전체 글 (88) 썸네일형 리스트형 Claude Opus 5.5 vs Fable 5.1, 그래서 뭘 써야 할까? 최상위 모델이 몇 주 간격으로 계속 나오다 보니, 막상 Claude를 쓸 때 이런 생각이 든다."그래서 지금은 무슨 모델을 써야 하지?"Fable 5.1(9월 1일 출시)과 Opus 5.5(9월 22일 출시)를 써 보면서 느낀 점과 공식 자료를 기준으로, 두 모델을 어떻게 고르면 좋을지 정리했다.처음 올릴 때 "한 달 정도 번갈아 썼다"고 적은 것은 정확하지 않았다. Opus 5.5가 9월 22일에 나왔으니 글을 올린 10월 6일 기준으로 길어야 2주였다. 이번에 수치를 출처와 다시 대조하고 두 달 치 내 사용 기록도 넣었다. 고친 내용은 맨 아래 각주에 모았다.결론부터 말하면 다시 확인해도 답은 같았다. Opus 5.5를 기본으로 쓰고, 정말 어려운 작업만 Fable 5.1로 올린다.1. 결론부터세 줄.. Claude MCP 생태계 정리: AI 개발자를 위한 필수 MCP 추천 (2026년 10월 최신화) MCP 서버를 이것저것 붙여 두다 보면 이런 질문이 남는다."추천 목록대로 MCP를 다 붙였는데, 정작 매일 쓰는 건 몇 개일까?"이 글은 2026년 3월에 쓴 MCP 정리 글을 10월 기준으로 최신화한 것이다. 반년 사이 스펙은 stateless로 바뀌는 큰 개정을 거쳤고, 추천한 서버 일부는 벤더 원격 서버로 바뀌거나 아카이브됐다. 다시 읽어 보니 3월 글을 쓸 때 MCP는 이미 Linux Foundation 산하 재단으로 옮겨 간 뒤였는데, 그것도 빠져 있었다.결론부터 말하면, MCP는 많이 붙이기보다 벤더 공식 원격 서버 몇 개만 두고 권한과 컨텍스트 비용을 관리하는 쪽이 낫다. 최근 2개월 동안 내가 Claude Code에서 부른 도구 중 MCP는 1% 남짓이었고, 연결한 커넥터 13개 중 실제.. Claude Code 6개월 써보고 정리한, Claude 잘 쓰는 법 (CLAUDE.md·훅·메모리·검증) Claude Code를 반년 동안 매일 쓰다 보니 이런 질문이 남았다."Claude Code를 매일 쓰면 정말 '잘' 쓰게 될까, 아니면 익숙해지기만 할까?"3월 중순에 Claude Code를 설치했고, 4월부터 10월 중순까지 업무 도구로 썼다. 이 기간 직접 입력한 프롬프트가 2,711건이고, 평일 4일 중 3일은 Claude Code를 켰다.다룬 일은 여러 업무 프로젝트의 개발부터 문서 작업까지 폭넓었다. 업무 특성상 프로젝트의 구체적인 내용은 일반화해서 적는다.결론부터 말하면, 잘 쓰는 법은 프롬프트 문장력에 있지 않았다. Claude가 일하는 환경(지침·훅·메모리)을 먼저 설계하고, '다 됐다'는 보고를 검증하는 습관이 훨씬 효과가 컸다. 그리고 익숙해질수록 덜 묻고 크게 맡기게 됐다.세팅(2~.. uv 실무 가이드 (Python 패키지 매니저) FastAPI · 테스트 · 정적분석 · CI/CD · Docker까지uv는 pip/venv/poetry를 대체할 수 있는 초고속 Python 패키지 매니저다.이 글에서는 실무에서 바로 쓰는 세팅을 정리한다. 1️⃣ 설치 (Windows / macOS)🪟 Windows irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iexuv --version 🍎 macOS curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shuv --version 2️⃣ 기본 프로젝트 세팅 uv inituv venvuv sync 생성 구조: pyproject.tomluv.lock.venv/ 파일 역할파일역할pyproject.toml의존성 선언uv.lock정확한 버전 고정... 