Hi, I'm who's behind Fedify, Hollo, BotKit, and this website, Hackers' Pub!

Fedify, Hollo, BotKit, 그리고 보고 계신 이 사이트 Hackers' Pub을 만들고 있습니다.

FedifyHolloBotKit、そしてこのサイト、Hackers' Pubを作っています。

嗨,我是 FedifyHolloBotKit 以及這個網站 Hackers' Pub 的開發者!

Website
hongminhee.org
GitHub
@dahlia
Hollo
@hongminhee@hollo.social
DEV
@hongminhee
velog
@hongminhee
Qiita
@hongminhee
Zenn
@hongminhee
Matrix
@hongminhee:matrix.org
X
@hongminhee

I received a heartwarming about today!

@bglbgl gwyng shared in the FediDev KR Discord server:

I had trouble finding good resources explaining ActivityPub, but after reading through the Fedify docs from start to finish, I feel like I've actually digested it.

They also posted on their Hackers' Pub:

If you want to learn ActivityPub efficiently, just read the Fedify docs from beginning to end.

This makes all the documentation work worthwhile. Glad our docs are helping people understand not just Fedify, but itself.

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네이버에서 이런 걸 왜 만들었을까?

Tamgu는 Prolog에서 영감을 받은 술어 엔진과 Haskell 언어에서 영감을 받은 기능적 기능을 갖춘 명령형 언어입니다. 이 세 가지 프로그래밍 스타일을 자유롭게 혼합할 수 있습니다.

https://github.com/naver/tamgu/tree/master

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해커스펍 계정은 쓰기 전용으로, 우리인생은 읽기전용으로 사용하고 있다. 또는 기술 관련 콘텐츠는 해커스펍에 올리고 일상은 우리인생에 올리려고 한다.

클라이언트는 팬피를 쓰고 있는데 해커스펍은 마스토돈 API 구현이 안 되어 있어서 팬피에는 우리인생 계정을 연동했다.

그런데 팬피에서 재밌게 글을 읽다 보면 무심코 팬피에서(우리인생 계정으로) 해커스펍 글에 댓글을 달아서 뭔가 곤란하다⋯

그리고 해커스펍에 오신 분들은 거의 다 팔로우를 하고 있는데 동시에 우리인생에서도 팔로우를 해야해서(팬피에서 읽어야 하니까) 불편하다.

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파워쉘 스크립트를 외부에서 콜하는 방법으로 ps2exe를 쓰다가 그냥 bat 파일 하나 만들어서 거기서 pwsh.exe 호출하면 된다는 사실을 발견... 쿨럭;; 레거시가 이렇게 쓰이나. ㅋㅋ;

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네이버에서 이런 걸 왜 만들었을까?

Tamgu는 Prolog에서 영감을 받은 술어 엔진과 Haskell 언어에서 영감을 받은 기능적 기능을 갖춘 명령형 언어입니다. 이 세 가지 프로그래밍 스타일을 자유롭게 혼합할 수 있습니다.

https://github.com/naver/tamgu/tree/master

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소프트웨어 개발자들이 자주 틀리는 외래어 표기법.

영어 틀린 표기 올바른 표기
app 어플
application 플리케이션 플리케이션
directory 디렉 디렉
front-end 트엔드 트엔드
message
method
release 릴리 릴리
repository 포지 포지

또 있을까요?

@hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) 꼭 외래어만 그런 건 아니지만 ㅐ와 ㅔ의 혼선이 제법 있는데, 이를테면 lag 랙("렉"으로 틀림) 같은 사례가 있습니다. 그 밖에는 daemon 다이먼(동계어인 demon에 이끌려 "데몬"이 널리 쓰이지만, 애초에 demon의 올바른 표기는 "디먼"임) 같은 게 생각나네요. 뭐 알아도 그렇게 안 쓰는 사람이 너무 많아서 대부분 틀린 표기로 쓰게 되지만...

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We're excited to announce the release of Fedify 1.5.0! This version brings several significant improvements to performance, configurability, and developer experience. Let's dive into what's new:

Two-Stage Fan-out Architecture for Efficient Activity Delivery

now implements a smart fan-out mechanism for delivering activities to large audiences. This change is particularly valuable for accounts with many followers. When sending activities to many recipients, Fedify now creates a single consolidated message containing the activity payload and recipient list, which a background worker then processes to re-enqueue individual delivery tasks.

This architectural improvement delivers several benefits: Context.sendActivity() returns almost instantly even with thousands of recipients, memory consumption is dramatically reduced by avoiding payload duplication, UI responsiveness improves since web requests complete quickly, and the system maintains reliability with independent retry logic for each delivery.

