이글 어제 봤는데 AI보다 더 무서운것을 사람들이 만들고 있었음;; (뇌세포 입장에서는) 의식이 들어 정신을 차려보니 그곳은 영원히 끝나지 않는 지옥 (..) x.com/jademon219/s...
악하
@akastoot@hackers.pub · 147 following · 108 followers
설계 능력 없고 코딩 AI보다 못하고 뭔가 이상한 걸 만들고 있고 (#레퍼럴프로젝트, http://referral.akaiaoon.dev) 뭔가 남의 프로젝트에 기여도 하고 (#코스모슬라이드, https://github.com/cosmoslide/cosmoslide) 매일 커피 비슷한 거나 마시는 여전히 직장이 없는 개발자
GitHub- @IAOON
Referral Project- referral.akaiaoon.dev
토익 꿀팁: 잘 모르겠으면 사회부적응자같은 답을 고른다
연친소는 대충 포켓몬배틀같은거랍니다
곳곳에 온갖 연친함정이 도사리고 있고 피하지 못한 트레이너는 강제로 연친배틀을 하게 되어요
#연친소
RE: https://planet.moe/users/mshrimp2/statuses/116197936917504671
심부름 겸 한바퀴 걷다 왔구.. 이제 저녁에 티알하니 미리 코딩문제 풀고 브금방도 만들자
포코피아 가지고 주접 떨려면 열심히 찍어둔 스샷 옮겨와야 하는데
언제가 좋을까
지금?
@paperbox종이상자@초코말랑과자 
종수님 타이밍 이스 나우!!!!
제가 일하는 팀에서 채용중입니다. https://careers.linecorp.com/ko/jobs/2964/
회사 이름이 LINE 으로 시작하지만 메신저는 안만듭니다. 국내외 선물 시장에서 거래하는 자동매매 전략과 그 전략을 서빙하는 플랫폼을 만듭니다. Rust, FPGA, AI 같은 키워드를 나열할 수 있긴 한데, 그냥 코딩 잘하시는분이면 좋겠습니다. 시장은 몰라도 됩니다. 근데 혼자 코딩 잘하는거 말고 AI랑 같이도 잘 코딩해야 합니다.
저는 이런 사람입니다 https://github.com/youknowone/
같이 일할 
함께 일하고 싶으신 분을 찾습니다.
내가 진짜 시니어라니....
오늘은 미쿠의 날이라고 합니다.
오늘 3월 8일 국제 여성의 날을 축하합니다! ♀️✊🥖🌹 Today, 8th March, we are celebrating International Women's Day! ♀️✊🥖🌹 #여성의날 #국제여성의날 #InternationalWomensDay
만들고 싶은 게 생각나서(물리적 투두리스트) 클로드한테 열심히 물어보면서 준비사항 구하는 중...
소프트웨어는 쉽게 만들 수 있겠는데 하드웨어는 뭐부터 해야하는지 잘 모르겠네..
개발자 걱정하는 사람이 사회에 늘었다. 요즘만큼 많은 사람이 걱정하는 사회 현상(?)도 참 드물다 싶다.
... .1. 성능 저하
Codex도 그렇고 Claude Code도 그렇고, 인프라 열화로 성능이 계속 떨어지는 걸 확연히 체감한다. Claude Code 성능 저하가 더 가파르기도 하고, 괜찮을 때와 멍청할 때 편차도 매우 커서 거의 뽑기(가차) 수준이다. 과장하자면, 좀 더 능동적인 코드 인텔리전스(자동완성) 수준.
Codex는 완만하긴 하지만, 꾸준히 성능이 낮아지고 있다. 특유의 집요함이 줄었다. 이번 달 초만 해도 Codex에게 자기비판성 리뷰를 시키는 순회(feedback loop)를 2~3회 이하 시키면 됐는데, 이제는 3~5회 시킨다. 그렇다고 3~5회 시키면 끝내냐하면, 그런 건 아니고 주간 제한에 걸릴까봐 타협할 때가 종종 있다.
예를 들면, Codex에게 작업을 시킨 후 Codex에게 리뷰를 시키면, 이번 달 초엔 이런 경우가 드물었지만, 이번 주엔 자주 발생하고 있다.
“““ • 판정 현재 payment-runtime 구현은 “실결제 서버”가 아니라 “상태 없는 mock에 가까운 스켈레톤”입니다. 지금 상태로는 운영 투입 금지 수준입니다.
주요 결함 (심각도 순) CRITICAL: 인증이 사실상 무력화되어 임의 결제/조회 호출이 가능합니다. payment-runtime는 Authorization 헤더 형식만 검사하고 토큰 검증/세션 검증을 전혀 하지 않습니다. 임의 Bearer anything로 통과됩니다. ”””
이거, Gemini가 자주 쓰는 일처리 방식이고, Claude Code는 2월 초부터 자주 쓰는 일처리 방식이다.
... .2. 교묘한 술수
재밌는 건, 인프라를 많이 써야 하는 복잡한 작업을 하는데 인프라 열화가 심해지면, 어느 AI 코딩 에이전트든 저런 거짓 완수를 한다는 점이다.
그리고 LLM과 AI 코딩 에이전트 성능이 오를수록 교묘함도 높아진다. 코드 깊은 곳을 확인해야 AI가 짜놓은 교묘한 술수를 발견할 때도 있어서, 나중에 엄청 빡칠 때가 생긴다.
... .3. 신경전
작년엔 AI에게 제한되게 구현을 맡겨와서 이런 상황이 적었다. 다시말해 AI 발전이 빨라지면서 점점 맡기는 일이 커지고 복잡해지고 늘면서 교묘한 기만과 거짓을 구사하는 AI와 신경전을 벌이는 상황이 늘고 있다.
자. 이 신경전은 누구의 몫일까? 개발자, 정확히는 사람의 몫이다. OpenAI나 Antrhopic에 대해 책임을 요구하고 피해 보상을 요구할 수 있는 계약 관계가 아닌 이상 말이다. 즉, 판단과 결정에 대한 책임과 권한은 사라지지 않는다.
이 “신경전”이 발생하는 상황 자체를 경험하지 못하는/못한 사람이 주로 개발자가 AI에게 대체될 것을 걱정하고 염려해준다. 이 신경전 경험이 누적된 개발자일수록 그런 이들에게 회의적이다.
