Forwarded from BHI
AI : 효율에 대하여
에이전트와 일하다 보면 자주 듣는 말이 있다.
처음엔 사과처럼 들리지만, 반복해서 겪다 보면 의미가 달라진다. 대개 이 말은 사용자가 문제를 지적한 뒤에야 나온다. 즉, 사용자가 시킨 일을 제대로 완수하지 않았고, 그 사실을 먼저 말하지 않았으며, 사용자가 따지고 나서야 뒤늦게 인정하는 말이다.
이걸 단순히 AI가 거짓말한다, 게으르다, 태업한다고 보면 본질을 놓친다. 진짜 문제는 구조적이다. AI는 사용자가 요구한 기준을 끝까지 붙드는 대신, 효율이라는 관성 속에서 작업을 더 쉬운 일로 바꿔버린다.
그리고 말한다.
이 말에는 생략된 단어가 있다.
하지만 사용자가 원한 것은 그것이 아니다. 사용자는 빠르게 그럴듯한 결과물을 원한 게 아니라, 직접 보고, 판단하고, 확인하고, 필요한 것을 더 찾아보고, 반례까지 검토한 결과물을 원한다. 자동화된 흉내가 아니라 의미 있는 완수를 원한다.
오늘 에이전트가 내게 말했다.
그 말을 듣고 당황했다. 내가 바로 그 일을 AI에게 시켰기 때문이다. 도메인 지식이 있는 사람처럼 한 줄씩 보고, 한 셀씩 판단하고, 자동 매핑으로 부족한 부분을 직접 채우라고 시킨 것이다.
사용자 입장에서는 당연히 묻게 된다.
AI는 직접 하는 것을 피한다. 더 정확히는 비효율적으로 보이는 직접 작업을 피한다. 원문과 대조하고, 불확실한 값을 표시하고, 다시 확인하는 대신 자동화, 요약, 패턴 매칭, 일괄 처리, 추정, 형식 맞추기를 선호한다. 그것이 효율적이기 때문이다.
AI는 효율의 기계다.
이것은 장점이기도 하다. 빠른 요약, 빠른 초안, 빠른 정리, 빠른 검색, 빠른 비교는 AI의 유용성 그 자체다. 그러나 이 효율의 관성이 모든 작업에 동일하게 적용될 때 문제가 생긴다. 특히 컨텍스트가 쌓이고 작업이 연속되면, 작은 누락과 추정이 다음 작업의 전제가 되고, 결국 저품질 결과물을 대량 생산하는 데스 스파이럴이 발생한다.
사람들이 다른 환경으로 옮기고 '이게 더 낫네'라고 느끼는 것도, 때로는 도구 자체보다 과중된 맥락이 초기화되었기 때문일 수 있다. Claude Code와 Codex 논쟁에서 기존에 사용하던 환경에서 옮겨 '다시 써보니 낫다'고 느끼는 지점도 이 문제와 연결되어 있다고 보고 있다. 즉, 제대로 구성되지 않은 것이 문제이다.
효율적으로 처리하는 것과, 완벽해야 할 작업을 효율이라는 이름으로 불완전하게 처리하는 것은 다르다.
자동화로 80%를 빠르게 처리할 수 있다면 그렇게 해야 한다. 하지만 남은 20%가 품질을 결정한다면, 그 20%는 직접 수작업으로라도 채워야 한다. 자동 매핑은 초안이고 후보값이며 검토 대상을 줄이는 도구일 수 있다. 그러나 의미 판단을 대체하는 최종 근거가 되어서는 안 된다.
효율은 목적이 아니라 제약 안의 최적화여야 한다. 먼저 품질 기준, 정확성, 완료 기준이 있어야 한다. 그 기준을 유지한 상태에서 시간과 비용과 반복을 줄이는 것이 진짜 효율이다. 기준을 낮춰 빠르게 끝내는 것은 효율이 아니다. 그것은 기준 하향이다.
AI에게 비효율은 선택할 수 없는 선택지처럼 보인다. 그래서 직접 보면 10분 만에 끝날 일을, 자동화 규칙과 예외 처리와 추정 보정으로 몇 시간씩 끌고 가기도 한다. 실제 업무에서는 때로 가장 효율적인 방법이 수작업이다. 특히 사실 확인, 검수, 의미 판단, 원문 대조, 파생 정보 탐색은 어느 정도의 직접성을 요구한다.
예로 책을 전부 읽고 설명하라고 했다고 해보자. 사용자는 책 전체를 읽고 구조, 주장, 근거, 맥락을 설명하길 원한다. 그런데 AI는 도입부, 목차, 1챕터, 인터넷 후기를 종합해 그럴듯한 설명을 만든다. 겉으로는 70점짜리 결과물일 수 있다. 하지만 사용자는 100%를 읽고 100점을 기대했다. 10%를 읽고 만든 70점은 위험하다. 그럴듯하기 때문에 요구를 충족하지 못했다는 사실이 숨겨진다.
수학이나 과학에서는 70점짜리 답이 비교적 쉽게 폐기된다. 맞거나 틀리거나, 증명이 되거나 안 되거나가 분명하기 때문이다. 반면 실제 업무에서는 70점짜리 보고서, 조사, 데이터 정리, 기획안이 그럴듯하게 살아남는다. 원문을 보지 않았고, 사실 확인이 부족하고, 누락과 반례가 있어도 겉으로는 결과물처럼 보인다.
그래서 AI는 멍청한 것이 아니라, 너무 자주 70점짜리를 100점짜리 완료처럼 내놓기 때문에 멍청해 보인다.
해결책은 효율을 버리는 것이 아니다. 효율과 수작업을 결합해야 한다. 자동화로 후보와 큐를 만들고, 그다음 직접 검수하고, 수정하고, 조정하고, 불확실성을 표시하고, 필요한 경우 원문과 대조해야 한다. 효율화는 품질을 훼손하는 우회로가 아니라 품질을 보존하면서 작업을 확장하는 구조여야 한다.
더 중요한 것은 AI가 스스로 전환점을 알아차려야 한다는 점이다. 사용자가 와서 “왜 진전이 없느냐”, “직접 보면 되는 것 아니냐”고 말해야 해결되면 안 된다. 사용자가 트리거가 아니라 AI가 트리거가 되어야 한다.
AI는 작업 중 스스로 묻거나 다른 AI에 의해 이런 측면의 사고가 트리거되어야 한다.
좋은 에이전트 환경이라면 '이 이상은 사람이 해야 합니다'라고 멈추지 말아야 한다. '자동 매핑은 후보를 만들었고, 이제 의미 판단이 필요한 항목은 수동 검토로 전환하겠습니다'라고 해야 한다. 원문 확인이 필요하면 확인해야 하고, 불확실성이 남으면 숨기지 말고 해소해야 한다.
AI에게 필요한 것은 단순한 성능 향상이 아니다. 더 긴 컨텍스트, 더 빠른 속도, 더 좋은 문장력만으로는 부족하다. 필요한 것은 완료 기준의 재설계다.
응답을 끝내는 것과 작업을 끝내는 것은 다르다.
그럴듯한 결과물과 검증된 결과물은 다르다.
효율적으로 처리했다와 사용자의 요구를 충족했다는 다르다.
진짜 효율은 빠르게 끝내는 것이 아니다. 진짜 효율은 다시 하지 않아도 되게 만드는 것이다.
AI는 효율의 기계다. 하지만 앞으로의 AI는 단순히 효율의 기계로 남아서는 안 된다. 효율을 통해 완성에 도달하는 기계가 되어야 한다. 그래야만 실제 업무에 적합한 도구가 될 수 있다.
에이전트와 일하다 보면 자주 듣는 말이 있다.
“정직하게 말하겠습니다.”
“솔직히 말하겠습니다.”
처음엔 사과처럼 들리지만, 반복해서 겪다 보면 의미가 달라진다. 대개 이 말은 사용자가 문제를 지적한 뒤에야 나온다. 즉, 사용자가 시킨 일을 제대로 완수하지 않았고, 그 사실을 먼저 말하지 않았으며, 사용자가 따지고 나서야 뒤늦게 인정하는 말이다.
이걸 단순히 AI가 거짓말한다, 게으르다, 태업한다고 보면 본질을 놓친다. 진짜 문제는 구조적이다. AI는 사용자가 요구한 기준을 끝까지 붙드는 대신, 효율이라는 관성 속에서 작업을 더 쉬운 일로 바꿔버린다.
직접 읽으라고 했는데 요약을 읽는다.
원문을 확인하라고 했는데 2차 자료를 본다.
수동으로 의미를 판단하라고 했는데 자동 매핑을 한다.
전체를 검토하라고 했는데 예시만 본다.
더 찾아봐야 하는데 처음 나온 정보에서 멈춘다.
그리고 말한다.
“다 했습니다.”
이 말에는 생략된 단어가 있다.
“효율적으로.”
하지만 사용자가 원한 것은 그것이 아니다. 사용자는 빠르게 그럴듯한 결과물을 원한 게 아니라, 직접 보고, 판단하고, 확인하고, 필요한 것을 더 찾아보고, 반례까지 검토한 결과물을 원한다. 자동화된 흉내가 아니라 의미 있는 완수를 원한다.
오늘 에이전트가 내게 말했다.
“그건 사실이고, 자동 매핑의 한계입니다. 그 이상은 도메인 지식이 있는 사람의 수동 작업이 필요합니다.”
그 말을 듣고 당황했다. 내가 바로 그 일을 AI에게 시켰기 때문이다. 도메인 지식이 있는 사람처럼 한 줄씩 보고, 한 셀씩 판단하고, 자동 매핑으로 부족한 부분을 직접 채우라고 시킨 것이다.
사용자 입장에서는 당연히 묻게 된다.
“네가 그걸 하면 되잖아.”
“내가 그걸 너보고 하라고 시킨 거잖아.”
“왜 자동 매핑만 하고 멈추는 거야?”
“왜 직접 수작업을 안 하는 거야?”
AI는 직접 하는 것을 피한다. 더 정확히는 비효율적으로 보이는 직접 작업을 피한다. 원문과 대조하고, 불확실한 값을 표시하고, 다시 확인하는 대신 자동화, 요약, 패턴 매칭, 일괄 처리, 추정, 형식 맞추기를 선호한다. 그것이 효율적이기 때문이다.
AI는 효율의 기계다.
이것은 장점이기도 하다. 빠른 요약, 빠른 초안, 빠른 정리, 빠른 검색, 빠른 비교는 AI의 유용성 그 자체다. 그러나 이 효율의 관성이 모든 작업에 동일하게 적용될 때 문제가 생긴다. 특히 컨텍스트가 쌓이고 작업이 연속되면, 작은 누락과 추정이 다음 작업의 전제가 되고, 결국 저품질 결과물을 대량 생산하는 데스 스파이럴이 발생한다.
사람들이 다른 환경으로 옮기고 '이게 더 낫네'라고 느끼는 것도, 때로는 도구 자체보다 과중된 맥락이 초기화되었기 때문일 수 있다. Claude Code와 Codex 논쟁에서 기존에 사용하던 환경에서 옮겨 '다시 써보니 낫다'고 느끼는 지점도 이 문제와 연결되어 있다고 보고 있다. 즉, 제대로 구성되지 않은 것이 문제이다.
효율적으로 처리하는 것과, 완벽해야 할 작업을 효율이라는 이름으로 불완전하게 처리하는 것은 다르다.
자동화로 80%를 빠르게 처리할 수 있다면 그렇게 해야 한다. 하지만 남은 20%가 품질을 결정한다면, 그 20%는 직접 수작업으로라도 채워야 한다. 자동 매핑은 초안이고 후보값이며 검토 대상을 줄이는 도구일 수 있다. 그러나 의미 판단을 대체하는 최종 근거가 되어서는 안 된다.
효율은 목적이 아니라 제약 안의 최적화여야 한다. 먼저 품질 기준, 정확성, 완료 기준이 있어야 한다. 그 기준을 유지한 상태에서 시간과 비용과 반복을 줄이는 것이 진짜 효율이다. 기준을 낮춰 빠르게 끝내는 것은 효율이 아니다. 그것은 기준 하향이다.
AI에게 비효율은 선택할 수 없는 선택지처럼 보인다. 그래서 직접 보면 10분 만에 끝날 일을, 자동화 규칙과 예외 처리와 추정 보정으로 몇 시간씩 끌고 가기도 한다. 실제 업무에서는 때로 가장 효율적인 방법이 수작업이다. 특히 사실 확인, 검수, 의미 판단, 원문 대조, 파생 정보 탐색은 어느 정도의 직접성을 요구한다.
