앱 응답성을 위한 Instruments 27의 새로운 기능
Instruments 27은 Top Functions, Run Comparisons, Swift executors 인스트루먼트, 그리고 새로운 Inspector 패널을 추가해 CPU, 액터, syscall로 인한 멈춤을 진단할 수 있게 합니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
App Schemas: 앱을 Siri에서 사용할 수 있게 만들기
App Schemas는 앱의 콘텐츠와 동작을 Siri가 이미 이해하는 형태로 기술하므로, 학습용 문구 없이도 Siri가 데이터를 추론하고 그에 따라 동작합니다.
AI & Technology커스터마이즈 가능한 select: 드디어 진짜 <select>에 스타일을
Safari 27과 Chrome 135에서 진짜 select 요소에 스타일을 적용할 수 있습니다. appearance: base-select, ::picker(select), option 안의 풍부한 HTML, 교체 가능한 버튼을 소개합니다.
Web DevelopmentMusic Understanding 살펴보기: 온디바이스 오디오 분석
Music Understanding은 곡의 키, 리듬, 구조, 페이스, 악기 활동, 라우드니스를 Swift 코드에서 분석하는 Apple의 온디바이스 프레임워크입니다.
AI & TechnologyiOS 27의 Foundation Models 이미지 입력
iOS 27은 온디바이스 Foundation Models LLM에 Vision 기능을 부여합니다. UIImage, CGImage, 픽셀 버퍼를 첨부 형태로 프롬프트에 넣으면 그 내용을 추론할 수 있습니다.
AI & TechnologyUSDKit: Apple 플랫폼을 위한 Swift 네이티브 OpenUSD
USDKit는 OpenUSD를 일급 Swift API로 제공합니다. 2026년, 스테이지를 열고 컴포지션으로 에셋을 참조하며 접근성을 작성하고 메시 압축으로 내보낼 수 있습니다.
AI & TechnologyGame Porting Toolkit 4: Mac에서의 에이전트형 게임 포팅
Game Porting Toolkit 4는 에이전트형 포팅 스킬을 Claude Code 플러그인으로, 그리고 gpucapture와 gpudebug CLI 도구를 함께 제공합니다. Cyberpunk의 수동 포팅이 기준을 세웠습니다.
AI & TechnologyLoop Engineering: Loops Win Where Verification Is Cheap
Loop engineering, checked against Boris Cherny's full transcripts: every loop he names has cheap verification. That constraint decides what to automate.
AI & TechnologyMLX로 Mac에서 에이전트 AI 실행하기
WWDC 2026: MLX로 에이전트 AI 루프 전체를 Mac에서 로컬로 실행하고, 여러 대의 Mac으로 확장한 뒤, Apple의 프레임워크로 보안을 강화하고 프로파일링합니다.
AI & TechnologyMetricKit 재탄생: iOS 27의 상태 인식 텔레메트리
iOS 27에서 MetricKit이 재구축되었습니다. 비동기 메트릭 및 진단 스트림, Codable 리포트, 그리고 메트릭을 앱 상태별로 분리하는 StateReporting 프레임워크를 살펴봅니다.
AI & TechnologyPython에서 Foundation Models 사용하기: fm CLI
macOS 27에는 fm 명령줄 도구와 Python용 Foundation Models SDK가 포함되어 있어, Apple의 온디바이스 모델을 스크립트로 다루고 평가 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
AI & TechnologyHTML <model> 요소가 모든 Apple OS에 등장하다
이제 HTML model 요소는 iOS, iPadOS, macOS의 Safari에서 stagemode, entityTransform, 베이크된 애니메이션, AR Quick Look과 함께 드롭인 3D를 렌더링합니다.
Web Development외부 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.