Obsidian을 사용하다 보면 로컬 PC에서 작성한 문서를 서버에서도 활용하고 싶을 때가 있다.특히 서버에서 Claude Code나 Hermes 같은 AI Agent를 사용한다면, 로컬에서 정리한 Markdown 문서를 서버에서도 바로 읽을 수 있으면 꽤 편하다.내가 원했던 구조는 단순했다.Obsidian ↓Local Vault ↓Private Git Repository ↓ServerObsidian 전용 Sync 기능을 사용하는 방법도 있지만, 이미 Markdown 파일로 관리되고 있기 때문에 Git을 이용해서 직접 동기화하기로 했다.1. Obsidian Vault 준비Obsidian의 실질적인 데이터는 그냥 폴더 안의 Markdown 파일이다.내 경우에는 Vault를 별도의 경로에 두고 관..
Claude Code 같은 AI 코딩 도구를 사용하다 보면 생각보다 많은 Token을 사용하게 된다.처음에는 프롬프트를 길게 작성하는 것이 가장 큰 원인이라고 생각했다. 하지만 실제로 사용해보니 터미널 명령의 출력 결과도 상당한 Context를 차지한다.예를 들어 AI가 개발하면서 다음과 같은 명령을 실행한다고 해보자.git diffgit logpytestnpm testrgdocker logs프로젝트가 크거나 테스트가 많다면 수백, 수천 줄의 결과가 출력될 수 있다.문제는 사람이 보기에도 필요 없는 반복적인 출력까지 LLM에게 전달되면서 Token을 사용한다는 점이다.여기서 사용할 수 있는 도구가 RTK(Rust Token Killer)다.RTK는 Rust로 만들어진 CLI Proxy로, 개발 명령의 결..
최근 Claude Code Pro를 업무에 적극적으로 사용하면서 가장 먼저 느낀 것은 토큰이 너무 부족하다는 점이었다.처음에는 AI에게 필요한 파일을 직접 찾아 전달했다.grep↓파일 열기↓관련 클래스 찾기↓복사↓Claude에게 전달 작은 프로젝트에서는 문제가 없었다.하지만 프로젝트가 커질수록grep 결과가 수백 줄씩 출력되고관련 없는 코드까지 함께 전달되며AI가 불필요한 코드까지 읽게 된다.결국 Pro 요금제를 사용하더라도 생각보다 빠르게 Context를 소비하게 된다.나는 이 문제를 해결하기 위해 Serena를 도입하게 되었다.내가 원하는 것은 AI 성능이 아니다많은 소개 글에서는"Serena가 AI를 더 똑똑하게 만들어 준다."라고 설명한다.하지만 내가 기대하는 부분은 조금 다르다.내가 원하는 것은..
Spring Boot 개발자의 로컬 RAG 파이프라인 구축기2주마다 발행할 개발 블로그 시리즈 기획안주제: 외부 API 비용 없이, 로컬 오픈소스 기반으로 한국어 RAG 파이프라인 만들기서브주제: 현재 회사에서 AI 활용능력을 중요하게 보고 있어, 모든것을 AI를 활용하여 진행하기글 발행 정보추천 카테고리개발 / AI / RAG추천 태그RAG, 로컬LLM, Ollama, Qdrant, FastAPI, SpringBoot, bge-m3, 한국어RAG, 오픈소스, 벡터DB시리즈 제목 후보Spring Boot 개발자의 로컬 RAG 파이프라인 구축기또는돈 안 쓰고 만드는 사내 문의응대 RAG 시스템개인적으로는 아래 제목을 추천한다.Spring Boot 개발자의 로컬 RAG 파이프라인 구축기이 제목은 다음 내용을..
개발을 하면서 느끼는 건 코드를 잘 짜는 것만큼 기획서를 잘 읽는 것도 중요하다는 점이다.그런데 나는 기획서를 읽을 때 처음부터 잘 읽히는 편은 아니었다.문서를 끝까지 다 읽어도 그래서 결국 무엇을 만들어야 하는지 바로 정리가 안 되는 경우가 많았다.특히 화면 설명, 정책, 예외처리 같은 내용이 한 문서 안에 같이 있으면 더 헷갈렸다.읽을 때는 이해한 것 같은데 막상 개발하려고 보면 다시 기획서를 열어보게 되는 경우도 많았다.그래서 요즘은 기획서를 볼 때 한 번에 완벽하게 이해하려고 하기보다, 내가 이해한 내용을 다시 정리해보는 식으로 보려고 한다.이 기능이 왜 필요한지, 누가 사용하는지, 어떤 흐름으로 동작하는지를 먼저 생각해보면 조금 더 잘 읽힌다.세부 내용만 바로 따라가면 읽고도 머릿속에 잘 남지 ..