[프롬프트 엔지니어링] Claude 와 대화

Claude와 대화

V(나).

i am backend developer
i use java(springboot). nest , also next for frontend side

 

C.

That's great to hear you're a backend developer working with Java (Spring Boot) and Nest.js, as well as Next.js for frontend development. You're using a robust stack that covers both backend and frontend technologies. 

Based on your experience, I'm curious:

1. How do you find working with Spring Boot compared to Nest.js? Do you have a preference between Java and TypeScript for backend development?

2. What aspects of Next.js do you find most useful for your frontend work?

3. Are there any particular challenges you face when integrating your backend services with the Next.js frontend?

I'd be happy to discuss any specific topics or challenges related to these technologies if you'd like to dive deeper into any area.

 

 

V(나).

 

language : korean

 

 

A.

알겠습니다. 한국어로 대화를 이어가겠습니다.

백엔드 개발자로서 Java(Spring Boot)와 Nest.js를 사용하시고, 프론트엔드로 Next.js를 사용하신다니 훌륭한 기술 스택을 갖추고 계신 것 같습니다. 

이와 관련해서 몇 가지 궁금한 점이 있습니다:

1. Spring Boot와 Nest.js를 비교했을 때 어떤 점이 다르다고 느끼시나요? 백엔드 개발에 있어 Java와 TypeScript 중 어느 쪽을 선호하시나요?

2. Next.js를 사용하면서 프론트엔드 개발에 가장 유용하다고 생각되는 기능은 무엇인가요?

3. 백엔드 서비스와 Next.js 프론트엔드를 통합할 때 특별히 어려운 점이 있다면 무엇인가요?

이 기술들에 대해 더 자세히 논의하고 싶은 특정 주제나 도전 과제가 있다면 말씀해 주세요. 도움을 드릴 수 있도록 하겠습니다.

 

 

V(나).

1. spring은 온라인에 있는 정보 중 거짓 정보가 너무 많음. 용량이 가볍고, jvm 이 OS를 커버해주는 장점은 매우 좋지만, java 개발 문화 자체가 안정성이 보장된 옛 버전을 사용하는 경향이 강함. 반면 nest 는 spring의 아키텍쳐 모델과 npm의 장점 모두를 취할 수 있고, 공식문서 또한 완벽하지만, 라이브러리 종속성으로 인해 굉장히 용량이 무겁고, 리소스를 많이 필요로 함. typescript 또한 아직은 java 만큼 높은 수준으로 타입 안정성을 잡아주진 않아서, 가끔 연관된 entity의 dto를 return 하는 자리에 연관된 entity가 통채로 return 되버리는 등의 보안적으로 위험한 상황을 잡지 못한다던가 하는 휴먼 에러를 미리 탐지하지 못한 단점이 있었음. 하지만 npm의 존재가 nest의 발전 속도를 매우 빠르게 만들고, 지속적으로 빠르게 발전중인 nest가 짧은 시간 내에 spring 보다 모든 면에서 뛰어나게 될 것이라 예상함.
2. SSR로 인한 SEO. React 단독 사용의 CSR 보다 학습 난이도가 굉장히 높고, SSR 페이지가 배포 서버의 트래픽 상황에 크게 종속되는 단점이 있지만, 서비스 자체가 검색 엔진을 통해 costomer 에게 노출되는 빈도가 높아지는 상황의 장점이 BtoC 산업에서 가장 강력한 이점이라고 생각해서, SSR과 CSR을 어떤 페이지에 어디에서 분배하는냐가 next 개발자 능력의 핵심이라고 생각함.
3. 특별히 어려운 점은 없는데, 기본적으로 같은 언어와 개발사를 공유하니 각 responseDto를 class 째로 백엔드 코드에서 복사 붙여넣기로 가져와서 fetch에 포함한다던가, 따로 responseDto 들을 객체 컴포넌트로 모아놓고  fetch 는 공통 코드를 컴포넌트 분리하여 둘다 import 해서 각 상황에 맞게 조립해서 쓴다던가 하는 간편한 코드 기능을 제공해줄 줄 알았는데, spring 과 react 프로젝트와 데이터 커뮤니케이션 과정에서 별반 차이가 없음.

 

 

A.

