쵸코쿠키의 연습장

FastAPI로 JWT Authentication과 ImageKit 업로드까지 구현하는 방법 (SQLAlchemy async + Streamlit 실전)

FastAPI로 만드는 실전급 백엔드: Auth, Database, Image/Video 업로드, Streamlit 프론트까지 한 번에 이 글에서 얻어갈 것 — “진짜 돌아가는” 앱을 만들며 배우는 FastAPI이 글은 FastAPI로 사진/동영상 공유 앱을 처음부터 끝까지 조립해 보며 핵심을 익히는 실전 가이드입니다. JWT authentication, 권한 체크, SQLAlchemy (async) + SQLite (aiosqlite), 깔끔한 CRUD, ImageKit 기반 파일 업로드, 그리고 결과를 바로 만져볼 수 있는 Streamlit UI까지. 장난감 예제가 아니라, 프로덕션을 겨냥한 구성요소를 통째로 연결해 봅니다.전제: 기본적인 Python 문법은 알고 있다는 가정하에 진행합니다. API..

2025년 어떤 Programming Language를 배워야 할까? 목표별 선택 가이드 (초보·전환자 필독)

2025년에 배울 Programming Language, 답은 “목표 먼저” 한눈에 보기 (TL;DR)아무 언어나 덥석 집지 마세요. 가려는 곳을 먼저 정한 뒤 **차량(언어)**을 고르세요. 눈앞에 보이는 UI를 빨리 만들고 싶다면 JavaScript/TypeScript. AI/ML·data·backend 쪽이면 Python. 대기업·레거시가 많은 곳에서 안정적으로 커리어를 쌓고 싶다면 C#/.NET 또는 Java. 현대적 cloud·microservices라면 Go. native mobile은 Kotlin(Android) / **Swift(iOS)**가 정공법. 실전 WordPress 수요를 노린다면 PHP를 과소평가하지 마세요. 낮은 레벨에서 성능·안전을 잡고 싶다면 Rust. 그리고 무엇을 하든..

10분 만에 Python으로 AI Agent 만드는 방법 (LangChain & LangGraph 완전 가이드)

10분 만에 Python으로 AI Agent 만들기 – 완전 실전 가이드단 10분 만에 나만의 AI Agent를 직접 만들어본다면 어떨까요? 데이터를 생성하고, 파일에 저장하고, 명령에 따라 움직이는 나만의 지능형 도우미를 만드는 과정—지금부터 함께 해보죠.이번 글에서는 LangChain과 LangGraph를 활용해 Python 기반 AI Agent를 만드는 전 과정을 친절하게 정리했습니다. 초보자든 숙련 개발자든 상관없습니다. 따라 하기만 하면, 생각보다 훨씬 빠르게 완성할 수 있을 거예요. Step 1: 개발 환경 준비하기먼저 코드 에디터를 열어주세요. 저는 PyCharm을 사용합니다. Python 프로젝트에 특화되어 있고 인터페이스도 깔끔하거든요. 하지만 VSCode나 Sublime, 어떤 IDE..

Python match/case, dataclass, positional-only 완전 이해: 실전 예제로 배우는 modern Python 가이드

잘 안 쓰지만 쓰면 삶이 편해지는 Modern Python 기능: match/case, Data Classes, 그리고 Positional‑Only & Keyword‑Only Parameters 한 줄 요약match/case: 장황한 if/elif 사다리를 깔끔하게 정리하고, “값”뿐 아니라 패턴도 매칭합니다.@dataclass: __init__, __repr__, __eq__ 같은 boilerplate를 자동으로 만들어서 데이터 모델링을 빠르게.Positional‑Only & Keyword‑Only Parameters: /와 *로 함수 시그니처의 사용 방식을 명확히 강제해서 API 호환성을 지킵니다.읽고 나면 “아, 이거 왜 이제야 썼지?” 싶은 기능들만 골랐어요. 왜 지금 이 기능들인가?코드는 읽..

2025년, AI 코딩에 대한 솔직한 체감지난주, 아주 특정한 문제를 해결해 줄 작은 software를 찾다가 10달러짜리 완성품을 발견했어요. 그런데 엔지니어의 자존심이 발동했죠. 돈을 안 내고, 3일을 태워가며 Claude credits 500달러를 날리고, 주말엔 애들 야구 경기도 놓친 채 더 구린 버전을 직접 만들었습니다. 네, 자해 플레이다 싶었어요.요즘 개발자는 기묘한 시대를 살고 있어요. 어떤 사람은 생산성이 오히려 떨어졌다며 AI를 아예 멀리합니다. 유명 스트리머 Coding Garden 같은 이들이 각종 그로스 해킹을 한 방에 박살내는 영상도 올리죠. 솔직히 말해 재미없습니다. 전혀요.반대로 올인해서 전례 없는 생산성을 체감하는 팀도 많습니다. NVIDIA는 전 직원이 AI‑enabled..

