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화가 찾아왔을 때, 누구에게 문을 열어 주는가
화가 찾아왔을 때, 누구에게 문을 열어 주는가 일상의 작은 불편에서 돌아보는 불교의 마음 공부 출근길에 자동차 한 대가 끼어든다. 엘리베이터 문이 눈앞에서 닫힌다. 내가 보낸 메시지에는 한참 동안 답이 없다. 하루를 흔드는 일들은 대개 작다. 그러나 그 작은 틈으로 들어온 감정은 때때로 마음 전체를 차지한다. 차 한 대가 내 앞에 들어왔을 뿐인데, 마음속에서는 어느새 나를 무시한 사람이 나타난다. 답장이 늦었을 뿐인데, 나는 중요하지 않은 사람이 된다. 바깥에서 일어난 사건과 안에서 만들어진 이야기가 서로 붙어 버린다. 불교의 마음 공부는 이 붙어 있는 것을 조심스럽게 들여다보는 데서 시작한다. 불교에서 탐욕·성냄·어리석음을 마음을 흐리는 세 가지 독으로 말할 때, 성냄은 단순히 목소리가 커지는 모습만을 뜻하지 않는다. 마음에 들지 않는 대상을 밀어내고, 적대하며, 해치고 싶어지는 마음의 방향까지 포함한다. 겉으로 조용해도 누군가의 실패를 오래 기다리고 있다면, 그 침묵 안에도
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인생의 후반전에는 관중석을 바라보지 않는다
인생의 후반전에는 관중석을 바라보지 않는다 인생의 전반전은 단체전이지만 후반전은 개인전이다 젊은 날의 우리는 언제나 누군가와 함께 달렸다. 형제와 한 지붕 아래에서 자랐고, 친구와 같은 밥을 먹었으며, 사랑하는 사람과 하나의 미래를 약속했다. 뒤처지면 손을 잡아주는 사람이 있었고, 길을 잃으면 이름을 불러주는 사람이 있었다. 그래서 우리는 믿었다. 인생은 끝까지 함께 달리는 경기이며, 내가 사랑한 사람들은 언제나 내 곁에 있을 것이라고. 그러나 세월을 오래 건너온 뒤에야 알게 된다. 어느 날부터인가 사람들은 하나둘 서로 다른 길로 들어선다. 부모는 우리가 따라갈 수 없는 먼 곳으로 떠나고, 자식은 자기 이름으로 된 인생을 찾아 나선다. 친구는 친구의 사정 속으로 깊이 들어가고, 한때 세상의 전부였던 사람조차 이제는 가끔 안부를 묻는 사이가 된다. 그때 사람은 서운해한다. 내가 얼마나 잘해주었는데. 우리가 얼마나 가까웠는데. 어째서 이제는 나를 찾지 않는가. 하지만 오래 살아본
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@loxo
AI가 무너뜨린 ‘두 번 개발’의 비용 - 네이티브앱 개발 트랜드
AI가 무너뜨린 ‘두 번 개발’의 비용 Shopify가 React Native를 떠나 네이티브로 돌아간 이유 Shopify가 자사의 쇼핑 앱인 Shop 앱을 React Native에서 Swift와 Kotlin 기반의 네이티브 앱으로 전환했다. 핵심 엔지니어 6명이 AI 코딩 에이전트를 활용해 개념 검증부터 앱스토어 출시까지 완료하는 데 걸린 시간은 불과 12주였다. 이 사건의 핵심은 단순히 “네이티브 앱의 성능이 더 좋다”는 데 있지 않다. 더 중요한 변화는 AI가 iOS와 Android를 따로 개발하는 비용을 낮추면서 모바일 기술을 선택하는 경제적 기준 자체가 달라졌다는 것이다. 한 번 개발하기 위해 선택했던 React Native Shopify는 2020년부터 React Native에 적극적으로 투자했다. Swift로 iOS 앱을 만들고 Kotlin으로 Android 앱을 만들면 같은 기능을 사실상 두 번 개발해야 한다. 반면 React Native는 하나의 코드베이스를 공유할