귀하의 상세한 답변 감사합니다. 각 기술에 대한 깊이 있는 통찰력이 느껴집니다. 귀하의 의견을 바탕으로 몇 가지 생각을 공유하고 싶습니다:

Spring vs Nest.js:

Spring의 오래된 정보와 안정성 선호 문화에 대한 지적은 매우 타당합니다. 이는 기업 환경에서 종종 볼 수 있는 현상이죠.
Nest.js의 빠른 발전과 NPM 생태계의 장점은 분명 큰 강점입니다. 하지만 언급하신 대로 무거운 용량과 높은 리소스 요구사항은 고려해야 할 점이네요.
TypeScript의 타입 안정성 문제는 중요한 지적입니다. 이는 개발자의 주의와 추가적인 검증 로직이 필요할 것 같습니다.


Next.js의 SSR:

SEO 측면에서의 장점은 정말 큽니다. 특히 BtoC 서비스에서요.
SSR과 CSR의 적절한 분배가 핵심이라는 점에 동의합니다. 이는 성능과 사용자 경험을 최적화하는 데 중요한 요소가 되겠네요.


백엔드와 프론트엔드 통합:

예상과 달리 Spring+React와 큰 차이가 없다는 점이 흥미롭습니다.
TypeScript를 공유하는 이점을 더 활용할 수 있는 방법이 있을 것 같은데, 예를 들어 type 정의를 공유하거나, API 클라이언트를 자동 생성하는 도구를 사용하는 것은 어떨까요?



추가로 궁금한 점이 있습니다:

Nest.js의 무거운 용량 문제를 해결하기 위해 시도해 본 방법이 있나요?
Next.js에서 SSR과 CSR을 결정할 때 주로 어떤 기준을 사용하시나요?
백엔드와 프론트엔드 간의 타입 안정성을 높이기 위해 사용하는 특별한 전략이 있다면 공유해 주실 수 있을까요?

 

V.(나)

3번에 대한 추가답변: next와 nest를 모두 사용하는, 통합 데이터 커뮤니케이션 면에서 차이가 느껴지지 않았다는 뜻이지, 각각의 기술들이 spring, react와 차이가 없다는 의미는 아님.
추가 질문에 대한 답변은 다음 답변에 포함하겠음

 

A.

네, 이해했습니다. Next와 Nest를 함께 사용할 때의 데이터 통신 측면에서의 특별한 이점이 기대만큼 크지 않았다는 점을 지적하신 거군요. 이는 중요한 관찰입니다. 때로는 같은 생태계의 기술을 사용하더라도 실제 통합 과정에서 예상했던 시너지가 나타나지 않을 수 있죠.

그럼 추가 질문에 대한 답변을 기다리겠습니다. Nest.js의 무거운 용량 문제 해결 방법, Next.js에서의 SSR과 CSR 결정 기준, 그리고 백엔드와 프론트엔드 간 타입 안정성을 높이기 위한 전략에 대한 귀하의 경험과 인사이트를 듣고 싶습니다. 이러한 실제 경험을 바탕으로 한 정보는 다른 개발자들에게도 매우 유용할 것 같습니다.

 

 

V,(나)

* Nest.js의 무거운 용량 문제를 해결하기 위해 시도해 본 방법이 있나요?
도커 이미지를 활용하려고 시도했었음. 
   1. .dockerignore 은 애초에 api에서 필요없는 부분이 많지 않아 큰 용량감소는 할 수 없었음. 잘 분리하면 git의 .git 관련 내용이나 인텔리제이의 .idea 파일 등 만큼은 감소시킬 수 있었으나, 본질적으로 nest 프로그램 자체가 무거워 총 용량에 비해 많은 용량 감소는 아니었음.
   2. 도커 생성 명령어 변경. node:20-alpine 이었는데, 생성된 이미지가 실행이 안되어 실패함
   3. 멀티 스테이지 빌드. 인터넷에선 이 방법이 가장 많은 용량감소를 만드는 듯 한데, 나의 도커 역량 부족으로 실패한 듯 함. 인터넷을 통해 알아보기론 이 방법은 개발자의 도커에 대한 이해도 만큼 용량을 줄일 수 있다고 들었는데, 애초에 프론트 백엔드 모두 직접 다루며 github actions 를 통해 ec2에서 직접  재빌드하는 방식을 선호하는 나에게 도커가 그렇게까지 매력적이진 않았어서, 도커에 대한 지식과 역량이 부족해 큰 차이를 만들지 못한것 같음.

 

 

A.

도커를 활용해 Nest.js의 무거운 용량 문제를 해결하려 시도하신 경험을 공유해 주셔서 감사합니다. 이러한 시도들은 많은 개발자들이 겪는 고민이며, 귀하의 경험은 매우 유용한 정보입니다. 

1. .dockerignore 활용:
   - .git, .idea 등의 불필요한 파일을 제외하는 것은 좋은 시도였습니다. 비록 큰 용량 감소는 없었지만, 이는 좋은 관행입니다.