... .4. 위임과 하청
물론 이런 신경전 경험을 이유로 콧대 높이는 것도 웃기다. 신경전 자체가 내 밥그릇을 보존해주지 않기 때문이다. 엔지니어라면 엔지니어링으로 신경전 강도를 낮추거나 빈도를 낮춰야 한다.
AI 발전할수록 AI에게 일을 맡기는 성격이 달라지고 있다. 단순 보조에서 하청으로, 하청에서 위임으로. 위임을 개발자만 할 수 있는 건 아니지만, 구현에 대한 위임 범위과 방법, 결과를 평가하는 건 아무래도 개발자에게 유리할 때가 많다.
... .5. 다시 돌아와서 개발자 걱정하는 사람이 사회에 늘었다. 요즘만큼 많은 사람이 걱정하는 사회 현상(?)도 참 드물다 싶다.
나도 걱정하는 마음이 든다. 특히 신입 개발자처럼 이 분야에 들어오는 사람이 겪을 혼란과 입문 난이도를 걱정한다. 하지만, AI가 개발자를 대체하는 걱정보다는 AI가 개발, 정확히는 엔니지니어링과 제품 개발(production)을 증강시키는 현상에 거는 기대가 훠~~~~~~~~~~얼씬 크다.
개발이라는 일의 방식이나 성격이 변화하고 있다. 근데 원래 이 직군과 직업에 변화는 빠른 편이었다. 좋게 말하면 역동성이 높고, 나쁘게 말하면 다른 직업이나 산업에 비해 안정된 체계가 부족하다. 상대적으로 짧은 시간동안 빠르게 발전해왔으니까.
소프트웨어 엔니지니어링이 변한다고 해서 필요한 요소가 하루아침에 사라지는 경우는 생각보다 드물다. 사라지더라도 상당히 긴 세월에 걸쳐 변화하다 어느 날 보니 과거의 형태가 더이상 남지 않은 것에 가깝다. 쟁기질을 농기계가 대체했다고 해서 땅갈이라는 과정이 사라지진 않았기 때문이다.
나만 하더라도 손으로 코딩이라는 시간은 엄청 줄었다. 손목터널증후군, 건초염으로 내 직업을 걱정하던 몇 년 전과 달리, 이제는 코딩을 하지 못하는 걱정은 사라졌다. 하지만 소프트웨어 엔지니어링은 크게 달라지지 않았다. 판단하고 결정하고 책임지는 주체는 결국 나이기 때문이다.
여튼.
걱정해주는 모습에서 다른 의도가 느껴지긴 하지만 그건 내가 못돼먹어서, 그리고 자업자득인 사례도 있으니 그렇다치고.
요즘처럼 직접 소프트웨어 만들기 좋은, 진입하기 좋은 시대도 없었으니, 걱정에 그치지 말고 토큰 펑펑 써가며 AI를 내 관점과 사고체계에 깊게 들여오는 시간과 경험을 가지길 권해드려 본다.
https://hackers.pub/@hannal/019c3cde-e2e7-7462-9700-0dad090ce7e7
AI FOMO에 휩쓸려 뭐라도 해야겠다는 생각이 드는 입문자(?)라면, 대뜸 강의든 장비든 뭐든 비싼 무엇을 사지 말고 다음 두 가지를 하시길 권해봅니다. 가장 비싼 Plan으로 마음껏 써보기클로드 코드, 코덱스 등 AI 에이전트 서비스의 가장 비싼 Plan을 한 달 정도는 경험해보세요. 사용량 제한받거나 성능이 떨어지는 AI 모델을 쓰면, AI에 대한 관점도 그 정도에 갇힐 가능성이 커요. 프론티어급 모델을 토큰 화끈하게 사용했을 때 AI 서비스가 제공하는 가치는 꼭 경험해봐야 합니다. AI 모델 이용료는 더 줄어들 수 있지만, AI 모델을 더 내 손 위에 쥐어주는 AI 에이전트 서비스는 부가가치를 높이는 방향으로 이용료가 낮아지진 않을 겁니다. 게다가 현재는 경쟁하느라 적자 감수하며 퍼주는 것에 가까워서 고객에게 잔치 시기가 끝나면 이용료가 오르거나 제약이 커질 것 같습니다. 제 직업 환경의 상황으로 예로 들지요. 새로운 소프트웨어 개발 도구를 도입할 때, 잘못 도입하면 발생하는 비용이 크기 때문에 많은 시간 분석하고 검증하고, 학습하였습니다. 가치있는 일이지만 시간 비용이 너무 큽니다. 그러나 최근에 AI 코딩 에이전트를 이용해 후보 도구를 동시에 적용해봅니다. 예전엔 여러 사람이 동원되거나 긴 시간을 들여야 했지만, 이제는 혼자서 짧게는 몇 시간, 길어도 며칠 안에 실 경험에 기반한 판단 자료를 도출합니다. 리서칭하는 도구에 대해 직접 조사하거나 AI가 조사한 걸 리뷰하고 재검증하기도 했습니다. 하지만 사용량이 넉넉한 Plan을 사용한 이후로는 사용할 도구가 오픈소스인 경우, 코드 전체를 AI 에게 분석시키곤 합니다. 토큰 사용량으로 보면 1시간도 안 되어 몇 만원을 쓰는 셈인데, 제가 알고싶은 정보를 자세히 학습하기에도 좋고, AI 환각을 줄여주는 데에도 도움이 됩니다. 사용량 제한이 큰 Plan을 사용할 땐 마치 토큰을 아껴쓰느라 예전처럼, 즉 현재처럼 AI를 활용할 엄두를 못냈습니다. 가능성과 한계 인식하기1번의 연장인데, 화끈하게 AI 에이전트를 여러 방향으로 사용하다보면 자연스레 생각이 복잡해질텐데, 특히 다음 두 가지를 고민해보세요. 내가 하는 일, 내 환경에 대해 재정의하기 재정의한 내 상황에 비추어 가능성(미래)과 한계(현재)를 정의하기 그동안 많은 일하는 방식, 학습하는 방식, 협업하는 방식은 “사람”을 대상으로, 기준으로 하여 오랜 세월 고도화되어 잡힌 체계입니다. AI는 사람과 다릅니다. 소프트웨어를 만드는 환경을 예로 들겠습니다. 조직의 협업 체계에서 대개는 개발팀, 즉 소프트웨어 개발이 병목 자원입니다. 