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🌟 개발 혁명의 시작: IDE에 탑재된 생성형 AI, 개발의 미래를 바꾸다!1. 개발 환경의 새로운 흐름: IDE 속 AI 시대최근 몇 년 동안 소프트웨어 개발 환경(IDE, Integrated Development Environment)에는 눈부신 변화가 일어났습니다. 바로 생성형 AI(Generative AI) 모델이 개발 도구에 깊숙이 통합된 것입니다.과거의 AI 도구가 간단한 코드 완성이나 문법 검사에 그쳤다면, 이제는 개발자가 원하는 로직 전체를 이해하고, 맥락에 맞는 코드를 생성하며, 심지어 버그를 진단하고 수정하는 수준에 이르렀습니다.대표적으로 Microsoft의 VS Code에 탑재된 GitHub Copilot과 Cursor가 이러한 흐름을 주도하고 있으며, 이들은 더 이상 '보조 도구'..

Windows에서 Redis 설치하기: 가장 쉬운 두 가지 방법 (WSL & Windows 버전)이번 글에서는 In-Memory 데이터베이스로 엄청난 인기를 끌고 있는 Redis를 Windows 환경에 설치하는 방법을 알아보겠습니다. Redis란 무엇일까요?Redis(Redis는 Remote Dictionary Server의 약자)는 'In-Memory' 데이터베이스, 즉 메모리를 기반으로 데이터를 저장하고 관리하는 시스템입니다. 디스크가 아닌 메모리에서 직접 데이터를 읽고 쓰기 때문에 속도가 엄청나게 빠르다는 것이 가장 큰 특징입니다. 주로 다음과 같은 용도로 널리 사용됩니다.캐시(Cache): 자주 요청되는 데이터를 미리 저장해두어 애플리케이션의 응답 속도를 향상시킵니다.실시간 순위표: 빠른 처리 속..

Windows에서 Docker 설치하기: WSL2를 이용한 완벽 가이드 안녕하세요! 오늘은 개발자들의 필수 도구로 자리 잡은 Docker를 Windows 환경에 설치하는 방법을 차근차근 알아보겠습니다. 예전에는 Windows에서 Docker를 사용하기 다소 까다로웠지만, 이제는 WSL2(Windows Subsystem for Linux 2) 덕분에 훨씬 간편하고 강력한 성능으로 Docker를 즐길 수 있게 되었습니다.이 가이드를 따라오시면 누구나 쉽게 Docker를 설치하고 컨테이너의 세계에 발을 들일 수 있을 거예요!1단계: 시스템 요구사항 확인 Docker Desktop for Windows를 설치하기 전에, 사용 중인 Windows가 다음 요구사항을 만족하는지 확인해야 합니다.Windows 10: ..

GMock 이해: Mock 객체 종류와 실전 가이드Google Mock(GMock) 프레임워크는 단위 테스트에서 의존성(Dependency)을 격리하고 테스트 대상을 집중적으로 검증하기 위해 사용됩니다. GMock의 Mock 객체는 예상치 못한 함수 호출에 대한 처리 방식에 따라 세 가지 종류로 나뉘며, 이는 테스트의 엄격도(Strictness)를 결정합니다.1. NiceMock: "친화적인" Mock (관용적 테스트)NiceMock은 Mock 객체에 대한 관용적(Forgiving) 접근 방식입니다.주요 특징정의: 예상치 못한 함수 호출이 발생해도 경고(Warning) 없이 테스트를 계속 진행하며 통과시킵니다.동작: ON_CALL().WillByDefault(Return())처럼, 명시적 EXPECT_C..

ON_CALL vs EXPECT_CALL 차이점 이해하고 사용하자개요TDD 방법론으로 C++ 개발하시나요. gtest를 무난히 이해하고 사용하다, 다음 단계로 특수 한 상황에 Fake 객체 대신 사용할 수 있는 gmock을 접하게 될 것입니다. Mock 객체의 동작을 제어하는 두 가지 주요 방법을 이해하고 사용할 수 있도록 정리합니다. ON_CALL: 기본 동작 설정 (행위 정의)EXPECT_CALL: 호출 검증 + 동작 설정 (검증 + 행위)1. ON_CALL - 기본 동작 설정특징"만약 이 함수가 호출되면 이렇게 동작해라"호출 횟수나 순서를 검증하지 않음단순히 기본 반환값/동작만 설정호출되지 않아도 테스트 실패하지 않음사용 예시 TEST(DatabaseTest, MockLoginTest) { N..

