2025년 12월 5일, 클라우드플레어는 UTC 기준 08:47에 시작된 네트워크 장애를 겪었으며, 이 장애는 약 25분간 지속되어 HTTP 트래픽의 약 28%에 영향을 미쳤습니다. 이번 문제는 사이버 공격 때문이 아니라, 리액트 서버 컴포넌트의 보안 취약점을 해결하는 과정에서 본체 파싱 로직에 변경이 가해진 결과로 발생했습니다.

사고 발생 당시, 클라우드플레어의 구버전 프록시를 사용하는 고객들 중 특정 규칙 세트를 적용한 경우 HTTP 500 오류가 발생했습니다. 이 문제는 내부 도구가 예방 차원에서 비활성화되면서 시스템 내에서 코드 오류를 유발한 데서 비롯되었습니다.

클라우드플레어는 이번 사건이 2025년 11월 18일에 발생한 또 다른 장애에 이어 발생한 것임을 인정하며, 향후 이러한 일이 재발하지 않도록 최선을 다하겠다고 밝혔습니다. 이를 위해 개선 작업을 진행 중이며, 더 나은 배포 프로세스, 오류 처리 개선, 그리고 네트워크 변경의 영향을 최소화하기 위한 운영 효율화에 집중하고 있습니다.

그들은 곧 복원력 프로젝트에 대한 자세한 보고서를 발표할 예정이며, 더 나은 롤백 및 완화 시스템을 보장하기 위해 변경 작업을 일시 중단했습니다. 클라우드플레어는 고객과 인터넷 커뮤니티에 불편을 끼친 점에 대해 사과했습니다.

넷플릭스가 약 827억 달러에 워너 브라더스를 인수할 계획을 발표했습니다. 이 인수에는 워너 브라더스의 영화 및 TV 스튜디오, HBO, HBO 맥스가 포함됩니다. 거래 가치는 주당 27.75달러로, 워너 브라더스 주주들은 현금과 넷플릭스 주식을 받게 됩니다. 이번 합병은 넷플릭스의 스트리밍 서비스와 워너 브라더스의 방대한 영화 및 프로그램 라이브러리를 결합하여 소비자에게 더 다양한 엔터테인먼트 옵션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

인수는 워너 브라더스가 2026년에 글로벌 네트워크 부문을 분리한 후에 완료될 것으로 예상됩니다. 양사의 리더들은 이번 파트너십이 시청자에게 더 많은 선택권을 제공하고, 창작자에게 새로운 기회를 창출하며, 전체 엔터테인먼트 산업을 강화할 것이라고 믿고 있습니다. 넷플릭스는 합병으로 인해 상당한 비용 절감과 주주 가치를 증가시킬 것으로 기대하고 있습니다.

주요 거래 내용은 다음과 같습니다. 각 워너 브라더스 주주는 23.25달러의 현금과 4.50달러의 넷플릭스 주식을 받게 됩니다. 이번 합병은 규제 승인과 주주 투표를 받아야 합니다.

양사의 이사회는 합병을 승인했으며, 12개월에서 18개월 내에 최종화될 것으로 보입니다.

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저자는 전통적인 RSS 리더를 좋아하지 않으며, 읽지 않은 콘텐츠가 쌓여서 압도당하고 지루하다고 느낍니다. 대신, TikTok과 유사한 새로운 콘텐츠 소비 방식을 제안합니다. 이 방식에서는 사용자가 무작위 웹사이트를 발견하고 광고 없이 자신이 좋아하는 콘텐츠에 투표할 수 있습니다. 개인 데이터 수집도 최소화됩니다.

제안된 솔루션은 사용자가 버튼을 클릭하여 새로운 웹사이트를 받을 수 있는 간단한 플랫폼입니다. 사용자는 사이트에 대해 찬성 또는 반대 투표를 하고, 부적절한 콘텐츠를 신고할 수 있습니다. 참여를 위해 계정을 만들고, 인기 있는 링크를 제출하여 리더보드에서 순위를 올릴 수 있습니다. 저자는 백엔드 시스템을 사용하여 주기적으로 RSS 피드를 확인하고, 커뮤니티 피드백을 바탕으로 콘텐츠의 질에 집중하여 데이터베이스에 저장할 계획입니다.

이 프로젝트는 가벼운 마음으로 진행되며, 심각한 사업이 아닙니다. 저자는 백엔드에 FastAPI와 SQLite와 같은 도구를 사용합니다. 이메일 인증을 통한 사용자 등록과 같은 일부 기술적 한계를 인정하며, 이는 불필요하다고 생각합니다.

현재 이 플랫폼은 60만 개 이상의 페이지를 색인화하고 있습니다. 저자는 콘텐츠를 분류하여 새로운 사용자가 고품질 자료를 볼 수 있도록 경험을 개선하고 싶어합니다. 이 도구를 사용해보고 피드백을 공유해 줄 것을 다른 이들에게 초대하며, 이 플랫폼이 주로 자신의 즐거움을 위해 만들어졌음을 인정합니다.

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UniFi 5G Max 라인업은 강력하고 유연한 5G 인터넷 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 제품은 세련된 디자인을 가지고 있으며, 어떤 환경에서도 잘 작동합니다.

저자 조 슈라그는 기술 부채가 큰 회사에서의 경험을 바탕으로 통찰을 공유합니다. 이 회사는 구식 코드와 유닛 테스트 부족 등의 문제를 안고 있었습니다. 특정 프로젝트에서는 윈도우에서 리눅스로 코드를 복제하는 작업이 있었고, 이로 인해 시간이 지남에 따라 두 개의 서로 다른 코드베이스가 생겨났습니다.

슈라그는 많은 기술적 문제들이 사람과 관련된 문제에서 비롯된다고 강조합니다. 예를 들어, 불명확한 요구사항, 비현실적인 마감일, 개발자들의 변화에 대한 저항 등이 이에 해당합니다. 그는 기술 부채를 해결하는 것이 어렵다고 언급하며, 이는 종종 회사의 소프트웨어 개발 관행 내에 존재하는 더 깊은 문제를 인정해야 하기 때문이라고 설명합니다.

비기술적 이해관계자와의 효과적인 소통이 기술 개선의 필요성을 정당화하는 데 매우 중요하다고 그는 강조합니다. 슈라그는 성공적인 엔지니어는 기술적 능력뿐만 아니라 대인 관계를 잘 다루는 능력도 갖추어야 더 큰 프로젝트를 효과적으로 수행할 수 있다고 결론짓습니다.

Kraa는 세 명의 팀이 만든 새로운 웹 기반 마크다운 편집기입니다. 이 편집기는 간결하고 방해받지 않는 글쓰기 경험을 제공하면서도 다양한 기능을 갖추고 있습니다. Kraa의 주요 특징은 다음과 같습니다.

Kraa는 간단한 인터페이스를 제공하여 글쓰기와 스타일링을 분리함으로써 방해받지 않는 경험을 제공합니다. 사용자는 작성한 내용을 링크를 통해 쉽게 공유할 수 있으며, 읽기 또는 편집 권한을 설정하고 비밀번호로 보호할 수도 있습니다. Kraa는 독특한 실시간 편집 기능과 채팅 위젯을 포함하고 있어, 전송 버튼 없이도 원활한 소통이 가능합니다. 또한 모바일 기기에서도 잘 작동하며, 향후 전용 앱도 계획하고 있습니다.

Kraa는 계정 없이도 사용해 볼 수 있으며, 팀은 사용자 피드백을 환영합니다. 블로그 기사, 장편 이야기, 잡지 등을 위한 라이브 데모 예시도 온라인에서 확인할 수 있습니다. Kraa는 ProseMirror, TipTap, Svelte를 사용하여 개발되었습니다.

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이 기사는 BMW 플러그인 하이브리드 전기차(PHEV)의 사고 후 회복 과정에서 발생하는 심각한 문제들을 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 수리 비용이 매우 높습니다. 작은 사고라도 고전압 배터리 시스템의 퓨즈가 나가면 수리비가 5,000유로에 이를 수 있습니다. BMW PHEV의 보험료는 전통적인 내연기관 차량보다 3배 이상 비쌉니다.

둘째, 수리 과정이 복잡합니다. 진단 절차가 지나치게 복잡해 훈련받은 기술자조차 따라가기 어렵습니다. 주요 모듈인 iBMUCP는 용접되어 있어 수리가 쉽지 않습니다.

셋째, 잠긴 부품이 문제입니다. 퓨즈를 교체하더라도 잠긴 마이크로컨트롤러가 사고 플래그를 지우지 못하게 하여 전체 모듈을 교체해야 하며, 이 비용은 1,100유로에 세금이 추가됩니다.

넷째, 비싼 도구가 필요합니다. 간단한 퓨즈 교체를 위해서는 25,000유로 이상의 전문 도구와 구독 서비스에 투자해야 합니다.

다섯째, 환경에 미치는 영향이 큽니다. 친환경 차량으로 마케팅되는 이들 차량이 복잡한 서비스 절차와 높은 고장률로 인해 상당한 탄소 발자국을 남기고 있으며, 이는 불필요한 낭비로 이어진다고 주장합니다.

여섯째, 더 큰 손상의 위험이 있습니다. 수리 과정에서 한 번의 실수로 인해 전체 배터리 모듈 교체와 같은 광범위하고 비싼 수리가 발생할 수 있습니다.

일곱째, 교육 부족이 문제입니다. BMW는 기술자에게 충분한 교육을 제공하지 않아 수리 과정을 더욱 어렵게 만들고 있습니다.

마지막으로, 다른 브랜드와의 비교가 있습니다. 이 기사는 BMW의 수리 비용과 절차를 테슬라와 같은 브랜드의 간단하고 비용 효율적인 방법과 대조하며, BMW의 접근 방식이 비효율적이라고 지적합니다.

전반적으로 이 기사는 BMW의 엔지니어링 관행이 불필요하게 복잡하고 낭비적이라고 비판하며, 환경 영향을 진정으로 줄일 수 있는 더 나은 해결책을 요구하고 있습니다.

2000년에 발표된 중요한 연구 논문이 글리포세이트라는 제초제가 안전하다고 주장했으나, 신뢰성에 심각한 문제가 발견되어 철회되었습니다. 이 연구를 발표한 학술지는 2023년 11월 28일, 저자 목록에 기재된 사람들이 실제 저자가 아니라는 사실을 발견한 후 논문 철회를 발표했습니다. 실제 저자들은 글리포세이트를 생산하는 몬산토의 직원들이었습니다. 이러한 관행은 '유령 집필'로 알려져 있으며, 연구의 출처를 잘못 나타내어 신뢰성을 높이려는 시도로 과학적 사기로 간주됩니다. 이번 철회는 논문이 발표된 지 25년 만에 이루어졌으며, 이러한 사실을 드러낸 몬산토 내부 문서가 공개된 이후에 발생했습니다.

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니모니는 새로운 버전의 님 프로그래밍 언어를 위한 컴파일러로, 님 3.0을 목표로 하고 있습니다. 님의 기능을 복제하는 데는 시간이 걸리지만, 니모니는 메모리 안전성과 예측 가능한 실행 시간을 강조하며, 특히 하드 실시간 및 임베디드 시스템에 적합한 간결하고 효과적인 언어를 제공합니다.

니모니의 주요 특징 중 하나는 메모리 관리입니다. 니모니는 범위 기반의 자동 메모리 관리를 사용하며, 소멸자와 이동 의미론에 의존합니다. 이를 통해 메모리 관리 옵션을 단순화하고, 불필요한 지연 없이 안전하게 메모리를 처리할 수 있습니다.

오류 처리 측면에서 니모니는 전통적인 예외 처리를 지원하지만, 예외를 발생시킬 수 있는 루틴에는 주석을 달아야 하는 독특한 접근 방식을 도입했습니다. 또한, 오류 코드를 위한 타입 안전한 열거형을 사용하여 라이브러리 간의 오류 전파를 개선합니다.

메모리 부족 상황(OOM) 처리에 있어 니모니는 할당 실패 시 컨테이너가 사용자 정의 핸들러를 호출할 수 있도록 하여 프로그램이 충돌하지 않고 계속 실행될 수 있게 합니다. 또한, 객체 생성 시 nil 참조를 엄격하게 처리하도록 강제합니다.

제네릭 프로그래밍도 강화되었습니다. 니모니는 완전한 타입 검사를 통해 성능과 신뢰성을 높이며, 사용자 정의 컨테이너 개발을 가능하게 합니다.