그래서 병목 자원 관리에 초점을 많추는 소프트웨어 개발 방법이나 협업 체계가 대부분입니다. 과감히 납작하게 본다면, 기획을 조직에 전파하는 용도로 발표 장표를 만드는 이유는, 그 작업 비용이 더 싸기 때문입니다. 전달력이 떨어지지만 전체적으로 봤을 때 저렴한 경우가 많습니다. 만약 발표 장표 만드는 목적이 비용이라면, AI 코딩 에이전트를 사용하여 데모 버전을 만드는 게 더 저렴합니다. 이용료, 시간은 물론이고, 실제 돌아가는 데모 버전의 전달력도 정적인 글, 그림보다 낫습니다. AI 에이전트를 펑펑 사용하면서 자신이 일하는 체계, 방식에서 사람 간 협업을 기준으로 하는 부분이 무엇인지 고민해보세요. 대체하거나 효율을 높일 부분 뿐만 아니라 한계도 고민하세요. 그 한계가 AI 모델이나 에이전트에서 기인하는 걸 수도 있고, 사람(자기 자신)에게서 기인하는 걸 수도 있습니다. 2번 단계에 오면 다음에 뭘 해야할지 방향이 잡힙니다. 하다못해 강의나 강좌, 책도 무엇을 봐야할지 관점이 생깁니다. 어떤 사람과 어떻게 협업할지, 어떤 도구에 돈을 더 들일지, 내가 몸으로 떼우는 게 나을지. 그 단계에 돈을 쓰세요. 이 과정을 경험하고, 내 관점을 갖는 데 1~2달이면 충분합니다. 요즘처럼 AI 발전이 빠른 시기에 너무 느린 것 아니냐고요. 불과 1년 전만 해도 AI 코딩 에이전트의 수준은 현재와 비교불가 수준이었다는 걸 보면 그런 마음이 들 수 있습니다. 근데, AI가 도구라는 점은 전혀 달라지지 않았습니다. 문제를 정의하고, 실제 문제를 해결하는(execution) 결정과 방식은 사람이 합니다. 끊임없이 새로운 도구는 나왔고 발전해왔지만, hello world에 머무르는 사람은 그때나 지금이나 hello world에 머무르고, 변화를 일으키거나 변화하는 사람도 그때나 지금이나 있어왔습니다. 보안 위협 등 조심해야 할 건 많은데, 이또한 앞서 거론한 “한계”로 파악하는 게 우선입니다. 문제를 알고, 정의할 수 있으면 해결 방법도 찾을 가능성이 큽니다. 더군다나 AI가 끝내주는 점 중 하나는 자연어로 소프트웨어 “엔지니어링”을 실행하는 겁니다. 그리고 “소프트웨어”여서 실행 비용이 상대적으로 저렴하고요. 고환율 시기라 100 USD, 200 USD가 부담스럽지만, 고성능 AI 도구를 다양한 방법으로 써보며 내 생각과 관점을 넓히는 비용으로는 저렴합니다.
AI FOMO에 휩쓸려 뭐라도 해야겠다는 생각이 드는 입문자(?)라면, 대뜸 강의든 장비든 뭐든 비싼 무엇을 사지 말고 다음 두 가지를 하시길 권해봅니다. 가장 비싼 Plan으로 마음껏 써보기클로드 코드, 코덱스 등 AI 에이전트 서비스의 가장 비싼 Plan을 한 달 정도는 경험해보세요. 사용량 제한받거나 성능이 떨어지는 AI 모델을 쓰면, AI에 대한 관점도 그 정도에 갇힐 가능성이 커요. 프론티어급 모델을 토큰 화끈하게 사용했을 때 AI 서비스가 제공하는 가치는 꼭 경험해봐야 합니다. AI 모델 이용료는 더 줄어들 수 있지만, AI 모델을 더 내 손 위에 쥐어주는 AI 에이전트 서비스는 부가가치를 높이는 방향으로 이용료가 낮아지진 않을 겁니다. 게다가 현재는 경쟁하느라 적자 감수하며 퍼주는 것에 가까워서 고객에게 잔치 시기가 끝나면 이용료가 오르거나 제약이 커질 것 같습니다. 제 직업 환경의 상황으로 예로 들지요. 새로운 소프트웨어 개발 도구를 도입할 때, 잘못 도입하면 발생하는 비용이 크기 때문에 많은 시간 분석하고 검증하고, 학습하였습니다. 가치있는 일이지만 시간 비용이 너무 큽니다. 그러나 최근에 AI 코딩 에이전트를 이용해 후보 도구를 동시에 적용해봅니다. 예전엔 여러 사람이 동원되거나 긴 시간을 들여야 했지만, 이제는 혼자서 짧게는 몇 시간, 길어도 며칠 안에 실 경험에 기반한 판단 자료를 도출합니다. 리서칭하는 도구에 대해 직접 조사하거나 AI가 조사한 걸 리뷰하고 재검증하기도 했습니다. 하지만 사용량이 넉넉한 Plan을 사용한 이후로는 사용할 도구가 오픈소스인 경우, 코드 전체를 AI 에게 분석시키곤 합니다. 토큰 사용량으로 보면 1시간도 안 되어 몇 만원을 쓰는 셈인데, 제가 알고싶은 정보를 자세히 학습하기에도 좋고, AI 환각을 줄여주는 데에도 도움이 됩니다. 사용량 제한이 큰 Plan을 사용할 땐 마치 토큰을 아껴쓰느라 예전처럼, 즉 현재처럼 AI를 활용할 엄두를 못냈습니다. 가능성과 한계 인식하기1번의 연장인데, 화끈하게 AI 에이전트를 여러 방향으로 사용하다보면 자연스레 생각이 복잡해질텐데, 특히 다음 두 가지를 고민해보세요. 내가 하는 일, 내 환경에 대해 재정의하기 재정의한 내 상황에 비추어 가능성(미래)과 한계(현재)를 정의하기 그동안 많은 일하는 방식, 학습하는 방식, 협업하는 방식은 “사람”을 대상으로, 기준으로 하여 오랜 세월 고도화되어 잡힌 체계입니다. AI는 사람과 다릅니다. 소프트웨어를 만드는 환경을 예로 들겠습니다. 조직의 협업 체계에서 대개는 개발팀, 즉 소프트웨어 개발이 병목 자원입니다. 그래서 병목 자원 관리에 초점을 많추는 소프트웨어 개발 방법이나 협업 체계가 대부분입니다. 