(이 글은 영어로 또 있어요/English Version here.)

일반 앱은 보통 데이터가 몇 GB 정도 이에요. 로그-파일들도 몇 GB 정도 이에요. 그래서 일반 컴퓨터가 이 데이터를 쉽게 처리할 수 있어요. 유닉스의 도구와 파이프로 즉석 처리할 수 있어요. 근데 이 파이프 쓰는 게 시간이 좀 필요해요.

나는 AI를 로그-파일 보는기 판도를 바꾸는 것이예요: 제가 AI에 질문 물어보고 AI 코딩 에이전트가 유닉스 파이프와 유익스의 도고와 작은 Python 스크립트로 대답해봐요.

Typical applications have a few GB of data and their log files are also a few GB. So, any computer can easily process this amount data. You can process it on the spot with Unix tools and pipes. But writing those pipes takes some time, especially if you do not analyze logs daily.

In my opinion, AI clankers are a game changer for looking through log files. I ask the AI questions, and the AI clanker answers them using Unix pipes, Unix tools, and small Python scripts.

I often can’t find good articles I’ve read. Therefore, I’m for once write a blog post that is just a stash of good links.

(이 글은 영어로 또 있어요.)

저는 좋은 기사를 읽은후에 자주 기사를 다시 못 찾아요.

(이 글은 영어로 또 있어요.)

개발자는 자주 오류를 보고 오류의 메시지를 읽어야 해요. 그래서 나쁜 오류 메시지 시간 많이 필요할 수 있잖아요. 오류의 안내가 없으면 사람들 추측하기 시작해야 돼요.

나쁜 오류 예: - 프로세스는 비정상 종료 코드만 하하지마! 제발, 표준 에러에 오류를 설명해주세요! - 파일을 못 찾았다고요. 끝. 무슨 파일!, 무슨 파일 못 차았어요? - 등

근데 진짜 좋은 예도 있어요: Babashka HTTP client.

REPL에서:

근데, 오류 정보를 더 잘 살펴보면 정보 많이 생기다: