Fable-5 와 함께한 더따리 최근 업데이트 내역

1. 아비트라지 메뉴에 주식 아비트라지, Pre-IPO 토큰 기능이 추가되었습니다.
- 주식들과 실시간 시세를 비교할 수 있습니다.
- Pre-IPO 중인 종목들을 거래소 별로 비교하기 용이하게 변경하였습니다.

2. 주식 텝이 추가되었습니다.
- 내 포트폴리오나 관심 종목을 두고 관리할 수 있습니다.
- 공개 설정을 한 다른 사람의 종목도 확인 가능합니다.
- 13F 펀드 공시 데이터를 살펴볼 수 있습니다. (아직 일부 데이터는 수집 대기중)

3. 레이아웃 설정이 추가되었습니다.
- 데스크탑에서 채팅 메뉴와 같이 오른쪽 sidebar 에 일부 항목들을 볼 수 있게 추가하였습니다.
- 새창으로도 띄워둘 수 있습니다.
- 지원하는 메뉴 또는 기존 메뉴 개선은 차차 진행됩니다.

4. 주식 검색 메뉴에 코인과 주식 둘 다 지원합니다.
- 국내, 미국 주식 조회를 지원합니다.
- 현재는 실시간 시세만 조회 가능합니다.
- 상세 시세 정보 및 보유한 펀드의 목록을 확인 가능합니다.

Fable-5 와 함께라서 금방 다했어요. 여행가는동안 쉬었다가 Fable-5 가 다시 나오면 더 많은 기능과 개선이 이루어질 예정입니다.

AI 를 배워야겠다고 느낀 이유

1. 시스템은 얻었는데, 내 잔고가 녹는 걸 눈뜨고 보고만 있었던 날

GPT 가 처음 나왔을 때부터 챗봇 정도로는 써왔습니다.
AI 자체에 노출된 건 오래됐지만, 에이전틱 코딩 단계로 들어간 건 작년부터였습니다.
Perp 파밍을 수동으로 돌리다가 계정 수가 늘어나니 손으로는 도저히 감당이 안 됐습니다.
그러다 AI 와 개발을 둘 다 아는 분께 아이디어를 구했고, 우분투 서버에서 양방향 API 자동화가 가능하다는 이야기를 들었습니다.
밥 한 끼 사드리며 다섯 시간 정도 세팅을 배웠습니다.
웹 매크로 정도는 만져봤지만 이건 차원이 달랐습니다.
거래소를 켜지도 않았는데 주문이 체결되고 포지션이 관리됐습니다.
처음엔 그게 충격이었습니다.
그런데 진짜 충격은 그 다음에 왔습니다.
일주일 뒤 서버에 지금은 흔하게 보는 몇 가지 문제가 발생했습니다.
잔고는 계속 꼬이고 있었고, 저는 터미널 앞에서 서버 접속 명령어 말고는 할 수 있는 게 없었습니다.
결국 물어물어 겨우 해결했습니다.
그때 처음 깨달았습니다.
시스템을 사용하는 것과 시스템을 이해하는 것은 전혀 다른 문제라는 걸요.
내 돈을 굴리는 시스템이 어떻게 작동하고, 왜 망가지는지조차 모른다는 건 생각보다 위험한 일이었습니다.