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@loxo
도비도 바지락 체험
꽝 없는 바지락 체험, 진짜 명당은 돌 아래였다 슈퍼 아주머니와 이런저런 이야기를 나눠보니, 시청에서 지역 관광을 위해 매년 바지락 종패를 뿌리는 것 같았다. 그래서인지 조금만 부지런히 캐도 빈손으로 돌아갈 일은 없을 듯하다. 한마디로 초보자도 ‘꽝’ 걱정 없이 즐길 수 있는 체험이다. 집에 돌아와 찾아보니 바지락이 많이 잡히는 명당은 바로 돌 아래라고 한다. 바지락은 어둡고 몸을 숨기기 좋은 곳을 선호한다는데, 생각해 보면 돌 아래만큼 안전한 장소도 없을 것 같다. 다음에 다시 간다면 넓은 갯벌만 무작정 파헤치기보다 돌 주변부터 공략해 봐야겠다. 잡아 온 바지락은 바닷물과 비슷한 농도의 소금물에 담가 어두운 곳에 두었더니 해감도 제법 잘됐다. 바지락을 잡을 때도, 해감할 때도 핵심은 결국 ‘바닷물 농도와 어두운 환경’인 셈이다.
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WebSquare에서 React로, 그리고 그 너머로 — 대한민국 SI의 다음을 만드는 친구에게
한국 금융·공공 시스템에는 WebSquare와 같은 기존 기술로 만들어진 수많은 업무 화면이 존재합니다. 언젠가는 React와 같은 현대적인 기술로 전환되어야 하지만, 수천 개의 화면을 다시 개발하는 것은 엄청난 비용과 시간, 그리고 위험을 동반합니다. 그래서 저는 이 기술의 가치를 단순한 WebSquare → React 컨버전에서만 보고 싶지 않습니다. 기존 시스템의 자산과 업무 로직은 최대한 살리면서 새로운 기술로 빠르고 안전하게 옮겨주는 것. 그리고 AI를 결합해 사람이 반복하던 전환 작업을 점점 자동화하는 것. Conversion → Modernization → AI Development Platform 이 방향은 하나의 솔루션을 만드는 것을 넘어, 대한민국 IT·SI 산업이 오랫동안 안고 있던 레거시 종속과 반복 개발의 문제를 한 단계 앞으로 움직이는 일이 될 수도 있다고 생각합니다. 무엇보다 친구로서 이걸 개발하고 있다는 이야기를 들었을 때 참 반가웠습니다. 누군가는 또
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SIENNA SPIRO - 가을음악
SIENNA SPIRO는 누구인가요? Die On This Hill Great Expectation SIENNA SPIRO 시에나 스파이로(Sienna Spiro)는 2005년 런던에서 태어난 영국의 싱어송라이터입니다. 10세 무렵부터 곡을 쓰기 시작했으며, 에타 제임스와 프랭크 시나트 같은 재즈·소울 음악가의 영향을 받았습니다. SNS에 올린 커버 영상으로 주목받은 뒤 2024년 싱글 〈NEED ME〉로 정식 데뷔했습니다. 허스키하면서도 섬세한 음색, 감정을 폭발시키는 고음, 재즈·소울의 색채를 가미한 피아노 중심의 팝 발라드가 특징입니다. 음악적으로는 에이미 와인하우스, 아델, RAYE를 좋아하는 분에게 잘 맞을 만한 아티스트예요. 공식 소개 2025년 데뷔 EP 《SINK NOW, SWIM LATER》를 발표했고, 2026년 7월에는 첫 정규앨범 《Visitor》를 발매했습니다. 앨범 정보 대표곡 Die On This Hill 현재 시에나 스파이로를 대표하는 최대
