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📌 [전자레인지 반찬] 두부간장조림 – 짭짤하고 부드러운 단백질 밥반찬냉장고에 있는 두부 한 모, 그냥 부쳐 먹기 지겹다면?이번 레시피는 전자레인지 하나로 만드는 두부간장조림입니다.기름 없이, 타지 않게, 조리시간 단 3분!짭짤하고 촉촉해서 밥이랑 함께 먹으면 최고예요.🛒 재료 (1~2인 기준)재료 양부침용 두부1/2모 (100g)간장1 큰술설탕0.5 큰술물2 큰술다진 마늘0.3 작은술참기름0.3 큰술통깨약간대파 (선택)약간🍳 조리 순서두부 손질두부는 도톰하게 썰어 키친타월로 물기 제거전자레인지용 그릇에 한 겹으로 깔기양념장 만들기간장 + 설탕 + 물 + 마늘 섞어서 양념 준비원하면 고춧가루나 청양고추 조금 추가해도 좋아요전자레인지 조리두부 위에 양념을 뿌리고 랩 씌워 2분 30초~3분 돌리기중간에..

✅ 기존 프로젝트에 Prisma 도입하기 – TypeScript + PostgreSQL 환경 기준"이미 잘 굴러가고 있는 TypeScript + PostgreSQL 프로젝트에 Prisma ORM을 도입하려면?"📍 본 글에서는 기존 Node.js / TypeScript 프로젝트에 Prisma ORM을 안전하게 통합하는 과정을 단계별로 설명합니다.PostgreSQL을 사용하는 REST 또는 GraphQL 서버, NestJS, Express 등 어떤 백엔드 구조에도 유연하게 적용할 수 있습니다.💡 이 글을 읽으면 이런 상황에 도움이 됩니다.기존 PostgreSQL 프로젝트에 ORM을 도입하고 싶을 때Prisma와 기존 DB 스키마를 연결하고 싶을 때NestJS 프로젝트에서 Prisma를 안정적으로 적용하고..

🚀 NestJS 시작하기 – 첫 NestJS 애플리케이션 완전 정복 가이드NestJS는 구조적이고 확장 가능한 백엔드 애플리케이션을 빠르고 깔끔하게 만들 수 있는 Node.js 기반의 프레임워크입니다. 공식 문서의 "First Steps" 섹션은 NestJS의 핵심 구성 요소를 이해하고, 실질적으로 작동하는 백엔드 서버를 만드는 가장 기본적인 단계입니다.이 글에서는 공식 문서 내용을 한글로 번역하고, 현업 개발자의 시선으로 중요한 포인트를 해설하며 실제 애드센스 블로그 글처럼 구성했습니다.✨ NestJS 첫 걸음: 프로젝트 생성부터 실행까지NestJS는 TypeScript와 완벽히 호환되며, 객체지향 프로그래밍(OOP), 함수형 프로그래밍(FP), 반응형 프로그래밍(RP) 등의 장점을 결합한 아키텍처를..

📌 [5분 반찬] 양배추 참깨무침 – 상큼 고소한 전자레인지 채소 반찬양배추 반통 사면 늘 남기기 마련이죠.이번에는 전자레인지만으로 만드는 초간단 양배추 무침!고소한 참깨와 새콤한 양념의 조화로 입맛 살려주는 반찬이에요.식감 살리고 물기 적은 스타일이라 도시락 반찬으로도 최고입니다.🛒 재료 (1~2인 기준)재료 양양배추한 줌 (채 썬 기준)소금살짝 (절일 때)식초1 큰술설탕0.5 큰술참기름0.5 큰술다진 마늘0.3 작은술통깨1 큰술 이상 (넉넉히)🍳 조리 순서양배추 자르기채 썬 양배추를 전자레인지용 그릇에 담고물 약간 뿌린 후 랩 씌워 1분 30초 돌리기물기 제거데친 양배추를 식힌 후 물기를 꼭 짜줍니다손으로 꾹 눌러서 물을 빼야 무침이 촉촉하지 않아요양념장 만들기식초 + 설탕 + 참기름 + 마늘 ..

📌 NestJS + Kubernetes & 마이크로서비스 배포: 실전 가이드10. NestJS Observability: 로그, 모니터링, 추적 통합 가이드NestJS 애플리케이션이 안정적으로 운영되기 위해서는 단순한 로깅을 넘어, **시스템 전반을 관찰할 수 있는 구조(Observability)**를 갖추는 것이 중요합니다.이번 글에서는 NestJS 애플리케이션에 로그 수집, 메트릭 모니터링, 분산 추적(Tracing)을 통합하는 방법을 소개합니다.✅ 1. Observability란?Observability(관찰 가능성)는 시스템의 상태를 외부에서 로그, 지표, 추적 데이터를 통해 이해하고 예측할 수 있는 능력을 의미합니다.Logs (로그): 과거의 사건 추적Metrics (지표): 현재 상태를 수치..

