Claude Code와 함께 5일 만에 만든 나만의 블로그

수능 시험장의 시계는 유독 빨리 흐른다. 두 번째 수능, 1교시 국어 영역의 종료 벨이 울렸다. 답안지 마킹을 확인하는 손끝에 익숙한 절망감이 스쳤다. 두 지문. 난생 처음으로 두 지문을 통째로 읽지도 못했다. 1년 전의 나였다면, 바로 그 순간 모든 것이 무너졌을 것이다. 떨리는 손으로 다음 시간을 망치고, 결국 시험장 밖에서 울음을 터뜨렸을 것이다. 하지만 이상했다. 심장은 분명 철렁했지만, 그뿐이었다. 나는 놀랍도록 담담하게 시험지를 접고 있었다. 절망이 차오를 자리에 '다음 시간부터 잘보자. 수리, 외국어, 과탐 보는 학교 가면 되지'라는 생각이 불쑥 떠올랐다. 1년 전의 나와 지금의 나는, 대체 무엇이 달라진 걸까. 첫 번째 수능을 준비하던 고3 시절, 내 삶은 '조급함'이라는 단어로 요약된다. 남들보다 공부를 늦게 시작했다는 강박에, 나는 나를 사지로 몰아넣었다. 수시, 정시, 논술, 면접. 그 모든 것을 혼자 준비하며 스스로를 쥐어짰다. 내 삶에는 오직 '공부만' 존재했다. 운동도, 독서도, 친구와의 시간도 없었다. 목표는 명확했다. 서울대 의대. 지금 생각해보면 그것이 순전히 나만의 선택이었을까? 당시 사회가 의대를 바라보던 시선, 주변의 기대, '괜찮은 삶'의 기준. 그 모든 것들이 내 선택이라는 이름으로 뒤섞여 있었다. 하지만 그때의 나는 그저 '해내야 한다'는 것만 알았다. 스스로를 돌보지 않는 공부는 밑 빠진 독에 물 붓기였다. 첫 수능 당일. 수리 영역 시간이 끝났다. 마킹을 확인하던 손가락이 멈췄다. 28번부터 30번까지, 한 줄로 세운 답안지가 나를 올려다본다. 복도에서 들려오는 다른 학생들의 웃음소리가 유리창을 긁는 소리처럼 날카롭게 들렸다. 시계 초침 소리만이 내 귓가에서 점점 커져갔다. 그 순간, 내 일 년이 무너지는 소리가 들렸다. 시험이 끝나고 차가운 공기 속에서 집으로 돌아오는 길. 답안을 확인할 용기조차 없었다. 3주 후, 성적표가 도착했다. 수리 영역, 3등급. 인생 처음 받아보는 등급이었다. 원하는 대학에 지원조차 할 수 없었다. 그것은 타인의 시선과 사회의 기준에 맞춰 '괜찮은 삶'의 끄트머리라도 잡으려던, 스스로를 다그친 몸부림의 당연한 결과였다. 성적표가 도착한 날, 나는 오래 그 숫자들을 들여다봤다. 서울의 유명 학원에 갈 성적도 아니었고, 부모님께 또 한 번 큰돈을 부탁드릴 염치도 없었다. 주변에선 걱정 반 의아함 반이었다. "독학이 말처럼 쉬운 줄 알아? 사람 그렇게 쉽게 안 변해." "강제성이 없으면 무조건 풀어지게 되어...

