chul kim

프론트엔드 개발자
Angular, React
소주를 좋아합니다

[Leaf Meta 🇰🇷 @leafmeta]

📌 '그래프 엔지니어링' 책을 썼다, 453쪽 무료 공개하며 남기는 메모

- 두 트랙 : 지식 그래프(무엇을 아는가) & 에이전트 그래프(무엇을 하는가)
- 하네스 엔지니어링 : 에이전트를 감싸는 실행 골격을 설계하는 일

1) 제가 쓴 책이다. 본문 35장, 부록 6편, 453쪽으로 풀었다. 파는 게 목적이 아���라 틀린 데를 지적받는 게 목적이라 그렇게 했다.

2) 초기 AI는 그래프였다. 딥러닝이 그걸 벡터로 녹였고, 에이전트 시대에 우리는 다시 그래프를 그린다. 돌아온 게 아니라 한 바퀴 돌아 올라온 거다. GQL이 1987년 SQL 이후 ISO가 낸 첫 새 질의어 표준이라는 사실도 같은 이야기다.

3) 성공담보다 실패담을 길게 썼다. 노드 하나 잘못 그려서 3주 날린 이야기, 문서 1만 건에서 뽑은 트리플 절반이 거짓이던 이야기. 매끄럽게 지우지 않았다.

💬 개념마다 표준, 사실상 표준, 실험 라벨을 붙였다. 특히 에이전트 그래프 쪽은 용어 자체가 아직 안 굳었다. 어디까지가 검증이고 어디부터 제 추정인지 문장으로 갈라 뒀다. 각 장 끝에는 「내가 아직 모르는 것」 상자를 남겼다.

당장 써먹을 지점은 하나다. 에이전트 체인이 자꾸 부러진다면 프롬프트를 고치지 말고 상태와 종료 조건을 그래프로 그려봐라. 부러지는 자리가 보인다.

반면에 저도 틀릴 수 있다. 그래서 마지막 35장은 제 주장 다섯 개를 직접 지목하고 반증 조건을 붙이는 데 썼다. 컨텍스트 창이 더 커지고 모델이 알아서 계획하면, 이 정교한 배선은 과잉 설계로 남을지도 모른다. 어쩌면 상관없을 수도 있다.

#그래프엔지니어링 #AI에이전트 #지식그래프 #메타인지

🔗 관련 정보:
* 바로 읽고 싶다면, 453쪽 PDF 내려받기 — https://t.co/RHvn06qGuS
* 목차부터 훑고 싶다면, 저장소 README — https://t.co/Ljwkv91uxm
* 손부터 움직이고 싶다면, 장별 예제 코드 — https://t.co/WUXQVoiyKD

[꼬젯 @mazycat]

우리 나라 SI 인식 너무 안 좋아서 관련 사람들 뽑기 힘들다가 팔란티어가 Forward Deploy Engineer 라는 포지션 만드니까 너도나도 SI에 FDE라고 신나게 이름 갖다붙여서 사람 뽑는 거 너무 웃긴데 안 웃김.

[향로 @jojoldu]

AWS 프리티어가 2025년 7�� 15일을 기점으로 바뀌었다.

예전에는 신규 계정을 만들면 12개월 동안 서비스별 무료 한도가 주어졌다.
대표적으로 EC2는 t2.micro나 t3.micro 같은 micro급 인스턴스를 월 750시간까지 사용할 수 있었다.

월 750시간이면 사실상 한 달 내내 켜둘 수 있는 시간이다.
그래서 학생분들이나 취준생분들이 사이드 프로젝트 서버를 무료로 띄워두기에 꽤 좋았다.

로컬에서만 돌던 프로젝트를 EC2에 올리고,
도메인을 붙이고,
SSH로 접속하고,
서버가 죽으면 다시 살리고,
배포���다가 장애도 겪어보는 경험을 무료로 해볼 수 있었다.

근데 2025년 7월 15일 이후 신규 AWS 계정은 구조가 달라졌다.
기존처럼 “EC2 micro 1대를 월 750시간씩 12개월 무료”로 쓰는 방식이 아니라, 최대 6개월 동안 크레딧을 소모하면서 AWS를 실험해보는 구조에 가까워졌다.

