기원 (Kiwon Lee)

web backend engineer. relentlessly refactoring. twin peaks fan. backend team lead @ktown4u_com. 🌈 he/him

[기원 (Kiwon Lee) @arctrls]

도메인 모델과 ORM(특히 JPA)에
대한 생각을 정리해봤습니다. https://t.co/DhzCi7O8ka

[GeekNews @GeekNewsHada]

세션 기록을 기억하는건 에이전트에 유용하지 않음

- SWE 작업에서 에이전트가 문서·PR·커밋 같은 컨텍스트를 이미 볼 수 있다면, 과거 세션 기록 검색은 성능 이점을 만들지 못했음
- 흔한 구현은 모든 transcript를 DB에 저장한 뒤 벡터 검색, Elasticsearch, SQL 검색,…
https://t.co/7A2Z7mKpwi

[파차🕯 (@[email protected]) @finalchildmc]

https://t.co/WHBkJbzN9p
아 존나 웃기네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[GeekNews @GeekNewsHada]

YAGNI가 말한 적 없는 비용

- YAGNI는 “아직 필요 없는 코드를 쓰지 말라”는 단순 절약 규칙이 아니라, 필요가 확정되기 전에 추측으로 구조를 선점하는 일의 비용을 다루는 원칙임
- 문제의 중심은 설계 자체가 아니라 언��� 설계할 것인가이며, 너무 이른 구조화는 너무…
https://t.co/puMPcYA1Wr

[백명석(Myeongseok Baek) @ctemplate]

코딩이 비용이 거의 안드는 AI 시대에도 YAGNI가 중요한 이유에 대한 Kent Beck의 글을 읽고, 제 생각도 좀 정리해 봤습니다.

https://t.co/u2fzhDT8ic

[Mark Seemann @ploeh]

New article: Worse is better. https://t.co/vJJdyKHhW2

[rebi @2Hyang_]

천하의 도스토옙스키도 팔려면 <백야> 대신에 <우리는가장밝은밤에헤어졌다> 같은 이름 붙여야 하는구나…

[골빈해커 @golbin]

오. 새로운 HTTP 메서드 QUERY가 Proposed Standard가 되었다는군요.

GET처럼 리소스를 요청하는건데, POST처럼 요청에 body를 사용할 수 있고, POST와 달리 응답을 캐시할 수 있는 메서드입니다. (억지로 비슷하게 쓰긴 했지만 앞으로 표준!)

보안 문제에서도 조금 더 자유로워지겠군용.

[백명석(Myeongseok Baek) @ctemplate]

https://t.co/8bb8SrRYk3

시간이 애매해서 여유있게 휴가를 내고 진행한 외부 강연.
이 회사 구성원들의 표정이 밝고, 긍정적이고, 적극적인 모습이 인상적이였습니다.
즐겁고 값진 경험이였습니다.

[최범균 @madvirus]

"왜에서 출발하기"에 이어지는 다음글. "왜에서 문제 정의로"

https://t.co/VQ3OYfd78g

[최범균 @madvirus]

일 못하지 않기 2: 왜 먼저 묻기 (1).
https://t.co/Ma9gSEgLKb

[향로 @jojoldu]

요즘 스타트업 제품 개발의 기본 언어는 TypeScript가 꽤 확고해졌고,
엔터프라이즈 영역에서는 Java/Kotlin이 여전히 강하다.

그런데 “요즘 소프트웨어 엔지니어들은 어디를 보면 좋을까요?”라고 묻는��면
나는 여전히 Python 커뮤니티를 추천하고 싶다.

Python이 단순히 많이 쓰여서가 아니다.

해커들의 실험,
오픈소스 생태계,
AI와 데이터,
노트북 기반의 연구와 문서화,
프레임워크와 생산성 도구,
커뮤니티가 기술을 유지하고 확장하는 방식.

이런 것들이 아직도 Python 주변에서 굉장히 활발하게 일어나고 ��기 때문이다.

이번에 인프런에 올라온 “Python Unplugged on PyTV 2026”은
그 분위기를 꽤 잘 보여주는 행사다.
(@pycharm 이 주최한 무료 온라인 Python 컨퍼런스이다. @JetBrainsKR 최고!)

처음엔 Python 컨퍼런스처럼 보이지만,
실제로는 갑작스레 AI 시대를 맞이한 현대의 모든 소프트웨어 엔지니어에게 보내는 Python 커뮤니티의 응원 같았다.

예를 들어 “AI 개발자들이 Python에 대해 놓치고 있는 것” 세션은
AI 개발자들이 Python을 매일 쓰면서도
Python이 공개적으로 로드맵을 만들고,
PyPI를 통해 도구를 나누고,
거대한 글로벌 커뮤니티 위에서 성장해왔다는 점을 충분히 활용하지 못한다고 말한다.

“Python을 제대로 배우는 방법”은
AI 자동완성과 LLM이 당연해진 시대에 프로그래밍을 어떻게 배워야 하는지 다시 묻는다.
복사하고, 실행하고, 공부하는 기본 학습 루프를 이야기하고,
오류 메시지를 학습의 기회로 삼는 법,
LLM을 단순 코드 생성기가 아니라 문제 해결 보조 도구로 쓰는 법을 다룬다.

