

Python Poetry 대신 UV를 써보면서 느낀 점들
Poetry와 UV를 실제로 비교하며 속도와 사용성을 점검했습니다.\nUV는 더 간결했지만 극적인 차이는 아니어서 신규 프로젝트부터 시험 도입하는 접근이 적합했습니다.
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Poetry와 UV를 실제로 비교하며 속도와 사용성을 점검했습니다.\nUV는 더 간결했지만 극적인 차이는 아니어서 신규 프로젝트부터 시험 도입하는 접근이 적합했습니다.

업무 로그 메모를 Gemini로 정리해 과제 단위에서는 요약과 문서 초안 작성에 도움을 받았습니다. 다만 방대한 도메인 컨텍스트에서는 환각이 생겨, 검증과 자동화가 필요했습니다.


신세계백화점 PC 메인 페이지를 Spring에서 React와 Next.js 기반으로 전환했습니다.\n초기 로딩, 인피니트 스크롤, SEO까지 함께 고려해 사용자 경험과 유지보수성을 개선했습니다.

밸런스히어로가 월드뱅크 방문에서 인도 시장의 AI 기반 마이크로 파이낸스 사례를 공유했습니다. 중저신용자 대상 대안신용평가와 빠른 대출 심사로 금융 포용 확대 가능성을 보여줬습니다.

밸런스히어로가 월드뱅크에 인도 시장의 AI 마이크로 파이낸스 사례를 공유했습니다. 중저신용자 대상 대안신용평가와 빠른 심사 모델이 포용 금융 사례로 주목받았습니다.


UV를 PIP 대체 도구로 소개하며 설치와 기본 사용법, 주요 명령어를 정리했습니다. 가상환경 자동화와 빠른 성능, 의존성 및 Python 버전 관리 기능을 함께 설명했습니다.


MCP의 개념과 Host, Client, Server 구조를 통해 LLM Agent가 외부 도구를 호출하는 흐름을 설명했습니다. 또한 표준화와 확장성의 장점과 함께 보안, 비용, 생태계 편중 같은 한계도 짚었습니다.


vLLM의 핵심 기술과 성능 최적화 옵션, 그리고 v1 엔진의 구조 개선을 정리했습니다.\n기능 호환성과 운영 단순성을 높이면서 성능을 끌어올린 흐름을 함께 설명했습니다.


App Extension은 별도 프로세스라 크래시와 실패를 놓치기 쉬워 별도 모니터링이 필요했습니다. 공유 컨테이너와 메인 앱 수집 구조로 경량 안정성 시스템을 구축했습니다.
SSR 도입 후 발생한 중복 API 호출과 성능 저하의 원인을 분석하고 구조를 개선한 사례를 다뤘습니다. queryKey 통일, 캐시 설정, 메서드 선택으로 FCP와 LCP를 크게 개선했습니다.

공간데이터 시각화 플랫폼 개발 여정을 프론트엔드 개발자 관점에서 소개한 글입니다. 제목과 발췌상 프로젝트 개요와 팀 맥락을 전하는 내용입니다.

LLM의 한계를 보완하기 위해 MCP로 외부 서비스와 데이터에 표준화된 접근을 연결했습니다.여행 검색부터 예약·결제까지 이어지는 행동형 AI 에이전트 구현 사례를 소개했습니다.