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2026년에 웹을 C로 만든다고요? 미친 선택이 아니라 미래일 수도 있습니다

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C와 CGI로 만든 상용 웹 앱 사례를 바탕으로, 의존성 최소화와 코드 이해 가능성이 공급망 공격 및 AI 생성 코드 시대에 실용적인 선택이 될 수 있다고 주장합니다. 다만 C의 메모리 안전성과 팀 규모에 따른 한계도 짚으며, 요점은 C 자체보다 복잡성을 기본값으로 삼지 않는 데 있다고 설명합니다.

AI가 코딩의 즐거움을 빼앗았습니다

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코딩 에이전트가 일을 대신하면서 코드를 짜며 몰입하던 시간과 유능하다는 감각을 잃었다는 개발자의 글입니다. 댓글에서는 코딩의 즐거움이 문제 해결 과정과 집중에 있었는지 돌아보고, 에이전트에 맡길 일과 직접 풀 일을 나눠 보자는 의견이 나옵니다.

버그는 로직이 아니라 경계에서 발생합니다

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HivePlane v0.2.0의 현장 테스트에서 메모리 테스트가 놓친 결함은 값이 데이터베이스나 API 경계를 넘을 때 드러났습니다. 글은 PostgreSQL을 포함한 실제 환경에서 경계 간 데이터 변환과 상태를 검증해야 한다고 설명하며, 댓글에서는 백업 복원 검사의 실제 스키마 확인이 빠졌다는 점을 짚습니다.

AI가 저를 세 번 무대에 세웠습니다. 그래도 대중 연설은 여전히 좋아하지 않습니다

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법원 직원인 글쓴이는 AI 파일럿 두 건을 진행한 경험을 세 차례 발표하며, 소규모 실험의 승인 조건과 실패에서 얻은 교훈을 공유합니다. 자동화가 데이터 품질 문제에 막히면 중단하고 기존 양식이나 업무 절차를 바꾸는 편이 나을 수 있다고 설명하며, AI가 각 프로젝트에서 맡은 역할도 구분합니다.

8분 만에 공개된 앱, Cursor 덕분일까 명세 덕분일까

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작성자는 Cursor에 구체적인 프롬프트를 한 번 넣어 USD/MXN 팁 계산기를 만들고 GitHub Pages에 공개하기까지 8분이 걸렸다고 기록합니다. 빠른 구현을 가능하게 한 요인은 도구만이 아니라 입력 검증, 화면 구성, 제외 기능까지 미리 정한 명세였으며, 별도 검토에서 명세의 빈틈도 발견됐습니다.

Scope-Creep Guard: 계약 범위를 벗어난 요청을 찾아주는 로컬 Gemma 도구

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Scope-Creep Guard는 계약 내용과 고객 요청을 대조해 추가 작업 여부와 근거 조항을 제시하는 프리랜서용 도구입니다. 로컬 Gemma 모델로 분석하고 추가 시간과 비용, 고객에게 보낼 답변 초안까지 만듭니다. 배포된 데모는 미리 저장한 샘플 결과를 보여주며, 실제 분석은 Ollama를 설치해 로컬에서 실행해야 합니다.

DEV 피드를 새 탭에서 보는 브라우저 확장 프로그램

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DEV Tab은 새 탭을 DEV 게시물 피드로 바꾸는 무료 오픈소스 브라우저 확장 프로그램입니다. 피드 캐시와 태그 필터를 제공하며, API 키를 연결하면 개인 대시보드와 읽기 목록, 의미 검색도 이용할 수 있습니다.

Tinker로 Qwen3-8B 미세 조정하기: 정확도 50%에서 76%로, 예산은 빠르게 소진

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개발자는 Tinker로 Qwen3-8B를 미세 조정해 입력 프롬프트의 복잡도를 5단계로 분류하는 모델을 만들었습니다. 평가 데이터 50개에서 기본 모델은 50%, 학습 예시 2,500개를 쓴 모델은 76%를 기록했지만, 예시 50개로 학습한 모델의 86%보다 낮았습니다. 작은 평가셋과 AI 생성 데이터의 라벨 일관성이 결과 해석을 제한합니다.

IRS 규정의 'partner'→'pareja' 오역은 잡고 'return'→'devolución' 오역은 놓친 오프라인 기계번역 검사기

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SecondRead는 기계번역 후편집자가 의미 오류가 생겼을 법한 문장을 먼저 검토하도록 XLIFF 파일의 문장별 위험도를 매기는 오프라인 도구입니다. 소형 모델을 미세조정해 WMT 테스트에서 대형 모델과 비슷한 순위를 냈지만, 실제 공공기관 문서에서는 오류 탐지율이 낮았고 문맥에 따른 어휘 오역을 놓쳤습니다.

ShutterHunt: 밖으로 나가 사진을 찍게 하는 퀘스트 게임

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ShutterHunt는 사진 과제를 수행하고 Gemma 3n의 평가와 촬영 피드백을 받는 Android 앱입니다. 모델을 휴대전화에 내려받아 실행하므로 인터넷 연결 없이 사진을 판정합니다. 개발 과정에서 사진 방향 오류와 모델의 잘못된 JSON 출력을 해결한 경험도 소개합니다.