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코딩 테스트 합격을 위한 리트코드 핵심 문제 풀이

코딩 테스트 합격을 위한 리트코드 핵심 문제 풀이

코딩 테스트 준비, 막막하게 느껴지신 적 있으신가요? 🤔 저도 처음엔 리트코드 문제를 무작정 풀고, 정답을 외우는 식으로 비효율적인 준비를 했던 경험이 있습니다. 문제를 아무리 많이 풀어도 새로운 문제가 나오면 막막해지고, 면접에서 "왜 이렇게 풀었나요?"라는 질문에 제대로 대답하지 못했던 적도 있었죠. 심지어 분명히 풀어본 문제인데도 시간이 지나면 어떻게 풀었는지 기억이 안 나는 경우도 많았습니다. 18년 넘게 개발자로 일하면서 한국 대기업에서 아마존, 그리고 실리콘밸리 스타트업까지 이직할 때마다 수많은 코딩 테스트를 직접 겪어

Rust tokio::sync: 채널과 동기화 도구 고르기

Rust tokio::sync: 채널과 동기화 도구 고르기

Tokio로 비동기 코드를 짜다 보면 생각보다 빨리 tokio::sync를 만나게 됩니다. 태스크 하나가 다른 태스크에게 일을 넘겨야 하고, 결과를 돌려받아야 하고, 여러 태스크에 종료 신호를 보내야 하고, 공유 상태를 잠가야 하니까요. 문제는 선택지가 꽤 많다는 점입니다. mpsc, oneshot, broadcast, watch, Mutex, RwLock, Semaphore, Notify가 한 모듈 안에 같이 있는데, 이름만 봐서는 언제 무엇을 써야 할지 헷갈립니다. mpsc로도 종료 신호를 보낼 수 있고, watch로도 보낼 수

SQLite FTS5로 전문 검색 구현하기

SQLite FTS5로 전문 검색 구현하기

블로그나 문서 앱을 만들다 보면 처음에는 검색 기능을 아주 단순하게 시작하게 됩니다. 제목이나 본문에 검색어가 들어 있는지 LIKE '%검색어%'로 확인하면 되니까요. 데이터가 몇십 개일 때는 이것만으로도 충분합니다. 그런데 글이 수백 개, 수천 개로 늘어나면 느낌이 달라집니다. 검색 속도가 느려지고, 관련도 순 정렬도 어렵고, 검색 결과에서 어느 부분이 매칭됐는지 보여주기도 번거로워요. "검색"이라는 단어가 한 번 들어간 글과 본문 전체가 검색에 관한 글을 같은 수준으로 다루게 되는 것도 아쉽습니다. 이럴 때 SQLite만 쓰고

State of AI 2026 설문 결과로 본 개발자들의 AI 활용 트렌드

State of AI 2026 설문 결과로 본 개발자들의 AI 활용 트렌드

매년 자바스크립트 생태계를 정리해 주던 State of JS 설문, 한 번쯤 보신 적 있으실 텐데요. 그 설문을 만들던 팀이 이번에는 흐름을 완전히 갈아탔습니다. 2026년에는 자바스크립트가 아니라 AI를 주제로 State of AI 2026 설문을 진행한 건데요. 그만큼 지난 한 해 개발자들의 관심사가 어디로 쏠렸는지를 단적으로 보여주는 변화가 아닐까 싶습니다. 이번 설문에는 2026년 4월 8일부터 5월 8일까지 전 세계 개발자 7,258명이 참여했습니다. 단순히 "어떤 AI 도구를 쓰나요?" 정도를 묻는 가벼운 조사가 아니라,

Portless로 localhost:3000 대신 이름 있는 URL 쓰기

Portless로 localhost:3000 대신 이름 있는 URL 쓰기

로컬에서 개발하다 보면 http://localhost:3000, http://localhost:3001, http://localhost:8080 같은 주소를 하루에도 수십 번씩 입력하는데요. 프로젝트가 두세 개만 돼도 어느 포트가 어느 앱이었는지 헷갈리기 시작합니다. 프런트엔드는 3000번, API는 4000번, 스토리북은 6006번... 이걸 외우고 있다가 동료에게 "그거 몇 번 포트였죠?"라고 물어본 경험, 다들 한 번쯤 있으시죠. 😅 게다가 포트가 겹치면 EADDRINUSE 에러가 나면서 서버가 안 뜨고, HTTPS가 필요한

