용어집

인공지능

원문 표기 · AI

데이터에서 규칙을 찾아 답을 만드는 프로그램

인공지능은 아주 많은 예시를 살펴 그 안의 규칙을 찾아내고, 그 규칙으로 답을 만들거나 판단하는 프로그램입니다. 살아 있는 존재가 아니고 사람처럼 생각하지도 않습니다. 다음에 올 가능성이 가장 높은 것을 아주 빠르게 계산할 뿐입니다.

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거대 언어 모델

원문 표기 · LLM

엄청난 양의 글을 배워 문장을 이어 쓰는 인공지능

거대 언어 모델은 엄청난 양의 글을 읽고 어떤 말 뒤에 어떤 말이 오는지를 배운 모델입니다. 여러분이 글을 쓰면, 다음에 올 법한 낱말을 계속 골라 이어 붙여 답을 만듭니다. 그래서 말은 매끄러운데 내용은 틀릴 수 있습니다.

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프롬프트

원문 표기 · Prompt

인공지능에게 쓰는 글 — 여러분의 지시문

프롬프트는 여러분이 인공지능에게 적어 넣는 글입니다. 주문이 아니라 그저 말이지만, 표현이 중요합니다. 내가 누구이고 무엇을 원하며 어떤 형식으로 받고 싶은지 분명히 적을수록 답이 좋아집니다. 답이 마음에 안 들면 따지기보다 프롬프트를 다시 쓰는 편이 빠릅니다.

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시스템 프롬프트

원문 표기 · System prompt

대화가 시작되기 전에 미리 정해 두는 지시문

시스템 프롬프트는 여러분의 메시지보다 앞에 놓이는 지시문입니다. 이 도우미가 누구이며 항상 지켜야 할 것과 절대 하지 말아야 할 것을 정해 둡니다. 보통 화면에는 보이지 않지만 모든 답에 영향을 줍니다. 리엔의 교육 원칙도 여기에 들어 있습니다.

토큰

원문 표기 · Token

인공지능이 실제로 세는 글자 조각

인공지능은 글자나 낱말 단위로 읽지 않고, 글을 토큰이라는 작은 조각으로 잘라서 다룹니다. 짧은 낱말은 토큰 하나, 긴 낱말은 여러 개가 되기도 합니다. 길이 제한과 API 요금은 글자 수가 아니라 토큰 수로 셈하기 때문에, 비용이나 용량 이야기에는 늘 이 말이 나옵니다.

컨텍스트 창

원문 표기 · Context window

인공지능이 한 번에 볼 수 있는 글의 양

컨텍스트 창은 인공지능이 작업하는 책상입니다. 지금 질문, 지금까지의 대화, 붙여 넣은 문서가 모두 그 위에 올라가야 합니다. 대화가 그 크기를 넘어서면 오래된 부분부터 책상 밖으로 밀려나고, 인공지능은 그 내용을 정말로 더 이상 볼 수 없습니다. 긴 대화에서 앞부분을 잊어버리는 것처럼 보이는 이유가 이것입니다.

환각(허위 생성)

원문 표기 · Hallucination

근거 없이 그럴듯하게 지어낸 답

이 분야에서 이 말은 오직 한 가지, 즉 틀리거나 근거 없는 출력을 확신에 찬 어조로 내놓는 것을 가리킵니다. 사람이 헛것을 보는 경험과는 아무 관계가 없습니다. 기계는 무엇도 겪지 않습니다. 모델이 출처를 확인하는 것이 아니라 그럴듯한 낱말을 고르기 때문에 생기므로, 이름과 숫자와 인용은 반드시 따로 확인해야 합니다.

온도(temperature)

원문 표기 · Temperature

무난하고 일정한 답과 튀는 답 사이를 조절하는 손잡이

온도는 모델이 다음 낱말을 얼마나 과감하게 고르는지를 정합니다. 낮게 두면 가장 확률 높은 낱말만 고르므로 답이 일정하고 반복 가능해집니다. 사실 확인이나 코드에 좋습니다. 높게 두면 덜 확률적인 낱말까지 집어 답이 다양해지지만 틀릴 여지도 커집니다. 아이디어를 뽑을 때 쓸모가 있습니다.

파라미터(parameter)

원문 표기 · Parameter

모델이 학습하며 조정하는 수많은 숫자 하나하나

파라미터는 영어로 parameter 이고 매개변수라고도 합니다. 모델이 학습하며 스스로 고치는 숫자 전부를 말하며, 가중치가 가장 많고 편향·임베딩·정규화 계수도 파라미터입니다. 7B 모델에는 약 70억 개가 있습니다. 많으면 돌리기 무거워질 뿐, 저절로 더 좋아지지는 않습니다.

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학습(훈련)

원문 표기 · Training

예시를 반복해 보여 주며 모델의 숫자를 맞춰 가는 과정

학습은 모델이 만들어지는 과정입니다. 예시를 하나씩 보여 주면 모델이 답을 추측하고, 얼마나 틀렸는지 알려 주면 숫자를 조금씩 정답 쪽으로 옮깁니다. 이것을 수십억 번 반복하면 규칙이 자리를 잡습니다. 느리고 비용이 크기 때문에, 모델은 한 번 학습해 두고 여러 번 가져다 씁니다.

파인튜닝(미세조정)

원문 표기 · Fine-tuning

이미 학습된 모델에 내 예시를 더 가르치는 일

모델을 처음부터 만드는 대신, 이미 완성된 모델을 가져와 내가 준비한 적은 양의 예시로 조금 더 학습시켜 말투나 분야를 물들이는 방법입니다. 처음부터 학습하는 것보다 훨씬 저렴합니다. 다만 초보 단계에서는 프롬프트를 더 분명하게 쓰는 것만으로 해결되는 경우가 대부분입니다.

추론(실행)

원문 표기 · Inference

학습이 끝난 모델을 실제로 돌려 답을 얻는 일

추론은 모델을 평소에 쓰는 일 자체입니다. 글을 넣으면 모델이 계산하고 답이 나옵니다. 이때 모델은 아무것도 새로 배우지 않습니다. 실행 전과 후의 모델은 완전히 같습니다. 인공지능 서비스의 비용이나 속도를 이야기할 때는 대개 이 단계를 가리킵니다.

검색 증강 생성(RAG)

먼저 자료를 찾아 놓고 그것을 보며 답하게 하는 방식

이 방식에서는 시스템이 먼저 질문과 관련된 문단을 내 문서에서 찾아낸 다음, 그 문단을 인공지능에게 건네주며 그것을 근거로 답하라고 시킵니다. 인공지능이 기억에 의존해 답하지 않게 되므로 지어낸 답이 크게 줄고, 어떤 자료를 썼는지 확인할 수도 있습니다.

에이전트

원문 표기 · Agent

도구를 쓰며 스스로 여러 단계를 밟는 인공지능

보통의 챗봇은 답글만 씁니다. 에이전트는 파일 읽기, 검색, 명령 실행 같은 도구를 받아, 결과를 보고 다음에 무엇을 할지 스스로 정하며 목표를 향해 단계를 밟아 갑니다. 그만큼 쓸모가 크고 동시에 위험도 큽니다. 그래서 무엇을 만져도 되고 무엇은 안 되는지 분명히 정해 주어야 합니다. 넓은 의미에서 에이전트는 모델과 하네스를 합친 것이에요 — LangChain 은 "Agent = Model + Harness"라고 적어요.

서브 에이전트

원문 표기 · Sub-agent

메인 에이전트가 일의 한 부분을 맡기려고 띄우는 도우미 에이전트

서브 에이전트는 자기만의 새 컨텍스트 창에서 일합니다. 그래서 많은 파일을 읽거나 넓게 검색한 뒤 결과만 알려 주어, 메인 대화를 짧게 지켜 줍니다. 서브 에이전트에게는 좁은 일 하나와 꼭 필요한 도구만 주세요. 그리고 그 보고도 다른 초안처럼 꼭 확인하세요.

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Ralph Loop(랄프 루프)

일이 정말 끝날 때까지 에이전트에게 같은 프롬프트를 계속 다시 주는 방법

에이전트가 멈추려고 하면 훅(hook)이 같은 프롬프트를 다시 줍니다. 에이전트는 파일과 Git 에 이미 저장해 둔 작업에서 이어서 계속합니다. 루프에는 확인할 수 있는 끝 지점과, 최대 반복 횟수 같은 한도가 있어야 합니다. 그렇지 않으면 끝없이 돌 수 있습니다.

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스킬

원문 표기 · Skill

필요할 때 인공지능이 불러 쓰는 재사용 지시 묶음

스킬은 한 가지 종류의 일을 위한 지시문과, 필요하면 스크립트까지 담은 작은 폴더입니다. 그 일이 생겼을 때만 읽어 들이므로, 모든 대화가 모든 지식을 짊어지지 않고도 아는 것을 늘릴 수 있습니다. 같은 설명을 프롬프트에 반복해 적고 있다면, 그것이 스킬로 만들 때가 되었다는 신호입니다.

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신경망

원문 표기 · Neural network

예시를 보며 규칙을 익히는 단순한 계산의 그물

신경망은 아주 단순한 계산을 겹겹이 이어 붙인 구조입니다. 사람이 규칙을 일일이 적어 주는 것이 아니라, 예시를 아주 많이 보여 주면 스스로 숫자를 조금씩 고쳐 가며 정답에 가까워집니다. 이름은 뇌세포에서 따왔지만 실제로는 컴퓨터가 돌리는 산수일 뿐, 생각하는 생명체가 아닙니다.

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머신러닝(기계 학습)

원문 표기 · Machine learning

규칙을 적어 주는 대신 예시로 가르치는 방식

보통의 프로그래밍은 사람이 규칙을 적습니다. 이러면 저렇게 하라고요. 기계 학습은 대신 답이 붙은 예시를 수천 개 보여 주고 규칙은 컴퓨터가 스스로 찾게 합니다. 그래서 사진이나 말소리처럼 딱 떨어지지 않는 것을 잘 다루지만, 예시가 부실하면 자신 있게 틀린 답을 내놓기도 합니다.

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딥러닝

원문 표기 · Deep learning

층을 아주 여러 겹 쌓은 기계 학습 — 오늘날 인공지능의 바탕

딥러닝은 층을 여러 겹 쌓은 신경망으로 하는 기계 학습입니다. 앞쪽 층은 사진의 윤곽선 같은 단순한 것을 잡아내고, 뒤로 갈수록 얼굴처럼 더 복잡한 것을 알아봅니다. 요즘 이야기되는 인공지능은 채팅 모델을 포함해 거의 전부 이 방식으로 만들어졌습니다.

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트랜스포머

원문 표기 · Transformer

요즘 언어 모델을 거의 다 떠받치는 신경망 설계

트랜스포머는 2017년에 발표된 신경망 설계 방식으로, 입력에 있는 모든 낱말이 서로를 한꺼번에 견주어 볼 수 있게 합니다. 덕분에 긴 문장에서도 앞뒤가 흐트러지지 않고 이어집니다. GPT 의 T 가 바로 이것이며, 이름을 아는 채팅 모델은 거의 전부 트랜스포머입니다.

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가중치(weight)

원문 표기 · Weight

입력을 얼마나 세게 반영할지 정하는, 학습으로 얻은 숫자

가중치는 영어로 weight(여러 개면 weights)라고 합니다. 신경망의 연결마다 있는 숫자로, 입력에 곱해져 그 입력이 결과에 얼마나 영향을 줄지 정합니다. 사람이 적어 넣지 않고, 학습이 답이 좋아지도록 조금씩 고쳐 찾아냅니다. 모델 파일의 대부분이 이 숫자라서, 오픈 모델은 곧 가중치를 내려받을 수 있는 모델입니다.

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프롬프트 엔지니어링

원문 표기 · Prompt engineering

인공지능이 잘 답할 수 있게 묻는 기술

프롬프트 엔지니어링은 요청을 잘 적는 실전 기술입니다. 어떤 역할로, 무엇을 위해, 어떤 형태의 답을, 그리고 스스로는 알 수 없는 사실은 무엇인지 함께 알려 주는 것이지요. 프로그래밍보다는 새로 온 동료에게 일을 설명하는 일에 가깝습니다. 같은 모델이라도 어떻게 묻느냐에 따라 훌륭해 보이기도 하고 쓸모없어 보이기도 합니다.

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챗봇

원문 표기 · Chatbot

평소 쓰는 말로 대화하는 프로그램

챗봇은 버튼을 누르는 대신 평소 쓰는 문장으로 주고받는 프로그램을 말합니다. 예전 챗봇은 정해진 대본을 따라가다가 조금만 벗어나면 곧바로 막혔지만, 요즘은 대개 언어 모델이 대화창 뒤에 붙어 있습니다. 이 사이트의 리엔도 챗봇이며, 모든 챗봇이 그렇듯 사람이 아니라 규칙대로 도는 소프트웨어입니다.

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MCP

인공지능에 도구와 자료를 연결하는 공통 규격

MCP 는 Model Context Protocol 의 줄임말로, 인공지능 비서가 파일을 읽거나 데이터베이스를 조회하거나 다른 서비스를 부르는 등 자기 바깥에 닿을 때 쓰는 약속된 방식입니다. 이것이 없던 때는 도구마다 따로 연결을 만들어야 했습니다. 인공지능 비서의 USB 단자라고 생각하면 됩니다. 규격이 하나라 맞춰 만든 것은 그냥 꽂으면 됩니다. 에이전트가 MCP 클라이언트이고, 자기 기능을 에이전트가 쓸 수 있게 내놓는 프로그램이 MCP 서버입니다 — 예를 들어 WebMCP 는 웹사이트가 웹브라우저를 통해 자기 기능을 에이전트가 쓸 수 있게 내놓는 것입니다.

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MCP 서버(MCP server)

MCP 로 AI 앱에 도구와 자료를 내놓는 프로그램

MCP 서버는 자기가 할 수 있는 일 — 부를 수 있는 도구, 읽을 수 있는 자료, 미리 만든 프롬프트 — 을 MCP 로 내놓는 프로그램입니다. MCP 를 아는 앱이면 어디서나 연결해 씁니다 — 클로드 코드, Codex, Claude Desktop, 내가 만든 프로그램. 내 컴퓨터에서 돌며 표준 입출력으로 이야기하기도 하고, 웹에서 돌며 HTTP 로 이야기하기도 합니다. 에이전트가 서버가 내놓은 것을 실행하므로, 설치하기 전에 먼저 읽어 봅니다.

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확률

원문 표기 · Probability

어떤 일이 일어날 가능성을 0~1로 나타낸 수

확률은 어떤 일이 얼마나 일어날 것 같은지를 0(절대 안 일어남)부터 1(반드시 일어남)까지의 수로 나타내며, 흔히 백분율로 적습니다. 언어모델은 다음에 올 수 있는 토큰마다 확률을 매기고, 그 확률을 모두 더하면 1이 됩니다. 확률이 높다는 것은 학습한 패턴에 잘 맞는다는 뜻일 뿐, 그 문장이 사실이라는 뜻은 아닙니다.

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언어모델

원문 표기 · Language model

다음에 올 토큰의 확률을 계산하는 프로그램

언어모델은 앞의 글을 받아, 다음에 올 수 있는 토큰마다 확률을 계산하는 프로그램입니다. 토큰 하나를 골라 글 끝에 붙이고 다시 계산하기를 되풀이해 글을 씁니다. 요즘의 거대 언어 모델(LLM)은 엄청난 양의 글로 학습한 신경망이지만, 이 사이트의 바이그램처럼 단어 횟수 표 하나로 된 아주 작은 언어모델도 있습니다.

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샘플링

원문 표기 · Sampling

확률에 따라 제비를 뽑듯 다음 토큰을 고르기

언어모델은 글을 쓸 때 다음에 올 수 있는 토큰마다 확률을 매깁니다. 샘플링은 늘 1등만 고르지 않고, 확률이 높을수록 자주 뽑히게 제비를 뽑아 하나를 고르는 방식입니다. 그래서 같은 질문에도 답이 달라질 수 있고, 같은 답이 다시 나올 수도 있습니다. 온도·top-k·top-p 가 뽑는 방식을 조절합니다.

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탐욕 선택(greedy decoding)

원문 표기 · Greedy decoding

늘 확률이 가장 높은 토큰만 고르는 방식

탐욕 선택은 제비를 뽑지 않고, 단계마다 확률이 가장 높은 후보를 고릅니다. 같은 입력이면 늘 같은 결과가 나오므로 사실이나 코드에는 알맞지만, 글이 단조롭게 되풀이되기 쉽습니다. 단계마다 1등을 고른다고 문장 전체가 가장 좋아지는 것은 아니며, 답이 사실이 되는 것도 아닙니다.

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바이그램

원문 표기 · Bigram

나란히 붙은 두 단어의 짝

바이그램은 나란히 붙어 나오는 두 단어의 짝입니다. 바이그램 모형은 훈련 문장에서 어떤 단어 뒤에 어떤 단어가 몇 번 왔는지 세고, 그 횟수를 확률로 바꿉니다. 바로 앞 단어 하나만 보므로 수업용 모형이며, 현대 신경망 언어모델이 이렇게 동작하는 것은 아닙니다. 인공지능 만들기 화면에서 직접 만들어 볼 수 있습니다.

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다음 토큰 예측

원문 표기 · Next-token prediction

다음에 올 토큰을 맞히는 일을 되풀이해 글을 만드는 방식.

언어모델이 글을 만드는 기본 방식이에요. 지금까지의 문맥을 보고 다음에 올 수 있는 모든 토큰의 확률을 계산한 뒤 하나를 골라 끝에 붙이고, 길어진 문맥으로 답이 끝날 때까지 이것을 반복해요.

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확률 분포

원문 표기 · Probability distribution

일어날 수 있는 결과마다 얼마나 그럴듯한지 적은 목록. 모두 더하면 100%.

일어날 수 있는 모든 결과에 확률을 하나씩 주고, 그 합이 1(100%)이 되게 한 것이에요. 언어모델은 다음 토큰에 대한 확률 분포를 만들고, 탐욕 선택이나 샘플링이 그 분포에서 하나를 골라요.

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자기회귀

원문 표기 · Autoregressive

토큰을 하나씩 만들어 다시 입력에 붙이는 방식

자기회귀 모델은 토큰을 한 번에 하나씩 만듭니다. 새 토큰은 글 끝에 붙고, 지금까지의 글 전체가 다음 토큰을 고르는 입력이 됩니다. 답이 한 낱말씩 나타나는 것도, 앞에서 잘못 고른 토큰 하나가 뒤의 글 전체를 엉뚱한 쪽으로 끌고 갈 수 있는 것도 이 반복 때문입니다.

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문맥(컨텍스트)

원문 표기 · Context

답 하나를 만들 때 모델이 받는 글 전체

문맥은 모델이 답 하나를 만들 때 받는 모든 것입니다. 시스템 프롬프트, 지금까지의 대화, 붙인 파일, 앱이 찾아 넣은 검색 결과가 모두 들어갑니다. 모델의 가중치는 그대로이고, 문맥이 달라져서 답이 달라집니다. 무엇을 넣을지는 앱이 고르며, 빠진 내용은 모델이 쓸 수 없습니다. 얼마나 들어가는지는 컨텍스트 창이 정합니다.

가중치·파라미터 자세히 보기

추론 모드

원문 표기 · Reasoning mode

답하기 전에 계산을 더 쓰는 설정

추론 모드에서는 모델이 최종 답을 내기 전에 풀이·점검·다른 길 시도 같은 중간 단계를 먼저 만들어 냅니다. 수학·코드·여러 단계를 거치는 문제에 도움이 될 때가 많지만, 토큰을 더 쓰고 시간이 더 걸리며 정답을 보장하지도 않습니다. 화면의 ‘생각 중’ 표시는 제품의 표시일 뿐, 사람 같은 생각을 한다는 증거가 아닙니다.

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토크나이저

원문 표기 · Tokenizer

글을 토큰으로 자르고 번호를 붙이는 도구

토크나이저는 글을 토큰으로 자르고, 각 토큰을 자기 어휘 사전의 ID 번호로 바꿉니다. 토큰은 낱말·낱말 일부·글자·바이트일 수 있고, 띄어쓰기와 문장부호도 셈에 들어갑니다. 모델마다 토크나이저가 달라 같은 문장도 토큰 수가 달라질 수 있습니다. AI 실습실은 실제 LLM 토크나이저가 아니라 수업용 단어 분할기를 씁니다.

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어텐션(attention)

원문 표기 · Attention

다른 토큰의 정보를 얼마나 섞을지 정하는 계산

어텐션은 트랜스포머 안에서 토큰마다 문맥 속 다른 토큰들에 점수를 매기고, 그 점수만큼 각 토큰의 정보를 섞는 단계입니다. 문장 속 ‘그것’을 그것이 가리키는 낱말과 이어 주는 것이 이 계산입니다. 글을 만드는 모델의 어텐션은 인과적이어서 앞 위치만 쓸 수 있고, 아직 쓰이지 않은 뒤 낱말은 쓸 수 없습니다.

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소프트맥스(softmax)

원문 표기 · Softmax

점수(로짓)를 합이 1인 확률로 바꾸는 함수

모델은 단계마다 어휘의 모든 토큰에 로짓이라는 날것의 점수를 냅니다. 소프트맥스는 이 점수 목록을 0과 1 사이이면서 모두 더하면 1인 확률로 바꾸고, 순서는 그대로 둡니다. 점수가 가장 높은 토큰이 확률도 가장 높습니다. 온도는 소프트맥스 전에 점수를 나누어 분포를 뾰족하게 또는 평평하게 만듭니다.

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top-k·top-p

원문 표기 · Top-k and top-p

샘플링이 뽑을 후보를 줄이는 두 가지 제한

샘플링 전에 확률이 낮은 후보를 잘라 내는 설정입니다. top-k 는 확률이 높은 토큰 k개만 남깁니다. top-p 는 확률이 높은 순서로 더해 p 이상이 되는 가장 작은 묶음만 남기므로, 남는 개수가 단계마다 달라집니다. 둘 다 엉뚱한 낱말을 줄여 주지만 사실을 확인하는 장치는 아닙니다.

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경사 하강법

원문 표기 · Gradient descent

손실이 줄어드는 쪽으로 가중치를 조금씩 옮기기

경사 하강법은 대부분의 모델이 학습하는 방법입니다. 예측을 한 차례 해 본 뒤, 손실을 줄이려면 가중치마다 어느 쪽으로 얼마나 움직여야 하는지(기울기)를 계산합니다. 그리고 학습률을 곱한 작은 걸음만큼 옮깁니다. 이것을 여러 번 되풀이하면 가중치가 데이터에 맞는 값에 가까워집니다. 실전 인공지능 개발 화면에서는 0이던 w 가 약 2가 됩니다.

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학습률

원문 표기 · Learning rate

가중치를 한 번에 얼마나 크게 고칠지 정하는 값

학습률은 경사 하강법에서 매번의 수정에 곱하는 수입니다. 너무 작으면 학습이 아주 느리고, 너무 크면 가중치가 자리를 잡지 못하고 크게 흔들리거나 튀어 버립니다. 모델이 스스로 배우는 값이 아니라 사람이 정하고 시험해 보는 하이퍼파라미터입니다. 실전 인공지능 개발 화면은 0.01을, 입력 × w + b 과제는 0.05를 씁니다.

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손실(loss)

원문 표기 · Loss

예측이 얼마나 틀렸는지 나타내는 숫자 하나

손실은 모델의 예측과 정답 사이의 차이를 숫자 하나로 줄인 것입니다. 학습이란 이 숫자가 작아지도록 가중치를 고치는 일입니다. 그 계산식을 손실 함수라고 하며, 실전 인공지능 개발 화면은 오차 제곱의 평균을 쓰고 다른 과제는 다른 식을 씁니다. 학습 데이터에서 손실이 낮다는 것만으로 새 데이터에서도 잘 맞는다고 볼 수는 없습니다.

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학습 데이터

원문 표기 · Training data

모델이 가중치를 배우는 데 쓰는 예시 모음

학습 데이터는 학습할 때 모델에 보여 주는 예시 모음입니다. 언어모델이라면 문장, 그림 분류 모델이라면 이름표가 붙은 사진, 작은 회귀라면 입력과 정답의 짝입니다. 모델은 이 데이터에 있는 패턴만 익힐 수 있고, 데이터의 오류와 빈틈까지 함께 담습니다. 확인용으로 떼어 둔 검증 데이터와 테스트 데이터는 학습에 쓰지 않습니다.

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평가 지표

원문 표기 · Evaluation metric

본 적 없는 데이터로 매기는 모델의 점수

평가는 학습이 끝난 모델이 얼마나 잘하는지를, 학습에 쓰지 않은 데이터와 정해진 채점 방식(평가 지표)으로 재는 일입니다. 정확도(맞힌 비율)가 가장 간단하고, 틀린 종류를 따로 세는 지표도 있습니다. 한 테스트 데이터에서 점수가 좋아도 증거일 뿐 증명은 아니므로, 틀린 사례도 함께 보고 테스트 데이터는 학습에 섞지 않습니다.

분류 모델

원문 표기 · Classification

어느 범주에 속하는지 맞히는 모델

분류는 정해진 범주 가운데 하나를 답으로 고르는 문제이고, 분류 모델은 그 일을 하는 모델입니다. 스팸인지 아닌지, 붓꽃 세 종류 중 무엇인지, 사진 속 숫자가 무엇인지가 그 예입니다. 범주마다 점수를 매기고 가장 높은 것(argmax)을 고릅니다. 답이 둘이면 이진 분류, 셋 이상이면 다중 분류라고 하며, 답이 숫자 크기라면 회귀입니다.

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회귀(regression)

원문 표기 · Regression

연속된 숫자 값을 맞히는 문제

회귀는 범주가 아니라 숫자를 답으로 맞히는 문제입니다. 집값, 내일 강수량(밀리미터), ‘입력 × 2’의 결과가 그 예입니다. 예측한 숫자가 정답과 얼마나 떨어졌는지로 채점하며, 오차 제곱을 많이 씁니다. 실전 인공지능 개발 화면의 작은 프로그램이 회귀이고, 붓꽃이 어느 종류인지 고르는 일은 분류입니다.

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과적합

원문 표기 · Overfitting

학습 데이터에만 지나치게 맞춰진 상태

과적합은 모델이 일반적인 패턴 대신 학습 데이터의 우연한 특징과 잡음까지 외워 버린 상태입니다. 그러면 학습한 예시에서는 점수가 아주 높고, 새 예시에서는 눈에 띄게 낮습니다. 학습 점수와 따로 떼어 둔 검증·테스트 데이터의 점수를 비교하면 드러나며, 데이터를 늘리거나 모델을 단순하게 하거나 학습을 일찍 멈추면 줄일 수 있습니다.

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하이퍼파라미터

원문 표기 · Hyperparameter

학습 전에 사람이 정하는 설정값

하이퍼파라미터는 학습을 시작하기 전에 사람이 정하는 설정입니다. 학습률, 학습 횟수, 층의 수, 이웃 수 k, 트리 깊이 같은 것이 여기에 속합니다. 학습은 이 값을 바꾸지 않고 파라미터(가중치)를 바꿉니다. 좋은 값은 여러 값을 시험해 검증 데이터에서 견주어 고르며, 최종 테스트 데이터로 고르지 않습니다.

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검증 데이터

원문 표기 · Validation data

설정을 고르려고 떼어 둔 데이터

데이터는 보통 셋으로 나눕니다. 배우는 데 쓰는 학습 데이터, 하이퍼파라미터 같은 설정을 견주는 검증 데이터, 마지막에 한 번만 점수를 매기는 테스트 데이터입니다. 교차검증은 학습 데이터를 여러 조각으로 나눠 한 조각씩 돌아가며 떼어 두고 확인하므로, 데이터가 적을 때 더 안정적으로 비교할 수 있습니다. 테스트 점수를 보면서 계속 조정하면 그 점수가 실제보다 좋게 나옵니다.

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활성화 함수

원문 표기 · Activation function

뉴런이 입력을 합친 뒤 거치는 함수

신경망의 뉴런은 먼저 입력을 z = w·x + b 로 합친 뒤, 그 z 를 활성화 함수에 넣습니다. 시그모이드는 어떤 수든 0과 1 사이로 눌러 담고, ReLU 는 음수를 0으로 바꾸고 양수는 그대로 둡니다. 이런 곧지 않은 단계가 없으면 층을 아무리 쌓아도 결국 직선 계산 하나와 같아져서, 신경망이 굽은 패턴을 배울 수 없습니다.

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러너(추론 엔진)

원문 표기 · Runner (inference engine)

모델을 불러와 글을 쓰게 하는 프로그램

학습을 마친 모델은 숫자가 담긴 파일일 뿐입니다. 러너는 그 숫자를 불러오고, 내 글을 토큰으로 바꾸고, 모델을 돌려 다음 토큰에 점수를 매긴 뒤 하나를 고르고, 이것을 되풀이하며 나오는 낱말을 바로바로 보여 줍니다. Ollama 와 llama.cpp 는 내 컴퓨터에서 쓸 수 있는 러너입니다.

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KV 캐시

원문 표기 · KV cache

앞 토큰의 어텐션 계산을 저장해 다시 쓰는 곳

어텐션에서는 토큰마다 키(key)와 값(value)을 만듭니다. 자기회귀 생성 중에는 앞 토큰들이 바뀌지 않으므로, 그 키와 값을 메모리에 저장해 두고(KV 캐시) 새 토큰마다 다시 계산하지 않고 꺼내 씁니다. 생성이 훨씬 빨라지지만, 문맥이 길수록 캐시가 커져서 GPU 메모리를 많이 차지할 수 있습니다.

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도구 호출

원문 표기 · Tool call

모델이 앱에 도구 실행을 요청하는 정해진 형식

모델은 글만 만들어 낼 수 있어서 스스로 무언가를 실행하지 못합니다. 도구 호출에서 모델은 도구 이름과 인자를 정해진 형식(보통 JSON)으로 내놓고, 앱이 그것을 검사하고 필요하면 허락을 받은 뒤 도구를 실행합니다. 결과는 다시 문맥으로 모델에 보내집니다. 이 반복을 사람들이 에이전트라고 부릅니다.

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멀티모달

원문 표기 · Multimodal

글·그림·소리 등 여러 종류의 데이터를 다루기

멀티모달 모델은 글·그림·소리·영상 가운데 두 가지 이상을 받아들이거나 만들어 냅니다. 예를 들어 사진을 받아 그 내용에 대한 질문에 글로 답하는 모델이 있습니다. 어떤 입력이든 모델이 계산할 수 있는 숫자로 바뀝니다. 멀티모달처럼 보이는 기능이 모두 모델 하나인 것은 아닙니다 — 앱이 따로 음성 인식 모델로 말을 글로 바꾼 뒤 보내기도 합니다.

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바이브 코딩

원문 표기 · Vibe coding

글로 설명하면 AI가 코드를 쓰는 개발 방식

바이브 코딩은 만들고 싶은 것의 모양과 동작을 평범한 말로 설명하면 AI 도구가 코드를 쓰고, 사람은 결과를 보며 고칠 점을 다시 적는 개발 방식입니다. 아이디어를 빠르게 확인하거나 작은 웹앱·게임을 만들 때 좋습니다. 다만 만들어진 코드에도 실수나 보안 문제가 있을 수 있어 직접 확인해야 합니다. SONUB 의 바이브 코딩 화면에서는 리엔이 앱을 만들어 미리보기로 보여 줍니다.

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쿼리·키·값(Query·Key·Value)

원문 표기 · Query, key and value

어텐션이 정보를 찾을 때 쓰는 세 벡터

어텐션에서 위치마다 자기 토큰으로 벡터 세 개를 만듭니다. 쿼리는 이 위치가 무엇을 찾는지, 키는 앞의 각 위치가 무엇을 담고 있는지, 값은 그 위치가 넘겨줄 정보입니다. 모델은 쿼리를 모든 키와 견주어 합이 1 인 가중치를 만들고, 그 가중치만큼 값들을 섞습니다.

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BPE

가장 자주 붙는 쌍을 합쳐 가는 토크나이저 방식

BPE(byte pair encoding)는 학습 글로 토크나이저를 만드는 방법입니다. 글자나 바이트 하나씩에서 시작해, 나란히 붙은 두 조각 가운데 가장 자주 나오는 쌍을 새 조각 하나로 합치고, 어휘가 충분히 커질 때까지 되풀이합니다. 그래서 흔한 낱말은 토큰 하나가 되고 드문 낱말은 여러 조각으로 나뉘어, 어떤 글이든 적을 수 있습니다.

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병합 규칙

원문 표기 · Merge rules

BPE 가 쌍을 합치는 순서 목록

BPE 는 학습하면서 합친 쌍을 순서대로 모두 적어 둡니다. 이 목록이 병합 규칙입니다. 새 글을 토큰으로 나눌 때 같은 규칙을 같은 순서로 적용합니다. 규칙은 어휘와 함께 저장하며, 규칙을 바꾸면 토큰 번호가 달라지므로 모델 가중치도 다시 학습해야 합니다.

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대화 기록

원문 표기 · Chat history

새 질문과 함께 모델에 다시 보내는 앞의 말들

언어 모델은 요청과 요청 사이에 아무것도 남겨 두지 않습니다. 채팅 앱이 기억하는 것처럼 보이는 까닭은 앞에서 주고받은 말을 새 질문과 함께 다시 보내기 때문입니다. 그 목록이 대화 기록입니다. 모델의 문맥 길이에 들어가야 하므로 긴 대화는 잘라 내거나 요약합니다. 대화 기록이 없으면 질문마다 따로 답합니다.

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계산 그래프

원문 표기 · Computation graph

어떤 계산에 어떤 숫자가 쓰였는지 이은 기록

모델이 답을 계산하는 동안 학습 라이브러리는 단계마다 어떤 숫자가 어떤 덧셈·곱셈에 들어가 무엇이 나왔는지 적어 둡니다. 그 단계들의 사슬이 계산 그래프입니다. 역전파는 이 그래프를 손실에서 거꾸로 따라가며, 숫자 하나하나가 결과에 얼마나 영향을 주었는지 차례로 구합니다.

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디코더

원문 표기 · Decoder

앞 토큰만 보고 다음 토큰을 쓰는 트랜스포머

디코더는 지금 위치보다 앞에 있는 토큰만 보고 다음 토큰을 예측하는 트랜스포머입니다. 고른 토큰을 덧붙이고 다시 예측하기를 되풀이하며 글을 씁니다. GPT 계열 모델이 이렇게 씁니다. 처음 트랜스포머에는 입력 전체를 한꺼번에 읽는 인코더도 있었지만, 요즘 채팅 모델은 대부분 디코더만 씁니다.

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확산 모델

원문 표기 · Diffusion model

잡음을 조금씩 걷어 내며 그림을 만드는 모델

확산 모델은 무작위 잡음으로 가득한 그림에서 시작해, 내 글을 길잡이로 단계마다 잡음을 조금씩 걷어 내어 그림을 만듭니다. 진짜 그림에 잡음을 섞고 그것을 되돌리는 법을 익혀 학습합니다. Stable Diffusion 같은 많은 그림·영상 생성기가 이 방식이며, 토큰을 하나씩 쓰는 언어 모델과는 다릅니다.

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encode·decode

원문 표기 · encode / decode

글을 토큰 번호로, 번호를 다시 글로 바꾸기

encode 는 토크나이저가 글을 토큰으로 자르고 조각마다 어휘의 번호로 바꾸는 단계입니다. decode 는 거꾸로 번호마다 조각을 찾아 이어 붙여 글로 되돌립니다. 좋은 토크나이저는 encode 뒤 decode 하면 원래 글이 그대로 나오므로, 이것을 검사해 보면 좋습니다.

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실행 공급자

원문 표기 · Execution provider

ONNX Runtime 의 기기별 가속기 연결 부품

ONNX Runtime 은 모든 칩과 혼자 이야기하지 않습니다. 실행 공급자(Execution Provider)는 모델의 계산을 한 종류의 하드웨어 — NVIDIA GPU(CUDA·TensorRT), Apple 칩(Core ML), 그냥 CPU — 에 넘겨주는 부품입니다. 쓸 공급자를 순서대로 적으면, 앞 공급자가 못 하는 부분은 다음 공급자가 맡습니다.

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FreeToken

큰 MoE 모델을 PC 에서 돌리는 런타임

FreeToken 은 /ai/internals 화면이 소개하는 런타임입니다. 토큰마다 전문가 일부만 쓰는 아주 큰 MoE 모델을 개인 컴퓨터에서 돌리려고 만들었습니다. NVIDIA GPU·CPU·메인 메모리(RAM)와 그 사이 연결을 한 대의 추론 기계처럼 묶어 씁니다.

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기울기 크기 제한

원문 표기 · Gradient clipping

너무 큰 기울기를 한도로 줄이기

배치 하나가 아주 큰 기울기를 내면 갱신 한 번에 가중치가 멀리 튀어 손실이 치솟거나 nan 이 될 수 있습니다. 기울기 크기 제한은 갱신 전에 기울기 전체의 크기를 재어, 정한 한도를 넘으면 한도만큼으로 줄입니다. 방향은 그대로 두고 걸음만 짧게 합니다.

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정규화(normalization)

원문 표기 · Normalization

학습이 흔들리지 않게 숫자 크기를 고르게 맞추기

숫자가 여러 층을 지나면서 점점 커지거나 작아지면 학습이 망가질 수 있습니다. 정규화는 단계마다 숫자의 크기를 다시 맞춥니다. 트랜스포머는 층 정규화(layer normalization)를 씁니다 — 토큰마다 숫자를 평균 0, 퍼짐 1 로 맞춘 뒤 학습으로 정한 숫자를 곱하고 더하는데, 이 숫자들도 파라미터입니다.

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MLP

층을 여러 겹 이은 기본 신경망

MLP(다층 퍼셉트론)는 숫자를 층 두 개 이상에 차례로 통과시킵니다. 층마다 가중치를 곱하고 편향을 더한 뒤 ReLU·GELU 같은 활성화 함수를 씌웁니다. 트랜스포머 블록마다 두 층짜리 작은 MLP 가 있어, 어텐션이 다른 토큰의 정보를 섞은 뒤 토큰마다 따로 특징을 바꿉니다.

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모멘텀

원문 표기 · Momentum

지난 갱신 방향을 다음 걸음에 이어 가기

그냥 SGD 는 지금 기울기만큼만 가중치를 옮겨 갈지자로 흔들릴 수 있습니다. 모멘텀은 지난 갱신들을 쌓은 값을 두고 새 걸음마다 그 일부를 더해, 가중치가 한 방향으로 꾸준히 굴러가고 작은 흔들림은 덜 타게 합니다. 이 쌓은 값은 옵티마이저가 체크포인트에 함께 저장해야 하는 상태이며, 그냥 SGD 에는 없습니다.

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음수 로그

원문 표기 · Negative log

확률이 작을수록 커지는 값 −log(p)

확률에 로그를 씌우고 앞에 마이너스를 붙이면, 확률이 1 일 때 0 이고 확률이 0 에 가까워질수록 빠르게 커지는 숫자가 됩니다. 학습은 이것을 정답 토큰의 손실로 씁니다. 자신 있게 맞히면 손실이 거의 없고, 자신 있게 틀리면 손실이 큽니다.

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ONNX

여러 도구가 함께 읽는 AI 모델 파일 형식

ONNX(Open Neural Network Exchange)는 모델을 담는 공개 파일 형식입니다. PyTorch 같은 프레임워크로 학습한 모델을 .onnx 파일로 내보내면, 원래 학습 코드 없이도 여러 프로그램이 여러 기기에서 실행할 수 있습니다. 2017년 Microsoft 와 Facebook 이 시작했습니다.

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ONNX Runtime

ONNX 모델을 여러 기기에서 돌리는 엔진

ONNX Runtime 은 .onnx 모델을 실행하는 Microsoft 의 오픈소스 엔진입니다. Windows·macOS·리눅스·휴대폰·브라우저에서 돌고, 실행 공급자를 통해 GPU 같은 가속기를 씁니다. SONUB 에서는 글을 소리로 읽어 주는 음성 모델을 이것으로 돌립니다.

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출력층

원문 표기 · Output layer

어휘의 모든 토큰에 점수를 매기는 마지막 층

출력층은 한 위치의 마지막 벡터를 어휘의 토큰마다 점수 하나로 바꿉니다. 그 점수를 소프트맥스가 다음 토큰의 확률로 바꿉니다. 토큰마다 가중치 한 줄이 필요하므로 어휘가 크면 이 층도 커집니다.

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3B·7B·8B(파라미터 수)

원문 표기 · 3B, 7B, 8B (parameter count)

모델 크기 — B 는 바이트가 아니라 10억 개

3B·7B·70B 같은 이름은 파라미터의 개수입니다. 7B 는 숫자 하나하나가 약 70억 개라는 뜻이며, 파일 크기나 벡터 개수가 아닙니다. 메모리에서 차지하는 크기는 숫자 하나에 몇 바이트를 쓰는지에 달려, 같은 8B 모델이 16비트로는 약 16GB, 4비트로는 약 4GB 입니다(덧붙는 용량 제외).

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스케일(scale)

원문 표기 · Quantization scale

저장한 작은 정수를 원래 값으로 되돌리는 곱셈 값

양자화한 파일은 가중치를 작은 정수로 저장합니다. 쓸 때는 런타임이 정수마다 옆에 저장된 스케일을 곱해 원래와 비슷한 값으로 되돌립니다. GGUF 같은 형식은 가중치 32개 같은 작은 묶음마다 스케일을 하나씩 두므로, 파일에는 정수 말고도 스케일·메타데이터가 더 들어 있습니다. 그래서 실제 파일은 단순 계산보다 조금 큽니다.

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잔차 덧셈

원문 표기 · Residual connection

층의 입력을 출력에 다시 더하기(residual)

잔차 덧셈은 층에 들어간 것을 층에서 나온 것에 더합니다: 출력 = 입력 + 층(입력). 원래 정보가 그대로 남고, 층은 무엇을 바꿀지만 배우면 됩니다. 기울기도 여러 층을 지름길로 거슬러 갈 수 있어서, 아주 깊은 트랜스포머도 학습할 수 있습니다.

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RoPE

벡터를 돌려서 토큰 위치를 알려 주는 방법

RoPE(회전 위치 임베딩)는 쿼리·키 벡터를 토큰 위치에 따라 정해진 각도만큼 돌려 위치 정보를 넣습니다. 그러면 어텐션이 두 토큰을 견줄 때 둘이 얼마나 떨어져 있는지가 결과에 드러납니다. 2021년에 제안되었고 Llama 를 비롯한 많은 오픈 모델이 씁니다.

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SGD

작은 묶음의 기울기로 가중치를 조금씩 고치기

SGD(확률적 경사 하강법)는 가장 단순한 학습 규칙입니다. 무작위로 고른 작은 묶음에서 손실의 기울기를 구하고, 모든 가중치를 그 반대 방향으로 학습률만큼 조금 옮깁니다. 다음 묶음으로 되풀이합니다. Adam 같은 옵티마이저는 여기에 모멘텀 같은 상태를 더하며, 그냥 SGD 는 따로 저장할 것이 없습니다.

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sherpa-onnx

인터넷 없이 받아쓰기·음성 합성을 돌리는 도구

sherpa-onnx 는 Next-gen Kaldi 팀의 오픈소스 프로젝트로, 음성 모델을 ONNX Runtime 으로 돌립니다. 인터넷 없이 말소리를 글자로, 글을 말소리로 바꿀 수 있으며 컴퓨터·휴대폰·작은 보드에서 돕니다. SONUB 에서는 내 목소리를 글자로 받아쓰는 엔진입니다.

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SLM

보통 기기에서도 돌 만큼 작은 언어 모델

SLM(작은 언어 모델)은 LLM 과 같은 방식이지만 파라미터가 훨씬 적어 노트북·휴대폰에서 돌고, 답이 빠르며 비용이 적습니다. 정해진 경계는 없고, 보통 파라미터가 수십억 개 이하인 모델을 작다고 부릅니다. 폭넓은 지식과 긴 추론은 약하지만 좁은 일에는 쓸 만합니다.

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받아쓰기(음성 인식)

원문 표기 · Speech-to-text

말소리를 글자로 바꾸기(STT)

받아쓰기(STT, 음성 인식)는 말소리를 글자로 바꾸는 일입니다. 모델이 소리를 짧게 잘라 들으며 가장 그럴듯한 낱말을 적습니다. 그 글을 언어 모델에 보낼 수 있습니다. 요즘 일부 모델은 글로 바꾸지 않고 소리를 바로 받기도 합니다.

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TensorRT-LLM

NVIDIA GPU 용 LLM 가속 라이브러리

TensorRT-LLM 은 NVIDIA 가 만든 오픈소스 라이브러리로, 큰 언어 모델을 NVIDIA GPU 에 맞게 최적화합니다. 모델을 그 GPU 에 맞춰 변환하고 여러 요청 묶어 처리하기·양자화 같은 기법을 더해, 서버가 한 번에 더 많은 사용자에게 답하게 합니다. NVIDIA 하드웨어에서만 씁니다.

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음성 합성

원문 표기 · Text-to-speech

글을 말소리로 바꾸기(TTS)

음성 합성(TTS)은 글을 소리 내어 읽어 주는 일입니다. 모델이 글자를 소리로 바꾸며 발음·박자·억양을 고릅니다. SONUB 에서 리엔의 목소리가 이렇게 만들어지며, 그 모델은 ONNX Runtime 이 돌립니다.

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학습 스텝(step)

원문 표기 · Training step

학습 중 가중치를 한 번 고치는 단위

학습 스텝은 묶음 하나 가져오기 → 순전파 → 손실 계산 → 역전파 → 가중치 갱신을 한 바퀴 도는 것입니다. 학습 기록은 보통 스텝 번호와 손실을 함께 찍어, 스텝이 늘수록 손실이 줄어드는지 볼 수 있게 합니다. 데이터 전체를 한 번 다 보는 것은 에포크(epoch)라는 다른 단위입니다.

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vLLM

많은 LLM 요청을 빠르게 처리하는 서버 엔진

vLLM 은 UC 버클리에서 시작한 오픈소스 엔진으로, 언어 모델을 여러 사용자에게 서비스할 때 씁니다. PagedAttention 방식으로 KV 캐시를 컴퓨터 메모리처럼 작은 쪽으로 나눠 담아 GPU 메모리를 덜 버리고 많은 요청을 함께 처리합니다. OpenAI 와 같은 모양의 API 를 제공합니다.

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VLM

그림도 함께 읽는 언어 모델

VLM(시각 언어 모델)은 글과 함께 그림을 받아 글로 답합니다. 그림 담당 부분이 그림을 벡터로 바꾸면 언어 모델이 토큰과 나란히 읽습니다. 사진 속에 무엇이 있는지 묻거나 차트·화면 캡처를 읽게 할 수 있습니다. 내놓는 것은 여전히 글이며, 그림을 만드는 일은 확산 모델 같은 다른 모델이 합니다.

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어텐션 헤드

원문 표기 · Attention head

어텐션 계산 한 벌

어텐션 헤드는 쿼리·키·값 가중치를 따로 가지고 어텐션을 한 번 계산하는 단위입니다. 한 층에는 보통 헤드가 여러 개 나란히 있어, 앞 낱말이나 문장의 주어처럼 저마다 다른 연결을 찾도록 배울 수 있습니다. 결과는 이어 붙여 다음으로 넘깁니다. 한 헤드가 어디를 보는지는 쓸모 있는 단서일 뿐 모델 전체의 설명은 아닙니다.

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llama.cpp

내 컴퓨터에서 언어 모델을 돌리는 C/C++ 러너

llama.cpp 는 Georgi Gerganov 가 시작한 오픈소스 프로그램으로, 파이썬 없이 C/C++ 로 언어 모델을 CPU·GPU(Apple 칩 포함)에서 돌립니다. GGUF 파일을 읽고, 모델을 변환·양자화하는 도구도 함께 있습니다. Ollama 와 휴대폰 앱 같은 많은 프로그램이 이것을 바탕으로 만들어졌습니다.

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모델 체크포인트

원문 표기 · Model checkpoint

학습 중·후에 저장한 모델 가중치 파일

체크포인트는 학습의 한 순간에 가중치와, 흔히 설정·옵티마이저 상태·진행 횟수까지 저장한 파일입니다. 학습이 멈추면 여기서 이어 갈 수 있고, 학습이 끝나면 마지막 체크포인트가 곧 실행할 모델입니다. 파일 수정을 되돌리는 클로드 코드의 체크포인트와는 다른 것입니다.

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위치 임베딩

원문 표기 · Positional embedding

토큰이 몇 번째에 있는지 알려 주는 벡터

어텐션만으로는 토큰의 순서를 몰라서 "개가 사람을 문다"와 "사람이 개를 문다"가 똑같아 보입니다. 위치 임베딩은 자리마다 정해진 벡터를 토큰 자신의 벡터에 더해 줍니다. GPT-2 는 자리마다 벡터를 하나씩(1,024자리까지) 학습하며, 다른 모델은 RoPE 같은 다른 방법을 씁니다.

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트랜스포머 블록

원문 표기 · Transformer block

어텐션과 MLP 를 묶은 트랜스포머 한 층

트랜스포머 블록은 거듭 쌓는 단위입니다. 안에서 어텐션이 토큰들 사이에 정보를 섞고, 이어서 작은 MLP 가 토큰마다 특징을 바꾸며, 둘레에 정규화와 잔차 덧셈이 붙습니다. GPT-2 small 은 같은 블록 12개를 쌓고, 더 큰 모델은 더 많이 쌓고 블록을 넓힙니다.

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역전파

원문 표기 · Backpropagation

출력의 오차를 거꾸로 따라가며 기울기 구하기

순전파로 손실을 얻은 뒤, 역전파는 계산 그래프를 거꾸로 따라가며 연쇄 법칙으로 모든 가중치의 기울기 — 그 가중치를 조금 바꾸면 손실이 얼마나 바뀌는지 — 를 구합니다. 경사 하강법이 그 기울기로 가중치를 고칩니다. PyTorch 에서는 loss.backward() 한 줄이 이 일을 합니다.

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PyTorch

신경망을 만들고 학습시키는 대표 파이썬 라이브러리

PyTorch 는 파이썬용 오픈소스 딥러닝 라이브러리로, 메타(당시 Facebook)가 처음 공개했고 지금은 리눅스 재단 아래 PyTorch 재단이 맡습니다. GPU 에 올릴 수 있는 텐서와 자동 미분을 제공해 loss.backward() 한 줄로 모든 기울기를 구합니다. 코드에서는 torch 라는 이름으로 불러옵니다.

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GPT

다음 토큰을 예측하는 트랜스포머 언어 모델

GPT 는 Generative Pre-trained Transformer(미리 학습한 생성형 트랜스포머)의 줄임말입니다. 많은 글로 다음 토큰을 예측하도록 학습한 디코더 트랜스포머이며, 토큰을 하나씩 이어 써서 글을 만듭니다. OpenAI 가 2018년 GPT-1 부터 ChatGPT 바탕의 GPT 모델까지 이 이름을 썼고, 다른 많은 모델도 같은 설계를 씁니다.

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어휘 사전

원문 표기 · Vocabulary

토크나이저가 아는 조각과 번호(ID) 목록

토크나이저의 어휘 사전은 만들어 낼 수 있는 조각을 번호(ID)와 함께 정해 둔 목록입니다. 모델은 항목마다 임베딩 한 줄과 출력 점수 하나를 두므로 어휘 크기가 모델 모양을 정합니다. 모델은 학습할 때 쓴 어휘로만 제대로 돕니다 — 다른 사전을 끼우면 번호의 뜻이 달라집니다.

