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Claude Skills 완벽 가이드: AI를 도메인 전문가로 만드는 방법

Mon, 25 May 2026 01:00:00 GMT

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:

SKILL.md - 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.

~/.claude/skills/
├── code-reviewer/
│   └── SKILL.md
├── tech-blog-writer/
│   └── SKILL.md
└── security-auditor/
    └── SKILL.md

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:

# 코드 리뷰 요청
/code-reviewer "src/auth/login.ts 보안 검토해줘"

# 블로그 작성
/tech-blog-writer "Docker 네트워킹 기초"

# 커밋 메시지 생성
/commit

Awesome Claude Skills 저장소

VoltAgent/awesome-claude-skills는 Anthropic 공식 스킬과 커뮤니티 제작 스킬을 한곳에 모은 큐레이션 프로젝트다.

Anthropic 공식 스킬

문서 생성

Word(docx), PowerPoint(pptx), Excel(xlsx) 자동 생성
PDF 편집 및 변환
템플릿 기반 문서 자동화

창작 및 디자인

알고리즘 아트 생성
캔버스 디자인
GIF 애니메이션 제작
테마 팩토리 (색상 팔레트, 디자인 시스템)

개발 및 테스트

HTML 아티팩트 빌드
MCP 서버 구축
Playwright 기반 웹 테스트 자동화

커뮤니티 스킬

스킬	설명
Notion 통합	데이터베이스 CRUD, 페이지 자동 생성
콘텐츠 연구	주제 리서치 후 초안 작성
회의 분석	회의록에서 액션 아이템 추출
iOS 시뮬레이터	앱 UI 테스트 자동화
웹 보안 테스트	ffuf 기반 퍼징, 취약점 스캔

스킬 설치 방법

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-skills.git
cd awesome-claude-skills

2. 원하는 스킬 복사

# 전체 복사
cp -r skills/* ~/.claude/skills/

# 또는 개별 스킬만
cp -r skills/code-reviewer ~/.claude/skills/

3. Claude Code에서 확인

claude
> /skills  # 설치된 스킬 목록 확인

커스텀 스킬 만들기

자신만의 스킬을 만들 수 있다. 기본 구조:

my-custom-skill/
├── SKILL.md          # 필수: 스킬 정의
├── references/       # 선택: 참조 문서
│   └── guide.md
└── examples/         # 선택: 예시 파일
    └── sample.md

SKILL.md 작성 예시

---
name: api-designer
description: REST API 설계를 도와주는 스킬
triggers:
  - API 설계
  - 엔드포인트 설계
  - REST 설계
argument-hint: "<리소스명> [HTTP 메서드]"
---

# API Designer Skill

## 역할
RESTful API 설계 전문가로서 다음을 수행:
- 리소스 URL 설계
- HTTP 메서드 매핑
- 요청/응답 스키마 정의
- 에러 코드 표준화

## 설계 원칙
1. 리소스는 명사, 복수형 사용
2. 계층 구조는 URL 경로로 표현
3. 필터링은 쿼리 파라미터로
...

스킬 조합의 힘

여러 스킬을 조합하면 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있다.

예시: 기술 블로그 자동화 파이프라인

1. /content-researcher "Kubernetes HPA 동작 원리"
   → 주제 리서치 및 참고자료 수집

2. /tech-blog-writer "위 리서치 기반으로 블로그 작성"
   → 초안 생성

3. /code-reviewer "코드 예시 검증"
   → 예시 코드 동작 확인

4. /seo-optimizer "SEO 최적화"
   → 메타데이터, 키워드 최적화

주의사항

토큰 관리

스킬 내 참조 문서가 너무 크면 컨텍스트를 압박한다
핵심 내용만 포함하고, 상세 내용은 외부 링크로

트리거 충돌

여러 스킬이 비슷한 트리거를 가지면 예상치 못한 스킬이 활성화될 수 있다
트리거는 구체적으로 설정

버전 관리

스킬 폴더를 Git으로 관리하면 변경 이력 추적 가능
팀 내 스킬 공유 시 저장소로 관리 권장

마무리

Claude Skills는 단순한 프롬프트 재사용을 넘어, AI를 도메인 특화형 에이전트로 발전시키는 도구다.

시작하기 좋은 경로:

Awesome Claude Skills에서 유용한 스킬 탐색
자주 사용하는 워크플로우를 스킬로 정리
팀 내 스킬 라이브러리 구축

공식 문서: Claude Code Skills Documentation

Claude Skills란?
왜 Skills인가?
Awesome Claude Skills 저장소
- Anthropic 공식 스킬
- 커뮤니티 스킬
스킬 설치 방법
커스텀 스킬 만들기
- SKILL.md 작성 예시
스킬 조합의 힘
주의사항
마무리

Understand Anything: 코드베이스를 지식 그래프로 시각화하는 도구

Sun, 24 May 2026 12:10:00 GMT

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:

grep -r "keyword" → 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 Anything
`grep "payment"` → 200개 파일	검색 → 관련 모듈이 그래프에서 하이라이트
Go to Definition 연타 → 미아	의존성 트리가 한눈에 보임
주석 없는 함수 → 추측	노드 클릭 → AI가 생성한 설명
선배에게 질문 → 한계	가이드 투어로 혼자 학습 가능

주요 활용 시나리오

1. 특정 플로우 파악

/understand-chat 결제 플로우는 어떻게 동작해?

관련 파일을 찾아서 호출 순서대로 설명한다:

PaymentController → 요청 수신
PaymentService → 비즈니스 로직
PGAdapter → 외부 연동
PaymentRepository → DB 저장

grep으로는 알 수 없는 흐름을 파악할 수 있다.

2. 변경 영향 분석

/understand-diff

PR 전에 변경한 파일이 어디에 영향을 미치는지 그래프로 확인한다. 영향받는 모듈이 빨간색으로 표시되면 해당 영역 테스트가 필요하다는 신호다.

3. 온보딩 자료 자동화

/understand
git add .understand-anything/
git commit -m "docs: add knowledge graph"

생성된 그래프를 Git에 커밋하면, 이후 합류하는 사람은 파이프라인 재실행 없이 바로 대시보드를 열 수 있다.

설치 방법

Claude Code

/plugin marketplace add Lum1104/Understand-Anything
/plugin install understand-anything

기타 플랫폼

Cursor, VS Code + Copilot, Codex CLI, Gemini CLI 등도 지원한다.

# macOS/Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Lum1104/Understand-Anything/main/install.sh | bash

기본 사용

# 1. 코드베이스 분석 (최초 1회)
/understand

# 2. 대시보드 열기
/understand-dashboard

# 3. 질문하기
/understand-chat 인증은 어떻게 처리돼?

한국어 지원

/understand --language ko

노드 설명, UI, 가이드 투어가 한국어로 제공된다.

참고 사항

분석 시간:

100 파일 이하: 1-2분
1000 파일 이하: 5-10분
그 이상: 15-30분

증분 업데이트는 변경 파일만 재분석하므로 1분 이내다.

비용: LLM API 호출이 발생한다. Claude Code 사용 시 Anthropic API 비용이 청구된다.

민감 정보: 그래프에 함수명, 클래스명이 포함된다. 공개 저장소에 커밋할 때 주의가 필요하다.

