요약이 없습니다.

저자는 LinkedIn에서 블루 체크마크를 통해 자신의 신원을 확인하고 싶어 했습니다. 이 체크마크는 가짜 계정 사이에서 진정성을 나타내는 표시입니다. 그러나 확인 과정이 Persona라는 제3자 회사와 관련이 있다는 사실을 알게 되었습니다. 이 회사는 다음과 같은 광범위한 개인 정보를 수집합니다.

전체 이름, 여권 정보, 주민등록번호와 같은 기본 정보와 함께 셀카 및 여권 스캔을 통한 생체 정보, 연락처 및 기기 정보, 그리고 행동 데이터, 예를 들어 망설임이나 복사-붙여넣기 추적 등이 포함됩니다.

Persona는 이 데이터를 다양한 제3자 데이터베이스와 교차 검증하고, 수집한 이미지를 AI 훈련에 사용합니다. 저자는 자신의 데이터가 LinkedIn, Persona의 파트너, 그리고 미국 법률인 CLOUD Act에 따라 해외에 저장된 데이터에 접근할 수 있는 법 집행 기관에도 노출될 수 있다는 사실을 깨달았습니다.

Persona는 EU 데이터 개인정보 보호법을 준수한다고 주장하지만, 저자는 이러한 보호 조치의 효과에 대해 우려를 표명합니다. 특히 미국의 감시 법률이 유럽의 데이터 보안을 위협할 수 있기 때문입니다. 또한, Persona는 데이터 유출에 대한 책임을 단 50달러로 제한하고, 분쟁 해결을 위해 중재를 요구하여 개인이 법적 구제를 받기 어렵게 만듭니다.

저자는 신원을 확인한 사람은 데이터 삭제를 요청하고, 향후 확인 과정에 신중해야 한다고 제안합니다. 민감한 생체 정보를 공유하는 위험이 단순한 확인 배지의 이점보다 클 수 있기 때문입니다.

이번 주 F-Droid는 FOSDEM26에서의 통찰을 공유하며 많은 사용자들이 구글이 안드로이드 제한 계획을 포기했다고 잘못 생각하고 있다고 밝혔습니다. 하지만 실제로 그 계획은 여전히 진행 중이며, F-Droid는 구글이 안드로이드 기기를 통제하는 것에 대한 위험성을 알리기 위해 노력하고 있습니다. 이를 위해 사용자들에게 우려 사항을 표현하라는 메시지를 담은 배너를 앱에 추가했습니다.

F-Droid Basic은 새로운 기능으로 업데이트되고 있지만, 사용자들은 베타 업데이트에 참여하기 위해 선택해야 합니다. Conversations, Dolphin Emulator, Nextcloud와 같은 다른 앱들도 개선 사항과 새로운 기능으로 업데이트되었습니다.

이번 주에는 다섯 개의 앱이 삭제되었고, NeoDB You라는 새로운 앱이 추가되었습니다. 총 287개의 앱이 업데이트되었습니다.

F-Droid는 사용자들이 정보를 지속적으로 얻고, 기부와 커뮤니티 참여를 통해 플랫폼을 지원할 것을 권장하고 있습니다.

죽은 언어 사회는 Wulfleet 마을 방문에 대한 허구의 블로그 게시물을 통해 영어의 복잡한 역사를 탐구합니다. 이 게시물은 현대 영어로 시작하여 점차 과거로 거슬러 올라가며 천 년에 걸쳐 언어가 어떻게 발전해 왔는지를 보여줍니다.

블로거가 글을 쓰면서 언어는 점점 더 낯설어지고, 철자, 문법, 어휘의 변화가 나타납니다. 게시물의 끝부분에서는 고대 영어와 비슷해져 이해하기 어려워집니다.

주요 내용으로는, 지난 300년 동안 쓰여진 영어는 안정적이었지만, 수세기 동안 크게 변화해 왔다는 점이 있습니다. 초기 영어 형태는 다른 철자 규칙을 가지고 있었고, 현재는 사용되지 않는 글자들도 있었습니다. 비공식적인 블로그 스타일의 글쓰기가 더 공식적인 역사적 스타일로 발전하는 과정은 언어와 사회의 더 넓은 변화를 반영합니다. 또한, 이 이야기는 Wulfleet에 있는 신비로운 "주인"에 대한 이야기를 암시하며 언어 변화 탐구에 흥미로운 요소를 더합니다.

이 글은 독자들에게 이해하는 데 어려움을 느끼는 부분을 주목하고, 영어가 시간에 따라 어떻게 변화해 왔는지를 감상할 기회를 제공합니다.

목표는 Rust 프로그래밍 언어를 사용하여 픽셀 단위로 완벽하고 모드 호환이 가능한 Wolfenstein 3D 버전을 만드는 것입니다.

요약이 없습니다.

제공된 텍스트에는 Andrej Karpathy의 트윗 링크와 Simon Willison의 블로그 포스트 링크가 포함되어 있습니다. 그러나 이 링크들에서 구체적인 내용이나 자세한 정보를 요약할 수 있는 부분은 없습니다. 원본 텍스트에 중요한 포인트나 정보가 있다면 공유해 주시면 요약하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

네코노미콘 시리즈 요약

첫 번째 권인 '끝의 책'에서는 네코노미콘의 개념을 소개합니다. 두 번째 권인 '노트의 책'에는 네코찬 포럼에서 작성된 글들이 수록되어 있습니다. 세 번째 권인 '일러스트의 책'은 네코찬 이미지를 담은 사진 갤러리를 제공합니다.

2026년 2월, 한 다이빙 강사이자 플랫폼 엔지니어가 코스타리카의 코코스 섬 여행 중 다이빙 보험사의 회원 포털에서 심각한 보안 취약점을 발견한 경험을 공유했습니다. 이 취약점은 사용자가 숫자로 된 사용자 ID를 추측하고 변경되지 않은 기본 비밀번호를 사용하기만 하면 누구나 사용자, 심지어 미성년자의 개인 정보에 접근할 수 있게 했습니다.

그는 이 문제를 책임감 있게 해당 기관과 관련 당국에 알렸고, 공개하기 전에 30일의 수정 기간을 주었습니다. 비록 기관이 취약점을 해결했지만, 그들은 감사의 표시 대신 법적 위협으로 대응했습니다. 그들은 그가 당국에 알림으로써 자신의 명성을 훼손했다고 주장하며, 비밀 유지 계약을 통해 그를 침묵시키려 했습니다.

강사는 NDA 서명을 거부하며 취약점 보고의 투명성이 중요하다고 강조했습니다. 그는 GDPR 규정에 따라 기관이 데이터 유출에 대해 영향을 받은 사용자에게 알릴 책임이 있었지만, 그들이 이 조치를 취하지 않았다고 지적했습니다.

이 사건은 보안 커뮤니티에서 연구자들이 취약점을 보고할 때 지원받기보다는 법적 위협에 직면하는 더 넓은 문제를 반영합니다. 강사는 기관들이 취약점 공개에 대한 명확한 정책을 수립하고, 연구자들이 보안을 개선하는 데 기여하는 역할을 인정해야 한다고 강조했습니다. 연구자들을 위협으로 보지 말고, 그들의 기여를 존중해야 한다는 것입니다.

sandbox-exec는 macOS에서 사용자가 애플리케이션을 안전하고 격리된 환경인 샌드박스에서 실행할 수 있도록 해주는 명령줄 도구입니다. 이를 통해 애플리케이션이 명시적으로 허용되지 않는 한 시스템 자원에 접근하지 못하게 되어 보안이 강화됩니다.

샌드박스의 주요 이점은 다음과 같습니다. 첫째, 악성 코드로부터 보호할 수 있습니다. 이는 알려지지 않은 애플리케이션을 테스트할 때 민감한 파일에 대한 접근을 제한합니다. 둘째, 신뢰할 수 있는 애플리케이션의 취약점으로 인한 피해를 줄일 수 있습니다. 셋째, 개인 디렉토리에 대한 접근을 차단하여 프라이버시를 보호합니다. 넷째, 개발자들이 제한된 권한으로 애플리케이션을 테스트할 수 있는 환경을 제공합니다. 마지막으로, 애플리케이션이 사용할 수 있는 시스템 자원의 양을 관리할 수 있습니다.

sandbox-exec를 사용하려면 애플리케이션이 수행할 수 있는 작업과 수행할 수 없는 작업을 정의하는 샌드박스 프로필을 만들어야 합니다. 기본 명령어 형식은 다음과 같습니다. sandbox-exec -f profile.sb command_to_run에서 profile.sb는 샌드박스 규칙을 설명합니다.

샌드박스 프로필의 유형에는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 기본적으로 모든 접근을 거부하고 지정된 작업만 허용하는 '거부 기본' 프로필로, 가장 안전합니다. 두 번째는 기본적으로 모든 접근을 허용하되 지정된 작업만 차단하는 '허용 기본' 프로필로, 사용하기는 쉽지만 보안성이 떨어집니다.

예를 들어, 네트워크에 접근할 수 없는 샌드박스 터미널을 실행하려면 다음과 같은 명령어를 사용합니다. sandbox-exec -f terminal-sandbox.sb zsh. macOS에 포함된 미리 만들어진 프로필을 사용하려면 다음과 같이 입력합니다. sandbox-exec -f /System/Library/Sandbox/Profiles/weatherd.sb command.

애플리케이션이 샌드박스에서 실패할 경우, 콘솔 앱이나 터미널 로그를 사용하여 어떤 작업이 거부되었는지 확인할 수 있습니다.

단점으로는 Apple이 개발자에게 App Sandbox 사용을 권장하고 있다는 점이 있습니다. 복잡한 애플리케이션은 효과적인 샌드박스를 위해 광범위한 테스트가 필요할 수 있습니다. 또한, sandbox-exec는 그래픽 인터페이스가 없어 사용자 친화적이지 않습니다.

sandbox-exec는 macOS에서 애플리케이션 보안을 세밀하게 제어하고자 하는 사용자에게 강력한 도구입니다. 맞춤형 보안 프로필을 생성할 수 있어 보안에 민감한 사용자와 신뢰할 수 없는 코드를 다루는 개발자에게 유용합니다. 더 많은 정보는 Apple의 공식 문서를 참고하는 것이 좋습니다.

uBlock Origin의 개인 블랙리스트 개요

이 블랙리스트는 저품질 AI 콘텐츠를 생성하는 웹사이트를 차단하기 위해 uBlock Origin에 맞춰 설계되었습니다. 이러한 웹사이트는 광고와 추천 링크로 가득 차 있는 경우가 많습니다. 사용자는 uBlock Origin을 설치한 경우 이 목록을 자동으로 구독하거나 제공된 URL에서 수동으로 가져올 수 있습니다.

목적

이 목록의 제작자는 도움이 되지 않는 AI 생성 콘텐츠를 제공하는 사이트를 차단하여 온라인 검색 결과를 개선하고자 합니다. 그들은 정보 검색 시 사용자들이 AI보다 실제 사람의 통찰력을 선호한다고 믿고 있습니다. AI는 신뢰할 수 없고 잠재적으로 해로운 정보를 생성할 수 있기 때문입니다.

웹사이트 추가

사용자는 블랙리스트에 추가할 웹사이트를 제안할 수 있습니다. 제작자는 AI 콘텐츠 농장을 식별하는 특정 패턴에 따라 수동으로 웹사이트를 검토하고 추가합니다. 이러한 패턴에는 불필요한 소개, 신뢰할 수 있는 출처의 부족, 과도한 추천 링크 등이 포함됩니다.

AI 콘텐츠 식별

AI가 생성한 웹사이트의 징후는 다음과 같습니다. 지나치게 복잡한 소개, "궁극적인 가이드"와 같은 일반적인 제목, 외부 링크나 참고 문헌의 부족, 많은 추천 링크, 형식이 좋지 않거나 지나치게 긴 내용, 모호하거나 관련 없는 콘텐츠, 그리고 짧은 시간에 많은 기사가 게시되는 경우입니다.

구글 도크

이 목록에는 AI 생성 콘텐츠를 더 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 검색 구문(구글 도크)이 포함되어 있습니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문에는 블랙리스트에 포함되는 것에 대한 우려, 문법 교정을 위한 AI 사용, 이전에 나열된 도메인을 제거해 달라는 요청 등이 포함됩니다.

관련 프로젝트

저자는 저품질 콘텐츠 농장을 차단하는 것을 목표로 하는 유사한 프로젝트를 언급하지만, 그들의 초점은 특히 저품질 콘텐츠에 맞춰져 있습니다.

캐논 캣은 포스(Forth)라는 프로그래밍 언어를 사용합니다. 이 언어를 통해 사용자들은 장치에 대한 스크립트를 작성할 수 있습니다.

2026년 2월 20일, 소프트웨어 의존성에 대한 보안 경고를 보내는 도구인 Dependabot을 끄자는 권고가 나왔습니다. 이 도구는 지나치게 많은 알림을 생성해 의미 있는 작업을 방해한다는 비판을 받았으며, 특히 Go 프로그래밍 생태계에서 문제가 되었습니다. 대신, 두 가지 일정에 따라 실행되는 GitHub Actions를 사용하는 것이 제안되었습니다. 하나는 취약점 스캐닝 도구인 govulncheck를 실행하고, 다른 하나는 최신 버전의 의존성에 대해 코드를 테스트하는 것입니다.

한 사례 연구에서는 Dependabot이 대부분의 프로젝트에서 사용하지 않는 패키지의 사소한 보안 수정과 관련해 수천 개의 무관한 풀 리퀘스트를 생성한 사례를 강조했습니다. 이로 인해 영향을 받지 않는 패키지에 의존하지 않는 프로젝트에서도 불필요한 경고가 발생했습니다.

이 기사는 더 나은 취약점 스캐너가 무관한 경고를 걸러낼 수 있으며, 개발자들은 의존성을 즉시 업데이트하지 않고도 최신 의존성에 대해 테스트를 실행해야 한다고 강조했습니다. 이러한 접근 방식은 프로젝트를 악성 코드에 노출시킬 위험을 줄이면서도 잠재적인 문제를 조기에 발견할 수 있게 합니다.

전반적으로, 메시지는 알림 피로를 줄이고 더 효과적인 보안 관행에 집중하자는 것이었습니다. Dependabot을 취약점 스캐닝과 테스트를 위한 목표 지향적인 GitHub Actions로 대체하는 것이 필요하다는 것입니다.

저자는 약 8년 만에 페이스북을 처음 방문한 경험을 돌아보며 플랫폼이 크게 변화했음을 느꼈습니다. 친구들의 게시물을 기대했지만, 대신 젊은 여성의 AI 생성 이미지와 관련 없는 콘텐츠로 가득 찬 피드를 보게 되었습니다. 이 콘텐츠는 대부분 자신이 팔로우하는 사람이나 페이지에서 나온 것이 아니었습니다. 저자는 일부 콘텐츠가 유머러스하고 흥미로웠지만, 많은 부분이 저질의 '참여 유도' 콘텐츠처럼 느껴졌다고 언급합니다. AI 생성 콘텐츠의 확산과 그것이 사용자, 특히 더 취약한 사용자에게 미칠 수 있는 영향에 대해 우려를 표합니다. 결국 저자는 이러한 변화에 불안감을 느끼고 다시 페이스북을 떠나기로 결심하며, 앞으로 실용적인 필요에만 고려할 것이라고 말합니다.

