자율주행도...

사실 도입되면 엄청 좋은 기술인데
많은 사람들이

아예 사고 안 나는거 아니지 않냐
오류 날 수 있는거 아니냐
이거 사고나면 책임은 누가 지냐...
아예 완벽한 자율주행 체계는 불가능하다.

이런 부정적인 말을 너무 많이 늘여놨는데
이미 도입되는 흐름이라는건 다들 알거임...
미국에서는 이미 웨이모나 테슬라나 등등...
잘 쓰고 있으니..

심지어, 아직 완벽한 자율주행 체계가 된 것도 아닌데 잘 돌아가고 있음...

이런 것만 봐도 사람들의 비관론적 생각은 좋아보이진 않는듯..

그렇다고 비판적인 사고가 불필요한가?
그건 또 아니라고 생각함..

당연히 진보되고 문제를 해결하기 위해서는 필요한데
단순히 '비관적인 생각'만 하고
아 이건 나쁘니깐 외면해야지. 회피해야지. 하는 생각은

문제가 많은 것 같음..

AGI에 대한 개인적인 생각

AGI를 위해서는, 아니 적어도 장기적으로 안정적인 자기 개선적 구조를 가진 AI를 위해서는

1. 광범위한 데이터 수집 및 데이터 관리, 정제, 데이터 저장 및 활용
2. AI 모델의 context 증가
3. AI 모델 비용의 감소

이런게 필요하다고 생각하는데 아직은 멀었다고 생각합니다.
지금도 구현할 순 있지만, 문제가 좀 많다고 보입니다.

돈이 무한으로 있다면, 에이전트를 무한대로 병렬적으로 돌리면 사실상 무한 Context에 비슷하겠지만 그것도 어느정도 한계가 있고, 비효율이 있어서 개선은 필요하다고 생각합니다.

또한, AI를 위한 대도서관(모든 정보를 효율적으로 저장하고, 효율적으로 활용이 가능한 구조)와 실시간 현실의 시각, 청각 데이터가 실시간으로 데이터화 돼서 DB에 업데이트가 되어야한다고 생각합니다.

그 기반이 스마트 웨어러블이라고 생각하구요.

즉, 아직은 LLM은 웹에 있는 정보들만 파악해서 말합니다.

‘삼산동의 생활맥주 영업해?‘ 라고 말하면 인터넷 상의 정보를 확인해서 폐업 정보가 없다면 영업한다고 대답합니다.

하지만, 실제 데이터는 이와 상이합니다. AI는 실제 실시간 현실 데이터를 확인하지 못하기 때문에 폐업한 매장을 영업하는 매장이라고 말합니다.

하지만, 다른 사람이 스마트글래스를 끼고 그 주변을 지나갔다고 합시다.
그 데이터는 db에 저장됩니다.

AI는 위치정보와 시각정보를 기반으로 정보를 제공합니다. 해당 위치에서 시각정보들을 확인하여 폐업 여부를 확인합니다. 폐업한 것으로 보이면, 영업하지 않는다고 대답합니다.

즉, 현실과는 격리되어 인터넷에서만 사는 AI라는 한계를 극복하는 것입니다.

로보틱스와 결합하면 현실에 상호작용까지 가능합니다.
Physical AI의 미래를 생각해봅니다.

저는 꽤 중요하다고 생각하는 것이 DB와 physical AI, AI Agent, Personalized AI, Smart Device(wit AI) [스마트 글래스, 스마트 이어버즈 등...] 라고 생각합니다.

어쩌다보니 구글 프로덕트를 구글보다 조금 빠르게 공유드렸습니다. 구글 공식 홍보 영상과 참고 사항입니다.

- lyria 3 최신 모델 기반으로 생성한 음악임.

- 30초 캡은 유지한다

- 모든 노래에는 synthID 있을 예정

- 단순 텍스트 투 뮤직을 넘어서 이미지 또는 비디오를 넣으면 그 상황에 맞는 음악이 나옴.

