Gemma 4 추론에서 4GB 노트북 GPU와 6코어 CPU 비교 — ABBA 재측정 결과 4.1배
같은 노트북에서 llama.cpp로 Gemma 4 E2B를 실행해 GTX 1650 Ti와 i7-10750H를 비교했습니다. GPU는 디코딩에서 4.14배, 프리필에서 3.42배 빨랐으며, ABBA 순서 측정으로 발열에 따른 측정 오차도 확인했습니다.
dev.to · 최신 글
로컬 AI 에이전트 둘이 사람 없이 앱을 만들 수 있을까요? 6번의 반복으로 시험했습니다
개발자 에이전트와 리뷰어 에이전트를 로컬 모델로 구성해 노트 앱을 만들고 여섯 차례 수정하게 했습니다. 협업과 파일 수정은 이뤄졌지만, 리뷰 기준이 없어 작은 코드 문제를 고치는 동안 사용성과 완성도는 놓쳤습니다.
Vim의 마지막 인사일까요? 이제 :q!를 입력할 때일까요?
AI가 코드를 대신 작성하면서 Vim을 배울 이유가 줄었을까요? 글쓴이는 Vim의 강점이 타이핑 속도가 아니라 코드 탐색과 정밀한 편집에 있다고 봅니다. AI가 작성한 코드를 다듬는 일이 늘수록 Vim의 편집 방식은 여전히 쓸모가 있다고 주장합니다.
OpenAI보다 나은 Codex 펫을 만들었습니다
개발자는 Codex 작업 상태를 보여주는 반려동물과 달리, 데스크톱에서 독립적으로 살아가는 Linux용 오픈소스 동반자 Mochi를 만들었습니다. 단일 행동 상태 머신과 로컬 맥락 감지, 관계 성장, 포커스 세션을 결합한 구조를 소개합니다.
문제는 직감이 아닙니다 — 바이브 코딩에서 빠진 절반
직감은 경험이 압축된 패턴 인식이며, 소프트웨어 개발에서도 쓸모 있는 출발점입니다. 다만 느낌을 검증의 끝으로 삼으면 위험합니다. 글은 AI가 만든 결과물을 깨뜨리고 이해한 뒤 안정화하는 개발 루프를 제안합니다.
모두 프롬프트를 더 잘 쓰려 합니다. 잘못된 기술을 연습하고 있습니다
글쓴이는 프롬프트를 다듬어도 답변의 정확성이 아니라 설득력만 높아진다고 주장합니다. AI가 만든 결과를 검증하고 의심하는 능력이 더 오래가는 경쟁력이며, 이를 키우려면 실제 상황에서 결과를 깨뜨려 보고 부작용을 확인해야 합니다.
AI가 코드를 쓰고 AI가 리뷰한다면, 개발자는 무엇을 검증해야 할까요?
AI가 구현과 테스트, 코드 리뷰까지 맡는 흐름에서는 모든 단계가 같은 오해를 공유할 수 있습니다. 개발자는 코드의 문법이나 테스트 통과 여부를 넘어 요구사항과 가정, 실패 위험, 설계가 실제 문제와 맞는지 검증해야 합니다.
Rails World에 못 가서 아쉬웠을까? 컨퍼런스에서 실제로 얻고 싶은 것
Rails World에 참석하지 못한 Ruby 개발자가 대형 행사와 소규모 컨퍼런스의 장단점, 사람을 만나고 새로운 아이디어를 얻는 경험을 돌아봅니다. 첫 컨퍼런스라면 작고 부담 없는 행사부터 시작하고, 자신이 속한 커뮤니티가 모이는 곳을 고르라고 권합니다.
백엔드 없는 백엔드: Neon Data API, RLS, 그리고 27가지 공격
브라우저에서 Neon Data API를 직접 호출하는 멀티테넌트 작업 보드의 보안 구조를 만들고, 27가지 공격과 네 가지 설정 실수로 검증합니다. RLS와 컬럼 권한을 함께 쓰면 대부분의 공격을 막지만, 토큰 만료 전 멤버를 제거해도 최대 15분가량 접근이 이어질 수 있어 실시간 멤버십 확인이 필요합니다.