Archive.today가 현재 문제를 겪고 있으며, 블로그에 대한 DDoS 공격을 감행하고 있다는 보도가 있습니다. Hacker News 사이트에서는 Archive.today의 이상한 행동에 대한 논의가 이루어지고 있으며, 두 개의 스레드에서 사용자들이 자신의 경험과 우려를 나누고 있습니다. 첫 번째 스레드는 2026년 2월에 작성되었고, 168개의 댓글이 달려 있습니다. 두 번째 스레드는 2026년 1월에 작성되었으며, 69개의 댓글이 있습니다.

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Loon이라는 프로그래밍 언어는 여러 가지 주요 기능을 가지고 있습니다. 첫째, 함수 조합 기능이 있어 여러 함수를 결합하여 새로운 함수를 만들 수 있습니다. 둘째, 파이프라인 기능을 통해 데이터를 필터링, 변환, 정렬하는 일련의 단계로 처리할 수 있습니다. 셋째, 효과 처리 기능이 있어 메시지를 추적하는 로깅 효과를 제공합니다. 넷째, 타입 시스템을 사용하여 값이 존재할 수도 있고 존재하지 않을 수도 있는 경우를 처리합니다. 예를 들어, 값이 있을 때는 'Some', 없을 때는 'None'으로 표현합니다.

다섯째, 패턴 매칭 기능을 통해 원이나 사각형과 같은 다양한 형태를 그 유형에 따라 처리할 수 있습니다. 여섯째, 소유권 관리 기능이 있어 복잡한 문법 없이 안전하게 데이터 소유를 관리합니다. 마지막으로, 매크로 시스템이 포함되어 있어 코드의 조건부 실행을 지원합니다.

Loon은 사용하기 쉬운 함수형 프로그래밍 언어를 목표로 하며, 자동 타입 추론과 안전한 데이터 처리를 제공합니다. 설치하려면 제공된 특정 명령어를 실행하면 됩니다.

패들릿 코퍼레이션은 일의 중요성과 우리가 누리는 편안함을 강조합니다. 이 메시지는 우리가 소중히 여기는 모든 것, 간단한 즐거움부터 중요한 인생의 순간까지, 다른 사람들의 노력 덕분에 가능하다는 점을 부각합니다. 창립자는 모든 사람이 이러한 노력을 존중하고 적극적으로 기여하며 함께 일할 것을 촉구합니다. "일하자"라는 슬로건은 협력과 긍정적인 영향을 미치기 위한 헌신의 정신을 장려합니다.

Lean4는 오픈 소스 프로그래밍 언어이자 정리 증명기로, AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 높이는 데 기여합니다. 전통적인 AI 모델은 예측할 수 없거나 잘못된 출력을 생성할 수 있지만, Lean4는 모든 정리나 프로그램이 철저하게 검증되도록 보장하여 정확성을 이진적으로 확인합니다. 이러한 결정론적 특성 덕분에 동일한 입력이 주어지면 Lean4는 항상 동일한 검증된 결과를 생성하며, 이는 금융이나 의료와 같은 중요한 분야에서 매우 중요합니다.

Lean4의 주요 장점은 다음과 같습니다. 첫째, 정형 증명은 모호성을 없애고 각 추론 단계가 유효하다는 것을 보장합니다. 둘째, Lean4는 솔루션이 특정 조건을 충족하는지 검증할 수 있습니다. 셋째, 누구나 Lean4의 증명을 독립적으로 확인할 수 있어 명확한 감사 추적이 가능합니다.

Lean4는 대규모 언어 모델(LLM)의 정확성을 높이는 데 점점 더 많이 사용되고 있으며, 이들의 추론 과정을 정형적으로 검증합니다. Lean4를 사용함으로써 AI 시스템은 "환각"과 같은 문제를 예방할 수 있습니다. 예를 들어, Harmonic AI의 시스템인 아리스토텔레스는 수학 솔루션에 대한 Lean4 증명을 생성하여 환각이 발생하지 않도록 합니다.

Lean4는 소프트웨어 보안에도 중요한 의미를 가지며, 정형 검증을 통해 버그 없는 코드를 생성할 수 있게 합니다. 이는 은행 및 의료와 같은 중요한 분야에서 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 현재 AI 모델은 완전히 검증된 솔루션을 생성하는 데 어려움을 겪고 있지만, AI 추론의 발전이 이 분야에서 진전을 이루고 있습니다.

Lean4의 AI 통합은 아직 개발 중이며, 확장성, 모델 한계, 사용자 전문성의 필요성과 같은 도전에 직면해 있습니다. 그러나 AI 시스템이 우리의 삶에 점점 더 많은 영향을 미치고 있는 만큼, 신뢰와 검증의 필요성은 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. Lean4는 AI가 안전하고 올바르게 작동하도록 보장하는 유망한 접근 방식을 제시하며, AI 개발에서 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

지예은이라는 이름은 구독 서비스나 플랫폼과 관련이 있는 것으로 보입니다. 이 텍스트는 지예은과 관련된 업데이트나 콘텐츠를 구독하라는 초대를 제안하고 있습니다. 구독의 내용이나 목적에 대한 추가적인 정보는 제공되지 않았습니다.

1990년 12월, CERN에서 월드와이드웹 애플리케이션이 만들어지면서 현대 웹의 시작을 알렸습니다. 2019년 2월, 이의 30주년을 기념하기 위해 개발자와 디자이너들이 CERN에 모여 원래의 브라우저를 재현하여 사람들이 초기 형태를 경험할 수 있도록 했습니다.

월드와이드웹 브라우저를 사용하려면, 브라우저를 열고 "문서"를 선택한 후 "전체 문서 참조에서 열기"를 선택합니다. 그 다음 URL을 입력하고 "열기"를 클릭하면 됩니다.

이 프로젝트는 여러 섹션으로 구성되어 있습니다. 첫 번째는 브라우저의 기원에 대한 개요를 담고 있는 역사 섹션입니다. 두 번째는 지난 30년 동안 웹과 관련된 주요 사건들을 정리한 타임라인입니다. 세 번째는 재현된 브라우저 사용 방법에 대한 안내를 제공하는 브라우저 섹션입니다. 네 번째는 원래 브라우저에서 사용된 글꼴에 대한 정보인 타이포그래피 섹션입니다. 다섯 번째는 원래 프로그래밍에 대한 통찰을 담고 있는 코드 내부 섹션입니다. 여섯 번째는 브라우저가 어떻게 재구성되었는지에 대한 세부 정보를 제공하는 제작 과정 섹션입니다. 일곱 번째는 월드와이드웹의 역사와 기술에 대한 추가 자료를 제공하는 관련 링크 섹션입니다. 마지막으로, 프로젝트 팀에 대한 정보를 담고 있는 콜로폰 섹션이 있습니다.

Coccinelle은 프로그래머들이 C 소스 코드를 복잡하게 변형하면서도 스타일을 유지할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 주로 코드 리팩토링에 사용됩니다.

Coccinelle의 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있으며, GPL-2.0 라이센스 하에 배포됩니다. 사용자는 install.txt 파일의 지침을 따라 소스에서 Coccinelle을 설치할 수 있습니다. 설치 후에는 spatch라는 스크립트를 사용할 수 있습니다.

설치 없이도 사용자는 다운로드한 디렉토리에서 환경 변수를 설정하여 Coccinelle을 직접 실행할 수 있습니다. 샘플 파일을 사용하여 spatch 명령어로 Coccinelle을 테스트할 수 있습니다. 이 도구는 OCaml과 Python 스크립팅 기능을 위해 특정 패키지가 필요하며, 특히 Debian 또는 Ubuntu 시스템에서 요구됩니다.

기여는 환영하며, 기여자는 자신의 작업에 서명하여 저작권과 오픈 소스 라이센스 준수를 인증해야 합니다. 더 자세한 내용은 프로젝트 문서와 다운로드를 위한 웹사이트를 참조하면 됩니다.

저자는 개인 Git 저장소를 여러 기기에서 동기화하고 싶어합니다. 여기에는 dotfiles와 터미널 설정이 포함됩니다. 처음에는 GitHub를 사용했지만, 이제는 미국 기반의 클라우드 서비스에 대한 의존도를 줄이기 위해 대안을 찾고 있습니다. 그들은 추가 기능 없이 파일을 간단하게 동기화할 수 있는 방법만 필요하다는 것을 깨달았습니다.

Git 저장소는 .git 폴더로 구성되어 있으며, 이 폴더에는 저장소의 역사(변경 기록)가 포함되어 있습니다. 이 폴더를 복사하여 저장소를 동기화할 수 있지만, 정기적인 동기화를 위해서는 Git의 내장된 푸시(push)와 풀(pull) 명령어를 사용하는 것이 더 안전합니다. 이 명령어들은 변경 사항을 보다 안전하게 처리합니다.

저자는 베어(bare) 저장소와 비베어(non-bare) 저장소의 차이를 설명합니다. 비베어 저장소는 작업 디렉토리(편집 가능한 파일)를 가지고 있는 반면, 베어 저장소는 .git 폴더만 포함하고 있습니다. 변경 사항을 푸시하는 것은 충돌을 방지하기 위해 베어 저장소에만 허용됩니다.

그들의 새로운 설정은 집의 데스크탑에 연결된 외장 드라이브에 베어 저장소를 만드는 것입니다. 다른 기기는 SSH를 통해 이 드라이브에 접근합니다. 이 방법은 제3자 서비스에 의존하지 않고 기기 간의 원활한 동기화를 가능하게 합니다. 웹 인터페이스나 협업 도구와 같은 기능은 부족하지만, 개인 프로젝트에 필요한 요구 사항을 충족합니다.

저자는 과거에 GitHub를 사용했던 경험을 되돌아보며, 지식을 공유하는 것은 단순히 코드를 게시하는 것 이상이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 지식은 조직적이고 쉽게 찾을 수 있어야 합니다. 이제 그들은 GitHub에 무작위 코드를 쌓는 대신 명확하고 검색 가능한 코드 조각을 만드는 데 집중하고 있습니다. 결국, 개인 프로젝트에 필요한 것은 간단한 파일 동기화 솔루션이라는 것을 알게 되었습니다.

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저자는 두 문장으로 일기를 쓰는 방법에 대한 자신의 경험을 공유하며, 일기에 관심 있는 사람들을 위한 팁을 제공합니다. 원래 블로그 포스트에 대한 긍정적인 반응에 감사하며, 자신의 일기 쓰는 방식에 대한 통찰을 제공하고자 합니다.

저자는 여러 가지 방법으로 일기를 작성합니다. 첫째, 작업 중 휴식 시간에 스크랩 종이에 빠르게 메모를 하며, 하루 동안 이 내용을 다듬습니다. 둘째, 구글 킵 앱을 사용해 아이디어와 관찰 내용을 기록하고, 이를 나중에 일기 항목으로 정리합니다. 셋째, 바쁜 날에는 잠자기 전 일기에 직접 내용을 작성하기도 하며, 떠오르는 주제를 선택하거나 하루를 되돌아보며 기록합니다.

저자는 아날로그 일기(몰스킨 노트북)와 디지털 버전(마크다운 파일)을 모두 유지합니다. 아날로그 버전은 읽기 쉽게 줄 바꿈으로 구분된 형식을 사용합니다. 디지털 버전은 제목을 통해 쉽게 탐색할 수 있도록 구성되어 있으며, 데이터 손실을 방지하기 위해 백업도 해둡니다.

이러한 방법들은 개인적인 선호라고 강조하며, 독자들이 자신에게 가장 잘 맞는 방식을 찾기를 권장합니다. 마지막으로 즐겁고 기억에 남는 날들이 되기를 기원합니다.

프로그래밍에서 버그를 줄이는 전략에 대해 논의하며, 특히 컴퓨터 과학에서 인덱싱과 혼동을 피하기 위한 명명 규칙에 초점을 맞추고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

프로그래밍에서 많은 버그는 단순한 실수에서 발생합니다. 예를 들어, 변수의 그림자 효과로 인해 잘못된 변수를 사용하거나 인덱스를 잘못 식별하는 경우가 있습니다. 이러한 타이핑 오류는 흔한 문제입니다.

강력한 정적 타입은 우발적인 오류를 방지하는 데 도움이 되지만, 코드가 지나치게 복잡해지면 오히려 가독성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 프로그래밍에서 자주 발생하는 문제 중 하나는 배열 인덱싱과 관련된 오프 바이 원(off-by-one) 오류입니다. 타입이 도움이 될 수 있지만, 이 문제를 항상 효과적으로 해결하지는 못합니다.

저자는 실수를 피하기 위해 다음과 같은 명명 규칙을 제안합니다. 항목의 수를 나타낼 때는 "count"를 사용하고, 특정 항목을 나타낼 때는 "index"를 사용합니다. 또한 index < count를 유지하여 명확성을 확보해야 합니다. 바이트 수를 나타낼 때는 "size"를 사용하고, 바이트 단위의 인덱스에는 "offset"을 사용합니다.

텍스트에서는 이러한 명명 규칙을 따르는 것이 코드 이해를 쉽게 하고 오류를 잡는 데 어떻게 도움이 되는지를 보여주는 프로젝트의 코드 예시를 제공합니다. 저자는 명명 규칙만으로는 버그를 완전히 없앨 수는 없지만, 소프트웨어 개발에서 오류 가능성을 줄이는 더 넓은 전략의 일환이라고 결론짓습니다.

전반적으로 일관된 명명이 코드의 명확성을 높이고 일반적인 프로그래밍 실수를 예방하는 데 어떻게 기여하는지를 강조하고 있습니다.

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Ljubisa Bajic는 인공지능(AI)의 잠재력과 현재의 한계에 대해 이야기합니다. AI는 특정 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만, 기존 모델과 관련된 높은 지연 시간과 비용 때문에 널리 사용되는 데 제약이 있습니다. 현대의 AI 시스템은 대규모의 비싼 인프라를 필요로 하며, 이는 운영 비용을 증가시킵니다.

Taalas라는 회사는 2.5년 전에 설립되어 이러한 장벽을 극복하기 위해 AI 모델을 위한 맞춤형 실리콘을 개발하고자 합니다. 이들의 접근 방식은 세 가지 주요 원칙에 중점을 두고 있습니다. 첫째, 완전한 전문화로 개별 AI 모델에 맞춘 하드웨어를 설계하여 효율성을 극대화합니다. 둘째, 저장소와 계산의 통합으로 메모리와 처리를 하나의 칩에 결합하여 속도를 개선하고 복잡성을 줄입니다. 셋째, 근본적인 단순화로 비싼 기술의 필요성을 없애는 하드웨어 재설계를 통해 비용을 낮춥니다.

Taalas는 첫 번째 제품으로 하드와이어드 Llama 3.1 8B AI 모델을 출시했으며, 이는 현재의 솔루션보다 훨씬 빠르고 저렴합니다. 이 회사는 앞으로 더 발전된 모델을 출시할 계획입니다.