가입하면 기본 100달러 크레딧을 받고, AWS가 지정한 활동을 완료하면 추가로 최대 100달러를 받을 수 있다.
즉, 최대 200달러 크레딧을 받는 방식이다.

다만 이 크레딧이 있어도 Free account plan은 6개월이 지나거나, 크레딧을 모두 소진하면 종료된다.
EC2를 계속 켜두거나, 스토리지, Public IPv4, 데이터 전송 같은 비용이 함께 쌓이면 6개월을 다 채우기 전에 크레딧이 먼저 소진될 수도 있다.

이 변화가 나쁘다는 이야기는 아니다.
오히려 짧게 여러 AWS 서비스를 실험해보기에는 더 편해진 부분도 있다.
���래서 여러 AWS 서비스를 탄력적으로 테스트해보기에는 더 적합한 형태로 바뀐 것이다.

다만 학생이나 취준생 입장에서는 조금 애매해졌다.

예전처럼 “이 사양의 서버는 1년 동안 24시간 내내 켜둘 수 있다”는 식의 명확한 기준이 아니다 보니, 지금 크레딧이 얼마나 차감되고 있는지 계속 확인해야 한다.

EC2만 신경 쓰면 되는 것도 아니다.
스토리지, Public IPv4, 데이터 전송, 로드밸런서 같은 비용이 함께 쌓일 수 있고, 어떤 조합으로 써야 크레딧을 안전하게 관리할 수 있는지도 처음에는 꽤 복잡하다.

특히 부트캠프 프로젝트나 사이드 프로젝트처럼 몇 달 동안 서버를 계속 유지해야 하는 경우에는 선택이 더 어려워진다.

나는 예전부터 학생분들께 localhost를 벗어나야 한다는 이야기를 많이 드렸다.

로컬에서는 절대 배우기 어려운 것들이 있다.
포트가 열려 있는지,
방화벽 규칙이 맞는지,
SSH 키를 어떻게 관리하는지,
서버가 재부팅되면 앱이 다시 살아나는지,
로그는 어디서 보고, 배포는 어떻게 반복할지.

특히 “24시간 내내 돌아가는 환경”을 직접 운영해보는 경험은 학생 때 해보면 정�� 좋다.
포트폴리오에도 좋고, 면접에서도 좋고, 무엇보다 개발자로서 감각이 달라진다.

실무를 경험해보지 않은 개발자에게 중요한 건 며칠 켜보고 지우는 실습 환경만은 아니다.

내 앱을 계속 띄워두고,
배포하고,
고치고,
장애도 겪고,
다시 복구해보는 내 서버가 필요하다.

그런 의미에서 장기간 운영 실습을 해보고 싶은 분들께는 AWS/GCP 외의 대안도 추천드리고 싶다.
바로 Oracle Cloud다.

현재 Oracle Cloud Always Free 기준으로는 Arm 인스턴스를 최대 4 OCPU, 24GB 메모리까지 무료 범위에서 사용할 수 있고, 블록 스토리지와 DB, 로드밸런서도 무료 범위가 꽤 넉넉하다.

이 정도면 단순 튜토리얼 실습이 아니라, 개인 프로젝트를 실제로 띄워두며 운영 경험을 익히기에 충분히 매력적인 환경이다.

부트캠프 프로젝트나 사이드 프로젝트처럼 몇 달 동안 계속 유지해�� 하는 서비스에도 꽤 잘 맞는다.

다만 막상 시작하려고 하면 또 다른 장벽이 있다.

AWS나 GCP는 국내에서도 많이 쓰이는 만큼 자료와 튜토리얼이 많다.
반면 Oracle Cloud는 무료 티어가 꽤 좋은데도, 학생이나 취준생 입장에서 따라가기 좋은 실습 콘텐츠가 상대적으로 많지 않다.

계정을 만들고, VM을 만들고, 네트워크를 열고, 배포 환경을 구성하다 보면 중간에 막히기 쉽다.
특히 클라우드와 서버 운영이 처음인 분들에게는 “무료로 쓸 수 있다”는 것만으로는 충분하지 않다.
처음부터 끝까지 따라갈 수 있는 가이드가 필요하다.