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알렉스 카프 - 팔란티어 CEO
알렉스 카프가 말하는 AI 시대의 생존자 카프가 상상하는 미래에는 두 사람이 있다. 한 명은 하루 종일 그럴듯한 보고서를 쓰고, 회의 내용을 요약하고, 말끔한 슬라이드를 만든다. 다른 한 명은 공장의 멈춘 라인을 다시 돌리고, 병원의 혼잡을 풀고, 현장에서 “지금 무엇을 해야 하는가”를 결정한다. 어느 날 두 사람에게 아주 똑똑한 AI가 지급된다. 첫 번째 사람의 일은 순식간에 빨라진다. 문제는 빨라진 만큼 그의 역할도 얇아진다는 것이다. 예쁘게 문장을 만드는 능력, 이미 알려진 것을 정리하는 능력은 이제 값이 싸진다. 반대로 두 번째 사람은 AI에게 묻는다. “고장 난 부품은 어디서 오지?” “내일 폭우가 오면 어느 노선을 먼저 막아야 하지?” AI의 답을 현실의 손과 책임으로 바꾸는 사람. 카프가 말하는 생존자는 바로 이쪽이다. 그래서 철학 박사인 카프가 “인문학형 사무직이 더 크게 흔들릴 수 있고, 직업훈련을 받은 노동자의 가치가 커질 것”이라고 말할 때 묘한 역설이 생긴다.
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마크 큐반 - 성공 철학
마크 큐반 “사람들이 가격을 모른다는 것 자체가 사업 기회다” 마크 큐반은 1958년 미국 피츠버그에서 태어났습니다. 아버지는 자동차 좌석의 천을 씌우는 일을 했습니다. 큰 부잣집에서 태어난 사람은 아니었습니다. 12살 때 갖고 싶은 운동화가 생겼는데 아버지가 사주지 않았습니다. 그래서 큐반은 쓰레기봉투를 집집마다 돌아다니며 팔기 시작합니다. 그가 훗날 수십억 달러짜리 회사를 만들게 되는 출발점이 거창한 컴퓨터 기술이나 금융 지식이 아니라 쓰레기봉투 방문판매였다는 것이 재미있습니다. 이후 우표와 동전을 팔고, 대학 시절에는 디스코 춤을 가르치고 파티를 열며 학비를 마련했습니다. ([Biography][2]) 이 경험에서 큐반에게 아주 일찍 생긴 감각이 하나 있습니다. “원가가 얼마이고, 고객이 얼마를 지불할 의사가 있으며, 그 차이는 왜 생기는가?” 그는 기술자 출신이라기보다는 처음부터 가격 구조를 보는 사람에 가까웠습니다. 해고당한 세일즈맨이 MicroSolutions를 만들다
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미래를 아는 사람의 불행, 그리고 오늘을 쓰는 사람의 용기
미래를 아는 사람의 불행, 그리고 오늘을 쓰는 사람의 용기 카산드라는 미래를 볼 수 있었다. 그러나 아무도 그녀의 말을 믿지 않았다. 트로이의 멸망을 예고했지만, 사람들은 그녀를 불길한 사람으로 여겼다. 능력이 없어서 불행했던 것이 아니다. 오히려 너무 정확히 보았기 때문에 불행했다. 우리는 카산드라를 신화 속 인물로만 생각하기 쉽다. 하지만 조금만 돌아보면, 우리 안에도 작은 카산드라가 있다. 어떤 관계가 오래가지 못할 것 같다는 예감, 지금의 생활 방식이 몸을 망가뜨릴 것이라는 경고, 미루는 습관이 결국 더 큰 대가를 부를 것이라는 직감. 우리는 대개 미래를 완전히 보지는 못한다. 다만 지금의 반복이 어디로 향하는지는 어렴풋이 안다. 그런데도 왜 바꾸지 못할까? 이유는 간단하다. 아는 것과 움직이는 것은 다른 일이기 때문이다. 현대 철학은 인간을 “미래를 향해 사는 존재”로 본다. 우리는 지금 이 순간에 앉아 있어도, 머릿속으로는 내일의 걱정과 몇 년 뒤의 모습을 미리
