TECH NOTES
기술노트
현장에서 검증된 개발 지식을 기록합니다.
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Frontend
Lit 4 + Stencil 5 — 프레임워크 없는 Web Components 2026 전략
React·Vue에 의존하지 않는 디자인 시스템과 마이크로 프론트엔드. Lit 4와 Stencil 5의 2026년 현황과 실전 적용.
Frontend
Million.js v4 은퇴 — React Compiler 1.0 이후 재평가
React Compiler 1.0 출시 후 Million.js가 v4를 끝으로 메인 개발 종료. 우리 코드베이스에 미친 영향과 마이그레이션 실측.
Frontend
Solid 2.0 vs RSC — fine-grained vs 스트리밍, 결정 가이드
Solid 2.0의 fine-grained 반응성과 React Server Components의 서버 우선 모델, 어떤 프로젝트에 어느 쪽이 맞는지 실측 비교.
Frontend
React 20 use() 안정화 — Suspense 데이터 페칭 실전 패턴
React 20에서 use() 훅이 정식 출시. Promise·Context 통합과 Suspense 경계 설계, 에러 핸들링까지 실전 적용.
AI
Anthropic Batch API — 대량 처리 비용 50% 절감 운영 패턴
Anthropic Batch API로 분석·임베딩·재처리 워크로드 비용을 절반으로. 큐 설계, 실패 처리, 데드라인 보장 패턴.
AI
Claude Skills 사내 배포 — 팀 지식을 에이전트 능력으로 패키징
Claude Skills로 팀별 SOP·도메인 지식·코드 컨벤션을 패키징해서 사내 모든 Claude Code 세션에 자동 적용하는 운영기.
AI
구조화 출력 2026 — Anthropic · OpenAI JSON Schema 모드 실전 비교
Anthropic의 structured output GA와 OpenAI Strict 모드를 동일 스키마 50개로 비교. 응답 신뢰성과 비용 검증.
AI
AI 에이전트 관측 — Phoenix · LangSmith · Helicone 3개월 운영 비교
LLM 호출 trace와 비용·지연 모니터링. Phoenix, LangSmith, Helicone을 모두 적용해 3개월 운영한 실전 비교.
AI
멀티모달 임베딩 — Voyage 3.5 vs Cohere Embed v5 실측 비교
이미지·텍스트 혼합 검색에서 Voyage 3.5와 Cohere Embed v5를 사내 카탈로그 30만 건으로 벤치마크.
AI
Perplexity 스타일 검색 파이프라인 — 0에서 만드는 RAG+웹검색 통합
질문 분류, 다중 소스 검색, 인용 추출, 스트리밍 답변까지. Perplexity 같은 답변형 검색을 직접 구축하는 7단계 가이드.
AI
vLLM 1.1 LoRA 핫스왑 — 멀티 테넌트 LLM 서빙, 비용 50%↓
vLLM 1.1의 LoRA 핫스왑 기능으로 테넌트별 미세조정 모델을 한 GPU에 동거시켜 인프라 비용을 절반으로 줄인 운영기.
AI
AI 평가 프레임워크 3종 — promptfoo · DeepEval · Inspect 실전 비교
LLM 평가 도구 promptfoo, DeepEval, Inspect의 실전 사용 비교. 어떤 워크로드에 어떤 도구를 선택해야 하는지 결정 가이드.