그런 분들께 이 강의를 추천드린다.

“무료 클라우드 인프라 구축하기 - 무료 고사양 서버에서 나만의 앱 배포까지”

이 강의는 Oracle Cloud 계정을 만드는 법에서 끝나지 않는다.

무료 VM을 만들고,
네트워크와 보안 규칙을 잡고,
SSH로 접속하고,
k3s로 쿠버네티스 클러스터를 구성하고,
Nginx로 직접 만든 앱을 배포하는 흐름까지 간다.

클라우드를 처음 배우는 분들에게도 좋고,
포트폴리오를 “깃허브에 코드가 있습니���”에서 “실제 URL로 접속할 수 있습니다”로 바꾸고 싶은 분들에게도 좋다.

AWS나 GCP를 배우지 말자는 이야기가 아니다.
오히려 VPC/VCN, 서브넷, 라우팅, 보안 규칙, 서버 운영, 쿠버네티스 같은 개념은 클라우드가 달라도 이어진다.

비용 걱정 때문에 ���포와 운영을 계속 미뤄뒀다면,
이번에는 localhost를 벗어나 내 서버를 하나 가져보면 좋다.

https://t.co/eyQnxoquYa

[향로 @jojoldu]

예전에 "가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초"를 정말 재미있게 봤다.

넷플릭스 같은 스트리밍 서비스를 어떻게 설계할지,
트위터 같은 피드 시스템을 어떻게 확장할지,
��신저의 메시지 전달 구조를 어떻게 잡을지.

이런 문제를 두고 백엔드 시니어 개발자분들과 이야기하다 보면 꽤 재미있다.
단순히 면접 문제라기보다,
“우리 팀이라면 어디까지 가져올 수 있을까”
“지금 우리 서비스에는 어떤 부분이 비슷할까”
같은 이야기로 자연스럽게 이어지기 때문이다.

근데 늘 조금 아쉬웠던 지점이 있다.

이런 시스템 디자인 이야기는 대부분 백엔드나 인프라 관점에서 많이 다뤄진다.
트래픽, 저장소, 메시지 큐, 캐시, 샤딩 같은 주제는 시스템의 뼈대에 가깝다.

그런데 프론트엔드에도 다른 종류의 복잡도가 있다.

예를 들어 Google Docs의 협업 편집 UI는 단순히 textarea 하나를 잘 만드는 문제가 아니다.
여러 사용자의 입력이 동시에 들어오고,
커서와 선택 영역이 실시간으로 바뀌고,
네트워크 지연이 있어도 사용자는 끊김 없이 편집해야 하고,
충돌과 동기화 문제를 사용자가 이해할 수 있는 경험으로 풀어야 한다.

Threads 같은 피드,
Amazon 장바구니,
Netflix 스트리밍 UI,
대규모 대시보드나 운영 콘솔도 마���가지다.

이건 "컴포넌트를 어떻게 나눌까" 만의 문제가 아니다.
상태의 원본을 어디에 둘지,
어떤 데이터는 stale해도 되는지,
어떤 화면은 SSR이 맞고 어떤 화면은 CSR로 격리해야 하는지,
문제가 생겼을 때 어떤 telemetry로 추적할지,
사용자가 이해할 수 있는 흐름으로 어떻게 구조화할지의 문제다.

그래서 예전부터 궁금했다.

왜 백엔드 시스템 디자인처럼,
프론트엔드 시스템 디자인을 사례 중심으로 다루는 자료는 많지 않을까

마침 이 빈자리를 꽤 잘 건드리는 강의가 나왔다.

"미국 빅테크 프론트엔드 시스템 디자인 실전"

이 강의는
Threads 피드,
Amazon 장바구니,
Netflix 스트리밍 UI,
Google Docs 협업 편집,
Micro Frontend,
Observability,
Agentic UI 같은 사례를 프론트엔드 관점에서 다룬다.

특히 요즘처럼 AI가 UI 코드와 CRUD 화면을 빠르게 만들어주는 시대에는,
프론트엔드 개발자의 차별점이 “더 빨리 구현하기”에만 있지는 않을 것 같다.