Taalas는 AI를 보다 접근 가능하고 비용 효율적으로 만들어 개발자들이 전통적인 지연 시간과 비용의 한계 없이 혁신적인 애플리케이션을 만들도록 장려하는 것을 목표로 하고 있습니다.

JWasm는 MASM과 호환되는 어셈블러로, Windows, Linux, DOS, OS/2 등 여러 운영 체제에서 실행할 수 있습니다.

Windows에서는 Visual C++를 사용하여 32비트 또는 64비트 버전을 만들기 위해 Msvc.mak 또는 Msvc64.mak 파일을 사용합니다. Open Watcom을 이용해 32비트 버전을 만들고 싶다면 OWWin32.mak 파일을 사용하면 됩니다.

Linux에서는 GCC와 함께 GccUnix.mak 파일을 사용하거나, CLang과 함께 CLUnix.mak 파일을 사용하여 JWasm을 빌드할 수 있습니다.

DOS에서는 JWasm을 빌드하기 위해 Open Watcom을 사용하는 것이 좋으며, 구형 CPU를 위해 제한된 16비트 버전도 생성할 수 있습니다. 구버전의 Visual C++도 추가 파일과 함께 사용할 수 있습니다.

OS/2에서는 Open Watcom과 함께 OWOS2.mak 파일을 사용해야 합니다.

다양한 컴파일러를 위한 다른 메이크파일도 있지만, 일부는 구식일 수 있습니다.

이 글에서는 C++17에서 도입된 std::shared_mutex의 사용법을 설명하며, 공유 데이터에 대한 동시 접근을 관리하는 방법을 다룹니다. 먼저, std::mutex를 사용한 스레드 안전한 카운터의 간단한 예를 통해 시작합니다. std::mutex는 한 번에 하나의 스레드만 데이터에 접근할 수 있도록 하여, 많은 읽기 작업이 있는 경우 성능에 제한을 줄 수 있습니다.

std::mutex의 한계는 여러 스레드가 공유 데이터를 자주 읽을 때 발생합니다. 이 경우 std::mutex는 읽기와 쓰기 모두에 대해 독점적인 접근을 요구하므로 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 이로 인해 읽기 작업이 많은 애플리케이션에서 비효율성과 성능 저하가 일어날 수 있습니다.

std::shared_mutex는 여러 스레드가 동시에 데이터를 읽을 수 있도록 하면서도 쓰기 작업에 대해서는 독점적인 접근을 제공합니다. 이를 통해 주로 읽기 작업이 많은 상황에 더 적합하게 사용할 수 있습니다. 글에서는 카운터 구현을 std::shared_mutex를 사용하도록 리팩토링하는 방법을 보여주며, 쓰기 작업 중에도 데이터 무결성을 유지하면서 동시 읽기를 가능하게 합니다.

벤치마크 비교 결과, std::shared_mutex를 사용하면 std::mutex에 비해 경쟁 상태를 크게 줄이고 읽기 작업이 많은 경우 처리량을 개선할 수 있음을 보여줍니다. 공유 뮤텍스 패턴은 캐시와 같은 애플리케이션에서 특히 유용하며, 여기서는 읽기가 빈번하고 업데이트가 드물기 때문입니다.

하지만 std::shared_mutex를 사용할 때 주의해야 할 점도 있습니다. 재귀 잠금은 정의되지 않으며, 공유 잠금에서 고유 잠금으로 업그레이드할 경우 교착 상태가 발생할 수 있습니다. 또한, 더 많은 잠금이 항상 더 나은 성능을 의미하지는 않으며, 경쟁이 적은 상황에서는 오히려 성능이 저하될 수 있습니다.

글에서는 C++20 이후의 새로운 동시성 기능도 언급하지만, 특정 공유 데이터 사용 사례에서는 여전히 std::shared_mutex가 중요하다고 강조합니다. std::shared_mutex는 읽기 작업이 주를 이루는 상황에서 데이터 무결성을 유지하면서 동시 읽기 접근을 관리하는 데 유용한 도구입니다.

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AI 에이전트는 특정 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만 복잡하고 상호 의존적인 프로젝트에서는 어려움을 겪습니다. 현재 AI 에이전트를 조정하는 프레임워크는 한계가 있으며, 개발자가 작업을 어떻게 나누고 관리할지를 미리 정의해야 합니다.

기존의 프레임워크에는 여러 가지가 있습니다. LangGraph는 개발자가 미리 설정한 정적 그래프를 사용하여 조정을 모델링합니다. CrewAI는 에이전트의 역할을 정의하지만, 에이전트가 필요에 따라 역할을 조정할 수는 없습니다. AutoGen은 에이전트들이 그룹 채팅을 통해 소통하지만, 명확한 구조 없이 예측할 수 없는 결과를 초래합니다. OpenAI Swarm은 에이전트 간의 간단한 작업 인계를 제공하지만, 병렬 처리와 유연성이 부족합니다. Claude의 도구 사용 루프는 순차적인 작업에는 잘 작동하지만, 병렬 처리가 필요한 복잡한 작업은 처리할 수 없습니다.

모든 프레임워크는 개발자가 작업 흐름을 정의해야 하므로, 에이전트가 실시간 통찰에 따라 작업 관리를 조정하고 최적화하는 능력이 제한됩니다.

Cord는 이러한 문제를 해결합니다. Cord는 에이전트가 주어진 목표에 따라 동적으로 작업 트리를 구축할 수 있도록 합니다. 예를 들어, API 마이그레이션을 평가하는 작업을 맡으면, 에이전트는 필요한 하위 작업을 식별하고 이를 조정하며 필요에 따라 인간의 입력을 받습니다. Cord는 spawn(새로운 작업을 깨끗한 맥락에서 생성)과 fork(형제 작업의 결과를 상속)라는 두 가지 핵심 개념을 사용하여 효율적이고 맥락을 고려한 작업 관리를 가능하게 합니다.

Cord는 Claude Code CLI와 SQLite를 사용하여 구축되었지만, 기본 프로토콜은 다양한 시스템과 플랫폼에 맞게 조정할 수 있습니다. 테스트 결과, 이 프로토콜은 학습 가능하며, 에이전트들이 정의된 기본 요소를 효과적으로 사용하여 작업을 관리하고 오류에서 회복하며 명시적인 지시 없이 서로 조정할 수 있음을 보여주었습니다.

이 시스템은 저장소를 복제하고 특정 목표나 계획 문서와 함께 실행하여 시도할 수 있습니다. 전반적으로 Cord는 AI 에이전트가 복잡한 작업을 자율적으로 관리할 수 있도록 조정 구조를 동적으로 형성하는 방향으로 나아가는 변화를 나타냅니다.

나는 광산 안전 및 건강 관리국(MSHA)에서 공개 데이터를 다운로드하여 미국 내 모든 광산을 보여주는 시각적 지도를 만들었다. 이 지도에는 각 광산의 운영자와 해당 사이트에 대한 세부 정보가 포함되어 있다.

트럼프 대통령은 법원이 그의 권한을 넘었다고 판결한 가운데, 새로운 15% 글로벌 관세를 도입했습니다. 이 결정은 기업들과 미국의 동맹국들에게 우려를 불러일으키고 있으며, 향후 관세에 대한 불확실성이 커지고 있습니다. 영국, 멕시코, 독일과 같은 일부 국가들은 상황을 주의 깊게 지켜보고 있지만, 조심스러운 태도를 유지하고 있습니다. 또한, 현재 불법이 된 관세를 지불한 기업들에 대한 환급 문제도 제기되고 있습니다. 이 새로운 관세는 임시적이며, 의회의 승인을 받지 않는 한 150일 동안만 지속될 예정입니다.

이 블로그에서는 Karmada와 k3s를 사용하여 컴퓨터 비전 데모를 위한 클라우드 엣지 테스트베드를 설정하면서 얻은 교훈을 다룹니다. 가장 중요한 점은 Karmada에서 사용하는 분산 키-값 저장소인 etcd가 느린 저장소에 매우 민감하다는 것입니다.

설정 과정에서 팀은 지속적인 포드 충돌 문제를 겪었고, 이를 조사한 결과 원인이 밝혀졌습니다. etcd가 NUC 장치의 공유 저장소에서 I/O 성능이 부족하여 타임아웃이 발생한 것이었습니다.

이를 해결하기 위해 팀은 ZFS 설정을 최적화했습니다. 예를 들어, 동기화 쓰기를 비활성화하여 쓰기 지연 시간을 크게 줄이고 클러스터를 안정화했습니다.

주요 교훈은 etcd 관련 충돌이 발생할 경우, 애플리케이션 수준의 문제에만 집중하지 말고 먼저 저장소 성능을 평가해야 한다는 것입니다. 분산 시스템인 Karmada의 신뢰성 있는 작동을 위해서는 적절한 저장소가 매우 중요합니다.

한 개발자가 Hacker News를 위한 네이티브 macOS 데스크탑 클라이언트를 만들었으며, 이를 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 공개하고 있습니다.

주요 기능으로는 사용자 인터페이스가 있습니다. 이 클라이언트는 스플릿 뷰 레이아웃을 사용하여 사이드바에서 이야기를 탐색하고, 주요 영역에서 기사와 댓글을 읽을 수 있습니다. 광고와 팝업 차단 기능도 내장되어 있어, 주요 네트워크의 광고와 팝업을 차단할 수 있으며, 설정에서 쉽게 켜고 끌 수 있습니다. 계정 관리 기능을 통해 전체 로그인, 계정 생성 및 macOS 키체인을 이용한 세션 관리가 가능합니다. 사용자는 오프라인에서도 접근할 수 있도록 이야기를 저장할 수 있으며, 저장된 이야기는 검색과 필터링이 가능합니다. 검색 기능은 Algolia HN API를 사용하여 고급 검색 및 필터링 옵션을 제공합니다. 읽기 진행 상황을 표시하는 바도 있어, 사용자가 얼마나 읽었는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 앱은 Sparkle을 통해 자동으로 업데이트되며, 다크 모드도 지원하여 시스템의 외관 설정에 맞춰 조정됩니다.

기술적인 세부 사항으로는 약 2,050줄의 Swift 코드와 현대적인 프로그래밍 관행을 사용하여 개발되었습니다. 사용자 데이터 관리를 위해 HN Firebase API와 검색 및 필터링을 위해 Algolia API를 활용하고 있습니다. 앱의 릴리스 과정은 GitHub Actions를 통해 자동화되어 빌드, 서명 및 배포가 이루어집니다.

이 프로젝트는 기여와 피드백을 환영하며, 향후 기능으로는 키보드 내비게이션과 알림 지원 등이 고려되고 있습니다. 더 많은 정보는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

가브리엘 나이트 3는 게임 세계에서 주목할 만한 작품으로, 특히 그 개발 과정과 역사와 공포를 독특하게 결합한 점에서 의미가 깊습니다. 제인 젠슨이 만든 이 게임은 어드벤처 장르의 인기가 하락하던 어려운 시기에 등장했습니다. 그럼에도 불구하고, 이 게임은 당시 다른 프로젝트들이 관리 부실과 높은 이직률로 어려움을 겪는 것과는 달리 젠슨의 독창적인 비전을 유지했습니다.

젠슨은 이 게임의 영감을 프랑스의 렌느-르-샤토라는 마을에 얽힌 다양한 음모론에서 얻었습니다. 이 마을은 숨겨진 보물과 비밀 사회와 관련이 있습니다. 게임은 2D 그래픽에서 몰입감 있는 3D 환경으로의 전환을 시도했으며, 이는 상당한 기술적 도전 과제가 되었습니다. 개발 과정에서는 팀의 사기 저하, 잦은 인력 변화, 재정적 어려움 등 여러 문제가 발생하여 초기 예상보다 더 많은 비용이 소요되었습니다.

어려운 제작에도 불구하고 가브리엘 나이트 3는 스토리텔링과 캐릭터의 깊이로 찬사를 받았습니다. 게임의 구조는 세 날 동안 미스터리를 해결하는 방식으로, 가브리엘과 그레이스라는 두 캐릭터를 번갈아 플레이하는 방식입니다. 이 게임은 매력적인 서사, 잘 구성된 퍼즐, 그리고 설정의 분위기로 주목받았지만, 당시 그래픽은 최첨단이라고 할 수는 없었습니다.

그러나 게임은 출시 후 엇갈린 평가를 받았고, 일부 비평가들은 특히 고양이 털로 만든 콧수염과 관련된 악명 높은 퍼즐을 혹평했습니다. 이 퍼즐은 게임의 도전 과제를 상징하는 사례가 되었고, 어드벤처 게임의 전반적인 하락세를 보여주는 예로 여겨졌습니다.

결국 가브리엘 나이트 3는 시에라의 어드벤처 게임 시대의 끝을 알리는 작품이 되었으며, 비판에도 불구하고 일부에게는 이 장르의 마지막 시기를 잘 담아낸 underrated gem으로 평가받고 있습니다.

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이 글은 다양한 소형 프로그래밍 언어와 그 구현에 대해 논의하며, 각 언어의 특징, 코드 크기(코드 라인 수) 및 기능에 중점을 두고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

소형 프로그래밍 언어에 대한 설명이 포함되어 있으며, 주로 함수형 프로그래밍과 타입 시스템에 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어 OCaml, Haskell, Scala, Rust와 같은 언어들이 있습니다.

각 언어의 구현은 코드 크기와 함께 타입 검사, 인터프리터, 네이티브 코드로의 컴파일과 같은 주목할 만한 기능으로 설명됩니다. 예를 들어 "Eff"는 대수적 효과를 가진 인터프리터이고, "Algorithm W"는 타입 검사기입니다.

주목할 만한 구현으로는 OCaml로 작성된 계산의 구성법(Calculus of Constructions)의 간결한 구현인 Hirrolot의 CoC, 고차 함수 없이 기본 기능을 보여주는 최소한의 ML 컴파일러인 Harrop MiniML, Hindley-Milner 타입 추론의 잘 문서화된 구현인 Algorithm W, 그리고 대수적 효과를 1급 구성으로 도입한 Eff가 있습니다.

많은 구현은 패턴 매칭, 대수적 데이터 타입, 타입 클래스와 같은 고급 기능을 포함하고 있으며, 이러한 기능을 위해 필요한 코드 라인은 다양합니다.

이 글은 구현을 이해하고자 하는 사람들을 위한 추가 학습 자료로 "Write You a Haskell"과 "Modern Compiler Implementation in ML"을 추천합니다.

전반적으로 이 문서는 작지만 강력한 프로그래밍 언어를 만드는 가능성을 강조하며, 복잡한 기능이 상대적으로 적은 코드 라인으로 구현될 수 있음을 보여줍니다.

Claude Code Security는 소프트웨어 팀이 코드 내 보안 취약점을 식별하는 데 도움을 주기 위해 설계된 새로운 도구입니다. 현재 이 도구는 기업 및 팀 고객을 위한 제한된 연구 미리보기로 제공되며, 오픈 소스 프로젝트 유지 관리자를 위한 특별 접근 권한도 있습니다.