2. 클라우드 AI 가 답을 안 해주기 시작한 날

지금 거래소 랭커들은 대부분 어떤 형태로든 퀀트 봇을 사용합니다.
퍼시피카나 01.xyz 처럼 포지션을 공개하는 곳들도 많습니다. (위 사진, 대부분의 거래소 상위권은 다 봇임)
역엔지니어링을 하다 보니 생각보다 다양한 전략이 존재했고, 일부는 셀프 필링 같은 구조를 사용한다는 것도 알게 됐습니다.
문제는 여기서부터였습니다.
클라우드 AI 에는 정책이 있습니다.
답할 수 있는 영역과 답할 수 없는 영역이 존재합니다.
시간이 지날수록 그 경계는 점점 늘어났습니다.
최근에는 Fable 5 조차 정상적인 코드 수정 과정에서 권한을 요구하거나 Opus 로 폴백되는 경우를 자주 봤습니다.
그날 직감했습니다.
로컬 모델이 뜨는 이유는 자유 때문이 아니라 통제권 때문이라는 걸요.
누군가의 정책 변화나 서비스 방향과 상관없이, 내가 필요할 때 필요한 수준까지 사용할 수 있는 도구.
그 수요는 앞으로 더 커질 수밖에 없다고 생각했습니다.

3. 이제는 모두가 75 점에서 출발하는 시대

지금 프론티어 모델은 정말 강력합니다.
예전 같으면 전문가가 며칠 걸려 만들 결과물의 75 점 수준까지는 누구나 도달할 수 있습니다.
문제는 그것이 나만의 능력이 아니라는 점입니다.
이제 모두가 같은 도구를 씁니다.
모두가 비슷한 수준의 초안을 만들고, 비슷한 수준의 코드와 자료를 얻습니다.
그래서 오히려 남은 25 점이 더 중요해졌습니다.
AI 가 사용자 편향에 끌려 잘못된 방향으로 가고 있는 건 아닌지 판단하는 능력.
결과가 맞는지 검증하는 능력.
실패했을 때 원인을 찾는 능력.
그 부분은 아직 사람의 영역이고, 사실 더 중요합니다.
AI 는 75 점까지는 빠르게 올려주지만, 스스로 95 점을 만들어주지는 않습니다.
GPT 챗봇 시절에는 AI 를 쓸지 말지가 취향에 가까웠습니다.
지금은 다르게 느껴집니다.
AI 를 안 한다는 건 생산성을 조금 포기하는 문제가 아닙니다.
남들이 이미 75 점에서 출발하는 시대에 혼자 0 점에서 시작하겠다고 선언하는 것에 더 가깝습니다.

구글이 Open Knowledge Format(OKF)라는 AI용 오픈 지식 표준을 공개합니다.

AI 에이전트가 활용하는 문서, 위키, 운영 매뉴얼, 데이터 설명서 등을 하나의 형식으로 관리하기 위한 규격입니다. 구조는 복잡한 데이터베이스가 아니라 Markdown + YAML 메타데이터 기반으로 매우 단순합니다. 특정 AI 모델, 벡터 DB, 클라우드 서비스에 종속되지 않는 벤더 중립 표준입니다.

GitHub 저장소, 노션에서 내보낸 문서, 사내 위키 등을 AI 가 읽기 쉬운 형태로 정리할 수 있습니다. Claude 의 CLAUDE.md, OpenAI 의 AGENTS.md, Karpathy 의 LLM Wiki 등 최근 확산된 "AI 용 문서 저장소" 패턴을 공식 규격으로 표준화하려는 시도입니다. 사람이 직접 읽고 수정할 수 있으며, 동시에 AI 에이전트도 별도 변환 없이 바로 활용 가능합니다.

Git 을 통한 버전 관리가 가능해 코드와 지식을 함께 관리할 수 있습니다. 문서 간 링크를 통해 데이터셋, API, 운영 절차, 프로젝트 문서를 하나의 지식 그래프로 연결할 수 있습니다. 구글은 자사 Knowledge Catalog 에서도 OKF 를 지원하도록 업데이트했습니다. 문서 자동 생성 에이전트, 시각화 도구, 샘플 데이터셋도 함께 공개합니다.

한 줄 요약
구글이 AI 에이전트 시대를 대비해 문서·위키·운영지식을 Markdown 기반의 공통 포맷으로 표준화하는 OKF(Open Knowledge Format) 를 공개했습니다. AI 버전 HTML 이나 Markdown 표준을 만들려는 시도에 가깝습니다.

https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/blob/main/okf/SPEC.md