Outsider's Dev Story

Stay Hungry. Stay Foolish. Don't Be Satisfied.
RetroTech 팟캐스트 44BITS 팟캐스트

기술 뉴스 #265 : 25-03-01

웹개발 관련

  • Reproducibility vs. Provenance: Trusting the JavaScript Supply Chain : 자바스크립트 패키지 생태계에서 공급망의 보안과 신뢰성을 높이기 위해 업계에서 메타데이터를 제공하며 출처 확인을 통해 신뢰를 높이고 있지만 여기에는 완전한 보장을 지원하지 못하고 검증도 부족한 부분이 있다. 이를 해결할 수 있는 reproduce를 공개했는데 이는 소스 리포지터리에서 npm 패키지를 다시 빌드한 뒤 비교해서 무결성을 확인하는 방식이다. reproduce를 사용해서 상위 5,000개의 패키지를 테스트한 결과 5.78%가 검증이 가능했고 이 패키지 중에서 출처 증명을 제출한 패키지는 3.72%에 불과했다.(영어)

그 밖의 개발 관련

  • My LLM codegen workflow atm : 코딩할 때 LLM을 어떻게 사용하는지 정리한 글이다. 새로 프로젝트를 시작하는 그린필드와 레거시에서 작업하는 경우로 구분했는데 ChatGPT로 아이디어를 구체화해서 spec.md로 만들고 이를 바탕으로 계획을 세워서 prompt_plat.md를 만든 뒤 이를 todo.md로 만들게 한다. 코딩은 여러 도구가 다 뛰어나지만 Claude와 Adier를 사용해서 코드를 작성한다. 그린필드가 아닌 작업에서는 repomix를 이용해서 저장소의 내용을 output.txt로 만들고 이를 LLM에 전달한 뒤 Claude와 Aider를 사용해서 개발한다.(영어)
  • How Core Git Developers Configure Git : Scott Chacon이 Git의 핵심 개발자들이 사용하는 gitconfig를 공개하면서 git의 기본값이 아니지만 유용한 설정을 정리한 글이다. 브랜치 소팅 설정과 칼럼 리스팅 설정을 포함해서 태그의 소팅이 제대로 되도록 설정할 수 있다. git diff에서는 기본 알고리즘인 myers 대신 histogram을 사용하거나 colorMoved를 설정하면 diff를 더 쉽게 볼 수 있다. push와 pull에 대해서 원격과 동기화를 쉽게 하기 위한 설정을 설명한다.(영어)
  • How to do patch-based review with git range-diff : 여러 커밋 중간에 잘못된 내용이 있을 때 이를 수정하려면 잘못된 내용을 수정한 커밋을 추가로 하거나 잘못된 내용이 포함된 커밋을 다시 수정해서 원래 잘못된 내용이 없는 것처럼 만드는 방법이 있다. 후자를 사용했을 때 실제 어떤 변경이 있었는지 파악하기가 어려운데 Git에서 range-diff를 사용하면 같은 브랜치 내에서 다른 커밋간에 비교할 수 있으므로 이를 사용하면 어떤 변경이 있었고 커밋 메시지는 어떻게 달라졌는지까지 확인할 수 있다.(영어)
  • Get coding help from Gemini Code Assist — now for free : Google이 코딩을 도와주는 Gemini Code Assist를 발표했다. Gemini Code Assist는 Gemini 2.0을 사용하며 한 달에 180,000개의 코드 완성을 무료로 제공하고 VS Code와 JetBrains IDE에서 사용할 수 있다. 공개/비공개 리포지터리에서 코드 리뷰를 할 수 있는 Gemini Code Assist for GitHub도 함께 공개했다.(영어)
  • Code review in GitHub Copilot is now in public preview : GitHub Copilot Code review가 퍼블릭 프리뷰가 되어 모든 Copilot 구독자가 코드 리뷰를 사용할 수 있게 되었다.(영어)
  • Warp, the intelligent terminal, now available on Windows : 터미널 앱인 Warp의 Windows 버전이 공개되었다.(영어)

인프라 관련

  • Google’s principles for measuring developer productivity : Google에서 최근 개발자 생산성 관련해서 공개한 Measuring Productivity: All Models Are Wrong, But Some Are Useful 논문의 내용을 정리한 글이다. 단일 메트릭은 피해야 하고 여러 모델을 봐야 하는데 측정이 목표가 되면 사람들은 목표를 달성하려고 하므로 인센티브가 잘못 작용할 가능성이 있다. 생산성의 다양한 측면을 측정해야 하는데 Google에서는 속도, 편의성, 품질의 세 가지 차원을 지표로 사용하고 있고 시스템 기반 데이터와 설문 기반의 데이터를 함께 사용하고 있다.(영어)
  • OpenTelemetry Metrics Explained: A Guide for Engineers : OpenTelemetry의 메트릭의 구성요소와 instruments 타입인 Counter, UpDownCounter, Guage, Histogram이 각각 어떤 특징이 있어 어떤 상황에서 사용하는지 설명한다.(영어)
  • Making Cloudflare the best platform for building AI Agents : 프로세스 흐름에 따라 결정하고 자율적으로 작업을 실행할 수 있는 AI 시스템인 에이전트가 대세가 되면서 Cloudflare에서 AI 에이전트를 만들 수 있는 자바스크립트 프레임워크인 agents-sdk, 서버리스 추론 엔진인 Workers AI의 개선, AI SDK용 workers-ai-provider를 발표했다.(영어)
  • Kubescape becomes a CNCF incubating project : 개발부터 런타임까지 커버하는 보안 프로젝트인 Kubescape가 CNCF 인큐베이팅 프로젝트가 되었다.(영어)

