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공공데이터 응답이 후보 데이터 팩, 공개 릴리스, 설치 확인, 상태 관찰, 제품 표시를 거치는 여섯 단계 다이어그램

Datapan에서 공공데이터 응답을 릴리스하는 방법

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Datapan은 API 응답 파일을 후보 데이터 팩으로 만들고, Registry 공개, CLI 설치 확인, Health 관찰, Atlas 표시까지 단계별 근거를 따로 관리해요. 각 저장소가 어떤 사실을 확인하는지 설명합니다.
 단일 프로브 실패와 datapan-health가 요구하는 관찰 조건을 비교한 다이어그램

타임아웃 하나로 공급자 장애라고 부르지 않기로 했다

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헬스체크 알림 하나가 뜨자마자 '공급자 장애'라고 결론 내리는 게 왜 위험한지, datapan-health가 그 결론에 어떤 조건을 걸었는지를 판단의 순서대로 적는다.
 공개 기반층(gira, datapan-cli, datapan-registry) 위에 비공개 제품층(datapan, datapan-data)이 올라가는 구조 다이어그램

기반은 오픈소스로 열고, 제품은 나중에 올린다

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gira와 datapan-cli, datapan-registry는 공개돼 있고 datapan과 그 안의 데이터는 아직 비공개다. 이 배치가 우연이 아니라 결정이라는 것과, 오픈소스에 진 빚, 아직 정리 못한 라이선스 공백까지 함께 적는다.
 GitHub 조작과 Gira 작업 생명주기를 비교한 다이어그램

이슈를 닫는 것과 일을 끝내는 것은 다르다

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PR은 merge됐는데 라벨은 남아 있고, 이슈는 닫혔는데 근거는 흐릿하다. GitHub 작업 상태가 흩어지는 문제를 어떻게 판단했고, 왜 Gira라는 마무리 루프를 만들게 됐는지 그 순서를 따라간다.

pyjwt-rs: JWT 처리를 Rust로 옮기면 정말 빨라지는가

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Python JWT 라이브러리를 Rust로 다시 만들면서 세운 두 가설 — Rust가 유리한 경계가 있는가, vibe coding으로 시작한 코드도 반복 확인만으로 실제 성능까지 갈 수 있는가 — 을 benchmark로 따라간 기록.
 LLM agent research lineage from ReAct to AgentOS

LLM 이후, 이제는 Agent의 계보도를 그려야 한다

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ReAct에서 Tool Use, Memory, Planning, Multi-agent, Agent-Computer Interface를 거쳐 AgentOS까지 이어지는 기술적 서사를 정리한다.