Rust pub, crate, self, super: 모듈 경계와 공개 범위 이해하기

Rust pub, crate, self, super: 모듈 경계와 공개 범위 이해하기

Rust에서 모듈 시스템의 큰 그림을 잡고 파일을 나누는 mod, 경로를 가져오는 use까지 익히고 나면 다음으로 부딪히는 벽은 공개 범위입니다. 분명 함수에 pub을 붙였는데 외부에서 안 보이거나, 반대로 내부 구현까지 밖으로 드러나서 API가 지저분해지는 일이 생기죠. 여기에 crate::, self::, super::, pub(crate), pub use까지 섞이면 머릿속 모듈 지도가 금방 흐려집니다. 이번 글에서는 Rust 모듈 시스템에서 공개 범위가 어떻게 결정되는지 정리해보겠습니다. 핵심은 "항목이 공개인가?"만 보는 게

Rust에서 구조체 없이 JSON 다루기: serde_json

Rust에서 구조체 없이 JSON 다루기: serde_json

Serde로 데이터를 직렬화할 때는 보통 구조체를 먼저 선언하고 #[derive(Serialize, Deserialize)]를 붙이는데요. 데이터의 모양을 미리 알고 있다면 이 방식이 가장 안전하고 깔끔합니다. 그런데 현업에서는 구조체로 미리 못 박기 애매한 경우도 자주 만나게 됩니다. 외부 API가 내려주는 응답 중 일부 필드만 필요하거나, 응답 구조가 자주 바뀌거나, 요청 본문을 그때그때 즉석에서 조립해야 할 때가 그렇죠. 이럴 때 구조체를 일일이 정의하는 건 오히려 번거롭습니다. 그래서 이 글에서는 serde_json이 제공하

Rust use 키워드: 긴 경로를 짧게 가져오는 법

Rust use 키워드: 긴 경로를 짧게 가져오는 법

Rust 예제를 보면 파일 맨 위에 use std::collections::HashMap; 같은 줄이 자주 나옵니다. 익숙해지면 아무렇지 않게 쓰지만, 처음에는 mod와 use가 비슷해 보여 헷갈리기 쉽습니다. "파일을 가져오는 건가?", "모듈을 만드는 건가?", "이걸 쓰면 공개되는 건가?" 같은 질문이 자연스럽게 따라오죠. 결론부터 말하면 use는 이미 존재하는 경로를 현재 스코프에서 짧은 이름으로 쓰게 해주는 키워드입니다. 모듈을 새로 만들지도 않고, 항목의 공개 범위를 바꾸지도 않습니다. 이번 글에서는 use가 하는 일과

1Password Service Account로 로컬 자동화 시크릿을 Touch ID 없이 관리하기

1Password Service Account로 로컬 자동화 시크릿을 Touch ID 없이 관리하기

얼마 전에 Discord MCP 서버를 클로드 코드에 붙여서 쓰고 있었는데요. 봇 토큰을 설정 파일에 평문으로 박아두기는 찜찜해서, 1Password CLI로 토큰을 주입하도록 바꿔뒀습니다. 그런데 그날부터 클로드 코드를 켤 때마다 화면 한가운데 "1Password Access Requested" 창이 뜨면서 Touch ID를 요구하기 시작했어요. 😅 하루에도 몇 번씩 터미널을 새로 여는데, 그때마다 손가락을 갖다 대는 건 생각보다 거슬립니다. 게다가 cron으로 돌리는 스크립트라면 아예 사람이 없으니 인증 자체가 불가능하죠. 이

Rust mod 키워드: 모듈을 선언하고 파일을 나누는 법

Rust mod 키워드: 모듈을 선언하고 파일을 나누는 법

Rust를 처음 배우면서 파일을 나누기 시작하면 mod에서 한 번쯤 멈칫하게 됩니다. 다른 언어의 import나 require에 익숙하다면 mod user;를 보고 "아, user 파일을 가져오는 건가?"라고 생각하기 쉬운데요. 반은 맞고 반은 틀립니다. mod는 파일을 읽어 오는 명령이라기보다 이 위치에 이런 이름의 모듈이 있다고 선언하는 키워드입니다. 그 모듈의 내용이 같은 파일 안에 있을 수도 있고, 별도 파일에 있을 수도 있죠. 이번 글에서는 Rust의 mod 키워드가 어떤 일을 하는지, main.rs와 lib.rs에서 모듈