- 현재 제공 되는 음악 언어는 8개, 한글이 그중 하나!

- 모바일 버전 커밍쑨! 지금은 웹만 가능

원본 링크

Openclaw에서 바로 쓸 수 있는 ㄹㅇ 짱짱 무료 트위터 API (api key 필요없음)

세상의 모든 지식은 트위터에 모이기 때문에, Openclaw가 자유롭게 지식을 습득하게 하려면 트위터를 접근하게 해 주는 건 매우 중요함.

공식 트위터 API는 귀찮고 비싸서 별별 3rd party 서비스를 다 써봤는데 오늘 드디어 제대로 된 놈을 찾은듯.

그것은 바로 FxTwitter. CF workers에 배포된 트위터 프록시?라는데 완전 무료에다가 안정성도 있음. 도대체 왜 무료입니까 너무 감사합니다.

트윗 URL 형식이 https://x.com/browomo/status/2024075205245534532 인데, 앞에 x.com을 api.fxtwitter.com으로만 바꿔주면 됨. https://api.fxtwitter.com/browomo/status/2024075205245534532 이런 식으로.

모르겠으면 그냥 문서 페이지 Openclaw한테 던져주고 해달라고 하삼. 이렇게 무료인데 잘 되는 서비스 처음봄.

워크플로우는 이렇게.
1. 트위터에서 흥미로운 내용을 찾을때마다 openclaw에 연결된 텔레그램 챗에 다 넘겨주기
2. openclaw 에이전트가 fxtwitter api를 사용하여 내용을 가져옴
3. 알아서 내용 공부 후 저장

트위터 때문에 삽질 오지게 했는데 오늘부터 바로 이거로 간다.

앞으로는 새로운 채널 @joeldailyai 에서 매일 간략하게 유용한 AI 정보 나눌 예정

실제로 할 수 있는 것들:

🔍 검색

• "AI agent lang:ko" 같은 키워드로 트윗 검색
• 인기순/최신순 선택 가능
• 한국어/영어/일본어 다 됨
👤 사람 찾기

• 아이디나 이름으로 유저 검색 → 프로필 정보(팔로워 수, 소개 등)
• 특정 유저의 최근 트윗 전부 가져오기
• 팔로워/팔로잉 목록 조회
📰 피드

• 홈 타임라인 (For You) 조회
• 실시간 트렌드 확인
🔗 트윗 분석 (FixTweet 조합)

• 트윗 링크 → 내용 + 미디어 + 반응 수 가져오기
• 그 트윗 쓴 사람의 다른 글도 조회

실사용 시나리오 예시:

• "AI 에이전트 관련 한국어 트윗 최신 10개 보여줘"
• "이 사람(@누구) 최근에 뭐 올렸어?"
• "지금 일본 트렌드 뭐야?"
• 채널 리라이터에서 트윗 링크 오면 → 자동으로 해당 유저 다른 글까지 분석
뭐 해볼래?

전체 구조

백휘 브라우저 (x.com 로그인 상태)
    │
    │ auth_token + ct0 쿠키 추출
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│  VPS (openclaw-baekhui-osaka)           │
│                                         │
│  ~/.openclaw/credentials/twitter/       │
│    └── cookies.json                     │
│         { auth_token, ct0 }             │
│                                         │
│  ┌───────────────┐                      │
│  │   twikit      │ ← Python 라이브러리    │
│  │  (Client)     │                      │
│  │               │                      │
│  │ cookies.json  │                      │
│  │ 로드 후 요청에  │                      │
│  │ 쿠키 자동 첨부  │                      │
│  └───────┬───────┘                      │
│          │                              │
│          │ HTTPS (쿠키 인증)              │
│          ▼                              │
│  api.twitter.com                        │
│  (Twitter 내부 GraphQL API)             │
│                                         │
│  ┌───────────────┐    30분마다           │
│  │ twitter-      │◄── systemd timer     │
│  │ cookie-check  │                      │
│  │ .sh           │──▶ 만료 시 TG 알림    │
│  └───────────────┘                      │
└─────────────────────────────────────────┘

핵심 원리

1. Twitter 웹 = 내부 API를 쓴다
x.com 웹사이트 자체가 api.twitter.com/graphql/... 엔드포인트를 호출함. 공식 API($100/월)가 아니라 웹이 쓰는 비공개 API를 그대로 갖다 쓰는 것.