과감히 납작하게 본다면, 기획을 조직에 전파하는 용도로 발표 장표를 만드는 이유는, 그 작업 비용이 더 싸기 때문입니다. 전달력이 떨어지지만 전체적으로 봤을 때 저렴한 경우가 많습니다. 만약 발표 장표 만드는 목적이 비용이라면, AI 코딩 에이전트를 사용하여 데모 버전을 만드는 게 더 저렴합니다. 이용료, 시간은 물론이고, 실제 돌아가는 데모 버전의 전달력도 정적인 글, 그림보다 낫습니다. AI 에이전트를 펑펑 사용하면서 자신이 일하는 체계, 방식에서 사람 간 협업을 기준으로 하는 부분이 무엇인지 고민해보세요. 대체하거나 효율을 높일 부분 뿐만 아니라 한계도 고민하세요. 그 한계가 AI 모델이나 에이전트에서 기인하는 걸 수도 있고, 사람(자기 자신)에게서 기인하는 걸 수도 있습니다. 2번 단계에 오면 다음에 뭘 해야할지 방향이 잡힙니다. 하다못해 강의나 강좌, 책도 무엇을 봐야할지 관점이 생깁니다. 어떤 사람과 어떻게 협업할지, 어떤 도구에 돈을 더 들일지, 내가 몸으로 떼우는 게 나을지. 그 단계에 돈을 쓰세요. 이 과정을 경험하고, 내 관점을 갖는 데 1~2달이면 충분합니다. 요즘처럼 AI 발전이 빠른 시기에 너무 느린 것 아니냐고요. 불과 1년 전만 해도 AI 코딩 에이전트의 수준은 현재와 비교불가 수준이었다는 걸 보면 그런 마음이 들 수 있습니다. 근데, AI가 도구라는 점은 전혀 달라지지 않았습니다. 문제를 정의하고, 실제 문제를 해결하는(execution) 결정과 방식은 사람이 합니다. 끊임없이 새로운 도구는 나왔고 발전해왔지만, hello world에 머무르는 사람은 그때나 지금이나 hello world에 머무르고, 변화를 일으키거나 변화하는 사람도 그때나 지금이나 있어왔습니다. 보안 위협 등 조심해야 할 건 많은데, 이또한 앞서 거론한 “한계”로 파악하는 게 우선입니다. 문제를 알고, 정의할 수 있으면 해결 방법도 찾을 가능성이 큽니다. 더군다나 AI가 끝내주는 점 중 하나는 자연어로 소프트웨어 “엔지니어링”을 실행하는 겁니다. 그리고 “소프트웨어”여서 실행 비용이 상대적으로 저렴하고요. 고환율 시기라 100 USD, 200 USD가 부담스럽지만, 고성능 AI 도구를 다양한 방법으로 써보며 내 생각과 관점을 넓히는 비용으로는 저렴합니다.
hackers.pub
Link author: 한날@hannal@hackers.pub
이번 스프린트에는 해커스펍 위지위그 에디터에 이미지 업로드 기능 넣어볼까
Jiwon (
@z9mb1Jiwon), one of our core contributors, drew a Fedify dino! How cute!
https://oeee.cafe/@z9mb1/2b5b0baf-466b-4c65-a1e0-d3588f0666f4
Group 액터를 어떻게 처리할지에 대해서는 Lemmy까지 갈 필요도 없이 Discourse 플러그인에서 어떻게 처리하는지만 봐도 되긴 했었다..
https://meta.discourse.org/t/activitypub-plugin/266794/466?ref=blog.discourse.org
RE: https://planet.moe/@oeee_cafe/115615511184864588
Oeee Cafe is a Korean federated community drawing app that recently launched mobile apps on iOS and Android. You can follow users there from here in the fediverse already but not sure if you can submit drawings remotely yet.
#fedidev
シビックテックで取り組んでる課題をチームの皆で話してて、データはJSON-LDで記述したほうが良さそうとか、いずれシェア機能が欲しいねとか、コンテンツはオープンデータ化を前提としてデータの帰属は市民や地域コミュニティとしたいね等々を話し合う中で、「なんか…ActivityPub感…」と思った。
ActivityPubをオープンデータの流通・蓄積・活用の際に用いている取り組みとかって、あるのかな？
Open GLAMなどでありそうな気もするけど、どうなんだろ。
회사에 프론트엔드 포지션이 예상치 못하게 공석이 되어 진정한 풀스택으로 거듭나게 되었다. 다행히 중요한 것들은 구현이 마무리되서 코드 정리만 좀 하면 될 듯
오늘 동료랑 모노레포 설계에 대해 이야기하다가, 아래의 내용을 근거로 모노레포 설계에 너무 많은 시간을 쓰지말고 그냥 죄다 몰빵하자고 설득했다. 내가 생각하는 올바른 워크플로우를 어차피 도입하지 못할 거고, 그 상황에서 차선책들을 늘어놓고 고민을 하느니 시간이라도 아끼자는 입장이다.
내가 가진 개발에서의 지식/경험/의견은 negative한 형태가 많은것 같다. 어떤 문제에 대한 명쾌한 해결책(positive)보다는, 어떤 문제가 어렵거나 별로 중요하지 않으니 그쪽으로 시간을 쏟지 말아야한다는 사실을 활용하게 되는 경우가 더 잦다.
Fedify 2.0.0 is here!