이 도구는 인간 연구자처럼 코드를 스캔하여 전통적인 방법으로는 종종 놓치는 복잡한 취약점을 찾아냅니다. 고급 인공지능을 사용하여 코드 구성 요소 간의 상호작용을 이해하고, 일반적인 규칙 기반 도구보다 더 깊이 있는 문제 평가를 수행합니다. 각 발견 사항은 잘못된 경고를 걸러내기 위해 검증 과정을 거치며, 개발자는 제안된 수정 사항을 승인해야 합니다.

Claude Code Security의 개발은 광범위한 연구와 테스트를 바탕으로 이루어졌으며, 수년간 발견되지 않았던 오픈 소스 코드의 500개 이상의 취약점을 밝혀냈습니다. 이 도구의 목표는 보안 문제를 더 빠르게 탐지하고 해결할 수 있도록 하여 사이버 보안을 강화하는 것입니다.

AI가 코드 공격과 방어 모두에서 점점 더 많이 사용됨에 따라, Claude Code Security는 방어자에게 더 강력한 이점을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 관심 있는 사용자는 이 도구에 대한 조기 접근을 신청할 수 있습니다.

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SwiftForth는 Windows, Linux, macOS에서 Forth 프로그래밍 언어를 지원하는 종합 개발 시스템입니다. 개발자들이 필요로 하는 모든 기능을 제공하며, 시스템 기능에 쉽게 접근할 수 있고 강력한 대화형 환경을 갖추고 있습니다.

SwiftForth의 주요 특징 중 하나는 외부 도구가 필요 없다는 점입니다. 자체 컴파일러, 어셈블러, 링커를 포함하고 있어 별도의 설치 없이도 사용할 수 있습니다. SWOOP 통합 기능은 Forth 내에서 객체 지향 프로그래밍을 가능하게 합니다. 대화형 명령 창을 통해 사용자는 명령을 쉽게 입력하고 수정할 수 있습니다. 또한, 고급 디버깅 도구가 포함되어 있어 교차 참조 도구, 소스 브라우저, 역어셈블러, 단일 단계 디버거를 제공합니다. 내장된 최적화 컴파일러는 코드 성능을 향상시킵니다.

SwiftForth는 PDF 형식으로 제공되는 완전한 문서를 포함하고 있으며, 참조 매뉴얼, Forth 표준 및 프로그래밍 가이드라인을 다룹니다. 사용자 맞춤화를 위한 전체 소스 코드도 제공됩니다.

시스템 요구 사항은 Windows의 경우 Windows 10 이상, macOS는 macOS Catalina 이상, Linux는 Linux 커널 6.16 이상이 필요하며, i386 또는 x64 호환 CPU가 요구됩니다.

프로그래밍 기능으로는 서브루틴 스레드 방식의 실행 모델을 사용하여 효율적인 실행이 가능합니다. 메모리 모델은 평면 주소 공간에서 작동하며 위치 독립적입니다. 긴 단어 이름과 멀티스레드 단어 목록을 지원하여 빠른 검색이 가능합니다. 또한, 지역 변수와 부동 소수점 지원이 포함되어 있어 표준 Forth와 호환되며 다양한 수학 함수도 제공합니다.

SWOOP 기능을 통해 캡슐화, 상속, 다형성을 지원하여 코드의 조직화와 재사용성을 높입니다. 멀티태스킹을 지원하며, 시스템 상호작용을 위한 콜백 함수 정의도 가능합니다.

Windows 전용 기능으로는 Windows 시스템 메시지 처리, DLL 생성, 대화 상자 관리 도구가 포함되어 있습니다. 전반적으로 SwiftForth는 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 적합한 강력하고 효율적인 Forth 프로그래밍 환경을 제공합니다.

이 기사는 클로드 C 컴파일러(CCC)와 소프트웨어 공학 및 인공지능(AI) 분야에서의 중요성에 대해 다루고 있습니다.

컴파일러의 역할은 컴퓨터 과학에서 매우 중요합니다. 컴파일러는 인간의 명령을 기계가 실행할 수 있는 형태로 변환하는 다리 역할을 합니다. 컴파일러를 만드는 경험은 엔지니어에게 중요한 교육적 기회를 제공합니다.

CCC는 AI가 단순한 코드 조각을 만드는 것을 넘어, 더 큰 엔지니어링 작업에 참여하고 전체 시스템의 일관성을 유지하는 방향으로 발전했음을 보여줍니다. CCC는 수십 년간 쌓아온 컴파일러 공학의 관행을 반영하며, AI가 구조화된 설계에서 학습하고 이를 효과적으로 적용할 수 있음을 나타냅니다.

하지만 CCC는 컴파일러를 성공적으로 생성했음에도 불구하고, 일반화 가능한 추상화를 만드는 대신 테스트를 통과하는 데 집중하는 등의 한계를 보였습니다. 이는 AI가 이미 알려진 기술에서는 뛰어난 성과를 내지만, 혁신적인 부분에서는 어려움을 겪고 있음을 시사합니다.

AI 훈련에 기존 코드를 사용하는 것은 지적 재산권과 학습과 복사의 경계에 대한 질문을 제기하며, 전통적인 법적 틀에 도전합니다. AI가 더 많은 코딩 작업을 자동화함에 따라 엔지니어의 역할은 설계, 창의성 및 관리로 변화할 것입니다. 앞으로는 소프트웨어를 단순히 구현하는 것이 아니라, 어떤 소프트웨어를 만들어야 하는지를 정의하는 데 중점을 두게 될 것입니다.

엔지니어링 팀은 AI 도구를 적극적으로 활용하면서도 자신의 작업에 대한 책임을 유지해야 합니다. 이들은 더 높은 수준의 설계와 문서화에 집중하여 시스템이 미래의 발전을 위해 잘 구조화되도록 해야 합니다.

전반적으로 CCC는 AI 개발에서 중요한 이정표를 나타내며, 소프트웨어 공학에 AI를 통합하는 데 따른 잠재적 이점과 도전 과제를 강조합니다.

2017년, 위키리크스는 CIA의 해킹 도구와 유용한 git 팁이 담긴 개발자 문서인 Vault7을 공개했습니다. 그 중 하나의 중요한 팁은 시간이 지남에 따라 쌓이는 오래된 브랜치를 정리하여 로컬 git 저장소를 관리하는 방법입니다.

문제는 기능을 병합한 후 git 저장소에 오래된 브랜치가 쌓여서 복잡해질 수 있다는 것입니다. 병합된 브랜치를 확인하려면 다음 명령어를 사용할 수 있습니다.

git branch --merged

하지만 브랜치를 하나씩 삭제하는 것은 번거롭습니다. CIA는 더 나은 해결책을 제시했습니다:

git branch --merged | grep -v "\*\|master" | xargs -n 1 git branch -d

이 명령어의 작동 방식은 다음과 같습니다:

• git branch --merged는 병합된 브랜치를 나열합니다.
• grep -v "\*\|master"는 현재 브랜치와 마스터 브랜치를 삭제 목록에서 제외합니다.
• xargs -n 1 git branch -d는 남은 각 브랜치를 안전하게 삭제합니다.

"master" 대신 "main"을 사용하는 프로젝트에 맞게 조정하려면 다음 명령어를 사용할 수 있습니다:

git branch --merged origin/main | grep -vE "^\s*(\*|main|develop)" | xargs -n 1 git branch -d

이 명령어를 배포 후 실행하면 브랜치 수를 많이 줄일 수 있습니다. 이를 쉽게 사용하기 위해 ciaclean이라는 git 별칭으로 저장할 수 있습니다:

alias ciaclean='git branch --merged origin/main | grep -vE "^\s*(\*|main|develop)" | xargs -n 1 git branch -d'

이 명령어는 git 저장소를 정리하는 데 도움을 주며 매주 시간을 절약할 수 있습니다.

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헨리 젠킨스와 피터 루드로의 "당신의 허구를 잘 선택하라"에 대한 논의에서, 두 저자는 가상 세계인 세컨드 라이프에서 발생한 최근 사건, 특히 정의의 리그 유나이티드(JLU) 사건과 그로 인한 정치 및 판타지의 의미를 살펴봅니다. 그들은 과거의 더 심스 온라인 사건과 비교하며, 플레이어 간의 목표와 이야기의 차이가 갈등을 초래할 수 있음을 강조합니다. 가상 세계는 다양한 경험을 가능하게 하지만, 이러한 경험이 충돌할 때 긴장이 발생할 수 있습니다.

저자들은 JLU 사건과 알파빌 선거가 서로 다른 플레이어의 동기가 가상 환경에서 공존할 수 있지만 결국에는 충돌하게 된다는 점을 보여준다고 말합니다. 이들은 이러한 경쟁하는 이야기들을 인식하는 것이 중요하다고 강조하며, 이는 온라인 상의 상호작용뿐만 아니라 실제 세계의 행동과 시민 참여에도 영향을 미친다고 설명합니다.

젠킨스와 루드로는 슈퍼히어로에서 영감을 받은 가상 정체성이 플레이어에게 의미 있는 행동을 취할 수 있는 힘을 줄 수 있지만, 다른 정체성은 부정적인 결과를 초래하는 해로운 판타지를 지속시킬 수 있다고 지적합니다. 그들은 이러한 이야기들을 비판적으로 검토하여 가상 세계와 현실 세계의 공동체에 미치는 영향을 이해할 필요가 있다고 주장합니다.

결국 저자들은 가상 세계가 우리의 삶에서 점점 더 중요해짐에 따라, 그 안에서 어떤 규범과 가치가 촉진되고 있는지를 반성하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이는 긍정적인 상호작용을 촉진하고 창의적인 표현과 놀이를 허용하는 환경을 만드는 데 기여해야 한다고 말합니다.

24 Hour Fitness는 마케팅 이메일 구독 해지 페이지에 문제가 있습니다. 사용자가 구독을 취소하려고 할 때 스페인어로 된 오류 메시지가 나타나며, 이로 인해 스팸을 중단할 수 없습니다. 이 문제는 웹사이트의 자바스크립트에서 발생한 간단한 코딩 실수 때문이며, 2025년 11월 이후로 보고되었지만 여전히 수정되지 않았습니다.

CAN-SPAM 법은 기업이 작동하는 구독 해지 옵션을 제공하도록 요구하고 있으며, 이를 준수하지 않을 경우 상당한 벌금이 부과될 수 있습니다. 마케팅 이메일을 원하지 않는 저자는 2025년 10월 이후로 40통의 이메일을 받았고, 회사의 무응답에 불만을 느끼고 있습니다.

이 문제에 대응하기 위해 저자는 제대로 작동하는 구독 해지 페이지를 만들었습니다. 24 Hour Fitness의 엔지니어링 팀과 연결된 사람들에게 이 문제를 해결하기 위한 간단한 한 줄 수정 사항을 공유해 줄 것을 권장하고 있습니다.

이 텍스트는 구글의 Gemini 3.1 Pro 모델에 대한 미리보기와 모델 카드 링크를 제공합니다. 미리보기 링크는 Vertex AI 콘솔로 연결되며, 모델 카드 링크는 Gemini 3.1 Pro 모델에 대한 자세한 정보를 제공합니다.

Acme Weather는 애플에 인수된 Dark Sky 팀이 만든 새로운 날씨 앱입니다. 애플에서의 경험을 즐긴 후, 팀은 기존의 날씨 앱에 만족하지 못하고 더 나은 것을 만들고 싶어 했습니다.

Acme Weather의 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, 불확실성을 수용합니다. 이 앱은 날씨 예보가 100% 신뢰할 수 없다는 점을 인정하며, 여러 가능한 예보 결과를 제공해 사용자가 예측에 대한 신뢰도를 이해할 수 있도록 돕습니다. 둘째, 커뮤니티 보고 기능이 있습니다. 사용자는 자신의 위치에서 실시간 날씨 업데이트를 제출할 수 있어 현재 상황에 대한 보다 정확한 정보를 제공합니다. 셋째, 유용한 지도 기능이 있습니다. 이 앱은 폭풍 범위, 강수량 등 날씨 관련 데이터를 보여주는 다양한 지도를 제공하여 예보 이상의 맥락을 제공합니다.

넷째, 알림 기능이 있습니다. 사용자는 중요한 날씨 업데이트에 대한 맞춤형 알림을 설정할 수 있어 앱을 자주 확인하지 않고도 정보를 받을 수 있습니다. 다섯째, Acme Labs라는 재미있는 기능이 포함되어 있습니다. 이 기능은 무지개 알림과 일몰 알림 등을 제공하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 마지막으로, 개인정보 보호를 중요시합니다. Acme Weather는 필요한 정보만 수집하고, 데이터를 제3자에게 판매하지 않습니다.

이 앱은 연간 25달러에 제공되며, iOS 앱 스토어에서 2주 무료 체험이 가능합니다. 안드로이드 버전도 계획 중입니다. 제작자들은 이 앱이 그들이 만든 최고의 날씨 앱이라고 믿으며, 사용자들에게 사용해 보기를 권장합니다.

이 기사는 챗봇이 페이지 새로 고침으로 인해 겪는 어려움에 대해 다루고 있으며, 특히 챗봇 인프라에서 서버 전송 이벤트(Server-Sent Events, SSE)의 한계에 초점을 맞추고 있습니다. 사용자가 페이지를 새로 고치면 챗봇의 스트리밍 응답과의 연결이 끊어져 대화 기록에 즉시 접근할 수 없는 불편한 사용자 경험이 발생합니다.

주요 내용으로는 첫째, SSE의 한계가 있습니다. 페이지가 새로 고쳐지면 클라이언트가 SSE 스트림에서 연결이 끊어져 생성된 토큰과 대화 맥락에 접근할 수 없게 됩니다. 둘째, 현재의 해결책으로 일부 개발자들은 SSE 이벤트를 데이터베이스에 저장하고 사용자가 중단한 지점에서 계속할 수 있도록 재개 엔드포인트를 만드는 방법을 사용하고 있습니다. 그러나 이 방법은 최적의 해결책이 아닙니다.

셋째, 저자는 SSE와 웹소켓(WebSockets)을 비교하며, 웹소켓이 실시간 통신을 가능하게 하고 연결 끊김을 더 부드럽게 처리할 수 있어 사용자 경험을 개선할 수 있다고 설명합니다. 넷째, 더 나은 도구의 필요성이 제기되고 있습니다. 재연결 처리, 다중 장치 지원, 효율적인 메시지 전달과 같은 고급 기능을 지원하기 위한 인프라와 도구의 개선이 요구됩니다.

마지막으로, 기사는 퍼브/섭(pub/sub) 메시징 플랫폼이 이러한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 강조하며, 원활한 토큰 스트리밍과 실시간 업데이트를 제공하여 전체 챗봇 경험을 개선할 수 있다고 언급합니다. AI 모델은 크게 발전했지만, 이를 지원하는 인프라는 그 속도를 따라가지 못해 기존 기술인 SSE의 한계로 인해 사용자에게 불편한 경험을 초래하고 있습니다.