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GPT-6 Astra (AGI 개발자 종말)
가장 큰 변화: 코딩 → 소프트웨어 엔지니어링 이게 체감상 가장 클 거야. 기존 GPT 계열: "이 코드를 만들어줘." Astra: "이 프로젝트를 분석하고 문제를 찾아서 수정하고 테스트하고 결과를 확인해." 즉 코드 생성 자체가 중심이 아니게 됐어. OpenAI가 공개한 평가에서도 Astra는 Terminal-Bench, FrontierCode, DeepSWE 같은 실제 개발 에이전트형 평가에서 크게 향상됐고, 실제 개발 과정에서 테스트와 검증을 더 적극적으로 수행하도록 개선됐다고 설명한다. oai_citation:1‡OpenAI 개발자가 체감할 차이는 이런 거야. text 기존 AI 요구사항 ↓ 코드 생성 ↓ 개발자가 실행 ↓ 에러 발견 ↓ 에러 전달 ↓ 수정 ↓ 다시 실행 Astra에 가까워지면: text 요구사항 ↓ 프로젝트 분석 ↓ 코드 수정 ↓ 빌드 ↓ 테스트 ↓ 에러 분석 ↓ 재수정 ↓ 브라우저 실행 ↓ UI 확인 ↓ 추가 수정 ↓ 최종 검증 개발자가 중간중간 개입하는
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LLM은 어떻게 배우고, 어떻게 대답하는가? - 학습,추론 원리
양실장의 바이브코딩대학 LLM은 어떻게 배우고, 어떻게 대답하는가? ― Training과 Inference를 하나의 흐름으로 이해하기 LLM을 처음 공부하면 Tokenizer, Embedding, Attention, Transformer, Loss, Gradient, Logits, Softmax, KV Cache 같은 수많은 용어가 등장한다. 처음에는 각각 별개의 기술처럼 보인다. 하지만 이 개념들은 하나의 처리 흐름 안에서 서로 연결되어 있다. 가장 먼저 다음 두 문장을 기억하면 된다. Training은 모델의 파라미터를 데이터에 맞게 조정하는 과정이고, Inference는 조정이 끝난 파라미터를 사용해 출력을 계산하는 과정이다. 자동차에 비유하면 다음과 같다. text ┌──────────────────────────────────────┐ │ Training │ │ 자동차를 설계하고 만들고 튜닝하는 과정 │
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AI 시대에 더 중요해진 감각, TPO
AI 시대에 더 중요해진 감각, TPO TPO는 Time(시간), Place(장소), Occasion(상황·목적)의 약자입니다. 원래는 옷차림을 말할 때 자주 쓰였습니다. 결혼식에는 단정하게, 운동할 때는 편하게, 중요한 발표 날에는 신뢰감 있게 입는 것처럼요. 그런데 TPO는 이제 옷에만 적용되는 말이 아닙니다. 우리가 하는 말, 보내는 메시지, SNS에 올리는 글, AI에게 질문하는 방식까지 모두 TPO가 있습니다. 예를 들어 친구에게는 “괜찮아? 힘들었겠다”라는 말이 따뜻한 위로가 됩니다. 하지만 회사의 중요한 업무 채팅방에서 같은 말만 하면, 상대는 답답함을 느낄 수 있습니다. 그곳에서는 “확인했습니다. 오늘 3시까지 수정안을 공유하겠습니다” 처럼 정확한 말이 더 큰 배려가 됩니다. 말은 같아도 시간과 장소, 상황이 달라지면 의미가 달라집니다. 센스 있는 사람은 말을 화려하게 하는 사람이 아니라, 지금 이 순간에 필요한 말을 고를 줄 아는 사람입니다. AI를 사용할 때도
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