Airflow의 fork 기반 프로세스에서 Python 순환 GC가 COW와 MySQL 커넥션 종료를 유발한 원인을 분석했습니다. Memray로 별도 누수를 수정하고, 지연 import로 fork 승계 객체를 줄이는 접근을 다뤘습니다.
D2 Coding 1.4.0은 점 0 선택 기능과 기준선 정렬 보정을 추가했습니다. 리거처·제어 문자·전각 기호·위첨자 및 분수 표시도 개선했습니다.
VS Code, Shopify의 네이티브 전환, AI 결과물 검증 사례를 포함한 프런트엔드 소식을 큐레이션했습니다.\nPenpot과 명세 주도 개발처럼 AI 활용 개발 흐름도 함께 소개합니다.
에이전트 개발에서 혼용되는 워크플로우, 하네스, Context·Memory, MCP·A2A 개념을 정리했습니다. 원문 명세와 실제 구현체를 바탕으로 팀의 용어 혼선을 줄이는 내용을 공유합니다.
Hive 4.2에서 제거된 get_table RPC로 Spark 잡이 실패한 원인을 추적했습니다.\nThrift IDL 계약을 보존한 RPC 복원과 생성 코드 검증 방식을 정리했습니다.
FE 분야의 최신 기술 소식을 묶어 AI 역량, 프레임워크 마이그레이션, 성능 개선 흐름을 정리했습니다. 실무에 바로 참고할 만한 업데이트와 적용 포인트를 함께 소개했습니다.
네이버 Developer Experience 팀이 기술 콘텐츠와 교육으로 개발자 성장을 돕는 역할을 소개했습니다. 또한 AI 시대에도 동료 간 공유와 대화가 중요한 이유를 전했습니다.
Airflow task 실행에서 필요한 병렬성과 격리성을 설명하고, fork와 spawn의 차이를 비교했습니다. Airflow 3가 성능상 fork를 채택한 이유와 프로세스 구조도 정리했습니다.
vLLM 모델 변환과 배포를 Claude Code Skill로 자동화한 과정을 소개했습니다. 필요한 지식만 읽는 구조로 바꾸며 토큰을 97% 줄이고 E2E 배포 흐름까지 만들었습니다.
검색·추천 스코어링 모델을 vLLM 기반 풀링 런타임과 IO Processor로 전환해 성능을 크게 높인 사례를 소개했습니다. 전후처리 통합과 배치 최적화로 처리량과 지연 시간을 개선했습니다.
26년 8월 FE 뉴스에서 CSS 설문, 렌더링 전략, 요청 지연 시각화, Vite+ 베타, Ant 런타임 소식을 소개했습니다. 프런트엔드 기술 흐름과 새로운 도구를 한눈에 살펴볼 수 있는 소식입니다.
사내 재무 업무를 AI로 자동화하되, 숫자는 거래 이력과 규칙으로 계산하고 설명과 검증에 AI를 활용했습니다. 또한 권한 경계와 감사 로그, 환경 분리 같은 운영 안전장치가 더 중요하다고 정리했습니다.
쿠버네티스 전환으로 커진 VictoriaMetrics 리소스 문제를 조회·저장·수집 세 레이어로 나눠 최적화했습니다. 쿼리 분할, 보관 기간 축소, 수집 대상 축소로 장비 증설 없이 안정화했습니다.
AI 해커톤 회고로, 같은 도구를 써도 결과를 가른 것은 사람의 전략과 선택이라고 정리했습니다. 경비 정산 자동화 사례에서 AI는 계획과 구현을 맡고 사람은 조율과 의사결정을 담당했습니다.
네이버 FE News에서 TypeScript 7.0 RC, 정책 전달 방식, AI 에이전트 루프 설계와 React 코드 점검 도구를 소개했습니다. 대규모 코드베이스 성능 개선과 규칙 일관성, 자동 검증 관점의 실무 아이디어를 정리했습니다.
LLM을 평가자로 활용해 해커톤 제출물을 코드와 문서만으로 채점한 사례를 소개했습니다. 사람의 판단과 비교했을 때 업무 흐름을 끝까지 구현한 팀을 안정적으로 골라냈습니다.
AI 에이전트로 가상의 회사를 구성하고 어디서든 같은 목표로 일하게 만드는 NaverMadCat 사례를 소개했습니다. 플랫폼 구조, 자동화, 동기화, 운영 방식과 실전 시나리오를 함께 다뤘습니다.
RUM 기반의 엔드투엔드 모니터링 서비스 nFront RUM을 소개했습니다. 외부 작업 없이 품질 측정과 AI 리포트를 제공하는 내부 솔루션을 다뤘습니다.
쿠버네티스 네이티브 자율 코딩 에이전트 프레임워크 Kelos를 소개하는 발표 세션입니다. 코딩 에이전트와 환경을 API화해 관리하는 오픈소스 프레임워크를 다룹니다.
수천 개의 서비스를 위한 GPU 공유와 모델 서빙 최적화를 다룬 Automatic Sharding 도입 사례를 소개했습니다. Manual Sharding의 한계를 넘어 자동 반영과 안정적 배포 전략까지 함께 공유했습니다.
