다음 Grok 모델 2~3주 내 출시 예정!

Grok V9-Medium이라는 새로운 AI 모델의 훈련이 끝났다고 발표했슴다

기존에 만든 기초 모델을
실제 개발자들이 Cursor에서 코딩할 때 쓴 실제 데이터로 추가 훈련시켰다고 함다

그리고 중요한건
2~3주 안에 공개될 예정이라고 하네유 ㄷㄷ

요즘 그록도 cli가 공개되면서
로컬 작업에서 활용할 수 있게 되었는데

지금 Grok이 쓰고 있는 모델(0.5T v8-small)보다 훨씬 더 똑똑해지고 복잡한 코딩 작업에큰 성능 향상이 있을 거라고 하니 기대가됨다

OKX 블록체인 X Layer 발표 총 정리!

1. X Layer는 누구나 OKX급 고성능 거래소를 블록체인 위에 쉽게 만들 수 있는 인프라임

2. 지금까지 블록체인에서 거래소 만들기는 엄청 어려웠음. 각자 따로 거래 엔진, 증거금 시스템, 청산 구조까지 전부 새로 만들어야 했음

3. Exchange OS는 이런 공통 엔진을 X Layer가 미리 만들어 놓고, 개발자들이 레고 조립하듯 쉽게 거래소를 만들 수 있게 함

4. 현물, 선물, 예측시장(Outcome Market)까지 하나의 시스템에서 다 만들 수 있음

5. 특히 여러 시장을 하나의 계정·하나의 증거금으로 공유 가능해서 자금 효율이 엄청 좋아짐. 돈을 여기저기 따로 넣어둘 필요가 없음

6. 첫 번째 메인 사례로 2026 월드컵 예측 시장도 6월에 오픈 예정

7. X Layer가 만들고 싶은 건 거래소를 만드는 운영체제(Exchange OS)에 가까워 보임

8. 앞으로는 거래소 만드는 진입장벽 자체가 엄청 낮아질 수도 있어 보임. 앱 만들듯 거래소 만들 수 있게 됨

6월 큰거 온다..
Claude Opus 4.8 vs GPT 5.6 vs Gemini 3.5 Pro

Gemini 3.5 Pro는
6월 출시가 예고되어 있고

GPT 5.6은 예측 시장에서도
6월 출시 가능성을 89% 정도로 보고 있는데유

- Opus 4.5 → 4.6까지 약 2.4개월
- Opus 4.6 → 4.7까지 약 2.3개월

과거 릴리즈 주기를 고려했을 때
Opus 4.8도 6월 출시가 유력하다고 하네유

6월에 AI 모델 경쟁이
엄청 치열할 것 같네유 ㄷㄷ

오픈클로 창시자가 추천하는 Skill 정리 도구

스킬이 중요한건 맞지만
스킬 하나에 너무 많은 내용을 담는 스킬들이 많음

그리고 그 큰 데이터들이
모두 컨텍스트에 로드되는 문제가 있음

그래서 그런 스킬들을 거르는 skill-cleaner 스킬을 만듬

1. 중복 스킬 찾기
같은 이름이거나 내용이 거의 같은 것들 찾아줌

2. 안쓰는 스킬 찾기
최근 3개월 로그보고 사용 흔적이 없는 스킬을 보여줌

3. 프롬프트 비용 줄이기
스킬 설명이 너무 길면 줄일 수 있는 설명 후보를 알려줌

4. 삭제는 자동으로 안함
기본 원칙은 제안만 하고 사용자가 요청할때만 수정하거나 삭제함

과도한 스킬 사용은 오히려 비용 낭비가 되니 이거 저장하고 한 번 써보십쇼!

1. git clone https://github.com/steipete/agent-scripts.git
2. cd agent-scripts
3. node --experimental-strip-types skills/skill-cleaner/scripts/skill-cleaner.ts --months 3

이분 두나무에게 고소당햇다고 하네유 ㄷㄷ

무조건 설치하십쇼! 클로드 공식 보안 플러그인 출시!

요즘 AI에게 모든 코드를 맡기는 서비스가 많아지면서
보안 이슈도 크게 문제가 생기고 있는데

클로드에서 공식적으로 보안 플러그인을 만들어줬슴다

이 플러그인을 설치하면
코드 작성 중 위험한 부분을 알려주고 고쳐줌다!

Anthropic 내부에서 테스트해보니
PR할 때 보안 관련 지적이 30~40% 가량 줄었다고 해유

설치 방법은 간단하니
저장해두고 쓰십쇼!!

