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목록Programing (21)
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AI 코딩 에이전트가 좋아 보여도 팀 코드에서 어느 모델이 돈값을 하는지는 별개입니다. 공개 점수만 보고 고르면 실제 저장소 작업과 어긋날 수 있습니다. 여기서 갈립니다.직접 돌려보지는 않았습니다. Databricks 공식 블로그 기준으로 정리했습니다. 저라면 공개 벤치마크 점수만 보고 모델을 고르지 않고, 팀 PR 이력으로 작은 내부 벤치마크를 먼저 만들겠습니다.1. 적용 범위AI 코딩 에이전트를 팀 저장소에 넣기 전 모델과 실행 하네스를 고르려는 경우입니다.Python, Go, TypeScript, Scala처럼 언어가 섞인 큰 저장소에서 실제 작업 난도를 재고 싶은 경우입니다.모델 가격표가 아니라 작업 1건당 비용과 통과율을 같이 보려는 경우입니다.자동화 자체보다 운영 기록이 중요하다는 점은 Tas..
운영 PostgreSQL에서 연결 고갈이나 락 대기는 가끔 터지는데, 재현 환경이 없으면 알람 규칙과 모니터링을 검증하기 어렵습니다. noisia는 그런 장애 상황을 테스트 DB에 의도적으로 만드는 워크로드 생성기입니다.직접 돌려보지는 않았습니다. 공식 README와 v0.4.0 릴리스 기준으로 정리했습니다. 저는 개인 서버 알람을 손볼 때 운영 DB에 붙이지 않고, 별도 테스트 인스턴스에서 wait-xacts부터 보겠습니다.1. 적용 범위테스트용 PostgreSQL에서 락 대기, 연결 고갈, 임시 파일 스필 같은 증상을 재현하려는 경우입니다.모니터링 대시보드나 알림 규칙이 실제로 잡히는지 확인하려는 경우입니다.운영 서비스 DB, 공유 개발 DB, 백업 원본에는 쓰지 않습니다.공식 README도 테스트 ..
GitHub PAT가 저장소나 로그에 섞였다고 판단되면 먼저 토큰을 끊어야 합니다. 새 토큰 발급은 그다음입니다.직접 돌려보지는 않았습니다. GitHub 공식 문서 기준으로 보면 공개 저장소나 공개 gist에 유효한 OAuth token, GitHub App token, personal access token이 올라가면 자동 폐기될 수 있습니다. 저는 그래도 알림을 기다리지 않고 수동 삭제부터 하겠습니다. 노출 범위를 모르는 상태에서 기다릴 이유가 없습니다.개인 개발 환경에서 토큰은 CI secret, .env, 로컬 설정 파일, Docker 빌드 인자에 남기 쉽습니다. Docker 쪽 설정 파일을 만질 때는 Docker Desktop Windows에서 Local Registry 사용 방법처럼 로컬 설정..
Kafka 컨슈머를 늘렸는데도 주문과 취소처럼 순서가 필요한 이벤트가 서로 기다리면 처리량이 묶입니다. 이때 순서를 토픽 전체에 걸지 말고, 같은 업무 키가 들어가는 파티션 안으로 좁히면 컨슈머를 병렬로 돌리면서 순서를 지킬 수 있습니다.직접 돌려보지는 않았습니다. Apache Kafka 공식 문서와 공개된 설계 내용을 읽고 정리했습니다. 저라면 전역 순서를 만들기보다 user_id나 order_id처럼 업무상 묶여야 할 키부터 정하겠습니다.개요Kafka consumer group에서는 한 파티션을 한 컨슈머만 읽습니다. 파티션이 여러 개면 컨슈머가 나눠 읽습니다. 같은 사용자의 이벤트를 같은 파티션으로 보내면, 그 사용자 흐름은 파티션 offset 순서로 제한할 수 있습니다.토픽 전체 순서는 포기해야 ..
Claude Code와 Codex를 함께 쓰면 어느 작업이 토큰을 많이 썼는지, 이전 대화가 어디에 남았는지 찾기 어려워집니다. AgentsView는 로컬 세션 파일을 SQLite에 모아 대시보드와 검색 화면으로 보여줍니다.직접 돌려보지는 않았습니다. 공식 README와 2026-07-10 릴리스 노트를 기준으로 정리했습니다. 저라면 여러 에이전트를 오가며 작업할 때만 이 도구를 붙이겠습니다. 에이전트가 하나면 기존 CLI 기록으로도 충분합니다.적용 대상Claude Code, Codex 등 여러 코딩 에이전트의 대화와 작업량을 한곳에서 보려는 경우입니다.날짜별 토큰 사용량과 추정 비용을 모델별로 나누어 확인하려는 경우입니다.로컬 PC의 세션 파일을 검색하되 외부 계정을 새로 만들고 싶지 않은 경우입니다...
