AI 기능을 웹 앱에 붙이는 일이 요즘 정말 흔해졌습니다. 채팅 인터페이스를 만들거나, LLM에게 도구를 쥐여주거나, 스트리밍 응답을 화면에 뿌리거나. 그런데 막상 시작하면 고민이 생깁니다. OpenAI를 쓸지 Anthropic을 쓸지, React인지 Vue인지, Next.js인지 다른 프레임워크인지에 따라 코드가 전부 달라지거든요. TanStack Query와 TanStack Router로 유명한 TanStack 생태계에서 이 문제를 해결하려고 나온 게 바로 TanStack AI입니다. 스스로를 "AI 도구의 스위스"라고 소개할
React로 풀스택 앱을 만들 때 어떤 프레임워크를 쓰시나요? 아마 Next.js를 먼저 떠올리실 텐데요. Next.js가 사실상 표준처럼 자리 잡긴 했지만 쓰다 보면 아쉬운 점도 있습니다. 타입 안전성이 중간중간 끊긴다거나, 캐싱 동작이 예상과 다르게 돌아간다거나, 배포할 때 특정 플랫폼에 묶이는 느낌이 든다거나요. 그런 분들에게 TanStack Start가 반가울 겁니다. TanStack Query와 TanStack Table로 유명한 TanStack 생태계에서 나온 풀스택 React 프레임워크인데요. "엔드투엔드 타입 안전성"
React로 폼을 만들어 본 적이 있다면 알 겁니다. 처음엔 useState()로 간단하게 시작하지만, 필드가 늘어나고 유효성 검사가 복잡해지면서 코드가 걷잡을 수 없이 커지는 경험 말이에요. React Hook Form이 이 문제를 꽤 잘 해결해줬지만, TypeScript와 궁합이 아쉬운 경우가 종종 있었습니다. TanStack Query로 서버 상태 관리를 혁신한 TanStack 팀이 이번엔 폼 관리에 도전장을 내밀었는데요. TanStack Form은 처음부터 TypeScript로 설계되어 필드 이름 하나까지 타입으로 잡아주고,
React 앱을 만들다 보면 라우팅은 빠질 수 없는 주제입니다. 대부분 React Router를 쓰고 있을 텐데요. 잘 동작하긴 하지만, 경로를 오타 내도 런타임까지 가야 알 수 있고, URL 검색 파라미터를 다루려면 직접 파싱하고 타입을 붙여야 하는 번거로움이 있죠. TanStack Router는 이런 불편함을 정면으로 해결하려는 라이브러리입니다. TanStack Query와 TanStack Form으로 유명한 TanStack 생태계의 라우팅 솔루션인데요. 라우트 경로, 파라미터, 검색 파라미터, 로더 데이터까지 전부 TypeSc
React로 앱을 만들다 보면 서버에서 데이터를 가져오는 코드를 정말 자주 작성하게 됩니다. useEffect() 안에서 fetch()를 호출하고 useState()로 로딩 상태와 에러 상태를 관리하고 데이터가 오면 상태를 업데이트하고... 이 패턴을 몇 번이고 반복하다 보면 문득 이런 생각이 들지 않나요? "매번 같은 코드를 쓰고 있는데, 이걸 더 잘 처리하는 방법은 없을까?" 🤔 여기에 캐싱, 재시도, 백그라운드 갱신, 낙관적 업데이트까지 고려하면 상황은 더 복잡해집니다. 이런 문제를 정면으로 해결하기 위해 만들어진 라이브러리
React로 관리자 페이지나 대시보드를 만들다 보면 테이블 UI는 거의 빠지지 않고 등장합니다. 데이터를 표로 보여주는 것까진 괜찮은데, 정렬이나 필터링, 페이지네이션까지 붙이려면 코드가 금세 복잡해지죠 😅 예전에는 이런 걸 React Table이라는 라이브러리로 해결했는데요. 이 라이브러리가 v8에서 완전히 새로 설계되면서 이름도 TanStack Table로 바뀌었습니다. TanStack Query나 TanStack Start로 유명한 TanStack 생태계의 일원인데, "headless UI"라는 재밌는 접근 방식을 쓰고 있습