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27 articles published

Tutorial

2026-05-11 09:00

14 min read

GitHub Pages 블로그를 구글 검색에 노출시키기 (Search Console 편)

정적 블로그를 배포만 해선 구글에 안 뜬다 — Search Console 속성 등록, 소유권 확인, sitemap.xml 제출, URL 색인 요청까지 GitHub Pages + Next.js 기준으로 정리.

#google-search-console #seo #github-pages+3

Project

2026-05-10 20:30

15 min read

Claude Code 스킬 제작기 — 회사 PPT 템플릿을 자동화하다 오픈소스까지

Braincrew 사내 PPT 템플릿을 매번 손으로 채우던 일을 Claude Code 스킬로 자동화한 과정 — 이미지 기반 PPTX 한계, 편집 가능 PPTX로의 개선, 그리고 오픈소스 버전(oh-my-slides)에서는 회사 템플릿 대신 사용자 PPTX를 받아 에셋을 추출하는 구조까지.

#claude-code #skill #opensource+2

Tutorial

2026-05-10 09:00

11 min read

정적 블로그에 댓글 시스템 도입하기 (Giscus 편)

Next.js 정적 블로그에 GitHub Discussions 기반 Giscus 댓글을 붙이기 위한 사전 설정 — Discussions 활성화부터 카테고리 생성, Giscus 앱 설치, 설정값 수집까지.

#giscus #github-discussions #comments+2

Study

2026-05-08 22:15

14 min read

AI 시대의 Python 컨벤션 — Ruff·Pre-commit·CLAUDE.md로 코드 멱등성 잡기

AI가 코드를 짜는 시대, 사람의 리뷰 속도는 더 이상 따라가지 못한다. 누가 썼든 같은 기준으로 정규화되도록 시스템을 짜야 한다. Ruff·Pre-commit부터 mypy·pytest, CLAUDE.md까지의 5-layer 스택을 정리한다.

#python #ruff #linter+2

Paper Review

2026-05-05 16:20

16 min read

[논문 리뷰] EnterpriseRAG-Bench: 사내 지식 RAG 벤치마크

위키·뉴스 데이터에 치우쳐 있던 RAG 벤치마크의 한계를 지적하고, Slack·Gmail·Jira 등 9종 사내 소스를 모사한 50만 문서 규모의 합성 코퍼스와 500개 질문셋을 제안한 논문.

#RAG #benchmark #evaluation

Paper Review

2026-04-30 22:30

13 min read

[논문 리뷰] SEISMIC — Learned Sparse Retrieval을 마이크로초 단위로 끌어내리기

SPLADE 같은 Learned Sparse Retrieval은 좋지만 느렸다. 1차 검색에 100ms. SEISMIC은 'Concentration of Importance' 한 가지 관찰에서 출발해 같은 정확도를 0.3ms에 — 100배 이상 빠르게 만든다. SIGIR 2024 best paper 후보로 꼽힌 IR 인덱스 구조.

#RAG #retrieval #sparse+1

Study

2026-04-28 23:05

13 min read

리눅스 텍스트 처리 — sed, awk, cut, sort, uniq, xargs 실전 정리

파이프로 연결되는 7~8개의 작은 도구가 곧 데이터 처리 언어다. 한 줄짜리 명령으로 로그를 분석하고 CSV를 다듬는 실전 패턴 위주로 정리.

#linux #cli #text-processing

Study

2026-04-22 21:40

12 min read

SSH·SCP·Rsync — 원격 접속과 파일 동기화 한 묶음

원격 서버 접속, 키 인증, ~/.ssh/config로 별명 만들기, 포트 포워딩, 그리고 파일 옮기는 scp/rsync까지. 실전에서 매일 쓰는 패턴 위주로 정리.

#linux #cli #ssh+1

Study

2026-04-15 20:35

11 min read

리눅스 네트워크 디버깅 — ss, curl, dig, tcpdump 실전 정리

포트가 열려있는지, 도메인이 어디로 가는지, 연결이 어디서 끊기는지 — 네트워크 문제를 좁혀가는 CLI 도구 한 묶음. ss · curl · dig · ping · traceroute · tcpdump.

