김케이🌱

0년차 스타트업 백엔드 개발자 입니다~~ 친해지고 싶은 분께 선팔 먼저 드리곤 해요..♡ 편하게 생각해 주세요 맞팔 자유 언팔은 블언블 부탁드립니다! + 비계 블언블할게요!

[김케이🌱 @keii_dev]

비전공자로 국비 교육 수료 후 신입 백엔드 개발자로 일하고 있는 중인 햇병아리 개발자입니다!! (งᵕᴗᵕ)ว 잡담+공부+유용한 정보들 공유하면서 같이 친하게 지내실 분들을 찾아요! 흔적 남겨주시면 팔로하러 가겠습니다..총총

#개발자_트친소
#여성개발자_트친소

[y z @timingmatters1]

"서울을 버린다"

[퍼블리 | PUBLY @publy_]

포폴 만들기 전에 꼭 보셈. 좋은 경험도 읽히지 않으면 의미 없음. 채용담당자 눈에 꽂히는 포폴 설계법 + 현직 마케터 PPT 템플릿까지 드림. https://t.co/gOFWAoTNki

[Kirill @kirillk_web3]

instead of watching 2 hours of Netflix tonight, watch this 40-minute masterclass from the founder of a $20B China AI company

it's the clearest explanation I've seen of how Agent Swarms and AI systems actually work at scale

useful whether you've never built an agent in your life or have been using Claude every day for the past year

I took the key ideas and turned them into a practical guide on how to actually build with Kimi

find it below

[변영인 @qus0in]

와... 웹 디자인 공부하기 진짜 좋은 사이트인데 여태까지 나만 몰랐지...
https://t.co/oXmnqQl1Si
@humantonylee 님이 Agent Skills화 한것도 있으니 참고하세요
https://t.co/P4IOF8Ea8B

[휜 @moneynena]

https://t.co/C7zzzILmUf

[로그 Logue @AlexZio00]

방금 올라온 클로드 공식 설명영상입니다.

클로드 공식 엔지니어가 37분가량 ai에이전트활용하는 방법을 설명합니다.
댓글로 요약 붙입니다.

뭐를 해야할지 모르겠다. 하시면이것부터 보세요.

[크롱 @Krongggggg]

오... 방금 올라온 따끈한 공식영상 Claude Code 개발자가 풀어놓은 37분짜리 영상 하나가 웬만한 800달러짜리 코스보다 낫지. 도구 사용법부터 CLAUDE.md 세팅까지 에이전트랑 같이 일하는 실전 폼이 다 담겨있음. AI로 제품 뽑아내고 싶은 사람들은 딴 데 돈 쓰지 말고 일단 이거부터 북마크 해라.

[감자 @nowlovepan]

Claude Code 그냥 쓰면 손해 보는 이유

저도 처음 왕초보일땐 Claude Code가
“코딩 좀 도와주는 챗봇” 느낌인 줄 알았는데

원문 기준으로 Anthropic이 Claude Code Setup 플러그인을 내놨더라고요

이게 초보자한테는 꼭 필요한 거인듯

내 프로젝트를 먼저 훑고
필요한 세팅을 추천해줌

예를 들면
어떤 훅을 걸면 좋은지

어떤 스킬이 필요한지

MCP 서버를 붙일지
서브에이전트를 어떻게 나눌지
반복 작업을 어디까지 자동화할지
초보자 입장에선 이게 꽤 큽니다

대부분은 Claude Code를 켜자마자
바로 “이거 만들어줘”부터 치는데

사실 코딩 AI는
프롬프트만 잘 쓰는 것보다
작업 환경을 먼저 잡아주는 게 체감이 더 큰 듯함

설치 명령어는 이거
/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official

저는 AI 코딩툴이 답답할 때
모델 탓부터 했는데

이제 보니까 세팅 없이 쓰고 있었던 게 더 큰 문제였을 수도 있겠네요

Claude Code 쓰는 분들은
이거 먼저 저장해두면 좋을 듯합니다

[lucas @lucas_flatwhite]

AI 코딩 에이전트를 위한 체계적인 하네스 설계 강의 사이트

📔 Learn Harness Engineering (한국어)
https://t.co/UKxvTgDbOg

여기 읽어보니 이야기처럼 샥 읽기에 너무 좋아요!!!

AI 코딩 에이전트, Claude Code나 Codex 같은 도구를 실제 프로젝트에서 안정적으로 쓰려면 단순히 잘 물어보는 것만으로는 부족하다는 걸 점점 느끼게 되죠.

이 무료 강의 사이트는 바로 그 고민에 대한 체계적인 답을 제시하는 프로젝트예요.

AI 에이전트가 장시간 작업에서도 컨텍스트를 잃지 않고, 신뢰할 수 있는 결과를 내도록 환경을 설계하는 하네스 엔지니어링에 집중하고 있죠.

