프론트엔드·풀스택 개발

프론트엔드 개발 실무와 백엔드를 아우르는 풀스택 개발 경험을 다룹니다. 특정 프레임워크 사용법 나열보다는 실제 프로젝트에서 마주한 문제와 해결 과정을 중심으로 정리합니다. AI 코딩 도구를 함께 활용했을 때 개발 흐름이 어떻게 달라지는지도 함께 살펴봅니다.

React Native 0.87에서 Strict TypeScript API가 기본값이 되고 Metro와 iOS 빌드 체계가 함께 업데이트된 변화를 정리하고, 기존 프로젝트를 업그레이드할 때 실제로 점검해야 할 부분을 짚었다.

Vercel이 공개한 Agent Plugins 표준을 살펴보고, Agent Skills와 MCP 서버를 하나의 패키지로 묶어 ChatGPT, Cursor, VS Code 등 여러 AI 클라이언트에서 재사용하는 구조와 실제 도입 시 점검할 사항을 정리했다.

Next.js 16.3의 Instant Navigations 기능이 무엇이고 어떤 원리로 동작하는지 정리했다. 체감 지연이 큰 라우트부터 점진적으로 적용하는 마이그레이션 순서와, 캐시 설계·회귀 테스트에서 실전에 주의할 점을 함께 다룬다.

TypeScript 7.0의 네이티브 컴파일러 전환이 가져오는 성능 변화와 호환성 이슈를 정리했다. 실제 프로젝트에 적용하기 전에 점검해야 할 설정값, 도구 호환 여부, CI부터 단계적으로 전환하는 전략까지 함께 다룬다.

새 프로젝트를 시작할 때마다 반복되는 폴더 구조와 설정 작업을 AI 코딩 도구로 줄이는 방법을 정리했다. 고정 템플릿과 AI 생성을 나눠 쓰는 절충 방식, 프롬프트 템플릿 준비 요령, 생성 후 의존성과 실행을 검증하는 흐름까지 함께 다룬다.

AI 모델의 성능은 결국 입력되는 데이터 품질에서 갈린다. Pandas와 NumPy로 결측치·중복·인코딩·스케일링을 처리하는 기본기와, 학습·테스트 분할 순서를 지켜 데이터 누수를 피하는 방법을 실제 코드 예시와 함께 정리했다.

RAG 애플리케이션을 만들 때 마주치는 pgvector, Pinecone, Milvus 세 가지 벡터 데이터베이스의 성격 차이와 장단점을 정리했다. 프로젝트 규모, 팀의 운영 역량, 성장 속도에 맞는 선택 기준을 실무 관점에서 구체적으로 살펴본다.

AI 애플리케이션이 겪기 쉬운 환경 재현 문제를 Docker로 해결하는 방법을 정리했다. Dockerfile 작성, 이미지 빌드, GPU 컨테이너 실행 명령과 이미지 크기·보안 관련 주의할 점까지 순서대로 함께 다룬다.

AI 서비스 백엔드에서 외부 API 호출처럼 시간이 걸리는 작업을 비동기로 처리해야 하는 이유와, FastAPI로 실제 엔드포인트를 설계하는 방법을 정리했다. CPU 연산이 오래 걸리는 작업을 스레드 풀로 분리하는 방법과 자주 하는 실수도 함께 다룬다.

웹 개발자가 기존 경력을 살리면서 AI 풀스택 엔지니어로 성장하기 위해 12개월 동안 거칠 수 있는 학습 단계를, 파이썬과 AI 기초부터 애플리케이션 개발, 프로덕션 운영, 전문 분야 심화와 포트폴리오 완성까지 순서대로 정리했다.

AI·딥러닝 프로젝트에서 자주 겪는 라이브러리 및 CUDA 버전 충돌 문제를 Docker 컨테이너로 해결하는 방법을 정리했다. Dockerfile 작성부터 GPU 컨테이너 실행, 데이터 보존을 위한 볼륨 마운트까지 단계별로 다룬다.