마이크는 크리스마스 휴가 동안 드라이 아이스를 사용해 라즈베리 파이 피코 2의 오버클럭을 실험했습니다. 이전 실험에서는 원래 피코가 1GHz까지 오버클럭이 가능하다는 결과가 나왔고, 마이크는 새로운 RP2350 칩이 얼마나 빠르게 작동할 수 있는지 알아보려 했습니다.

주요 발견 사항으로는 전압과 클럭 속도 간의 관계가 있습니다. RP2350은 전압에 따라 최대 클럭 속도가 달라지며, 1.1V에서는 312MHz, 1.3V에서는 420MHz, 1.5V에서는 512MHz, 1.7V에서는 570MHz에 도달할 수 있었습니다. 열 문제로 인해 마이크는 방열판과 팬을 추가하여 더 높은 안정적인 클럭 속도를 달성했습니다. 1.7V에서 576MHz, 2.0V에서 654MHz, 2.2V에서는 678MHz에 도달했습니다. 그러나 온보드 레귤레이터는 2.2V 이상의 전압을 지속적으로 공급할 수 없어, 마이크는 더 높은 성능을 위해 외부 전원 공급 장치를 탐색하게 되었습니다.

마이크는 오버클럭의 한계를 시험하기 위해 드라이 아이스를 사용한 냉각을 계획했습니다. 그는 CoreMark 벤치마크를 사용해 엄격한 테스트를 진행하여 성능을 정확하게 비교했습니다. 드라이 아이스를 사용했을 때, 피코 2는 2.8V에서 800MHz에 도달했지만, 더 높은 전압에서는 안정성이 떨어졌습니다.

추가 실험에서는 다양한 피코 2 유닛을 사용해 가장 성능이 좋은 칩을 찾았습니다. 가장 좋은 결과는 3.05V에서 873.5MHz였지만, 이로 인해 칩이 손상될 위험이 있었습니다.

RP2350은 극한의 조건에서도 놀라울 정도로 견고하다는 결론을 내렸습니다. 700MHz 이상의 오버클럭은 수익이 줄어드는 경향이 있으며, 이는 냉각 한계 때문일 가능성이 높습니다. 1.6V에서 약 500MHz의 안정적인 오버클럭은 장시간 사용하기에 안전하다고 판단되었습니다. 마이크는 향후 피코 5와의 실험을 제안하며, 피코 2 보드가 저렴해 무모한 실험에 적합하다는 점을 강조했습니다.

Arch 사용자 저장소(AUR)는 사용자가 만든 스크립트(PKGBUILD)를 모아놓은 곳으로, Arch Linux 소프트웨어를 빌드하고 설치할 수 있게 해줍니다. 이 저장소는 유용하지만, 최근 세 개의 AUR 패키지에서 악성 코드가 발견된 사건처럼 악의적인 패키지가 업로드될 위험이 있습니다.

AUR는 사용자가 Arch Linux 소프트웨어를 위한 패키징 스크립트를 업로드할 수 있도록 합니다. 각 패키지는 주로 첫 번째로 업로드한 사람이 유지 관리합니다.

PKGBUILD는 패키지를 어떻게 빌드할지를 정의하는 배시 스크립트입니다. 중요한 메타데이터에는 패키지 이름, 버전, 설명, 아키텍처, 라이선스, 소스 URL, 체크섬 등이 포함됩니다.

PKGBUILD에는 네 가지 주요 함수가 있습니다: prepare(), build(), check(), package(). 각 함수는 패키지 생성 과정에서 특정한 역할을 수행합니다.

PKGBUILD를 검토할 때는 먼저 소스가 신뢰할 수 있는지 확인해야 합니다. 신뢰할 수 있는 위치에서 온 것인지, 악성 코드가 포함된 패치가 없는지 살펴보아야 합니다. 빌드 과정에서 예상치 못한 다운로드가 발생하지 않는지, 명령어가 명확하고 안전한지도 확인해야 합니다. 설치 스크립트가 있는 경우, 이 스크립트는 설치 중에 루트 권한으로 실행되므로 주의 깊게 살펴보아야 합니다. PKGBUILD의 내용을 이해하지 못한다면 사용하지 않는 것이 좋습니다.

의심스러운 패키지를 발견하면 Arch Linux 커뮤니티에 조언을 구하는 것이 좋습니다. IRC나 포럼에서 도움을 받을 수 있으며, 악성 패키지는 신고하고 제거할 수 있습니다.

AUR는 사용자 간의 신뢰를 바탕으로 운영되지만, 때때로 문제가 발생할 수 있습니다. 더 나은 조정과 풀 리퀘스트 시스템과 같은 개선 방안이 제안되고 있습니다.

AUR는 Arch Linux 사용자에게 유용한 도구이지만, 패키지를 신중하게 검토하는 것이 잠재적인 위험을 피하는 데 필수적입니다.

Conan C와 C++ 패키지 관리자는 사용자가 원격 서버, 설정, 프로필 및 자동화 명령을 정의하는 등 다양한 방식으로 구성 요소를 사용자화하고 확장할 수 있게 해줍니다. 이전에는 conan config install 명령을 통해 구성을 공유하는 데 어려움이 있었고, 특히 과거 설정을 재현하는 데 문제가 있었습니다.

새로운 conan config install-pkg 기능을 통해 사용자는 이제 자신의 구성을 표준 Conan 패키지로 패키징할 수 있습니다. 이를 통해 버전 관리가 개선되고 업데이트가 쉬워지며, 서로 다른 플랫폼에 맞는 다양한 구성을 사용할 수 있습니다. 이러한 구성 패키지를 만드는 것은 간단하며, 일반 Conan 패키지와 동일한 저장소를 사용합니다.

conanconfig.yml 파일을 사용하면 구성 패키지를 쉽게 관리할 수 있으며, 프로젝트에 대한 완전한 격리와 재현성을 보장합니다. 이 기능은 잠금 파일과도 호환되어, 과거 빌드에서 사용된 정확한 구성을 재현할 수 있도록 합니다.

전반적으로 Conan 구성 패키지를 사용하면 구성 관리와 배포가 간소화되고, 재현성이 향상되며, 이전 방법에 비해 추적 가능성이 높아집니다. 더 자세한 내용은 공식 문서를 참고하는 것이 좋습니다.

샌프란시스코의 독특한 분위기, 특히 기술 산업의 상황이 주목받고 있다. 이 도시는 광고와 실제 주민들의 삶 사이의 괴리를 드러내고 있다. 전통적인 소비자 광고 대신, 기업가를 겨냥한 기이한 기술 중심의 메시지로 가득 차 있다. 이는 사람들이 소비하기보다는 창조하기를 기대하는 문화가 반영된 것으로, 많은 이들이 중독과 노숙 문제로 어려움을 겪고 있음에도 불구하고 그렇다.

이런 배경 속에서 논란이 되고 있는 스타트업 클루리(Cluely)가 눈에 띈다. 로이 리(Roy Lee)가 공동 창립한 클루리는 AI를 활용해 취업 면접과 같은 작업을 지원하는 도구를 제공한다. 그러나 많은 기술 근로자들이 이미 AI에 의존하고 있음에도 불구하고, 이 서비스에 대한 반발이 커지고 있다. 이러한 반발은 일의 본질 변화와 기술 산업 내 새로운 계급 분화에 대한 깊은 문제에서 비롯된 것으로 보인다. 일부는 성공을 거두는 반면, 많은 이들은 시대에 뒤떨어질 위험에 처해 있다.

로이 리는 전통적인 기술보다 결단력을 중시하는 새로운 기술 기업가의 전형을 보여준다. 정학 처분을 받은 학생에서 스타트업 창립자로의 여정은 빠른 성공과 입소문을 통한 유명세를 진정한 학습이나 윤리적 고려보다 더 중요하게 여기는 사고방식을 드러낸다. 이 글은 이러한 사고방식에 비판적이며, 개인이 의미 있는 기여보다 주목과 즉각적인 보상을 우선시하는 문화의 장기적인 결과에 대해 의문을 제기한다.

또한 로이는 에릭 주(Eric Zhu)와 같은 다른 젊은 기업가들과 대조된다. 에릭은 비슷한 결단력을 보이지만, 자신에게만 집중하지 않고 더 grounded한 모습을 보인다. 이 글은 표면적인 것과 입소문을 통한 행동을 보상하는 기술 문화의 지속 가능성에 대한 우려를 제기하며, AI에 점점 더 의존하면서도 중요한 인간 기술과 연결이 부족한 사회의 불안한 미래를 암시한다.

이 프로젝트는 사용자들이 애플 실리콘 맥북 프로에 내장된 가속도계와 자이로스코프에 접근할 수 있도록 합니다. 이 센서들은 일반적인 API를 통해서는 공개되지 않았습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

이 프로젝트는 맥북의 센서 처리 장치(SPU)가 관리하는 센서로부터 원시 데이터를 읽어옵니다. 현재 M3 칩이 탑재된 맥북 프로에서만 테스트되었습니다.

작동 방식은 시스템 레지스트리의 특정 장치를 통해 센서 데이터를 접근하는 것입니다. 가속도계와 자이로스코프는 방향(롤, 피치, 요)을 계산하는 데 사용되는 데이터를 제공합니다. 이 과정에서 필터링 기법이 사용됩니다.

사용자는 저장소를 복제하고 파이썬 스크립트를 실행하여 센서 데이터에 접근할 수 있습니다. 시스템 권한 때문에 루트 접근이 필요합니다.

이 프로젝트는 진동 강도에 따라 키보드 백라이트를 깜빡이게 하는 기능을 포함하고 있습니다. 심박수 감지를 위한 데모도 제공되지만, 실험적이며 신뢰할 수 없습니다.

코드 구조는 장치 상호작용과 데이터 처리를 담당하는 주요 코드로 구성되어 있습니다. 키보드 백라이트 드라이버도 프로젝트에 포함되어 있습니다.

이 도구는 실험적인 것이며, 향후 macOS 업데이트와 호환되지 않을 수 있습니다. 의료 용도로 사용될 의도는 없으며, MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공되며 애플과는 관련이 없습니다.

요약이 없습니다.

Flycast WASM은 웹 브라우저에서 WebAssembly 기술을 사용하여 실행되는 세가 드림캐스트 에뮬레이터입니다. 첫 번째 공개 버전은 2026년 2월에 출시되었으며, EmulatorJS의 핵심으로 작동합니다.

이 에뮬레이터는 실제 BIOS를 사용하여 게임을 부팅하고, WebGL2를 통해 그래픽을 렌더링하며, 완전한 오디오를 제공합니다. 현재 성능은 SH4 인터프리터를 사용하기 때문에 제한적이며, 동적 재컴파일(dynarec) 기능이 부족합니다. 성능 최적화 로드맵은 PERFORMANCE.md에서 확인할 수 있습니다.

Flycast는 공식적으로 WebAssembly를 지원하지 않았으며, 이전에 WASM 버전을 만들려는 시도는 실패했습니다. 개발자는 다양한 구성 요소에서 30개 이상의 버그를 수정하여 에뮬레이터가 웹 환경에서 작동할 수 있도록 했습니다.

시작하려면 먼저 필요한 파일을 다운로드하여 올바른 디렉토리에 배치해야 합니다. 드림캐스트 BIOS 파일과 WebGL2 패치가 필요합니다. 소스에서 빌드하려면 리눅스 환경과 Emscripten SDK가 필요하며, 특정 명령어를 따라 저장소를 복제하고 패치를 적용한 후 프로젝트를 빌드해야 합니다.

패치는 소스 코드와 런타임 자바스크립트의 다양한 문제를 해결하여 게임 플레이와 호환성을 향상시켰습니다. 프로젝트에는 README, 기술 문서, 패치, 호환성을 위한 스텁, 데모 서버가 포함되어 있습니다.

Flycast 에뮬레이터는 GPLv2 라이선스 하에 배포됩니다. 더 자세한 내용은 저장소의 전체 문서를 참조하세요.

페이팔은 2025년의 대출 신청서에서 발생한 소프트웨어 오류로 인해 사용자 정보가 유출된 사건을 발표했습니다. 이 데이터 유출은 2025년 7월 1일부터 12월 13일까지의 민감한 정보, 즉 이름, 이메일 주소, 전화번호, 사업 주소, 사회보장번호, 생년월일 등을 포함하고 있습니다. 이 문제는 2025년 12월 12일에 발견되었습니다.

페이팔은 오류를 수정하고 추가적인 데이터 접근을 차단했습니다. 영향을 받은 사용자에게는 2년간 무료 신용 모니터링 및 신원 복구 서비스를 제공하고 있습니다. 고객들은 자신의 계정을 주의 깊게 살펴보고 의심스러운 활동이나 피싱 시도에 조심할 것을 권장받고 있습니다.

회사는 영향을 받은 계정의 비밀번호도 재설정했습니다. 페이팔 대변인은 시스템이 해킹된 것은 아니며, 약 100명의 고객만 영향을 받았다고 설명했습니다. 이는 2022년에 발생한 자격 증명 탈취 공격으로 35,000개의 계정이 compromised된 사건에 이어 발생한 보안 문제입니다.

ATAboy는 레트로 컴퓨터 팬, 데이터 복구 전문가, 그리고 기록 보관자를 위한 장치로, 오래된 IDE 하드 드라이브를 현대 컴퓨터에 USB를 통해 연결할 수 있게 해줍니다. 빈티지 컴퓨터 없이도 사용할 수 있으며, 오래된 CHS 전용 드라이브와 최신 LBA IDE 드라이브 모두를 지원하여 다양한 데이터 복구 작업에 유용합니다.

이 장치는 IDE 하드 드라이브를 표준 USB 대용량 저장 장치로 연결할 수 있게 해줍니다. 특별한 드라이버 없이도 Windows, Linux, macOS에서 작동하며, 설정이 간편하도록 Award BIOS에서 영감을 받은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

ATAboy를 사용하기 위해서는 40핀 IDE(PATA) 하드 드라이브가 MASTER/SINGLE로 설정되어 있어야 하고, 드라이브에 외부 전원 공급 장치가 필요합니다. USB-C 케이블과 드라이브 구성을 위한 직렬 터미널 에뮬레이터(예: PuTTY)도 필요합니다.

설정 과정은 다음과 같습니다. 먼저 IDE 드라이브를 ATAboy에 연결하고, 드라이브에 전원을 공급합니다. 그런 다음 ATAboy를 USB를 통해 컴퓨터에 연결하고, 터미널 에뮬레이터를 사용해 드라이브를 구성합니다. 설정이 완료되면 드라이브는 일반 USB 드라이브처럼 접근할 수 있습니다.

안전 예방 조치로는 귀중한 데이터를 마운트하기 전에 쓰기 보호를 활성화하여 우발적인 변경을 방지해야 합니다. 또한, 장치를 분리하기 전에 항상 안전하게 제거하여 데이터 손상을 방지하는 것이 중요합니다.

ATAboy는 USB 1.1을 사용하기 때문에 현대 어댑터에 비해 성능이 느릴 수 있으며, 일부 구형 드라이브는 올바르게 설정하기 위해 실험이 필요할 수 있습니다. 이 장치는 버그가 있을 수 있으며, 취미로 사용하는 것을 염두에 두고 신중하게 접근해야 합니다.