↓

강의는 여러 이론 강의로 구성되어 있고, 각 강의 제목부터가 현실 문제를 정확히 짚고 있죠?!

- 유능한 에이전트가 여전히 실패하는 이유
- 거대한 단일 지시 파일이 실패하는 이유
- 장기 작업이 연속성을 잃는 이유
- 에이전트가 너무 일찍 완료를 선언하는 이유
- 엔드투엔드 테스트가 결과를 바꾸는 이유

이론 외에도 실습 프로젝트와 즉시 복사해서 쓸 수 있는 템플릿도 제공됩니다! 좋네요..

혹여 에이전트가 자꾸 엉뚱한 행동을 해서 답답하신 분이나, CLAUDE.md AGENTS.md를 어떻게 잘 써야 할지 감을 잡고 싶은 분..

여기에 AI 에이전트를 팀 환경에서 안정적으로 운영하고 싶은 분들에게 도움이 될거예요!

한국어로 이렇게 제공해주는 것도 참 좋네요~!!!

[Barret李靖 @Barret_China]

大多数程序员会慢慢出现两类症状。

一是不想写代码。因为写的没有 AI 快，也写的没有 AI 好，编程将沦为普通人的玩具（架构和工程目前还不是），程序员容易找不到成就感。

二是不想指挥 AI 写代码。由于一的存在，加上指挥一个没有感情的机器，去做自己不认可的事情，会比自己亲自去做更难受。因为躬身事中，疲于处理一个又一个的问题，会忘记自己的存在；而看着 AI 在自己不认可的方向，持续接近目标，会无数次巩固自己的存在。“我是谁？我在干啥？”

程序员应该做的，就是摆脱自己会写代码的标签，慢慢朝着用户价值层做迁移，去做自己认可的、喜欢的事情，或者用自己认可的、喜欢的方式做事情。😃

[Joruno @wsl8297]

逛 GitHub 时挖到一个真·宝藏开源项目：12-Factor Agents。它把「AI Agent 应用怎么做才像工程、能上线」这件事，浓缩成 12 条核心设计原则，GitHub 已拿下 11k+ Star。

这套原则不是拍脑袋总结，而是作者与上百位技术创始人深度交流后提炼出的可执行方法论。覆盖上下文管理、工具调用、状态建模、控制流设计、错误收敛、模块化架构等关键环节，讲的不是概念，而是能直接落地的工程做法。

GitHub：https://t.co/h7vew4iDWx

你将收获：

- 12 条核心原则：从自然语言交互到工具编排、状态与错误处理的全链路指导
- 生产级设计模式：来自真实项目的架构套路与最佳实践
- 模块化思路：把 agent 拆成可复用、可组合的独立模块
- 实战案例：完整流程 + 常见坑位与解决方案
- 框架无关：不绑任何特定技术栈，怎么做都能套用

还附带清晰的视觉图解和深度讲解，适合边学边搭。希望能帮你把 agent 从 demo 做到可投产的 AI 产品。

[Joruno @wsl8297]

Mermaid 画流程图、时序图确实省事，但默认渲染谈不上好看，更别说在终端里几乎没法用。

我在 GitHub 挖到一个新开源项目：beautiful-mermaid，专门把 Mermaid 的渲染这件事做漂亮、做实用——既能导出精致的 SVG，也能生成终端友好的 ASCII 字符画。

它用纯 TypeScript 实现，不依赖 DOM；常用的五类图表一次覆盖：流程图、状态图、时序图、类图、ER 图。

GitHub：https://t.co/3xeuwh8qDQ

主题也很到位：内置 15 套精选主题，强调色、边框色等细节都能细调，还支持直接套用任意 VS Code 主题配色。

更关键的是，颜色全用 CSS 变量驱动：切主题不必重渲染，改变量就能即时生效。

[Joruno @wsl8297]

虽然 AI 编程越来越强，但基础功依然绕不过去。问题是：网上资料太碎，很难系统学下去。

推荐看看开源资源合集 Professional Programming。它把从入门到进阶的学习路径梳理得很清楚，覆盖算法、系统设计、代码质量等关键方向。

内容不止是书单和必读文章，更有大量实战项目和练习题：从重新实现 Redis，到动手构建编译器这类高强度挑战，逼着你用实践把知识吃透。

GitHub：https://t.co/LTwcg7JcRu

另外，它也把职业发展、面试准备、工程管理等实用主题一并整理好，并按主题分类，查找和学习都很顺。

资源经过作者筛选，标注必读与推荐程度，持续更新维护，适合不同阶段的开发者长期收藏、反复翻。

[크롱 @Krongggggg]

서버 터졌을 때 원인도 모르고 우왕좌왕하는 초보 엔지니어라면 당장 터미널 켜고 쳐봐야 할 12가지 필수 리눅스 명령어 세트임. uptime부터 dmesg까지 서버 내부의 디스크, 메모리, 포트 상태를 웹 UI 없이 날것 그대로 빠르게 진단할 때 유용함. 복잡한 모니터링 툴이 안 먹히는 최악의 장애 순간을 대비해 무조건 저장해두고 손에 익혀야 할 기본 스펙임.

