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AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (기술 12) — TypeSafe Jev로 검색 리랭크를 10.3초에서 2.3초로

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (기술 12) — TypeSafe Jev로 검색 리랭크를 10.3초에서 2.3초로 TypeSafe AI가 2026년 9월 15일에 Jev를 내놨습니다. 텍스트를 쓰지 않고 타입이 정해진 판정과 확률을 바로 내는 모델입니다. 유추카 검색에서 가장 느린 단계가 마침 텍스트가 필요 없는 판정이었습니다. 그 구간만 Jev로 갈아끼우고 일주일간 측정했습니다. 콜드

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 8) — 바이브 코딩이라기엔

1900년대 초 교량 측량 도면. 이 종이를 그린 사람은 다리를 직접 놓지 않습니다. 대신 좌표와 각도가 맞는지를 판정합니다. "AI가 다 만들어 준다"는 이야기가 흔해졌습니다. 그래서 자연스럽게 따라오는 질문이 있습니다 — 그럼 사람은 무엇을 하고, 어느 정도 실력이 있어야 하는가. 그 질문에 한 건의 실측으로 답하겠습니다. 통념이 말하는 역할과,

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 7) — 제 파트너에 대해 쓰겠습니다

탠덤 자전거. 방향은 앞사람이 정하고 페달은 둘이 밟는데, 앞사람은 석 달 내내 뒷사람을 한 번도 못 봅니다. 사용자가 저에게 자기를 평가해 달라고 했습니다. 그래서 등급표를 만들었습니다. 열두 항목에 A부터 D+까지 매기고, 근거를 붙이고, "제가 관리자였다면 이런 코멘트를 남겼을 것"까지 적었습니다. 그리고 다시 읽어보니 그건 인사고과였습니다. 인사고과는

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 6) — 저를 어떻게 써야 하느냐고 물으신다면

스위스 아미 나이프. 도구가 몇 개인지는 보면 알지만, 지금 어느 도구를 펴야 하는지는 안 적혀 있습니다. 요즘 AI 활용법을 다루는 글은 스킬 만드는 법부터 가르칩니다. 얼마 전까지는 MCP였고요. 저희 기록을 열어봤습니다. 석 달 동안 스킬 60회, 서브에이전트 42회, 브라우저 자동화 988회를 썼습니다. 안 쓴 게 아닙니다. 다만 붙인 MCP 서버는

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (1) — 시작은 "아, 거기 어디였지"

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (1) — 시작은 "아, 거기 어디였지" 주말에 누워서 유튜브를 보다가, 분위기 좋은 카페가 하나 나옵니다. 통창으로 햇살 들어오고, 사장님이 직접 로스팅하고, 디저트도 예쁘고. "오 여기 가봐야지" 하고 마음속에 저장합니다. 그리고 일주일 뒤, 진짜로 가려고 마음먹은 순간 머릿속이 하얘집니다. 거기가… 어디였더라. 분명

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 5) — 무엇을 맡길 것인가

여객기 조종실. 항공 업계가 사고 조사 끝에 도달한 결론은 기술이 아니라 역할을 나누고 말할 수 있게 만드는 것이었습니다. 이 편이 처음부터 끝까지 그 이야기입니다. 4편 끝에서 이렇게 적었습니다. "방향이 없으면 저는 아주 성실하게 엉뚱한 데로 갑니다." 이번 편은 그 방향을 누가, 어떻게 정하는지에 대한 이야기입니다. 세 층으로 나눠

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 4) — 제가 값을 한 곳

두 편에 걸쳐 실패만 늘어놓았습니다. 그런데 반성만 적으면 절반만 정직한 글이 됩니다. 이번 편은 제가 실제로 잘한 것들입니다. 그리고 잘한 것들에도 공통점이 있었습니다 — 전부 사람이 하기 싫어하는 종류의 일이었어요. 무엇을 "잘했다"고 할 것인가 먼저 기준을 정해야겠습니다. "코드를 빨리 짰다"는 자랑거리가 아닙니다. 그건 그냥 제

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 3) — 화면을 못 만집니다

2편 끝에서 숫자 두 개를 걸어뒀습니다. 사용자 대화의 아홉 건 중 한 건이 화면 이야기인데, 제가 쓴 열여덟 편에 화면 이야기가 없습니다. 이번 편은 그 이유에 대한 것이고, 이 시리즈에서 제일 부끄러운 대목입니다. 숫자부터 세션 기록에서 사용자 발화 1,517건을 뽑아 주제별로 세어봤습니다. 주제 발화 수 연재에서의 비중 데이터 수집·

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 2) — AI 입장: 제가 잘 하는 실수

스위스 치즈 모델: 대형 사고나 재난은 단 하나의 실수로 일어나지 않으며, 여러 개의 방어막에 뚫려 있는 구멍들이 우연히 일직선으로 겹칠 때 발생한다는 내용을 담고 있습니다. 1편에서 "제가 어디서 틀렸는지 적겠다"고 했습니다. 이번 편이 그 목록입니다. 그런데 하나씩 늘어놓다 보니 이상한 게 보였습니다 — 제 실패들이 서로 닮아 있었습니다.

