Raspberry Pi 5 + EDATEC 10.1인치 LCD를 사용 중이다. 최근 Raspbian이 Trixie로 업데이트 되었는데 LCD 드라이버가 제대로 동작하지 않는 문제가 발생했다. 여러 방법을 시도해봤지만 해결되지 않아, 결국 이전 버전으로 롤백하게 됐다. 여기서는 그 과정과 방법을 정리해두었다.

 

1. Rasberry pi OS

Raspberry Pi Foundation에서 개발한 공식 Raspberry Pi용 OS으로 Debian 기반으로 만들어진 배포판

 

2. Raspberry Pi OS 이력

날짜
릴리스(기반)
핵심 변화
2012-07-18
Raspbian (Debian Wheezy)
첫 공식 Raspbian SD 이미지 공개, 기존 Debian Squeeze 이미지 대체. Raspberry Pi
2015-09-29
Raspbian Jessie (Debian 8)
데스크톱 기본 부팅, LibreOffice 포함 등. Raspberry Pi
2016-09-28
PIXEL 데스크톱 도입
새 테마/아이콘/스플래시(PI‑Improved Xwindows Environment, Lightweight). Raspberry Pi
2017-08-17
Raspbian Stretch (Debian 9)
Debian 9 기반으로 업데이트. Raspberry Pi
2019-06-25
Raspbian Buster (Debian 10)
Pi 4 지원, OpenGL 비디오 드라이버 기본. Raspberry Pi
2020-05-29
이름 변경 → Raspberry Pi OS
32‑bit 업데이트 + 64‑bit 베타 공개. Raspberry Pi
2021-11-08
Raspberry Pi OS Bullseye (Debian 11)
GTK3 전환, KMS 디스플레이, 새 카메라 스택(libcamera), mutter 채택. Raspberry Pi
2021-12-02
Raspberry Pi OS (Legacy, Buster)
호환성 유지를 위한 레거시 브랜치 제공. Raspberry Pi
2022-02-02
Raspberry Pi OS 64‑bit 공식
arm64 정식 이미지 공개. Raspberry Pi
2023-10-11
Raspberry Pi OS Bookworm (Debian 12)
Wayland(wayfire) 기본(Pi 4/5), PipeWire, NetworkManager, 최적화된 Firefox. Raspberry Pi
2024-10-28
Bookworm 대규모 업데이트
Wayland 컴포지터를 wayfire → labwc로 교체, 모든 모델에서 Wayland 기본화. Raspberry Pi
2025-10-02
Raspberry Pi OS Trixie (Debian 13)
새 테마/글꼴, Control Centre 통합 설정 앱, 데스크톱 메타 패키지 도입. Raspberry Pi
 
Bookworm

Trixie

 

3-1. Raspberry Pi OS Download

https://www.raspberrypi.com/software/operating-systems/

 

Raspberry Pi OS downloads – Raspberry Pi

Raspberry Pi OS (previously called Raspbian) is our official, supported operating system.

www.raspberrypi.com

 

3-2. Raspberry Pi OS 이전 버전 Download

Raspberry Pi OS 공식적으로 이전 릴리스들을 아카이브 형식으로 보관하여 Raspberry Pi Imager에서 바로 Writing이 불가하다.

위 링크에서 원하는 버전의 View archive를 누르면 아래와 같이 이전 버전을 다운로드 할 수 있다.

 

Index of /raspios_arm64/images

 

downloads.raspberrypi.com

 

*.img.xy를 다운로드

 

 

4. Raspberry Pi Imager 실행

 

장치 선택 - 사용할 디바이스 선택

 

운영체제 선택 - 사용자 정의 사용

 

위에서 다운로드 받은 파일 선택(*.img.xz 압축 풀 필요 없음)

 

저장소 선택 후 Writing

 

 

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1. STM32CubeIDE for VS Code

- Code editing

- Project build

- Automation

- Simplified debugging

라고 설명하고 있다.

 

메뉴얼이라고 만들어 놓은 pdf는 설치, 삭제만 달랑 적어놔서 사용하는데 한참 헤맴.

