잘못된 데이터베이스 결정의 15배 비용: 결정 타이밍에서 배운 교훈
세 가지 시스템에서 데이터베이스 결정의 비용을 측정했습니다. 마이그레이션 비용은 3년간 15배로 증가했습니다. 빠르게 결정할 때와 신중하게 결정할 때를 구분하는 프레임워크를 소개합니다.
Systems & Productivity글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
PRD 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 DevelopmentRalph 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 & 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 & Growth프롬프트 엔지니어링을 위한 OODA 루프: 다섯 번의 실패가 가르쳐 준 것
다섯 번의 프롬프트 실패를 통해 체계적인 관찰이 영리한 문구보다 효과적이라는 것을 배웠습니다. Boyd의 OODA 루프는 제가 매일 사용하는 프롬프트 엔지니어링 워크플로우에 직접 대응됩니다.
AI & Technology정신적 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 & ProductivityClaude 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 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 & Technology실제로 제품을 출시하는 디자인 팀 만들기: ZipRecruiter에서의 12년이 가르쳐준 것
ZipRecruiter에서 12년간 프로덕트 디자인을 이끌면서, 어떤 팀 구조가 제품을 출시하고 어떤 구조가 끝없이 다듬기만 하는지 배웠습니다. 그 패턴은 예상 밖이었습니다.
Design & UX아름다움과 브루탈리즘: blakecrosley.com을 그 교차점에서 디자인한 방법
저는 구조적 정직함과 절대적인 검정 위의 정밀한 타이포그래피를 결합하여, 아름다움과 브루탈리즘의 교차점에서 사이트를 구축했습니다.
Design & UX16가지 디자인 케이스 스터디: 제 작업에 직접 도입한 네 가지 패턴
16개 제품을 심층 분석한 후, 네 가지 공통 패턴이 제가 인터페이스를 만드는 방식을 바꿨습니다. 제가 배운 것과 차용한 것을 공유합니다.
Design & UX해밍 코드: 컴퓨터가 스스로 오류를 잡아내는 방법
RAM, QR 코드, 우주 통신까지. 해밍 코드가 비트 오류를 검출·수정하는 원리를 인터랙티브하게 설명합니다.
Interactive Explorations외부 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.