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Backend Developer & Tech Lead 손민기입니다.

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Obsidian 볼트를 지식 그래프로: Understand-Anything으로 내 노트 연결 구조 보기

지난 글에서 Understand-Anything으로 코드베이스를 지식 그래프로 시각화하는 방법을 다뤘다. 그런데 이 도구에는 코드 분석 말고도 흥미로운 기능이 하나 더 있다. 바로 다. 이 명령어는 마크다운 위키(지식 베이스)를 분석한다. 그리고 그 감지 조건이 사실상 Obsidian 볼트 구조와 동일하다. 즉, 내가 몇 년간 쌓아온 Obsidian 노트를 그대로 지식 그래프로 만들 수 있다는 뜻이다. Obsidian 그래프 뷰의 한계 Obsidian에는 이미 그래프 뷰가 있다. 노트들이 점으로 표시되고 로 연결된다. 처음 보면 멋있다. 그런데 노트가 수백 개 쌓이면 이렇게 된다. 점이 너무 많아 **그냥 털뭉치(hairball)**가 된다 노드를 클릭해도 보이는 건 파일명뿐 명시적으로 를 건 연결만 보인다 — 내용상 관련 있지만 링크를 안 단 노트는 따로 논다 “이 주제 노트들이 실제로 어떤 흐름으로 연결되는가”는 알 수 없다 결국 그래프 뷰는 “예쁜 시각화”에 머무는 경우가 많…

May 27, 2026
Tech
Claude Skills 완벽 가이드: AI를 도메인 전문가로 만드는 방법

Claude가 단순한 챗봇이 아니라 도메인 전문가처럼 동작하게 만들 수 있다. Claude Skills를 사용하면 된다. Claude Skills란? Claude Skills는 Anthropic의 Claude AI에 특정 능력을 부여하는 확장 모듈이다. 각 스킬은 폴더 단위로 구성되며, 내부에는 다음이 포함된다: - 스킬 설명 및 트리거 조건 관련 코드 및 스크립트 참조 문서 및 예시 핵심은 **지연 로드(Lazy Loading)**다. 수백 개의 스킬을 등록해도 필요한 스킬만 불러오기 때문에 토큰 낭비가 없다. 왜 Skills인가? 기존 프롬프트 엔지니어링의 한계: 기존 방식 Claude Skills 매번 긴 시스템 프롬프트 작성 스킬 이름만 호출 컨텍스트 윈도우 낭비 필요한 스킬만 로드 재사용 어려움 폴더 복사로 공유 일관성 유지 힘듦 버전 관리 가능 실제 사용 예시: Awesome Claude Skills 저장소 VoltAgent/awesome-claude-skills는 A…

May 25, 2026
Tech
Understand Anything: 코드베이스를 지식 그래프로 시각화하는 도구

레거시 코드 파악, 왜 어려운가 대규모 코드베이스에 새로 투입되면 흔히 겪는 상황이 있다. README는 몇 년 전 업데이트가 마지막 아키텍처 다이어그램이 현재 코드와 맞지 않음 작성자가 퇴사해서 물어볼 사람이 없음 기존 방식으로는 한계가 있다: → 수백 개 파일 매칭, 어디서 시작해야 할지 모름 IDE의 Go to Definition → 10번 점프하면 원래 뭘 찾던 건지 잊음 선배에게 질문 → “그건 레거시라 나도 잘 몰라” Understand Anything은 이 문제를 해결하는 Claude Code 플러그인이다. 코드베이스 전체를 분석해서 인터랙티브한 지식 그래프로 변환한다. 실제 대시보드 코드베이스가 클릭 가능한 그래프로 변환된다: 각 노드 = 파일, 함수, 클래스 색상 = 아키텍처 레이어 (API, Service, Data, UI, Utility) 연결선 = 의존성 관계 노드 클릭 시 = 코드 + AI 생성 설명 표시 기존 방식과 비교 기존 방식 Understand …

May 24, 2026
Tech
Python asyncio 기초

핵심 개념 (왜 필요한가) 는 대기 시간이 긴 작업을 겹쳐서 처리할 때 강력하다. 특히 HTTP 호출, DB 드라이버, 메시지 큐처럼 CPU보다 I/O 대기가 많은 백엔드 작업에서 요청 처리량을 높이는 데 유용하다. 실무에서는 “빠른 코드”라기보다, 같은 시간에 더 많은 대기 작업을 처리하는 방식으로 이해하면 가장 정확하다. 기본 사용법 의 핵심은 , , 그리고 이벤트 루프다. 는 시간이 걸리는 작업이 끝날 때까지 스레드를 붙잡지 않고 다른 코루틴에 실행 기회를 넘긴다. 실행해보면 2초 + 1초 + 3초가 아니라, 가장 오래 걸린 3초 정도만 걸린다. 이게 의 가장 중요한 포인트다. 순차 처리 대신 동시 대기를 만든다. 는 여러 코루틴을 한 번에 실행하고 결과를 순서대로 모아준다. 백엔드에서 외부 API 여러 개를 병렬 호출할 때 자주 쓴다. 실전 예제 실무에서 흔한 패턴은 “여러 API를 동시에 호출하되, 실패를 안전하게 처리”하는 형태다. 아래 예시는 외부 서비스 호출을 흉내 …

May 24, 2026
Python