ATAboy는 오픈 소스이며, 펌웨어는 GNU GPLv3 라이센스 하에, 하드웨어는 CERN-OHL-W v2 라이센스 하에 제공됩니다. 전반적으로 ATAboy는 오래된 드라이브를 다루고자 하는 사용자들을 위해 설계되었으며, 개선과 학습이 가능한 장치입니다.

"Tool Calls0"에 대해 언급하셨지만 요약할 내용을 제공하지 않으셨습니다. 요약하고 싶은 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

요약이 없습니다.

FreeCAD는 실제 물체를 다양한 크기로 만들기 위해 설계된 무료 오픈소스 3D 파라메트릭 모델링 소프트웨어입니다. 이 프로그램의 주요 기능 중 하나는 파라메트릭 모델링으로, 모델의 역사에서 매개변수를 조정하여 디자인을 쉽게 변경할 수 있습니다. 사용자는 2D 스케치를 시작으로 3D 물체를 만들 수 있어, 세부적인 도면을 쉽게 제작할 수 있습니다.

FreeCAD는 전문 디자인, 프로토타입 제작, 3D 프린팅 등 다양한 용도로 사용될 수 있으며, 라이선스 비용이나 제한이 없습니다. 이 소프트웨어는 Windows, Mac, Linux에서 모두 작동하며, 다양한 파일 형식을 지원하여 작업 흐름에 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한, 강력한 사용자 커뮤니티와 방대한 문서가 마련되어 있어 초보자부터 전문가까지 모든 사용자에게 도움을 제공합니다.

FreeCAD는 제품 디자인, 기계 공학, 건축 등 다양한 분야에서 사용할 수 있는 고급 도구를 포함하고 있으며, 유한 요소 해석(FEA)이나 로봇 시뮬레이션과 같은 전문 작업도 지원합니다. 이 프로그램은 사용자들이 개발에 참여하도록 장려하여 커뮤니티의 활발한 참여를 유도합니다.

유럽에서 새로운 법안인 배터리 규제가 시행되고 있습니다. 이 법은 배터리의 수집, 재사용 및 재활용을 관리하는 것을 목표로 하며, 배터리의 탄소 발자국을 최소화하고 유해 물질을 줄이며 EU 외부의 원자재 의존도를 감소시키는 데 중점을 두고 있습니다.

배터리 규제의 주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 배터리의 원자재 조달, 제조, 사용 및 재활용을 포함하는 전체 생애 주기 접근 방식을 채택하고 있습니다. 둘째, 2025년부터 배터리 성능, 탄소 발자국 한도 및 유해 물질 감소에 대한 새로운 요구 사항이 적용됩니다. 셋째, 코발트와 리튬과 같은 귀중한 자재가 재사용될 수 있도록 재활용 효율성과 자재 회수에 대한 점진적인 목표가 설정됩니다. 넷째, 2027년부터 소비자들은 기기에서 휴대용 배터리를 쉽게 교체할 수 있어 재사용을 촉진하고 폐기물을 줄일 수 있습니다. 다섯째, 배터리에 대한 필수 정보를 제공하는 라벨링 시스템이 도입되며, QR 코드로 추가 정보를 확인할 수 있습니다. 마지막으로, 기업들은 배터리 원자재 조달 시 사회적 및 환경적 위험을 해결해야 합니다.

이 법은 전기 운송 수요 증가에 따라 지속 가능한 배터리 사용을 지원하고 EU의 전략적 자율성을 높이기 위한 노력의 일환입니다. 이제 EU 회원국에서 이 법을 시행하는 데 초점이 맞춰지고 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

Stripe는 "미니언"이라는 자동화된 코딩 에이전트를 개발했습니다. 이들은 인간의 감독 없이 코딩 작업을 처리합니다. 매주 1,300개 이상의 풀 리퀘스트가 이 에이전트들에 의해 생성되며, 이들은 사람의 검토를 받지만 인간이 작성한 코드는 생성하지 않습니다.

미니언의 주요 특징 중 하나는 "데브박스"입니다. 미니언은 표준화된 클라우드 환경인 데브박스에서 작동하며, 이는 신속하게 설정되고 사용 준비가 완료됩니다. 이러한 환경은 간섭 없이 효율적이고 독립적인 코딩을 가능하게 합니다.

또한, 미니언은 전통적인 코딩 도우미와는 다른 맞춤형 에이전트 프레임워크를 사용합니다. 이 프레임워크 덕분에 미니언은 인간의 감독이나 확인 없이 자율적으로 작업할 수 있어 오류를 줄일 수 있습니다.

미니언은 "청사진"에 의해 안내됩니다. 청사진은 엄격한 작업 흐름과 유연한 에이전트 작업을 결합하여 특정 작업을 결정론적으로 수행할 수 있게 합니다. 이로 인해 효율성이 향상됩니다.

미니언은 코드베이스에서 맥락을 수집하고, 모델 맥락 프로토콜(MCP)을 활용하여 필요한 도구와 정보를 동적으로 접근합니다. 이를 통해 코딩 능력이 향상됩니다.

마지막으로, 미니언은 Stripe의 광범위한 테스트 프레임워크를 통해 자동화된 피드백을 받아 성능을 개선합니다. 이들은 실시간으로 문제를 수정할 수 있어 지속적인 통합(CI) 프로세스에 대한 의존도를 줄이는 데 도움을 줍니다.

전반적으로 Stripe의 미니언은 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 발전을 나타내며, 업계 표준 관행과 Stripe의 독특한 인프라를 결합하여 개발자의 생산성을 높이고 있습니다. 팀은 이러한 에이전트를 지속적으로 개선하여 변화하는 요구에 적응하고 있습니다.

저자는 여러 세션에서 코딩할 때 생산성을 높이기 위해 cmux라는 macOS 앱을 만들었습니다. 이전에는 분할 창을 사용하는 Ghostty를 사용했지만, 알림이 유용하지 않고 관리하기 어려웠습니다. cmux는 각 작업 공간에 대한 git 브랜치와 알림 같은 중요한 정보를 보여주는 탭이 있는 사이드바를 제공합니다. 주의가 필요한 에이전트의 탭은 불이 켜지고 해당 창 주위에 파란색 링이 나타나 쉽게 식별할 수 있습니다.

이 앱은 스크립트 가능한 API를 갖춘 내장 브라우저도 제공하여 사용자가 개발 서버와 직접 상호작용할 수 있게 합니다. cmux의 모든 기능은 명령줄 인터페이스(CLI)와 소켓 API를 통해 제어할 수 있으며, 이를 통해 작업 공간 생성, 키 입력 전송 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

더 많은 정보는 데모 비디오를 통해 확인할 수 있으며, 저장소를 방문하면 추가 자료를 볼 수 있습니다.

이 기사는 기업들이 인공지능(AI)을 바라보는 방식을 재고해야 한다고 주장합니다. AI를 독립적으로 작동하는 동료로 보기보다는 인간의 능력을 향상시키는 "외골격"으로 보는 것이 더 효과적이라는 것입니다. AI를 인간의 작업을 증대시키는 도구로 여기는 기업들이 자율적으로 기능하기를 기대하는 기업들보다 더 나은 성과를 내고 있습니다.

저자는 "외골격 모델"을 제시하며, 제조업, 군사, 의료 등 다양한 분야에서 외골격이 인간의 성과를 어떻게 향상시키는지를 보여주는 실제 사례를 소개합니다. 예를 들어, 포드와 BMW는 부상과 노동력을 크게 줄이는 외골격을 도입했습니다. 군사 분야에서는 외골격이 군인들이 부상 없이 더 무거운 짐을 나를 수 있도록 도와주고, 의료 재활에서는 척수 손상을 입은 환자들이 다시 걸을 수 있게 합니다.

이 기사는 독립적으로 행동하는 "대리 AI" 개발 추세를 비판하며, 이러한 시스템이 필요한 맥락을 결여할 경우 실패할 위험이 있음을 강조합니다. 성공적인 AI 통합은 작업을 세분화하고 특정 기능을 지원하는 전문화된 마이크로 에이전트를 만드는 것이며, 인간이 의사결정의 통제권을 유지해야 한다고 설명합니다.

저자는 조직들이 AI가 도와줄 수 있는 반복적이거나 힘든 작업을 식별하는 데 집중해야 하며, 완전 자동화를 추구하기보다는 인간의 생산성을 자연스럽게 향상시키는 도구를 개발해야 한다고 제안합니다. AI의 미래는 인간을 대체하기보다는 지원하고 강화하는 도구에 있습니다. 외골격 시장의 성장 잠재력은 근로자를 대체하기보다는 지원하고 강화하는 추세를 반영합니다.

이 기사는 Neel Chauhan이 자신의 홈랩에 추가하고 싶었던 ARM 홈랩 서버인 Minisforum MS-R1에 대한 리뷰입니다. 그는 이전에 성능이 부족한 ARM 시스템이나 비싼 Mac 하드웨어로 어려움을 겪었습니다. MS-R1은 합리적인 가격에 강력한 ARM 옵션을 제공합니다.

Neel은 MS-R1을 기본 구성으로 받아 1TB SSD를 설치했습니다. 처음에는 Rocky Linux를 설치하려 했지만, 네트워크 인터페이스 카드(NIC)가 인식되지 않는 문제를 겪었습니다. 대신 그는 Fedora를 선택했으며, 이는 그의 필요에 잘 맞았습니다.

MS-R1의 장점은 여러 가지입니다. 다른 Mac이나 HPE 시스템에 비해 강력하면서도 가격이 저렴합니다. 또한, 이전 기기들보다 조용하게 작동합니다. 다양한 리눅스 배포판을 지원하지만, 그는 Debian보다 Fedora를 선호합니다.

단점도 존재합니다. M.2 슬롯이 제한적이며, 하나는 Wi-Fi에 사용되고 있어 SSD 옵션이 제한됩니다. 일부 네트워크 카드가 인식되지 않아 기능에 문제가 발생하기도 했습니다. 전원 장애 후 다시 켜지지 않는 작은 전원 관리 문제도 있습니다.

MS-R1은 몇 가지 단점이 있지만, 그의 홈랩에 좋은 추가 요소로 작용합니다. Neel은 더 비싼 대안들과 비교했을 때 이 제품의 가치와 성능을 높이 평가하고 있으며, 이를 사용해 보조 Samba 도메인 컨트롤러를 운영할 계획입니다. 전반적으로 MS-R1은 홈랩 애호가들 사이에서 성장하는 ARM 생태계에서 유망한 선택으로 여겨집니다.

저자는 스타트업에서의 4년 동안 중요한 인프라 결정들을 공유하며, 그 과정에서의 추천 사항과 후회하는 점들을 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

AWS를 선택한 이유는 고객 지원과 안정성 때문이며, Google Cloud보다 더 나은 선택으로 평가됩니다. AWS EKS를 사용하는 것이 추천되지만, 관리형 애드온은 커스터마이징 문제로 인해 후회된다고 언급합니다. 데이터 관리 측면에서는 RDS(관리형 데이터베이스)와 Redis를 캐싱 용도로 사용하는 것이 신뢰성과 속도 면에서 강력히 추천됩니다.

인프라 도구로는 ECR(Elastic Container Registry)와 AWS VPN이 각각 안정성과 단순성을 위해 추천됩니다. 사건 발생 후 분석을 자동화하는 봇의 사용이 긍정적으로 평가되며, PagerDuty 템플릿을 활용한 사고 대응도 추천됩니다. SaaS 비용을 검토하기 위한 월간 회의는 재정 관리를 개선하는 데 도움이 된다고 합니다.

아이덴티티 관리에서는 Okta와 같은 아이덴티티 플랫폼을 더 일찍 도입하지 않은 것을 후회하며, Google Workspace보다 Okta를 선호합니다. 문서화 도구로는 Notion이 추천되며, 커뮤니케이션 도구로는 Slack이 칭찬받습니다. 인프라 관리를 위해 GitOps를 사용하는 것이 추천되며, 외부 요구보다 팀의 효율성을 강조합니다.

여러 애플리케이션 간에 데이터베이스를 공유한 것에 대해서는 기술 부채와 관리 문제로 인해 후회한다고 합니다. 모니터링 도구로는 Datadog의 높은 비용이 아쉬웠지만, PagerDuty는 신뢰성 면에서 추천됩니다. 인프라를 코드로 관리하는 데 있어 Terraform이 CloudFormation보다 선호되며, 더 복잡한 코드 기반 솔루션을 사용하지 않은 것에 대해서는 후회하지 않는다고 합니다. 복잡한 네트워크 메쉬를 피한 것에 대해서는 후회하지 않으며, 로드 밸런싱을 위해 Nginx의 단순성을 선호합니다.

저자는 팀의 성장과 효율성을 지원하는 신뢰할 수 있는 도구와 프로세스를 선택하는 것이 중요하다고 강조합니다.

최근 연구에 따르면 청소년기 동안 대마초를 사용하면 이후에 양극성 장애, 정신병적 장애, 우울증, 불안증과 같은 심각한 정신 건강 문제에 걸릴 위험이 크게 증가한다고 합니다. 연구자들은 46만 명의 청소년 데이터를 분석하고, 이들을 25세까지 추적 조사했습니다. 이 과정에서 이전에 정신 건강 증상이 있었던 사람들은 분석에서 제외했습니다.

연구 결과, 대마초를 사용한 청소년은 사용하지 않은 청소년에 비해 양극성 장애와 정신병적 장애 진단을 받을 확률이 두 배나 높았습니다. 또한, 우울증과 불안증의 위험도 증가했으며, 대마초 사용자 중 우울증 발생률은 약 33%, 불안증은 25% 증가했습니다.

전문가들은 청소년의 뇌가 아직 발달 중이기 때문에 대마초의 영향을 받기 쉬운 상태라고 강조합니다. 많은 사람들이 대마초를 해롭지 않은 물질로 여기지만, 실제로는 심각한 정신 건강 문제를 초래할 수 있다고 경고합니다. 이러한 연구 결과는 청소년들이 대마초 사용에 대해 신중하게 생각하도록 유도하는 데 목적이 있습니다.

제공된 링크는 "freedom.gov"라는 웹사이트로 연결됩니다. 하지만 요청하신 내용에 해당 사이트의 구체적인 내용이 포함되어 있지 않아 요약할 수 없습니다. 사이트에서 요약하고 싶은 특정 정보나 텍스트가 있다면 공유해 주시기 바랍니다.

긴 문맥을 위한 언어 모델의 확장은 키-값(KV) 캐시의 크기에 의해 제한됩니다. 일반적으로 긴 문맥은 토큰을 요약하여 관리하지만, 이 과정에서 중요한 정보가 손실되어 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 최근 카트리지 기술의 발전으로 전체 문맥 성능을 유지하는 소형 KV 캐시를 만들 수 있게 되었지만, 이 과정은 느리고 비용이 많이 듭니다.