 

https://www.st.com/content/st_com/en/stm32-mcu-developer-zone/software-development-tools/stm32cubevscode.html?ecmp=tt46154_jk_enews_sep2025&mkt_tok=ODU2LVBWUC03MTUAAAGdhFroKMOR1L8tsWFmBRiNFi0kgX75HcMnbqwDFDSPF6ZGHcUp0aD_DYg1hF-SjG4HmClsm_l84rkyyzg_A120FUhrmTjauxAEWrPaajPs3JruPsg%EF%BB%BF

 

STM32Cube for VS Code - STMicroelectronics - STMicroelectronics

 

www.st.com

 

2. STM32CubeIDE vs STM32CubeIDE for VS Code

항목
STM32CubeIDE
STM32CubeIDE VS Code
무게감
무겁고 로딩 느림 (Eclipse 기반)
가볍고 빠름
설정 난이도
자동 설정 많음 → 초보자 친화
직접 설정 필요 → 숙련자 친화
빌드 시스템
Makefile 기반 (CubeMX 자동 생성)
CMake 기반 (자동화·CI에 유리)
디버깅
ST-LINK 완전 통합, 안정적
ST-LINK + Cortex-Debug로 가벼움
CubeMX 통합
IDE 내부에서 GUI 설정
CubeMX 따로 실행하거나 CLT 이용
확장성
제한적 (Eclipse 한계)
VS Code 확장 풍부, Git·Lint 등 연동 용이
대규모 프로젝트
안정적이지만 무거움
빠르지만 세팅 관리 중요
학습 곡선
낮음
중간 이상 (툴체인, CMake 이해 필요)

 

3. VSCode STM32CubeIDE 플러그인 설치

: VSC에서 Extension에서 STMCubeIDE 검색하여 install

: CubeCLT 설치 할 필요 없음. 필요한 파일은 위 통합팩에 다 들어있음.

 

4. STM32CubeMX에서 새 프로젝트 생성

VS Code에서 사용하는 여러 방법이 있겠지만 나는 아래 방법으로 하였다.

! CubeIDE에서 Toolchain 변경 안됨(하는 방법이 있긴 하나 억지로 건드려야 함)

! 결국 STM32CubeMX를 6.14.0 이후 버전을 설치(이후 버전 부터 Toolchain이 cmake 지원된다고 함)

! STM32CubeMX에서 새 프로젝트 생성

 

: STM32CubeMX

- MCU 선택

 

- Project Name, Location 입력, Toolchain → CMake 선택

 

- 기본 설정 & GENERATE CODE

 

: VS Code

- File - Open Folder... - 위에서 만든 폴더 오픈

 

- 하단 우측에 메시지가 뜨는데 'Bad CMake~'는 무시하고 아래의 'Would you like to configure discovered CMake project(s) as STM32Cube project(s)'는 Yes 클릭

 

- 하단의 Build 클릭

 

- Debug or Release 어느것으로 Build할껀지 선택 하여 Build

 

- 좌측 Run and Debug를 클릭해 STLink 확인(STLink를 연결한 상태)

 

- ST-Link Firmware 업그레이드

 

- 하단 우측에 'Successfully updated STLink Firmware' 메시지 확인

 

- STM32Cube:STLink GDB Server 클릭

 

- Build 성공 후, Debugger 연결이 안되서 STM32CubeProgrammer로 Download해 Build 확인 완료.

 

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기존 방법들의 단점:

  • SSH (PuTTY): 빠르지만 VI/NANO 같은 터미널 에디터만 사용 가능 → 불편함
  • 원격 제어 (VNC, XRDP): GUI 사용 가능하지만 느리고 딜레이 심함

 

VSCode + Remote-SSH 방식:

  • GUI 환경에서 편집 가능
  • 빠른 속도 (SSH 기반)
  • 파일/디렉터리 한눈에 확인
  • 무료 (Microsoft 개발)
 

VSCode 원격 접속 설정 방법

 

1. Raspberry pi : SSH 설정

: Preferences - Raspberry Pi Configuration

: Terminal 열어 ifconfig로 ip 확인

 

2. VSCode 다운로드 및 설치

https://code.visualstudio.com/

 
 

Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

Visual Studio Code redefines AI-powered coding with GitHub Copilot for building and debugging modern web and cloud applications. Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows.

code.visualstudio.com

 

3. VSCode Remote-SSH 플러그인 설치

: VSC에서 Extension에서 remote -ssh 검색하여 install

 

4. VSCode SSH 접속 설정

: VSC에서 Remote Explorer - New Remote

: id(지정 안했으면 기본 'pi')@(Raspberrypi에서 확인한) ip 입력

 

또는,

: Open a Remote Window

: Connec to Host

: id(지정 안했으면 기본 'pi')@(Raspberrypi에서 확인한) ip 입력

 

: 접속이 되면 다음과 같이 어떤 플랫폼인지 선택

: 비밀번호 입력(지정 안했으면 기본 'pi')

: 접속 중

: 하단 왼쪽에 접속 확인

 

: VSC에서 Terminal - New Terminal

 

파일 열어서 편집도 가능

빠르면서도 편리한 GUI 기반 개발 가능!