For specific requirements, we've added a new fanout option with three settings:

// Configuring fan-out behavior
await ctx.sendActivity(
  { identifier: "alice" },
  recipients,
  activity,
  { fanout: "auto" }  // Default: automatic based on recipient count
  // Other options: "skip" (never use fan-out) or "force" (always use fan-out)
);

Canonical Origin Support for Multi-Domain Setups

You can now explicitly configure a canonical origin for your server, which is especially useful for multi-domain setups. This feature allows you to set different domains for WebFinger handles and URIs, configured through the new origin option in createFederation(). This enhancement prevents unexpected URL construction when requests bypass proxies and improves security by ensuring consistent domain usage.

const federation = createFederation({
  // Use example.com for handles but ap.example.com for ActivityPub URIs
  origin: {
    handleHost: "example.com",
    webOrigin: "https://ap.example.com",
  },
  // Other options...
});

Optional Followers Collection Synchronization

Followers collection synchronization (FEP-8fcf) is now opt-in rather than automatic. This feature must now be explicitly enabled through the syncCollection option, giving developers more control over when to include followers collection digests. This change improves network efficiency by reducing unnecessary synchronization traffic.

await ctx.sendActivity(
  { identifier: sender },
  "followers",
  activity,
  { 
    preferSharedInbox: true,
    syncCollection: true,  // Explicitly enable collection synchronization
  }
);

Enhanced Key Format Compatibility

Key format support has been expanded for better interoperability. Fedify now accepts PEM-PKCS format in addition to PEM-SPKI for RSA public keys. We've added importPkcs1() and importPem() functions for additional flexibility, which improves compatibility with a wider range of ActivityPub implementations.

Improved Key Selection Logic

The key selection process is now more intelligent. The fetchKey() function can now select the public key of an actor if keyId has no fragment and the actor has only one public key. This enhancement simplifies key handling in common scenarios and provides better compatibility with implementations that don't specify fragment identifiers.

New Authorization Options

Authorization handling has been enhanced with new options for the RequestContext.getSignedKey() and getSignedKeyOwner() methods. This provides more flexible control over authentication and authorization flows. We've deprecated older parameter-based approaches in favor of the more flexible method-based approach.

Efficient Bulk Message Queueing

Message queue performance is improved with bulk operations. We've added an optional enqueueMany() method to the MessageQueue interface, enabling efficient queueing of multiple messages in a single operation. This reduces overhead when processing batches of activities. All our message queue implementations have been updated to support this new operation:

If you're using any of these packages, make sure to update them alongside Fedify to take advantage of the more efficient bulk message queueing.

CLI Improvements

The Fedify command-line tools have been enhanced with an improved web interface for the fedify inbox command. We've added the Fedify logo with the cute dinosaur at the top of the page and made it easier to copy the fediverse handle of the ephemeral actor. We've also fixed issues with the web interface when installed via deno install from JSR.

Additional Improvements and Bug Fixes

  • Updated dependencies, including @js-temporal/polyfill to 0.5.0 for Node.js and Bun
  • Fixed bundler errors with uri-template-router on Rollup
  • Improved error handling and logging for document loader when KV store operations fail
  • Added more log messages using the LogTape library
  • Internalized the multibase package for better maintenance and compatibility

For the complete list of changes, please refer to the changelog.

To update to Fedify 1.5.0, run:

# For Deno
deno add jsr:@fedify/fedify@1.5.0

# For npm
npm  add     @fedify/fedify@1.5.0

# For Bun
bun  add     @fedify/fedify@1.5.0

Thank you to all contributors who helped make this release possible!

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소프트웨어 개발자들이 자주 틀리는 외래어 표기법.

영어 틀린 표기 올바른 표기
app 어플
application 플리케이션 플리케이션
directory 디렉 디렉
front-end 트엔드 트엔드
message
method
release 릴리 릴리
repository 포지 포지

또 있을까요?

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어제 타임라인에서 맥미니 서버로 어느정도 규모까지 버틸 수 있을지에 대한 고민이 지나가는걸 봤는데 1월부터 신형 맥미니로 이것저것 운영해본 경험 안에서는 오히려 문제는 서버 기계가 아니라 가정용 전원과 가정용 인터넷에서 터질 것 같다.

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소프트웨어 개발자들이 자주 틀리는 외래어 표기법.

영어 틀린 표기 올바른 표기
app 어플
application 플리케이션 플리케이션
directory 디렉 디렉
front-end 트엔드 트엔드
message
method
release 릴리 릴리
repository 포지 포지

또 있을까요?