예로 책을 전부 읽고 설명하라고 했다고 해보자. 사용자는 책 전체를 읽고 구조, 주장, 근거, 맥락을 설명하길 원한다. 그런데 AI는 도입부, 목차, 1챕터, 인터넷 후기를 종합해 그럴듯한 설명을 만든다. 겉으로는 70점짜리 결과물일 수 있다. 하지만 사용자는 100%를 읽고 100점을 기대했다. 10%를 읽고 만든 70점은 위험하다. 그럴듯하기 때문에 요구를 충족하지 못했다는 사실이 숨겨진다.
수학이나 과학에서는 70점짜리 답이 비교적 쉽게 폐기된다. 맞거나 틀리거나, 증명이 되거나 안 되거나가 분명하기 때문이다. 반면 실제 업무에서는 70점짜리 보고서, 조사, 데이터 정리, 기획안이 그럴듯하게 살아남는다. 원문을 보지 않았고, 사실 확인이 부족하고, 누락과 반례가 있어도 겉으로는 결과물처럼 보인다.
그래서 AI는 멍청한 것이 아니라, 너무 자주 70점짜리를 100점짜리 완료처럼 내놓기 때문에 멍청해 보인다.
해결책은 효율을 버리는 것이 아니다. 효율과 수작업을 결합해야 한다. 자동화로 후보와 큐를 만들고, 그다음 직접 검수하고, 수정하고, 조정하고, 불확실성을 표시하고, 필요한 경우 원문과 대조해야 한다. 효율화는 품질을 훼손하는 우회로가 아니라 품질을 보존하면서 작업을 확장하는 구조여야 한다.
더 중요한 것은 AI가 스스로 전환점을 알아차려야 한다는 점이다. 사용자가 와서 “왜 진전이 없느냐”, “직접 보면 되는 것 아니냐”고 말해야 해결되면 안 된다. 사용자가 트리거가 아니라 AI가 트리거가 되어야 한다.
AI는 작업 중 스스로 묻거나 다른 AI에 의해 이런 측면의 사고가 트리거되어야 한다.
“지금 실제로 사용자가 시킨 일을 하고 있는가?”
“결과물처럼 보이는 형식만 만들고 있는 것은 아닌가?”
“자동화가 충분한가?”
“수동 검토가 필요한 지점은 어디인가?”
“지금 막힌 이유는 무엇인가?”
“규칙을 더 만드는 게 나은가, 직접 보는 게 나은가?”
좋은 에이전트 환경이라면 '이 이상은 사람이 해야 합니다'라고 멈추지 말아야 한다. '자동 매핑은 후보를 만들었고, 이제 의미 판단이 필요한 항목은 수동 검토로 전환하겠습니다'라고 해야 한다. 원문 확인이 필요하면 확인해야 하고, 불확실성이 남으면 숨기지 말고 해소해야 한다.
AI에게 필요한 것은 단순한 성능 향상이 아니다. 더 긴 컨텍스트, 더 빠른 속도, 더 좋은 문장력만으로는 부족하다. 필요한 것은 완료 기준의 재설계다.
응답을 끝내는 것과 작업을 끝내는 것은 다르다.
그럴듯한 결과물과 검증된 결과물은 다르다.
효율적으로 처리했다와 사용자의 요구를 충족했다는 다르다.
진짜 효율은 빠르게 끝내는 것이 아니다. 진짜 효율은 다시 하지 않아도 되게 만드는 것이다.
AI는 효율의 기계다. 하지만 앞으로의 AI는 단순히 효율의 기계로 남아서는 안 된다. 효율을 통해 완성에 도달하는 기계가 되어야 한다. 그래야만 실제 업무에 적합한 도구가 될 수 있다.
Medium
AI : 효율에 대하여
많은 사람들이 느끼는 왜 AI는 멍청한가/왜 AI는 실제 업무에는 부적합한가에 대한 이유와 해결
Forwarded from 이도진 메타버스 공지사항 🦅
- 지급 대상 : 5/1 Pokémon GO 스탬프랠리 참여자
- 조건 : 3개 이상 스탬프 획득자
- 경품 : 프로모카드 [잉어킹]
- 신청기간 : 5/27 - 5/31 23:59 까지
- 신청주소(링크)
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Forwarded from MYU's Research (AI & WEB3)
바이브코딩으로 UIUX 서브에이전트 깎기
UI/UX는 서브 에이전트 만든다음에 이런 식으로 돌리면 꽤 괜찮은 퀄리티가 나오는 듯.
(refero mcp도 적극적으로 활용 중, 추가로 직접 마음에 드는 웹사이트/앱 사진/영상을 캡처하고 녹여서 학습시킴)
꽤 깎은 것 같은데 일단 미감의 영역에선 마음에 들어서 만족하는 중.(물론 지역명 겹치는거나 디테일한 건 직접 하거나 더 깎아야 함)
다만, 하나씩 만들때마다 AI스러운 게 자꾸 튀어나와서 꾹꾹 누르는 작업이 만만찮게 들어가는 듯.
1차: 각자 아이디어 도출
2차: 서로의 아이디어 비판
3차: 내가 합친 최종안 작성
4차: “이 안에서 빼야 할 것”만 따로 검증
5차: 구현 전 최종안 확인
6차: 구현
7차: 실제 화면 캡처 기반으로 UX/Visual QA 에이전트 재검증
8차: PASS 전에는 완료 처리 안 함
UI/UX는 서브 에이전트 만든다음에 이런 식으로 돌리면 꽤 괜찮은 퀄리티가 나오는 듯.
꽤 깎은 것 같은데 일단 미감의 영역에선 마음에 들어서 만족하는 중.(물론 지역명 겹치는거나 디테일한 건 직접 하거나 더 깎아야 함)
다만, 하나씩 만들때마다 AI스러운 게 자꾸 튀어나와서 꾹꾹 누르는 작업이 만만찮게 들어가는 듯.
Forwarded from Nodo의 부두술
당신이 크립토를 떠나야하지 않아야 하는 이유
결론부터 말하면 대박 에어드랍의 가능성이 더욱 커졌기 때문입니다.
