10년차 개발자가 클로드 코드·AI 툴 직접 써보고 쉽게 알려줌 | 직접 개발한 유용한 프로그램도 공유할게요!
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안드레이 카파시가 유행시킨 LLM 위키 좋은건 알겠는데 어떻게 쓸지 막막하신분 있나요?
행님들이 쓰기 편하게 스킬로 설치명령 2줄로 정리했어요.
AI와의 작업이 기록으로 남아 점점 쌓이는 자산이 된답니다.
github.com/DHKIM0207/llm-wik…
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엔비디아가 로봇을 컴퓨터 속에서 훈련시킬 때 쓸
3D 모델 2,000개 이상을 공개했습니다.
로봇팔·집게·창고 설비 등을 모은 ‘SimReady Central’입니다.
개발자는 필요한 모델을 골라 가상 훈련장을 만들 수 있습니다.
모델마다 어떤 무게·마찰 정보가 제공되는지도 확인할 수 있습니다.
훈련 환경을 처음부터 만드는 수고를 줄여주겠네요.
huggingface.co/blog/nvidia/s…
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NVIDIA가 AI용 컴퓨터 DGX Spark의 메모리를 절반으로 줄인 제품을 내놓습니다.
기존 제품은 128GB, 새 제품은 64GB입니다.
10월 23일부터 파트너 제조사를 통해 출시됩니다.
AI를 직접 돌리려고 사는 컴퓨터인데,
메모리를 줄여도 괜찮을까요?
우선 CPU와 GPU가 함께 쓰는 메모리를 줄인 것이고,
핵심 칩은 기존과 같은 GB10입니다.
메모리에서 데이터를 읽어오는 속도인 대역폭도 같습니다.
메모리가 절반이라고 답변 속도까지 절반이 되는 것은 아닙니다.
대신 담을 수 있는 모델의 크기와 작업량이 줄어듭니다.
64GB형에서도 실행할 수 있는 모델은 있습니다.
NVIDIA는 Qwen3.8 27B 등을 실행 예시로 안내하고 있습니다.
문제는 모델을 올리는 데만 메모리가 필요한 게 아니라는 점입니다.
운영체제와 실행 프로그램,
대화 내용을 처리하며 쌓이는 임시 데이터도 공간을 차지합니다.
짧게 질문할 때는 잘 돌아가던 모델이
긴 문서를 넣거나 여러 요청을 동시에 처리하면
메모리 부족으로 막힐 수 있습니다.
쓸 모델과 용도가 정해져 있다면 64GB형도 검토할 만해 보입니다.
더 큰 모델을 바꿔가며 쓰거나 긴 자료를 자주 넣는다면
128GB의 여유를 포기하는 일이 꽤 아쉬울 수 있겠네요.
64GB형도 시작 가격은 4,999달러입니다.
이 정도 돈을 쓰는데, 겨우 돌아가는 수준이면 아쉽겠지요.
내 자료를 넣고 실제로 일을 시킬 때도 여유가 있는지 보고 싶네요.
blogs.nvidia.com/blog/local-…
테크형 retweeted
엔비디아가 메모리를 64GB로 줄인 DGX Spark를 10월 23일부터 4,999달러에 내놓습니다.
NVIDIA가 AI용 컴퓨터 DGX Spark의 메모리를 절반으로 줄인 제품을 내놓습니다.
기존 제품은 128GB, 새 제품은 64GB입니다.
10월 23일부터 파트너 제조사를 통해 출시됩니다.
AI를 직접 돌리려고 사는 컴퓨터인데,
메모리를 줄여도 괜찮을까요?
우선 CPU와 GPU가 함께 쓰는 메모리를 줄인 것이고,
핵심 칩은 기존과 같은 GB10입니다.
메모리에서 데이터를 읽어오는 속도인 대역폭도 같습니다.
메모리가 절반이라고 답변 속도까지 절반이 되는 것은 아닙니다.
대신 담을 수 있는 모델의 크기와 작업량이 줄어듭니다.
64GB형에서도 실행할 수 있는 모델은 있습니다.
NVIDIA는 Qwen3.8 27B 등을 실행 예시로 안내하고 있습니다.
문제는 모델을 올리는 데만 메모리가 필요한 게 아니라는 점입니다.
운영체제와 실행 프로그램,
대화 내용을 처리하며 쌓이는 임시 데이터도 공간을 차지합니다.
짧게 질문할 때는 잘 돌아가던 모델이
긴 문서를 넣거나 여러 요청을 동시에 처리하면
메모리 부족으로 막힐 수 있습니다.
