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Hi, I'm who's behind Fedify, Hollo, BotKit, and this website, Hackers' Pub! My main account is at @hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) :nonbinary:.

Fedify, Hollo, BotKit, 그리고 보고 계신 이 사이트 Hackers' Pub을 만들고 있습니다. 제 메인 계정은: @hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) :nonbinary:.

FedifyHolloBotKit、そしてこのサイト、Hackers' Pubを作っています。私のメインアカウントは「@hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) :nonbinary:」に。

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연구자로서, 또한 한 명의 개발자로서 현 세대에 항상 궁금한 것은 AI가 얼마나 도움이 되느냐이다.

Haskell, OCaml은 말할 것도 없고, JavaScript, Python도 AI와 써 본 경험으로는 그들이 큰 도움이 되느냐는 질문에 자신있게 "그렇다"고 하기 힘든 경험만 해봤기 때문이다.

내가 코드의 형식에 대한 집착이 너무 심한 것이 원인일 수는 있겠으나... AI가 준 결과를 여기 바꾸고 저기 바꾸다보면 결국 내가 쓴 처음부터 코드가 된다.

얼핏 드는 생각으로는 거의 "타입도 없고 문서화도 잘 안되어 있는 환경에서는 사람들이 기능을 이해하기 어려우니 AI를 쓰겠다..."싶다가도, "그러면 내가 잘 아는 분야에 대해서 왜 AI를 써야하지?"하는 생각도 떨치기 힘든 상황이 자주 찾아온다.

결과적으로 나는 AI를 사용하려는 시도를 (적어도 일시적으로는) 멈추었다.

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dadjokes.social 만들어서 보내드려야 할 분들이 늘어나고 있네요

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연구자로서, 또한 한 명의 개발자로서 현 세대에 항상 궁금한 것은 AI가 얼마나 도움이 되느냐이다.

Haskell, OCaml은 말할 것도 없고, JavaScript, Python도 AI와 써 본 경험으로는 그들이 큰 도움이 되느냐는 질문에 자신있게 "그렇다"고 하기 힘든 경험만 해봤기 때문이다.

내가 코드의 형식에 대한 집착이 너무 심한 것이 원인일 수는 있겠으나... AI가 준 결과를 여기 바꾸고 저기 바꾸다보면 결국 내가 쓴 처음부터 코드가 된다.

얼핏 드는 생각으로는 거의 "타입도 없고 문서화도 잘 안되어 있는 환경에서는 사람들이 기능을 이해하기 어려우니 AI를 쓰겠다..."싶다가도, "그러면 내가 잘 아는 분야에 대해서 왜 AI를 써야하지?"하는 생각도 떨치기 힘든 상황이 자주 찾아온다.

결과적으로 나는 AI를 사용하려는 시도를 (적어도 일시적으로는) 멈추었다.

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〈내가 LLM과 함께 코딩하는 방식〉이라는 글을 써 봤습니다…만 이미 LLM 많이 활용하는 분들은 잘 알고 계실 내용들이긴 합니다.

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자기소개: 바이브코딩 116일차... 여전히 아는 건 없고 어떻게 동작하는지 모르겠지만 어쨌든 굴러가니 된 게 아닐까??의 마인드를 갖고 있는 삐비에요. 이번에 @kodingwarriorJaeyeol Lee 님이 추천해주신 (오츠카 아미 저)를 읽고 감명을 많이 받았어요. 삐비도 해보고 싶다는 마음으로 해커스펍에 가입하게 되었습니당! 여태 바이브 코딩을 가챠 돌리는 느낌으로 해왔더니 한계가 많이 보이더라구영... 진심 어디서부터 시작해야할지 막막하지만, 100일동안 어떻게든 열심히 해보겠습니다...!!!!!!!!!!!

매일 최소 한 시간씩~! 바이브코딩 위주(할 줄 아는 게 이것뿐이라!)에 공부를 곁들이는 식으로~! 100일 챌린지 시작해보겠습니다!

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내가 LLM과 함께 코딩하는 방식

洪 民憙 (Hong Minhee) @hongminhee@hackers.pub

이 글은 저자가 LLM(Large Language Model)을 활용하여 코딩하는 방법에 대한 개인적인 경험과 팁을 공유합니다. LLM 코딩 에이전트 사용 시 맥락 제공의 중요성을 강조하며, Claude Code 모델을 선호하는 이유와 그 장단점을 설명합니다. 세부적인 지시를 위해 GitHub 이슈를 활용하고, 설계는 사람이, 구현은 LLM이 담당하는 역할 분담을 제안합니다. 또한, 프로젝트 지침을 담은 *AGENTS\.md* 파일의 중요성과 Context7을 활용한 문서 제공 방법을 소개합니다. 계획 모드를 통해 LLM이 스스로 피드백 루프를 돌도록 유도하고, 필요한 경우 손 코딩을 병행하여 코딩의 재미를 유지하는 전략을 제시합니다. 이 글은 LLM을 단순한 도구가 아닌 협력적인 동료로 활용하여 개발 효율성을 높이는 방법을 모색하는 개발자들에게 유용한 인사이트를 제공합니다.

