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CRUD ② PUT·PATCH·DELETE — 통째로 바꾸기, 일부 고치기, 지우기 (FastAPI 입문 6편)
할 일 API의 나머지 절반인 수정과 삭제를 만든다. PUT(전체 교체)과 PATCH(부분 수정)가 무엇이 다른지, 왜 PUT은 안 보낸 필드를 지워 버리는지, PATCH에서 model_dump(exclude_unset=True)가 하는 일과 exclude_none과의 차이, 그리고 초보자가 거의 반드시 밟는 ‘PATCH로 null이 들어가는’ 함정과 해결법을 실제 실행 결과로 보여 준다. DELETE와 204, 멱등성까지 정리하고, 같은 본문을 다른 메서드로 보내 보는 실험실 위젯을 포함한다.
에이전트 여럿, 저장소 하나 5편 — 두 에이전트에게 같은 일 시키고 좋은 것만 합치기
같은 기능을 Claude Code와 Codex에게 각자의 worktree·브랜치에서 동시에 맡기고, git log·diff A...B·range-diff·같은 테스트로 두 결과를 비교한 뒤 좋은 부분만 골라 합치는 법을 실제 출력으로 따라갑니다. 통째로 채택(squash), 커밋만 가져오기(cherry-pick -x), 파일 하나 가져오기(restore --source), 세 번째 에이전트에게 합치기를 맡기는 법과 뒷정리, 그리고 이 방법이 오히려 손해인 경우까지 다룹니다.
에이전트 여럿, 저장소 하나 6편 — 에이전트가 길을 잃지 않는 저장소
에이전트는 매번 기억 없이 새로 시작하고, Mac은 저마다 설치된 버전이 다릅니다. 규칙은 AGENTS.md와 CLAUDE.md(@AGENTS.md)에, 도구 버전과 명령은 mise.toml에, 비밀은 .env.example 견본에, 큰 파일은 LFS·S3에, 안전장치는 pre-commit 훅·CI·main 보호에 담아 저장소 자체가 규칙과 환경을 들고 다니게 만드는 법을 실제 실행 결과와 함께 정리합니다. 마지막엔 새 Mac에서 다섯 줄로 똑같은 환경을 되살립니다.
![[특집] 스코어북을 코드로 내려가 보다 — 메타의 '조직 세컨드 브레인'과 「Learning on the Job」이 보여준 '배우는 에이전트'의 실체](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fsb-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 스코어북을 코드로 내려가 보다 — 메타의 '조직 세컨드 브레인'과 「Learning on the Job」이 보여준 '배우는 에이전트'의 실체
지난 특집은 프라이머리 벤처의 '스코어북'과 '계속 배우는 루프'를 개념으로 다뤘습니다. 이번에는 그 개념이 실제로 어떻게 생겼는지 코드 수준으로 내려갑니다. 2026년 9월 2일 메타 엔지니어링 블로그가 공개한 '조직의 세컨드 브레인'은 컴플라이언스 전문가의 머릿속 지식을 200개 넘는 텍스트 파일로 증류하고, 전문가의 교정 하나하나를 진단·컴파일·검증·승인의 네 단계로 '컴파일'해 회귀 0건으로 6주 만에 며칠 걸리던 평가를 몇 분으로 줄인 시스템입니다. 7월의 논문 「Learning on the Job」은 가중치를 고정한 에이전트가 '맞았다/틀렸다' 한 비트만으로 1.6배, 교정을 받으면 2.6배 나아지고, 약한 모델이 쓴 메모가 강한 모델까지 돕는다는 것을 은행 업무 97개 과제로 보였습니다. 그리고 9월 개정된 AhaBench와 '에이전트의 첫 출근' 벤치마크는 그 반대편, 즉 손을 놓는 순간 36~53점이 무너지고 답만 보고는 절차를 복원하지 못하는 현실을 보여 줍니다. 인터랙티브 7개와 삽화 13장, 메타 원문 도표 3장으로 '배우는 에이전트'가 어디까지 왔는지 따라가 봅니다.