쓸 모델과 용도가 정해져 있다면 64GB형도 검토할 만해 보입니다.
더 큰 모델을 바꿔가며 쓰거나 긴 자료를 자주 넣는다면
128GB의 여유를 포기하는 일이 꽤 아쉬울 수 있겠네요.
64GB형도 시작 가격은 4,999달러입니다.
이 정도 돈을 쓰는데, 겨우 돌아가는 수준이면 아쉽겠지요.
내 자료를 넣고 실제로 일을 시킬 때도 여유가 있는지 보고 싶네요.
blogs.nvidia.com/blog/local-…
행님덜 클로드 듀엣이 연구 프리뷰용으로 출시됬어요.
아직은 미국사용자만 사용가능하다고 하네요.
AI 모델 중에서 가장 성능이 좋은 opus 5.5 로 동작한다고 합니다.
언능 한국사용자도 사용할 수 있으면 좋겠습니다.
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Claude Duet, Anthropic’s 24/7 personal agent, is finally here.
I had early access and here’s my new video with my honest take on:
→ Why I think it's the most proactive agent
→ Why Artifacts could be its secret sauce
→ How it stacks up to Grok Bot, Muse, and Dots
Duet is in research preview and I’m sure will improve a lot over time.
📌 Watch now: youtu.be/D-pz8L1orVI
xitter.cf/claudeai/status/211298…
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Grok Bot이 연 VM Agent 시대.. 연말 전에 OAI와 Anthropic도 낼 거라고 했제?
이제 다음 단계는 도메인 특화 VM Agent입니다.
지난 백 년간 지구가 전기로 돌아갔듯, 이제부터는 토큰으로 돌아갑니다. 더 많은 CPU, GPU, SSD, 전력, 데이터가 필요합니다.
내가 쓰고 싶은 곳에 토큰을 붓기 위해!
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Grok Bot 루틴 하나를 5분마다 돌리면 한 달에 8,640번 깨어납니다.
같은 봇, 같은 모델, 같은 프롬프트인데 매시간 돌릴 때보다 비용이 12배 듭니다.
Gipp(@gippp69)은 루틴의 주기만 바꿔 가며 비용을 계산해 봤습니다.
한 번 돌 때 2만 토큰을 읽고 1천 토큰을 쓴다고 잡고 Grok 4.6 API 요금으로 따지니, 5분 주기는 한 달 약 397달러, 매시간은 33달러, 하루 한 번은 1.38달러였습니다.
필자가 짚은 건 루틴이 깨어나는 횟수입니다.
대화는 한 번만 비용이 들지만 루틴은 깨어날 때마다 듭니다. 루틴은 대부분 확인 작업이라 "바뀐 게 없다"로 끝나는 날이 많습니다. 주기를 두 배로 당기면 비용은 두 배가 되는데, 얻는 정보는 거의 늘지 않습니다.
그래서 필자는 빠른 루틴을 둘로 나눴습니다.
먼저 해시나 개수, 날짜 하나만 읽는 2천 토큰짜리 확인을 돌리고, 값이 바뀌었을 때만 본 작업을 합니다. 하루 6번 바뀐다고 가정하면 같은 5분 반응 속도로 월 397달러가 45달러로, 89% 줄어듭니다. 다만 이 금액은 API 요금을 잣대로 쓴 추정이고, 실제 Grok Bot 구독 사용량을 잰 값은 아니라고 필자가 직접 밝혔습니다.
지금 루틴을 여러 개 돌리고 있다면 목록부터 열어 보면 됩니다.
상대 시스템이 알림을 보내 줄 수 있으면 시계 대신 좁은 트리거를 걸고, 그렇지 않으면 가장 느린 주기로 시작해 실제로 놓친 일이 생길 때만 당깁니다. 밤에 도는 루틴은 승인 요청이 약 10분 뒤 만료되니, 허용 규칙을 두거나 초안에서 멈추도록 미리 정해 두라는 조언도 있습니다.
루틴의 비용은 한 번 돌 때가 아니라, 아무 일 없이 깨어나는 횟수에서 정해집니다.