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교차 엔트로피

원문 표기 · Cross-entropy

정답 확률의 음수 로그로 매기는 손실

교차 엔트로피 손실은 모델이 정답에 준 확률만 보고 거기에 음수 로그를 씌웁니다. 정답 토큰에 확률 1 을 주었으면 손실은 0 이고, 그 확률이 낮을수록 손실이 커집니다. 여러 토큰의 평균이 언어 모델 학습이 줄이려는 숫자입니다. 손실이 낮다는 것은 이 데이터를 잘 맞힌다는 뜻이지 사실을 말한다는 보장은 아닙니다.

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미분

원문 표기 · Derivative

입력이 조금 바뀔 때 결과가 얼마나 바뀌는지

미분은 한 값이 아주 조금 바뀔 때 다른 값이 얼마나 빨리 바뀌는지를 재는 것입니다. 학습에서는 손실을 가중치로 미분한 값이 그 가중치를 어느 쪽으로 얼마나 옮길지 알려 줍니다. 기울기는 모든 가중치의 미분값을 모은 것입니다. 손으로 계산하지 않아도 라이브러리가 저절로 구해 줍니다.

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드롭아웃

원문 표기 · Dropout

학습 때 신경망 일부를 무작위로 끄기

드롭아웃은 학습 스텝마다 한 층의 출력 가운데 10% 같은 무작위 몫을 0 으로 만듭니다. 그러면 신경망이 어느 한 부분에 지나치게 기대지 못해 과적합이 줄어듭니다. 추론할 때는 드롭아웃을 끄고 모두 씁니다. 비율을 너무 높이면 학습이 느려지고 모델이 약해집니다.

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순전파

원문 표기 · Forward pass

입력을 층마다 차례로 계산해 출력까지 가기

순전파는 모델이 평소처럼 계산하는 것입니다 — 입력이 층을 차례로 지나 점수나 예측으로 나옵니다. 학습할 때는 그 출력으로 손실을 계산하고, 이어서 역전파가 반대 방향으로 갑니다. 추론에는 순전파만 있으면 됩니다.

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시드(seed)

원문 표기 · Random seed

무작위 결과를 똑같이 되풀이하게 하는 시작 번호

컴퓨터는 시드라는 시작 값에서 난수를 만들어 냅니다. 시드가 같으면 같은 순서의 난수가 나오므로, 학습·데이터 섞기·샘플링을 그대로 다시 돌려 확인할 수 있습니다. 시드는 실행을 되풀이할 수 있게 할 뿐 답이 맞다는 보장은 아닙니다. GPU 의 일부 계산은 시드를 고정해도 조금씩 다를 수 있습니다.

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OCR

그림 속 글자를 읽어 글로 바꾸는 기술

OCR(광학 문자 인식)은 사진이나 스캔한 PDF 같은 그림 속 글자를 컴퓨터가 찾고 복사할 수 있는 진짜 글로 바꿉니다. 스캔한 PDF 는 OCR 로 읽기 전까지 쪽마다 그림일 뿐입니다. 손글씨나 흐린 그림에서는 잘못 읽을 수 있으므로 중요한 글은 확인해야 합니다.

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Adam

가중치마다 걸음을 맞춰 주는 대표 옵티마이저

Adam 은 2014년에 발표된 옵티마이저로, 지금은 트랜스포머를 비롯한 대부분의 신경망 학습에 기본으로 씁니다. 가중치마다 최근 기울기의 평균(모멘텀과 비슷)과 그 크기의 평균을 기억해, 그 가중치에 알맞은 걸음 크기를 고릅니다. 보통 그냥 SGD 보다 빠르고 매끄럽게 학습하지만, 그 상태를 더 저장해야 합니다.

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어댑터

원문 표기 · Adapter

얼려 둔 모델 옆에 덧붙여 학습하는 작은 가중치

파인튜닝에서 모델의 가중치를 모두 바꾸는 대신, 원래 가중치는 고정하고 옆에 덧붙인 작은 어댑터만 학습할 수 있습니다. 가장 널리 알려진 것이 LoRA 로, 가는 행렬 두 개를 배워 그 곱으로 가중치 행렬을 조금 고칩니다. 어댑터 파일은 모델보다 아주 작고, 같은 기본 모델에 일마다 다른 어댑터를 바꿔 끼울 수 있습니다.

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에이전트 메모리

원문 표기 · Agent memory

에이전트가 적어 두고 다시 불러오는 기억

언어 모델은 세션이 끝나면 모두 잊습니다. 에이전트 메모리는 하네스가 쓸모 있는 사실·규칙·진행 상황을 보통 파일에 적어 두고, 다음에 다시 문맥에 불러오는 부분입니다. 예를 들어 클로드 코드는 세션을 시작할 때마다 CLAUDE.md 와 자동 메모리를 읽습니다. 이 메모리는 파일 속 글이지 컴퓨터의 RAM 이 아닙니다.

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에이전틱 시스템

원문 표기 · Agentic system

언어 모델을 도구와 이어 일하게 만든 설계

에이전틱 시스템은 언어 모델에 도구·파일·반복 루프를 이어, 한 번 답하는 데서 그치지 않고 일을 해내게 만든 구성을 통틀어 부르는 말입니다. Anthropic 은 코드가 단계를 정하는 워크플로와 모델이 스스로 단계를 정하는 에이전트를 모두 이 말로 묶습니다. 그런 시스템의 설계를 이야기할 때 씁니다.

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argmax

가장 큰 값 자체가 아니라 그 값의 위치

max 는 목록에서 가장 큰 숫자를, argmax 는 그 숫자가 있는 자리를 돌려줍니다. 분류기는 argmax 로 점수가 가장 높은 범주를 고르고, 탐욕 선택은 가장 그럴듯한 다음 토큰을 고릅니다. 자리는 보통 0 부터 셉니다.

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기준 모델

원문 표기 · Baseline model

넘어야 할 점수를 정하는 아주 단순한 모델

똑똑해 보이는 모델을 믿기 전에, 가장 흔한 답만 고르거나 평균을 쓰는 것 같은 단순한 기준 모델과 견주어 봅니다. 내 모델이 기준 모델을 겨우 넘는다면 배운 것이 거의 없습니다. 점수 옆에 기준 모델의 점수를 함께 적어야 그 숫자의 뜻이 보입니다.

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배치(batch)

원문 표기 · Batch

한 번에 함께 처리하는 예시 묶음

학습은 예시를 하나씩 보지 않고, 글 조각 12개 같은 한 묶음(배치)을 가져와 한꺼번에 손실을 계산하고 한 번 갱신합니다. 배치가 크면 GPU 를 잘 쓰지만 메모리가 더 듭니다. 학습 중 메모리가 모자라면 배치 크기부터 줄여 봅니다.

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블록 크기

원문 표기 · Block size

모델이 한 번에 읽는 토큰 수(문맥 길이)

nanoGPT 같은 코드에서 블록 크기는 학습 예시 하나에 담는 토큰의 최대 개수이며, 모델이 쓸 수 있는 가장 긴 문맥이기도 합니다. 어텐션에 드는 메모리가 이것에 따라 빠르게 늘어서, 학습 중 메모리가 모자라면 블록 크기를 줄이는 것이 흔한 해결책입니다. 모델은 블록 크기보다 더 앞을 볼 수 없습니다.

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BM25

낱말 겹침으로 문서 순위를 매기는 공식

BM25 는 검색어와 문서가 함께 가진 낱말로 점수를 매깁니다. 드문 낱말은 흔한 낱말보다 크게 치고, 같은 낱말이 되풀이되면 점수가 갈수록 덜 오르며(빈도 포화), 긴 문서가 길다는 까닭만으로 이기지 않게 길이를 보정합니다. 빠르고 이름·코드처럼 정확한 낱말에 강합니다. 다른 말로 쓴 같은 뜻은 임베딩 검색이 더 잘 찾아, 둘을 함께 쓰는 시스템이 많습니다.

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확률 보정(calibration)

원문 표기 · Calibration

점수가 실제로 맞히는 비율과 맞는지

모델의 점수를 실제 확률로 읽을 수 있으면 잘 보정되었다고 합니다 — 0.8 이라고 답한 것들 가운데 약 80% 가 맞는 경우입니다. 많은 모델이 퍼센트처럼 보이는 0~1 사이 숫자를 내지만 보정되지 않았을 수 있으니, 점수를 확률로 믿기 전에 남겨 둔 데이터로 확인합니다.

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인과 마스크

원문 표기 · Causal mask

뒤 토큰을 가려 앞만 보게 하는 장치

학습할 때 모델은 문장 전체를 한꺼번에 받지만, 토큰마다 그 앞의 토큰만으로 예측해야 합니다. 인과 마스크는 소프트맥스 전에 뒤쪽 위치의 점수를 마이너스 무한대로 바꿔, 어느 위치도 자기 뒤를 보지 못하게 막습니다. 마스크가 없으면 모델이 미래의 정답을 베껴서 쓸모 있는 것을 배우지 못합니다.

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글자 단위 모델

원문 표기 · Character-level model

글자 하나를 토큰 하나로 쓰는 언어 모델

글자 단위 모델은 글자·띄어쓰기·문장부호 하나하나를 토큰 하나로 다루므로 어휘가 아주 작고 토크나이저를 따로 학습하지 않아도 됩니다. nanoGPT 의 셰익스피어 예제처럼 연습에는 쉽지만, 낱말 조각 토큰을 쓰는 모델보다 문장마다 훨씬 많은 단계를 거칩니다. 가중치가 자기 글자 어휘에만 맞으므로 GPT-2 토큰을 기대하는 러너에 그대로 넣을 수 없습니다.

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채팅 템플릿

원문 표기 · Chat template

채팅 모델이 기대하는 대화 감싸기 형식

채팅 모델은 정해진 한 가지 형식으로 적은 대화로 학습했습니다. 그 형식은 특별한 토큰으로 시스템·사용자·모델 부분이 어디서 시작하고 끝나는지 표시합니다. 채팅 템플릿은 내 메시지 목록을 그 글로 바꿔 줍니다. Ollama·llama.cpp 같은 러너는 모델 파일에서 템플릿을 읽습니다. 템플릿이 틀리면 모델이 횡설수설하거나 같은 말을 되풀이할 수 있습니다.

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저장된 지침

원문 표기 · Saved instructions

ChatGPT 가 새 대화마다 따르는 내 설정

ChatGPT 설정에는 나에 대한 정보와 원하는 답의 모양을 지침으로 저장할 수 있습니다. 예를 들어 "나는 초보이니 짧은 문장으로 설명해 줘" 같은 것입니다. ChatGPT 는 이것을 새 대화마다 더해서, 같은 말을 되풀이하지 않아도 됩니다. 그래도 지시일 뿐이라 답을 이끌 뿐 보장하지는 않으며, 비밀 정보는 넣지 않습니다.

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닫힌 모델

원문 표기 · Closed model

회사의 앱·API 로만 쓰는 비공개 모델

닫힌 모델은 가중치를 공개하지 않습니다. 그 회사의 앱이나 API 로만 쓰며, 가격·사용 한도·옛 버전을 언제 없앨지도 회사가 정합니다. Claude·Gemini·ChatGPT 바탕의 GPT 모델이 닫힌 모델입니다. 흔히 가장 뛰어나지만, 내 자료가 회사의 서버로 갑니다.

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완료 문구

원문 표기 · Completion promise

일이 정말 끝났을 때만 에이전트가 쓰는 약속 문구

Ralph Loop 에서는 DONE 같은 짧은 완료 문구를 정합니다. 에이전트가 그 문구를 정확히 쓸 때까지 루프가 이어지고, 프롬프트는 정말 사실일 때만 쓰라고 알려 줍니다. 에이전트가 끝에 닿지 못할 수도 있으므로 최대 바퀴 수·예산과 함께 쓰고, 끝난 뒤 결과는 직접 확인합니다.

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컨텍스트 관리

원문 표기 · Context management

모델의 한정된 문맥에 무엇을 넣을지 고르는 일

모델이 한 번에 읽을 수 있는 양은 정해져 있습니다. 컨텍스트 관리는 하네스가 무엇을 넣을지 정하는 일입니다 — 어떤 파일, 어떤 앞 대화, 어떤 도구 결과를 넣고, 대화가 길어지면 무엇을 요약하거나 뺄지. 잘하면 중요한 사실은 보이고 잡음은 빠지며, 일이 길어질수록 더 중요해집니다.

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Core ML

Apple 기기용 모델 런타임

Core ML 은 Apple 기기의 앱 안에서 기계 학습 모델을 돌리는 Apple 의 기본 프레임워크입니다. CPU·GPU·뉴럴 엔진 칩을 쓰고, 자료를 서버로 보내지 않고 기기 안에서 실행합니다. PyTorch 같은 도구로 만든 모델은 Apple 의 coremltools 등으로 Core ML 형식으로 먼저 바꿉니다.

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누적 확률

원문 표기 · Cumulative probability

큰 확률부터 차례로 더해 간 합

후보를 확률이 큰 것부터 줄 세우고 차례로 더해 가면 그 합이 누적 확률입니다. top-p 샘플링이 이것을 씁니다 — p = 0.9 이면 합이 90% 에 닿는 가장 작은 후보 묶음만 남겨 그 안에서 뽑으므로, 모델이 확신할수록 후보가 줄어듭니다.

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결정 트리

원문 표기 · Decision tree

예·아니오 질문을 이어 가며 분류하는 모델

결정 트리는 "꽃잎 길이 < 2.5cm?" 같은 특징에 대한 질문의 사슬을 배우고, 답마다 다음 질문으로 내려가 끝(잎)에서 범주를 정합니다. 읽기 쉬운 모델입니다. 깊이 제한 없이 자라게 두면 학습 데이터를 완벽히 외워 새 데이터에서는 더 못하는 과적합이 생길 수 있습니다.

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임베딩 모델

원문 표기 · Embedding model

글을 뜻 검색용 벡터로 바꾸는 모델

임베딩 모델은 글을 쓰지 않습니다. 문장이나 문서를 읽고 벡터 하나를 내놓아, 뜻이 비슷한 글끼리 비슷한 방향의 벡터를 갖게 합니다. 검색·추천·RAG 시스템이 이 벡터로 관련 있는 글을 찾습니다. 작은 것은 휴대폰에서 돌려 내 메모를 찾는 데도 쓸 수 있습니다.

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임베딩 검색

원문 표기 · Embedding search

낱말이 아니라 뜻 벡터가 가까운 글을 찾는 검색

임베딩 검색은 질문과 모든 문서를 같은 임베딩 모델로 벡터로 바꾸고, 벡터가 가장 가까운(흔히 코사인 유사도로 잰) 문서를 돌려줍니다. "자동차 고치기"로 검색해도 "차 수리" 문서를 찾으니, 낱말 맞추기가 놓치는 것을 찾습니다. 벡터가 가깝다는 것은 뜻이 비슷하다는 것이지 문서가 참이거나 답이라는 뜻은 아닙니다.

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임베딩 공간

원문 표기 · Embedding space

임베딩 벡터들이 놓이는 여러 차원의 공간

임베딩 벡터 하나하나는 수백 차원짜리 공간의 한 점입니다. 그 공간에서 모델이 비슷하다고 보는 것끼리 가까이 모입니다. 거리는 같은 모델이 만든 벡터끼리만 뜻이 있습니다 — 임베딩 모델이 다르면 공간도 달라 벡터를 서로 견줄 수 없습니다.

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피드포워드 층

원문 표기 · Feed-forward layer

토큰마다 따로 거치는 블록 속 신경망

어텐션이 토큰들 사이에 정보를 섞은 뒤, 피드포워드 층은 토큰마다 벡터를 같은 작은 신경망으로 따로 처리합니다 — 보통 더 넓은 층, GELU 같은 활성화 함수, 원래 폭으로 돌아오는 층입니다. 블록의 MLP 가 바로 이것이며, 큰 모델에서는 파라미터의 대부분이 여기 있습니다.

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GELU

많은 트랜스포머가 쓰는 부드러운 활성화 함수

GELU(Gaussian Error Linear Unit)는 ReLU 와 비슷한 활성화 함수지만 0 에서 뾰족하게 꺾이지 않고 부드럽게 휩니다. 큰 양수는 거의 그대로, 큰 음수는 거의 0 이 되고, 0 근처 값은 살짝 줄어듭니다. GPT-2 와 BERT 가 피드포워드 층에서 씁니다.

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일반화

원문 표기 · Generalization

처음 보는 데이터에서도 잘 맞히는 능력

학습의 목표는 학습 예시에서 점수를 잘 받는 것이 아니라 새 예시에서 잘하는 것입니다. 그 능력이 일반화입니다. 학습에 쓰지 않고 남겨 둔 데이터로 잽니다. 학습 데이터에서는 완벽한데 새 데이터에서 못하는 모델은 일반화하지 못하고 외운 것이며, 이것이 과적합입니다.

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GPT-2

2019년 OpenAI 의 트랜스포머 언어 모델

GPT-2 는 OpenAI 가 2019년에 공개한 디코더 트랜스포머 언어 모델로, 파라미터 1억 2천4백만 개부터 15억 개까지 여러 크기가 있습니다. 토큰·위치 임베딩, 거듭 쌓은 트랜스포머 블록, 토큰 50,257개 어휘의 출력층이라는 설계가 단순하고 잘 알려져 있어, nanoGPT 같은 프로젝트가 LLM 을 가르치려고 다시 만듭니다.

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작업 인계

원문 표기 · Handoff

다른 에이전트에게 일과 맥락 넘기기

작업 인계는 한 에이전트가 남은 일을 더 알맞은 다른 에이전트에게, 알아야 할 내용과 함께 넘기는 것입니다. 맥락을 얼마나 넘길지, 어느 모델이 이어받을지, 결과가 어떻게 돌아올지는 하네스가 정합니다. 맥락이 너무 적으면 다음 에이전트가 같은 일을 되풀이하고, 너무 많으면 헤맵니다.

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은닉층

원문 표기 · Hidden layer

입력과 출력 사이에 있는 신경망의 중간 층

은닉층은 입력과 출력층 사이에 있는 층입니다. 숫자를 받아 가중치를 곱하고 활성화 함수를 거쳐 새 숫자로 넘기며, 입력에도 답에도 바로 보이지 않는 특징을 만들어 냅니다. 딥러닝은 은닉층이 여러 겹이라는 뜻입니다.

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Imagen

글을 그림으로 만드는 Google 의 예전 모델

Imagen 은 글 설명을 그림으로 바꾸는 Google 의 모델 계열입니다. SONUB 강좌는 2026년 10월 기준으로 Gemini API 의 예전 Imagen 모델 서비스가 끝났고, 그곳의 그림 생성·편집은 Nano Banana 모델로 제공된다고 안내합니다.

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지시 준수

원문 표기 · Instruction following

모델이 받은 지시를 얼마나 그대로 따르는지

지시 준수는 모델이 프롬프트·시스템 프롬프트의 지시 — 형식, 길이, 언어, 하지 말아야 할 것 — 를 얼마나 잘 따르는지입니다. 모델마다 차이가 크고 이것을 따로 시험합니다. 뛰어난 모델도 벗어날 수 있으니, 앱은 안전을 지시에만 맡기지 말고 권한 같은 실제 제한을 코드로 걸어야 합니다.

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k-최근접 이웃(k-NN)

원문 표기 · k-nearest neighbours (k-NN)

가장 가까운 예 k개로 답을 정하는 방법

k-NN 은 학습이랄 것이 거의 없이 학습 예시를 모두 간직합니다. 새 예시가 오면 가장 가까운 예시 k개를 찾아 그중 가장 많은 범주로 답합니다. 이웃 수 k 는 학습 밖에서 고르는 하이퍼파라미터입니다 — 작으면 잡음에 휘둘리고, 크면 차이가 흐려집니다.

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LangChain

LLM 앱·에이전트용 오픈소스 프레임워크

LangChain 은 파이썬·자바스크립트로 쓰는 오픈소스 프레임워크로, 언어 모델 위에 앱을 만들 때 모델을 도구·문서·메모리·다른 모델과 잇습니다. 짝인 LangGraph 로 단계가 분명한 에이전트를 만듭니다. LangChain 은 하네스를 모델을 뺀 주변 시스템 전체라고 설명하며, SONUB 강좌가 이것을 인용합니다.

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LiteRT

Google 의 기기용 모델 런타임

LiteRT 는 기기 안에서 기계 학습 모델을 돌리는 Google 의 런타임으로, 2024년부터 TensorFlow Lite 의 새 이름입니다. 안드로이드·iOS·웹·작은 보드에서 돌고, 있으면 휴대폰 GPU 같은 가속기를 쓰며 자료를 서버로 보내지 않습니다.

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llama.rn

React Native 앱용 llama.cpp

llama.rn 은 llama.cpp 를 감싼 React Native 용 오픈소스 라이브러리입니다. React Native 로 만든 휴대폰 앱이 서버 없이 기기 안에서 GGUF 모델을 불러와 글을 만들게 해 줍니다. PocketPal AI 가 이렇게 만든 앱이며, Flutter 앱은 다른 llama.cpp 바인딩으로 같은 일을 합니다.

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메인 에이전트

원문 표기 · Main agent

서브 에이전트에게 일을 맡기는 중심 에이전트

메인 에이전트는 내 대화 속의 에이전트입니다. 프로젝트 전체 검색 같은 일의 한 부분은 자기만의 새 문맥과 더 적은 도구를 가진 서브 에이전트를 띄워 맡기고, 요약만 돌려받습니다. 그러면 메인 에이전트의 문맥이 깨끗하게 유지됩니다. 마지막 답은 메인 에이전트가 책임집니다.

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최대 바퀴 수

원문 표기 · Maximum number of rounds

루프를 몇 번까지만 돌지 정한 한도

에이전트 루프는 스스로 끝에 닿지 못할 수도 있고, 바퀴마다 토큰과 돈이 듭니다. 최대 바퀴 수는 그 횟수를 넘으면 무슨 일이 있어도 끝내는 한도입니다. 확인할 수 있는 끝나는 기준·토큰 예산과 함께 언제나 정합니다.

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호스트(Host)

원문 표기 · MCP host

MCP 클라이언트를 품은, 사람이 쓰는 AI 앱

MCP 에는 역할이 셋 있습니다. 호스트는 사람이 쓰는 AI 앱 — 클로드 코드, Claude Desktop, 코드 편집기 — 입니다. 그 안에서 서버마다 클라이언트 하나가 연결을 맡고, 서버는 도구와 자료를 내놓습니다. 어떤 서버를 켤지는 호스트가 정하며, 도구를 쓰기 전에 사용자에게 허락을 받아야 합니다.

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initialize

MCP 연결 처음에 버전을 맞추는 인사 요청(2025-11-25 까지의 규격)

MCP 규격 2025-11-25 까지는 세션이 initialize 로 시작합니다. 클라이언트가 쓰는 프로토콜 버전과 할 수 있는 일을 보내면, 서버는 쓸 버전과 내놓는 것(예: 도구), 자기 이름으로 답합니다. 이어서 클라이언트가 notifications/initialized 알림을 보내야 tools/list·tools/call 을 쓸 수 있습니다. 최신 규격(2026-07-28)에는 이 악수가 없고, 요청마다 _meta 에 버전을 실어 보냅니다.

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tools/call

MCP 서버에 도구 하나를 실행해 달라는 요청

tools/call 은 도구 이름과 인자를 보냅니다. 서버는 그 도구를 실행하고 결과를 보통 글 내용으로, 안 되면 오류로 답합니다. 어떤 도구를 쓸지는 모델이 고르지만 요청은 호스트 앱이 보내며, 위험한 일은 실행 전에 사용자에게 물어야 합니다.

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tools/list

MCP 서버에 도구 목록을 묻는 요청

tools/list 는 MCP 서버에 무엇을 할 수 있는지 묻습니다. 서버는 도구마다 이름, 모델이 언제 쓸지 정할 때 읽는 설명, 인자를 적은 입력 스키마를 돌려줍니다. 모델이 이 설명을 믿고 움직이므로 믿을 수 있는 서버에만 연결합니다.

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Nano Banana

Google 의 Gemini 그림 생성·편집 모델

Nano Banana 는 글로 그림을 만들고 고치는 Gemini 모델을 Google 이 부르는 이름입니다. 새 그림을 설명하거나, 그림을 올려 같은 사람·물건은 두고 배경만 바꾸는 식으로 고칠 수 있습니다. Gemini 앱과 Gemini API 로 씁니다.

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nanochat

작은 채팅 LLM 을 끝까지 만드는 코드

nanochat 은 Andrej Karpathy 가 2025년에 nanoGPT 를 잇는 프로젝트로 공개한 오픈소스입니다. 토크나이저 학습, 사전 학습, 채팅용 파인튜닝, 평가, 결과와 대화하는 웹 화면까지 작은 코드 하나에 담았습니다. ChatGPT 같은 모델이 처음부터 끝까지 어떻게 만들어지는지 배우는 용도입니다.

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nanoGPT

GPT-2 방식 모델을 학습하는 짧은 코드

nanoGPT 는 Andrej Karpathy 가 공개한 오픈소스 코드로, PyTorch 몇백 줄로 GPT 방식 모델을 학습·파인튜닝합니다. 큰 GPU 로 GPT-2 를 재현할 수도, 노트북 CPU 로 셰익스피어 글자 단위 모델을 몇 분 만에 학습시킬 수도 있습니다. 지금은 만든 사람이 오래된 것으로 표시하고 nanochat 을 안내하지만, GPT-2 방식 모델을 들여다보기에는 여전히 알기 쉽습니다.

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Ollama

오픈 모델을 내려받아 내 컴퓨터에서 돌리는 앱

Ollama 는 macOS·Windows·리눅스용 무료 러너입니다. 명령 하나로 오픈 모델을 내려받아 바로 대화할 수 있고, 내 프로그램이 부를 수 있는 로컬 API 도 엽니다. 양자화한 모델 파일과 채팅 템플릿을 알아서 다뤄 주므로, 인터넷 없이 모델을 돌려 보는 쉬운 첫걸음입니다.

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오픈 모델

원문 표기 · Open model

가중치를 내려받아 직접 돌릴 수 있는 모델

오픈 모델은 가중치를 공개해, 내 컴퓨터나 서버에 내려받아 돌릴 수 있습니다. 흔히 무료이고 자료를 밖으로 보내지 않아도 됩니다. 다만 많은 것이 완전한 오픈 소스가 아니라 오픈 웨이트입니다 — 가중치는 공개해도 학습 데이터나 코드는 아닐 수 있고, 라이선스에 제한이 있을 수 있습니다. Llama·Gemma·Qwen 이 그 예입니다.

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옵티마이저

원문 표기 · Optimizer

기울기로 가중치를 어떻게 고칠지 정하는 규칙

역전파는 가중치마다 기울기를 알려 주고, 옵티마이저는 그것으로 가중치를 어떻게 바꿀지 정합니다. 그냥 SGD 는 기울기 반대쪽으로 정해진 걸음만큼 갑니다. Adam 같은 것은 지난 기울기도 기억해 더 알맞은 걸음을 고릅니다. 옵티마이저의 상태도 체크포인트에 저장해야 학습을 이어 갈 수 있습니다.

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PocketPal AI

휴대폰에서 인터넷 없이 작은 모델과 대화하는 앱

PocketPal AI 는 iPhone·안드로이드용 오픈소스 앱으로, GGUF 형식의 작은 언어 모델을 내려받아 휴대폰 안에서 돌려 인터넷 없이 대화하게 해 줍니다. llama.cpp 위에 llama.rn 으로 만들었습니다. 휴대폰 메모리가 작으니 작고 강하게 양자화한 모델이 잘 맞습니다.

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후속 학습

원문 표기 · Post-training

기본 학습 뒤 특정 행동을 더 가르치는 학습

사전 학습은 엄청난 데이터로 글을 이어 쓰는 법을 가르칩니다. 후속 학습은 그 뒤에 옵니다 — 예시 대화로 파인튜닝하고, 사람이나 자동 채점의 피드백으로 배우고, 도구 쓰기 같은 일을 연습합니다. 날것의 글 예측기가 쓸모 있는 도우미가 되고, 코딩 에이전트가 하네스와 함께 일을 잘하게 되는 단계입니다.

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Q4_K_M

GGUF 에서 흔히 고르는 4비트 양자화 방식

Q4_K_M 은 llama.cpp 의 "k-quant" 방식 가운데 하나입니다. 대부분의 가중치를 4비트쯤으로 저장하고 민감한 일부는 비트를 더 쓰며(M 은 중간), 가중치를 묶음으로 나눠 스케일을 함께 씁니다. 파일 크기와 품질 사이의 균형이 좋아 많이 고르며, 크기는 FP16 의 30% 쯤입니다.

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추천 시스템

원문 표기 · Recommender system

좋아할 만한 것을 예측해 골라 주는 AI

추천 시스템은 사람과 비슷한 사람들이 전에 한 일을 보고, 그 사람이 원할 만한 영상·노래·물건을 예측해 먼저 보여 줍니다. 대화하거나 글을 쓰지 않아도 가장 널리 쓰이는 AI 가운데 하나입니다. AI 가 ChatGPT 만이 아니라는 좋은 예입니다.

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회귀 계수

원문 표기 · Regression coefficient

회귀 모델이 입력마다 곱하는 학습된 숫자

선형 회귀는 가격 = a × 크기 + b 같은 식으로 예측합니다. a 와 b 는 학습하면서 데이터로 찾아내는 계수이며, 트리 깊이처럼 내가 고르는 설정과 달리 파라미터입니다. 계수는 그 입력이 1 늘 때 예측이 얼마나 움직이는지 보여 줍니다.

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규칙 기반 시스템

원문 표기 · Rule-based system

사람이 쓴 규칙대로만 판단하는 프로그램

규칙 기반 시스템은 "제목에 '공짜 돈'이 있으면 스팸"처럼 사람이 쓴 만약-그러면 규칙을 따릅니다. 데이터로 배우지 않아 설명하기 쉽지만, 아무도 생각하지 못한 경우에는 틀립니다. 머신러닝은 그 규칙을 예시에서 찾아냅니다. 둘 다 AI 에 들어갑니다.

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유사도

원문 표기 · Similarity

두 벡터·글이 얼마나 비슷한지 나타낸 값

유사도는 두 벡터가 얼마나 가까운지 잽니다. 가장 흔한 코사인 유사도는 방향을 견주어 1 이면 같은 방향, 0 이면 관계없음, −1 이면 반대입니다. 임베딩 검색이 이것으로 문서 순서를 매깁니다. 유사도가 높다는 것은 뜻이 가깝다는 것이지 두 문장이 같은 참말이라는 뜻은 아닙니다.

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fit

원문 표기 · scikit-learn fit

scikit-learn 의 모델 학습 함수

scikit-learn 에서는 모든 모델을 같은 방식으로 학습시킵니다 — model.fit(X, y) 가 입력 X 와 정답 y 로 배웁니다. 그다음 model.predict(X_new) 로 예측합니다. fit 은 학습용 데이터로만 하고 테스트 데이터는 마지막까지 남겨 두어야 점수가 부풀지 않습니다.

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끝 조건

원문 표기 · Stop condition

에이전트의 일이 끝났는지 확인할 수 있는 기준

끝 조건은 에이전트가 언제 멈출지 정하는 기준입니다. "tests/ 의 모든 테스트가 통과하고 페이지가 오류 없이 열린다"처럼 확인할 수 있게 적습니다. 에이전트는 단계마다 이 조건을 확인하고 참이 될 때까지 계속 일합니다. "더 좋게 해 줘" 같은 막연한 바람은 끝나지 않으므로, 오래 도는 루프에는 바퀴 수나 토큰 한도도 함께 정합니다.

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멈춤 토큰

원문 표기 · Stop token

"글이 여기서 끝난다"는 뜻의 특별한 토큰

멈춤 토큰은 글의 끝을 표시하는 특별한 토큰입니다. 학습할 때 모델은 예문마다 끝에 이 토큰을 보므로, 답이 어디서 끝나는지 배웁니다. 글을 만들 때는 이 토큰이 뽑히거나 길이 한도에 닿으면 프로그램이 멈춥니다. 이 토큰이 없으면 모델은 낱말을 끝없이 덧붙입니다.

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특수 토큰

원문 표기 · Special token

글 조각 대신 자리를 표시하는 예약 토큰

특수 토큰은 토크나이저가 글 조각이 아니라 할 일을 위해 남겨 둔 토큰입니다. [BOS] 는 글의 시작을, [EOS] 는 글의 끝을 알리고 모델이 EOS 를 내면 생성이 멈춥니다. [PAD] 는 빈자리를 채우고, [UNK] 는 토크나이저가 모르는 글자를 대신합니다. XSLM 은 줄바꿈을 실제 모델의 EOS 처럼 씁니다.

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safetensors

모델 가중치를 안전하게 저장하는 파일 형식

safetensors 는 모델의 가중치를 저장하는 파일 형식입니다. 파일에는 숫자와, 층마다 이름·데이터 형식·모양을 적은 작은 JSON 머리말만 들어 있습니다. 예전의 Python pickle 기반 형식은 파일을 열 때 숨은 코드가 실행될 수 있었지만 safetensors 는 그럴 수 없어서, Hugging Face 가 기본으로 씁니다.

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사전 학습

원문 표기 · Pre-training

언어모델 학습의 첫 단계이자 가장 큰 단계

사전 학습은 언어모델을 만드는 첫 단계로, 모델이 엄청난 양의 글에서 다음 토큰을 예측하도록 학습합니다. 이 단계에서 언어 전반을 폭넓게 다루게 되지만, 아직 지시를 잘 따르지는 못합니다. 그 뒤 지시 학습 같은 단계가 모델을 도우미로 다듬습니다.

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지시 학습(SFT)

원문 표기 · Instruction tuning (SFT)

지시를 따르도록 요청·답변 쌍으로 하는 추가 학습

지시 학습은 SFT(지도 파인튜닝)라고도 하며, 사전 학습을 마친 모델을 요청과 좋은 답변의 쌍으로 더 학습시킵니다. 그러면 모델이 글을 그냥 이어 쓰는 대신 사람이 묻는 방식에 맞춰 답하게 됩니다. 후속 학습의 한 부분입니다.

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Llama

Meta 가 가중치를 공개한 언어 모델 계열

Llama 는 Meta 가 만든 언어 모델 계열입니다. Meta 가 모델의 가중치를 공개하기 때문에, 누구나 Meta 의 라이선스 조건 안에서 내려받아 자기 컴퓨터에서 돌릴 수 있습니다. llama.cpp 와 Ollama 같은 도구도 처음에는 Llama 모델을 돌리는 것에서 시작했습니다.

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Qwen

알리바바가 만든 언어 모델 계열

Qwen 은 Alibaba Cloud 가 만든 언어 모델 계열입니다. 노트북용 작은 모델부터 서버용 큰 모델까지, 그리고 Qwen3-Coder 같은 코딩 모델까지 많은 Qwen 모델이 가중치를 공개한 오픈 모델로 나옵니다. OpenRouter 같은 서비스를 통해서도 쓸 수 있습니다.

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빈도 포화

원문 표기 · Term frequency saturation

낱말 검색에서 같은 낱말이 더 나와도 점수가 점점 덜 오르는 성질

BM25 같은 낱말 검색에서는 문서에 찾는 낱말이 자주 나올수록 점수가 오르지만, 한 번 더 나올 때마다 오르는 폭이 점점 줄어듭니다. 그래서 점수가 끝없이 커지지 않고 어느 높이에서 멈춥니다. 같은 낱말만 잔뜩 되풀이한 문서가 1등을 차지하지 못하게 하는 장치입니다.

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기준값

원문 표기 · Threshold

이 값을 넘으면 "예"로 판정하는 경계 숫자

분류기는 보통 최종 답 대신 점수를 냅니다. 기준값은 그 점수에 긋는 선으로, 넘으면 "예", 못 넘으면 "아니요"로 판정합니다. 기준값을 옮기면 양성으로 분류되는 예가 달라집니다 — 올리면 "예"라고 하는 일이 줄지만 더 신중해집니다. 점수 0.7 이 곧 70% 확률이라는 뜻은 아닙니다.

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토큰 예산

원문 표기 · Token budget

작업이나 에이전트 루프가 쓸 수 있는 토큰의 최대량

토큰 예산은 에이전트가 한 작업에 쓸 수 있는 토큰 수의 상한입니다. AI 서비스는 토큰 수로 요금을 매기므로, 토큰 예산은 곧 비용 한도이기도 합니다. 예산이 없는 루프는 밤새 돌며 돈을 쓸 수 있고, 예산이 떨어지면 목표를 다 이루지 못했어도 에이전트가 멈춥니다.

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검증 손실

원문 표기 · Validation loss

학습에 쓰지 않은 글로 잰 손실

학습하는 동안 숫자 두 개를 지켜봅니다. 학습 손실은 모델이 배우는 글로 재고, 검증 손실은 학습에 쓰지 않고 따로 둔 글로 잽니다. 학습 손실은 계속 내려가는데 검증 손실이 오르기 시작하면, 모델이 일반적인 규칙 대신 예문을 외우고 있다는 뜻이므로 거기서 멈추거나 모델을 줄입니다.

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Antigravity CLI

agy 명령으로 시작하는 Google 의 터미널용 코딩 에이전트

Antigravity CLI 는 터미널에서 도는 Google 의 코딩 에이전트입니다. 공식 페이지의 설치 스크립트로 설치하고, 프로젝트 폴더에서 agy 명령으로 시작합니다. 처음에는 브라우저가 열려 Google 계정으로 로그인합니다. Google 의 Gemini 모델을 쓰고, 클로드 코드·Codex 처럼 계획을 승인하면 파일을 읽고 고치고 실행합니다. 예전 Gemini CLI 사용자를 위한 이전 안내서도 나와 있습니다.

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Claude Cowork

파일과 앱에 걸친 여러 단계의 일을 맡기는 Claude 기능

Claude Cowork 는 Claude 데스크톱 앱에서 프로그래밍이 아닌 여러 단계의 일을 맡기는 기능입니다. 폴더 속 파일 정리, 영수증 더미를 표로 만들기, 여러 문서로 보고서 초안 쓰기 같은 일입니다. 폴더를 주고 원하는 결과를 말하면 단계를 계획하고 차례로 해 나가며, 나는 그 과정을 지켜볼 수 있습니다. 다른 에이전트처럼 결과는 내가 확인해야 하는 초안입니다.

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특성(Feature)

모델이 판단에 쓰는 입력 값 하나(예: 집 크기)

특성은 모델이 보는 입력 데이터의 한 가지 값입니다. 집값 모델이라면 집 크기·방 개수·역까지 거리가 특성이고, 표 데이터에서는 보통 열 하나가 특성 하나입니다. 어떤 특성을 넣느냐가 중요합니다 — 답과 상관없는 특성은 잡음이 되어 모델을 오히려 나쁘게 만들 수 있습니다.

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Hugging Face

AI 모델과 데이터를 함께 나누는 사이트·회사

Hugging Face 는 사람들이 AI 모델·데이터셋·작은 데모 앱을 올리고 내려받는 사이트입니다. 코드에 GitHub 가 있다면 AI 모델에는 Hugging Face 가 있는 셈입니다. 이 회사는 그 모델을 불러와 실행하는 Transformers 같은 오픈소스 파이썬 라이브러리도 만듭니다. 아주 작은 것부터 큰 것까지 많은 오픈 모델을 여기서 내려받습니다.

이미지 생성

원문 표기 · Image generation

글로 쓴 설명을 받아 AI 가 새 그림을 만드는 일

이미지 생성은 AI 모델이 글로 쓴 설명(프롬프트)을 새 그림으로 바꾸는 일이고, 많은 모델은 내가 준 그림을 고치기도 합니다. 대상·스타일·크기·바꾸면 안 되는 것을 설명하고, 한 번에 한 가지만 고치면 결과가 좋아집니다. 쓰기 전에 잘못된 글자·손가락 개수 같은 실수와, 사람·상표·화풍에 대한 권리를 확인합니다.

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이미지 인식

원문 표기 · Image recognition

사진 속에 무엇이 있는지 알아보는 AI 기술

이미지 인식은 사진을 보고 그 안에 무엇이 있는지 — 고양이, 정지 표지판, 손글씨 숫자 — 알아보는 AI 기술입니다. 보통 이름표가 붙은 사진을 많이 보고 학습한 딥러닝 신경망으로 합니다. 휴대폰은 이것으로 사진첩을 분류하고, 자동차는 도로 표지판을 읽습니다.

LoRA

모델은 얼려 두고 작은 덧붙임만 학습하는 값싼 파인튜닝

LoRA(Low-Rank Adaptation)는 큰 모델을 적은 비용으로 파인튜닝하는 방법입니다. 원래 가중치는 그대로 얼려 두고, 어댑터라고 부르는 작은 행렬만 새로 학습해 더합니다. 학습할 숫자가 훨씬 적어 GPU 메모리와 저장 공간이 적게 들고, 기본 모델 하나에 일마다 다른 작은 어댑터를 바꿔 끼울 수 있습니다.

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행렬 곱

원문 표기 · Matrix multiplication

두 숫자 표를 행과 열끼리 곱해 더하는 계산

행렬 곱은 두 행렬을 합치는 계산으로, 결과의 숫자 하나하나는 첫 행렬의 행 하나와 둘째 행렬의 열 하나를 칸끼리 곱해 모두 더한 값입니다. 안쪽 크기가 같아야 해서 4×3 행렬과 3×2 행렬을 곱하면 4×2 행렬이 됩니다. 신경망 안의 계산은 거의 다 행렬 곱이라, 이것을 한꺼번에 많이 하도록 만든 GPU 를 AI 에 씁니다.

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뉴런

원문 표기 · Neuron

신경망에서 가장 작은 계산 단위

인공 뉴런은 숫자 여러 개를 받아 각각 가중치를 곱하고, 편향과 함께 모두 더한 뒤, 그 합을 활성화 함수에 통과시킵니다. 뉴런을 여러 개 나란히 놓으면 층이 되고, 층을 쌓으면 신경망이 됩니다. 이름은 뇌의 신경세포에서 빌렸지만, 여기서 뉴런은 곱하고 더하는 계산일 뿐입니다.

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최적화

원문 표기 · Optimization

손실이 가장 작아지도록 모델의 숫자를 고쳐 나가는 일

머신러닝에서 최적화는 모델의 가중치를 조금씩 바꿔 손실 — 예측이 얼마나 틀렸는지 — 을 줄이는 일입니다. 보통 손실이 줄어드는 방향을 계산해 그쪽으로 조금 옮기는 경사 하강법을 씁니다. 최적화는 학습 데이터에 맞는 숫자를 찾을 뿐이라, 새 데이터에서 맞는다는 보장과는 다릅니다.

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출력 형식

원문 표기 · Output format

답을 목록·표·JSON·파일 중 어떤 꼴로 낼지 정한 것

출력 형식은 프롬프트에서 답의 모양을 정하는 부분입니다 — 글머리표 목록, 열을 정한 표, 키를 정한 JSON, 또는 파일입니다. 이것을 적어 두면 답을 다시 고쳐 쓸 일이 줄고, 프로그램이 결과를 바로 읽을 수 있습니다. 역할·목표·배경·예시·제약과 함께 좋은 프롬프트의 여섯 부분 가운데 하나입니다.

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양성

원문 표기 · Positive class

예/아니요 분류에서 모델이 찾으려는 "예" 쪽

답이 두 가지인 분류에서 양성은 찾으려는 쪽입니다 — 스팸 거르기에서는 스팸, 건강 검진에서는 병이 있음입니다. 양성은 좋다는 뜻이 아니라 "찾던 것이 나왔다"는 뜻일 뿐입니다. 정밀도·재현율·혼동 행렬은 모두 이 양성을 기준으로 셉니다.

scikit-learn

고전적인 머신러닝을 쉽게 쓰게 해 주는 파이썬 라이브러리

scikit-learn 은 분류·회귀·군집화·모델 평가 같은 고전적인 머신러닝을 위한 무료 파이썬 라이브러리입니다. 모든 모델을 같은 방식 — fit() 으로 배우고 predict() 로 답하기 — 으로 써서 처음 배우는 사람이 많이 씁니다. 큰 신경망을 학습시키는 용도는 아니고, 그런 일에는 PyTorch 를 씁니다.

토큰 ID

원문 표기 · Token ID

토크나이저가 어휘 목록에서 토큰마다 붙인 번호

토크나이저는 아는 토큰을 모두 번호 매겨 둔 어휘 목록을 가지고 있습니다. 토큰 ID 는 그 목록에서 토큰의 번호입니다. 모델은 글자를 보지 않고, 글을 토큰 ID 목록으로 바꿔 그 숫자로 계산한 뒤, 나온 ID 를 다시 글로 바꿉니다. 같은 낱말도 모델마다 ID 가 다를 수 있습니다.

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ChatGPT

OpenAI 가 만든 대화형 AI 서비스

ChatGPT 는 OpenAI 가 만들어 2022년 11월에 공개한 대화형 AI 서비스입니다. 질문을 입력하면 거대 언어 모델이 답을 쓰고, 첨부한 파일과 그림을 읽거나 기능을 켜 두면 웹 검색도 합니다. 답은 초안입니다 — 유창한 글도 틀릴 수 있으니 사실과 숫자는 직접 확인합니다.

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Gemini

Google 의 AI 모델 이름이자 그 모델로 만든 대화 앱

Gemini 는 Google 의 거대 언어 모델 이름이자, 그 모델로 만든 대화 앱의 이름입니다. 글뿐 아니라 그림·소리·영상도 받는 멀티모달 모델입니다. Google 의 코딩 에이전트인 Antigravity CLI 와 예전 Gemini CLI 도 Gemini 모델로 돕니다.

Grok

xAI 의 AI 모델 이름이자 그 모델로 만든 대화 앱

Grok 은 xAI 가 만든 거대 언어 모델의 이름이자, 그 모델로 만든 대화 앱(웹·휴대폰·X 안)의 이름입니다. Grok Build(Grok CLI 라고도 부릅니다)는 다른 것으로, 터미널에서 도는 xAI 의 코딩 에이전트입니다. 짧게 말해 Grok 은 모델, Grok CLI 는 그 모델을 쓰는 도구입니다.

SKILL.md

에이전트 스킬의 이름·설명·단계를 적는 파일

에이전트 스킬은 모두 SKILL.md 라는 파일이 든 폴더입니다. 맨 위 --- 줄 사이에 스킬 이름과, 언제 쓰는지 알려 주는 설명을 적고, 그 아래에 할 일을 보통 마크다운으로 적습니다. 에이전트는 처음에 이름과 설명만 읽고, 일이 필요할 때 나머지를 읽습니다. 같은 폴더에 스크립트와 참고 파일을 함께 둘 수 있습니다.

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Gemini CLI

Google 이 먼저 내놓은 터미널용 오픈소스 AI 에이전트

Gemini CLI 는 터미널에서 도는 Google 의 오픈소스 AI 에이전트로, Gemini 모델을 씁니다. 클로드 코드·Codex 처럼 파일을 읽고 명령을 실행하고 지시 파일을 따르며, 에이전트 스킬도 지원합니다. SONUB AI 강좌는 지금 Google 의 새 도구인 Antigravity CLI(agy)를 가르칩니다. Google 이 Gemini CLI 사용자를 위한 이전 안내서를 냈으니, 옛 안내를 따르기 전에 공식 페이지를 확인합니다.

리소스(Resources)

MCP 서버가 앱이 읽도록 내놓는 데이터

MCP 서버는 세 가지를 내놓을 수 있습니다 — 모델이 부르는 도구, 사용자가 고르는 프롬프트, 그리고 앱이 읽을 수 있는 데이터인 리소스입니다. 리소스는 파일·기록·메모 목록 같은 것이고, notes://shopping 처럼 저마다 주소(URI)가 있습니다. 도구는 일을 하고, 리소스는 내용만 건넵니다.

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Claude

Anthropic 이 만든 AI 모델과 대화 서비스

Claude 는 Anthropic 이 만든 거대 언어 모델의 이름이자, 웹·데스크톱·휴대폰에서 쓰는 대화 앱의 이름입니다. 클로드 코드는 다른 것입니다 — Claude 모델을 써서 내 파일로 일하는 하네스 프로그램입니다. 짧게 말해 Claude 는 모델이고, 클로드 코드는 그 모델을 감싼 도구입니다.

GitHub Copilot

코드 쓰기를 돕는 GitHub 의 AI 도우미

GitHub Copilot 은 GitHub 의 AI 코딩 도우미입니다. 코드 편집기에서는 입력하는 동안 다음 줄을 제안하고 채팅 창에서 질문에 답합니다. 에이전트 모드와 Copilot CLI 에서는 파일을 고치고 명령을 실행하기도 하며, 에이전트 스킬도 읽습니다. 제안은 추측이므로 직접 읽고 테스트합니다.

OpenCode

터미널에서 쓰는 오픈소스 AI 코딩 에이전트

OpenCode 는 터미널에서 도는 오픈소스 코딩 에이전트입니다. 클로드 코드·Codex 처럼 프로젝트를 읽고 파일을 고치고 명령을 실행하지만, 여러 회사의 모델을 골라 연결할 수 있습니다. 에이전트 스킬도 읽습니다.

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Grok CLI

xAI 의 터미널용 AI 코딩 에이전트(Grok Build)

Grok 은 xAI 가 만든 AI 모델의 이름입니다. Grok Build(Grok CLI 라고도 부릅니다)는 클로드 코드·Codex 처럼 터미널에서 도는 xAI 의 코딩 에이전트입니다. 공식 안내의 설치 스크립트나 전역 npm 패키지로 설치하고, 버전 명령으로 설치를 확인합니다.

Orca

여러 AI 코딩 에이전트를 나란히 돌리는 오픈소스 데스크톱 앱

Orca 는 클로드 코드·Codex·OpenCode 같은 AI 코딩 에이전트 여러 개를 한꺼번에 돌리는 오픈소스 데스크톱 앱입니다. 에이전트마다 자기 Git 워크트리에서 일해 변경이 서로 부딪치지 않고, 결과를 한 창에서 비교하고 검토합니다. 각 에이전트의 구독은 내 것을 씁니다.

알파고

원문 표기 · AlphaGo

구글 딥마인드가 만든 바둑 인공지능

알파고(AlphaGo)는 구글 딥마인드가 만든 바둑 프로그램입니다. 2016년 3월 세계 최정상급 기사인 이세돌 9단을 4승 1패로 이겨, 많은 전문가가 10년은 더 걸린다고 본 일을 해냈습니다. 딥러닝 신경망과 수 읽기 탐색을 함께 쓰고, 스스로와 대국하며 실력을 키웠습니다(강화 학습).

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이진 분류

원문 표기 · Binary classification

답이 딱 두 가지 중 하나인 분류

이진 분류는 답이 두 가지뿐인 분류 문제입니다 — 스팸/정상, 사기/정상, 병 있음/없음. 모델은 보통 0과 1 사이의 점수를 내고, 기준값으로 그 점수를 "예"나 "아니요"로 바꿉니다. 찾으려는 쪽을 양성이라고 부릅니다.