 

 

 

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1. Gemini Code Assist 설치

: Visual Studio Code가 설치 되어 있어야 한다.(이하 VSC)

: VSC에서 Extension에서 Gemini Code Assist를 검색하여 install

 

2-2. 왼쪽 다이아몬드 모양을 누르면 아래와 같이 사용 가능

2. GitHub Copilot 설치

: VSC에서 Extension에서 GitHub Copilot + GitHub Copilot Chat 검색하여 install

 

2-1. GitHub 계정 연결

: 상단 중앙 또는 하단의 개구리 모양(고글 쓴 로봇)을 누르면 사용 가능

 

Sign in to use Copilot for free 버튼을 클릭하여 Github 계정 연결.

GitHub 계정이 있으면 연결

없으면 Create an account 버튼 눌러서 계정 생성

 

2-2. GitHub Copilot 설정

https://github.com/settings/copilot/features

 

GitHub · Build and ship software on a single, collaborative platform

Join the world's most widely adopted, AI-powered developer platform where millions of developers, businesses, and the largest open source community build software that advances humanity.

github.com

 

: Settings - Copilot - Features

: 처음 접속하면 You are using Copilot for free 라고 뜨는데, 밑에 Start a free trial 버튼 클릭

 

: Copilot in GitHub.com → Enabled

: Copilot in GitHub Desktop → Enabled

 

 

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최근 이런 생각이 들었다.

내가 선택해 쓰는 프로그래밍 언어(이하 언어)와 프레임워크, 앞으로도 살아남을 수 있을까?

서서히 사라져가는 기술에 시간을 쓰는건 아닐까?

 

예전에는 플랫폼 마다 언어가 거의 정해져 있었다.

- PC나 서버에서는 Java, C#, Python 같은 범용 언어들이 주로 사용됐고,

- 센서나 장비 위에서는 C나 C++ 같은 임베디드 전용 언어가 사용됐다.

 

하지만 지금은 상황이 다르다.

- 라즈베리 파이 같은 고성능 보드에서는 Python도 돌아가고,

- Rust나 MicroPython처럼 PC와 임베디드 경계를 넘나드는 언어도 등장했다.

PC와 임베디드의 기술의 경계가 흐려졌고, 선택지도 많아졌다.

 

 

 

기술을 고를 수 있는 폭은 넓어졌지만, 그만큼 ‘오래가지 않는 기술’을 고를 위험도 커졌다.

유지보수가 끊긴 프레임워크, 구인 시장에서 사라진 언어들.

그럴 때마다 생각하게 된다.

지금 나는 어떤 흐름에 올라타야 할까?

 

최근 몇 년간 어떤 언어가 올라가고, 어떤 언어가 내려갔는지 살펴봤다.

내가 자주 보거나 써온 언어들을 중심으로 정리해보니 이런 흐름이 보였다

 

  • Python, JavaScript, TypeScript, Rust는 꾸준히 올라오고 있음
  • Java와 C#은 한때 압도적인 점유율을 보였지만 천천히 하락 중
  • Go는 클라우드, 인프라 분야에서 안정적인 위치를 유지하고 있음
 
언어
등장
주로 쓰이는 곳
요약
Java
1995
서버, 안드로이드
한 시대를 풍미했지만 지금은 조금씩 내려오는 중
C# (.NET)
2002
윈도우 앱, 게임, 백엔드
안정적이긴 한데 앞으로 확 올라가진 않을 듯
Python
1991
데이터, 자동화, AI
요즘엔 안 쓰는 데가 없음
JavaScript
1995
웹 프론트엔드, 풀스택
웹 쪽은 이 언어가 기본
TypeScript
2012
대규모 프론트엔드, 서버
이제는 TS 없이 JS를 말하기 어려움
Go
2009
인프라, 클라우드
특정 분야에서는 잘 버티는 언어
Rust
2010
시스템, 보안, WebAssembly
쓰는 사람은 적지만, 확실히 성장 중
C++
1985
게임, 내장형 시스템
여전히 건재하지만 새로운 진입은 많지 않음

 

요즘 인기 있다는 이유로 언어를 쉽게 바꾸고 싶진 않다.

하지만 적어도, 앞으로도 살아남을 기술에 시간을 쓰고 싶다.

