"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 강의를 협찬받아 작성된 후기입니다."강의명: 클로드가 다 해줌 : 하루 1시간 6일 완성강사: 임정 (BuildnWrite) 기억에 남는 부분들달력이 시키는 일인가, 사건이 시키는 일인가17차수는 계약서가 메일로 오면 검토 의견서와 회신 초안이 자동으로 만들어지는 흐름입니다. 앞 차수들이 전부 "정해진 시각에 도는" 자동화였는데, 여기서 처음으로 "메일이 오면"이라는 이벤트 기반이 나옵니다. 강사는 판별 질문을 하나로 줄입니다. 이 일은 달력이 시키는가, 사건이 시키는가. 배치와 이벤트 드리븐의 차이를 알기 쉽게 설명하는 점이 좋았습니다.구현이 현실적인 점도 좋았습니다. Gmail에는 "메일 오면 즉시 실행" 트리거가 없고, 진짜 푸시를 받으려면 Google Cloud..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 강의를 협찬받아 작성된 후기입니다."들어가며저는 평소 백엔드 개발을 하면서 AI를 여러 방면으로 활용하고 있습니다. 코드를 작성하거나 복잡한 로직을 정리할 때도 쓰고, 모르는 기술을 빠르게 파악하거나 문제의 원인을 추적할 때도 도움을 받습니다.그러다 보니 AI를 활용한다는 것 자체는 이제 특별한 일이 아닙니다. 그런데 『바로 보는 AI 사주』라는 책의 제목을 보았을 때는 조금 다른 느낌이 들었습니다.사주와 AI라니,,사주는 태어난 연월일시를 바탕으로 사람의 성향이나 운의 흐름을 해석하는 분야입니다. 반면 AI는 학습한 데이터를 바탕으로 질문에 답하고, 주어진 정보를 정리하거나 해석하는 도구입니다. 얼핏 보면 서로 어울리지 않을 것 같은 두 분야인데, 생각해 보면 사주 ..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 강의를 협찬받아 작성된 후기입니다."강의명: 혼자 공부하는 바이브 코딩 with 클로드 코드강사: 조태호 들어가며저는 회사에서 클로드 코드를 매일 씁니다. CLAUDE.md도 있고, 커스텀 명령어도 몇 개 만들어 두고, MCP로 사내 DB와 Jira를 붙여 놓고 쓰는 상태입니다. 강의를 보고 놀란것 중에 저처럼 터미널에서 클로드 코드를 쓰는 사람은 이 시장의 소수라는 얘기입니다. 나머지 90%는 어떤 방식으로 이 도구를 쓰고 있고, 강사님은 그 사람들에게 무엇을 가르치는가 궁금했습니다. 도구 사용법은 대부분 알던 것이었지만 "왜 그렇게 써야 하는가"를 설명하는 대목에서 제가 대충 넘기던 부분을 몇 개 짚어 주었습니다. 그 내용을 좀 다뤄보겠습니다.강의의 구조총 8개 ..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."들어가며요즘 회사에서든 사이드에서든 LLM 이야기가 안 나오는 자리가 없는데, 정작 제가 LLM에 대해 아는 건 "API를 호출하는 법"까지였습니다. 프롬프트를 던지면 답이 오고 토큰 수만큼 돈이 나갑니다. 그 안에서 무슨 일이 벌어지는지는 사실상 블랙박스였습니다.데이터베이스도 처음엔 "쿼리를 던지면 결과가 온다"였지만, 인덱스가 B-Tree라는 걸 알고 나서야 어떤 쿼리가 왜 느린지 설명할 수 있게 됐으니까요. LLM도 같은 단계가 필요하다고 생각하던 차에 이 책을 만났습니다. 부제 그대로 LLM을 직접 만들어 보는 책입니다. 파이토치로 토크나이저부터 모델, 학습, 분산 학습까지 전부 손으로 구현합니다. 블랙박스가 상당히 투명해졌습..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."책의 기억나는 부분들 및 좋았던 점1. 결제 API는 실패하면 에러가 오지만 LLM API는 실패해도 200이 옵니다. LLM은 내가 원래 쓰던 방어 장치들이 하나도 안 걸리지않습니다. 타임아웃은 응답이 안 와야 걸리고, 서킷 브레이커는 에러율이 올라가야 열린다. 그런데 에러가 안 납니다.2. 3장에서 데이터 계약(Data Contract) 이라는 개념이 나옵니다. kafka로 치면 Avro 스키마 정책 걸어두고 컨슈머 깨지는 거 막는 것과 똑습니다. 거기에 더해 LLM은 결정적인 차이가 하나 있었습니다. 저자가 강조하는 건 구문적 검증만으로는 부족하고 의미적 검증까지 가야 한다는 것. 전자는 스키마 드리프트 후자는 시맨틱 드리프트라..