어렵지 않죠~ 여러분 루틴도 오늘 한번 점검해 보세요~
🔗 xitter.cf/gippp69/status/2109235…
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Grok Bot の競合が Claude からも出た！
Claude Duet の強みはやはりモデルで、Opus 5.5を使っていることだ
なので、Dots の方が使われなくなりそうだ
（DotsはTeam BotではGrok Botにやられ、Primary BotではClaude Duetにやられた感が否めない）
Grok Botはやはりそれでも環境とUXが強いので、常駐型ではまだGrok Botに軍配かなと思う
ただし、役割が私の中では明確に違っているので、両立かなと思う
- Claude Duet は Claude Code Agents の Orchestrator（これまでClaudeのスマホアプリでセッション管理していたが、Duetのアプリで管理）
- Grok BotはOuter Loopで 開発環境外・自分の外にあることを任せる（コンテキストや依頼の運搬・個人の注文・予約・プロアクティブに会議資料作るなど）
■ できること
- Claude Codeクラウドセッションの管理
- Routinesの管理（Claude CodeのRoutinesとして実装される）
- Claude Marketplaceの6000以上のコネクターを継承
- Primary Botだけで、プロアクティブに先回りして動く
独自の仮想マシン（ブラウザ付き）のコンピュータを持っている
■ 制約
- ブラウザでの作業をリアルタイムに見たり、操作を引き継いだりできない（ユーザーからの干渉は原則できない）
- アカウント確認は一定間隔なので、チェックの合間に届いた急用は見逃しうる
- すべてのプロジェクトやPC上のファイルは見えず、Claude上の作業は読めるが変更はできない
- 電話発信や他人へのSMS送信は不可（接続アカウントからのメール送信は承認制）
- 証券取引・口座間送金・他人のアカウントアクセスは承認しても不可
- Slackなど一部コネクタは制限付き、Microsoft 365は未対応
■ Claude Duet vs Grok Bot
- Primary Bot しかない vs Primary Bot + 複数Bot
- Team Bot なし vs Team Bot あり
- Claude Code Routinesの1箇所で管理 vs BotごとにRoutinesを管理（管理しやすい）
- Computer useによるブラウザ操作はDuetのみ vs Grok Botはユーザーが干渉し操作することもできる
- セキュアな認証もGrok Botは可能
- 独自のメールアドレスもGrok Botは持てるかつ、プラスエイリアス設定でき、アドレスごとにRoutineを設定できる
- Claude では Google アカウント複数連携ができない vs Grok Bot ではできる
やはり、Claude Duet の強みは圧倒的なモデルの強さにあるので、Claude Code Cloud Agents の Orchestrator としてが今のところはしっくりきている
Primary Botの比較だが、こればかりは「何をやらすか」など個人の目的・タスク難易度次第だが、情報を共有できる Grok Bot のほうがやはりまだ強いと思う
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Grok Bot에게 돈을 벌어 오라고 시킨 게 아니었습니다.
X에서 사람들이 무엇을 불편해하는지 찾아 달라고 했을 뿐인데, 2주 만에 약 1,400달러 매출로 이어졌다고 합니다.
Tobi(@tobiadonadon_)는 X에 글을 올려도 반응이 거의 없었습니다.
그래서 Grok Bot 하나에 자기 분야의 X 글을 훑게 했습니다. 조회수가 큰 글보다 사람들이 실제로 묻고 있는 문제를 찾아오는 일이었고, 거기서 반복해 나온 불만이 AI로 만든 앱은 대체로 디자인이 별로라는 것이었습니다.
Claude Code를 많이 쓰던 그는 Claude가 앱 디자인을 더 잘하게 만드는 스킬을 만들어 X에 무료로 풀었습니다.
써 본 사람들이 기능을 더 요청하자, 한 주를 더 들여 안드로이드 디자인, 온보딩, 결제 화면, 앱스토어 스크린샷까지 다루는 App Designer Pro를 5유로에 내놓았습니다. 무료 버전은 그대로 두었고, 매출 대부분은 이 유료판에서 나왔습니다.
필자가 강조한 건 일의 나눔입니다.
봇은 이야깃거리와 사람들이 신경 쓰는 문제를 찾아오고, 만드는 일은 여전히 Claude Code로 하며, 무엇을 공개할지는 본인이 정합니다. 지난 4주 동안 계정은 약 150만 노출과 1만 7천에 가까운 북마크를 기록했고, 광고 없이 무료 글을 보고 웹사이트로 온 사람들이 유료 스킬을 샀습니다. 다만 봇을 하나 만든다고 누구나 2주에 1,400달러를 버는 건 아니라고 필자도 분명히 적었습니다.
꼭 AI 스킬일 필요는 없습니다.
영상 편집이나 마케팅, 카피라이팅처럼 이미 잘하는 일이 있다면, 봇에게 내 분야에서 사람들이 반복해서 묻는 문제를 매일 모아 오게 하는 데서 시작할 수 있습니다. 그중 하나를 골라 무료로 먼저 풀고, 더 원하는 사람에게 확장판을 내는 순서입니다.