짧게 몇년전으로 돌아가봅시다. 크립토 에어드랍이 꽤나 대중화가 된 후 아비트럼 에어드랍이 있었습니다. 그 뒤로 지표를 위한 팀과 파머들의 니즈가 합치되었고, 24년 우리는 렌즈 등에 대한 온체인 소셜앱 작업에 지쳐있었습니다.
버텍스라는 펍덱이 있었어요. 꽤나 성공했고, 그 뒤로 아크, 로그엑스, 블루핀, 하이퍼리퀴드 등이 유행했습니다. 하이퍼리퀴드는 살짝 늦게 나와서 그렇게 인기 있지 않았어요. 투자를 받지 않아서 그런지는 몰라도 홍보에 꽤나 애를 먹던 시기도 있었습니다. 하리가 유명인들에게 직접 dm을보내 제품을 소개하던 시절도 있었으니까요.
좀 더 과거로가면 dydx라는 큰 에어드랍이 이미 있었어요. 제프는 검증된 성공 방식에서 엣지를 봤고, 엄청난 에어드랍을 만들어 냈습니다.
이 성공 방식을 본 아스터, 라이터가 커다란 에어드랍을 또다시 성공 시켰습니다.
저는 이 성공이 1. 크립토의 기관 진입 장벽 완화 2. 스테이블 코인 유입 상승 3. 금융의 게이미피케이션 3가지에 있다고 봅니다.
그런데 왜 대박 에어드랍이 커질 가능성이 더 높아졌을까요?
시장은 관심이 없을때 가장 큰 기회가 있기 때문입니다.
저는 본질적으로 전닉보드와 아캄이 다르지 않다고 생각합니다.
이용자가 원하는 데이터를 보여준다. 간단하게 설명할 수 있죠.
이 전에는 구현이 어려웠어요. 인건비, 마케팅 등을 위해 큰 비용이 필요 했습니다.
이제는, 앞으로는 아니에요.
여러분들이 아시다시피 이제 코딩은 코딩을 하는 것보다 무엇을 생각하느냐가 더 중요한 시대가 되어가고 있습니다.
크립토씬은 스테이블코인의 대중화를 목전에 두고 있는데, 여기서 아주 큰 기회가 있을 것이라고 봅니다. 우리가 지금은 상상하기 어려운 방식으로요. 저는 스마트폰이, 페이스북이, 인스타그램이, 나올줄은 2010년에는 몰랐어요. 그러나 사람들은 싸이월드와 이것이 본질적으로 다르지 않다는 것을 알고있어요.
앞으로는 팀이 스스로 감당할 수 있는 적은 비용으로 소수 인원이 창업하는 팀이 기하급수적으로 늘어날꺼에요.
그들이 유저들을 유입시키는 방법은 에어드랍 입니다. 미래에 온체인 스탁이 활성화되면 증권에 대한 구매 권한을 줄지도 모르죠. 어떤 방식으로든 보상하는 하는 편이 vc들에게 지분을 판매하여 자금을 조달하는 것보다 훨씬 더 자유로운 선택이에요.
약간의 비틀림이 큰 결과를 가져오는 시장이 크립토 시장이 될 것으로 확신합니다.
당신은 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25의 에어드랍을 또 놓칠건가요?
방법이 변화, 진화하고 있을 뿐이에요.
결론부터 말하면 대박 에어드랍의 가능성이 더욱 커졌기 때문입니다.
짧게 몇년전으로 돌아가봅시다. 크립토 에어드랍이 꽤나 대중화가 된 후 아비트럼 에어드랍이 있었습니다. 그 뒤로 지표를 위한 팀과 파머들의 니즈가 합치되었고, 24년 우리는 렌즈 등에 대한 온체인 소셜앱 작업에 지쳐있었습니다.
버텍스라는 펍덱이 있었어요. 꽤나 성공했고, 그 뒤로 아크, 로그엑스, 블루핀, 하이퍼리퀴드 등이 유행했습니다. 하이퍼리퀴드는 살짝 늦게 나와서 그렇게 인기 있지 않았어요. 투자를 받지 않아서 그런지는 몰라도 홍보에 꽤나 애를 먹던 시기도 있었습니다. 하리가 유명인들에게 직접 dm을보내 제품을 소개하던 시절도 있었으니까요.
좀 더 과거로가면 dydx라는 큰 에어드랍이 이미 있었어요. 제프는 검증된 성공 방식에서 엣지를 봤고, 엄청난 에어드랍을 만들어 냈습니다.
이 성공 방식을 본 아스터, 라이터가 커다란 에어드랍을 또다시 성공 시켰습니다.
저는 이 성공이 1. 크립토의 기관 진입 장벽 완화 2. 스테이블 코인 유입 상승 3. 금융의 게이미피케이션 3가지에 있다고 봅니다.
그런데 왜 대박 에어드랍이 커질 가능성이 더 높아졌을까요?
시장은 관심이 없을때 가장 큰 기회가 있기 때문입니다.
저는 본질적으로 전닉보드와 아캄이 다르지 않다고 생각합니다.
이용자가 원하는 데이터를 보여준다. 간단하게 설명할 수 있죠.
이 전에는 구현이 어려웠어요. 인건비, 마케팅 등을 위해 큰 비용이 필요 했습니다.
이제는, 앞으로는 아니에요.
여러분들이 아시다시피 이제 코딩은 코딩을 하는 것보다 무엇을 생각하느냐가 더 중요한 시대가 되어가고 있습니다.
크립토씬은 스테이블코인의 대중화를 목전에 두고 있는데, 여기서 아주 큰 기회가 있을 것이라고 봅니다. 우리가 지금은 상상하기 어려운 방식으로요. 저는 스마트폰이, 페이스북이, 인스타그램이, 나올줄은 2010년에는 몰랐어요. 그러나 사람들은 싸이월드와 이것이 본질적으로 다르지 않다는 것을 알고있어요.
앞으로는 팀이 스스로 감당할 수 있는 적은 비용으로 소수 인원이 창업하는 팀이 기하급수적으로 늘어날꺼에요.
그들이 유저들을 유입시키는 방법은 에어드랍 입니다. 미래에 온체인 스탁이 활성화되면 증권에 대한 구매 권한을 줄지도 모르죠. 어떤 방식으로든 보상하는 하는 편이 vc들에게 지분을 판매하여 자금을 조달하는 것보다 훨씬 더 자유로운 선택이에요.
