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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 4 편
Context를 이해하려는 질문 — 일의 배경을 파는 사람
같은 일을 받아도 배경을 파고드는 사람의 결과물은 다릅니다. 표면 요구와 진짜 문제의 차이, 비즈니스 맥락과 이해관계자·제약을 파악하는 법, "왜 지금 이걸?"이라는 질문까지 — 일의 맥락을 이해하는 구체적인 방법을 다룹니다.
2026-06-16 · 28 분 읽기 #mindset#context#problem-solving#stakeholders#collaboration문제를 정의하고 질문하는 법 — 답보다 문제가 중요하다
잘못된 문제를 빠르게 푸는 것이 가장 비싼 낭비다. 5 Whys, 리프레이밍, 인버전 같은 문제 정의 기법과 개방형 질문의 구조, 제약 명확화, 이해관계자 정렬을 구체적인 대화 예시와 체크리스트로 정리한다.
2026-06-16 · 43 분 읽기 #problem-solving#product#communication#critical-thinking#reframing체계적 디버깅 — 추측이 아니라 추론으로 버그를 잡는 법
대부분의 디버깅은 훈련되지 않은 추측이다. 재현 · 격리 · 가설 · 검증 · 수정 · 확인이라는 핵심 루프, git bisect와 이진 탐색, 스택 트레이스를 제대로 읽는 법, 하이젠버그와 레이스 컨디션 같은 어려운 버그, 그리고 AI 에이전트와 함께 디버깅하는 법까지 — 추론으로 버그를 잡는 기술을 정리한다.
2026-05-14 · 38 분 읽기 #debugging#methodology#engineering-craft#git-bisect#observability공업수학 시리즈 1편: 공업수학은 왜 중요한가
공업수학이 왜 공학과 개발의 공통 언어인지, 앞으로 어떤 주제를 어떤 순서로 배우게 되는지 안내하는 입문 글입니다.
2026-03-19 · 9 분 읽기 #engineering-math#mathematics#modeling#problem-solving#2026-03