지식 지도 — Knowledge Index

ESLint와 Prettier 설정 충돌로 삽질한 경험, 누구나 있을 것이다. Biome는 이 둘을 하나로 합치고 속도까지 잡았다.

node_modules가 1GB를 넘어가고 npm install이 5분 걸리던 프로젝트가, pnpm으로 바꾸니 용량도 속도도 절반이 됐다.

프론트엔드, 백엔드, 공통 라이브러리를 각각 다른 레포에서 관리하다가 동기화 지옥을 겪었다. Turborepo로 모노레포를 구성한 이야기.

npm install이 3분 걸리던 프로젝트가 bun install로 10초. 빠르다는 건 알겠는데, 실제로 프로덕션에 쓸 수 있을까?

혼자 개발하면 코드 리뷰를 받을 수 없다고 생각했는데, AI 코드 리뷰 도구가 그 역할을 해줬다. PR마다 자동으로 리뷰받는 세팅을 정리했다.

LLM API를 처음 연동했을 때 토큰 비용 폭탄, 응답 지연, 할루시네이션에 당황했다. 실제로 배운 LLM API 활용법을 정리했다.

AI가 파일을 읽고, DB를 조회하고, API를 호출할 수 있게 해주는 MCP. USB처럼 AI와 도구를 표준화된 방식으로 연결하는 프로토콜을 정리했다.

ChatGPT는 질문에 답하지만, AI Agent는 스스로 계획하고 도구를 사용해 작업을 완료한다. 이 차이가 왜 중요한지 정리했다.

AI에게 '로그인 만들어줘'라고 했더니 엉망인 코드가 나왔다. 프롬프트를 구조화하니 결과물이 완전히 달라졌다.

세 가지 AI 코딩 도구를 실제로 써보고 비교했다. 자동완성, 코드 생성, 리팩토링 각각 어디가 강한지 솔직한 후기.

10MB 이미지 업로드는 됐는데 2GB 동영상은 타임아웃이 났다. 청크 업로드, presigned URL, 그리고 재시도 로직까지 정리한 이야기.

알림 하나 보내는 건 쉽지만, 알림이 많아지면서 중복 방지, 선호도 관리, 재시도까지 고려하면 완전히 다른 문제가 된다.

SQL LIKE 검색으로 시작했다가 한계를 느꼈고, Elasticsearch를 도입했다가 운영 비용에 놀랐다. 검색 시스템의 트레이드오프를 정리했다.

결제 API 연동이 끝이 아니었다. 중복 결제 방지, 환불 처리, 멱등성까지 고려하니 결제 시스템이 왜 어려운지 뼈저리게 느꼈다.

인스타그램처럼 피드를 만들려고 했는데, 팔로워 100만 명인 사람이 글을 올리면 어떻게 되는 걸까? Push와 Pull 모델의 트레이드오프를 정리했다.

1:1 채팅은 쉬웠는데 그룹 채팅, 읽음 표시, 오프라인 메시지까지 고려하니 완전히 다른 문제였다.

URL 줄이는 거 뭐가 어렵겠어? 했는데, 해시 충돌, 만료 정책, 리다이렉트 성능까지 고려하니 시스템 디자인의 축소판이었다.

느리다고 느껴서 감으로 최적화했는데 오히려 더 느려졌다. 프로파일러로 병목을 정확히 찾는 법을 배운 이야기.

앱을 오래 쓰면 느려지는 이유가 메모리 누수였다. Chrome DevTools Memory 탭으로 범인을 찾는 과정을 정리했다.

배포 후 '잘 되는데요?' 했는데 사용자만 에러를 겪고 있었다. Sentry 도입 후 에러를 실시간으로 잡게 된 이야기.