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<Tracing the thoughts of a large language model>

LLM이 어떻게 생각하는지 추적하는 연구인데 아주 흥미롭다. LLM이 단순히 바로 다음에 올 높은 확률의 단어를 선택할 것이라고 생각했지만, 실제로는 미리 단어를 계획한 다음에 문장을 완성했다고. 다국어 구사와 암산 부분도 재미있다. 인간이 생각하는 방식과 크게 다르지 않은 것 같은데 기계가 정말 생각을 못한다고 할 수 있을까...

anthropic.com/research/tracing

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GN⁺: 대형 언어 모델의 사고 과정을 추적하기
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- Claude 같은 언어 모델은 사람이 직접 프로그램한 것이 아니라 방대한 데이터로 학습됨
- 학습 과정에서 문제 해결 전략을 스스로 학습하며, 이 전략은 수십억 개의 연산에 암호화되어 있음
- 결과적으로 모델 개발자조차도 Claude가 대부분의 작업을 어떻게 수행하는지 완전히 이해하지 못함
- Claude 같은 모…
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https://news.hada.io/topic?id=20002&utm_source=googlechat&utm_medium=bot&utm_campaign=1834

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better CSS에 대한 접근들(CSS-in-JS, Atomic CSS, Preprocessor)의 공통된 한계는 constraint solving 방식이 아니란 것이다.

다들 어떤 기존의 스타일을 '덮어쓰는' 방법, 근데 개중에 좀 잘 덮어쓰는 방법을 찾고 있다. 그런데 많은 경우, 뭔가를 덮어쓰려고 하고 있다면, 그건 사실 값을 덮어쓰는게 아니고 만족해야할 조건을 추가하고 싶은거다. 값을 덮어쓰는 것은 조건을 추가하는 방법 중 가장 강제적인 하나의 방법일 뿐이고. 즉, 디자인 시스템은 어떤 조건들의 합들로부터 실제 스타일을 구하는 방법이어야 하고, 개발자는 조건만 명시할 수 있어야 한다.

constraint solving을 잘 설계하고 구현하는게 어렵다 왜 이렇게 안 하냐고 하긴 좀 거시기하다. 그래서 나도 요즘 propagator를 공부중이다.

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데이터에서 인과 관계를 아예 찾을 수 없냐면, 그렇지는 않습니다. 그 과정이 생각보다 조금 더 단계가 많을 뿐입니다. 인과 분석에 있어서, 인과 구조가 단순히 ‘뭐가 바뀌면 뭐가 바뀐다‘ 이상으로 다양하고, 어떤 식으로 다양할 수 있는지를 이해해야 인과 관계를 가정하고 조건적 사고를 진행할 수 있을 것입니다. 이를 고려하지 않고 너무 인과관계를 단순하게 보다보니 잘못된 내용을 호도하거나 아예 배제하는 경우가 종종 눈에 띄어 아쉽습니다. 관련하여 인과 관계 구조를 구분하고 각각의 분석법을 훑어볼 수 있게 정리해 보았습니다. https://cojette.github.io/posts/structureofcausation/

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베이즈 확률론에서 사후 확률을 다룰 때 베타 분포를 가정한다. 베타 분포의 확률 밀도 함수는 다음과 같다.

f(x;α,β)=1B(α,β)xα1(1x)β1 f(x; \alpha, \beta) = \frac{1}{B(\alpha, \beta)} \cdot x^{\alpha-1}(1-x)^{\beta-1}

여기서 B(α,β)는 베타 함수이며 다음과 같이 정의된다.

B(α,β)=Γ(α)Γ(β)Γ(α+β) \mathrm{B}(\alpha,\beta) = \frac{\Gamma(\alpha)\Gamma(\beta)}{\Gamma(\alpha+\beta)}
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해커스펍 계정을 만들었습니다. 권유와 초청 주신 분들 감사합니다.

저는 게임 기획자로 일하고 있습니다만, 요즘 몇년은 js/react로 제품에 들어갈 코드를 짜는 일이 많습니다. 최근에는 https://guji.jjme.me/ 에서 블로그를 쓰는 데 많은 에너지를 쓰고 있습니다.

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洪 民憙 (Hong Minhee) shared the below article:

거꾸로 상태 모나드로 강화 학습 하기 (1/2)

bgl gwyng @bgl@hackers.pub

이 글은 하스켈로 강화 학습을 구현하며 겪는 기술적인 고민과 해결 과정을 다룹니다. 저자는 Hasktorch 라이브러리를 사용하여 스네이크 게임을 강화 학습으로 훈련시키는 과정을 소개하며, 데이터 없이 에이전트를 학습시키는 강화 학습의 장점을 강조합니다. 특히, 에이전트와 환경을 정의하고, 보상 함수를 설계하여 뱀이 먹이를 먹도록 유도하는 방법을 설명합니다. 글에서는 즉각적인 보상과 누적 보상의 차이를 지적하며, 감쇠율을 적용하여 미래의 보상을 현재의 선택에 반영하는 방법을 제시합니다. 또한, 순수 함수로 환경을 정의하는 것의 한계를 언급하며, 환경이 에이전트를 실행할 수 있는 모나드여야 함을 강조합니다. 저자는 이 경험을 통해 얻은 인사이트를 공유하며, 강화 학습 코드를 더 효율적으로 작성하는 방법에 대한 고민을 제시합니다. 다음 글에서는 상태 모나드를 사용하여 이러한 문제점을 해결하는 방법을 소개할 예정이며, 독자들에게 모나드에 대한 사전 학습을 권장합니다.

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