분명히 노션 세팅 잘 했고 연결까지 했는데 데이터베이스 조회 안 되는 분들은 참고해주세요. 강의 영상 촬영 날짜가 아마도 2025년 09월 이전으로 생각 됩니다. 그 이후에 노션 API 버전이 바뀌면서 데이터베이스 조회가 안 되는게 원인입니다. [ 노션 API 업그레이드 가이드 ] https://developers.notion.com/guides/get-started/upgrade-guide-2025-09-03 해결 방법은 2가지인데 API를 구버전을 쓰도록 프롬프트를 유도하거나, 신규 API 버전에 맞춰서 해야 하는데 신규 버전은 "데이터베이스 ID"가 아닌 "데이터베이스 소스 ID"를 필요로 합니다. [ 구버전 프롬프트 ] 노션 api를 "2022-06-28" 버전으로 사용하고 관련 코드 전부 수정해줘. [ 최신 버전 해결 방법 ] 데이터베이스를 열면 위 사진처럼 보일텐데 새로 만들기 왼쪽에 설정 누르면 밑에서 3번째에 데이터 소스 관리 있습니다. 소스 관리에서 위 사진처럼 데이터 소스 ID 복사하시고 그 값을 env에 넣으시면 됩니다.
38강의 4:40초 쯤에, clear 또는 compact, 아님 이미 생성된 파일들을 간략하고 명확하게 정리할 수 있다고 하셨는데, 이 영상에서 알려주신 clear나 compact는 파일을 간략하게 정리하는 명령어는 아니지 않나요? 그냥 클로드 코드와 대화한 내용을 간략하게 정리하는 거 아닌가요? 파일은 어떻게 간략하게 할 수 있다는건지 알려주세요!
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
💡 수강생 안내 사항 (커뮤니티 가이드) 학습 관련 질문 : 구체적으로 적을수록 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 작성 팁 : 마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편리하게 작성할 수 있습니다. 사전 검색 : 질문을 남기기 전, 커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해 보세요. 커뮤니티 매너 : 서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요. 서비스 문의 : 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기 를 이용해 주세요. 어떻게 해결해야할까요
16:50 부근, 마지막에 “이미지를 하나씩 생성을 해서~ 파이썬프로그램 한번에 쫙 붙였다” 라는 표현이 어떤것인지 궁금합니다. 상세페이지 agent만들기 프로젝트는 결국 파이썬 기반으로 만들었다라는 것을 말씀하신걸까요? 현재 1회성으로 만들어진것인데, 추후 다른 제품이나 다른 컨셉으로 제품을 만들기 위함을 대비해서 파이썬 기반의 프로그램을 붙인 것을 함축하는 의미인지, 궁금합니다. agent를 만드는것이랑 바이브코딩의 프로그래밍 하는것이랑 모호한 차이점도 궁금합니다.
WSL 환경에서 수강하시는 분들, tasks.json 파일에 내용이 기록이 안 되면 아래 문제로 보여집니다 https://github.com/cjo4m06/mcp-shrimp-task-manager/issues/61#issuecomment-3240079086 해결법은 딱히 없고 그냥 클로드한테 수동으로 내용 채워달라고 하는게 현재로서는 쓸만해보입니다.
질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 네 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 네 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 네 [질문 내용] 외부 조인1 강의 듣다가 궁금한게 생겼는데요. (A 집합을 왼쪽, B 집합을 오른쪽) 강의에서 LEFT JOIN의 경우는 집합 그림상으로도 그렇고 A(왼쪽 집합) 의 전체 데이터 + B에서 조건에 해당하는 데이터라면, B에 해당하는 부분은 사실상 A와 B의 교집합이고 A에는 항상 A와 B의 교집합 부분이 들어가 있기때문에 추가적으로 들어오는 A(AND)B 교집합 부분은 의미없는 데이터고 결국엔 집합 A랑 다를게 없는거 아닐까요?? 좀 이해가 안되서 질문 드립니다.
안녕하세요! 현재 사내 시스템의 기본 차트 기능이 요구사항을 구현하기엔 너무 복잡하고 한계가 있어서, 차라리 API로 데이터를 직접 뽑아 커스텀 대시보드 웹사이트를 자체 구축하여 운영하고 있습니다. 이 과정에서 데이터 구조 및 아키텍처 설계에 대한 고민이 생겨 선배님들의 조언을 구하고자 합니다. [현재 상황 및 아키텍처] 요구사항: N개의 프로젝트마다 각기 다른 40여 개의 통계 차트를 제공해야 합니다. 데이터 수집 (파멸의 약 30만 번 API 호출...): 외부 API를 연동해 통계 데이터를 수집합니다. 전체 프로젝트 기준 매일 새벽 3시에 약 프로젝트 갯수 * 3000 번의 API 호출이 발생합니다. 배치 및 동시성 처리: Spring WebFlux를 활용해 10개 단위로 청크(Chunk)를 나누어 병렬로 배치 처리를 하고 있습니다. 데이터 적재: 프로젝트의 일별 베이스라인(Baseline)을 유지하기 위해 원본(Raw) 데이터는 MongoDB에 저장하고 있습니다. 실시간 동기화: 사용자가 화면에서 차트 '새로고침'을 누르면, 해당 시점에 즉시 API를 다시 쏘아서 데이터를 업데이트해 줍니다. 현재의 서빙 방식: 일별 통계 결과는 현재 Redis에 담아두고 클라이언트에 제공하고 있습니다. 🤔 [고민되는 지점] 프로젝트당 40개의 차트를 그리는데, 각 차트(통계)마다 필요한 Raw Data의 종류와 개수가 천차만별입니다. 처음에는 통계 결과용 RDB 테이블을 만들까 했지만, Project_ID 와 구조가 제각각인 Raw Data 들을 깔끔하게 담아내기가 까다로웠습니다. 그래서 현재는 캐시 툴에 크게 의존하고 있는데, 앞으로 차트 종류가 더 늘어나고 시스템이 확장될 것을 고려하여 좀 더 포괄적인 대응을 위해 "차트에 대한 메타데이터 테이블"을 별도로 설계하여 매핑하는 방식 으로 구조를 개편할까 고민 중입니다. 💡 [질문 드립니다] 이처럼 요구되는 Raw Data의 형태와 수량이 각기 다른 수십 개의 차트를 서빙할 때, 메타데이터 테이블을 도입하여 관리하는 방식에 대해 어떻게 생각하시나요? 캐시에만 의존하는 것보다 나은 선택일까요? 혹시 비슷한 형태의 대규모 API 연동 기반 통계/대시보드 시스템을 구축에 있어, 추천할 만한 데이터 모델링이나 아키텍처 개선 방향이 있을지 궁금합니다.... 개인적인 고민 질문드려 죄송하고 잘 모르는 후배가 선배님께 여쭤봅니다. 영한님이 아니시더라도 해당 고민을 들어주시고 의견 주시는 선배님들께 감사합니다 !
