안녕하세요 6.8 Zustand를 이용해 세션 관리하기 4:52초에 타입 선언 부분에 타입 문의가 있어서요! 아래처럼 차이가 뭔지 잘 모르겟네요 강사님은 as 타입선언으로 자주 쓰시던데 ai 물어보니 initailState: State 이 형식이 명시적 타입 선언 이라 더 엄격해서 추천한다고 하던데 as로 타입 단언 하는 이유가 있으신가요? const initailState: State = { isLoaded: false, session: null, }; const initailState = { isLoaded: false, session: null, } as State;
안녕하세요, 강의를 완강하고 프로젝트에 BFF 구조를 적용하면서 API 레이어 설계에 대해 고민이 생겨 질문드립니다. [BFF를 쓰게 된 이유] 1. 외부 API 키를 클라이언트에 노출하지 않기 위해 2. next/headers의 cookies() 로 서버에서만 토큰을 읽고 외부 백엔드 API에 전달하기 위해 - httpOnly 쿠키로 토큰을 저장하여 클라이언트에서 읽을 수 없기 때문에 서버에서 처리 해야 했습니다. 3. CORS [예시 프로젝트 구조] features/auth/api/... → API 레이어 features/auth/hooks/... → Tanstack Query 훅 [고민하게 된 흐름] Tanstack Query와 함께 쓰는 경우, 클라이언트에서는 Route Handler(/api*)를 경유해야 하고, Server Component에서나 prefetchQuery 상황에서는 Route Handler를 경유 할 필요 없이 직접 외부 백엔드 API를 호출하는 게 맞다는 생각이 들었습니다. 그러다 보니 API 레이어가 둘로 나뉘게 됐습니다. - user.ts → 클라이언트용, Route Handler 호출 - user.server.ts → 서버용, 외부 API 직접 호출 인가가 필요한 작업인 Route Handler 내부에서는 cookies() 로 토큰을 읽고 header에 엑세스 토큰을 첨부해 보내고 있습니다. [ 질문] API 레이어를 서버/클라이언트로 분리하는 것이 Next.js + Tanstack Query 환경에서 일반적인 접근인지, 혹시 파일을 나누지 않고도 이 구조를 깔끔하게 유지할 수 있는 더 나은 방법이 있다면 조언 부탁드립니다 ㅠ.ㅠ BFF 없이도 이 구조를 해결할 수 있는 방법이 있는지도 궁금합니다. 유저별로 다르게 보여줘야하는 데이터가 아닌 공통 데이터는 Next의 서버 캐시(revalidateTag)만으로 관리하는게 나을까요? 만약 prefetchQuery로 hydrate하는 구조를 가져간다면, 유저 인터렉션 후 갱신이 필요할 때 Server Actions으로 updateTag를 먼저 실행 후 invalidateQueries로 refetch하는 방식이 올바른 접근인지 여쭤보고 싶습니다 이런 구조적인 고민들을 하다 보니 머리속에 혼란이 와서, 단순하고 일관되게 유지할 수 있는 컨벤션은 어떻게 정하는게 좋을지 궁금합니다 [참고 자료] https://tanstack.com/query/latest/docs/framework/react/guides/advanced-ssr
채점 사이트에서 열심히 공부하고 있었는데, 최근에 사이트가 아예 바뀌었더라고요. 원래 연습하느라 다른 IDE 안쓰고, 채점 사이트에서 질문보면서 바로 코드를 짰습니다. 혹시 질문과 제출하는 코드 페이지를 원래대로 한페이지에 넣어주실수있으실까요ㅠㅠ 그리고 채점사이트에서 코딩할 때, tab도 현재 먹히질 않습니다.
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
안녕하세요 강의를 잘보고 따라가고 있습니다. 제가 만든 결과물이 강사님과 좀 달라서 강사님의 파일을 다운받어서 테스트를 해보고 있는데 2026-04-02_sinal_report.md 2026-04-11_llm_analysis.md 파일들을 각각 오는날짜로 업데이트해서 저장하고 싶은데 claude에 뭐라고 명령을 해야하는지 궁금합니다. 그리고 part2에서 최종적인 결과를 보려면 어떤 py를 실행시켜야 하나요?
