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벡터 데이터베이스의 거짓(1)

대부분 팀에는 vector database가 필요 없음 PostgreSQL + pgvector만으로도 대다수 AI 워크로드 처리 가능하며, 복잡도와 비용은 낮고 성능은 충분히 근접함 hype가 판을 짜는 방식지금은 vector database 유행기 컨퍼런스는 RAG 파이프라인 발표로 가득하고, Pinecone은 1억 달러 이상 조달했으며, Milvus·Weaviate·Qdrant도 임베딩 저장·검색 방식을 바꾸겠다며 경쟁 중 단도직입적으로 말

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source https://simonwillison.net/2026/May/19/5-minute-llms/ 2026년 5월 19일 PyCon US 2026에서 했던 5분짜리 라이트닝 토크를 바탕으로, 제 annotated presentation tool의 최신 버전을 써서 주석 달린 슬라이드를 정리해 봤습니다. 이 라이트닝 토크는 PyCon US 2026에서 발표한 것으로, 지난 6개월간 LLM 분야에서 벌어진 변화를 5분 안에 압축해 보려는 시도였습

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나는 최근 Atlassian에서 정리해고 당했다.(1)

해고 이후 돌아본 8년나는 최근 Atlassian의 정리해고 영향을 받았다. 그래서 내가 Atlassian에서 보낸 약 8년을 차분히 돌아보고 싶었다. 그 시간 동안 나는 여러 가지를 만들었고, 그중에서도 내가 직접 흥미를 느꼈거나 자랑스럽게 생각하는 것들을 중심으로 정리해 보려 한다. 이 글이 나와 비슷한 상황에 있거나 이미 비슷한 일을 겪은 사람에게 도움이 되었으면 한다. 내가 어떤 식으로 문제를 풀었는지, 어떤 실수를 했는지, 어떤 부분에서 배웠

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링크드인 공동창업자 리드 호프먼 인터뷰 인터뷰어: 오늘은 링크드인 공동창업자이자 여러 기술 전환의 초기 흐름을 봐온 투자자, 리드 호프먼과 다시 이야기해보겠습니다. 지난 1년 사이 AI는 더 빠르게 일상과 업무 안으로 들어왔습니다. ChatGPT도 어디서나 보이고, 사람들이 여러 도구로 자기 일을 만들고 있죠. 지금이 AI 붐의 정점인가요, 아니면 앞으로 올 변화의 일부일 뿐인가요? 리드 호프먼: 일부에 가깝습니다. 10%라고 하기에도 많고, 저는 5

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source https://www.thestateofbrand.com/news/ai-subscription-time-bomb 지금 모든 AI lab은 기업 고객을 서비스하면서 적자 중. 그걸 알면서도 일부러 그러는 중이다. OpenAI, Anthropic, Google, 그 밖의 업체들까지 업계 전체가 전례 없는 규모로 loss leader 전략을 돌리는 중. 기업엔 최고급 스테이크를 주유소 핫도그 값에 팔아놓고, 그걸 비즈니스 모델이라 부른다. 기업

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세상을 너무 복잡하게 만들었다(1)

우리는 세상을 너무 복잡하게 만들어버렸다. 나는 평생 다 이해하지 못할 기술로 이 글을 쓰고 있다. 내가 들어갈 수 없는 방들이 있는 건물 안에서, 내가 통제할 수 없는 법이 지배하는 나라에 살면서 말이다. 우리는 깨어 있는 시간의 대부분, 아니 삶의 대부분을 이렇게 압축되고 추상적인 세계 속에서 보낸다. 현관문을 나서는 순간 나는 용도 구획으로 나뉜 공간, 도시 소유의 인도 위에 서게 된다. 양옆에는 흉측한 금속 괴물들이 늘어서 있고, 나는 낯선 사

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source https://claude.com/blog/how-claude-code-works-in-large-codebases-best-practices-and-where-to-start Claude Code를 대규모로 성공적으로 도입한 팀들은 설정, 툴링, 조직 구조 전반에서 알아볼 만한 공통 패턴을 보임. 이 글은 Claude Code at scale 시리즈 일부로, 엔터프라이즈 규모에서 Claude Code를 도입하는 엔지니어링 조직의 모범 사

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source https://frontendmasters.com/blog/ai-engineer-is-a-new-role/ 에이전트 만드는 일은 쉽고, 진짜 일은 루프를 돌리는 데 있음. 이런 생각 대부분은 Netflix에서 AI 작업으로 엔지니어들을 온보딩하고, 실제 프로덕션에 올리던 시기에 굳어짐. 같은 질문이 계속 반복됨. AI 엔지니어링과 ML은 뭐가 다른가? 내가 만든 에이전트는 왜 실제 사용자 앞에 두자마자 무너지나? 뭘 측정해야 하나? 이 질

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source https://jpain.io/god-damn-ai-is-making-me-dumb/ 글을 쓸 때 AI를 쓰고 싶은 유혹이 정말 너무 강하다. 글이든, 코드든, 문서든 다 그렇다. AI를 쓰다 보니 내가 직접 쓰는 능력이 점점 줄어드는 느낌이다. 내가 원래 글을 못 쓴다고 생각했던 건 아니다. 예전엔 어느 정도 재능은 있는, 뭐랄까... 그냥 평범한 소프트웨어 개발자 정도는 됐던 것 같다. 그런데 이제는 AI를 더 많이 쓸수록 내 실력이

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source https://techcrunch.com/2026/05/13/who-decides-what-ai-tells-you-campbell-brown-once-metas-news-chief-has-thoughts/ Campbell Brown은 평생 정확한 정보를 좇아옴. 처음에는 유명 TV 저널리스트였고, 이후 Facebook의 처음이자 마지막 전담 뉴스 책임자를 맡음. AI가 사람들의 정보 소비 방식을 바꾸는 걸 보며, 같은 역사가 다시 반복될

