Google NotebookLM — 자료 기반 Gemini 노트북 (RAG 형 도구)
NotebookLM 은 Google 의 자료 우선 (source-grounded) AI 노트북. 사용자가 업로드한 PDF·구글 문서·웹사이트·YouTube·오디오에서만 답변을 합성하므로 hallucination 이 일반 챗봇보다 적음. 04-gemini-api 가 raw API, 08-google-ai-studio 가…
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AI/LLM 관련 글 — 에이전트, 프롬프트
HTML·CSS·JS·HTTP·URL 기초
TypeScript·Java·Python·Rust
자료구조·Big-O·디자인 패턴
React·Next.js·Tauri·Tailwind
Spring·FastAPI·SQL
Claude Code · MCP · Context7 · Figma 등 AI 코딩 도구 소개
배포 옵션·서비스 비교·선택 기준
PostgreSQL · Kafka · 데이터 전략 소개
Docker·Compose·Caddy·SSH
윈도우 vs 맥 등 개발 환경 선택 가이드
크로스 플랫폼 옵션 비교 (Tauri · Flutter · RN)
pnpm·uv·Gradle·Git·정규식
KISS · DRY · YAGNI · 네이밍 등 개발 철학
OAuth · JWT · 보안 기초 개념 소개
Testcontainers·Vitest·pytest
검색법·문서 읽기·디버깅
NotebookLM 은 Google 의 자료 우선 (source-grounded) AI 노트북. 사용자가 업로드한 PDF·구글 문서·웹사이트·YouTube·오디오에서만 답변을 합성하므로 hallucination 이 일반 챗봇보다 적음. 04-gemini-api 가 raw API, 08-google-ai-studio 가…
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Supabase 노트에서 Storage 는 한 문단으로만 다뤘습니다. 이 노트는 그 자리만 깊게 봅니다 — 버킷 설계 · 업로드/삭제 코드 · 파일 단위 권한(RLS) · S3 호환 API · 서명 URL. 이미지를 어디에 두고, 누구에게 보이게 할지의 실무.
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LLM 시장의 지형은 빠르게 바뀝니다. 폐쇄형 API 와 오픈 가중치, 영어 중심과 다국어, 클라우드와 자체호스팅, 한국어에 특화된 모델이 함께 자리 잡고 있습니다.
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SQLite 는 단일 파일에 SQL 데이터베이스를 담는 임베디드 DB 입니다. 데스크탑·모바일 앱의 로컬 저장소로 가장 자주 쓰이는 선택지 중 하나입니다.
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Tauri 2 부터 Android · iOS 가 1 급 시민이 됐습니다. 모바일 앱은 데스크탑과 다른 배포·수익화 모델을 가집니다.
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"객체지향이냐 함수형이냐" 라는 질문은 한때 진영 다툼처럼 다뤄졌습니다. 오늘날의 모던 언어는 둘을 함께 지원하고, 실무 코드는 두 패러다임을 자연스레 섞어 씁니다. 이 글은 두 패러다임의 출자 · 핵심 원칙 · 모던 언어가 둘을 어떻게 흡수했는지 · 실무에서 어느 자리에 어느 시각이 잘 맞는지.
HTML 이 무엇인지를 적는다면 CSS 는 어떻게 보이고 어떻게 배치될지를 적습니다. 색 · 크기 · 여백 · 정렬 · 반응형까지 화면의 시각적 결정 대부분이 CSS 의 영역. 이 글은 CSS 의 출자 · 박스 모델 · 레이아웃 도구 · 셀렉터 우선순위 · 단위와 미디어 쿼리 · 모던 CSS 의 흐름.
"이 코드는 빠른가요" 라는 물음은 환경 · 하드웨어 · 입력에 따라 답이 달라집니다. 그래서 컴퓨터 과학은 입력 크기가 커질 때 시간 (또는 메모리) 이 어떻게 자라는지를 함수 형태로 표기. 그 표기가 Big O. 이 글은 Big O 의 출자 · 자주 만나는 성장률 · 시간과 공간 복잡도 · 실무에서의 의미와 한계.
SQLite 는 단일 파일에 SQL 데이터베이스를 담는 임베디드 DB 입니다. 데스크탑·모바일 앱의 로컬 저장소로 가장 자주 쓰이는 선택지 중 하나입니다.
dev 와 prod 의 요구가 다릅니다. dev 에서는 빠른 시작과 HMR (Hot Module Replacement) 이, prod 에서는 작고 빠른 출력 코드가 중요합니다. 이 둘을 한 도구로 풀지, 다른 도구로 풀지가 갈래를 만들었습니다.