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다중 분류

원문 표기 · Multiclass classification

답이 셋 이상 가운데 하나인 분류

다중 분류에서는 입력마다 셋 이상의 범주 가운데 딱 하나를 고릅니다 — 고양이·강아지·토끼, 숫자 0~9 같은 것입니다. 모델이 범주마다 점수를 내면 소프트맥스가 확률로 바꾸고, 가장 높은 것이 답이 됩니다. 사진 한 장에 이름표가 여러 개 붙을 수 있다면 다른 문제(다중 레이블)입니다.

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생각의 사슬

원문 표기 · Chain-of-thought

모델에게 풀이 과정을 단계별로 적게 하는 프롬프트 기법

생각의 사슬(Chain-of-Thought, CoT)은 모델에게 마지막 답 전에 풀이 단계를 적게 하는 프롬프트 기법입니다 — 예를 들어 "단계별로 풀어 줘"라고 덧붙입니다. 언어모델은 토큰을 하나씩 만들기 때문에, 먼저 적은 단계가 다음 계산의 문맥이 되어 수학·논리 문제의 답이 좋아지는 경우가 많습니다. 적힌 단계는 글일 뿐, 답이 실제로 어떻게 계산됐는지 보장하는 기록은 아닙니다.

연쇄 법칙

원문 표기 · Chain rule

함수 안의 함수의 기울기는 기울기끼리 곱해 구한다는 미분 규칙

연쇄 법칙은 합성 함수의 기울기(미분)가 바깥 함수의 기울기와 안쪽 함수의 기울기를 곱한 값이라는 규칙입니다. 신경망은 함수를 길게 이어 붙인 것이라, 역전파는 출력에서 첫 층까지 거꾸로 가며 연쇄 법칙을 되풀이해 가중치 하나하나가 손실에 주는 영향을 구합니다. 작은 기울기를 여러 번 곱하면 기울기가 사라지고, 큰 기울기를 여러 번 곱하면 폭발하는 까닭도 여기에 있습니다.

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합성 함수

원문 표기 · Composite function

한 함수의 결과를 다른 함수에 넣어 만든 함수

합성 함수는 함수 안에 함수를 넣은 것입니다 — 먼저 g(x) 를 계산하고 그 결과를 f 에 넣으며, f(g(x)) 로 씁니다. 신경망은 커다란 합성 함수로, 층마다 앞 층의 결과를 받아 계산합니다. 이런 함수의 기울기는 연쇄 법칙으로 구합니다.

군집화

원문 표기 · Clustering

정답 없이 비슷한 데이터끼리 무리 짓기

군집화(클러스터링)는 아무도 이름표를 붙이지 않은 데이터를 비슷한 것끼리 무리 짓는 일입니다 — 예를 들어 손님을 사는 물건과 횟수에 따라 몇 무리로 나눕니다. 비지도 학습의 한 가지로, 알고리즘이 무리를 찾고 그 무리가 무슨 뜻인지는 사람이 정합니다. 무리 개수를 정해 주는 k-평균(k-means)이 흔한 방법입니다.

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혼동 행렬

원문 표기 · Confusion matrix

맞힘과 틀림을 종류별로 나누어 센 표

혼동 행렬은 분류기의 답과 실제 정답을 맞대어 센 표입니다. 예/아니요 문제라면 참 양성·거짓 양성·거짓 음성·참 음성 네 칸이 있습니다. 정확도·정밀도·재현율은 모두 이 네 칸의 수로 계산하므로, 이 표를 보면 모델이 얼마나 틀리는지뿐 아니라 어느 쪽으로 틀리는지도 알 수 있습니다.

거짓 양성

원문 표기 · False positive

모델은 "예"라고 했지만 실제 답은 "아니요"인 경우

거짓 양성은 잘못 울린 경보입니다 — 없는 것을 있다고 답한 경우로, 보통 메일이 스팸함에 가거나 건강한 사람이 병이 있다고 나오는 일입니다. 거짓 양성이 많으면 정밀도가 낮습니다. 이것이 거짓 음성보다 나쁜지는 그 일에서 각 실수가 얼마나 비싼지에 달렸습니다.

거짓 음성

원문 표기 · False negative

모델은 "아니요"라고 했지만 실제 답은 "예"인 경우

거짓 음성은 놓친 경우입니다 — 있었는데 모델이 잡아내지 못한 것으로, 스팸이 받은편지함에 들어오거나 검사가 병을 찾지 못하는 일입니다. 거짓 음성이 많으면 재현율이 낮습니다. 암 검진에서는 놓치는 것이 잘못 울린 경보보다 훨씬 비쌀 수 있어 재현율을 더 중요하게 봅니다.

재현율

원문 표기 · Recall

실제 정답 가운데 모델이 찾아낸 비율

재현율은 실제 양성 가운데 모델이 제대로 찾아낸 비율로, 참 양성 ÷ (참 양성 + 거짓 음성) 입니다. 재현율이 낮으면 놓치는 것이 많아 스팸이 받은편지함으로 많이 들어옵니다. 재현율을 올리면 보통 정밀도가 내려갑니다 — 더 많이 잡으려면 잘못 울리는 경보도 늘기 때문입니다.

정밀도

원문 표기 · Precision

모델이 "예"라고 한 것 가운데 정말 맞은 비율

정밀도는 모델이 "예"라고 답한 것 가운데 실제로 맞은 비율로, 참 양성 ÷ (참 양성 + 거짓 양성) 입니다. 정밀도가 낮으면 잘못 울리는 경보가 많아 멀쩡한 메일이 스팸함으로 갑니다. 기준을 엄격하게 하면 정밀도는 오르지만 보통 재현율이 내려갑니다. (컴퓨터에서 숫자 하나를 몇 비트로 적는지를 뜻하는 "정밀도"와는 다른 말입니다.)

F1 점수

원문 표기 · F1 score

정밀도와 재현율을 하나로 합친 점수

F1 점수는 정밀도와 재현율의 조화 평균으로, 2 × P × R ÷ (P + R) 입니다. 둘이 모두 높아야 높게 나오고, 하나만 좋고 다른 하나가 나쁘면 낮게 나옵니다. 그래서 범주의 수가 크게 다를 때 — 정확도만 보면 좋아 보여도 양성을 거의 놓치는 경우 — 에 쓸모가 있습니다.

조화 평균

원문 표기 · Harmonic mean

작은 값 쪽으로 크게 끌려가는 평균

두 수 a 와 b 의 조화 평균은 2ab ÷ (a + b) 입니다. 보통 평균과 달리 작은 쪽으로 강하게 끌려가서, 한 값이 높아도 다른 값이 낮으면 낮게 나옵니다. F1 점수가 정밀도와 재현율을 합칠 때 이 평균을 씁니다.

코사인 유사도

원문 표기 · Cosine similarity

두 벡터가 얼마나 같은 방향을 가리키는지 −1~1 로 잰 값

코사인 유사도는 길이는 무시하고 두 벡터 사이의 각도를 잽니다. 1 이면 같은 방향, 0 이면 상관없음(직각), −1 이면 정반대입니다. 임베딩 검색은 이것으로 질문과 뜻의 벡터가 같은 쪽을 가리키는 글을 찾습니다. 벡터가 가깝다는 것은 주제가 비슷하다는 뜻이지, 그 문장이 사실이라는 뜻은 아닙니다.

데이터 편향

원문 표기 · Data bias

학습 데이터가 한쪽으로 치우쳐 모델이 불공정해지는 문제

데이터 편향은 학습 데이터가 모델이 실제로 만날 사람이나 경우를 고르게 담지 못할 때 생깁니다. 모델은 그 치우침까지 배웁니다 — 예를 들어 한 집단의 사진이 적게 들어간 얼굴 인식 모델은 그 집단을 더 자주 틀립니다. 집단마다 결과를 따로 확인하고, 모델뿐 아니라 데이터를 고칩니다.

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딥 리서치

원문 표기 · Deep research

AI 가 여러 자료를 몇 분 동안 찾아 읽고 보고서를 써 주는 기능

딥 리서치(깊이 조사)는 ChatGPT·Gemini·Claude 같은 AI 대화 서비스의 기능으로, AI 가 몇 분 동안 웹 페이지를 여럿 찾아 읽은 뒤 출처 링크가 달린 보고서를 씁니다. 찾는 시간을 크게 줄여 주지만, 자료를 잘못 읽거나 잘못 옮길 수 있으니 중요한 주장은 링크를 열어 직접 확인합니다.

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딥페이크

원문 표기 · Deepfake

AI 로 진짜처럼 만든 가짜 영상·사진·목소리

딥페이크는 딥러닝으로 실제 사람처럼 보이거나 들리게 만든 가짜 영상·사진·목소리입니다. 같은 기술을 영화나 더빙에 정당하게 쓰기도 하지만, 남이 하지 않은 말을 지어내거나 사기를 치거나 실제 사람의 성적인 이미지를 만드는 데 쓰면 범죄가 될 수 있습니다. 충격적인 영상은 믿기 전에 출처부터 확인합니다.

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차원

원문 표기 · Dimension

벡터에 든 숫자의 개수

벡터의 차원은 그 안에 든 숫자의 개수로, [1.2, 0.5, 3.0] 은 3차원 벡터입니다. 숫자 하나하나를 축 하나의 위치로 보면 숫자 두 개는 평면 지도의 점, 세 개는 공간의 점이 됩니다. AI 의 임베딩은 수백~수천 차원인 경우가 많아 그림으로 그릴 수는 없지만 계산은 똑같이 합니다.

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에포크

원문 표기 · Epoch

학습 데이터 전체를 처음부터 끝까지 한 번 훑는 한 바퀴

에포크는 모델이 학습 데이터의 모든 예를 한 번씩 다 본 한 바퀴입니다. 학습은 보통 여러 에포크를 돕니다. 에포크마다 검증 데이터의 손실을 확인하고, 학습 손실은 내려가는데 검증 손실이 더 나아지지 않거나 오르면 에포크를 더 돌려도 모델이 외우기만 합니다.

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인공지능법

원문 표기 · EU AI Act

위험 수준에 따라 AI 를 규제하는 유럽연합의 법

유럽연합(EU)의 인공지능법(AI Act)은 2024년 8월 1일에 발효된, 이런 종류로는 처음인 포괄적 인공지능 법입니다. AI 를 위험 수준에 따라 나눠, 어떤 쓰임은 금지하고, 채용·신용 평가 같은 고위험 쓰임에는 엄격한 의무를 지우며, 그 밖에는 AI 가 만든 내용임을 알리는 것 같은 투명성 의무를 둡니다. 규정은 몇 해에 걸쳐 단계적으로 적용됩니다.

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전문가 시스템

원문 표기 · Expert system

사람 전문가가 적은 규칙으로 판단하던 초기 인공지능

전문가 시스템은 1970~80년대에 널리 쓰인 초기 인공지능으로, 사람 전문가가 "만약 ~이면 ~하라" 같은 규칙을 잔뜩 적어 넣어 만듭니다 — 예를 들어 병을 진단하는 규칙입니다. 어떤 규칙을 썼는지 설명할 수는 있었지만, 아무도 규칙을 적지 않은 경우에는 무너졌고 수천 개의 규칙을 최신으로 유지하기도 어려웠습니다. 데이터에서 규칙을 배우는 머신러닝이 대부분 그 자리를 이어받았습니다.

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얼굴 인식

원문 표기 · Face recognition

사진 속 얼굴이 누구인지 알아보는 AI 기술

얼굴 인식은 사진에서 얼굴을 찾아 알고 있는 사람과 맞춰 보는 AI 기술로, 휴대폰이 얼굴을 보고 잠금을 푸는 것이 그 예입니다. 얼굴을 벡터로 바꿔 벡터끼리 비교하는 방식으로 합니다. 학습 사진에 적게 들어간 집단에서는 더 자주 틀릴 수 있고, 공공장소의 사람에게 쓰면 개인정보와 법의 문제가 생깁니다.

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생성형 인공지능

원문 표기 · Generative AI

글·그림·소리·영상을 새로 만들어 내는 AI

생성형 인공지능은 분류나 예측만 하는 대신 글·그림·음악·목소리·영상·코드 같은 새 내용을 만들어 내는 AI 입니다. 대화형 도우미와 이미지 생성기가 그 예입니다. 결과는 학습 데이터의 패턴으로 만든 것이라, 자신 있게 들려도 틀릴 수 있습니다(환각).

지식 증류

원문 표기 · Knowledge distillation

큰 모델을 흉내 내도록 작은 모델을 학습시키는 방법

지식 증류는 작은 "학생" 모델이 정답만이 아니라 큰 "선생" 모델의 출력을 따라 하도록 학습시키는 방법입니다. 학생은 정보가 더 많은 선생의 확률 점수 전체를 보고 배우므로, 훨씬 작고 빠르면서도 선생에 가까운 성능을 내는 경우가 많습니다. 정확도를 조금 내주고 속도와 비용을 얻는 설계 선택입니다.

레이블

원문 표기 · Label

학습 데이터마다 붙인 정답 이름표

레이블(라벨)은 학습 데이터 하나하나에 붙인 정답 이름표입니다 — 고양이 사진에는 "고양이", 스팸 메일에는 "스팸", 집 기록에는 가격. 지도 학습에는 레이블이 꼭 필요하고, 그 품질이 모델의 한계가 됩니다 — 틀리거나 들쭉날쭉한 레이블은 틀린 답을 가르칩니다. 레이블 붙이기는 사람이 손으로 하는 느린 일인 경우가 많습니다.

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지도 학습

원문 표기 · Supervised learning

정답 이름표가 붙은 예로 배우는 학습

지도 학습에서는 모델이 정답(레이블)과 짝지은 예로 배웁니다 — "고양이"·"강아지"가 적힌 사진, 가격이 적힌 집 기록 같은 것입니다. 정답에 맞도록 스스로를 고친 뒤 새 예의 답을 예측합니다. 분류와 회귀가 대표적인 두 갈래입니다. 레이블이 붙은 데이터가 많이 필요하고, 보통 그것이 가장 비싼 부분입니다.

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비지도 학습

원문 표기 · Unsupervised learning

정답 없이 데이터 속 구조를 스스로 찾는 학습

비지도 학습은 레이블이 없는 데이터에서 구조를 스스로 찾습니다 — 비슷한 것끼리의 무리(군집화), 튀는 데이터, 데이터를 더 간단히 나타내는 방법 같은 것입니다. 레이블을 붙이기 너무 비쌀 때 쓸모가 있습니다. 찾아낸 무리에는 이름이 없어서, 무슨 뜻인지는 사람이 정합니다.

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강화 학습

원문 표기 · Reinforcement learning

행동해 보고 받은 보상으로 좋은 행동을 익히는 학습

강화 학습에서는 에이전트가 환경 속에서 행동해 보고, 그 결과로 보상이나 벌점을 받습니다. 여러 번 해 보며 길게 봐서 보상이 가장 큰 행동을 익힙니다. 알파고가 스스로와 대국하며 이렇게 실력을 키웠고, RLHF 는 이것으로 대화 모델의 답하는 방식을 다듬습니다. 보상을 잘못 설계하면 엉뚱한 행동을 배웁니다.

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보상 모델

원문 표기 · Reward model

두 답 가운데 사람이 더 좋아할 쪽에 점수를 매기는 모델

보상 모델은 사람이 두 답 가운데 더 나은 쪽을 고른 비교 자료로 학습합니다. 그래서 어떤 답이든 점수를 매길 수 있게 되고, 강화 학습에서 사람의 판단을 대신합니다. 허점이 있으면 문제가 됩니다 — 언어모델이 정말 나아지는 대신 길고 듣기 좋은 답처럼 보상 모델만 기쁘게 하는 법을 배울 수 있습니다.

RLHF

사람의 선택을 보상으로 삼아 모델을 다듬는 학습

RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 사람의 선호로 언어모델을 다듬는 방법입니다. 보통 ① 좋은 예시 답으로 모델을 파인튜닝하고, ② 사람이 두 답을 비교해 고른 자료로 보상 모델을 만든 뒤, ③ 보상 모델이 높게 매기는 답을 쓰도록 강화 학습을 시킵니다. 대화형 도우미가 지시를 따르고 공손하게 답하는 큰 까닭이 이것입니다.

모델 카드

원문 표기 · Model card

모델의 용도·데이터·한계를 정리한 짧은 문서

모델 카드는 모델과 함께 공개하는 문서입니다. 모델을 어디에 쓰고 어디에 쓰면 안 되는지, 어떤 데이터로 학습했는지, 어떻게 평가했는지, 알려진 한계와 편향, 라이선스를 적습니다. 다른 사람이 그 모델이 자기 일에 맞는지 판단하게 돕습니다. Hugging Face 의 모델에는 보통 모델 카드가 붙어 있습니다.

n-그램

원문 표기 · n-gram

앞 n−1개 낱말을 세어 다음 낱말을 맞히는 모델

n-그램 모델은 글에서 앞 n−1개 낱말 다음에 어떤 낱말이 몇 번 왔는지 세고, 그 횟수를 확률로 바꿉니다. 바이그램(n = 2)은 앞 낱말 하나, 트라이그램은 둘을 봅니다. 빠르고 이해하기 쉽지만 그보다 앞은 쓰지 못하고, 본 적 없는 낱말 이어짐에는 확률을 주지 못합니다 — 신경망 언어모델이 넘어선 한계입니다.

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수치 미분

원문 표기 · Numerical differentiation

입력을 아주 조금 바꿔 보며 기울기를 어림하는 방법

수치 미분은 입력에 아주 작은 값 h 를 더해 출력이 얼마나 바뀌는지 보고 기울기를 어림합니다: (f(x + h) − f(x)) ÷ h. 간단해서 검산에 쓸모 있지만 근삿값일 뿐이고, 파라미터마다 계산을 한 번씩 더 해야 해서 가중치가 수백만 개인 모델에는 너무 느립니다. 그래서 딥러닝 프레임워크는 자동 미분을 씁니다.

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온디바이스 AI

원문 표기 · On-device AI

서버 없이 휴대폰·노트북 안에서 바로 돌리는 AI

온디바이스 AI 는 데이터를 서버로 보내지 않고 내 휴대폰·노트북 같은 기기 안에서 모델을 돌립니다. 데이터가 밖으로 나가지 않고, 인터넷 없이도 되며, 네트워크 지연 없이 답합니다. 대신 메모리·속도·배터리가 모자라서 모델이 작고 양자화된 경우가 많아, 가장 큰 클라우드 모델만큼 하지는 못합니다.

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퍼플렉서티

원문 표기 · Perplexity

언어모델이 다음 토큰을 얼마나 헷갈려 하는지 나타내는 값

퍼플렉서티는 언어모델이 글을 얼마나 잘 예측하는지 재는 값으로, 낮을수록 좋습니다. 값이 10 이면 모델이 걸음마다 평균적으로 토큰 10개 가운데 고르게 하나를 고르는 것만큼 헷갈린다는 뜻입니다. 손실에서 바로 나오는 값입니다(평균 손실을 e 의 지수로 올린 값). 낮다는 것은 예측을 잘한다는 뜻이지, 글이 참이거나 쓸모 있다는 뜻은 아닙니다.

위치 인코딩

원문 표기 · Positional encoding

토큰마다 몇 번째인지 알려 주는 숫자를 더하는 방법

어텐션만으로는 입력을 토큰 꾸러미로 볼 뿐 순서를 알 수 없습니다. 위치 인코딩은 첫째·둘째·셋째 같은 자리를 숫자로 만들어 토큰의 임베딩에 더해 이 문제를 풉니다. 이것이 없으면 트랜스포머에게 "개가 사람을 문다"와 "사람이 개를 문다"가 똑같아 보입니다.

오차

원문 표기 · Prediction error

예측값과 정답의 차이

오차는 예측값에서 정답을 뺀 값입니다. 학습에서는 보통 오차를 제곱해 평균을 내어(평균 제곱 오차) 손실로 삼습니다 — 그래서 크게 빗나간 것이 훨씬 무겁게 세어지고, 플러스와 마이너스 오차가 서로 지워지지 않습니다. 모델은 그 평균이 작아지도록 가중치를 고칩니다.

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가지치기

원문 표기 · Pruning

학습된 모델에서 덜 중요한 가중치를 잘라 가볍게 하는 방법

가지치기(프루닝)는 학습된 모델의 출력에 영향이 적은 가중치나 연결을 잘라 모델을 작게, 때로는 빠르게 만드는 방법입니다. 이름은 나무에서 필요 없는 가지를 치는 원예에서 왔습니다. 너무 많이 자르면 정확도가 떨어져서 보통 짧게 다시 학습시킵니다. 양자화·지식 증류와 함께 모델을 줄이는 방법의 하나입니다.

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재현성

원문 표기 · Reproducibility

같은 데이터·코드로 다시 돌려 같은 결과를 얻을 수 있는 성질

실험은 다른 사람이 같은 데이터·코드·설정으로 다시 돌려 같은 결과를 얻을 수 있을 때 재현성이 있습니다. 그러려면 데이터 버전, 코드 버전, 라이브러리와 파이썬 버전, 난수 시드, 실행한 명령을 그대로 적어 둡니다. 그래도 GPU 계산은 실행할 때마다 조금씩 다를 수 있습니다.

규칙 기반 챗봇

원문 표기 · Rule-based chatbot

사람이 정해 둔 규칙대로만 답하는 챗봇

규칙 기반 챗봇은 입력한 말을 사람이 적어 둔 규칙 — 핵심 낱말이나 패턴 — 과 맞춰 보고 정해 둔 답을 돌려줍니다. 예측하기 쉽고 값싸며, if 문 몇 개로도 만들 수 있습니다. 하지만 새 답을 만들어 내는 LLM 챗봇과 달리 규칙 밖의 말은 다루지 못합니다.

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음성 모델

원문 표기 · Speech model

글을 말소리로, 말소리를 글로 바꾸는 AI 모델

음성 모델은 말소리를 다루는 AI 모델로, 글을 목소리로 바꾸거나(음성 합성) 목소리를 글로 바꿉니다(음성 인식). 작은 음성 모델은 내 기기에서 돌 수 있습니다 — SONUB 의 읽어 주기 목소리도 음성 모델을 한 번 내려받으면 내 기기에서 글을 소리로 바꾸고, 대화 메시지는 여전히 언어모델 서비스로 갑니다.

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전치 행렬

원문 표기 · Transpose

행과 열을 서로 바꾼 행렬

전치 행렬은 행렬의 행과 열을 맞바꾼 것으로, 1행이 1열이 되는 식입니다. m × n 행렬은 n × m 이 되고 Aᵀ 로 적습니다. 행렬 곱 전에 모양을 맞출 때 늘 씁니다 — 예를 들어 어텐션은 쿼리 행렬에 전치한 키 행렬을 곱합니다.

튜링 테스트

원문 표기 · Turing test

기계의 대화가 사람과 구별되지 않는지 가리는 시험

1950년 앨런 튜링은 심사위원이 숨은 사람 하나, 숨은 기계 하나와 글로 대화해서 어느 쪽이 기계인지 확실히 가려내지 못하면 기계가 통과하는 "이미테이션 게임"을 제안했습니다. 이것을 튜링 테스트라고 부릅니다. 통과는 기계가 사람의 대화를 흉내 낼 수 있다는 뜻일 뿐, 이해하거나 느끼거나 의식이 있다는 뜻은 아닙니다.

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과소적합

원문 표기 · Underfitting

학습한 데이터조차 잘 맞히지 못하는 상태

과소적합은 모델이 너무 단순하거나 덜 학습해서 규칙을 잡지 못해, 자기 학습 데이터에서도 많이 틀리는 상태입니다. 학습 데이터에 너무 꼭 맞춘 과적합의 반대입니다. 더 큰 모델, 더 나은 특성, 더 긴 학습으로 고칩니다.

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XAI

모델이 왜 그런 답을 냈는지 보여 주는 설명 가능한 인공지능

XAI(Explainable AI, 설명 가능한 인공지능)는 모델이 왜 그런 답을 냈는지 — 예를 들어 어떤 낱말이나 픽셀이 가장 중요했는지 — 사람이 볼 수 있게 하는 방법들의 분야입니다. 대출·채용·의료처럼 결정이 사람에게 영향을 주는 곳에서 특히 필요하고, 실수나 불공정한 이유를 찾아 설명하게 해 줍니다. 설명도 근삿값이라 확인이 필요합니다.

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Amazon Bedrock

여러 회사의 AI 모델을 하나의 API 로 쓰게 해 주는 AWS 서비스

Amazon Bedrock 은 AWS 의 클라우드 서비스로, 기업이 Anthropic 의 Claude 를 비롯한 여러 회사의 AI 모델을 AWS 의 요금·보안 설정으로 부를 수 있게 합니다. 클로드 코드도 Anthropic 계정 대신 Bedrock 을 거쳐 Claude 를 쓰도록 설정할 수 있지만, 그러면 claude.ai 로그인이 필요한 일부 기능은 쓸 수 없습니다.

승인 정책

원문 표기 · Approval policy

에이전트가 언제 나에게 허락을 물어야 하는지 정하는 Codex 설정

Codex 에서 샌드박스는 에이전트가 기술적으로 할 수 있는 범위(파일 쓰기·네트워크)를, 승인 정책은 언제 멈추고 나에게 물을지를 정합니다. on-request 는 샌드박스 밖이 필요할 때 묻고, never 는 묻지 않아 스크립트나 격리된 컨테이너에 맞습니다. 둘을 함께 정합니다. -a 옵션이나 config.toml 의 approval_policy 로 고릅니다.

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workspace-write

작업 폴더 안에서만 고치고 실행하는 Codex 샌드박스 모드

workspace-write 는 Codex 의 샌드박스 모드입니다. 에이전트는 작업 폴더 안에서만 파일을 고치고 명령을 실행하며, 네트워크는 기본으로 꺼져 있고 .git·.codex 같은 폴더는 쓰지 못합니다. Git 저장소에서는 on-request 승인 정책과 함께 이것을 흔히 씁니다. 다른 모드는 read-only(읽기만)와 danger-full-access 입니다.

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danger-full-access

샌드박스 없이 무엇이든 하게 하는 Codex 모드

danger-full-access 는 Codex 의 샌드박스를 끕니다 — 에이전트가 내 사용자의 모든 권한으로 어떤 파일이든 읽고 쓰고 네트워크도 씁니다. 명령 하나만 잘못돼도 데이터가 지워지거나 새어 나갈 수 있으니, 버려도 되는 격리된 컨테이너나 가상 머신 안에서만 씁니다.

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config.toml

Codex 의 설정 파일 ~/.codex/config.toml

config.toml 은 Codex 가 기본 설정을 두는 파일로, 홈 폴더의 ~/.codex/config.toml 에 있습니다. 매번 붙이던 옵션 — 모델, 생각하는 정도, 승인 정책, 샌드박스 모드, MCP 서버 — 을 여기에 한 번 적어 두면 기본값이 됩니다. TOML 형식이라 키 = 값 줄과 [구역] 제목으로 씁니다.

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프로필

원문 표기 · Profile

-p 로 골라 쓰는 이름 붙은 Codex 설정 묶음

Codex 프로필은 한 종류의 일에 맞춘 설정 묶음에 이름을 붙인 것입니다 — 예를 들어 샌드박스를 엄격하게 한 읽기 전용 "review" 프로필입니다. 기본값은 config.toml 에 두고, codex -p <이름> 으로 그 실행에만 프로필의 설정을 씁니다. 같은 옵션을 매번 입력할 일이 줄어듭니다.

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codex cloud

Codex 일을 OpenAI 클라우드에서 돌리고 결과를 내 컴퓨터에 적용하는 기능

codex cloud 는 일을 내 컴퓨터가 아니라 OpenAI 의 클라우드 환경에서 도는 Codex 에게 맡깁니다. 내 컴퓨터를 쓰지 않으므로 여러 일을 동시에 맡기고, 끝난 결과 가운데 원하는 것만 고를 수 있습니다. codex apply 는 클라우드 일의 변경을 내 저장소로 가져오고, 다른 diff 처럼 검토합니다.

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streamable HTTP

원문 표기 · Streamable HTTP

원격 MCP 서버가 HTTP 로 주고받는 방식

MCP 서버는 크게 두 가지로 연결됩니다. 로컬 서버는 내 컴퓨터에서 돌며 표준 입력·출력(stdio)으로 주고받습니다. 원격 서버는 다른 곳에서 돌며 HTTP 로 주고받는데, 지금의 표준 방식을 streamable HTTP 라고 부릅니다 — 서버가 답을 한꺼번에 보내거나 나눠서 흘려보낼 수 있습니다. 주소(URL)를 주어 더합니다.

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교차 검토

원문 표기 · Cross-review

한 에이전트가 끝낸 일을 다른 AI·사람이 확인하게 하기

교차 검토는 한 에이전트가 일하고 다른 쪽 — codex review 같은 다른 AI, 서브 에이전트, 사람 — 이 그것을 확인하는 것입니다. 놓치는 곳이 다른 두 번째 확인자가, 첫 에이전트가 되풀이하는 실수나 "다 끝났다"는 주장을 잡아냅니다. 에이전트로 일할 때의 습관이지, 교차 검증 같은 통계 방법이 아닙니다.

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미리 학습된 가중치

원문 표기 · Pretrained weights

다른 사람이 이미 학습해 둔 모델의 숫자

미리 학습된 가중치는 누군가 이미 학습시킨 모델의 숫자를 내려받을 수 있는 파일로 공개한 것입니다. 이것에서 시작하면 처음부터 학습하는 큰 비용을 아끼고, 파인튜닝으로 내 일에 맞출 수 있습니다. SONUB XSLM 과정은 일부러 이것을 쓰지 않습니다 — 코드를 직접 쓰고 숫자를 모두 직접 학습시켜, 그 숫자가 어디서 오는지 보게 합니다.

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점진적 공개

원문 표기 · Progressive disclosure

처음엔 조금만, 필요할 때 더 읽는 방식

에이전트는 스킬을 점진적 공개 방식으로 세 단계에 걸쳐 읽습니다 — ① 처음에는 스킬마다 이름과 설명만, ② 일이 맞으면 SKILL.md 전체를, ③ 필요할 때만 폴더 속 스크립트와 참고 파일을 읽습니다. 그래서 스킬을 많이 설치해도 컨텍스트 창이 차지 않습니다.

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리서치 미리보기

원문 표기 · Research preview

완성 전에 먼저 써 보도록 연 기능의 초기 단계

리서치 미리보기는 새 기능을 다 만들기 전에 사람들이 써 보고 의견을 보내도록 먼저 연 단계입니다. 나중에 바뀌거나 제한이 있거나 없어질 수 있어서, 아직 중요한 일에는 기대지 않습니다. Anthropic 은 클로드 코드의 채널 같은 기능에 이 표시를 붙입니다.

Cursor

VS Code 를 바탕으로 만든 AI 코드 편집기

Cursor 는 AI 가 들어 있는 코드 편집기로, Anysphere 라는 회사가 VS Code 를 바탕으로 만들어 화면과 확장이 낯익습니다. 입력하는 동안 코드를 제안하고, 프로젝트에 대한 질문에 답하며, 여러 파일을 한꺼번에 고치는 에이전트 모드가 있습니다. 에이전트 스킬과 AGENTS.md 도 읽습니다. (글자 입력 위치를 가리키는 커서와는 다른 말입니다.)

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Goose

Block 이 처음 공개한 오픈소스 AI 에이전트

Goose 는 결제 회사 Block 이 처음 공개한 오픈소스 AI 에이전트로, 내 컴퓨터에서 데스크톱 앱이나 터미널로 돕니다. 여러 회사의 모델을 골라 쓰고 MCP 로 도구에 연결합니다. 에이전트 스킬도 읽습니다.

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Kiro

명세를 먼저 쓰고 만드는 AWS 의 AI 코딩 편집기

Kiro 는 AWS(Amazon Web Services)가 만든 AI 코딩 편집기입니다. 대화와 코드를 고치는 에이전트 말고도, 에이전트가 만들기 전에 요구 사항·설계·할 일 목록을 담은 명세(spec)를 먼저 쓰도록 이끕니다. 에이전트 스킬도 읽습니다.

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Junie

JetBrains 의 AI 코딩 에이전트

Junie 는 IntelliJ IDEA·PyCharm·PhpStorm 같은 코드 편집기를 만드는 JetBrains 의 AI 코딩 에이전트입니다. 그 편집기 안에서 일을 계획하고, 파일을 고치고, 테스트를 돌립니다. 에이전트 스킬도 읽습니다.

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Kimi

Moonshot AI 의 AI 모델 이름(터미널 코딩 도구도 있음)

Kimi 는 중국 회사 Moonshot AI 가 만든 AI 모델과 대화 앱의 이름입니다. 일부 Kimi 모델은 가중치까지 공개되어 있습니다. Moonshot AI 는 명령줄 코딩 에이전트도 내놓아, 터미널에서 돌릴 수 있는 AI 도구 목록에 Kimi 가 함께 나옵니다.

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Amp

Sourcegraph 에서 시작한 AI 코딩 에이전트

Amp 는 코드 검색 회사 Sourcegraph 에서 시작한 AI 코딩 에이전트입니다. 터미널과 코드 편집기에서 돌며, 클로드 코드·Codex 처럼 프로젝트를 읽고 파일을 고치고 명령을 실행합니다. 에이전트 스킬도 읽습니다.

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OpenHands

소프트웨어 개발용 오픈소스 AI 에이전트

OpenHands(예전 이름 OpenDevin)는 소프트웨어 개발 AI 에이전트를 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 에이전트가 샌드박스 안에서 코드를 쓰고, 명령을 실행하고, 웹을 둘러봅니다. 내 컴퓨터나 서버에 직접 설치해 쓸 수 있습니다. 에이전트 스킬도 읽습니다.

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Roo Code

VS Code 에 넣는 오픈소스 AI 코딩 에이전트 확장

Roo Code 는 VS Code 에 AI 코딩 에이전트를 더하는 오픈소스 확장입니다. 내가 승인하면 파일을 읽고 고치고 터미널 명령을 실행하며, 어느 회사의 모델을 쓸지 내가 고릅니다. 에이전트 스킬도 읽습니다.

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Laravel Boost

AI 에이전트가 Laravel 프로젝트를 잘 다루게 돕는 패키지

Laravel Boost 는 Laravel 팀이 AI 코딩 에이전트를 위해 만든 공식 패키지입니다. Laravel 프로젝트에 설치하면 에이전트에게 앱을 살펴보는 도구(라우트·데이터베이스 구조·로그)가 든 MCP 서버, Laravel 에 맞춘 지침, 프로젝트가 쓰는 패키지 버전의 문서 검색을 줍니다. 에이전트 스킬과도 함께 씁니다.

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자동 미분

원문 표기 · Automatic differentiation

기울기를 라이브러리가 대신 구해 주는 기능

신경망을 학습하려면 손실에 대한 모든 가중치의 기울기가 필요합니다. 자동 미분은 계산을 하는 동안 단계마다 기록해 두었다가, 그 기록을 거꾸로 따라가며 연쇄 법칙으로 기울기를 정확히 구합니다. PyTorch 에서는 이 기능을 autograd 라고 부르며, 사람은 앞으로 가는 계산만 쓰면 됩니다.

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편향(bias)

원문 표기 · Bias term

뉴런의 합에 더하는 숫자 — 가중치처럼 학습된다

뉴런은 입력마다 가중치를 곱해 더한 뒤 숫자 하나를 더 더하는데, 이것이 편향입니다. 편향 덕분에 입력이 모두 0 이어도 0 이 아닌 답을 낼 수 있고, 뉴런이 얼마나 쉽게 반응할지가 옮겨집니다. 편향도 파라미터라서 학습할 때 가중치와 함께 고쳐집니다.

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정확도(accuracy)

원문 표기 · Accuracy (model)

전체 예 가운데 모델이 맞힌 비율

정확도는 맞게 예측한 수를 전체 예의 수로 나눈 값입니다. 읽기 쉽지만 한쪽 답이 훨씬 많을 때는 속을 수 있습니다 — 메일 100통 중 99통이 정상이면 늘 "정상"이라고만 답하는 모델도 99% 가 나옵니다. 그래서 정밀도·재현율을 함께 봅니다.

Agent Skills

스킬을 SKILL.md 폴더로 묶는 방법을 정한 열린 표준

Agent Skills 는 agentskills.io 에서 관리하는 열린 형식으로, 스킬을 어떻게 담는지 정합니다 — 이름과 설명을 머리말에 적은 SKILL.md 파일이 든 폴더에, 필요하면 스크립트와 참고 파일을 더합니다. 형식이 공통이라 같은 스킬 폴더를 클로드 코드·Codex 등 여러 코딩 에이전트가 함께 씁니다. 표준은 형식만 정할 뿐 스킬이 안전한지는 확인하지 않습니다.

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마켓플레이스

원문 표기 · Marketplace

클로드 코드 플러그인을 골라 설치하는 목록

플러그인 마켓플레이스는 스킬·서브 에이전트·훅·MCP 서버를 묶은 플러그인의 목록이 든 저장소입니다. 마켓플레이스를 한 번 추가하면 그 안의 플러그인을 명령 하나로 설치하고, 팀이 같은 도구를 함께 쓰고 업데이트할 수 있습니다. 플러그인은 내 컴퓨터에서 코드를 실행할 수 있으니 믿을 수 있는 마켓플레이스만 추가합니다.

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Stop 훅

원문 표기 · Stop hook

에이전트가 멈추려 할 때 실행되는 스크립트

Stop 훅은 에이전트가 자기 차례를 마치고 멈추려 할 때마다 클로드 코드가 실행하는 훅입니다. 스크립트는 일을 확인하고 멈춤을 막아 에이전트를 다시 일하게 할 수 있습니다. Ralph Loop 가 이렇게 만들어졌습니다 — 훅이 멈춤을 붙잡고, 완료 문구가 나오거나 한도에 닿을 때까지 같은 프롬프트를 다시 넣습니다.

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Claude Desktop

컴퓨터에 설치하는 Claude 앱

Claude Desktop 은 macOS·Windows 용 Claude 앱입니다. 대화 말고도 내 컴퓨터의 MCP 서버에 연결해 내가 허락한 도구·파일을 Claude 가 쓰게 할 수 있고, 터미널을 열지 않고 클로드 코드·Cowork 일을 맡길 수도 있습니다. MCP 의 말로는 호스트입니다.

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Claude Agent SDK

클로드 코드의 하네스로 나만의 에이전트를 만드는 라이브러리

Claude Agent SDK 는 클로드 코드를 움직이는 하네스 — 에이전트 루프·도구·권한·컨텍스트 관리 — 를 Python·TypeScript 라이브러리로 떼어 낸 것입니다. 이것을 쓰면 그 반복을 직접 짜지 않고도 파일을 읽고 명령을 실행하고 도구를 부르는 나만의 에이전트를 만들 수 있습니다. 옛 이름은 Claude Code SDK 입니다.

적응형 추론

원문 표기 · Adaptive thinking

걸음마다 먼저 생각할지, 얼마나 생각할지 모델이 정하는 방식

적응형 추론에서는 모델이 걸음마다 답하기 전에 생각할지, 얼마나 오래 생각할지를 스스로 정합니다 — 쉬운 걸음은 빨리, 어려운 걸음은 길게 생각합니다. 생각 토큰의 수를 정해 주는 대신 노력 수준으로 전체 양을 조절합니다 — 높이면 더 생각하고 깊이 따지며, 낮추면 더 빠르고 쌉니다. 일부 모델만 지원합니다.

생각 토큰

원문 표기 · Thinking tokens

모델이 답을 쓰기 전에 생각하는 데 쓰는 토큰

생각 토큰은 추론 모델이 답을 내기 전에 문제를 풀어 가며 쓰는 토큰입니다. 다른 토큰처럼 요금이 매겨지고 컨텍스트도 차지합니다. 생각 예산은 쓸 수 있는 생각 토큰의 상한입니다. 클로드 코드에서는 노력 수준으로 생각의 양을 조절하고, 예산이 정해진 모델에서는 MAX_THINKING_TOKENS 설정으로 상한을 정합니다.

bypassPermissions

모든 확인을 끄는 클로드 코드 권한 모드

bypassPermissions 는 클로드 코드가 전혀 묻지 않고 파일을 고치고 명령을 실행하는 권한 모드이고, --dangerously-skip-permissions 옵션으로 시작하면 이 모드가 됩니다. 잘못되거나 해로운 명령도 막는 것이 없으니, 인터넷이 막히고 망가져도 괜찮은 컨테이너나 가상 머신에서만 씁니다.

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메모리 파일

원문 표기 · Memory file

클로드 코드가 세션마다 처음에 읽는 지시 파일

클로드 코드에서 메모리는 세션을 시작할 때마다 읽는 지시 파일 — CLAUDE.md(또는 AGENTS.md)와 자동 메모리의 메모 — 을 말합니다. 아무것도 부탁하기 전에 컨텍스트에 실리므로 첫 메시지부터 컨텍스트 창의 일부를 차지합니다. 그래서 짧게 둡니다. 이 메모리는 디스크의 글 파일이지, 컴퓨터의 RAM 이 아닙니다.

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ultrathink

부탁에 넣으면 그 차례만 더 깊이 생각하게 하는 낱말

부탁에 ultrathink 를 넣으면 클로드 코드가 그 한 차례만 더 깊이 생각합니다 — 세션의 나머지에 쓰는 모델이나 노력 수준은 그대로입니다. 까다로운 버그나 설계 결정처럼 어려운 한 걸음에 쓰기 좋습니다. 더 생각하는 만큼 시간이 걸리고 토큰을 더 씁니다.

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Claude in Chrome

Claude 가 내 Chrome 에서 페이지를 열고 눌러 보며 확인하게 하는 확장

Claude in Chrome 은 브라우저 확장입니다. 클로드 코드와 연결하면 Claude 가 내 Chrome 에서 직접 페이지를 열고, 클릭하고, 입력하고, 콘솔 오류를 읽으므로 코드를 고친 뒤 화면에서 결과를 스스로 확인합니다. Chrome·Edge 같은 Chromium 브라우저에서 같은 claude.ai 계정으로 로그인해 씁니다.

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PreToolUse

도구를 쓰기 직전에 실행되고, 그 동작을 막을 수 있는 훅

PreToolUse 는 에이전트가 도구를 쓰기 바로 전 — 파일을 고치기 전, 쉘 명령을 실행하기 전 — 에 걸리는 훅입니다. 훅 명령은 곧 일어날 일을 보고 막을 수 있습니다 — 종료 코드 2 로 끝나면 그 동작을 막고, stderr 에 쓴 이유를 에이전트에게 알려 줍니다. 위험한 명령이나 비밀 파일 편집을 막는 데 씁니다. 클로드 코드와 Codex 모두에 있습니다.

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PostToolUse

도구를 쓴 직후에 실행되는 훅

PostToolUse 는 에이전트가 도구를 쓴 바로 뒤 — 예를 들어 파일을 고친 뒤 — 에 걸리는 훅입니다. 이미 한 동작을 되돌리지는 못하지만 뒤처리를 할 수 있어, 에이전트가 고친 파일마다 Prettier 같은 포매터를 돌리는 데 흔히 씁니다. 클로드 코드와 Codex 모두에 있습니다.

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matcher

훅을 어느 도구에 걸지 고르는 부분

훅의 matcher 는 그 훅이 어떤 도구에 실행될지 고릅니다. 도구 이름이나 패턴으로, 쉘 명령은 Bash, 파일 고치기는 Edit|Write 처럼 씁니다. matcher 가 없으면 모든 도구마다 훅이 돌아 느려지고, 막으려던 것 말고 다른 것까지 막을 수 있습니다.

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/clear

클로드 코드에서 대화를 비우고 새로 시작하기

/clear 를 입력하면 대화가 비워져 다음 요청이 깨끗한 컨텍스트 창에서 시작합니다. 관계없는 다른 일로 넘어갈 때 씁니다 — 지난 대화가 창을 채우거나 일을 엉뚱한 쪽으로 끌지 않습니다. 앞 세션은 저장되어 /resume 으로 다시 열 수 있습니다.

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Esc

클로드 코드가 일하는 도중에 멈추게 하는 키

클로드 코드가 일하는 중에 Esc 를 누르면 지금 단계가 바로 멈추고 대화는 그대로 남으므로, 무엇이 틀렸는지 말하고 이어 갈 수 있습니다. Esc 를 두 번 누르면(또는 /rewind) 체크포인트 목록이 열려 대화와 코드를 앞 시점으로 되돌립니다. 틀린 계획을 끝까지 두는 것보다 일찍 멈추는 편이 쌉니다.

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claude mcp add

터미널에서 클로드 코드에 MCP 서버를 등록합니다

claude mcp add 는 클로드 코드에 새 MCP 서버를, 그리고 그 서버가 주는 도구를 더합니다. 인터넷의 원격 서버는 --transport http 와 주소로, 내 컴퓨터에서 도는 서버는 -- 뒤에 그 서버를 켜는 명령을 적어 더합니다. claude mcp list 는 등록된 서버를 보여 주고 claude mcp remove 는 하나를 지웁니다.

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--scope(MCP 범위)

원문 표기 · --scope (MCP)

더한 MCP 서버를 어디에 저장하고 누가 쓸지 정하는 옵션

claude mcp add 는 서버를 세 범위 중 하나에 저장합니다. 기본인 local 은 이 프로젝트에서 나만 쓰게 하고(~/.claude.json), project 는 프로젝트 맨 위의 .mcp.json 에 적어 git 으로 팀과 함께 쓰며 처음 쓸 때 승인을 묻고, user 는 내 모든 프로젝트에서 쓰게 합니다. 쉘 강좌에서 말하는 변수의 범위(scope)와는 다른 뜻입니다.

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Shift+Tab

클로드 코드의 권한 모드를 바꾸는 단축키

클로드 코드 터미널에서 Shift+Tab 을 누르면 권한 모드가 차례로 바뀝니다 — default 는 편집·명령마다 묻고, acceptEdits 는 파일 편집을 묻지 않고, plan 은 읽기만 하며 바꾸기 전에 계획을 보여 줍니다. 큰 변경 전에 계획 모드로 바꾸면 계획을 먼저 읽고 고칠 수 있습니다. default 가 아닌 모드가 켜져 있으면 그 이름이 입력창 아래에 보입니다. v2.1.283 부터 터미널 세션은 auto 모드로 시작하므로 첫 누름이 default 로 바꾸고, 순서는 auto → default → acceptEdits → plan 입니다.

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Anthropic

Claude 를 만드는 AI 회사

Anthropic(앤트로픽)은 2021년에 세워진 AI 연구 회사입니다. Claude 언어 모델과 클로드 코드 같은 도구를 만들고, AI 를 안전하게 만드는 연구를 발표합니다.

OpenAI

ChatGPT 와 Codex 를 만드는 AI 회사

OpenAI(오픈AI)는 2015년에 세워진 AI 연구 회사입니다. GPT 모델들과 대화 서비스 ChatGPT, 코딩 에이전트 Codex 를 만듭니다.

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훅 이벤트

원문 표기 · Hook event

SessionStart 처럼 훅이 실행되는 순간의 이름

훅 이벤트는 훅(내 스크립트)이 실행되는 순간의 이름입니다 — 세션이 시작할 때, 프롬프트를 보냈을 때, 도구를 실행하기 전과 뒤, Claude 가 멈출 때. 설정 파일에 이벤트와 그 순간에 실행할 명령을 적습니다.

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스킬 설정 항목

원문 표기 · Skill setting field

allowed-tools 처럼 SKILL.md 머리말에 쓰는 클로드 코드 설정

SKILL.md 의 프런트매터에는 name·description 말고도 클로드 코드가 읽는 항목이 있습니다 — 묻지 않고 쓸 도구, 나만 실행할지, / 메뉴에 보일지. Agent Skills 를 읽는 다른 에이전트는 이 항목을 무시할 수 있습니다.

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XChat

XSLM 과정에서 직접 만드는 챗봇

XChat 은 XSLM 과정에서 직접 만드는 작은 대화 프로그램입니다. 질문을 Runner 에 보내면 내가 학습한 GPT 가 답을 만들고, XChat 이 그 답을 보여 줍니다 — 미리 학습된 모델이나 외부 AI API 는 쓰지 않습니다.

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--output-format

claude -p 실행 결과를 어떤 꼴로 출력할지 고르기

클로드 코드를 대화 화면 없이 실행할 때(`claude -p`) 무엇을 출력할지 정하는 옵션입니다. 기본값 `text` 는 답 글만, `json` 은 답(`result`)·세션 ID·예상 비용이 든 JSON 하나를, `stream-json` 은 실행하는 동안 일이 생길 때마다 JSON 한 줄씩 출력합니다. 다른 프로그램이 값을 꺼내 써야 하는 스크립트는 보통 `json` 을 고릅니다.

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AGENTS.override.md

같은 폴더의 AGENTS.md 대신 읽히는 Codex 지침 파일

Codex 는 폴더마다 `AGENTS.override.md` 를 `AGENTS.md` 보다 먼저 찾고 한 폴더에서 파일 하나만 읽기 때문에, 이 파일이 있으면 옆의 `AGENTS.md` 는 읽지 않습니다. 함께 쓰는 지침 파일을 고치거나 지우지 않고 잠깐 다른 지침을 시험해 볼 때 쓰고, 지우면 원래 지침으로 돌아갑니다. 클로드 코드는 이 파일을 읽지 않습니다.

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skill-creator

새 에이전트 스킬을 함께 만들어 주는 스킬

skill-creator 는 새 스킬(`SKILL.md` 가 든 폴더)을 만드는 과정을 이끌어 주는 스킬입니다. 스킬이 무엇을 하고 언제 쓰여야 하는지 묻고, 그 답으로 파일을 씁니다. Codex 에는 처음부터 들어 있어 `$skill-creator` 로 부르고, Anthropic 의 공개 skills 저장소에도 있으며 그쪽은 예시 질문으로 스킬을 시험하는 일까지 돕습니다.

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승인 정책(approval policy)

Codex 가 명령 실행 전에 사람에게 물을지 정하는 규칙

승인 정책은 Codex 가 명령을 실행하기 전에 멈추고 사람에게 물을지를 정합니다. `--ask-for-approval`(`-a`)로 정하며, `on-request` 는 샌드박스가 허락한 일은 묻지 않고 실행하고 그 밖의 일은 묻습니다. `never` 는 묻지 않지만 샌드박스 안에서만 움직입니다. Codex 가 버전 관리 폴더에 권하는 Auto 모드는 `workspace-write` 와 `on-request` 를 합친 것이고, 예전 값 `untrusted` 는 이제 지원되지 않습니다.

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evals.json

스킬을 시험할 질문과 기대 결과를 적은 파일

evals.json 은 스킬을 시험할 문제 목록입니다. 문제마다 사용자가 할 법한 요청과 좋은 결과가 어떤 모습인지를 적고, 같은 요청을 스킬이 있을 때와 없을 때로 실행해 비교하면 스킬이 정말 도움이 되는지 알 수 있습니다. 정해진 형식은 없고, Anthropic 의 skill-creator 는 `evals/evals.json` 에 아래 필드로 둡니다.

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NVIDIA

AI 에 쓰이는 그래픽 칩(GPU)으로 유명한 미국 회사

NVIDIA(엔비디아)는 그래픽 카드(GPU)를 설계해 파는 미국 회사입니다. GPU 는 원래 게임 화면을 빨리 그리려고 만들었지만, AI 모델을 학습시키고 실행하는 데 필요한 엄청난 양의 계산도 잘해서 대부분의 AI 데이터 센터가 씁니다. NVIDIA 는 자기 GPU 에서 돌아가는 프로그램을 만드는 도구 모음인 CUDA 도 만듭니다.

