이 블로그도 GitHub Pages 위에서 Jekyll 로 돈다. 그래서 다른 GitHub Pages 블로그를 볼 때 좋은 점이 하나 있다. 글만이 아니라 블로그를 만든 저장소까지 공개돼 있다는 것이다. 어떤 생성기를 쓰는지, 글을 어떻게 나누고 묶는지, 설정을 어떻게 했는지 직접 열어 볼 수 있다.

배울 점이 분명한 GitHub Pages 블로그 여섯 곳을 골랐다. 사이트와 저장소는 2026-10-12 에 직접 열어 확인했다.

블로그 분야 생성기 저장소
Lil’Log 머신러닝 연구 장문 Hugo (페이지 메타 태그 기준) lilianweng/lilianweng.github.io
기계인간 John Grib 한국어, 개발·독서 위키 Jekyll johngrib/johngrib.github.io
Andrej Karpathy blog 딥러닝 Jekyll karpathy/karpathy.github.io
Jay Alammar 머신러닝 시각화 Jekyll jalammar/jalammar.github.io
colah’s blog 신경망 해석·시각화 정적 HTML (생성 결과물) colah/colah.github.io
Evans Library 한국어, 프론트엔드·CS Gatsby (페이지 메타 태그 기준) evan-moon/evan-moon.github.io

생성기는 저장소에 _config.yml·_posts 가 있으면 Jekyll 로, 그렇지 않으면 페이지의 <meta name="generator"> 값으로 판별했다. Hugo 와 Gatsby 블로그의 저장소에는 빌드 결과물이 올라가 있어서, 원본 글 파일까지는 볼 수 없다.

1. Lil’Log — 출처를 다는 글의 교과서

lilianweng.github.io

머신러닝의 한 주제를 잡으면 관련 연구를 끝까지 정리하는 장문 블로그다. 예를 들어 LLM Powered Autonomous Agents 는 에이전트를 계획(Planning)·기억(Memory)·도구 사용(Tool Use)으로 나눠 정리한 글이다. 2026년 7월 글 Scaling Laws, Carefully 처럼 최근까지 글이 올라온다.

배울 점: 주장마다 논문을 붙이고, 글 끝에 참고문헌을 모은다. “검증한 것만 쓴다” 는 원칙을 장문에서 어떻게 지키는지 보여준다.

2. 기계인간 John Grib — 글끼리 엮이는 위키형 블로그

johngrib.github.io

한국어 블로그다. Jekyll 로 만들었는데 일반 블로그처럼 날짜순 글(_posts)만 있는 게 아니라, 위키 문서(_wiki)를 따로 두고 문서끼리 촘촘하게 링크한다. 저장소의 _wiki 폴더 최상위에만 항목이 334개다. 저장소도 활발해서 조회 이틀 전에도 푸시가 있었다.

배울 점: 이 블로그와 구조가 가장 비슷하다(Jekyll, GitHub Pages). 시간순 글과 주제별로 계속 고쳐 쓰는 문서를 분리하는 방식은 그대로 가져올 만하다. 같은 주제를 여러 글에서 다룰 때, 위키 문서 하나를 허브로 두고 글들이 그곳을 가리키게 하면 된다.

3. Andrej Karpathy blog — 적게 쓰고 오래 남는 글

karpathy.github.io

저장소의 _posts 에 글이 23편뿐이다. 그런데 그중 여러 편이 딥러닝 입문자에게 고전처럼 읽힌다. The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks(2015), A Recipe for Training Neural Networks(2019)가 대표적이고, 최근 글로 microgpt 가 있다.

배울 점: 기본 Jekyll 구성에 가까운 단순한 저장소다. 화려한 테마 없이도 글 자체로 읽히는 블로그가 된다는 증거다. 실험 코드를 직접 짜서 결과를 보여주는 방식은 홈랩 실험 글에도 그대로 통한다.

4. Jay Alammar — 그림으로 설명하기

jalammar.github.io

사이트 제목 그대로 “Visualizing machine learning one concept at a time.” 다. 대표작 The Illustrated Transformer 는 트랜스포머를 단계별 그림으로 풀어낸 글이다. 저장소가 MIT 라이선스로 공개돼 있다.

배울 점: 복잡한 구조를 설명할 때 그림 한 장이 문단 열 개를 대신한다. 아키텍처나 데이터 흐름을 다룰 때 다이어그램부터 그리고 글을 붙이는 순서를 참고할 만하다.

5. colah’s blog — 이해를 위한 시각화

colah.github.io

신경망을 “왜 그렇게 동작하는지” 로 설명하는 블로그다. Understanding LSTM Networks(2015)가 가장 유명하고, 첫 화면에는 Transformer Circuits, Multimodal Neurons, Circuits 같은 신경망 해석 연구가 올라와 있다. 저장소 마지막 푸시가 2024년이라 갱신은 뜸하다.

배울 점: 오래된 글도 설명이 정확하면 계속 읽힌다. 유행을 좇는 글보다 개념을 바로 세우는 글이 수명이 길다.

6. Evans Library — 한국어로 CS 를 쉽게

evan-moon.github.io

한국어 블로그다. 프론트엔드와 컴퓨터 과학 기초를 친절하게 풀어 쓴다. Gatsby 로 만들어 저장소에는 빌드 결과물이 올라가 있고, 조회 이틀 전에도 갱신이 있었다.

배울 점: 같은 GitHub Pages 라도 생성기에 따라 저장소에서 배울 수 있는 범위가 다르다. Jekyll 블로그는 원본 글과 설정이 보이고, 빌드 결과만 올리는 블로그는 화면과 글로 배워야 한다.

이 블로그에 가져올 것

출처 가져올 것
Lil’Log 큰 주제는 연재 후 종합편 하나로 묶고, 참고문헌을 모은다
John Grib 시간순 글과 별도로 주제 허브 문서를 두고 내부 링크를 촘촘히
Karpathy 테마보다 직접 돌린 실험과 결과를 앞세운다
Jay Alammar 구조 설명은 다이어그램 먼저
colah 유행보다 개념을 바로 세우는 글

좋은 기술 블로그의 공통점은 화려한 디자인이 아니었다. 무엇을 주장하고, 어떻게 확인했고, 다른 글과 어떻게 이어지는지가 분명하다는 것. 그리고 GitHub Pages 블로그라면, 그 비결이 저장소에 그대로 열려 있다.

References

  • 각 블로그 사이트와 GitHub 저장소 (위 표의 링크, 2026-10-12 조회)
  • 생성기 판별: 저장소 파일 구성(_config.yml, _posts) 및 각 페이지의 <meta name="generator"> 값