나의 잡다한 노트 및 메모

https://github.com/SuperClaude-Org/SuperClaude_Framework/blob/master/Docs/commands-guide.md#quick-reference-

claude.md 파일은 claude code의 프로젝트 메모리 시스템이라고 한다.위치별 분류: - ./CLAUDE.md: 프로젝트 전체 팀이 공유하는 가이드라인 - ~/.claude/CLAUDE.md: 개인 전용 설정 (모든 프로젝트에 적용) 1. 개인 전역 설정 (모든 프로젝트) ~/.claude/CLAUDE.md - 사용자의 홈 디렉토리 - 모든 프로젝트에서 Claude Code 실행 시 적용 - 개인적인 코딩 스타일, 선호사항 등 2. 프로젝트별 설정 /home/monitoring/ansible/CLAUDE.md # ansible 프로젝트만 /home/monitoring/other-project/CLAUDE.md # other-project만 - 각 프로젝트 ..

claude --continue 옵션은 가장 최근 대화를 자동으로 이어줌claude --resume 으로 이전 대화 목록을 확인하고 이어서 할 대화를 고를 수 있다. claude.md는 클로드에 대한 방향성을 지시하는 메모라고 생각하면 될 듯홈 디렉토리에 넣으면 전체 프로젝트에 대해 적용이 되고, 프로젝트에 개별적으로도 넣을 수 있다고 함. 컨텍스트를 넣고 싶을 때, 파일이나 디렉토리를 불러오고 싶으면 @ 기호만 쓰면 된다. 클로드 코드는 이미지를 넣을 수도 있다.shift를 넣고 드래그 하면 된다고 함. claude에게 물어본 질문을 중지시키고 싶다면 컨트롤C 대신 esc키를 눌러라우리에게 익숙한 컨트롤 c를 누르게 된다면 중지시킬 수 있고 esc를 2번 누르면 이전 메세지로 돌아가서 대화를 포크할 수..

MCP(Model Context Protocol) 개요 핵심 개념목적LLM(대규모 언어 모델)이 **“외부 도구·데이터 소스”**와 표준 방식으로 대화할 수 있게 해 주는 개방형 프로토콜 비유“LLM 세계의 USB-C” – 모델이 어떤 기기(데이터베이스, 검색엔진, 코드 실행기 등)라도 같은 커넥터로 꽂아 쓸 수 있게 함 배경기존 OpenAI Function-Calling / Anthropic Tool-Use는 단일 애플리케이션 전용·HTTP REQ/RES 단방향·툴 검색 부재라는 한계를 가짐 → MCP는 다중 도구 자동 탐색 + 스트리밍 + 상태관리를 지원 2. 핵심 구성 요소 구성 요소 설명MCP Server외부 시스템을 t..

https://www.philschmid.de/context-engineering

1. cursor는 프로젝트 별로 rule을 세울 수 있음. cursor > settings > cursor settings로 접근하면 됨2. cursor는 .cursurignore 기능이 있어서, 테스트 케이스 파일을 편집할 수 없게 할 수 있음3. .cursor 폴더 안에 MD 파일로 설계 관련 문서, 작업 요구사항으로 넣으면 프로젝트 글로벌 룰로 적용됨 CursorRules 설정하기- .cursorrules 파일이 없으면 시간 낭비 가능성 높음 현재는 .mdc 파일로 변경됨 -> CMD + Shift + P --> New cursor rule로 생성 가능- 기술 스택에 맞는 규칙 설정하기 https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules cursor rul..

다이어그램의 구성1. 주요 구성 요소Actor: 일반적인 사용자입니다. 코딩 작업을 수행하거나, 질문(Query)을 입력하여 도움을 받으려고 합니다.클라이언트: 사용자(Actor)가 작업을 수행하는 로컬 환경입니다. 코드 작성, 코드베이스 조회, 쿼리 입력 등을 처리합니다.서버: 코드를 분석하고, 임베딩을 생성하여 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장하거나 검색을 수행하는 백엔드 서버입니다. 2. 주요 흐름과 동작1) 일반적인 코딩 작업사용자가 코딩을 수행합니다.프라이버시 모드 ON/OFF:ON: 코드를 벡터 DB에 전송하거나 저장하지 않음(사용자 데이터가 보호됨).OFF: 코드를 분석(Chunking)하여 서버로 전송, 벡터 DB에 인덱싱.2) 코드 분석 및 저장(a) Chunking코드를 분석..

**생성형 AI(Generative AI)**란 주어진 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등)를 생성하는 인공지능 기술을 말합니다. 기존의 데이터 분석이나 분류에 초점을 맞춘 AI와 달리, 생성형 AI는 새로운 창작물을 만드는 데 중점을 둡니다.  생성형 AI의 작동 방식생성형 AI는 주로 딥러닝 기반의 모델을 사용하며, 대표적으로 아래 두 가지 기술이 많이 사용됩니다:생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 서로 경쟁하면서 학습합니다.생성자는 데이터를 생성하고, 판별자는 진짜와 가짜를 구별하는 역할을 합니다.GAN은 주로 이미지 생성에 많이 활용됩니다. 예: 딥페이크, 가상 인물 생성.변형형 ..