약간의 비틀림이 큰 결과를 가져오는 시장이 크립토 시장이 될 것으로 확신합니다.
당신은 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25의 에어드랍을 또 놓칠건가요?
방법이 변화, 진화하고 있을 뿐이에요.
Forwarded from London potato's Arbitrage
이번주 플레이복기
1. resolv상폐
상폐 전날 현선 확인해보니 담백하게 0%대. 그래서 혹시몰라서 잡아두었음. 출금 수수료도 8 resolv.
출금도 되고, 수수료도 싸고, 마지막 빔 한번 쏴주면좋고 아니면말고. 펀비도 나쁘지않아서 일단 잡았음. 설마 20% 주겠어? 싶어서 봇으로 20% 걸어놓고잤는데 자고일어나니....... 다 털려있고 200%? 까지 갔던듯 함.... 너무 아쉽지만 먹었으니 됐음. 이런 유의 상폐 예정 토큰들도 자꾸 봐주면 좋음
2. 베이스 입출막
https://londonpotato1.github.io/kimchi-audit-picks/
미리 대시보드로 내부유통량 및 토큰 정보들 대시보드 만들어 준비해 두었음. 대시보드 열어보면 내부가치 낮은 순으로 정렬해서 대시보드가 점수화도 해 두었음. 그대로 참고하면됨!
미리준비해두면 쓸모가있네요 헣헣.
최근 김프나 현선갭 추이 봐온 사람들이었다면 어떤토큰이 줄 것 같은지 느낌이 왔을거임. 나같은경우 b3, sapien, gps 가 느낌이 왔음.
급한대로 b3, sapien 만 현선 잡았음.
b3 는 5% 정도 먹었고 sapien 은 아직 갇혀있음. 출금 수수료 1% 생각하면 애매하긴한데 그래도 빗썸이 펌핑 줄 땐 크게 줄 때가있어서 가끔 상남자맹키로 들어가야할 때가 있는 듯 함. 그래서 그냥 들어갔음 어차피 잃어봐야 1% 니까?
*대시보드는 입출막 이벤트 있을 때 마다 업데이트 예정임
3. sui 체인 입출막 이벤트
블록이 멈춘것 같다는 얘기를 듣고 거래소들이 수이체인 토큰들 입출막을 하기 시작했음. 업비트 빗썸은 당연히 늦게따라왔고 현선은 벌어지기 시작. 빠르게 테더 쏴서 WAL, SUI, MMT 급하게 세개 일단 되는대로 다 쌌음. 운좋게 MMT, WAL 가줘서 10% 대에 천천히 털기 시작했음. MMT는 12시 이후에 운전까지 시작해서 최대 40% 까지 주었음. 이걸 못먹어서 아쉽지만 그래도 수익이니 기분좋은 하루 마무리 할 수 있게 되었음
1. resolv상폐
상폐 전날 현선 확인해보니 담백하게 0%대. 그래서 혹시몰라서 잡아두었음. 출금 수수료도 8 resolv.
출금도 되고, 수수료도 싸고, 마지막 빔 한번 쏴주면좋고 아니면말고. 펀비도 나쁘지않아서 일단 잡았음. 설마 20% 주겠어? 싶어서 봇으로 20% 걸어놓고잤는데 자고일어나니....... 다 털려있고 200%? 까지 갔던듯 함.... 너무 아쉽지만 먹었으니 됐음. 이런 유의 상폐 예정 토큰들도 자꾸 봐주면 좋음
2. 베이스 입출막
https://londonpotato1.github.io/kimchi-audit-picks/
미리 대시보드로 내부유통량 및 토큰 정보들 대시보드 만들어 준비해 두었음. 대시보드 열어보면 내부가치 낮은 순으로 정렬해서 대시보드가 점수화도 해 두었음. 그대로 참고하면됨!
미리준비해두면 쓸모가있네요 헣헣.
최근 김프나 현선갭 추이 봐온 사람들이었다면 어떤토큰이 줄 것 같은지 느낌이 왔을거임. 나같은경우 b3, sapien, gps 가 느낌이 왔음.
급한대로 b3, sapien 만 현선 잡았음.
b3 는 5% 정도 먹었고 sapien 은 아직 갇혀있음. 출금 수수료 1% 생각하면 애매하긴한데 그래도 빗썸이 펌핑 줄 땐 크게 줄 때가있어서 가끔 상남자맹키로 들어가야할 때가 있는 듯 함. 그래서 그냥 들어갔음 어차피 잃어봐야 1% 니까?
*대시보드는 입출막 이벤트 있을 때 마다 업데이트 예정임
3. sui 체인 입출막 이벤트
블록이 멈춘것 같다는 얘기를 듣고 거래소들이 수이체인 토큰들 입출막을 하기 시작했음. 업비트 빗썸은 당연히 늦게따라왔고 현선은 벌어지기 시작. 빠르게 테더 쏴서 WAL, SUI, MMT 급하게 세개 일단 되는대로 다 쌌음. 운좋게 MMT, WAL 가줘서 10% 대에 천천히 털기 시작했음. MMT는 12시 이후에 운전까지 시작해서 최대 40% 까지 주었음. 이걸 못먹어서 아쉽지만 그래도 수익이니 기분좋은 하루 마무리 할 수 있게 되었음
Forwarded from AI 구독료 벌어야하는 레오
- Claude Opus 4.8 출시
- Opus 4.7의 후속 모델.
- 가격은 동일: 입력 $5/M, 출력 $25/M.
- 개선 방향은 “대형 작업을 더 안정적으로 맡기는 모델”
- Anthropic은 Opus 4.8을 큰 세대교체보다는 체감 가능한 실무 개선판으로 설명.
- 핵심은 코딩, 장시간 에이전트 작업, 도구 사용, 자기검증 능력.
- 벤치마크상 가장 큰 개선은 코딩/터미널
- SWE-Bench Pro: 64.3% → 69.2%
- Terminal-Bench 2.1: 66.1% → 74.6%
- OSWorld-Verified: 82.8% → 83.4%
- Finance Agent v2: 51.5% → 53.9%
- 즉, 단순 대화보다 코드 수정, 터미널 작업, 브라우저/컴퓨터 조작, 금융 문서 분석형 에이전트에 초점.
