최근 TypeScript로 짜여있던 Svelte 코드를 JS+JSDoc 다시 작성한다는 소식이 JS커뮤니티를 떠들썩하게 했는데요, 이에 대한 @Rich_Harris의 답변이 인상적입니다:
→ Svelte팀은 TS의 지원을 중단하는 것이 아닙니다. Type safety를 포기하는 것도 아닙니다.
"개발자의 생산성"을 이야기 할때 "개인"의 생산성으로 혼동해 IDE/원격근무/ChatGPT(!?) 등 개인 환경의 대화로 시작하지만, 결국은 중요한건 개발"팀"의 생산성.
특히 개발 조직이, 서비스가 커지면서 자연스레 더뎌지는 속도를 잡기위해 "Bezos API Mandate"같은 개발 조직 전체의 변화가 필요하다
TIL: Core Web Vitals Technology Report
웹을 크롤링하며 사이트가 어떤 기술을 사용해 만들어 졌고, 사이트의 Core Web Vital 점수의 분포를 정리한 리포트.
웹 기술의 유행이 속도가 너무 빨라 항상 늦은 느낌이지만, 아직 웹의 대부분은 "old tech" (jQuery, PHP, Wordpress)로 돌아가는구나.
"우수한 개발팀"의 지표를 딱 하나 꼽으라면:
👉 서비스 배포 주기
견고한 개발 문화의 기반 없이 배포 주기를 줄일 순 없다. 반면, 고품질 서비스의 개발 과정에선 빠른 피드백을 받을 수 있는 짧은 주기의 배포가 유리하다.
당근: 1+ 배포/day
GitHub: 20+ 배포/day
Stripe: 16+ 배포/day
뛰어난 성과를 보이는 "10x 개발자"가 있는지는 알 수 없지만, 팀의 생산성에 부정적인 영향을 미치는 "-10x 개발자"는 누구나 한번쯤 경험해 봤을듯하다.
40시간 일을하며 400시간을 낭비하는 "-10x 개발자"의 행동:
1. 일 뒤엎기 - 요구 사항을 애매하게 작성. 뒤 늦게 변경을 요구.
Prompt engineering이 과학적으로 느껴지지 않는 이유는 "이게 왜 돼?" 라는 질문엔 답이 없기때문이라 생각하는데, 통계적 학습이론은 언제나 이런 갈등이 있던 것 같다:
"The Norvig - Chomsky debate"
춉: "통계적 접근의 성공은 인정. 하지만 과학이 추구하는 상호작용의 이해와는 거리가 멀다"
twitter.com/d_ijk_stra/status/1639857581496897537
디버깅 관한 일화 중 제일 좋아하는 "바닐라 아이스크림 알러지가 있는 자동차":
자동차 회사 폰티악 개발팀에 흔치 않은 고객 클레임이 들어왔다. "제 자동차는 바닐라 아이스크림 알러지가 있는 것 같습니다."
자초지종을 들어보니 차주는 매 일요일 아이스크림을 사러 가는데...
바닐라 아이스크림을 사는 날에는 필히 차 시동이 걸리지 않는다는 것이다. 말도 안 되는 사유에 당황했지만 개발 리드는 일단 엔지니어 한 명을 보냈다.
"저도 믿기지 않지만 확인되었습니다. 처음 바닐라 아이스크림을 사 왔을 땐 걸리지 않던 시동이 초콜릿 사 왔을 땐 잘 걸렸습니다."
OpenAI 연구팀이 공개한
"LLM-기반 인공지능 기술에 영향이 없는 34 직종"
1. 농업 장비 운영자
2. 운동선수 및 스포츠 선수
3. 자동차 유리 설치 및 수리공
4. 버스 및 트럭 정비사 및 디젤 엔진 전문가
5. 시멘트 조적공 및 콘크리트 마감자
6. 요리사 (조리사)
7. 커터 및 트리머, 수작업
I see a lot of people compare OpenAI to AWS - as a provider of infrastructure where you build apps on TOP of it.
But what if OpenAI is more like Apple - as an owner of an ecosystem where they build a direct relationship with the end user and you build apps AROUND it.
OpenAI-as-API forces the developers to launch with a business model that covers their OpenAI API usage or ask users to hand over their API key to use the product.
Both are a barrier to entry. OpenAI can (has) reduce the barrier by lowering the cost, but the barrier stands.