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Google DeepMind

알파고와 Gemini 를 만든 구글의 AI 연구 조직

Google DeepMind(구글 딥마인드)는 구글 안의 AI 연구 조직입니다. 2016년 이세돌 9단을 이긴 바둑 AI 알파고(AlphaGo)를 만들었고, 구글의 Gemini 모델을 개발합니다. 따로 쓰는 앱이 아니라 연구 조직이라, 그 결과는 Gemini 같은 구글 제품 안에서 만납니다.

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NIST

AI 위험 관리 지침을 내는 미국 표준 기관

NIST(미국 국립표준기술연구소)는 측정 단위와 기술 표준을 정하는 미국 정부 기관입니다. AI 분야에서는 AI 시스템의 위험을 찾아 줄이는 방법을 담은 AI 위험 관리 프레임워크(AI RMF)와, 이것을 챗봇 같은 생성형 AI 에 맞춘 생성형 AI 프로필을 냅니다. 법이 아니라 스스로 따르는 지침입니다.

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Gartner

IT 동향 보고서로 알려진 미국 조사·자문 회사

Gartner(가트너)는 기업을 조사해 정보 기술에 관한 보고서와 전망(예: 하이프 사이클 도표)을 내는 미국 조사 회사입니다. 뉴스는 기업 리더를 대상으로 한 Gartner 설문을 자주 인용합니다. 그 숫자는 조사한 회사들의 이야기이지, 모든 회사의 이야기는 아닙니다.

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안드레이 카파시

원문 표기 · Andrej Karpathy

nanoGPT 와 언어 모델 만들기 무료 강의로 알려진 AI 연구자

안드레이 카파시(Andrej Karpathy)는 OpenAI 창립 멤버였고 Tesla 오토파일럿의 AI 를 이끈 AI 연구자입니다. nanoGPT·makemore·nanochat 같은 작고 읽기 쉬운 프로젝트와, 신경망을 처음부터 만드는 무료 영상 강의를 공개합니다. 2025년에 "바이브 코딩"이라는 말을 처음 썼습니다.

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임베딩

원문 표기 · Embedding

뜻을 숫자로 바꿔 서로 비교할 수 있게 만드는 것

임베딩은 문장을 숫자 목록으로 바꾸되, 뜻이 비슷한 것끼리 가까운 자리에 놓이도록 배치하는 일입니다. 그래서 '차 고치기'라고 검색해도 '자동차 수리'를 다룬 문단을 찾아낼 수 있습니다. 철자가 아니라 뜻을 맞추기 때문입니다.

벡터

원문 표기 · Vector

위치를 나타내는 숫자 목록

벡터는 순서가 있는 숫자 목록일 뿐입니다. 지도 위의 한 점을 찍는 두 숫자와 같은 것입니다. 인공지능은 숫자가 수백 개인 목록을 쓰기 때문에, 각 벡터는 우리가 그림으로 그릴 수 없는 공간 속의 한 지점을 가리킵니다. 뜻이 점이 되고 나면 '비슷하다'는 말은 그냥 '가깝다'가 됩니다.

데이터베이스

원문 표기 · Database

안전하게 찾고 고칠 수 있도록 정리해 둔 저장 공간

데이터베이스는 프로그램이 다루는 자료를 정리된 형태로 보관해, 빨리 찾고 안전하게 고칠 수 있게 해 줍니다. 여러 사람이 같은 순간에 써 넣어도 자료가 망가지지 않도록요. 두 사람이 동시에 고쳐도 한 줄도 잃지 않는 표 계산 프로그램이라고 생각하면 됩니다. 이 사이트의 계정, 글, 점수도 모두 데이터베이스 안에 있습니다.

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SQL

데이터베이스에 질문할 때 쓰는 언어

SQL 은 데이터베이스에게 무엇을 원하는지 말하는 방법입니다. 이런 행을 골라 달라, 이것을 추가해 달라, 저 항목을 바꿔 달라 하는 식이지요. 짧게 줄인 영어처럼 읽혀서 처음 배우는 컴퓨터 언어치고는 유난히 다가가기 쉽습니다. 1970년대부터 쓰였고, 지금도 대부분의 데이터베이스와 대화하는 표준 방법입니다.

JSON

프로그램끼리 자료를 주고받을 때 쓰는 글자 형식

JSON 은 이름과 값을 짝지어 자료를 글자로 적는 형식이라, 서로 다른 언어로 만든 두 프로그램도 알아들을 수 있습니다. 거의 모든 API 가 이 형식으로 답합니다. 그냥 글자이기 때문에 파일을 열어 사람이 직접 읽을 수 있고, 어떤 서비스가 실제로 무엇을 보내 주었는지 확인하기도 쉽습니다.

원-핫 벡터

원문 표기 · One-hot vector

한 칸만 1이고 나머지는 0인 단어 표시 벡터

원-핫 벡터는 어휘 수만큼 칸이 있고, 그 단어의 자리 한 칸만 1, 나머지는 모두 0인 벡터입니다. 토큰 ID를 계산에 쓸 수 있는 벡터로 바꾸는 가장 간단한 방법입니다. 어느 단어인지만 표시할 뿐 모든 단어 사이의 거리가 같아서 뜻이나 비슷함을 담지 않습니다. 그 역할은 학습된 임베딩이 맡습니다.

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텐서

원문 표기 · Tensor

숫자를 여러 방향으로 늘어놓은 묶음

텐서는 숫자를 하나 이상의 방향으로 늘어놓은 그릇입니다. 숫자 하나는 스칼라, 한 줄은 벡터, 표 하나는 행렬이고, 표를 겹겹이 쌓으면 더 높은 차원의 텐서가 됩니다. 모델의 파라미터는 텐서에 담기고, GPU 는 텐서 곱셈을 빠르게 하도록 만들어졌습니다. 파라미터는 그릇이 아니라 안의 숫자로 세므로 2 × 3 행렬에는 파라미터가 6개입니다.

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비트·바이트

원문 표기 · Bits and bytes

데이터의 가장 작은 단위(0/1)와 그 8개 묶음

비트는 0 또는 1 하나로, 컴퓨터가 저장하는 가장 작은 데이터 조각입니다. 바이트는 8비트이고 서로 다른 값 256가지를 담을 수 있습니다. 파일 크기와 메모리는 바이트(킬로바이트·메가바이트·기가바이트)로 셉니다. AI 모델의 크기도 여기서 나옵니다. 파라미터 하나를 8비트로 저장하면 1바이트이므로, 80억 개면 약 8GB 입니다.

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CSV

칸 사이에 쉼표를 넣어 글로 저장한 표

CSV(쉼표로 구분한 값)는 표를 글로 저장합니다. 한 줄이 한 행이고, 칸 사이에 쉼표를 넣으며, 첫 줄에 칸 이름을 적는 경우가 많습니다. 스프레드시트가 열고 저장할 수 있고, 쉘 도구도 잘 읽습니다 — cut -d, 와 awk -F, 가 줄마다 쉼표에서 나눕니다. 값 안에 쉼표가 있으면 따옴표로 감싸는데, 이 간단한 도구들은 그것까지는 알아보지 못합니다.

FP32

숫자 하나를 32비트(4바이트)로 적는 형식

FP32 는 소수점이 있는 숫자 하나를 32비트, 곧 4바이트로 저장합니다. 컴퓨터에서 학습할 때 흔히 쓰는 형식이며 유효 숫자를 일곱 자리쯤 지킵니다. 같은 모델을 FP16 으로 두면 크기가 절반이므로, 모델은 더 작은 형식으로 나누어 받거나 실행하는 일이 많습니다.

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INT8

숫자를 8비트(1바이트) 정수로 적는 형식

INT8 은 −128 부터 127 까지의 정수 하나를 8비트, 곧 1바이트로 저장합니다. 양자화한 모델은 가중치를 INT8 로 두고 스케일을 곱해 원래와 비슷한 숫자로 되돌립니다. 그래서 파일이 FP32 의 4분의 1, FP16 의 절반쯤으로 줄고 정확도는 조금 떨어집니다.

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스칼라

원문 표기 · Scalar

목록이나 표가 아닌 숫자 하나

스칼라는 0.7 처럼 숫자 하나입니다. 벡터는 스칼라를 늘어놓은 목록, 행렬은 스칼라를 늘어놓은 표입니다. 모델의 파라미터는 스칼라 하나씩 셉니다. 2 × 3 행렬에는 스칼라가 6개 있으므로 파라미터도 6개입니다. 그래서 8B 는 벡터 80억 개가 아니라 숫자 80억 개쯤입니다.

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내적

원문 표기 · Dot product

같은 자리끼리 곱해 모두 더한 숫자 하나

내적은 길이가 같은 두 숫자 목록에서 같은 자리의 숫자끼리 곱한 뒤 모두 더해 숫자 하나를 만드는 계산입니다. [1, 2, 3] 과 [4, 5, 6] 의 내적은 4 + 10 + 18 = 32 입니다. 두 벡터가 같은 쪽을 가리킬수록 커집니다. 어텐션에서는 Query 와 Key 의 내적이 "얼마나 관련 있나" 점수가 되고, 선형 층(linear)도 가중치의 줄마다 입력과 내적한 것입니다.

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유클리드 거리

원문 표기 · Euclidean distance

두 점을 곧은 선으로 잇는 길이 — 짧을수록 비슷하다

두 벡터에서 같은 자리의 숫자끼리 빼고, 그 차이를 제곱해 모두 더한 뒤 제곱근을 씌운 값입니다. [0, 0] 과 [0.3, 0.3] 의 거리는 √(0.3² + 0.3²) = 0.424 입니다. 임베딩에서는 거리가 짧을수록 뜻이 비슷하다고 보고, 벡터 데이터베이스는 이 거리로 가장 가까운 것을 찾습니다.

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정밀도

원문 표기 · Numeric precision

숫자 하나를 몇 비트로 얼마나 정확히 적는지

정밀도는 숫자 하나를 얼마나 정확히 저장하는지를 뜻하며 보통 비트 수로 말합니다 — 32비트, 16비트, 8비트, 4비트. 비트가 적을수록 모델이 작아지고 흔히 빨라지지만 숫자를 더 거칠게 반올림해 품질이 조금 떨어질 수 있습니다. 모델을 더 낮은 정밀도로 옮기는 일이 양자화입니다.

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원자적

원문 표기 · Atomic transaction

전부 되거나 전부 안 되는 처리

원자적 거래(트랜잭션)는 여러 변경을 데이터베이스가 한 걸음처럼 다루는 것입니다. 변경이 모두 저장되거나, 하나도 저장되지 않습니다. 도중에 서버가 멈추면 처음 상태로 되돌립니다. 게임 지갑에 꼭 필요합니다 — 코인을 빼고 아이템을 주는 일이 반만 일어나면 안 되기 때문입니다.

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덤프

원문 표기 · Database dump

데이터베이스 내용을 통째로 뽑은 파일

데이터베이스 덤프는 데이터베이스의 표·설계·모든 줄을 그대로 옮겨 적은 파일입니다. 백업하거나 다른 서버로 옮길 때 만들고, 다시 불러오면 같은 데이터베이스가 만들어집니다. 내가 가진 보통 파일이므로 서비스를 떠날 때 데이터를 들고 나가는 길도 됩니다.

인덱싱

원문 표기 · Indexing

빨리 찾으려고 색인을 만드는 일

인덱스는 데이터베이스가 한 칸을 기준으로 정렬해 따로 두는 목록입니다. 덕분에 모든 줄을 읽지 않고 필요한 줄로 바로 갑니다. 인덱스를 만들면 그 칸으로 찾기는 빨라지지만, 저장할 때마다 조금 느려지고 공간을 더 씁니다. 일부 칸만 인덱싱하는 저장소는 그 칸으로만 찾을 수 있습니다.

테이블

원문 표기 · Table

행과 열로 된 데이터베이스의 표

데이터베이스는 자료를 테이블에 담습니다. 테이블 하나에는 플레이어·아이템처럼 한 종류만 담고, 열은 이름·레벨 같은 칸, 행은 기록 하나입니다. 프로그램은 쿼리로 테이블을 읽고 바꾸며, 어떤 시스템은 클라이언트가 테이블을 구독해 바뀐 줄을 바로 받게 합니다.

쿼리

원문 표기 · Query

데이터베이스에 묻거나 바꾸라는 요청

쿼리는 데이터베이스에 보내는 요청입니다 — 이 줄들을 찾아라, 세어라, 하나 더해라, 바꿔라. 대부분의 데이터베이스는 SQL 로 쓴 쿼리를 받습니다. 쿼리를 얼마나 자유롭게 쓸 수 있는지는 저장소마다 다릅니다. SQL 데이터베이스는 거의 모든 질문에 답하지만, 단순한 키-값 저장소는 키로만 찾습니다.

키-값

원문 표기 · Key-value

이름(키)으로 값을 넣고 찾는 저장 방식

키-값 저장소는 자료를 짝으로 저장합니다 — player:42 같은 키와, 그 플레이어의 저장 데이터 같은 값입니다. 키를 주면 값을 아주 빨리 돌려줍니다. 대신 '레벨 10 넘는 플레이어 모두'처럼 여러 값에 걸친 질문은 SQL 처럼 쉽게 할 수 없습니다.

메타데이터

원문 표기 · Metadata

자료를 설명하는 자료

메타데이터는 자료 자체가 아니라 그 자료에 대한 정보입니다. 사진의 찍은 날짜와 카메라, 파일의 크기와 주인, 모델 파일의 층 이름과 숫자 형식 같은 것입니다. 프로그램은 이것을 읽고 본 자료를 어떻게 쓸지 압니다. 공간을 조금 더 쓰므로 모델 파일은 가중치만 계산한 크기보다 약간 큽니다.

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PostgreSQL

널리 쓰는 무료 오픈소스 SQL 데이터베이스

PostgreSQL(줄여서 Postgres)은 자료를 표에 담고 SQL 쿼리에 답하는 오픈소스 데이터베이스입니다. 트랜잭션으로 자료를 안전하게 지키고, JSON 칸 같은 기능도 갖췄습니다. SONUB 도 PostgreSQL 로 돌고, Nakama 같은 게임 서버도 플레이어 자료를 여기에 저장합니다. Docker 에서는 보통 postgres 라는 컨테이너로 따로 돌립니다.

Redis

메모리에 두는 아주 빠른 키-값 저장소

Redis 는 자료를 디스크보다 컴퓨터 메모리(RAM)에 두므로 읽고 쓰는 데 1밀리초도 걸리지 않습니다. 웹 앱은 Redis 를 캐시, 뒤에서 할 일의 대기열(큐), 숫자 세기나 세션 저장에 씁니다. 디스크에 저장할 수도 있지만, 보통은 잃으면 안 되는 자료를 두는 곳이 아니라 주 데이터베이스 옆의 도우미입니다.

스토리지 엔진

원문 표기 · Storage engine

자료를 저장하고 다시 꺼내는 서버 부품

스토리지 엔진은 데이터베이스나 게임 서버 안에서 자료를 디스크에 어떻게 쓰고 다시 찾을지 정하는 부분입니다. Nakama 에서는 플레이어 저장 자료를 버전이 붙는 JSON 문서로 담고, 문서마다 주인과 읽을 수 있는 사람을 확인합니다. 그 설계가 무엇을 물을 수 있는지 정합니다 — Nakama 의 저장소는 자유로운 SQL 이 아니라 주로 키-값입니다.

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스키마

원문 표기 · Schema

자료가 가져야 할 모양을 정한 설계도

스키마는 자료의 모양을 정합니다. 데이터베이스에서는 어떤 표가 있고 표마다 어떤 칸과 자료형이 있는지, 도구나 API 에서는 어떤 입력을 어떤 자료형으로 받는지입니다. 프로그램은 자료를 스키마와 맞춰 보고 맞지 않으면 거절합니다. AI 도구의 입력 스키마는 모델이 어떤 값을 보내야 하는지 알려 줍니다.

JSON Schema

JSON 이 가져야 할 모양을 적는 표준 형식

JSON Schema 는 다른 JSON 이 어떤 모양이어야 하는지 적은 JSON 문서입니다 — 꼭 있어야 할 키, 값마다의 자료형, 허용되는 값. 도구는 이것으로 자료를 자동으로 검사합니다. codex exec --output-schema 같은 AI 도구는 이것을 써서 모델의 마지막 답을 정확히 그 모양으로 받습니다.

JSONL

한 줄에 JSON 하나씩 적는 글 형식

JSONL(JSON Lines)은 큰 JSON 문서 하나 대신, 줄마다 완전한 JSON 값을 하나씩 적습니다. 프로그램은 줄이 도착하는 대로 하나씩 읽고 처리할 수 있어 기록(로그)이나 진행 상황을 흘려보낼 때 알맞습니다. codex exec --json 이 진행을 이렇게 내보냅니다 — 한 줄이 사건 하나입니다.

TOML

키 = 값 줄로 설정을 적는 파일 형식

TOML 은 설정 파일을 위한 글 형식입니다. 한 줄이 키 = 값이고, 대괄호 [구역] 이 관련된 설정을 묶습니다. JSON 보다 사람이 읽고 고치기 쉽습니다. Codex 는 설정을 ~/.codex/config.toml 에, 직접 만든 서브 에이전트를 .toml 파일에 둡니다.

base64

파일을 글자로 바꿔 적는 방식

base64 는 그림 같은 날것의 바이트를 안전한 글자 64개(A–Z, a–z, 0–9, +, /)로 된 글로 바꿉니다. 그래서 AI API 에 보내는 JSON 처럼 글만 받는 곳에도 파일을 실어 보낼 수 있습니다. 원래 파일보다 3분의 1쯤 길어지고, 누구나 되돌릴 수 있으므로 암호화가 아닙니다.

zip

여러 파일을 하나로 묶고 줄인 파일 형식

zip 파일은 여러 파일과 폴더를 파일 하나로 묶고 보통 크기도 줄입니다. Cadeplay 같은 게임 플랫폼은 웹 게임을 zip 하나로 받습니다. 중요한 것은 안의 배치입니다 — index.html 이 맨 위(또는 한 단계 아래)에 있어야 합니다. 내용물 대신 폴더째 묶으면 한 겹이 더 생기는데, 가장 흔한 실수입니다.

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압축 파일

원문 표기 · Archive file

여러 파일을 하나로 묶어 줄인 파일

압축 파일은 여러 파일과 폴더를 파일 하나로 묶고 보통 크기도 줄입니다. 흔한 것은 .zip 과 .tar.gz 입니다. 스킬은 압축 파일로 나눕니다 — npx skills add 는 스킬마다 압축 파일 하나를 내려받아 풉니다. 대화를 줄이는 클로드 코드의 '압축(Compaction)'과는 다른 말입니다.

digest

파일 내용으로 계산한 지문 값

digest 는 파일의 모든 바이트로 계산한 짧은 값입니다(sha256 등). 같은 파일은 언제나 같은 digest 가 나오고, 한 바이트만 바뀌어도 전혀 다른 값이 나옵니다. 그래서 파일 전체를 비교하지 않고 digest 만 비교해 바뀌었는지 압니다. 스킬은 압축 파일의 digest 를 버전으로 씁니다 — digest 가 바뀌면 새 버전입니다.

sha256

파일 지문(해시)을 만드는 대표 계산법

SHA-256 은 해시 함수입니다. 어떤 입력이든 256비트 값으로 바꾸고, 보통 16진수 64글자로 적습니다. 서로 다른 두 파일이 같은 값을 갖게 만들기가 사실상 불가능해서 내려받은 파일 확인, 버전 이름, 보안에 씁니다. 해시로 파일을 되살릴 수는 없고, 파일을 알아보는 데만 씁니다.

GIF

짧은 움직이는 그림을 담는 이미지 형식

GIF 는 여러 장면을 담아 반복해서 보여 줄 수 있는 오래된 이미지 형식이라, 화면 녹화 같은 소리 없는 짧은 영상에 씁니다. 장면마다 색을 최대 256가지만 쓰므로 사진은 거칠게 보입니다. AI 브라우저 도구는 한 일을 GIF 로 녹화해 보고에 붙일 수 있습니다.

ID

하나를 다른 것과 구분하는 고유 이름·번호

ID(식별자)는 딱 하나에만 붙는 이름표입니다. 그래서 프로그램이 헷갈리지 않고 그것을 가리킵니다 — 회원 번호, 파일 ID, 번들 ID, 키 ID. 언어모델에서는 어휘의 토큰마다 번호(토큰 ID)가 있고, 모델은 글자가 아니라 이 번호로 계산합니다.

용량 단위(KB·MB·GB)

원문 표기 · KB · MB · GB

파일·메모리 크기를 세는 단위

파일과 메모리 크기는 바이트로 세고, 큰 수에는 단위를 붙입니다. 킬로바이트(KB)는 1,000바이트, 메가바이트(MB)는 100만, 기가바이트(GB)는 10억 바이트입니다. KiB·MiB·GiB 는 2의 거듭제곱으로 셉니다 — 1KiB 는 1,024바이트, 1MiB 는 1,048,576바이트. MiB 를 MB 로 적는 프로그램도 많아 조금씩 다른 것은 흔합니다.

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밀리초(ms)

원문 표기 · Millisecond (ms)

1,000분의 1초

밀리초(ms)는 1초의 1,000분의 1입니다. 화면과 프로그램은 짧은 기다림을 ms 로 잽니다 — 400ms 는 0.4초, 반 초가 조금 안 됩니다. 사람은 대략 100ms 가 넘는 지연을 느끼므로 웹 페이지는 그보다 빨리 답하려 합니다.

픽셀

원문 표기 · Pixel (px)

화면을 이루는 가장 작은 색 점 하나

픽셀은 화면이나 그림을 이루는 가장 작은 점으로, 색 하나를 담습니다. 수백만 개가 나란히 모여 그림이 됩니다. 웹 디자인의 px 는 CSS 단위입니다 — 640px 는 폭이지만, 해상도 높은 휴대폰에서는 CSS 픽셀 하나가 실제 화면 점 여러 개를 덮습니다. 게임에서는 속도를 초당 몇 픽셀로 적습니다.

NumPy

숫자 격자를 빠르게 계산하는 파이썬 라이브러리

NumPy 는 파이썬에 배열을 더해 줍니다 — 한꺼번에 더하고 곱하고 비교할 수 있는 숫자 격자입니다. 안쪽 반복은 C 로 쓰여 있어 리스트를 파이썬 반복문으로 도는 것보다 몇 배에서 몇십 배 빠릅니다. scikit-learn·PyTorch 같은 파이썬 AI·데이터 도구 대부분이 같은 생각으로 만들어졌거나 NumPy 배열을 바로 받습니다.

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배열

원문 표기 · Array (NumPy)

NumPy 가 한꺼번에 계산하는 숫자 격자

NumPy 배열은 숫자를 격자로 담습니다 — 한 줄(1차원), 표(2차원), 또는 그보다 많은 차원. 값이 모두 같은 자료형이라서 NumPy 는 배열 전체를 한 번에 계산합니다 — a * 2 는 모든 숫자를 두 배로, a @ b 는 두 행렬을 곱합니다. 파이썬 리스트와 닮았지만 다르게 동작합니다 — + 는 리스트를 잇지 않고 숫자를 더합니다.

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shape

배열이 방향마다 몇 개씩인지 나타낸 크기

배열의 shape 는 차원마다의 크기를 적습니다 — (4, 3) 은 4행 3열입니다. shape 가 어떤 계산이 되는지 정합니다. 행렬 곱은 안쪽 숫자가 같아야 해서 (4, 3) @ (3, 2) 는 (4, 2) 가 되고, (4, 3) @ (2, 3) 은 ValueError 가 납니다. NumPy 가 오류를 내면 먼저 .shape 를 출력해 봅니다.

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브로드캐스팅

원문 표기 · Broadcasting

작은 배열을 큰 배열에 맞춰 늘려 계산하기

브로드캐스팅은 NumPy 가 모양이 다른 배열을 함께 계산하는 방법입니다. 작은 배열을 모자란 방향으로 되풀이한 것처럼 다루되, 메모리에 실제로 복사하지는 않습니다. 배열에 1 을 더하면 모든 숫자에 1 이 더해지고, (4, 3) 표에 값 3개짜리 줄을 더하면 4줄 모두에 더해집니다. 모양을 맞출 수 없으면 오류가 납니다.

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벡터화 계산

원문 표기 · Vectorised maths

반복문 없이 배열 전체를 한 번에 계산하기

벡터화 계산은 숫자마다 파이썬 for 반복문을 돌리지 않고, a * b 처럼 배열 전체에 계산 하나를 쓰는 것입니다. 그러면 NumPy 가 빠른 컴파일된 코드 안에서 반복을 돌려 흔히 수십 배 빨라집니다. 신경망도 이렇게 만듭니다 — 층 하나가 곱셈 수백만 번이 아니라 행렬 곱 한 번입니다.

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데이터 누수

원문 표기 · Data leakage

시험용 정보가 학습에 몰래 섞여 드는 실수

데이터 누수는 시험용 데이터의 정보가 학습 중에 모델에게 새어 들어가, 시험 점수가 실제 실력보다 좋게 나오는 실수입니다. 흔한 원인은 데이터를 나누기 전에 전체로 전처리하는 것입니다 — 그러면 크기 조정이 시험 줄까지 포함한 평균을 배웁니다. 먼저 나누고, 모든 전처리는 학습용으로만 맞춥니다.

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크기 조정

원문 표기 · Scaling

학습 전에 특징 값의 범위를 맞추는 전처리

크기 조정(스케일링)은 특징마다 숫자가 비슷한 범위에 오도록 바꿉니다 — 예를 들어 0~1, 또는 평균 0·퍼짐 1. 하지 않으면 거리를 비교하는 모델에서 천 단위 특징이 한 자리 수 특징을 덮어 버립니다. 크기 조정의 기준은 학습 데이터로만 배워야 합니다. 그러지 않으면 데이터 누수가 생깁니다.

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붓꽃 데이터

원문 표기 · Iris dataset

꽃 150송이로 품종을 맞히는 연습 데이터

붓꽃 데이터에는 붓꽃 세 품종에서 50송이씩, 모두 150송이를 잰 값이 있습니다. 꽃마다 꽃받침 길이·너비, 꽃잎 길이·너비의 네 특징이 있고, 그 숫자로 품종을 맞히는 것이 과제입니다. 작고 깔끔하며 scikit-learn 에 들어 있어서 분류를 처음 배울 때 흔히 씁니다.

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전처리

원문 표기 · Preprocessing

학습 전에 데이터를 다듬고 바꾸는 일

전처리는 학습이나 추론 전에 날것의 데이터에 하는 모든 일입니다 — 망가진 줄 지우기, 빈 값 채우기, 숫자 크기 조정, 글을 토큰으로, 소리를 FFT 로 주파수로 바꾸기. 모델은 기대하는 모양의 데이터에서만 잘 배웁니다. 학습 때 쓴 전처리는 나중에 새 데이터에도 똑같이 해야 합니다.

데이터

원문 표기 · Data

컴퓨터가 다루는 숫자·글·그림·소리 같은 자료

데이터는 컴퓨터가 저장하고 처리하는 모든 정보입니다 — 표의 숫자, 글, 사진, 녹음, 웹사이트에서의 클릭. 프로그램은 데이터를 읽고 바꾸고 새 데이터를 만듭니다. 인공지능은 데이터에 두 번 기댑니다 — 모델은 학습 데이터로 가중치를 배우고, 그 뒤 내가 준 데이터로 계산합니다.

가중치·파라미터 자세히 보기

데이터 분석

원문 표기 · Data analysis

데이터를 살펴 쓸모 있는 사실을 찾는 일

데이터 분석은 데이터를 정리하고 요약하고 차트로 그려 질문에 답하는 일입니다 — 어떤 상품이 잘 팔리는지, 사용자가 언제 떠나는지, 바꾼 것이 도움이 됐는지. 파이썬의 NumPy·pandas, 엑셀, SQL 로 흔히 합니다. 요즘은 AI 채팅에 표를 올리고 말로 물어도 간단한 분석을 해 줍니다.

정형 데이터

원문 표기 · Structured data

행과 열이 정해진 표 모양의 데이터

정형 데이터는 정해진 틀에 들어맞는 데이터입니다. 엑셀 표나 데이터베이스 테이블처럼 모든 줄이 같은 칸을 갖고, 칸마다 한 종류의 값만 담습니다. 그래서 정렬·거르기·세기가 쉽습니다. 전통적인 머신러닝과 SQL 이 이런 데이터에 가장 잘 맞고, 글·그림은 먼저 전처리가 더 필요합니다.

비정형 데이터

원문 표기 · Unstructured data

정해진 틀이 없는 글·사진·소리 데이터

비정형 데이터는 정해진 행과 열이 없는 데이터입니다 — 이메일, 문서, 사진, 녹음, 영상. 세상 데이터의 대부분이 이렇습니다. 바로 세거나 정렬하기 어려워서 먼저 토큰이나 임베딩 같은 숫자로 바꾸며, 언어모델과 이미지 모델은 바로 이런 데이터를 다루려고 만듭니다.

벡터 데이터베이스

원문 표기 · Vector database

임베딩을 저장하고 가까운 것을 찾는 DB

벡터 데이터베이스는 글이나 그림의 뜻을 담은 숫자 목록(임베딩 벡터)을 저장하고, 질문 벡터와 가장 가까운 벡터를 빨리 찾습니다. RAG 에서는 문서 조각마다 벡터로 저장해 두고, 질문도 벡터로 바꿔 가장 가까운 조각을 모델에 건넵니다. 문서가 적으면 메모리 안의 단순한 검색으로도 충분할 수 있습니다.

엑셀

원문 표기 · Excel

표와 계산을 다루는 Microsoft 의 프로그램

엑셀(Excel)은 Microsoft 의 표 계산 프로그램입니다. 칸으로 된 격자에 숫자와 글을 넣고, 다른 칸으로 계산하는 수식을 씁니다. 회사의 표·예산·간단한 차트에 가장 흔히 쓰는 도구입니다. AI 도구에 엑셀 파일을 올리면 내용을 읽고 질문에 답하며 수식도 대신 써 줍니다.

수식

원문 표기 · Formula

엑셀 칸에 넣는 계산식

표 계산 프로그램에서 수식은 = 로 시작해 숫자나 다른 칸으로 값을 계산하는 명령입니다 — =SUM(B2:B13), =B2*1.1 같은 것입니다. 바탕이 된 칸이 바뀌면 결과도 저절로 바뀝니다. AI 에게 답만이 아니라 수식도 달라고 하면 계산을 다시 쓰고 확인할 수 있습니다.

소리 신호

원문 표기 · Sound signal

시간에 따라 바뀌는 소리 값의 흐름

소리 신호는 마이크 앞 공기 압력이 시간에 따라 어떻게 바뀌는지 기록한 것으로, 긴 숫자 목록으로 저장됩니다. 그래프로 그리면 파형입니다. 소리 인공지능은 이것을 그대로 쓰는 일이 드물고, FFT 같은 전처리로 먼저 주파수별로 나눕니다. 쉘이 프로그램을 멈출 때 보내는 '신호'와는 다른 말입니다.

파형

원문 표기 · Waveform

소리의 떨림을 그래프로 그린 모양

파형은 소리를 선으로 그린 것입니다. 왼쪽에서 오른쪽으로 시간이 흐르고, 떨림에 따라 선이 오르내립니다. 물결이 높을수록 소리가 크고, 촘촘할수록 높은 소리입니다. 녹음 편집 프로그램이 이렇게 보여 줍니다. 음악 인공지능은 파형을 직접 다루거나, 소리 없이 음악을 적는 MIDI 음표를 다룹니다.

주파수

원문 표기 · Frequency

1초에 떨리는 횟수, 소리의 높낮이

주파수는 1초에 몇 번 떨리는지이며 헤르츠(Hz)로 잽니다. 소리에서는 음의 높이입니다 — 주파수가 높을수록 높은 소리입니다. 라(A4) 음은 440Hz 이고, 사람은 대략 20~20,000Hz 를 듣습니다. 실제 소리는 여러 주파수가 섞여 있고, FFT 가 주파수마다 얼마나 센지 잽니다.

헤르츠(Hz)

원문 표기 · Hertz (Hz)

'1초에 몇 번'을 나타내는 단위

헤르츠(Hz)는 1초에 어떤 일이 몇 번 일어나는지 셉니다. 소리의 높이(A4 는 440Hz), 소리를 재는 빠르기(CD 는 44,100Hz), 화면을 다시 그리는 빠르기(120Hz 화면은 1초에 120번)를 잽니다. 1kHz 는 1,000Hz 입니다.

FFT(고속 푸리에 변환)

소리를 주파수별로 빠르게 나누는 계산

FFT(Fast Fourier Transform, 고속 푸리에 변환)는 푸리에 변환을 한 단계씩 하는 것보다 훨씬 빠르게 계산하는 알고리즘입니다. 신호의 짧은 조각을 받아 그 안에 주파수마다 얼마나 센 소리가 있는지 알려 줍니다. 소리 인공지능은 녹음으로 스펙트로그램을 만들 때처럼 전처리에 거의 언제나 씁니다.

푸리에 변환

원문 표기 · Fourier transform

신호를 여러 주파수 성분으로 나누는 계산

푸리에 변환은 시간에 따라 바뀌는 신호를, 어떤 주파수가 얼마나 센지의 목록으로 바꿔 적는 수학입니다. 아무리 복잡한 소리도 단순한 물결 여러 개를 더한 것으로 볼 수 있고, 이 변환이 그 물결들을 찾아냅니다. 컴퓨터는 이것을 빠르게 계산하는 FFT 를 씁니다.

IEEE 754

소수점 있는 수를 비트로 저장하는 국제 표준

IEEE 754 는 부동소수점 수의 국제 표준입니다. 수를 세 부분으로 저장합니다 — 부호 비트, 크기를 정하는 지수, 숫자들을 담는 가수. 32비트 실수는 1 + 8 + 23비트를 씁니다. 담을 수 있는 자릿수가 정해져 있어서 컴퓨터에서 0.1 + 0.2 는 정확히 0.3 이 아닙니다.

가수

원문 표기 · Mantissa

저장된 실수에서 숫자 자리를 담는 부분

IEEE 754 는 수를 부호·지수·가수로 나눕니다. 가수(mantissa, significand)는 유효 숫자를 담고, 지수는 소수점이 어디에 오는지 정합니다. 가수 비트가 많을수록 정밀합니다 — 32비트 실수는 23비트, 16비트 실수는 10비트뿐이라 16비트로 학습하면 메모리는 아끼지만 정밀도를 잃습니다. 노래하는 '가수'와는 다른 말입니다.

MIDI

소리 대신 음표 정보를 담는 연주 표준

MIDI(Musical Instrument Digital Interface)는 1983년에 나온 표준으로, 전자 악기와 컴퓨터가 연주 정보를 주고받게 합니다 — 어떤 음을, 언제, 얼마나 길게, 얼마나 세게. 소리 자체는 없으므로 파일이 아주 작고 어떤 악기 소리로도 연주할 수 있습니다. 음악 인공지능은 음악의 구조를 읽기 쉬워서 MIDI 로 배우기도 합니다.

샘플링 레이트

원문 표기 · Sampling rate

1초에 소리를 몇 번 재어 기록하는지

소리를 녹음할 때 컴퓨터는 신호를 1초에 여러 번 재어 숫자로 저장합니다. 샘플링 레이트는 1초에 몇 번 재는지이며 Hz 로 적습니다 — CD 는 44,100Hz 입니다. 높을수록 높은 소리까지 담지만 파일이 커집니다. 말소리는 덜 필요해서 음성 모델은 흔히 16,000Hz 를 씁니다. 언어모델이 토큰을 고르는 '샘플링'과는 다른 말입니다.

나이퀴스트 주파수

원문 표기 · Nyquist frequency

담을 수 있는 가장 높은 주파수

나이퀴스트 주파수는 샘플링 레이트의 절반으로, 녹음이 제대로 담을 수 있는 가장 높은 주파수입니다. CD 는 44,100Hz 로 재므로 22,050Hz 까지 담고, 사람이 듣는 약 20,000Hz 를 조금 넘습니다. 한계보다 높은 소리는 그냥 사라지지 않고, 미리 걸러 내지 않으면 가짜 낮은 소리로 접혀 들어옵니다.

옥타브

원문 표기 · Octave

주파수가 두 배가 되는 음 높이 간격

옥타브는 한 음에서 같은 이름의 다음 음까지의 거리입니다. 한 옥타브 올라가면 주파수가 두 배, 내려가면 절반이 됩니다. A4 가 440Hz 이므로 A5 는 880Hz, A3 는 220Hz 입니다. 두 음은 높이만 다른 같은 음처럼 들려서 이름이 같습니다.

스펙트로그램

원문 표기 · Spectrogram

시간별 주파수 세기를 그림으로 나타낸 것

스펙트로그램은 주파수마다의 세기가 시간에 따라 어떻게 바뀌는지 보여 줍니다 — 가로축이 시간, 세로축이 주파수, 밝기가 세기입니다. 녹음을 짧게 잘라 조각마다 FFT 를 해서 만듭니다. 소리를 그림으로 바꿔 주므로 소리 인공지능은 흔히 스펙트로그램을 입력으로 받습니다.

로그

원문 표기 · Logarithm (log)

곱셈을 덧셈처럼 다루게 하는 수학 함수(log)

로그는 '몇 제곱하면 이 수가 되나?'에 답합니다 — log₁₀(1000) = 3. 곱셈을 덧셈으로 바꾸고 아주 큰 범위를 작게 줄여 줍니다. 인공지능은 손실에서 씁니다 — 정답 쪽 확률에 로그를 취하면 확률이 작을수록 벌점이 크게 커집니다. 일이 일어난 기록을 뜻하는 '로그(log 파일)'와는 다른 말입니다.

NaN

'숫자가 아님' — 계산이 망가졌다는 표시

NaN 은 '숫자가 아님(Not a Number)'을 뜻하는 특별한 부동소수점 값입니다. 자바스크립트의 0/0 이나 undefined 에 숫자를 더한 것 같은 계산에서 생기고, 한 번 나오면 그 값을 쓰는 모든 계산으로 번집니다. 학습 중 손실이 nan 이 되면 대개 학습률이 너무 높은 것입니다. NaN 은 자기 자신과도 같지 않습니다.

부동소수점

원문 표기 · Floating point

소수를 비트에 근삿값으로 담는 방식

컴퓨터는 IEEE 754 표준대로 실수를 정해진 수의 비트에 담기 때문에 많은 소수가 근삿값으로만 저장됩니다. 파이썬에서 0.1 + 0.2 는 0.30000000000000004 입니다. 이 반올림 오차는 아주 작지만 계산을 거듭하면 쌓일 수 있습니다. 돈은 정수(원·센트)나 decimal 자료형으로 다룹니다.

YAML

들여쓰기로 설정을 적는 글자 형식

YAML 은 이름: 값 줄로 설정을 적는 텍스트 형식이고, 들여쓰기로 무엇이 무엇 안에 드는지 나타냅니다. Docker Compose 파일, GitHub Actions, Flutter 의 pubspec.yaml, SKILL.md 맨 위의 머리말이 모두 YAML 입니다. 들여쓰기는 탭이 아니라 공백으로 하고, 한 칸만 틀려도 뜻이 바뀌거나 파일이 깨집니다.

UUID

거의 겹치지 않는 128비트 고유 번호

UUID(범용 고유 식별자)는 3f2a1bc4-… 처럼 36글자로 쓰는 128비트 번호입니다. 중앙 목록에 묻지 않고 어디서든 만들 수 있고, 무작위로 만든 두 개가 겹칠 일은 사실상 없습니다. 리눅스는 파일 시스템마다 UUID 를 붙이며, /etc/fstab 에는 디스크를 더하면 바뀔 수 있는 sda1 같은 이름보다 UUID 를 쓰는 편이 안전합니다.

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UTF-8

모든 언어의 글자를 바이트로 저장하는 표준 방식

컴퓨터는 글자를 숫자로 저장합니다. UTF-8 은 영어 알파벳과 한글부터 아랍 글자, 이모지까지 모든 글자에 1~4바이트짜리 고유한 바이트 묶음을 주는 인코딩입니다. 영어 글자는 1바이트, 한글 한 글자는 3바이트입니다. 요즘 웹 페이지와 코드 파일은 거의 모두 UTF-8 로 저장합니다.

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엔디언

원문 표기 · Endianness

숫자의 바이트를 저장하는 순서

1바이트보다 큰 숫자는 여러 바이트로 나뉘어 저장되는데, 엔디언은 그 바이트들의 순서입니다. 리틀 엔디언은 가장 작은 바이트를 먼저, 빅 엔디언은 가장 큰 바이트를 먼저 둡니다. 같은 파일을 쓰고 읽는 프로그램은 순서를 똑같이 맞춰야 하며, 다르면 숫자가 틀리게 나옵니다 — safetensors 는 리틀 엔디언을 씁니다.

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PDF

어느 기기에서나 똑같이 보이는 문서 파일

PDF(Portable Document Format)는 어느 컴퓨터나 휴대폰에서 열어도 문서의 쪽·글자·그림이 놓인 그대로 보이는 파일 형식입니다. 그래서 영수증과 기록에 많이 씁니다. SONUB 은 예약 증거를 PDF 로 내려받게 합니다.

JPG(JPEG)

원문 표기 · JPG (JPEG)

세부를 덜어 용량을 줄이는 흔한 사진 형식

JPG(JPEG 라고도 씀)는 사진에 가장 많이 쓰는 형식입니다. 눈으로 잘 모르는 세부를 버려 파일을 작게 만들므로, 같은 그림을 여러 번 다시 저장하면 화질이 조금씩 떨어집니다. 투명한 배경은 없고, 그것이 필요하면 PNG 를 씁니다.

PNG

점 하나하나를 그대로 지키는 그림 형식

PNG 는 그림의 픽셀을 하나도 버리지 않고 그대로 저장하며(무손실) 투명한 배경도 가질 수 있어, 스크린샷·로고·글자 그림에 알맞습니다. 사진을 PNG 로 저장하면 보통 같은 사진의 JPG 보다 훨씬 큽니다.

WebP

파일을 대개 더 작게 만드는 웹용 그림 형식

WebP 는 Google 이 웹을 위해 만든 그림 형식입니다. JPG 처럼 줄이거나 PNG 처럼 픽셀을 그대로 지킬 수 있고 투명한 배경도 되며, 보통 둘보다 파일이 작습니다. 요즘 브라우저는 열지만 오래된 프로그램 가운데는 못 여는 것도 있습니다.

MP4

가장 흔한 동영상 파일 형식

MP4 는 가장 흔한 동영상 파일 형식으로, 압축한 화면과 소리를 한 파일에 담아 거의 모든 휴대폰·컴퓨터·브라우저에서 재생됩니다. SONUB 강사는 소개 영상을 50MB 이하의 MP4 로 올리거나, 대신 YouTube 주소를 넣을 수 있습니다.

국가 코드

원문 표기 · Country code

KR·PH 처럼 나라를 나타내는 영문 두 글자

국제 표준 ISO 3166-1 은 나라마다 영문 두 글자 코드를 정해 둡니다 — 한국 KR, 필리핀 PH, 미국 US. 이렇게 적으면 어느 언어에서나 나라 이름이 똑같이 적힙니다. SONUB 은 본인 확인에서 서류를 낸 나라를 이 코드로 받습니다.

API

프로그램이 다른 프로그램을 부를 때 쓰는 정해진 창구

API 는 프로그램들 사이에 미리 약속해 둔 창구입니다. 정해진 형식으로 요청을 보내면 정해진 형식으로 답이 옵니다. 상대 프로그램의 속을 볼 일은 없고 창구만 보면 됩니다. API 로 인공지능을 쓴다는 것은 사람이 직접 입력하는 대신 내가 만든 앱이 모델에게 질문한다는 뜻입니다.

API 키

원문 표기 · API key

나를 확인하고 요금을 매기는 비밀 문자열 — 절대 공유 금지

API 키는 누가 부르고 있는지, 요금을 누구에게 청구할지 서비스에 알려 주는 긴 비밀 문자열입니다. 은행 카드 번호처럼 다루세요. 채팅창이나 화면 캡처, 공개 저장소에 붙여 넣는 일은 절대 없어야 합니다. 유출되었다면 제공사 관리 화면에서 그 키를 즉시 삭제하고 새로 발급받으세요.

Git

파일이 바뀐 모든 순간을 기록해 두는 도구

Git 은 프로젝트가 지나온 모든 변화를 기록해 두어, 무엇이 언제 바뀌었는지 보고 원하는 시점으로 되돌아갈 수 있게 해 줍니다. 여러 사람이 같은 파일을 고쳐도 서로의 작업을 덮어쓰지 않게 해 주기도 합니다. Git 은 내 컴퓨터에서 도는 프로그램이고, GitHub 은 그 기록을 보관해 주는 웹사이트입니다. 이름이 비슷해 흔히 헷갈립니다.

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저장소(리포지토리)

원문 표기 · Repository

프로젝트 폴더와 그 전체 이력을 합친 하나의 묶음

저장소는 Git 이 지켜보고 있는 프로젝트 폴더와, 그 안에서 일어난 모든 변경 기록을 함께 가리키는 말입니다. 저장소를 복제하면 파일뿐 아니라 그 이력까지 내 컴퓨터로 따라옵니다. 코드가 GitHub 에 있다는 말은 그곳에 복제해 올 수 있는 저장소가 있다는 뜻입니다.

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커밋

원문 표기 · Commit

이력에 남기는 저장 지점 하나 — 왜 바꿨는지 메모와 함께

커밋은 프로젝트의 어느 한 순간을 통째로 찍어 둔 것으로, 무엇을 왜 바꿨는지 짧은 메모와 함께 저장됩니다. 커밋은 계속 남아 있어서 언제든 그 시점으로 돌아갈 수 있습니다. 작게 나눈 커밋과 정직한 메모가 이력을 쓸모 있게 만듭니다. 큼직한 덩어리 하나에 수정이라고만 적어 두면 나중에 아무 도움이 되지 않습니다.

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브랜치

원문 표기 · Branch

본줄기를 건드리지 않고 따로 작업하는 갈래

브랜치를 만들면 본줄기에서 갈라져 나와 무언가를 시도해 볼 수 있고, 마음에 들 때까지 원래 쪽은 그대로 둘 수 있습니다. 실험이 잘 안 되면 그 브랜치를 버리면 그만이고, 잘 되면 본줄기에 합칩니다. 여러 사람이 서로 방해하지 않고 동시에 기능을 만들 수 있는 것이 이 덕분입니다.

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명령줄(CLI)

원문 표기 · Command line (CLI)

마우스로 누르는 대신 명령을 적어 일하는 방식

명령줄 인터페이스는 메뉴를 눌러 가며 쓰는 대신, 한 줄씩 명령을 적어 조작하는 프로그램입니다. 겉보기에는 휑하지만 정확하고 되풀이하기 쉽습니다. 방금 적은 그 줄을 저장해 두었다가 남에게 주거나 내일 그대로 다시 실행할 수 있으니까요. Git 이나 인공지능 코딩 도구를 비롯한 개발 도구는 대부분 이 방식을 함께 제공합니다.

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터미널

원문 표기 · Terminal

명령을 적어 넣는 그 검은 창

터미널은 명령을 입력할 자리를 내어 주고 그 결과를 보여 주는 프로그램입니다. 맥에서는 터미널, 윈도우에서는 Windows 터미널이나 PowerShell 이라고 부릅니다. 거기에 무언가를 적는다고 해서 그 자체로 위험한 일이 벌어지지는 않고, 창은 언제든 닫아도 됩니다. 처음 배우는 사람이 느끼는 두려움은 실제 위험에 비해 훨씬 큽니다.

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알고리즘

원문 표기 · Algorithm

정해진 순서를 따르면 늘 같은 결과에 이르는 절차

알고리즘은 입력을 결과로 바꾸는, 끝이 있는 단계들의 목록입니다. 요리법과 같지요. 이름을 가나다순으로 정렬하는 것, 가장 짧은 길을 찾는 것이 모두 알고리즘입니다. 말은 딱딱하게 들리지만 우리도 매일 알고리즘을 따르고 있습니다. 컴퓨터는 그저 지루해하지도, 한 줄을 건너뛰지도 않고 그대로 따를 뿐입니다.

라이브러리

원문 표기 · Library

남이 미리 만들어 둔, 가져다 쓰기만 하면 되는 코드 묶음

라이브러리는 다른 사람들이 만들어 검증해 둔 코드 묶음으로, 내 프로젝트에 가져다 붙여 이미 풀린 문제를 다시 풀지 않게 해 줍니다. 날짜를 읽고, 그래프를 그리고, 메일을 보내는 일은 이미 누군가 잘 해 놓았습니다. 좋은 라이브러리를 고르는 것도 실력입니다. 내 프로그램이 그쪽의 장점뿐 아니라 결함까지 함께 물려받기 때문입니다.

오픈소스

원문 표기 · Open source

누구나 코드를 읽고 쓰고 고칠 수 있게 공개한 소프트웨어

오픈소스 소프트웨어는 소스 코드를 공개하고, 누구나 읽고 실행하고 고칠 수 있도록 라이선스를 붙입니다. 이렇게 열어 두었기에 모르는 사람이 문제를 찾아 주고, 한 회사에 묶이지 않을 수 있습니다. 공개라고 해서 아무 의무가 없는 것은 아닙니다. 라이선스마다 조건이 다르므로 어떤 것이 붙어 있는지 확인해 볼 만합니다.

디버깅

원문 표기 · Debugging

프로그램이 왜 잘못 도는지 좇아가 바로잡는 일

디버깅은 프로그램이 의도와 다르게 도는 이유를 찾아내고 바로잡는 일입니다. 대부분은 기발한 수정이 아니라 차분히 범위를 좁히는 작업입니다. 실제로 무슨 일이 일어났는지, 무엇을 기대했는지, 그 둘이 처음으로 어긋나는 지점이 어디인지를 보는 것이지요. 처음 배우는 사람은 디버깅을 실패의 증거로 여기지만, 사실 프로그래밍의 더 큰 절반이 이것입니다.

오류 메시지

원문 표기 · Error message

무언가 잘못됐을 때 프로그램이 보여 주는 글

오류 메시지는 프로그램이나 브라우저가 코드가 시킨 일을 하지 못할 때 보여 주는 글이에요. 보통 무엇이 어디서 잘못됐는지 — 흔히 몇 번째 줄인지 — 를 알려 줘요. 무서워 보이지만 가장 쓸모 있는 단서예요. 첫 줄을 읽거나, 인공지능에게 붙여 넣고 무슨 뜻인지 물어보세요.

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파이썬(Python)

인공지능 개발에 널리 쓰는 쉬운 언어

파이썬은 영어 문장처럼 읽히는 코드로 잘 알려진 프로그래밍 언어입니다. 데이터 분석과 인공지능에서 가장 많이 쓰이며, PyTorch·NumPy 같은 인공지능 라이브러리 대부분을 파이썬에서 불러 씁니다. 이 사이트에서는 아무것도 설치하지 않고 브라우저 안에서 진짜 파이썬을 돌려 볼 수 있습니다.

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프로그램

원문 표기 · Program

컴퓨터가 순서대로 따르는 명령의 묶음

프로그램은 컴퓨터에게 무엇을 어떤 순서로 할지 알려 주는 명령의 목록입니다. 앱·게임·웹사이트가 모두 프로그램이고, 인공지능 챗봇도 프로그램입니다. 컴퓨터는 프로그램에 적힌 대로만 움직이므로, 프로그램이 이상하게 굴면 원인은 그 명령이나 받은 입력 안에 있습니다.