AI가 만든 화면을 그대로 붙이는 사람이 아니라,
복잡한 제품 요구사항을 상태, 데이터 흐름, 렌더링 전략, 성능, 관측성, 사용자 경험으로 구조화할 수 있는 사람이 더 중요해질 가능성이 높다.

프론트엔드를 단순 화면 구현이 아니라
제품과 시스템을 잇는 설계 영역으로 보고 싶은 분들이라면
한 번쯤 살펴봐도 좋은 강의다.

https://t.co/Xe41tyAvnF

[Avid @Av1dlive]

the founding engineer behind Claude Code just dropped a 37-minute video on how to code with AI agents

I've seen $800 courses that don't cover what he shows in the first 10 minutes

CLAUDE.md files, tool calls, Claude Agents and Claude Routines

all in one video and completely free works whether you're a developer, a beginner, or someone who's been using Claude for months

based on this, I put together a 6-month course to become top 1% vibe coder. full guide in the article below

[Nitin.nn @NitinthisSide_]

𝟯𝟬 𝗕𝗹𝗼𝗴𝘀 𝘁𝗼 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻 𝟯𝟬 𝗦𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺 𝗗𝗲𝘀𝗶𝗴𝗻 𝗖𝗼𝗻𝗰𝗲𝗽𝘁𝘀:

1. APIs: https://t.co/rotPrzmqsW
2. API Gateways: https://t.co/H8o6JdAvtK
3. JWTs: https://t.co/xDKeDaUwKc
4. Webhooks: https://t.co/DnlnlnQHeA
5. REST vs GraphQL: https://t.co/nxE4WDGLtv
6. Load Balancing: https://t.co/oHhi0BCJg4
7. Proxy vs Reverse Proxy: https://t.co/9yybEKFKpY
8. Scalability: https://t.co/RZAnwKWRfc
9. Availability: https://t.co/6otmmY4qab
10. SPOF: https://t.co/hMwAshtd9W
11. CAP Theorem: https://t.co/1mtupEuHiS
12. SQL vs NoSQL: https://t.co/Yiuz6ohNeG
13. ACID Transactions: https://t.co/oJfATYxxtw
14. Database Indexes: https://t.co/zIUkaDPtxy
15. Database Sharding: https://t.co/f9X4H3nBhf
16. Consistent Hashing: https://t.co/T3kslsUovA
17. CDC: https://t.co/AbAEINF7Ql
18. Caching: https://t.co/wZ9jvagVgg
19. Caching Strategies: https://t.co/4VgCVdCZV4
20. Cache Eviction Policies: https://t.co/2ki1YZPVSv
21. CDN: https://t.co/9BJXTl6osT
22. Rate Limiting Algorithms: https://t.co/IxdITzUgjI
23. Message Queues: https://t.co/qG1LmQdZSS
24. Bloom Filters: https://t.co/HgS8txD8aW
25. Idempotency: https://t.co/jboMnpQjAV
26. Concurrency vs Parallelism: https://t.co/gNDO7kiNUu
27. Long Polling vs WebSockets: https://t.co/yrxQTC4Gip
28. Stateful vs. Stateless Architecture: https://t.co/IoF9d93ECe
29. Batch vs Stream Processing: https://t.co/iLOkjLjKOh
30. Geohashing: https://t.co/T2xROIXPEj

🔁 Repost to help a friend.
📌 Save this post for later.

[Jahir Sheikh @jahirsheikh8]

If you're building AI products in 2026,

Please learn:

- Async Python / concurrency
- Streaming APIs / WebSockets / SSE
- Queue systems (Kafka / RabbitMQ / SQS)
- Rate limiting / backpressure / retries
- Caching strategies for LLM apps
- Event-driven architectures
- Distributed tracing / observability
- Cost-aware infrastructure design

AI apps still need real backend engineering.

[Jahir Sheikh @jahirsheikh8]

As an AI Infrastructure Engineer.