“Claude Code로 Django 개발 생산성 높이기”는
Django를 예시로 들지만, 실제로는 LLM과 함께 서비스 코드를 다룰 때
아키텍처, 유지보수성, 명세, 맥락 관리, 작은 성공 단위, 검증 루프를 어떻게 가져갈지에 대한 이야기다.
Spring, NestJS, Rails 같은 프레임워크 기반 개발자에게도 연결되는 지점이 많다.

“에이전틱 코딩 실전 가이드”는
에이전트와 일하는 실제 루프를 다룬다.
컨텍스트를 어떻게 남기고,
테스트와 Playwright로 어떻게 검증하고,
버전 관리와 커밋 습관으로 어떻게 안전장치를 둘 것인가 같은 현실적인 이야기가 나온다.

데이터 쪽도 좋다.
Polars 세션은 쿼리 엔진이 점점 똑똑해질수록
사용자가 ��성한 코드와 실제 실행 계획 사이의 간극을 어떻게 볼 것인가를 다룬다.
Jupyter 세션은 노트북과 AI 도구가 대화, 계산, 문서화를 어떻게 하나의 작업 방식으로 묶는지 이야기한다.

결국 이 행사의 메시지는 단순히 “Python을 배워라”가 아니다.

AI가 코드를 더 빨리 만들게 되었으니
이제 개발자는 무엇을 더 잘해야 하는가.
어떻게 배울 것인가.
어떻게 맥락을 남길 것인가.
어떻게 검증할 것인가.
어떻게 커뮤니티와 오픈소스 위에서 더 오래 가는 기술을 만들 것인가.

이 질문들에 대해 Python 생태계 사람들이 자기 자리에서 쌓아온 답을 들려준다.

Python을 주력으로 쓰지 않더라도,
TS를 쓰는 스타트업 개발자도,
Java/Kotlin 기반의 엔터프라이즈 개발자도,
AI 이후의 소프트웨어 엔지니어링이 어디로 가는지 보고 싶다면
관심 가는 세션부터 하나씩 들어봐도 좋다.

출/퇴���길이 너무 즐거워졌다!

[GeekNews @GeekNewsHada]

잘못된 추상화보다 중복을 선호하라 (2016)

- 잘못된 추상화보다 코드 중복이 훨씬 싸며, 성급한 공통화가 장기 유지보수 비용을 키운다고 봄
- 처음에는 합리적이던 ���출도 요구사항이 조금씩 달라지면 매개변수와 조건문이 붙어 원래 의도를 흐림
- 공통 추상화가…
https://t.co/a5shZ9n9Ic

[Frank @jedisct1]

Project Valhalla, Explained: How a Decade of Work Arrives in JDK 28 https://t.co/WKooVbCfeK

[Kanghun Kim @kanghun2001]

미국에서 형사재판 양형기준 재범률 AI 돌렸다가 흑인 100년 백인 10년 이런 결과 나와서 현지에서도 말 많았다 하더라고요

작년에 회삿일로 세미나 가서 실제로 들은 내용

[Dan Vega @therealdanvega]

Spring Boot 4.1 adds one property:
spring.datasource.connection-fetch=lazy

Your transactional methods grab a connection the moment they open, even when they never run a query. A cache hit, an early return, a slow API call before the save. That connection sits idle. Lazy waits until a statement actually runs.

I built a demo that proves it with HikariCP metrics. Watch the acquire count drop from ~100 to ~0.

https://t.co/GN8u1H6KIr

[최범균 @madvirus]

연속 기획물을 쓰기 시작했는데, 그 첫 번째 글 "일 못하지 않기 1 - AI 시대, 바뀌는 일의 정의" 입니다.
https://t.co/tbRNDDszYV

[JP @DrPatariro]

그러니까 이런 게 말장난인데, 그러면 ADHD가 "게으름 이런 게 아니라"면, 진짜 "게으름"은 뭔데? 교묘하게 저 정의를 비켜감으로써 사람들에게 면죄부를 주고 레이블링이 뭔가를 해결해줄 거 같은 느낌적인 느낌을 주는 것임. 과연 여러분은 정신과의사나 심리학자가 진짜 게으름과 가짜(ㅋㅋ) 게으름을 구분할 수 있을 거라 믿으시나요? ㅋㅋㅋㅋ

[탐정토끼 - 개인정보 AI활용 법안 반대 청원 🌱 @stelo_kim]

비용을 절감한다는 관점이 큰 기회를 놓치게 만들고. human in the loop나 테스트가 '속도를 느리게 만든다'는 오해를 부르지 않나 싶고 그렇습니다.

AI에게 "귀찮은 테��트"를 맡기고 사람은 "중요한 일"에 집중한다는 생각도 그런데. 개발자가 테스트를 생각하고 짜면서 얻는 기회를 몰라서...

[Outsider @Outsideris]

https://t.co/9GFeOZpF96
좋은 글이다.

기술 부채, 인지 부채, 의도 부채 중에서 AI가 해결 못하는게 의도 부채임. 그동안은 사람사이에 전달되면서 버텨왔지만 빠른 속도로 의도 없이 코드를 작성하는 AI로 의도 부채는 더 커지게 됨.
이를 위해 의도와 결정 사항을 문서로 작성하게 해야함.

[기원 (Kiwon Lee) @arctrls]

나의 사랑하는 서울과 퀴퍼