coding-mentor 기술노트

■ 회고 (4월)
- 수면시간: 대략 6시간
- 운동체크: 운동 주3회
- 수면전 이미지트레이닝: ▲, 누워서핸폰보지않기 ▲

- 독서: 사람은 무엇으로 성장하는가(O), 타이탄의 도구들(읽는중), 온톨로지(읽는중)

- 작업: 파운데이션모델개발 1개월차(O) 

■ 방향

 - 핵심1: 파운데이션모델개발 2개월차 강의준비 (프로젝트: K관광투어가이드 + 서빙 + 마무리) + 공모전(관광공사,~5/6)

 - 핵심2: 공모전2 (의약품 복용 도우미, ~5월말), 데이터증강->OCR파인튜닝->VQA파인튜닝->서비스데모->기획안제출

 - 핵심3: AI-News v1(자동화)+v2(휴먼mix) 1단계->유튜브등록->2단계 포털완성, 배포

 - 핵심4: 인프런 LLM파인튜닝 기초부터 응용까지, 4단계 로드맵, 1~2단계 녹화 등록

 - 핵심5: gemma4파인튜닝(성능개선95%,vLLM구동) + 온톨로지 작업(데이터수집+설계+구축mvp)

■ 효율 (todo)

 - 바이브코딩/clade-framework: 서브에이전트, 슈펴파워/gstack

■ 회고
- 수면시간: 5시간30분 (11시00분~4시30분)
- 운동체크: 전날 운동(X)
- 수면전 이미지트레이닝: O, 누워서핸폰보지않기 O

- 독서: 타이탄의 도구들(읽는중), 온톨로지(읽는중)

- 작업: 강의준비(day09 완료), 강의준비(day11~day12 서비스확정: 오프라인 K관광 가이드)

           자동화 v2(휴먼 녹화본 mix) 완성(X)

           인프런강의준비(X),

           Gemma4 파인튜닝 vLLM 배포(X)

■ 방향

 - 핵심1: day10(Qwen-2.5-VL-3B 한글 VQA개선) + VQA 데이터 생성/증강 파이프라인

              day11~12(AI허브 국내여행로그>데이터전처리>VQA데이터생성>학습>평가)

                 * 데이터 수집/정제/생성/학습/평가/서빙/서비스화 전주기를 강의로 녹여내기

                 -> 공모전 제출 차별화! ( 멀티페르소나+멀티모달+Offline )

  * 기타: 공모전 2안 - 의약품 복용 도우미 (약봉투수집 10정류 내외-> 데이터증강(좌표+의약안전나라데이터) -> OCR 파인튜닝(Lora1) -> VQA데이터생성 -> VQA학습(Lora2) -> 서빙->서비스화

■ 효율 (todo)

■ 회고
- 수면시간: 5시간30분 (12시30분~6시00분)
- 운동체크: 전날 운동(O)
- 수면전 이미지트레이닝: ▲, 누워서핸폰보지않기 X

- 독서: 타이탄의 도구들(읽는중), 온톨로지(주말에 몰아서 읽기)

- 작업: 강의준비(day10~12 하나의 서비스/모델 개발 시나리오로 구상중) + 공모전 제출해보기 목표

           추가강의안-개선/제안/전달(O)

          자동화 v2(휴먼 녹화본 mix) 완성

          인프런강의준비(X),

          Gemma4튜닝/추가학습(79%), vLLM(배포중)

■ 방향

 - 핵심1: day10~12 실습 데이터 확보 + 코드구현 성능/품질 체크 + MOE이론/최신모델(Qwen3.6/Gemma4)활용 + 공모전 준비

 - 핵심2: 이시각뉴스 스타일 디자인개선 + 자동화v1 고도화 > 유튜브(아이콘/채널배경 등 이미지기획)+서비스포털(법적검토)

 - 핵심3: 인프런 로드맵 확정(4단계), 1단계 진행 + 일주일안에 50% 이상 녹화하기 + 홍보자료 생성

 - 핵심4: vLLM 배포 완성(1차 배포 및 구동 -> 2차 경량화)

■ 효율 (todo)

 - 우선순위 고려

 - 가장 시간 잡아먹은 것:

  1) vs code + claude code 환경, 연속작업(한번 confirm한 작업에서 계속 write/edit 여부 묻는문제) 개선필요

  2) 최신기술 도입: 서브에이전트, 슈펴파워/gstack 등

 - 개선방향 Claude Code 서브에이전트 적용해보자

  * 카파시: GitHub - karpathy/autoresearch: AI agents running research on single-GPU nanochat training automatically · GitHub

  * best-practice 발견: GitHub - burtenshaw/multiautoresearch: autonomous open source ai lab · GitHub

