전체 글 (87) 썸네일형 리스트형 Claude Opus 5.5 vs Fable 5.1, 그래서 뭘 써야 할까? 최상위 모델이 몇 주 간격으로 계속 나오다 보니, 막상 Claude를 사용할 때 이런 생각이 든다.“그래서 지금은 무슨 모델을 써야 하지?”최근 한 달 정도 Claude Opus 5.5와 Fable 5.1을 번갈아 사용하면서 느낀 점과 공식 자료를 기준으로, 두 모델을 어떻게 선택하면 좋을지 간단하게 정리해봤다.결론부터 말하면 나는 Opus 5.5를 기본 모델로 사용하고, 정말 어려운 작업만 Fable 5.1로 올리는 방식을 추천한다.1. 결론부터세 줄로 정리하면 다음과 같다.일반적인 개발·리팩터링·코드 리뷰는 Opus 5.5비용과 속도까지 고려하면 Opus 5.5가 유리복잡한 판단이나 보안 리서치처럼 특정 작업은 Fable 5.1을 고려특히 중요한 것은 두 모델의 성능 차이가 생각보다 크지 않다는 점이.. Claude MCP 생태계 정리: AI 개발자를 위한 필수 MCP 추천 최근 Model Context Protocol (MCP) 생태계가 빠르게 확장되고 있다.MCP는 AI 모델이 외부 도구, 데이터, 시스템과 연결될 수 있도록 하는 표준 인터페이스다.쉽게 말하면:LLM + Tool + Data + Workflow 을 연결하는 AI 도구 인터페이스 표준이라고 볼 수 있다.예를 들어 AI가 다음과 같은 일을 할 수 있게 된다.파일 읽기데이터베이스 조회API 호출브라우저 자동화프로젝트 관리즉 AI를 단순한 챗봇에서 “실행 가능한 Agent”로 확장하는 기술이다.AI 기술 패러다임 변화AI 개발 환경은 다음과 같은 흐름으로 발전해 왔다.2023 LLM2024 RAG2025 AI Agent2026 MCP Ecosystem 과거에는 모델 성능이 중요했다면현재는 모델 + 도구 + 데이.. 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.. Jinja 템플릿, 꼭 써야 할까? 그냥 파이썬 변수로 하면 안 되나요? 데이터 엔지니어나 백엔드 개발을 하다 보면한 번쯤 .jinja 혹은 .jinja2 파일을 보게 됩니다.처음 보면 이런 생각이 들죠.“그냥 f-string으로 변수 치환하면 되는 거 아닌가?”“굳이 .jinja를 쓸 필요가 있을까?”저도 처음엔 그렇게 생각했습니다.하지만 실제로 Airflow, dbt, Flask 같은 프레임워크를 다루다 보면Jinja가 필요한 이유가 명확해집니다.오늘은 **“Jinja가 왜 필요한지, 그냥 파이썬 문자열 포맷팅으로는 안 되는 이유”**를 정리해봅니다.1. Jinja란?Jinja는 파이썬 기반의 템플릿 엔진입니다.HTML, SQL, YAML, JSON 등 문자열을 동적으로 생성할 때 사용됩니다.대표적으로 다음과 같은 곳에서 쓰입니다:사용처설명Flask / DjangoHTML.. 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음