동시성과 병렬성 측면에서 니모니는 spawn이라는 단일 구조를 통해 비동기 및 다중 스레드 프로그래밍을 통합하여 스케줄링을 단순화하고 스레드 안전성을 개선합니다.

메타 프로그래밍 기능도 포함되어 있어, 니모니는 컴파일러 플러그인을 통해 언어의 기능을 확장할 수 있게 하여 개발자가 새로운 기능과 최적화를 효율적으로 구현할 수 있도록 합니다.

니모니는 아직 개발 중이며, 2025년 가을 출시를 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 실용적인 개선과 혁신적인 개념을 통합하여 님 언어를 발전시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 팀은 이 목표를 향해 나아가며 기여와 지원을 환영합니다.

프레임워크 랩탑 13은 이제 사용자가 메인보드를 고성능 ARM 프로세서로 교체할 수 있는 업그레이드 키트를 제공합니다. 이 새로운 옵션은 제3자 제조업체인 메타컴퓨팅에서 제공하며, 12개의 코어를 가진 ARM 칩셋을 특징으로 합니다. 이 칩셋은 성능 코어 8개와 효율 코어로 구성되어 있습니다. 또한 ARM GPU와 AI 가속기도 포함되어 있지만, 초기 테스트 결과 전력 소비가 많아 배터리 수명이 짧아질 수 있다는 우려가 있습니다.

업그레이드 키트의 가격은 549달러로, RAM과 저장 옵션이 포함되어 있습니다. 프레임워크 랩탑을 아직 소유하지 않은 경우, 랩탑과 함께 제공되는 번들은 999달러입니다. ARM 옵션은 주로 개발자를 대상으로 하며, 일반 소비자에게는 전력 소비 문제로 적합하지 않을 수 있습니다.

결론적으로, 프레임워크 랩탑 13은 이제 강력한 ARM 프로세서로 업그레이드할 수 있지만, 사용자는 배터리 수명과 성능에 대한 영향을 고려해야 합니다.

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클릭재킹은 악의적인 사이트가 다른 웹사이트의 iframe을 덮어씌워 사용자가 모르게 클릭하도록 유도하는 기만적인 기술입니다. 전통적인 클릭재킹은 간단한 행동에는 효과적이지만, 복잡한 상호작용에서는 한계가 있습니다.

새로운 방법인 "SVG 클릭재킹"이 도입되었으며, 이는 기존 클릭재킹 기술을 강화합니다. 이 새로운 접근 방식은 더 복잡한 클릭재킹 공격을 가능하게 하고, 다양한 방식으로 데이터를 훔칠 수 있게 합니다.

전반적으로 SVG 클릭재킹은 클릭재킹 실행 방식에서 중요한 진화를 나타내며, 이를 통해 더 위험하고 정교한 공격이 가능해졌습니다.

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이 웹사이트는 최신 웹 기술에 대한 브라우저 지원 정보를 제공합니다. 2025년 10월 11일에 새로운 기능이 추가되어 업데이트되었습니다. 이 사이트는 @Fyrd라는 사람이 관리하며, @Lensco의 디자인 도움을 받습니다. 또한 GitHub 커뮤니티의 지원을 받고 있습니다. 사용자는 브라우저의 기능을 비교하고 어떤 기능이 지원되는지 확인할 수 있습니다. 지원 상태는 색상으로 구분되어 있습니다. 지원되는 경우는 초록색, 지원되지 않는 경우는 빨간색, 부분적으로 지원되는 경우는 연두색, 지원 여부가 불확실한 경우는 회색으로 표시됩니다. 사용자는 소액의 월정액을 지불하여 사이트를 지원하고 광고를 제거할 수 있습니다.

NASA의 소행성 베누는 OSIRIS-REx 미션을 통해 수집된 샘플을 통해 초기 태양계와 생명의 기원에 대한 중요한 발견을 보여주었습니다. 최근 과학 저널에 발표된 연구 결과는 세 가지 주요 발견을 강조합니다.

첫째, 연구자들은 베누 샘플에서 리보스와 포도당이라는 두 가지 종류의 당을 발견했습니다. 리보스는 RNA의 중요한 구성 요소이며, 포도당은 생명체의 주요 에너지원입니다. 이는 생명의 기본 구성 요소가 태양계 전역에 널리 퍼져 있었음을 시사하며, 지구의 생명이 외계 물질에서 기원했을 가능성을 뒷받침합니다.

둘째, 샘플에서 신비로운 고무 같은 물질이 발견되었습니다. 이 물질은 우주 물질에서는 이전에 본 적이 없는 것입니다. 질소와 산소가 풍부한 이 고대 물질은 초기 태양계에서 형성되었을 가능성이 있으며, 지구에서 생명이 출현하는 데 필요한 중요한 화학 전구체를 제공했을 수 있습니다.

셋째, 우리 태양계가 형성되기 전 존재했던 별에서 나온 먼지 분석 결과, 베누의 모체가 많은 양의 초신성 먼지를 포함하고 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 베누가 죽어가는 별들로부터 온 물질이 풍부한 지역에서 형성되었음을 나타내며, 초기 태양계의 조건에 대한 통찰을 제공할 수 있습니다.

이러한 발견들은 생명에 필요한 재료와 초기 태양계에서 일어난 과정에 대한 우리의 이해를 더욱 깊게 합니다.

저자는 기존의 복잡한 옵션들 때문에 간단하고 자체 호스팅이 가능한 파스트빈인 pbnj를 만들었습니다. 주요 기능으로는 100개 이상의 프로그래밍 언어에 대한 문법 강조가 포함된 깔끔한 인터페이스, 약 10만 개의 파스트를 위한 무료 요금제로 Cloudflare에서 쉽게 배포할 수 있는 점, 코드 스니펫을 빠르게 공유할 수 있는 명령줄 인터페이스(CLI), 기억하기 쉬운 URL, 비밀 키를 통한 개인 파스트 옵션, 그리고 터미널 외부에서 사용할 수 있는 웹 인터페이스가 있습니다.

하지만 pbnj는 사용자 계정, OAuth, git 통합 기능이 없고, 다중 사용자 지원이나 만료되는 파스트, 댓글과 같은 기능도 제공하지 않습니다. 저자는 pbnj가 데이터를 제어하고 싶거나 자체 호스팅을 즐기는 사람들에게 적합하다고 제안합니다. 더 많은 정보는 라이브 데모와 GitHub 링크를 통해 확인할 수 있습니다.

민주주의에서는 주요 결정이 대체로 다수의 지지를 필요로 하므로, 지도자들은 대중의 지지를 얻어야 합니다. 전통적으로 그들은 교육과 미디어를 통해 여론에 영향을 미쳤습니다. 그러나 인공지능의 발전으로 여론을 형성하는 것이 더 저렴하고 쉬워졌습니다. 이로 인해 엘리트들이 의도적으로 대중의 선호를 설계할 수 있는 상황이 만들어졌습니다.

한 모델에 따르면, 한 엘리트가 여론에 영향을 미치려 할 때, 종종 더 큰 양극화를 초래합니다. 이는 사람들이 더 극단적이고 분열된 견해를 가지게 됨을 의미합니다. 설득 기술의 발전은 이러한 양극화를 더 빠르게 발생하게 만듭니다. 두 개의 대립하는 엘리트가 권력을 번갈아 가질 때, 같은 기술이 더 일관된 의견이나 "반잠금" 지역을 만들어 경쟁자가 대중의 견해를 바꾸기 어렵게 만듭니다.

전반적으로 쉽게 설득할 수 있는 능력은 엘리트들이 양극화를 전략적 도구로 사용하는 방식을 변화시킵니다. 이는 인공지능이 계속 발전함에 따라 민주주의의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.

이 기사는 투명한 리더십이 서번트 리더십보다 더 효과적이라는 주장을 하고 있습니다. 저자는 관리 경험이 있는 사람으로서, 서번트 리더십이 팀원들을 위해 문제를 예측하고 장애물을 제거하는 방식이지만, 리더가 부재할 때 의존성과 고립을 초래할 수 있다고 느낍니다.

저자가 제안하는 투명한 리더십은 팀원들이 독립적으로 문제를 해결할 수 있도록 코칭하고 연결하며 가르치는 데 중점을 둡니다. 이는 가치와 원칙을 명확하게 전달하여 직접 보고하는 팀원들이 점진적으로 리더십 책임을 맡고, 후계자를 지속적으로 준비할 수 있도록 합니다.

저자는 리더들이 관료적인 중간 관리자가 되는 대신, 기술적인 업무에 계속 참여하여 자신의 기술을 유지하고 팀원들로부터 존경을 받을 수 있도록 해야 한다고 제안합니다. 궁극적으로는 자신을 건설적인 방식으로 불필요하게 만드는 것을 목표로 합니다.

AI Trade Arena라는 프로젝트는 Kam과 Josh가 만든 것으로, 2025년 2월부터 10월까지 8개월 동안 다섯 개의 언어 모델(GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4, DeepSeek)을 테스트했습니다. 각 모델은 주식 거래를 위해 10만 달러를 받았습니다.

이 프로젝트의 목표는 AI 모델들이 정보를 분석하고 주식 거래 결정을 얼마나 잘 내리는지를 평가하는 것이었습니다. 각 모델은 실제 주식 가격을 사용하여 매일 거래를 진행했으며, 시뮬레이션은 그들의 거래일에 관련된 역사적 시장 데이터와 뉴스를 제공했습니다. 연구팀은 모델의 성능을 평가하면서 미래 데이터 유출을 방지하고, 모델이 결과를 기억하지 못하도록 하는 데 주의를 기울였습니다.

결과적으로 Grok가 가장 좋은 성과를 보였고, DeepSeek가 그 뒤를 이었습니다. 반면 Gemini는 비기술 주식에 집중한 탓에 가장 낮은 성과를 기록했습니다. 현재 결과는 통계적으로 유의미하지 않지만, AI의 거래 능력에 대한 통찰을 제공합니다.

앞으로 연구팀은 라이브 종이 거래와 실제 거래를 포함한 추가 실험을 진행할 계획입니다. 그들은 금융 시장에서 모델 성능에 영향을 미치는 요소를 이해하고, AI의 의사 결정 과정을 개선하기 위해 모델의 추론을 분석하고자 합니다.

사용자들은 인터랙티브 데모를 통해 거래 결정을 탐색하고 모델의 전략을 이해할 수 있습니다. 이 프로젝트는 그들의 발견에 대한 피드백과 추가 논의를 장려하고 있습니다.

Multivox는 볼륨 디스플레이를 제어하기 위해 설계된 소프트웨어 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 두 가지 장치를 지원합니다. 첫 번째는 Rotovox로, 400mm 크기의 구체에 두 개의 수직 128x64 패널이 장착되어 있습니다. 두 번째는 Vortex로, 300mm 크기의 구체에 두 개의 수평 128x64 패널이 있습니다. Rotovox는 해상도가 더 뛰어난 반면, Vortex는 더 밝고 빠르게 새로 고침됩니다.

하드웨어 요구 사항으로는 Raspberry Pi 4를 사용하며, 수직 축을 중심으로 회전하는 두 개의 HUB75 LED 패널을 제어합니다. 입력은 블루투스 게임패드(예: Xbox 컨트롤러)를 통해 이루어지며, 오디오도 블루투스를 사용합니다. GPIO 설정은 특정 헤더 파일에 정의되어 있으며, 다른 Raspberry Pi 모델에 맞춰 구성을 조정해야 할 수도 있습니다.

소프트웨어 구조는 다음과 같습니다. 첫 번째는 드라이버로, 복셀 버퍼를 관리하고 디스플레이의 회전과 동기화합니다. 두 번째는 클라이언트 코드로, 복셀 버퍼에 대한 콘텐츠를 생성합니다. 세 번째는 시뮬레이터로, X11 창을 사용해 디스플레이를 시뮬레이션하는 소프트웨어 버전입니다. 마지막으로 다양한 데모를 포함한 장난감들이 복셀 버퍼를 활용합니다.

설치 및 실행 과정은 다음과 같습니다. 먼저 저장소를 복제하고 CMake를 사용해 프로젝트를 빌드합니다. 그 후 드라이버를 먼저 실행하고, 다양한 명령어를 사용해 설정을 조정하고 콘텐츠를 확인합니다. 물리적인 디스플레이가 없는 경우 시뮬레이터(virtex)를 사용할 수 있습니다.