AI 관련

  • Introducing GPT-4.5 : OpenAI에서 최신 채팅 모델인 GPT-4.5의 리서치 프리뷰를 공개했다.(영어)
  • Grok 3 Beta — The Age of Reasoning Agents : xAI에서 추론 능력과 사전 학습 지식을 결합한 새 모델 Grok 3와 Grok 3 mini를 발표했다.(영어)
  • Claude 3.7 Sonnet and Claude Code : Anthropic에서 새로운 하이브리드 추론 모델인 Claude 3.7 Sonnet을 발표했다. Claude 3.7 Sonnet은 즉각적으로 응답하거나 확장된 단계별 사고를 할 수 있을뿐더러 코딩과 웹 개발에도 강력한 개선이 이루어졌다. 터미널에서 엔지니어링 작업을 위임할 수 있는 Claude Code도 함께 발표했다.(영어)
  • Introducing the SWE-Lancer benchmark : OpenAI에서 소프트웨어 엔지니어링 작업에 대한 벤치마크인 SWE-Lancer를 발표하고 Docker 이미지과 공개 평가 분할인 SWE-Lancer Diamond를 오픈소스로 공개했다.(영어)
  • Introducing Perplexity Deep Research : Perplexity에서 사용자 질문에 따라 수백 개의 자료를 보고 논리적으로 분석해서 보고서를 제공하는 Deep Research를 출시했다.(영어)
  • Empowering innovation: The next generation of the Phi family : Microsoft에서 소규모 언어 모델(SLM) Phi 제품군의 새로운 모델 Phi-4-multimodal과 Phi-4-mini를 공개했다.(영어)
  • 카카오의 언어모델, Kanana 테크니컬 리포트 공개 : Kakao에서 실용적인 AI 모델인 카나나 모델 패밀리를 개발하면서 테크니컬 리포트를 무료로 공개하고 Kanana Nano 2.1B 모델을 오픈소스로 공개했다.(한국어)

볼만한 링크

  • 오픈AI의 딥 리서치와 지식의 가치 (번역) : OpenAI의 딥 리서치를 사용해 보면서 딥 리서치가 주는 가치가 엄청나지만, 주제에 따라서 결과물의 차이가 날 수 있고 이 때문에 경제적 가치를 가진 정보는 공개를 안 하는 것이 훨씬 나은 상황이 올 수 있다. 딥리서치를 사용해서 생산성이 높다고 느끼지만 잘 아는 분야에 관해서 창의적인 통찰을 던져준 적은 없는 것도 사실이다. 이는 자료를 찾고 분류하는 과정에서 배우는 것이 많기 때문이지만 반복적인 업무에 관해서는 큰 도움이 될 것이다.(한국어)
  • 부활한 월마트는 아마존의 위협을 어떻게 물리쳤나 (번역) : 2019전 최저 수준의 순이익을 기록한 월마트가 하양세를 걷는 것처럼 보였지만 현재 월마트는 온라인 매출이 연 20% 증가하며 성공적으로 부활했다. 빠르게 기술 회사로 변모하고 있는 월마트는 매장과 물류창고를 자동화해서 비용을 가장 낮추기 위해 노력하고 있으면 신선식품 배송에 가장 좋은 오프라인 매장을 여전히 중요하게 생각하며 미국인의 90%가 월마트 매장 10마일 안에 거주하고 있다.(한국어)
  • 돈을 조 단위로 벌어들이는 온니팬스의 미친 수익구조 (번역) : 온니팬스는 2024년 총매출 63억 달러(약 9.1 조원)를 올려서 5년 전 3억 달러와 비교해 크게 성장했는데 구독 요금제처럼 보이지만 실제로 소비자가 건별 구매하는 트랜잭션 쪽에서 크게 성장하고 있다. 이러한 온니팬스의 성장은 브랜드 인지도 상승과 유명 크리에이터의 합류도 있지만 여러 서비스에서 음란물을 금지하지만, 온리팬즈는 이러한 음란물을 묵인한 데에 기인한 것이다. 또 다른 성공 요인은 크레에이터 수익 배분율이 80%로 아주 높기 때문에 온니팬스가 포르노 산업 전반을 흡수하고 있다.(영어)

IT 업계 뉴스

프로젝트

  • Flags SDK : Next.js와 SveltKit에서 사용할 수 있는 피처 플래그 라이브러리.
  • caddy : TLS를 기본으로 사용하는 확장 가능한 서버 플랫폼.
  • Repomix : 저장소는 AI에 친화적인 하나의 파일로 만들어주는 도구.
  • aider : 터미널에서 사용하는 AI 페어 프로그래밍 도구
  • agent-twitter-client : Frontend API를 이용해서 API 없이 Twitter의 글을 읽거나 작성하고 리트윗할 수 있는 라이브러리.
  • LogoCreator : Together AI에서 Flux로 동작하는 무료, 오픈소스 로고 생성기.
  • mdq : Markdown 문서는 jq 처럼 쿼리할 수 있는 도구.

버전 업데이트

2025/03/01 21:21 2025/03/01 21:21
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