랩
랩은 이론, 실습, 실제로 돌아가는 코드로 이루어진 과정이에요. 모든 내용은 이 장비에서 직접 실행해서 확인한 결과로 써요.
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Data Culture Lab
데이터로 문제를 푸는 공통 뼈대를 배워요. 문제가 나온 배경을 묻고, 풀 가치가 있는지 가리고, 무엇으로 판정할지 먼저 정하고, 결과를 결정으로 잇고, 되돌아보는 순서예요. 가상 지주사의 계열사 여섯을 사례로 쓰고, 다른 랩이 모두 이 뼈대를 따라요.
작성 중11부 52단원 -
Agent Lab
스스로 계획을 세우고, 도구를 쓰고, 결과를 보며 여러 단계의 일을 끝까지 해내는 에이전틱 AI(agentic AI) 에이전트를 만드는 법을 배워요. 계획과 도구 호출, 기억, 여러 에이전트의 협업, 평가와 안전장치를 다뤄요.
준비 중 -
LLM Lab
공개 LLM을 API로 서빙하고, 빠르고 가볍게 만들고, 모델 안을 직접 구현해 보고, LoRA와 풀 파인튜닝으로 원하는 일에 맞게 학습시키는 법을 배워요. 심화로 작은 모델을 처음부터 만들어요.
작성 중8부 57단원 -
WWW Lab
이 사이트를 키우는 방법을 다뤄요. 검색 노출, 유입 분석, 방문자와의 소통을 이 사이트의 실제 데이터로 살펴봐요.
계획6부 27단원 -
Platform Lab
장비 한 대를 어디서든 접속되고(VPN), 안전하게 공개되고(터널, 리버스 프록시(reverse proxy), 로그인), 망가져도 되살리고(백업), 먼저 알려 주는(회귀 테스트, 알림) 플랫폼으로 만들고 AI 코딩 에이전트에게 운영을 맡기는 법을 배워요. 이 사이트가 그 결과물이에요.
초안 완성11부 39단원
이 사이트가 돌아가는 방식
지금 보고 있는 페이지는 아래 경로를 거쳐 장비 한 대에서 나와요. 장비는 바깥으로 포트를 열지 않아요.
- 인터넷브라우저가 www.danny22.com으로 요청을 보내요.
- DNS · 보안 서비스DNS 이름을 풀고 연결을 암호화해요.
- 터널(tunnel)장비가 먼저 밖으로 연 연결을 타고 요청이 들어와요.
- 리버스 프록시주소별로 요청을 나누고, 필요하면 로그인을 확인해요.
- 서비스이 페이지, 랩, 로그인 같은 서비스가 응답해요.
운영은 AI 코딩 에이전트가 맡아요. 변경 전과 후에 회귀 테스트를 돌리고, 매일 새벽 백업하고, 문제가 생기면 알림을 보내요.
DNS, 배포, 삭제처럼 되돌리기 어려운 변경은 사람이 승인해요.
문의
강의, 협업, 랩 내용에 관한 질문을 받아요. 답장은 문의에 남긴 이메일로 보내 드려요.