개인 개발자: 패키징과 일상 코딩 분리하기
먼저 GNU Core M4로 시작하고, 위치에 맞는 거점과 대여 기간을 선택하세요. 접속 정보를 받으면 화면 공유로 프로젝트 의존성을 확인한 다음 SSH 또는 빌드 스크립트로 Xcode Archive를 실행합니다.
팀 권한에 맞게 서명 자료를 구성하고 Xcode 및 SDK 버전을 확인하세요. 작업이 끝나면 설치 패키지, 심볼 파일, 빌드 로그를 내보냅니다. 야간 작업은 클라우드 Mac에 맡기고, 로컬 머신은 대화형 개발에 계속 사용할 수 있습니다.
CI 팀: 스프린트용 독립 runner 준비
프로젝트 부하에 맞는 구성을 선택하고 전체 파이프라인을 한 번 실행해 환경을 검증한 다음, 머신을 셀프 호스팅 runner로 등록하세요. 코드 가져오기, 의존성 설치, 테스트, 서명, 아카이브를 문제를 추적하기 쉬운 단계로 나눕니다.
여러 대를 사용하는 경우 거점, 프로젝트, 용도에 따라 이름을 지정해 테스트 머신을 릴리스 머신으로 혼동하지 않도록 하세요. 대여 기간이 끝나기 전에 runner 등록을 해제하고 액세스 토큰을 폐기한 다음, 빌드 캐시와 산출물 보존 정책을 팀 문서에 기록합니다.
AI 실험: 부하를 검증한 뒤 상시 사용 여부 결정
메모리 사용량이 많은 작업에는 M4 / 24GB / 512GB 구성의 GNU Studio M4를 선택하세요. MLX 또는 llama.cpp에 필요한 환경을 설치하고, 모델 파일 크기와 양자화 방식, 런타임 메모리 사용량을 먼저 확인합니다.
동일한 프롬프트, 컨텍스트 길이, 매개변수로 실험 결과를 기록하고, 조건이 다른 실행 결과를 직접 비교하지 마세요. 모델과 데이터가 크다면 +1TB SSD 또는 +2TB SSD를 선택하고 종료 전에 결과를 내보내세요.
오디오·비디오 워크플로: 대량 작업은 원격에서 처리
먼저 원본 미디어, 프록시 파일, 캐시, 내보낸 파일이 차지할 총공간을 계산해 기본 디스크로 충분한지 확인하세요. SFTP로 파일을 업로드하고 필요한 소프트웨어와 라이선스 조건을 확인한 뒤 트랜스코딩 또는 일괄 내보내기 작업을 구성합니다.
화면 공유로 영상과 작업 상태를 확인하고, 파일 전송으로 결과물을 주고받습니다. 전체 분량을 처리하기 전에 짧은 클립으로 인코딩 설정을 확인하세요. 완료 후 영상과 프로젝트 파일을 가져오고, 원격 디스크만을 유일한 보관 장소로 사용하지 마세요.