AI로 콘텐츠 성과 평가 + 다음 콘텐츠 주제 자동 추천자동화된 콘텐츠의 성과를 수치로 파악했다면, 이제 AI에게 “어떤 글을 다음에 써야 할지” 추천받아볼 차례입니다.이번 글에서는 GA4 데이터 기반 콘텐츠 성과 평가 + ChatGPT를 활용한 다음 주제 자동 추천 흐름을 설계해봅니다.1. 왜 다음 주제 추천도 자동화해야 할까?✅ 성과 기반 콘텐츠 전략 수립 가능✅ “무슨 글을 써야 하지?”라는 고민 감소✅ AI는 반복적 분석과 주제 확장에 최적화되어 있음2. 콘텐츠 성과 평가 기준 정의항목 의미 기준 예시페이지뷰방문 수1,000회 이상이면 우수 콘텐츠평균 체류 시간콘텐츠 몰입도60초 이상이면 긍정적전환 이벤트CTA 클릭, 구독, 문의 등발생했는지 여부이탈률첫 화면 이탈 비율80% 이하 유지 권장3. ..

데리다의 해체론 vs AI 번역의 한계 – 의미는 어디서 오는가?“모든 텍스트는 해체될 수 있다.”– 자크 데리다, 『그라마톨로지에 대하여』오늘날 생성형 AI는 번역, 요약, 분석까지 척척 해냅니다.그러나 여전히 인간 번역자들은 말합니다:“AI는 문맥과 뉘앙스를 완전히 이해하지 못한다.”그 이유는 단순히 기술의 미숙함 때문이 아닙니다.그보다 더 근본적으로, 언어의 의미란 결코 ‘고정된 것’이 아니기 때문입니다.이번 글에서는 **데리다의 해체론(Deconstruction)**을 중심으로, 생성형 AI의 번역 기술이 가진 철학적 한계를 파헤쳐 봅니다.📌 데리다의 해체론이란?데리다는 언어를 절대적이고 고정된 의미의 전달 도구로 보지 않았습니다.오히려 언어는 끝없이 미끄러지고, 끊임없이 해석되며, 절대 하나의..

0/1 배낭 문제(Knapsack Problem)로 배우는 DP vs Greedy: 차이점과 실제 적용 비교**0/1 배낭 문제(0/1 Knapsack Problem)**는 동적 프로그래밍(DP)과 탐욕(Greedy) 알고리즘의 차이를 극명하게 보여주는 대표적인 문제입니다.이 문제를 통해 우리는 탐욕은 항상 최적해를 보장하지 않는다는 사실과, DP의 점화식 접근이 얼마나 강력한지를 체감하게 됩니다.이번 글에서는 0/1 Knapsack 문제를 중심으로, 두 방식의 접근법을 비교하고 구현까지 함께 진행합니다.🎒 0/1 Knapsack 문제란?문제 정의:무게 제한이 있는 배낭에 물건들을 넣는데, 각 물건은 **무게(W)와 가치(V)**를 가지고 있습니다.한 물건은 최대 1개만 선택할 수 있으며, 배낭에 넣을..

프롬프트 + 자동화 툴 연결 – 콘텐츠 자동 발행 워크플로우 만들기 (Make × ChatGPT 활용)이제 단순히 콘텐츠를 "잘 쓰는 것"만으로는 부족합니다.작성 → 분류 → 발행 → 리포트까지 이어지는 전체 프로세스를 자동화해야진짜 'AI 기반 마케팅 시스템'이라고 할 수 있습니다.이번 글에서는 **Make(노코드 자동화 툴)와 ChatGPT(OpenAI API)**를 연결해SNS, 블로그, 이메일 콘텐츠를 자동 생성하고 발행까지 이어지는 실전형 워크플로우 구축법을 소개합니다.✅ 우리가 만들 워크플로우: AI 콘텐츠 자동 발행 시스템📦 전체 흐름 요약1. Google Sheet or Notion에 콘텐츠 키워드 입력 ↓ 2. Make에서 트리거 감지 ↓ 3. GPT 프롬프트 실행 → 콘텐츠 생..

컴포넌트 성능 최적화 – memo, useMemo, useCallback 총정리React 앱의 규모가 커지거나 렌더링이 많아지면,불필요한 렌더링이 성능 저하로 이어질 수 있습니다.이런 상황에서 React가 제공하는 성능 최적화 도구인**React.memo, useMemo, useCallback**를 적절히 사용하면렌더링 횟수를 줄이고 속도는 높이고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.이번 글에서는 이 세 가지의 차이점과 실전 사용법을 예제와 함께 명확하게 설명합니다.✅ React 성능 최적화가 필요한 순간리스트 항목이 많을 때컴포넌트 안에서 무거운 계산이 있을 때부모 컴포넌트가 자주 리렌더링될 때이벤트 핸들러가 자주 재생성될 때🔹 React.memo – 컴포넌트를 메모이제이션React.memo는 **p..