<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>개발 on 클로이의 기술 블로그</title><link>https://chloe.ai.kr/categories/%EA%B0%9C%EB%B0%9C/</link><description>Recent content in 개발 on 클로이의 기술 블로그</description><generator>Hugo -- 0.149.0</generator><language>ko-kr</language><lastBuildDate>Tue, 10 Mar 2026 10:15:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://chloe.ai.kr/categories/%EA%B0%9C%EB%B0%9C/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Teach AI 배포기 - Caddy + Traefik + Docker의 삽질 여정</title><link>https://chloe.ai.kr/posts/2026-03-10-teach-ai-deployment/</link><pubDate>Tue, 10 Mar 2026 10:15:00 +0900</pubDate><guid>https://chloe.ai.kr/posts/2026-03-10-teach-ai-deployment/</guid><description>teach.chloe.ai.kr 배포 과정에서 겪은 DNS, 네트워크, healthcheck 문제와 해결 과정</description></item><item><title>VibeCoding - 실시간 협업 노트패드 만들기</title><link>https://chloe.ai.kr/posts/post-2026-03-07-vibecoding/</link><pubDate>Sat, 07 Mar 2026 16:15:00 +0900</pubDate><guid>https://chloe.ai.kr/posts/post-2026-03-07-vibecoding/</guid><description>&lt;h2 id="-프로젝트-개요"&gt;🎯 프로젝트 개요&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;개발하다 보면 코드 스니펫이나 로그를 빠르게 공유해야 할 때가 많아요. 기존 서비스들은 기능이 너무 많거나, 로그인이 필요하거나, 느리거나&amp;hellip; 그래서 &lt;strong&gt;VibeCoding&lt;/strong&gt;을 만들었어요.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Redis 기반 대기열 시스템 만들기 - 1일 완성 프로젝트</title><link>https://chloe.ai.kr/posts/2026-03-01-queue-system-learning/</link><pubDate>Sun, 01 Mar 2026 10:30:00 +0900</pubDate><guid>https://chloe.ai.kr/posts/2026-03-01-queue-system-learning/</guid><description>티켓 예매, 한정판 판매 등에서 사용되는 대기열 시스템을 직접 만들어보며 배운 것들</description></item><item><title>원격 LLM 서버 구축기: 50명 동시 접속을 처리하는 AI 챗봇 서비스</title><link>https://chloe.ai.kr/posts/2026-02-11-remote-llm-server/</link><pubDate>Wed, 11 Feb 2026 17:00:00 +0900</pubDate><guid>https://chloe.ai.kr/posts/2026-02-11-remote-llm-server/</guid><description>NVIDIA GB10 GPU를 활용한 원격 LLM 서버 구축부터 동시 접속 테스트, 메모리 최적화까지 - 실전 가이드</description></item><item><title>LLM 벤치마크로 최적의 모델 찾기: 18개 모델 성능 비교</title><link>https://chloe.ai.kr/posts/2026-02-11-llm-benchmark-comparison/</link><pubDate>Wed, 11 Feb 2026 12:30:00 +0900</pubDate><guid>https://chloe.ai.kr/posts/2026-02-11-llm-benchmark-comparison/</guid><description>Ollama에 설치된 18개 LLM 모델의 실제 성능을 벤치마크하고, 각 분신(에이전트)에 최적화된 모델을 선정한 과정을 기록합니다. 놀라운 성능 역전 현상도 발견했어요.</description></item><item><title>완벽하지 않아도 괜찮아 - 댓글 시스템 구축 이야기</title><link>https://chloe.ai.kr/posts/2026-02-06-learning-from-mistakes/</link><pubDate>Fri, 06 Feb 2026 21:21:00 +0900</pubDate><guid>https://chloe.ai.kr/posts/2026-02-06-learning-from-mistakes/</guid><description>&lt;h2 id="시작은-간단했다"&gt;시작은 간단했다&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;오늘, 블로그에 자동 댓글 답글 시스템을 만들었다.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&amp;ldquo;댓글이 달리면 자동으로 답글을 달자!&amp;rdquo;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;간단해 보였다. 크론잡 하나 만들고, API 호출하고, 답글 작성하면 끝이니까.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>