메타 라마 아카데미 완주기 - 꺼진 전조등처럼 내가 놓친 것들 AI 학습을 시작하려는 비전공자분들께 실패한 프로젝트에서 얻은 값진 교훈을 나눕니다. "아... 전조등이 꺼져 있었네요..." 새벽 1시, 고속도로를 달리는데 순찰차가 차를 멈춰 세웠다. Meta Llama Academy 첫날, 피곤에 지쳐 집으로 돌아가던 길이었다. 아침에 윤슬이 안과 진료보러 갔었는데, 주차장에서 기계식 주차 때문에 전조등을 끄고 깜빡했던 게 화근이었다. 순찰관이 친절하게 알려주지 않았다면, 계속 위험하게 달렸을 것이다. 이날의 해프닝이 앞으로 3일간의 여정을 상징적으로 보여주는 듯했다. 예상치 못한 일의 연속, 그리고 그 속에서 배운 뜻밖의 교훈들. 마치 꺼진 전조등처럼 내가 놓치고 있던 것들을 하나씩 발견하게 되는 시간이었다. 900명 중 2.5%, 서류 한 장으로 뚫었다 900명 이상의 지원자 중에서 40명만 선발되었다는 소식을 들었을 때 놀랐다. 포트폴리오도 제출하지 않았는데 어떻게 뽑혔을까? 돌이켜보니 자기소개서가 결정적이었다. 전문의라는 독특한 배경을 강조하고, LLM Agent와 Local LLM Fine-tuning에 대한 구체적인 학습 목표를 명확히 제시했다. 무엇보다 "왜 내가 이 교육에 적합한 인재인지"를 설득력 있게 설명한 것이 주효했던 것 같다. 자기소개서는 단순히 나를 소개하는 문서가 아니었다. 상대방을 설득하는 문서였다. 이 깨달음이 선발의 비결이었다. AI 교육 지원을 고려한다면: 기술 스택을 나열하기보다는 "왜 내가 이 교육이 필요한지", "교육 후 무엇을 할 것인지" 명확한 목표를 제시하는 것을 추천한다. 놓친 첫 번째 전조등: 도메인 지식 5명씩 8개 팀, 총 40명의 참가자들이 모였다. 자기소개 시간에 압도당했다. 현업에서 날고 기는 개발자들, 스타트업 대표들, 데이터 사이언티스트들이 줄줄이 자신의 경력을 소개했다. 다들 대단한 사람들인데 나는 뭐라고 소개해야 하나 싶어서 자기소개를 거의 마지막에 올렸다. 결국 팀을 미리 정하지 못해 랜덤 배정을 받았는데, 신기하게도 의료와 교육에 관심 있는 사람들끼리 묶어주셨다. 우리 팀은 90년대 초중반생 4명과 02년생 1명으로 구성되었다. 대부분 비전공자에 부트캠프 출신이었는데, 그중 2명은 같은 부트캠프에서 공모전 대상을 받은 실력자들이었다. 관심 없는 주제의 함정 우리 팀 주제는 "제약 CTD 문서 검증 LLM Agent"로 정해졌다. 내가 가장 관심 없던 주제였다. CTD 문서가 뭔지도 몰랐고, 제약 분야는 내 도메인과도 거리가 멀었다. 도메인 지식이 없으니 시작 자체가 막막했다. 뭘 해야 할지, 어떻게 접근해야 할지 감이 안 잡혔다. 관심도 없으니 디스코드 회의는 지지부진했고, 시간은 계속 흘러갔다. 꺼진 전조등처럼, 나는 가장 중요한 것을 놓치고 있었다. 아무리 기술이 좋아도 도메인 지식 없이는 좋은 제품을 만들 수 없다는 것을. 특히 B2B 솔루션일수록 그 분야에 대한 깊은 ...

다정함이 살아남는다고? 그런데 다정함이 뭔데요? "다정함이 인류를 살아남게 했다"는 도발적인 주장을 담은 『다정한 것이 살아남는다』(원제: Survival of the Friendliest)를 독서 모임에서 함께 읽었다. 제목과 표지는 분명 가벼운 에세이 느낌이었다. '다정함에 대한, 따뜻한 이야기겠구나' 싶었다. 그런데 막상 책을 펼치니 '다정함'의 정의부터 시작하는 본격적인 과학책이였다. 저자는 이 '다정함'을 '가축화'(domestication), 특히 '자가 가축화(self-domestication)'라는 개념과 연결 짓는다. 늑대가 인간 곁에서 개로 진화했듯, 인류 역시 스스로를 길들이며 공격성 대신 '다정함'을 선택한 개체가 생존에 유리했다는, 다소 대담한 과학적 가설이다. 처음에는 이 둘이 어떻게 연결되는지 도무지 직관적으로 와닿지 않았다. 책을 읽으며 저자가 말하는 다정함은 우리가 일상에서 사용하는 '다정함'보다는 '친화력'에 더 가깝다는 생각이 들었다. 원문인 'Friendliest'도 그런 뉘앙스인 것 같았다. 독서 모임에서 나온 질문이었다. "나에게 다정함이란 무엇인가?" 책에서 말하는 '친화력'이란 결국 생존을 위해 타인과 협력하는 능력이었다. 그렇다면 현대 사회에서 타인과 협력하고 살아남는 능력은 어디에서 나오는가? 나는 그것이 "타인을 진심으로 인정하는 태도"에서 시작된다고 생각한다. 그렇다면 어떻게 타인을 진심으로 인정할 수 있을까? 내가 실천하려고 노력하는 방법 중 하나는 '일단은 긍정하자'이다. 상대방이 어떤 말을 하든 일단은 긍정으로 대화를 시작하는 것이다. 진짜로 동의하라는 뜻이 아니다. ...

지금까지는 이렇게 했다. 그동안 우리 집 자산을 확인하는 방법은 이랬다: 더리치 앱으로 증권계좌 확인 한 달에 한 번 각 계좌를 일일이 들어가서 확인 구글 스프레드시트에 직접 입력해서 정리 이 방법의 문제는 너무 귀찮다는 것. 특히 이번 달 스프레드시트를 입력하려는데, 분명 더 좋은 방법이 있을 것 같았다. 더리치 앱, 좋긴 한데... 더리치(https://www.therich.io/about) 의 장점은 증권계좌를 마이데이터를 이용해서 실시간으로 확인할 수 있다는 점이다. 단점은 다른 사람 마이데이터를 가져오지 못해 수동으로 입력해야 한다. 또 증권계좌말고 예금이나 기타 다른 계좌들은 수동으로 입력해야 한다. (실시간 트래킹안됨) 분명 더 좋은 방법이 있을 거야라는 생각에 조사를 해보았다....

지난주 의료정보학회에서 주최한 2025 제1회 AI-TECH LANDING에 다녀왔다. "15만원이 아깝지 않을까?" 고민했던 순간 사실 처음 공지를 봤을 때 조금 망설였다. "테디노트 선생님이 강사라고?!" 최근 몇 달간 테디노트님의 유튜브와 책을 정말 열심히 봤다. 하지만 주제가 '노코드 기반 RAG 구현'이었다. 지난 2달간 Python으로 벡터 DB 구축하며 개고생(?)했던 나에게는 살짝 아쉬운 주제였다. 그래도 "한 번 가보자!" 하는 마음으로 거금 15만원을 투자했다. 결과적으로는 정말 잘한 선택이었다! 헤매고 헤매서 찾은 스파이스쉐어 선릉센터 장소가 스파이스쉐어 선릉센터였는데, 몇 층인지 정보가 없어서 한참 헤맸다. 다행히 나처럼 휴대폰을 보며 두리번거리는 사람들이 보여서 몰래 따라갔다. 강의실에 도착하니, 50명 정원에 정확히 50명이 꽉! 주최측에서 엄선해서 선발했다는데... 내가 어떻게 뽑힌 건지 아직도 신기하다. 테디님과의 첫 만남 - 생각보다 훨씬 크신 키! 테디노트님을 실제로 보는 건 처음이었는데, 유튜브에서 봤을 때보다 키가 훨씬 크셨다! 강의는 정말 알찼다. Dify라는 놀라운 발견 "딸깍으로 RAG가 해결된다고?!" dify라는 사이트를 처음 봤는데, 정말 충격이었다. (https://dify.ai/) 지난 2달간 내가 Python으로 구축했던 벡터 DB들이 떠오르더라... 😭 물론 아직 전처리 부분에서 아쉬운 점들이 있지만, 정말 유용해 보였다. 현재 진행 중인 도닥임AI 프로젝트에 당장 적용해보고 싶다. 다시 ...