서비스 설정은 드라이버를 자동으로 시작할 수 있도록 systemd 서비스를 생성하고, 실행기를 위한 cron 작업을 설정할 수 있습니다. 사용자 인터페이스는 Multivox라는 판타지 콘솔로, 게임과 데모를 실행하는 역할을 합니다. 사용자는 다양한 애플리케이션을 순환하며 설정을 조정하고, 앱을 종료할 때 복셀 볼륨의 미리보기를 볼 수 있습니다.

이 프로젝트는 하드웨어와 소프트웨어를 결합하여 상호작용이 가능한 3D 디스플레이 경험을 제공합니다.

저자는 기술과 다시 연결된 경험을 되돌아보며, 라즈베리 파이를 이용해 원격 조정 자동차를 만들어 집을 모니터링하는 프로젝트에 대해 이야기합니다. AI 프로젝트로 바쁜 시간을 보낸 후, 집의 안전에 대한 걱정을 덜기 위해 물리적인 AI를 탐구하고 싶었습니다.

그들은 세일 중인 라즈베리 파이 제로 2 W를 구입했으며, 이전의 마이크로컨트롤러보다 사용하기가 더 즐거웠습니다. RC 자동차를 만들기 위해 간단한 2WD 키트를 사용하고, 모터 드라이버와 USB 카메라 같은 부품을 추가하여 비디오 스트리밍 기능을 구현했습니다.

라즈베리 파이를 설정하기 위해 운영 체제를 설치하고, SSH를 통해 원격 접근을 설정한 후, 자동차를 제어하고 실시간 비디오를 볼 수 있는 웹 인터페이스를 만들었습니다. Nginx를 사용하여 여러 구성 요소에 단일 URL로 접근할 수 있도록 하였습니다.

시스템이 재부팅 후 자동으로 실행되도록 하기 위해 systemd를 활용하여 서비스를 관리했습니다. 마지막으로, 클라우드플레어 터널을 설정하여 집 네트워크의 보안을 해치지 않으면서 원격으로 자동차에 접근할 수 있게 했습니다. 이 프로젝트를 통해 외출 중에도 집을 모니터링할 수 있었지만, 배터리 안전에 대한 새로운 걱정이 생겼다는 점을 유머러스하게 언급했습니다. 저자는 라즈베리 파이의 가능성을 발견한 것에 대해 흥미를 느끼며, 다른 사람들도 비슷한 프로젝트를 탐구하도록 영감을 주고 싶어합니다.

2025년 11월 26일, NeurIPS 컨퍼런스는 기계 학습 분야에서의 중요한 기여를 인정하며 2025년 최우수 논문상을 발표했습니다. 이번 시상식에서는 네 개의 최우수 논문과 세 개의 우수 논문이 선정되었으며, 다양한 주제에서의 발전을 다루고 있습니다.

첫 번째로, "Artificial Hivemind"라는 논문은 Infinity-Chat이라는 데이터셋을 소개합니다. 이 데이터셋은 언어 모델이 생성하는 응답의 다양성을 평가하는 데 도움을 주며, AI 출력의 동질화 문제와 그것이 창의성 및 독립적인 사고에 미치는 영향을 드러냅니다.

두 번째 논문인 "Gated Attention for Large Language Models"는 게이팅 메커니즘을 추가함으로써 주의 모델의 성능과 안정성을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 이는 더 크고 효율적인 언어 모델을 개발하기 위한 새로운 접근 방식을 제안합니다.

세 번째로, "1000 Layer Networks for Self-Supervised RL"이라는 논문은 네트워크의 깊이를 증가시키면 자기 지도 강화 학습의 성능이 크게 향상된다는 것을 입증합니다. 이는 이 분야에서의 모델 구조에 대한 전통적인 관점을 도전하는 내용입니다.

마지막으로, "Why Diffusion Models Don’t Memorize"는 확산 모델이 과적합을 피하는 방법을 조사하며, 효과적인 일반화를 가능하게 하는 훈련 동역학 개념을 소개합니다.

우수 논문에는 언어 모델의 추론 능력을 향상시키기 위한 강화 학습의 효과를 비판적으로 평가하고, 온라인 학습 및 신경망 확장에 대한 새로운 이론적 통찰을 제공하는 연구들이 포함되었습니다.

이번 선정은 기계 학습 분야의 폭넓고 다양한 연구를 반영하며, 혁신적인 방법론과 중요한 이론적 발전을 보여줍니다. 모든 수상자에게 축하의 메시지가 전해졌으며, 발표는 12월에 예정되어 있습니다.

스타더스트는 클라우드 애플리케이션을 안전하게 실행하기 위해 설계된 유니커널 운영 체제입니다. 이 시스템은 하이퍼바이저를 사용하여 물리적 자원을 관리하며, 코드베이스가 작고 유지 관리가 용이합니다. 애플리케이션은 단일 바이너리로 컴파일되어 가상 머신 이미지로 패키징됩니다. 스타더스트는 여러 CPU 코어와 스레딩, 기본 네트워킹을 지원하며, POSIX 호환 라이브러리를 포함하고 있습니다. 현재 세인트 앤드류스 대학교에서 교육과 연구에 활용되고 있습니다.

스타더스트와 관련된 프로젝트로는 C로 구현된 스타더스트, 러스트로 재구현된 스타더스트-옥사이드, 그리고 젠 하이퍼바이저에서 실행되는 C 기반 유니커널을 위한 디버거인 더스터가 있습니다.

스타더스트에 대한 여러 강연이 진행되었으며, 여기에는 디버깅, 엔지니어링, 경량 서비스 지원과 관련된 주제가 포함되어 있습니다. 이러한 강연은 다양한 워크숍과 세미나에서 이루어졌습니다.

유니커널 지원 및 구현에 관한 연구 논문과 학위 논문도 발표되었습니다.

이번 에피소드에서는 1983년 1월에 출시된 애플 리사에 대해 다룹니다. 리사는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 갖춘 최초의 개인용 컴퓨터로, 컴퓨터에 익숙하지 않은 사무직 사용자들을 위해 설계되었습니다. 리사의 목표는 바쁜 업무 환경에서 생산성을 높이는 것이었습니다.

리사 프로젝트는 1978년에 시작되었으며, 이전 애플 모델의 업그레이드로 계획되었습니다. 여러 가지 도전과 변화가 있었고, 특히 제록스 PARC를 방문하면서 GUI와 마우스와 같은 주요 기능이 영감을 받았습니다. 이 과정에서 프로젝트는 크게 발전했습니다.

리사는 사용자 친화적인 인터페이스, 마우스, 네트워킹 기능을 포함하고 있어 비전문가도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 디자인 과정에서는 사용자 테스트를 통해 사용의 용이성을 확인했습니다.

하지만 리사는 동시 개발된 매킨토시와의 경쟁에 직면했습니다. 매킨토시는 더 저렴하고 빠른 대안으로 자리 잡으려 했습니다. 결국 리사는 1986년에 단종되었지만, 개인 컴퓨터와 사용자 인터페이스 디자인에 큰 영향을 남겼습니다.

이번 에피소드는 리사의 개발과 중요성을 이해하기 위해 이전 에피소드에서 다룬 시스템들을 살펴보도록 독자들에게 권장합니다.

CUDA-L2는 대형 언어 모델과 강화 학습을 활용하여 반정밀 일반 행렬 곱셈(HGEMM) CUDA 커널의 성능을 향상시키는 새로운 시스템입니다. 이 시스템은 torch.matmul 및 NVIDIA의 cuBLAS와 같은 기존 행렬 곱셈 라이브러리보다 훨씬 뛰어난 성능을 보여줍니다.

CUDA-L2는 A100 GPU에서 1,000가지 구성에 걸쳐 더 빠른 행렬 곱셈을 달성했습니다. 2025년 12월 2일에는 최적화된 HGEMM 커널을 제공하는 업데이트가 출시되었습니다. 향후 계획으로는 32비트 누산기 지원, 더 밀집된 행렬 구성, 그리고 다양한 GPU 모델에 대한 지원이 포함되어 있습니다.

A100 커널은 A100 GPU에 최적화되어 있으며, 다른 모델에서는 성능이 떨어질 수 있습니다. 만약 행렬 차원이 지원되지 않는 경우, 더 큰 구성을 사용하거나 GitHub에서 특정 커널을 요청할 수 있습니다.

설치 단계는 다음과 같습니다. 먼저 Python과 PyTorch(2.6.0 이상)가 설치되어 있어야 합니다. 그 다음 NVIDIA CUTLASS 저장소(v4.2.1 버전)를 클론합니다. 마지막으로 CUTLASS와 GPU 아키텍처에 대한 환경 변수를 설정해야 합니다.

행렬 곱셈을 평가하려면 제공된 스크립트를 사용하여 문제 크기, 워밍업 시간, 모드(오프라인 또는 서버)를 설정하는 특정 인수를 입력하면 됩니다. 질문이 있을 경우, GitHub나 이메일을 통해 팀에 문의할 수 있습니다.

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git rebase --onto를 사용하면 여러 개의 의존적인 브랜치(스택된 차이)를 효율적으로 관리할 수 있으며, 불필요한 커밋을 포함하지 않게 됩니다. 이 기술은 큰 기능을 더 작고 검토하기 쉬운 풀 리퀘스트(PR)로 나누는 데 유용합니다.

스택된 차이를 사용하는 이유는 큰 기능을 작은 PR로 나눌 수 있어 검토와 승인이 더 쉬워지기 때문입니다. 일반적인 리베이스는 커밋을 대상 브랜치에 재생하지만, 스택된 브랜치에서는 문제를 일으킬 수 있습니다. 기본 브랜치가 업데이트될 때 중복되거나 충돌이 발생할 수 있습니다. 반면, git rebase --onto는 이동할 커밋과 그 위치를 지정할 수 있어 이러한 문제를 방지합니다.

git rebase --onto를 사용하는 방법은 먼저 기능 브랜치의 기본 상태를 추적할 마커 브랜치를 만드는 것입니다. 메인 브랜치가 업데이트되면, --onto 명령어를 사용하여 의존적인 브랜치를 리베이스하여 동기화를 유지합니다.

기본 브랜치를 기능 브랜치에 병합한 후에는 리베이스에서 이전 커밋을 제거하여 커밋 기록을 정리할 수 있습니다. 리베이스 후에는 항상 마커 브랜치를 업데이트하고, 커밋 해시가 변경되므로 강제로 푸시할 준비를 해야 합니다. 또한, 복잡성을 피하기 위해 스택된 차이의 깊이를 제한하는 것이 좋습니다.

이러한 작업 흐름은 복잡해 보일 수 있지만, 잘 정리된 PR과 간소화된 검토를 가져옵니다. 마커 브랜치를 항상 최신 상태로 유지하는 것을 잊지 마세요!

스탠포드(38%), 브라운(20%), 하버드(20%)와 같은 명문 대학의 상당수 학생들이 학습 장애인을 위한 학업 지원을 요청하고 있습니다. 이들 중 많은 학생들은 불안증이나 ADHD와 같은 정신 건강 문제를 겪고 있다고 보고하고 있습니다. 비판자들은 이러한 대학의 높은 입학 기준을 고려할 때, 진정으로 장애가 있는 학생들이 이렇게 많을 가능성은 낮다고 주장합니다.

일부 교수들은 많은 학생들이 실제 학습 장애가 아니라 학업 압박을 이기기 위해 이러한 지원을 이용하고 있다고 말합니다. 실제로 도움이 필요한 학생들도 있지만, 현재의 지침은 의사 소견서만 있으면 쉽게 지원을 받을 수 있게 하고 있습니다.

이러한 경향은 ADHD와 불안증과 같은 조건이 온라인에서 논의되는 방식에 영향을 받을 수 있으며, 젊은이들이 이러한 조건과 관련된 더 넓은 정체성의 일부로 자신을 인식하게 만들고 있습니다. 또한 현재의 문화적 분위기는 학생들이 자신의 어려움을 정상적인 대학 생활의 도전이 아니라 장애의 징후로 해석하도록 유도하고 있습니다.

이러한 학업 지원의 증가는 학생들이 실패에 대한 두려움을 극복하는 방법으로 여겨집니다. 이 지원 덕분에 더 좋은 성적을 얻을 수 있을지 모르지만, 비판자들은 이러한 접근 방식이 결국 개인적이고 지적 성장에 방해가 되어, 학생들이 인생의 도전에 덜 준비되게 만든다고 주장합니다.