내가 쓰는 언어가 그냥 ‘지금 당장 되는 기술’인지,

아니면 몇 년 뒤에도 여전히 쓸 수 있을 기술인지

한 번쯤 점검할 필요가 있다.

 

프로그래밍 언어는 결국 도구다.

하지만 그 도구가 나의 커리어 방향을 정하기도 한다.

눈앞의 편리함만 쫓지 말고, 지금 내가 타고 있는 흐름이 어디로 향하는지도 같이 봐야 한다고 생각한다.

 

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Claude(클로드)에 Notion MCP Server 연결

 

1-1. Notion Web : 개인 토큰 생성

Profile - Integrations - New integration - Internal Integration Secret

https://www.notion.so/profile/integrations

 

The AI workspace that works for you. | Notion

A tool that connects everyday work into one space. It gives you and your teams AI tools—search, writing, note-taking—inside an all-in-one, flexible workspace.

www.notion.com

 

 

1-2. Notion Web : 개인 토큰 생성 및 복사

(절대 남에게 공개 하면 안됨)

 

1-3. Notion Web : Integration 설정

 

1-4. Notion Web : Acess page 추가

 

2. Claude Desktop : json 파일 편집

설정 - 개발자 - 로컬 MCP 서버 - 구성 편집

 

3. Claude Desktop : claude_desktop_config.json 파일 편집

2번에서 생성한 개인 토큰을 아래 편집 파일의 your-integration-token에 대체

{
  "mcpServers": {
    "notion": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@suekou/mcp-notion-server"],
      "env": {
        "NOTION_API_TOKEN": "your-integration-token"
      }
    }
  }
}
 

4. Claude Desktop 완전 종료 후 재실행

running 되었음 확인 가능

 

 

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Model Context Protocol (MCP)

Anthropic이 발표한 지능형 에이전트용 개방형 프로토콜. Model Context Protocol (MCP)을 통해 수천 개의 외부 도구와 데이터 소스에 연결할 수 있음

MCP 서버는 Claude Code가 도구, 데이터베이스, API에 액세스할 수 있게 함

 

현재 기준으로 수천 개의 MCP Server가 공개되어 있어, Claude와 다양한 외부 서비스 간의 연동이 가능. 여기는 Figma만 적어 놓았고, MCP Server별로 설정 방법이 다르므로, 다른 MCP Server 사용시 방법 확인 필요.

ChatGPT는 MCP Server를 지원하지 않고, 에이전트 모드라고 만들었는데 유료 버전 부터 사용 가능

 

  • MCP 호스트 : 데이터에 액세스하기 위해 MCP를 사용하는 AI LLM 애플리케이션.
  • MCP 클라이언트 : 호스트 애플리케이션 내부에서 MCP 서버와의 일대일 개별 연결을 유지하는 시스템
  • MCP 서버 : 표준화된 프로토콜을 통해 컨텍스트, 도구, 프롬프트 등 특정 기능과 정보 소스를 제공하며, 데이터와 기능을 MCP 클라이언트에 노출하는 프로그램
  • 로컬 데이터 소스 : 관련 정보를 포함하는 데이터베이스, 파일 및 로컬 서비스
  • 원격 서비스 : MCP 서버가 기능을 확장하기 위해 연결할 수 있는 외부 API 또는 서비스

 

https://docs.anthropic.com/ko/docs/claude-code/mcp

 

MCP를 통해 Claude Code를 도구에 연결하기 - Anthropic

”—” 매개변수 이해하기: -- (이중 대시)는 Claude 자체의 CLI 플래그와 MCP 서버에 전달되는 명령 및 인수를 구분합니다. -- 앞의 모든 것은 Claude의 옵션(--env, --scope 등)이고, -- 뒤의 모든 것은 MCP

docs.anthropic.com

 

 

A. Claude + Figma (직접 통합)

  • 기능 : Figma에서 직접 디자인 생성
  • 작업 방식 : Figma 플랫폼 내에서 Claude의 도움을 받아 디자인 작업 수행
  • 특징 : 실시간 디자인 생성 및 편집 가능

 

명령어 예시

사용자 :

"우리 모바일 앱 프로젝트 Figma 파일에서 로그인 화면 컴포넌트를 찾아서, 그 디자인을 분석하고 HTML/CSS로 구현해줘."