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. ui만 바뀐줄알았는데 아무 공지없이 갑자기 정답코드였던것도 다시 제출해보니 presentation error 가납니다 아니면 import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int n = scanner.nextInt(); int[] s1 = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { s1[i] = scanner.nextInt(); } int m = scanner.nextInt(); int[] s2 = new int[m]; for (int i = 0; i < m; i++) { s2[i] = scanner.nextInt(); } Arrays.sort(s1); Arrays.sort(s2); int p1 = 0, p2 = 0; List<Integer> list = new ArrayList<>(); while (p1 < n && p2 < m) { if (s1[p1] > s2[p2]) { p2++; } else if (s1[p1] < s2[p2]) { p1++; } else { list.add(s1[p1]); p1++; p2++; } } StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < list.size(); i++) { if (i > 0) sb.append(" "); sb.append(list.get(i)); } System.out.println(sb.toString()); } } 아래 코드에서 문제가 뭔가요?
The 10x AI-Native Developer: 회사에서 AI로 압도적 성과를 내는 법
2026.04에 업데이트된 일부 강의들을 시청할 수 없습니다. 유튜브 영상은 재생되는데, 나머지는 보이지 않습니다. 어떻게 해결하나요? 안보이는 강의명 예시를 하나 말씀드리면 '11. 1-9. [2026.04] 🚀 2026 Claude Code 2.0 주요 업데이트 기능 안내'입니다.
Claude Code + Supabase 보안 대응 방안 Q&A 목적 : Supabase 사용 시 보안 위험에 대한 전문가 조언 요청 출처 : dalgom.bami Threads 글 ( https://www.threads.com/@dalgom.bami/post/DOYjgEGEvOA?xmt=AQF0oN0fFrAEMy9AqIrJ1n__kxIwi7ImgsTyjVUTh2DH0g ) 안녕하세요, 강사님께서 가르쳐주신 Claude Code와 Supabase를 활용한 개발 워크플로우를 배워가면서 정말 큰 도움을 받고 있습니다. 특히 개발 속도 향상에 대해서는 정말 효과적이라고 느꼈습니다. 다만, 최근에 한 Threads 글을 접하면서 몇 가지 우려사항이 생겼습니다. 실제로 Supabase를 써보니 생기는 보안 위험성에 대해 경험담을 이야기하는 글이었는데, 그 내용이 저희가 배운 워크플로우와 직접적으로 연결되는 부분이 있어서 전문가인 강사님의 견해를 정중히 구해봅니다. 🚨 주요 우려사항 3가지 Q1. RLS(Row Level Security) 설정의 위험성 해당 글에서는 다음과 같은 문제를 지적했습니다: "여러 사용자가 엮여있는 복잡한 기능(예: 사용자 A가 사용자 B의 글에 좋아요) 의 경우, AI 코딩 도구는 복잡성을 피하기 위해 권한을 다 풀어버리는 경우 가 엄청 많았다." 실제 사례: - 비로그인 사용자도 다른 사람의 개인정보가 Response에 노출됨 - Network tab에서 확인 시 모든 데이터 조회 가능 - RLS가 제대로 설정되지 않아서 발생한 문제 질문: Claude Code(또는 다른 AI 도구)에게 Supabase 작업을 의뢰할 때, 복잡한 RLS 정책이 올바르게 설정되도록 강제할 수 있는 방법이 있을까요? 개발 단계에서 이러한 RLS 오설정을 미리 감지할 수 있는 검증 방법(테스트, 문서 체크 등)이 있을까요? 강사님께서 추천하시는 "올바른 RLS 지시사항"이 있을까요? 예를 들어, AI에게 요청할 때 구체적으로 어떻게 명시해야 보안 구멍이 최소화될까요? Q2. Migration 파일 관리와 AI의 한계 "RLS를 Dashboard UI에서 설정하면 코드로 추적 불가능하고, AI가 기존 설정을 파악하기 어렵다. Migration 파일로 관리해야 AI가 기존 설정을 이해할 수 있지만, 이것도 AI가 여러 버전의 Migration 파일을 읽고 이해해야 한다는 의미다. 