codex 엔지니어 밋업 ㄷㄷ

https://luma.com/azfldlz7?tk=DFDnGo

구글을 AI로 해킹해서 7억원 벌기

- AI를 시켜 Google의 API를 끊임없이 자동으로 찔러보게 한 결과, 3개월 만에 50만 달러의 버그 바운티 수익을 올린 보안 연구 사례
- 60,000개 이상의 Android 앱에서 긁어모은 API 키와 Google의 API 명세서(discovery document) 를 결합해, 외부에 잘 알려지지 않은 것까지 1,500개 이상의 API를 테스트 대상으로 확보
- Claude 기반 AI에 API 테스트 도구를 연결해 사람처럼 요청을 보내고, 권한 확인이 빠진 접근 제어 취약점을 자동으로 찾아내도록 구성
- Google Voice 계정 탈취, YouTube 비공개 영상 유출, Widevine …

https://news.hada.io/topic?id=30741

연구자는 구글 API 문서와 API 키를 대량 수집함
Claude 기반 AI 에이전트로 API 요청을 자동 테스트함
주로 찾은 문제는 접근제어 누락, IDOR, 내부 데이터 노출
Google Voice, YouTube, Widevine, Cloud Console 등 여러 서비스에서 취약점 발견
약 90일 동안 버그바운티로 총 50만 달러 수준의 보상 수령
대부분의 문제는 고급 해킹이 아니라 API 권한 체크 실수
결론은 “AI가 해커가 됐다”가 아니라 AI로 사람이 못 훑는 공격 표면을 대량 탐색할 수 있게 됐다는 것

공격자도 AI로 API·키·권한 구멍을 계속 찾을 수 있는 시대라, 방어자도 AI로 상시 점검해야 하는 시대가 됐다는 사례입니다.

전 이더리움 재단 연구원들이 EF 밖에서 Ethlabs라는 비영리 R&D 조직을 만들었습니다.

멤버는 Ansgar Dietrichs, Barnabé Monnot, Caspar Schwarz-Schilling, Josh Rudolf, Julian Ma 등입니다.

후원자는 Bitmine, SharpLink, Joe Lubin, Anchorage, Octant, SNZ.

새로운 이더리움 재단이라기보다는, EF 밖에 이더리움 프로토콜 연구 조직이 하나 더 생긴 쪽에 가깝습니다.

다루는 분야는 정산 효율, 확장성, 크로스체인 상호운용성, 데이터 가용성, 프로토콜 경제학입니다.

Ethlabs가 내세운 목표는 이더리움을 글로벌 경제의 결제 레이어로 만드는 것입니다.

받은 자료는 꼭 실제로 먹이세요
웹에서 하지말고 터미널에서하세요
터미널이 쓸거 뺄거 판단 훨씬 잘 합니다.

📢 [Nado] 제2회 트레이딩 대회 개최 안내 (총상금 $100,000)

총 $100,000 규모의 상금이 걸린 Nado의 두 번째 트레이딩 대회를 소개해드립니다.

이번 대회는 더 많은 트레이더가 참여할 수 있도록 참가 장벽을 낮췄으며, 최소 $100의 계정 잔액만으로 리더보드 경쟁에 도전할 수 있습니다.

🗓️ 대회 기간
6월 25일 한국 시간 오후 10시 59분 마감

🏆 상금을 획득하는 두 가지 방법 (중복 당첨 가능)
이번 대회는 각각 독립적으로 집계되는 두 개의 리더보드로 운영되며, 각 부문 상위 10명에게 상금이 지급됩니다.

1️⃣ ROI(수익률) 부문 (총상금 $75,000)
• 자본 대비 수익률(%) 기준으로 순위 산정
• ROI = PNL / (기초 자산 + 순입금액)
• 실현 손익과 미실현 손익 모두 반영

2️⃣ 거래량 부문 (총상금 $25,000)
• 대회 기간 동안 발생한 총 명목 거래량을 USDT 기준으로 환산해 순위가 산정
• 현물 및 무기한 선물 마켓의 거래량이 모두 집계되며, 메이커와 테이커 거래량은 동일하게 인정

📋 참가 및 상금 수령 자격
• ROI 리더보드: 최소 잔액 $100 이상 유지 + 대회 기간 내 최소 $250,000 이상의 거래량 달성
• 거래량 리더보드: 최소 잔액 $100 이상 유지
• 대상 마켓: USDC/USDT0 페어를 제외한 Nado의 모든 선물, 현물, 토큰화 주식, 외환(FX), 원자재 마켓

https://blog.naver.com/nado_kor/224324382561

https://arcium-monitor.pages.dev/

sol rpc 는 jup.ag 가서 헬리오스꺼 쌔벼왔고, bsc 는 뭐 그냥 퍼블릭...

