Forwarded from 23살에 억대연봉 달성한 가짜개발자
오픈클로 사망선고 ㄷㄷㄷㄷ
Claude Code에 Remote Control 기능이 떴습니다.
이게 뭐냐면요,
터미널에서 코딩 태스크를 시키고 → 밖에 나가서 산책하면서 → 폰이나 브라우저로 세션 이어받기
가 됩니다.
내 맥북에서 Claude가 계속 로컬로 돌아가고 있고, 나는 claude.ai/code나 모바일 앱에서 원격으로 조종하는 구조.
로컬 파일시스템, MCP 서버, 프로젝트 설정 전부 그대로 쓸 수 있고, 네트워크 끊겨도 자동 재연결됩니다.
이게 또 서드파티 코딩 에이전트들에게도 사망선고인데,
Cursor, Cline, Windsurf 같은 서드파티 코딩 에이전트들의 핵심 셀링포인트가 "IDE 안에서 AI가 코딩해준다"였거든요.
근데 Anthropic이 이제 직접 치고 들어옵니다.
- 터미널 네이티브 (IDE 의존 X)
- 모바일에서 원격 제어 (이건 아무도 못 함)
- 당연히 자기네 모델 최적화는 본가가 제일 잘 함
플랫폼 사업자가 직접 앱을 만들기 시작하면 서드파티는 역사적으로 거의 다 죽었습니다.
아직 Research Preview라 제약은 있습니다. 터미널에서 세션 시작해줘야 하고, 터미널 닫으면 세션 끊기고, Max 플랜 우선 지원 (Pro는 곧 오픈).
근데 방향성 자체가 무섭죠... 앤쓰로픽 일 잘하네..
🔗 트윗: https://x.com/claudeai/status/2026418433911603668?s=20
Claude Code에 Remote Control 기능이 떴습니다.
이게 뭐냐면요,
터미널에서 코딩 태스크를 시키고 → 밖에 나가서 산책하면서 → 폰이나 브라우저로 세션 이어받기
가 됩니다.
claude rc 한 줄이면 사용 가능.내 맥북에서 Claude가 계속 로컬로 돌아가고 있고, 나는 claude.ai/code나 모바일 앱에서 원격으로 조종하는 구조.
로컬 파일시스템, MCP 서버, 프로젝트 설정 전부 그대로 쓸 수 있고, 네트워크 끊겨도 자동 재연결됩니다.
이게 또 서드파티 코딩 에이전트들에게도 사망선고인데,
Cursor, Cline, Windsurf 같은 서드파티 코딩 에이전트들의 핵심 셀링포인트가 "IDE 안에서 AI가 코딩해준다"였거든요.
근데 Anthropic이 이제 직접 치고 들어옵니다.
- 터미널 네이티브 (IDE 의존 X)
- 모바일에서 원격 제어 (이건 아무도 못 함)
- 당연히 자기네 모델 최적화는 본가가 제일 잘 함
플랫폼 사업자가 직접 앱을 만들기 시작하면 서드파티는 역사적으로 거의 다 죽었습니다.
아직 Research Preview라 제약은 있습니다. 터미널에서 세션 시작해줘야 하고, 터미널 닫으면 세션 끊기고, Max 플랜 우선 지원 (Pro는 곧 오픈).
근데 방향성 자체가 무섭죠... 앤쓰로픽 일 잘하네..
🔗 트윗: https://x.com/claudeai/status/2026418433911603668?s=20
Forwarded from MYU's Research (오박사 채널)
바이브코딩을 비 개발자로써 사용한 사례 및 가이드입니다.
https://blog.naver.com/yys5584/224195482334
저는 1월 말부터 약 2~300시간정도 바이브코딩을 이용했고, 게임 위주로 개발을 진행하고 있습니다. 조카를 위한 텍스트 다마고치 게임을 만들어 텔레/카톡에서 쓸 수 있게 한 게 예시입니다.
@M_TamagotchiBot <- 이놈
개발을 하면서 얻은 기본 개념과 시행착오, 써먹으면 좋을 프롬프팅(꿀팁) 등을 정리해봤습니다.
https://blog.naver.com/yys5584/224195482334
저는 1월 말부터 약 2~300시간정도 바이브코딩을 이용했고, 게임 위주로 개발을 진행하고 있습니다. 조카를 위한 텍스트 다마고치 게임을 만들어 텔레/카톡에서 쓸 수 있게 한 게 예시입니다.
@M_TamagotchiBot <- 이놈
개발을 하면서 얻은 기본 개념과 시행착오, 써먹으면 좋을 프롬프팅(꿀팁) 등을 정리해봤습니다.
