| ai-기초개념 | AI 접근 방식은 규칙 기반 기호주의(Symbolism)와 뉴럴 네트워크 기반 연결주의(Connectionism)로 나뉜다. 기호주의는 1980년대 쇠락했고, 연결주의(퍼셉트론 → 딥러닝)가 현재 주류다. 데이터 분석 프로세스 표준인 CRISP-DM도 함께 정리한다. | concept | ai, machine-learning, symbolism, connectionism, crisp-dm | 2 | 2026-04-26 |
| blog-seo | 블로그를 검색 엔진에 노출시키기 위한 단계별 가이드다. Google Search Console 등록(HTML 파일/메타 태그/Google Analytics 세 가지 소유권 확인 방법), sitemap 제출, robots.txt 설정을 다루며, Quartz 기반 블로그에서의 구체적인 설정 방법을 포함한다. | reference | seo, google-search-console, sitemap, blog, quartz | 1 | 2026-04-26 |
| cli-ux-design | CLI 도구의 사용성은 기능 추가가 아니라 출력 계약과 동작 규칙의 설계 문제다. TTY 감지, 출력 스키마 안정성, exit code 분리로 인간과 에이전트 모두가 예측 가능하게 쓸 수 있는 도구가 된다. | pattern | cli, rust, backend, ai-agent, ux, api-design, unix, pattern | 1 | 2026-04-26 |
| clidex | AI 에이전트와 인간 모두를 위한 CLI 도구 발견 도구. Rust 구현 BM25 엔진, 5,277개 인덱스 대상 퍼지 매칭·동의어 확장·edit distance 오타 교정, TTY 감지 기반 출력 자동 전환. | tool | cli, rust, ai, ai-agent, bm25, search, fuzzy-search, edit-distance | 2 | 2026-04-26 |
| cursor-project-rules | Cursor의 Project Rules 시스템은 .cursor/rules/ 디렉터리에 YAML+Markdown 파일로 파일 패턴별 AI 동작 규칙을 정의한다. 구버전 .cursorrules 파일보다 유연하고 버전 관리가 가능하며, 팀 코딩 컨벤션 표준화에 효과적이다. | tool | cursor, ai, coding-assistant, project-rules, configuration | 1 | 2026-04-26 |
| docker | Docker는 OS 커널을 공유하는 앱 수준 가상화 기술이다. VM(수 GB, 하이퍼바이저)과 달리 컨테이너는 수십 MB로 가볍고 빠르다. Docker Compose로 멀티 컨테이너를 오케스트레이션하며, 컨테이너 간 통신 시 localhost 대신 컨테이너 이름을 호스트로 사용한다. | concept | docker, container, devops, virtualization, backend, docker-compose | 3 | 2026-04-26 |
| git-basics | Git은 Linus Torvalds가 2005년 개발한 분산형 버전 관리 시스템(DVCS)이다. GitHub는 Git 저장소를 클라우드에서 호스팅하는 서비스다. 핵심 명령어(add, commit, push, branch, merge, rebase)와 브랜치 전략을 정리한다. | reference | git, github, version-control, devops, cli | 1 | 2026-04-26 |
| github-actions-gcp-cicd | GitHub Actions로 코드 push 시 Docker 이미지를 빌드해 Docker Hub에 올리고, SSH로 GCP Compute Engine에 접속해 컨테이너를 재배포하는 CI/CD 파이프라인 패턴이다. GitHub Secrets로 민감 정보를 관리하며, 비용 없이 소규모 프로젝트에 적용 가능하다. | pattern | github-actions, cicd, gcp, docker, devops, automation | 2 | 2026-04-26 |
| langflow | LangFlow는 드래그 앤 드롭으로 AI 워크플로우를 구성하는 MIT 라이선스 오픈소스 도구다(68.5k GitHub stars). LangChain 기반으로 RAG, 에이전트, 멀티에이전트 시스템을 시각적으로 설계하고 API로 배포할 수 있으나, 실제로는 low-code 수준의 학습 곡선이 존재한다. | tool | ai, llm, workflow, no-code, low-code, open-source, rag, agent | 1 | 2026-04-26 |
