

LLM과 Reveal.js로 슬라이드를 쉽게 만들고 공유하기
블로그 글을 LLM으로 요약해 Reveal.js 슬라이드로 바꾸는 방법을 소개했습니다. GitHub Pages 배포까지 연결해 빠른 제작과 공유 효율을 높였습니다.


블로그 글을 LLM으로 요약해 Reveal.js 슬라이드로 바꾸는 방법을 소개했습니다. GitHub Pages 배포까지 연결해 빠른 제작과 공유 효율을 높였습니다.

AI 이후 실리콘밸리 개발자의 역할과 일하는 방식 변화를 다루는 오프라인 세미나를 소개했습니다. 현장 사례를 통해 앞으로 무엇을 준비해야 할지 힌트를 얻을 수 있습니다.
대규모 사용자 이벤트를 더 일관되고 안전하게 관리하기 위해 Event Center를 구축했습니다. 기존 Git 기반 스키마 관리의 복잡도와 명명 불일치를 UI 기반 플랫폼으로 해결했습니다.
Sherpa는 완전 자동화보다 검증 가능한 구조를 우선해 설계했습니다. HTML을 기준 진리로 삼고 단계별 파이프라인과 검증 뷰어로 신뢰성을 높였습니다.


비즈니스 문제를 AI 문제로 바꾸는 완화 접근과 명시적 가정의 중요성을 설명했습니다. 아자르 추천 시스템 사례로 장기 매출을 대화 시간 예측 문제로 단계적으로 정렬하는 과정을 소개했습니다.

대출 심사 로직의 복잡도를 줄이기 위해 Pipeline, Job, Store 구조를 적용한 사례를 소개했습니다. 정책 변경과 테스트를 더 쉽게 만들기 위한 설계 고민을 정리했습니다.
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외부 채널 입고 정보를 안전하게 동기화하기 위해 아웃박스 패턴과 재시도 토픽을 적용한 사례를 소개했습니다. Spring Kafka와 Namastack Outbox로 원자성, 재시도, 실패 알림을 정리했습니다.

AWS S3 Lifecycle 규칙이 여러 개일 때의 선택 기준과 동작 원리를 설명했습니다. 실제 예시와 운영 팁으로 규칙 설계 시 주의점을 정리했습니다.

수천 개의 API/BATCH 서버 설정을 하나의 체계로 관리하는 방법을 소개했습니다. 오버레이, 템플릿, 선언형 설정과 동적 프로비저닝으로 설정을 진화시킨 사례를 다뤘습니다.


하이퍼엑셀은 EC2 F2 인스턴스와 FPGA를 활용해 LPU 기반 LLM 추론 환경을 클라우드로 구축했습니다. PoC 운영 시간을 크게 줄이고 비용과 보안 부담도 낮췄습니다.

검색 로그의 동시 출현 패턴을 활용해 연관 키워드 추천 시스템을 구축했습니다. Word2Vec 후보를 로그 기반 필터링으로 보정해 롱테일 키워드까지 살렸습니다.

페이지 타입별 필터 정책이 코드 곳곳에 흩어져 있어 확장과 유지보수가 어려운 문제를 리팩토링했습니다. 정책은 전략으로, 생성은 공통 흐름으로 분리해 변경 지점을 명확히 했습니다.