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AI 활용법
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[AI 활용법 9] UI의 5가지 상태 — AI에게 화면을 시킬 때 빠뜨리는 것
idle · loading · empty · error · success. 빈 상태와 에러 회복이 가장 자주 빠진다
[AI 활용법 8] 성능 예산 — 숫자가 없으면 최적화는 정치다
Core Web Vitals와 ROI 우선순위로 AI 코드의 무게 잡기
[AI 활용법 7] 모듈화 임계값 — AI가 짠 코드를 쪼개는 시점
300줄, 50줄, 3단계. 숫자로 합의하면 논쟁이 줄어든다
[AI 활용법 6] ADR — 의사결정을 영속화하는 가장 가벼운 방법
왜 그렇게 결정했는지가 가장 자주 잊히는 정보다
[AI 활용법 5] Git 워크플로우 — AI에게 커밋을 시키기 전 합의할 것들
원자적 커밋, Conventional Commits, 푸시 전 체크리스트
[AI 활용법 4] 가드레일 — 모듈화·성능·UI를 AI에게 맡길 때
AI가 만든 코드가 다음 주에도 살아남게 만드는 규칙
[AI 활용법 3] 자율모드 — 안전한 위임의 기술
감독 없이 돌아가는 AI에게 무엇을 맡기고 무엇을 막아야 하는가
[AI 활용법 2] 컨텍스트 관리 — Obsidian, 메모리, 핸드오프
긴 세션이 망가지지 않게 만드는 외부 저장소 전략
[AI 활용법 14] 응답 프로토콜과 작업 보고 형식
모호하면 묻는다. 복잡하면 계획→승인→진행. 끝나면 한 자리 같은 형식으로 보고
[AI 활용법 13] Tool 사용 전략 — 검색 · MCP · 코드 실행, 언제 어느 것
환각이 의심되면 검색. 외부 시스템이면 MCP. 컴퓨테이션이면 실행. 셋의 경계 그리기
[AI 활용법 12] 문서화 3계층 — 주석 · 커밋 · 노트, 무엇을 어디에 쓰나
Locality · History · Context. 잘못된 자리에 쓰면 다음 주에 거짓말이 된다
[AI 활용법 11] 보안과 시크릿 관리 — 코드보다 먼저 새는 것은 프롬프트다
.env, ~/.ssh, ~/.aws — 모델 컨텍스트에 들어가지 않게 막는 4계층
[AI 활용법 10] 모바일 퍼스트와 접근성 — AI에게 _기본값_ 으로 시키는 법
320px, 44px 터치, WCAG AA. 명시 없으면 LLM은 1280px만 만든다
[AI 활용법 1] 정직성 — AI에게 맡길 때 가장 먼저 합의해야 하는 것
거짓말하지 않는 AI 운영의 기본 원칙
ERP
4 entries깃
2 entries데이터 분석과 머신러닝
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[파이썬][머신러닝] 데이터 분석과 머신러닝 - Interperting ML Model
데이터 시각화 및 모델 해석
[파이썬][머신러닝] 데이터 분석과 머신러닝 - Feature Importance
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[파이썬][머신러닝] 데이터 분석과 머신러닝 - Metrics
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학습 전 데이터 분리의 목적과 회귀 문제에 대해
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벡터와 매트릭스, 그리고 선형대수에 대해
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조건부 확률과 베이지안 통계란 무엇인가
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[파이썬][데이터분석] 데이터 분석과 머신러닝 - Hypothesis Test - 2
가설 검정에 대해 - 2
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가설 검정에 대해
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EDA와 그 방법에 대해
데이터 수집
2 entries데이터 엔지니어링
7 entries데이터베이스
2 entries라이브러리
1 entries밑바닥부터 시작하는 딥러닝
1 entries알고리즘
4 entries일상
7 entries장고
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공식문서 가이드를 따라가면서 공부하기
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[파이썬][라이브러리] Django 공식문서 - 6
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추천 시스템
1 entries코딩테스트
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[파이썬][백준 4892번] 숫자 맞추기 게임
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클라우드
1 entries키보드
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[프로젝트] PathSentinel — LLM 시대의 시크릿 스캐너
AI 에이전트가 ~/.ssh, ~/.aws, .env를 모델 컨텍스트에 넣기 전에 차단하기
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[프로젝트] LazyClaude — Claude를 위한 lazygit 스타일 대시보드
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[LazyClaude 심층 9] Computer Use · Memory · Advisor Lab — Anthropic 베타 3종 통합
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[LazyClaude 심층 8] Hook Detective — 90MB jsonl을 마이닝해 "왜 막혔지"를 찾기
block error 메시지 → hook id 칩 → 자동 점프. dispatcher 디코더로 node -e "…"를 사람이 읽는 체인으로
[LazyClaude 심층 7] Multi-provider 워크플로우 — 한 캔버스, 네 개의 CLI
노드의 assignee가 CLI를 정한다. claude · gemini · ollama · codex를 한 그래프에서 조립
[LazyClaude 심층 6] Auto-Resume — rate-limit과 context-full을 분류하고 재시도하기
exit reason classifier · exponential backoff · snapshot-hash stall detection
[LazyClaude 심층 5] Hyper Agent — 스스로 개선되는 sub-agent
메타-LLM이 sub-agent의 systemPrompt를 외과적으로 편집하고, .bak.md로 한 번에 되돌린다
[LazyClaude 심층 4] PWA + 72KB macOS .app — 패키지 매니저 없이 배포하기
Service Worker 한 장과 쉘 스크립트 한 줄로 "앱처럼" 만든다
[LazyClaude 심층 3] 첫 페인트 차단 풀기 — gzip · defer · dedupe
1.12MB → 270KB. CDN 600KB는 첫 페인트 뒤로 미루기
[LazyClaude 심층 2] 워크플로우 캔버스 최적화 — rAF 코얼레싱과 Map 캐시
mousemove당 100회 렌더 → rAF당 1회. O(N×E) → O(deg)
[LazyClaude 심층 10] Project-scoped sandbox — $HOME 격리와 setup helper
글로벌과 프로젝트, 두 스코프를 한 토글로. .claude/settings.local.json은 gitignore
[LazyClaude 심층 1] TTL + mtime 캐시 — 같은 파일을 두 번 파싱하지 않기
0.97s → 0.026s, 37배. 단순한 두 변수가 만든 차이