/plugin install security-guidance@claude-plugins-official
/reload-plugins

트위터는 더 이상 예전의 트위터가 아님다

트위터 알고리즘이 계속 바뀌면서
원래 트위터의 본질을 점점 잃어가는 느낌임다

예전 트위터는 짧은 글을 부담 없이 마구 올리는 플랫폼이었는데,
지금은 그렇게 하면 알고리즘 때문에 노출이 잘 안됨다

이제는 이미지도 사실상 필수라
가벼운 뻘글조차 이미지를 넣어야 하고,
1시간 안에 여러 글을 올려도 결국 유저에겐 하나 정도만 노출됨다

거기다 최근엔 긴 글이나 영상 콘텐츠를 더 밀어주고 있어서
예전의 트위터와 지금의 트위터는 완전히 다른 플랫폼이 됐다고 봐도 될 듯
나쁘다는게 아니라 달라졌다는 것

오히려 옛날 트위터 감성을 원한다면
지금은 쓰레드 쪽이 더 가까울 수도 있슴다

쓰레드는 짧은 글도 비교적 잘 노출되고,
이미지도 없어도 되고 팔로워도 큰 영향이 없음

트위터 올릴땐 오히려 좀더 양질의 글에 힘줘서 부담이 있는 편이고
쓰레드는 알고리즘 신경안쓰고 막 올려도 되서 편하네유

세계 최고 AI 학회에 채택된 AI 모델 등장!

GPT-5, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, Qwen 등
총 31개의 AI 모델과 비교 평가됐는데

의외로 특정 분야에서는
낮은 비용 대비 꽤 강한 성능을 보여줬다고 함

이번에 KDD 2026 Datasets & Benchmarks 트랙에
공식 채택된 모델은
바로 미나라에 탑재된 AI 모델인 DMind임다

실제 디지털 금융 및 블록체인 환경 기반 성능을
평가한 연구라고 하는데
일부 과제에서 특정 분야에 특화된 AI 모델의 가능성을
입증했다고 하네유

요즘 AI 흐름 보면
범용 모델 하나가 모든 걸 해결하는 방향보다는
특정 산업이나 분야를 깊게 이해하는
특화 AI 모델들이 점점 더 중요해지는 느낌인데

DMind도 그런 흐름에서
흥미로운 사례인 것 같슴다

클로드 오퍼스 4.8 오늘 출시 예정?!

오늘 클로드 데스크탑 앱 소스 코드에서 Claude Opus 4.8이 발견되었다고 함다

모델 선택에
이미 4.8이 추가되었다고 하는데

오늘 출시될꺼라고
예상하시네요 과연…! 👀

클로드 오퍼스 4.8, OMC(Oh My ClaudeCode) 공식 출시?!

이제 새로운 모델이 나오면
누가 더 좋냐, 얼마나 좋냐의 관심은
서서히 없어지는 것 같슴다

이번 4.8 업데이트에서 중요하게 봐야할 것은
바로 Dynamic Workflows라고 생각하는데

기존 AI 코딩 방식은
- 사용자: 버그 고쳐줘
- 클로드: 코드 읽기 -> 수정 -> 테스트 -> 결과 반환
이렇게 진행되었다고 하면

이번 Dynamic Workflows는
- 메인 클로드: 버그 찾아
- 클로드 1: 로그인 코드 검사
- 클로드 2: DB 쿼리 검사
- 클로드 3: API 문제 분석
작업을 스스로 쪼개 여러 AI를 동시에 돌리고
서로 검증까지 시키는 것임다

OMC의 일부 기능이
공식적으로 추가되었다고 보면 됨다..!

하네스 깎으신 형님들
4.8에 맞게 재검토하십쇼

아세아제지 세종공장 추락 사망사고
국민청원 동의 부탁드립니다.

지난번에 공유드렸던
제 지인 형님의 제지공장 추락 사망사건 관련 국민청원이
드디어 공개 결정되었습니다.

바쁘시겠지만 잠시만 시간을 내주셔서
국민청원 동의와 탄원서 서명 부탁드리겠습니다.

1분 정도면 참여 가능합니다.

1️⃣ 청원 동의하기
2️⃣ 탄원서 서명하기

공유 한 번, 서명 한 번이 정말 큰 힘이 됩니다.
진심으로 부탁드립니다. 🙇‍♂️

이 형님 또 이러신다

ㅋㅋㅋㅋㅋ

행님들이 참여하고 공유해주신 덕분에
청원 500명 돌파했습니다
감사합니다 🙇🏻‍♂️🙇🏻‍♂️🙇🏻‍♂️

아직 참여 못하신 형님들도
참여 부탁드립니다!

