4년간의 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 & Productivity글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
AI 시스템 구축: RAG에서 에이전트까지
3,500줄의 에이전트 시스템을 86개의 훅과 합의 검증으로 구축했습니다. RAG, 파인튜닝, 에이전트 오케스트레이션에 대해 배운 것들을 공유합니다.
AI & Technology프롬프트 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 & TechnologyPRD 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 Development바이브 코딩 vs. 엔지니어링: 제가 선을 긋는 기준
저는 매일 86개의 훅과 완전한 품질 게이트 시스템을 갖추고 Claude Code를 사용합니다. 어디서 바이브 코딩을 하고, 어디서 엔지니어링을 하는지, 그리고 그 경계가 왜 중요한지 설명합니다.
AI & Technology스타트업 검증 스택: 12개 프로젝트가 가르쳐준 증거의 중요성
9개월 동안 12개 프로젝트를 검증했습니다. 일부는 프레임워크를 따랐고, 일부는 단계를 건너뛰었습니다. 결과의 차이가 어떤 증거가 실제로 중요한지 알려주었습니다.
Career & GrowthAI 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 & Technology인터페이스 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 & 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 & UXClaude Code Hooks: 95개 Hook 각각이 존재하는 이유
Claude Code용 Hook을 95개 만들었습니다. 각각의 Hook은 무언가 잘못되었기 때문에 탄생했습니다. 그 탄생 배경과 그 과정에서 형성된 아키텍처를 소개합니다.
AI DevelopmentAI 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 & UXRalph 루프: 자율 AI 에이전트를 밤새 운영하는 방법
중지 훅, 스폰 예산, 파일 시스템 메모리를 활용한 자율 에이전트 시스템을 구축했습니다. 실패 사례와 실제로 코드를 출시하게 된 과정을 공유합니다.
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.