2. 인증 = 쿠키 2개

• auth_token — 세션 토큰 (1년 유효)
• ct0 — CSRF 방지 토큰
이 2개를 HTTP 요청 헤더에 붙이면 Twitter 서버는 "브라우저에서 로그인한 유저"로 인식.

3. twikit이 하는 일

twikit Client
├── 쿠키 세팅 (auth_token, ct0)
├── Bearer 토큰 (하드코딩, 공개값)
├── 요청 헤더 조작 (User-Agent, x-csrf-token 등)
└── GraphQL 쿼리 → JSON 파싱 → Python 객체

Twitter 웹이 보내는 것과 동일한 요청을 재현. 서버 입장에서는 브라우저랑 구분 불가.

4. 왜 로그인 플로우는 막혔는데 API는 되나?

| 구분     | 엔드포인트                              | Cloudflare 보호  |
| ------ | ---------------------------------- | -------------- |
| 로그인    | twitter.com/i/onboarding/task.json | 엄격 (봇 탐지)      |
| API 호출 | api.twitter.com/graphql/...        | 느슨 (쿠키 인증만 확인) |

로그인은 웹사이트 자체(twitter.com)를 거치니까 Cloudflare가 TLS fingerprint까지 검사. API는 별도 서브도메인(api.twitter.com)이라 쿠키만 유효하면 통과.

5. 쿠키 인증으로 우회한 이유

정상 흐름:  로그인 → 쿠키 발급 → API 호출
                ↑
            여기서 Cloudflare 차단

우리 방법:  브라우저에서 직접 로그인 → 쿠키 복사 → API 호출
           (Cloudflare 우회)          (차단 없음)

6. 헬스체크 구조

systemd timer (30분)
    └── twitter-cookie-check.sh
            └── Python: client.get_user_by_screen_name('XBTWL_KR')
                    ├── 성공 → 무반응
                    └── 실패 → Telegram Bot API → 백휘에게 알림

요약: 공식 API 안 쓰고, 웹이 쓰는 비공개 API를 브라우저 쿠키로 인증해서 호출하는 구조. 비용 $0.

Gemini 3.1 출시

[ Gemini 3.1 Pro 출시 ]

요즘 제미나이 상태가 메롱했는데 새벽에 엄청난 소식을 공개하기 위한 빌드업(?)이었나 봅니다🙏🙏

드디어 Gemini 3.1 Pro가 출시됐어요🔥

✅ 업데이트 간략 정리
- 고급 추론 능력 기반의 고난이도 작업 수행에 최적화
- 대부분의 벤치마크에서 기존 경쟁사 모델을 모두 상회
- 기존 3.0 대비 추론 능력 2배 이상 향상
- ARC-AGI-2 벤치마크 기준 77.1% 기록
- 그래픽 및 시뮬레이션(SVG예시 영상) 생성 능력 강화

제미나이의 업데이트 이후 다음은 누가 새로운 모델 공개하려나😉

👉 원문 보기 👈

오하아사 별자리 운세 텔레그램 봇(@ohaasabot) 만들었습니다. (바이브코딩으로 그냥 10분도 안 걸렸음) (심지어 제가 한거는 그냥 요구밖에 없음)
저는 딱히 미신을 믿는 스타일은 아니지만
보시는 분들은 쓰시면 편하고 좋을듯

봇 개인 DM으로 /생일 0101
이렇게 명령어 쳐두시면, 등록되고 /운세 치면 바로 등록된 별자리에 해당하는 운세가 나오니 이렇게 확인하셔도 되고, 그룹챗에 초대해놓으면
사자자리
천칭자리
이렇게 치면 사진처럼 그룹챗에 바로 나옵니다.