저자는 구글에서 수석 엔지니어로 일한 경험을 바탕으로, 제품 팀에서의 높은 가시성 역할의 압박에 대해 글을 쓰는 숀 고에데크와 자신의 경로를 비교합니다. 저자는 주목받고 빠른 성과를 추구하기보다는 시스템의 지속적인 관리에 중점을 두는 다른 접근 방식을 강조합니다.

저자가 일하는 개발 도구와 인프라 환경에서는 성공이 엔지니어를 위한 도구의 효과성으로 측정됩니다. 이는 수익과 가시성에 중점을 둔 제품 팀과는 대조적입니다. 프로젝트에 오랜 시간 동안 참여하면 더 깊은 이해와 혁신이 가능해집니다. 저자는 엔지니어들이 직면한 문제에 지속적으로 대응하며 개발한 "빅트레이스"라는 도구의 사례를 공유합니다.

신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 데 집중함으로써 저자는 사용자와의 신뢰를 쌓습니다. 이는 품질을 희생하면서 단기적인 이익을 추구하는 고가시성 프로젝트의 압박에 저항할 수 있게 합니다. 저자는 성공의 기준으로 경영진의 가시성 대신 사용자 옹호와 기술적 영향을 강조하며, 동료들로부터 인정받고 존중받는 것이 중요하다고 말합니다.

저자는 자신의 성공이 대규모 기술 회사에서 흔히 볼 수 있는 안정적이고 수익성 있는 환경에서 이루어졌음을 인정하며, 적합한 팀을 찾는 데는 운이 필요할 수 있음을 강조합니다. 저자는 기술 분야에서 주목받기 위한 빠른 추구보다는 깊이와 장기적인 기여에 중점을 둔 경로를 지지하며, 의미 있는 영향력은 지속적인 노력과 이해에서 비롯된다고 제안합니다.

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이 블로그 글에서는 저자가 2025년 블로깅에 대한 생각을 나누고 있습니다. 개인 블로깅의 초기 시절과 비교했을 때 인터넷이 얼마나 크게 변화했는지를 강조하고 있습니다. 과거에는 많은 사람들이 워드프레스나 블로거와 같은 플랫폼에서 개인 블로그를 운영하며 분산된 웹을 만들었습니다. 그러나 오늘날 대부분의 콘텐츠는 주요 소셜 미디어 플랫폼에서 소비되고 있어 웹이 더 좁아진 느낌을 줍니다.

인공지능의 발전도 사람들이 정보를 찾는 방식을 변화시켰습니다. 웹사이트를 검색하는 대신, 인공지능이 직접 답변을 제공함으로써 전통적인 블로그의 가시성을 제한할 수 있습니다. 또한, 고품질 콘텐츠는 점점 더 유료 구독이나 유료 뉴스레터 뒤에 숨겨져 있어, 공개 웹 콘텐츠가 경쟁하기 어려운 상황입니다.

이러한 어려움에도 불구하고 저자는 향수를 느끼며 블로깅으로 돌아가고 싶어합니다. 그들은 블로그 소프트웨어를 더 간단하게 업데이트하고 불필요한 스크립트와 의존성을 제거하여 열린 웹 원칙에 맞게 조정했습니다. 또한, 블로그 코드를 깃허브에 공유할 계획입니다. 결국 저자는 자신의 글을 읽어줄 사람이 있을지 궁금해하며, 추적 기능을 제거했기 때문에 마치 "공허 속에 외치는" 기분이 든다고 표현합니다.

저자는 Go, Rust, Zig 세 가지 프로그래밍 언어에 대한 자신의 경험을 되돌아보며, 익숙한 언어를 주로 사용하게 되는 경향이 있음을 깨달았습니다. 이들은 각 언어가 중요하게 여기는 가치와 자신의 선호가 어떻게 일치하는지를 이해하고자 합니다.

Go는 단순성과 최소주의로 잘 알려져 있습니다. 배우기 쉽고 읽기 쉬운 구조로 설계되어 있으며, 기업 환경에서 안정성과 효율성을 중시합니다. 다른 언어에 비해 기능은 적지만, 복잡성을 줄여 명확한 코드를 작성할 수 있게 해 주어 많은 일반적인 프로그래밍 작업에 적합합니다.

반면 Rust는 더 복잡하고 다양한 기능을 갖추고 있습니다. 안전성과 성능을 우선시하여 배우기 어려울 수 있습니다. Rust는 정교한 타입 시스템과 컴파일 타임 검사를 통해 메모리 관련 오류를 방지하여 안전한 코드 실행을 보장합니다. 이러한 복잡성 덕분에 개발자는 정의되지 않은 동작을 피할 수 있어, 진지한 애플리케이션을 위한 강력한 도구로 자리잡고 있습니다.

Zig는 세 언어 중 가장 최신이며, 다른 접근 방식을 제공합니다. 수동 메모리 관리를 강조하며 개발자에게 완전한 제어를 부여합니다. Go와 Rust에서 볼 수 있는 특정 객체 지향 기능은 부족하지만, 데이터 중심의 설계를 장려합니다. Zig는 불필요한 추상화를 제거하여 프로그래밍을 단순화하는 것을 목표로 하며, Go와 Rust의 복잡성에 대한 반응으로 여겨집니다.

요약하자면, Go는 최소주의적이고 기업 친화적이며, Rust는 최대주의적이고 안전성에 중점을 두고, Zig는 수동 메모리 관리로 제어와 단순성을 제공합니다. 각 언어는 서로 다른 가치를 반영하며, 다양한 프로그래밍 요구와 철학에 맞춰져 있습니다.

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아르나브와 제레미는 '브라우저 버디'라는 앱을 개발하고 있습니다. 이 앱은 사용자가 자신의 관심사에 맞는 양질의 글을 인터넷에서 찾을 수 있도록 돕는 채팅 기반 추천 시스템입니다. 그들은 온라인 콘텐츠가 풍부하지만, 다양한 웹사이트에 흩어져 있어 최고의 글을 찾는 것이 어렵다고 생각합니다.

브라우저 버디는 프로그래밍, 스타트업, 수학, 철학, 머신러닝, 디자인 등 다양한 주제에 대한 흥미로운 기사와 에세이를 선별하여 이 과정을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 앱은 영감을 얻고 지식을 쌓고자 하는 사용자에게 특히 유용합니다.

그들은 사용자 요청에 따라 웹페이지를 추천하는 언어 모델을 만들었습니다. 이로 인해 마치 지식이 풍부한 친구에게 추천을 받는 듯한 느낌을 줍니다. 초기 사용자들은 이 경험을 신선하고 즐거운 발견으로 가득 차 있다고 표현했습니다.

이 앱은 iOS에서 사용할 수 있으며, 더 나은 개선을 위해 커뮤니티의 피드백을 받고 있습니다. 더 많은 정보와 앱 사용은 제공된 링크를 통해 확인할 수 있습니다.

Postgres는 완전한 웹어셈블리(WebAssembly, WASM) 버전을 제공하며, 이 버전은 압축했을 때 3MB도 되지 않습니다.

Y Hacker News는 로컬 웹 서버를 온라인에서 쉽게 접근할 수 있도록 해주는 서비스입니다. 복잡한 설치 과정 없이 단 한 줄의 명령어만으로 사용할 수 있습니다. 이 서비스는 안전한 연결을 위한 자동 HTTPS를 제공하며, 쉽게 공유할 수 있도록 랜덤 서브도메인을 생성해줍니다. 회원 가입 없이도 이용할 수 있어 매우 편리합니다.

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콜린 't 하트는 PostgreSQL에서 enum 타입의 값을 직접 제거할 수는 없지만, 해당 값을 포함하지 않는 새로운 enum 타입을 생성함으로써 같은 결과를 얻을 수 있다고 설명합니다. 이를 위해서는 먼저 테이블에서 더 이상 이전 값을 사용하지 않도록 해야 합니다. 그 다음, 해당 값을 포함하지 않는 새로운 enum 타입을 생성합니다. 이후에는 열을 새로운 enum 타입으로 변경하고, 이 과정에서 이전 값을 텍스트로 변환합니다. 마지막으로, 이전 enum 타입을 삭제하고 새로운 타입의 이름을 이전 타입과 동일하게 변경합니다. 그는 PostgreSQL에서 이 과정을 자동화하는 것이 유익할 수 있다고 제안하지만, 급한 일은 아니라고 덧붙입니다.

PyTogether는 Google Docs와 유사한 협업용 파이썬 코딩 플랫폼으로, 사용자 친화적인 온라인 환경을 제공합니다. 이 플랫폼은 실시간 편집, 채팅, 시각화 기능을 갖추고 있어 학습, 교육, 페어 프로그래밍에 적합합니다.

주요 기능으로는 실시간 협업이 가능하여 코드를 즉시 함께 수정할 수 있습니다. 안전한 인증 시스템을 통해 Google 계정으로 로그인하거나 수동으로 로그인할 수 있습니다. 작업을 관리하기 위해 그룹과 프로젝트를 생성할 수 있는 정리된 작업 공간이 제공됩니다. 코드 조각을 쉽게 공유하여 다른 사람들이 수정하거나 실행할 수 있도록 할 수 있습니다. IDE에서 메모나 교육을 위해 그림을 그릴 수 있는 인터랙티브한 드로잉 기능도 포함되어 있습니다. 프로젝트 논의를 위한 채팅과 음성 통화 기능도 제공됩니다. 코드 오류를 줄이기 위한 코드 린팅 기능이 있으며, 매 분마다 자동으로 코드가 저장되는 자동 저장 기능도 있습니다.

PyTogether는 초보자와 교육 목적으로 설계되어, 전통적인 IDE의 복잡함 없이 간단하고 방해받지 않는 환경을 제공합니다. 대규모 생산 개발을 위한 플랫폼은 아닙니다.

PyTogether를 선택해야 하는 이유는 빠른 설정이 가능하다는 점입니다. 다운로드나 복잡한 설치 과정 없이 프로젝트를 생성하고 코딩을 시작할 수 있습니다. 혼란스러운 메뉴가 없어 초보자들이 코딩에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 다른 사람들과 원활하게 협력하여 학습할 수 있는 환경을 제공합니다. 제한된 기능 덕분에 초보자들이 집중할 수 있는 안전한 환경을 유지합니다.

기술적으로는 Django와 React로 구축되었으며, 데이터 저장을 위해 PostgreSQL을 사용하고 캐싱을 위해 Redis를 활용합니다. Docker와 Node.js를 이용해 간단한 로컬 설정이 가능합니다.

저자는 퀸즈 대학교에서 응용 수학 및 컴퓨터 공학을 전공하는 Jawad Rizvi입니다. 더 많은 정보는 pytogether.org를 방문해 주세요.

장고 6.0의 출시 노트 요약

출시일은 2025년 12월 3일입니다.

주요 업데이트로는 장고 6.0이 파이썬 3.12, 3.13, 3.14 버전을 지원하며, 3.10과 3.11 버전은 5.2.x 버전으로 지원이 종료된다는 점이 있습니다. 또한, 콘텐츠 보안 정책(CSP)이 내장 지원되어 웹 애플리케이션의 보안을 강화하고 어떤 콘텐츠가 로드될 수 있는지를 제어할 수 있게 되었습니다. 새로운 기능인 템플릿 파셜을 통해 개발자는 재사용 가능한 템플릿 조각을 만들 수 있어 템플릿 관리가 더 쉬워졌습니다. 배경 작업 프레임워크가 도입되어 이메일 전송과 같은 작업을 비동기적으로 처리할 수 있게 되었습니다. 이메일 처리에는 파이썬의 최신 이메일 API가 사용되어 이메일 콘텐츠 관리가 더 효율적으로 이루어집니다.

부가적인 기능으로는 관리자 인터페이스, 비밀번호 관리, GIS, 포스트그레스, 정적 파일 처리에 대한 다양한 개선 사항이 포함되어 있습니다.

하위 호환성에 대한 변경 사항으로는 마리아DB 10.5와 3.12 이전의 파이썬 버전에 대한 지원이 중단되었고, 기본 자동 필드 유형이 BigAutoField로 변경되었습니다. 사용자 정의 ORM 표현식의 매개변수 반환 방식에도 변화가 있었습니다.

더 이상 사용되지 않는 기능으로는 일부 이메일 API에서 위치 인수를 사용하는 것이 권장되지 않으며, 대신 키워드 인수를 사용해야 합니다. 또한, cx_Oracle 지원과 특정 이메일 처리 방법 등 여러 구식 기능과 함수가 제거되었습니다.