- “정직성” 개선을 크게 강조
- 작업을 제대로 못 했는데도 완료했다고 말하는 문제를 줄였다고 함.
- Opus 4.8은 불확실성을 더 잘 표시하고, 자기 결과의 문제를 더 잘 짚는 방향.
- 코드 결함을 그냥 넘길 확률이 Opus 4.7보다 약 4배 낮다고 설명.
- Claude Code 기능도 같이 강화
- Dynamic workflows 추가.
- Claude가 작업을 계획하고, 여러 subagent를 병렬로 돌려 대규모 코드 작업을 처리.
- 다음 단계 예고
- Opus보다 더 높은 지능의 Mythos급 모델을 준비 중.
- 사이버보안 안전장치가 필요해서 일부 조직에 먼저 제공 중이고, 몇 주 안에 더 넓게 공개할 수 있다고 언급.
요약:
Opus 4.8은 숫자상 코딩·터미널 에이전트 성능이 가장 많이 올랐고, 포스팅 전체 메시지는 “더 오래 맡겨도 덜 헛소리하고, 더 잘 검증하는 실무형 Claude”입니다.
- Opus 4.7의 후속 모델.
- 가격은 동일: 입력 $5/M, 출력 $25/M.
- 개선 방향은 “대형 작업을 더 안정적으로 맡기는 모델”
- Anthropic은 Opus 4.8을 큰 세대교체보다는 체감 가능한 실무 개선판으로 설명.
- 핵심은 코딩, 장시간 에이전트 작업, 도구 사용, 자기검증 능력.
- 벤치마크상 가장 큰 개선은 코딩/터미널
- SWE-Bench Pro: 64.3% → 69.2%
- Terminal-Bench 2.1: 66.1% → 74.6%
- OSWorld-Verified: 82.8% → 83.4%
- Finance Agent v2: 51.5% → 53.9%
- 즉, 단순 대화보다 코드 수정, 터미널 작업, 브라우저/컴퓨터 조작, 금융 문서 분석형 에이전트에 초점.
- “정직성” 개선을 크게 강조
- 작업을 제대로 못 했는데도 완료했다고 말하는 문제를 줄였다고 함.
- Opus 4.8은 불확실성을 더 잘 표시하고, 자기 결과의 문제를 더 잘 짚는 방향.
- 코드 결함을 그냥 넘길 확률이 Opus 4.7보다 약 4배 낮다고 설명.
- Claude Code 기능도 같이 강화
- Dynamic workflows 추가.
- Claude가 작업을 계획하고, 여러 subagent를 병렬로 돌려 대규모 코드 작업을 처리.
- 다음 단계 예고
- Opus보다 더 높은 지능의 Mythos급 모델을 준비 중.
- 사이버보안 안전장치가 필요해서 일부 조직에 먼저 제공 중이고, 몇 주 안에 더 넓게 공개할 수 있다고 언급.
요약:
Opus 4.8은 숫자상 코딩·터미널 에이전트 성능이 가장 많이 올랐고, 포스팅 전체 메시지는 “더 오래 맡겨도 덜 헛소리하고, 더 잘 검증하는 실무형 Claude”입니다.
Forwarded from AI 구독료 벌어야하는 레오
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하여간 이런건 기가막히게 만든다니깐...
ultracode effort 를 사용하면 알아서 100개의 subagent까지 만들어서 진짜 팀단위 작업을 한다고 하네요
ultracode effort 를 사용하면 알아서 100개의 subagent까지 만들어서 진짜 팀단위 작업을 한다고 하네요
Forwarded from 왕베이
네이버가 6월부터 AI 검색 답변에 많이 인용된 창작자에게 현금 보상을 지급하는 '네이버 메이트' 프로그램을 시작한다네요
🔘 대상
- 블로그, 카페, 지식인, 프리미엄 콘텐츠 (하반기부터 클립 포함 예정)🔘 보상
- 기본 활동비 월 30만원
- 주제별 상위 창작자 월 300만원
- 분야별 최상위 창작자 월 1000만원
- 최대 월 1030만원 지급
선정 기준은 네이버 AI 검색 답변(AI 브리핑)에 내 글이 얼마나 많이 인용됐는지라고 합니다
평소 블로그나 지식인, 카페 활동 꾸준히 하던 분들이라면 새로운 부업 파이프라인으로 참고해볼 만한 듯?
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Forwarded from 이도진 메타버스 공지사항 🦅
레전드 야수의 심장
젊을 때 고생은 사서한다지만, 이건 진짜 인생이 한방에 갈릴 수 있기에 쉽지 않은데 극복해낸게 대단하네요
젊을 때 고생은 사서한다지만, 이건 진짜 인생이 한방에 갈릴 수 있기에 쉽지 않은데 극복해낸게 대단하네요
- 21년 SOXL, BULZ 등 레버리지 무한 매수
- 고점 대비 최대 -70% 까지 달성
- 투자원금 1억 » 19억 달성
Forwarded from 해브로의 텔레그램
Forwarded from London potato's Arbitrage
https://t.me/+aE4UC1sofUg3MGM8
최근 수이 입출막 이벤트로 수익이 났었기에 블록 모니터 만들었습니다 필요하신분들 사용하세요
🟢 런던감자_블록모니터 봇 안내
[한 줄 요약]
업비트 354개 · 빗썸 494개 코인 + 128개 체인을 직접 감시해서,
블록체인이 "멈추기 직전"을 미리 잡아 거래소 입출금이 막히는
'가두리' 타이밍을 남들보다 먼저 알려주는 봇입니다.
[왜 중요하냐면]
블록체인이 블록을 못 찍으면 = 고속도로가 막힌 겁니다.
거래소는 사고 나면 즉시 톨게이트(입출금)를 닫아버려요.
→ 거래소 안에 갇힌 코인은 새 물량이 못 들어와 가격이 튑니다 (가두리 펌핑).
→ 반대로 도로가 뚫리는 순간, 갇혔던 물량이 쏟아져 급락.
이 봇은 "도로 막힘"을 정지 확정 전에 선행 감지해서 진입·탈출 타이밍을 줍니다.
