유피노트
귀찮음을 코드로 해결하는 개발자
최신 글
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AI/Claude Code
codex `/imagen`에 한글 헤드라인 시각화 맡기기 — brand-spec 락과 본문 기반 정확도
gpt-image-2 capability snapshot, brand-spec 락, 본문 기반 정확도(v1/v2 비교 3사례), anti-pattern 14개 명시 차단까지 — 134개 블로그 카드 이미지를 자동 생성하면서도 통일된 비주얼 시스템을 유지한 디자인 자동화 패턴을 정리합니다.
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AI/Claude Code
Ghost MCP로 134개 글 일괄 메타 작업하기 — slug↔ID 매핑과 fd-3 stdin 패턴
Ghost MCP로 134개 글에 일괄 메타 작업을 적용하다 마주친 컨텍스트 폭증·동시성 함정. 슬러그↔ID 매핑 인덱스, 페이지네이션·search 함정, fd-3 stdin 분리, parallel tool_use 한도까지 운영 패턴 5가지를 코드와 함께 정리했습니다.
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AI/Claude Code
134개 블로그 이미지를 0 Claude 토큰으로 — Claude×Codex 멀티에이전트 분업 패턴
Claude를 오케스트레이션, Codex를 실행에 두면 134개 이미지 자동화에서 Claude 토큰을 거의 0으로 유지할 수 있습니다. 책임 분리·디스크 경유 본문·MCP 우회 패턴까지, 멀티 에이전트 분업의 정량 사례를 정리합니다.
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도구/GitHub
폴더별 GitHub 계정 분리: SSH 호스트 별칭 + git includeIf 완벽 가이드
한 머신에서 두 GitHub 계정을 쓸 때 commit author가 잘못 찍히거나 push가 거부되는 문제를, SSH 호스트 별칭과 git includeIf로 폴더 단위 자동 전환되도록 셋업하는 표준 패턴을 다룹니다.
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도구/GitHub
`gh repo star`는 존재하지 않습니다: CLI 설치 wizard에서 GitHub 스타 자동화하기
오픈소스 CLI 도구에 "GitHub star 한 번 부탁드려요" 프롬프트를 붙일 때 만나게 되는 네 가지 함정과 해법. 핵심은 `gh repo star`라는 서브커맨드 자체가 gh CLI에 없다는 점, 그리고 선택적 후속 작업의 Ctrl+C 처리·재프롬프트 방지 marker 타이밍·stderr 누수 제어입니다.
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백엔드/Python-Flask
작지만 기억할 만한 네 가지: Alembic 빈 마이그레이션, 시뮬레이션 엔드포인트, F841 ignore, 'done' vs 'success'
시리즈 마지막 편은 작지만 기억할 만한 네 가지 수정을 묶었습니다. 빈 Alembic revision이 생기는 이유, "시뮬레이션" 주석이 남긴 엔드포인트, F841 ignore 뒤의 숨은 버그, 프론트/백엔드 상태 문자열 불일치 — 모두 "임시는 영구화된다"는 공통 교훈을 가집니다.
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백엔드/Python-Flask
Rate Limiting을 걷어낸 날: 폐쇄망 배포에서 보안은 더하는 것이 아니다
"보안은 항상 더하는 것"이라는 통념의 반례. 폐쇄망 + nginx 프록시 배포에서 Flask-Limiter가 부과하던 의존성/운영 혼란/인지 부담을 가치-비용으로 저울질하고 제거한 의사결정 기록입니다. Next.js 구현 편의 자매 글입니다.
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백엔드/Python-Flask
서버 기동을 거부시키는 설정 검증과 Path().name 한 줄로 막는 Path Traversal
`ALLOWED_ORIGINS`를 까먹으면 CORS가 `*` 폴백으로 조용히 열려 있던 문제와 URL 파라미터에 `../`를 꽂으면 상위 디렉토리 접근이 가능했던 path traversal을 각각 한 줄로 수정한 이야기입니다.
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백엔드/Python-Flask
하나의 백엔드로 Detection/Classification/Segmentation 지원하기: task별 데이터셋 포맷 분기
UI의 task 드롭다운은 있었지만 백엔드는 항상 detection만 돌리고 있었습니다. 5 사이즈 × 3 task = 15 variant를 task별 데이터셋 포맷(bbox/ImageFolder/polygon)과 메트릭 컬럼 분기로 통합한 기록입니다.
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백엔드/Python-Flask
조용한 ML 버그: train과 val이 같은 폴더를 가리키면 mAP가 거짓말을 한다
YOLO 학습에서 mAP가 높게 찍히는데 실제 배포 시 정확도가 안 나온다면 `data.yaml`을 먼저 확인해 보세요. train과 val이 같은 폴더를 가리키는 "조용한 ML 버그"의 전말과 80/20 재현 가능 분할 수정기입니다.
