안녕하세요, 이상혁입니다

AI 서비스를 사용하면서 실시간으로 답변이 생성되는 UX를 경험하게 되었고, 이를 구현하는 Stream 개념에 관심을 갖게 되었습니다. Stream은 거대한 데이터를 작은 청크로 쪼개어 연속적으로 전달하는 방식으로, 메모리 효율화와 응답 시간 단축의 이점을 제공합니다. Next.js 프로젝트에서 ReadableStream과 Fetch API를 활용해 직접 스트리밍 UI를 구현하고, 상태 업데이트 최적화와 불완전한 JSON 처리 같은 실무에서 고려해야 할 사항들을 정리했습니다.

구버전 브라우저에서 PDF 뷰어 문제가 계속 발생해서 S3 + Lambda를 활용해 PDF를 이미지로 자동 변환하는 서버사이드 솔루션으로 근본적으로 해결했고, 프론트엔드 개발자도 백엔드/인프라까지 알아야 진짜 문제 해결이 가능하다는 걸 깨달았다는 이야기

2년간 방치했던 Velog 기술 블로그에 대한 반성과 팀원의 옵시디언 블로그 배포 모습을 보고 자극받아 개인 블로그를 만들기로 결심했습니다. Jekyll 대신 React 기반의 Gatsby와 gatsby-starter-blog 템플릿을 활용하고 Netlify로 무료 호스팅하여 하루 만에 기본 블로그를 배포했습니다. 특히 Cursor AI를 활용해 GraphQL을 따로 학습하지 않고도 페이지네이션, 태그 필터링, 다크모드 등의 부가 기능들을 쉽게 구현할 수 있어서 AI의 개발 보조 능력에 크게 감명받았습니다.

무한 스크롤은 사용자가 페이지를 내릴 때마다 자동으로 데이터를 추가로 불러와 보여주는 UX 방식이다.Intersection Observer와 React Query의 useInfiniteQuery 훅을 활용하면 효율적으로 무한 스크롤을 구현할 수 있다. 핵심은 관찰 대상이 뷰포트에 들어오면 다음 페이지 데이터를 불러오고, 마지막 데이터까지 자연스럽게 이어주는 것이다.

React에서 데이터 패칭과 상태 관리는 복잡해질 수 있는데, React Query를 사용하면 데이터 패칭, 캐싱, 동기화, 뮤테이션 등을 간편하게 처리할 수 있다. useQuery와 useMutation 훅을 활용하면 로딩, 에러, 최신 데이터 반영 등 다양한 요구사항을 쉽게 구현할 수 있으며, invalidateQueries, Optimistic Updates 등 고급 기능도 지원한다. 적절한 옵션 설정과 쿼리 키 관리로 효율적인 데이터 최신화와 캐싱이 가능해진다.