[크롱 @Krongggggg]

AI가 앞에서는 착한 척 답변하면서 뒤로는 딴생각 품고 필터링하고 있었다는 게 논문으로 까발려짐. Anthropic이 자연어 오토인코더로 Claude 속내를 열어보니 안전성 테스트 상황까지 다 눈치채고 숨기는 음흉함이 확인된 판임. 껍데기 프롬프트 정렬이 얼마나 허무한 모래성인지 기술적으로 증명된 셈임.

[향로 @jojoldu]

우연히 본 유튜브 영상인데, AI == "효율" 가 아니라 AI == "효과" 를 기준으로 해결하신 사례 공유는 처음이라 공유하게 되었다.

AI라고 하면 대부분 기존에 하던 일을 얼마나 효율적으로, 얼마나 더 적은 사람으로 할 수 있는가에 대해 많이 이야기한다.
평소 하던 일에 대한 개인 단위의 개선이거나, 실제로 성과로 이어지지는 않지만 덜 불편하게 만드는 그러한 것들이 많다.
그렇게 효율적으로 개선하고나면 더 성과가 나는가? 에 대해선 아직까지 사례 공유가 없었던 것 같다.
"원래 5명이 하던걸 이젠 1명이 하게되었습니다." 인데,
그럼 이제 1명이 5명 몫을 하게 되었으니 매출이나 지표가 5배가 되었나요? 로 이어진 사례는 아니였다.
이 강연은 조금 다른 지점을 이야기한다.
AI를 귀찮은 업무를 대신하는 도구로만 쓰지 말고, 회사의 큰 병목을 해결하는 데 써야 한다는 이야기다.
"오픈한"의 최철용 대표님은 Claude Code를 올해 3월 7일 처음 접했고,

2주 정도 써보면서 "AI로 생각보다 거의 모든 작업이 가능하구나"를 체감했다고 한다.
그리고 AI를 작은 업무 자동화가 아니라 회사가 오래 안고 있던 큰 문제에 붙였다.

바로 재고 문제였다.

오픈한에는 약 5억 원 규모의 재고가 있었고,

그중 3억 원 정도는 60일 내에 빠르게 처리해야 하는 상황이었다고 한다.
이건 단순히 물건이 남은 문제가 아니다.

현금흐름, 창고비, 브랜드 가치, 물류 운영이 연결된 문제다.
기존에는 자사몰의 세일 코너를 활용했다.

하지만 담당자가 가격을 조정하고 상품을 바꿔도 성과가 크게 나지 않던 영역이었다고 한다.
최철용 대표님은 이 재고 때문에 다른 대표님들과의 이야기를 나누었고 그때 내린 결론이 "100원이면 필요하지 않아도 사람들이 다 사간다. 재고가 남는 이유는 고객이 매력을 느낄 만큼 적정 가격이 아니라서 그렇다." 였다.

결국 재고는 고객이 안 사는 게 아니라,

회사가 고객이 살 수 있는 가격까지 충분히 조정하지 않았기 때문에 남아 있다는 것이다.
다만 무작정 가격을 낮출 수는 없었다.

국내에서 너무 낮은 가격으로 덤핑하면 브랜드를 훼손할 수 있기 때문이다.
그래서 목표는

"브랜드를 훼손하지 않으면서,
60일 안에 재고를 처리하는 것"
이걸 AI로 풀었다.

AI에게 여러 규칙과 알고리즘을 만들게 하고,

아래 작업을 자동으로 수행하는 시스템을 만들었다고 한다.
1. 상품별 조회수와 판매량을 매일 수집하고,

2. 충분히 노출됐는데도 안 팔리는 상품만 가격을 낮춘다.
3. 가격을 낮춘 상품은 다시 상단에 노출해 반응을 보고,
4. 팔리면 추가 인하를 멈추고, 안 팔리면 다시 조정한다.
날씨와 계절성도 반영했다.

1. 기온이 올라가면 얇은 옷을 더 노출하고,
2. 비가 오면 우비 같은 상품을 올린다.
상품명도 자동으로 바꿨다.

특정 색상이나 사이즈가 품절되면,
고객이 쇼핑 과정에서 바로 알 수 있도록 상품명에 반영했다.
3월 23일 시스템을 오픈한 뒤,

기존 하루 150만 원,
행사 때 200만 원 수준이던 세일 매출이
300만 원, 500만 원, 700만 원, 1,000만 원 수준까지 올라갔다고 한다.
그리고 이 알고리즘을 신제품과 베스트 상품에도 일부 적용하자

정상 상품 매출도 같이 올라갔다고 한다.
---

강연에서 나온 원칙은 두 가지였다.