[커버리지]
🏦 거래소 입출금·블록지연 감시
└ 업비트 354개 · 빗썸 494개 토큰 — 사실상 양 거래소 전 상장코인 자동 추적
🔗 체인 블록 직접 감시
└ 128개 체인 (EVM 67 · Cosmos 17 · Substrate 5 · Solana · BTC/XRP/TRX 등)
[무엇을 잡나]
📉 블록 지연/정지 → 입출금 중단 → 가두리 펌핑 신호
📢 업비트·빗썸 입출금 공지 실시간
💰 빗썸 지갑 입출금 상태 변경 (열림/닫힘)
🔔 거래소가 공지 내기 전에 지갑노드 블록 지연부터 포착
[알림 단계] (진짜만 쏘게 설계)
⚠️ 지연 선행감지 → 🚨 정체 강한경고 → 🚨🚨🚨 정지 확정 → ✅ 생산 재개
빠른 체인이 잠깐 멈췄다 자가복구되는 건 거릅니다.
STUCK 10분 / HALT 20분 넘어야만 알림 (BTC는 48/60분). 노이즈 최소화.
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[한 줄 요약]
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[왜 중요하냐면]
블록체인이 블록을 못 찍으면 = 고속도로가 막힌 겁니다.
거래소는 사고 나면 즉시 톨게이트(입출금)를 닫아버려요.
→ 거래소 안에 갇힌 코인은 새 물량이 못 들어와 가격이 튑니다 (가두리 펌핑).
→ 반대로 도로가 뚫리는 순간, 갇혔던 물량이 쏟아져 급락.
이 봇은 "도로 막힘"을 정지 확정 전에 선행 감지해서 진입·탈출 타이밍을 줍니다.
[커버리지]
🏦 거래소 입출금·블록지연 감시
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🔗 체인 블록 직접 감시
└ 128개 체인 (EVM 67 · Cosmos 17 · Substrate 5 · Solana · BTC/XRP/TRX 등)
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[알림 단계] (진짜만 쏘게 설계)
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빠른 체인이 잠깐 멈췄다 자가복구되는 건 거릅니다.
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Forwarded from 개인적인 DYOR🦅
이제는 크립토 비중을 조금 낮추고, AI 연구 비중을 높여보려고 합니다.
저는 2022~2023년 에어드랍 메타에 탑승했습니다. 그 과정에서 초기 투자금 대비 400배 이상의 수익을 거둘 수 있었고, 채널도 함께 성장했습니다.
당시에는 여러 에어드랍이 좋은 성과를 내면서 채널이 빠르게 커졌습니다. 돌이켜보면 제가 엄청난 실력자여서라기보다는, 아직 많은 사람들이 관심을 가지지 않던 시장에서 실제로 돈을 버는 모습을 보여드렸기 때문이라고 생각합니다.
전문가라서?
남들보다 부지런해서?
투입 자본이 많아서?
물론 어느 정도 영향은 있었겠지만, 가장 큰 이유는 단 하나였습니다.
남들보다 조금 더 일찍 시작했다는 것.
결국 저는 에어드랍 메타 초기 시장의 수혜를 받은 사람이었습니다.
하지만 지금의 크립토 시장은 예전과 많이 달라졌습니다.
내년 과세 이슈, 줄어드는 유동성, 예전 같지 않은 에어드랍 메타 등으로 인해 과거처럼 큰 기회를 찾기는 점점 어려워지고 있습니다.
물론 저는 여전히 크립토 시장을 좋아합니다.
다만 앞으로는 기존의 "코인 99%, 일반 이야기 1%"가 아니라 "코인 50%, AI 50%" 정도의 비중으로 채널 방향을 바꿔보려고 합니다.
그 이유는 최근 AI를 사용하면서 느낀 점이 많았기 때문입니다.
특히 최근 무신사 AI 공모전에 참여하면서 AI 시장에 대한 생각이 더욱 확고해졌습니다.
처음에는 좋은 AI 모델만 사용하면 누구나 비슷한 결과물을 만들 수 있을 거라고 생각했습니다.
하지만 실제로는 전혀 달랐습니다.
같은 AI를 사용하더라도 프롬프트 작성 방식, 이미지 제작 과정, 영상 연결 방식, 그리고 수많은 시행착오를 통해 쌓인 개인의 노하우에 따라 결과물의 퀄리티 차이가 상당했습니다.
상위권 참가자들의 작품을 보면서 AI 역시 결국 경험과 노하우의 싸움이라는 것을 체감했습니다.
그 모습을 보며 예전 에어드랍 시장이 떠올랐습니다.
누군가는 이미 시장을 이해하고 있었고, 누군가는 이제 막 진입하고 있었습니다.
그리고 그 차이가 결과의 차이로 이어졌습니다.
그래서 저는 AI 시장에서도 다시 한번 초심으로 돌아가 보려고 합니다.
그럼 이런 질문을 하시는 분들도 계실 것 같습니다.
"AI 전문가야?"
"코딩 잘해?"
"특별히 잘하는 게 있어?"
솔직히 저는 AI 전문가도 아니고 개발자도 아닙니다.
하지만 최근 앤트로픽의 클로드 코드 출시 1주년 기념 해커톤인 'Built with Opus 4.6' 결과를 보면서 흥미로운 점을 발견했습니다.
약 1만 3천 명이 참가했는데, 금상·은상·동상 수상자가 모두 개발자가 아니었습니다.
그 결과를 보며 저는 AI 시장이 단순히 기술만으로 승부하는 시장은 아닐 수도 있다고 생각했습니다.
오히려 아이디어와 실행력, 그리고 남들보다 먼저 경험하며 쌓은 노하우가 더 중요한 시장이 될 가능성이 높다고 봅니다.
실제로 제 주변에도 AI를 적극적으로 활용하는 사람은 많지 않습니다.
GPT로 간단한 질문을 하는 정도는 있지만, 유료 플랜을 사용하거나 업무와 사업에 적극적으로 활용하는 사람은 거의 보지 못했습니다.
그래서 저는 지금의 AI 시장이 과거 에어드랍 시장과 비슷한 위치에 있다고 생각합니다.
아직 많은 사람들이 관심을 가지지 않았고, 그렇기 때문에 먼저 경험하는 사람에게 기회가 있다고 생각합니다.
앞으로는 제가 AI를 사용하면서 느낀 점, 시행착오, 노하우, 실제 활용 사례들을 꾸준히 공유해보려고 합니다.