GPTs Action과 Make.com Webhook 연동으로 자동 명언 발송 시스템 구축하기ChatGPT로 멋진 아이디어를 현실로 만들고 계신가요? 특히 GPTs를 활용하면 나만의 맞춤형 AI를 만들 수 있어 활용 범위가 무궁무진한데요. 이렇게 생성된 결과물, 예를 들어 오늘의 명언이나 중요한 메모를 누군가에게 이메일로 보내거나 기록하고 싶을 때, 어떻게 하시나요?물론 개발 지식이 있다면 직접 서버를 구축하고 OpenAI API를 연동하여 복잡한 시스템을 만들 수도 있습니다. 하지만 더 빠르고, 쉽고, 코딩 없이 이 모든 것을 자동화할 수 있는 방법이 있다면 어떨까요?이 번글을 시작으로 몇 개의 들을 통해 Make.com이라는 강력한 자동화 플랫폼을 소개해 보겠습니다.Make.com, 왜 사용할까요? ..

🔄 삭제된 브랜치 복구 가능 여부단, 삭제된 브랜치가 가리키고 있던 마지막 커밋 ID(SHA)를 알고 있거나, reflog 또는 로그에서 찾을 수 있다면 복구할 수 있어요.✅ 방법 1: 최근 커밋 로그에서 복구git log --graph --oneline --all 여기서 dev 브랜치가 가리키던 마지막 커밋 해시를 찾아요. 예를 들어 abc1234가 마지막 dev 브랜치 커밋이면, git checkout -b dev abc1234이렇게 하면 dev 브랜치가 다시 생깁니다.✅ 방법 2: reflog를 사용해 복구 (local만 가능)reflog는 브랜치 이동, 커밋, 병합 등의 모든 히스토리 기록을 담고 있어요.bash복사편집git reflog 여기서 dev 브랜치에서 마지막으로 작업한 시점의 커밋을 ..

macOS/리눅스 사용자를 위한 GPT와 Flask로 AI 키워드 봇 개발이번 글에서는 macOS 또는 리눅스 환경에서 OpenAI의 GPT API와 Python 웹 프레임워크 Flask를 사용하여, 여러분이 궁금해하는 키워드에 대해 AI가 똑똑하게 설명해주는 웹 애플리케이션을 만드는 방법을 소개합니다. 터미널 사용이 익숙하지 않아도 괜찮아요. 한 단계 한 단계 따라오시면, 어느새 멋진 AI 봇이 여러분 손에서 탄생할 거랍니다. 전반적인 과정은 이전 글인 Windows 기반의 내용과 같으므로 얻어지는 결과는 같으므로 이미지는 생략하고 진행과정의 설명으로 대신합니다. 오늘의 개발 목표:웹 페이지에서 사용자가 특정 키워드를 입력합니다.Flask 백엔드가 이 키워드를 GPT API로 전송합니다.GPT 모델이 ..

GPT API와 Flask로 나만의 AI 키워드 설명봇 만들기 💻이 글에서는 윈도우 PC에서 OpenAI의 강력한 GPT API와 Python의 웹 프레임워크 Flask를 활용하여, 내가 입력한 키워드에 대해 AI가 척척 설명해주는 서비스를 만드는 과정을 진행합니다. 관심 주제 및 시나리오는 달라도 전체 프로젝트 진행하는 과정은 비슷합니다. 따라서 앞으로 설명하는 전체 과정을 따라해본 후 원하는 주제에 적용하도록 합니다. 만들 프로젝트의 시나리오:웹 페이지에 관심 키워드를 입력합니다.AI(GPT 모델활용)가 해당 키워드에 대한 설명을 요구 조건에 맞게 만들도록 합니다.AI 모델이 만들어 준 결과를 웹 페이지에서 바로 확인할 수 있습니다.프로젝트 이름: MyFirstWebWithLLM(이름은 원하는대로 ..

📍Step 1: Google Cloud Console에서 OAuth 발급 방법Google Cloud Console 접속새로운 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트 선택API 및 서비스 > 라이브러리 메뉴로 이동Gmail API를 검색 후 사용 설정 클릭사용하기를 클릭하면 다음과 같이 관리로 변경됩니다.1.1 OAuth 동의 화면 구성API 및 서비스 > OAuth 동의 화면 메뉴로 이동사용자 유형: 외부 선택 후 만들기앱 이름, 지원 이메일, 앱 로고(선택) 등을 입력범위 추가 버튼 클릭 → ../auth/gmail.send 범위 추가테스트 사용자에 메일 받을 계정 추가 → 저장1.2 OAuth 2.0 클라이언트 ID 발급API 및 서비스 > 사용자 인증 정보 메뉴로 이동사용자 인증 정보 만들기 → OAu..