전송만 필터링해서 감지하게 했음,

먹인것 : docs, 토크노믹스

디파이라마, 주식지원 시작

https://defillama.com/equities

https://x.com/p3b7_/status/2069045986236695020?s=46&t=_7fSWMGWxoLoPi72em3M7A

깃허브 맨날 털리는거 보면서도 아직도 크레덴셜 올리는 사람들은 대단하네…

요즘 perpdex 근황 리더보드 상위권 절반이 봇

그록 API 없이 X 데이터 긁어오는 법 — 구현 가이드

가장 많이 받는 질문이라 정리합니다. X 공식 API는 월 수십만원, 그록 API도 호출당 과금입니다. 저는 둘 다 안 씁니다. 핵심 원리는 하나예요. 이미 구독한 grok CLI(터미널 도구)를 코드가 대신 호출하게 만드는 것. grok CLI는 API 키가 아니라 내 SuperGrok 구독 로그인으로
인증되고, 그 안에서 X 실시간 검색이 됩니다. 즉 사람이 직접 치던 명령을 스크립트가 자동으로 두드리는 구조라, 추가 키 발급도 과금도 없습니다.

아래를 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor 등)에 그대로 붙여넣으면 됩니다.

터미널에 설치된 grok CLI(xAI, SuperGrok 구독으로 인증됨)를
subprocess로 호출해 X에서 알파를 수집·정리하는 파이썬
파이프라인을 만들어줘. X 공식 API와 그록 API는 쓰지 않는다.

1) 입력: 감시할 핸들(계정) 리스트 + 키워드/내러티브 목록.

2) 수집: 핸들과 키워드별로 grok CLI를 asyncio 병렬로 호출해
최근 트윗을 받는다. 한 주제를 '신규 언급 / 인용·인게이지먼트
높은 글 / 논쟁 / 온체인 근거' 네 각도로 나눠서 각각 따로 긁으면
한 번에 긁을 때보다 누락이 크게 줄어든다. 리트윗, 광고,
봇 멘션은 제거한다.

3) 안정성: grok에 넘기는 프롬프트 안에 "즉시 stdout으로 출력,
빈 응답 금지"를 명시한다. 503이나 타임아웃은 일시적이므로
지수 백오프로 3회 재시도하고, 빈 결과는 실패로 간주해 재시도한다.

4) 정리·증류: 모은 원문을 LLM에 넣어 중복을 병합하고
"오늘의 핵심 N개 + 각 항목 근거가 된 트윗 링크" 형태로
요약한다. 과장하지 말고, 출처 없는 주장은 버린다.

5) 출력: (a) 마크다운 저장 (b) HTML을 거쳐 PDF 변환
(c) 텔레그램 봇 토큰으로 지정 채널에 자동 포스팅.

6) 자동화: cron에 등록해 매일 정해진 시각에 자동 실행한다.

작동 원리와 주의점

- 왜 되나: grok CLI는 구독 세션으로 동작하므로, 코드가 이 CLI를 호출하는 한 별도 API 비용이 발생하지 않습니다. 데이터는 같고 비용만 0이 되는 셈입니다.
- 병렬 다각도 수집이 핵심입니다. 한 계정을 한 번만 긁으면 절반은 놓칩니다. 같은 주제라도 각도를 나눠 여러 번 긁어 합쳐야 빠지는 게 없습니다.
- 가장 많이 데이는 함정은 빈 응답입니다. 그록이 가끔 아무것도 안 뱉고 끝나는데, 프롬프트에 "빈 응답 금지"를 박고 빈 결과를 실패로 처리해 재시도하지 않으면 그날 수집이 통째로 비어버립니다.
- 출력은 마크다운에서 멈춰도 되고, PDF나 텔레그램 자동 포스팅까지 붙이면 매일 아침 알파 다이제스트가 자동으로 채널에 올라옵니다.

이 구조만 잡으면 X뿐 아니라 다른 소스로도 그대로 확장됩니다.

저희도 만들수 있는데 왜 투자를 해야하죠?

2026년 6월이 끝나는 시기쯤, 본인이 아니더라도 주변에 한명 정도는 '바이브코딩' 이라는걸 해봤을껍니다. To-Do 리스트 앱이든, 간단한 앱이든 뭐든 만들어서 막 수익 천만원 이런 사기도 많이 공개 되곤 했죠.

컨설팅 업체 Bain & Company 도 이 바이브 코딩 세상에 발을 들입니다. Bain 은 추후 사모펀드 고객들을 위해 인수 대상 소프트웨어 회사의 제품 일부를 VibeCoding으로 재현을 한 후 "과연 이 소프트웨어가 진짜 만들기 힘든가" 라는걸 확인후 실사를 진행한다고 합니다.

Bain의 이번 행보가 보여주는것은 '이 소프트웨어가 Ai 시대에도 방어 가능한가 & 코드 말고 진짜 강점이 뭔가' 를 보여주는거 같습니다. 누구나 햄버거를 만들줄 알지만, 다들 맥도날드가 안되는거 처럼요.

다만, SaaS의 종말은 진짜 코 앞에 온거 같습니다.

원본기사

좀 다른 의미로 보면, 요즘 이미 잘 만들어진 대시보드가 많습니다.

개발 쪽에 “바퀴를 재발명하지 말라”는 말이 있듯이, 이미 검증된 지표와 구조가 있다면 처음부터 새로 만들 필요는 없습니다.

중요한 건 그걸 그대로 베끼는 게 아니라, 어떤 데이터를 보고 있는지, 어떤 기준으로 정리하는지, 어떤 판단에 도움이 되는지를 참고하는 겁니다.

이런 관점을 내 RAG에 정리해두면 매번 자료를 새로 찾고 해석하는 시간을 줄일 수 있습니다.