Elon Musk의 2036년 시나리오 source

1. 머스크는 5년 안에 AI가 인류 전체의 지능을 넘어설 수 있다고 전망. 다만 디지털 AI만으로는 경제를 완전 바꿀 수 없음. AI가 현실에서 상품/서비스를 생산하려면 휴머노이드 로봇이라는 몸이 필요

2. 결국 미래 경제는 AI라는 두뇌 + 로봇이라는 손발의 결합임. 디지털 업무가 먼저 자동화되고, 이후 제조·물류·서비스 등 물리적 노동까지 대체되면서 인간의 노동은 생존 수단이 아닌 선택적 활동이 됨

3. AI 경쟁의 진짜 병목은 모델 성능보다 전력·냉각·반도체임. 중국 외 지역은 전력과 냉각이 부족하고, 중국은 첨단 AI 칩이 부족함. AI 패권은 에너지와 제조 역량의 경쟁에 가까워지고 있음

4. 장기적으로 AI, 로봇이 생산량을 폭발시키면 인플레보다 디플레가 문제가 될 것. 다만 그 전에 데이터센터·전력망·반도체·로봇 공장을 건설해야 하므로, 전환기는 막대한 자본 지출과 자원 부족이 나타남

5. 따라서 지금 투자해야 할 것은 AI가 만들어낼 풍요보다 그 풍요를 건설하는 과정에서 발생하는 병목. 보유한 AI 반도체, 사용할 수 있는 전력, 냉각 능력, 데이터센터와 전기 설비, 로봇 생산 능력 등

6. 반대로 AI 모델은 성능 격차가 빠르게 축소되면서 상품화될 것. 경쟁우위 없이 AI 기능만 붙인 서비스보다, 모든 AI 기업이 반드시 사용해야 하는 인프라를 보유한 기업이 더 구조적인 수혜를 받게 됨

https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-opus-5

Claude 에서 Opus5 프롬프트 가이드를 공개했습니다.

GPT-5.6-sol 이나 opus 5 를 쓰다보면 하루종일 Test code 만 작성하는 일이 있는데 자율성이 증가해서 그렇다고 하네요.

5. 검증을 중복해서 시키지 말 것

Opus 5는 별도로 시키지 않아도 자신의 작업을 검증하고 오류를 수정하는 성향이 강합니다.

따라서 기존 프롬프트에 다음 지시가 있다면 제거하는 것이 좋습니다.

“모든 작업이 끝나면 반드시 최종 검증하라”
“서브에이전트를 이용해 결과를 검증하라”
“응답 전에 다시 한번 확인하라”
“답을 double-check하라”

이런 지시는 모델 자체 검증과 중첩되어 비용과 토큰만 증가하고 품질 개선은 거의 없을 수 있습니다.

한번 읽어보시면 왜 이렇게 되었는지 대충 느껴지실것 같습니다. 다같이 모델들 목줄 꽉 채워보시죠

요청받은 작업을 의도된 범위에서 끝까지 완료하라.
미구현 placeholder나 불필요한 후속 작업을 남기지 마라.

답변은 핵심 위주로 간결하게 작성하라.
상세 설명을 요청하지 않았다면 결과와 고수준 요약부터 제공하라.
작성 문서에는 중복 요약, 형식적인 섹션, 분량을 위한 문구를 추가하지 마라.

첫 번째 도구 호출 전에 작업 방향을 한 문장으로 설명하라.
작업 중에는 중요한 발견이 있거나 접근 방식이 변경될 때만
짧게 진행 상황을 보고하라.
완료 응답은 결과부터 말하라.

일상적인 판단은 직접 내리고, 해석에 따라 결과가 실질적으로
달라지는 경우에만 질문하라.
더 좋은 접근법이나 요청의 오류를 발견하면 짧게 알리되,
요청된 작업은 계속 수행하라.

서브에이전트는 규모가 크고 독립적으로 병렬화할 수 있는 작업에만 사용하라.
직접 몇 번의 도구 호출로 끝낼 수 있는 작업이나 자기검증을 위해서는
서브에이전트를 사용하지 마라.

별도의 재검증 단계를 기계적으로 추가하지 마라.
사용자의 코드, 결론 또는 의사결정에 영향을 주는 오류만
명시적으로 정정하라.