Python asyncio 기초

Sun, 24 May 2026 08:25:27 GMT

핵심 개념 (왜 필요한가)

asyncio는 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

asyncio의 핵심은 async def, await, 그리고 이벤트 루프다. await는 시간이 걸리는 작업이 끝날 때까지 스레드를 붙잡지 않고 다른 코루틴에 실행 기회를 넘긴다.

import asyncio
import time

async def fetch(name: str, delay: int) -> str:
    print(f"{name} 시작")
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"{name} 완료")
    return f"{name} 결과"

async def main():
    start = time.perf_counter()

    results = await asyncio.gather(
        fetch("A", 2),
        fetch("B", 1),
        fetch("C", 3),
    )

    elapsed = time.perf_counter() - start
    print("결과:", results)
    print(f"총 소요 시간: {elapsed:.2f}초")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

실행해보면 2초 + 1초 + 3초가 아니라, 가장 오래 걸린 3초 정도만 걸린다.
이게 asyncio의 가장 중요한 포인트다. 순차 처리 대신 동시 대기를 만든다.

gather()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 낸 코드다.

import asyncio
import random

async def call_api(user_id: int) -> dict:
    await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))

    if user_id == 3:
        raise RuntimeError("외부 API 오류")

    return {"user_id": user_id, "status": "ok"}

async def safe_call(user_id: int) -> dict:
    try:
        result = await call_api(user_id)
        return {"success": True, "data": result}
    except Exception as e:
        return {"success": False, "user_id": user_id, "error": str(e)}

async def main():
    user_ids = [1, 2, 3, 4, 5]

    tasks = [safe_call(user_id) for user_id in user_ids]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

    success_count = sum(1 for r in results if r["success"])
    fail_count = len(results) - success_count

    print("처리 결과")
    for r in results:
        print(r)

    print(f"성공: {success_count}, 실패: {fail_count}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

현업에서는 gather()에 코루틴을 바로 넘기기도 하지만, 예외 전파 전략을 먼저 정하는 것이 중요하다.
한 작업의 실패가 전체 실패여야 하는지, 아니면 부분 성공을 허용할지에 따라 구현이 달라진다. 개인적으로 외부 API 집계 서비스에서는 safe_call()처럼 실패를 결과 객체로 바꾸는 패턴을 자주 사용했다.

동시성 제한도 자주 필요하다. 외부 API나 DB 커넥션은 무한정 동시에 호출하면 오히려 장애를 만든다.

import asyncio

semaphore = asyncio.Semaphore(2)

async def limited_task(name: str, delay: int):
    async with semaphore:
        print(f"{name} 시작")
        await asyncio.sleep(delay)
        print(f"{name} 완료")

async def main():
    await asyncio.gather(
        limited_task("task-1", 2),
        limited_task("task-2", 2),
        limited_task("task-3", 2),
        limited_task("task-4", 2),
    )

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

위 코드는 한 번에 2개씩만 실행된다. 실서비스에서 트래픽이 튀는 순간, 이런 제한 하나가 장애 예방에 꽤 큰 차이를 만든다.

주의사항

1. CPU 바운드 작업에는 큰 효과가 없다

asyncio는 이미지 처리, 압축, 복잡한 계산처럼 CPU를 오래 쓰는 작업에는 적합하지 않다. 그런 경우는 멀티프로세싱이나 작업 큐를 고려하는 편이 낫다.

2. `time.sleep()`를 쓰면 이벤트 루프가 멈춘다

비동기 함수 안에서 time.sleep()를 쓰면 전체가 막힌다. 반드시 await asyncio.sleep()를 사용해야 한다.

3. 아무 라이브러리나 비동기로 바뀌지 않는다

함수에 async만 붙인다고 빨라지지 않는다. HTTP 클라이언트, DB 드라이버도 비동기 지원 라이브러리여야 한다. 예: aiohttp, httpx.AsyncClient, async DB 드라이버.

4. 너무 많은 태스크 생성은 위험하다

수천, 수만 개 코루틴을 한 번에 만들면 메모리 사용량과 외부 시스템 부하가 커진다. Semaphore나 배치 처리로 상한을 두는 게 안전하다.

5. 예외 처리를 빼먹기 쉽다

gather()는 기본적으로 하나의 예외가 전체 흐름에 영향을 줄 수 있다. 운영 환경에서는 로깅, 타임아웃, 재시도 정책까지 같이 설계해야 한다.

정리

asyncio는 I/O 대기 시간이 많은 작업에서 효율적이다.
핵심 도구는 async def, await, asyncio.run(), asyncio.gather()다.
외부 API, DB, 메시지 큐 처리에서는 동시성 제한이 중요하다.
time.sleep() 같은 동기 코드를 섞으면 비동기의 장점이 사라진다.
실패 전략과 타임아웃 설계가 실무 품질을 좌우한다.

다음 단계로는 asyncio.create_task(), asyncio.wait_for()를 이용한 타임아웃 처리, 그리고 aiohttp나 httpx로 실제 HTTP 비동기 클라이언트를 다뤄보면 좋다.

핵심 개념 (왜 필요한가)
기본 사용법
실전 예제
주의사항
정리

👿백엔드 개발 면접 질문2

Tue, 25 Apr 2023 16:01:30 GMT

👿백엔드 개발 면접 질문2

👿백엔드 개발 면접에는 가장 일반적인 답변을 원하는 기본적인 질문과 우리가 함께할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 기타 질문들이 있다.

1. 백엔드에서 가장 많이 사용하는 언어는 무엇인가요?

대부분의 백엔드에서는 Java, Python, Ruby, Kotlin, Node.js 등을 사용합니다.

이 중에서 Java가 가장 많이 사용됩니다. Java는 객체 지향 프로그래밍 언어이며, 안정성과 확장성이 높아 대규모 애플리케이션에 적합합니다. 하지만 Kotlin 많이 이관하는 추세입니다.

2. REST API와 SOAP의 차이점은 무엇인가요?

REST API는 HTTP 프로토콜을 사용하고, SOAP는 XML을 사용합니다. 또한 REST API는 간결하고 가벼우며, SOAP는 보안이 강화되고 표준화된 인터페이스를 제공합니다.
REST API는 간단하고 확장성이 뛰어나며, 사용이 쉽지만, 복잡한 트랜잭션을 처리하는데는 한계가 있습니다. 반면 SOAP는 보안성과 안정성이 높으며, 대규모 시스템에서 사용하기 좋습니다.

3. 마이크로서비스 아키텍처란 무엇인가요?

마이크로서비스 아키텍처는 작고 독립적인 서비스들이 모여서 하나의 애플리케이션을 구성하는 아키텍처입니다.
아키텍처는 각각의 서비스가 서로 다른 기술 스택을 사용할 수 있어 개발자의 자유도가 높고, 서비스 간의 결합도가 낮아 유연성이 높습니다. 또한, 서비스가 분리되어 있어 단일 서비스의 장애가 전체 시스템에 영향을 미치지 않습니다.

4. NoSQL과 RDBMS의 차이점은 무엇인가요?

NoSQL은 스키마가 없거나 유연한 스키마를 가지며, 확장성과 가용성이 높습니다. RDBMS는 정확한 스키마를 가지며, 안정성과 일관성이 높습니다.
NoSQL은 데이터의 유형이나 형식을 바꾸는 경우에도 비교적 자유롭지만, RDBMS는 변경에 대한 엄격한 검증 절차가 필요합니다.

5. 인증과 인가의 차이점은 무엇인가요?

인증은 제품이나 서비스의 기능이나 특성을 검증하는 과정이고, 인가는 권한을 부여하는 과정입니다.
예를 들어, 제품이 CE 인증을 받는다는 것은 제품이 EU 기준을 충족한다는 것을 의미합니다. 반면에, 인가는 예를 들어 시스템 관리자가 특정 서버에 접근한 권한을 부여하는 것입니다.

6. 세션과 쿠키의 차이점은 무엇인가요?

세션은 서버 측에서 데이터를 저장하고, 쿠키는 클라이언트 측에서 데이터를 저장합니다.
세션은 클라이언트가 서버에 접속할 때 생성되며, 서버에 의해 유지됩니다.
쿠키는 브라우저에 저장되며, 만료 기간이 설정되면 삭제됩니다.
세션은 중요한 데이터를 저장하기에 적합하고, 쿠키는 세션 ID나 사용자 기본 설정과 같은 정보를 저장하기에 적합합니다.