| llm-text-to-sql | DB 스키마 품질이 Text-to-SQL 정확도의 결정적 요소다. 동적 스키마 조회, COMMENT 기반 zero-shot, AST 검증 보안 레이어, 에이전트 위임 self-correction을 조합해 OLTP 수준 질의에서 높은 정확도를 달성한다. | pattern | text-to-sql, llm, ai, agent, postgresql, prompt-engineering, evaluation, security | 1 | 2026-04-26 |
| mac-dev-setup | 새 맥북을 받을 때 설치할 필수 도구 목록이다. Homebrew를 기반으로 Raycast, uv(Python), fnm(Node.js), Bun, Docker Desktop을 설치하고, App Store → Homebrew → 공식 웹사이트 순서로 설치를 진행한다. | reference | mac, setup, homebrew, devtools, productivity, python, nodejs | 1 | 2026-04-26 |
| misen | dict→dict Block 단일 인터페이스와 연산자 조합으로 AI 워크플로우를 플랫폼 독립적으로 구성하는 Python 라이브러리. 조합 결과도 Block이므로 중첩 재사용 가능(닫힘 성질). | tool | python, ai, llm, pipeline, workflow, open-source, library, agent, operator | 1 | 2026-04-26 |
| moonlight-ai | Moonlight는 학술 논문 PDF에 AI를 붙여주는 크롬 확장 프로그램이다. 3줄 요약, 자동 하이라이트(기여점/방법론/결과), 드래그 설명, 스마트 인용, Scholar Deep Search(RAG 기반 관련 논문 추천) 기능을 제공하며, 한국 AI 회사 Corca가 개발했다. | tool | ai, research, paper-reading, chrome-extension, rag, llm, productivity | 1 | 2026-04-26 |
| object-detection | 객체 탐지는 Region Proposal → Feature Extraction → NMS 세 단계 파이프라인으로 구성된다. R-CNN에서 시작해 Fast R-CNN, Faster R-CNN(RPN), SSD, YOLO로 발전하며 속도와 정확도를 개선했다. 성능 지표는 mAP(클래스별 AP의 평균)를 사용한다. | concept | object-detection, deep-learning, computer-vision, ai, cnn, rcnn, yolo, ssd | 4 | 2026-04-26 |
| obsidian-notion-sync | Obsidian은 개인 지식 관리에, Notion은 협업에 각각 강점이 있다. 두 도구 모두 Markdown 기반이므로 'Share to Notion' 플러그인과 Notion API Integration을 사용해 Obsidian 노트를 Notion으로 자동 동기화할 수 있다. | pattern | obsidian, notion, automation, pkm, markdown, workflow | 1 | 2026-04-26 |
| quartz-publishing | Quartz는 Obsidian 마크다운 노트를 정적 웹사이트로 변환해 GitHub Pages에 배포하는 오픈소스 SSG다. jackyzha0/quartz를 클론하고, GitHub Actions 워크플로우로 자동 배포를 설정하며, 커스텀 도메인 연결도 지원한다. | pattern | obsidian, quartz, github-pages, blog, publishing, ssg, markdown | 1 | 2026-04-26 |
| second-brain-rag | Second Brain(개인 지식 데이터베이스)에 RAG를 적용하면 컨텍스트 기반 정보 검색과 AI 응답 품질이 동시에 향상된다. 지식이 충분히 축적되면 개인 경험을 가진 Multi-Agent 구현도 가능하다는 아이디어다. | concept | second-brain, rag, llm, knowledge-management, pkm, ai, agent, retrieval | 1 | 2026-04-26 |