하이브리드 검색과 RRF: 키워드 검색과 의미 검색을 한 줄로 합치기

하이브리드 검색과 RRF: 키워드 검색과 의미 검색을 한 줄로 합치기

지난 두 편에서 검색의 두 갈래를 따로 살펴봤는데요. BM25 키워드 검색은 단어가 정확히 일치할 때 강하고, 의미 검색은 표현이 달라도 뜻으로 문서를 찾아줍니다. 그리고 두 글 모두 마지막에 "둘을 합치면 어떨까?"라는 떡밥을 남겨뒀죠. 키워드 검색의 정확함과 의미 검색의 유연함을 동시에 누리자는 게 하이브리드 검색(hybrid search)의 아이디어입니다. 말은 간단한데, 막상 합치려고 하면 곧바로 벽에 부딪힙니다. 두 검색기가 내놓는 점수가 완전히 다른 단위거든요. BM25는 0에서 수십까지 제한 없이 커지는 점수를 주고,

Discord MCP 서버로 AI에게 커뮤니티 운영 맡기기

Discord MCP 서버로 AI에게 커뮤니티 운영 맡기기

개발 커뮤니티나 팀의 소통 채널로 Discord를 운영하고 있으면 은근히 손이 가는 일이 많은데요. 새 버전을 릴리스하면 공지 채널에 변경 사항을 정리해서 올리고, 질문 채널에 쌓인 메시지를 읽고 답하고, 행사가 잡히면 이벤트를 등록합니다. 하나하나는 금방 끝나는 일이지만 매번 Discord 창을 열고 손으로 처리하다 보면 흐름이 자꾸 끊기죠. 😅 만약 코딩 중인 AI 도구에 "방금 머지된 PR 내용을 정리해서 #release 채널에 공지해줘"라고 말하면 그대로 처리해주고, "어제 질문 채널에 올라온 메시지 중에 아직 답이 없는

의미 검색(Semantic Search)은 어떻게 동작할까: 임베딩과 벡터 유사도

의미 검색(Semantic Search)은 어떻게 동작할까: 임베딩과 벡터 유사도

전에 BM25 랭킹 알고리즘을 다루면서 마지막에 숙제를 하나 남겨뒀는데요. "환불"로 검색하면 정작 "결제 취소"가 적힌 안내 문서를 찾지 못한다는 키워드 검색의 약점이었습니다. 두 표현은 사람이 보기엔 같은 뜻이지만, 글자가 하나도 겹치지 않으니 단어 일치에 기대는 검색은 둘을 연결하지 못해요. 😅 이 빈틈을 메우는 게 바로 의미 검색(Semantic Search)입니다. 글자가 아니라 "의미"를 기준으로 문서를 찾는 방식이죠. 요즘 챗봇, 추천, RAG(검색 증강 생성)의 바탕에 거의 빠짐없이 깔려 있는 기술이기도 합니다. 이

BM25 알고리즘: 검색 엔진은 어떻게 관련도 순으로 정렬할까

BM25 알고리즘: 검색 엔진은 어떻게 관련도 순으로 정렬할까

검색창에 단어를 넣으면 결과가 주르륵 나오는데요. 그런데 이 결과들의 "순서"는 누가 정하는 걸까요? 단순히 단어가 들어간 문서를 다 모아서 보여주기만 한다면, 정작 내가 찾던 문서는 47번째쯤에 묻혀 있을 수도 있어요. 검색이 쓸모 있으려면 가장 관련 있는 문서가 맨 위로 올라와야 합니다. 이 "관련도 순 정렬"을 책임지는 게 바로 랭킹 함수입니다. 그리고 지난 20여 년간 텍스트 검색의 사실상 표준으로 자리 잡은 랭킹 함수가 바로 BM25예요. Elasticsearch, OpenSearch, Apache Lucene, SQLit

Rust 모듈 시스템 큰 그림: mod, use, pub이 맞물리는 방식

Rust 모듈 시스템 큰 그림: mod, use, pub이 맞물리는 방식

Rust를 배우다 보면 어느 순간 코드가 한 파일에 다 들어가지 않게 됩니다. 처음에는 main.rs 하나로 충분하지만, 타입이 늘고 함수가 많아지면 자연스럽게 파일을 나누고 싶어지죠. 그때 등장하는 키워드가 mod, use, pub입니다. 문제는 이 셋이 비슷한 위치에 자주 나타난다는 점입니다. 파일 위쪽에 mod config;가 있고, 바로 아래에 use crate::config::Config;가 있으며, 다른 파일에는 pub struct Config가 있죠. 처음 보면 "이게 다 import인가?", "왜 pub을 붙였는데 밖