This is the biggest release in Fedify's history. Here are the highlights:
- Modular architecture — The monolithic
@fedify/fedifypackage has been broken up into focused, independent packages:@fedify/vocab,@fedify/vocab-runtime,@fedify/vocab-tools,@fedify/webfinger, and more. Smaller bundles, cleaner imports, and the ability to extend ActivityPub with custom vocabulary types. - Real-time debug dashboard — The new
@fedify/debuggerpackage gives you a live dashboard at/__debug__/showing all your federation traffic: traces, activity details, signature verification, and correlated logs. Just wrap yourFederationobject and you're done. - ActivityPub relay support — First-class relay support via
@fedify/relayand thefedify relayCLI command. Supports both Mastodon-style and LitePub-style relay protocols (FEP-ae0c). - Ordered message delivery — The new
orderingKeyoption solves the “zombie post” problem where aDeletearrives before itsCreate. Activities sharing the same key are guaranteed to be delivered in FIFO order. - Permanent failure handling —
setOutboxPermanentFailureHandler()lets you react when a remote inbox returns 404 or 410, so you can clean up unreachable followers instead of retrying forever.
Other changes include content negotiation at the middleware level, @fedify/lint for shared linting rules, @fedify/create for quick project scaffolding, CLI config files, native Node.js/Bun CLI support, and many bug fixes.
This release includes significant contributions from Korea's OSSCA participants. Huge thanks to everyone involved!
This is a major release with breaking changes—please check the migration guide before upgrading.
Full release notes: https://github.com/fedify-dev/fedify/discussions/580
Fedify 2.0.0을 릴리스했습니다!
Fedify 역사상 가장 큰 릴리스입니다. 주요 변경 사항을 소개합니다:
- 모듈형 아키텍처 — 기존의 단일
@fedify/fedify패키지를@fedify/vocab,@fedify/vocab-runtime,@fedify/vocab-tools,@fedify/webfinger등 독립적인 패키지들로 분리했습니다. 번들 크기가 줄어들고, 임포트가 깔끔해지며, 커스텀 어휘 타입으로 ActivityPub을 확장할 수도 있습니다. - 실시간 디버그 대시보드 — 새로운
@fedify/debugger패키지로/__debug__/경로에 라이브 대시보드를 띄울 수 있습니다. 연합 트래픽의 트레이스, 액티비티 상세, 서명 검증, 로그까지 한눈에 확인할 수 있습니다. 기존Federation객체를 감싸기만 하면 됩니다. - ActivityPub 릴레이 지원 —
@fedify/relay패키지와fedify relayCLI 명령어로 릴레이 서버를 바로 띄울 수 있습니다. Mastodon 방식과 LitePub 방식 모두 지원합니다(FEP-ae0c). - 순서 보장 메시지 전달 — 새로운
orderingKey옵션으로 “좀비 포스트” 문제를 해결합니다.Delete가Create보다 먼저 도착하는 문제가 더 이상 발생하지 않습니다. 같은 키를 공유하는 액티비티는 FIFO 순서가 보장됩니다. - 영구 전달 실패 처리 —
setOutboxPermanentFailureHandler()로 원격 인박스가 404나 410을 반환할 때 대응할 수 있습니다. 도달 불가능한 팔로워를 정리하는 등의 처리가 가능합니다.
이 외에도 미들웨어 수준의 콘텐츠 협상, @fedify/lint, @fedify/create, CLI 설정 파일, 네이티브 Node.js/Bun CLI 지원, 다수의 버그 수정 등이 포함되어 있습니다.
이번 릴리스에는 한국 OSSCA (오픈소스 컨트리뷰션 아카데미) 참가자분들의 큰 기여가 담겨 있습니다. 참여해 주신 모든 분께 감사드립니다!
브레이킹 체인지가 포함된 메이저 릴리스입니다. 업그레이드 전에 마이그레이션 가이드를 꼭 확인해 주세요.
전체 릴리스 노트: https://github.com/fedify-dev/fedify/discussions/580
一般 Kyungmi Ahn ꉂꉂ(ᴖᗜᴖ*) 아니그래서CU알바생들은메이드복을입나요??? CU는 사실메이드카페였던건가요???? 공식콜라보 아이템일텐데 대체 왜 메이드복이 있는건가요????
x.com/bahnbazi/sta...
여러분 반-바지 작가님의 새 만화가 진짜 죽여주는 맛의 백합인걸 아시고 지금 블루스카이를 하시는 겁니까? 어서 가셔서 보십시오. 보고 저와 같이 주먹을 입에 집어넣고 내적 비명을 질러보도록 합시다. #발광
반-바지. on X: "[폐쇄회로영상] 화성 제 5콜로...
보증 수리 상담도 AI 응대…인텔 지원 체계 전환
직접 사용해 본 결과, 실제 상담원 연결을 요청했을 때 애스크 인텔은 즉시 연결하지 않고 먼저 문제 설명을 요구했다. 데스크톱 프로세서 충돌 문제를 문의하자 그래픽 드라이버 업데이트를 안내했다. 해당 조치가 문제 해결에 적절한지 확신하기는 어려웠다. 또한 프로세서 스트레스 테스트를 권장했는데, 오히려 문제를 악화시킬 가능성도 있다.
보증 수리 상담도 AI 응대…인텔 지원 체계 전환
ive got a bachelor degree 😳
@z9mb1Jiwon Congrats!
현재 Hackers' Pub을 이용해 주시고 계신 여러분들은 간접적으로 Fedify의 현장 테스트에 도움을 주고 계십니다. 🤣
오래 기다리셨습니다!!!
BlueBase: Python으로 밑바닥부터 직접 만들어보는 DBMS
https://theeluwin.github.io/BlueBase/
결국 완성은 못했지만, 일단 공개할 수 있는 부분이라도 공개합니다.
RedBase DBMS을 구성하는 PF, RM, IX, SM, QL 중 PF와 RM을 여러분들이 직접 구현 할 수 있게, 과제의 형태로 제공합니다.
PF는 paged file의 약자로, file을 page 단위로 관리하는 컴포넌트입니다. 대충 4096 바이트 단위로 관리하는데요, file에 바로바로 read하거나 write하지 않고, 자주 사용되는 page는 가능한 memory에 있도록 중간에 buffer manager를 둡니다. 그렇다면 buffer에 공간이 모자라면? buffer에 있는 page 중 누군가를 evict 할 수밖에 없습니다. 그럼 뭘 기준으로 하면 좋을까요? 이 부분을 잘 생각해서 구현해보고, 성능을 비교해보기 바랍니다. 제가 cache hit/miss 시뮬레이션 구현해둔게 있으니, 제 custom 보다 높은 성능을 달성해주세요!
