푸른영혼의 별 | Tech Blog

Java Backend Engineer의 기술 블로그입니다.
Spring Boot, MSA, JPA, Kafka, Kubernetes 등 실무 경험을 공유합니다.

주요 프로젝트: Settlement MSA · ASAT · GitHub


Posts (총 915편 · 29 / 92 페이지)

  • Netty 는 NIO 를 예쁘게 감싼 게 아니다 — 나타나기 전과 후

    Netty 를 “NIO 를 쓰기 편하게 감싼 라이브러리” 라고 설명하는 글이 많다. 틀린 말은 아닌데, 그 설명으로는 왜 하필 Netty 여야 했는지가 안 나온다. 편의성이 이유였다면 대체재가 수십 개 나왔어야 하는데 그러지 않았다.

  • Chain of Responsibility — 무엇을 없앴고, 무엇을 옮겼나

    디자인 패턴 글은 대개 “이렇게 쓰면 됩니다” 로 시작한다. 그러면 왜 이게 생겼는지가 빠진다. 패턴은 하늘에서 떨어진 게 아니라 누군가 같은 고통을 반복해서 겪다가 이름을 붙인 것이다.

  • inter-asat 의 JND 계단법을 문헌과 대조하고, 두 구현을 맞물려 돌려봤다

    inter-asat 은 이명(tinnitus) 청각 훈련 앱이다. 그 안에 JND(Just Noticeable Difference, 최소 가지 차이) 측정이 들어 있다. “이 사람이 두 소리의 차이를 알아채는 최소 크기는 얼마인가” 를 재는 절차다.

  • inter-asat 핵심 코틀린 코드 투어 — 223개 .kt, 그리고 끝까지 남은 Java 1개

    inter-asat 은 이명·청각재활 대상자의 주파수 JND / 공간 JND 를 적응형 계단법(adaptive staircase)으로 측정하는 연구용 소프트웨어다. 이 글은 그 계단법이 심리음향학적으로 무엇인지를 설명하는 글이 아니라, 그 규칙이 코틀린 코드로 어떻게 굳어졌는지 를 보는 글이다.

  • TTS 는 돌고, VR 은 서 있고, AR 은 계약뿐이다 — lemuel-xr 세 축의 구현과 남은 것

    앞 글에서는 lemuel-xr 의 커밋 316개를 훑었다. 이번엔 축을 바꿔서, TTS · VR · AR 세 가지가 실제로 어떻게 구현돼 있고 무엇이 남았는지를 코드 기준으로 적는다. 커밋 메시지가 아니라 현재 main(174d84e)의 파일이 근거다.

  • lemuel-xr 백엔드의 핵심 코틀린 코드 여섯 조각

    lemuel-xr 백엔드는 Kotlin 2.2.20 · Spring Boot 4.0.4 · JVM 툴체인 25 위에서 돈다(backend/build.gradle.kts). 2026-08-24 기준 backend/src/main 에 코틀린 파일 298 개, backend/src/test 에 129 개가 있고 자바 파일은 0 개다. 원래는 자바 프로젝트였고, 커밋 f047f52(“헥사고날 SOLID + 디자인패턴 + 전체 Java→Kotlin 100% 전환”, 2026-07-16)에서 474 개 파일이 한 번에 갈렸다.

  • 커밋 316개를 다시 읽었다 — lemuel-xr 3개월, 첫 진단이 틀렸던 다섯 번

    lemuel-xr 저장소가 한 매듭을 지었다. 기념으로 커밋 로그를 처음부터 끝까지 다시 읽었는데, 기능이 늘어난 기록보다 첫 진단이 틀렸다가 뒤집힌 기록이 훨씬 많았다. 이 글은 그 뒤집힌 지점만 모은 것이다.

  • 에이전트를 진화시킨다는 말의 실제 구현 — oh-my-darwin 코드 해부

    “코딩 에이전트를 진화 루프로 돌린다”는 문장은 요즘 흔하다. 흔한 만큼 대부분 슬라이드에서 끝난다. 제안하고, 실행하고, 채점하고, 좋은 것만 남긴다 — 말은 네 단어면 되는데, 그걸 실제로 돌리려면 “실행이 언제 끝났는지 어떻게 아느냐” 같은 지저분한 질문에 전부 답해야 한다.

  • 랄프톤의 발전 방향 — 질문은 위로 올라갔는데, 코드는 어디에 남았나

    이런 요약 이미지를 하나 받았다. 랄프톤(Ralphthon)의 발전 방향을 회차별 질문으로 압축한 그림이다.

  • Polysona 코드 리뷰 — 프롬프트는 진짜인데, 대시보드 점수는 해시였다

    LilMGenius/polysona를 읽어봤다. “AI 에이전트를 위한 페르소나 레이어”를 표방하는 MIT 공개 리포다. 심리 프레임워크 인터뷰로 사용자 페르소나를 추출해서, Codex·Claude Code·OpenCode 어디서든 같은 페르소나로 콘텐츠 파이프라인을 돌린다는 컨셉이다. 별 112개, fork 16개.