1️⃣ 청원 동의하기
2️⃣ 탄원서 서명하기

소액으로도 먹을 수 있다! 꺼억~

AI가 다 해주는데 이제 인간은 뭘 해야 할까

코딩도 하고 디자인도 하고 자료도 만들고
실행까지 대신해주기 시작하면
사람한테 남는 건 뭘까

이번 AI 프론티어 팟캐스트에서
해시드 김서준 형님이 이 얘기를
진짜 잘 풀어주셨는데
보는 내내 생각이 많아졌슴다

제가 특히 중요한 부분 8가지만 정리해봤슴다
이거 보고 풀버전도 꼭 보십쇼

1️⃣ 앞으로는 실행력보다 의도가 더 중요해진다

예전엔 할줄아는 능력이 중요했음

코딩할 줄 알고 디자인할 줄 알고 운영할 줄 알고
자료 만들 줄 아는 사람이 유리했음

근데 AI가 웬만한 실행을 대신해주기 시작하면
중요한 건 만드는 능력보다
방향을 정하는 능력에 가까워짐

결국 뭘 만들고 싶은지
왜 이걸 해야 한다고 보는지가 더 중요해지는 것 같음

2️⃣ 한 사람이 팀처럼 움직일 수 있게 됐다

중요한 건 비개발자도 코딩한다가 아니었음

한 사람이 혼자 제품을 만들고
실험하고 운영하고 돈 버는 속도가 달라졌다는 것

예전엔 팀이 필요했던 일을
이제는 사람 한 명이 여러 에이전트를 꾸려서 시작할 수 있게 됐음

그래서 VC 망했다는 표현까지 나왔는데
진짜 VC가 끝났다는 뜻보단
창업자의 모습이 바뀐다는 말에 가까웠음

3️⃣ 새로운 창업자 종이 나오고 있다

기존 창업자가 팀을 잘 꾸리는 사람이었다면
새로운 창업자는 AI 에이전트를 잘 부리는 사람에 가까움

개발자, 디자이너, 마케터를 다 채용하기 전에
일단 에이전트들 데리고 혼자 굴려봄

작게 만들고 작게 팔고 계속 고침

이런 사람들이 점점 늘어난다는 얘기가
꽤 인상적이었음

4️⃣ 대학 VC 회사 같은 기존 제도는 쪼개지고 있다

대학이 하던 건 대충 세 가지였음

선발, 교육, 커뮤니티

근데 이제 선발은 결과물과 평판이 하고
교육은 AI 튜터가 하고
커뮤니티는 YC 나이트로 밋업 같은 곳이 가져감

VC도 비슷함

돈만 주는 곳보다
네트워크 신뢰 분배 커뮤니티를 주는 곳이 더 중요해지는 느낌

5️⃣ AI 네이티브는 툴 잘 쓰는 사람이 아니다

ChatGPT 잘 쓰고 Claude 잘 쓰고
Cursor 잘 쓰면 AI 네이티브일까

김서준 형님은 답은 좀 달랐음

AI를 그냥 도구로만 보는 게 아니라
같이 일할 대상으로 보고
일하는 방식 자체를 다시 설계하는 사람에 가까움

툴을 잘 쓰는 사람은 기존 일을 더 빨리 하지만
AI 네이티브는 일의 형태를 바꿈

이 차이가 꽤 크다고 느낌

6️⃣ 에이전트도 신분증이 필요해진다

에이전트들이 서로 일하고 거래하면
신원은 누가 보증하지
평판은 어디에 쌓이지
결제는 어떻게 하지
거래 기록은 누가 믿게 하지
같은 문제가 생김

중앙 서버보다 퍼블릭 블록체인 위에
신원 평판 결제 기록을 남기는 게
더 자연스러울 수 있다는 관점이었음

7️⃣ 생산이 싸질수록 취향이 비싸진다

이 부분이 나는 제일 크게 와닿았음

예전엔 모두가 나한테 딱 맞는 서비스를 원했지만
그게 쉽지 않았음

개인 취향은 작고 다 다르고 자주 바뀌는데
거기에 맞춰 뭔가를 만드는 건 비용이 너무 컸으니까

근데 AI 때문에 만드는 비용이 낮아지면
한 사람의 취향에 맞춘 제품도 경제성이 생김

생산이 싸질수록
오히려 취향 관계 내러티브가 더 중요해지는 것 같음