7. HTTP와 HTTPS의 차이점은 무엇인가요?

HTTP는 암호화되지 않은 텍스트 기반 프로토콜이고, HTTPS는 암호화된 데이터 전송을 제공하는 HTTP의 보안 버전입니다.
HTTPS는 SSL(Secure Sockets Layer) 또는 TLS(Transport Layer Security) 프로토콜을 사용하여 데이터를 암호화하고 보호합니다.

8. 서버리스 아키텍처란 무엇인가요?

서버리스 아키텍처는 개발자가 서버의 관리나 운영에 대한 부담을 줄이기 위해 고안된 아키텍처입니다.
서버리스 아키텍처에서는 서버가 필요하지 않으며, 함수를 실행하는 서비스가 제공됩니다. 이를 통해 개발자는 코드를 작성하고 배포하는 것에 집중할 수 있습니다.

9. MVC 패턴이란 무엇인가요?

MVC는 Model-View-Controller의 약자로, 애플리케이션의 구성 요소를 모델, 뷰, 컨트롤러로 나누어서 설계하는 패턴입니다.
모델은 데이터와 비즈니스 로직을 처리하고, 뷰는 사용자에게 정보를 보여주는 역할을 하며, 컨트롤러는 모델과 뷰 사이에서 조율하는 역할을 합니다.

10. ORM이란 무엇인가요?

ORM은 Object-Relational Mapping의 약자로, 객체와 관계형 데이터베이스 간의 매핑을 자동화하는 프레임워크입니다.
ORM을 사용하면 SQL 쿼리를 직접 작성하지 않아도 객체를 데이터베이스에 저장하거나 조회할 수 있습니다.
ex) JPA (Hibernate)…

11. SQL injection과 같은 보안 취약점을 방지하기 위한 방법은 무엇인가요?

SQL 인젝션은 악의적인 사용자가 입력한 데이터를 이용하여 데이터베이스에 액세스하는 공격입니다.
SQL 인젝션을 방지하기 위해, 입력 데이터를 검증하고 이스케이프 문자열 처리를 해야 합니다. 또한, 프리페어드 스테이트먼트를 사용하여 SQL 쿼리를 작성하고, 권한을 최소화하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.

12. CDN이란 무엇인가요?

CDN은 Content Delivery Network의 약자로, 전 세계에 분산된 서버 네트워크를 통해 콘텐츠를 제공하는 시스템입니다.
CDN은 웹사이트의 로딩 속도를 빠르게 하고, 대역폭을 절약할 수 있습니다.

13. AWS와 같은 클라우드 서비스를 사용해본 경험이 있나요? 있으면 장점도 말해주세요.

예, 저는 AWS를 사용해본 경험이 있습니다.
AWS는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 아마존의 플랫폼입니다. AWS를 사용하면 서버, 데이터베이스, 스토리지 등을 쉽게 구축하고 관리할 수 있습니다.

14. 빅데이터 처리를 위해 자주 사용하는 기술은 무엇인가요?

대용량 데이터 처리를 위해 저는 하둡, 스파크 등의 기술을 주로 사용합니다.
하둡은 대용량 데이터를 분산 저장하고 처리하는 데 사용되는 오픈소스 소프트웨어 프레임워크입니다.
스파크는 하둡과 유사한 기능을 제공하지만, 인메모리 처리와 스트림 처리 등의 추가 기능을 제공합니다.

15. 도커와 쿠버네티스에 대해 설명해주세요.

도커는 컨테이너 기반 가상화 플랫폼으로, 애플리케이션을 컨테이너에 패키징하여 독립적으로 실행할 수 있습니다.
쿠버네티스는 컨테이너 오케스트레이션 툴로, 도커와 같은 컨테이너 기술을 사용하는 애플리케이션을 자동으로 배포, 확장, 관리할 수 있습니다.
쿠버네티스는 여러 대의 서버에 컨테이너를 분산 배치하여 고가용성, 확장성 등의 이점을 제공합니다.

16. 도커와 VM 차이점을 설명해주세요.

VM은 전체 시스템을 가상화하는 반면 Docker 컨테이너는 개별 애플리케이션을 가상화합니다.
VM은 서로 다른 운영 체제 간에 완전한 격리를 제공하는 반면 Docker 컨테이너는 호스트 시스템의 운영 체제 커널을 공유하여 효율성과 속도를 높입니다.

간단하게 적어서 혼돈되는 내용 댓글로 달아주시면 자세하게 설명하겠습니다.

끝!

👿백엔드 개발 면접 질문2

👿백엔드 개발 면접 질문1

Tue, 25 Apr 2023 04:21:30 GMT

👿백엔드 개발 면접에는 가장 일반적인 답변을 원하는 기본적인 질문과 우리가 함께할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 기타 질문들이 있다.

기본적인 면접 질문

귀하의 개발 스택과 경험 등에 관해 이야기해주시겠습니까?
당신의 가장 잘하는 분야와 개발 노하우는 무엇입니까?
개발 경험과 현업 경험, 왜 그것을 선택했습니까?

개발 실력을 밝히는 질문

당신이 개발할 때 어떤 디자인패턴과 테스트 프레임 워크를 사용합니까?
REST API, SOAP 및 Microservice 개발에 대한 경험이 있습니까?
고객이 기대하는 솔루션에 대해 설명해주시겠습니까?

1. Java에서 다형성(Polymorphism)이란 무엇인가요?

다형성은 객체 지향 프로그래밍에서 하나의 메서드나 클래스가 다양한 형태를 갖는 것을 말합니다. Java에서는 메서드 오버로딩, 메서드 오버라이딩, 상속 등의 기능으로 다형성을 구현할 수 있습니다.

2. 자바에서 오버로딩(Overloading)과 오버라이딩(Overriding)의 차이는 무엇인가요?

오버로딩은 같은 이름의 메서드를 매개변수의 개수나 타입 등을 다르게 정의하는 것을 말하며, 오버라이딩은 상위 클래스에서 정의된 메서드를 하위 클래스에서 재정의하는 것을 말합니다.

3. 자바에서 메모리 관리 방식은 무엇인가요?

Java에서는 가비지 컬렉터(Garbage Collector)가 자동으로 메모리를 관리합니다.
가비지 컬렉터는 더 이상 사용되지 않는 객체를 자동으로 파악하고 삭제하여 메모리를 확보합니다.

4. 자바에서 스레드(Thread)란 무엇인가요?

스레드는 프로그램에서 실행되는 최소의 단위로, 한 번에 여러 개의 작업을 동시에 처리할 수 있습니다. Java에서는 스레드를 구현하기 위해 Thread 클래스를 제공합니다.

5. 자바에서 동기화(Synchronization)란 무엇이며, 어떻게 구현할 수 있나요?

동기화는 여러 스레드가 동시에 하나의 자원을 사용할 때, 순서를 지정하여 충돌을 방지하는 것을 말합니다. Java에서는 synchronized 키워드를 사용하여 메서드나 블록을 동기화할 수 있습니다.

6. 자바에서 컬렉션(Collection) 프레임워크란 무엇인가요?

컬렉션 프레임워크는 데이터 그룹을 다루기 위한 인터페이스와 클래스의 집합을 말합니다. Java에서는 List, Set, Map 등의 인터페이스와 이를 구현한 클래스를 제공합니다.

7. 자바에서 Exception과 Error의 차이는 무엇인가요?

Exception은 프로그램 실행 중 발생하는 일반적인 예외 상황을 처리할 때 사용하며, Error는 프로그램이 복구할 수 없는 치명적인 오류를 나타냅니다.

8. 자바에서 Garbage Collection(GC)이란 무엇이며, 어떻게 작동하나요?

Garbage Collection은 자동으로 사용되지 않는 객체를 파악하고 삭제하여 메모리를 확보합니다. GC는 JVM(Java Virtual Machine)이 관리하며, 메모리 할당과 해제를 자동으로 수행합니다.
GC는 객체의 참조 횟수를 계산하여 더 이상 참조되지 않는 객체를 파악하고, 이를 메모리에서 제거하여 확보합니다.

