직장 생활하며 콘텐츠로 지식을 나누는 사람, 평소엔 뭘 합니까? 직접 물어보세요. 전부 답해 드립니다.
진행Hong 판교 플랫폼 서버 개발 · 지식공유자
둘 다 신청할 수 있습니다. 한 계정당 종류별 한 번입니다.
라이브가 끝난 뒤 다섯 분을 따로 모셔 1:1 무료 멘토링을 합니다. 정해진 길이는 없고 일정은 메일로 맞춥니다.
라이브에 참가한 분께 Hong 강의 쿠폰을 드립니다. 라이브 뒤 어떤 강의가 필요한지 메일로 묻고 보내 드립니다. 한 분당 한 장.
前 블록체인·메타버스 백엔드 개발. 모든 강의의 촬영과 커리큘럼을 팀과 함께합니다.
13년차 백엔드 서버 개발자. 국내 기업을 거쳐 실리콘밸리로 옮겼습니다.
現 네이버 · 前 신세계 그룹 · 前 헬스케어 스타트업.
초당 500,000건 규모 트래픽 환경을 다룹니다.
네이버를 거쳐 토스로 옮긴 서버 개발자입니다.
합류 대기 중인 팀원. 라이브에서 먼저 소개할지도 몰라요.
합류 대기 중인 팀원. 어떤 회사, 어떤 분야인지는 아직 비밀입니다.
판교에서 플랫폼 서버를 개발하며 콘텐츠를 만드는 Hong이 여는 무료 Q&A 라이브입니다. 주제는 정하지 않았고, 여러분이 남기는 질문이 곧 주제가 됩니다. 현업에서 무엇을 하는지, 콘텐츠는 어떻게 만드는지, AI 코딩 도구는 어떻게 쓰는지 무엇이든 물어보세요. 못 오셔도 녹화본으로 볼 수 있습니다.
Hong과 팀이 만든 강의입니다.
모든 글은 직접 돌려 보고 잰 결과로 씁니다.
검색엔진이 쓰는 dense 벡터와 sparse 벡터가 각각 무엇을 잘 찾고 무엇을 놓치는지, 두 검색 결과를 순위로 합치는 RRF가 어떻게 계산되는지 설명합니다. 의류 상품 1만 개를 작은 임베딩 모델로 검색한 실측에서 모델번호 검색어의 상위 10개 안에 정답을 찾은 비율은 dense 0.8, 하이브리드 1.0이었습니다.
204줄 파일의 help 문구 한 줄을 필요한 부분만 고치게 한 경우와 Write로 전체를 다시 쓰게 한 경우를 `claude -p`로 다섯 번씩 돌리고 세션 로그를 분해했습니다. 결과 diff는 같았지만 출력 토큰 중앙값은 736 대 4,055로 약 5.5배였고, 늘어난 몫은 거의 다 Write로 끝난 응답이었습니다.
같은 조사 과제와 버그 수정 과제를 haiku, sonnet, opus에 `claude -p`로 다섯 번씩 시키고, sonnet에서는 `MAX_THINKING_TOKENS=0`으로 사고를 꺼 봤습니다. 조사 과제 비용 추정치는 haiku가 opus의 약 31분의 1, 버그 수정의 성공당 비용은 약 22분의 1이었고, 사고를 끄는 환경 변수는 효과가 없었습니다.
같은 한 줄 수정을 지시만 바꿔 `claude -p`로 조건마다 5번씩 시켰더니, 설명 생략은 마지막 보고만 줄여 출력 중앙값이 713에서 598토큰이 됐습니다. 코드 리뷰에 '파일:줄 / 문제 / 수정안' 형식을 걸면 출력은 6,227에서 1,886토큰으로 줄었고, 지적 수도 8개에서 4개로 줄었지만 빠진 것은 주로 테스트·성능·스타일 같은 부차 지적이었습니다.
codebase-memory-mcp 0.12.1을 `claude -p`에 붙여 rich 저장소 질문 4개를 3번씩 물었습니다. 정답은 두 조건 모두 12/12였지만 그래프 도구는 12번 중 2번만 쓰였고 입력 토큰 중앙값은 19% 늘었으며, 늘어난 몫의 약 68%는 요청마다 붙는 1,522토큰이었습니다.
GitNexus 1.6.12 코드 그래프를 붙인 Claude Code와 기본 도구만 쓴 Claude Code에 rich 저장소의 코드 탐색 질문 4개를 `claude -p`로 3번씩 보냈습니다. 자동 판정 정답은 12번 중 12번 대 11번이었고 Read로 연 파일은 줄었지만, 불러온 MCP 도구 설명이 요청마다 다시 실려 입력 토큰 중앙값은 50,988에서 94,520으로 늘었습니다.
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