데코레이터 대신 직접 함수객체 생성하려고 Callable 타입인 fn을 lambda로 넘기려 한다. arguments 처리를 위해 signature 정보를 넣어줬더니 mypy 가 배를 짼다.
이럴땐
- cast 한다
- mypy ignore 한다
어떻게 하는게 바람직한가요?
@01010011@hackers.pub · 25 following · 13 followers
데코레이터 대신 직접 함수객체 생성하려고 Callable 타입인 fn을 lambda로 넘기려 한다. arguments 처리를 위해 signature 정보를 넣어줬더니 mypy 가 배를 짼다.
이럴땐
어떻게 하는게 바람직한가요?
간만에 필받아서 aider 커꾸(commit 꾸미기) 함.
gum 이라는 훌륭한 쉘꾸 도구 + git pretty format + delta 썼어요
# Define the git log format string with color formatting for better readability
local GIT_FORMAT="%C(bold yellow)Hash:%C(reset) %C(bold cyan)%h%C(reset) %C(dim white)(%cd)%C(reset)%n"
GIT_FORMAT+="%C(bold yellow)Author:%C(reset) %C(bold white)%an%C(reset) %C(dim white)<%ae>%C(reset)%n"
GIT_FORMAT+="%C(bold yellow)Message:%C(reset) %C(bold white)%s%C(reset)"
# Define the date format
local DATE_FORMAT="%Y-%m-%d %H:%M:%S"
# Perform the commit with aider and show a styled commit summary
aider --commit && \
gum style \
--border rounded \
--padding "0 2" \
--border-foreground 39 \
"$(git log -1 \
--pretty=format:"$GIT_FORMAT" \
--date=format:"$DATE_FORMAT" \
--color=always)" && \
# Show detailed changes using delta for side-by-side diff with line numbers
git show -1 --color=always --stat --patch | delta --side-by-side --line-numbers
가장 선호하는 JetBrains IDE가 AI 시대에 뒤쳐지고 있어서 안타까웠는데 AI assistant 와 Junie 업데이트로 이제 좀 쓸만해진 것 같다.
여전히 부족한 점이 많기는 하다.
Agent는 느리고, 현재 상태에 대한 가시성이 없어 계속 기다려야할지 중단하고 새로운 세션을 열어야 할지에 대한 판단이 안선다.
prompt를 별도 관리할 수 있게 한 점은 훌륭하나 포맷이나 디렉토리를 유저가 선택할 수 있게 했더라면 더욱 유용했을 것이다. 나는 prompt가 다른 에이전트와 공유 가능하길 원한다.
vscode copilot처럼 Claude로부터 mcp 서버 설정을 불러올 수 있다. 하지만 역시 현재 상태 가시성이 없어 제대로 mcp 서버와 인터랙션이 되고 있는지 확인하기 어렵다.
그럼에도 불구하고 Cursor 나 Copilot에 충분히 대항할만한 업데이트라 생각한다. 앞으로를 응원한다!
https://www.jetbrains.com/ko-kr/junie/
Manning 에서 올해 4번째로 구독한 책은 'API Design Patterns'
https://www.manning.com/books/api-design-patterns
API 설계의 원칙에 맞게 고려할 사항들을 패턴화, 일목요연하게 정리한 책. GoF 책처럼 Motivation, Overview, Implementation, Trade-off 로 구분지어 설명하는 구성이 너무 마음에 든다. 뛰어난 개발자/개발사가 작성한 API를 자주 경험하다보면 & 개발 경험이 어느 정도 쌓이면 API 설계에 대한 감이 적당히 생기는데 이 책은 '적당' 하거나 '감' 의 영역에 있던 불분명한 경계를 명확히 해준다는 장점이 있다.
회사의 Private Network 환경에서만 발생하는 간헐적 alpine docker build hang 문제가 있었다. 이 문제의 원인은 MSS(Maximum Segment Size) 경계에 걸친 패킷이 alpine apk 의 DF(Don't Fragment) flag 때문에 적절히 분할되지 못해 생기는데에 있었다. (방화벽 문제도 있지만 이건 원인을 정확히 모르겠다.)
기록해 둘만한 재미있는 현상이어서 글로 정리를 하고 싶었는데 안타깝게도 회사 밖에선 재현이 어렵네.
암튼, Private Network 환경에서 간헐적으로 docker 의 동작이 달라진다면 bridge interface 의 MTU 를 조정해 볼 것을 추천한다.(특히 alpine)