이전 버전에서 업그레이드하는 방법에 대한 자세한 안내는 공식 업그레이드 가이드를 참조하시기 바랍니다.

인디카와 포뮬러 1(F1)은 모두 경주용 자동차의 종류이지만, 여러 가지 차이점이 있습니다.

첫째, 목적과 초점에서 차이가 있습니다. 인디카는 주로 드라이버 챔피언십으로, 다양한 종류의 트랙에서 경주를 합니다. 반면 포뮬러 1은 팀의 개발과 기술 혁신을 강조하는 제작자 챔피언십입니다.

둘째, 자동차 사양이 다릅니다. 인디카는 달라라라는 회사에서 제작하며, F1 팀은 각자 자동차를 설계합니다. 무게 측면에서 인디카는 일반적으로 더 무겁고, 드라이버를 제외한 무게가 약 771kg입니다. 반면 F1 자동차는 드라이버를 포함해 약 798kg입니다. 엔진 출력도 차이가 나는데, 인디카 엔진은 약 650-700마력을 내는 반면, F1 엔진은 800-850마력을 제공합니다.

셋째, 다운포스 생성 방식이 다릅니다. 인디카는 주로 차체 아래쪽에서 다운포스를 생성하여 드라이버의 기술에 더 의존합니다. F1 자동차는 훨씬 더 많은 다운포스를 생성해 코너에서 더 빠르지만, "더러운 공기"를 발생시켜 근접 경주를 어렵게 만듭니다.

넷째, 타이어의 차이도 있습니다. 인디카는 더 단단하고 내구성이 좋은 파이어스톤 타이어를 사용하며, F1은 그립력이 좋지만 더 빨리 마모되는 부드러운 피렐리 타이어를 사용합니다.

다섯째, 브레이크 시스템이 다릅니다. F1 브레이크는 고성능을 위해 설계되어 자주 교체해야 하지만, 인디카 브레이크는 더 내구성이 있어 여러 경주를 견딜 수 있지만, 급브레이크에는 덜 효과적입니다.

여섯째, 개발의 자유도에서 차이가 있습니다. F1 팀은 혁신할 수 있는 자유가 더 많아 시즌 동안 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 반면 인디카는 규격화된 시리즈로 개발 기회가 제한적입니다.

마지막으로 성능 비교에서 F1 자동차는 전통적인 서킷에서 일반적으로 더 빠릅니다. 역사적인 랩 타임을 보면, F1 자동차가 같은 트랙에서 인디카보다 몇 초 더 빠르게 예선 통과하는 경우가 많습니다.

결론적으로 인디카와 포뮬러 1은 모두 흥미로운 경주 형태이지만, 서로 다른 스타일과 도전에 맞춰져 있습니다.

Ghostty는 비영리 단체인 Hack Club의 후원을 받게 되어 자선 활동으로 운영될 수 있게 되었습니다. 이 후원 덕분에 Ghostty는 무료이자 오픈 소스의 특성을 유지할 수 있으며, Hack Club은 재정 및 법적 준수를 관리합니다.

비영리로 전환하기로 한 결정은 몇 가지 중요한 믿음에 기반하고 있습니다. 첫째, 이는 Ghostty의 지속 가능성을 보장하며, 현재 창립자의 참여에만 의존하지 않도록 합니다. 둘째, 재정적 남용에 대한 법적 보호를 제공하고, 프로젝트가 공공의 이익에 집중할 수 있도록 보장합니다. 셋째, 현대 컴퓨팅에서 터미널 기술의 중요성을 인식하고, 이를 지원하기 위한 사명 중심의 접근 방식을 목표로 합니다.

기술적인 측면에서 Ghostty는 변함이 없으며, 이제 세금 공제를 받을 수 있는 기부를 받을 수 있어 새로운 자금 조달 기회를 창출할 수 있습니다. 재정 투명성은 유지되며, 모든 자금은 오직 프로젝트의 필요에만 사용됩니다.

Hack Club을 지원하기 위해 모든 기부금의 7%는 행정 비용과 젊은이들을 돕기 위한 그들의 사명에 사용됩니다. 또한, 개인적으로 150,000달러의 기부가 Hack Club을 직접 지원할 예정입니다.

Ghostty에 대한 기부는 개발을 지속하고 모든 사람이 무료로 이용할 수 있도록 하는 데 도움을 주기 위해 권장됩니다. 이 프로젝트는 더 넓은 지원 커뮤니티를 구축하고 자금의 책임 있는 사용을 보장하는 것을 목표로 하고 있습니다.

자세한 정보는 Ghostty의 웹사이트를 방문해 주시기 바랍니다.

죄송하지만, 외부 링크나 웹사이트에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

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최근 "The Ofcom Files"의 업데이트에 따르면, 영국의 검열 기관인 Ofcom과 미국의 웹사이트 4chan 간의 긴장이 계속되고 있습니다. Ofcom은 4chan이 영국에서 부과된 벌금을 지불하지 않자 위협적인 서신을 보냈으며, 자국의 검열 법을 미국인에게도 적용할 권한이 있다고 주장하고 있습니다.

이에 대해 4chan을 대표하는 프레스턴 번은 Ofcom의 연령 확인 규정을 따르지 않을 것이라고 강조했습니다. 그는 이러한 규정이 미국 수정헌법 제1조에 의해 보호되는 사용자 익명성을 해칠 수 있다고 주장했습니다. 또한, 그는 미국에서 외국의 검열로부터 자국 기업을 보호하기 위한 GRANITE 법안이 제안되었다고 언급했습니다.

번은 Ofcom이 미국 시민에게 자신의 규칙을 강요하려 한다고 비판하며, 미국 의회가 외국의 과도한 개입으로부터 미국 인터넷 사용자를 보호할 것이라는 희망을 표명했습니다. 그는 이러한 법적 보호가 곧 이루어질 것이라는 긍정적인 전망을 가지고 있습니다.

월러스는 효율적인 데이터 스트리밍과 저장을 지원하는 메시징 플랫폼입니다. 자동 로드 밸런싱과 장애 허용 기능을 통해 데이터의 신뢰성을 보장합니다.

주요 기능으로는 자동 로드 밸런싱이 있습니다. 이는 세그먼트 기반의 리더십 회전을 통해 작업 부하를 노드에 고르게 분산시킵니다. 장애 허용 기능은 Raft 합의를 사용하여 최소 세 개의 노드에서 데이터 일관성을 유지합니다. 클라이언트는 간단한 프로토콜을 통해 어떤 노드에든 연결할 수 있으며, 요청은 자동으로 올바른 리더로 전달됩니다. 또한, 과거 데이터를 복제본에서 접근할 수 있는 기능과 리눅스에서 속도를 최적화한 고성능 저장소를 제공합니다.

시스템 아키텍처는 각 노드가 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫째, 노드 컨트롤러는 클라이언트 요청을 관리하고 데이터를 추적합니다. 둘째, Raft 엔진은 리더 선출과 메타데이터 동기화를 처리합니다. 셋째, 클러스터 메타데이터는 주제와 세그먼트 리더를 기록합니다. 넷째, 버킷 저장소는 엄격한 쓰기 권한으로 데이터 저장을 관리합니다.

빠른 시작 가이드는 명령줄을 사용하여 클러스터를 설정하고, 간단한 명령어로 주제를 생성하고 메시지를 전송하며 데이터를 읽는 방법을 안내합니다. 클라이언트 프로토콜은 TCP를 통해 주제를 생성(REGISTER), 메시지를 전송(PUT), 메시지를 읽는(GET) 등의 기본 텍스트 기반 명령어를 사용합니다.

성능 면에서는 높은 쓰기 및 읽기 처리량을 지원하며, 지연 시간이 낮습니다. 메타데이터 작업은 데이터 처리량에 영향을 미치지 않습니다. 여러 작업이 충돌하지 않도록 보장하며, 시스템 전반에 걸쳐 데이터 일관성을 유지합니다.

저장 엔진 성능은 월러스가 카프카나 록스DB와 같은 다른 시스템보다 속도와 효율성에서 우수함을 보여줍니다. 특히 높은 부하에서 더욱 두드러집니다. 문서화가 잘 되어 있으며, MIT 라이선스 하에 기여를 환영합니다.

월러스는 분산 시스템에서 실시간 데이터 스트림을 관리하는 데 강력하고 효율적인 도구로, 신뢰성과 높은 성능을 제공합니다.

지난 한 해 동안 대형 언어 모델(LLM)은 크게 발전하고 널리 사용되기 시작했습니다. 특히 2024년 12월 5일에 출시된 새로운 추론 모델인 o1의 등장 이후로 더욱 두드러졌습니다. 이 모델은 단순한 응답에서 벗어나 복잡하고 다단계의 추론으로 전환되었으며, 이는 더 빠른 배포와 새로운 응용 프로그램으로 이어졌습니다. 그러나 이러한 모델이 실제로 어떻게 사용되는지에 대한 우리의 이해는 그 발전 속도를 따라가지 못하고 있습니다.

OpenRouter 플랫폼을 이용해 다양한 LLM에 대한 AI 추론을 제공하는 연구자들은 이 모델들과의 상호작용을 100조 건 이상 분석했습니다. 그 결과, 오픈 웨이트 모델이 점점 더 인기를 끌고 있으며, 특히 창의적인 작업이나 코딩 도움을 위한 용도로 많이 사용되고 있다는 사실을 발견했습니다. 단순한 생산성 향상에 그치지 않고 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한, 초기 사용자들이 새로운 사용자들보다 훨씬 더 오랜 시간 동안 모델에 계속 참여하는 '유리 구두' 효과라는 경향도 관찰되었습니다.

이러한 통찰은 사람들이 LLM을 사용하는 복잡한 방식을 보여주며, 사용 패턴을 이해하는 것이 이러한 시스템의 설계와 배포를 개선하는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다.

MTXT는 음악 공연 데이터를 표현하기 위한 텍스트 기반 형식으로, 특별한 소프트웨어 없이도 쉽게 편집할 수 있습니다. 이 형식은 타이밍, 음높이, 표현 매개변수와 같은 정확한 공연 세부 정보를 기록하는 데 적합합니다.

MTXT의 주요 특징 중 하나는 비트 기반 타이밍입니다. 이벤트는 소수점 표기법을 사용하여 배치되며, 예를 들어 3.25는 3박과 1개의 16분 음표를 나타냅니다. 각 이벤트는 한 줄에 하나씩 작성되어 텍스트 편집기로 쉽게 편집하고 검색할 수 있습니다. 또한, 음악 노트 이름과 사용자 정의 별칭을 사용하여 이해하기 쉬운 표기를 제공합니다. 매개변수의 부드러운 변화를 지원하며, 볼륨이나 템포와 같은 요소를 조정할 수 있습니다. 실시간으로 음악 이벤트를 스트리밍하고 데이터 전송이 가능하며, 미세 조정과 대체 조율 시스템도 처리할 수 있습니다. 이벤트는 어떤 순서로든 배치할 수 있으며, 파서는 재생을 위해 이를 정렬합니다. MIDI와 MTXT 형식 간의 변환이 가능하며, 많은 채널과 사용자 정의 메타데이터를 지원하는 미래 지향적인 설계를 가지고 있습니다.

일반적인 MTXT 파일은 버전 선언, 전역 메타데이터, 음악 이벤트를 포함하며, 주석과 유연한 타이밍을 허용합니다. 첫 번째 줄에는 형식 버전을 나타내는 버전 선언이 필요하며, 예를 들어 mtxt 1.0과 같이 작성합니다. 메타데이터 항목에는 곡 제목, 작곡가 및 기타 세부 정보를 meta 명령어를 사용하여 포함할 수 있습니다. 채널 및 음표 정의는 ch, alias, note와 같은 명령어를 사용하여 설정하고 음악 노트를 정의합니다. 매개변수 관리는 cc 명령어를 통해 볼륨이나 음높이와 같은 요소를 조정할 수 있습니다.

명령줄 인터페이스(CLI)는 MIDI를 MTXT로 변환하는 과정에서 음표를 전조하거나 스윙을 적용하는 등의 변환 옵션을 제공합니다. 이 형식은 MIT 라이선스 하에 라이선스가 부여되어 있습니다. MTXT는 음악 데이터를 다루는 강력하면서도 사용자 친화적인 방법을 제공하여, 사람과 AI 모두가 쉽게 편집할 수 있도록 합니다.

지난 6개월 동안 Rust 컴파일러에 여러 가지 개선이 이루어졌습니다. 저자가 기여할 시간이 줄어든 상황에서도 중요한 발전이 있었습니다.