![[특집] SaaS가 25년 동안 못 지킨 약속, AI가 지킨다 — 「전문성의 힘」과 계속 배우는 루프(CLL) 완전 해부](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fep-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] SaaS가 25년 동안 못 지킨 약속, AI가 지킨다 — 「전문성의 힘」과 계속 배우는 루프(CLL) 완전 해부
2026년 2월, 앤트로픽의 클로드 코워크가 나오자 월가는 'AI가 SaaS를 죽인다'며 소프트웨어 주식을 던졌습니다. 그로부터 일곱 달 뒤인 9월 15일, 프라이머리 벤처 파트너스의 에밀리 만이 정반대 글을 올렸습니다. 「Enterprise AI is Finally Delivering on the Promise SaaS Made」, 즉 '기업용 AI가 드디어 SaaS가 했던 약속을 지키고 있다'. 1999년 세일즈포스가 '소프트웨어의 종말'을 선언한 이래 SaaS는 25년 동안 '전문성'을 팔았지만 정작 그 전문성은 제품이 아니라 영업사원과 컨설턴트의 머릿속에 있었다는 진단에서 출발해, 오늘의 AI 에이전트는 왜 '똑똑한 신입'에 불과한지, 신입을 베테랑으로 만드는 '스코어북'이란 무엇인지, 고객이 늘수록 다음 고객이 쉬워지는 '계속 배우는 루프(CLL)'가 왜 진짜 해자인지, 그리고 '연구소가 앱을 다 먹을 것'이라는 공포에 스노우플레이크와 세일즈포스의 역사가 뭐라고 답하는지를 따라갑니다. 카드 분쟁 100달러 사례, 청구서 예외의 롱테일, 카파시의 '시스템 프롬프트 학습'부터 2026년 8월의 '하니스 계속 학습' 논문까지 — 인터랙티브 6개와 삽화 13장, 원문 도표 4장으로 함께 읽어 보세요.
/docs 하나로 협업하기 — Swagger UI·ReDoc·OpenAPI 제대로 쓰는 법 (FastAPI 입문 3편)
FastAPI가 자동으로 만들어 주는 /docs(Swagger UI), /redoc, /openapi.json 세 주소를 실제 화면 캡처와 함께 설명한다. Try it out으로 요청을 보내고 응답을 읽는 법, tags·summary·description·examples·responses·deprecated로 문서 품질을 끌어올리는 법, openapi.json으로 프론트엔드 타입을 자동 생성하는 법, 운영 환경에서 문서를 닫는 법까지. 체험판 Swagger UI 위젯으로 할 일 API를 직접 호출해 볼 수 있다.
Pydantic 기초 — 데이터의 모양을 선언하고 검증하기 (FastAPI 입문 4편)
FastAPI 코드의 절반은 Pydantic이다. 이 편은 FastAPI를 잠시 내려놓고 Pydantic만 떼어 파이썬 코드로 익힌다. 모델을 만들고, 틀린 값에서 나오는 ValidationError를 읽고, 필수·선택·null의 네 가지 조합, 기본(lax) 모드의 타입 변환 규칙과 strict 모드, Field 제약, 중첩 모델, field_validator·model_validator, model_dump·model_validate, camelCase 별칭까지 — 전부 실제 실행 결과로 보여 준다. 필드 타입별로 값이 어떻게 바뀌는지 lax와 strict를 나란히 비교하는 위젯을 포함한다.
에이전트 여럿, 저장소 하나 3편 — 에이전트에 worktree 맡기기: Claude Code·Codex·Worktrunk
2편에서 손으로 만들던 worktree를 이제 도구에게 맡깁니다. Claude Code의 --worktree·.worktreeinclude·worktree.baseRef·격리 강제·정리 규칙·서브에이전트 isolation, Codex 앱과 CLI가 worktree를 다루는 방식의 차이, 그리고 Worktrunk(wt)로 만들기부터 병합·정리까지 한 바퀴를 실제 출력으로 따라갑니다.
에이전트 여럿, 저장소 하나 4편 — Mac을 바꿔 가며 이어서 작업하기
맥북에서 하던 일을 맥 스튜디오에서 이어 가는 방법을 Git만으로 정리합니다. 퇴근 전 WIP 커밋과 push, 출근 후 fetch와 switch, stash가 다른 Mac으로 건너가지 못하는 이유, 두 Mac이 같은 브랜치를 만졌을 때의 pull --rebase와 --force-with-lease, 다른 Mac에 두고 온 커밋 찾기, 그리고 Mac마다 한 번씩 해 둘 인증·includeIf 설정까지 git 2.55 실제 출력으로 따라갑니다.