AI · Machine Learning · Neural Networks · Deep Learning — 한 번에 깔끔하게 이해하기Symbolic AI와 Machine Learning의 차이, Supervised / Unsupervised / Reinforcement Learning 비교, Neural Networks와 Deep Learning의 핵심, AlphaZero vs Deep Blue, 그리고 왜 GPU와 Big Data가 게임 체인저였는지까지 한 번에 정리. 들어가며: 헷갈리는 용어들을 한 장에 정리해 드립니다요즘 어디를 가도 AI, Machine Learning, Neural Networks, Deep Learning이란 말이 쏟아집니다. 거기에 Supervised / Unsupervised..

Ambient Audio Mixer — Vanilla JavaScript로 만드는 오디오 믹서 완전 가이드 (Tailwind, Presets, Timer, Vercel 배포까지)이 글은 YouTube에 공개된 전체 프로젝트 흐름을 토대로, Vanilla JavaScript + HTML5 Audio API로 Ambient 오디오 믹서를 처음부터 끝까지 만드는 과정을 한국어 감성으로 풀어쓴 실전 가이드입니다. React / Next.js로만 달려오다 잠깐 숨 고르듯, DOM과 class 기반 OOP, 모듈 구조의 기본기를 탄탄히 다져보죠. 실습용 template와 final 구조, 그리고 Vercel 배포까지 한 번에 정리합니다. 왜 이 프로젝트인가?최근엔 framework 중심 개발이 보편화되어, sta..

ICLR 2024 ‘Eureka’: LLM으로 Reward Design을 자동화해 로봇 조작을 끌어올리다ICLR 2024에 발표된 Eureka를 한국어 시각에서 풀어쓴 가이드. 환경 소스 코드를 LLM이 직접 읽고 Reward Function을 생성·개선해 사람 전문가를 앞서는 성능을 내는 방법을 소개합니다. SayCan, ProgPrompt, Language‑to‑Reward(L2R)와의 차이, Sample Efficiency, 한계와 후속 연구(Dr. Eureka)까지 담았습니다. 한 줄 요약Eureka는 환경 소스 코드를 그 자체로 컨텍스트로 삼아 LLM이 Reward Function을 ‘코드로’ 작성하게 하고, 학습 결과를 되돌려주는 Reward Reflection + Evolutionary S..

프로덕션급 Python 쓰기: 8가지 Design Principle을 감으로 이해하는 로드맵프로덕션 환경에서 통하는 Python 코드를 쓰려면 무엇이 달라야 할까? 이 글은 senior 개발자가 반드시 챙기는 8가지 design principle—cohesion & single responsibility, encapsulation & abstraction, loose coupling & modularity, reusability & extensibility, portability, defensibility, maintainability & testability, simplicity(KISS/DRY/YAGNI)—을 한국 개발자 감성에 맞게 풀어 설명합니다. 실제로 써먹을 수 있는 예시와 현업 관점의 체크리..

Token Bucket, 429, 공정한 트래픽 제어의 기술 (2025 로컬라이즈드 가이드)과속을 막되, 흐름은 살려라. 좋은 rate limiter는 벽이 아니라 게이트다. 정당한 요청은 매끄럽게 통과시키고, 폭주는 부드럽게 제동한다.현업에서 여러 스택과 팀을 거치며 rate limiting을 설계·운영해 왔다. 이 글은 그런 시행착오를 걷어낸 실전 가이드다—쉽게 읽히고, 바로 써먹기 좋게. 가끔은 개발자 냄새(좋은 의미!)가 나는 소소한 TMI도 곁들인다.한 줄 요약: Rate limiting은 거절의 기술이 아니라, “지속 가능한 예스”를 설계하는 일이다. TL;DR (먼저 답부터)정책 예시: 사용자별 100 req/min 같은 한도를 configurable rule로 관리.오버 리밋 처리: HT..

