이 글은 C++ 모듈의 진행 상황을 비관적으로 평가합니다. 저자는 여러 기존 오픈소스 코드베이스에서 C++ 모듈이 5배(가능하면 10배)의 컴파일 시간 단축을 보여주지 못한다면 폐기해야 한다고 주장합니다. 이 글은 컴파일러와 빌드 시스템 간의 긴밀한 통합이 주요 장애물임을 지적하며 어려운 개발 과정을 강조합니다. 저자는 상대적으로 드문 문제인 매크로 누수를 해결하는 대신 컴파일 속도 향상에 초점을 맞춰야 한다고 강조합니다. 또한 구현의 어려움을 과소평가했던 점을 지적하며 표준화 과정을 되돌아봅니다. 마지막으로 저자는 대안으로 `import std`를 제안하지만, 그 개선 가능성은 제한적이라고 인정합니다.
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GitHub CEO가 최근 발표한 블로그 게시물은 개발자들이 AI를 받아들여야 하며 그렇지 않으면 직업을 잃을 것이라고 주장하고 있습니다. 그러나 이 게시물에는 논리적 오류와 과장된 데이터가 가득합니다. 저자는 소련 시대의 데이터 조작에 비유하여 이 연구의 표본 크기가 매우 작고 대표성이 없으며 결론이 신뢰할 수 없다는 점을 지적합니다. 이 "연구"는 AI가 개발자의 시간을 절약하는 것이 아니라 야망을 높인다는 주장을 하고 있지만, 이는 AI 도구가 일반적으로 홍보하는 효율성 향상이라는 주장과 모순되며, 그 신뢰성과 동기에 의문을 제기합니다.
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저자는 취미로 간소화된 C++ 표준 라이브러리를 작성하여 Hacker News와 Reddit에 공유했습니다. 이 게시물은 라이브러리의 완전성이 아니라 명명 및 설계 철학에 대한 논의를 불러일으켰습니다. 저자는 의도적으로 라이브러리 설계를 단순화하여 모든 유형이 '잘 동작하는' 것을 요구함으로써 복잡한 예외 처리를 피했습니다. 이렇게 하면 라이브러리의 복잡성이 크게 줄어들지만 적용 범위도 제한됩니다. 게시물에서는 문자열 분할 및 반복자 구현에 대해서도 논의하고 Python과 C++의 차이점을 비교합니다. 최종적으로 저자는 문자열, 정규 표현식, 기본 컨테이너 기능을 놀라울 정도로 빠른 컴파일 시간으로 완성했습니다.
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C++ 표준 라이브러리(STL)의 끔찍한 컴파일 시간과 가독성에 지친 한 오픈소스 개발자가 처음부터 대체 라이브러리를 만들기로 했습니다. 바로 Pystd입니다. Python 표준 라이브러리를 참고하여 파일 처리, 문자열 조작, UTF-8 검증, 해시 맵, 벡터, 정렬 등을 단계적으로 구현했습니다. 결과는? STL 버전과 비교해도 손색없는 기능을 갖춘 애플리케이션을 1000줄 이하의 코드로 만들었습니다. Pystd는 컴파일 속도와 실행 파일 크기가 크게 향상되었습니다. 고유한 버전 관리 방식(예: pystd2025) 덕분에 완벽한 ABI 안정성을 확보하여 향후 업데이트와 유지 관리가 용이해졌습니다.
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