2026년 4월을 회고한다.

DuckDuckGo HTML 파싱으로 API 키 없이 LLM에 실시간 웹 검색 결과를 RAG 컨텍스트로 주입하는 방법을 정리했다

LLMLingua-2 같은 압축 모델이 없는 환경에서도 문장 중요도 기반 추출요약으로 목표 토큰 수를 맞추는 폴백을 만들었다

도메인 분류→소스 선택→SQL 생성 3단계로 자연어 질문을 실행 가능한 SQL로 변환하는 파이프라인을 만들었다

LLM이 생성한 SQL에서 DML·멀티스테이트먼트·LIMIT 누락을 실행 전에 잡는 정적 검증 레이어를 구현했다

json.loads 직접 파싱부터 코드블록 추출, 중괄호 추적, 재프롬프트까지 4단계 폴백으로 LLM 응답 JSON 파싱 실패율을 낮췄다

공급자 API를 직접 질의해 가용 모델을 실시간으로 발견하고 능력 기준으로 tier를 분류해 요청 특성에 맞는 모델로 자동 라우팅했다

LLM 공급자 장애를 CLOSED·OPEN·HALF_OPEN 상태 머신으로 감지하고 다음 공급자로 자동 전환하는 서킷브레이커를 구현했다

Ollama와 CLI 기반 로컬 LLM을 게이트웨이 뒤에 붙여 인터넷 없이도 같은 API로 추론하는 구조를 만들었다

LLM 무료 API 키를 풀로 관리하고 실패 시 쿨다운을 줘서 여러 키를 돌아가며 한도를 분산하는 방법을 구현했다

2026년 3월을 회고한다.

Gemini·Groq·Cerebras를 OpenAI 호환 /v1/chat/completions 하나로 묶고 Clean Architecture로 공급자를 교체 가능하게 만들었다

PyGithub로 크롤 결과를 커밋으로 남기고, Colab 세션이 꺼져도 이어서 실행하는 방법을 정리했다

libtorrent로 마그넷 링크를 내려받고, 해시로 검증한 뒤 최종 폴더로 옮기는 흐름을 만들어보자

Colab에 cloudflared quick-tunnel을 열고 Python HTTP 서버로 Drive 파일을 로컬 PC에 직접 내려받아보자

Colab에 yt-dlp를 설치하고 영상 플랫폼 URL 하나로 최고 화질 mp4를 Drive에 저장해보자

Colab에 Drive를 마운트하고 웹 파일을 청크 스트림으로 내려받아 Drive에 저장해보자

Chrome 퍼포먼스 로그로 브라우저가 실제 요청한 video URL을 캡처해 HLS 스트림까지 받아보자

Driver 클래스로 페이지를 열고 video 태그에서 URL을 뽑아 청크 다운로드까지 해보자

2026년 2월을 회고한다.