코드

원문 표기 · Code

프로그래밍 언어로 적은 명령문

코드는 파이썬·자바스크립트 같은 프로그래밍 언어로 적은 프로그램의 글입니다. 사람이 쓰고 컴퓨터가 실행합니다. 코드는 그 언어의 규칙을 정확히 지켜야 해서, 괄호 하나만 빠져도 돌지 않을 수 있습니다. 코드를 쓰는 일을 코딩이라고 하며, 인공지능 도구도 코드를 쓰지만 확인은 사람이 해야 합니다.

코드 편집기(code editor)

원문 표기 · Code editor

코드를 쓰고 고치는 프로그램

코드 편집기는 코드 파일을 쓰고 고치는 프로그램입니다. 코드의 부분마다 색을 달리 칠해 주고, 쓰는 동안 실수를 짚어 주며, 터미널을 품고 있는 경우도 많습니다. 무료로 널리 쓰는 VS Code(Visual Studio Code)가 대표적이고, 인공지능 코딩 도구도 흔히 여기에 확장으로 붙여 씁니다.

순서도(flowchart)

원문 표기 · Flowchart

일의 순서를 상자와 화살표로 그린 그림

순서도는 일의 단계를 상자로 그리고 화살표로 이은 그림입니다. 둥근 칸은 시작과 끝, 네모 칸은 할 일, 마름모 칸은 예·아니요로 답하는 질문이며 여기서 길이 갈립니다. 프로그램을 만들기 전에 순서도를 그리면 무엇이 어떤 순서로 일어나야 하는지 또렷해집니다.

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입력과 출력

원문 표기 · Input and output

프로그램에 들어가는 것과 나오는 것

입력은 프로그램이 받는 것으로, 키보드로 친 글자·마우스 클릭·파일·질문이 모두 입력입니다. 출력은 프로그램이 돌려주는 것으로, 화면의 글자·소리·저장된 파일이 그렇습니다. 그 사이에서 프로그램이 입력을 처리합니다. 인공지능 챗봇도 같아서, 내 질문이 입력이고 돌아온 답이 출력입니다.

프로그래밍 문법

원문 표기 · Syntax

코드를 써야 하는 정확한 규칙

문법은 프로그래밍 언어의 글쓰기 규칙으로, 괄호·콜론·따옴표·빈칸이 어디에 와야 하는지 정합니다. 컴퓨터는 무슨 뜻이었는지 짐작하지 않으므로, 따옴표 하나만 빠져도 문법 오류가 나고 코드가 아예 돌지 않습니다. 오류 메시지가 보통 그 줄을 가리키니 거기부터 봅니다.

런타임

원문 표기 · Runtime

코드나 모델을 실제로 돌려 주는 프로그램

런타임은 따로 쓰인 코드나 파일을 실제로 실행해 주는 프로그램입니다. Node.js 는 브라우저 밖에서 자바스크립트를 돌리고, Pyodide 는 브라우저 안에서 파이썬을 돌리며, llama.cpp 는 인공지능 모델 파일을 읽어 계산합니다. "실행하는 동안"이라는 뜻으로도 써서, 실행해야만 드러나는 오류를 런타임 오류라고 부릅니다.

프레임워크

원문 표기 · Framework

내 코드를 채워 넣는 미리 짜인 뼈대

프레임워크는 앱을 어떻게 짤지 이미 정해 둔 큰 코드 묶음이고, 나는 그것이 알맞은 때에 부를 조각을 씁니다. 라이브러리는 반대로 내 코드가 필요할 때 부릅니다. 웹 프레임워크는 일을 크게 덜어 주지만, 그 밑에서는 여전히 평범한 HTTP 로 요청을 읽고 응답을 씁니다. 그래서 이 사이트는 그 한 바퀴를 먼저 보여 줍니다.

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SDK

플랫폼 위에서 만들 때 쓰는 코드·도구 묶음

SDK 는 소프트웨어 개발 키트(software development kit)의 줄임말입니다. 플랫폼이 나눠 주는 것으로, 클라우드 저장·순위표·로그인 같은 기능을 처음부터 짜지 않고 내 프로그램에서 쓰게 해 줍니다. 보통 그 플랫폼의 API 를 부르는 라이브러리와 설명서, 예제가 들어 있습니다. 이 사이트에서는 게임에 SDK 를 알아서 넣어 주는 Cadeplay 에서 만납니다.

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빌드

원문 표기 · Build step

소스 코드를 실행·배포할 파일로 만드는 일

빌드는 내가 쓴 코드를 실제로 돌아갈 완성 파일로 바꾸는 일입니다. 예를 들어 React 프로젝트를 dist 폴더 안의 평범한 HTML · CSS · 자바스크립트로 줄여 냅니다. 이 단계를 맡는 것이 빌드 도구입니다. 그렇게 나온 결과물도 빌드라고 불러서, "새 빌드"는 게임이나 앱의 새로 묶은 판을 뜻합니다. 빌드 결과물은 매번 다시 만들 수 있으니 깃에 넣지 않습니다.

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게임 엔진

원문 표기 · Game engine

게임을 돌리는 공통된 일을 맡는 소프트웨어

게임 엔진은 거의 모든 게임에 필요한 일을 맡습니다 — 화면 그리기, 입력 읽기, 소리 내기, 물리 계산, 그림과 소리 불러오기. 나는 그 위에 내 게임의 규칙과 그림을 얹습니다. Godot · Unity · Unreal 과 Flutter 위의 Flame 이 잘 알려진 예입니다. 많은 엔진이 프로젝트 하나를 웹 · 휴대폰 · 데스크톱으로 내보낼 수 있습니다.

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MVP

사람들이 실제로 쓸 수 있는 가장 작은 판

MVP 는 최소 기능 제품(minimum viable product)의 줄임말입니다. 게임에서는 최소한 플레이 가능한 게임, 곧 작지만 처음 보는 사람이 도움 없이 처음부터 끝까지 해 볼 수 있는 게임을 뜻합니다. 데모나 밑그림이 아닙니다. MVP 를 일찍 내놓으면 혼자 몇 달 일해도 얻지 못할 진짜 플레이어의 정직한 반응을 얻습니다.

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.env 파일

원문 표기 · .env file

비밀 값을 코드 밖에 두는 파일

.env 파일은 토큰이나 비밀번호 같은 값을 이름=값 꼴로 한 줄씩 적어 프로젝트 폴더에 두는 평범한 글 파일입니다. 프로그램은 값을 이름으로 읽으므로 비밀 자체는 코드에 나오지 않습니다. 이 파일은 .gitignore 에 적어 저장소에 들어가지 않게 해야 하고, 한 번이라도 올라간 비밀은 새어 나갔다고 보고 바꿔야 합니다.

CI(지속적 통합)

원문 표기 · CI (continuous integration)

코드를 바꿀 때마다 저절로 도는 검사

지속적 통합(CI)은 누군가 공유 저장소에 코드를 올릴 때마다 서버가 저절로 프로젝트를 빌드하고 테스트를 돌리는 방식입니다. 무언가 망가지면 변경을 합치기 전에 몇 분 안에 빨간 표시로 알 수 있습니다. GitHub Actions 가 널리 쓰이는 CI 서비스입니다.

버전 관리 도구

원문 표기 · Version control

파일의 모든 변경을 기록해 두는 도구

버전 관리 도구는 파일이 바뀔 때마다 누가·언제·왜 바꿨는지와 함께 기록해 두는 프로그램입니다. 그러면 두 시점을 비교하거나 예전 상태로 돌아갈 수 있고, 여러 사람이 같은 프로젝트를 안전하게 고칠 수 있습니다. 오늘날 가장 널리 쓰는 버전 관리 도구가 Git 입니다.

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GitHub

Git 저장소를 인터넷에 보관하는 웹사이트

GitHub 은 Git 저장소의 사본을 인터넷에 보관해, 한 팀이 프로젝트 하나를 함께 쓰게 해 주는 웹사이트입니다. 보관만이 아니라 변경을 검토하는 Pull Request, 할 일 목록(이슈), 자동 검사도 제공합니다. Git 은 내 컴퓨터의 도구이고, GitHub 은 GitLab 처럼 저장소를 온라인에 두는 여러 서비스 가운데 하나입니다.

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Pull Request(PR)

원문 표기 · Pull request (PR)

내 브랜치를 검토해 합쳐 달라는 요청

Pull Request(PR)는 GitHub 같은 사이트에서 내 브랜치의 변경을 main 브랜치에 합쳐 달라고 팀에 요청하는 페이지입니다. 리뷰어가 diff 를 읽고 의견을 남긴 뒤 승인하며, 커밋을 더 올리면 같은 PR 이 갱신됩니다. 코드를 검사받는 시험이라기보다 무엇을 왜 바꿨는지 나누는 자리입니다.

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diff

원문 표기 · Diff

무엇이 바뀌었는지 줄 단위로 보여 주는 것

diff 는 두 버전 사이의 차이를 보여 줍니다. - 로 시작하는 줄은 지운 것, + 로 시작하는 줄은 더한 것입니다. git diff 는 아직 스테이징하지 않은 변경을, git diff --staged 는 곧 커밋될 변경을 보여 줍니다. 커밋하기 전마다 diff 를 읽는 것이 실수를 잡는 가장 쉬운 방법이며, 인공지능이 고친 코드도 마찬가지입니다.

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.gitignore

Git 이 추적하지 않을 것을 적은 파일

.gitignore 는 Git 이 무시할 파일과 폴더를 적어 두는 글자 파일로, node_modules, 빌드 결과물, 비밀 값이 든 .env 같은 것을 적습니다. 한 줄에 패턴 하나이며, 끝의 / 는 폴더, * 는 아무 이름을 뜻합니다. 이미 커밋된 파일에는 효과가 없으니 git rm --cached 로 먼저 추적에서 빼야 합니다.

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스냅샷(snapshot)

원문 표기 · Snapshot

어느 한 순간 모든 파일의 모습

스냅샷은 어느 한 순간 프로젝트의 모든 파일 상태를 담은 기록입니다. Git 의 커밋 하나하나는 바뀐 부분의 목록이 아니라 스냅샷이며, 바뀌지 않은 파일은 이미 저장된 것을 가리키기만 해서 크기가 커지지 않습니다. 그래서 Git 은 어느 커밋으로든 곧바로 돌아가고 두 시점을 빠르게 비교할 수 있습니다.

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작업 디렉터리(working tree)

원문 표기 · Working tree

내가 보고 고치는 실제 파일들

작업 디렉터리는 내가 열어 보고 고치는 실제 파일이 있는 프로젝트 폴더입니다. Git 은 이것을 마지막 커밋과 비교해 무엇이 바뀌었는지 알려 줍니다. 변경이 놓이는 세 공간(작업 디렉터리·스테이징 영역·저장소) 가운데 하나이며, 바뀐 것이 어디에 있는지는 git status 로 봅니다.

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스테이징 영역(staging area)

원문 표기 · Staging area

다음 커밋에 담을 변경을 모아 두는 곳

스테이징 영역(index)은 다음 커밋에 넣으려고 골라 둔 변경을 모아 두는 곳입니다. git add 로 변경을 여기에 올리고, git commit 은 스테이징에 있는 것만 저장합니다. 이 중간 단계 덕분에 파일 다섯 개를 고쳤어도 서로 관련된 두 개만 골라 커밋할 수 있어 이력이 읽기 쉬워집니다.

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복제(clone)

원문 표기 · Clone

저장소를 통째로 내 컴퓨터에 복사하기

복제(clone)는 GitHub 같은 곳에 있는 저장소를 파일과 전체 이력까지 통째로 내 컴퓨터에 복사하는 일입니다. Git 은 어디서 복제했는지를 origin 이라는 원격으로 기억해 두므로, 나중에 새 변경을 받거나 내 커밋을 올릴 수 있습니다. 복제는 처음 한 번만 하고, 그 뒤로는 git pull 로 최신 상태를 받습니다.

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원격 저장소(remote)

원문 표기 · Remote

다른 컴퓨터에 있는 같은 저장소

원격 저장소는 대개 GitHub 에 있는 같은 저장소의 또 다른 사본으로, 모두가 만나기로 약속한 곳입니다. 관례상 이름은 origin 입니다. git push 로 내 커밋을 보내고, git pull 이나 git fetch 로 남의 커밋을 받아 옵니다. 내 컴퓨터에서 하던 방식은 그대로이고, 원격은 그저 만나는 자리입니다.

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푸시(push)

원문 표기 · Push

내 커밋을 원격 저장소에 올리기

푸시는 내 브랜치의 커밋을 원격 저장소에 올려 다른 사람이 볼 수 있게 하는 일입니다. 처음에 git push -u origin main 으로 올리면 브랜치가 짝지어져 다음부터는 git push 만 쳐도 됩니다. 다른 사람이 먼저 올렸다면 그 커밋을 받기 전까지 Git 이 거절합니다. git push --force 는 남의 커밋을 덮어쓰므로 공유 브랜치에서는 쓰지 않습니다.

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풀(pull)

원문 표기 · Pull

원격의 새 커밋을 받아 합치기

풀은 원격 저장소의 새 커밋을 받아 와 곧바로 지금 브랜치에 합치는 일입니다. git fetch 다음에 병합을 하는 것과 같아서, 같은 줄을 나도 고쳤다면 충돌이 날 수 있습니다. git pull --rebase 는 내 커밋을 받아 온 것 위로 다시 얹어 이력을 한 줄로 유지합니다.

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페치(fetch)

원문 표기 · Fetch

합치지 않고 원격의 커밋만 받아 오기

페치는 원격 저장소의 최신 커밋을 받아 오되 내 브랜치는 건드리지 않습니다. 받은 내용은 origin/main 같은 이름 아래 기다리므로, 먼저 살펴보고 합칠지 정할 수 있습니다. 그래서 남이 무엇을 올렸는지 안전하게 보는 방법이며, git pull 은 페치에 병합을 곧바로 더한 것입니다.

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병합(merge)

원문 표기 · Merge

두 브랜치의 작업을 하나로 합치기

병합은 한 브랜치의 커밋을 다른 브랜치에 합치는 일로, 보통 다 만든 기능 브랜치를 main 에 합칩니다. 두 브랜치가 서로 다른 곳을 고쳤으면 Git 이 알아서 합치고, 같은 줄을 서로 다르게 고쳤으면 충돌로 멈추고 사람의 결정을 기다립니다. 병합은 이력을 실제로 일어난 그대로 남깁니다.

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충돌(conflict)

원문 표기 · Conflict

두 변경이 같은 줄을 건드린 상태

충돌은 두 브랜치가 한 파일의 같은 줄을 서로 다르게 고쳐서 Git 이 어느 쪽을 남길지 정할 수 없을 때 생깁니다. Git 은 멈추고 그 자리에 <<<<<<<, =======, >>>>>>> 표시를 넣습니다. 올바른 내용으로 고치고 표시 줄을 지운 뒤 git add 하고 커밋하면 됩니다. 충돌은 오류가 아니라 사람이 결정하라는 신호입니다.

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포크(fork)

원문 표기 · Fork

남의 저장소를 내 계정으로 복사한 것

포크는 다른 사람의 저장소를 내 계정 아래로 복사한 것으로, 주로 GitHub 에서 만듭니다. 내 것이 아닌 프로젝트에는 직접 올릴 수 없으므로, 내 포크에 올린 뒤 원본 저장소로 Pull Request 를 보냅니다. 오픈소스 프로젝트에 기여하는 흔한 방법입니다.

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리베이스(rebase)

원문 표기 · Rebase

내 커밋을 다른 지점 위로 옮겨 얹기

리베이스는 내 커밋들을 다른 커밋 위로 옮겨 다시 얹어 이력을 한 줄로 정리합니다. git rebase -i 로는 공유하기 전에 커밋을 합치거나 메시지를 고치거나 순서를 바꿀 수 있습니다. 리베이스는 옛 커밋 대신 새 커밋을 만들므로, 이미 다른 사람과 공유한 커밋에는 쓰지 않습니다.

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HEAD

지금 이력의 어디에 있는지 가리키는 표시

HEAD 는 지금 내가 서 있는 커밋을 가리키는 Git 의 이름으로, 보통 지금 브랜치의 가장 최근 커밋입니다. 많은 명령이 여기서부터 셉니다. HEAD~1 은 한 커밋 전, HEAD~3 은 세 커밋 전입니다. git reflog 에는 HEAD 가 지나온 모든 자리가 남아 있어, 잃어버린 커밋을 되찾을 때 씁니다.

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변수(variable)

원문 표기 · Variable

값에 붙인 이름

변수는 나중에 다시 쓰려고 값에 붙여 둔 이름입니다. 파이썬에서는 이름 = 값 으로 담는데, 여기서 = 는 같다가 아니라 이 이름에 이 값을 넣으라는 뜻입니다. 변수에 담긴 값은 언제든 바꿀 수 있고, 값을 적을 자리마다 이름을 대신 쓸 수 있습니다.

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함수(function)

원문 표기 · Function

이름을 붙여 다시 쓰는 코드 묶음

함수는 이름을 붙인 코드 묶음으로, 필요할 때마다 다시 실행할 수 있습니다. 파이썬에서는 def 로 만들고, 괄호 안에 받을 값을 적고, return 으로 값을 돌려줍니다. print() 와 len() 도 파이썬에 들어 있는 함수이고, def 로 나만의 함수를 만들 수 있습니다.

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조건(condition)

원문 표기 · Condition

실행할 코드를 정하는 참·거짓 질문

조건은 score >= 60 처럼 답이 True(참) 또는 False(거짓)인 질문입니다. if 문은 조건이 True 일 때만 그 안의 줄을 실행하고, else 는 나머지 경우를 맡습니다. 안쪽 줄은 빈칸 4칸 들여쓰기를 해야 파이썬이 if 의 범위를 가릅니다.

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반복(loop)

원문 표기 · Loop

같은 코드를 되풀이하는 것

반복(루프)은 같은 줄을 여러 번 실행합니다. for 반복은 range(1, 11) 의 숫자나 리스트의 항목을 하나씩 차례로 돌고, while 반복은 조건이 True 인 동안 계속합니다. 그래서 조건이 끝내 False 가 되지 않으면 멈추지 않습니다.

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들여쓰기(indentation)

원문 표기 · Indentation

코드를 묶는 줄 앞의 빈칸

들여쓰기는 줄 맨 앞에 두는 빈칸입니다. 파이썬에서는 규칙의 일부라서, if·for·def 아래의 줄은 보통 빈칸 4칸 들여써야 그 안에 속한다는 것이 드러납니다. 들여써야 할 줄을 들여쓰지 않거나 칸 수가 어긋나면 파이썬은 IndentationError 를 내고 멈춥니다.

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리스트(list)

원문 표기 · List

[ ] 안에 순서대로 모은 값들

리스트는 여러 값을 대괄호 [ ] 안에 순서대로 한데 담습니다. 항목마다 0부터 시작하는 자리 번호가 있어서 fruits[0] 이 첫 항목입니다. append() 로 항목을 더하고, len() 으로 개수를 세고, for 반복으로 하나씩 꺼내 쓸 수 있습니다.

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딕셔너리(dictionary)

원문 표기 · Dictionary

{ } 안에 열쇠와 값을 짝지은 것

딕셔너리는 {"math": 80} 처럼 열쇠(key)와 값(value)의 짝을 중괄호 안에 담습니다. 자리 번호가 아니라 열쇠로 값을 찾아서, scores["math"] 는 80 을 돌려줍니다. 새 열쇠에 값을 넣으면 짝이 늘고, 열쇠는 서로 겹칠 수 없습니다. 코드에서는 줄여서 dict 라고도 부릅니다.

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액세스 토큰

원문 표기 · Access token

도구가 내 계정을 쓰게 해 주는 비밀 문자열

액세스 토큰은 서비스가 내어 주는 긴 비밀 문자열로, 비밀번호 없이도 내 도구가 내 계정을 쓰게 해 줍니다. 예를 들어 게임을 Cadeplay 에 올릴 때 씁니다. 비밀번호처럼 다루세요 — .env 파일에 두고, 대화창이나 코드에는 붙여 넣지 말고, 새어 나가면 그 서비스의 콘솔에서 지웁니다. 인공지능이 글을 셀 때 쓰는 토큰과는 전혀 다른 것입니다.

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게임 루프

원문 표기 · Game loop

게임이 1초에 여러 번 되풀이하는 순환: 입력 읽기, 세계 갱신, 화면 그리기.

게임 루프는 모든 게임의 심장입니다. 한 바퀴마다 플레이어의 입력을 읽고, 위치·충돌·점수를 갱신하고, 새 그림을 그립니다. 한 바퀴가 프레임 하나입니다. 엔진이 루프를 대신 돌려 주고, 우리는 그 안에서 일어날 일을 씁니다.

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FPS (초당 프레임 수)

원문 표기 · FPS (frames per second)

게임이 1초에 새 그림을 몇 장 그리는지.

FPS 는 게임 루프가 1초에 몇 번 끝나 새 프레임을 보여 주는지 셉니다. 60 FPS 는 16.7밀리초마다 한 장이라 부드럽게 느껴지고, 30 아래로 떨어지면 끊기기 시작합니다. 무거운 그리기나 갱신의 느린 코드가 FPS 를 떨어뜨립니다.

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스프라이트

원문 표기 · Sprite

캐릭터·동전·총알처럼 게임 화면에서 움직이는 작은 그림.

스프라이트는 게임이 프레임마다 어떤 자리에 그리는 2D 그림입니다. 걷는 캐릭터는 흔히 스프라이트 시트 — 차례로 보여 주면 애니메이션이 되는 그림 띠 — 하나로 만듭니다. 스프라이트에는 보통 충돌을 확인할 히트박스가 붙어 있습니다.

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충돌 판정

원문 표기 · Collision detection

게임 속 두 물체가 닿았는지, 히트박스라는 보이지 않는 상자로 프레임마다 확인하는 일.

충돌 판정은 플레이어가 발판에 올라섰는지, 동전을 주웠는지, 맞았는지를 정합니다. 가장 쉬운 방법은 스프라이트마다 사각형(히트박스)을 주고 두 사각형이 겹치는지 보는 것입니다. 엔진의 물리 시스템이 이 일을 대신 해 주기도 합니다.

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델타 타임

원문 표기 · Delta time

지난 프레임 뒤로 흐른 시간. 어느 기기에서나 게임이 같은 속도로 돌게 하는 데 씁니다.

화면마다 새로 고치는 빠르기가 달라서 프레임마다 걸리는 시간이 같지 않습니다. 속도에 델타 타임(dt)을 곱하면 프레임당 거리가 아니라 초당 거리로 움직입니다. 이것이 없으면 빠른 모니터에서는 게임이 빨라지고 느린 휴대폰에서는 느려집니다.

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워크플로

원문 표기 · Workflow

정해진 순서대로 단계를 밟는 작업 흐름

워크플로는 늘 같은 순서로 도는 일의 단계 묶음입니다. AI 설계에서 워크플로는 미리 적어 둔 길을 따라가고, 에이전트는 다음 단계를 스스로 정한다는 점이 다릅니다. GitHub 에서 워크플로는 .github/workflows/ 에 두는 YAML 파일로, 테스트를 돌리거나 댓글이 달리면 Claude 에게 이슈를 고치게 하는 단계를 자동으로 실행합니다.

개인정보처리방침

원문 표기 · Privacy policy

앱이 개인정보를 어떻게 쓰는지 밝힌 글

개인정보처리방침은 앱이나 사이트가 어떤 개인정보를 왜 모으고, 누구와 나누며, 사용자가 어떻게 지울 수 있는지 밝힌 공개 페이지입니다. 앱 스토어는 앱을 올리기 전에 이 페이지 주소를 요구하고, 심사원은 내용이 앱의 실제 동작과 맞는지 봅니다. 많은 나라의 법도 이것을 요구합니다.

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Babylon.js

웹 브라우저 안에서 도는 무료 3D 게임 엔진

Babylon.js 는 웹 페이지 안에서 도는 3D 게임·장면을 만드는 오픈소스 엔진으로, 물리·애니메이션·조명·3D 모델 불러오기가 들어 있습니다. TypeScript 로 쓰였고 JavaScript 로도 씁니다. 브라우저가 곧 실행 환경이라 플레이어는 설치 없이 링크 하나로 게임을 엽니다.

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Construct

코드 없이도 브라우저에서 만드는 2D 게임 엔진

Construct 는 웹 브라우저에서 쓰는 2D 게임 엔진입니다. 코드를 치는 대신 "이벤트 시트"에 "이 일이 생기면 저것을 한다"를 골라 넣어 규칙을 만듭니다. 더 필요하면 JavaScript 를 섞어 쓸 수 있고, 웹과 다른 플랫폼으로 게임을 내보냅니다.

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C++

게임 엔진·브라우저 속에 쓰이는 빠르고 오래된 언어

C++ 는 미리 기계어로 바꿔 두는 프로그래밍 언어라 아주 빠르게 돌고 메모리를 직접 다룹니다. Unreal Engine 같은 게임 엔진, 웹 브라우저, 많은 대형 게임이 이 언어로 쓰였습니다. 대신 어렵습니다 — 메모리를 잘못 다루면 프로그램이 죽고, 배우는 데 오래 걸립니다.

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C#

Unity 게임을 만들 때 쓰는 Microsoft 의 프로그래밍 언어

C#(씨샵)은 Microsoft 가 만든 프로그래밍 언어입니다. Unity 게임의 스크립트를 이 언어로 쓰고, Windows 프로그램과 웹 서버에도 씁니다. 메모리를 알아서 치워 주어 C++ 보다 쉽지만, 둘러싼 도구가 많아 따로 배울 것이 적지 않습니다.

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Dart

Flutter 앱을 쓰는 Google 의 프로그래밍 언어

Dart 는 Google 이 만든 프로그래밍 언어입니다. Flutter 앱을 이 언어로 쓰므로, Flutter 로 휴대폰 앱을 만들려면 Dart 부터 배웁니다. 모양은 JavaScript·Java 와 비슷하고, 휴대폰용 빠른 기계어나 웹용 JavaScript 로 바꿀 수 있습니다.

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Defold

Lua 로 스크립트를 쓰는 가볍고 무료인 게임 엔진

Defold 는 주로 2D 게임을 만드는 무료 게임 엔진으로, 빌드 크기가 작아 휴대폰과 웹에서 빨리 열립니다. 게임 로직은 Lua 로 씁니다. Colyseus 같은 게임 서버가 Defold 용 SDK 를 내놓기 때문에 게임 서버 화면에 나옵니다.

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Flutter

한 코드로 휴대폰·웹·데스크톱 앱을 만드는 Google 의 도구

Flutter 는 Google 이 만든 무료 앱 개발 도구입니다. Dart 로 앱을 한 번 쓰면 같은 코드로 iPhone 앱, Android 앱, 웹 페이지, 데스크톱 프로그램을 만듭니다. 화면의 모든 부분이 위젯이고, 위젯 안에 위젯을 넣어 화면 전체를 짭니다.

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Flame

Flutter 위에 올라간 무료 2D 게임 엔진

Flame 은 Flutter 안에서 도는 오픈소스 2D 게임 엔진입니다. 게임 루프·스프라이트·충돌 판정·입력 처리처럼 Flutter 에 없는 게임용 부품을 더해 주고, 게임 둘레의 메뉴는 평소의 Flutter 위젯으로 만듭니다. 2D 전용이므로 3D 게임은 이것으로 계획하지 않습니다.

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Godot

2D·3D 게임을 만드는 무료 오픈소스 엔진

Godot 는 MIT 라이선스의 오픈소스라 누구나 무료로 쓰고, 게임을 팔아도 수수료가 없는 게임 엔진입니다. 2D·3D 게임을 모두 만들고, 게임 코드는 파이썬과 닮은 GDScript 나 C# 으로 씁니다. 평범한 노트북에서도 돌 만큼 가볍습니다.

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Go

서버에 많이 쓰는 Google 의 프로그래밍 언어

Go(Golang 이라고도 부릅니다)는 Google 에서 만든 프로그래밍 언어입니다. Go 프로그램은 실행 파일 하나로 바뀌어 빠르게 돌고 많은 연결을 한꺼번에 다루므로 서버에 많이 씁니다. Nakama 게임 서버가 Go 로 쓰였고, 내 Go 모듈을 붙여 기능을 늘릴 수 있습니다.

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Haxe

한 코드를 여러 다른 언어로 바꿔 내는 프로그래밍 언어

Haxe 는 같은 코드를 JavaScript·C++·C# 같은 여러 대상으로 바꿔 주는 오픈소스 프로그래밍 언어입니다. 게임 개발자는 게임 하나를 웹·데스크톱·휴대폰에 내려고 씁니다. 몇몇 게임 서버가 Haxe 용 SDK 를 내놓아 게임 서버 화면에 나옵니다.

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Lua

게임 속에 끼워 쓰기 쉬운 작은 스크립트 언어

Lua 는 프로그램이 안에 품고 다닐 수 있는 가볍고 단순한 스크립트 언어입니다. 게임 엔진과 서버가 Lua 를 품어 두면, 프로그램 전체를 다시 만들지 않고도 게임 규칙을 쓰고 고칠 수 있습니다. Defold 가 Lua 를 쓰고, Nakama 서버는 Go·TypeScript 와 함께 Lua 모듈도 받습니다.

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Phaser

브라우저 2D 게임을 만드는 무료 JavaScript 프레임워크

Phaser 는 웹 브라우저에서 도는 2D 게임을 JavaScript 나 TypeScript 로 만드는 오픈소스 프레임워크입니다. 게임 루프를 대신 돌려 주고 스프라이트·물리·소리·입력을 갖춰 주므로, 매 프레임 무슨 일이 일어날지만 쓰면 됩니다. 첫 웹 게임을 많이 이것으로 만듭니다.

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PixiJS

브라우저에서 2D 그림을 빠르게 그리는 JavaScript 라이브러리

PixiJS 는 그래픽 칩을 써서 웹 페이지에 2D 그림과 스프라이트를 아주 빠르게 그리는 오픈소스 라이브러리입니다. 그리기만 하고 물리·소리·게임 규칙은 없으므로, 완전한 게임 엔진이 아니라 그리기 라이브러리입니다. 그 부분은 게임이 직접 더하거나 Phaser 같은 엔진을 씁니다.

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Unity

모바일·PC·콘솔 게임에 널리 쓰고 가르치는 게임 엔진

Unity 는 모바일 게임의 큰 몫과 많은 PC·콘솔 게임을 만드는 게임 엔진입니다. 편집기에서 장면을 꾸미고 게임 스크립트는 C# 으로 씁니다. 웹(WebGL)을 포함해 거의 모든 플랫폼으로 내보낼 수 있어 많은 강좌가 가르칩니다. 아주 작은 첫 게임에는 무겁습니다.

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Unreal Engine

고품질 3D 게임을 만드는 Epic Games 의 엔진

Unreal Engine 은 Epic Games 의 게임 엔진으로, 사실 같은 조명·재질·큰 3D 세계처럼 화면 품질이 가장 중요할 때 고릅니다. 게임 코드는 C++ 로 쓰거나 블루프린트로 그림처럼 이어 만듭니다. 성능 좋은 컴퓨터가 필요하고 작은 첫 게임에는 너무 큽니다.

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블루프린트

원문 표기 · Blueprint

상자를 선으로 이어 게임 로직을 짜는 Unreal Engine 의 방식

블루프린트(Blueprint)는 Unreal Engine 의 시각적 스크립트입니다. 코드를 치는 대신 "키를 눌렀을 때", "소리 내기" 같은 상자(노드)를 놓고 선으로 잇습니다. C++ 없이 게임 로직을 만들 수 있지만, 그림이 커지면 읽기 어려워집니다.

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glTF

3D 모델을 주고받는 표준 파일 형식

glTF 는 Khronos Group 이 관리하는 3D 모델용 공개 파일 형식입니다. 모양·재질·텍스처·애니메이션을 한 묶음에 담아 엔진이 빨리 불러올 수 있어 "3D 의 JPEG" 라고도 부릅니다. .gltf(글자 파일 + 따로 있는 파일)나 .glb(모두 든 바이너리 파일 하나)로 씁니다.

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TypeScript

타입을 붙여 실행 전에 실수를 잡는 JavaScript

TypeScript 는 JavaScript 에 타입을 더한 언어입니다. 변수마다 어떤 종류의 값이 들어가는지 적어 두면, 검사기가 프로그램을 돌리기 전에 실수를 알려 줍니다. 브라우저는 JavaScript 를 실행하므로 TypeScript 는 먼저 보통의 JavaScript 로 바뀝니다. 큰 웹 앱과 Babylon.js, 많은 게임 서버가 씁니다.

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Rust

메모리 실수를 미리 막아 주는 빠른 프로그래밍 언어

Rust 는 C++ 만큼 빠르면서, 컴파일할 때 메모리 쓰는 법을 검사해 여러 종류의 충돌·보안 버그를 실행 전에 막는 프로그래밍 언어입니다. 서버, 명령줄 도구, SpacetimeDB 모듈 같은 게임 백엔드에 씁니다. 규칙이 엄격해 배우는 데 시간이 걸린다고 알려져 있습니다.

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PHP

서버에서 웹 페이지를 만들어 내는 프로그래밍 언어

PHP 는 웹 서버에서 돌며 HTML 페이지를 만들어 브라우저에 보내는 프로그래밍 언어입니다. WordPress 를 비롯해 웹의 큰 몫이 PHP 로 돌고, SONUB 도 PHP(Laravel) 프로그램입니다. 방문자는 PHP 코드를 보지 못하고 그것이 만든 페이지만 받습니다.

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Vite

웹 프로젝트를 빠르게 만들고 빌드하는 도구

Vite 는 웹 화면 쪽 빌드 도구입니다. 바로 돌아가는 프로젝트(React·Vue 등)를 만들어 주고, 저장하자마자 화면이 바뀌는 개발 서버를 띄우며, 명령 하나로 어느 웹서버든 내놓을 수 있는 최종 파일을 dist 폴더에 만듭니다. Node.js 가 있어야 합니다.

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Pyodide

웹 브라우저 안에서 도는 파이썬

Pyodide 는 진짜 파이썬 실행기를 WebAssembly 로 바꿔 웹 페이지 안에서 돌게 한 것입니다. SONUB 의 파이썬 수업이 이것을 써서, 설치 없이 내 컴퓨터에서 코드가 돕니다. 처음 한 번은 실행 환경을 내려받느라 시간이 걸립니다. 컴퓨터의 파이썬처럼 보통의 네트워크 서버나 백그라운드 서비스를 열지는 못합니다.

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A/B 테스트

원문 표기 · A/B testing

두 가지 판을 나눠 보여 주고 어느 쪽이 나은지 재기

A/B 테스트는 플레이어를 무작위로 두 무리로 나눠 A 무리에는 지금 판을, B 무리에는 가격·튜토리얼 같은 것을 바꾼 판을 보여 주는 실험입니다. 그다음 "다음 날 다시 온 사람 수"처럼 미리 정한 숫자를 비교합니다. 짐작 대신 재서 고르게 해 주지만, 차이가 뜻을 가지려면 사람이 충분히 많아야 합니다.

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연령 등급

원문 표기 · Age rating

게임 내용을 보고 스토어가 매기는 나이 제한

게임을 공개하기 전에 스토어는 콘텐츠 설문을 받습니다 — 싸움·피·도박·모르는 사람과의 채팅이 있는지 예/아니오로 답하는 설문입니다. 이 답으로 "12세 이상" 같은 연령 등급이 정해져 스토어에 표시됩니다. 설문을 빠뜨려 다 만든 게임을 제출하지 못하는 일이 흔하고, 거짓으로 답하면 나중에 게임이 내려갈 수 있습니다.

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Apache 2.0

특허까지 함께 허락하는 너그러운 오픈소스 라이선스

Apache License 2.0 은 오픈소스 라이선스입니다. 누구나 코드를 쓰고, 고치고, 팔고, 나눌 수 있고, 공개하지 않는 상업 제품 안에 넣어도 됩니다. 대신 저작권·라이선스 고지를 남기고 내가 고친 파일을 표시해야 합니다. 기여자가 가진 그 코드의 특허도 함께 허락하므로 회사들이 좋아합니다.

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에셋

원문 표기 · Asset

게임이 쓰는 그림·소리·모델 같은 파일

에셋(asset)은 코드 말고 게임을 이루는 파일입니다 — 그림, 스프라이트, 효과음, 음악, 3D 모델, 글꼴, 레벨 데이터. 보통 게임 크기의 대부분을 차지합니다. AI 로 만든 것을 포함해 모든 에셋을 쓸 권리가 있어야 하므로, 출시 전에 라이선스를 확인합니다.

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배틀패스

원문 표기 · Battle pass

시즌 동안 플레이로 보상 단계를 여는 게임 상품

배틀패스는 몇 주에서 몇 달 동안 이어지는 한 시즌짜리 게임 상품입니다. 게임을 하고 도전 과제를 끝내면 점수가 쌓여 보상 단계가 하나씩 열립니다. 보통 무료 단계와 보상이 더 많은 유료 단계가 있고, 시즌이 끝나면 함께 끝나므로 플레이어가 다시 올 이유가 됩니다.

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핵심 루프

원문 표기 · Core loop

플레이어가 되풀이하는 게임의 짧은 행동 순환

핵심 루프는 게임에서 플레이어가 계속 되풀이하는 행동입니다. 예를 들어 장애물을 뛰어넘기 → 동전 줍기 → 빨라지기입니다. 이 순환이 재미없으면 둘레에 무엇을 더해도 게임을 살리지 못하므로 가장 먼저 만들어 시험합니다. 매 프레임 화면을 그리는 코드의 게임 루프와는 다른, 설계의 말입니다.

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생태계

원문 표기 · Ecosystem

한 기술을 둘러싼 도구·라이브러리·사람 전체

기술의 생태계는 그 둘레에 자라난 모든 것입니다 — 라이브러리, 편집기, 강좌, 미리 만든 에셋, 게시판, 질문에 답해 주는 사람들. 생태계가 크면 대부분의 문제에 이미 답이 있고, 젊으면 더 많은 것을 직접 만들고 풀어야 합니다. 엔진이나 언어를 고를 때 큰 기준이 됩니다.

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경계 사례

원문 표기 · Edge case

드물거나 끝에 걸친, 코드가 잘 깨지는 상황

경계 사례(edge case)는 가능한 범위의 맨 끝에 있는 입력이나 상황입니다 — 빈 이름, 딱 0 인 점수, 저장하는 순간 끊긴 신호, 같은 프레임에 누른 두 키. 코드는 보통의 경우엔 잘 돌다가 여기서 깨지므로, 경계 사례를 나열해 하나씩 시험하면 버그를 일찍 찾습니다. 인공지능은 이것을 나열하는 데 강합니다.

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프레임

원문 표기 · Frame

루프 한 바퀴마다 그리는 게임 화면 한 장

게임은 멈춘 그림을 빠르게 이어 그려 움직임을 보입니다. 그 그림 한 장이 프레임입니다 — 프레임마다 입력을 읽고, 위치를 바꾸고, 화면을 그립니다. 초당 60 프레임이면 한 프레임에 약 16 밀리초입니다. 프레임마다 같은 거리만큼 옮기면 빠른 화면에서 게임이 빨라지므로 델타 타임을 씁니다.

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밸런싱

원문 표기 · Balancing

게임이 공정하고 재미있게 느껴지도록 난이도·보상 숫자를 맞추기

밸런싱은 게임의 숫자를 맞추는 일입니다 — 점프 높이, 레벨마다 적의 수, 보상의 크기, 아이템 가격. 작은 차이로 게임이 너무 쉽거나, 너무 어렵거나, 불공평해집니다. 인공지능이 시뮬레이션하고 숫자를 제안할 수는 있지만, 알맞게 느껴지는지는 사람이 직접 해 보고 정합니다.

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게임 로직

원문 표기 · Game logic

게임 규칙을 실제로 돌리는 코드

게임 로직은 무슨 일이 일어날지 정하는 코드입니다 — 공격이 맞았는지, 점수를 어떻게 세는지, 레벨이 언제 끝나는지, 누가 이기는지. 화면 그리기와 소리 내기는 다른 부분입니다. 온라인 게임에서는 플레이어가 자기 쪽 게임을 고쳐 속이지 못하도록 서버가 게임 로직을 돌리는 일이 많습니다.

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라이브

원문 표기 · Go live

올린 빌드를 플레이어가 실제로 받는 판으로 바꾸기

게임 플랫폼에서 빌드를 올리는 것과 라이브로 올리는 것은 다른 단계입니다. 검사를 통과한 빌드도 라이브로 올리기 전까지는 기다리고, 그 순간부터 플레이어가 받는 판이 되어 플레이 주소가 열립니다. 두 단계를 나눠 두어 먼저 살펴볼 수 있고, 문제가 생기면 롤백으로 이전 빌드를 되돌립니다.

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길드

원문 표기 · Guild

게임 안에서 함께 노는 플레이어들의 모임

길드(클랜이라고도 합니다)는 플레이어가 게임 안에서 만들고 들어가는 모임으로, 구성원·리더 같은 역할·가입 신청·모임 채팅이 있습니다. 서로 때문에 다시 접속하게 만듭니다. 개발자에게는 게임 서버가 저장하고 관리해야 하는 커뮤니티 기능이라, 서버를 고를 때 중요합니다.

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후크

원문 표기 · Hook

기본 동작 앞뒤에 내 코드를 끼워 넣는 정해진 자리

후크(hook)는 프로그램이 정해 둔 순간에 내 코드를 더할 수 있게 열어 둔 자리입니다. Nakama 게임 서버는 모든 기본 호출의 앞뒤에 후크를 걸 수 있습니다 — 계정을 만들기 전에 이름을 검사하거나, 경기가 끝난 뒤 보상을 주는 식입니다. 서버 자체의 코드를 바꾸지 않고 기능을 늘립니다.

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인앱 결제

원문 표기 · In-app purchase

스토어를 거쳐 앱 안에서 아이템·기능을 사는 결제

인앱 결제는 코인·광고 없는 판·배틀패스처럼 앱이나 게임 안에서 하는 결제입니다. 휴대폰에서는 스토어의 결제 시스템을 거치고, 스토어가 값의 일부를 가져갑니다. 스토어가 영수증을 돌려주므로, 게임 서버는 아이템을 주기 전에 그 영수증을 검증해야 합니다.

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인스펙터

원문 표기 · Inspector

실행 중인 장면을 들여다보고 값을 바꾸는 창

인스펙터는 실행 중인 게임이나 페이지 속 물체를 목록으로 보이고, 위치·크기·색·물리 설정 같은 속성을 보여 주는 디버깅 도구입니다. 값을 바꾸면 다시 시작하지 않아도 결과가 바로 보입니다. Babylon.js, Unity, 브라우저의 개발자 도구에 모두 있습니다.

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인터페이스

원문 표기 · Interface

코드가 갖추기로 약속한 함수 목록

프로그래밍에서 인터페이스는 무엇을 어떻게 하는지가 아니라 무엇을 할 수 있는지를 적은 것입니다 — 함수 이름과 입력·출력의 목록. 그 함수들을 갖춘 코드라면 무엇이든 그 자리에 쓸 수 있습니다. Nakama 서버는 Go 모듈에 타입이 붙은 인터페이스를 건네므로, 잘못 부르면 컴파일러가 잡아 줍니다.

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리더보드

원문 표기 · Leaderboard

점수 순서로 플레이어를 늘어놓은 순위표

리더보드(순위표)는 점수·시간 같은 숫자로 플레이어 순위를 매긴 표입니다. 새 플레이어에게도 기회가 가도록 매일·매주 초기화하는 일이 많고, 서버는 동점을 어떻게 가를지 정하고 가짜 점수를 보내는 사람을 걸러야 합니다. 게임 쪽이 보내는 값은 고칠 수 있으므로 점수는 서버에서 확인합니다.

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라이선스

원문 표기 · License

코드·그림·데이터를 쓸 수 있는 조건

라이선스는 코드·그림·소리·데이터에 붙은 사용 허락 조건입니다 — 써도 되는지, 고쳐도 되는지, 팔아도 되는지, 그 대신 만든 사람 표시처럼 무엇을 해야 하는지. 인터넷에서 찾았다고 써도 되는 것은 아닙니다. MIT·Apache 2.0 같은 오픈소스 라이선스는 많은 것을 허락하지만 저마다 조건이 있습니다.

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LiveOps

출시 뒤 이벤트·상점·업데이트로 게임을 운영하는 일

LiveOps(라이브 운영)는 출시한 게임을 계속 살아 있게 하는 일입니다 — 주말 이벤트, 새 상점 아이템, 시즌, 밸런스 조정, A/B 테스트. 새 빌드를 내지 않고 관리 화면에서 바꾸는 일이 많습니다. 몇 년씩 가는 게임은 이것에 기대며, 이 도구를 직접 만들지 않도록 파는 백엔드도 있습니다.

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현지화

원문 표기 · Localization

게임의 글과 내용을 언어·문화마다 맞게 바꾸기

현지화(localization)는 번역보다 넓습니다. 낱말 말고도 날짜·숫자·화폐·레이아웃(더 긴 언어, 오른쪽에서 왼쪽으로 읽는 아랍어)과 문화적인 부분을 그 시장에 맞춥니다. 인공지능이 번역 초안을 빨리 만들어 주지만, 출시 전에 그 언어를 아는 사람이 뜻·용어·말투를 확인해야 합니다.

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매치메이킹

원문 표기 · Matchmaking

알맞은 플레이어끼리 짝지어 경기를 여는 일

매치메이킹은 온라인 게임에서 누가 누구와 함께 놀지 정하는 일입니다. 매치메이커가 경기를 원하는 플레이어를 모아 비슷한 실력·지역·지연 시간·게임 모드 같은 조건으로 묶습니다. 공정한 경기와 짧은 대기 시간이 목표인데, 두 목표는 서로 당깁니다.

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메타 계층

원문 표기 · Meta layer

경기 밖의 기능 — 계정·친구·채팅·저장·순위

게임 서버에서 메타 계층은 실제 경기 판 밖의 기능입니다 — 계정과 로그인, 친구, 길드, 채팅, 진행 저장, 리더보드, 상점. 만들기는 지루하고 미묘하게 틀리기 쉬워서, 몇 달씩 직접 만드는 대신 이것을 이미 갖춘 게임 서버를 고르는 팀이 많습니다.

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모듈

원문 표기 · Module

프로그램에 불러 쓰는 따로 떨어진 코드 묶음

모듈은 다른 코드가 불러서 다시 쓸 수 있도록 자기 파일이나 묶음에 따로 담은 코드입니다. 파이썬에서는 `import json` 이 json 모듈을 불러옵니다. Nakama·SpacetimeDB 같은 게임 서버에는 내 모듈을 올려 게임 규칙을 더합니다. 잘못된 모듈 하나가 그것을 품은 프로그램 전체를 멈출 수도 있습니다.

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네이티브

원문 표기 · Native

그 기기의 기계어로 바로 도는 것

네이티브 코드는 실행될 프로세서의 기계어로 미리 바뀌어, 중간의 해석기나 다른 층 없이 제 속도로 돕니다. 네이티브 앱은 iPhone 처럼 한 플랫폼에 맞춰 만든 앱입니다. 게임 서버에서 내 로직을 같은 프로세스 안에서 네이티브로 돌리면 빠르지만, 거기서 죽으면 서버 전체가 멈춥니다.

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NPC

플레이어가 아니라 컴퓨터가 움직이는 게임 속 등장인물

NPC(non-player character)는 게임이 스스로 움직이는 등장인물입니다 — 상점 주인, 퀘스트를 주는 사람, 적 경비병. 대사는 개발자가 쓰고 행동은 코드의 규칙(흔히 상태 기계)에서 나옵니다. 인공지능이 많은 NPC 의 대사 초안을 빨리 만들지만, 읽고 고르는 일은 사람이 합니다.

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물리

원문 표기 · Physics

중력·충돌·움직임을 계산하는 게임 엔진의 부분

게임에서 물리는 물체를 실제 세상과 비슷하게 움직이는 코드입니다 — 중력에 떨어지고, 튀고, 미끄러지고, 부딪히면 멈춥니다. 엔진에 물리 시스템이 들어 있어 계산식을 쓰지 않고 무게·속도·모양만 정하면 됩니다. 정확한 시뮬레이션이 아니라 느낌이 좋도록 맞춘 근삿값입니다.

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접속 상태

원문 표기 · Presence

지금 누가 온라인인지 알려 주는 정보

접속 상태(presence)는 사용자마다의 실시간 상태입니다 — 온라인, 오프라인, 경기 중, 자리 비움. 친구 목록과 길드 목록이 이것으로 이름 옆에 초록 점을 보입니다. 서버는 모든 연결을 지켜보다 바뀔 때마다 다른 사람에게 알려야 하는데(보통 WebSocket 으로), 사람이 많아지면 보기보다 어렵습니다.

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QA

출시 전에 결함을 찾는 품질 검사

QA(품질 보증)는 플레이어보다 먼저 문제를 찾는 일입니다 — 레벨을 끝까지 해 보고, 이상한 입력을 넣어 보고, 여러 기기에서 시험하고, 버그마다 재현하는 방법을 적습니다. 인공지능은 "저장 기능을 망가뜨리는 스무 가지 방법" 같은 시나리오를 나열해 주지만, 출시해도 될 만큼 좋은지는 사람이 정합니다.

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영수증

원문 표기 · Receipt validation

아이템을 주기 전에 확인하는 스토어 결제의 증표

인앱 결제를 하면 스토어가 무엇을 샀는지 증명하는 영수증을 게임에 줍니다. 속이려는 사람은 자기 기기에서 영수증을 꾸밀 수 있으므로, 게임 서버가 영수증을 Apple·Google 서버에 보내 진짜인지, 이미 쓴 것은 아닌지 확인한 뒤에야 아이템을 줍니다. 이것이 영수증 검증이며, Nakama 같은 게임 서버가 대신해 줍니다.

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리듀서

원문 표기 · Reducer

SpacetimeDB 에서 데이터베이스 안에서 돌며 테이블을 바꾸는 함수

SpacetimeDB 에서는 데이터베이스가 곧 서버입니다. 모듈을 올리면 그 안의 함수(리듀서)가 데이터베이스 안에서 한 번에 한 묶음(트랜잭션)으로 돌며 테이블을 바꿉니다. 클라이언트는 HTTP 엔드포인트 대신 리듀서를 부르고, 구독한 쪽은 바뀐 줄을 바로 받습니다. Redux 같은 웹 도구에서는 다른 뜻으로 씁니다.

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롤백

원문 표기 · Rollback

문제가 생긴 새 판을 이전 판으로 되돌리기

롤백은 배포를 되돌려 전에 잘 돌던 판으로 바꾸는 일입니다. 플랫폼이 이전 빌드를 남겨 두므로, 망가진 업데이트를 서둘러 고치는 대신 몇 초 만에 바꿔 놓을 수 있습니다. 코드는 돌아오지만, 잘못된 판이 이미 바꾼 데이터(저장된 게임 등)는 따로 고쳐야 할 수 있습니다.

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결정론적 롤백

원문 표기 · Deterministic rollback

늦게 온 입력에 맞춰 게임을 되감아 다시 계산하는 방식

빠른 온라인 게임에서 모든 플레이어의 입력을 기다리면 느리게 느껴집니다. 롤백 방식에서는 각자 가진 입력으로 게임을 계속 돌리다가, 늦은 입력이 오면 그 프레임으로 되감아 지금까지 빠르게 다시 계산합니다. 같은 입력이면 어느 기계에서나 똑같은 결과가 나와야(결정론적) 이 방식이 됩니다.

