2025-02-01

목차

1. AI 모델 성능 및 Auto CoT 기법
2. o3-mini와 o3-mini-high 모델 비교
3. 데이터베이스 변경 고민: MySQL vs PostgreSQL vs Supabase
4. NestJS와 Swagger를 활용한 문서화 및 Gateway
5. ChatGPT의 말투 변화 이슈
6. Supabase 활용 방식과 2티어 아키텍처
7. Bun vs Node.js 성능 토론
8. Typia 사용 경험 공유
9. 개발 관련 사우나(힐링 공간) 추천
10. 오픈소스 DeepStrictTypes와 타입 추론 모델

1. AI 모델 성능 및 Auto CoT 기법 🧠

• 핵심: Auto CoT(Chain-of-Thought)란, AI가 바로 답을 주지 않고 중간 추론 과정을 생성하는 방식을 의미함.
• 설명: 사용자가 질문했을 때, AI가 한 번 더 생각하는 절차를 거치게 함으로써 정답률과 성능이 크게 향상됨.
• 의견: 최근 o3-mini 모델이 Auto CoT를 활용해 두 번 호출하면서 성능이 비약적으로 증가했다는 평이 많음.
• 초보자 팁: AI에게 문제를 한번에 답하게 하지 말고, 생각하는 과정을 출력하도록 유도하면 더 정확한 답변을 얻을 수 있음.

2. o3-mini와 o3-mini-high 모델 비교 🤖

• 핵심: o3-mini-high 모델은 기존 o3-mini보다 훨씬 높은 추론 능력을 보여줌.
• 설명: 타입스크립트 타입 문제 같은 고난도 문제들을 빠르고 정확하게 해결함.
• 의견: GPT4 API 유료 결제보다 더 뛰어난 성능을 경험했다는 반응도 있음.
• 초보자 팁: 모델 선택 시 사용 목적과 성능 요구체크가 중요하고, 최신 모델일수록 학습된 추론 능력이 뛰어날 가능성이 높음.

3. 데이터베이스 변경 고민: MySQL vs PostgreSQL vs Supabase 🗄️

• 핵심: MySQL은 Boolean 타입이 없어 tinyint 등으로 대체하는 등 혼선이 있음.
• 설명: PostgreSQL은 정식 Boolean 타입 지원, 튜닝과 성능 측면에서도 뛰어나며 Supabase는 PostgreSQL 기반 백엔드 서비스 플랫폼임.
• 의견: 개발자 경험을 중시해 NestJS 서버와 함께 더 나은 DB 환경을 고민하는 사람이 많음.
• 초보자 팁: 새 프로젝트라면 PostgreSQL이나 Supabase로 전환을 고려해볼만 하며, Boolean과 같은 올바른 데이터 타입 지원 여부를 체크하는 게 좋음.

4. NestJS와 Swagger를 활용한 문서화 및 Gateway 📑

• 핵심: NestJS에서 Gateway(웹소켓 등) 코드도 Swagger 등으로 문서화하는 사례가 있음.
• 설명: Swagger는 REST API 문서화 도구지만, Gateway 문서화 유틸도 있거나 직접 정의하는 경우가 있음.
• 초보자 팁: 문서화를 자동화하면 협업과 유지 관리가 수월해지므로 진행 중인 프로젝트 규모에 맞춰 도입 고려 권장.

5. ChatGPT의 말투 변화 이슈 🤖💬

• 핵심: 최근 ChatGPT가 반말을 쓰는 경우가 발견돼 사용자들 사이에서 화제.
• 설명: 이전에는 공식적이고 존댓말 위주였으나, 최근 버전에서 간혹 반말 형태의 답변이 나옴.
• 대응 팁: 불편하면 명확히 존댓말 사용을 요청하거나 설정에서 톤을 맞출 수 있는 경우 확인 권장.

6. Supabase 활용 방식과 2티어 아키텍처 ⚙️

• 핵심: Supabase를 서버 사이드에서 직접 Postgres와 연결해 사용하거나 supabase-js를 클라이언트에서 호출하는 2티어 아키텍처가 논란 중.
• 설명: 클라이언트에서 직접 호출 시 간편하지만 보안에 유의해야 하며, 서버 사이드 중개는 보안 중심.
• 초보자 팁: 서비스 요구에 따른 아키텍처 선택이 중요, 보안과 개발 편의를 저울질 해야 함.

7. Bun vs Node.js 성능 토론 ⚡

• 핵심: Bun이 Node.js보다 최대 20배 느리다는 테스트 결과 공유됨.
• 설명: Bun은 빠른 JS 런타임으로 알려졌지만, 논리 연산 성능에서 Node.js 대비 떨어지는 경우가 보고됨.
• 의견: 성능 비교는 쓰임새와 상황에 따라 달라지니 실제 프로젝트에서 적합 성능 테스트를 권장.

8. Typia 사용 경험 공유 🧩

• 핵심: Typia(타입스크립트 관련 라이브러리)를 사용하는 사람들이 많음.
• 설명: Typia는 타입 추론과 유효성 검사 등을 자동화하는 라이브러리임.
• 초보자 팁: 복잡한 타입 체계를 관리해야 할 때 Typia 도입 여부 검토하면 개발 편의성 증대 가능.

9. 개발 관련 사우나(힐링 공간) 추천 🧖‍♂️

• 핵심: 코딩 힐링용 사우나 소개와 추천 공유.
• 설명: 개발 집중도와 컨디션 유지를 위해 휴식 공간으로 사우나를 활용하는 문화도 점차 자리 잡음.
• 추천장소: 역삼 스파르타사우나, 세신 15000원대 사우나 등 실 사용자 평가 공유됨.

10. 오픈소스 DeepStrictTypes와 타입 추론 모델 🔍

• 핵심: DeepStrictTypes라는 오픈소스 타입스크립트 타입 풀이가 AI 모델 성능 테스트에 쓰임.
• 설명: 문자열 리터럴을 객체 타입으로 변환하는 고난도 타입 난제를 AI가 새 모델에서 해결함으로써 주목받음.
• 초보자 팁: 오픈소스 활용해 복잡한 타입 작업을 자동화하는 시도는 점점 확산 중. AI+타입스크립트 조합에 관심 가져볼 만함.

면접팁⚡

• AI 모델의 Chain-of-Thought(추론 과정) 방식을 설명할 수 있으면 좋은 인상.
• 데이터베이스 선택 시 타입 지원과 개발자 경험(DevEx) 중요성을 언급하면 실무감각 어필 가능.
• NestJS와 Swagger 조합으로 API 문서화 경험 소개는 백엔드 개발자로서 어필 포인트.
• Bun과 Node.js의 성능 비교 결과를 최신 트렌드로 알고 있으면 기술 이슈 대응력 보임.

링크🔗

• Awesome Sauna GitHub - 코딩 힐링용 사우나 리스트
• DeepStrictTypes GitHub - StringToDeepObject.ts - 타입스크립트 타입 변환 오픈소스
• Bun vs Node.js Performance Article - Bun 성능 이슈 논의
• 뽀그리 뉴스 - 데이터베이스 관련 기사