■ 회고
- 수면시간: 6시간 (11시30분~5시30분)
- 운동체크: 전날 운동(O)
- 수면전 이미지트레이닝: O, 누워서핸폰보지않기 O

- 독서: 타이탄의 도구들(읽는중), 온톨로지(주말에 몰아서 읽기)

- 작업: 강의준비(day10 O)/강의2준비(O)

          자동화(수집->토픽선정->쎔네일생성->대본자동/수동-> 휴먼녹화 -> 오디오Mix) 파이프라인 구축(O)

          인프런강의준비(진행중), , Gemma4튜닝/추가학습-vLLM(진행중),

■ 방향

 - 핵심1: day10~12 실습을 서비스 시나리오기반 연속성 있게 구성 + 모델 파인튜닝 + 데이터가 핵심

 - 핵심2: 유튜브(아이콘/채널배경 등 이미지기획)+서비스포털(법적검토)

 - 핵심3: 인프런 로드맵 확정(4단계), 1단계 진행 + 일주일안에 50% 이상 녹화하기 + 홍보자료 생성

 - 핵심3: gemma4 평가및오류진단 -> 재학습, 성능개선 - vLLM

■ 효율

 - 5월부터 아침 +1H 추가확보

 - 가장 시간 잡아먹은 것:

  1) 7시 칼퇴하기!

  2) vs code + claude code 환경, 연속작업(한번 confirm한 작업에서 계속 write/edit 여부 묻는문제) 개선필요

  3) 최신기술 도입: 서브에이전트, 슈펴파워/gstack 등

 - 개선방향 Claude Code 서브에이전트 적용해보자

  * 카파시: GitHub - karpathy/autoresearch: AI agents running research on single-GPU nanochat training automatically · GitHub

  * best-practice 발견: GitHub - burtenshaw/multiautoresearch: autonomous open source ai lab · GitHub

■ 회고
- 수면시간: 5시간40분(11시50분~5시30분)
- 운동체크: 전날 운동(요가)
- 수면전 이미지트레이닝: ▲, 누워서핸폰보지않기 X 

- 독서: 타이탄의 도구들(읽는중)

- 작업: 인프런강의준비(X), 유튜브+서비스포털(진행중), Gemma4-파인튜닝(O), 강의준비(day10 O)/강의2준비(X)

■ 방향

 - 핵심1: 강의준비(MOE구조, RDPO이론/실습추가), day10 마무리, day11 진입하기 / 강의2(올인원 딥러닝/LLM) 커리큘럼개선

 - 핵심2: 유튜브(아이콘/채널배경 등 이미지기획)+서비스포털(법적검토)+자동화(휴먼녹화 파이프라인 v2)

 - 핵심3: 인프런 로드맵 확정(4단계), 1단계 진행 + 일주일안에 50% 이상 녹화하기 + 홍보자료 생성

 - 핵심3: gemma4 파인튜닝 평가, 고도화(후처리 - html 태그 축소, 추가학습), 작업정리

■ 효율

 - 10시-19시 출퇴근 유연제(5월부터)

 - 가장 시간 잡아먹은 것:

  1) 퇴근시간 지쳐야, 저녁 작업가능

  2) vs code + claude code 환경, 연속작업(한번 confirm한 작업에서 계속 write/edit 여부 묻는문제) 개선필요

  3) 최신기술 도입: 서브에이전트, 슈펴파워/gstack 등

 - 개선방향 Claude Code 서브에이전트 적용해보자

  * 카파시: GitHub - karpathy/autoresearch: AI agents running research on single-GPU nanochat training automatically · GitHub

  * best-practice 발견: GitHub - burtenshaw/multiautoresearch: autonomous open source ai lab · GitHub

■ 회고
- 수면시간: 5시간40분(12시20분~6시)
- 운동체크: 전날 운동O
- 수면전 이미지트레이닝: X (누워서 핸폰 보지않기!)

- 도서확보: 린치핀(O), 타이탄의 도구들(O), 온톨로지 관련서적 구매(O)

■ 방향

 - 핵심1: day10 작업중, day11 진입하기

 - 핵심2: 인프런 로드맵 확정(4단계), 1단계 진행 + 일주일안에 50% 이상 녹화하기 + 홍보자료 생성

 - 핵심3: gemma3/4 tool_call 파인튜닝 완성 및 배포

■ 효율

 - 가장 시간 잡아먹은 것:

  1) day08 LLava 2-stage고도화 : colab에서 하던거 오늘까지하고, 안되면 runpod L40s에서 데이터량 늘려서 진행(버전관리)

  2) 토큰부족, 서버환경 미구성, cladue code 대화/작업이 누적될수록(대화창을 분리해도) 반복된 버그 양상?

