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요즘 생성형 AI 도입 사례들을 보다 보면 개인 생산성은 확실히 올라갑니다. 문제는 조직 단위로 가는 순간부터였습니다. 처음에는 다들 모델 성능이나 프롬프트 문제라고 생각합니다. 저도 그럴 줄 알았습니다. 근데 실제로 막히는 건 다른 데였습니다. - 결과물 누가 검수할지 - 어디까지 자동화 허용할지 - 기존 프로세스랑 어떻게 연결할지 - 팀마다 다른 사용 방식 어떻게 맞출지 - 오류 났을 때 책임은 누가 질지 이런 운영 문제가 계속 나오더
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이번에 어떻게 하면 클로드코드를 잘 쓰는걸까에대해 공부하고있는데 서브에이전트, 팀, 스킬, MCP연결 등등 공부할게 너무많네요 ㅠㅠ 이제 md파일은 정리하긴했는데 추천하는 skill이나 mcp있으신가요??? 또 최근나온 팀 vs 서브에이전트 중에 일반적으로 사용할때 어떤게 더 나을 지 궁금합니다!
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Appshots, Goal 모드 등 — 26.519Appshots가 이제 macOS의 Codex 앱에서 제공됩니다. 양쪽 Command 키를 눌러 가장 앞에 있는 앱 창을 스크린샷과 사용 가능한 텍스트와 함께 Codex로 보낼 수 있습니다. 덕분에 사용자가 직접 복사하거나 붙여넣거나 설명하지 않아도, Codex가 다른 앱의 맥락을 바탕으로 작업할 수 있습니다. 항목 내용 Goal mode 더 이상 실험 기능이 아니며, Codex 앱, IDE 확장, C
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안녕하세요. 앱 하나 조심스럽게 공유드립니다. 최근에 Ember라는 앱을 써봤는데요, 부모님이나 가족의 이야기를 목소리로 기록하고, AI가 그걸 글로 만들어주는 앱입니다. 저는 어릴 때 텍사스 조그만 동네에서 살았는데, 아시안 마켓 가려면 버스 두 번 갈아타고 한 시간을 가야 했거든요. 몇 달씩 한국 음식 못 먹다가 온 가족이 날 잡아서 봉투 여덟 개씩 들고 땡볕에서 붉은개미랑 싸우며 정류장에서 버스 기다리던 게 아직도 기억나서, 그 기억을 Ember
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https://news.hada.io/topic?id=29724&utm_source=slack&utm_medium=bot&utm_campaign=T0439Q8HNHG요약:핵심만 한방 정리하면: 잭 도시는 AI 시대에는 기존의 “관리 계층형 회사”가 무너질 수 있다고 봄 이유는 원래 위계 조직의 목적이 “정보 전달”이었는데, 이제 AI가 그 역할을 더 잘할 수 있기 때문 그래서 회사를 사람 중심 계층
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지금 삼전 노조 사태를 보면 각 회사 경영진들은 아래와 같은 모습을 꿈꾸고 있으리라 봅니다 로봇 노동자의 장점은 명확하죠 1년 365일 24시간 회사가 주말, 휴무, 주야 구분 없이 계속 가동할 수 있다는 것은 대단히 매력적입니다 식사 휴식, 커피 휴식 이런 거 필요 없고 출퇴근 필요 없고 잠도 안자고 24시간 풀 가동에 쉬지도 않고, 아프지도 않고, 화장실도 안 가고, 담배 피우러 나가지도 않고, 딴 짓 하지도 않습니다 그리고 노조처럼 골치 아프지
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<p><sup>from reddit</sup></p>
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연례 행사처럼 경건한 마음으로 Google I/O을 본방사수했다. 2시간에 가까운 정주행을 마치고 마지막에 머리 속에 남은 키워드는 'Omni' 드디어 구글이 그것을 해냈구나. 그리고 Omni로 녹아내린 모달이 구글의 수직 통합과 만난 그 세상의 OS는 AI였다. 하사비스가 모두에 발표한 Omni는 Gemini 차세대 모델 이름이지만, 그것은 구글의 궁극의 지향점으로 다가왔다. 텍스트, 이미지, 비디오, 그 무엇보다 리얼 월드에 가까운