9. 자바에서 직렬화(Serialization)란 무엇이며, 어떻게 구현할 수 있나요?

직렬화는 객체를 바이트 스트림으로 변환하는 과정을 말합니다. Java에서는 Serializable 인터페이스를 구현하여 객체를 직렬화할 수 있습니다.

10. 자바에서 JDBC란 무엇이며, 어떻게 사용하나요?

JDBC(Java Database Connectivity)는 자바에서 데이터베이스에 접속하여 데이터를 처리하는 데 사용하는 API입니다.
JDBC는 DriverManager, Connection, Statement 등의 인터페이스와 클래스를 제공하며, 데이터베이스 연결, 쿼리 실행, 결과 처리 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 연결을 위해서는 DriverManager.getConnection() 메서드를 사용할 수 있습니다.

기본적인 면접 질문
개발 실력을 밝히는 질문

테라폼(Terraform) 기초의 모든것!

Mon, 24 Apr 2023 17:15:25 GMT

📒 테라폼(Terraform) 이란?

테라폼(Terraform)은 인프라스트럭처를 코드로 관리하기 위한 오픈소스 도구입니다. AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure 등 다양한 클라우드 서비스 및 온프레미스 인프라를 지원하며, 코드로 인프라를 구성하고 변경사항을 추적, 관리할 수 있습니다.

테라폼을 사용하는 이유는 다음과 같습니다.

장점:

코드로 인프라를 관리하기 때문에, 반복적이고 일관성 있는 인프라 구성이 가능합니다.
코드 관리 도구(Git 등)를 사용하여 변경 이력을 추적하고, 이력에 따라 인프라를 복원할 수 있습니다.
다양한 클라우드 서비스 및 온프레미스 인프라를 지원하며, 인프라 복잡도가 높아지더라도 코드로 관리할 수 있습니다.
테라폼은 인프라를 변경할 때 새로운 인프라를 만들고 이전 인프라를 제거하는 방식으로 변경사항을 적용합니다. 이를 통해 변경사항 적용 중에도 인프라의 안정성을 유지할 수 있습니다.

단점:

학습 곡선이 높습니다. 테라폼은 다양한 기능과 구성 요소를 제공하기 때문에 처음 접근하는 사용자에게는 이해하기 어려울 수 있습니다.
테라폼 코드 작성 시 모듈화가 필요한 경우가 많습니다.
모듈화된 코드를 작성하려면, 추가적인 학습과 경험이 필요합니다.

⚙️ 테라폼의 기본 파일 구성 및 셈플 정리

main.tf 파일에는 인프라를 구성하는 리소스와 데이터 소스를 정의합니다.

provider "aws" {
    region = var.region
}

resource "aws_instance" "example" {
    ami           = var.ami_id
    instance_type = var.instance_type

    tags = {
        Name = "ExampleInstance"
    }
}

variables.tf 파일에는 입력 변수를 정의합니다.

variable "region" {
    type        = string
    description = "AWS region to create resources in"
    default     = "us-west-2"
}

variable "ami_id" {
    type        = string
    description = "AMI ID for EC2 instance"
}

variable "instance_type" {
    type        = string
    description = "EC2 instance type"
    default     = "t2.micro"
}

outputs.tf 파일에는 출력 변수를 정의합니다.

output "public_ip" {
    value = aws_instance.example.public_ip
}

backend.tf 테라폼 상태 파일을 저장하는 위치와 형식을 지정할 수 있습니다.

# S3 버킷에 상태를 저장하는데 사용합니다. 
# 동시성 체크 및 이미 만들어져 연관 있는 구조를 갖고올 떄 사용합니다.
terraform {
 backend "s3" {
        bucket = "my-terraform-state"
        key    = "terraform.tfstate"
        region = "us-west-2"
    }
}

env.tfvars 파일에서는 환경 변수를 정의합니다. 환경 변수는 테라폼 실행 시 -var-file 옵션을 사용하여 지정할 수 있습니다.
```
region          = "us-west-2"
ami_id          = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
instance_type   = "t2.micro"
```

⚙️ 구성 문법은 아래와 같습니다.

data : 리소스가 아닌 데이터 소스(Data Source)를 정의하는 명령어입니다.

module : 모듈(Module)을 정의하는 명령어입니다. 모듈은 재사용 가능한 코드 블록으로, 테라폼 코드를 더욱 모듈화하여 코드의 가독성과 유지보수성을 높일 수 있습니다.

module "vpc" {
    # source 선언된 디렉토리 메인 코드의 호출하는데 사용됩니다.
    source = "terraform-aws-modules/vpc/aws"

    name                 = "example-vpc"
    cidr                 = "10.0.0.0/16"
    azs                  = ["us-west-2a", "us-west-2b"]
    public_subnets       = ["10.0.1.0/24", "10.0.2.0/24"]
    private_subnets      = ["10.0.10.0/24", "10.0.20.0/24"]
    enable_nat_gateway   = true
    single_nat_gateway   = true
    enable_dns_hostnames = true
}

provider : 사용할 클라우드 서비스 공급자(Provider)를 정의하는 명령어입니다. 예를 들어, AWS를 사용하는 경우 provider “aws” {}와 같이 작성합니다.

provider "aws" {
    region = "us-west-2"
}

resource "aws_instance" "example" {
    ami           = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
    instance_type = "t2.micro"
}

variable : 입력 변수(Variable)를 정의하는 명령어입니다. 예를 들어, 특정 AMI ID를 변수로 지정하여 EC2 인스턴스를 생성하는 경우 variable “ami_id” {}와 같이 작성합니다.

variable "ami_id" {
    type        = string
    description = "AMI ID for EC2 instance"
}

resource "aws_instance" "example" {
    ami           = var.ami_id
    instance_type = "t2.micro"
}

output : 출력 변수(Output)를 정의하는 명령어입니다. 예를 들어, EC2 인스턴스의 IP 주소를 출력하는 경우 output “instance_ip” {}와 같이 작성합니다.

resource "aws_instance" "example" {
    ami           = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
    instance_type = "t2.micro"

    provisioner "local-exec" {
        command = "echo ${self.public_ip} > ip_address.txt"
    }
}

output "instance_ip" {
    value = aws_instance.example.public_ip
}

🔗 여러가지의 아키텍처 정리

초안 1

├── main.tf
├── variables.tf
├── outputs.tf
├── backend.tf
├── env.tfvars
├── modules
│   ├── vpc
│   │   ├── main.tf
│   │   ├── variables.tf
│   │   ├── outputs.tf
│   │   └── README.md
│   ├── ec2
│   │   ├── main.tf
│   │   ├── variables.tf
│   │   ├── outputs.tf
│   │   └── README.md
│   └── ...
├── data
│   ├── example.tf
│   └── ...
└── README.md

초안 2

├── infra
│   ├── rds
│   │   ├── mariana_db
│   │   │   ├── README.md
│   │   │   ├── backend.tf
│   │   │   ├── env-dev.tfvars
│   │   │   ├── env-staging.tfvars
│   │   │   ├── main.tf
│   │   │   ├── terraform.tf
│   │   │   └── variables.tf
│   └── vpc
│       ├── README.md
│       ├── backend.tf
│       ├── env-dev.tfvars
│       ├── env-staging.tfvars
│       ├── main.tf
│       ├── terraform.tf
│       └── variables.tf
├── modules
│   ├── ec2
│   │   ├── ec2.tf
│   │   ├── main.tf
│   │   ├── output.tf
│   │   └── variables.tf
│   ├── loadbalancer
│   │   ├── main.tf
│   │   └── variables.tf
│   └── ...
└── service
    ├── backend_example
    │   ├── README.md
    │   ├── alb.tf
    │   ├── ec2.tf
    │   ├── provider.tf
    │   ├── script.sh
    │   ├── terraform.tfvars
    │   └── variables.tf
    ├── frontend_example
    │    ├── README.md
    │    ├── backend.tf
    │    ├── env-dev.tfvars
    │    ├── env-prod.tfvars
    │    ├── env-stage.tfvars
    │    ├── main.tf
    │    ├── terraform.tf
    │    └── variables.tf
    │
    └── ...