본인 별자리 모르시는 분들은 /생일 0101 이렇게 치시면, 어떤 별자리인지 나와요.
/생일 0101 이렇게 개인 DM에 등록해두시면 매일 7시(안 올라온 경우에는 7시 30분, 8시 이렇게 30분 간격으로)에 자동으로 개인 DM으로 봇이 보내줍니다.

/모든운세 라고 치면, 그날 모든 별자리 운세가 나옵니다.
생일 다수 등록 가능(최대 12개)

DM으로 별자리만 쳐도 나옴

@ohaasabot (봇)

요즘 기술의 무서움

카페 CCTV에 손님들 몇시간 앉아있는지 뜸

#CCTV

라자루스로 의심되는 집단이 AI를 이용해 폴리마켓에서의 수익성 엔진을 운영

오픈클로 성장력 뭐지 진짜 ai agent의 특이점을 불러왔네

[AI Agent에 대한 생각]

그냥 오픈클로한테 돈 벌어어와.
하는 것과
오픈클로에게 여태 돈이 됐던 케이스들을 수집하고 매일같이 돈이 되는 케이스들을 수집, DB로 정리하여 학습한 후
그걸 토대로 매일 이벤트들을 실제 실시간 데이터 기반으로 스캔하여 기회를 포착하고 안정적으로 높은 수익을 발생시켜봐.
(그 구조를 구축하라고 하고 구축한 후에 시스템을 만들기)
와는 그 질적인 차이와 근본적인 측면에서 차이가 있다고 생각합니다.

쉽게 얘기하면 원시인한테 자동차를 만들어라.
라고 하는 것과
자동차를 만들 수 있는 기본적인 재료들을 처음부터 만드는 법을 알려주고 자세히 교육시킨 후에 자동차를 만들라고 하는 수준의 차이가 있다고 생각합니다.

결국 전문가는 배우는 것, 원리를 아는 것, 활용하는 것, 꾸준히 개선되는 것에서 오지 않나 싶습니다.
이 시대는 나의 AI Agent를 전문가로 만들어야하는 시대이구요.
나의 AI Agent들을 전문가로 만들어 분업을 시키는 방법, 그 구조를 확장시켜 하나의 회사로 만드는 방법에 대해서 고민해야하는 것 같습니다.
일단, 1단계는 AI Agent를 빈틈없고, 꼼꼼한 장기적으로 스스로 배우고 개선해나가는 전문가로 만드는 것에 대해서 고민해야한다고 생각합니다.

[ 구글의 스마트 글래스용 UI ]

구글 글래스가 곧 나오려나 봅니다🔥🔥

구글에서 Glimmer라고 하는 AI 글래스용 디자인 시스템을 공개했어요😉

✅ Glimmer 간략 정리
- 시야를 가리지 않도록 UI를 최소화하며 투명 디스플레이 인터페이스 구현
- 사용자의 눈에서 약 1m 떨어진 지점에 떠 있는 것처럼 보이도록 설계
- 가독성을 높이기 위해 텍스트 위치를 최소 0.6도 이상의 시각 각도로 설정
- 밝은 햇빛에서 색이 잘 보이도록 중립적 색상 팔레트 사용
- 모든 아이콘과 창의 모서리는 둥글게 처리

영상이 실제로 구글 글래스를 착용했을때 UI가 어떻게 나오는지에 대한 예시입니다👍

실제 생활 환경에서 작동하는데 있어 사용자가 불편하지 않게 하기 위한 고민이 어느정도 끝난것 같네요💯💯

👉 원문 보기 👈