하호진(mimul)
@mimul
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WiseEco Co-Founder, Interests : Tech Business, Startup, Venture, Open Source, Workout
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Joined December 2007
LLM으로 복잡한 코드를 쉽게 짤 순 있지만, 진짜 가치는 단순히 코드를 만드는 것이 아니라, 그 코드가 올바르게 작동한다는 것을 스스로 증명해내는 것이다. 이 책임은 결국 인간 개발자에게 있으며, 그 과정에서 테스트(수동 + 자동화)를 빠트리면 안 된다. https://t.co/c1dNWeCAOP
simonwillison.net
In all of the debates about the value of AI-assistance in software development there’s one depressing anecdote that I keep on seeing: the junior engineer, empowered by some class of …
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Attention Is All You Need(Transformer) 논문 내용 중에 하나인데 Nano Banana Pro모델에 아래 프롬프트를 사용하니 주석도 달아주네요. 이 논문을 이해하는데 도움을 주세요. 중요 내용(그림이나 수식)에 동그라미로 표시하고 정확하게 이해할 수 있도록 주석을 달아주세요(손으로 그리는 스타일로)
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코드 리뷰, 성능 최적화, 문서 생성 등의 반복된 지시를 수동으로 입력하는 건 번거로운데, Claude Code Marketplace에서 48개의 실용적인 명령 플러그인을 모아 놓음. 터미널에서 명령만 실행하면 apt나 brew 처럼, 다양한 플러그인과 Agent를 설치하고 관리할 수 있음 https://t.co/kCBONERdj9
github.com
Marketplace repo for Claude Code Plugins. Contribute to ananddtyagi/claude-code-marketplace development by creating an account on GitHub.
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마크다운은 간편/읽기 쉽지만 구조나 의미를 잘 표현 못함 의미론적 마크업은 구조 설명이 가능, 문서를 다른 포맷으로 변환/재사용 유리, AI가 잘 이해함 짧은 문서는 마크다운, 약간의 구조가 필요한 경우 reStructuredText나AsciiDoc, 대규모 문서에는 DocBook이나 DITA https://t.co/Qz1OSeDe7w
newsletter.bphogan.com
Explore why Markdown, despite its ubiquity, might not be the best fit for technical content.
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Google Antigravity 출시로 느낀점 -코드 자체보다 생성 과정에서 나온 아티팩트(설계 단편·Plan·결정 로그 등) 비중이 증가 -Kiro의 SDD(Spec-Driven Development)와 같이 컨텍스트 엔지니어링이 중요해짐 -에이전트가 S/W 개발하는 도구로 진화 코딩 에이전트 현황 정리
mimul.com
AI 코딩 에이전트의 분류와 에티터 타입, CLI 타입, 자율형 타입에 대해 정리하고 각 타입별로 코딩툴에 대해 기술함.
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Devin이 DeepWiki를, Google도 비슷한 CodeWiki를 출시. 깃허브 저장소를 CodeWiki URL뒤에 붙이면 저장소 구조,디스크립션을 만들어 줌.이게 AI 에이전트 툴에 정보를 학습하게 하고 인덱싱까지 만들면 더 똑똑해지고 개발자도 코드-문서-지식을 연결 개발 효율성이 오를듯 https://t.co/cdh9Ca5892
codewiki.google
A new perspective on development for the agentic era. Gemini-generated documentation, always up-to-date.
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AIP는 Google의 API 설계 결정들을 정리한 문서인데, API 설계 규칙과 관행들을 문서화하고 추적할 수 있게 설계되어 있음. API를 설계하거나 개선하고자 하는 개발자 및 조직에게 유용한 가이드라인으로 좋아 보임. https://t.co/AXuq0trr7Z
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개발자가 이미 알고 있는 언어로부터 새로운 언어를 구문 특성과 개념을 매핑해 비교하는 방식으로 새로운 언어의 핵심 개념을 빠르게 이해할 수 있도록 도와줌. 현재 Python, Rust, Go, C++, Swift, Kotlin, Javascript 등 다양한 언어를 지원하는 프로그래밍 학습 플랫폼. https://t.co/e932dpaFO9
langshift.dev
Learn new programming languages faster through syntax comparison and concept mapping. Designed for developers who want to leverage existing knowledge to master Python, Rust and more with interactive...