Warp, Vibe Coding, 그리고 Agent 시대: 2025 로컬라이즈드 실전 가이드한 줄 요약: Warp는 Agent Development Environment(ADE)—즉 terminal, IDE, 그리고 AI agent를 한 화면 안에서 엮어주는 작업 공간입니다. prompt → plan → execute → review → iterate 흐름을 끊김 없이 이어 주고, 대형 코드베이스와 실제 배포까지 염두에 둔 성능/문맥 이해력이 강점입니다. 왜 지금 Warp인가?이 글은 “처음 코딩을 접하는 사람”과 “매일 코드를 배포하는 개발자”가 같이 읽어도 손이 먼저 움직이게 만드는 실전형 안내서입니다. 창을 이리저리 옮겨 다니지 않고, 한 곳에서 프롬프트 작성 → 계획 수립 → 코드/명령 실행 →..

Sora 2 vs Vibes: 끝없이 돌리는 AI 비디오 슬롯머신의 시대AI가 불안한 분들에겐 험한 하루, Sam Altman 소식에 목마른 분들에겐 축제. OpenAI가 Sora 2를 공개했습니다. 물리 일관성, 현실감, 제어력이 한 단계 올라갔고, 결정적으로 오디오가 기본 탑재됐습니다.저도 invite code가 없어 eBay에서 구입했습니다(현생 친구 없음 인증…). 그런데 값어치는 확실했어요. 지난 24시간 동안 하이퍼 퍼스널라이즈드 클립들이 도파민 회로를 사정없이 갈아넣더군요.2년 전 모두를 웃겼던 그 윌 스미스 스파게티 영상 기억하시죠? 그땐 티가 났기에 웃을 수 있었죠. 1년 뒤엔 분위기가 달라졌고, 올해는 경계가 더 얇아졌습니다. Sora 2는 오디오 + 더 나은 물리 + 정교한 제어로 이..

알리바바의 ASI 3단계 질주: Absara 2025, Quen 3, 그리고 “AI 시대의 Android” 플레이북한 줄 요약: 알리바바가 대놓고 이렇게 말한 셈이다 — “우린 인공지능의 운영체제가 될 거야.”카페에서 식어버린 커피를 홀짝이며 Absara 키노트와 자료를 끝까지 훑었다. 평범한 제품 발표가 아니었다. 2032년이라는 빨간 동그라미까지 찍힌 ASI(Artificial Super Intelligence) 로드맵. 과감하고, 약간은 오만해 보이지만… 속도는 진짜다. 바퀴가 자갈을 밟을 때 나는 그 불안한 속도감 말이다.이 글에선 알리바바의 큰 그림을 한국 독자 감성에 맞게 풀어 쓴다. 모델 스펙은 쉬운 비유로, 의도는 일상 언어로. 그리고 마지막엔 “그래서 우리 일에 뭐가 달라지는데?”를 정리..

“당신의 스택은 사실상 구형입니다.” — OpenAI Dev Day 2025 핵심 정리한 줄 요약: 대화가 OS가 되면, 앱은 기능이 됩니다. 이제는 화면이 아니라 intent를 설계해야 해요.어제 샌프란시스코에서 열린 Dev Day 스트림을 끝까지 봤어요. Sam Waltman이 무대에 올라와 한 마디로 정리하자면—직접적 인용은 아니지만—지금 쓰는 tech stack, 거의 다 deprecated 될 준비하세요. 그리고 그 말 뒤에 폭포수처럼 발표가 이어졌죠. Apps inside ChatGPT, Agent Kit, Codecs + GitHub Actions, Sora 2, GPT‑5 Pro, 그리고 각종 API 업데이트까지.솔직히 말하면 설렘 반, 복잡함 반. 하지만 개발자 입장에선 지금이 방향을 틀..

Cloudflare Developer Platform, 왜 이제야 알려졌을까 — 메이커를 위한 풀스택 투어 (2025)이 글, 읽다 보면 스폰서 냄새가 날 수도 있다. 근데… 써보면 알듯, 퍼즐처럼 착착 맞는다. 예전에는 EC2, RDS, Redis, RabbitMQ, S3, 각종 email/video 파이프라인을 이것저것 꿰매서 썼다. 빠르게 만들고, 비용은 첫 유저 나오기 전까지 최소로 눌러야 하고, API도 일관된 게 좋다—그럴 때 하나로 끝나는 플랫폼이 생각 이상으로 시간을 아껴준다.여전히 “Cloudflare = CDN”으로만 기억하는 분들이 많다. 2015년의 이미지다. 2025년 현재 Cloudflare는 “전 세계에 깔린 app runtime + 통합 개발 스택”에 가깝다. 나도 처음엔 반..