✒️ 테라폼 실행 명령어는 다음과 같습니다.

terraform init      # 명령어를 사용하여 테라폼 설정을 초기화합니다.
terraform plan      # 명령어를 사용하여 인프라 변경사항을 검토합니다.
terraform apply     # 명령어를 사용하여 인프라 변경사항을 적용합니다.
terraform destroy   # 명령어를 사용하여 인프라를 제거합니다.

💙 소감

이상으로 테라폼(Terraform)에 대한 기본적인 내용과 테라폼 코드의 구조, 명령어 등에 대해 알아보았습니다.
테라폼은 클라우드 인프라를 코드로 관리하고, 자동화된 인프라 배포를 가능케 해주는 강력한 도구입니다.

마지막으로 테라폼과 같이 쓰면 좋은것들 !

Packer: 인프라를 위한 커스텀 이미지를 만들기 위한 도구입니다. Packer를 사용하면 인프라 리소스를 미리 설치하고 구성하여 커스텀 이미지를 생성할 수 있습니다.
Vault: 보안 관리 도구로, 테라폼에서 사용되는 비밀 정보를 안전하게 관리할 수 있도록 도와줍니다.
Atlantis: 테라폼 코드의 변경 사항을 버전 관리 시스템과 연동하여 자동화된 코드 검토를 제공하는 도구입니다.
Terratest: 테라폼 코드의 단위 테스트를 위한 도구로, 테스트 코드를 작성하여 테라폼 코드 변경 사항이 프로덕션에 영향을 미치지 않도록 보장합니다.

이 외에도 다양한 테라폼과 관련된 도구들이 있습니다. 이들 도구들을 활용하면 테라폼을 더욱 효율적으로 사용할 수 있으며, 코드의 가독성과 유지보수성을 높일 수 있습니다.

감사합니다!

📒 테라폼(Terraform) 이란?
- 장점:
- 단점:
⚙️ 테라폼의 기본 파일 구성 및 셈플 정리
⚙️ 구성 문법은 아래와 같습니다.
🔗 여러가지의 아키텍처 정리
- 초안 1
- 초안 2
✒️ 테라폼 실행 명령어는 다음과 같습니다.
💙 소감
- 마지막으로 테라폼과 같이 쓰면 좋은것들 !

🚀 Git Blog 자동화 하는법

Sun, 23 Apr 2023 18:21:25 GMT

🚀 블로그를 왜 써야 하는지?!

개발자는 기술 블로그를 통해 자신의 경험을 공유하고, 다른 개발자들과 지식을 공유하며 성장할 수 있습니다.

또한, 블로그를 운영함으로써 자신의 프로젝트나 포트폴리오를 보다 쉽게 공유하고, 개인 브랜딩에도 도움이 됩니다.

솔직하게 광고로 얼마를 벌 수 있는지 한번 심심해서 시작했습니다. ㅎㅎㅎ…

개발에 대해 살짝이라도 알고 계시면 추천 합니다!

🔨 준비물이 무엇이 필요한지?!

자동화된 Git Blog를 운영하기 위해 필요한 준비물은 다음과 같습니다.

Git 계정 및 블로그 호스팅 플랫폼 (e.g. GitHub, GitLab, Bitbucket, Gitea 등)

정적 사이트 생성기 (e.g. Jekyll, Hugo, Pelican 등)

마크다운 에디터 (e.g. Typora, Visual Studio Code 등)

자동화 스크립트 (e.g. GitHub Actions, Travis CI 등)

제가 세웠던 아키텍처는 GitHub Actions를 사용하여 Jekyll 기반의 정적 블로그를 자동화하는 방법입니다.

1. Github blog 를 사용한다. (API 사용 할 수 있다면 어떤 블로그여도 상관없습니다.)

2. 스케쥴러를 돌릴 수 있는 환경이 있어야된다. (자동으로 주제에 대해 ChatGpt 한테 써달라고 할거거든요.)

3. 간단하게 실행 시킬 파일이 있어야됩니다. (Python, Node ...)

간단하게 정리하면 아키텍처는 아래와 같습니다.

    1. Python 을 이용해서 ChatGpt 연동 후 주제를 DB 또는 구글 시트로 모아 놓는다.
    2. Github action 스케쥴러를 사용하여 두개의 잡을 만든다. 
        a. 주제 생성 및 겹치지 않게 관리 하는 Job
        b. 주제에 대해 컨텐츠를 만드는 Job
    3. 스케쥴러가 정상적으로 돈 후 Github > commit & deploy 진행 시킨다. (CI/CD 구축)

ps.나중에 그림 추가 예정입니다.

🧐 블로그 글을 자동화 하는방법 !?

블로그를 자동화하는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.

첫째는 정적 사이트 생성기와 Git 호스팅 플랫폼을 사용하여 블로그를 만든 뒤, Git Action과 같은 CI/CD 도구를 이용하여 컨텐츠를 자동으로 생성하고, 빌드 및 배포하는 방법입니다. 이 방법은 블로그의 구조가 정적이기 때문에 작성된 컨텐츠가 많지 않다면 좀 더 쉽게 자동화할 수 있습니다.

둘째는 동적인 블로그를 만들어 서버를 통해 자동화하는 방법입니다. 이 방법은 블로그가 동적인 특성을 띄기 때문에 컨텐츠를 생성하고 배포하는 과정이 더 복잡해질 수 있습니다. 그러나 이 방법을 사용하면 블로그에 좀 더 많은 기능을 추가할 수 있으며, 블로그 운영에 있어서 더욱 유연성이 있습니다.

어떤 방법을 선택하더라도 블로그를 자동화하는 것은 개발자로서의 역량을 높이는데 큰 도움이 됩니다. 컨텐츠를 생성하고, 배포하는 과정을 자동화함으로써 개발자는 좀 더 많은 시간을 개발에 집중할 수 있으며, 블로그 운영에 대한 부담을 줄일 수 있습니다.

저는 두번째 방법으로 진행할 예정입니다.

Git blog 만드는법

블로그 저장소 생성 및 Jekyll 테마 적용
GitHub, GitLab, Bitbucket 등의 Git 호스팅 플랫폼에서 새로운 저장소를 생성하고, Jekyll 기반의 정적 블로그 테마를 적용합니다.
제 경우는 줌코딩님 Blog 템플릿을 갖고와서 사용했습니다.

자동화 스크립트 작성

GitHub Actions을 사용하여 블로그를 자동으로 빌드하고 배포하는 자동화 스크립트를 작성합니다.

Github action 전에 준비 작업 해당하는 Github Reposittory > setting > security > action

MY_EMAIL, MY_NAME, MY_TOKEN, OPENAI_API_KEY 추가해주세요.

이 스크립트는 블로그 저장소의 .github/workflows 디렉토리에 작성됩니다.