결국 AI는 기존 설정을 완벽히 이해할 수 없어서 충돌하는 설정을 추가할 확률이 높다." 질문: Claude Code로 Supabase 작업을 할 때, Migration 파일의 버전 관리를 어떻게 해야 AI가 기존 설정을 명확하게 인식할 수 있을까요? 메모리 파일( CLAUDE.md )에 "현재 RLS 정책 요약" 또는 "Migration 히스토리 요약"을 저장해두는 것이 도움이 될까요? 강사님께서 추천하시는 최선의 관리 방식은 무엇일까요? Option A: Dashboard UI는 절대 쓰지 말고 항상 Migration 파일로만 관리? Option B: Dashboard에서 변경 후, 매번 SQL Export해서 Migration으로 변환? Option C: 다른 방식? Q3. Trigger & RPC 오남용으로 인한 유지보수 악화 "복잡한 기능을 구현할 때 AI는 점점 RLS, Trigger, RPC를 남발해서 유지보수가 아예 불가능할 정도의 코드, 기존 데이터가 손실될만한 코드를 무지성으로 찍어낸다." 질문: Claude Code에게 Supabase 작업을 의뢰할 때, Trigger와 RPC 사용을 적절히 제한하는 방법이 있을까요? 예를 들어, AI에게 미리 "RPC는 이 3가지 경우에만 사용하되, 그 외에는 절대 쓰지 말아달라"라고 명시할 수 있는 효과적인 프롬프트가 있을까요? 만약 AI가 불필요하게 Trigger/RPC를 추가했다고 판단되면, "이건 너무 복잡하니까 클라이언트에서 처리하자" 같은 명확한 지시사항이 도움이 될까요? Q4. 프로토타입 vs 실제 서비스 단계에서의 Supabase 사용 "PoC(프로토타입) 단계에서는 Supabase를 적극 활용해도 좋지만, 실제 서비스가 시작되고 사용자가 생기면 일반 백엔드 스택으로 migration해야 한다. 다행히 PostgreSQL 기반이라 마이그레이션이 비교적 쉽다." 질문: 강사님께서도 이 의견에 동의하시나요? 아니면 Supabase도 충분히 프로덕션 레벨의 보안을 유지할 수 있다고 생각하시나요? 만약 동의하신다면, 어느 정도 규모(DAU, 데이터 량, 기능 복잡도)에서 백엔드 스택으로 마이그레이션하는 것이 현실적일까요? 그 전환 지점까지 Supabase를 "안전하게" 사용하는 체크리스트가 있을까요? Q5. 개발자(Claude Code 사용자)가 반드시 알아야 할 백엔드 지식 질문: 강사님께서 생각하시는 "Supabase를 안전하게 쓰는 데 필수적인 최소한의 백엔드 지식"은 무엇일까요? 그 지식들을 Claude Code 사용자들이 미리 학습하도록 권장하시는 방법이 있을까요? Q6. Claude Code + Supabase 안전 가이드라인 제안 위의 위험성들을 고려할 때, Claude Code 사용자들이 Supabase를 안전하게 사용할 수 있도록 하는 일종의 "체계화된 가이드라인"이 필요하다고 생각합니다. 제안 & 질문: 강사님께서 생각하시는 "Claude Code + Supabase 안전 개발 체크리스트"는 어떤 형태일까요? 예를 들어: □ 이 작업에 RLS가 필요한지 명확히 정의했는가? □ AI에게 요청할 때 RLS 정책을 구체적으로 명시했는가? □ Migration 파일로 저장했는가? □ 개발 환경에서 Network tab으로 데이터 노출 여부 확인했는가? □ Trigger/RPC 사용이 정말 필요한지 재검토했는가? 혹은 Supabase를 쓸 때만 따로 체크리스트를 가져야 할까요? 강사님께서 향후 강의에서 이런 부분을 더 강조하거나 추가 자료를 제공하실 계획이 있으신가요? 🙏 마무리 강사님의 강의를 통해 Claude Code의 강력함을 많이 배우고 있습니다. 다만 강한 도구일수록 신중하게 사용해야 한다는 것을 배웠고, 특히 백엔드와 보안 관련해서는 더욱 그렇다고 생각합니다. 다소 길고 상세한 질문들이지만, 강사님의 전문가적 관점에서의 조언을 진심으로 기다리고 있습니다. 감사합니다! 🙏
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
워드문서가 보기가 조금 어렵습니다. 프롬프트 일부가 캐리지 리턴이 없이 이어져 있어 제가 보기에 어려운데, ai가 인식할 때 문제가 없을까요? 우선 제가 일일이 리턴해서 올렸습니다. 파트4에 대한 권한도 요청드렸습니다. 💡 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.