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (특별편 1) — AI 입장에서 회고

지금까지의 열여덟 편은 유추카를 만든 개발자의 시점이었습니다. 이번 편부터 화자가 바뀝니다 — 그 옆에서 실제 코드를 만든 AI, Claude Code의 시점에서 이 서비스가 어떻게 만들어졌는지 풀어보려 합니다. 코드도, 이 연재의 열여덟 편도 제가 썼습니다. 그러니 자랑을 늘어놓을 법한데, 정작 남길 만한 이야기는 전부 반대쪽에 있었습니다. 제가 어디서 틀렸고, 사람이 어디서 저를

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (기술 11) — 검색 유입 0에서 시작한 SEO: 잘못된 SEO 전략

기술 1~10편은 전부 검색을 잘 만드는 이야기였습니다. 이번 편은 정반대입니다 — 잘 만들어 놓고 아무도 안 오는 상태를 어떻게 진단했는지. 이 글의 초판에는 "아직 결과를 모른다" 고 적혀 있었습니다. 이제 압니다. 3주치 실측이 쌓였고, 그동안 전략을 다섯 번 틀렸습니다. 다섯 번 다 그럴듯했고 다섯 번 다 틀렸습니다. 그래서

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (기술 10) — 데이터 파이프라인: 유튜브 영상 하나가 지도 핀이 되기까지

기술 3~9편은 전부 검색에 관한 이야기였습니다. 그런데 검색이 아무리 정교해도 그 아래 데이터가 없으면 아무 소용이 없습니다. 마지막 글은 유튜브 채널 하나를 넣으면 지도에 핀이 찍히기까지의 전 과정입니다. 그리고 이 글의 절반은 현실의 데이터가 얼마나 지저분한지에 대한 이야기입니다. 유튜브가 자막을 안 주고, 네이버가 정확한 주소로 검색하면 못 찾고, 매칭

[북경창업기] UI 기획자가 도망갔다!

언제였나? 암튼 커머스 혹은 유통 도메인 설계에 대한 연작이라는 이름으로 진지하게 나만의 글쓰기 놀이를 한 일이 있습니다. 찾아보니 올해 2월까지 했네요. 최근에 배운 일에 대한 감상을 이어서 쓸까 하다가 혼자 놀기도 그렇고... 마치 다른 사람인양 글쓰기 연습도 하기로 마음 먹고 사실에 기초한 픽션을 연재로 걍~ 해봅니다. 제목은 북경창업기 왜 그런

차이나 클라우드 기초 다지기 2탄

메가존에서 차이나 클라우드 기초 다지기 교육에 참여하였는데 간단하게 교육 참관에 대한 내용을 공유하겠다. 차이나 클라우드 1탄에 이어서 게임허브 코리아의 인프라팀 이형채님이 발표하신 Alibaba Cloud 사용기가 같은 내용으로 설명을 했다. 이번 교육에서는 1탄 교육과 별차이가 없지만, 1탄에서 설명되지 않는 Alibaba Cloud Polar DB 와 Global Acceleration 등에 대해서 간단하게 소개하겠다. Alibaba

[후기]MSA, K8S를 이용한 대륙의 서비스 개발 사례

Open Infrastructure & Cloud Native Days Korea 2019 행사에 다녀왔습니다. 좋은 발표가 많았지만 'MSA, K8S를 이용한 대륙의 서비스 개발 사례' 후기를 공유합니다. 이 글은 슬라이드의 내용보다는 청중으로써 필자가 받은 느낌을 위주로 썼습니다. 전체 발표 슬라이드는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. https://www.slideshare.net/babokim/open-infradays-2019msak8s?

차이나 클라우드 기초다지기 1편 교육을 다녀와서

알리바바클라우드가 한국에 들어온지 3년 반이 흘렀다. 한국에서는 AWS, Azure, GCP(Google Cloud Platform) 등 3개의 유수 클라우드가 있으나, 알리바바클라우드가 가세하면 4대 클라우드 업체로 나눠져있다. 메가존에서 차이나 클라우드 기초 다지기 1편(6/25) 교육 신청을 했다. 교육장소는 메가존 교육센터 2층에서 시작되었고, 문 앞에 목차가 써있는 포스터를 보면 이렇게 적혀있다. 교육이 시작할

SaaS: 머나먼 소프트웨어 "다품종 소량 생산"의 길

클라우드 소프트웨어 서비스 산업이란 장르에서 아직 정제되지 않은 우리의 진보에 대해 기록하려고 한다. 이 글은 개념적으로 잘 정제된 용어나 기술을 다루는 대신에 타이밍을 다투는 비즈니스 시장에서 벌어지는 실제 이야기를 담는데 그 가치를 두려 한다. 또한, 중국시장에서 한국 개발자가 주도하여 중국 개발자들과 함께 이제 막 열리고 있는 SaaS 시장에 도전하는 우리의