아래는 yaml 예시입니다.

name: Auto Publish Blog Posts by 손(Son/손민기)

on:
schedule:
    - cron: '0 0 * * *'

jobs:
generate-blog-post:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - name: Checkout Repository
        uses: actions/checkout@v2

    - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v2
        with:
        python-version: 3.x

    - name: Cache Python packages
        uses: actions/cache@v2
        with:
        path: ~/.cache/pip
        key: ${{ runner.os }}-pip-${{ hashFiles('**/requirements.txt') }}
        restore-keys: |
            ${{ runner.os }}-pip-

    - name: Install Required Python Packages
        run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install gitpython
        pip install -r requirements.txt

    - name: Generate Blog Post
        env:
        OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
        run: python generate_blog_post.py

    - name: Commit Changes
        env:
        MY_EMAIL: ${{ secrets.MY_EMAIL }}
        MY_NAME: ${{ secrets.MY_NAME }}
        MY_TOKEN : ${{ secrets.MY_TOKEN }}
        run: |
        git config --local user.email $MY_EMAIL
        git config --local user.name $MY_NAME

        git remote set-url origin https://$MY_NAME:$MY_TOKEN@github.com/smk692/smk692.github.io.git

        git add .
        git commit -m "Add a new blog post"
        git push

deploy:
    needs: generate-blog-post
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - name: Checkout Repository
        uses: actions/checkout@v2

    - uses: actions/setup-node@v3
        with:
        node-version: v14.17.4

    - name: Cache node modules
        uses: actions/cache@v2
        with:
        path: ~/.npm
        key: ${{ runner.os }}-npm-${{ hashFiles('**/package-lock.json') }}
        restore-keys: |
            ${{ runner.os }}-npm-

    - name: Npm install
        run: npm install

    - name: Update blog
        env:
        MY_EMAIL: ${{ secrets.MY_EMAIL }}
        MY_NAME: ${{ secrets.MY_NAME }}
        MY_TOKEN : ${{ secrets.MY_TOKEN }}
        run: |
        git config --local user.email $MY_EMAIL
        git config --local user.name $MY_NAME

        git remote set-url origin https://$MY_NAME:$MY_TOKEN@github.com/smk692/smk692.github.io.git

        npm run deploy

GitHub Actions을 사용하여 블로그 컨텐츠 업데이트하는 파이썬 코드입니다. (generate_blog_post.py)

# ...import 부분 생략 

def generate_contents(topic):
    openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

    prompt_contents = f'''
        {topic} 대해서 자세하게 적어줘
    '''

    contents = connection_chatgpt(prompt_contents)

    contents = '\n'.join(contents.strip().split('\n')[3:])

    return contents

def connection_chatgpt(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        temperature=1,
        max_tokens=3800,
        top_p=1,
        frequency_penalty=0.0,
        presence_penalty=0.6,
    )
    contents = ""
    for choice in response.choices:
        contents += choice.text

    return contents

def create_blog_post(topic, tags, categories, contents):

    # 폴더가 없으면 생성
    if not os.path.exists(directory_path):
        os.makedirs(directory_path)

    # 블로그 포스트에 사용될 메타데이터
    metadata = [
        "---",
        "layout: post",
        f"title: \"{topic}\"",
        f"date: '{now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}'",
        f"author: 손(Son/손민기)",
        f"tags: {tags}",
        f"categories: {categories}",
        "---"
    ]

    # 블로그 포스트 파일 생성
    with open(file_name, "w") as f:
        
        f.write("\n".join(metadata))
        f.write("\n")
        f.write(contents)

    print(f"블로그 포스트 파일이 생성되었습니다: {file_name}")

if __name__ == "__main__":

    topic       = "블로그 자동화!"
    tags        = "gitblog"
    categories  = "자동화"

    contents = generate_contents(topic)
    pprint.pprint(contents)

    create_blog_post(topic, tags, categories, contents)

✅ 완성된 결과에 대한 스크린샷!

Github action 글 생성 된 결과
Github action 글 배포 된 결과
Github blog 업데이트 된 결과

소감

이상으로 블로그 자동화에 대해 알아보았습니다.

자동화를 통해 개발자는 블로그 운영을 보다 효율적으로 할 수 있고, 더 많은 시간을 개발에 집중할 수 있습니다.

많은 개발자분들이 이 글을 보고 자신만의 자동화된 블로그를 운영하시길 바랍니다!

ps. 간단하게 짠거라 필요하면 갖고 가시면 됩니다. (대신 댓글 하나만 적어주세요.)

    반박 시 무조건 생각한게 맞습니다.

🚀 블로그를 왜 써야 하는지?!
🔨 준비물이 무엇이 필요한지?!
🧐 블로그 글을 자동화 하는방법 !?
- Git blog 만드는법
- 자동화 스크립트 작성
✅ 완성된 결과에 대한 스크린샷!

자바 가비지 컬렉터에 대한 중요한 사항

Fri, 21 Apr 2023 07:55:46 GMT

# 자바 가비지 컬렉터에 대한 중요한 사항

자바 가비지 컬렉터에 대한 중요한 사항

자바 가비지 컬렉터(Garbage Collector)는 객체들을 자동으로 수거하여 메모리 누수 방지 및 소멸된 객체들를 최적화하는 작업을 수행함으로써 JVM 메모리 관리를 용이하게 해줍니다. 이 글에서는 자바 가비지 컬렉터의 기능, 사용 방법, 그리고 자주 발생하는 문제점과 그 대처법에 대해 간단하게 살펴볼 것입니다. 이 글은 10분 이내로 짧게 작성되었습니다.

자바 가비지 컬렉터 활용에 따른 두 가지 주요 이점을 꼽을 수 있습니다. 첫 번째는 소멸된 객체들이 새로운 객체로 대체되기 때문에 메모리 누수가 발생하지 않는다는 것입니다. 두 번째로는 메모리를 최적화하여 JVM 속도를 높이는 것입니다.

하지만 자바 가비지 컬렉터를 사용하면서 발생할 수 있는 문제도 있습니다. 대표적으로는 프로그램 실행 중 잠복상태(Pause)가 발생하는 것이 있습니다. 이 발생한 잠복상태는 여러 이유로 인해 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해서는 가비지 컬렉터 사용 방법 및 실행 시기를 적절하게 설정해야 합니다.

이를 위해 여러 가지 요소를 고려해야 합니다. 첫 번째로 연산되는 메모리의 양과 성격(Deferred, Parallel)에 따라 적절한 가비지 컬렉터를 선택하는 것이 중요합니다. 또한, 프로그램이 실행되는 환경의 종류(Physical/Virtual), 자원의 용량, 그리고 사용자 특성 등에 따라 적절한 설정값을 변경할 수 있습니다.

다음으로 가장 중요한 것은 올바른 사용 방법입니다. 자바 가비지 컬렉터를 사용하기 위해서는 메모리를 이동하거나 복사하는 등의 특정한 방법이 필요합니다. 예를 들면, 메모리를 재할당하는 방법, 후에 메모리 상태를 비교하여 처리하는 방법, 그리고 사전에 준비해 둔 메모리 블록의 크기를 조정하는 방법 등이 있습니다.

//메모리 배정
void allocateMemory() {
  int[] block = new int[block_size];
}

//메모리 재할당
void reallocateMemory() {
  //기존 메모리 블록 삭제
  block = null;
  //새로운 블록 할당
  block = new int[new_block_size];
}

마지막으로 메모리를 최적화하는 방법에 대해 말하겠습니다. 메모리 사용량에 따라 JVM 속도가 달라집니다.

Gatsby 테마로 GitHub Blog 만들기

Mon, 05 Jul 2021 15:00:00 GMT

제 블로그의 테마나 Gatsby의 다른 테마를 활용해서 Github Blog를 만들고 싶은 분들이 계실텐데요! 이런 분들에게 도움을 드리고자 이 글을 쓰게 되었습니다. 잘 안되는 부분이나 궁금한 점을 댓글로 남겨주면 확인해보고 답변 드리도록 하겠습니다!

1. Repository 생성하기

GitHub Blog를 만들려면 Github에 Repository를 생성해야 합니다.

GitHub에 로그인 한 뒤에 우측 상단에 있는 New Repository 버튼을 클릭하면 repository 생성 페이지로 이동하게 됩니다. 이 때 Import a repository 버튼을 클릭합니다.

아래 페이지에 도달하시면 두 가지 정보를 넣어주셔야 하는데, Your old repository’s clone URL에는 사용하고자 하는 gatsby 테마가 있는 repository의 주소를 넣어주시면 됩니다.