Please learn:

- GPU/VRAM fundamentals, quantization & batching
- vLLM / TensorRT-LLM / inference optimization
- KV caching, speculative decoding & token throughput
- Distributed training basics (DDP/FSDP/DeepSpeed)
- Model serving & autoscaling
- Vector DB retrieval pipelines
- Prompt caching & cost optimization
- Observability for LLM apps

This is what production AI teams actually care about.

[Hyeontae Son @anyjava]

Claude Code 창시자 Boris가 직접 진행한 30분 워크숍.
영어 장벽 때문에 못 보셨던 분들 위해 한국어 자막 붙였습니다.

✅ 코드베이스 Q&A로 시작 (온보딩 3주 → 3일)
✅ CLAUDE.md 계층 설계
✅ claude -p (SDK) Unix 유틸리티처럼 쓰기
✅ SSH+tmux 병렬 세션

500$ 코스 ���친 것보다 가치 있습니다 🔖

[크롱 @Krongggggg]

어디서 굴러먹던 50만원짜리 강의보다 이게 백배 나음. Anthropic 제작자가 직접 30분 동안 Claude Code 제대로 깎는 법 보여주는데 안 볼 이유가 없음. 기능 40개도 모르고 맨날 채팅만 쳤으면 도구 탓하지 말고 이런 근본 워크숍부터 챙겨야 함 ㅋㅋㅋ

[토스증권 @toss_securities]

2025년 한 돈에 90만 원까지 치솟은 금값 (25.12.24 한국금거래소 내가 살때 종가 기준), 올해도 오를까?
2026년 금값 어떨지 궁금하다면, 토스증권 QnA 2026에서 확인해 보세요!

[탐정토끼 (김태희) 🌱 @stelo_kim]

siheom-ts를 이용한 프론트 테스트 스터디를 모집합니다~

1월부터 2월 중순까지 6주에 걸쳐
매주 토요일 점심 2시부터 2시간 씩
디스코드에서 진행합니다.

영상은 녹화해서 유튜브나 인프런을 통해서 공개할 예정입니다.(계속)

[chul kim @chulphan]

@LearnerBR 어떻게 받아볼 수 있나요??

[chul kim @chulphan]

@Liberty0918 피에스케이홀딩스 홀딩중입니다~~

[Jbee @jbee37142]

보물이다

https://t.co/lBeQOtwRMU

[서나무 @seonamv2]

안녕하세요!
React Native 스터디원 2명을 모집합니다 🙌

4~6주 동안 함께 간단한 앱 서비스를 하나 출시해보는 걸 목표로 하고 있어요!

🧵(1/5)

[Dev Bora 개발자 이보라 🇰🇷 @LearnerBR]

다들 MCP
남이 만든거 가져다 쓴다는데
나는 만들어볼거야!

내 주 언어는 JS, TS야!

그렇다면 라이브 참여 함께 하시죠🤩

MCP 공식 문서 샘플이랑
한창 타임라인에 떴었던
MS 공식 MCP 학습자료
프롬프트 실딩 방법까지
(보안이 생명!!!!)

핵심만 찝어드릴게요.

헛소리 듣는거 하는거는
(기술 세션에서 도움안되는 이야기 하는거)
제가 못참아서...

이 세션에서도 잘 요약해드리겠습니다.

[Valerii Strilets 🇺🇦 @letstri]

If you use a library like dayjs, date-fns, luxon, etc.

Always convert dates to vanilla Date before saving. You will get rid of many problems this way.

[Avinash Roy @Avinashabroy]

Bash Scripting Basics

[향로 @jojoldu]

최근 인프런은 학습에 필요한 서비스들의 국제화 작업을 진행했습니다 :)
https://t.co/jdaJSQnUIl

이를 위해 한글마다 t 함수로 랩핑하는 작업이 필요한데, 이걸 수작업으로 하려면 너무 많은 시간이 낭비됩니다.
그래서 AST 를 활용한 자동화된 스크립트를 개발하게 되었습니다. :)
이 자동화 스크립트를 통해 며칠이 걸릴 수작업이 단 몇시간 내로 마무리 되었습니다.

저희 같이 별도의 플랫폼 팀이 없는 환경에서 웹 서비스의 국제화를 준비하고 계신 분들이 계시다면 도움이 되시길 바랩니다 :)