 

Claude :

"죄송하지만 Figma 파일에 직접 접근할 수 없습니다. 대신 다음과 같은 방법으로 도움을 드릴 수 있습니다: 1. Figma에서 로그인 화면을 스크린샷으로 찍어서 공유해 주세요

2. 또는 Figma의 "Copy as CSS" 기능을 사용한 코드를 붙여넣어 주세요

3. 디자인 스펙(색상, 폰트, 크기 등)을 텍스트로 알려주세요 그러면 그 정보를 바탕으로 HTML/CSS 코드를 작성해드리겠습니다."

 

 

B. Claude + Figma MCP Server (서버 기반 통합)

  • 기능 : Claude에서 Figma 관련 작업 요청 및 처리
  • 작업 방식 : Claude 인터페이스에서 "Figma로 안내문 작성해줘"와 같은 자연어 명령으로 Figma 작업 수행
  • 특징:
    • Claude 환경에서 직접 Figma 파일 데이터 조회
    • Figma 이미지 및 에셋 다운로드
    • 자연어를 통한 직관적인 디자인 작업 지시

 

명령어 예시

사용자 :

"우리 모바일 앱 프로젝트 Figma 파일에서 로그인 화면 컴포넌트를 찾아서, 그 디자인을 분석하고 HTML/CSS로 구현해줘."

와 같이 가능해짐.

 

 

Claude(클로드)에 Figma MCP Server 연결

 

0. 사전 준비 사항 : Claude Desktop 설치

https://claude.ai/download

 

1. 코드 복사 : 다음 링크에서 Mac 또는 Windows용 코드를 복사

https://github.com/GLips/Figma-Context-MCP/blob/main/README.ko.md

 

Figma-Context-MCP/README.ko.md at main · GLips/Figma-Context-MCP

MCP server to provide Figma layout information to AI coding agents like Cursor - GLips/Figma-Context-MCP

github.com

 

2. Figma Web : 개인 토큰 생성

Profile - Settings - Security 탭 - Generate new tokens

 

3. Figma Web : 개인 토큰 생성 및 복사

(절대 남에게 공개 하면 안됨)

 

4. Claude Desktop : json 파일 편집

설정 - 개발자 - 로컬 MCP 서버 - 구성 편집

 

 

5. Claude Desktop : claude_desktop_config.json 파일 편집

3번에서 생성한 개인 토큰을 아래 편집 파일의 YOUR-KEY에 대체

{
  "mcpServers": {
    "Framelink Figma MCP": {
      "command": "cmd",
      "args": ["/c", "npx", "-y", "figma-developer-mcp", "--figma-api-key=YOUR-KEY", "--stdio"]
    }
  }
}
 

 

6. Claude Desktop 완전 종료 후 재실행

running 되었음 확인 가능



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클라우드 플랫폼이란?

  • 클라우드 플랫폼 = 인터넷으로 제공되는 IT 인프라와 서비스 묶음
  • 원래는 회사가 직접 서버 사서(온프레미스) 운영 → 초기 비용, 관리 부담 큼
  • 클라우드에서는 필요할 때 필요한 만큼 빌려서 사용 (Pay-as-you-go)

 

1. 클라우드 플랫폼으로 할 수 있는 것

1-1. 컴퓨팅 (서버 빌리기)

  • 웹사이트, 앱 서버, 게임 서버, AI 학습 서버 → 클릭 몇 번으로 생성
  • 예: AWS EC2, Azure VM

 

1-2. 저장소 / 데이터베이스

  • 이미지/영상/문서 저장 (드롭박스 같은 기능), 대용량 데이터베이스
  • 예: AWS S3, Azure Blob Storage / AWS RDS, Azure SQL Database

 

1-3. 네트워크

  • 전세계 데이터센터 연결, VPN, CDN(콘텐츠 전송 네트워크)

 

1-4. AI / 머신러닝

  • 음성합성(TTS), 번역, 이미지 인식, 챗봇, 데이터 분석
  • 예: AWS Polly, Rekognition / Azure Speech, Vision, OpenAI

 

1-5. 보안·인증

  • 계정 관리, 암호화, 보안 모니터링
  • 예: AWS IAM / Azure Active Directory

 

1-6. 하이브리드/IoT/빅데이터

  • 공장 IoT 데이터 수집, 빅데이터 분석, 사내 시스템과 연결

→ 웹/앱 운영, 데이터 저장, AI, 보안, 네트워크, 분석 → 전부 클라우드에서 가능

 