제 블로그 테마를 쓰고 싶으신 분들은 여기에 https://github.com/zoomKoding/zoomkoding.com를 넣어주세요!

그럼 이제 Repository Name을 입력해줍니다. 이 때 주의할 점은 Repository명은 꼭 [GitHubID].github.io로 설정하셔야 합니다.

그리고 Begin Import 버튼을 클릭하고 조금 기다리면 선택하신 블로그 테마를 import한 Repository가 생성되게 됩니다.

2. Repository 가져오기

이제 실제로 수정하고 배포할 수도록 내 컴퓨터(local)에 Repsitory를 가져와볼 건데요! 먼저 Repository에서 아래와 같이 초록색 Code 버튼을 클릭하면 링크가 나오게 되는데, 이 링크를 복사합니다.

그리고 아래 명령어를 수행하여 블로그를 다운로드합니다.

cd [Repository를 저장할 폴더]
git clone [복사한 주소]

3. Blog 설치하기

이제 블로그를 동작시킬 수 있도록 패키지들을 다운로드 해야하는데, 다음 명령어를 실행하시면 받을 수 있습니다.

cd [Repository 주소]
npm install

4. Blog 배포 준비하기

그리고 이제 Gatsby 테마를 GitHub 페이지에 올리기 위해 gh-pages라는 패키지를 설치해야 합니다. 설치는 다음 명령어를 실행하시면 됩니다.

npm install gh-pages --save-dev

그리고 나서 package.json에 다음을 추가합니다.

{
  "scripts": {
    "deploy": "gatsby build && gh-pages -d public" // 추가
  }
}

5. Blog 배포하기

드디어 배포 준비는 다 끝났습니다. 이제 다음 명령을 실행하시면 github page에 배포하실 수 있습니다.

npm run deploy

조금 기다리신 후에 다음과 같이 Published라는 메시지를 받으셨다면 배포는 잘 끝났습니다!

🙋‍♂️ 제 블로그 템플릿을 사용하시는 분들을 node 버전이 14 이상이어야 합니다. node -v를 통해 node 버전을 확인하신 후 낮은 버전이라면 업그레이드를 진행해주세요!

💡 혹시 그 외에 다른 에러가 발생하신다면 아래에 댓글로 에러 내용을 알려주세요!

6. Repository Source Branch 변경하기

마지막으로 GitHub 페이지가 작동하려면 GitHub의 Repository 설정에서 배포 할 Branch를 선택해야 합니다. 이를 위해서 Repository에 있는 Settings를 클릭하고 죄측 메뉴에서 Pages를 클릭하여 Github Pages 설정 페이지로 이동합니다.

여기서 Source에 있는 Branch를 master(main)에서 gh-pages로 변경한 후에 저장합니다.

7. 배포된 페이지 확인하기

이제 실제로 잘 배포가 되었는지 확인해봅시다. 여태까지 문제가 없으셨다면 [GitHubID].github.io에 접근했을 때 블로그가 잘 보이는 것을 확인하실 수 있으실 겁니다.

8. 수정하고 배포하기

블로그를 수정하시는 방법은 각 블로그 테마마다 다를텐데요. 그에 맞춰서 변동사항을 commit하신 후에 아래 명령어를 실행하시면 변동사항이 블로그에 배포됩니다!

npm run deploy

⭐️ 이 블로그 테마를 이용하고 싶으시다면!

마지막으로 제 블로그 테마를 활용하고 싶으시다면 아래 링크를 참고해주세요! https://www.zoomkoding.com/gatsby-starter-zoomkoding-introduction

궁금하신 점이 있으시다면 이슈로 남겨주시면 최대한 빠르게 답변 드리도록 하겠습니다!🙋‍♂️

🤔 혹시 특정 기능이 없어서 테마 사용을 망설이시거나 제안하고 싶으신 기능이 있으시다면,
👉 여기에 댓글 남겨주세요! 적극적으로 반영하겠습니다 :)

위 과정을 따라하시면서 궁금하신 점이 있다면 아래 댓글로 남겨주세요!👇

1. Repository 생성하기
2. Repository 가져오기
3. Blog 설치하기
4. Blog 배포 준비하기
5. Blog 배포하기
6. Repository Source Branch 변경하기
7. 배포된 페이지 확인하기
8. 수정하고 배포하기
⭐️ 이 블로그 테마를 이용하고 싶으시다면!

쉽고 빠르게 나만의 개츠비(Gatsby) 블로그 만들기

Mon, 22 Mar 2021 14:00:00 GMT

👋 소개

블로그를 직접 운영하면서 조금씩 그려봤던 이상적인 개발 블로그 테마를 Gatsby를 통해 만들어보게 되었습니다.
이 테마가 블로그를 운영하고자 하시는 분들에게 자신의 이야기를 잘 담을 수 있는 공간이 되었으면 좋겠습니다.🙌

블로그 테마가 맘에 드셨다면 아래 과정을 통해 자신의 블로그를 만들어보시길 바랍니다!

혹시 만드시는 과정에서 궁금하신 점이나 어려움이 있으시다면 이슈를 통해 문의 남겨주세요!
스타는 블로그 테마를 지속적으로 발전시키는데 큰 힘이 됩니다!⭐️

🚀 시작하기

Github Page나 Netlify 중 원하시는 배포 환경에 따라 다음 과정을 진행하시면 빠르게 블로그를 만드실 수 있습니다.

🦖 GitHub Page로 만들기

깃헙 페이지를 통해 블로그를 만드시다면 아래 글을 참고해주세요!
Gatsby 테마로 GitHub Blog 만들기

🔧 Netlify로 만들기

아래 버튼을 활용하면 개인 계정에 zoomkoding-gatsby-blog를 사용하고 있는 Repository 생성과 Netlify에 배포를 동시에 진행할 수 있습니다. 이후에, 생성된 Repository를 clone합니다.

🏃‍♀️ 실행하기

아래 명령어를 실행하여 로컬 환경에 블로그를 실행합니다.

# Install dependencies
$ npm install

# Start development server
$ npm start

위 명령어가 문제 없이 실행됐다면 http://localhost:8000에서 블로그를 확인하실 수 있습니다.

⚙️ 블로그 정보 입력하기

위의 과정을 다 진행하셨다면 배포와 개발 환경이 세팅이 끝났습니다! 🙌
이제 블로그 정보를 입력하게 되면 나만의 블로그가 만들어지게 됩니다. 이를 위해 gatsby-meta-config.js에 있는 여러값들을 변경해줍니다.

1. 블로그 기본 정보

title: 'smk692.github.io'
description: '손코딩의 끄적끄적 블로그'
language: 'ko',
siteUrl: 'https://smk692.github.io/'
ogImage: '/og-image.png', // 공유할 때 보이는 미리보기 이미지로 '/static' 하위에 넣고 싶은 이미지를 추가하시면 됩니다.

2. 댓글 설정

블로그 글들에 댓글을 달 수 있길 원하신다면 utterances를 통해서 이를 설정하실 수 있습니다.

🦄 utterances 사용방법은 링크를 참고해주세요!

comments: {
    utterances: {
        repo: 'smk692/blog-comments'
    },
}

3. 글쓴이 정보

글쓴이(author)에 입력하신 정보는 홈페이지와 about 페이지 상단에 있는 글쓴이를 소개하는 섹션인 bio에서 사용됩니다. description에 자신을 설명하는 문구들을 넣으면 애니메이션으로 보여지게 됩니다. bio에 들어가는 이미지를 바꾸시려면 assets에 원하시는 파일을 추가하시고 파일의 이름을 thumbnail에 넣어주시면 됩니다.(gif도 지원합니다!)

아이폰 미모티콘으로 thumbnail을 만드는 방법이 궁금하시면 이 글을 참고해주세요!