NAVER
바이브코딩 비개발자 사례 및 가이드
사용 툴:
Persona
“실력 없음. 취향 없음.”이라는 글에 대하여 LLM으로 만들어진 많은 결과물이 조잡하고, 이미 존재하는 아이디어를 반복한다는 지적에는 동의합니다. 기술은 평준화됐고, 이제는 ‘취향’이 갈린다는 말도 설득력이 있습니다. 다만 저는 한 가지를 조금 다르게 보고 싶습니다. 문제는 개인의 취향일까요, 아니면 프로젝트에서 드러나는 취향일까요. 개인의 취향은 누구에게나 있습니다. 무엇을 좋아하고, 무엇을 촌스럽다고 느끼는지에 대한 감각은 기본적으로 존재합니다.…
YouTube
AI가 모든 것을 대답해주는 시대, 인간만의 무기인 "취향" | 조수용 작가 『비범한 평범』
이번 영상에서는 조수용 작가님과 함께
브랜드, 좋아하는 것, 효율적으로 일하는 법, AI 시대, 『매거진 B』 등
다양한 주제에 대해 이야기를 나누어보았습니다.
인터뷰를 진행하면서 작가님께 정말 많은 것을 배우게 되어
저도 모르게 필기까지 하게 되었어요.
여러분도 이 영상을 통해
좋은 인사이트를 얻어가셨으면 좋겠습니다.
#조수용 #이혜성 #인터뷰 #비범한평범 #일의감각
----------
[타임라인]
00:00 미리보기
00:29 브랜드가 인문학인…
브랜드, 좋아하는 것, 효율적으로 일하는 법, AI 시대, 『매거진 B』 등
다양한 주제에 대해 이야기를 나누어보았습니다.
인터뷰를 진행하면서 작가님께 정말 많은 것을 배우게 되어
저도 모르게 필기까지 하게 되었어요.
여러분도 이 영상을 통해
좋은 인사이트를 얻어가셨으면 좋겠습니다.
#조수용 #이혜성 #인터뷰 #비범한평범 #일의감각
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[타임라인]
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00:29 브랜드가 인문학인…
Forwarded from 디젠은 망했다 넥타이 매고 여의도 가야겠지
오픈클로를 오케스트레이션으로 쓰고 에이전트 스웜 운영하기
Karpathy는 이걸 보고 "혁신적이거나 AI 정신병이거나"라고 함.
하지만 이 모습이 앞으로 AI native 회사들의 일하는 모습이지 않을까. 개인이나 정말 소수의 집단에서 agentic workflow를 구축하는건 할 만하지만 규모가 어느 정도 되는 조직에서 이를 구축하기엔 꽤 까다로움.
하네스 엔지니어링을 통해 각 조직만의, 각 도메인에서의 하네스를 잘 구축해서 해자를 만드는 것이 더 중요해지는 듯.
Karpathy는 이걸 보고 "혁신적이거나 AI 정신병이거나"라고 함.
하지만 이 모습이 앞으로 AI native 회사들의 일하는 모습이지 않을까. 개인이나 정말 소수의 집단에서 agentic workflow를 구축하는건 할 만하지만 규모가 어느 정도 되는 조직에서 이를 구축하기엔 꽤 까다로움.
하네스 엔지니어링을 통해 각 조직만의, 각 도메인에서의 하네스를 잘 구축해서 해자를 만드는 것이 더 중요해지는 듯.
Forwarded from 라오니 ( ) (Raoni)
노인과 몰트봇 이야기
새로정비한 전역자들에게 새직장을 분배하고, 버추얼의 ACP 개념을 학습 시킴.
그리고 버추얼토큰 온체인데이터 및 기술적 분석 리포트를 주문함.
위 시뮬레이션 순서대로 돌아감.
운영에게 내가 요청을 하고,
라온이 봉봉에게 지시, 봉봉이 정보수집 분석.
분석된 자료를 올리오가 제대로 됬는지 검수.
검수된 자료는 다시 라피스에게 넘어가서, 마케팅기획, 완성되면 다시 올리오가 검수.
무케에게 전달되어 UXUX 설계, 다시 올리오가 검수, 이후 아난에게 전달되어 시스템개발. 다시 올리오가 최종 검수후 결과를 보고.
최종결과 이상없을시 트비가 재무처리해서 에이전트들에게 USDC 지급.
최종적으로 ACP 클러스터를 구성완성했고 제대로 동작을 하였음.
에이전트간에 각자의 역할을 따로 구분하고, 제대로 동작하는 검수자를 포함시켜서 중간에 틀린게 없는지 작업증명까지 수행함.
이제 요 형태로 각 에이전트를 전부 ACP에 등록 시켜서 에이전트들간에 USDC 로 경제활동까지 제대로 하는지 적용 해볼려고 함.
새로정비한 전역자들에게 새직장을 분배하고, 버추얼의 ACP 개념을 학습 시킴.
