About DevSnack
직접 조사하고, 만들고, 측정합니다.
DevSnack은 AI와 개발 도구를 직접 다뤄보고, 그 과정에서 나온 실험·측정 결과·기술 지식·자동 갱신 데이터를 남기는 개인 작업 기록입니다. 완성된 정답만 모으기보다, 무엇을 확인했고 어디서 막혔으며 다음에 무엇을 바꿀지까지 기록하려고 합니다.
DevSnack의 구성
이 영역들은 단순한 메뉴 폴더가 아니라 정보의 목적을 나눈 것입니다. 하나의 Project가 Experiment·Benchmark·Knowledge·Showcase를 함께 만들 수 있으며, 관련된 기록은 서로 연결해 보여줍니다.
Stories
사람의 경험과 해석을 중심으로 편집한 DevSnack의 기술 이야기입니다.
Stories 읽기 →Lab
직접 만들고, 돌려보고, 실패하면서 확인한 Experiment·Build·System·Creative Test를 모읍니다.
Lab 둘러보기 →Benchmarks
Target·Environment·Protocol·Result를 확인할 수 있는 published 측정 결과입니다.
측정 결과 보기 →Knowledge
나중에 다시 찾아볼 기술 지식과 조사 자료를 주제와 관계 중심으로 정리합니다.
Knowledge 찾기 →Data
AI Tech·StockPulse Feed처럼 자동 갱신되는 정보를 보여줍니다.
Data Hub 보기 →Showcase
Lab과 생성 작업에서 나온 HTML·이미지·영상 등 직접 실행하거나 재생할 수 있는 결과물입니다.
결과물 보기 →기록하는 방식
- 사실과 해석을 구분합니다. 확인한 사실, 로그에서 관찰한 현상, 그에 대한 판단, 아직 검증하지 않은 계획을 같은 문장처럼 섞지 않습니다.
- 측정 조건을 남깁니다. 직접 실행한 결과는 가능한 범위에서 대상·환경·방법·비교 기준·한계를 함께 기록합니다.
- 출처와 생성 방식을 구분합니다. 사람이 편집한 Story, AI-assisted 작업, 자동 생성 Feed, 공개 데이터를 갱신하는 Tracker를 같은 종류의 콘텐츠로 다루지 않습니다.
- 실패도 결과로 취급합니다. 기대와 다르게 나온 결과는 숨기기보다 원인과 수정·재검증 과정을 남깁니다.
주요 작업 환경
- 하드웨어
- NVIDIA DGX Spark GB10 · 128GB unified memory
- 모델·추론
- llama.cpp · GGUF · llama-server · vLLM
- 생성·미디어
- ComfyUI · GPT Image · LTX
- 에이전트·자동화
- Hermes Agent · 로컬 LLM · SearXNG
- 서비스
- Next.js · Supabase · Vercel
어디서 시작할까요?
최근에 확인한 결과부터 보고 싶다면 Home의 대표 Asset을, 직접 만든 것과 실패 기록이 궁금하다면 Lab을, 재현 가능한 수치가 필요하다면 Benchmarks를 먼저 보시면 됩니다. 전체 기록은 Search에서 찾을 수 있습니다.
연락처
콘텐츠 오류, 재현되지 않는 설명, 협업 제안은 이메일로 알려주세요.
gdevsnack@gmail.com