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
내가 거래소에 돈을 두면 안되는 이유
설 연휴 직전 롱 포지션 잡음 : 어제 청산
어제 청산나고 숏 포지션 다시 잡음 : 재청사
그 후 설 연휴 전 포지션 잡은 곳으로 복귀
이 과정에서 내가 어떠한 근거를 가지고 포지션을 잡았는가 : 없음
설 연휴 직전 롱 포지션 잡음 : 어제 청산
어제 청산나고 숏 포지션 다시 잡음 : 재청사
그 후 설 연휴 전 포지션 잡은 곳으로 복귀
이 과정에서 내가 어떠한 근거를 가지고 포지션을 잡았는가 : 없음
Forwarded from 23살에 억대연봉 달성한 가짜개발자
내가 생각하는 궁극의 활용법:
1/ 파트너 컨텍스트 즉시 복원
"Base 팀이랑 최근 2주간 논의한 내용 정리해줘" 한 마디면 Claude가 슬랙을 뒤져서 타임라인, 미해결 이슈, 내가 약속한 것들까지 정리해준다. 미팅 전에 30초면 컨텍스트를 풀로 가져올 수 있다.
2/ 코딩 중 자동 컨텍스트 수집
Claude Code가 기술적 문제에 막혔을 때, 팀 슬랙에서 관련 논의를 스스로 찾아서 해결한다. 실제로 Claude Code 팀 내부에서도 이렇게 쓴다고 한다.
3/ 주간 리포트 자동화
금요일마다 "이번 주 내가 각 파트너사 채널에서 한 논의 요약해줘" → 매니저한테 보낼 주간 업데이트가 5분 만에 완성. 내가 뭘 했는지 나도 까먹었는데 Claude가 다 기억해준다.
4/ 의사결정 히스토리 추적
"이 아키텍처 결정 왜 이렇게 내렸지?" → 슬랙에 흩어진 논의 맥락을 모아서 의사결정 과정을 복원. 3개월 뒤에 "왜 이렇게 했지?" 할 때 진가가 발휘된다. 더 이상 개발자들이 노션에 문서화를 해두려 하지 않아도 된다.
5/ 크로스팀 인텔리전스
여러 채널에 분산된 정보를 종합해서 "지금 팀 전체에서 가장 블로커가 되는 이슈가 뭐야?" 같은 질문에 답할 수 있다. 슬랙을 읽는 게 아니라 슬랙을 이해하는 것.
핵심은 단순히 "슬랙 검색이 편해졌다"가 아니다. 인간 뇌의 L1 캐시 한계를 AI가 우회해주는 것이다. 휘발되는 컨텍스트를 AI가 영구적으로 접근 가능한 지식으로 바꿔준다.
1/ 파트너 컨텍스트 즉시 복원
"Base 팀이랑 최근 2주간 논의한 내용 정리해줘" 한 마디면 Claude가 슬랙을 뒤져서 타임라인, 미해결 이슈, 내가 약속한 것들까지 정리해준다. 미팅 전에 30초면 컨텍스트를 풀로 가져올 수 있다.
2/ 코딩 중 자동 컨텍스트 수집
Claude Code가 기술적 문제에 막혔을 때, 팀 슬랙에서 관련 논의를 스스로 찾아서 해결한다. 실제로 Claude Code 팀 내부에서도 이렇게 쓴다고 한다.
3/ 주간 리포트 자동화
금요일마다 "이번 주 내가 각 파트너사 채널에서 한 논의 요약해줘" → 매니저한테 보낼 주간 업데이트가 5분 만에 완성. 내가 뭘 했는지 나도 까먹었는데 Claude가 다 기억해준다.
4/ 의사결정 히스토리 추적
"이 아키텍처 결정 왜 이렇게 내렸지?" → 슬랙에 흩어진 논의 맥락을 모아서 의사결정 과정을 복원. 3개월 뒤에 "왜 이렇게 했지?" 할 때 진가가 발휘된다. 더 이상 개발자들이 노션에 문서화를 해두려 하지 않아도 된다.
5/ 크로스팀 인텔리전스
여러 채널에 분산된 정보를 종합해서 "지금 팀 전체에서 가장 블로커가 되는 이슈가 뭐야?" 같은 질문에 답할 수 있다. 슬랙을 읽는 게 아니라 슬랙을 이해하는 것.
핵심은 단순히 "슬랙 검색이 편해졌다"가 아니다. 인간 뇌의 L1 캐시 한계를 AI가 우회해주는 것이다. 휘발되는 컨텍스트를 AI가 영구적으로 접근 가능한 지식으로 바꿔준다.
좀 뜬금없지만
300명의 소중한 친구를 만들자는 생각이 들었네요
지금 나에게 정말정말 소중한 친구는 세 명이고
그 친구들은 2년에 한 번 정도 보는데
1년에 한 번 정도 볼 친구가 300명 쯤 되면 그건 참 나쁘지 않은 기준인 것 같아요
300명의 소중한 친구를 만들자는 생각이 들었네요
지금 나에게 정말정말 소중한 친구는 세 명이고
그 친구들은 2년에 한 번 정도 보는데
1년에 한 번 정도 볼 친구가 300명 쯤 되면 그건 참 나쁘지 않은 기준인 것 같아요
❤2
Persona
하렘물 빡세네.... 어쨋거나 정주행 완료
후기라고 한다면
1. AI가 맥락맹일 수는 있는데, 충분한 토큰을 주면 어느 정도 해결이 되는 문제라고 할 떄
2. 본인이 진심으로 좋아하여 오랜 시간 쌓아왔거나, 짧은 시간 깊게 쌓아온 맥락이 아니라면 인간의 맥락이 AI 기본 모델의 맥락보다 약할 수 있다
1. AI가 맥락맹일 수는 있는데, 충분한 토큰을 주면 어느 정도 해결이 되는 문제라고 할 떄
2. 본인이 진심으로 좋아하여 오랜 시간 쌓아왔거나, 짧은 시간 깊게 쌓아온 맥락이 아니라면 인간의 맥락이 AI 기본 모델의 맥락보다 약할 수 있다