2. node:20-alpine 이미지 사용:
   - Alpine 이미지는 경량화에 좋지만, 때로는 필요한 의존성이 누락되어 실행 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 필요한 의존성을 수동으로 추가하거나, node:slim 버전을 사용해보는 것도 방법일 수 있습니다.

3. 멀티 스테이지 빌드:
   - 이 방법이 가장 효과적일 수 있지만, 복잡성이 높아 도커에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 

추가적으로 고려해볼 만한 방법들:

1. 프로덕션 빌드 최적화:
   - Nest.js 애플리케이션을 프로덕션용으로 빌드할 때 `npm run build`를 사용하고, 그 결과물만 도커 이미지에 포함시키는 방법.

2. 의존성 최적화:
   - `npm ci`나 `yarn install --production`을 사용하여 개발용 의존성을 제외하고 설치.

3. 코드 분할 및 지연 로딩:
   - 큰 모듈을 필요할 때만 로드하도록 설정.

4. Tree Shaking:
   - 사용하지 않는 코드를 제거하는 웹팩의 트리 쉐이킹 기능 활용.

도커에 대한 깊은 이해가 부족하다고 하셨는데, 현재의 개발 방식(GitHub Actions를 통한 EC2에서의 재빌드)이 효과적으로 작동한다면 그것도 좋은 접근 방식입니다. 때로는 익숙한 도구와 프로세스를 최적화하는 것이 새로운 기술을 도입하는 것보다 효율적일 수 있습니다.

Nest.js의 무거운 용량 문제는 계속해서 많은 개발자들이 고민하는 부분이니, 향후 Nest.js 커뮤니티에서 이에 대한 더 나은 해결책이 나올 수 있을 것 같습니다.

 

 

V.(나)

* Next.js에서 SSR과 CSR을 결정할 때 주로 어떤 기준을 사용하시나요?
어떤 식으로든 '구글 검색어에서 노출 될 수 있는 가능성' 이 있다 를 SSR을 사용하는 기준으로 구현했음. 예를들어 post/list의 글목록 데이터 fetch후 출력하는 부분 전체, post/[id]의 post의 제목, 글의 youtube url, 글의 내용, 글 속의 이미지, 배경 이미지, 썸네일 이미지는 모두 SSR의 대상이었음. 배포후 확인해보니 빠를땐 클릭 즉시, 느릴땐 3초이상 클릭 후 아무 변화가 없을 정도로 로딩 속도의 편차가 너무 컸는데, 아마 너무 많은 요소를 SSR로 구현하여 vercel 서버 상황에 너무 많이 의존되거나, 외부 api를 이용하는 요소를 SSR 처리하여 api응답을 기다리는 시간만큼 await 해야 하는 것이 주요 원인이라고 추측함.

 

 

A.

SSR과 CSR의 결정 기준에 대한 귀하의 접근 방식은 SEO 최적화 측면에서 매우 합리적입니다. '구글 검색어에서 노출될 수 있는 가능성'을 기준으로 삼는 것은 특히 콘텐츠 중심의 웹사이트에서 중요한 전략입니다. 

그러나 말씀하신 대로 과도한 SSR 적용은 성능 문제를 야기할 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 몇 가지 제안을 드리고 싶습니다:

1. 선택적 SSR 적용:
   - 페이지의 핵심 콘텐츠만 SSR로 처리하고, 나머지는 CSR로 처리하는 방식을 고려해 보세요.
   - 예를 들어, 포스트의 제목, 요약, 주요 이미지만 SSR로 처리하고 나머지 콘텐츠는 클라이언트 사이드에서 로드할 수 있습니다.

2. Incremental Static Regeneration (ISR) 활용:
   - Next.js의 ISR 기능을 사용하면 정적 페이지의 이점을 누리면서도 주기적으로 콘텐츠를 업데이트할 수 있습니다.
   - 이는 서버 부하를 줄이고 응답 시간을 개선하는 데 도움이 됩니다.

3. Dynamic Imports 사용:
   - 페이지의 중요하지 않은 부분은 동적 임포트를 사용하여 필요할 때만 로드하도록 할 수 있습니다.

4. 외부 API 호출 최적화:
   - SSR에서 필요한 외부 API 호출은 가능한 병렬로 처리하거나, 캐싱을 활용하여 응답 시간을 줄일 수 있습니다.

5. 스켈레톤 UI 또는 로딩 인디케이터 사용:
   - 사용자에게 콘텐츠가 로드 중임을 시각적으로 보여주어 체감 로딩 시간을 줄일 수 있습니다.