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・Postgresus(PostgreSQL백업 자동화 도구, 오픈소스) - 시간, 일, 주, 월별 백업 일정 지정할 수 있고 - 내장된 스마트 압축 기능으로 저장 공간을 4-8배 절약. - 원클릭 복원 기능을 지원, 이메일, Telegram 등에 알림도 가능. https://t.co/hnl4h4Ry7m
github.com
PostgreSQL backup tool. Contribute to RostislavDugin/postgresus development by creating an account on GitHub.
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Nanit(영상으로 아기 수면 상태 예측)이 영상 처리 파이프라인에서 S3 영상 업로드 비용과 스토리지 비용 문제를 해결하기 위해 Rust로 자체 인메모리 스토리지 N3를 개발. 대부분은 N3에서 처리하고 오버플로우나 예외의 경우 S3를 사용해 50만 달러 비용절감한 이야기. https://t.co/SrLk4ufRlv
engineering.nanit.com
At thousands of uploads/second, S3’s per-request fees dominated costs. We built N3, a Rust in-memory landing zone with S3 as overflow.
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1. 아저씨 인증 http://localhost:8080 git checkout .. 2. MZ 인증 http://localhost:3000 git switch ..
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대규모 시스템의 스케일에 관한 awesome 사이트 정리 https://t.co/3xBa9zOwNf
binhnguyennus.github.io
The Patterns of Scalable, Reliable, and Performant Large-Scale Systems
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비행기 만드는 보잉에서 만든 설정파일 유효성 검사 툴(Go언어로 구현). HCL, INI, JSON, TOML, XML, YAML 등 지원. https://t.co/TAo9givFNQ
github.com
Cross Platform tool to validate configuration files - Boeing/config-file-validator
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Meta에서 ���규모 PyTorch 모델 컴파일에 1시간 이상 걸리는 것을 Triton으로 병렬 컴파일, Dynamic Shape Marking, 자동 튜닝을 통한 효율적인 설정을 찾고, 캐시 개선, 커널 최적화 등을 스택에 통합해 PyTorch 2.0에서 컴파일 시간을 80% 단축함. https://t.co/hcNYEfBcHT
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Cloudflare가 자사의 핵심 시스템(FL)을 Rust와 내부 프레임워크 Oxy로 개발/적용해 응답 시간을 10ms 단축, CDN 성능을 25% 향상, CPU/메모리 사용량을 대폭 삭감한 내용을 기술 블로그에 공유. https://t.co/TaDA0dL7Af
blog.cloudflare.com
We’ve replaced the original core system in Cloudflare with a new modular Rust-based proxy, replacing NGINX. It’s not only substantially faster for all our customers, it’s also more secure, and lets...
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Google Cloud 연구원이 제안한 Deep Research의 정확성을 높이는 새로운 TTT-DR: 우선 검색하지 않고 초안 및 계획 작성 -> 웹 검색하여 반복적으로 개선 -> 각 요소의 자기 진화 https://t.co/r15bnrgLJz
arxiv.org
Deep research agents, powered by Large Language Models (LLMs), are rapidly advancing; yet, their performance often plateaus when generating complex, long-form research reports using generic...
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RAG의 응답 속도를 30배 개선한 Meta에서 발표한 REFRAG : 인간에게 알기 쉬운 문장은 LLM에게는 중복이므로 더 압축하여 LLM에 넘겨야 한다는 생각으로 검색된 문서를 벡터화하여, 벡터 형식으로 LLM에 주입해 개선함. https://t.co/m88nDCG1vZ
arxiv.org
Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in leveraging extensive external knowledge to enhance responses in multi-turn and agentic applications, such as...
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Rust의 예상치 못한 생산성 향상 : Rust에서 mutex lock을 걸면 그 스레드만 해제할 수 있다는 제한 때문에 잠재적 버그를 방지할 수 있었다 https://t.co/dz99mZuHGI
lubeno.dev
Rust is known for having a steep learning curve, but in this post we will be looking at another curve, the one showing developer productivity in relation to the project size.
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AI 에이전트 실습 가이드북 By Google 1. Prompt Engineering https://t.co/BUDKlJgpzm 2. Agents https://t.co/NQZuJyuDUE 3. Agents Companion https://t.co/rAkEisaZHC 4. Embeddings & Vector Stores https://t.co/tgK0mO3iMG
kaggle.com
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AWS, AI 에이전트 기반 개발 툴 'KIRO' 공개 https://t.co/s8ZJpP7YAP
kiro.dev
Kiro helps you do your best work by bringing structure to AI coding with spec-driven development.
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