#linux #cli #network

Study

2026-04-09 22:25

14 min read

리눅스 권한 정리 — chmod, chown, sudo와 그 너머

ls -l의 그 알 수 없는 'drwxr-xr-x'를 읽는 법부터, chmod의 숫자/기호 두 가지 표기, chown으로 소유권 옮기기, sudo의 올바른 쓰임, 그리고 setuid·sticky bit까지.

#linux #cli #permissions

Study

2026-04-02 21:50

15 min read

리눅스 프로세스·리소스 모니터링 — top, htop, ps, df 실전 정리

CPU·메모리·디스크가 어떻게 쓰이고 있는지 빠르게 확인하는 명령어들. top·htop·btop으로 한눈에, ps로 프로세스 콕 집기, free·df·du·iostat까지 흐름 순서로 정리.

#linux #cli #monitoring

Study

2026-03-26 23:10

16 min read

리눅스 로그 보는 명령어 정리 — tail, less, journalctl, lnav

서버에서 장애 조사할 때 가장 먼저 손이 가는 도구들. tail로 따라가기, less로 탐색, journalctl로 systemd 로그 보기, lnav 같은 현대적 대안까지 정리.

#linux #cli #logging

Study

2026-03-19 22:00

6 min read

파일 검색 명령어 정리 — find, grep, fd, ripgrep

터미널에서 '그 파일 어디 있더라'와 '이 단어 어느 파일에 있더라'를 빠르게 해결하는 네 가지 도구 — find, grep, fd, ripgrep을 한 번에 정리한다.

#linux #cli

Study

2026-03-12 19:45

7 min read

man이 너무 길 때 — tldr로 리눅스 명령어 빠르게 익히기

man 페이지를 끝까지 읽지 않고도 자주 쓰는 옵션 한두 개만 빠르게 확인하고 싶을 때, tldr이 가장 편하다. 설치부터 실전 활용까지 정리.

#linux #cli

Study

2026-03-05 21:30

7 min read

혼자 써도 따라야 할 Git Convention — 커밋 메시지부터 브랜치까지

Conventional Commits, 브랜치 네이밍, PR 템플릿 — 협업 없이 혼자 쓰는 프로젝트라도 컨벤션을 정해두면 미래의 내가 고마워한다.

#git #convention #workflow

Study

2026-02-26 20:00

7 min read

Git 시작하기 — 가장 자주 쓰는 명령어 9개

Git을 처음 만지는 사람이 첫 commit부터 push까지 걸어가는 데 필요한 9개 명령어를 흐름 순서대로 정리한다. config / init / status / add / commit / remote / push / clone / pull.

#git #github

Study

2026-02-19 22:40

8 min read

Markdown 정복기 (3) — GFM과 MDX 확장 문법

Markdown 시리즈 3편(완). GitHub Flavored Markdown(체크박스, 각주, 자동 링크 등)부터 MDX의 React 컴포넌트 임베딩까지, 표준을 넘어서는 확장 문법을 정리한다.

#markdown #GFM #MDX

Study

2026-02-12 21:15

8 min read

Markdown 정복기 (2) — 코드, 표, 이미지

Markdown 시리즈 2편. 자주 쓰지만 자주 깨지는 영역 — 코드 블록(언어 지정, 라인 강조), 표(정렬), 이미지(크기·캡션)를 정리한다.

#markdown #writing

Study

2026-02-05 14:30

6 min read

Markdown 정복기 (1) — 기본 문법 한 번에 정리

Markdown 시리즈 1편. 헤딩, 강조, 리스트, 링크, 인용 등 어떤 환경에서도 통하는 기본 문법을 한 번에 정리한다.