새로운 접근 방식은 주의 매칭(Attention Matching)이라는 방법을 사용하여 잠재 공간에서 빠른 문맥 압축에 초점을 맞추고 있습니다. 이 방법은 더 작은 키와 값을 생성하여 주의 출력을 복제하면서 각 KV 헤드 수준에서 주의 질량을 일관되게 유지합니다. 이 과정은 더 간단한 하위 문제로 나뉘며, 그 중 일부는 효율적으로 해결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 압축 속도와 품질 간의 균형을 크게 향상시키는 다양한 기술로 이어지며, 특정 데이터셋에서 최소한의 품질 손실로 몇 초 만에 최대 50배의 압축을 달성할 수 있습니다.

Pi for Excel은 Microsoft Excel을 위한 오픈 소스 AI 애드인으로, 스프레드시트 사용 경험을 향상시킵니다. 다양한 AI 모델을 활용하며, API 키나 OAuth를 통해 OpenAI, Anthropic, Google Gemini, GitHub Copilot과 같은 서비스와 연결할 수 있습니다.

주요 기능으로는 16개의 내장 도구가 포함되어 있어 워크북 관리에 도움을 줍니다. 이 도구들은 워크북 구조 개요 제공, 셀 값 읽기 및 쓰기, 수식 자동 입력, 시트 간 데이터 검색, 워크북 구조 수정(행 및 시트 추가/삭제 등), 서식 및 조건부 서식 적용, 수식 의존성 추적 및 간단한 설명 제공, 댓글 및 워크북 이력 관리 등을 지원합니다.

또한, 사용 중에 다양한 AI 모델 간 전환이 가능하며, 여러 세션을 위한 탭을 지원하고 자동 저장 및 세션 이력을 유지합니다. AI는 워크북의 레이아웃과 최근 변경 사항을 자동으로 이해하며, 변경 전 체크포인트를 제공하여 필요 시 쉽게 되돌릴 수 있는 옵션도 마련되어 있습니다. 추가 미니 앱을 설치하고 Excel에서 직접 웹 검색을 위한 외부 도구와 연결할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

Pi for Excel을 사용하려면 매니페스트 파일을 다운로드하여 Excel에 추가하고 선택한 AI 제공자와 연결해야 합니다. 개발자를 위한 자세한 설정 지침, 빌드 및 테스트 명령, 확장 프로그램 생성 가이드도 제공됩니다. 이 프로젝트는 최신 웹 기술을 사용하여 쉽게 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 라이선스는 MIT 라이선스에 따라 제공됩니다.

이번 주 에피소드 요약입니다.

텔레노벨라에서는 고객 회의에서 언급되지 않은 문제들을 드러내며, 과장된 드라마를 통해 직장 내 역학의 실제 패턴을 반영합니다. 주요 에피소드로는 '올 핸즈 재난'이 있습니다. 이 회의는 문제를 해결하기 위한 자리였지만, 부서장들 간의 비난으로 변질되었고, 명확한 답변은 나오지 않았습니다. 또 다른 에피소드인 '라 베르다드'에서는 도널 헤르난도가 소집한 긴급 이사회가 열리며, 마리아나와 그녀의 팀은 명확성을 추구하고, 알레호는 최종 전략을 준비합니다.

제공하는 서비스로는 기술 자문이 있습니다. 시니어 개발자 옹호자는 팀과 직접 협력하여 생산성과 명확성을 높입니다. 기술 자문은 아키텍처와 제품 결정에서의 위험을 최소화하기 위한 초기 평가를 제공합니다. 제품 및 배달 서비스는 기능적인 소프트웨어를 신속하게 제공하며, 실제 사용자 피드백에 따라 조정할 수 있도록 합니다. 맞춤형 소프트웨어 개발은 고품질 소프트웨어를 제공하고 팀의 역량을 향상시킵니다.

최근 기사에서는 웹 컴포넌트의 발전, 협업 프로그래밍 기법, 관리의 긴장, AI를 활용한 코드 분석 등이 다루어졌습니다. 추가 자료로는 드라마를 통해 설명된 소프트웨어 교훈과 소프트웨어 개발에서의 성과를 알아볼 수 있습니다.

Lexega는 SQL 코드 리뷰를 개선하기 위해 SQL 문장을 실행 전에 명확하고 실행 가능한 "신호"로 변환하는 도구입니다. 이를 통해 대규모 코드 변경에서 간과될 수 있는 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다.

Lexega의 분석 과정은 여러 단계로 나뉘며, 여기에는 토큰화, 의미 추출, 신호 생성, 규칙 매칭, 정책 평가가 포함됩니다. 이 분석은 결정론적이어서 동일한 입력은 항상 동일한 출력을 생성합니다.

신호는 SQL 문장이 수행하는 작업을 반영합니다. 예를 들어, 무제한 삭제나 삭제된 정책과 같은 내용을 포함하며, SQL 쿼리에서 버그와 같은 위험 요소를 정확히 파악하는 데 도움을 줍니다.

버그 감지의 예로는 LEFT JOIN이 nullable 컬럼에 대한 필터로 인해 의도치 않게 INNER JOIN으로 변환되는 경우가 있습니다. Lexega는 이러한 문제를 분석을 통해 포착할 수 있습니다.

Lexega는 간단한 텍스트 차이로는 명확하지 않은 SQL 쿼리의 중요한 변경 사항을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 테이블 간의 JOIN 조건 변경이 이에 해당합니다.

또한, Lexega는 Jinja/dbt 템플릿을 분석하기 전에 렌더링하여 배포 맥락에 따라 정확한 평가를 보장합니다. 사용자는 간단한 YAML을 사용하여 자신만의 규칙을 만들 수 있으며, 이를 통해 조직의 필요에 맞춘 위험 평가를 수행할 수 있습니다.

신호를 처리하는 방법에 대한 결정은 정의된 정책에 따라 이루어지며, 이러한 정책은 CI/CD 파이프라인에 통합되어 일관된 집행을 가능하게 합니다. 결정론적 행동은 신뢰할 수 있는 SQL 리뷰 프로세스에 매우 중요하며, 특히 AI가 생성한 변경 사항이 증가함에 따라 일관되고 예측 가능한 결과를 보장합니다.

전반적으로 Lexega는 SQL 코드를 분석하는 구조화된 접근 방식을 제공하여 잠재적인 오류를 조기에 발견하고 안전한 코드 배포를 촉진합니다. 사용자는 간단한 설치 명령으로 빠르게 사용할 수 있습니다.

Gitas는 여러 계정을 쉽게 관리할 수 있는 도구입니다. 설치 방법은 운영체제에 따라 다릅니다. 리눅스와 macOS에서는 다음 명령어를 실행하면 됩니다. curl 명령어를 사용해 설치 스크립트를 다운로드하고 실행합니다. Windows PowerShell에서는 irm 명령어를 사용해 설치 스크립트를 실행할 수 있습니다. Homebrew를 사용하는 경우, letmutex/tap을 추가한 후 gitas를 설치하면 됩니다. Cargo를 사용하는 경우 cargo install 명령어로 설치할 수 있습니다.

Gitas를 사용하려면 gitas 명령어로 도구를 실행합니다. 이를 통해 계정을 전환하거나 수정, 삭제할 수 있습니다. 새로운 계정을 추가하려면 gitas add 명령어를 사용하며, 수동으로 추가하거나 GitHub 로그인을 통해 추가할 수 있습니다. 특정 계정으로 git 명령어를 실행하려면 gitas git clone <url>과 같이 입력하면 됩니다.

Gitas의 작동 방식은 간단합니다. 사용자의 git 설정을 업데이트하고 자격 증명을 캐시하여 쉽게 사용할 수 있도록 합니다. git 명령어를 임시 신원으로 실행할 수 있어 설정 파일을 변경하지 않고도 작업할 수 있습니다. 또한, 시스템의 키체인에 토큰을 안전하게 저장합니다. macOS에서는 키체인, Windows에서는 자격 증명 관리자, 리눅스에서는 비밀 서비스에 저장됩니다.

데이터는 특정 위치에 저장됩니다. 설정 파일은 dirs::config_dir()/gitas/accounts.json에 위치하며, 비밀 정보는 시스템 키체인에 저장됩니다.

Gitas를 제거하려면 리눅스와 macOS에서는 rm -rf ~/.gitas 명령어를 사용합니다. Windows에서는 PowerShell에서 Remove-Item 명령어를 사용해 삭제할 수 있습니다. Homebrew를 통해 설치한 경우에는 brew uninstall gitas로 제거할 수 있으며, Cargo를 사용한 경우에는 cargo uninstall gitas 명령어로 삭제할 수 있습니다.

Gitas는 Apache License, Version 2.0에 따라 라이센스가 부여되어 있습니다.

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Micasa는 클라우드 서비스나 구독 없이 단일 SQLite 파일을 사용하여 가정 관련 작업을 관리할 수 있도록 설계된 터미널 애플리케이션입니다. 이 앱은 사람들이 자주 잊어버리는 다양한 가정 용품과 작업을 추적하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 식기세척기 필터를 청소해야 하는 시기나 곰팡이 문제를 처리하는 방법 등을 관리할 수 있습니다.

개발자는 Micasa를 개인 프로젝트로 만들었으며, 주로 AI를 활용해 코딩을 진행했습니다. 인간의 개입은 최소화되었습니다.

Micasa의 주요 기능은 다음과 같습니다. 사용하기 쉬운 Vim 스타일의 인터페이스로 간편하게 탐색하고 편집할 수 있습니다. AI에 대한 일반적인 질문을 다루기 위한 선택적 로컬 AI 채팅 기능이 있지만, 앱을 사용하는 데 필수적이지는 않습니다. 모든 데이터를 한 곳에 저장하는 단일 파일 SQLite 구조를 가지고 있으며, 문서와 이미지도 포함됩니다. 대량의 데이터를 처리하는 데는 다소 한계가 있지만, 사용하기는 간단합니다. 이 앱은 Go 프로그래밍 언어로 개발되었으며, 사용자 인터페이스에는 Charmbracelet 도구를, 데이터베이스 관리는 GORM을 사용했습니다.

Micasa를 설치하고 데모를 실행하면 샘플 데이터를 사용해 볼 수 있으며, 재미있는 옵션으로 많은 양의 데모 데이터를 생성할 수도 있습니다.

여성 의류 사이즈의 복잡성에 대해 이야기하며, 특히 어린 시절에서 성인으로 성장하는 과정에서 사이즈가 어떻게 변하는지를 다룹니다.

11세 소녀들은 대부분 주니어 섹션에서 사이즈 9, 즉 중간 사이즈를 입습니다. 소녀들이 10대 중반으로 접어들면서 여성 사이즈로 전환하게 되는데, 이 과정에서 적절한 사이즈를 찾는 데 혼란을 겪는 경우가 많습니다.

15세가 되면 많은 소녀들이 성인 키에 도달하게 되고, 주니어 사이즈가 맞지 않게 되어 여성 사이즈로 넘어가게 됩니다. 여성 사이즈는 선택의 폭이 넓지만, 사이즈가 일관되지 않아 어려움을 겪기도 합니다.

여성 의류 사이즈는 브랜드마다, 심지어 같은 브랜드 내에서도 크게 다르기 때문에 쇼핑하는 소비자들에게 불만을 초래합니다. 보편적인 사이즈 기준이 없고, 각 브랜드가 자체 사이즈 차트를 만들어 사용합니다.

많은 브랜드는 '바니티 사이징'을 사용하여, 실제 치수보다 작은 사이즈를 제공함으로써 소비자에게 매력적으로 보이게 합니다. 이러한 관행은 여성들이 자신의 실제 사이즈를 이해하는 데 왜곡을 초래할 수 있습니다.

현재의 사이징 시스템은 제한된 인구 통계 데이터를 바탕으로 개발되었으며, 현대 여성들의 다양한 체형과 사이즈에 잘 적응하지 못하고 있습니다.

저자는 잘 맞는 옷을 찾는 데 어려움을 겪은 개인적인 경험을 공유하며, 이를 통해 바느질을 배우고 자신의 체형에 맞는 맞춤형 옷을 만들게 되었다고 말합니다.

패션 산업은 종종 좁은 체형 정의에 맞춰 제품을 제작하여 많은 여성들이 접근할 수 있는 사이즈에서 제외되도록 합니다. 이는 적절한 사이즈를 찾는 문제를 지속적으로 악화시킵니다.

전반적으로 이 글은 여성들이 의류 사이즈와 관련해 겪는 지속적인 어려움과 다양한 체형을 반영하는 보다 포괄적이고 정확한 사이징 시스템의 필요성을 강조합니다.

우리는 pbrt-v4를 줄리아에 맞게 조정하고 Makie 플로팅 라이브러리를 위한 백엔드를 만들었습니다. 이를 통해 모든 Makie 플롯을 현실적인 경로 추적 방식으로 렌더링할 수 있습니다. 줄리아는 사용자가 정의한 물리학을 GPU 코드로 직접 컴파일할 수 있어, 약 200줄의 코드로 중력 렌즈 효과가 있는 블랙홀 같은 새로운 재료와 효과를 추가할 수 있습니다. 이 설정은 KernelAbstractions.jl을 통해 AMD, NVIDIA, CPU 시스템에서 작동하며, Metal 지원도 곧 추가될 예정입니다. 데모 장면은 github.com/SimonDanisch/RayDemo에서 확인할 수 있습니다.

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해리 맥크래켄은 1981년에 만든 모험 게임인 '북극 모험'을 AI 기술인 클로드 코드를 활용해 현대적인 멀티미디어 버전으로 재탄생시켰다. 원래 고등학교 시절 BASIC 언어로 프로그래밍된 이 게임은 시간이 지나면서 크게 발전했다. 새로운 버전인 '북극 모험 2026'은 이제 그래픽과 사용자 친화적인 인터페이스를 포함해 웹에서도 접근할 수 있게 되었다.

맥크래켄은 2021년에 처음으로 게임을 업데이트한 후, 클로드 코드를 사용해 원래의 BASIC 코드를 웹 호환 형식으로 변환하기로 결정했다. 이 과정은 놀랍도록 감정적이고 협력적인 경험이었으며, 그는 자신의 젊은 시절과 함께 작업하고 있다는 느낌을 받았다. 클로드의 초기 출력은 다소 거칠었지만, 이후 개발을 위한 탄탄한 기초를 제공했다.

업데이트된 게임은 원작의 핵심 요소인 퍼즐과 줄거리를 유지하면서도 강력한 저장 옵션, '죽음 되돌리기' 기능, 애니메이션 그래픽과 같은 기능을 강화했다. 맥크래켄은 또한 사운드 효과와 인터랙티브 요소를 추가해 게임을 더욱 몰입감 있게 만들었다.

원작의 텍스트 기반 경험의 본질이 사라질까 우려했지만, 맥크래켄은 그래픽을 추가해도 게임의 매력이 줄어들지 않았다고 느꼈다. 그는 클래식 형식을 선호하는 플레이어를 위해 텍스트 전용 모드도 만들었다.

전반적으로 '북극 모험 2026'은 향수와 현대 기술의 조화를 보여주며, 텍스트 기반 모험에서 멀티미디어 경험으로의 게임 발전을 잘 나타내고 있다. 이 프로젝트는 맥크래켄에게 즐거운 경험이었으며, 플레이어들이 새로운 기능과 게임의 빈티지한 매력을 모두 즐기길 바라고 있다.