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<p><sup>from reddit</sup></p>
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IDE가 필요없어졌는데 깃렌즈 하나 때문에 자꾸 vscode를 켜게 되서 메모리가 아깝더라구요.제 워크플로우에 핏하게 만든건데 혹시 비슷한 스트레스 받는 분들이 있을지 몰라 공유해봅니다.https://apps.microsoft.com/detail/9P0S21GJD53F?hl=neutral&gl=KR&ocid=pdpsharehttps://github.com/var-gg/gitwink vscode 없이 띄우는 리드온리
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안녕하세요. 클로드 코드·커서·윈드서프를 매일 쓰는 1인 개발자입니다. 작년 한 달 동안 같은 프로젝트를 7번 리빌드 했습니다. 이 글은 그 7번의 실패에서 정리한 회고입니다. 광고 글이 아니라 비슷한 자리에 서 있는 1인 개발자에게 시간을 돌려주고 싶어서 적습니다. 부딪힌 3개의 벽 1. 거짓 보고 - LLM 이 검증 없이 "완료", "전부 마무리" 라고 단정합니다. 확인해 보면 한 줄 수정이 누락되어 있거나, 결과 파
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{} - 698
AI 로 인해 사라지는 일자리가 8천만개 수준이라면 새로 생기는 일자리가 9천 만개 수준으로 영역이 확장되며 더 많은 일자리가 생긴다고 합니다. 또한 AI 는 개인화된 응답을 주기 때문에 공부를 더 많이 해서 더 수준 높은 질문을 할수록 그사람의 능력을 끌어 올리기 때문에. AI 가 발전 할수록 공부 안해도 된다. 일안해도 된다. 일자리 뺏긴다는 잘못된 생각 이라고 하네요.
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개인적인 소식: 저는 Anthropic에 합류했습니다. 향후 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM) 분야의 최전선에서 보낼 시간이 특히 저에게 큰 성장의 계기가 될 것이라 생각합니다. 이곳 팀에 합류하여 다시 연구 개발에 매진하게 되어 매우 기쁩니다. 교육에 대한 저의 열정은 여전히 변함없으며, 조만간 관련 활동을 재개할 계획입니다. https://x.com/karpathy/status/2056753169888334312?s=20 지금 한국에서 O
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직장인 개발자들이야 회사에서 AI 구독비를 지원해 주는 경우가 많지만, 학생이나 독립 개발자들은 AI 구독비가 부딤되는 경우가 있을 수 있습니다. 그럴때 로컬 LLM 을 깔자니 고성능 컴퓨터가 있어야 해서 쉽지 않죠. 속도도 만족스럽지 않고… 그때 아래 링크를 저장해 두시면 유용하게 사용할 수 있습니다. mnfst/awesome-free-llm-apis: List of Permanent Free LLM API (API Keys) 현재 저는 nvi
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요즘 AI 도입 관련 글이나 사례를 보다 보면, 생산성 자체보다 조직 구조 문제가 더 중요하다는 생각이 많이 들었습니다. 처음에는 저도 “어떤 AI를 써야 하나”에 더 관심이 있었는데, 실제로 조직 안에서 적용되는 사례들을 보다 보니 병목은 대부분 다른 데 있더라고요. 반복 업무 자동화는 어느 정도 됩니다. 문제는 중요한 판단이 여전히 몇 명에게만 몰려 있다는 점입니다. 예를 들면: - 현장에서는 AI 결과를 바로 활용하고 싶어도 승인 구조가 복
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길가다주웠어

악마사냥꾼

꿀초아
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