2025년 Python 코스 추천: 진짜 써본 사람의 현실 가이드(장단점·활용 포인트까지)요약 한 줄: 빠르게, 제대로 Python을 붙들려면 DataCamp – Python Programming Fundamentals부터. 한 단계 올리려면 DataCamp – Associate Python Developer로 decorators, context managers, regex, OOP까지 탄탄하게. 글 읽는 스타일이면 Real Python이 최고. ProgrammingExpert.io는 Software Engineering 기반을 넓게 깔아주는 코스. Programming with Mosh는 영상 완성도와 framework 맛보기로 동기부여 쭉 끌어올려 줍니다.살짝 불규칙한 문장, 대화체, 그리고 아주 가..

ChatLLM Teams by Abacus AI — 2025 로컬라이즈드 딥 리뷰 & 가이드*핵심 한 줄 요약: 여러 AI 구독을 여기저기 돌려 쓰고 있다면, ChatLLM Teams 하나로 **$10/월(사용자당)**에 정리 가능. RouteLLM이 GPT / Claude / Gemini(DeepSeek 계열 포함) 등 주요 모델로 자동 라우팅해 주고, Image/Video Generation, Humanize, DeepAgent, 팀 공유, **CodeLLM(무료 IDE)*까지 한 번에 묶였다. 영상·초장기 에이전트 작업을 매일 몰아치는 하드유저가 아니라면 비용 효율이 꽤 크다.한 줄로 기억하기: 탭 하나, 구독 하나, 모델은 여러 개. 딱 이 컨셉.(참고: 과거에 Abacus AI와 협업한 콘텐츠가..

파이썬으로 진짜 AI Agents 만들기: 2025 실전 로드맵 (Frameworks, Patterns, Control Loop)한줄 요약: AI Agent는 단순 Chat Bot가 아니다. LLM이라는 뇌, 탄탄한 Prompt + Reasoning Strategy, 실제로 움직이게 하는 Tools/Actions, 끈을 이어주는 Memory/State, 그리고 매 턴 판단하는 Control Loop까지 갖춘 소프트웨어 시스템이다. 처음엔 작게—one agent, one goal—시작하고, 필요해질 때 RAG, Plan-and-Execute, Reflection, Multi-agent를 얹자. 왜 이 글이 유용한가프로젝트가 종종 첫날부터 “만능”을 노리다 멈춰버리는 걸 많이 봤다. 말은 잘하는데 API는..

Vibe Coding, 진짜 실전 가이드: 프롬프트만으로 풀스택 앱을 끝까지 만드는 법 (2025)코드를 잔뜩 치지 않아도 됩니다. 정확한 prompt로 지시하면, front end · backend · database · auth · AI까지 갖춘 앱이 돌아갑니다. 아래는 제가 실제로 만든 과정을 한국 독자 감성에 맞게 풀어 쓴, 시행착오와 팁, 문장 그대로 쓰면 되는 체크리스트까지 포함된 실전 기록입니다.한 줄 요약: Vibe Coding은 개발을 대체하는 게 아니라—평범한 한국어로 개발을 지휘하는 방식입니다. Overview이 글에서는 Emergent라는 플랫폼으로 멘토십 플랫폼(코스·그룹콜·온보딩·AI 매칭 포함)을 자연어 지시만으로 만드는 전 과정을 안내합니다. 다룹니다:Vibe Coding이..

아마존 경쟁사 분석 앱 만들기 (Python + Streamlit + LangChain + Oxylabs) — 실전 가이드직접 IDE 켜놓고 삽질도 해보고 고쳐가며 쓴, 바로 써먹는 설계서입니다. 처음부터 이렇게 정리돼 있었으면 얼마나 편했을까 싶은 그 버전.한 줄 요약: Streamlit UI에 Oxylabs Web Scraper API, TinyDB, LangChain 기반 LLM을 얹으면 주말 동안에도 꽤 쓸만한 아마존 경쟁사 인사이트 앱을 완성할 수 있다. Overview — 우리가 만드는 것, 그리고 왜 중요한가이 글에서는 아마존 상품 데이터를 긁어와 경쟁사 분석 대시보드로 바꿔주는 Python 애플리케이션을 만든다. 핵심 기능은 간단하지만 강력하다.ASIN(아마존 상품 ID)와 Marketp..