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GPT-4o의 Structured Outputs 기능을 도입하면서 JSON 파싱 실패율을 거의 0%로 만들 수 있었다. Function calling보다 훨씬 안정적인 스키마 검증이 가능했다.

Go 1.18부터 도입된 제네릭을 프로덕션 코드에 적용해봤다. 반복적인 타입 어설션을 제거하고 API 응답 핸들러의 타입 안정성을 확보할 수 있었다.

Flutter 3.24로 업데이트하면서 iOS 빌드 시간이 크게 개선되었다. Xcode 15.4와의 호환성 개선과 새로운 컴파일러 최적화가 주요 원인이었다.

사내 챗봇 서비스에 GPT-4 API를 통합하면서 응답 품질이 들쑥날쑥했던 문제를 프롬프트 구조화로 해결했다. Few-shot 예시와 역할 지정, 출력 형식 제약을 통해 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.

Go 1.21에서 추가된 context.WithoutCancel을 실무에 적용하면서 겪은 사례를 정리했다. 부모 컨텍스트가 취소되어도 특정 작업은 계속 실행해야 하는 상황에서 유용했다.

FastAPI 프로젝트에서 asyncpg를 사용하면서 커넥션 풀 고갈 문제를 겪었다. 동시 요청이 많아지면서 'too many connections' 에러가 발생했고, 적절한 풀 사이징과 라이프사이클 관리로 해결했다.

GPT-4o의 JSON mode를 사용하던 중 간헐적으로 발생하는 파싱 에러 때문에 골치를 앓았다. OpenAI가 8월에 공개한 Structured Outputs 기능을 도입해 문제를 해결한 과정을 기록한다.

사내 AI 챗봇 프로젝트를 진행하면서 GPT-4 API 응답 품질을 높이기 위한 프롬프트 엔지니어링 기법을 정리했다. Few-shot learning과 구조화된 출력 형식을 적용하여 응답 일관성을 크게 개선할 수 있었다.

React 19 Beta가 공개되면서 새로운 use 훅과 Server Actions가 소개되었다. Next.js 14에서 이미 사용 가능한 Server Actions를 React 차원에서 지원하게 되면서 폼 처리 패턴이 크게 달라질 전망이다.

프로젝트에서 복잡한 제네릭 타입을 다루면서 TypeScript 5.5의 개선된 infer 키워드를 활용하게 되었다. 특히 API 응답 타입을 자동으로 추출하는 유틸리티 타입을 만들면서 실용성을 체감했다.