Void로 프로덕션 앱 이전하기: 하루 만의 컷오버 실전 기록

Void로 프로덕션 앱 이전하기: 하루 만의 컷오버 실전 기록

지난번 Void는 Vite 네이티브 배포 플랫폼이라는 글에서 "이게 자바스크립트의 Rails가 될 수 있을까"를 다뤘는데요. 그때는 직접 써보지 않고 개념만 파헤친 소개글이었습니다. 이번엔 다릅니다. TanStack Start + Cloudflare Workers + D1으로 운영 중이던 실서비스를 하루 만에 Void로 컷오버하면서 직접 부딪힌 기록이에요. 결론부터 말씀드리면 코드 변경은 거의 없었고, 빌드는 3배 빨라졌고, 그리고 베타 제품답게 문서에 없는 지뢰를 다섯 개나 밟았습니다. 💥 이 글은 그 지뢰들을 어떻게 역공학으로

Rust에서 큐(Queue) 자료구조 사용하기: VecDeque

Rust에서 큐(Queue) 자료구조 사용하기: VecDeque

큐(queue)는 먼저 들어온 데이터가 먼저 나가는 선입선출(First In First Out, 이하 FIFO) 자료구조입니다. 줄을 서서 기다리는 모습을 떠올리면 됩니다. 먼저 줄을 선 사람이 먼저 처리되죠. 작업 대기열, 메시지 버퍼, 너비 우선 탐색(BFS) 같은 곳에서 빠지지 않고 등장합니다. 그런데 Rust를 막 시작한 분들은 큐가 필요할 때 일단 Vec에 손이 갑니다. Vec의 끝에 push로 넣고, 앞에서 remove(0)으로 빼면 되니까요. 동작은 하는데요, 문제가 하나 있습니다. Vec은 메모리에 데이터를 일렬로 붙

Cloudflare Access 신원 공급자(IdP) 연동 제대로 이해하기

Cloudflare Access 신원 공급자(IdP) 연동 제대로 이해하기

Cloudflare Access로 내부 대시보드를 막아두고 나면, 자연스럽게 다음 질문이 따라옵니다. "그래서 로그인은 대체 누가 처리하는 거지?" Access 설정 화면 어디에도 비밀번호를 저장하는 곳은 없고, 사용자 목록을 직접 만드는 메뉴도 보이지 않거든요. 그런데도 @mycompany.com 직원만 통과시키고, 인턴 그룹은 제외하고, MFA를 강제하는 정책이 멀쩡히 돌아갑니다 🤔 비밀은 Access가 인증을 직접 하지 않는다는 데 있습니다. 대신 외부 신원 공급자(Identity Provider, 이하 IdP)에게 "이 사

auth.md: AI 에이전트를 위한 회원가입 프로토콜

auth.md: AI 에이전트를 위한 회원가입 프로토콜

요즘 AI 에이전트가 단순히 질문에 답변만 하는 게 아니라, 실제로 사용자를 대신해서 외부 서비스를 호출하는 경우가 점점 늘고 있는데요. 예를 들어 코딩 에이전트한테 "Cloudflare에 새 워커를 배포해줘"라고 시키거나, 이메일 에이전트한테 "Resend로 뉴스레터 발송해줘"라고 부탁할 수 있습니다. 그런데 여기서 한 가지 문제가 생깁니다. 에이전트가 그 서비스에 가입되어 있어야 API를 호출할 수 있는데, 가입 자체가 사람을 전제로 만들어진 절차란 말이죠. 회원가입 폼, 이메일 인증, CAPTCHA, 대시보드 로그인 같은 단계

Satteri: Rust로 파싱하고 JavaScript로 확장하는 마크다운 처리기

Satteri: Rust로 파싱하고 JavaScript로 확장하는 마크다운 처리기

블로그나 문서 사이트를 운영하다 보면 빌드 시간이 슬금슬금 늘어나는 순간이 옵니다. 글이 수백 개를 넘어가면 마크다운 파싱과 변환에만 수십 초가 쓰이고, 거기에 remark/rehype 플러그인을 몇 개 더 끼우면 1분을 훌쩍 넘기는 경우도 흔하죠. 저도 이 블로그를 운영하면서 빌드 로그를 보다가 "마크다운 처리에 이만큼 시간을 쓴다고?"라는 생각을 한두 번 해본 게 아닌데요 😅 최근 Astro 6.4에서 markdown.processor API가 새로 등장하면서, unified 생태계가 아닌 다른 마크다운 처리기로 갈아탈 수 있

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