#automation
노트 17개
Frontend › JavaScript
npm 스크립트로 작업 자동화하기package.json의 scripts는 node_modules/.bin이 PATH에 들어간 셸에서 명령을 실행하는 가장 얇은 작업 실행기(task runner)다. pre/post 훅, -- 뒤 인자 전달, npm_ 환경 변수, 수명 주기 스크립트, 직렬·병렬 조합과 크로스 플랫폼 처리, 매니저별 차이(node --run 포함), 그리고 Grunt·Gulp 같은 태스크 러너가 밀려난 이유를 정리한다.
Frontend › Web
브라우저 안 빌드·프리뷰 환경: AI가 만든 화면을 바로 띄우기AI가 생성한 React 코드를 사용자 브라우저에서 바로 빌드해 보여 주는 프리뷰 런타임. 데이터 정책은 API 프록시 플랫폼이 맡고 화면만 AI가 만드는 분리, 서버 dev 서버·Sandpack·WebContainers·직접 구성의 비교, 가상 파일 시스템 + esbuild-wasm + 패키지 조합 해시로 미리 번들한 의존성 + import map 구조를 다룬다.
Computer Science › Operating System
Bash 스크립트 작성법Bash 스크립트를 쓸 때 필요한 문법을 한곳에 모았다. 변수와 매개변수 확장, 배열, [[ ]]·(( ))·case 조건문, 반복문, 함수와 $@, 종료 코드와 특수 변수, set -euo pipefail과 trap, 디버깅, 그리고 명령줄을 빠르게 쓰는 습관.
DevOps
클라우드 네이티브와 코드형 인프라클라우드 네이티브를 개발 프로세스·애플리케이션 구조·배포 단위·인프라의 네 축으로 정의하고, 가상화에서 IaaS·PaaS·컨테이너로 이어진 클라우드의 변천, 전환 로드맵(CNCF 랜드스케이프의 여섯 영역), 전통적 구성 관리와 코드형 인프라(IaC)·GitOps의 차이와 대표 도구를 정리했다.
DevOps
플랫폼 엔지니어링: 내부 개발자 플랫폼과 골든 패스플랫폼 엔지니어링은 개발팀마다 반복되는 인프라·배포·보안 작업을 내부 개발자 플랫폼(IDP)이라는 내부 제품으로 묶어 셀프서비스로 제공하는 일이다. 개발자를 고객으로 보는 제품 관점, IDP의 다섯 구성 요소와 플랫폼 오케스트레이터, 포털과 플랫폼의 차이, 골든 패스(포장된 길)의 네 가지 성질과 설계법, 최소 실행 가능 플랫폼에서 시작해 키우는 방식을 정리한다.
DevOps
ChatOps: 채팅에서 운영하기ChatOps는 배포·조회·알림·장애 대응 같은 운영 작업을 팀 채팅방에서 봇 명령으로 실행하는 협업 방식이다. 누가 무엇을 했는지 모두에게 보이고(투명성), 보면서 배우고(온보딩), 손으로 치던 위험한 명령이 검증된 스크립트가 된다. 구성 요소, 도입 단계, 권한·비밀·알림 피로 같은 위험을 정리한다.
DevOps
CI/CD코드 변경을 자동으로 빌드·테스트하고(CI) 배포까지 이어 주는(CD) 파이프라인의 개념과 단계, dev·QA·UAT·운영으로 산출물을 승격하는 흐름, 파이프라인 설계 시 고려할 것, GitHub Actions 예시와 CI 비밀 값 관리, Docker 이미지 빌드·태그 전략·층 캐시·보안 스캔 게이트·Testcontainers.
DevOps
DevSecOps와 클라우드 보안: 개발 흐름에 보안 넣기, 위협과 대응DevSecOps는 보안 검사를 출시 직전의 관문이 아니라 개발·빌드·배포·운영 전 과정에 자동화해 넣는 방식이다. 위협 모델링, 코드·의존성·이미지·IaC 자동 검사, 비밀 관리, 지속 모니터링과 취약점 관리가 핵심이고, 특히 SSH 키·토큰·인증서·자격 증명 같은 비밀은 저장소에 넣지 않고 비밀 관리 도구로 짧게 발급해 쓴다. 클라우드에서 생기는 관리적 위협(남용, 내부자, 섀도 IT, APT)과 기술적 위협(API, 가상화 탈출, 계정 탈취, 유출·손실, DoS), CVE·CCE 점검과 제로데이·원데이·올드데이, 확장성을 기준으로 한 보안 솔루션 배치도 다룬다.