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問題としてソフトウェアがAGPLだと感染する (個人的にはプラグインが拡張するソフトウェアのコードを含まない限りコピーレフトの制約に縛られることを望んでいない)のでどうしようってなる

この場合はプラグインAPIの概念をコアに分離してKagura (Mastodon API, Admin UI等)自体をそれのプラグインとして実装するのが妥当なんだろうけど悩む

ただその場合はコアにapkit.serverを実装しないと結局ライセンスに縛られかねない (Mastodon APIの実装側をAGPLにする方針の場合)

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이제 자신이 보여주고 싶지 않은 추천사를 가리는 기능도 추가되었습니다. 메인 페이지에서 링크 타고가시면 사용 가능해요. 많은 이용 부탁드립니다.

https://referral.akaiaoon.dev/ 이 링크에서 사용 가능하고, 내가 받은 추천사는 https://referral.akaiaoon.dev/u/:username 으로 볼 수 있습니다. 아래 말코링님의 추천사 리스트를 참조해 주세요.

말코링님의 추천사

레퍼럴프로젝트의 새로운 기능 - 추천사 가리기
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이제 초기 C# 개발은 Cursor, Amazon Kiro, Windsurf, 혹은 VS Code에서 손쉽게 시작할 수 있습니다.

저는 .NET 10 출시 시점에 맞추어 File-based App 템플릿 팩을 준비했습니다. 곧 업데이트를 통해, 템플릿 내에 바이브코딩(Vibe-coding) 지시 파일도 포함될 예정입니다.

템플릿 중에는 .NET Aspire는 물론, C# AWS CDK 템플릿도 있습니다. :-D

이제 전통적인 .NET 개발 방식과는 전혀 다른 경험을 열어줄 수 있다고 확신합니다.

https://forum.dotnetdev.kr/t/fbatemplates-1-0-0/13779

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@hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) 음… 코딩이 막힐 때는 코딩 말고 잡담을 써 보시는 건 어떨까요? 개인적으로는 LLM 도움 받는 코딩 환경을 어떻게 설정해서 쓰고 계신지, 에디터와 개발 환경 등의 연동은 어떻게 해 두고 사용 중이신지가 궁금합니다. 글로 써 주시면 감사할 듯…

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최근에 잔뜩 오라클 클라우드를 욕하고 다니긴 했지만 계속 고민해봤는데 비용문제가 제일 커서 쓰는게 맞을 거 같다... 뭔가 오라클라우드의 단점을 쿠버네티스로 상쇄할 수 있을 거 같음 (자체 오토스케일링 등을 안 쓰고 쿠버네티스로 하기 등등)

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We’re in the discovery phase to from Oracle: depositions, surveys, evidence, expert testimony. Costly, but vital to protect "JavaScript" for all.

Help us put forward the strongest case possible👇

deno.com/blog/javascript-tm-go

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JUnitから受け継がれる伝統によれば、expected, actualの順序が正しい。しかし最近ではactual, expectedの順で書く場合も多いよう。

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요즘 일본어 공부할 때 사전형 단어 같은 거 학습할 땐 파파고에다가 단일 단어 위주로 해서 바로바로 그냥 한국어 입력해서 번역된 거로 배우고 (예문이랑 같이 떠서 좋음), 맥락이라든가 뉘앙스 혹은 collocation이 어떻게 이루어지는지 알고싶을 때(소위 말하는 '어감')는 LLM이 출력해준 걸로 배운다. 어릴 때 영어 배울 땐 후자에 대한 학습을 명시적으로 받지 않아서 직접 원서 읽거나 드라마나 영화 보면서 자연스럽게 체득하거나, SKELL 같은 collocation/thesaurus 사전을 활용한다든가, 원어민들한테 하나하나 물어보면서 깨부하면서 배웠는데 LLM이 그 역할을 완벽히까지는 아니더라도 어느 정도는 하는 것 같아서 좀 편함...

그나저나 나 지금까지 파파고 규칙기반+인공신경망 조합으로 학습된 건 줄 알았는데 (연식이 좀 된 플랫폼이니깐) 문서 보니깐 인공신경망만 썼나보네...정확히 무슨 모델을 썼는지는 안 나와있는데 인코더 디코더랑 병렬코퍼스가 언급되어 있는 걸 보니 seq2seq 같은 거 쓰는 걸까 싶다.

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@hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) 님의 추천으로 클로드 코드를 쓰고나서 결국 커서 구독을 해지했다. 깃헙 코파일럿의 에이전트보다도 커서의 에이전트가 플래닝을 못한다는건 알고 있었는데, 클로드 코드는 그것보다 몇단계는 더 잘한다는 느낌이다. 그렇다보니 점점 탭 컴플리션을 안쓰게 되어서, 코드로 충분하다는 생각.

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디코 킬 때 마다 뭔가 자꾸 업데이트 되는 거는 업데이트를 체킹하는 걸까 아니면 진짜로 잠수함 패치 포함 업데이트를 자주 해서 그런 걸까 그것도 아니면 내가 그냥 맥을 가끔 가다가 재부팅 해서 그런 걸까?

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이제 자바 메인을 이렇게 써도 된다니 놀랍군요

void main() {  
    var name = IO.readln("What is your name? ");  
    IO.println("Hello, " + name);  
}  
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