작은 팀은 어디에 경계를 그어야 하는가
영향도 추적기와 대비 검증기를 직접 만들어 토큰 69개짜리 시스템에 돌린 결과를 놓고, 앞 글들의 권고 중 틀린 것을 정정하고 우선순위를 다시 매긴다.
영향도 추적기와 대비 검증기를 직접 만들어 토큰 69개짜리 시스템에 돌린 결과를 놓고, 앞 글들의 권고 중 틀린 것을 정정하고 우선순위를 다시 매긴다.
SEED 팀이 직접 쓴 회고를 읽고 앞 글의 결론을 정정한다. V3를 다시 지은 이유는 확산이 아니라 고치기 두려웠기 때문이고, 저장소의 절반은 그 두려움을 없애는 장치다.
SEED Design이 토큰 DSL과 headless 분리, CDN 배포, AI 에이전트 표면에서 내린 선택 일곱 가지를 이유와 함께 정리하고, 컴포넌트 하나를 추가할 때 손대야 하는 지점을 센다.
당근 SEED Design의 5단 생성 파이프라인을 토큰 YAML부터 생성 CSS까지 층별로 읽고, 손으로 쓰는 것과 기계가 만드는 것의 경계를 확인한다.
원본 거리와 파생 위치를 구분하고, 이벤트 저장 뒤에 후속 처리를 예약하는 이유를 살펴본다.
거리축에서 계산에 쓸 기준점을 고르고, 정보가 모자랄 때 추정을 멈추는 이유를 설명한다.
하나의 위치 결과를 지도나 도식, 알림 문장에 재사용해 서로 다른 표현이 어긋나지 않게 하는 방법을 살펴본다.
개인 정보의 수명과 외부 요청, 결과 기록이 서로 다른 시점에 일어날 때 생기는 설계 문제를 살펴본다.
이름으로 추론하던 노드 종류를 외래키로 옮기고, 실행계획과 버퍼를 비교하며 잘못된 가정과 소프트 삭제 버그를 바로잡은 과정을 기록한다.
세 장의 정적 카드로 시작한 Kineto를 씬 단위 저널로 확장하며 스크롤 인덱스, 미디어 변형, 숫자 대비와 반응형 제목 배치를 다듬은 과정을 기록한다.
스크롤 위치를 페이지 번호로 바꾸는 일반적인 방법과 Kineto의 씬 단위 RailIndex 구현을 정리한다.
구현 클래스 없이 호출되는 함수형 인터페이스를 타깃 타입 추론부터 invokedynamic, 캡처, hidden class까지 따라간다.
yceffort 님이 제작하신 블로그 기본 썸네일 생성을 나중에 커스터마이징 할 수 있게 코드를 분석해본다.
선형 센서가 보내는 누적거리를 지도 좌표로 바꾸는 데이터 모델과 계산 과정을 정리한다.
JavaScript/TypeScript, 프론트엔드, Java, 백엔드, 수학, 컴퓨터과학 등 여러가지 컴퓨터공학에 어울리는 해결방식들을 사용해 복잡한 문제를 작게 나누고 해결한 과정을 기록한다.