8️⃣ 1만 시간보다 의도 있는 100시간

AI 시대라고 해서
그냥 오래 붙잡고 있는 게 답은 아닌 것 같음

예전엔 1만 시간의 법칙이 중요했다면
이제는 의도 없이 반복한 1만 시간보다
의도 있게 고민한 100시간이 더 중요할 수 있음

실행은 점점 AI가 가져가고
사람한테 남는 건 방향과 판단이 되니까

결국 중요한 건 더 많이 하는 사람이 아니라
더 깊게 관계 맺고
더 선명한 의도를 가진 사람인 것 같슴다

AI 시대를 어떻게 살아야 할지 고민하는 분들은
풀버전 꼭 보십쇼

팟캐스트 풀버전

알파고 창시자가 말하는 AI 시대 생존법

조승연 형님이 데미스 하사비스한테
이런 질문을 했음

앞으로 사람들은 주머니 속에 100명의 직원을 갖고 사는 것과 비슷해질 텐데
그럼 AI 시대에 필요한 능력은 뭐냐고

제가 이해한 핵심 내용
세 가지만 정리해봤슴다!

AI 시대 살아남으실 형님들은
저장하고 보십쇼!

1️⃣ 알파고는 왜 중요했을까?

데미스 하사비스는 알파고와 이세돌의 대국을 현대 AI 산업의 분기점으로 봤음

중요한 건 AI가 바둑을 이겼다는게 아니었음

바둑은 체스처럼 단순 계산으로만 풀기 어려운 게임이었는데

알파고는 사람이 정답을 넣어준 게 아니라
스스로 바둑을 두면서 원리를 배웠음

그러니까
알파고가 증명한 건

AI가 복잡한 문제를 스스로 학습하고
그 안의 원리를 찾아낼 수 있다는걸 보여준 것임

2️⃣ AI가 잘하는데 수학과 과학이 필요할까?

하사비스는 AI 시대에도 STEM
그러니까 수학과 과학은 계속 중요하다고 말했음

그 이유는
AI가 수학과 과학을 잘해도
사용자가 원리를 이해할수록 AI를 더 잘 쓸 수 있기 때문임

도구가 똑똑해질수록
오히려 내가 뭘 시키는지 아는 능력이 더 중요해짐

동시에 아이들은 AI 도구에 깊이 빠져봐야 한다고 했음

80~90년대 집에서 컴퓨터 만지며 놀던 애들이
나중에 컴퓨터 시대를 이끌었던 것처럼

지금 AI 도구를 가지고 노는 애들이
다음 5~10년 동안 큰 힘을 갖게 될 거라고 봤음

3️⃣ 앞으로 필요한 건 1인 CEO 능력

이 부분이 제일 인상 깊었음

앞으로 우리는 각자 주머니 속에
다양한 AI를 넣고 다니게 될 것임

근데 AI 직원이 100명 있어도
내가 뭘 시킬지 모르면 아무 일도 안 일어남

그래서 하사비스가 말한 핵심 능력은
이거였음

(1) 큰 문제를 작은 문제로 쪼개기
(2) 작은 문제를 맞는 AI 에이전트에게 위임하기
(3) 좋은 지시를 내리기
(4) 여러 결과를 조율하기
(5) 가치 있는 질문을 정하기
(6) 최종 목표, 그러니까 북극성을 잡기

결국 AI 시대에 중요한 건
프롬프트 문장을 잘 쓰는 게 아니라

문제를 정의하고
일을 나누고
결과를 검수하고
어디로 갈지 정하는 능력 같음

예전엔 좋은 직원이 되는 법을 배웠다면
이제는 혼자 있어도 작은 회사를 운영하는 법을 배워야 하는 시대가 오는 것 같음

풀 버전 보시는 것을
추천드림다!!

풀버전 영상 보기

AI에게 이렇게 일 시키시면 안됩니다!!

AI를 잘 쓰려면 큰 문제를 작은 문제로 쪼개라고 하는데, 앱 만들기를 요청할 때 이런 식으로 하시면 안됨다

- 로그인 만들기
- 결제 만들기
- 디자인하기
- 배포하기

이건 문제를 쪼갠 게 아니라 그냥 기능 나열한 것임다

이렇게 생각하셨다면 이 글 저장하고 꼭 보십쇼!!

