ㅅㅂ 나 이번에 tips 쓰면서 ppt 장당 3만원짜리 외주업체 맡겼다가 사장이랑 ㅈㄴ 화냇엇네요 시발 무슨 대학생 ppt처럼 템플릿만 입혀서 가져와서 이럴거면 우리가 하지 왜하냐고

근데 이게 템플릿 같은 게 예쁘게 필요한 곳이 있고 나는 보통 과제제안서 이런 거 쓰는 거라 그런 템플릿같은 것보단

이 기술이 어디에 도움이되며 약간 이런걸 위주로 하는 느낌 어떤 원리를 가지고 어떤 걸 개선할수잇고 이런

템플릿을 씌우는게 ppt 예쁘게 만드는 거라고 생각하면 솔직히 그런건 잘 못함

자기가 재밌어서 배우는거면 상관없는데 굳이 지금 뒤쳐지는거 같아서 하는게 의미가 있을까 싶음.
님들 먹고 살려면 요리할줄 알아야하는데 요리 배움? 그냥 사먹잖아 밀키트도 귀찮아서 안하는 사람들이 말이야 사먹는게 더 싸잖아 배우는것보다 코딩도 그냥 외주 맡기는게 더 싼 시대가 올것이여 아님말고

근데 외주도 시발 사람이랑 말해야하잖아 나는 실제로 이번에 간단하게 무슨 판매링크만드는거잇엇는데 사람한테 만드느니 내가 하지 해서 그냥 만들어줌 시발 자꾸 뭔 그림 관련 ? 이런 거 다 나시키는 게 줮같네요 나는 사람이랑 대화하는 게 싫다고 ㅡㅡ

근데 그러면 막 수정해달라는거 귀찮게 하는 거 아니냐 생각할 수 있죠

그럼 난 항상 전제를 달아둠

근데 수정이 가능할수도 있고(내가 기분이좋으면) 아닐수도있어요(내가 기분이나쁘면) 찾아보고 모르겠으면 수정 못하는거다 ㅇㅇ 하고 꼬우면 니가 직접 맡겨라 이렇게함

그럼 아무도 뭘 요청하지않네욤 ㅋ

🧠바이브코딩에 대해 절차적으로 이해하기 (기술편)

이게 소프트웨어 관점에서 간단하게 블록체인도 마찬가지고, 바이브코딩도 마찬가지인데 이게 데이터가 따라가면 됩니다. 크게 2가지만 집중해서 보면 됩니다.

1. 연산
2. 데이터

여기서 순서 배치만 하면 되거든요?

예를 들면 Claude Code를 순서와 데이터로 본다면,,다음과 같이 추상화해볼 수 있어요.

프롬프트 -> AI에게 뭐할지 물어봄 -> 필요 데이터 + 정렬된 동작 -> 결과물 -> AI가 이걸 읽고 결과물 기반으로 다음에 뭐할지 미리 제안함

이렇게 2번 AI를 씁니다. 여기에서 하나씩 추가하면 됩니다. 예를 들면 요새 바이브코딩에 skills라는게 있는데, 이게 미리 작성된 (가이드라인 프롬프트)고 여러분의 프롬프트 기반으로 불러옵니다. 만약 스킬을 하나 사용한다면

프롬프트 -> AI에게 가지고 있는 스킬 중에 쓸만한 거 물어봄 -> 로컬에서 스킬(텍스트파일) 발견 -> 기존 프롬프트 + 스킬 내용으로 AI 돌림 -> 필요 데이터 + 정렬된 동작 -> 결과물 -> AI 기반 다음 행동 제안

이렇게 3번 AI를 쓰는거죠. 근데 여기에 Hook이란게 있습니다. 이건 뭔가 실행하기 전 후로 미리 동작을 정의해두는거에요. 뭐 이거 전에는 반드시 이거 실행해줘. (꼭 AI일 필요는 없지만 AI일수도 있음) 대표적으로는 PreHook과 PostHook이 있는데

프롬프트 -> AI에게 가지고 있는 스킬 중에 쓸만한 거 물어봄 -> 로컬에서 스킬(텍스트파일) 발견 -> 기존 프롬프트 + 스킬 내용으로 AI 돌림 -> PreHook 발동 -> 필요 데이터 + 정렬된 동작 -> 결과물 -> PostHook 발동 -> 결과물2 -> AI 기반 다음 행동 제안

이렇게 되는거죠. 여기서도 AI가 추가적으로 쓰이진 않아요. 물론 PreHook과 PostHook에 어떻게 AI를 써달라고 주입할 수는 있긴한데 기본적으로는 이렇게 됩니다.