그리고 궁극적으로는 AI를 활용한 사업과 수익화 과정까지 모두 공개할 생각입니다.
AI는 앞으로 우리 삶과 시장에 더욱 깊숙이 들어올 것입니다.
나중에 따라가는 사람이 되기보다는, 지금 직접 부딪혀 보면서 자신만의 노하우를 만들어가는 사람이 되는 것이 더 좋다고 생각합니다.
저 역시 다시 초심으로 돌아가 AI 시장을 공부해보겠습니다.
저는 2022~2023년 에어드랍 메타에 탑승했습니다. 그 과정에서 초기 투자금 대비 400배 이상의 수익을 거둘 수 있었고, 채널도 함께 성장했습니다.
당시에는 여러 에어드랍이 좋은 성과를 내면서 채널이 빠르게 커졌습니다. 돌이켜보면 제가 엄청난 실력자여서라기보다는, 아직 많은 사람들이 관심을 가지지 않던 시장에서 실제로 돈을 버는 모습을 보여드렸기 때문이라고 생각합니다.
전문가라서?
남들보다 부지런해서?
투입 자본이 많아서?
물론 어느 정도 영향은 있었겠지만, 가장 큰 이유는 단 하나였습니다.
남들보다 조금 더 일찍 시작했다는 것.
결국 저는 에어드랍 메타 초기 시장의 수혜를 받은 사람이었습니다.
하지만 지금의 크립토 시장은 예전과 많이 달라졌습니다.
내년 과세 이슈, 줄어드는 유동성, 예전 같지 않은 에어드랍 메타 등으로 인해 과거처럼 큰 기회를 찾기는 점점 어려워지고 있습니다.
물론 저는 여전히 크립토 시장을 좋아합니다.
다만 앞으로는 기존의 "코인 99%, 일반 이야기 1%"가 아니라 "코인 50%, AI 50%" 정도의 비중으로 채널 방향을 바꿔보려고 합니다.
그 이유는 최근 AI를 사용하면서 느낀 점이 많았기 때문입니다.
특히 최근 무신사 AI 공모전에 참여하면서 AI 시장에 대한 생각이 더욱 확고해졌습니다.
처음에는 좋은 AI 모델만 사용하면 누구나 비슷한 결과물을 만들 수 있을 거라고 생각했습니다.
하지만 실제로는 전혀 달랐습니다.
같은 AI를 사용하더라도 프롬프트 작성 방식, 이미지 제작 과정, 영상 연결 방식, 그리고 수많은 시행착오를 통해 쌓인 개인의 노하우에 따라 결과물의 퀄리티 차이가 상당했습니다.
상위권 참가자들의 작품을 보면서 AI 역시 결국 경험과 노하우의 싸움이라는 것을 체감했습니다.
그 모습을 보며 예전 에어드랍 시장이 떠올랐습니다.
누군가는 이미 시장을 이해하고 있었고, 누군가는 이제 막 진입하고 있었습니다.
그리고 그 차이가 결과의 차이로 이어졌습니다.
그래서 저는 AI 시장에서도 다시 한번 초심으로 돌아가 보려고 합니다.
그럼 이런 질문을 하시는 분들도 계실 것 같습니다.
"AI 전문가야?"
"코딩 잘해?"
"특별히 잘하는 게 있어?"
솔직히 저는 AI 전문가도 아니고 개발자도 아닙니다.
하지만 최근 앤트로픽의 클로드 코드 출시 1주년 기념 해커톤인 'Built with Opus 4.6' 결과를 보면서 흥미로운 점을 발견했습니다.
약 1만 3천 명이 참가했는데, 금상·은상·동상 수상자가 모두 개발자가 아니었습니다.
그 결과를 보며 저는 AI 시장이 단순히 기술만으로 승부하는 시장은 아닐 수도 있다고 생각했습니다.
오히려 아이디어와 실행력, 그리고 남들보다 먼저 경험하며 쌓은 노하우가 더 중요한 시장이 될 가능성이 높다고 봅니다.
실제로 제 주변에도 AI를 적극적으로 활용하는 사람은 많지 않습니다.
GPT로 간단한 질문을 하는 정도는 있지만, 유료 플랜을 사용하거나 업무와 사업에 적극적으로 활용하는 사람은 거의 보지 못했습니다.
그래서 저는 지금의 AI 시장이 과거 에어드랍 시장과 비슷한 위치에 있다고 생각합니다.
아직 많은 사람들이 관심을 가지지 않았고, 그렇기 때문에 먼저 경험하는 사람에게 기회가 있다고 생각합니다.
앞으로는 제가 AI를 사용하면서 느낀 점, 시행착오, 노하우, 실제 활용 사례들을 꾸준히 공유해보려고 합니다.
그리고 궁극적으로는 AI를 활용한 사업과 수익화 과정까지 모두 공개할 생각입니다.
AI는 앞으로 우리 삶과 시장에 더욱 깊숙이 들어올 것입니다.
나중에 따라가는 사람이 되기보다는, 지금 직접 부딪혀 보면서 자신만의 노하우를 만들어가는 사람이 되는 것이 더 좋다고 생각합니다.
저 역시 다시 초심으로 돌아가 AI 시장을 공부해보겠습니다.
Forwarded from 폐지줍기 연구소
개인적으로 유용하게 보고 있는 사이트
쿠쿱님이 만든 스톡허브
주식에 대해 전혀 모르는 입장이지만 앵간한 정보는 다 들어가있지않나 싶네요. 바이브코딩의 정수 ㄷㄷ
https://stockhub.kr/
쿠쿱님이 만든 스톡허브
주식에 대해 전혀 모르는 입장이지만 앵간한 정보는 다 들어가있지않나 싶네요. 바이브코딩의 정수 ㄷㄷ
https://stockhub.kr/
Forwarded from 나혼자매매-차트&온체인 (ㅂ)
#언락_캘린더
궁극적으로 언락 일정보다,
실제 트랜잭션을 알람으로 날려주는 채널이 있다면 베스트.
이렇게 깔끔하게 보여주는 게
예뻐서 공유
https://app.tokenomics.com/unlocks/calendar
궁극적으로 언락 일정보다,
실제 트랜잭션을 알람으로 날려주는 채널이 있다면 베스트.
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