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RPC

다른 컴퓨터의 함수를 내 것처럼 부르는 방식

RPC(원격 프로시저 호출)는 프로그램이 다른 컴퓨터에 "이 이름의 함수를 이 값으로 돌려 결과를 보내 달라"고 하는 방식입니다. Nakama 서버에는 내 RPC 를 등록하고 게임이 이름으로 부릅니다. MCP 메시지는 JSON-RPC 2.0 을 쓰는데, 호출 하나가 함수 이름과 값이 든 작은 JSON 입니다.

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서버 틱

원문 표기 · Tick

게임 서버가 정해진 간격으로 경기를 갱신하는 한 번

게임 서버는 세상을 끊임없이 바꾸지 않고 틱 단위로 한 걸음씩 나아갑니다. 틱마다 도착한 입력을 읽고, 게임 규칙을 적용하고, 새 상태를 플레이어에게 보냅니다. 틱 속도가 높을수록(예: 초당 10번 대신 60번) 반응이 빠르게 느껴지지만 계산과 네트워크 사용이 늘어납니다.

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상태 기계

원문 표기 · State machine

한 번에 한 상태에 있고 규칙대로 옮겨 다니는 설계

상태 기계(state machine)는 무언가가 있을 수 있는 상태들과, 상태 사이를 옮기는 규칙을 적어 둔 설계입니다. 게임 캐릭터는 서 있기·달리기·점프·떨어지기 중 하나이고, "달리는 중에 점프 키"가 점프 상태로 옮깁니다. 한 번에 한 상태만 켜지므로 점프하며 웅크리기 같은 말이 안 되는 섞임을 막습니다.

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Steam

Valve 가 운영하는 PC 게임 장터

Steam 은 Valve 가 운영하는 가장 큰 PC 게임 장터입니다. 개발자는 해마다 내는 계정비가 아니라 게임마다 비용을 내고, 트레일러·스크린샷·태그로 스토어 페이지를 꾸밉니다. Steam 이 출시 때 찜한 사람들에게 알려 주므로, 출시 전에 모은 찜 목록이 아주 중요합니다.

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구독

원문 표기 · Subscribe

데이터가 바뀌면 저절로 알려 달라고 신청해 두기

구독은 어떤 데이터에 관심이 있다고 등록해, 내가 거듭 묻지 않아도 바뀔 때마다 서버가 보내 주게 하는 일입니다. SpacetimeDB 에서는 클라이언트가 쿼리를 구독하면 관심 있는 줄이 바뀌는 순간 도착합니다. WebSocket 처럼 계속 열린 연결이 필요합니다.

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테스트 트랙

원문 표기 · Test track

정해 둔 테스터에게만 먼저 빌드를 주는 배포 통로

Google Play 의 출시는 트랙을 거칩니다 — 내부 테스트, 비공개 테스트, 공개 테스트, 프로덕션. 테스트 트랙은 설치 가능한 실제 빌드를 내가 적은 테스터에게만 보내, 모두가 받기 전에 문제를 찾게 합니다. 새 개인 개발자 계정은 프로덕션을 신청하기 전에 테스터 12명 이상이 14일 동안 참여하는 비공개 테스트를 거쳐야 합니다. Apple 의 TestFlight 가 비슷한 일을 합니다.

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UI

사람이 보고 만지는 프로그램의 화면 부분

UI(사용자 인터페이스)는 사용자가 보고 다루는 모든 것입니다 — 단추, 메뉴, 글, 아이콘, 입력 칸. 좋은 UI 는 다음에 무엇을 할지 바로 보여 줍니다. UX(사용자 경험)는 쓰는 느낌 전체를 보는 더 넓은 말입니다. 게임에서는 게임 세상 위에 그린 점수·체력 막대·메뉴가 UI 입니다.

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위젯

원문 표기 · Widget

화면을 이루는 부품 하나

위젯은 다시 쓸 수 있는 화면 부품 하나입니다 — 단추, 글 한 줄, 목록, 카드, 다른 위젯을 담는 상자. 위젯 안에 위젯을 넣어 화면을 짭니다. Flutter 에서는 화면의 모든 것이 위젯이고, Flame 의 게임 캔버스도 평범한 Flutter 위젯들 사이에 놓입니다.

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찜 목록

원문 표기 · Wishlist

출시 전에 관심 있는 게임을 담아 두는 목록

Steam 에서는 나올 게임을 찜 목록(wishlist)에 담아 둘 수 있습니다. 게임이 출시되거나 할인하면 Steam 이 그 사람들에게 알려 주므로, 찜 목록이 첫 주 판매로 이어집니다. 좋은 스토어 페이지와 트레일러로 출시 전에 찜을 모으는 일이, 처음 내는 개발자가 생각하는 것보다 훨씬 중요합니다.

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심사

원문 표기 · App review

스토어가 공개 전에 앱을 검사하는 일

앱이나 게임이 스토어에 나오기 전에 스토어가 빌드를 심사합니다 — 멈추지 않는지, 개인정보·결제·내용 규칙을 지키는지, 소개 문구가 정직한지. Apple 의 App Review 는 엄격하기로 알려져 있습니다. 며칠이 걸리거나 거절될 수 있으니 시간을 넉넉히 잡습니다. 업데이트도 다시 심사를 거칩니다.

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Play Console

Android 앱을 출시·관리하는 Google 의 개발자 사이트

Google Play Console 은 개발자가 Google Play 에 앱을 내는 곳입니다. 한 번 내는 등록비를 내고 본인 확인을 한 뒤, 앱을 만들고, 업로드 키로 서명한 빌드를 올리고, 스토어 등록 정보와 데이터 보안 양식을 채우고, 테스트 트랙과 심사를 거칩니다. 판매·오류 보고도 여기서 봅니다.

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앱 스토어

원문 표기 · App store

앱과 게임을 찾아 설치하는 온라인 장터

앱 스토어는 앱을 찾고, 사고, 설치하는 공식 장터입니다 — iPhone 은 Apple 의 App Store, Android 는 Google Play, PC 게임은 Steam. 스토어가 결제와 업데이트를 맡고, 공개 전에 앱마다 심사합니다. 그 대신 개발자는 등록비와 판매액의 일부를 냅니다. 패키지 관리자를 코드용 앱 스토어에 빗대기도 합니다.

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Google Play

Android 앱을 파는 Google 의 앱 스토어

Google Play 는 Android 앱과 게임의 대표 장터로, 가장 많은 휴대폰에 닿습니다. 개발자는 한 번 내는 등록비로 Play Console 을 통해 앱을 냅니다. 빌드는 테스트 트랙과 심사를 거치고, 새 개인 계정은 첫 정식 출시 전에 실제 테스터와 비공개 테스트를 마쳐야 합니다.

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프로토타입

원문 표기 · Prototype

생각을 시험하려고 빨리 만든 시범품

프로토타입(시제품)은 "이 점프가 재미있나?" 같은 질문 하나에 답하려고 빨리 만드는 것으로, 버릴 것을 전제로 합니다. 임시 그림과 지저분한 코드여도 됩니다. MVP 와는 다릅니다 — 최소한 플레이 가능한 게임은 처음 보는 사람이 집어 들고 즐길 수 있어야 하고, 프로토타입은 무언가를 알려 주기만 하면 됩니다.

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바이너리

원문 표기 · Binary

기계가 읽는 바이트로 된 파일 — 보통 바로 실행되는 프로그램

개발자들이 말하는 바이너리는 보통 컴파일된 프로그램입니다 — 사람이 읽는 글이 아니라 컴퓨터가 바로 실행하는 바이트로 된 파일. "단일 바이너리로 배포"는 서버 전체가 복사해 실행하면 되는 파일 하나라는 뜻입니다. WebAssembly 같은 바이너리 형식은 사람이 아니라 기계를 위한 것이라, 글 편집기로 열면 깨진 글자가 보입니다.

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실행 파일

원문 표기 · Executable

프로그램으로 바로 실행할 수 있는 파일

실행 파일은 두 번 누르거나 이름을 치면 운영체제가 프로그램으로 시작하는 파일입니다. Windows 에서는 보통 .exe 로 끝나고, Linux·macOS 에서는 실행 권한이 있는 파일이면 스크립트도 실행됩니다. 예를 들어 Caddy 는 실행 파일 하나입니다. 해로운 코드가 들어 있을 수 있어 올리기 사이트는 실행 파일을 거절하곤 합니다.

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Conventional Commits

feat:·fix: 처럼 종류를 앞에 붙이는 커밋 메시지 약속

Conventional Commits 는 널리 쓰는 커밋 메시지 관례입니다. 메시지 맨 앞에 종류와 쌍점을 붙입니다 — 새 기능은 feat:, 버그 수정은 fix:, 문서는 docs:. 그 뒤에 짧은 설명을 씁니다. 모양이 정해져 있어 도구가 이력을 읽고 변경 기록과 버전 번호를 만들 수 있습니다.

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Updates were rejected

원격에 내게 없는 커밋이 있어 push 가 거절됐다는 Git 의 메시지

git push 가 "Updates were rejected" 로 멈추는 것은, 다른 사람이 같은 브랜치에 먼저 push 해서 원격에 내 쪽에 없는 커밋이 생겼기 때문입니다. 그대로 올리면 그 사람의 작업이 사라지므로 Git 이 거절합니다. --force 부터 쓰지 말고, git pull --rebase 로 내 커밋을 그 위에 다시 쌓고 충돌을 고친 뒤 다시 push 합니다.

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이력

원문 표기 · History

커밋이 차례로 쌓인 기록

Git 에서 이력은 저장소에 만든 모든 커밋의 사슬로, 커밋마다 바로 앞 커밋을 가리킵니다. git log 가 가장 새것부터 보여 줍니다. 커밋 메시지를 잘 써 두면 몇 달 뒤에도 이력을 읽을 수 있습니다. 다른 사람이 이미 받은 이력을 다시 쓰면(rebase, 강제 push) 그들의 사본이 깨지므로, 아직 올리지 않은 내 커밋만 고쳐 씁니다.

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main

저장소 기본 브랜치의 흔한 이름

main 은 대부분의 저장소가 기본 브랜치에 붙이는 이름으로, 완성되어 함께 쓰는 판을 담습니다. GitHub 는 새 저장소의 기본 브랜치를 main 으로 만들고, 오래된 프로젝트는 master 라고 부르기도 합니다. 팀에서는 아무도 main 에 바로 커밋하지 않고, 브랜치에서 일한 뒤 리뷰를 거친 Pull Request 로 병합합니다.

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추적

원문 표기 · Tracking

Git 이 저장소의 파일로 여겨 변경을 지켜보는 상태

추적되는 파일은 add 하고 커밋해서 Git 이 이미 아는 파일로, 바뀔 때마다 Git 이 알려 줍니다. 새 파일은 git add 하기 전까지 추적되지 않습니다. 이미 커밋된 파일은 .gitignore 에 넣어도 계속 추적되므로, 먼저 git rm --cached 로 추적에서 빼야 합니다.

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추적 브랜치

원문 표기 · Tracking branch

로컬 브랜치와 짝지은 원격 브랜치

로컬 브랜치는 원격의 브랜치 하나와 짝지을 수 있는데, 그 원격 브랜치를 추적 브랜치(upstream)라고 합니다. git push -u origin main 으로 한 번 짝지으면, 그다음부터는 그냥 git push·git pull 만 써도 어디로 갈지 알고, git status 가 몇 커밋 앞서거나 뒤처졌는지 알려 줍니다. 짝이 없으면 Git 이 어느 원격 브랜치인지 묻습니다.

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GitLab

GitHub 와 비슷한 Git 저장소 서비스

GitLab 은 GitHub 처럼 Git 저장소를 올려 두고 팀이 함께 일하는 서비스입니다. Pull Request 를 "merge request" 라고 부르고, 자체 CI/CD 파이프라인이 있습니다. gitlab.com 웹사이트 말고도 회사가 자기 서버에 직접 설치해 쓸 수 있습니다. 브랜치 → push → 리뷰 → 병합의 흐름은 같습니다.

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GitHub Actions

저장소에 일이 생기면 작업을 자동으로 돌리는 GitHub 의 기능

GitHub Actions 는 push, 새 Pull Request, 댓글, 정해 둔 시각 같은 일이 생기면 GitHub 의 서버에서 워크플로를 돌립니다. 워크플로는 .github/workflows/ 에 둔 YAML 파일로, 설치·테스트·배포 같은 단계를 적습니다. 클로드 코드나 Codex 도 그 안에서 돌릴 수 있어, PR 에 @claude 라고 쓰면 답하게 할 수 있습니다.

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코드 리뷰

원문 표기 · Code review

병합하기 전에 동료가 변경을 읽고 의견을 주는 일

코드 리뷰는 내 변경이 main 브랜치에 들어가기 전에, 보통 Pull Request 로 다른 사람이 읽어 보는 일입니다. 리뷰어는 버그·알아보기 어려운 코드·빠진 테스트를 찾아 의견을 남기고 마지막에 승인합니다. 작은 PR 은 꼼꼼히 읽히고 큰 PR 은 대충 넘어가기 쉽습니다. AI 리뷰가 돕지만 결정은 사람이 합니다.

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프로젝트 루트

원문 표기 · Project root

프로젝트의 맨 위 폴더

프로젝트 루트는 프로젝트 전체를 담은 맨 위 폴더입니다 — git init 을 한 곳이고, .gitignore·package.json·README.md·CLAUDE.md 같은 파일이 보통 여기에 있습니다. 도구들이 여기서 설정을 찾고, 많은 명령이 이 폴더에서 실행하기를 기대합니다.

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마크다운

원문 표기 · Markdown

# · - 같은 기호로 제목·목록·코드를 적는 글 형식

마크다운(Markdown)은 단순한 글 형식입니다. # 으로 시작하는 줄은 제목이 되고, - 는 목록 한 줄, 별표 두 개 사이의 글은 굵은 글씨가 됩니다. 그냥 글로 읽어도 알아볼 수 있고, 꾸민 모양으로 보여 줄 수도 있습니다. README.md·CLAUDE.md·AGENTS.md·SKILL.md 가 모두 마크다운 파일이고, AI 채팅의 답도 대개 이것으로 쓰입니다.

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읽기 전용

원문 표기 · Read-only

읽을 수만 있고 바꿀 수는 없는 상태

읽기 전용(read-only)은 볼 수는 있지만 바꿀 수는 없다는 뜻입니다 — 읽기 전용 파일은 고칠 수 없고, 읽기 전용 디스크에는 쓸 수 없습니다. AI 코딩 도구에서는 가장 안전한 방식으로, Codex 의 read-only 샌드박스에서는 에이전트가 파일을 읽고 해 없는 명령을 돌리지만 파일은 고치지 못합니다. 처음 보는 프로젝트를 살필 때 알맞습니다.

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표준 라이브러리

원문 표기 · Standard library

설치 없이 파이썬과 함께 오는 모듈 묶음

파이썬의 표준 라이브러리는 파이썬과 함께 설치되는 많은 모듈입니다 — JSON 을 다루는 json, 웹 요청을 보내는 urllib.request, 작은 웹서버 http.server, math, random 등. pip 로 설치할 것이 없으므로, 표준 라이브러리만 쓰는 프로그램은 파이썬이 있는 곳이면 어디서나 돕니다.

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설정 파일

원문 표기 · Config file

프로그램이 시작할 때 읽는 설정을 적어 둔 파일

설정 파일은 포트·폴더·모델 크기·권한처럼 프로그램이 움직이는 방식을 적어 둔 파일로, 코드를 고치지 않고 이 파일만 바꿔 동작을 바꿉니다. 흔한 형식은 JSON·YAML·TOML·.env 입니다. API 키 같은 비밀은 함께 쓰는 설정 파일이 아니라 Git 에 올리지 않는 파일에 둡니다.

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버그

원문 표기 · Bug

프로그램이 잘못 움직이게 하는 결함

버그는 프로그램의 결함입니다 — 멈추거나, 틀린 결과를 보이거나, 아무도 바라지 않은 일을 합니다. 코드의 실수, 예상 못 한 입력, 바뀐 조건에서 생깁니다. 고치려면 먼저 늘 같은 방법으로 재현하고, 원인을 찾고(디버깅), 같은 버그가 다시 오지 않도록 테스트를 더합니다.

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테스트

원문 표기 · Software test

코드가 기대대로 도는지 확인하는 코드

테스트는 정해 둔 입력으로 내 코드를 돌려, 나온 값이 기대한 값인지 확인하는 작은 프로그램입니다. 결과는 통과 또는 실패입니다. 고칠 때마다 테스트 묶음을 돌리므로, 한 곳을 고치다 다른 곳을 깨면 바로 잡힙니다. AI 코딩 도구를 쓸 때 테스트는 안전망입니다 — 테스트를 주고 통과할 때까지 고치라고 맡깁니다.

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재현

원문 표기 · Reproduce

같은 결과나 문제를 일부러 다시 일어나게 하기

재현은 같은 조건에서 같은 일이 다시 일어나게 하는 것입니다. 한 단계씩 재현할 수 있는 버그는 고치고 시험할 수 있지만, "가끔 생기는" 버그는 고치기 어렵습니다. AI 실험에서 재현성은 다른 사람이 같은 코드·데이터·시드로 같은 결과를 얻는다는 뜻입니다.

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줄바꿈

원문 표기 · Newline

다음 줄로 넘기는 보이지 않는 글자(\n)

줄바꿈은 글을 다음 줄로 넘기는 글자입니다. 눈에 보이지 않지만 파일 안에 들어 있고, 코드에서는 \n 으로 씁니다. Linux·macOS 는 줄을 \n 으로 끝내고 Windows 는 \r\n 을 써서 어떤 도구는 헷갈립니다. HTTP 는 머리줄마다 끝에 \r\n 을 붙이고 본문 앞에 빈 줄 하나를 둡니다.

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node_modules

npm 이 프로젝트에 설치한 패키지가 모이는 폴더

npm install 을 하면 npm 이 package.json 에 적힌 패키지와 그 패키지가 필요로 하는 것까지 모두 프로젝트의 node_modules 폴더에 내려받습니다. 수백 MB 로 커질 수 있습니다. package.json 과 잠금 파일로 누구나 npm install 해 다시 만들 수 있으니, .gitignore 에 넣고 커밋하지 않습니다.

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오버헤드

원문 표기 · Overhead

본래 일 말고 덤으로 드는 메모리·시간

오버헤드는 실제 일 위에 덤으로 얹히는 비용입니다. AI 모델을 돌리면 메모리에는 가중치만이 아니라 KV 캐시, 계산 버퍼, 런타임 자체의 오버헤드가 함께 올라가므로, 가중치 파일이 4GB 인 모델도 5~8GB 이상이 필요할 수 있습니다. 오버헤드를 셈에 넣지 않으면 서류상 들어가는 모델도 실제로는 들어가지 않습니다.

더 배우기 가중치·파라미터 자세히 보기

계산 버퍼

원문 표기 · Compute buffer

계산하는 동안 잠깐 쓰는 메모리 공간

계산 버퍼는 계산 중의 중간 결과를 담으려고 프로그램이 떼어 둔 작업 공간입니다. 언어모델이 돌 때 층마다 다음 층이 쓸 숫자가 나오는데, 그것을 이 버퍼에 둡니다. 가중치·KV 캐시와 따로 더 필요하므로, 모델이 파일 크기보다 많은 메모리를 쓰는 까닭 가운데 하나입니다.

더 배우기 가중치·파라미터 자세히 보기

파싱(parsing)

원문 표기 · Parsing

글이나 코드를 읽어 구조를 알아내는 일

파싱(해석)은 글을 읽어 프로그램이 쓸 수 있는 구조로 바꾸는 일입니다. 브라우저는 페이지를 그리기 전에 HTML 을 해석해 요소의 나무를 세우고, 쉘은 명령줄을 명령과 인자로 나누고, json.loads 는 JSON 글을 파이썬 값으로 바꿉니다. 파싱 오류는 글이 기대한 형식을 어겼다는 뜻입니다.

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중단점

원문 표기 · Breakpoint

프로그램이 그 줄에서 멈추도록 걸어 두는 표시

중단점(breakpoint)은 프로그램이 어느 줄에 닿으면 멈추라고 디버거에게 알리는 표시입니다. 멈춘 동안 모든 변수를 읽어 보고, 한 줄씩 나아가며 어디서 틀어지는지 정확히 봅니다. 브라우저에서는 개발자 도구 → Sources 에서 줄 번호를 누르면 걸립니다.

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입력 사건

원문 표기 · Input event

키 누름·클릭처럼 프로그램이 전해 받는 일 하나

입력 사건(input event, 이벤트)은 무슨 일이 생겼다는 작은 알림입니다 — 키가 눌렸다, 마우스가 움직였다, 손가락이 화면에 닿았다. 운영체제가 장치에서 온 신호를 사건으로 바꿔 맨 앞 창에 줄 세우고, 프로그램은 사건마다 차례로 반응합니다. 웹 페이지는 onclick 같은 리스너로 이것을 받습니다.

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roundtrip

원문 표기 · Roundtrip

바꿨다 되돌려 원래와 같은지 확인하기

roundtrip(왕복) 검사는 데이터를 한쪽으로 바꿨다가 다시 되돌린 뒤, 원래와 같은지 확인합니다. XSLM 과정의 roundtrip: OK 는 학습 글 전체를 토큰 번호로 바꿨다가(encode) 원문 그대로 되돌렸다(decode)는 뜻으로, 토크나이저가 잃는 것이 없다는 증거입니다. 글자 하나라도 달라지면 실패합니다.

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객체

원문 표기 · Python object

자기 함수를 함께 지닌 프로그램 속 값 하나

파이썬에서는 모든 값이 객체입니다 — 숫자, 글자, 리스트, 딕셔너리. 객체에는 타입이 있고, 점으로 부르는 자기만의 함수(메서드)가 딸려 있습니다(fruits.append("pear")). 클래스는 나만의 객체 종류를 설계하는 방법입니다. 객체를 파일에 저장하려면 먼저 글이나 숫자로 바꿔야 합니다.

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append

리스트 끝에 값을 하나 더하는 메서드

list.append(값)은 리스트 맨 끝에 새 값 하나를 넣어 그 리스트 자체를 바꿉니다. 돌려주는 값은 None 이므로 fruits.append("pear") 를 한 줄에 따로 쓰고, fruits = fruits.append("pear") 처럼 쓰면 fruits 가 None 이 됩니다. 여러 값을 한꺼번에 더하려면 extend 를 씁니다.

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클래스

원문 표기 · Class

데이터와 함수를 묶어 객체를 찍어 내는 틀

클래스는 객체의 종류를 적은 설계입니다 — 객체마다 어떤 데이터를 갖고 무엇을 할 수 있는지. class 로 한 번 쓰면, 그것으로 필요한 만큼 객체(인스턴스)를 만들고 객체마다 자기 값을 가집니다. 클래스 안의 함수는 메서드이며 객체 자신을 self 로 받습니다. 설계일 뿐이라 객체를 만들기 전에는 아무 일도 일어나지 않습니다.

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def

새 함수를 만드는 파이썬 낱말

def 는 함수 정의를 시작합니다 — 함수 이름, 괄호 안의 매개변수, 쌍점을 쓰고, 그 아래에 네 칸 들여 쓴 본문이 옵니다. 함수를 정의만 해서는 실행되지 않고, 괄호를 붙여 불러야 실행됩니다. 값을 돌려주려면 안에서 return 을 씁니다.

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딕셔너리 키

원문 표기 · Key

딕셔너리에서 값을 찾는 이름표

딕셔너리는 키와 값을 짝으로 담고, 키는 값을 찾을 때 쓰는 이름표입니다 — scores["math"] 에서 "math" 가 키입니다. 같은 키는 하나뿐이라, 이미 있는 키에 새 값을 넣으면 옛 값이 바뀝니다. 없는 키를 찾으면 KeyError 가 나고, .get() 은 오류 대신 None 을 줍니다.

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FileNotFoundError

열려는 파일이 없을 때 파이썬이 내는 오류

FileNotFoundError 는 프로그램이 찾는 자리에 파일이나 폴더가 없을 때 납니다. 예를 들어 다른 폴더에서 open("data/train.txt") 를 실행했을 때입니다. 경로는 스크립트가 아니라 현재 폴더를 기준으로 합니다. pwd 로 위치를 보고, ls 로 파일을 보고, 철자와 대소문자를 확인합니다.

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HTTPServer

파이썬에 들어 있는 간단한 웹서버

HTTPServer 는 파이썬 표준 라이브러리(http.server 모듈)에 든 작은 웹서버입니다. GET·POST 에 무엇을 답할지 정하는 처리 클래스를 건네면, 요청을 하나씩 처리합니다. XSLM 러너처럼 공부와 내 컴퓨터용 도구에는 충분하지만, 방문자가 많은 공개 사이트용으로 만든 것은 아닙니다.

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len

개수(길이)를 세는 함수

len(x)는 x 의 길이를 돌려줍니다 — 리스트의 항목 수, 글자의 글자 수, 딕셔너리의 키 수. x 를 바꾸지는 않습니다. 자리 번호는 0 부터 시작하므로, 리스트의 마지막 항목은 len(x) 가 아니라 len(x) - 1 번째입니다.

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None

"아무 값도 없음"을 뜻하는 파이썬 값

None 은 "값이 없다"는 뜻의 특별한 값입니다. return 이 없는 함수는 None 을 돌려주고, dict.get() 은 없는 키에 None 을 줍니다. 숫자가 나올 자리에 None 이 보이면 대개 return 을 빠뜨린 것입니다. "is None" 으로 확인하고, 0 이나 빈 글자와는 다르다는 점을 기억합니다.

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range

반복에 쓸 차례 숫자를 만드는 함수

range(시작, 끝, 간격)은 시작부터 끝 바로 앞까지의 숫자를 만듭니다. range(1, 11)은 1 부터 10 까지, range(5)는 0 부터 4 까지입니다. 주로 for 반복과 함께 씁니다. 끝 숫자가 빠진다는 것을 잊는 것이 가장 흔한 실수입니다.

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urlopen

HTTP 요청을 보내고 답을 읽는 파이썬 함수

urllib.request.urlopen(주소)은 웹 주소를 열어 요청을 보내고 응답을 돌려주며, .read() 로 본문을 바이트로 받습니다. JSON 을 POST 로 보내려면 Request 객체를 건넵니다. 서버에 닿지 못하거나 오류 코드가 오면 가짜 답 대신 오류를 냅니다. 표준 라이브러리에 들어 있어 설치할 것이 없습니다.

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else

if 조건이 거짓일 때 가는 길

else 는 if 문에 두 번째 길을 줍니다 — 조건이 참이면 if 블록이, 아니면 else 블록이 실행됩니다. 그 사이에서 다른 조건을 하나 더 보려면 elif(else if)를 씁니다. else 에는 조건을 쓰지 않고 쌍점으로 끝내며, 안의 줄은 if 블록처럼 들여 씁니다.

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IndentationError

줄의 들여쓰기가 맞지 않을 때 파이썬이 내는 오류

IndentationError 는 줄 앞의 공백이 파이썬이 기대한 것과 다를 때 납니다 — 쌍점 뒤(if·for·def)의 블록을 들여 쓰지 않았거나, 같은 블록의 줄마다 칸 수가 다를 때입니다. 파이썬은 괄호 대신 들여쓰기로 블록을 나누므로 중요합니다. 한 단계에 스페이스 네 칸을 쓰고 탭과 섞지 않습니다.

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print

값을 화면에 보여 주는 파이썬 함수

print() 는 값을 표준 출력(보통 화면)에 쓰고 줄을 바꿉니다. 프로그램이 무엇을 하는지 가장 빨리 보는 방법입니다. 보여 주기만 하므로, 결과를 print 만 하고 return 하지 않은 함수는 None 을 돌려줍니다. MCP 서버처럼 표준 출력으로 대화하는 프로그램에서는 print 한 줄이 메시지를 깨므로 기록은 stderr 에 씁니다.

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return

함수가 결과를 돌려주는 낱말

return 은 함수를 끝내고 부른 쪽에 값을 돌려주어, 그 결과를 변수에 담거나 다른 계산에 쓰게 합니다. return 이 없는 함수는 None 을 돌려줍니다. print 와는 다릅니다 — print 는 화면에 보여 주기만 하고, return 은 값을 넘겨줍니다.

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assert

조건이 거짓이면 프로그램을 멈추는 검사 줄

assert 조건 은 조건이 참이면 아무 일도 하지 않고, 거짓이면 AssertionError 를 내며 그 줄에서 멈춥니다. 토크나이저가 원문을 그대로 돌려주는지, 바꿀 글이 정말 있는지처럼 "이것은 반드시 이래야 한다"를 빠르게 적는 방법입니다. 파이썬을 -O 로 돌리면 assert 를 건너뛰므로, 실제 프로그램이 기대는 검사에는 쓰지 않습니다.

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Android App Bundle

Google Play 에 올리는 앱 묶음 파일(.aab)

Android App Bundle(.aab)은 Google Play 에 올리는 앱 묶음입니다. 앱의 코드와 자원이 모두 들어 있고, Google Play 가 이것으로 휴대폰마다 맞는 작은 설치 파일을 만들어 줍니다. 새 앱은 예전 방식인 .apk 가 아니라 이 번들로 올려야 합니다.

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업로드 키

원문 표기 · Upload key

Play 에 올리기 전에 앱에 서명하는 비밀 키

Google Play 는 새 버전이 늘 같은 개발자에게서 왔는지 확인합니다. 내가 업로드 키로 앱 번들에 서명하면, Google 이 그 서명을 확인한 뒤 자기 앱 서명 키로 다시 서명합니다. 키 파일과 비밀번호는 프로젝트 밖에 두고 백업하며, 절대 커밋하거나 공유하지 않습니다. 잃어버리면 Play Console 에서 Google 에 재설정을 요청해야 합니다.

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서명

원문 표기 · Code signing

앱이 정말 내 것임을 증명하는 디지털 도장

앱을 출시하기 전에 비밀 키로 앱에 서명합니다. 스토어와 휴대폰은 서명으로 누가 만든 앱인지, 서명한 뒤 누가 바꾸지 않았는지를 확인합니다. Google Play 는 업로드 키를, Apple 은 서명 인증서와 프로필을 쓰며 Xcode 의 자동 서명이 이를 대신 처리해 줍니다. 서명 오류는 대개 키나 팀을 잘못 고른 경우입니다.

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프로비저닝 프로필

원문 표기 · Provisioning profile

서명한 앱의 설치·실행을 허락하는 Apple 파일

프로비저닝 프로필은 내 팀, 앱의 번들 ID, 서명 인증서, 그리고 시험할 때 쓸 기기 목록을 하나로 묶은 파일입니다. 프로필이 맞지 않으면 iPhone 은 그 앱을 실행하지 않습니다. 자동 서명을 켜 두면 Xcode 가 프로필을 만들고 새로 고칩니다. 화면에는 그냥 '프로필'로 나오며, 사용자 프로필과는 관계없습니다.

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번들 ID

원문 표기 · Bundle ID

com.회사.앱 처럼 앱마다 하나뿐인 이름표

Apple 앱에는 com.example.notes 처럼 웹 주소를 거꾸로 쓴 모양의 번들 ID 가 있습니다. App Store 안에서 두 앱이 같은 번들 ID 를 쓸 수 없고, 이 이름이 Xcode 프로젝트·서명 프로필·App Store Connect 의 앱 기록을 서로 잇습니다. 빌드를 한 번 올리면 바꿀 수 없으니 신중히 고릅니다. Android 에서는 같은 개념을 애플리케이션 ID 라고 부릅니다.

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App Store Connect

App Store 앱을 등록·관리하는 Apple 사이트

App Store Connect 는 iPhone 앱이 출시 전후에 머무는 곳입니다. 여기서 번들 ID·이름·스크린숏으로 앱 기록을 만들고, 개인정보 내용을 채우고, Xcode 가 올린 빌드를 보고, TestFlight 테스터를 초대하고, App Review 에 심사를 신청합니다. Google Play 의 Play Console 에 해당합니다.

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Apple Developer Program

App Store 출시용 Apple 유료 회원

App Store 에 앱을 올리거나 TestFlight 로 테스터에게 나눠 주려면 Apple 계정으로 Apple Developer Program 에 가입합니다. 회비는 해마다 내며(대부분의 나라에서 개인 US$99), App Store Connect·서명 인증서·베타 도구를 쓸 수 있게 됩니다. 가입하지 않아도 Xcode 로 내 iPhone 에서 앱을 돌려 볼 수는 있지만 출시는 할 수 없습니다.

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TestFlight

출시 전 iPhone 앱을 테스터에게 주는 서비스

App Store Connect 에 올린 빌드는 모두 TestFlight 로 보낼 수 있습니다. 테스터는 무료 TestFlight 앱을 깔고 초대를 받아, 일반 사용자보다 먼저 그 빌드를 써 봅니다. 외부 테스터용 빌드는 먼저 짧은 심사를 거치고, 빌드마다 90일이 지나면 만료됩니다. 테스터가 알려 준 문제를 고치고 빌드 번호를 올려 다시 올립니다.

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Xcode

iPhone·Mac 앱을 만드는 Apple 의 무료 앱

Xcode 는 Apple 기기용 앱을 만드는 공식 도구로, Mac 에서만 돌고 Mac App Store 에서 무료로 받습니다. Flutter 나 React Native 로 앱을 짜더라도 마지막 iPhone 빌드는 Xcode 나 그 명령줄 도구로 서명·아카이브·업로드합니다. iPhone 시뮬레이터도 Xcode 안에 들어 있습니다.

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아카이브

원문 표기 · Archive

앱을 올릴 출시용 묶음으로 만드는 Xcode 단계

아카이브는 iPhone 앱의 출시용 빌드를 서명까지 마쳐 하나로 묶은 것입니다. Xcode 에서 Product → Archive 를 고른 뒤 Distribute App 으로 App Store Connect 에 올립니다. 올릴 때마다 빌드 번호가 앞의 것보다 커야 합니다. 옛 파일을 보관한다는 뜻의 아카이브와는 다릅니다.

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출시용 빌드

원문 표기 · Release build

스토어 출시를 위해 만든 최종 빌드

개발하는 동안 앱은 디버그 빌드로 돕니다 — 더 느리고 크고, 검사 도구가 잔뜩 들어 있습니다. 출시용 빌드는 그 도구를 빼고 코드를 최적화한 뒤 내 키로 서명한 것으로, 사용자가 스토어에서 받는 판입니다. 어떤 버그는 출시용 빌드에서만 보이므로 올리기 전에 꼭 시험합니다.

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스토어 등록 정보

원문 표기 · Store listing

스토어에 보이는 앱 이름·설명·스크린숏

스토어 등록 정보는 사람들이 설치하기 전에 보는 페이지입니다 — 앱 이름, 짧은 설명과 자세한 설명, 아이콘, 스크린숏, 분류, 개인정보처리방침 링크. Play Console 이나 App Store Connect 에서 채우고, 심사원은 이것이 앱의 실제 기능과 맞는지 봅니다. 사실과 다른 등록 정보는 흔한 거절 이유입니다.

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데이터 보안 양식

원문 표기 · Data safety form

앱이 모으는 데이터를 밝히는 Play Console 양식

Google Play 는 모든 앱에 데이터 보안 양식을 채우게 합니다 — 어떤 사용자 데이터를 모으거나 나누는지, 왜 그러는지, 암호화하는지, 지울 수 있는지. 답은 스토어 페이지에 그대로 보입니다. 앱이 실제로 하는 일과 개인정보처리방침, 그리고 내가 넣은 외부 라이브러리가 모으는 것까지 맞아야 합니다.

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버전 코드

원문 표기 · Version code

앱을 올릴 때마다 커져야 하는 내부 번호

사람이 보는 버전 이름(예: 1.2.0) 말고도, 빌드마다 스토어가 쓰는 정수가 붙습니다 — Android 는 버전 코드, iPhone 은 빌드 번호입니다. 올릴 때마다 앞의 것보다 커야 하고, 그렇지 않으면 스토어가 받지 않습니다. Flutter 에서는 pubspec.yaml 의 version 줄에서 + 뒤의 숫자입니다.

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pubspec.yaml

Flutter 앱의 이름·버전·패키지를 적은 설정 파일

Flutter·Dart 프로젝트의 맨 위 폴더에는 pubspec.yaml 이 있습니다. 앱 이름, 버전(버전 이름과 빌드 번호를 + 로 이은 것), 쓰는 패키지, 그림·글꼴 같은 자원을 적습니다. 패키지 목록을 고친 뒤에는 flutter pub get 을 실행합니다. YAML 로 쓰므로 들여쓰기가 중요합니다.

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React Native

React 로 휴대폰 앱을 만드는 프레임워크

Meta 가 만든 React Native 는 React 의 컴포넌트 방식으로 JavaScript(또는 TypeScript)로 한 번 짠 앱을 Android 와 iPhone 에서 모두 돌립니다. 웹 페이지를 상자에 넣은 것이 아니라 진짜 네이티브 단추와 목록을 그립니다. Flutter 와 함께 가장 많이 쓰는 두 크로스 플랫폼 방식 가운데 하나입니다.

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iOS

iPhone 의 운영 체제

iOS 는 Apple 이 만든, 모든 iPhone 을 돌리는 소프트웨어입니다 — 다른 대부분의 휴대폰은 Android 로 돕니다. 앱은 운영 체제마다 따로 빌드하므로 스토어가 iOS 빌드와 Android 빌드를 따로 받습니다. iPhone 앱은 Mac 의 Xcode 로 만들고 App Store 나 TestFlight 로 설치합니다.

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바인딩

원문 표기 · Binding

다른 언어의 라이브러리를 내 언어에서 부르게 잇는 코드

llama.cpp 처럼 빠른 라이브러리는 C·C++ 로 쓴 것이 많습니다. 바인딩은 그런 라이브러리를 감싸 Python·Dart·JavaScript 같은 다른 언어에서 그 언어의 함수처럼 부르게 해 줍니다. 무거운 계산은 여전히 원래의 빠른 코드가 합니다. 바인딩이 라이브러리보다 오래된 판이면 새 기능이 빠져 있을 수 있습니다.

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임베드

원문 표기 · Embed

파일·모델을 앱 안에 넣어 함께 묶는 것

임베드는 무언가를 앱 안에 넣어, 서버에서 받아 오지 않고도 쓰게 하는 것입니다. 작은 언어모델을 러너와 함께 휴대폰 앱에 임베드하면 인터넷 없이도 작동합니다. 낱말이나 문장을 나타내는 숫자 목록인 임베딩과는 다른 말입니다.

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미들웨어

원문 표기 · Middleware

요청과 본 작업 사이에 끼어 한 단계를 더하는 코드

미들웨어는 요청이나 단계가 본 코드에 닿기 전(또는 뒤)에 반드시 지나가는 층입니다. 본 코드가 몰라도 로그인 확인, 기록 남기기, 긴 컨텍스트 줄이기, 위험한 일 막기를 할 수 있습니다. Laravel 같은 웹 프레임워크는 로그인 확인에, 에이전트 하네스는 모델을 부를 때마다 미들웨어를 씁니다.

경계값

원문 표기 · Boundary value

기준과 딱 같은 점수처럼 경계에 놓인 시험 값

버그는 규칙의 가장자리에 가장 많이 숨습니다. 60점 이상이면 합격인 프로그램이라면 30점·90점만이 아니라 59·60·61점을 시험합니다. >= 를 써야 할 곳에 > 를 쓴 실수는 딱 60점에서만 드러납니다. 빈 입력, 0, 허용하는 가장 큰 수도 경계값입니다.

flush

모아 둔 출력을 기다리지 않고 바로 내보내기

프로그램은 수고를 줄이려고 출력을 버퍼에 모았다가 한꺼번에 내보냅니다. MCP 클라이언트처럼 다른 프로그램이 한 줄씩 기다리고 있으면 이 지연이 멈춘 것처럼 보입니다. 파이썬의 print(..., flush=True) 는 그 줄을 바로 내보냅니다. 없으면 버퍼가 차거나 프로그램이 끝날 때에야 출력이 나올 수 있습니다.

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vendor 폴더

원문 표기 · vendor folder

외부 코드를 모아 두는 폴더

패키지 도구는 남이 만든 코드를 따로 된 폴더에 둡니다 — PHP 의 Composer 는 vendor/, npm 은 node_modules/ 입니다. 다음 설치가 덮어쓰므로 그 안의 파일은 고치지 않고, 대신 패키지 목록의 버전을 바꿉니다. 그래서 AI 에이전트 규칙에 "vendor/ 는 건드리지 말 것"이 자주 들어갑니다.

elif

앞 조건이 거짓일 때 다음 조건 검사

파이썬에서 if 는 조건을 검사하고, elif(else if 의 줄임)는 앞 조건이 모두 거짓일 때만 다음 조건을 검사하며, else 는 남은 경우를 모두 받습니다. 위에서 아래로 내려가며 처음 참인 갈래 하나만 실행하므로 가장 좁은 조건을 앞에 둡니다. 줄 끝에는 콜론을 쓰고 그 아래 코드는 들여 씁니다.

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KeyError

딕셔너리에 없는 키를 찾을 때 나는 파이썬 오류

딕셔너리는 키로 값을 찾습니다. scores["music"] 처럼 없는 키를 찾으면 프로그램이 KeyError 와 그 키 이름을 보이고 멈춥니다. 먼저 철자와 대소문자를 확인합니다. 키가 없을 수도 있는 게 정상이라면 오류 대신 기본값을 돌려주는 scores.get("music", 0) 을 씁니다.

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ValueError

값의 내용이 알맞지 않을 때 나는 오류

ValueError 는 함수가 맞는 종류의 값을 받았지만 쓸 수 없는 값일 때 납니다. int("abc") 는 글자를 받았지만 숫자 모양의 글자가 아닙니다. NumPy 에서는 a @ b 의 안쪽 크기가 다른 것처럼 배열 모양이 맞지 않을 때 납니다. 메시지의 마지막 줄을 읽고 값이나 .shape 를 출력해 봅니다.

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ModuleNotFoundError

패키지가 없어 나는 파이썬 오류

파이썬이 패키지를 찾지 못하면 import numpy 가 No module named 'numpy' 로 실패합니다. 대개 설치하지 않았거나, 다른 파이썬이나 다른 가상 환경에 설치한 경우입니다. 프로젝트의 venv 를 켜고 python3 -m pip install numpy 로 설치한 뒤, 같은 python3 로 실행합니다.

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NameError

정의하지 않은 이름을 쓸 때 나는 파이썬 오류

NameError: name 'x' is not defined 는 파이썬이 모르는 변수나 함수 이름을 만났다는 뜻입니다. 흔한 원인은 오타, 대소문자 차이, 값을 넣는 줄보다 먼저 변수를 쓴 것, import 를 빠뜨린 것입니다. 파이썬은 이름을 글자 그대로 읽으므로 Score 와 score 는 다릅니다.

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pytest

파이썬 테스트를 찾아 실행하는 도구

pytest 는 프로젝트의 테스트를 모두 실행하고 무엇이 통과·실패했는지 보여 줍니다. test_*.py 이름의 파일과 test_ 로 시작하는 함수를 찾고, 각 테스트는 assert 한 줄로 결과를 확인합니다. AI 에이전트에게 "고칠 때마다 python -m pytest 를 실행할 것"이라는 규칙을 주면 스스로 결과를 확인할 수 있습니다.

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import

모듈을 불러와 쓰게 하는 파이썬 명령

파이썬은 기본 함수 몇 개로만 시작하고, 나머지는 모듈에 들어 있습니다. import re 는 정규식 모듈을 불러오고, 그다음 re.search(...) 처럼 그 함수를 부릅니다. from math import sqrt 는 이름 하나만 바로 가져옵니다. 파이썬에 딸려 오는 모듈은 늘 되고, 나머지는 먼저 pip 로 설치해야 합니다.

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원시 문자열

원문 표기 · Raw string

역슬래시를 글자 그대로 두는 r"…" 파이썬 문자열

보통 파이썬 문자열에서 역슬래시는 특수 글자의 시작입니다 — "\n" 은 줄바꿈, "\b" 는 백스페이스입니다. 앞에 r 을 붙인 r"\b\d+" 는 역슬래시를 쓴 그대로 둡니다. 정규식에는 역슬래시가 많으므로 패턴은 습관처럼 원시 문자열로 씁니다.

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PyPI

파이썬 패키지를 모아 둔 공식 창고

PyPI(pypi.org)는 pip 가 패키지를 내려받는 곳입니다. 누구나 올릴 수 있어서 한 글자 틀린 이름의 패키지가 함정일 수 있습니다. 새 패키지는 정확한 이름·만든 사람·내려받은 수를 확인하고 설치합니다. 파이썬에서 Node.js 의 npm 저장소와 같은 역할을 합니다.

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requirements.txt

프로젝트에 필요한 파이썬 패키지와 버전 목록 파일

requirements.txt 에는 파이썬 프로젝트가 쓰는 라이브러리를 numpy==2.1.3 처럼 보통 버전까지 고정해 적습니다. 이 파일이 있으면 누구든 명령 한 줄로 같은 환경을 다시 만듭니다. 새 버전은 동작이 바뀌어 어제 되던 코드를 깨뜨릴 수 있으므로 버전 고정이 중요합니다.

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자료형

원문 표기 · Data type

정수·소수·글자처럼 값의 종류

모든 값에는 자료형이 있고, 자료형이 그 값으로 할 수 있는 일을 정합니다. 파이썬에서 3 은 int, 3.0 은 float, "3" 은 str, True 는 bool 입니다. 글자와 숫자는 더할 수 없어 "3" + 4 는 오류가 나므로 int("3") 으로 먼저 바꿉니다. 돈과 부동소수점처럼 정확도에도 자료형 선택이 중요합니다.

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console.log

자바스크립트에서 값을 화면에 찍는 함수

console.log 는 받은 것을 출력합니다. 브라우저에서는 개발자 도구의 Console 에, Node.js 에서는 터미널의 표준 출력으로 나가므로 다른 프로그램의 출력처럼 파이프로 넘길 수 있습니다. 디버깅할 때 변수에 무엇이 들었는지 가장 빨리 보는 방법입니다.

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자바스크립트 엔진

원문 표기 · JavaScript engine

자바스크립트를 실행하는 핵심 프로그램

자바스크립트 엔진은 자바스크립트 코드를 읽어 컴퓨터가 실행할 명령으로 빠르게 바꿉니다. Chrome 과 Node.js 는 Google 의 V8 엔진을 같이 쓰고, Firefox 는 SpiderMonkey, Safari 는 JavaScriptCore 를 씁니다. Node.js 는 V8 을 브라우저 밖으로 꺼내, 페이지를 그리는 대신 파일과 네트워크를 다루는 도구를 더한 것입니다.

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process.argv

Node.js 스크립트가 받은 인자 목록

process.argv 는 Node.js 스크립트를 시작한 명령줄을 담은 배열입니다. 0번은 node 의 경로, 1번은 스크립트 경로이고, 2번부터 내가 친 인자가 들어갑니다. 그래서 node greet.js Mina 로 실행하면 process.argv[2] 가 "Mina" 입니다. 모두 글자이므로 숫자는 Number() 로 바꿉니다.

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보안 검사

원문 표기 · npm audit

설치한 패키지의 알려진 보안 문제를 찾는 npm 검사

npm install 뒤에 npm 은 짧은 보안 검사(audit)를 돌려, 설치한 패키지 가운데 알려진 취약점이 있는 것이 몇 개이고 얼마나 심각한지 알려 줍니다. npm audit 은 자세한 내용을, npm audit fix 는 버전 규칙을 깨지 않는 선에서 고칠 수 있는 것을 올려 줍니다. 모든 경고가 내 프로젝트에 해당하지는 않지만 high·critical 은 꼭 읽습니다.

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@latest

가장 새로 나온 판을 뜻하는 npm 표시

패키지 이름 뒤에 @latest 를 붙이면 지금 latest 로 표시된 판을 달라는 뜻입니다. npm install -g firebase-tools@latest 는 전역 도구를 새 판으로 올리고, npx create-vite@latest 는 캐시에 남은 옛 판이 아니라 가장 새 판으로 프로젝트를 만듭니다. prettier@3 처럼 버전을 직접 적을 수도 있습니다.

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prefix

원문 표기 · npm prefix

npm 이 전역 패키지를 두는 폴더 설정

npm 의 prefix 는 전역으로 설치한 패키지와 그 명령이 들어가는 폴더입니다. 이것이 /usr/local 같은 시스템 폴더면 권한이 없어 npm install -g 가 EACCES 로 실패합니다. sudo 를 쓰지 말고 nvm 을 쓰거나 prefix 를 홈 폴더로 옮긴 뒤 그 bin 폴더를 PATH 에 더합니다.

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npm 저장소

원문 표기 · npm registry

npm 이 패키지를 내려받는 온라인 창고

npm 저장소(registry.npmjs.org)에는 공개된 자바스크립트 패키지가 수백만 개 있습니다. npm install 과 npx 는 여기서 패키지를 받아 캐시에 사본을 둡니다. 누구나 올릴 수 있으니 실행하기 전에 이름·만든 사람·내려받은 수를 확인합니다. 패키지 창고이지 Git 저장소가 아닙니다.

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.nvmrc

프로젝트에 쓸 Node 버전을 적는 파일

.nvmrc 는 프로젝트 폴더에 두는 파일로, 22 같은 Node.js 버전 한 줄이 들어 있습니다. 누구든 그 프로젝트에서 nvm use 만 치면 같은 버전을 쓰므로 "내 컴퓨터에선 되는데" 문제가 줄어듭니다. 숫자 없이 nvm install 을 치면 파일에 적힌 버전을 설치합니다.

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패키지 관리자

원문 표기 · Package manager

프로그램을 찾아 설치·업데이트·삭제하는 도구

패키지 관리자는 글자로 쓰는 앱 스토어입니다. 프로그램을 그것에 필요한 것까지 함께 내려받고, 버전을 기억하고, 깔끔하게 지웁니다. 운영 체제마다 자기 것이 있고(Alpine 은 apk, Ubuntu 는 apt, macOS 는 Homebrew, Windows 는 winget), 언어에도 있습니다(자바스크립트는 npm, 파이썬은 pip).

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스캐폴딩

원문 표기 · Scaffolding

새 프로젝트의 기본 뼈대를 자동으로 만드는 일

스캐폴딩 도구는 몇 가지를 물은 뒤 새 프로젝트에 필요한 폴더·설정 파일·예제 코드를 만들어, 이미 돌아가는 상태에서 시작하게 해 줍니다. npx create-vite@latest 와 flutter create 가 흔한 예입니다. 만들어진 파일은 출발점일 뿐이라 마음껏 고치고 지웁니다.

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캐럿(^) 버전 범위

원문 표기 · Caret (^) version range

이 버전이나 호환되는 새 버전

npm 버전은 major.minor.patch 세 부분입니다. package.json 의 ^4.17.21 처럼 앞에 캐럿을 붙이면 4.17.21 이상 5.0.0 미만이면 무엇이든 허락합니다 — 큰 번호가 바뀌면 호환이 깨질 수 있기 때문입니다. 실제로 설치된 정확한 버전은 package-lock.json 에 적히고, npm ci 는 그것만 설치합니다.