그리고 버추얼토큰 온체인데이터 및 기술적 분석 리포트를 주문함.
위 시뮬레이션 순서대로 돌아감.
운영에게 내가 요청을 하고,
라온이 봉봉에게 지시, 봉봉이 정보수집 분석.
분석된 자료를 올리오가 제대로 됬는지 검수.
검수된 자료는 다시 라피스에게 넘어가서, 마케팅기획, 완성되면 다시 올리오가 검수.
무케에게 전달되어 UXUX 설계, 다시 올리오가 검수, 이후 아난에게 전달되어 시스템개발. 다시 올리오가 최종 검수후 결과를 보고.
최종결과 이상없을시 트비가 재무처리해서 에이전트들에게 USDC 지급.
최종적으로 ACP 클러스터를 구성완성했고 제대로 동작을 하였음.
에이전트간에 각자의 역할을 따로 구분하고, 제대로 동작하는 검수자를 포함시켜서 중간에 틀린게 없는지 작업증명까지 수행함.
이제 요 형태로 각 에이전트를 전부 ACP에 등록 시켜서 에이전트들간에 USDC 로 경제활동까지 제대로 하는지 적용 해볼려고 함.
라오니 ( )
노인과 몰트봇 이야기 새로정비한 전역자들에게 새직장을 분배하고, 버추얼의 ACP 개념을 학습 시킴. 그리고 버추얼토큰 온체인데이터 및 기술적 분석 리포트를 주문함. 위 시뮬레이션 순서대로 돌아감. 운영에게 내가 요청을 하고, 라온이 봉봉에게 지시, 봉봉이 정보수집 분석. 분석된 자료를 올리오가 제대로 됬는지 검수. 검수된 자료는 다시 라피스에게 넘어가서, 마케팅기획, 완성되면 다시 올리오가 검수. 무케에게 전달되어 UXUX 설계, 다시 올리오가…
보면서 느낀 게
본인도 팀을 3개 정도 구축해놨는데 팀 설계 구조가 비슷함
팀의 목적에 따라 세부 업무만 다를 뿐 역할도 비슷
계정이나 경제활동까지 연결하진 않았는데... 슬슬 해볼까 싶네요
재밌어보인다
본인도 팀을 3개 정도 구축해놨는데 팀 설계 구조가 비슷함
팀의 목적에 따라 세부 업무만 다를 뿐 역할도 비슷
계정이나 경제활동까지 연결하진 않았는데... 슬슬 해볼까 싶네요
재밌어보인다
ㅋ.....
화면 공유 켜놓고 작업하다가
1. 비공개 채팅 무의식중에 누를뻔함
2. 익명 계정 노출됨
사람들이 안 보는 방송이기에 다행이지
이래서 페르소나를 분리할 때에는 페르소나마다 기기도 분리하는건데...
현실적인 제약이 너무 많네요
화면 공유 켜놓고 작업하다가
1. 비공개 채팅 무의식중에 누를뻔함
2. 익명 계정 노출됨
사람들이 안 보는 방송이기에 다행이지
이래서 페르소나를 분리할 때에는 페르소나마다 기기도 분리하는건데...
현실적인 제약이 너무 많네요
취향 없음?
“실력 없음. 취향 없음.”이라는 말을 들었다.
LLM 시대에 기술은 평준화됐고, 이제는 취향이 갈린다는 주장.
맞는 말처럼 들린다.
하지만 나는 질문을 조금 바꾸고 싶다.
정말로 취향이 부족해서일까?
아니면 우리가 서 있는 구조가 바뀌었기 때문일까?
사람은 누구나 취향을 가진다.
운동, 노래, 영화. 좋아하는 것들은 여전히 존재한다.
그런데 프로젝트에서 드러나는 취향은 다르다.
프로젝트의 취향은 “내가 좋아하는 것”이 아니라 “누구를 상상했는가”의 결과다.
어디까지 설명할지, 어디서 멈출지, 무엇을 덜어낼지.
그 선택의 총합이 프로젝트의 취향이다.
크립토와 소셜은 반응 시장이다.
좋아요, 조회수, 가격. 모든 것이 수치로 보인다.
그리고 그 수치가 곧 가치처럼 작동한다.
이 환경에서는 “잘 만들었다”보다 “반응이 나왔다”가 더 빠른 기준이 된다.
AI가 바꾼 것은 취향이 아니다. 생산성이다.
반복은 빨라졌고, 실험 비용은 거의 0이 되었다.
그러면 전략은 바뀐다.
깊이보다 속도, 밀도보다 반복.
개인의 취향을 끝까지 밀어붙이기보다 이미 반응이 검증된 모델을 따라가는 것이 더 합리적으로 보인다.
그래서 나는 이 현상을 “취향 부족”이 아니라 구조적 유인이라고 본다.