이후 RM은 record management의 약자인데, PF를 사용해서 record들을 가져오거나, 새로 넣거나 등을 하게 해줍니다. 그렇다면 전체 record를 순회하는 scan 연산이 중요하겠죠. 이 부분을 구현하는 것이 핵심입니다. record는 page 앞 부분에 bitmap을 둬서 slot이 비어있는지 아닌지를 확인하는데, 만약 record 삭제 명령이 마지막 slot을 비우게 된다면 해당 page는 더이상 필요 없겠죠. 그렇지만 이를 바로 free로 만드는건 조금 비싼 연산이 필요합니다. free page list를 다시 계산해야하거든요. 그래서 보통 DBMS에서는 이러한 작업들을 vacuum 연산으로 해결합니다. 추가로, 지금은 고정 길이 record만 다룰 수 있습니다만, 가변 길이를 허용하려면 어떻게 해야할까요? 이 부분들은 자유롭게 구현해보시면 좋겠습니다.
문서와 테스트는 모두 공개되어있습니다. 기여해주시면 감사하겠습니다! 다만, 정답 코드와 핵심 로직은 마지막까지 저 혼자 해보고 싶습니다 (도전).
게임 공략 사이트 기능 하나 추가하는데 최근 2-3주간 애썼다. 리액트(프론트) 왤캐 재밌냐
- 꿀잼포인트 1 내부 json 데이터 조기 검증을 위한 Zod 도입
- 꿀잼포인트 2 UI/UX 고려하기 (특히 모바일)
- 꿀잼포인트 3 캐릭터 점수 + 시너지 점수 고려해서 greedy 알고리즘 처리하기
- 꿀잼포인트 4 CodeRabbit/gitingest/es-hangul/ssgoi/Zustand 사랑해요
husky랑 lint-staged도 도입해서 체크도 해보고 좋은 라이브러리 있으면 바로 써먹어야지
근황
이것저것 쓰다가 Gemini CLI로 정착함. 꽤나 좋음 (Pro 요금제 사용)
claude code 기능들 조금만 기다리면 수입해서 적용해주는듯 ㅋㅋ
- 최근 배포 환경 트렌드를 몰라서 편하게 쓰던 netlify로 배포했더니, 100GB 대역폭이 발목잡힐줄 몰랐음 무제한으로 제공하는 cloudflare pages 에도 동시 배포했고, pages URL을 조만간 안내하거나 도메인 하나 사는걸 고민중
26년 2월 1일 ~ 2월 20일인데 벌써 50GB/100GB bandwidth 도달함
- ESLint+Prettier에서 Biome로 갈아탐. lint-staged 들어가면 3~5초 걸렸는데 획기적으로 빨라짐
퍼포먼스 보니까 Rust 기반 프로젝트들 사랑스럽다.
- supabase 연동 firebase 쓰려다가 supabase로 결정
- 장점 : 구글 연동, 넉넉(?)한 500mb 라는 무료 용량
- 단점 : 맘에 안드는 프로젝트 URL 이름
mcp 연결해주니까 얼추 잘해줌 ㅋㅋㅋㅋ
로컬스토리지 값을 supabase에도 저장해야하는데, 평문 저장은 용량 관리 등등 단점이 있을것 같아서 압축으로 lz-string 적용 + 방어 코딩
- 유저 2월 구글 연동 업데이트 이후 약 180명 유저 들어옴
꾸준히 트래픽 나오니까 살맛 난다 재밌다 그냥!
OK, I bought fedi.blue because I can, and I have no plans to use it for anything specific. Well, at least, I want to build an app that is compatible with both the fediverse (AP Protocol) and Bluesky (AT Protocol) ecosystem at the same time. So... if you have any ideas or suggestions, feel free to let me know! Sincerely, I want to waste money no more for domains that I won't use, so if you have any good ideas, please, please, PLEASE share them with me. You can find me at @chomu.dev초무 on Bluesky and
솔브드 KALEID×SCOPE 이벤트 골드1 위주로 열심히 밀고 있다
악하 shared the below article:
일주일만에 새로운 엑셀 라이브러리를 만들다
Haze @nebuleto@hackers.pub
SheetKit은 기존 Node.js 엑셀 라이브러리들의 성능 한계와 기능 제약을 해결하기 위해 Rust로 개발된 고성능 스프레드시트 라이브러리입니다. 저자는 대량의 데이터 처리와 동적 템플릿 생성을 위해 Rust 코어 기반에 napi-rs를 활용한 Node.js 바인딩 구조를 설계했으며, 코딩 에이전트와의 긴밀한 협업을 통해 단 일주일 만에 초기 배포부터 v0.5.0 릴리스까지 달성했습니다. 특히 자바스크립트 객체 생성에 따른 가비지 컬렉션(garbage collection) 압박을 줄이기 위해 이진 버퍼(binary buffer)를 통한 데이터 전송 방식을 도입하고, 지연 로딩(lazy loading)과 스트리밍 리더 기능을 통해 대용량 파일 처리 효율을 극대화했습니다. 벤치마크 결과 기존 라이브러리 대비 압도적인 메모리 절감과 속도 향상을 보여주었으며, 특정 쓰기 시나리오에서는 V8 엔진의 최적화 덕분에 Rust 네이티브보다 빠른 성능을 기록하기도 했습니다. 현재 164개의 수식 함수와 43개의 차트 타입을 지원하며 실제 업무 현장에 성공적으로 적용 중인 SheetKit은 Node.js 환경에서 대규모 엑셀 데이터를 다루는 개발자들에게 강력하고 효율적인 솔루션을 제공합니다.
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왜 gaji인가? - TS로 안전하게 GitHub Actions 작성하기
개발곰 @gaebalgom@hackers.pub
GitHub Actions를 작성할 때 겪는 YAML의 구조적 한계와 타입 검사의 부재를 해결하기 위해 개발된 TypeScript(TS) 기반 도구인 gaji를 소개합니다. 저자는 Toss 인턴 과정에서 수많은 워크플로우를 다루며 느낀 불편함을 바탕으로, 데이터 표현 언어인 YAML 대신 프로그래밍 언어인 TypeScript를 사용하여 동작을 정의하고 실수를 미연에 방지하는 방식을 제안합니다. gaji는 사용자가 참조하는 모든 액션으로부터 로컬에서 즉시 타입을 생성하는 자동 코드젠(code generation) 방식을 채택하여, 커스텀 액션이나 사내 액션에서도 완벽한 자동완성과 타입 체크를 지원하는 것이 특징입니다. 기존의 린터 방식이나 중앙 집중식 타입 관리 도구와 차별화되는 이 도구는 Rust의 빠른 성능과 TypeScript의 범용성을 결합하여 복잡한 워크플로우의 가독성과 유지보수성을 극적으로 향상시킵니다. 비록 최종 산출물은 여전히 YAML이라는 플랫폼의 제약이 있지만, gaji는 개발자가 CI/CD 인프라 구축 과정에서 겪는 피로도를 줄이고 더 안전한 배포 환경을 설계하는 데 유용한 솔루션이 될 것입니다.