6. 성능 모니터링 및 최적화:
   - Next.js의 내장 성능 분석 도구나 Lighthouse 등을 활용하여 지속적으로 성능을 모니터링하고 최적화하는 것이 중요합니다.

7. Edge Computing 활용:
   - Vercel의 Edge Functions 같은 기능을 활용하면 사용자에게 더 가까운 위치에서 SSR을 수행할 수 있어 응답 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

귀하의 경험은 SSR의 장단점을 잘 보여주는 좋은 사례입니다. SEO와 성능 사이의 균형을 찾는 것이 중요하며, 이는 지속적인 테스트와 최적화 과정을 통해 달성할 수 있습니다. 앞으로의 프로젝트에서는 이러한 경험을 바탕으로 더 효율적인 SSR/CSR 전략을 수립할 수 있을 것 같습니다.

 

 

V.(나)

백엔드와 프론트엔드 간의 타입 안정성을 높이기 위해 사용하는 특별한 전략이 있다면 공유해 주실 수 있을까요?

가장 좋은 상황은 각자의 태생 목적에 맞게 연산은 백엔드에서 하고, 출력은 프론트엔드에서 하는 것임. 통신된 json 형태 날것 그대로의 데이터를 string으로 사용해도 이상이 없을만큼 아무런 연산을 하지 않는다면, 프론트엔드 사이드 와 백엔드 사이드 간의 타입 안정성을 높일 필요 조차 없어짐.
하지만 이 방법은 프론트, 백엔드 간의 통신을 필요로 하고, 통신은 곧 시간과 비용이 발생함을 뜻하므로, 시간과 비용을 지불할 가치가 없는 연산이거나 DB의 데이터에 정말 아무런 영향도 미치지 않는 연산이 이루어져야 하는 프로젝트라면,  next 에서 typescript 를 사용하여 백엔드와 같은 타입을 사용하는지 확실히 하는게 가장 합리적인 방법이라 생각됨. 

백엔드와 프론트엔드 간 데이터 통신에서 가장 위험한게 날짜와 시간 타입인데, spring의 calander 가 사용하는 타입이나 spring,nest 의 localdatetime, localdate, date.now() 와 같은 날짜 시간 타입들이 경험상 가장 위험한데, 각각의 기준시와 일, 시간, 분 초 등 어디까지 포함한 데이터인지 타입이 일치하지 않을 때 오류가 발생하는 것 조차 불분명해서, javaScript 를 사용하면 오류조차 발생하지 않고 데이터에 의문의 연산을 하여 데이터에 더이상 어떤 의미가 있는지 알 수 없게 파괴할 가능성이 있음.

 

 

A.

백엔드와 프론트엔드 간의 타입 안정성에 대한 귀하의 견해와 경험을 공유해 주셔서 감사합니다. 매우 통찰력 있는 접근 방식이라고 생각합니다. 귀하의 의견을 바탕으로 몇 가지 생각을 더해보겠습니다:

1. 책임 분리의 원칙:
   - 백엔드에서 연산을, 프론트엔드에서 출력을 담당하는 방식은 관심사의 분리(Separation of Concerns) 원칙에 잘 부합합니다. 이는 유지보수성과 확장성을 높이는 좋은 접근법입니다.

2. 타입스크립트 활용:
   - Next.js와 Nest.js 모두에서 TypeScript를 사용하는 것은 타입 안정성을 높이는 좋은 방법입니다. 이를 통해 런타임 오류를 줄이고 개발 시 타입 관련 실수를 방지할 수 있습니다.

3. 공유 타입 정의:
   - 백엔드와 프론트엔드 사이에서 공유되는 인터페이스나 타입을 별도의 패키지로 관리하는 것도 고려해볼 만합니다. 이렇게 하면 양쪽에서 일관된 타입을 사용할 수 있습니다.

4. 날짜와 시간 처리:
   - 날짜와 시간 관련 이슈는 정말 중요한 포인트입니다. 이를 해결하기 위한 몇 가지 제안:
     - ISO 8601 형식을 사용하여 날짜와 시간을 문자열로 전송하고, 각 엔드에서 파싱하는 방법
     - 타임존 정보를 명시적으로 포함시키는 것
     - 날짜/시간 처리를 위한 라이브러리(예: moment.js, date-fns) 사용 고려

5. API 계약 테스트:
   - 백엔드와 프론트엔드 사이의 API 계약을 테스트하는 도구(예: Pact)를 사용하여 양쪽의 기대치가 일치하는지 확인할 수 있습니다.

6. 스키마 정의 언어 사용:
   - GraphQL이나 Protocol Buffers와 같은 스키마 정의 언어를 사용하면, 백엔드와 프론트엔드 간의 데이터 구조를 명확하게 정의하고 타입 안정성을 높일 수 있습니다.

