미노스의 서비스 빌딩

바이브 코딩 빌더 랩(스터디)가 막바지다. 슬슬 회고를 해보자 1.의도와 목표 랩을 만들고 운영한 의도는 최소한의 강제성, 바이브 코딩 성장, 느슨한 연대이 3가지다. 1.1 최소한의 강제성 - 달성 뭐라도 함먼저 최소한의 강제성은 워킹했다. 다만 말그대로 ‘최소한’의 강제성이었다. 목요일 미팅과 리뷰를 위해 뭐라도 어떻게든 진행을하고리뷰할 최소 수준의 작업물은 준비를 했다. 생각 정리일주일 단위로 블로그를 작성하고 리뷰를 해야되기 때문에 작업물과 생각을 정리하게 된다. 다만 일주일에 한번이다보니 몰아서 하게되는 경향이 있다이런 정리는 매번 하루에 한번 하는게 맞지 않을까 싶다 1.2 바이브 코딩 성장 - 미흡 랩을 시작할 때 보다는 성장한 것은 맞다.처음 프로젝트를 시작할 때보다는 어떻게 사용해야..

러닝 데이터를 해석하는 일은 LLM을 API로 대여와서 시킨다. 구글은 vertex ai 신규 계정을 만들면 30만원 상당의 크레딧을 준다. 요걸로 나름 요긴하게 여기저기에서 썼었는데…이 프로젝트 시작하기 전에 다 써버렸다. 이것말고도 구글에서 무료로 제공 LLM이 있긴한데.. 데일리 호출 양이 적어서 불편하다. 해서 또 찾아보니 groq에서 제공하는 무료 LLM api가 제법 된다. (아래 리스트를 기재해둠) 요녀석들은 대부분 rate minits 라는 제약이 있는데,1분당 요청가능 횟수, 1일 요청 가능 횟수와 같은 것이다. 내가 만들고 있는 서비스는 리포트 하나를 만들기 위해서 다수(6회)의 LLM을 호출한다. 처음에는 병렬로 만들었는데 리포트 품질 안정성 검증을 위해서 리포트를 한번에 여러개..

23 프로젝트 폴더 정리 moai adk의 기본 워크플로우는 plan(spec) > run(&test) > sync 다. 바이브 코딩 작업을 하다보면 .. 그외에 다양한 작업이 생긴다. 실험도 하게되고,브레인스토밍도 하고,자료 조사도 시키고 …무엇보다…테스트 결과물을 산출하고 > 다시 그 결과물을 분석하고 > 반영하고 이런 작업을 많이 하게 되는데….작업을 하면서 그 때 그 때 즉흥적으로 폴더를 만들고 진행하다보니 폴더 구조가 일관성이 없다. experiments, reports, research 폴더를 만들고 정리했다. spec 문서 체계도 정비를 했다. 개발을 진행하다보니 spec 수가 많아져서 폴더를 만들고 분리했다. spec 내에 infrastructure, operations, product, ..

1. 맥북사용하던 메모리16기가 레노버 노트북이 버거워해서 맥북 프로 메모리 32기가를 구했다. 세팅하는데만 몇일이 가고…WSL 환경에서 MAC 환경으로 이전하니.. 이것 저것 문제가 많다. 그러는 사이에 지난 주 부터 클로드 코드도 급 오류가 많아지고…기술 지식이 부족하다보니…환경 이전으로 생긴 문제인지.. 클로드 코드 자체 문제 인지… 또 맥북 사용법이 아직 손에 붙지 않는다. 한영 전환과 커멘드 키…. 뭐하나 쉬운게 없다. vpn 설치 해서 원격으로 작업하고 싶은데…하라는 대로 했는데 뭐가 문제 인지 잘 안되는 걸 ㅋㅋㅋ 2. 프로젝트 폴더 구조 개선나름 정리하면서 폴더 구조를 만든다고 만들면서 쓰고 있는데.. 영 복잡하다. moai adk를 권장하는 방식이 아닌 듯하다. moai는 스펙 중심 개..

문제.. 할루시네이션, 데이터 누락 등inmyrace의 데이터 분석 파이프라인은1단계 : fit data를 파싱하여 가공한다. 2단계: 거기에 러너 프로필을 더한다. 3단계: LLM이 각 파일을 해석한다. 해석역시 총 4단계로 이루어진다. 데이터를 배분하고 각 도메인의 전문가 에이전트가 배분된 지표를 개별 분석을 하고,이것을 취합하여 교차 검증을 한다. 거기에 훈련 방법을 추가한다. 문제는 데이터 유실이 심하고,교차검증을 하면서 할루시네이션이 심해진다. 가장 중요한 데이터 유실부터 잡았다.데이터 유실은 잡았으나….리포트 품질이 썩 맘에 들지 않는다. 1) 데이터 파싱2) llm 분석 엔진(분석 단계와 구조)3) 프롬프트 3가지 사항을 모두 꼼꼼히 다시 봐야겠다. 진행중에는 보이지 않던 것들이 최종..