최근 Meta가 8년간 내부에서 다듬은 디자인 시스템 Astryx를 오픈소스로 공개했습니다. React와 StyleX 기반이고, 160개 이상의 컴포넌트를 제공합니다.단순한 UI 컴포넌트 모음이 아니라 접근성(a11y), 다크 모드, CLI 템플릿 주입까지 하나로 묶인 형태입니다. React 프로젝트에서 도입하기 전 확인할 4가지를 공식 문서 기준으로 정리했습니다. 직접 적용해 보지는 않았습니다.1. StyleX 도입 조건Astryx는 Meta가 개발한 StyleX를 스타일링 엔진으로 사용합니다.Tailwind CSS나 Styled-components 중심 프로젝트라면 빌드 파이프라인에 StyleX 플러그인을 추가해야 합니다.Astryx 컴포넌트 테마를 고치려면 StyleX의 테마 변수(@stylexjs..
git diff로 코드를 리뷰할 때, lines 142-160 changed 같은 줄 번호 중심의 변경 사항은 맥락을 잡기 어렵습니다. 특히 함수 이름을 바꾸거나 파일 위치를 옮기면 수백 줄이 삭제되고 추가된 것으로 보여, 무엇이 바뀌었는지 파악하느라 시간을 허비합니다.sem은 파일의 줄(line) 대신 함수, 클래스, 메서드 같은 의미론적(semantic) 코드 엔티티를 기준으로 변경을 추적하는 Git 위(top of git)의 CLI 도구입니다.tree-sitter를 사용해 28개 언어의 코드를 구문 분석하고 엔티티 단위로 해싱합니다. 그래서 파일 안에서 함수 위치가 바뀌거나 이름이 변경되더라도, 기존 git diff의 무의미한 줄 단위 추가/삭제 대신 "함수 A의 내부 로직 일부 수정됨"으로 맥락을..
AI 코딩 에이전트를 여러 개 띄우면 터미널 관리보다 Git 상태 관리가 먼저 꼬입니다. tmux나 cmux로 화면은 나눌 수 있지만, 같은 저장소에서 여러 에이전트가 동시에 파일을 건드리면 결국 브랜치와 Diff 확인이 병목이 됩니다.Orca는 이 문제를 풀기 위해 처음부터 git worktree로 저장소를 나눠버립니다. Claude Code, Codex, Cursor CLI를 한 화면에 띄우되, 각 에이전트가 다른 폴더(작업 공간)에서 코드를 고치게 만들어 파일 충돌과 Diff 확인 병목을 막습니다.개요Orca에서 작업은 터미널 탭 하나가 아니라 Worktree 하나로 분리됩니다. 같은 버그를 여러 에이전트에게 맡겨도 파일이 섞이지 않고, 각 브랜치의 Diff를 따로 볼 수 있습니다.작업 공간 분리:..
개요본 포스트는 다양한 LLM 공급자를 하나의 로컬 엔드포인트로 묶는 Weave Router의 설치와 Cursor, Claude Code 연동 과정을 설명합니다.여러 AI 도구를 함께 쓰다 보면 모델별 Base URL과 API 키를 따로 관리해야 해서 설정이 자주 꼬입니다. Weave Router는 http://localhost:8080/v1 하나로 요청을 모아 프롬프트에 맞는 모델을 골라 보내는 프록시입니다.비슷한 흐름의 자동화 구성은 기존 글인 Tasker, n8n, Firefly III 연동 가계부 자동 기록 시스템 구축처럼 중간 계층을 둬서 입력 경로를 단순화하는 방식으로 보시면 됩니다. 이번 글은 가계부 자동화가 아니라 LLM 호출 경로 정리에만 집중합니다.시스템 아키텍처로컬 프록시: local..
개요본 포스트는 Go로 재작성된 TypeScript 7.0 설치와 기존 TypeScript 6.x 병행 사용 과정을 설명합니다.TypeScript 7.0은 기존 JavaScript 코드베이스 구조를 최대한 유지하면서 Go 네이티브 포트로 옮긴 릴리스입니다. 공식 발표에서는 전체 빌드 기준 보통 8~12배 빠른 결과와 언어 서버 실패 명령 80% 이상 감소, 서버 크래시 60% 이상 감소를 함께 언급했습니다.TypeScript 프로젝트를 Docker 기반 Node.js 빌드와 같이 운영한다면 기존 글인 Docker MongoDB Replica Set 구축하기처럼 개발 환경과 실행 환경을 분리해서 관리하는 흐름과 같이 보시면 됩니다. 여기서는 서버 구축이 아니라 TypeScript 컴파일러 전환 점검만 다룹..