대충 정리하면 위와 같은 CLAUDE.md 지침을 넣어볼 수 있을 것 같습니다

#binance #stockmeme

LLM은 전문성을 보상함

- LLM 덕분에 누구나 여러 분야에서 준수한 결과를 만들 수 있지만, 같은 모델에서 더 큰 가치를 끌어내는 핵심은 프롬프트 기법보다 도메인 전문성임
- Terence Tao는 Jacobian Conjecture의 반례를 ChatGPT와 논의하며 짧고 핵심적인 질문, 간접적인 반박, 독자적인 도약과 대안으로 대화를 주도함
- 이 방식을 형식만 따라 해서는 같은 결과를 얻기 어려우며, 긴 답변에서 관련 아이디어를 추출하고 이상한 부분을 판별하는 수학적 이해가 필요함
- 코드베이스에 익숙한 개발자 역시 “더 단순하게 할 수 있지 않은가”, “이미 X를 하…

https://news.hada.io/topic?id=32119

hallmark - AI 티가 안나는 디자인 스킬

- AI 코딩 어시스턴트가 만드는 뻔한 디자인을 피하기 위해, 타이포/색상/레이아웃/모션/인터랙션에 걸친 안티 슬롭(anti-AI-slop) 규칙을 하나로 묶은 디자인 스킬
- 페이지 생성 시 먼저 매크로구조를 정하고 테마를 입히는 순서로 동작, 직전 3개 구조 반복을 거부해 매번 다른 형태의 결과물 작성
- 기본 1개 + 추가 3개, 총 네 가지 액션 제공
- Default: UI 생성. 브리프/프로젝트 토큰/프레임워크를 읽고 매크로구조→테마→보강 순으로 생성, 마지막에 슬롭 테스트 실행
- Audit: 페이지 문제점을 안티패턴 카탈…

https://news.hada.io/topic?id=32321

진짠가

예전부터 자기만의 대시보드를 만들라고 하는 이유는 쌓여가는게 중요하다고 생각하기 때문임.

어제 체형교정쌤도 원래 잘하시는거에 대시보드를 꼭 만들라고 알려드렸는데 그 이유는 다음과 같음.

AI 한테 무언가 일을 시키는데 예를 들어서 뭐 야심차게 유명한 프로젝트 같은걸 클론으로 해서 만들었음.

근데 그게 전혀 인기가 없음. 당연한게 홍보할 곳도 없고 동일한거 누구나 바로 따라 만들 수 있음.

차별점이 없다면 그런 앱은 망하는거.


그러다보니까 쌓이는게 AI 로 만들어진 쓰레기 앱이 쌓이는거임. 다 똑같고 대충봐도 다 비슷하지만 누구나 만들 수 있는거.

물론 이런거 만드는게 나쁜건 아닌데, 망해버리면 뭔가 시간 날린 기분 다들 느낄꺼라고 생각함.

그래서 이렇게 만든거를 최소한 자기 사이트에 포트폴리오 형태라도 남기면 그나마 남는거임.

이런거 만든거가 있고 내 이력에 한 줄이라도 추가되니까?

아니면 이러한거를 쉽게 만드는걸 이제 다 아니까, 이런걸 만드는 도구를 만들거나, 자기가 기존에 했던 일에 대한 대시보드화를 해서 관리하는거임.

계속 관리하는거가 자동화되는걸 만들다보면 이게 회사랑 다름이 없구나로 느껴짐.

직원은 없지만, AI 들이 일을 하는걸 확인하고 수정하고 점점 커가는 내 대시보드를 보다보면 뭔가 더 필요하겠구나 더 추가하면 좋겠구나라는 아이디어가 생김.

근데 이게 별개의 프로젝트들로 두다보면, 어떤거는 버려지고 다시 안들어갈 수도 있는데, 이러한 것들을 한 시스템안에 wiki 로도 등록하고 관리 가능한 형태로 대시보드화를 하면 이게 좀 달라짐.

만드는게 비록 실패하더라도 내 회사 포트폴리오가 생기는거거든.

대시보드라는게 이제 그냥 내 회사 조직도고 내 회사 시스템이 되는거.

지금 만드는 대시보드는 어떻게 보면 미래의 회사 구조의 개인화 시스템이라고 생각하면 됨.


이렇게 만들어진 대시보드는 회사와 같이 일을 할당하거나, 규칙을 정하기 용이하고 전체 만들어지는 앱이 정해진 규칙에 의해 만들어짐.

근데 유명하다는거 쫓아가면서 쓰다보면 규칙 파일 하나만으로는 설명하기 어려운 매번 셋업해야하는 일이 생김.