#markdown #writing

Study

2026-02-02 15:40

9 min read

프롬프트 최적화 기법 비교 — APE · ProTeGi · MetaSPO · GEPA, 언제 무엇을 쓸까

자동 프롬프트 최적화의 4대 접근(APE / ProTeGi / MetaSPO / GEPA)을 한 자리에 두고, 알고리즘 패러다임·샘플 효율·전이 가능성·해석 가능성으로 비교한다. 마지막으로 실무에서 어떤 조합으로 묶어 쓰면 좋은지 정리.

#prompt-optimization #survey #DSPy

Paper Review

2026-01-28 20:15

9 min read

[논문 리뷰] GEPA — 자연어 피드백으로 진화하는 프롬프트, RL을 이긴다

스칼라 보상 대신 자연어 피드백으로 프롬프트를 진화시키는 알고리즘. 유전 + 파레토 + 반성적 돌연변이 세 축으로 GRPO 대비 35배 적은 샘플로 더 높은 성능을 낸다.

#prompt-optimization #GEPA #evolutionary-algorithm+1

Paper Review

2026-01-22 22:30

9 min read

[논문 리뷰] MetaSPO — 태스크를 가로지르는 시스템 프롬프트를 메타러닝하기

프롬프트를 태스크별로 일일이 튜닝하는 게 아니라, 모든 태스크에 공통으로 좋은 시스템 프롬프트를 메타러닝으로 학습한다. Bilevel 최적화 + Beam Search로 5개 벤치마크에서 미지 태스크 일반화를 검증한 NeurIPS 2025 논문.

#prompt-optimization #meta-learning #NeurIPS-2025

Study

2024-08-15 09:00

10 min read

[NLP] Feed-Forward Network — Transformer의 숨은 표현력 (FFN, GELU, SwiGLU, MoE)

Attention이 토큰끼리 섞는 일을 한다면, FFN은 각 토큰을 변환하는 역할을 한다. 단순한 2층 MLP이지만 모델 전체 파라미터의 약 2/3를 차지하는 이 컴포넌트의 구조, 활성 함수 변천(ReLU → GELU → SwiGLU), key-value memory 해석, MoE까지 정리한다.

#transformer #FFN #feed-forward+4

Study

2024-08-01 09:00

9 min read

[NLP] Layer Normalization & Residual Connection — Transformer를 깊게 쌓는 비결 (Pre-LN vs Post-LN)

Transformer가 12층, 24층, 96층까지 깊게 쌓일 수 있는 이유는 Residual Connection과 Layer Normalization 두 컴포넌트 덕분이다. 각각의 역할, BatchNorm과의 차이, 그리고 Pre-LN vs Post-LN 트레이드오프를 정리한다.

#transformer #layer-norm #residual-connection+4

Study

2024-07-15 09:00

9 min read

[NLP] Positional Encoding 이해하기 (왜 sin/cos인가?)

Self-Attention은 토큰 순서를 모르기 때문에 위치 정보를 따로 주입해야 한다. Transformer가 사용한 sin/cos Positional Encoding의 수식, 왜 이런 형태인지, 학습 가능한 임베딩과의 차이를 정리한다.

#transformer #positional-encoding #sin-cos+3

Study

2024-07-01 09:00

9 min read

[NLP] Transformer 3가지 Attention 자세히 보기 (Encoder/Decoder Self-Attention, Cross-Attention, Multi-Head)

이전 글에서 등장한 Transformer의 3가지 Attention(Encoder Self-Attention, Decoder Masked Self-Attention, Encoder-Decoder Attention)이 각각 어떻게 동작하는지, 그리고 Multi-Head Attention이 왜 필요한지 정리한다.

#transformer #attention #self-attention+5

Study

2024-06-24 09:00

7 min read

[NLP] Attention 쉽게 이해하기 (Query, Key, Value, Transformer에서의 attention 3종류)

Transformer를 이해하기 위한 첫걸음으로 Attention의 직관, Q·K·V의 역할, Scaled Dot-Product Attention 수식, 그리고 Transformer 내부에 등장하는 3가지 Attention 종류를 정리한다.

#transformer #attention #NLP+2