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source https://sockpuppet.org/blog/2026/05/12/emacsification/ 좋은 Markdown 뷰어는 생각보다 훨씬 더 절실하다. 우리는 다들 Markdown을 엄청나게 많이 읽는다. LLM이 나오기 훨씬 전부터 Markdown은 소프트웨어 개발의 공용어 같은 존재였다. 그런데 이제 에이전트들이 우리를 저주받은 TUI 툴 르네상스로 끌고 들어오면서, 읽는 경험이 정말 못 견딜 수준이 됐다. AI 코드를 둘러싼 짜증

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source https://jorijn.com/en/blog/leaving-github-for-forgejo/ 내 코드를 GitHub에서 자체 호스팅하는 Forgejo로 옮겼다. 장애가 잦아서가 아니다. 그 위에서 돌아가는 것을 누가 소유하느냐가 더 큰 문제였기 때문이다. 네덜란드 정부도 최근 똑같은 판단을 내렸다. 2026년 4월 27일, 네덜란드 내무부는 네덜란드 정부 소스 코드를 위한 자체 호스팅 Forgejo 인스턴스인 code.overheid

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개발자들은 왜 아직도 터미널에서 'vi'를 고집할까?(3)

source https://lpar.ATH0.com/posts/2026/05/the-vi-family/ Linux 사용자를 대상으로 한 조사들을 보면 vi 계열 에디터가 가장 많이 쓰이는 편이다. vi는 1977년까지 거슬러 올라가는 터미널 기반 텍스트 에디터다. 시작할 때의 러닝커브가 높은데도 왜 이렇게 많은 사람이 거의 50년 된 에디터를 굳이 쓰는지 궁금할 수 있다. 이유는 하나다. 한번 익히고 나면 편집 속도를 무서울 정도로 끌어올릴 수 있기

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시니어 개발자가 전문성을 전달하지 못하는 이유(1)

다음 문장을 보면 어떤 생각이 드나요? "AI agents are the future of software development. We won't need developers anymore to slow down the progress of a business." 당신이 시니어 개발자이고 이 말이 맞다고 생각한다면, 저는 솔직히 그 전문성을 조금 의심하게 됩니다(왜 그런지는 곧 설명하겠습니다. 괜히 시비 거는 건 아닙니다). 반대

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source https://www.technologyreview.com/2026/05/11/1137090/three-things-in-ai-to-watch-according-to-a-nobel-winning-economist/ Daron Acemoglu는 일자리 대재앙 같은 전망에는 대체로 회의적이다. 대신 그가 지금 더 우려하는 건 따로 있다. 2024년 경제학 노벨상을 받기 몇 달 전, Daron Acemoglu는 실리콘밸리에서 그리 환영받지 못한

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source https://medium.com/@NMitchem/if-ai-writes-your-code-why-use-python-bf8c4ba1a055 지난 10년은 빠르게 출시하는 쪽이 빠르게 실행하는 쪽을 이겼다. 이제는 아니다.새 프로젝트에서 언어를 고르는 일은 대체로 쉬웠다. Python이나 TypeScript를 쓰면 됐다. 생태계는 엄청나게 크고, 사람 구하기도 쉬웠고, 금요일까지 제법 그럴듯한 데모를 만들어낼 수도 있었으니까. R

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source https://blog.k10s.dev/im-going-back-to-writing-code-by-hand/ 2026년 5월 9일 이 개발 로그가 HN에서 꽤 주목을 받고 있다(무섭다!): HN 스레드. HN에서 이곳을 방문하신 분들께: 이 프로젝트는 “내가 개발 과정에 전혀 관여하지 않고도 소프트웨어를 어느 정도까지 만들 수 있을까?”라는 탐구, 혹은 질문에서 시작되었다. 이 개발 일지의 핵심은, 의미 있는 결과물을 만들어내려면 여전히

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source https://www.jamesshore.com/v2/blog/2026/you-need-ai-that-reduces-your-maintenance-costs 바로 본론으로 가겠습니다. 코드를 작성할 때 쓰는 당신의 AI 코딩 에이전트는 유지보수 비용을 줄여줘야 합니다. 조금 줄이는 걸로는 안 됩니다. 이제 코드를 두 배 빨리 쓴다고요? 그럼 유지보수 비용은 절반으로 줄어야 합니다. 생산성이 세 배가 됐다고요? 유지보수 비용은 3분의 1이어

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source https://unix.foo/posts/local-ai-needs-to-be-norm/ 요즘 소프트웨어를 보면, 앱 기능 하나 넣으려고 OpenAI나 Anthropic API를 툭 붙이는 일이 너무 흔합니다. 그런 기능이 정말 사용자에게 가치를 주는지는 사람마다 다르게 볼 수 있겠죠. 그런데 제가 얘기하고 싶은 건 그보다 더 근본적인 문제입니다. 애플리케이션이 클라우드에 올라간 AI 모델에 의존하게 되는 구조 자체 말입니다. 이런 식의

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source https://moq.dev/blog/webrtc-is-the-problem/ 나6년쯤 전 Twitch에서 WebRTC SFU를 만들었다. 처음에는 OpenAI처럼 Pion (Go)을 썼지만, 벤치마크해 보니 너무 느려서 포크함. 결국 프로토콜을 전부 다시 구현함. 당연한 수순. 바로 1년 전에는 Discord에서 WebRTC SFU를 Rust로 다시 씀. 또 그렇게 됨. 이제 패턴이 보일 것. 재미없는 사실: WebRTC는 2000년대

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