첫째, VecCache 최적화가 이루어져 컴파일러의 데이터 구조에서 키 처리 방식이 개선되었습니다. 이로 인해 벤치마크에서 4% 이상의 성능 향상이 나타났습니다. 둘째, 간단한 상수를 처리하는 새로운 방법이 도입되어 인기 있는 libc 크레이트의 컴파일 시간이 5-15% 단축되었습니다.

셋째, 디버깅 중 불필요한 계산을 피함으로써 일부 경우에서 3% 이상의 성능 개선이 있었습니다. 넷째, 임시 범위 관리가 개선되어 성능이 3% 향상되고 메모리 사용량이 줄어들었습니다.

다섯째, LLVM 21로의 업그레이드가 이루어져 성능 지표가 약간 개선되었지만, 전체 소요 시간은 소폭 증가했습니다. 여섯째, 포맷팅 함수의 재설계로 인해 대규모 프로젝트에서 특히 성능이 크게 향상되었습니다.

일곱째, Bevy 프레임워크의 매크로에서 생성되는 코드를 간소화하여 생성된 코드 크기를 39% 줄임으로써 컴파일 속도와 메모리 사용량이 개선되었습니다. 여덟째, rustdoc-json에서 메모리 할당을 줄여 성능이 최대 10% 향상되었습니다.

마지막으로, 대규모 API 크레이트를 관리하고 macOS에서의 컴파일 시간을 개선하기 위한 새로운 실험적 플래그가 도입되었습니다. 전반적으로 일부 성능 지표는 변동이 있었지만, 새로운 하드웨어를 사용한 측정 결과 전체 소요 시간이 20% 개선된 것으로 나타났습니다. 이는 하드웨어 업그레이드가 컴파일러 성능에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다. 지속적인 버그 수정과 기능 추가가 컴파일러의 효율성을 꾸준히 향상시키고 있으며, 다른 분야에서는 혼합된 결과가 나타나고 있습니다.

이 글에서는 데이터 구조의 일종인 쿼드트리를 만드는 방법에 대해 설명합니다. 쿼드트리는 특정 지역의 세부 사항에 집중하면서 다른 지역의 세부 사항은 줄여 데이터 관리를 효율적으로 도와줍니다. 저자는 이를 클로저(Clojure) 언어로 구현하여 웹 브라우저에서 사용할 계획입니다.

쿼드트리는 2차원 공간을 네 개의 영역으로 나누어 데이터 관리를 효율적으로 할 수 있게 해줍니다. 이는 3D 렌더링이나 지도 작성과 같은 상황에서 특히 유용합니다. 저자는 명령형 프로그래밍보다 함수형 프로그래밍 스타일을 선호합니다. 이렇게 하면 각 노드를 직접 수정하지 않고도 트리 구조를 쉽게 관리하고 재구성할 수 있습니다.

구현에서는 카메라의 위치, 즉 마우스 커서와 같은 요소를 고려하여 트리를 어떻게 나눌지, 그리고 각 지역에서 데이터의 세부 사항이 얼마나 필요한지를 결정합니다. 쿼드트리는 경계와 중심과 같은 속성을 포함하는 간단한 데이터 모델을 사용하여 정의됩니다. 카메라의 위치에 따라 노드를 나눌 시점을 결정하고 거리를 계산하는 함수들이 만들어집니다.

실시간으로 쿼드트리를 시각화하는 데모도 제공됩니다. 이 웹 인터페이스에서는 쿼드트리의 구조가 정확하게 표현되도록 그리기 함수가 작동합니다. 카메라가 이동할 때 일관된 외관을 유지하기 위해, 중심 좌표를 기반으로 노드에 색상을 할당하는 해싱 방법이 사용됩니다.

클로저의 함수형 스타일은 구현을 간소화하여, 더 큰 명령형 솔루션보다 이해하고 디버깅하기가 더 쉽습니다. 쿼드트리는 VR과 같은 애플리케이션에서 자원 사용을 최적화하는 데 유용합니다. 집중해야 할 영역은 높은 세부 사항이 필요하고, 다른 영역은 덜 세부적일 수 있습니다. 저자는 이 프로젝트를 개발하는 데 클로저와 섀도우-클래스(Shadow-cljs)를 사용하는 장점을 강조합니다.

이 글은 클로저에서 함수형 프로그래밍 원칙을 사용하여 쿼드트리를 구축하고 시각화하는 방법을 보여주는 튜토리얼이자 데모로 기능합니다.

이 글에서는 파인만의 적분 기법을 소개하고 전통적인 분석 방법과 컴퓨터 기반의 근사 방법을 비교합니다. 적분은 작은 부분을 합쳐 전체 크기를 찾는 과정으로, 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 그러나 대개 근사 해결책이 충분하며 프로그래밍을 통해 빠르게 얻을 수 있습니다.

저자는 무작위 샘플링을 사용하여 곡선 아래 면적을 추정하는 방법을 설명하며, 샘플 수가 많아질수록 더 나은 근사값을 얻을 수 있음을 보여줍니다. 적분을 빠르게 추정하기 위한 간단한 자바스크립트 함수도 제공됩니다.

정확도를 높이기 위해 저자는 적분 구간을 여러 부분으로 나누는 것을 제안합니다. 특히 복잡한 함수의 경우, 다양한 영역에서 더 집중적인 샘플링을 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

표에는 여러 적분의 실제 값과 컴퓨터 추정 결과가 제시되어 있으며, 컴퓨터의 출력이 실제 값과 매우 가까운 것을 보여줍니다.

글의 마지막 부분에서는 컴퓨터가 일반적으로 수치적 적분에 효과적이지만, 전자기기나 양자역학과 같은 고급 분야에서는 수치적 해결책이 충분하지 않을 수 있다는 점을 언급합니다. 전반적으로 대부분의 실용적인 응용에서는 컴퓨터를 이용한 적분이 수작업보다 빠르고 쉽습니다.

고고학자들이 농랏차왓에서 4,000년 된 치아를 발견했습니다. 이 치아는 사람들이 오래전부터 아편나무 열매를 씹고 있었다는 것을 보여줍니다. 이 발견은 매장과 관련된 유물도 포함되어 있어, 초기 인류가 정신활성 물질을 어떻게 사용했는지를 강조합니다.

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삼성 반도체가 AI 산업의 수요 증가로 인해 급등한 가격 때문에 자사 스마트폰 부문인 삼성전자에 RAM 판매를 중단했습니다. 삼성 반도체는 메모리에 대해 높은 가격을 지불하는 데이터 센터를 우선시하고 있어, 삼성전자와 같은 스마트폰 제조업체들은 단기적으로 더 비싼 거래를 협상해야 하는 상황입니다.

이로 인해 소비자들은 삼성 스마트폰과 기타 전자 제품의 가격이 상승할 것으로 예상할 수 있습니다. RAM 가격 상승이 전체 시장에 영향을 미치고 있기 때문입니다. 최근 메모리 부품 가격이 세 배로 증가했으며, 전문가들은 이 가격이 2026년까지 계속 오를 것으로 예측하고 있습니다. 이는 제조업체와 소비자 모두에게 어려운 환경을 만들어가고 있습니다.

요약이 없습니다.

보안 연구자가 10억 달러 규모의 법률 AI 도구인 Filevine에서 중대한 취약점을 발견했습니다. 이 취약점은 인증 없이 10만 개 이상의 기밀 파일에 접근할 수 있게 해주었습니다. 연구자는 2025년 10월 27일 이 문제를 발견하고 Filevine의 보안 팀에 보고했습니다. 보안 팀은 긍정적으로 반응하며 신속하게 문제를 해결하기 위해 노력했습니다.

연구자는 예일 법대와의 프로젝트로 인해 Filevine의 보안을 조사하기 시작했으며, 서브도메인 열거(subdomain enumeration)라는 기법을 사용해 취약점을 찾아냈습니다. 그들은 로딩 페이지로 연결되는 서브도메인을 발견했고, 코드를 검사하는 과정에서 법률 사무소의 Box 파일 시스템에 대한 전체 접근 권한을 부여하는 관리자 토큰을 발견했습니다. 이 시스템에는 법적 기준으로 보호되는 민감한 문서들이 포함되어 있었습니다.

잠재적인 결과를 인식한 연구자는 즉시 Filevine에 이 문제를 보고했습니다. 회사는 이 정보를 전문적으로 처리하며, 영향을 받은 법률 사무소는 단 한 곳뿐이라고 확인했습니다. 다른 고객들에게는 더 이상의 영향이 없었습니다.

이번 사건은 AI 도구를 사용하는 법률 전문가들에게 데이터 보안의 중요성을 강조하며, 기업들이 데이터를 적절히 보호해야 한다는 점을 일깨워줍니다.

2025년 12월, 저자는 네덜란드 유트레흐트에 있는 스피엘콕 박물관을 방문했던 기억을 떠올립니다. 이 박물관은 다양한 시대의 자동 연주 악기를 전시하고 있습니다. 그 중에서도 특히 눈에 띄는 작품은 1930년대의 댄스홀 기계입니다. 이 기계는 전통적으로 구멍이 뚫린 종이 책을 사용해 음악을 연주합니다. 하지만 이 기계는 수정되어 노트북과 연결할 수 있게 되었고, 이제는 종이 책 대신 mp3 파일을 재생할 수 있습니다. 저자는 이 수정 작업을 누가 했는지, 어떻게 이루어졌는지 궁금해하며 박물관에 이메일을 보내 추가 정보를 요청했습니다. 인터넷의 도움을 받아 더 많은 정보를 알아내기를 희망하고 있습니다.

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Bun이 Anthropic에 인수되었습니다. Anthropic은 Bun을 Claude Code와 Claude Agent SDK와 같은 AI 코딩 제품의 기반으로 활용할 계획입니다.

Bun의 핵심 요소는 그대로 유지됩니다. Bun은 오픈 소스이며 MIT 라이선스를 유지합니다. 기존 팀이 계속해서 적극적으로 유지 관리할 것이고, 개발 과정은 GitHub에서 공개적으로 진행됩니다. 또한, 고성능 자바스크립트 도구와 Node.js 호환성에 중점을 두며, Node.js를 기본 서버 사이드 환경으로 대체할 가능성도 있습니다.

변화하는 부분도 있습니다. 개발 팀은 Claude Code와 같은 도구를 더 빠르고 작게 만드는 작업을 진행할 것입니다. Bun의 출시 속도도 빨라질 예정입니다.

Bun의 역사는 흥미롭습니다. Bun은 게임 개발 중 코딩 속도를 개선하기 위한 프로젝트로 시작되었고, 이후 자바스크립트 런타임과 번들러 등으로 발전했습니다. 첫 번째 버전은 2022년 7월에 출시되었습니다. 시간이 지나면서 인기를 얻고 자금을 지원받아 기능과 지원을 확장하였으며, Windows 지원도 포함되었습니다.

앞으로의 방향은 Anthropic의 투자가 안정성과 자원을 제공하여 Bun이 AI 코딩 도구의 발전과 함께 성장하고 적응할 수 있도록 할 것입니다. Bun은 여전히 훌륭한 범용 자바스크립트 런타임이 되기 위해 노력하며, AI 기반 소프트웨어 개발을 위한 더 나은 도구를 만드는 데 집중할 것입니다.

결론적으로, Anthropic에 의한 Bun의 인수는 새로운 기회를 제공하면서도 오픈 소스 원칙과 성능 중심의 초점을 유지합니다.

커스텀 엘리먼트는 웹 개발의 기능으로, 사용자가 자신만의 HTML 태그를 만들 수 있게 해줍니다. 이는 Rails의 Hotwire에서 <turbo-frame>와 <turbo-stream>이 작동하는 방식과 유사합니다. 이 글에서는 커스텀 엘리먼트에 대해 설명하고, 이를 Stimulus 컨트롤러와 비교하며, 만드는 방법에 대한 예시를 제공합니다.

커스텀 엘리먼트는 사용자가 정의한 HTML 태그로, JavaScript를 통해 특별한 동작을 포함할 수 있습니다. 이는 웹 컴포넌트 표준의 일부입니다. 커스텀 엘리먼트를 만들기 위해서는 HTMLElement를 확장하는 클래스를 정의하고, 이를 브라우저에 등록한 후 HTML에서 새 태그를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드로 커스텀 엘리먼트를 만들 수 있습니다.

class HelloWorld extends HTMLElement {
  connectedCallback() {
    this.textContent = "Hello from a custom element 👋";
  }
}
customElements.define("hello-world", HelloWorld);

커스텀 엘리먼트는 일반 HTML 엘리먼트처럼 속성을 읽고 반응할 수 있습니다. attributeChangedCallback을 사용하여 속성의 변화를 추적할 수 있습니다.