 - 개선방향 Claude Code 서브에이전트 적용해보자

  * 카파시: GitHub - karpathy/autoresearch: AI agents running research on single-GPU nanochat training automatically · GitHub

  * best-practice 발견: GitHub - burtenshaw/multiautoresearch: autonomous open source ai lab · GitHub

[2026년 04월 27일 월요일] 방향/효율/우선순위 점검

■ todo목록
1. 강의: day09~day12(LLM 파인튜닝 기법, 이론+실습) 한꺼번에 정리/수업준비 완료
          :  day08 LLaVA 2-stage 학습 (stage1-> stage1+stage2가 성능이 더 개선되는지 입증/구현)
2. AI-News: 유튜브 파이프라인 구축 + 도메인확장 재설계
3. 인프런: 파운데이션모델 개발과정, 강의계획+목차+컨셉 정리, 일단 등록하고, 1주차 영상녹화시작
4. Claude Code 서브에이전트 활용(직접 DIY 구축 or Github Spec Kit 활용)
5. 회사업무: Gemma3/4 Too_Call 파인튜닝모델 1단계 개발(~월)
6. 도서: 

• 사이토 다카시 (학습/콘텐츠 빌더)
• Naval 알마낙 (시스템/레버리지)
• Paul Graham 에세이 (온라인 무료, 굳이 살 필요 없음)
• 타이탄의 도구들 (보조)
• 린치핀 (보조)
• Karpathy/Ng/허사비스 — 블로그/강연으로 대체

■ 방향 (1분)
- 이번 주 핵심 1: 강의(day09~day12) 초안완성
- 이번 주 핵심 2: 인프런 강의준비 시작

■ 효율 (1분, 어제 회고)
- 어제 가장 시간 잡아먹은 것: AI모델 파인튜닝 및 학습(2시간) + vs/claude 권한문제(수정작업시 매번 물음)
- 내일부터 바꿀 1가지: Claude Code 시뮬레이션 좀 더 적극적으로 활용, 권한조치하기
- 개선방향: Claude Code 서브에이전트 실험+적용

■ 일정 (3분)
[O] 05–07 │ 강의 준비
[ ] 21–23 │ 인프런준비

■ 수면/운동/끌어당김 체크
- 수면시간: 6시간30분(10시30~5시)
- 운동체크: 주말운동 X
- 수면전 이미지트레이닝: O

평일, 25년 10월, 19시~22시(3H)

1일차) DB 개요 + 환경구성(DBeaver, Oracle 11g)

2일차) SQL 기본 + Select문

3일차) SQL연산자, Where절 등

4일차) 윈도우함수, 다중행 함수 등

5일차) 그룹화, 조인

6일차) 서브쿼리

7일차) DML (insert, update, delete)

8일차) 무결성 제약조건, 정규화

9일차) DDL(create/alter 등)

10일차) TCL(commit, rollback), 기타(index)

- 부족했던점 & 개선할점 : 테이블 설계 및 훈련과정 부족

2026년 1~2월, 주말 토일, 9시반~1시반(4H)

(1개월) 멀티모달 서비스 개발 기초

  1주차: 멀티모달AI 개요 및 프롬프트 엔지니어링

  2주차: 멀티모달 비전/음성 이해

  3주차: Langchain/Langgraph 및 RAG 멀티모달 개발

  4주차: 멀티모달 서빙(FastAPI) 및 웹개발 바이브코딩

(2개월차) 팀 프로젝트 수행

  5주차: SW공학개론 + 기획안발표, 요구사항분석 

  6주차: 설계 및 UML, 아키텍처/디자인패턴

  7주차: 버전관리(Git), 테스트/품질속성

  8주차: 프로젝트관리/애자일, 최종발표

* 부족했던점 / 개선할점:

  - 1개월차 과정이 너무 빡빡했음 

  - 1개월차 과정을 1.5~2개월로 늘려서 진행해야함.

  - SW공학은 필요없음(개인 프로젝트로 구성하는게 더 효과적)

*KoreaIT아카데미(강남점), 주말: 토/일 오전9시반~1시반(4H)

- 2026년 4월

(1개월) LLM 기초

  1주차: LLM개요 및 Mini-GPT 개발

  2주차: SimCLR 모델 개발 (이미지 대조학습)

  3주차: CLIP 모델 개발 (이미지-Text 대조학습)

  4주차: LLaVA 모델 개발 (이미지-Text 멀티모달 학습)

- 2026년 5월

(2개월) 파인튜닝/모델서빙/프로젝트수행

  5주차: LLM 파인튜닝 및 Qwen2.5 파인튜닝, 프로젝트 기획안발표

  6주차: CPT/SFT/DPO/RoLA

  7주차: 모델서빙(FastAPI, Ollama/vLLM)

  8주차: HuggingFace업로드, 최종발표

*온라인과정(인프런) 5월중 개설예정 !