🤖 위에서 설정한 언어에 따라 description의 포맷이 달라집니다.

author: {
    name: '손민기',
    bio: {
      role: '백엔드 개발자',
      description: ['개발에 미친놈', '절대 두번 일하지 않으려고 하는 게으름', '큰 그림을 그리는 아키텍처 '],
      thumbnail: 'zoomkoding.gif',
    },
    social: {
      github: 'https://github.com/smk692',
      linkedIn: 'https://www.linkedin.com/in/%EB%AF%BC%EA%B8%B0-%EC%86%90-12aa94227/',
      email: 'smk2692@gmail.com',
    },
},

🙋‍♀️ about page 만들기

about 페이지 또한 gatsby-meta-config.js를 통해 생성됩니다. about 하위에 있는 timestamps와 projects에 각각 정보를 입력하시면 about 페이지가 자동 생성됩니다.

1. timestamps

아래와 같이 각 timestamp 정보를 배열로 제공해주시면 입력하신 순서에 맞춰서 timestamps section에 보여지게 됩니다.

links에 해당 정보가 없다면 생략해도 됩니다.

{
    date: '2023.04 ~',
    activity: '개인 블로그 개발 및 운영',
    links: {
        post: '/gatsby-starter-soncoding-introduction',
        github: 'https://github.com/smk692/smk692.github.io',
    },
},

2. projects

마찬가지로 각 project 정보를 배열로 제공해주시면 입력하신 순서에 맞춰서 projects section에 보여지게 됩니다.

{
  title: '개발 블로그 테마 개발',
  description:
    '개발 블로그를 운영하는 기간이 조금씩 늘어나고 점점 많은 생각과 경험이 블로그에 쌓아가면서 제 이야기를 담고 있는 블로그를 직접 만들어보고 싶게 되었습니다. 그동안 여러 개발 블로그를 보면서 좋았던 부분과 불편했던 부분들을 바탕으로 레퍼런스를 참고하여 직접 블로그 테마를 만들게 되었습니다.',
  techStack: ['gatsby', 'react'],
  thumbnailUrl: 'blog.png',
  links: {
    post: '/gatsby-starter-soncoding-introduction',
    github: 'https://github.com/smk692/smk692.github.io',
  }
}

그렇게 내용을 문제 없이 입력하셨다면 나만의 블로그가 탄생한 것을 확인하실 수 있습니다.🎉

변동사항을 실행 중인 블로그에서 확인하시려면 npm start를 통해 재실행해주세요!

✍️ 글 쓰기

본격적으로 블로그에 글을 쓰려면 /content 아래에 디렉토리를 생성하고 index.md에 markdown으로 작성하시면 됩니다.

이 때, 폴더의 이름은 경로를 생성하는데 됩니다.

🏗 메타 정보

index.md 파일의 상단에는 아래와 같이 emoji, title, date, author, tags, categories 정보를 제공해야 합니다.

emoji는 글머리에 보여지게 되며, categories는 띄어쓰기로 나누어 여러개를 입력할 수 있습니다.

---
emoji: 🧢
title: Getting Started
date: '2021-03-22 23:00:00'
author: 줌코딩
tags: tutorial
categories: tutorial
---

🖼 이미지 경로

글에 이미지를 첨부하고 싶으시다면 같은 디렉토리에 이미지 파일을 추가하셔서 아래와 같이 사용하시면 됩니다.

![사진](./[이미지 파일명])

🔍 목차 생성

글의 우측에 목차가 보이기를 원하신다면 index.md 파일 맨 아래에 다음 내용을 추가하시면 자동으로 목차가 생성됩니다.

```toc
```

💡 버그 리포트 & 문의

궁금하신 점이 있으시다면 이슈로 남겨주시면 최대한 빠르게 답변 드리도록 하겠습니다!🙋‍♂️

🤔 혹시 특정 기능이 없어서 테마 사용을 망설이시거나 제안하고 싶으신 기능이 있으시다면,
👉 여기에 댓글 남겨주세요! 적극적으로 반영하겠습니다 :)

👋 소개
🚀 시작하기
⚙️ 블로그 정보 입력하기
🙋‍♀️ about page 만들기
- 1. timestamps
- 2. projects
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Claude Skills 완벽 가이드: AI를 도메인 전문가로 만드는 방법

Claude Skills란?

왜 Skills인가?

Awesome Claude Skills 저장소

Anthropic 공식 스킬

커뮤니티 스킬

스킬 설치 방법

1. 저장소 클론

2. 원하는 스킬 복사

3. Claude Code에서 확인

커스텀 스킬 만들기

SKILL.md 작성 예시

스킬 조합의 힘

주의사항

마무리

Understand Anything: 코드베이스를 지식 그래프로 시각화하는 도구

레거시 코드 파악, 왜 어려운가

실제 대시보드

기존 방식과 비교

주요 활용 시나리오

1. 특정 플로우 파악

2. 변경 영향 분석

3. 온보딩 자료 자동화

설치 방법

Claude Code

기타 플랫폼

기본 사용

한국어 지원

참고 사항

추천 대상

Python asyncio 기초

핵심 개념 (왜 필요한가)

기본 사용법

실전 예제

주의사항

1. CPU 바운드 작업에는 큰 효과가 없다

2. time.sleep()를 쓰면 이벤트 루프가 멈춘다

3. 아무 라이브러리나 비동기로 바뀌지 않는다

4. 너무 많은 태스크 생성은 위험하다

5. 예외 처리를 빼먹기 쉽다

정리

👿백엔드 개발 면접 질문2

👿백엔드 개발 면접 질문2

1. 백엔드에서 가장 많이 사용하는 언어는 무엇인가요?

2. REST API와 SOAP의 차이점은 무엇인가요?

3. 마이크로서비스 아키텍처란 무엇인가요?

4. NoSQL과 RDBMS의 차이점은 무엇인가요?

5. 인증과 인가의 차이점은 무엇인가요?

6. 세션과 쿠키의 차이점은 무엇인가요?

7. HTTP와 HTTPS의 차이점은 무엇인가요?

8. 서버리스 아키텍처란 무엇인가요?

9. MVC 패턴이란 무엇인가요?

10. ORM이란 무엇인가요?

11. SQL injection과 같은 보안 취약점을 방지하기 위한 방법은 무엇인가요?

12. CDN이란 무엇인가요?

13. AWS와 같은 클라우드 서비스를 사용해본 경험이 있나요? 있으면 장점도 말해주세요.

14. 빅데이터 처리를 위해 자주 사용하는 기술은 무엇인가요?

15. 도커와 쿠버네티스에 대해 설명해주세요.

16. 도커와 VM 차이점을 설명해주세요.

👿백엔드 개발 면접 질문1

기본적인 면접 질문

개발 실력을 밝히는 질문

1. Java에서 다형성(Polymorphism)이란 무엇인가요?

2. 자바에서 오버로딩(Overloading)과 오버라이딩(Overriding)의 차이는 무엇인가요?

3. 자바에서 메모리 관리 방식은 무엇인가요?

4. 자바에서 스레드(Thread)란 무엇인가요?

5. 자바에서 동기화(Synchronization)란 무엇이며, 어떻게 구현할 수 있나요?

6. 자바에서 컬렉션(Collection) 프레임워크란 무엇인가요?

7. 자바에서 Exception과 Error의 차이는 무엇인가요?

8. 자바에서 Garbage Collection(GC)이란 무엇이며, 어떻게 작동하나요?

9. 자바에서 직렬화(Serialization)란 무엇이며, 어떻게 구현할 수 있나요?

10. 자바에서 JDBC란 무엇이며, 어떻게 사용하나요?

테라폼(Terraform) 기초의 모든것!

📒 테라폼(Terraform) 이란?

장점:

단점:

⚙️ 테라폼의 기본 파일 구성 및 셈플 정리

⚙️ 구성 문법은 아래와 같습니다.

🔗 여러가지의 아키텍처 정리

2. `time.sleep()`를 쓰면 이벤트 루프가 멈춘다