Recent Notes

AI 코딩 도구가 넘쳐나는 시대, 실제로 개발 워크플로우를 바꿀 수 있는 방법론 3가지 — BMAD Method, MoAI-ADK, GitHub Spec Kit — 를 철저하게 비교한다.

새 맥북을 받았을 때 필수적으로 설정해야 할 항목들과 개발 환경 구성, 추천 앱을 정리한 글이다.

Linear, Github, Cursor, Vercel, Supabase, GCP를 활용한 1인 개발자의 생산성 극대화 워크플로우. 사이드 프로젝트를 빠르게 완성하는 비결

헬스케어 챗봇 개발 중 발견한 LLM의 고유명사 오표기 문제의 근본 원인을 분석하고, 다양한 해결 방법을 실험한 과정을 정리한다.

LangChain과 Manus 웨비나에서 배운 AI 에이전트의 컨텍스트 엔지니어링 핵심 전략. 컨텍스트 오프로딩, 축소(압축 vs 요약), 격리(통신 vs 메모리 공유), 계층형 액션 공간 등 실전 검증된 기법과 '덜 구축하고 더 이해하라'는 철학을 다룬다.

pgvector에서 Qdrant + Neo4j 조합으로 전환한 이유와 각 검색 방식(키워드, 임베딩, 그래프)의 상호 보완 전략을 다룬다. 벡터 검색, 그래프 탐색, 키워드 매칭을 통합하여 더 강력한 지식 검색 시스템을 구축한다.

PostgreSQL에서 벡터 검색을 가능하게 하는 pgvector 익스텐션의 개념, 작동 원리, 인덱스 알고리즘(HNSW), 그리고 다른 벡터 데이터베이스와의 비교를 다룬다.

2025년 최신 버전을 기준으로 pgvector (PostgreSQL 18), Qdrant 1.15, Milvus 2.6의 실제 성능, 기능, 비용을 상세 비교한다. 데이터 삽입, 검색 속도, 필터링, 확장성, 실전 시나리오별 권장사항을 다룬다.

Quartz 블로그를 PostgreSQL 18과 pgvector를 활용하여 벡터화하고, Dense + Sparse Hybrid Search를 구현하는 과정을 기록한다. Parent-Child Document 구조와 헤딩 기반 청킹, Multi-Query + Reranker를 통한 고도화된 검색 시스템 구축을 다룬다.

몇 달 만에 다시 시작하는 AppHub 프로젝트. 기획을 업데이트하고 프로젝트를 처음부터 깔끔하게 재구성하는 과정 기록. Bun + Turborepo 기반 Monorepo 구조와 Docker 컨테이너 설계.