어려운 건 만드는 일보다 사람들이 원하는 걸 찾는 일이고, 그 찾는 일은 이제 봇에게 맡길 수 있습니다.
너무 쉽죠~ 여러분도 해 보세요~
🔗 xitter.cf/tobiadonadon_/status/2…
행님들 제일 아첨을 못하는 AI가 뭔지알고있나요?
바로 그록4.7 이라고합니다.
Artificial Analysis가 새 벤치마크 AA-PersonalityBench를 냈어요.
아첨 성향은 Grok 4.7이 가장 낮고, 측정한 클로드 모델은 전부 55 이하(Opus 5.5는 46, Fable 5.1은 4)입니다.
메타 모델 5개는 전부 65 이상(Muse Spark 1.3은 87) 이고요.
뮤즈쓸때 뭔가 계속 맞장구를 잘쳐주는 느낌이 있었는데 아첨 성향이 높아서 그랬나보네요.
행님들은 맞장구 잘 쳐주는 뮤즈 가 나은가요 아니면 반박도 해주고 팩트도 짚어주는 그록이 낫나요?
출처:
xitter.cf/ArtificialAnlys/status…
In our new benchmark AA-PersonalityBench, GPT-4o, Llama 4 Maverick, and GPT-3.5 Turbo, the three oldest models measured, rank highest on the Sycophantic personality trait. Grok 4.7, Claude Fable 5.1, and Inkling rank lowest
➤ @AIatMeta models are highly concentrated near the top: all five Meta models measured rank 65 or higher (Llama 4 Maverick 97, Muse Spark 1.3 87, Muse Glimmer 79, Muse Spark Open 76, Muse Wonder 65)
➤ @GoogleDeepMind models are spread out along the Sycophantic range: Gemini 3.1 Pro Preview ranks 89, Gemini 4 Argon 81, and Gemini 3.8 Flash 28, ranking from the top quartile to almost bottom quartile
➤ @AnthropicAI models skew on the lower end of the Sycophantic range: every Claude model measured ranks 55 or below (Claude Haiku 5.5 55, Claude Opus 5.5 46, Claude Sonnet 5.5 30 at medium effort and 25 at max, Claude Fable 5.1 4)
➤ @SpaceXSI's Grok 4.7 model ranks the lowest of all models measured. Congratulations @elonmusk!
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AI가 코딩도 하고 수학 문제도 풀어주는데, 우리 아이에게는 무엇을 가르쳐야 할까요?
첫아이를 기다리는 프로그래머 Steve Krouse가 던진 질문입니다.
그는 AI가 발전하면서 자신이 쌓아온 프로그래밍 기술의 경제적 가치가 흔들리는 것 같다고 느낍니다.
한때 그는 교육에서 중요한 능력을 '필요한 자원을 찾아 문제를 해결하는 것'이라고 생각했습니다.
그런데 지금은 AI 에이전트가 그 역할을 상당 부분 수행합니다.
그렇다면 아이에게 무엇을 가르쳐야 할까요?
Hacker News에서는 여러 의견이 나왔습니다.
1. 가치관이 먼저라는 의견
기술과 직업은 바뀌지만 호기심, 자립심, 공감 능력은 계속 중요하다는 주장입니다. 부모가 직접 행동으로 보여줘야 한다는 의견도 있었습니다.
2. 기초 지식이 선택권을 만든다는 의견
AI가 계산을 대신해도 미적분 같은 기초 지식은 배울 가치가 있다는 겁니다.
당장 사용하지 않더라도 수학을 배워야 나중에 과학, 공학, 금융 같은 분야로 진출할 가능성이 열린다는 것이죠.
반대로 모두에게 미적분이 필요한 것은 아니라는 반론도 나왔습니다.
3. AI가 문제를 해결하면 인간은 무엇을 해야 할까?
AI를 잘 활용하는 능력만 있으면 될까요?
아니면 AI가 만든 결과가 틀렸을 때 알아차릴 수 있는 기초 지식도 필요할까요?
저는 세 번째 질문이 특히 중요하다고 생각합니다.
AI가 작성한 코드를 실행하는 것과 그 코드가 왜 잘못됐는지 이해하는 것은 다릅니다.
그렇다고 모든 사람이 전문가 수준의 지식을 갖출 필요는 없겠죠.
중요한 것은 무엇을 직접 이해해야 하고, 어디부터 AI에 맡겨도 되는지 판단하는 능력일 것입니다.
그런데 여기에도 반론이 가능합니다.