신협 모아모아통장 후기｜소액 고금리 파킹통장 찾는다면 연 5% 가능? 요즘 금리 변동성이 커지면서파킹통장 추천 / 고금리 입출금통장 / 비상금 통장 검색하시는 분들 정말 많죠.저 역시✔ 언제든 꺼내 쓸 수 있고✔ 소액이라도 이자는 챙길 수 있는고금리 파킹통장을 찾다가👉 신협 모아모아통장을 알게 되어 직접 가입해봤습니다.신협 모아모아통장이란?신협 모아모아통장은소액 예치금에 대해 상대적으로 높은 금리를 제공하는입출금 자유 파킹통장입니다.특히✔ 비상금 통장✔ 월급 통장 분리✔ 단기 자금 대기용으로 활용하기 좋아최근 MZ세대 파킹통장 추천 상품으로 많이 언급되고 있어요.신협 모아모아통장 금리 (연 최고 5.0%)가장 많이 궁금해하시는 부분이 바로 금리죠.50만 원 이하 예치 시기본 금리 + 우대 금리 적용👉 연 최고 5.0% 수준예치 금액에 따라구간별 차등 금리가 적용되기 때.. RBAC 모델 정리 기업 시스템을 구축할 때 가장 먼저 고민해야 하는 부분 중 하나가 **권한 관리(Access Control)**입니다.특히 조직 규모가 커지거나 서비스가 복잡해질수록, “누가 어떤 기능을 사용할 수 있는가?”라는 문제는 보안과 직결됩니다.이때 가장 널리 쓰이는 권한 관리 방식이 바로 RBAC(Role-Based Access Control), 즉 역할 기반 접근 제어 모델입니다. RBAC란 무엇인가?**RBAC(Role-Based Access Control)**은사용자가 어떤 ‘역할(Role)’을 갖는지에 따라 접근할 수 있는 기능·데이터·리소스를 결정하는 방식의 권한 관리 모델입니다.즉, 권한을 사용자에게 직접 부여하지 않고,역할에 권한을 부여한 뒤 사용자는 그 역할을 할당받는 구조입니다.예시로 보면 이.. PostgreSQL 테이블스페이스 생성 방법 정리 (Rocky Linux / RHEL 기반) PostgreSQL 운영 환경에서 데이터 종류별로 디스크를 분리하거나, I/O 성능을 최적화하기 위해 테이블스페이스(TableSpace) 를 사용하는 경우가 많습니다. 특히 데이터 규모가 커질수록 테이블스페이스 분리는 성능과 운영 안정성 모두에 큰 도움이 됩니다.이번 글에서는 PostgreSQL 16 기준으로 다음과 같은 네 가지 테이블스페이스를 생성하는 과정을 정리합니다.ts_data_ehts_data_lfts_data_dsts_data_st테이블스페이스는 반드시 PostgreSQL 데이터 디렉토리(data_directory) 바깥에 위치해야 한다는 점에 유의해야 합니다.1. 테이블스페이스용 디렉토리 생성테이블스페이스는 PostgreSQL이 직접 관리하는 데이터 디렉토리 내부가 아닌, 외부 경로에 만들.. [Pandas] iterrows()를 to_dict('records')로 바꾸면 어떤 점이 좋아질까? Pandas로 ETL 작업을 하다 보면, DataFrame을 반복하며 각 행(row)을 처리해야 하는 순간이 자주 찾아옵니다.이때 많은 초중급 개발자들이 자연스럽게 사용하는 방식이 바로 iterrows()죠.하지만 DataFrame 처리량이 커지기 시작하면 성능이 급격히 저하되고, dtype 변질·병렬 처리 문제까지 겹쳐 유지보수가 어려워지곤 합니다.그래서 실무에서는 iterrows() 대신 to_dict('records') 로 변환해 사용하는 방식이 더 효율적인 경우가 많습니다.오늘은 두 방식의 장단점과 실무에서의 선택 기준을 정리해보겠습니다.[1] iterrows() 사용 시 문제점iterrows()는 각 행을 Pandas Series로 반환합니다.문제는 Series로 반복하는 방식이 다음과 같은 단.. 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음