AWS 에서 컴퓨팅·DB·로드밸런서가 배치되는 가상 네트워크가 VPC (Virtual Private Cloud) 입니다. VPC 의 모양을 먼저 정의하지 않으면 그 안에서 일어나는 모든 결정이 흔들립니다.
프롬프트는 단순히 LLM 에 보내는 문자열이 아니라 입력 인터페이스의 설계 자체에 가깝습니다. 메시지 구조 · 추론 유도 패턴 · 샘플링 매개변수 · 보안까지 한꺼번에 얽힙니다.
uv 는 Python 의 패키지 · 프로젝트 매니저 가운데 가장 늦게 등장한 축. 이 글은 uv 의 출자 · 역할 · 기존 도구와의 관계를 사실 기준으로 정리합니다.
데이터를 저장할 도구를 고르는 일은 자주 부담입니다. NoSQL · 분산 SQL · 그래프 DB · 시계열 DB 가 줄지어 있습니다. 그러나 많은 프로젝트가 처음 한참 동안 PostgreSQL 한 가지로 충분합니다.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 는 LLM 의 한정된 학습 시점·메모리 한계를 외부 지식으로 보완하려는 방식입니다. 검색·생성을 분리하면 모델을 다시 학습시키지 않고도 새로운 자료를 다룰 수 있습니다.
요즘 웹 기능 중 일부는 HTTP 에서는 동작하지 않습니다. Service Worker · WebAuthn · 일부 미디어 API · Cookie SameSite=None 의 Secure 플래그가 그렇습니다. 운영에서는 자연스럽게 HTTPS 가 깔리지만, 로컬 개발에서는 별도 설정이 필요. 이 글은 로컬 HTTPS 가…
브라우저가 페이지를 그릴 때마다 여러 보호 메커니즘이 동시에 돕니다. 동일 출처 정책 · CORS preflight · CSP 의 스크립트 화이트리스트 · HSTS · Spectre 이후 도입된 격리 헤더. 이 글은 각 헤더의 역할과 자주 쓰이는 모양 · 점검 도구.
공개된 웹 데이터를 수집하는 작업은 기술뿐 아니라 윤리·법규에 닿습니다. 너무 자주 두드리면 상대 서버에 부담을 주고, 약관을 읽지 않으면 법적 문제로 번질 수 있습니다.
한 저장소가 다른 저장소의 코드를 함께 가져가야 할 때, 또는 큰 바이너리 파일을 저장소에 넣어야 할 때 떠오르는 옵션. Submodule · Subtree · Sparse Checkout · Git LFS 가 그것. 각자 강점이 다르고 함정도 다릅니다. 이 글은 네 도구의 출자 · 동작 · 자주 만나는 함정 · 모노레…
대규모 언어 모델 응답을 외부 지식과 결합하려는 흐름이 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 라는 이름으로 자리 잡았습니다. 그 안에서 벡터 유사도 검색이 핵심 부품이고, PostgreSQL 의 pgvector extension 이 가장 가까운 자리에 있습니다.
HTML 이 뼈대, CSS 가 모양이라면 JavaScript 는 동작. 버튼을 누르면 모달이 뜨고, 입력값을 검사하고, 서버에서 데이터를 받아 화면에 그리는 일이 모두 JS 의 영역. 이 글은 변수 · 자료형 · 함수 · 배열 / 객체 메서드 · 비동기 · 모듈 같은 입문에 자주 등장하는 항목.
PostgreSQL · MySQL · SQLite · SQL Server · Oracle 모두 핵심 문법은 비슷합니다. 한 번 배우면 평생 쓰는 도구가 됩니다.
HTTP API 를 짜다 보면 핸들러 본체보다 그 주변 (인증·검증·로깅·에러 변환·rate limit) 코드가 더 많아질 때가 있습니다. 이 횡단 관심사를 어디에 어떻게 두느냐가 일관성과 유지비를 가릅니다.
JWT 는 가벼운 클레임 전달 수단이지만, 그 자체로 인증 시스템의 모든 답을 주지는 않습니다. 짧은 액세스 토큰 · 긴 리프레시 토큰 패턴 · 무효화 전략 · 알고리즘 선택 · 잘 알려진 함정 (alg:none) 을 정리합니다.
컨테이너는 운영체제 위에 격리된 사용자 공간을 띄워 같은 모습의 애플리케이션을 어디서든 돌리는 길. Docker 는 이 컨테이너를 표준 도구로 묶어 대중화한 결정적 계기. 이 글은 Docker 의 출자 · 이미지 / 컨테이너 / 레이어 / 볼륨 / 네트워크 같은 기본 개념 · Dockerfile 핵심 명령 · 멀티스테이…