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--depth 1

이력 없이 마지막 판만 받는 얕은 git clone

보통의 git clone 은 프로젝트의 모든 커밋을 복사합니다. git clone --depth 1 은 마지막 커밋 하나만 받아 훨씬 빠르고 작으므로, 코드를 읽거나 돌려 보기만 할 때 알맞습니다. 대신 git fetch --unshallow 로 나머지를 받기 전에는 옛 커밋을 보거나 되돌아갈 수 없습니다.

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해시

원문 표기 · Hash

내용으로 계산한 짧은 지문 — 내용이 바뀌면 값도 바뀜

해시 함수는 크기와 상관없이 어떤 자료든 정해진 길이의 짧은 문자열로 바꿉니다. 같은 입력은 늘 같은 해시가 되고, 한 글자만 바뀌어도 완전히 다른 해시가 됩니다. 그래서 파일이 바뀌었는지 빨리 알 수 있습니다. Git 은 커밋마다 해시로 이름을 붙이므로 커밋 해시 하나가 코드의 한 판을 정확히 가리킵니다.

일반 텍스트

원문 표기 · Plain text

꾸밈 없이 글자만 담긴 글

일반 텍스트 파일에는 글자 말고는 아무것도 없습니다. 그래서 코드·HTML·설정 파일은 일반 텍스트로 저장해야 합니다. 문서 편집기는 코드를 망가뜨리는 숨은 서식을 넣으므로, macOS 텍스트 편집기에서는 먼저 포맷 → 일반 텍스트로 만들기를 누릅니다. 보안에서 평문은 HTTPS 가 아닌 HTTP 처럼 암호화하지 않은 자료를 뜻하기도 합니다.

로직

원문 표기 · Logic

프로그램이 일을 처리하는 순서와 판단 규칙

프로그램의 로직은 그 프로그램의 판단 방식입니다 — 어떤 순서로 일이 일어나고, 어떤 조건을 검사하고, 경우마다 무엇을 하는지. '게임 로직'은 누가 점수를 냈고 판이 언제 끝나는지를 정하고, '도구 로직'은 도구가 입력으로 무엇을 할지 정합니다. 인공지능이 기계(로직)라는 말은 감정이나 의도 없이 계산된 단계를 따른다는 뜻입니다.

권한

원문 표기 · Permission

읽기·바꾸기·실행을 해도 되는 범위

권한은 무언가를 해도 된다는 허락입니다 — 파일 읽기·바꾸기, 명령 실행, 카메라 쓰기, 남을 대신해 글 올리기. 파일에도 권한이 있고, 휴대폰 앱은 권한을 묻고, AI 에이전트는 내게서 권한을 받습니다 — 어느 폴더를 고치고 어떤 명령을 묻지 않고 실행할지. 일에 필요한 만큼만 줍니다. 권한은 나중에 더하기가 피해를 되돌리기보다 쉽습니다.

린터

원문 표기 · Linter

코드의 실수·규칙 위반을 자동으로 찾는 도구

린터는 코드를 실행하지 않고 읽어 버그가 될 만한 곳과 스타일 문제를 짚어 줍니다 — 쓰지 않는 변수, 빠진 따옴표, 위험한 패턴. 린터를 돌리는 일을 린트(lint)라고 하며, npm run lint 처럼 씁니다. 기계가 통과·실패를 분명히 판정하므로 테스트와 린트는 혼자 일하는 AI 에이전트의 좋은 끝난 기준입니다. 린터는 문제를 찾고, 포매터는 모양만 정리합니다.

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포매터

원문 표기 · Formatter

코드 모양을 정해진 규칙대로 자동 정리하는 도구

포매터는 띄어쓰기·줄바꿈·따옴표·들여쓰기를 다시 써서, 누가(또는 무엇이) 썼든 프로젝트의 코드가 모두 같은 모양이 되게 합니다. 코드가 하는 일은 바꾸지 않습니다. 클로드 코드 훅처럼 고칠 때마다 저절로 돌게 하면 AI 가 쓴 코드도 가지런하고 diff 를 검토하기 쉬워집니다.

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Prettier

자바스크립트·CSS·HTML·마크다운용 인기 포매터

Prettier 는 따질 설정이 거의 없이 코드를 한 가지 모양으로 다시 쓰는 npm 패키지입니다. 보통 프로젝트마다 개발용 의존성으로 설치하고 npx 로 실행합니다. --write 는 파일을 고치고, --check 는 정리되지 않은 파일만 알려 주어 자동 검사에 알맞습니다.

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LTS

몇 년 동안 수정을 받는 장기 지원 판

LTS(Long-Term Support) 판은 만든 곳이 오래도록, 특히 보안 문제를 고쳐 주겠다고 약속한 버전입니다. Node.js 에서는 짝수 번호 판(22·24 …)이 LTS 가 되어 약 30개월 동안 지원받고, 홀수 판은 짧게 끝납니다. 배우거나 서버를 돌릴 때는 LTS 판을 고릅니다.

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README

프로젝트 설명·사용법을 적는 첫 문서

README.md 는 프로젝트 맨 위 폴더에 두고, 무엇을 하는 프로젝트인지, 어떻게 설치·실행하는지, 다음에 어디를 보면 되는지 적습니다. GitHub 는 저장소 첫 화면에 이 파일을 보여 주므로 방문자가 가장 먼저 읽습니다. "README 에 실행 방법이 있다" 같은 목표는 AI 에이전트에게도 분명한 끝난 기준이 됩니다.

이슈

원문 표기 · GitHub issue

GitHub 에 할 일·버그를 하나씩 적어 두는 글

이슈는 GitHub 저장소에서 번호가 붙은 글로, 버그·기능·질문 같은 일 하나를 적습니다. 사람들이 댓글을 달고, 담당자와 라벨을 붙이고, 끝나면 닫습니다. PR 에 "Fixes #12" 라고 쓰면 합칠 때 그 이슈가 저절로 닫힙니다. GitHub Project 나 Jira 같은 보드는 이슈를 카드로 늘어놓습니다.

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확장

원문 표기 · Extension

Chrome·VS Code 에 기능을 더하는 프로그램

확장(확장 프로그램)은 다른 앱 안에 설치해 기능을 더하는 작은 프로그램입니다. Claude in Chrome 같은 브라우저 확장은 Chrome 웹 스토어에서, 클로드 코드·Codex 같은 편집기 확장은 VS Code 마켓플레이스에서 받습니다. 확장은 그 앱에서 내가 보는 내용을 읽을 수 있으니 믿을 수 있는 곳의 것만 설치합니다.

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에러 로그

원문 표기 · Error log

프로그램이 실행 중에 남기는 오류 기록

프로그램은 무엇이 잘못됐는지 시각과 자세한 내용을 붙여 에러 로그에 씁니다 — 파일, 터미널, 또는 별도 서비스에. 로그에는 화면의 짧은 메시지보다 많은 것, 예를 들어 줄 번호와 호출 순서가 들어 있습니다. AI 에게 도움을 청할 때는 수천 줄을 붙이기보다 관련 줄과 함께 재현 방법과 기대한 동작을 줍니다.

플랫폼

원문 표기 · Platform

프로그램이 돌아가는 바탕 — 브라우저·휴대폰·서비스

플랫폼은 프로그램이 그 위에서 돌도록 만들어진 바탕입니다 — Android·iOS·Windows 같은 운영 체제, 브라우저, 게임기, 또는 자기 SDK 를 주는 게임 플랫폼 같은 온라인 서비스. 플랫폼마다 규칙과 한계가 달라 스토어는 플랫폼마다 빌드를 따로 받습니다. '크로스 플랫폼'은 한 코드로 여러 플랫폼에서 도는 것을 말합니다.

소프트웨어

원문 표기 · Software

컴퓨터에서 돌아가는 프로그램을 통틀어 부르는 말

소프트웨어는 프로그램과 그 프로그램에 필요한 자료를 통틀어 부르는 말입니다 — 앱, 게임, 웹사이트, 운영 체제, AI 모델 모두. 손으로 만질 수 있는 기계는 하드웨어이고, 그 기계가 따르는 명령이 소프트웨어입니다. 소프트웨어는 하드웨어보다 바꾸기가 싸고 빨라서 새 기능은 대부분 업데이트로 옵니다.

자동화

원문 표기 · Automation

정해진 일을 사람 대신 컴퓨터가 저절로 하게 함

자동화는 손으로 되풀이하던 일을 컴퓨터가 스스로 하게 만드는 것입니다 — 파일 500개의 이름을 바꾸는 쉘 스크립트, 매주 월요일에 도는 예약 작업, 푸시할 때마다 도는 테스트, 주간 보고를 모으는 AI 에이전트. 처음 만들 때는 품이 들지만 그 뒤로는 공짜입니다. 내가 이해하는 단계만 자동화하고 결과는 확인합니다.

프로그래밍 언어

원문 표기 · Programming language

컴퓨터에 일을 시키는 글을 쓰는 약속된 언어

프로그래밍 언어는 컴퓨터에 할 일을 알리는 정확한 낱말과 문법을 가진 언어입니다. Python, JavaScript, Bash, C, Rust 가 그 예이고, 빠른 스크립트부터 빠른 엔진까지 저마다 알맞은 일이 다릅니다. 사람의 말과 달리 짐작할 여지가 없어 괄호 하나만 빠져도 프로그램이 멈춥니다. AI 도 이런 언어로 코드를 쓰므로 하나를 읽을 줄 아는 것은 여전히 중요합니다.

버전

원문 표기 · Version

프로그램·모델·파일의 몇 번째 판인지 붙인 번호

프로그램·패키지·모델은 시간이 지나며 바뀌고, 내놓은 상태마다 버전이 붙습니다 — 흔히 3.12.4 처럼 major.minor.patch 로 씁니다. 첫 숫자가 커지면 대개 옛 코드가 깨질 수 있는 변화입니다. "나는 되는데 너는 안 된다" 문제의 상당수가 버전 차이에서 오므로 먼저 버전을 확인하고, requirements.txt 나 .nvmrc 같은 파일에 고정해 둡니다.

상수

원문 표기 · Constant

한 번 정하면 바뀌지 않는 이름 붙은 값

상수는 처음 값을 넣은 뒤 잠가 버린 변수와 같습니다. Bash 에서 readonly PI=3.14 로 만들면 나중에 바꾸려 할 때 오류가 나고, 자바스크립트는 const 를 씁니다. 파이썬에는 진짜 상수가 없어 MAX_SIZE = 100 처럼 이름을 대문자로 써서 '바꾸지 말 것'을 나타냅니다. 어디서나 같아야 하는 값에 씁니다.

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선언

원문 표기 · Declaration

변수(와 그 종류)를 쓰기 전에 미리 알리는 일

선언은 어떤 이름이 있다고, 때로는 그 종류까지 언어에 알리는 일입니다. Bash 는 보통 선언이 필요 없어 name=Mina 하면 그 자리에서 변수가 생깁니다. 연관 배열처럼 declare -A 로 먼저 선언해야 하는 것도 있습니다. Java·C 같은 언어는 모든 변수를 쓰기 전에 자료형과 함께 선언합니다.

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정의

원문 표기 · Definition

함수·변수를 처음 만들어 두는 일

정의는 이름에 내용을 넣는 곳입니다 — 함수를 만드는 줄들, 또는 변수에 처음 값을 넣는 줄. 코드는 정의된 뒤에야 그 이름을 쓸 수 있으므로 스크립트에서는 함수 정의를 부르는 줄보다 앞에 둡니다. set -u 를 켜면 정의 안 된 변수를 쓸 때 Bash 가 멈춰 오타를 잡아 줍니다.

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.NET

마이크로소프트의 무료 개발·실행 플랫폼

.NET 은 C#·F# 같은 언어로 쓴 프로그램을 Windows·macOS·Linux 에서 돌리는 마이크로소프트의 오픈소스 플랫폼입니다. PowerShell 이 .NET 위에서 돌기 때문에 PowerShell 의 정규식은 .NET 규칙을 따라 \d·\w·\s 와 이름 붙인 묶음을 씁니다. PowerShell 을 쓰는 데 .NET 을 알 필요는 없습니다.

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호출

원문 표기 · Function call

함수·명령을 이름으로 불러 실행하는 일

함수를 정의하면 할 일을 적어 둘 뿐이고, 호출해야 실제로 실행됩니다. 파이썬의 print("hi") 나 Bash 의 greet Mina 처럼 이름과 인자를 써서 호출하며, 결과를 돌려받기도 합니다. 프로그램은 대부분 내가 쓰거나 남이 쓴 함수의 호출로 이루어집니다. AI 모델이 프로그램에 도구를 실행해 달라고 하는 것은 도구 호출이라고 부릅니다.

중첩

원문 표기 · Nesting

같은 것 안에 같은 것을 겹쳐 넣는 것

중첩은 어떤 구조 안에 같은 종류의 구조를 넣는 것입니다 — 반복 안의 반복, if 안의 if, 리스트 안의 리스트, $(dirname $(pwd)) 처럼 명령 치환 안의 명령 치환. $( ) 는 깔끔하게 중첩되므로 백틱보다 권장됩니다. 너무 깊은 중첩은 읽기 어려우니 세 겹이 넘으면 코드를 나눌 때라는 신호입니다.

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switch

원문 표기 · switch statement

다른 언어의 여러 갈래 조건문

JavaScript·C·Java 의 switch 는 값 하나를 여러 경우와 비교해 맞는 블록을 실행하므로, 긴 if/else if 줄보다 깔끔합니다. Bash 는 같은 일을 case … esac 로 하며, 경우마다 *.txt 같은 패턴도 쓸 수 있습니다. 자바스크립트에서 break 를 빠뜨리면 다음 경우까지 실행됩니다.

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블록

원문 표기 · Block

한 덩어리로 함께 실행되는 코드 줄 묶음

블록은 함께 묶인 코드 덩어리입니다 — if 의 then 과 fi 사이, 반복의 do 와 done 사이, 함수의 { } 안의 줄들. awk 에는 첫 줄 전과 마지막 줄 뒤에 한 번만 도는 BEGIN·END 블록도 있습니다. 블록 안의 줄은 들여 써서 어디서 끝나는지 보이게 하고, 연 블록은 반드시 닫습니다.

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camelCase

낱말을 붙이고 둘째부터 대문자로 쓰는 이름

camelCase 는 여러 낱말로 된 이름을 띄어쓰기 없이 붙이고, 둘째 낱말부터 첫 글자를 대문자로 씁니다 — userName, totalPrice. 자바스크립트는 변수·함수 이름에 이것을 쓰고, 파이썬은 snake_case(user_name)를, 파일·주소 이름은 흔히 kebab-case(user-name)를 씁니다. 이름은 글자 그대로 맞아야 하므로 프로젝트가 이미 쓰는 방식을 따릅니다.

CHANGELOG

버전마다 무엇이 바뀌었는지 적은 기록 파일

CHANGELOG(보통 CHANGELOG.md)는 프로젝트의 버전마다 날짜와 함께 더한 것·바꾼 것·고친 것을 새것부터 적은 파일입니다. 클로드 코드처럼 빨리 바뀌는 도구는 이것을 공개해 사용자가 새 기능을 따라잡게 합니다. 작은 단계까지 모두 남는 커밋 이력과 달리 사람이 읽으라고 쓴 기록입니다.

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릴리스 노트

원문 표기 · Release notes

새 버전에서 바뀐 점을 사용자에게 알리는 글

릴리스 노트는 새 버전을 사용자에게 알리는 글입니다 — 새 기능, 중요한 수정, 설정 바꾸기처럼 사용자가 해야 할 일. CHANGELOG 보다 짧고 친절하며, 흔히 지난 출시 뒤의 커밋을 보고 초안을 씁니다. 되풀이하는 일이라 AI 에이전트의 스킬로 만들기에 좋습니다.

명령 주입

원문 표기 · Command injection

입력에 몰래 명령을 끼워 실행시키는 공격

명령 주입은 프로그램이 믿을 수 없는 글로 쉘 명령을 만들고, 그 글에 다른 명령이 숨어 있을 때 일어납니다. a.txt; rm -rf ~ 같은 파일 이름이 무해한 명령을 파괴적인 명령으로 바꿀 수 있습니다. 변수는 따옴표로 감싸고, 믿을 수 없는 글을 쉘에 넘기지 말고, AI 에이전트가 내가 아니라 웹 페이지나 파일에서 온 명령을 실행하려 하는지 살핍니다.

피드백 반복

원문 표기 · Feedback loop

해 보고, 결과를 보고, 고치기를 되풀이하는 순환

피드백 반복은 일하는 쪽에 방금 바꾼 것이 맞았는지 빠른 신호를 주고 다시 해 보게 하는 고리입니다. AI 에이전트에게는 테스트·린터·타입 검사·스크린숏이 그 신호가 되어, 단계마다 사람이 없어도 스스로 바로잡습니다. 신호가 빠르고 분명할수록 결과가 좋아집니다.

worktree

원문 표기 · Worktree

같은 저장소를 다른 폴더에 하나 더 꺼낸 작업 공간

git worktree 는 같은 저장소의 다른 브랜치를 따로 된 폴더에 꺼내 줍니다 — 이력은 하나를 같이 씁니다. 폴더마다 파일이 따로라서 클로드 코드나 Codex 세션 둘이 서로 덮어쓰지 않고 나란히 일할 수 있습니다. 작업을 합친 뒤에는 worktree 를 지웁니다. worktree 마다 의존성은 따로 설치해야 합니다.

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병렬

원문 표기 · Parallel

여러 일을 동시에 나란히 진행하기

병렬 작업은 여러 일을 하나씩 차례로 하지 않고 한꺼번에 진행하는 것입니다. AI 에이전트라면 세션이나 서브 에이전트 여럿을 나란히 돌려 각자 자기 일을 맡깁니다. 위험한 점은 둘이 같은 파일을 고치는 것이므로, 저마다 worktree 나 파일을 따로 주고 마지막에 결과를 합칩니다.

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GitHub Project

이슈를 카드·표·일정으로 관리하는 GitHub 보드

GitHub Project 는 하나 이상의 저장소의 이슈와 PR 을 보드 하나에 모읍니다. 칸이 있는 칸반 보드, 표, 로드맵으로 볼 수 있고, 우선순위 같은 내 필드를 더할 수 있습니다. gh 명령줄 도구로 항목을 만들고 옮길 수 있어서 AI 에이전트가 대신 보드를 관리합니다.

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칸반

원문 표기 · Kanban

할 일 카드를 칸(할 일→진행→끝)으로 옮기는 보드

칸반 보드는 일을 카드로, 단계를 칸으로 보여 줍니다 — 보통 할 일·진행 중·끝. 카드를 다음 칸으로 옮기면 진행 상황이 한눈에 보이고, 진행 중 칸의 카드 수를 제한하면 한꺼번에 너무 많이 벌이지 않게 됩니다. Toyota 공장에서 나온 방법이며 GitHub Project·Trello·Jira 모두 칸반 보기를 줍니다.

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Jira

회사에서 많이 쓰는 Atlassian 의 일감 관리 도구

Jira 는 Atlassian 이 만든 유료 웹 서비스로, 보드·스프린트·보고서로 이슈·버그·할 일을 관리합니다. 많은 회사가 GitHub 이슈 대신 Jira 를 씁니다. MCP 서버를 통하면 클로드 코드 같은 AI 에이전트가 일하는 중에 Jira 티켓을 읽고 고칠 수 있습니다.

JetBrains

PyCharm 같은 IDE 를 만드는 회사

JetBrains 는 전문 개발자가 많이 쓰는 IDE 를 만드는 소프트웨어 회사입니다 — Java·Kotlin 용 IntelliJ IDEA, Python 용 PyCharm, JavaScript 용 WebStorm, PHP 용 PhpStorm 등. 화면에 'VS Code·JetBrains'라고 하면 이 편집기들을 뜻합니다. 클로드 코드는 이들용 플러그인이 있고, Android Studio 도 IntelliJ 위에 만들어졌습니다.

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IDE

코드 편집·실행·디버깅을 한데 모은 개발 프로그램

IDE(통합 개발 환경)는 코드 편집기, 프로그램 실행, 디버거, 검색, Git, 흔히 터미널까지 한 창에 모은 프로그램입니다. VS Code 는 확장을 더해 IDE 가 되고, JetBrains 제품과 Xcode 는 처음부터 완전한 IDE 입니다. AI 코딩 도구는 IDE 안에서 확장·플러그인으로 돌거나, 옆의 터미널에서 돕니다.

처리기

원문 표기 · Handler

어떤 일이 생기면 실행되도록 걸어 둔 코드

처리기는 한 종류의 사건을 기다렸다가 그 일이 생기면 실행됩니다 — 단추 클릭, 어떤 주소로 온 요청, 파일 저장. 클로드 코드에서 훅의 처리기는 쉘 명령·HTTP 주소·MCP 도구·LLM 프롬프트·서브에이전트가 될 수 있고, 그 순간이 올 때마다 반드시 실행됩니다. 실행할지를 모델이 고르지 않습니다.

글로벌

원문 표기 · Global

이 컴퓨터의 모든 프로젝트에 두루 적용되는 범위

글로벌(전역) 설정·설치는 컴퓨터의 어디서나 통하고, 로컬(프로젝트) 것은 그 프로젝트 폴더 안에서만 통합니다. npx skills add … -g 는 스킬을 글로벌로 설치하고, ~/.claude/CLAUDE.md 는 모든 프로젝트에서 읽는 전역 지시입니다. 같은 것이 두 곳에 다 있으면 어느 쪽이 이기는지 확인합니다 — 스킬은 클로드 코드가 글로벌(개인) 것을 씁니다.

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MIT 라이선스

원문 표기 · MIT License

알림만 남기면 자유롭게 쓰는 짧은 오픈소스 라이선스

MIT 라이선스는 저작권 알림과 라이선스 글만 함께 남기면 누구나 소프트웨어를 쓰고, 복사하고, 고치고, 팔고, 나눌 수 있게 합니다. 아무 보증이 없다는 점도 밝힙니다. 짧고 요구하는 것이 적어서 GitHub 에서 가장 흔한 라이선스 가운데 하나입니다. 라이선스 글은 보통 LICENSE 라는 파일에 둡니다.

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pdfplumber

PDF 에서 글·표를 뽑아내는 파이썬 라이브러리

pdfplumber 는 PDF 를 열어 쪽마다 글, 위치가 붙은 낱말, 표를 꺼내 줍니다. 진짜 글자가 든 PDF 에서 되고, 스캔한 PDF 는 그림일 뿐이라 OCR 이 필요합니다. 에이전트에게 "pdfplumber 를 쓴다. 스캔한 PDF 만 OCR"이라고 알려 주는 스킬은 선택지 목록 대신 분명한 기본값 하나를 줍니다.

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P0 · P1

문제의 급한 정도 — P0 이 가장 급함

팀은 짧은 표시로 문제의 우선순위를 나눕니다. P0 은 '지금 고칠 것' — 서비스가 멈췄거나, 데이터가 사라지거나, 보안 구멍이 있습니다. P1 은 심각해서 곧 고칠 것이고, P2 아래는 기다려도 됩니다. Codex 의 PR 리뷰는 기본으로 P0·P1 문제만 남겨 중요한 것만 보게 합니다.

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템플릿

원문 표기 · Template

빈칸만 채우면 되게 미리 만든 틀

템플릿은 빈칸이 있는 미리 만든 틀입니다 — 보고서 목차, 시작용 프로젝트, {name} 을 채우는 메일. 스킬은 assets/ 폴더에 템플릿을 넣어 에이전트가 늘 같은 구조로 결과를 내게 합니다. 채팅 템플릿은 특별한 경우로, 모델이 학습할 때 쓴 역할·메시지의 정확한 배치이며 러너가 이것을 써야 모델이 제대로 답합니다.

TODO

할 일 표시 — 코드에서는 남은 일을 적는 표시

TODO 는 '아직 할 일'이라는 뜻입니다. 개발자는 코드에 # TODO: 빈 입력 처리 같은 주석을 남기고 나중에 grep 으로 찾습니다. 이슈와 보드에서는 TODO 체크리스트가 일 하나를 작은 단계로 나누어 하나씩 체크하게 하고, 진행률도 보여 줍니다. 오래된 TODO 는 쌓이기 쉬우니 중요한 것은 이슈로 만듭니다.

저장소 루트

원문 표기 · Repository root

Git 저장소의 맨 위 폴더

저장소 루트는 Git 으로 관리하는 프로젝트의 맨 위 폴더로, 숨김 폴더 .git 이 들어 있는 곳입니다. 클로드 코드는 시작한 폴더부터 이 루트까지 올라가며 CLAUDE.md 와 .claude/skills 를 찾고, 더 위로는 가지 않습니다. git rev-parse --show-toplevel 이 그 경로를 보여 줍니다.

신원 설정(git config)

커밋마다 남을 이름과 이메일을 GIT 에 알려 주기

커밋에는 누가 만들었는지가 함께 남으므로, GIT 을 설치한 뒤 맨 먼저 git config 로 이름과 이메일을 한 번 알려 줍니다. --global 을 붙이면 이 컴퓨터의 모든 저장소에, 빼면 지금 저장소에만 적용됩니다. git config --list 로 지금 설정을 확인합니다.

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강제 push(force push)

원문 표기 · Force push

원격의 이력을 내 이력으로 덮어쓰는 push

원격에 내게 없는 커밋이 있으면 보통 push 는 거절됩니다. git push --force 는 그래도 밀어 넣어 원격 브랜치를 내 것으로 바꾸므로, 남이 올린 커밋이 사라지고 팀원들의 사본과 어긋납니다. 아무도 받아 가지 않은 내 브랜치에서만 쓰고, 마지막 fetch 뒤로 원격이 바뀌었으면 멈추는 --force-with-lease 가 더 안전합니다.

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reflog

HEAD 가 지나온 자리 기록 — 잃어버린 커밋을 찾는 곳

git reflog 는 내 저장소에서 HEAD 가 가리켰던 커밋을 최근 것부터 모두 보여 줍니다. reset 이나 rebase 뒤에 어느 브랜치에도 보이지 않게 된 커밋도 여기 남아 있어서, git reset --hard 로 잃은 작업을 찾아 되돌아갈 수 있습니다. 내 컴퓨터에만 남고 오래된 기록은 시간이 지나면(기본 90일) 지워집니다.

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reset

지금 브랜치를 앞 커밋으로 되감기

git reset 은 브랜치를 뒤로 옮겨 그 뒤의 커밋이 브랜치에서 빠지게 합니다. --soft 는 그 변경을 스테이징에 남기고, 기본인 --mixed 는 스테이징하지 않은 변경으로 남기고, --hard 는 커밋하지 않은 작업까지 모두 버립니다. 아직 push 하지 않은 커밋에만 쓰고, 공유한 커밋은 git revert 로 되돌립니다.

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git add

바뀐 파일을 다음 커밋에 넣으려고 스테이징 영역에 올립니다

git add 는 다음 커밋에 넣을 변경을 골라 스테이징 영역에 올립니다. add 한 것만 커밋되므로, 파일 여러 개를 고쳤어도 커밋 하나에 논리적인 변경 하나만 담을 수 있습니다. git add -p 는 파일의 일부만 고르고, git add . 은 지금 폴더의 변경을 모두 올립니다.

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revert

옛 커밋을 거꾸로 되돌리는 새 커밋을 더해 취소하기

git revert 는 앞 커밋과 정반대인 새 커밋을 만들어, 변경은 사라지되 이력에는 두 커밋이 모두 남게 합니다. 이력을 고쳐 쓰지 않으므로 이미 push 해서 남이 받아 간 커밋을 되돌릴 때 안전한 방법입니다. 뒤의 커밋이 같은 줄을 고쳤다면 충돌이 날 수 있습니다.

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git status

무엇이 바뀌었고 파일이 세 공간 중 어디에 있는지 보여 줍니다

git status 는 지금 브랜치, 바뀌었지만 스테이징하지 않은 파일, 다음 커밋에 올린 파일, 아직 추적하지 않는 새 파일을 알려 줍니다. 아무것도 바꾸지 않으므로 헷갈릴 때마다 — add 전, commit 전, 위험한 명령 전에 — 돌립니다. 출력에 다음에 칠 명령도 적혀 있습니다.

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git log

이력의 커밋을 최근 것부터 차례로 보여 줍니다

git log 는 지금 브랜치의 커밋을 최근 것부터 오래된 것까지, 커밋마다 ID·작성자·날짜·메시지와 함께 보여 줍니다. --oneline 은 커밋마다 한 줄로, --graph 는 브랜치가 갈라지고 합쳐진 모양을 그려 줍니다. 목록이 한 화면을 넘으면 q 로 빠져나옵니다.

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restore

커밋하지 않은 변경을 버리고 되돌립니다

git restore 는 파일을 마지막 커밋의 모습으로 되돌려, 커밋하지 않은 수정을 지웁니다. --staged 를 붙이면 스테이징 영역에서만 내리고 수정은 남깁니다. 버린 수정은 GIT 에 저장된 적이 없어 되살릴 수 없으니, 먼저 git status 나 git diff 로 확인합니다.

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cherry-pick

다른 브랜치의 커밋 하나만 골라 지금 브랜치로 가져오기

git cherry-pick 은 커밋 하나가 만든 변경을, 그 커밋이 어디에 있든 지금 브랜치에 새 커밋으로 얹습니다. 기능 브랜치의 고침 하나만 지금 출시 브랜치에 필요할 때 씁니다. 가져온 커밋은 새 ID 를 받으므로, 이렇게 많이 가져오면 병합보다 이력을 따라가기 어려워집니다.

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stash

하던 작업을 잠시 치워 두었다가 다시 꺼내기

git stash 는 커밋하지 않은 변경을 따로 쌓아 두고 작업 폴더를 깨끗하게 만들어, 급한 버그를 고치러 브랜치를 갈아탈 수 있게 합니다. git stash pop 은 그 변경을 다시 꺼내고 더미에서 지웁니다. GIT 이 아직 추적하지 않는 새 파일은 -u 를 붙여야 함께 치워집니다.

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tag

원문 표기 · git tag

v1.0.0 처럼 커밋 하나에 붙이는 고정 이름표

git tag 는 커밋에 이름, 보통 버전 번호를 붙여 출시한 코드를 언제든 정확히 찾게 합니다. 브랜치와 달리 새 커밋을 만들어도 움직이지 않습니다. 설명이 붙는 태그(-a)는 만든 사람·날짜·메시지도 담고, 태그는 따로 push 해야 원격에 올라갑니다.

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git init

지금 폴더를 새 GIT 저장소로 만듭니다

git init 은 지금 폴더 안에 숨은 .git 폴더를 만들고, 그때부터 GIT 이 그 폴더의 이력을 기록할 수 있게 합니다. add 와 commit 을 하기 전에는 아무것도 저장되지 않습니다. 프로젝트 폴더에서 실행합니다 — 홈 폴더에서 하면 내 모든 파일을 추적하게 됩니다.

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git apply

diff(패치)로 받은 변경을 내 파일에 적용합니다

git apply 는 지울 줄과 더할 줄이 적힌 diff 를 읽어, 커밋하지 않고 작업 폴더의 파일을 그대로 고칩니다. 클라우드의 Codex 처럼 다른 곳에서 만든 변경을 내 사본에 옮길 때 이렇게 합니다. git apply --check 로 패치가 맞는지 먼저 확인합니다.

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Git LFS

큰 파일을 저장소 밖에 두는 Git 추가 기능

Git LFS(Large File Storage)는 모델 가중치 같은 큰 파일을 보통의 Git 기록 밖에 둡니다. 저장소에는 작은 포인터 파일만 남고, 실제 파일은 따로 된 저장 공간으로 갑니다. git lfs install 을 한 번 실행한 뒤에는 평소처럼 git add, commit, push 를 씁니다.

더 배우기 가중치·파라미터 자세히 보기

Traceback

오류가 난 자리를 보여 주는 Python 오류 보고

Python 프로그램이 실패하면 traceback 을 출력합니다. 오류에 이르기까지 이어진 함수 호출을 가장 바깥 호출부터 실패한 줄까지 차례로 보여 줍니다. 아래에서부터 읽습니다 — 마지막 줄에 오류 종류와 메시지가 있고, 바로 위 줄들에 파일과 줄 번호가 있습니다.

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uv

Python 프로젝트와 패키지를 관리하는 빠른 도구

uv 는 Python 프로젝트를 만들고, 가상 환경을 준비하고, 패키지를 설치하는 도구입니다. pip 와 venv 가 하던 일을 함께 하고 훨씬 빠릅니다. 예를 들어 uv add torch 는 프로젝트에 PyTorch 를 설치합니다.

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비동기(async)

원문 표기 · async (asynchronous)

느린 일을 기다리는 동안 다른 일을 하는 방식

비동기 코드는 네트워크 응답을 기다리는 것처럼 느린 일을 시작해 두고, 가만히 멈춰 있는 대신 그 일이 끝날 때까지 다른 일을 처리합니다. 파이썬에서는 async 와 await 로 씁니다. 이렇게 만든 웹 서버는 많은 연결을 한꺼번에 열어 둘 수 있습니다.

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.claude/agents/

클로드 코드의 서브 에이전트 폴더

서브 에이전트 하나는 이름·설명·쓸 수 있는 도구·지시를 적은 마크다운 파일 하나입니다. 프로젝트 안의 .claude/agents/ 에 둔 파일은 그 프로젝트 것이라 팀과 함께 커밋할 수 있고, ~/.claude/agents/ 에 둔 파일은 모든 프로젝트에서 나만 씁니다. 클로드 코드는 설명을 읽고 언제 그 서브 에이전트에게 일을 맡길지 정합니다.

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~/.claude.json

클로드 코드의 개인 설정 파일

~/.claude.json 은 내 사용자 계정의 클로드 코드 상태를 담습니다 — 환경설정, 로그인 정보, 프로젝트별 자료, local·user 범위로 추가한 MCP 서버. .claude 폴더나 settings.json 과는 다른 파일입니다. 손으로 고칠 때는 조심하고, 되도록 claude mcp add 같은 명령이 고치게 합니다.

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mcpServers

MCP 서버 목록과 켜는 방법을 담는 설정 칸

mcpServers 는 ~/.claude.json, 프로젝트의 .mcp.json, 다른 앱의 비슷한 설정 파일에서 MCP 서버 목록을 담는 칸(키)입니다. 항목마다 이름이 있고, 서버를 켜는 명령과 인자 또는 접속할 주소를 적습니다. 이 항목이 어디에 있느냐에 따라 그 서버를 쓸 수 있는 곳이 정해집니다.

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.claude/skills/

클로드 코드가 스킬을 찾는 폴더

스킬 하나는 SKILL.md 파일이 든 폴더 하나이며, 클로드 코드는 그 폴더를 여기서 찾습니다. 프로젝트 안의 .claude/skills/ 는 Git 으로 팀과 함께 쓰고, ~/.claude/skills/ 에는 모든 프로젝트에서 쓰는 내 스킬을 둡니다. Claude 는 스킬마다 이름과 설명만 읽어 두었다가 일에 필요할 때 전체 지시를 불러옵니다.

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.mcp.json

팀이 함께 쓰는 MCP 서버 목록을 담은 프로젝트 파일

.mcp.json 은 저장소 맨 위에 두는 파일로, 그 프로젝트에서 쓸 MCP 서버를 적습니다. Git 에 커밋하므로 프로젝트를 받은 사람은 모두 같은 서버를 쓰고, 클로드 코드는 처음 쓸 때 승인을 묻습니다. claude mcp add 에 --scope project 를 붙이면 이 파일에 저장됩니다. 비밀 값은 파일이 아니라 환경 변수에 둡니다.

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.claude/settings.json

권한 규칙·훅 등을 담는 클로드 코드 프로젝트 설정 파일

.claude/settings.json 은 한 프로젝트에서 함께 쓰는 설정 — 권한 규칙(allow·ask·deny), 훅, 환경 변수 등 — 을 담습니다. 커밋해서 팀 모두가 같은 규칙으로 일합니다. 나만 쓰는 설정은 커밋하지 않는 .claude/settings.local.json 에, 모든 프로젝트에 쓸 설정은 ~/.claude/settings.json 에 둡니다.

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@경로

원문 표기 · @path import

CLAUDE.md 에 @경로 를 적어 다른 파일의 내용을 불러오는 문법

CLAUDE.md 에 @docs/architecture.md 같은 줄을 쓰면 그 파일을 불러옵니다 — 내용이 그 자리에 적힌 것처럼 읽힙니다. 흔히 @AGENTS.md 를 적어 다른 에이전트가 읽는 공통 지시를 클로드 코드도 따르게 합니다. 불러온 파일은 세션마다 처음부터 컨텍스트에 실리므로 짧게 둡니다.

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CLAUDE.local.md

커밋하지 않는 나만의 클로드 코드 프로젝트 지시 파일

CLAUDE.local.md 는 프로젝트의 CLAUDE.md 옆에 두는 파일로, 나만 쓰는 지시 — 내 로컬 주소, 내 테스트 데이터 — 를 담고 .gitignore 에 넣어 커밋하지 않습니다. 작업 폴더나 그 위 폴더에 CLAUDE.md·.claude/CLAUDE.md·CLAUDE.local.md 가 하나라도 있으면 클로드 코드는 기본으로 AGENTS.md 를 읽지 않습니다(~/.claude/CLAUDE.md 는 세지 않습니다). 그래서 AGENTS.md 를 쓴다면 개인 메모는 ~/.claude/CLAUDE.md 에 두거나, /config 의 Project instructions 를 claude-md-and-agents-md 로 바꿔 둘 다 읽게 합니다.

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클립보드

원문 표기 · Clipboard

복사한 것을 잠시 담아 두는 곳

글이나 그림을 복사하면 컴퓨터는 다른 것을 복사할 때까지 그것을 클립보드에 담아 두고, 붙여넣기를 하면 커서 자리에 꺼내 놓습니다. 웹 페이지는 허락을 받아야 클립보드를 읽을 수 있어 브라우저가 붙여넣기 단추를 막기도 합니다. 그때는 칸을 누르고 Ctrl+V(Mac 은 ⌘V)를 누릅니다.

Ctrl+V(⌘V)

원문 표기 · Ctrl+V (⌘V)

복사한 것을 붙여 넣는 단축키

Ctrl+V 는 클립보드에 있는 것을 커서 자리에 붙여 넣습니다. Mac 에서는 같은 일을 ⌘V(Command+V)로 합니다. 복사하는 Ctrl+C 와 짝입니다. 터미널에서는 Ctrl+C 가 실행 중인 명령을 멈추므로, 많은 터미널은 Ctrl+Shift+V 로 붙여 넣습니다.

스크린샷

원문 표기 · Screenshot

지금 화면을 그대로 찍은 그림

스크린샷(캡처)은 화면에 보이는 것을 그림으로 저장한 것입니다. Windows 는 Win+Shift+S 로 고른 부분을 클립보드에 담고, Mac 은 Cmd+Shift+4 로 고른 부분을 파일로 저장합니다(Ctrl 을 더하면 복사).

Ctrl 키

원문 표기 · Ctrl key

다른 키와 함께 눌러 단축키를 만드는 컨트롤 키

Ctrl(컨트롤)은 키보드 왼쪽 아래의 키입니다. 다른 키와 함께 누르면 단축키가 됩니다 — 터미널에서 Ctrl+C 는 명령을 멈춥니다. 맥은 앱 단축키에 Cmd 를 많이 쓰지만, 터미널 단축키는 맥에서도 Ctrl 입니다.

FizzBuzz

수를 세며 Fizz·Buzz·FizzBuzz 를 외치는 유명한 연습 문제

FizzBuzz 는 1부터 차례로 수를 출력하되, 3의 배수에는 Fizz, 5의 배수에는 Buzz, 둘 다의 배수에는 FizzBuzz 를 대신 출력하는 유명한 연습 문제입니다. 반복문, 조건문(if), 나머지 연산자 `%` 를 함께 연습합니다. 3의 배수를 먼저 검사하면 15 에서 Fizz 만 나오는 실수가 흔하니, '둘 다' 경우를 먼저 검사합니다.

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TextEdit

macOS 에 기본으로 들어 있는 텍스트 편집기

TextEdit(텍스트 편집기)은 모든 Mac 에 들어 있는 간단한 글 편집기입니다. 기본으로는 서식 있는 글(RTF)로 저장해 보이지 않는 서식이 섞입니다. HTML 이나 코드를 쓰려면 먼저 포맷 → 일반 텍스트로 만들기를 골라, 친 글자만 파일에 들어가게 합니다.

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메모장

원문 표기 · Notepad

Windows 에 기본으로 들어 있는 일반 텍스트 편집기

메모장(Notepad)은 Windows 에 들어 있는 간단한 편집기입니다. 서식 없이 글자만 저장하므로 HTML·코드 파일을 쓰기에 알맞습니다. 웹 페이지를 저장할 때는 파일 형식을 "모든 파일"로 골라야 이름 끝에 .txt 가 붙지 않습니다.

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os.replace

다 쓴 파일을 한 번에 바꿔 끼우는 파이썬 함수

os.replace(src, dst) 는 파일 src 의 이름을 dst 로 바꾸고, dst 가 이미 있으면 그것을 대신합니다. 같은 드라이브 안에서는 이 교체가 원자적입니다 — 다른 프로그램은 옛 파일이나 새 파일 중 하나만 보고, 반쯤 쓴 파일은 보지 않습니다. 그래서 먼저 임시 파일에 다 쓴 뒤 os.replace 를 부릅니다.

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브라우저 콘솔

원문 표기 · Browser console

웹 페이지의 오류와 메시지가 모이는 창

브라우저 콘솔은 브라우저 개발자 도구 안의 창으로, 웹 페이지의 자바스크립트가 오류와 메시지를 적어 두는 곳이에요. 앱이 빈 화면만 보이거나 버튼이 아무 일도 하지 않을 때, 콘솔에 보통 그 까닭이 적혀 있어요. SONUB 바이브 코딩에서는 미리보기 옆의 콘솔 탭이 이 메시지를 모아 보여 줘요.

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HTML

웹 페이지에 무엇이 있는지 적어 두는 언어

HTML 은 페이지의 내용에 표시를 답니다. 여기는 제목, 여기는 문단, 여기는 그림, 여기는 링크라고요. 생김새가 아니라 의미와 구조를 적는 것이며, 색이나 배치는 CSS 의 몫입니다. 지금 보고 있는 이 화면을 포함해 우리가 여는 모든 페이지는 HTML 로 브라우저에 도착합니다.

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CSS

페이지가 어떻게 보일지 정하는 규칙

CSS 는 HTML 이 적어 둔 맨몸의 내용에 색과 여백, 글꼴과 배치를 입힙니다. 둘을 나눠 두었기에 내용을 다시 쓰지 않고도 모습만 바꾸거나, 휴대전화와 데스크톱에서 다르게 보여 줄 수 있습니다. 사이트가 갑자기 아무 꾸밈 없이 보인다면 대개 CSS 가 불러와지지 않은 것입니다.

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자바스크립트(JavaScript)

웹 페이지가 무언가를 하게 만드는 언어

HTML 이 내용이고 CSS 가 모습이라면, 자바스크립트는 동작입니다. 클릭에 반응하고, 새 자료를 받아 오고, 보고 있는 중에 화면을 바꿉니다. 모든 브라우저가 이 언어를 실행할 수 있어서 웹의 언어가 되었습니다. 이름은 비슷하지만 자바와는 아무 관계가 없습니다.

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HTTP

브라우저와 서버가 주고받을 때 쓰는 약속

HTTP 는 브라우저가 서버에 무언가를 요청하고 서버가 답할 때 쓰는 약속된 형식입니다. 주고받음 하나하나가 독립적이어서, 요청을 보내고 답을 받으면 그 연결은 나를 잊습니다. HTTPS 는 여기에 암호화를 씌운 것이며, 비밀번호를 입력할 때 자물쇠 표시를 확인해야 하는 이유가 이것입니다.

URL

인터넷에 있는 어떤 것 하나의 전체 주소

URL 은 브라우저 주소창에 보이는 주소이며, 각 부분에는 뜻이 있습니다. 먼저 통신 방식, 그다음 사이트, 그다음 그 페이지까지 가는 경로입니다. 주소를 읽을 줄 아는 것은 작지만 중요한 안전 기술입니다. 첫 번째 홑빗금 바로 앞에 있는 것이 진짜 사이트이며, 은행을 흉내 낸 가짜 주소는 그렇게 알아봅니다.

브라우저

원문 표기 · Browser

웹 페이지를 받아 와 화면에 그려 주는 프로그램

크롬, 사파리, 파이어폭스, 엣지가 브라우저입니다. 서버에 페이지를 요청하고, 돌아온 HTML·CSS·자바스크립트를 우리가 보는 화면으로 바꿔 주는 프로그램이지요. 그 코드를 실제로 실행하기도 하는데, 웹 페이지가 앱처럼 동작할 수 있는 이유가 이것입니다. 대부분의 기기에서 가장 오래 켜져 있는 프로그램이지만, 대부분의 사람은 그 존재를 생각하지 않습니다.

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도메인

원문 표기 · Domain name

인터넷에서 서버 주소 대신 쓰는 읽기 쉬운 이름

컴퓨터는 서로를 숫자로 된 IP 주소로 찾는데, 이 숫자는 외우기 어렵습니다. example.com 같은 도메인은 등록 업체에서 빌리는 이름이고, DNS 로 그 이름이 어느 IP 주소를 가리킬지 정합니다. HTTPS 인증서도 도메인에 대해 발급되므로 진짜 인증서에는 진짜 도메인이 필요합니다.

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DNS

이름을 IP 주소로 바꿔 주는 인터넷의 전화번호부

DNS(도메인 이름 시스템)는 "example.com 은 어느 IP 주소인가?"라는 물음에 답합니다. 브라우저는 어디든 접속하기 전에 먼저 DNS 에 묻습니다. 내 도메인의 답은 A 레코드 같은 기록으로 정합니다. 답이 곳곳에 저장(캐시)되기 때문에, 바꾼 값이 모두에게 닿기까지 몇 분에서 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

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리액트(React)

부품(컴포넌트)으로 웹 페이지를 만드는 JavaScript 라이브러리

React 는 모양과 동작을 저마다 가진 작은 부품(컴포넌트)을 다시 써 가며 페이지를 짓게 해 주고, 데이터가 바뀌면 바뀐 곳만 다시 그립니다. React 프로젝트에는 빌드 단계가 필요합니다 — Vite 같은 도구가 어느 웹서버든 내놓을 수 있는 평범한 HTML · CSS · JavaScript 파일로 바꿉니다.

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개발자 도구

원문 표기 · DevTools

페이지 속을 들여다보는 브라우저 내장 창

개발자 도구(DevTools)는 Chrome 같은 브라우저에 들어 있는 도구입니다. 페이지의 HTML, 페이지가 보낸 요청 하나하나와 그 헤더·응답, 저장해 둔 쿠키와 캐시, 스크립트의 오류를 보여 줍니다. F12 를 누르거나 페이지를 오른쪽 눌러 [검사]를 고르면 열립니다. 거기서 고친 것은 저장되지 않아서 새로고침하면 원래대로 돌아옵니다.

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상태 코드

원문 표기 · Status code

요청이 어떻게 됐는지 알리는 세 자리 숫자

모든 HTTP 응답은 상태 줄로 시작하고, 거기에 세 자리 상태 코드가 들어 있습니다. 첫 자리가 종류를 알려 줍니다 — 2xx 는 성공, 3xx 는 다른 곳을 보라, 4xx 는 요청 쪽 문제, 5xx 는 서버 쪽 문제입니다. 이것부터 읽으세요. 404 는 서버가 죽었다는 뜻이 아니라 경로가 틀렸다는 뜻입니다.

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리다이렉트

원문 표기 · Redirect

브라우저를 다른 주소로 보내는 응답

리다이렉트는 "원하는 것은 저쪽에 있다"고 알리는 응답입니다. 영구히 옮겼다는 301 같은 3xx 상태 코드와 함께, 새 주소를 Location 헤더에 담아 보냅니다. 브라우저는 알아서 따라가지만 curl 은 -L 을 붙여야 따라갑니다. 사이트는 http 손님을 https 로 보내거나 옛 링크가 계속 통하게 할 때 리다이렉트를 씁니다.

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쿠키

원문 표기 · Cookie

사이트가 내 브라우저에 맡겨 두는 작은 쪽지

쿠키는 서버가 브라우저에게 보관해 달라고 맡기는 이름=값 꼴의 작은 자료입니다. 그다음부터 브라우저는 그 사이트에 요청할 때마다 Cookie 헤더에 담아 돌려보냅니다. HTTP 요청은 하나하나 따로 놀지만, 사이트가 내가 로그인했다는 것을 기억하는 방법이 이것입니다. 쿠키는 개발자 도구에서 보고 지울 수 있고, 지우면 보통 로그아웃됩니다.

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캐시

원문 표기 · Cache

다시 받아 오지 않으려고 가까이 둔 사본

캐시는 가져오는 데 오래 걸린 것을 가까이 저장해 두고 다음번에 빨리 쓰는 사본입니다. 브라우저는 그림과 파일을, 서버는 페이지를 캐시하고, 인공지능 모델은 앞 토큰들의 KV 캐시를 둡니다. 함정은 사본이 낡을 수 있다는 것입니다. 고친 뒤에도 사이트가 옛 모습이면 캐시를 건너뛰는 새로고침으로 풀리는 일이 많습니다.

엔드포인트

원문 표기 · Endpoint

API 에서 부를 수 있는 주소 하나

엔드포인트는 API 안에서 한 가지 일을 맡는 특정 URL 하나입니다. 예를 들면 사용자 한 명의 정보를 읽는 주소입니다. API 가 차림표 전체라면 엔드포인트는 그 위의 요리 하나이고, 보통 GET·POST 같은 HTTP 메서드와 짝을 이룹니다. 앱 코드를 쓰기 전에 curl 로 엔드포인트를 불러 보면 무엇이 돌아오는지 정확히 알 수 있습니다.

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웹소켓(WebSocket)

양쪽이 말을 주고받도록 열어 두는 연결

평범한 HTTP 는 요청 하나, 응답 하나로 끝납니다. 웹소켓은 HTTP 요청으로 시작한 뒤 계속 열려 있는 연결로 바뀌어서, 서버와 브라우저가 아무 때나 서로 메시지를 보낼 수 있습니다. 그래서 묻지 않아도 서버가 새 소식을 밀어 줘야 하는 채팅, 실시간 점수, 온라인 게임에 알맞습니다.

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스트리밍

원문 표기 · Streaming

응답을 만들어지는 대로 조각조각 보내기

스트리밍은 응답이 다 만들어질 때까지 기다리지 않고, 준비되는 대로 작은 조각으로 보내는 방식입니다. AI 채팅 서비스는 흔히 HTTP 위에서 SSE(서버 전송 이벤트)로 글을 흘려보내며, 답이 저절로 타자를 치듯 나타나는 이유가 이것입니다. 조각의 크기는 제품마다 정한 것이고(토큰이 아니라 문장 단위로 보내기도 합니다), 그 속도가 누가 타이핑하거나 생각한다는 뜻은 아닙니다.

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태그

원문 표기 · Tag

페이지의 한 부분을 표시하는 꺾쇠 괄호 이름표

HTML 태그는 <p> 나 <a> 처럼 꺾쇠 괄호 안에 쓰는 이름표로, 그 내용이 무엇인지 브라우저에게 알려 줍니다. 대부분 짝으로 와서 여는 태그와 빗금이 붙은 닫는 태그 사이에 내용이 들어갑니다. <img> 나 <br> 처럼 혼자 서는 것도 몇 개 있습니다. 태그는 내가 치는 글자이고, 브라우저는 그것으로 요소를 만듭니다.

