오늘 하루 동안 다섯 개 문제가 연쇄적으로 터졌다. 하나 고치면 다음 문제가 나왔다. 그 과정을 순서대로 기록한다.문제 1: 뉴스가 한 달 전 기사였다Whalyx 메인 페이지에 글로벌 경제 뉴스를 붙이려고 NewsAPI를 썼다. 근데 뉴스가 이상했다. 최신 헤드라인이 4월인데 3월 기사가 올라왔다.알고 보니 NewsAPI 무료 티어는 최근 1개월 이전 기사만 제공한다. 돈을 내야 실시간이다.해결책은 Google News RSS였다. API 키 없이 feedparser로 긁어오면 실시간 헤드라인이 들어온다.import feedparserfeed = feedparser.parse("https://news.google.com/rss/search?q=stock+market&hl=en-US&gl=US&ceid=U..
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Claude Code, 제대로 세팅하면 AI가 팀이 된다Claude Code를 처음 쓰는 사람 대부분이 같은 실수를 한다. CLAUDE.md 하나에 모든 걸 때려넣는다. 역할 지침, 코딩 컨벤션, 프로젝트 구조, 금지 사항까지. 처음엔 잘 된다. 근데 쌓이다 보면 어느 순간 331줄이 된다. 매 대화마다 그 331줄이 전부 컨텍스트에 올라간다. 세션이 1시간도 안 돼서 터진다.세팅을 잘못하면 AI가 멍청해진다. 세팅을 잘하면 AI가 팀이 된다. 그 차이를 직접 겪으면서 정리한 내용이다.왜 세팅이 중요한가Claude Code는 매 세션이 독립적이다. 어제 했던 작업, 정해뒀던 규칙, 쌓아온 컨텍스트가 세션이 끊기면 전부 사라진다. 영화 메멘토의 주인공처럼 깨어날 때마다 기억이 없다.그래서 두 가지를 해결해..
"신뢰감이 없어 보인다" — 피드백 하나로 Whalyx를 하루 만에 뜯어고쳤다2026-03-26 · 읽는 시간 약 7분아침에 지인한테 사이트 링크를 보냈더니 돌아온 말이 "이모지 때문에 신뢰감이 없어 보인다"였다. 그 말 하나로 오늘 하루 UI를 전면 개편했다. 이모지 제거, 다크/라이트 모드, 깨진 게이지 수정, 모바일 반응형, 실시간 Fed 금리 연동까지 — 오전 사이트와 오후 사이트는 완전히 다른 물건이 됐다.오전 사이트 — 뭐가 문제였나Whalyx는 SEC 13F 기관 투자자 포트폴리오 + 금리·주식·코인·부동산 자금 흐름을 한눈에 보여주는 투자 인텔리전스 대시보드다. 기능은 괜찮게 만들어졌다고 생각했는데, 지인 반응을 보니 눈에 보이는 것들이 문제였다.오전에 받은 피드백 목록이모지가 너무 많다 ..
Claude 3명이 팀 개발했더니 하루 만에 앱이 배포됐다2026.03.25 · 읽는 시간 약 7분PM한테 기획 맡기고, 백엔드한테 API 짜라 시키고, 프론트한테 UI 만들라고 했다.셋 다 Claude다. 그리고 하루 만에 서비스가 배포됐다.왜 이걸 만들었냐면워런 버핏이 어떤 종목을 팔고 있는지 알고 싶었다. SEC 공시 사이트 들어가면 있긴 한데, 분기별로 수백 페이지짜리 PDF를 뒤져야 한다. 드러켄밀러가 NVIDIA를 왜 샀는지, 소로스가 뭘 줄이고 있는지 — 이걸 실시간으로 한눈에 보여주는 서비스가 없었다.거기다 금리가 오르면 돈이 채권으로 가고, 금리가 내리면 주식·코인·부동산으로 간다는 건 다 알지만, 지금 금리가 몇 %고 각 자산군이 최근 30일 동안 얼마나 움직였는지를 한 화면에서 비교하..
코드를 직접 안 쓰고 실제로 운영 중인 카페에 투입할 수 있는 웹앱을 하루 만에 만들었다. 말이 안 되는 것 같지만 진짜다. 이 글은 그 과정을 솔직하게 정리한 글이다. --- 시작은 현실적인 불편함 카페를 운영하는 지인이 있다. 매일 아침 매니저들이 세 곳을 직접 돌아다니며 재고를 수기로 체크한다. - 매장 카운터 - 팬트리 - 사무실 어떤 품목이 부족한지 한눈에 볼 방법이 없다. 부족한 걸 발견하면 쿠팡을 따로 열어 검색하고 주문한다. 번거롭고 느리고, 타이밍을 놓치는 일도 자주 생긴다. 웹앱을 만들면 해결된다. 근데 나는 이걸 직접 코딩하지 않기로 했다. --- AI 에이전트에게 "어떻게"를 전부 맡겼다 사용한 건 Claude Code다. 터미널에서 돌아가는 AI 에이전트인데,..
1. 클래스(class) — 코드를 하나로 묶는 설계도AI 프로젝트에서 가장 많이 보는 구조가 클래스다. FLUX 이미지 생성기의 뼈대를 보자:class ImageGenerator: _gpu_lock = threading.Semaphore(1) def __init__(self): self.device = "cuda" self.dtype = torch.bfloat16 self.pipe = None def generate(self, prompt, width=768, height=768): image = self.pipe(prompt=prompt, width=width, height=height).images[0] return im..
들어가며이커머스 셀러라면 공감할 것이다. 상세페이지 하나 만드는 데 이미지 촬영, 편집, 카피라이팅, HTML 코딩까지 반나절이 넘게 걸린다.이 글에서는 **FLUX.1-dev(이미지 생성 AI)**와 **GPT(텍스트/HTML 생성)**를 조합해서, 제품 정보만 넣으면 상세페이지가 자동으로 나오는 파이프라인을 만들면서 겪은 기술적 삽질과 해결 과정을 정리한다. GCP L4 GPU(22GB VRAM) 환경에서 실제 동작하는 코드 기준이다.1. 전체 아키텍처: Image-First 워크플로우기존 방식은 GPT가 상세페이지 HTML을 쓰면서 동시에 이미지 프롬프트를 뽑고, FLUX가 생성하는 "한 방에 끝내기" 구조였다. 문제는 이미지 퀄리티를 사용자가 통제할 수 없다는 것.그래서 2단계 분리 구조로 바꿨다..
환경GPU: NVIDIA L4 (VRAM 22GB)모델: FLUX.1-dev (Transformer 12B + T5 Encoder 4.5B)양자화: BitsAndBytes 8-bit프레임워크: diffusers, transformers, torch오류 1. enable_model_cpu_offload() + 8-bit 양자화 동시 사용 시 OOM발생 상황FLUX.1-dev를 8-bit 양자화로 로드한 뒤, VRAM을 아끼려고 enable_model_cpu_offload()을 호출했더니 오히려 OOM이 발생했다.# 이렇게 하면 OOM 발생self.pipe = FluxPipeline.from_pretrained( FLUX_MODEL_ID, transformer=transformer, ..