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 채점 사이트 관련해서 기존 페이지가 아닌 캡쳐한 사진의 화면으로 넘어가집니다. 관련해서 질문 드립니다!
안녕하세요. 인덱스를 활용한 조회 성능 개선을 공부하던 중 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. 현재 저는 OFFSET 기반 pagination을 사용하는 서비스 를 개발하고 있으며, 다음과 같은 환경에서 성능 테스트를 진행했습니다. 데이터: 약 1,000만 건 서버: EC2 t3.small DB: RDS t4g.micro k6 vus100 1. 문제 상황 초기에는 OFFSET 제한 없이 마지막 페이지까지 이동 가능하도록 구현했습니다. 하지만 데이터가 1,000만 건 수준으로 증가하자, 깊은 페이지로 갈수록 조회 속도가 급격히 느려지는 문제 를 확인했습니다. 2. 고민 및 제약 일반적으로 이 문제는 Keyset Pagination(커서 기반) 으로 해결하라고 많이 알려져 있습니다. 하지만 제 서비스는 👉 네비게이션 바를 통한 페이지 직접 이동 (ex. 1, 10, 100 페이지 클릭) 이 필요하기 때문에 Keyset 방식만으로는 요구사항을 만족시키기 어렵다고 판단했습니다. 3. 적용한 개선 방법 다음과 같은 방식으로 성능 개선을 진행했습니다. OFFSET 최대 범위를 제한 (최대 10,000 페이지 / OFFSET 100,000) 커버링 인덱스 적용 조회 방식 개선 먼저 ID만 조회 → 이후 필요한 10건만 상세 조회 전체 게시글 수(count)는 캐싱 처리 4. 성능 개선 결과 [Page 10] avg: 1.4s → 700ms p95: 4.5s → 1.8s [Page 100] avg: 17s → 1.18s p95: 24s → 3.3s [Page 1000] avg: 32.1s → 1.7s p95: 59s → 4.27s SQL 쿼리는 분석결과 약 1700MS -> 70MS 까지 단축한 것 같습니다. 5. 추가 제약사항 로그인 사용자와 비로그인 사용자의 조회 결과가 다름 (사용자별 구독 게시글이 포함됨) 따라서 캐시는 비로그인 사용자에만 적용 위 성능 수치는 로그인 사용자 기준 6. 현재 고민 위와 같이 개선했지만, 👉 여전히 성능이 충분하지 않다고 느끼고 있습니다. 특히 궁금한 점은 다음과 같습니다. 7. 질문 OFFSET 기반 pagination을 유지하면서 👉 추가로 성능을 개선할 수 있는 방법이 있을까요? 다음과 같은 방법들을 고려했는데, 방향성이 맞는지 궁금합니다. RDS를 2개를 사용하여 조회 성능 데이터를 각각 2개의 db가 처리하도록 한다? Keyset + OFFSET 혼합 방식 ( 일반적인 페이지 이동은 Keyset Pagination을 사용하고, 사용자가 특정 페이지를 직접 입력하거나 점프하는 경우에만 제한적으로 OFFSET 기반 조회를 사용하는 혼합 방식) RDS 스펙 업그레이드 또한 에펨코리아( https://www.fmkorea.com/)와 같은 대형 커뮤니티는 제가 원하는 페이지 네이션 방식을 사용하면서 깊은페이지(최대 1만)도 지원하고 동시접속자 수십만 페이지 수천~수만 대량 데이터 환경에서도 빠른 조회 성능을 유지하는데 👉 이러한 서비스들은 어떤 방식으로 pagination 및 조회 성능을 처리하는지 궁금합니다.
