를 Claude Code에 연결했습니다. 이제 AI 에이전트가 iOS 앱을 자율적으로 빌드하고, 테스트하고, 디버깅합니다.
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 & Productivity컨텍스트 윈도우 관리: 50번의 세션에서 배운 AI 개발의 교훈
50번의 Claude Code 세션에서 토큰 소비량을 측정했습니다. 컨텍스트 소진은 눈치채기 전에 출력 품질을 저하시킵니다. 이를 해결하는 패턴을 소개합니다.
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 & 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 & UX길 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 & Growth비판적이되 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.
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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.