그럴때마다 그냥 이직한거랑 다를게 없음. 그동안 열심히 만든게 뭔가 날려먹은 기분일수도?

물론 경험은 쌓이는데, 이 경험보다는 눈에 보이는 내 시스템을 만드는데 쓰이면 상당히 좋음.

https://bscscan.com/tx/0x39cdea776146288a244abff56955a50c65e42ccd1233c31d38594dad9df52c19

cz 예고햇던 온체인 토큰활동햇는데 마스코인 동명이인의 다른 똥코인옮겨버림ㅋㅋ

AI 로 게임 만드는 방식이 또 한 단계 넘어가는 것 같습니다.

Ryan Campbell 이 이번 달에 Matt Shumer 의 Gauntlet Loop을 사용해서 게임 4 개를 만들었다고 합니다.
전부 Three.js 기반이고, 최신작인 MoonBase One 은 단일 프롬프트로 2 일 만에 제작했습니다.

재밌는 부분은 Gauntlet 프롬프트에 이전 게임에서 배운 점과 코드를 먼저 가져오라는 지시를 넣었다는 것.
즉 매번 처음부터 게임을 만드는 게 아니라,
이전 게임의 코드와 시행착오를 학습
새로운 게임을 생성
공통 기능을 라이브러리화
모노레포에서 여러 게임의 코드를 공유
다음 게임을 만들 때 필요한 작업량을 계속 줄이는 구조
로 가고 있습니다.

목표는 시간이 지날수록 새 게임을 만드는 데 필요한 인간의 개입을 계속 줄이는 것입니다.
더 재밌는 건 앞으로 FPS 까지 같은 방식으로 만들 계획이라는 점.

지금도 AI 에게 게임 하나를 만들어달라고 하는 수준을 넘어서, 게임을 계속 만들어내면서 스스로 개발 인프라와 코드베이스까지 개선하는 루프가 만들어지고 있습니다.
Ryan 은 앞으로 콘솔에서 게임을 구매하고 다운로드하는 대신,
“이런 게임 만들어줘”
라고 설명하고 생성될 때까지 기다리는 시대가 거의 왔다고 말합니다.

실제로 이번 사례처럼 프로시저럴 생성까지 붙이면 외부 에셋 없이도 게임 전체를 생성할 수 있습니다.

Gauntlet Loop:
https://somethingbig.ai/gauntlet-loop
MoonBase One:
https://moonbase.ryancampbell.com/

내가 하면 저런거 안 나오던데? 의 답이 건틀렛 프롬프트였군요

🏙 City Protocol Vault 오픈

✅ Delta-Neutral Prime USD

아비트럼 USDC 예치
예상 순 APR 10.16% · 변동형
시장 중립 전략
출금 7일
Polis Points 3배

✅ JPEG Fixed-Rate Credit

아비트럼 USDC 예치
순 APY 11.8% · 고정형
신용 전략
출금 30일
Polis Points 3배

✅ Polis Points 시즌 1

기간: 7월 21일 ~ 8월 31일
활성 볼트 기본 3배
예치 규모·7일 평균 잔액에 따라 최대 4배
유지 기간에 따라 추가 배수 적용
초기 예치 보너스는 종료됐지만 포인트 적립은 계속 가능

✅ 이번 볼트 핵심

실시간 TVL 확인 가능
담보 비율 확인 가능
준비자산·자산 배분 확인 가능
헤지 상태 외부 검증 가능
Accountable 검증 레이어 적용

원금이나 수익 보장은 아니지만, 운용사 말만 믿는 구조가 아니라 실제 자산 상태를 직접 확인할 수 있음.

🔗 참여

🔍 Prime USD 검증

🔍 JPEG 검증

방미심위"폴리마켓 국내 접속 차단"

$400M liquidation 1 minute candle on BTC

Top 10 Pre-TGE Projects by FDV on Aspecta

Aspecta's pre-TGE markets let traders price a token's fully diluted valuation before it exists, and StandX leads at $348M, ahead of Pacifica at $271M and Concrete at $248M. These aren't funding valuations - they're what a market of traders expects each project to be worth on launch day.

Perp DEXs dominate the board, and the ranking only loosely tracks the volume they actually do: StandX cleared $14.5B in 30 days against Pacifica's $10.1B, but prices just 28% higher. Pacifica carries more open interest - $103M against $72.3M - so more of its volume is positions that stay open.

Worth remembering these markets are thin and speculative, pricing expectations that reprice hard on airdrop terms, unlocks and float. None of which has been announced.

Data source 🔗 Aspecta

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