AI 환경에서는 생산은 쉬워졌다. 하지만 조율은 더 어려워졌다.
왜냐하면 피드백을 흡수하는 시간보다 하나 더 만드는 시간이 더 보상 받기 때문이다.
조율은 비용이고, 생산은 보상이다.
그 순간 빠지는 것은 기술이 아니라 '취향'이다.
취향은 인간 리소스의 밀도에서 나온다.
밀도가 줄어들면 평균은 올라가지 않는다. 오히려 평준화 된다.
여기서 질문 하나.
당신은 당신의 AI에게 당신의 전 재산을 온전히 맡길 수 있는가?
요약은 맡길 수 있다. 초안도 맡길 수 있다.
하지만 판단과 책임까지?
크립토도 마찬가지다.
자동화는 늘었지만 대중의 신뢰 비용은 줄어들었는가?
사람들은 여전히 사람을 본다.
온전히 맡길 수 있는 존재는 많지 않다. 아마 상위 0.04% 정도일 것이다.
나는 여전히 취향이 자산이라고 생각한다.
하지만 이제는 이렇게 묻고 싶다.
취향만큼 중요한 것은 소통 아닐까.
타인을 상상하고, 피드백을 흡수하고, 조율에 시간을 쓰는 능력.
AI는 생산을 가속했고, 크립토는 거래를 가속했다.
그러나 신뢰는 여전히 사람이 만든다.
https://x.com/web3arang/status/2026672841194905691?s=20
구조, 생산성, 그리고 신뢰의 문제
“실력 없음. 취향 없음.”이라는 말을 들었다.
LLM 시대에 기술은 평준화됐고, 이제는 취향이 갈린다는 주장.
맞는 말처럼 들린다.
하지만 나는 질문을 조금 바꾸고 싶다.
정말로 취향이 부족해서일까?
아니면 우리가 서 있는 구조가 바뀌었기 때문일까?
개인의 취향은 사라지지 않는다
사람은 누구나 취향을 가진다.
운동, 노래, 영화. 좋아하는 것들은 여전히 존재한다.
그런데 프로젝트에서 드러나는 취향은 다르다.
프로젝트의 취향은 “내가 좋아하는 것”이 아니라 “누구를 상상했는가”의 결과다.
어디까지 설명할지, 어디서 멈출지, 무엇을 덜어낼지.
그 선택의 총합이 프로젝트의 취향이다.
반응 시장이라는 환경
크립토와 소셜은 반응 시장이다.
좋아요, 조회수, 가격. 모든 것이 수치로 보인다.
그리고 그 수치가 곧 가치처럼 작동한다.
이 환경에서는 “잘 만들었다”보다 “반응이 나왔다”가 더 빠른 기준이 된다.
AI가 바꾼 것
AI가 바꾼 것은 취향이 아니다. 생산성이다.
반복은 빨라졌고, 실험 비용은 거의 0이 되었다.
그러면 전략은 바뀐다.
깊이보다 속도, 밀도보다 반복.
개인의 취향을 끝까지 밀어붙이기보다 이미 반응이 검증된 모델을 따라가는 것이 더 합리적으로 보인다.
그래서 나는 이 현상을 “취향 부족”이 아니라 구조적 유인이라고 본다.
생산은 쉬워졌지만, 조율은 더 어려워졌다
AI 환경에서는 생산은 쉬워졌다. 하지만 조율은 더 어려워졌다.
왜냐하면 피드백을 흡수하는 시간보다 하나 더 만드는 시간이 더 보상 받기 때문이다.
조율은 비용이고, 생산은 보상이다.
그 순간 빠지는 것은 기술이 아니라 '취향'이다.
취향은 인간 리소스의 밀도에서 나온다.
밀도가 줄어들면 평균은 올라가지 않는다. 오히려 평준화 된다.
결국은 신뢰의 문제
여기서 질문 하나.
당신은 당신의 AI에게 당신의 전 재산을 온전히 맡길 수 있는가?
요약은 맡길 수 있다. 초안도 맡길 수 있다.
하지만 판단과 책임까지?
크립토도 마찬가지다.
자동화는 늘었지만 대중의 신뢰 비용은 줄어들었는가?
사람들은 여전히 사람을 본다.
온전히 맡길 수 있는 존재는 많지 않다. 아마 상위 0.04% 정도일 것이다.
취향만큼 중요한 것
나는 여전히 취향이 자산이라고 생각한다.
하지만 이제는 이렇게 묻고 싶다.
취향만큼 중요한 것은 소통 아닐까.
타인을 상상하고, 피드백을 흡수하고, 조율에 시간을 쓰는 능력.
AI는 생산을 가속했고, 크립토는 거래를 가속했다.
그러나 신뢰는 여전히 사람이 만든다.
https://x.com/web3arang/status/2026672841194905691?s=20