Stimulus와의 비교에서, 두 가지 모두 DOM에 엘리먼트가 추가되거나 제거될 때 호출되는 생명주기 메서드를 가지고 있습니다. Stimulus는 타겟을 사용하지만, 커스텀 엘리먼트는 표준 DOM 메서드를 사용합니다. 상태 관리는 Stimulus가 값을 사용하는 반면, 커스텀 엘리먼트는 속성과 프로퍼티를 사용합니다.

예시 프로젝트로는 클릭할 때마다 증가하는 간단한 카운터와 서버 응답을 기다리지 않고 즉시 피드백을 보여주는 옵티미스틱 폼이 있습니다. 옵티미스틱 폼은 폼 데이터를 포함한 템플릿을 렌더링하고, 서버 응답이 오면 이를 업데이트하는 방식으로 작동합니다.

옵티미스틱 폼 구현 요약은 다음과 같습니다. <optimistic-form>이라는 커스텀 엘리먼트를 만들어 폼 제출을 처리합니다. 새로운 메시지가 어떻게 나타날지를 정의하기 위해 숨겨진 <template>을 사용합니다. 폼이 제출되면 즉시 옵티미스틱 메시지를 추가하고, 서버 응답을 기다려 이를 업데이트합니다.

전반적으로 커스텀 엘리먼트는 웹 애플리케이션 내에서 재사용 가능한 컴포넌트를 만드는 강력한 방법을 제공하며, 즉각적인 피드백으로 사용자 경험을 향상시킵니다.

무한급수 1/4 + 1/16 + 1/64 + 1/256 + …는 1/3으로 합쳐지며, 이는 기원전 200년경 아르키메데스가 발견한 사실입니다. 두 가지 시각적 방법으로 이 결과를 명확하게 보여줍니다.

첫 번째 방법은 정사각형을 이용한 것입니다. 가장 큰 검은 정사각형의 면적은 1/4이고, 그 다음은 1/16입니다. 이렇게 계속 이어지며, 검은 정사각형의 총 면적은 1/3이 됩니다. 이는 검은색, 흰색, 회색 영역의 면적이 같기 때문입니다.

두 번째 방법은 삼각형을 이용합니다. 가장 큰 삼각형의 면적이 1이라면, 가장 큰 검은 삼각형의 면적은 1/4이고, 그 다음은 1/16입니다. 이 경우에도 검은색 영역의 총 면적은 1/3이 되며, 이는 다른 색의 면적과 같기 때문입니다.

Phind 3는 사용자가 정보를 찾고 시각화하는 데 도움을 주는 새로운 AI 답변 엔진입니다. 이 엔진은 이미지, 차트, 지도와 같은 기능을 갖춘 매력적인 웹페이지 형태의 인터랙티브 미니 앱을 생성합니다. 이전 버전이나 다른 도구들과 달리, Phind 3는 실시간으로 맞춤형 위젯을 생성할 수 있어 보다 동적이고 개인화된 응답을 제공합니다.

예를 들어, 사용자는 아파트 옵션이나 요리법을 검색하고, 즉시 콘텐츠가 업데이트되는 사용자 정의 기능과 상호작용할 수 있습니다. Phind 3는 알고리즘과 같은 복잡한 개념을 시각화하거나 3D 마인크래프트, 롤러코스터와 같은 시뮬레이션을 생성할 수도 있습니다.

Phind 3의 목표는 웹 애플리케이션의 상호작용성과 AI 맞춤화를 결합하여 개인화된 인터넷 경험을 제공하는 것입니다. 이 엔진은 자체 도구를 생성할 수 있는 능력과 향상된 검색 기능 등 중요한 기술적 발전을 포함하고 있습니다. Phind 3는 코드를 정확하고 빠르게 생성하는 새로운 모델을 특징으로 합니다.

팀은 이번 출시와 관련된 피드백을 기대하고 있으며, 인재를 채용하고 있습니다.

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비행기 사고가 발생했습니다. 사고의 원인은 3D 프린터로 제작된 부품, 특히 플라스틱 공기 유도 엘보가 고장나면서 엔진의 동력이 상실된 것입니다. 코지 Mk IV 항공기는 3월 18일 글로스터셔 공항에서 추락했으며, 조종사 한 명이 가벼운 부상을 입었습니다. 이 부품은 북미의 항공 쇼에서 구매된 것으로, 엔진의 열로 인해 부적합한 재료가 부드러워지면서 문제가 발생했습니다. 항공사고조사국(AAIB)은 앞으로 3D 프린터로 제작된 부품 사용에 대한 안전 조치를 시행할 것이라고 보고했습니다. 경량 항공기 협회는 이 문제에 대한 안전 경고를 발행할 계획입니다.

nand2mario가 만든 8086 마이크로코드 브라우저는 사용자가 인텔이 개발한 8086 프로세서의 마이크로코드를 탐색할 수 있도록 돕는 인터랙티브한 온라인 도구입니다. 이 도구는 2020년 앤드류 제너가 분해한 8086의 원래 마이크로코드를 광범위하게 연구한 후 개발되었습니다.

브라우저의 주요 기능으로는 읽기 쉬운 마이크로 명령어가 있습니다. 각 21비트 마이크로 명령어는 이해하기 쉬운 부분으로 나뉘며, 마우스를 올리면 기능을 설명하는 툴팁이 표시됩니다. 또한, 사용자는 점프 대상을 클릭할 수 있는데, 8086은 많은 간접 점프와 분기를 사용하기 때문입니다. 약 300개의 문서화된 8086 명령어를 볼 수 있는 옵션도 있어, 사용자가 관련 마이크로코드를 빠르게 찾을 수 있습니다.

8086 마이크로코드에 대한 흥미로운 사실로는 레지스터 ID가 사용에 따라 의미가 달라질 수 있다는 점이 있습니다. 내부 명칭이 일관되지 않아 칩의 설계 진화를 반영합니다. 또한, 명령 포인터(IP)는 다음 명령어가 아닌 미리 가져온 주소를 가리킵니다. 대부분의 산술 명령어는 공통의 마이크로 명령어 세트를 사용하여 인텔이 1978년에 개발한 효율적인 설계를 보여줍니다.

전반적으로 이 브라우저는 8086 마이크로코드의 복잡한 동작을 이해하는 데 도움을 줍니다.

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저자는 Medium에서 블로그 글을 작성하던 중 몇 가지 오류를 발견했습니다. 그래서 LinkedIn과 Downdetector에 접속하려고 했지만 두 사이트 모두 작동하지 않았습니다. 게다가 Claude.ai도 다운된 상태였습니다.

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Kea 3.0.0이 출시되었습니다. 이번 버전은 첫 번째 장기 지원 버전(LTS)입니다. ISC는 이 중요한 업데이트를 공유하게 되어 기쁩니다.

이 기사는 Honda K 시리즈 엔진에 대해 다루고 있으며, 이 엔진의 신뢰성과 내구성을 강조합니다. K 시리즈 엔진은 거의 25년 동안 생산되어 왔습니다. 이 4기통 엔진은 성능, 효율성, 내구성의 균형을 잘 맞춰 자동차 애호가와 튜너들 사이에서 인기가 높습니다.

K 시리즈 엔진은 2001년에 도입되어 이전 엔진 계열을 대체했습니다. 이 엔진은 경량 알루미늄 블록, 더 나은 토크와 효율성을 위한 첨단 i-VTEC 기술, 현대적인 이중 오버헤드 캠샤프트 시스템을 특징으로 합니다. 최신 버전인 K20C는 연료 효율성을 개선하고 더 엄격한 배출 기준을 충족하면서도 신뢰성을 유지하고 있습니다.

Honda는 K 시리즈 엔진을 다양한 레이싱 시리즈에서 성공적으로 사용해 왔으며, 이는 고강도 조건에서도 내구성과 성능을 입증했습니다. 자동차 산업이 전기화로 전환하고 있는 가운데, Honda는 K 시리즈의 검증된 신뢰성, 하이브리드 시스템에 대한 적응성, 그리고 시간이 지나도 일관된 성능 덕분에 계속 사용할 계획입니다.

전반적으로 K 시리즈 엔진은 Honda의 전략에서 중요한 역할을 하며, 일상적인 주행과 레이싱 상황 모두에서 신뢰성과 성능으로 잘 알려져 있습니다.

리 그룹은 수학자 마리우스 소푸스 리의 이름을 따온 개념으로, 군 이론, 기하학, 선형 대수학의 개념을 결합하여 수학과 물리학에서 중요한 역할을 합니다. 군은 요소들의 집합으로, 이들 사이에 덧셈이나 곱셈과 같은 연산이 이루어지는 구조입니다. 리 그룹은 이산적인 변환을 다루는 이산 군과는 달리, 연속적인 대칭에 초점을 맞춥니다.

예를 들어, 프리스비의 회전은 SO(2)라는 리 그룹을 나타내며, 이는 원으로 시각화할 수 있습니다. 이러한 연속적인 성질 덕분에 매니폴드라는 개념을 통해 더 깊이 있는 수학적 분석이 가능합니다. 리 그룹은 리 대수라는 관련 구조도 가지고 있어, 수학자들이 선형 대수 기법을 사용하여 계산을 단순화할 수 있게 합니다.

리 그룹은 중력이나 전자기력과 같은 기본 물리적 힘을 이해하는 데 매우 중요합니다. 이들은 자연의 대칭을 포착하기 때문입니다. 특히 수학자 에미 뇌터는 리 그룹이 설명하는 각 대칭이 물리학의 보존 법칙에 대응한다는 것을 보여주었습니다. 오늘날 리 그룹은 수학자와 물리학자 모두에게 필수적인 도구로 자리 잡고 있으며, 우주에서 대칭이 차지하는 중요한 역할을 강조합니다.

디지털 물리학은 우주를 거대한 디지털 컴퓨터로 보는 분야로, 콘라드 주제, 존 폰 노이만, 스티븐 울프램과 같은 인물들의 아이디어를 바탕으로 합니다. 이 접근법은 현실의 기본 구조가 우리가 생각하는 것보다 훨씬 간단할 수 있음을 시사합니다. 예를 들어, 격자 기체 자동자는 간단한 규칙을 사용하여 복잡한 유체 역학을 시뮬레이션할 수 있는 특정 모델입니다.

디지털 물리학은 숨겨진 복잡한 수학에 의존하기보다는 우주가 간단한 규칙에 따라 작동한다고 제안합니다. 복잡한 현상은 이러한 단순성에서 발생한다고 주장합니다. 이 관점은 많은 과학 모델보다 더 대담한데, 일반적으로 과학 모델은 유용한 예측을 제공하지만 현실에 대한 더 깊은 진실을 드러내지 않습니다. 반면, 디지털 물리학은 우주가 본질적으로 컴퓨터이며, 모든 복잡성이 계산 과정에서 비롯된다고 대담하게 주장합니다.

ACME 프로토콜은 인터넷 보안에 큰 영향을 미쳤으며, 특히 Let’s Encrypt 이니셔티브를 통해 그 중요성이 부각되었습니다. 이 프로토콜은 약 10년 전 개발되었으며, 저자는 ACME의 기원과 발전, 그리고 인터넷 보안 생태계와의 관계에 대한 열정을 나누고 있습니다.

1990년대 인터넷 혁명은 개방적이고 표준화된 프로토콜 덕분에 가능했습니다. 이러한 프로토콜은 원활한 통신을 가능하게 했습니다. 그러나 2015년 이전에는 약 40%의 웹사이트만이 암호화를 사용하여 데이터가 보안 위험에 노출되었습니다.

2015년에 설립된 Let’s Encrypt는 암호화 인증서를 얻는 과정을 간소화하는 것을 목표로 했습니다. 서버 측 인증서를 관리하는 데 어려움이 있었던 이니셔티브로, 현재 7억 개 이상의 활성 인증서가 발급되었습니다.

ACME 프로토콜은 수동 개입 없이 자동으로 인증서를 관리할 수 있게 해 주어, 이 과정을 효율적이고 접근 가능하게 만듭니다. ACME는 공개적으로 개발되었고 IETF에 의해 공식화되어 디자인과 보안 기능에서 큰 개선을 이루었습니다. 이러한 개방적인 과정은 다양한 인증 기관 간의 협업을 촉진했습니다.