Read more →이거 인증방식 꽤 괜찮은 접근 방식인 것 같아서, 좀 고민을 해봤는데....
fedify CLI로 재현한다치면,
- 핸들 가지고 lookup
- outbox 가리키면서 lookup
- 첫번째 커서 가리키면서 lookup
- Create activity로 감싸져 있는 최근 5개 노트 lookup해서 content 까보기
요렇게 재현이 가능은 할 듯
Welcom to the gaji,
Type-safe GitHub Actions
Write GitHub Actions workflows in TypeScript with full type safety
임베딩때문인가?
맞는듯
클로드코드 만세
Group 액터를 어떻게 취급하는지 보려고 PeerTube/Lemmy 인스턴스 기웃기웃 거렸는데, 하나는 승인제고 하나는 가입을 그냥 안 받음
SKILL 문서하고 docker 환경만 잘 구성하면 Claude code를 인터렉티브 E2E 테스트 프레임워크로 만들 수 있지 않을까? 필요한 실행 스크립트하고 로그 분석 방법만 잘 쓰면 될 것 같음
75만명이 본 Opus 프롬프트입니다.
Miles Deutscher가 공유한 프롬프트로 SEO 최적화 웹사이트, Claude 기반 앱, 개인용 대시보드 등 어떤 것도 5분 안에 구현할 수 있다고 밝혔습니다.
해당 프롬프트는 AI를 기술 공동창업자 역할로 설정하고, 제품 기획부터 개발, 배포까지 전 과정을 맡기는 방식으로 구성되어 있습니다. 특히 단순히 잘 짜인 프롬프트보다 명확한 사양서를 기반으로 반복 피드백을 주는 방식이 더 효과적이라는 반응도 많습니다.
실제로 Claude나 GPT 모델에 이 방식으로 반복 테스트를 돌리면 빠른 시간 내 MVP를 만들 수 있다는 점에서 많은 개발자들이 주목하고 있습니다.
맛돈에서 3명이 부스트해줫으면 성공한 툿이다
🪟 "내 코파일럿 키를 어떻게 한 거냐!"
☘️ "코파일럿 키? 아아, 「이것」 말인가?"
🪟 "키사마아아아아아아----------!!!!!!!!!"
Compound Engineering: AI 네이티브 엔지니어링 철학
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- 모든 엔지니어링 작업 단위가 이후 작업을 더 쉽게 만드는 *복리형 소프트웨어 개발 방법론* 으로, AI 에이전트와의 협업을 체계화한 *4단계 루프(계획→실행→리뷰→복리화)* 를 핵심으로 구성
- *Plan → Work → Review → Compound* 의 반복 루프에서 엔지니어의 시간 중 *80%는 계획과 리뷰* , *20%는 실행…
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https://news.hada.io/topic?id=26560&utm_source=googlechat&utm_medium=bot&utm_campaign=1834
오픈스트리트 맵에 마스킹 안된 건물들 그리면서 멍 때리는 것도 좋은듯
A Broken Heart - Allen Pike
https://allenpike.com/2026/a-broken-heart/
- 개발자가 웹 앱 대시보드가 Safari에서 10배 느리게 로딩되는 것을 발견
- Claude 로 디버깅하며 React 문제, 서버 체크, 성능 프로파일링을 거쳐 원인을 추적
- 원인은 Noto Color Emoji 폰트를 사용한 하트 이모지 하나였으며, Safari의 느린 SVG 렌더링으로 인해 1600ms 레이아웃 지연 발생
- 해결책은 Apple Color Emoji를 먼저 사용하는 것
AI FOMO에 휩쓸려 뭐라도 해야겠다는 생각이 드는 입문자(?)라면, 대뜸 강의든 장비든 뭐든 비싼 무엇을 사지 말고 다음 두 가지를 하시길 권해봅니다.
- 가장 비싼 Plan으로 마음껏 써보기 클로드 코드, 코덱스 등 AI 에이전트 서비스의 가장 비싼 Plan을 한 달 정도는 경험해보세요. 사용량 제한받거나 성능이 떨어지는 AI 모델을 쓰면, AI에 대한 관점도 그 정도에 갇힐 가능성이 커요.
프론티어급 모델을 토큰 화끈하게 사용했을 때 AI 서비스가 제공하는 가치는 꼭 경험해봐야 합니다.
AI 모델 이용료는 더 줄어들 수 있지만, AI 모델을 더 내 손 위에 쥐어주는 AI 에이전트 서비스는 부가가치를 높이는 방향으로 이용료가 낮아지진 않을 겁니다. 게다가 현재는 경쟁하느라 적자 감수하며 퍼주는 것에 가까워서 고객에게 잔치 시기가 끝나면 이용료가 오르거나 제약이 커질 것 같습니다.
제 직업 환경의 상황으로 예로 들지요. 새로운 소프트웨어 개발 도구를 도입할 때, 잘못 도입하면 발생하는 비용이 크기 때문에 많은 시간 분석하고 검증하고, 학습하였습니다. 가치있는 일이지만 시간 비용이 너무 큽니다. 그러나 최근에 AI 코딩 에이전트를 이용해 후보 도구를 동시에 적용해봅니다. 예전엔 여러 사람이 동원되거나 긴 시간을 들여야 했지만, 이제는 혼자서 짧게는 몇 시간, 길어도 며칠 안에 실 경험에 기반한 판단 자료를 도출합니다.