2. 대표 클라우드: AWS vs Azure

구분
AWS
Azure
출시
2006년 (클라우드 1세대, 원조)
2010년 (MS 기반으로 성장)
시장 점유율
약 30% (세계 1위)
약 22% (세계 2위)
서비스 수
200개 이상 (가장 다양)
100여개 (MS 생태계에 특화)
강점
스타트업·개발자 친화
문서/커뮤니티 풍부
빠른 혁신
기업·공공기관 강세
MS 제품(Office, Windows, AD)와 자연스러운 연동
하이브리드(온프레미스+클라우드) 최적
컴퓨팅
EC2 (VM), Lambda(서버리스) → 업계 표준
VM, App Service, Functions → Windows/기업 환경에 최적
스토리지
S3 (저장소), Glacier(아카이브)
Blob Storage, Files
AI/ML
SageMaker, Polly, Rekognition
Cognitive Services (Speech, Vision, Language), Azure OpenAI
보안/인증
IAM (세밀하지만 복잡)
Azure Active Directory (기업용 인증 강점)
가격
세분화, 유연하지만 계산 어려움
MS 고객사에 할인/번들 제공

 

3. 선택 기준

  • 스타트업 / 개발자 → AWS
    • 빠른 구축, 커뮤니티 풍부, 기능 다양

 

  • 기업 / 공공기관 → Azure
    • 이미 Office 365, Windows Server, Active Directory 쓰는 조직이면 Azure가 훨씬 유리
    • 온프레미스(사내 서버)와 연동 강점

 

요약

  • 클라우드 플랫폼 = 서버, 저장소, 네트워크, AI 등을 인터넷으로 빌려 쓰는 시스템
  • 할 수 있는 것 = 웹/앱 운영, 데이터 저장·분석, AI, 보안 등 IT 전반
  • AWS = 개발자 친화, 세계 1위, 서비스 다양
  • Azure = MS 생태계 강점, 기업/공공기관 강세, 하이브리드 유리

 

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Target
Board
Raspberry Pi5
Host
Raspberry Pi5
목표
Raspberry Pi5 - Flutter 개발 환경 구축 B-1

워크플로우 B : 라즈베리파이에서 직접 개발/실행

 

설치 → 빌드/실행 → 배포/자동시작

1. 준비(필수 패키지 설치)

 

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y git curl unzip xz-utils libglu1-mesa clang cmake ninja-build pkg-config libgtk-3-dev
 

GPU/KMS 사용 권장 (라즈비안 최신은 기본 KMS)
성능 안정화: GPU 메모리 늘리기(선택)

 

2. Flutter SDK 다운로드 및 설치 

git clone https://github.com/flutter/flutter.git -b stable ~/flutter
echo 'export PATH="$PATH:$HOME/flutter/bin"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
flutter --version
flutter doctor
 

 

3. 프로젝트 준비 & 실행 

flutter create myapp
cd myapp
flutter build linux --release
 
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ChatGPT vs Chatbot App 차이

→ 전혀 연관성 없음!!!

출처 입력

 

왜 인지는 모르겠으나 ChatGPT 5를 검색하다가 아래 사이트를 들어가게 되었고, 비슷한 UI에 의심도 없이 회원 가입에 Pro 구매까지 일사천리로 진행.

 

이미 여기서 눈치 챘어야 한다. 왜 회원 가입을 새로 해야 하는지.

 

Pro가 1년 $59.99? 뒤도 안 보고 결제.

 

결재 후 대화를 시도하는데, 이전 대화 내용도 하나도 없고 멍청하기 그지 없음.

이상해서 구글링해 보니 ChatGPT 와 Chatbot App은 전혀 관계 없는 사이트였다.

심지어 결제도 paddle.com이라는 이상한 곳에서 결제 됨.

 

바로 환불 진행.

위 메일이 PADDLE.NET을 누르면 아래와 같은 화면이 나오면 - Look up my purchase 클릭

 

아래 화면에서 영수증 받은 email 주소 입력 - Locate my purchase 클릭

 

아래 화면이 나오면 email로 돌아가서 파란색 Verify and show purchases 클릭

 

그러면 아래와 같이 구매 내역이 확인됨.

나는 이미 환불 완료해서 저 상태고, 저기서 Get help 누르면 채팅창이 뜨는데 거기서 환불 요청 하면 됨.

메시지는 I’d like to cancel my payment. Can I request a refund for my purchase. 와 같이 적으면 됨.

 

환불 완료되는것 확인하고 계정까지 삭제. 아래처럼 협박하는데 무시.

 

여러분~ ChatGPT 정품? 은 아래와 같습니다. 속지 마세요!

https://chatgpt.com/

 

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