| sql-relational-db | 관계형 DB는 1970년 Edgar Codd가 제안한 테이블 기반 데이터 모델로 현재 가장 널리 사용된다. 계층형 DB와 달리 복잡한 관계를 지원하며 데이터 독립성을 보장한다. MySQL 설치 및 기본 사용법도 포함한다. | concept | sql, database, relational-db, mysql, data, backend | 1 | 2026-04-26 |
| static-site-generators | GitHub Pages 배포용 SSG 중 Jekyll(Ruby), Hugo(Go), Hexo(Node.js), Gatsby(React)를 비교한 가이드다. Jekyll은 GitHub Pages 기본 지원으로 초보자에 적합하고, Hugo는 빌드 속도가 가장 빠르며 대규모에 적합하다. | reference | ssg, blog, jekyll, hugo, gatsby, frontend, github-pages, comparison | 4 | 2026-04-26 |
| transformer-architecture | Transformer는 RNN의 기울기 소실과 고정 크기 컨텍스트 벡터 문제를 Attention 메커니즘으로 해결한 아키텍처다. Q-K-V Attention으로 입력 시퀀스 전체에서 중요 정보를 동적으로 가중하며, Positional Encoding으로 위치 정보를 보완한다. | concept | transformer, attention, nlp, deep-learning, ai, seq2seq | 2 | 2026-04-26 |
| ubuntu-server-setup | Ubuntu 서버를 새로 받을 때 필수 패키지를 한 번에 설치하는 bash 스크립트다. build-essential, git, curl, tmux 등 기본 도구와 함께 Python용 uv, Docker CE(공식 레포지토리 경유)를 설치하고 사용자를 docker 그룹에 추가한다. | reference | ubuntu, server, devops, docker, bash, infrastructure | 1 | 2026-04-26 |
| vibe-coding | Vibe coding은 Andrej Karpathy가 명명한 개발 철학으로, LLM과 AI 에디터에 코드 생성을 완전히 위임하고 개발자는 의도와 방향에 집중하는 방식이다. Cursor + Composer 조합이 대표적 구현 도구이며, 프로토타입과 주말 프로젝트에 효과적이다. | concept | ai, coding-assistant, cursor, productivity, llm, vibe-coding | 1 | 2026-04-26 |
| zettelkasten | Zettelkasten은 Niklas Luhmann이 개발한 개인 지식 관리 시스템으로, 노트를 수집이 아닌 연결 중심으로 조직한다. 각 노트에 고정 주소를 부여하고 하이퍼텍스트 링크로 이어 '생각의 웹'을 형성하는 것이 핵심이다. | concept | zettelkasten, pkm, note-taking, knowledge-management, second-brain, obsidian | 1 | 2026-04-26 |
| 블로그-검색-실험 | 280개 한국어+영어 혼용 블로그 포스트를 테스트베드로 6가지 검색 방법의 성능을 비교하는 실험 시리즈. 한국어 형태소 분석, 다국어 임베딩 모델, 하이브리드 퓨전 전략이 핵심 변수. | reference | rag, ai, embeddings, bm25, search, vector-search, hybrid-search, korean, experiment, evaluation | 1 | 2026-04-26 |
| 빅분기-실기 | 빅데이터분석기사(빅분기) 실기는 1유형(데이터 조작), 2유형(머신러닝 파이프라인), 3유형(통계 검정·회귀)으로 구성된다. pandas 명령어, RandomForest 모델링, 가설검정 절차를 숙지하는 것이 핵심이며 Python 환경에서 시험이 진행된다. | reference | 빅분기, data-analysis, python, pandas, machine-learning, statistics, certification | 4 | 2026-04-26 |
| 정보처리기사 | 정보처리기사 1과목(소프트웨어 구축)과 3과목(운영체제)의 핵심 개념을 정리한다. SDLC, 개발 방법론(구조적/OOP/애자일), 비용 산정(LOC/COCOMO), UI 설계 원칙, 서버 아키텍처(WEB/WAS/DBMS/CDN), 운영체제 기초를 포함한다. | reference | 정보처리기사, software-engineering, certification, os, ui, sdlc | 7 | 2026-04-26 |