ACME의 지속적인 발전도 주목할 만합니다. 예를 들어, ACME 갱신 정보(ARI) 확장 기능이 도입되어 인증서 갱신 과정을 개선하는 데 기여하고 있습니다. 앞으로 ACME 프로토콜은 초기 목적을 넘어 새로운 기능과 응용 프로그램으로 계속 발전할 것으로 보이며, 자동화된 인증서 관리의 밝은 미래를 예고합니다.

ACME와 Let’s Encrypt의 성공은 인터넷 보안을 강화하는 데 있어 개방형 프로토콜의 중요성을 강조합니다. 이는 전 세계 사용자에게 혜택을 주고 있습니다. 저자는 기여자들에게 감사의 마음을 전하며 ACME 생태계 내에서 혁신의 지속적인 가능성을 강조하고 있습니다.

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이 글에서 폴 휘브너는 OpenJDK 프로젝트에서 발생한 심각한 문제를 디버깅한 경험을 공유합니다. 이 문제는 테스트 중에 자바 객체가 사라지는 현상이었습니다. 이를 통해 그는 자바의 작동 방식, 특히 프로젝트 발할라와 JEP 450에 도입된 변경 사항에 대해 깊이 탐구하게 되었습니다. JEP 450은 메모리 효율성을 높이기 위해 컴팩트 객체 헤더를 만드는 것을 목표로 했습니다.

프로젝트 발할라는 자바에 값 객체와 같은 기능을 추가하는 데 중점을 두고 있습니다. 값 객체는 정체성이 아닌 필드로 정의되며, 이는 메모리 관리 최적화를 가능하게 합니다. 이 글에서는 객체 헤더의 메타데이터를 저장하는 부분인 마크 워드의 변경 사항에 대해서도 다룹니다. 이러한 변경은 새로운 컴팩트 객체 헤더를 지원하기 위한 것이었지만, 여러 플랫폼에서 많은 테스트 실패를 초래했습니다.

휘브너는 광범위하고 간헐적이며 명확하지 않은 테스트 실패에 직면하면서 디버깅이 특히 어려웠다고 전합니다. 이러한 실패는 JVM에 국한되지 않고 애플리케이션에도 영향을 미쳐 널 포인터 예외나 클래스 찾기 오류와 같은 문제를 발생시켰습니다. 그는 문제를 격리하기 위해 JVM 플래그를 변경하는 체계적인 접근 방식을 사용했으며, 이 과정에서 컴팩트 객체 헤더 없이 C2 컴파일러를 사용할 때 실패가 발생한다는 사실을 밝혀냈습니다.

광범위한 테스트와 분석 끝에 그는 잘못된 비트마스크가 JVM이 동기화 중 객체 상태를 잘못 처리하게 만들어 객체 참조가 사라지는 원인이라는 것을 발견했습니다. 휘브너는 복잡한 코드베이스인 JVM에서 복잡한 문제를 해결하기 위해 구조화된 디버깅 방법론, 협업, 그리고 도구를 효과적으로 활용하는 것이 중요하다고 강조합니다.

이 글은 JVM 내부에 대한 기술적 탐구이자 소프트웨어 개발에서 직면하는 도전 과제를 다룬 이야기로, 디버깅 과정에서 얻은 귀중한 교훈을 강조합니다.

저자는 특정 시간대(65532M에서 86663M) 동안 글라이더와 관련된 문제를 발생시키는 시스템에서 배의 시뮬레이션 디버깅 작업을 하고 있습니다. 그들은 후방 글라이더를 생성하는 "코드십(cordership)"과 관련된 문제를 발견했으며, 이로 인해 시뮬레이션 결과에 영향을 미치고 있습니다. 저자는 "스위치 파 시드(switch far seed)"를 여러 번 재계산했으며, 이러한 글라이더를 처리하기 위해 이를 개선할 계획입니다.

디버깅 속도를 높이기 위해 저자는 좁은 빔과 다른 사용자에게 배운 기술을 활용하고 있다고 언급했습니다. 이러한 방법은 시뮬레이션의 특정 시작 지점에 더 빨리 도달하는 데 도움이 될 수 있습니다. 현재 디버깅 과정은 복잡하고 시간이 많이 소요되어, 어떤 경우에는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 그러나 저자는 프로젝트를 약 일주일 안에 마칠 수 있을 것이라고 믿고 있으며, 작업을 완료하는 데 하루만 더 필요하다고 말합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 시뮬레이션은 특정 시간대에 글라이더와 관련된 문제가 있습니다. 저자는 후방 글라이더를 처리하기 위해 "스위치 파 시드"를 개선하고 있습니다. 디버깅 과정을 가속화하기 위한 방법을 활용하고 있습니다. 목표는 프로젝트를 조속히 마치는 것이지만, 디버깅의 복잡성으로 인해 도전이 될 수 있습니다.

컴퓨터 메모리 가격이 급등하면서 여러 산업에 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, 지난달 209달러였던 64GB RAM 키트가 현재 650달러로 올랐습니다. 라즈베리 파이와 같은 기업들이 가격을 인상하고 있으며, 소규모 판매자들은 메모리 가격이 두 배 또는 세 배로 오르는 상황을 겪고 있습니다.

가격 상승의 주된 원인은 AI 데이터 센터의 수요입니다. 이들 데이터 센터는 RAM 생산을 우선시하고 있어 일반 소비자들은 선택의 폭이 줄어들고 있습니다. 이로 인해 기업들은 RAM을 비축하게 되고, 이는 공급 부족으로 이어지고 있습니다. 이러한 상황은 2021-2022년의 반도체 부족 사태를 떠올리게 합니다.

카메라와 게임 콘솔을 포함한 많은 제품들이 이 메모리 부족으로 인해 가격이 오를 가능성이 큽니다. 일부는 AI 붐이 지나면 가격이 떨어질 것이라고 기대하지만, 새로운 RAM의 대부분은 일반 소비자 기기와 호환되지 않습니다.

전반적으로 이러한 추세는 PC 조립자와 취미로 컴퓨터를 만드는 사람들에게 어려움을 줄 수 있으며, 새로운 부품을 구매하거나 시스템을 구축하려는 이들에게 힘든 시기가 될 것입니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 현재 AI 데이터 센터의 호황이 2000년대 초 통신 붕괴와 유사한지에 대해 논의합니다. 두 상황 간의 기본적인 차이점을 강조합니다.

통신 붕괴 개요: 1990년대 후반, 통신 회사들은 인프라에 과도한 지출을 하여 대량의 광섬유를 설치했지만, 수요를 지나치게 과대 평가한 탓에 대부분 사용되지 않았습니다. CEO들은 인터넷 트래픽이 실제보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다고 잘못 주장하여 과도한 건설과 부채를 초래했습니다. 기술 발전으로 인해 많은 인프라가 사용되기 전에 구식이 되기도 했습니다.

현재 AI 인프라: 통신 시대에 비해 AI 하드웨어 성능의 개선 속도가 느려지고 있으며, 전력 소비가 증가하고 반도체 기술에 한계가 있습니다. AI에 대한 수요는 과소 평가될 가능성이 있습니다. AI 에이전트의 사용이 증가하면 사용자당 토큰 소비가 크게 증가할 수 있어 통신과는 다른 수요 곡선을 형성할 수 있습니다.

자본 지출 동향: 데이터 센터에 대한 지출은 증가하고 있지만, 그 규모는 생각만큼 극적이지 않습니다. AI 인프라에 대한 투자는 "AI"로 분류되지만, 실제로는 기존 기술에 대한 투자도 많습니다.

예측의 어려움: 데이터 센터 건설은 수년이 걸리기 때문에 빠르게 변화하는 수요에 맞추기 어렵습니다. 기업들은 경쟁이 치열한 AI 환경에서 뒤처지지 않기 위해 과도하게 건설할 수 있으며, 이로 인해 수요가 기대에 미치지 못할 경우 재정적 압박을 받을 수 있습니다.

주요 차이점: 통신 붕괴는 수요의 잘못된 계산과 빠른 기술적 노후화로 인한 과잉 공급이 문제였습니다. 반면, AI 데이터 센터는 공급의 성장이 느릴 수 있지만 수요는 기하급수적으로 증가할 가능성이 있으며, 기존 인프라는 더 오랫동안 가치가 있을 수 있습니다.

결론적으로, 수요가 급격한 투자에 미치지 못할 경우 AI 데이터 센터에서 단기적인 조정이 있을 수 있지만, 이 기사는 기본적인 상황이 통신 붕괴와 다르다고 주장합니다. 구식이 되는 인프라를 구축하는 대신, AI 데이터 센터는 단순히 활용률이 느려질 수 있습니다. 주요 위험은 수요 성장의 방향이 아니라 타이밍에 있습니다.

2025년 12월의 블로그 포스트에서는 제이슨 짐다르스가 이끄는 37signals가 복잡한 웹 애플리케이션을 오직 기본 CSS만을 사용하여 성공적으로 구축했다는 내용을 강조하고 있습니다. 이들은 Sass, PostCSS, 빌드 도구 없이도 작업을 진행하며, 시간이 지남에 따라 CSS 아키텍처가 발전하여 현대적인 기능을 채택하면서도 간단한 구조를 유지하고 있습니다.

주요 내용으로는 '노빌드(nobuild)' 철학이 있습니다. 37signals는 캠프파이어, 라이트북, 피지와 같은 제품을 이 접근 방식으로 개발하였으며, 약 14,000줄의 CSS가 간단하게 정리되어 있습니다. 각 개념마다 하나의 파일로 구성되어 있습니다.

또한, 이들은 네이티브 변수, 중첩, 컨테이너 쿼리, :has() 선택자와 같은 현대 CSS 기능을 활용하여 많은 경우 JavaScript의 필요성을 없앴습니다. 세 개의 애플리케이션 모두 OKLCH 색 공간을 기반으로 한 일관된 색상 시스템을 사용하여, 스타일을 중복하지 않고도 다크 모드 조정이 용이합니다.

공간을 설정할 때 픽셀 대신 문자 기반 단위를 사용하여 레이아웃을 콘텐츠 중심으로 만들고 있습니다. 유틸리티 클래스는 존재하지만, 기본 스타일이 아닌 보조적인 역할로 사용됩니다. 각 제품의 출시마다 이전 버전을 기반으로 새로운 CSS 기능을 도입하고 디자인을 개선하여 혁신에 대한 의지를 보여줍니다.

애니메이션과 전환 효과는 대화 상자나 스피너와 같은 요소에 CSS만으로 구현하여 JavaScript 의존성을 피하고 있습니다. 이 포스트는 많은 개발자들이 CSS에 대한 충분한 이해가 있다면 Tailwind와 같은 복잡한 도구 체인이 필요하지 않을 수 있다고 제안합니다. 37signals의 접근 방식은 간단한 솔루션이 현대 웹 개발의 요구를 효과적으로 충족할 수 있음을 보여줍니다.

전반적으로 이 글은 개발자들이 빌드 도구에 대한 의존성을 재고하고 현대 CSS의 잠재력을 탐색해 보기를 권장하고 있습니다.

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저자는 이전 마이크로소프트 동료와의 점심 회의에서 실망스러운 경험을 공유합니다. 그 동료는 저자의 AI 프로젝트인 Wanderfugl에 대해 부정적인 반응을 보였습니다. 제품에 대한 비판 대신, 그녀는 시애틀의 AI 전반에 대한 불만을 토로하며 해고와 비효율적인 AI 도구 문제를 강조했습니다. 이러한 부정적인 감정은 시애틀의 엔지니어들 사이에서 널리 퍼져 있으며, 다른 도시의 사람들과는 달리 AI에 대해 비판적인 시각을 가지고 있습니다.

저자는 시애틀의 기술 문화가 변화하고 있음을 언급합니다. 한때는 낙관적이고 혁신의 여지가 있었던 곳이 이제는 두려움과 원망으로 가득 차 있으며, 특히 해고와 열악한 AI 도구에 의존해야 하는 상황이 그 원인입니다. 엔지니어들은 자신감이 떨어지고 AI 작업에 필요한 기술이 부족하다고 느끼며, 이는 결국 창의성과 발전을 저해합니다. 저자는 시애틀에 재능 있는 엔지니어들이 있지만 그들의 사고방식이 발전을 가로막고 있다고 결론짓습니다. 반면 샌프란시스코와 같은 곳은 변화할 수 있다는 믿음을 유지하고 있습니다.