그럼 이제 여기서 보면 아시다싶이 대화 하나만 왔다갔다해도 매우매우 길어요. 특히나 파일을 읽으면 더 가지고 있는 메모리가 금새금새찹니다. AI는 Context라고 약간 단기 기억 한계가 모델마다 정해져있어요. 근데 그게 가득차면 일이 안되겠죠? 그래서 종종 Clear(초기화)와 Compacting(압축)을 돌려 일을 잘할 수 있게 도와주는거에요

그래서 종종 파일을 읽는데 내용만 중요하다던가, 아니면 많은 파일들에서 핵심만 본다거나, 아니면 단순 파일 작성이나 연산이 많다 이러면 컨텍스트가 시도때도 없이 차거든요? 이런걸 위해 subagents를 활용하는 방법이 있어요.

subagents는 블록체인으로 치면 병렬처리가능 L2라고 생각하면 되어요. subagents의 context는 main contexts에 포함되지 않아요. 그래서 약간 컨텍스트 빨리 찰 것 같은 업무는 외주주고 그 결과물만 쏙 main context로 가져오게 하는거죠. 이건 그래서 업무에 따라서 이건 subagents로 처리해달라고 명시적으로 이야기하면 claude code가 잘해줍니다.

그래서 이렇게 보면 테크니컬하게 skills, hooks, subagents를 더 잘 이해할 수 있답니다.

에혀 그럼 뭐하노 이더리움이 ㅇㅈㄹ인데 어떻게 솔라나보다도 못오르니

솔직히 비트 이더 솔라나 현물은 걱정 안해도 돼
셀레스티아 육천원 이런 건. 걱정 해야함

아 시발 이더뭐야

GPT pro 로 하는일 10분 기다려서 친구 사주봐주기

아오 근데 내돈어디감 또 왜내래겨 아오

GPT 로 사주 본 후기 26년 이더리움 10000달러간다 그게 아니면 말이안돼 나만 믿어 으수비 믿지?

코인 추천 합니다 ETH 를 절대사지마 이더만 안사도 승리한다

에혀 아까까지 축제아니엇나?

트럼프가 죽어야해 그냥

아오 주봉 양전을 못시키노

코인은 망했어 미래는 스토리텔러야 코인을 절대하지마 XPIN network 에 대해 알아볼까요? DePIN 의 구조 – 왜 어려운데 가능성은 큰가

디핀은 크게 두 가지 축으로 나뉨

• PRN = Physical Resource Network, 물리 자원 네트워크
• DRN = Digital Resource Network, 디지털 자원 네트워크

PRN은 현실 세계에 실제 장비가 깔려야 작동하는 구조임
안테나, 기지국, 센서, 에너지 설비 같은 물리적 인프라가 필요함
ㄴ 대표적으로 헬륨이 있음 (개인이 무선 노드를 설치해 통신망을 구성하는 모델)

DRN은 위치 제약이 적은 디지털 자원을 공유하는 구조임
저장공간, GPU 연산, 대역폭 같은 자원이 해당됨
ㄴ filecoin = 분산 저장 네트워크
ㄴ render network = GPU 연산 네트워크

가 있음 겉으로 보면 단순해 보이지만 여기서부터 난이도가 올라감 왜냐면

전통 인프라 시장은 이미
✔ 규제로 보호받고 있고
✔ 규모의 경제가 형성돼 있으며
✔ 강력한 네트워크 효과를 갖고 있기 때문

통신사, 클라우드 기업, 에너지 기업은 막대한 설비 투자를 이미 끝냈고 수천만~수억 명의 사용자를 확보해둔 상태임

이 시장에 들어간다는 건 기술 경쟁이 아니라 구조 경쟁임
그래서 디핀은 보통 이렇게 시작함

📌 초반에는 토큰 인플레이션으로 공급자를 유치
📌 네트워크를 빠르게 확장
📌 일정 규모 도달 후 실사용 수익으로 전환

초기에는 사용자가 거의 없기 때문에 토큰 보상이 사실상 유일한 동력임 하지만 시간이 지나도 사용 수익이 붙지 않으면

공급자는 보상만 보고 들어온 상태 사용자는 거의 없는 상태
=> 결국 채굴형 네트워크로 인식됨

반대로 실제 사용자가 늘고 이용료가 발생하고 그 수익이 토큰 가치와 연결되면

토큰 인플레이션을 줄이고 네트워크가 자생 구조로 전환되는거임
이 균형을 맞추는 게 DePIN 의 가장 어려운 지점임 (XPIN 의 경우 PayFi 로 균형을 맞춤)

그래서 DePIN 은

✔ 성공하면 거대한 네트워크 효과
✔ 실패하면 인센티브 실험으로 끝

이라는 극단적인 구조를 가짐

그렇다면 여기서 중요한 질문이 생김
통신이라는 거대한 기존 인프라 시장에서 이 전환을 가장 현실적으로 풀 수 있는 영역은 어디일까??? 그렇다면 $XPIN Network는 이 구조 속에서 정확히 어디를 노리고 있을까?

트럼프 80도 넘었는데 죽을 기대감으로 좀 오르면 안되나요

아오 이따위로 다떨어질거엿으면 ㅡㅡ 팔고 저거햇죠 ㅡㅡ

아니 근데 ai가 선생인데 강의를 왜들어