1️⃣ 작은 문제로 쪼갠다는 건

막연한 목표를 AI나 사람에게 맡길 수 있는 단위로 바꾸는 것임다

예를 들어 AI한테

“우리 반 일정 공유 앱 만들어줘”

라고 하면 너무 애매함다

시간표 앱인지, 공지 앱인지, 댓글이 필요한지, 선생님이 올리는 건지, 학생이 직접 쓰는 건지 아무것도 정해져 있지 않기 때문임다

그러면 결과도 애매하게 나올 수밖에 업슴다

2️⃣ 제대로 쪼갠다면

이렇게 물어봐야 함다

1. 누가 쓰는 앱인가?
학생, 선생님, 학부모

2. 제일 먼저 필요한 기능은 뭔가?
일정 올리기, 일정 보기, 숙제 체크, 알림 받기

3. 첫 버전에 꼭 필요한 기능은 뭔가?
오늘 일정 보기, 내일 숙제 보기, 완료 체크하기

4. 꼭 필요한 화면은 뭔가?
일정 목록, 일정 추가, 완료 체크

5. 데이터는 뭐가 필요한가?
제목, 날짜, 과목, 완료 여부

이렇게 쪼개면 요청이 달라짐다

“우리 반 일정 공유 앱 만들어줘”

가 아니라

“학생이 오늘 일정과 내일 숙제를 보고 완료 체크할 수 있는 간단한 앱을 만들어줘

첫 버전은 일정 목록, 일정 추가, 완료 체크 기능만 있으면 되고 데이터는 제목, 날짜, 과목, 완료 여부만 저장하면 돼”

이제야 AI가 일할 수 있게 되는 것임다

3️⃣ 기능을 많이 적는 게 쪼개기가 아님다

많은 분들이 기능을 많이 적으면 문제를 잘 쪼갠 거라고 생각함다

근데 기능 목록은 그냥 있으면 좋겠다에 가깝슴다

진짜 문제 쪼개기는 첫 버전에서 무엇을 빼도 되는가까지 정하는 것임다

우리 반 일정 앱 첫 버전에는 이런 건 없어도 됨다

- 댓글, 좋아요 기능
- 친구 초대
- 예쁜 디자인
- 결제 기능

처음부터 다 넣으려 하면 AI도 헷갈리고 사람도 검수하기 어려워짐다

첫 버전에서는 딱 하나만 보면 됨다

“학생이 오늘 해야 할 일을 확인하고 완료 체크할 수 있는가?”

4️⃣ 좋은 요청에는 성공 기준이 있음다

나쁜 요청:
“일정 공유 앱 예쁘게 만들어줘”

좋은 요청:
“학생이 오늘 할 일을 확인하고 완료 체크할 수 있으면 성공이야”

성공 기준이 있어야 AI가 뭘 만들고 있는지, 나도 결과물을 어떻게 봐야 하는지 알 수 있슴다

5️⃣ 진짜 핵심

AI에게 큰 문제를 던지는 건 일을 시키는 게 아니라 소원을 비는 것에 가깝슴다 🙏🏻

“앱 만들어줘”
“서비스 만들어줘”
“돈 벌리는 기능 만들어줘”

이건 너무 명확하지 않고 큼다

좋은 요청은 작고 구체적임다

- 누가 쓰는지
- 언제 쓰는지
- 무엇을 끝내야 하는지
- 첫 버전에 뭐만 있으면 되는지
- 어떻게 성공을 판단할지

이걸 정해주는 게 진짜로 큰 문제를 작은 문제로 쪼갠 것임다

6️⃣ 결론

AI를 잘 쓰는 사람은 프롬프트 문장을 멋지게 쓰는 사람이 아니라 막연한 목표를 AI가 바로 처리할 수 있는 작업 단위로 바꾸는 사람임다

형님들 AI한테 일 시킬 때 큰 소원부터 던지지 말고

누가 언제 무엇을 어떻게 끝내야 하는지부터 쪼개보십쇼

그때부터 결과물이 달라짐다

Hermes Agent 이건 진짜 몰랐네요

저는 헤르메스를 텔레그램에
연결해서 쓰고 있었는데

음성 메세지도 잘 인식해주네요 ㄷㄷ…

진짜 바이브코딩 쌉가능!!
저만 몰랐나유…??

구글에서 진짜 실시간 통역이 나옵니다!

별도 기기 없이 스마트폰 하나만으로
실시간에 가까운 통역이 가능한 AI가 나오네유

기존 번역은 보통

사람이 말하고
말이 끝날 때까지 기다리고
그다음 번역해서 들려주는 방식이라

대화가 뚝뚝 끊기는 문제가 있었슴다

그런데 이번 Gemini 3.5 Live Translate는
상대가 말하는 중에도 거의 실시간으로 따라가며 번역 음성을 들려준다고 함다

심지어 70개 이상 언어를 자동 인식하고
말투, 속도, 억양까지 어느 정도 살려준다고 하네유

Google Translate 앱에는 순차적으로 적용되고
Google Meet에도 들어갈 예정이라고 하니 지짜 기대가 큼다