DevOps
Packer와 머신 이미지 굽기Packer는 템플릿 하나로 AMI·GCE 이미지·VM·컨테이너 이미지를 자동으로 만드는 HashiCorp의 이미지 빌더다. 소스(빌더)로 임시 머신을 띄우고 프로비저너로 설정한 뒤 스냅숏을 떠서 후처리기로 넘기는 흐름, HCL2 템플릿과 packer init·build, Dockerfile과의 차이, 골든 이미지와 불변 인프라에서의 쓰임을 정리한다.
DevOps
Terraform: 코드로 클라우드 인프라 만들기Terraform은 원하는 인프라를 HCL 코드로 선언하면, 상태 파일과 비교한 계획(plan)을 보여 주고 승인 뒤 제공자 API를 호출해 실제 자원을 만든다(apply). write → init → plan → apply 흐름, HCL 파일 규칙과 데이터 소스, import·graph·destroy 명령, 상태 파일과 원격 백엔드·잠금, 모듈, 드리프트와 불변 인프라, CI에서의 운영 방식을 정리한다.
AI & Data
루프 엔지니어링에이전트에게 한 턴씩 프롬프트하는 대신, 일을 찾고·맡기고·검증하고·기록하고·다음 단계를 고르는 루프를 설계한다. 자동화·워크트리·스킬·커넥터·서브에이전트·상태 파일로 구성하고, 검증과 이해는 사람이 끝까지 쥔다.
AI & Data
에이전트를 믿을 수 있는 환경 만들기에이전트를 한두 개 붙잡고 돌보는 단계에서 수십·수백 개를 병렬로 돌리는 단계로 가는 열쇠는 신뢰이고, 신뢰는 환경에서 나온다. 앱을 직접 실행해 증거를 모으는 검증 스킬(CLI + 기능 지도)과 검증용 테스트(E2E·속성 기반·차등 테스트), 엔지니어의 작업 방식을 담은 스킬, 그리고 에이전트를 교정할 때마다 고르는 다섯 층(코드베이스 → 정적 분석 → 규칙·리뷰 봇·스킬 → 스타일 가이드)을 정리했다. 나쁜 패턴이 바이러스처럼 번지는 이유, 지름길이 곧 옳은 길이 되는 에이전트 친화 프레임워크, 정원사 역할도 다룬다.
AI & Data
웹 크롤링 전략: 정적·동적 판별과 수집 방식 고르기크롤링은 먼저 페이지가 정적인지 동적인지 판별하고, 공식 API → 숨은 데이터 엔드포인트 직접 호출(네트워크 리버싱) → 헤드리스 브라우저 순으로 가벼운 방식을 고른다. 브라우저 자동화는 편하지만 느리고 무거우며, 엔드포인트를 찾으면 훨씬 가볍고 빨라진다. 로그인 페이지의 쿠키·세션·CSRF 토큰, 브라우저 자동화의 암묵적·명시적 대기, 멀티프로세싱·스레드·비동기로 병렬 수집하는 법도 다룬다.
AI & Data
조직 AX: 개발 자동화에서 전사 AI 전환까지AI 전환(AX)을 개발팀 도구에서 조직의 일하는 방식으로 넓히는 과정. 과거 PR 재현·레거시 마이그레이션·신규 서비스 실험으로 자동화 가능성을 재면 실패 원인이 AI가 아니라 요구사항과 맥락 부족임이 드러난다. 맥락을 핵심 자산으로 삼는 원칙, 한 달짜리 Quick Win, 비개발자 온보딩 허들과 GUI 우회, 설치·인증·배포를 감춘 사내 AI 플랫폼, 보안 스캔·승인·인증 프록시를 갖춘 바이브 코딩 앱 배포 파이프라인을 정리한다.
AI & Data
Claude Code 훅: 도구 호출 앞뒤에 규칙 걸기훅은 Claude Code의 특정 시점(도구 실행 전후, 응답 종료, 압축 전 등)에 내 명령을 자동으로 실행하는 장치다. 포맷터·타입 검사·민감 파일 차단처럼 모델에게 부탁하지 않고 반드시 지켜야 하는 규칙을 건다. 이벤트 종류, 설정 위치와 matcher, 표준 입력 JSON과 종료 코드 2의 의미, .env 읽기 차단 예제, 유용한 훅, 보안 주의점과 디버깅 방법을 정리했다.
Tools › Git
커밋 컨벤션과 자동 검사좋은 커밋 메시지의 7가지 규칙(빈 줄, 50/72자, 명령문 제목, 무엇·왜 본문)과 type(scope): subject 형식의 컨벤션, 커밋 템플릿 설정, husky와 commitlint로 규칙을 자동 검사하는 방법.
Tools
Google Sheets vs Excel엑셀보다 느리지만 공동 작업·클라우드·배열 함수·Apps Script 덕분에 협업과 자동화에 강한 Google Sheets의 장점.