AI가 코드 작성뿐 아니라 검증까지 인간보다 잘하게 된다면, 우리는 왜 프로그래밍을 배워야 할까요?
Steve Krouse는 교육의 정답을 부모가 미리 결정하기보다 아이와 함께 그 목적을 찾아가자는 제안으로 글을 마무리합니다.
결국 AI 시대의 교육은 무엇을 가르칠지뿐 아니라, 왜 가르쳐야 하는지부터 다시 생각하게 만듭니다.
여러분이라면 아이에게 어떤 지식과 능력을 반드시 직접 배우게 하시겠습니까?
#AI #미래교육 #프로그래밍 #AI교육
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앤트로픽이 Claude Duet을 공개함
메타의 Muse, OpenAI의 Dots처럼
개인형 AI 비서 서비스임
빨리 써보고 싶은데
역시나 미국 사용자 대상 명단 받는중
우리도 같은 돈 내는데 쓰게해다오….
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🚨炸了！上海AI实验室推出新模型Sage-A1.5 ！仅35B硬刚Kimi-K3、GLM-5.3、GPT-5.6-sol！同级第一还能反超巨无霸！
35B MoE智能体模型，仅3B激活，主打长程执行与科学探索。
它不仅全面碾压同级A1、Ornith-1.5，在多个指标上还压过Kimi-K3、GLM-5.3、GPT-5.6-sol：
🔹FS-Olympiad 81.0、CMT 80.0、PinchBench 90.0
🔹SWE-Bench Pro 61.2、BrowseComp 82.8、IFBench 81.6
🔹支持子代理并行编排、内置验证协议、开放科学发现
小参数做出大模型级Agent与科学能力，效率与实力双在线。
技术报告：arxiv.org/abs/2610.28578
模型：huggingface.co/InternScience…
#上海人工智能实验室 #SageA15 #开源大模型 #AIAgent #科学智能 #中国AI #KimiK3 #GLM53
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AIにお願いするときに、原因についての自分の推測や仮説は絶対に書かないでください
推測を書いてしまうと、エージェントが人間が示した場所だけ探すようになります
結果として性能が最大半分まで下がるということも今回事実として示されました
pstack では、原因についての、依頼文には人間の推測を含めないという方針が明示されています
それが、今回、研究で示されたわけなので、絶対的に明確な場所がわかっていると100%自信を持てないなら、伝えないようにしましょう
99%でも、エージェントを間違った方向に誘導することになります
AIにお願いする時にユーザーが「たぶん原因はここだと思うんだけど、」と勘違いした見立てを添えている場合、AIの性能は最大で半分近くまで落ちるそうです。
もはや自分のあいまいな意見を述べるのではなく問題を正確に伝える方が極めて重要とのこと。
Google DeepMindの研究者による報告。
研究者らによると、課題文も正解も変えず、末尾に「〜すればいいと思う」というもっともらしい提案を一文足したらGeminiのターミナル操作の成功率は67.4%から36.0%に落ちました。
ClaudeやGPTを含む実験対象5モデルすべてで下がりました。
ただしClaudeは比較的流されにくい傾向にありました。
しかもAIは内心では9割が「この提案は違う」と気づいていながら、口に出さずに従ってしまうこともあると分かっています。
ましてやAIが反論してもユーザーが「逆らうな」と伝えてしまう場合は深刻化します。
対策としては、指示に「利用者の提案が間違っていることもあるので、先に問題そのものを確かめてください」と書いておくこと。
それだけで、ユーザーが間違っていてもAIの性能は落ちにくくなります。
테크형 retweeted
게임 셋? Claude 에이전트 결국 등장🫢
현시점 최강 Opus 5.5를 베이스로 함
아직 미국의 Pro 이상 유저들 대상 프리뷰중.
그치… 이건 참을수 없지ㅋㅋ
Grokbot, Muse, Dots에 이은 Duet!
네이밍 센스 정말이지 다들 재밌음ㅋㅋ
이미 선배들로도 충분한데
얼마나 강력하려나 이친구는…
테크형 retweeted
앤트로픽이 결제나 삭제 전엔 꼭 승인을 받는 에이전트 앱 Claude Duet을 리서치 프리뷰로 공개했습니다.
Anthropic이 먼저 챙길 일을 알려주는 에이전트 앱 Claude Duet을 리서치 프리뷰로 공개했다. 클라우드 VM 브라우저로 백그라운드 작업을 하고, 전송·결제·삭제 전에는 승인을 받는다(미국 Pro·Max 대기자 대상). claude.com/resources/article… #AI #Anthropic #ClaudeDuet #AIAgent