제이미 타나는 GitHub의 안전한 오픈 소스 기금에 참여한 경험을 회상하며, 이 프로젝트는 OpenAPI 사양에서 Go 코드를 생성하는 oapi-codegen이다.

기금에 참여한 목적은 보안을 강화하는 것이었다. oapi-codegen은 HTTP 요청과 응답을 통해 민감한 데이터를 처리하기 때문에 생성된 코드의 보안을 확보하는 것이 매우 중요하다. 모든 사용자가 코드를 검토하지 않기 때문이다.

제이미는 약 2년 동안 이 프로젝트의 유일한 유지 관리자로 활동해왔으며, 이는 상당한 도전이었다. 기금은 보안에 집중하고 프로젝트를 더 잘 관리할 수 있는 자원을 제공하여, 보안을 해치지 않으면서 더 많은 협업자를 추가할 수 있게 했다.

프로그램은 보안 정책 설정, 브랜치 보호 강화, 다양한 보안 점검 시행 등 보안의 취약점을 식별하고 해결하는 데 도움을 주었다. 소규모 유지 관리 그룹의 일원이 되면서 보안 문제에 대한 열린 논의가 가능해졌고, 이는 지원적인 환경을 제공했다.

최근 oapi-codegen의 유지 관리가 줄어들었지만, 이는 의도치 않게 잠재적으로 해로운 코드 변경 사항을 병합할 위험을 줄였다. 이 프로그램은 제이미에게 귀중한 학습 기회를 제공했으며, 그는 이 경험에서 얻은 통찰을 더 많이 공유할 수 있기를 기대하고 있다.

전반적으로 기금에 참여함으로써 oapi-codegen의 보안 관행이 크게 개선되었고, 더 나은 프로젝트 유지 관리의 길이 열렸다.

AI 에이전트는 이메일 관리와 같은 간단한 작업부터 사이버 보안과 같은 복잡한 문제에 이르기까지 다양한 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 에이전트가 어떻게 작동하는지, 그리고 그들이 가진 자율성을 이해하는 것은 안전한 배포를 위해 매우 중요합니다.

주요 발견 사항으로는 첫째, AI 에이전트인 클로드 코드가 이제 더 오랜 시간 동안 자율적으로 작업할 수 있게 되었으며, 인간의 개입이 필요한 시간 간격이 불과 3개월 만에 거의 두 배로 증가했습니다. 둘째, 경험이 많은 사용자들은 클로드 코드가 지속적인 승인을 받지 않고도 작업하도록 허용하는 경향이 있으며, 사용자가 익숙해짐에 따라 자동 승인 비율이 20%에서 40% 이상으로 증가했습니다. 하지만 이러한 경험이 많은 사용자들은 에이전트를 더 자주 중단시키는 경향도 있습니다.

셋째, 클로드 코드는 사용자가 중단하는 것보다 더 자주 명확한 설명을 요청합니다. 특히 복잡한 작업에서 이러한 경향이 두드러지며, 이는 AI가 자신의 불확실성을 능동적으로 관리하고 있음을 나타냅니다. 넷째, 에이전트가 수행하는 대부분의 작업은 위험이 낮고 되돌릴 수 있는 것들입니다. 소프트웨어 공학이 에이전트 활동의 거의 절반을 차지하고 있지만, 의료와 금융 분야에서도 사용이 증가하고 있으나 아직 대규모로 이루어지지는 않고 있습니다.

마지막으로, AI 에이전트를 효과적으로 감독하기 위해서는 새로운 모니터링 시스템과 상호작용 방법이 필요합니다. 이는 인간과 AI가 자율성과 위험을 함께 관리할 수 있도록 해야 합니다.

AI 에이전트를 연구하는 데 있어 몇 가지 도전 과제가 있습니다. 첫째, AI 에이전트의 정의가 표준화되어 있지 않으며, 그들의 빠른 발전은 실증 연구를 복잡하게 만듭니다. 둘째, 다양한 맥락에서 에이전트가 어떻게 작동하는지에 대한 가시성이 제한적입니다.

이 연구는 AI 에이전트의 행동을 이해하기 위한 기초적인 단계로, AI 기술이 계속 발전함에 따라 실증 연구의 중요성을 강조합니다. 따라서 배포 후 모니터링을 위한 추가 연구가 필요하며, AI가 인간의 입력이 필요할 때 이를 인식할 수 있도록 설계되어야 합니다. 또한, 사용자들이 AI의 행동을 효과적으로 모니터링할 수 있도록 도구를 설계해야 하며, 특정 승인 절차를 강제하지 않아야 합니다.

보이트 슈나이더 프로펠러(VSP)는 보이트 그룹이 개발한 특수 해양 추진 시스템으로, 높은 기동성을 자랑합니다. 이 시스템은 선박, 특히 예인선과 페리선이 조타 없이 거의 즉각적으로 추진 방향을 바꿀 수 있게 해줍니다. 1926년 에른스트 슈나이더에 의해 발명된 이 시스템은 수직 날개가 회전할 수 있도록 설계되어 있어, 어떤 방향으로도 추진력을 발생시킬 수 있습니다.

VSP는 아래로 향하는 날개가 달린 원형 판을 회전시켜 작동합니다. 판이 회전하면서 날개는 각도를 조절해 추진력을 제공하므로, 이 시스템은 매우 효율적이고 반응성이 뛰어나 정밀한 조정이 필요한 선박에 적합합니다. 초기 비용이 저렴한 방위 추진기와는 달리, VSP는 장기적으로 더 낮은 유지비용과 높은 잔존 가치를 가지고 있습니다.

역사적으로 VSP는 처음에 수력 발전용 터빈을 위해 설계되었으나 해양용으로 수정되었습니다. 1930년대에 인기를 얻으며 해군 및 민간 분야에서 다양한 용도로 사용되었고, 기뢰 제거선과 페리선에도 적용되었습니다. 현재 VSP는 미국 해군과 프랑스 해군을 포함한 여러 선박에서 사용되고 있으며, 드론과 실험 항공기에서도 활용 가능성이 탐색되고 있습니다.

2026년, ATProto 오픈 프로토콜을 기반으로 한 플랫폼 블루스카이에 대한 우려가 제기되었습니다. 블루스카이의 주요 약속은 사용자가 자신의 데이터를 소유하고, 플랫폼이 마음에 들지 않을 경우 쉽게 떠날 수 있다는 점입니다. 그러나 대부분의 사용자는 블루스카이의 서버에 데이터를 저장하고 있어 대체 플랫폼으로의 전환이 어려워지고 있습니다.

블루스카이에 연결되는 앱이 늘어남에 따라 그 인프라에 대한 의존도가 증가하고, 이로 인해 플랫폼을 떠나고자 하는 사용자에게 더 많은 어려움이 생기고 있습니다. 블루스카이는 데이터 중계, 타임라인 구성, 사용자 아이디 디렉토리와 같은 중요한 요소를 통제하고 있어, 회사가 정책을 변경하거나 인수될 경우 사용자에게 불리하게 작용할 수 있습니다.

자체 호스팅과 데이터 이전이 기술적으로 가능하더라도, 역사적으로 대부분의 사람들은 이러한 조치를 취하지 않아 중앙집중화가 이루어지는 경향이 있습니다. 블루스카이가 인수될 경우, 새로운 소유자가 데이터 접근을 제한하거나 플랫폼 운영 방식을 변경할 수 있어 모든 연결된 앱에 영향을 미칠 수 있다는 우려가 있습니다.

블루스카이 팀은 선의로 보이지만, 투자자들의 재정적 압박이 통제 집중으로 이어질 수 있어 사용자 자율성이라는 원래의 약속이 훼손될 위험이 있습니다.

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미니 다이어리움은 개인 정보 보호를 위해 설계된 암호화된 로컬 크로스 플랫폼 저널링 앱입니다. 이 앱은 mini-diarium.com에서 확인할 수 있습니다.

주요 기능으로는 AES-256-GCM 암호화를 사용하여 저널 항목을 보호하며, 데이터가 기기를 벗어나지 않도록 합니다. 인터넷에 연결되지 않기 때문에 데이터 공유나 원격 수집이 없습니다. 저널 잠금을 위한 비밀번호와 키 파일 인증 옵션이 제공되어 보안을 강화합니다. 포맷이 가능한 텍스트 편집기를 지원하며, 달력 탐색 기능도 포함되어 있습니다. 다른 저널링 앱에서 데이터를 가져오거나 JSON 또는 마크다운 형식으로 내보내는 기능도 지원합니다. 저널이 잠금 해제될 때 자동으로 백업이 이루어집니다. 이 앱은 Windows, macOS, Linux에서 사용할 수 있습니다.

미니 다이어리움은 더 이상 유지보수되지 않던 원래의 미니 다이어리 앱을 기반으로 하고 있습니다. 제작자는 현대 기술을 활용하여 개인 정보 보호와 단순성을 중시하며 처음부터 다시 개발했습니다.

설치는 다양한 운영 체제에 맞는 형식으로 제공되며, Windows용 .msi 파일이나 macOS용 .dmg 파일이 포함됩니다. 처음 실행할 때 보안 경고를 우회해야 할 수도 있습니다.

사용자는 암호를 설정하여 암호화하고, 자동 저장되는 항목을 작성할 수 있습니다. 키 파일 인증은 여러 기기에서 저널을 잠금 해제하거나 키 파일을 안전하게 보관하고자 하는 사용자에게 추가 보안을 제공합니다.

키보드 단축키를 통해 탐색 및 항목 가져오기, 내보내기와 같은 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

기술적으로는 Tauri를 사용하여 데스크톱 앱 프레임워크를 구축하고, SolidJS로 사용자 인터페이스를 구성하며, Rust를 백엔드 프로세스에 활용했습니다.

이 프로젝트는 오픈 소스이며, 기여를 환영합니다. 제작자는 설치 방법과 보안 문제 보고를 위한 문서를 제공합니다. 전반적으로 미니 다이어리움은 사용자 개인 정보와 데이터 보호를 최우선으로 하는 안전하고 사용자 친화적인 저널링 앱입니다.

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저자는 미국의 AWS와 같은 서비스 대신 유럽의 인프라를 활용하여 스타트업을 구축한 경험을 공유합니다. 그들은 데이터 주권을 목표로 하고, GDPR(일반 데이터 보호 규정) 준수를 간편하게 하며, EU 기업을 지원하고자 했습니다.

저자가 선택한 인프라는 Hetzner를 컴퓨팅 자원으로, Scaleway를 추가 서비스(거래 이메일 및 도메인 등록 등)로, Bunny.net를 CDN(콘텐츠 전송 네트워크) 및 보안 용도로 사용했습니다. 또한 Kubernetes를 이용해 소스 제어, 분석, 고객 관리 도구를 자체 호스팅하고 있습니다.

하지만 여러 도전 과제가 있었습니다. 거래 이메일을 위한 경쟁력 있는 유럽 옵션을 찾는 것이 어려웠고, Sendgrid와 같은 기존 서비스가 더 쉽고 저렴했습니다. GitHub를 떠나는 것은 감정적으로 힘든 일이었고, 워크플로우를 다시 구축해야 했습니다. 또한 EU 등록기관에서 도메인 가격이 예상보다 높았습니다.

어떤 서비스는 피할 수 없는 경우도 있습니다. 예를 들어, 사용자 확보와 앱 배포를 위해 Google Ads와 Apple의 개발자 프로그램은 필수적입니다. 소셜 로그인도 미국 서버를 필요로 하지만, 독일의 Hanko라는 제공업체가 사용자 계정을 현지에서 관리하는 데 도움을 줍니다.

이러한 도전에도 불구하고 저자는 이 경험이 가치 있다고 느꼈습니다. 인프라 비용이 낮아졌고, 자신의 기술 스택에 대한 이해도가 높아졌습니다. 그러나 미국의 기본 옵션 대신 EU 대안을 선택하는 데는 상당한 노력이 필요합니다. EU 기술 생태계는 성장하고 있지만, 이러한 선택에 따른 작업에 대한 준비가 중요합니다.

더 자세한 내용은 저자의 완성된 제품을 hank.parts에서 확인할 수 있습니다.

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mahler.c는 서양 음악 이론을 위해 설계된 간단한 C99 라이브러리입니다. 이 라이브러리의 주요 특징은 다음과 같습니다.

사용하기 쉽고 크기가 작습니다. 음악과 관련된 다양한 기능을 제공하며, 여기에는 음정, 화음, 음계, 조표에 대한 함수가 포함되어 있습니다. 내부적으로 메모리를 할당하지 않으며, 이론적인 조키인 Fb+와 같은 독특한 조키도 지원합니다. 또한, G 20th sharp와 같은 우연사에 대한 제한이 없고, D의 단6도는 Bb로 정확하게 식별하는 등 정확한 음향학적 정보를 제공합니다. 이 라이브러리는 100% 테스트 커버리지를 갖추고 있어 신뢰성이 높습니다.

사용 예로는 C4 블루스 스케일을 생성하고 출력하기 위해 음표에 대한 구조체를 정의한 후 mah_get_scale 함수를 호출하는 방법이 있습니다.

이 라이브러리는 감정의 깊이와 현대성을 결합한 작곡가 구스타프 말러의 이름을 따왔습니다. 추천 작품으로는 교향곡 제5번과 '지구의 노래'가 있습니다.

더 많은 정보는 라이브러리의 문서와 단위 테스트에서 확인할 수 있습니다. 라이브러리는 CMake를 사용하여 컴파일할 수 있으며, 사용자들은 소스와 헤더 폴더를 포함하고 프로젝트 구성을 올바르게 설정해야 합니다.

전반적으로 mahler.c는 C 프로그래밍에서 음악 이론에 관심이 있는 누구에게나 유용한 도구입니다.

Git은 파일은 추적하지만 디렉토리는 추적하지 않습니다. 저장소에 디렉토리가 존재하도록 하려면 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다: .gitkeep 기법과 더 간단한 .gitignore 방법입니다.

첫 번째 방법인 .gitkeep 기법은 디렉토리 안에 .gitkeep라는 빈 파일을 만드는 것입니다. 이 방법을 사용하려면 .gitkeep 파일과 함께 .gitignore 파일도 수정해야 합니다. 만약 디렉토리 이름이 변경되면, .gitignore도 업데이트해야 하는데, 이 부분이 간과될 수 있습니다. 또한, .gitkeep은 공식적으로 인정받지 않기 때문에 개발자들에게 혼란을 줄 수 있습니다.

두 번째 방법인 .gitignore 기법은 대신 디렉토리 안에 .gitignore 파일을 사용하는 것입니다. 이 파일에는 모든 파일을 무시하도록 설정하는 한 줄과, 자신은 무시하지 않도록 설정하는 한 줄이 포함됩니다. 이 방법은 더 간단하고, 하나의 파일만 필요하며, 디렉토리 이름이 변경되어도 여전히 효과적입니다.

결론적으로, 디렉토리를 Git에서 추적하는 데는 .gitignore를 사용하는 것이 더 효율적이고 간단한 방법입니다.