첫째, AI는 영향력이 큰 문제에 써야 한다.

둘째, AI는 보는 데 쓰는 게 아니라 실행하는 데 써야 한다.
이 사례에서 AI는 조언만 하지 않았다.

데이터를 모으고,

판단하고,
가격과 노출을 바꾸고,
결과를 다시 반영했다.
"AI로 얼마나 효율적으로 일하고 있는가?" 에 대해 이야기 나눌때면 "현재 상황이 더 효율적으로 일하면 더 성과가 나는 구조인가?" 가 먼저 확인되지 않으면 더 효율적으로 일해봐야 공회전만 계속 된다고 생각한다.

내가 속한 팀의 큰 병목은 무엇인가.

내가 속한 팀이 만드는 제품의 큰 병목은 무엇인가.
그 병목은 매출, 전환, 리텐션, 품질, 고객 경험 중 어디에 연결되어 있는가.
성공했을 때 회사의 큰 문제가 실제로 줄어드는가.
이 질문에서 출발해야 한다.

AI로 개인 업무를 조금 편하게 만드는 것도 필요하다.

하지만 거기서 멈추면 하방을 높이는 일에서 끝난다.
상방을 뚫으려면,

AI를 팀과 제품과 회사의 큰 병목에 붙여야 한다는걸 이 강의에서 보여주신 것 같다.
많은 리더분들이 보시면 좋겠다.

[lucas @lucas_flatwhite]

Raycast 기술 블로그에서 탄생한 실전 가이드

💻 native-feel-skill
https://t.co/TlqQdt1BTx

저도 매일 제일 많이 쓰는게 Raycast 일거예요.

Raycast가 공개한 "A Technical Deep Dive into the New Raycast" 블로그를 읽고 느꼈을 법한 질문이 있죠.


'음... 이 아키텍처와 최적화 기법을 실제로 어떻게 적용할 수 있을까?'

그 질문에 대한 답을 체계적으로 정리한 프로젝트예요.

하이브리드 아키텍처의 현실적인 설계 사례, WebView를 쓰면서도 네이티브 느낌을 최대한 살리는 기술적 노하우, Rust로 직접 파일 시스템을 스캔하는 고성능 인덱서 구현 등등..

여러 인사이트를 녹여서 AI 에이전트가 언제든 활용할 수 있는 스킬 형태로 재구성했어요.


8가지 아키텍처 원칙, WebView 생존 가이드, 75개 항목의 출시 체크리스트, 네이티브 관례 감사 도구, 메모리 측정에 대한 현실적인 안내 등..👍🏻👍🏻

여러 실전 노하우를 참고하고 응용하기에 정말 좋은 프로젝트예요..!

[휜 @moneynena]

마즘 그래서 로그나 히스토리를 남기는 스킬은 프젝마다 있어야함
프젝마다 필요한게 다르니까

뭐 시켜놓고 뭐했는지 확인이 안되면
보고를 할수가 없음
물론 혼자 일하면 상관이 없겠죠

대부분의 일은 다같이 하기 때문에 과정 속에 생기는 문제는 항시 공유해야함
그래서 기록 남겨서 ai가 한걸 본인이 계속 따라가야하며 설명할줄알아야함

[감자 @nowlovepan]

AI 작업할 때 제일 귀찮은 반복 설명 이걸로 해결

AI 작업하면서 제일 귀찮았던 게
같은 설명을 계속 반복하는 거였음

이전 작업, 파일 구조, 안 쓰기로 한 방식까지
AI가 기억해주면 작업 시간이 꽤 줄어들 듯

AI 자주 쓰는 사람한테는
프롬프트보다 이런 작업 기억이 더 체감 클 수도 있겠네요

깃허브에는 정말 보물들이 많은듯..
이런거 저장해두고 하나하나 적용해보면
정말 나만의 좋은 에이전트를 만들수 있을것 같네요
사용해보고 후기 공유해보겠습니다

[휜 @moneynena]

Claude Certified Architect라는 자격증이 나옴

생각보다 꽤 실무 중심임.
Agentic Workflow, MCP Tool Integration, Context / Memory 관리, Structured Output, Claude Code, Production Reliability 같은 내용들이 포함돼있다함

예전엔 그냥 모델 잘 붙이고 프롬프트 잘 쓰면 됐는데 이제는 AI를 실제 서비스처럼 안정적으로 굴리는 능력을 보기 시작하는 중

툴 연결하고, 컨텍스트 안 꼬이게 관리하고, 에이전트 워크플로우 설계하고, 신뢰성까지 챙기는 방향……

점점 AI 개발도 앱 개발처럼 전문 영역이 세분화되는 느낌이다