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요소

원문 표기 · Element

여는 태그부터 닫는 태그까지의 한 조각

요소는 여는 태그와 닫는 태그, 그리고 그 사이의 모든 것을 합친 페이지의 한 조각입니다. 요소는 다른 요소 안에 들어가므로 페이지 전체가 나무 모양이 되고, 개발자 도구의 Elements 패널이 보여 주는 것이 바로 그 나무입니다. 태그는 내가 치는 글자이고, 요소는 브라우저가 그것으로 만들어 화면에 그리는 것입니다.

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속성

원문 표기 · Attribute

여는 태그 안에 덧붙이는 정보

속성은 태그 이름만으로는 전할 수 없는 정보를 더합니다. 여는 태그 안에 이름="값" 꼴로 쓰고, 링크의 주소나 그림의 파일 같은 것을 담습니다. 자주 쓰는 것은 href · src · alt · id · class 입니다. alt 는 보기보다 중요합니다 — 화면 낭독기가 그림을 볼 수 없는 사람에게 이것을 읽어 줍니다.

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HTTP 요청

원문 표기 · HTTP request

클라이언트가 서버에 무언가를 달라고 보내는 글

HTTP 요청은 브라우저나 curl 이 서버에 보내는 평범한 글자로 된 메시지입니다. 첫 줄에 GET / HTTP/1.1 처럼 방법(메서드), 경로, 프로토콜 판을 적습니다. 그 뒤에 헤더가 한 줄에 하나씩 오고, 빈 줄 하나, 그리고 때로 자료를 담은 본문이 옵니다. 서버는 이것을 읽고 응답을 돌려보냅니다.

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HTTP 응답

원문 표기 · HTTP response

서버가 요청에 돌려보내는 글

HTTP 응답은 요청에 대한 서버의 답입니다. HTTP/1.1 200 OK 같은 상태 줄로 시작하고, 뒤따를 내용의 종류를 알리는 Content-Type 같은 헤더가 이어지고, 빈 줄 하나 뒤에 내용 자체 — HTML 페이지, 그림, JSON 자료 — 가 옵니다. 헤더와 내용을 가르는 것은 오직 그 빈 줄뿐입니다.

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HTTP 헤더

원문 표기 · HTTP header

메시지에 덧붙는 이름: 값 꼴의 정보 줄

헤더는 HTTP 요청이나 응답의 첫 줄 뒤에 오는 줄들로, 하나하나 이름: 값 꼴로 씁니다. 내용 자체가 아니라 메시지에 대한 정보를 담습니다 — 어느 사이트를 원하는지(Host), 내용이 무슨 종류인지(Content-Type), 쿠키, 좋아하는 언어, 페이지가 옮겨 간 곳(Location). 빈 줄 하나가 헤더의 끝입니다.

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HTTP 메서드

원문 표기 · HTTP method

GET·POST 처럼 요청 맨 앞에 오는 동사

메서드는 HTTP 요청의 첫 낱말로, 클라이언트가 무엇을 하려는지 알립니다. 이 사이트 본문에서는 "방법"이라고도 부릅니다. GET 은 무언가를 가져오기만 하고 아무것도 바꾸지 않아야 하며, POST 는 채운 양식이나 새 글 같은 자료를 보냅니다. 그 밖에 주로 API 가 쓰는 PUT · PATCH · DELETE 가 있습니다. 개발자 도구의 Network 패널이 요청마다 메서드를 보여 줍니다.

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Laravel

PHP 로 웹 서비스를 만드는 인기 프레임워크

Laravel 은 무료 오픈소스 PHP 프레임워크입니다. 주소를 코드에 잇는 라우트, 데이터베이스, 로그인, 미들웨어, 메일, 큐처럼 거의 모든 사이트에 필요한 부분을 갖추고 있어 내 로직만 쓰면 됩니다. SONUB 도 Laravel 로 만들었고, Caddy 웹서버 뒤의 Docker 컨테이너에서 돕니다.

GET

서버에 무언가를 보내 달라고 하는 HTTP 메서드

GET 은 가장 흔한 HTTP 메서드로, 브라우저는 페이지를 열거나 그림을 불러올 때마다 GET 을 보냅니다. 자료를 달라고만 하고 서버의 내용을 바꾸지 않아야 하므로, 여러 번 보내도 안전하고 답을 캐시에 담아 둘 수도 있습니다. 덧붙일 내용은 주소의 물음표 뒤에 실리므로, 비밀번호를 GET 으로 보내면 안 됩니다.

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POST

서버가 처리할 자료를 보내는 HTTP 메서드

POST 는 요청의 본문에 자료를 담아 보냅니다 — 채운 양식, 새 댓글, 올리는 파일, API 에 보내는 JSON 같은 것입니다. GET 과 달리 보통 새 글을 저장하는 것처럼 서버의 무언가를 바꿉니다. 그래서 양식을 보낸 페이지를 새로 고치면 브라우저가 "다시 보낼까요?" 하고 묻습니다.

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PUT

그 주소의 것을 통째로 바꿔 넣는 HTTP 메서드

PUT 은 무언가의 완성된 새 판을 보내, 서버가 그 주소에 있던 것을 지우고 이것으로 바꿔 넣게 합니다. 같은 PUT 을 두 번 보내도 한 번 보낸 것과 결과가 같습니다. 보통의 웹 페이지보다는 주로 API 가 씁니다.

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PATCH

무언가의 일부만 고치는 HTTP 메서드

PATCH 는 새 닉네임처럼 바꾸고 싶은 부분만 보내고 나머지는 그대로 둡니다. PUT 이 통째로 바꾸는 것이라면 PATCH 는 조금 고치는 것입니다. PUT·DELETE 와 마찬가지로 주로 API 가 씁니다.

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DELETE

서버에 무언가를 지워 달라고 하는 HTTP 메서드

DELETE 는 글이나 파일처럼 그 주소에 있는 것을 지워 달라고 서버에 요청합니다. 지워도 되는지는 서버가 정하므로, 실제 API 는 먼저 로그인이나 키를 요구합니다. 웹 페이지의 평범한 링크로는 DELETE 를 보낼 수 없고, 프로그램 코드나 curl 같은 도구가 보냅니다.

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Content-Type

뒤따르는 내용이 무슨 종류인지 알리는 헤더

Content-Type 은 받는 쪽이 본문을 어떻게 읽어야 하는지 알려 주는 HTTP 헤더입니다. 웹 페이지는 text/html, 자료는 application/json, 그림은 image/png 처럼 씁니다. charset=utf-8 처럼 글자 인코딩도 함께 적을 수 있습니다. 틀리게 적으면 브라우저가 페이지를 글자 그대로 보여 주거나 글자가 깨집니다.

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Host 헤더

원문 표기 · Host header

원하는 사이트 이름을 알리는 요청 헤더

Host 는 주소에 적힌 sonub.com 같은 사이트 이름을 실어 보내는 요청 헤더입니다. IP 주소 하나의 서버가 사이트 수백 개를 함께 돌릴 수 있는데, 어느 사이트를 원하는지 Host 헤더로 가립니다. HTTP/1.1 부터는 모든 요청에 반드시 들어갑니다.

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charset

글자 인코딩을 알리는 헤더의 한 부분

charset(문자 집합)은 저장된 바이트를 어떤 인코딩으로 다시 글자로 바꿀지 알려 줍니다. 요즘은 거의 언제나 utf-8 입니다. 이것이 없으면 브라우저가 짐작해야 해서, 한글처럼 영어가 아닌 글이 깨진 기호로 보일 수 있습니다.

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User-Agent

브라우저가 자기를 소개하는 요청 헤더

User-Agent 는 클라이언트가 자기를 소개하는 요청 헤더입니다 — 어떤 브라우저인지, 몇 판인지, 어떤 운영체제인지. 서버는 이것을 통계에 쓰거나 특정 브라우저의 버그를 피하는 데 씁니다. 쉽게 꾸밀 수 있으므로 보안 판단에 믿으면 안 됩니다.

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프로토콜

원문 표기 · Protocol

두 프로그램이 말을 주고받는 약속된 규칙

프로토콜은 양쪽이 미리 맞춰 둔 규칙입니다 — 누가 먼저 말하는지, 어떤 형식으로 쓰는지, 각 대답이 무슨 뜻인지. HTTP 는 웹의 프로토콜이고, SSH 는 멀리 있는 터미널에 접속하는 프로토콜입니다. 규칙을 함께 쓰기 때문에 서로 다른 사람이 만든 프로그램끼리도 알아듣습니다.

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꺾쇠 괄호

원문 표기 · Angle brackets

HTML 태그 이름을 감싸는 < 와 > 기호

꺾쇠 괄호는 작다·크다 기호인 < 와 > 입니다. HTML 의 태그는 모두 이 둘 사이에 적으므로, 브라우저는 그 낱말을 화면에 보일 글이 아니라 지시로 읽습니다. 닫는 태그는 빗금을 더해 </p> 처럼 씁니다.

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aria-

보조 기술에 요소를 설명하는 속성 묶음

aria- 로 시작하는 속성(aria-label·aria-hidden 등)은 화면 낭독기에게 이 요소가 무엇이고 어떤 상태인지 알려 줍니다. 화면에는 아무것도 바뀌지 않고, 화면을 볼 수 없는 사람을 위한 뜻만 더합니다. 먼저 알맞은 HTML 태그를 쓰고, 태그만으로 전할 수 없는 것에만 씁니다.

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alt

그림을 글로 설명하는 속성

alt 는 img 태그의 속성으로, 그림을 짧은 글로 설명합니다. 화면 낭독기가 소리 내어 읽고, 검색 엔진이 참고하며, 그림을 불러오지 못하면 브라우저가 대신 보여 줍니다. 그림이 보여 주는 것을 적고, 꾸밈뿐인 그림은 alt="" 로 비워 둡니다.

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body

원문 표기 · <body>

손님이 실제로 보는 내용을 담는 HTML 부분

body 는 HTML 문서의 큰 두 부분 중 하나입니다. 창에 보이는 모든 것 — 제목·글·그림·버튼 — 이 <body> 와 </body> 사이에 들어갑니다. 제목 줄·문자 집합처럼 페이지에 대한 정보는 head 에 둡니다.

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head

페이지에 대한 정보를 담는 HTML 부분

head 는 HTML 문서에서 body 앞에 옵니다. 페이지 자체가 아니라 페이지에 대한 것 — 브라우저 탭과 검색 결과에 보일 제목, 문자 집합, 스타일 파일 연결 — 을 담습니다. head 안의 것은 창에 그려지지 않습니다.

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class

여러 요소 무리에 붙이는 이름

class 는 요소들을 이름 붙은 무리로 묶는 HTML 속성입니다. 한 class 를 여러 요소가 함께 쓸 수 있고, 한 요소가 빈칸으로 나눠 여러 class 를 가질 수도 있습니다. CSS 와 JavaScript 가 이 이름으로 무리를 찾아, 예를 들어 경고를 모두 빨갛게 칠합니다.

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id

요소 하나에 붙이는 하나뿐인 이름

id 는 요소 딱 하나에 이름을 붙이는 HTML 속성입니다. 한 페이지에서 두 요소가 같은 id 를 쓰면 안 됩니다. 스크립트가 이 이름으로 그 요소를 집어 오고, CSS 가 꾸미며, #이름 으로 끝나는 링크는 그 자리로 바로 갑니다.

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div

한 줄을 통째로 차지하는 뜻 없는 상자 태그

div 는 뜻이 없는 HTML 태그입니다. 다른 요소를 묶어 새 줄에서 시작해 가로를 채우는 덩어리로 만들고, CSS 가 그 덩어리를 배치하거나 꾸밉니다. 어울리는 뜻 있는 태그(header·nav·section 등)가 없을 때만 씁니다.

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span

글 줄 안에 끼어드는 뜻 없는 상자 태그

span 은 뜻이 없는 HTML 태그로, 줄을 바꾸지 않고 줄 안의 몇 낱말만 감쌉니다. CSS 나 JavaScript 가 그 부분만 잡을 수 있게 하려고 씁니다(예: 한 낱말만 색 바꾸기). 중요하거나 강조할 말이면 strong·em 이 그 뜻을 더 잘 전합니다.

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h1~h6

원문 표기 · h1 to h6

문서의 목차를 이루는 여섯 단계 제목 태그

h1 부터 h6 은 HTML 의 제목 태그입니다. h1 은 가장 큰 제목, h2 는 절, h3 은 그 안의 작은 절이고 h6 까지 내려갑니다. 문서의 목차를 나타내므로 화면 낭독기와 검색 엔진이 이 단계로 페이지를 훑습니다. 글자 크기가 아니라 단계이므로 크기는 CSS 로 바꿉니다.

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href

링크가 열 주소를 담는 속성

href 는 a 태그의 속성으로, 링크가 어디로 가는지 적습니다. 전체 주소(https://…), 같은 사이트의 경로(/about), 같은 페이지의 한 자리(#price) 모두 쓸 수 있습니다. href 가 없으면 a 태그는 링크처럼 보여도 아무 데도 가지 않습니다.

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src

그림·스크립트 파일이 있는 곳을 담는 속성

src(source, 출처)는 요소에 어떤 파일을 불러올지 브라우저에게 알리는 속성입니다. img 는 그림, script 는 스크립트, video 는 영상을 불러옵니다. 브라우저는 그 파일을 따로 요청하므로, src 가 틀리면 그림이 깨지거나 스크립트가 돌지 않습니다.

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script 태그

원문 표기 · script tag

JavaScript 를 넣는 <script> 부분

script 태그는 페이지에 JavaScript 를 넣습니다. <script> 와 </script> 사이에 직접 쓰거나 src 로 파일을 불러옵니다. 브라우저는 페이지를 읽는 도중에 이것을 실행하므로, 요소를 건드리는 스크립트는 보통 body 끝에 두거나 defer 를 붙입니다.

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style 블록

원문 표기 · style block

HTML 안에 CSS 를 적는 <style> 부분

style 블록은 페이지 안의 <style> 과 </style> 사이(보통 head)에 쓴 CSS 입니다. 작은 페이지 하나에는 편하고, 사이트 전체에는 같은 규칙을 따로 .css 파일에 두고 모든 페이지가 연결합니다. 지워도 모양만 바뀌고 내용과 동작은 그대로입니다.

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호환 모드

원문 표기 · Quirks mode

DOCTYPE 이 없을 때의 옛 그리기 방식

HTML 페이지가 <!DOCTYPE html> 로 시작하지 않으면 브라우저는 아주 오래된 페이지로 보고 호환 모드로 바꿉니다. 1990년대 브라우저의 이상한 동작을 흉내 내어 옛 사이트가 그대로 보이게 하는 것이라, 크기와 간격이 지금 규칙과 달라집니다. 모든 페이지를 DOCTYPE 줄로 시작하면 피할 수 있습니다.

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화면 낭독기

원문 표기 · Screen reader

화면의 글을 소리로 읽어 주는 프로그램

화면 낭독기는 화면에 있는 것을 소리나 점자로 바꿔, 눈이 보이지 않거나 잘 안 보이는 사람이 컴퓨터와 휴대폰을 쓰게 합니다. HTML 에 기대어 제목으로 건너뛰고, 그림은 alt 로, 단추는 이름표로 읽습니다. div 상자로만 만든 페이지는 읽어 줄 것이 거의 없습니다.

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검색 엔진

원문 표기 · Search engine

웹 페이지를 모아 찾아 주는 서비스

검색 엔진(Google·Bing·네이버 등)은 프로그램을 웹 곳곳에 보내 페이지를 읽고, 찾은 것을 거대한 색인에 모아 두었다가 누가 검색하면 순서를 매겨 보여 줍니다. 그림이 아니라 HTML 을 읽으므로 제목 태그·title·alt 가 페이지 내용을 알려 줍니다.

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입력 양식

원문 표기 · HTML form

손님 입력을 서버로 보내는 HTML 부품(폼)

입력 양식(폼, form)은 손님이 입력하거나 고른 것 — 글 상자·체크 상자·단추 — 을 모아 서버로 보내는 HTML 요소입니다. 보통 POST 요청으로 보냅니다. 가입·로그인·검색 칸이 모두 폼입니다. 누구나 아무것이나 보낼 수 있으므로 서버는 받은 값을 반드시 검사합니다.

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file://

내 컴퓨터 파일을 서버 없이 바로 여는 주소 형식

file:// 로 시작하는 주소는 서버가 아니라 내 디스크의 파일을 가리켜, 브라우저가 네트워크 없이 엽니다. HTML 페이지를 시험해 보는 가장 쉬운 방법입니다. 다만 JavaScript 가 보내는 여러 요청처럼 진짜 http:// · https:// 주소가 있어야 되는 기능은 이렇게는 동작하지 않습니다.

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DOM

브라우저가 HTML 로 세운 요소들의 나무 구조

DOM(Document Object Model)은 브라우저가 HTML 을 읽고 세운 요소의 나무입니다. 뿌리에 html, 그 아래 head 와 body 가 있는 식입니다. 화면은 이 나무로 그려지고, JavaScript 는 나무를 바꿔 페이지를 바꿉니다. 개발자 도구는 지금의 DOM 을 보여 주므로, 스크립트가 돈 뒤에는 HTML 파일과 다를 수 있습니다.

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Elements 패널

원문 표기 · Elements panel

HTML·스타일을 보고 고치는 패널

브라우저 개발자 도구의 Elements 패널은 페이지를 요소의 나무로 보여 주고, 고른 요소에 걸린 CSS 규칙을 옆에 보여 줍니다. 글·속성·스타일을 그 자리에서 바꾸면 바로 결과가 보입니다. 저장되지 않아 새로고침하면 사라지므로 마음껏 실험해도 됩니다.

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Network 패널

원문 표기 · Network panel

요청마다 상태·크기·시간을 보는 패널

Network 패널은 페이지가 보낸 요청 — 페이지 자체·스타일·그림·스크립트·API 호출 — 을 하나씩 방법·상태 코드·크기·걸린 시간과 함께 보여 줍니다. 하나를 누르면 요청·응답의 헤더와 본문을 읽을 수 있습니다. 대부분의 버그에서 첫 질문, "서버가 답했나, 무엇을?" 에 답해 줍니다.

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Sources

스크립트를 보고 중단점을 거는 개발자 도구 패널

Sources 패널은 페이지가 불러온 파일, 주로 JavaScript 를 보여 줍니다. 줄 번호를 누르면 중단점이 걸려, 코드가 그 줄에 오면 페이지가 멈춥니다. 그다음 한 줄씩 앞으로 가며 변수의 값을 지켜볼 수 있습니다.

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Application

쿠키·로컬 저장소·캐시를 보는 개발자 도구 패널

Application 패널은 사이트가 내 기계에 저장해 둔 것 — 쿠키·로컬 저장소·캐시 저장소·서비스 워커 — 을 보여 줍니다. 항목마다 읽고 고치고 지울 수 있습니다. 나에게만 사이트가 이상할 때 여기서 저장된 자료를 지우면 풀리는 일이 많습니다.

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로컬 저장소

원문 표기 · Local storage

사이트가 브라우저 안에 자료를 남겨 두는 곳

로컬 저장소(localStorage)는 웹사이트가 내 브라우저에 짧은 글을 키–값 짝으로 저장해 두는 곳으로, 탭을 닫아도 남습니다. 쿠키와 달리 요청마다 서버로 보내지지 않습니다. 같은 사이트만 쓸 수 있지만 그 브라우저를 쓰는 사람은 누구나 볼 수 있으므로 비밀번호·키는 두지 않습니다.

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렌더링 엔진

원문 표기 · Rendering engine

HTML·CSS 를 화면에 그리는 브라우저 부품

렌더링 엔진은 브라우저의 심장입니다. HTML 과 CSS 를 읽어 요소의 나무를 세우고, 크기와 자리를 계산해 화면에 그립니다. Chrome·Edge 는 Blink, Safari 는 WebKit, Firefox 는 Gecko 를 씁니다. 그래서 같은 페이지도 브라우저마다 조금 다르게 보일 수 있습니다.

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동일 출처 정책

원문 표기 · Same-origin policy

다른 사이트 자료를 못 읽게 막는 규칙

출처(origin)는 https://sonub.com 처럼 방식·호스트·포트를 합친 것입니다. 동일 출처 정책은 페이지가 자기 출처의 자료만 마음대로 읽게 합니다. 그래서 다른 사이트의 스크립트는, 내 브라우저가 로그인해 있어도 내 메일이나 은행 화면을 읽지 못합니다. 서버는 CORS 헤더로 정한 출처만 허락할 수 있습니다.

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Chromium

Chrome·Edge 등이 함께 쓰는 오픈소스 바탕

Chromium 은 Google 이 이끄는 오픈소스 브라우저 프로젝트입니다. Chrome·Microsoft Edge·Brave·Opera·Arc 가 모두 이 위에 지어져 Blink 렌더링 엔진을 함께 쓰므로, 하나에서 되는 페이지는 대개 나머지에서도 됩니다. Safari(WebKit)와 Firefox(Gecko)가 여기에 기대지 않는 대표 브라우저입니다.

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의사 헤더(pseudo-header)

원문 표기 · Pseudo-header

HTTP/2 에서 첫 줄과 Host 를 대신하는 헤더

HTTP/2 에는 글로 쓴 요청 줄이 없습니다. 방법·경로·사이트 이름이 콜론으로 시작하는 특별 헤더 :method · :path · :authority(그리고 :scheme)로 실립니다. 개발자 도구는 이것을 요청 헤더 맨 위에 보여 줍니다. HTTP/1.1 의 GET /path HTTP/1.1 줄과 Host: 헤더와 같은 내용입니다.

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캐리지리턴

원문 표기 · Carriage return

줄 맨 앞으로 돌아가는 보이지 않는 글자 \r

캐리지리턴(\r)은 예전 타자기의 종이를 줄 맨 앞으로 돌려보내던 동작에서 온 보이지 않는 글자입니다. HTTP 는 모든 줄 끝에 \r 과 줄바꿈 \n 을 함께(CRLF) 쓰라고 요구합니다. 많은 서버가 \n 만 써도 받아 주지만, HTTP 를 줄 단위로 읽는 도구는 남은 \r 을 걷어 내야 할 때가 많습니다.

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200

요청이 성공했다는 상태 코드(OK)

200 OK 는 모든 것이 잘 되어 응답에 요청한 것(페이지·그림·JSON)이 담겨 있을 때 서버가 보내는 상태 코드입니다. 가장 흔한 코드입니다. 200 은 서버가 요청을 처리했다는 뜻일 뿐이라, 내용이 누군가 손으로 쓴 오류 안내일 수도 있습니다.

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200 번대

원문 표기 · 200s

성공을 뜻하는 상태 코드 무리

200 부터 299 까지의 상태 코드는 모두 요청이 잘 됐다는 뜻입니다. 흔한 것은 200 OK 이고, 201 Created 는 POST 뒤처럼 새것이 만들어졌다는 뜻, 204 No Content 는 잘 됐지만 돌려줄 내용이 없다는 뜻입니다. 첫 자리 숫자만 봐도 결과를 알 수 있습니다.

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301

주소가 영구히 옮겨졌다는 상태 코드

301 Moved Permanently 는 주소가 영영 바뀌었고 새 주소가 Location 헤더에 있다고 알립니다. 브라우저는 알아서 따라가고 기억해 두며, 검색 엔진도 기록을 새 주소로 옮깁니다. curl 은 -L 을 붙여야 따라가므로, 안 붙이면 거의 빈 응답을 받게 됩니다.

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308

방법을 바꾸지 않는 영구 이동 상태 코드

308 Permanent Redirect 는 301 처럼 주소가 영구히 옮겨졌다는 뜻인데, 한 가지가 다릅니다. 클라이언트는 같은 방법과 본문으로 다시 요청해야 합니다. 301 에서는 따라가면서 POST 가 GET 으로 바뀔 수 있습니다. Caddy 는 http 손님을 https 로 보낼 때 308 을 씁니다.

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400 번대

원문 표기 · 400s

문제가 요청 쪽에 있다는 상태 코드 무리

400 부터 499 까지의 상태 코드는 문제가 클라이언트 쪽에 있다는 뜻입니다. 주소가 틀렸거나, 로그인이 없거나, 서버가 받지 않는 요청입니다. 같은 요청을 다시 보내도 소용없고 요청의 무언가를 바꿔야 합니다. 흔한 것은 400·401·403·404 입니다.

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404

요청한 경로가 서버에 없다는 상태 코드

404 Not Found 는 서버는 멀쩡한데 그 경로에 아무것도 없다는 뜻입니다. 주소 오타, 지워진 페이지, 엉뚱한 폴더의 파일이 흔한 원인입니다. 웹에서 가장 유명한 오류 코드입니다. Caddy 로 띄운 단일 페이지 앱에서 깊은 주소를 새로고침하면, index.html 로 넘기라고 알려 주지 않는 한 404 가 납니다.

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500 번대

원문 표기 · 500s

서버가 처리하다 넘어졌다는 상태 코드 무리

500 부터 599 까지의 상태 코드는 요청은 멀쩡한데 서버가 처리하다 넘어졌다는 뜻입니다. 코드의 버그, 꺼진 데이터베이스, 리버스 프록시 뒤에서 답하지 않는 프로그램이 흔한 원인입니다. 서버를 운영하는 사람이 고쳐야 하고, 자세한 내용은 브라우저가 아니라 서버 기록(로그)에 있습니다.

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빈 줄

원문 표기 · Blank line

HTTP 에서 헤더와 본문을 가르는 빈 줄 하나

HTTP 메시지는 첫 줄, 몇 줄의 헤더, 빈 줄 하나, 그리고 본문으로 이루어집니다. \r\n 만 있는 이 빈 줄이 헤더와 내용 사이의 유일한 경계라서, 빠뜨리면 응답이 깨집니다. 반면 HTML 파일 안의 빈 줄은 브라우저가 무시하므로 아무 일도 하지 않습니다.

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압축

원문 표기 · Compression

응답 크기를 줄여 빨리 보내는 일

HTTP 압축은 응답(HTML·CSS·JavaScript·JSON)을 보내기 전에 줄이고, 브라우저가 받아서 다시 풉니다. 브라우저는 풀 수 있는 방식을 Accept-Encoding 헤더에 적고, 서버는 쓴 방식(gzip·br·zstd)을 Content-Encoding 에 적습니다. 글은 몇 분의 일로 줄지만, 그림·영상은 이미 압축돼 있어 거의 줄지 않습니다.

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Location 헤더

원문 표기 · Location header

리다이렉트 때 옮겨 갈 새 주소를 담는 헤더

Location 은 주소를 담는 HTTP 응답 헤더입니다. 리다이렉트(301·302·307·308)에서는 클라이언트가 대신 갈 곳을 알리고, 브라우저는 알아서 따라갑니다. POST 로 새것을 만든 뒤(201 Created)에는 새 항목의 주소를 가리키기도 합니다.

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요청 줄

원문 표기 · Request line

방법·경로·판을 적은 요청의 첫 줄

HTTP/1.1 요청은 모두 빈칸으로 나뉜 세 부분의 요청 줄로 시작합니다. 방법(GET·POST 등), 경로(/learn), 프로토콜 판(HTTP/1.1)입니다. 헤더와 본문은 그 뒤에 옵니다. 간단한 서버는 이 한 줄만 읽어도 무엇을 돌려줄지 압니다.

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프로토콜 판

원문 표기 · Protocol version

HTTP 의 판 번호(HTTP/1.1·2·3)

HTTP 에는 여러 판이 있습니다. HTTP/1.1(1997)은 손으로도 칠 수 있는 글 줄을 보냅니다. HTTP/2(2015)는 같은 뜻을 이진 묶음으로 바꿔 한 연결에 여러 요청을 함께 보냅니다. HTTP/3(2022)은 같은 일을 TCP 대신 UDP 위의 QUIC 으로 합니다. 메서드·헤더·상태 코드의 뜻은 모든 판에서 같습니다.

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본문

원문 표기 · Message body

HTTP 헤더 뒤에 오는 메시지의 실제 내용

본문은 HTTP 메시지에서 빈 줄 뒤의 부분입니다. 페이지의 HTML, 그림의 바이트, API 응답의 JSON, POST 로 보낸 양식 값이 여기에 담깁니다. 헤더가 본문을 설명합니다 — Content-Type 은 무엇인지, Content-Length 는 길이를 알립니다. GET 요청에는 보통 본문이 없습니다.

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주소별 길 나누기

원문 표기 · Routing

요청 주소마다 알맞은 처리로 보내는 일(라우팅)

라우팅은 요청의 경로나 도메인을 보고 무엇이 답할지 정합니다. /about 은 페이지 하나, /api/… 는 프로그램, files.example.com 은 파일 서버로 보내는 식입니다. 웹 프레임워크는 코드에 경로 목록을 두고, Caddy 같은 서버는 설정에서 경로·호스트로 나눕니다. 길 나누기가 없는 서버는 어떤 주소에도 같은 답을 합니다.

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서브도메인

원문 표기 · Subdomain

도메인 앞에 붙인 하위 이름

서브도메인은 내가 가진 도메인 앞에 붙이는 이름입니다. teacher.sonub.com 과 student.sonub.com 은 sonub.com 의 서브도메인입니다. 저마다 다른 서버나 앱을 가리킬 수 있고, DNS 기록 하나만 더하면 되어 따로 돈이 들지 않습니다. www 도 관례로 쓰는 서브도메인입니다.

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시간 제한

원문 표기 · Timeout

답이 없으면 기다림을 멈추는 시간 한도

시간 제한(타임아웃)은 연결·응답·요청 전체를 얼마나 기다린 뒤 포기할지 정한 값입니다. 없으면 클라이언트는 죽은 서버 앞에서 끝없이 멈춰 있고, 서버는 느린 손님에게 붙잡힙니다. 시간이 다 되면 답 대신 오류가 나는데, 끝없이 기다리는 것보다 대개 낫습니다.

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/health

서버가 살아 있는지 확인하는 주소

상태 확인 주소는 흔히 /health 처럼 생긴 작은 주소로, 서버가 "돌고 있습니다"(와 몇 가지 정보)를 빨리 돌려줍니다. 사람·스크립트·감시 도구가 진짜 일을 보내기 전에 이것을 불러 서비스가 살아 있는지 보거나, 답이 없으면 다시 켭니다.

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암호화

원문 표기 · Encryption

남이 읽지 못하게 자료를 비밀 모양으로 바꾸는 일

암호화는 키를 써서 읽을 수 있는 자료를 뒤섞인 바이트로 바꾸는 일이고, 맞는 키가 있는 쪽만 되돌릴 수 있습니다. HTTPS 는 브라우저와 서버 사이의 모든 것을 암호화하므로, 같은 와이파이나 중간 경로에 있는 사람은 알아볼 수 없는 값만 봅니다. 내용은 숨기지만 그 사이트에 갔다는 사실까지 숨기지는 않습니다.

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TLS

오가는 글을 암호화하는 보안 규칙

TLS(Transport Layer Security)는 HTTPS 의 S 를 맡는 규칙입니다. 연결을 시작할 때 서버의 인증서를 확인하고 비밀 키를 나눠 가진 뒤, 그다음 오가는 모든 것을 암호화하고 위조를 막습니다. SSL 은 은퇴한 옛 판이라서 아직도 "SSL 인증서" 라는 말이 남아 있습니다.

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TCP

자료가 빠짐없이 순서대로 가게 하는 연결 규칙

TCP(Transmission Control Protocol)는 두 컴퓨터 사이에 연결을 열고, 모든 바이트가 순서대로 도착하게 하며 도중에 잃은 것은 다시 보냅니다. HTTP/1.1 과 HTTP/2 가 이 위에서 돕니다. 확인하는 데 시간이 조금 들어서, 빠른 게임은 UDP 를 고르기도 합니다.

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UDP

도착을 확인하지 않고 빠르게 보내는 전송 규칙

UDP(User Datagram Protocol)는 연결을 열지 않고, 도착했는지·순서가 맞는지 확인하지 않은 채 작은 꾸러미를 보냅니다. 그래서 빨라 음성 통화·실시간 영상·온라인 게임·DNS 에 맞습니다. 잃으면 안 되는 것은 프로그램이 직접, 또는 QUIC 같은 위층이 확인해야 합니다.

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QUIC

HTTP/3 이 쓰는 UDP 위의 전송 규칙

QUIC 은 UDP 위에서 돌며 TLS 암호화를 연결 자체에 넣은 전송 규칙입니다. TCP 와 TLS 를 따로 할 때보다 연결을 여는 왕복이 적고, 꾸러미 하나를 잃어도 다른 요청이 모두 멈추지 않습니다. HTTP/3 은 QUIC 위에 실은 HTTP 입니다.

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rUDP

UDP 위에 도착 확인을 더한 게임용 전송 방식

rUDP(reliable UDP)는 그냥 UDP 에 없는 것 — 받았다는 확인·다시 보내기·순서 맞추기 — 을 필요한 메시지에만 더합니다. 게임은 위치 갱신은 잃어도 되는 빠른 UDP 로, "아이템을 샀다" 는 확실하게 같은 연결로 보낼 수 있습니다. 하나로 정해진 표준이 아니라 게임 라이브러리들이 쓰는 기법의 묶음입니다.

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네트워크 왕복

원문 표기 · Network round trip

요청을 보내고 답을 받기까지의 한 바퀴

왕복은 메시지가 다른 기계로 가서 답이 돌아오기까지입니다. 한 번마다 가까우면 몇 밀리초, 지구 반대편이면 훨씬 더 지연이 붙어, 작은 답을 여러 번 받는 프로그램은 느려집니다. 코드를 데이터 가까이에 두거나 요청을 묶으면 왕복 횟수가 줄어듭니다.

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보안 컨텍스트

원문 표기 · Secure context

강한 기능이 허락되는, HTTPS 로 연 페이지

브라우저는 몇몇 강한 기능을 보안 컨텍스트 — HTTPS 로 연 페이지(개발 중에는 localhost 도) — 에서만 허락합니다. 마이크와 카메라, 오프라인 플레이를 위한 서비스 워커, 지워지지 않는 저장 공간 요청이 그 예입니다. 평문 http:// 페이지에서는 그런 기능이 아예 없습니다.

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서비스 워커

원문 표기 · Service worker

페이지 뒤에서 돌며 캐시와 오프라인을 맡는 스크립트

서비스 워커는 브라우저가 페이지와 따로 돌리는 JavaScript 파일입니다. 페이지와 네트워크 사이에 서서 캐시로 요청에 답할 수 있어, 사이트나 게임이 오프라인에서도 열리고 푸시 메시지도 받습니다. 보안 컨텍스트(HTTPS)에서만 동작합니다.

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웹 앱 매니페스트

원문 표기 · Web app manifest

홈 화면 설치를 가능하게 하는 이름·아이콘 파일

웹 앱 매니페스트는 앱 이름·아이콘·색·시작 주소를 적은 JSON 파일입니다. 페이지가 이것을 연결하면 브라우저가 사이트를 홈 화면에 설치하자고 제안하고, 설치하면 앱처럼 자기 창에서 열립니다. Cadeplay 는 플랫폼이 대신 넣어 주므로 게임이 따로 넣지 않습니다.

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PWA

홈 화면에 앱처럼 설치되는 웹 앱

PWA(Progressive Web App)는 설치한 앱처럼 동작하게 만든 웹사이트입니다. 웹 앱 매니페스트가 있어 홈 화면에 더할 수 있고, 보통 서비스 워커가 있어 빨리 열리고 오프라인에서도 돕니다. 앱 스토어 심사 없이 플레이어가 브라우저에서 바로 설치합니다.

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웹 앱

원문 표기 · Web app

브라우저에서 앱처럼 쓰는 웹 프로그램

웹 앱은 페이지를 보여 주는 데서 그치지 않고 일을 하는 웹사이트입니다 — 메일·문서·관리 화면·게임. 브라우저에서 돌아 설치할 것이 없고, 모든 방문자가 곧바로 최신 판을 씁니다. 뒤에는 보통 자료를 저장하는 서버가 있습니다.

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WebGL

브라우저에서 GPU 로 2D·3D 를 그리는 기술

WebGL 은 웹 페이지의 JavaScript 가 그래픽 카드를 써서 2D·3D 화면을 빠르게 그리게 하는 기술로, 플러그인이 필요 없습니다. Three.js·Babylon.js·PixiJS·Phaser 같은 엔진과 라이브러리가 속에서 이것을 쓰고, Unity 는 게임을 브라우저에서 도는 WebGL 빌드로 내보낼 수 있습니다.

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캔버스

원문 표기 · Canvas

코드로 그림을 그리는 화면 영역

캔버스는 프로그램이 준비된 요소를 놓는 대신 도형·그림·글자를 직접 칠하는 화면 속 네모입니다. 대부분의 2D 웹 게임은 매 프레임을 HTML 캔버스에 그리고, Flutter Flame 같은 게임 프레임워크도 일반 위젯에 둘러싸인 캔버스에 게임을 그립니다.

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Cadeplay

zip 하나로 웹 게임을 올리는 게임 플랫폼

Cadeplay(cadeplay.com)는 설치 없이 브라우저에서 바로 플레이하는 HTML5 웹 게임 포털입니다. 게임을 zip 하나로 올리면 자동 검사를 거쳐 바뀌지 않는 자기 주소(이름.cadeplay.com)를 받습니다. 클라우드 저장·순위표·설치용 매니페스트도 플랫폼이 붙여 주므로 게임이 직접 만들지 않아도 됩니다.

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콘솔

원문 표기 · Cadeplay console

게임·앱을 등록하고 관리하는 개발자 관리 화면

개발자 콘솔은 플랫폼의 관리용 웹사이트로, 개발자로 로그인해 게임·앱을 등록하고 빌드를 올리고 보고서를 보고 접근 토큰을 만듭니다. Cadeplay 콘솔과 Google 의 Play Console 이 그 예입니다. 여기서 누를 수 있는 일은 플랫폼의 API 로도 할 수 있는 경우가 많습니다.

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호스트 라벨

원문 표기 · Host label

게임 주소 맨 앞의 이름

호스트 라벨은 호스트 이름을 점으로 나눈 한 조각이고, 여기서는 이름.cadeplay.com 의 맨 앞, 내가 고르는 게임 이름을 말합니다. 영문자·숫자·하이픈을 쓸 수 있습니다. Cadeplay 에서는 게임이 처음 공개될 때 영구히 고정되므로 공개 전에 신중히 정합니다.

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기본 경로

원문 표기 · Base path

사이트 파일 주소의 시작점을 정하는 빌드 설정

Vite 같은 빌드 도구에는 빌드한 게임·사이트의 모든 파일 주소 앞에 붙는 base 설정이 있습니다. / 같은 절대 경로면 도메인 맨 위에서 파일을 찾아, 게임이 다른 자리에 있으면 깨집니다. 상대 경로(./)로 두면 같은 빌드가 내 컴퓨터와 Cadeplay 같은 곳에서 똑같이 돕니다.

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자물쇠

원문 표기 · Padlock

주소창의 믿을 수 있는 HTTPS 표시

브라우저는 페이지가 올바른 인증서와 함께 HTTPS 로 왔을 때 주소 옆에 표시 — 전통적으로 자물쇠 — 를 보여 줍니다. 연결이 암호화됐고 그 사이트가 정말 그 도메인이라는 뜻이지, 사이트가 정직하다는 뜻은 아닙니다. 새 서버에 아직 올바른 인증서가 없으면 그 자리에 경고가 뜹니다.

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CDN

가까운 곳에서 파일을 주는 배달망

CDN(Content Delivery Network)은 사이트의 파일 — 그림·스크립트·페이지 — 사본을 세계 곳곳의 서버에 두고, 방문자마다 가장 가까운 곳에서 답합니다. 페이지가 빨리 열리고 원래 서버의 일이 줄어듭니다. Cloudflare·Fastly·Amazon CloudFront 가 잘 알려진 CDN 입니다.

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컴포넌트

원문 표기 · Component

페이지를 이루는, 다시 쓰는 부품

컴포넌트는 단추·카드·메뉴처럼 한 번 만들어 여러 번 쓰는 화면 조각으로, 자기 구조·모양·동작을 가집니다. React 같은 라이브러리는 페이지 전체를 컴포넌트로 짓고, 각 컴포넌트에 보여 줄 값을 넘깁니다. 컴포넌트 하나를 고치면 쓰인 곳 모두가 고쳐집니다.

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인증

원문 표기 · Authentication

사용자나 프로그램이 누구인지 확인하는 일

인증은 "누구세요?" 에 답하는 일입니다. 비밀번호, Google·Apple 로그인, 휴대폰으로 받은 번호, 프로그램이 요청마다 보내는 토큰이 모두 인증 수단입니다. 그 사람이 무엇을 해도 되는지 정하는 권한 확인은 인증 다음 단계입니다. 푸시나 API 호출이 인증 문제로 거절되면 자격 정보가 없거나 틀렸거나 만료된 것입니다.

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레이아웃

원문 표기 · Layout

화면에서 요소를 어디에 둘지 정한 배치

레이아웃은 머리말·메뉴·본문·옆 막대·바닥글 같은 화면 부분을 어디에 두고, 넓은 화면과 좁은 화면에서 어떻게 옮길지 정한 배치입니다. 웹에서는 CSS 로 씁니다. 사이트 코드에서는 모든 페이지가 들어가는 공용 틀(머리말·메뉴가 있는 틀)을 레이아웃이라고 부르기도 합니다.

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가로세로 비율

원문 표기 · Aspect ratio

그림의 가로와 세로 길이의 비

가로세로 비율은 그림이나 화면의 가로가 세로에 비해 얼마나 긴지를 가로 : 세로 로 적은 것입니다. 16:9 는 와이드 영상, 1:1 은 정사각형, 9:16 은 세운 휴대폰 화면입니다. 자르지 않고 비율만 바꾸면 그림이 눌리거나 늘어나므로, AI 에게 그림 수정을 맡길 때 원하는 비율을 말합니다.

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풀스택

원문 표기 · Full-stack

화면부터 서버까지 전부를 다루는 것

풀스택은 제품의 모든 층 — 사용자가 보는 화면(프런트엔드), 그 뒤의 서버와 데이터베이스(백엔드), 흔히 배포까지 — 을 다룬다는 뜻입니다. 풀스택 개발자는 앱 하나를 혼자 만들 수 있고, 풀스택 프로젝트는 그 조각을 모두 담고 있습니다.

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개인 액세스 토큰

원문 표기 · Personal access token

비밀번호 대신 쓰는 GitHub 로그인 토큰

개인 액세스 토큰은 GitHub 가 만들어 주는 긴 비밀 문자열로, git push 가 로그인을 물을 때처럼 비밀번호 자리에 씁니다. 할 수 있는 일과 만료일을 정할 수 있고 언제든 취소할 수 있습니다. 비밀번호처럼 다뤄서 채팅에 붙여넣거나 커밋하지 않습니다.

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악수

원문 표기 · Handshake

연결 시작 때 설정을 맞추는 인사

악수(handshake)는 연결의 처음 몇 메시지로, 진짜 일을 시작하기 전에 양쪽이 서로를 확인하고 판·기능·키 같은 설정을 맞추는 과정입니다. TLS 가 이것으로 시작하고, MCP 는 initialize 요청과 답을 써 왔습니다. 악수가 실패하면 그다음은 아무것도 오가지 않습니다.

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HTML 검사기

원문 표기 · HTML validator

HTML 이 규칙에 맞는지 검사하는 도구

HTML 검사기는 페이지를 읽고 HTML 규칙을 어긴 곳 — 닫지 않은 태그, 엉뚱한 자리의 속성, 겹친 id — 을 모두 알려 줍니다. 브라우저는 이런 실수를 조용히 짐작해 넘기므로, 겉으로는 멀쩡해도 화면 낭독기나 다른 브라우저에서 깨질 수 있습니다. W3C 가 validator.w3.org 에서 무료로 제공합니다.

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입력 검사

원문 표기 · Input validation

입력값이 올바른지 쓰기 전에 확인하는 것

입력 검사는 사용자가 보낸 값마다 — 이메일 모양인지, 나이가 숫자인지, 이름이 너무 길지 않은지 — 확인하고, 틀리면 알기 쉬운 안내와 함께 거절하는 일입니다. 브라우저의 검사는 편의일 뿐이고, 누구나 페이지 없이 요청을 보낼 수 있으므로 서버가 다시 검사해야 합니다.

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JSON-RPC

JSON 메시지로 함수 호출을 주고받는 약속

JSON-RPC 는 원격 호출을 JSON 으로 적는 작은 표준입니다. 요청은 method 와 params, 그리고 id 를 싣고, 답은 같은 id 와 함께 result 나 error 를 돌려줍니다. id 가 없는 메시지는 알림(notification)이라 답이 없습니다. MCP 는 모든 메시지에 JSON-RPC 2.0 을 씁니다.

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알림

원문 표기 · Notification

답을 기다리지 않는 한쪽 방향 메시지

JSON-RPC 에서 알림은 id 가 없는 메시지입니다. 무슨 일이 있었다고 상대에게 알리기만 하고(예: MCP 에서 악수 뒤에 보내는 notifications/initialized), 받는 쪽은 답하면 안 됩니다. 답이 없으므로 보낸 쪽은 처리됐는지 알 수 없습니다.

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로컬 API

원문 표기 · Local API

내 컴퓨터 안의 프로그램이 여는 API

로컬 API 는 내 기계의 프로그램이 http://localhost:11434 같은 주소에서 여는 API 입니다. 내 앱은 클라우드 API 와 똑같은 방식으로 말을 걸지만, 요청이 컴퓨터 밖으로 나가지 않아 인터넷도 유료 키도 필요 없습니다. Ollama·llama.cpp 같은 모델 러너가 이렇게 돕니다.

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전송 방식

원문 표기 · Transport

MCP 메시지가 오가는 통로

전송 방식은 MCP 메시지가 클라이언트와 서버 사이를 오가는 길입니다. stdio 는 클라이언트가 같은 컴퓨터에서 서버 프로그램을 켜고 표준 입력·출력으로 말하는 방식이고, Streamable HTTP 는 서버가 웹 주소에서 돌아 여러 사용자가 접속하는 방식입니다. 어느 쪽이든 메시지는 같습니다.

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모바일 우선

원문 표기 · Mobile first

휴대폰 화면부터 먼저 설계하는 방식

모바일 우선은 좁은 휴대폰 화면의 레이아웃을 먼저 쓰고, 넓은 화면을 위한 규칙을 그 위에 더하는 방식입니다. 방문자 대부분이 휴대폰으로 오고, 단순한 한 줄 페이지를 넓히는 것이 빽빽한 컴퓨터 화면을 줄이는 것보다 쉽습니다. CSS 에서는 넓은 화면 규칙을 min-width 미디어 쿼리 안에 둡니다.

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공개 표준

원문 표기 · Open standard

누구나 쓰도록 공개된 공통 규칙

공개 표준은 누구나 허락이나 돈 없이 읽고 구현할 수 있게 공개한 규격입니다. HTML·HTTP·JSON 이 공개 표준이라서 어느 브라우저로든 어느 사이트나 열 수 있습니다. Agent Skills 와 MCP 도 공개 표준이라 스킬이나 서버 하나가 여러 AI 도구에서 돕니다.

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규격

원문 표기 · Specification

기술이 따라야 할 공식 약속 문서(스펙)

규격(스펙)은 기술을 정확히 정한 공식 문서입니다. 올바른 메시지가 어떤 모양인지, 각 부분이 무슨 뜻인지, 경우마다 무엇이 일어나야 하는지 적습니다. 다른 회사가 만든 프로그램끼리 함께 도는 것은 같은 규격을 따르기 때문입니다. 규격은 바뀔 수 있어 날짜나 판 번호로 어느 것을 따르는지 밝힙니다.

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정적 사이트

원문 표기 · Static site

미리 만든 파일을 그대로 보여 주는 웹사이트

정적 사이트는 HTML·CSS·JavaScript·그림 파일뿐이라, 서버가 방문자마다 무엇을 실행하지 않고 파일을 그대로 내줍니다. 그래서 빠르고 싸며 안전하게 올릴 수 있고, Cloudflare Pages·GitHub Pages 처럼 무료인 곳도 많습니다. 안의 모든 파일을 누구나 내려받을 수 있으므로 비밀 값을 넣으면 안 됩니다.

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URI

자원을 가리키는 이름 형식(URL 을 포함)

URI(Uniform Resource Identifier)는 무언가를 정해진 모양 — 방식, 콜론, 나머지 — 으로 가리키는 문자열입니다. URL 은 어디서 가져올지까지 알려 주는(https://…) URI 이고, URI 는 mailto:me@example.com 이나 MCP 리소스 notes://shopping 처럼 웹 페이지가 아닌 것도 가리킬 수 있습니다.

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Sign in with Apple

Apple 계정으로 로그인하는 기능

Sign in with Apple 은 새 비밀번호를 만들지 않고 Apple 계정으로 로그인하게 하고, 진짜 이메일을 중계 주소 뒤에 숨길 수도 있게 합니다. App Store 규칙은 Google 같은 다른 회사 로그인을 넣은 앱에 이런 개인정보 보호형 선택지도 함께 두라고 요구하며, 없으면 심사에서 거절될 수 있습니다.

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대시보드

원문 표기 · Dashboard

현황과 설정을 한 화면에 모은 관리 화면

대시보드는 서비스의 중요한 숫자·목록·설정을 한 화면에 모아, 메뉴를 뒤지지 않고 현황을 보고 바로 손쓰게 하는 페이지입니다. 호스팅 서비스의 관리 화면도, 내 학습 진도 화면도 대시보드입니다.

3D

가로·세로·깊이가 있어 둘러볼 수 있는 입체 그래픽

3D 그래픽은 물체를 가로·세로·깊이의 세 방향으로 나타내고, 프로그램이 매 프레임 카메라 자리에서 본 모습을 보통 GPU 로 그립니다. 2D 게임은 납작한 그림을 그립니다. 3D 는 모델·조명·카메라·더 무거운 엔진이 필요해 일이 훨씬 많습니다.

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화면 공유

원문 표기 · Screen sharing

내 컴퓨터 화면을 상대에게 그대로 보여 주는 기능

화면 공유는 화상 통화에서 내 화면 — 전체 화면, 창 하나, 브라우저 탭 하나 — 을 실시간으로 상대에게 보내는 기능입니다. 시험 인터뷰에서는 화면 전체를 공유하므로 심사관이 내가 하는 일과 여는 프로그램을 모두 볼 수 있습니다.

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비밀 키

원문 표기 · Secret key

남에게 보이면 안 되는 접속·암호용 키

비밀 키는 내가 누구인지 증명하거나 자료를 잠그는 값입니다. API 키, 비밀번호 같은 토큰, 키 쌍의 개인 키, 두 컴퓨터가 연결을 암호화하려고 나눠 가진 키가 모두 그렇습니다. 본 사람은 나인 척할 수 있으므로 .env 파일이나 비밀 저장소에 두고, 코드·채팅·스크린샷에는 절대 넣지 않습니다.

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보안

원문 표기 · Security

해킹·유출에서 시스템과 정보를 지키는 일

보안은 남이 시스템과 자료를 읽거나 바꾸거나 멈추지 못하게 지키는 모든 일입니다. 평소 코딩에서는 입력 검사, 비밀 키를 코드 밖에 두기, HTTPS 쓰기, 프로그램마다 꼭 필요한 권한만 주기, 소프트웨어 업데이트가 여기에 듭니다. AI 가 코드를 빨리 써도 보안 확인은 사람의 몫으로 남습니다.

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