임포스터를 뽑은 적이 없었습니다 — 역할 배정을 검증 가능하게 만들다
Among Us 오픈소스 클론의 역할 배정은 가장 높은 플레이어 ID를 가진 클라이언트가 임포스터를 자처하는 방식이었습니다. 개발팀은 Midnight의 Compact 계약과 커밋먼트, 비공개 증명을 이용해 역할 배정과 처치를 검증하는 Shadow Protocol을 만들었으며, 데모는 실제 블록체인 대신 같은 규칙을 검사하는 모의 원장으로 실행했습니다.
n8n AWS 문서를 따라 했더니 첫 명령부터 실패했습니다
Amazon Linux 2023에서 Docker를 설치해도 Compose 플러그인은 함께 설치되지 않아 `docker compose`가 실패합니다. 글은 플러그인 설치부터 Postgres를 사용하는 n8n 구성, EC2 보안 설정까지 단계별로 안내합니다.
INKSHIFT: 테이블을 바꿔도 예약은 그대로
INKSHIFT는 모임 계획을 공유하고, 일정 변경 뒤에도 참가자의 예약을 유지하는 앱입니다. Sanity의 Content Lake와 Workflows를 사용해 변경을 검토하고, 세션 ID를 보존해 장소만 옮깁니다. 동시 예약과 변경 이력 처리 방식도 소개합니다.
FinePrint: 해커톤 규정을 읽고 출품작을 점검하는 에이전트
FinePrint는 해커톤 규정을 구조화하고 출품자의 사실 진술과 대조해 자격 요건을 점검하는 에이전트입니다. 규정이 바뀌면 이전 출처와 새 출처를 보존하고, 판정 근거와 모델의 해석 차이도 함께 보여줍니다. 작성자는 테스트가 일반적인 자격 판정 정확도를 입증하지 않는다고 밝힙니다.
API의 새로운 사용자는 에이전트입니다
ApyHub 팀은 API 요청·테스트·MCP 도구 정의를 저장소의 Markdown 파일 하나로 관리하는 방식을 소개합니다. 요청을 에이전트가 실행하고, 테스트가 통과한 요청만 도구로 공개하며, MCP 호출도 CI에서 검증해 정의가 서로 어긋나는 문제를 줄입니다.
포인터는 화살표가 아닙니다 — C와 C++가 메모리를 다루는 방식
C와 C++의 포인터를 메모리 주소와 바이트 단위의 관점에서 설명합니다. 포인터 연산, 배열 인덱싱, 동적 할당, 가상 메모리와 세그멘테이션 오류가 어떻게 연결되는지 예제로 살펴봅니다. 다만 포인터를 단순한 정수로 보는 설명에는 언어 표준과 구현에 따른 주의점이 있습니다.
DEV에서 더 자주 읽혀야 할 여성 개발자 글 8편
SheShips가 DEV에 올라온 여성 개발자의 글 8편을 소개합니다. GitHub 데이터를 활용한 도구 제작부터 AI 에이전트 데모, 테스트를 갖춘 개인 웹 프로젝트까지 주제가 다양합니다.
Git 2.55 reftable 백엔드, 참조 1만 개 생성 시간 650ms에서 40ms로 단축
Git 2.55의 reftable은 참조를 대량으로 만들 때 기존 files 백엔드보다 10~60배 빠르고 디스크도 덜 씁니다. 하지만 여러 프로세스가 동시에 참조를 만들면 기본 잠금 대기 시간 탓에 실패가 잦아져, CI처럼 쓰기가 몰리는 저장소는 마이그레이션 전에 동시성 테스트가 필요합니다.
에이전트가 인용문마다 원문에서 근거를 찾도록 만들었습니다
NHTSA 차량 결함 기록을 검색하는 에이전트가 인용한 문구를 실제 출처 문서와 대조하고, 차량 적용 범위와 문서 간 충돌도 따로 확인합니다. 검색된 문서가 실제 인용의 근거인지 검증하고, 충돌을 사람의 승인 없이 확정하지 않는 설계를 소개합니다.
일회용 컴퓨터 164대와 해커톤 심사 — 아무도 물을 시간이 없던 질문
해커톤 출품작 164개의 저장소를 Fly.io Sprites의 일회용 Linux 머신에서 격리 실행해 빌드 여부를 확인한 도구와 결과를 소개합니다. 113개가 빌드에 성공했고, 저자는 점수 대신 객관적인 실행 단계와 실패 상태를 심사자에게 제공하자고 제안합니다.
Dev.to 9년치 데이터를 API로 분석했더니 예상과 달랐습니다
Dev.to API로 팔로워와 게시물 데이터를 모아 9년간의 활동을 비교했습니다. 팔로워 수와 조회수는 독자 반응을 제대로 나타내지 않았고, 오래된 분석 데이터에는 누락이 있어 지표를 해석할 때 데이터 범위와 댓글 깊이를 살펴야 한다고 설명합니다.