InMyRace의 핵심 가치는 ‘개인화 분석’에 있다.개인화 분석의 핵심은 ‘개인의 특성과 요구를 잘 파악하는 것’대부분의 러닝 서비스들은 정적으로 정보를 수집한다. 러너들의 수면이나 컨디션 같은 상태를 수집하기는 하지만,더 중요한 것은 러너들이 분석을 통해 얻고자 하는 것이 무엇인지 아는 것이다. 러너들이 가장 알고 싶은 것은…..‘나는 목표가 있는데, 내 기록과 상태를 봤을 때 내 목표에 도달하는 가장 좋은 방법은 뭐야?’이다 이것은 POC를 통해 획득한 정보이다.실제로 리포트를 요청한 대부분의 러너들은 ‘목표’와 부상이나 통증 같은 ‘개인 특성’이 존재 했고,분석에 요청한 사항은 ‘목표 달성 방법’이나 ‘부상방지 훈련 방법’ 이었다. 그런데 이렇게 동적인 러너의 요구사항을 기존의 서비스는 긴밀..

가민 계정을 연동할 수 있게 되니 가민 유저 타겟으로 더 집중해야겠다고 결정했다. 그래서 러닝 서비스에서 범용적으로 사용하는 GPX data가 아니라,가민이 독자적으로 만든 FIT data를 사용하여 분석하기로 했다. 사실 많이 고민했다. 범용적 서비스가 더 많은 유저층을 모객할 수 있을리라는 기대감이미 GPX data로 구축해놓은 POC의 수정을 최소화 할 수있을 거라는 마음…많이 흔들렸으나…. 본질에 대한 집중뾰족한 서비스를 만들어야 한다는 방향성내가 만들고 싶은 서비스가 아니라 고객(이미 확보한 DATA)에 집중한다는 원칙…에 따라 FIT파일을 사용하기로 결정!! 분석의 방향성은 먼저 가민이 제공하는 모든 데이터를 동일하게 제공하고+거기에 더해 inmyrace가 제공할 수 있는 분석을 추가한다.예를..

지인 분과 바이브 코딩으로 서비스 만드는 방법론에 대해서 상담해주기로 했다. (지난 포스팅 참고)https://rueannalpha.tistory.com/entry/15-%EB%B0%94%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EC%BD%94%EB%94%A9-%EB%B0%94%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%B9%8C%EB%94%A9 15. 바이브코딩 & 바이브빌딩지인 분으로부터 바이브코딩에 대해서 문의가 들어왔다. 요는 이런저런(특정 정보를 스크랩핑하여 기사화하는) 웹서비스를 만들고 싶은데,클로드코드 등의 툴을 사용해서 직접 만들 수 있겠느inpo.minosplan.com 아무 준비 없이 나가서 이야기 하기보다는... 그간에 내 생각을 한번 정리해보기로 했다. 늘 그렇듯이 이런 작업은 gemini와 아이..

moai adk는 Plan(Spec 문서 작성) → Run(Spec 구현 및 검증) → Sync(구현에 맞춰 문서 동기화) 3단계를 거친다. 처음에는 모든 기획을 Spec 문서로 작성해두고 구현하려고 했다. 그러나 AI가 작성하고 AI가 일하기에 최적화된 문서를 파악하는 것이 쉽지 않았다. 문서양식도 양식이지만… 양자체도 많고, 기술적인 표현이나 줄임말도 많다.내용도 버티컬하게 쑥쑥 들어가 버린다. 읽다보면 전에 읽던 내용을 놓치는 경우가 많아졌다. 애초에 나는 머릿속에 큰 그림이 어느 정도 그려져야 세부를 이해할 수 있다. 그래서 로드맵 문서와 블루프린트 문서를 만들었다.첨엔 로드맵 문서만 만들었으나.. 이또한 문서 양식이 AI에게 최적화 되다 보니…굳이 블루프린트를 만들어야 했다. 정리하면 이렇게 ..

가민 계정 연동을 시도하고 있다. 가민 API 연동레딧이나 블로그 등을 조사해보니 잘 안해준단다. 특히 개인 개발자는 승인이 안된다는 것이 정설그럼 어쩐다. 걍 사용자가 스스로 fit 파일을 다운로드 받고 다시 업로드?극악의 사용성에도 불구하고 POC에서는 참여자 들이 있었다.그러나 돈을 내야한다면? 모를 일이다. 방법이 없다면 수동 업로드로 시도해봐야한다.https://www.reddit.com/r/Garmin/comments/1f24ogr/access_to_garmin_api_to_import_activities_to_my/?tl=ko Reddit의 Garmin 커뮤니티Garmin 커뮤니티에서 이 게시물을 비롯한 다양한 콘텐츠를 살펴보세요www.reddit.com ㄴ가민 계정 연동 승인 어렵다는 레딧..