리서칭하는 도구에 대해 직접 조사하거나 AI가 조사한 걸 리뷰하고 재검증하기도 했습니다. 하지만 사용량이 넉넉한 Plan을 사용한 이후로는 사용할 도구가 오픈소스인 경우, 코드 전체를 AI 에게 분석시키곤 합니다. 토큰 사용량으로 보면 1시간도 안 되어 몇 만원을 쓰는 셈인데, 제가 알고싶은 정보를 자세히 학습하기에도 좋고, AI 환각을 줄여주는 데에도 도움이 됩니다.
사용량 제한이 큰 Plan을 사용할 땐 마치 토큰을 아껴쓰느라 예전처럼, 즉 현재처럼 AI를 활용할 엄두를 못냈습니다.
- 가능성과 한계 인식하기 1번의 연장인데, 화끈하게 AI 에이전트를 여러 방향으로 사용하다보면 자연스레 생각이 복잡해질텐데, 특히 다음 두 가지를 고민해보세요.
- 내가 하는 일, 내 환경에 대해 재정의하기
- 재정의한 내 상황에 비추어 가능성(미래)과 한계(현재)를 정의하기
그동안 많은 일하는 방식, 학습하는 방식, 협업하는 방식은 “사람”을 대상으로, 기준으로 하여 오랜 세월 고도화되어 잡힌 체계입니다. AI는 사람과 다릅니다.
소프트웨어를 만드는 환경을 예로 들겠습니다. 조직의 협업 체계에서 대개는 개발팀, 즉 소프트웨어 개발이 병목 자원입니다. 그래서 병목 자원 관리에 초점을 많추는 소프트웨어 개발 방법이나 협업 체계가 대부분입니다. 과감히 납작하게 본다면, 기획을 조직에 전파하는 용도로 발표 장표를 만드는 이유는, 그 작업 비용이 더 싸기 때문입니다. 전달력이 떨어지지만 전체적으로 봤을 때 저렴한 경우가 많습니다. 만약 발표 장표 만드는 목적이 비용이라면, AI 코딩 에이전트를 사용하여 데모 버전을 만드는 게 더 저렴합니다. 이용료, 시간은 물론이고, 실제 돌아가는 데모 버전의 전달력도 정적인 글, 그림보다 낫습니다.
AI 에이전트를 펑펑 사용하면서 자신이 일하는 체계, 방식에서 사람 간 협업을 기준으로 하는 부분이 무엇인지 고민해보세요.
대체하거나 효율을 높일 부분 뿐만 아니라 한계도 고민하세요. 그 한계가 AI 모델이나 에이전트에서 기인하는 걸 수도 있고, 사람(자기 자신)에게서 기인하는 걸 수도 있습니다.
2번 단계에 오면 다음에 뭘 해야할지 방향이 잡힙니다. 하다못해 강의나 강좌, 책도 무엇을 봐야할지 관점이 생깁니다. 어떤 사람과 어떻게 협업할지, 어떤 도구에 돈을 더 들일지, 내가 몸으로 떼우는 게 나을지. 그 단계에 돈을 쓰세요.
이 과정을 경험하고, 내 관점을 갖는 데 1~2달이면 충분합니다. 요즘처럼 AI 발전이 빠른 시기에 너무 느린 것 아니냐고요. 불과 1년 전만 해도 AI 코딩 에이전트의 수준은 현재와 비교불가 수준이었다는 걸 보면 그런 마음이 들 수 있습니다. 근데, AI가 도구라는 점은 전혀 달라지지 않았습니다. 문제를 정의하고, 실제 문제를 해결하는(execution) 결정과 방식은 사람이 합니다. 끊임없이 새로운 도구는 나왔고 발전해왔지만, hello world에 머무르는 사람은 그때나 지금이나 hello world에 머무르고, 변화를 일으키거나 변화하는 사람도 그때나 지금이나 있어왔습니다.
보안 위협 등 조심해야 할 건 많은데, 이또한 앞서 거론한 “한계”로 파악하는 게 우선입니다. 문제를 알고, 정의할 수 있으면 해결 방법도 찾을 가능성이 큽니다. 더군다나 AI가 끝내주는 점 중 하나는 자연어로 소프트웨어 “엔지니어링”을 실행하는 겁니다. 그리고 “소프트웨어”여서 실행 비용이 상대적으로 저렴하고요.
고환율 시기라 100 USD, 200 USD가 부담스럽지만, 고성능 AI 도구를 다양한 방법으로 써보며 내 생각과 관점을 넓히는 비용으로는 저렴합니다.
수박 겉핥기 식으로 알고 있는 pm이, 팀원에게 “요즘 이렇게들 많이 한다는데, 이렇게 하면 어때?" 칠떡같이 알아듣고 코드를 뽑아낸다.
여러 수박을 핥아야 하는 직업군이 된 것 같다.
일을 대하는 태도가 많이 바뀔수밖에 없다. 예전 같으면 코드를 직접 작성하는게 시간적으로 해결못할 일이니 그냥 그대로 두거나 넘어갔다.
이제 개념적으로 이해할 수 있는 일이라면 코딩 자체는 문제가 아니니 문제와 해결법에 더 집중 가능한 형태가 된듯
ㅋㅋㅋ 예전 같으면 넘어갔을 아주 사소한 변경을 오픈 소스에 기여하고 거창한 말을 해보았음ㅋㅋㅋ
결론적으론 뿌듯하다
좋아하던 게임이 섭종각이 서서 스토리 백업한답시고 OCR 앱을 만들어보려는 자 이런 식으로 만들려했던 것만 263748개 완성된 건 한자릿수대 과연 이번에는?
요새 나도 궁금하긴했는데 미국과 중국 회사들이 이렇게 AI와 로보틱스 발전을 밀어붙이는 이유가 뭔가했는데... 전형적인 냉전 논리라고 함. 양쪽나라가 서로 죽을듯이 경쟁중이고 질수없음; 인플레이션, 인민/국민의 경제상황 이런거 다 뒤로 우선순위가 밀려버린 상황; 즉 한쪽을 눌러버리고 이겨야하는 상황 같음. 유럽은 중간에 끼지도 못하고 소수의 국가 (한국 포함) 정도만 지금 어찌저찌 따라가거나 이익을 보고 있고 나머진 바스라지는 중이고...
youtu.be/v3oms4Kx68c?...
2026년, 미국이 선택한 유일한 희소 자산