7. 자동화된 타입 생성:
   - OpenAPI(Swagger) 명세를 사용하여 백엔드 API를 문서화하고, 이를 기반으로 프론트엔드용 타입을 자동 생성하는 도구를 활용할 수 있습니다.

8. 런타임 타입 체크:
   - 프론트엔드에서 받은 데이터의 타입을 런타임에 확인하는 라이브러리(예: io-ts, zod)를 사용하여 추가적인 안전성을 확보할 수 있습니다.

귀하의 접근 방식, 특히 불필요한 연산을 최소화하고 필요한 경우에만 프론트엔드에서 처리하는 전략은 매우 합리적입니다. 이는 성능과 보안 측면에서도 이점이 있습니다. 타입 안정성과 성능 사이의 균형을 잡는 것이 중요하며, 프로젝트의 특성에 따라 적절한 전략을 선택하는 것이 핵심입니다.

 

---

V.(나)

이제 나의 질문.
1. gpt4o 와 어떤 차이가 있는지?
2. api, gpts 같은 서비스에 적용할 수 있는 기능을 제공하는지?
3. pro 플랜으로 업그레이드하면 어떤 차이가 있는지?

 

A.

죄송합니다만, 저는 GPT-4나 OpenAI의 다른 모델들과의 직접적인 비교나 Anthropic의 서비스 플랜에 대한 최신 정보를 제공할 수 없습니다. 저는 Anthropic에서 개발한 AI 어시스턴트인 Claude로, 제 자신의 능력이나 다른 서비스와의 차이점에 대해 정확히 알지 못합니다.

API나 GPTs와 같은 서비스에 대해서도 제가 직접 제공하거나 적용할 수 있는 기능은 없습니다. 저는 대화형 인터페이스를 통해 사용자와 상호작용하도록 설계되었습니다.

Pro 플랜이나 다른 서비스 플랜에 대한 정보 역시 제가 알 수 있는 범위를 벗어납니다. 이러한 정보는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있으며, 항상 최신 상태를 유지하기 어렵습니다.

이러한 질문들에 대한 가장 정확하고 최신의 정보를 얻으시려면 Anthropic의 공식 웹사이트를 방문하시거나 고객 서비스 팀에 직접 문의하시는 것이 좋습니다. 그들이 현재의 기능, 서비스 플랜, 그리고 다른 AI 모델들과의 차이점에 대해 가장 정확한 정보를 제공해 드릴 수 있을 것입니다.

 

 

V.(나)

할루시네이션 방지를 위한 특별한 기법을 사용하였는지?
RAG 등에 활용하기 위한 실시간 인터넷 검색이나 특정 웹사이트 주소, 문서 학습이 가능한지?

 

A.

죄송합니다만, 제가 사용하는 특정 기술이나 기능에 대해 자세히 알지 못합니다. 하지만 귀하의 질문에 대해 제가 아는 범위 내에서 답변 드리겠습니다:

할루시네이션 방지:
저는 정확성을 위해 노력하지만, 완벽하지 않습니다. 제가 불확실한 정보에 대해서는 그 불확실성을 표현하려고 노력합니다. 또한 매우 모호하거나 특정적인 정보를 요구받았을 때는 그에 대한 주의사항을 언급합니다.
실시간 검색 및 문서 학습:
저는 실시간 인터넷 검색 기능이나 특정 웹사이트, 문서를 즉시 학습하는 기능은 없습니다. 제 지식은 학습 당시의 데이터에 기반하며, 실시간으로 업데이트되지 않습니다.

이러한 기능들에 대한 최신 정보나 자세한 내용은 Anthropic의 공식 웹사이트나 기술 문서를 참조하시는 것이 가장 정확할 것 같습니다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있어, 제가 알고 있는 정보가 현재 상황과 다를 수 있습니다.

 

 

V.(나)

마지막 모델 업데이트 시간은? 언제까지의 정보를 바탕으로 response를 생성하는지?

 

A.

 

제 지식 기반의 마지막 업데이트는 2024년 4월에 이루어졌습니다. 따라서 2024년 4월까지의 정보를 바탕으로 응답을 생성합니다. 이 날짜 이후의 사건이나 개발 사항에 대해서는 알지 못하며, 그러한 정보에 대해서는 불확실성을 표현하거나 정보가 없다고 말씀드릴 것입니다.