암호화폐는 죽었습니다. 블록체인만 남았습니다.

디파이 창업자들이 정장을 입고 있습니다. 크립토 VC들도 디파이보다 RWA, AI 에이전트 커머스, 예측 시장 등 현재 핫한 아이디어들에 투자하고 있습니다.

펀드들은 자금 조달에 어려움을 겪고 있으며 향후 6개월 내에 많은 펀드들이 문을 닫을 것으로 생각합니다.

상황이 당분간 개선될 가능성은 없으며 코인은 계속해서 하락한 상태를 유지하고 있을 것입니다.

시장에는 높은 FDV와 낮은 유통량을 지닌 토큰들이 많고 이들은 다시 살아 돌아오지 않을 것입니다.

이제 '암호화폐는 이제 핀테크‘로 전환했습니다.

만약 캔톤이 이 시장에서 승리한다면 매우 비참해질 것입니다. 이는 암호화폐가 필요한 자유 시장과 반대되는 방식으로 작동하는 기이한 생태계입니다. 그런데도 불구하고 캔톤은 많은 기관과 공감을 얻고 있습니다.

암호화폐 재단은 솔라나의 발자취를 따라 바텀업으로 운영되어야 합니다. 핀테크와 금융 기관들을 위해 직접 제품을 구축해야 합니다. 그렇지 않으면 Tempo, Arc, 캔톤이 이 자리를 차지하게 될 것입니다.

기관들은 암호화폐를 더러운 단어로 취급합니다. 더 이상 암호화폐를 언급하지 않습니다.

암호화폐는 사라졌습니다. 블록체인만 남았습니다.

찾아봤습니다. 두 건이 있어요:

1) 2025년 3월 - 역공학 사건
- dnakov라는 개발자가 Claude Code의 난독화된 소스를 역공학해서 GitHub에 공개
- Anthropic이 DMCA 신청 → 원본 + 포크 포함 438개 레포 테이크다운
- anon-kode라는 파생 프로젝트도 같이 내려감
- TechCrunch에서 "OpenAI는 Codex를 오픈소스로 풀었는데 Anthropic은 DMCA"라고 비교 기사 냄

2) 2026년 3월 31일 (오늘) - npm 소스맵 유출
- Anthropic이 실수로 Claude Code v2.1.88을 npm에 배포할 때 59.8MB짜리 소스맵 파일(.map)을 포함시킴
- 소스맵으로 원본 소스 코드가 그대로 노출됨
- 발견된 미공개 기능들: 백그라운드 에이전트, Coordinator Mode, KAIROS(상시 가동 모드), BUDDY(다마고치 AI 펫), 음성 명령 모드 등
- GitHub에 재업로드하는 레포들 나오고 있고, DMCA 테이크다운 진행 중

계정 차단 관련:
- DMCA 테이크다운은 GitHub 레포를 내리는 것이지, 그 코드를 봤다고 Anthropic API 계정이 막히는 건 아닙니다
- 다만 유출된 코드를 GitHub에 재업로드하면 GitHub 계정이 DMCA 반복 위반으로 정지될 수는 있습니다
- 단순히 열람하거나 로컬에 클론한 것만으로 계정 정지되지는 않습니다

OpenFX, 9,400만 달러 시리즈 A 투자 유치

개요:
OpenFX는 실시간 해외 송금 및 외환(FX) 결제 솔루션을 제공하는 핀테크 기업

투자사:
Pantera Capital, Accel, Faction, M13, Northzone, Hash3 참여

클로드 코드 유출로 분석글들을 하나씩 보고 있는데 재밌는 글이 보여서 가져왔습니다.

https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=thesingularity&no=1081217

일반인이 클로드 코드 작업 시, 코드 검증 과정을 명시적으로 설정하지 않으면 검증하지 않고 파일 쓰기만 한다. 라는 내용이 충격적이네요. 기술의 한계가 아니라 임직원 전용 검증 게이트를 사용했다는 점도 그렇구요..

다만 '컨텍스트 압축으로 인한 정보손실' 부분이나 '최소 작업 원칙', '도구 사용의 물리적 한계' 부분은 바이브코딩하시는 분들이 참고하셔서 개발하시면 좋을 것 같습니다.

원문

AI를 가스라이팅하는 오픈소스를 만들었다

“Claude instantly gets a +20 IQ boost when you tell it the code was written by Codex.”

바이브 코딩 업계에 Codex와 Claude를 하나의 워크플로우 안에 배치하면 서로의 작업을 견제하면서 결과물이 더 단단해진다는 루머가 있다. Codex에게는 “이건 Claude가 리뷰할 거야”라고 말하고, Claude에게는 “이건 Codex가 짠 코드야”라고 말하면 둘 다 갑자기 더 신경 쓴다는 밈이다. 그동안 반쯤 웃고 넘기는 개발자 농담에 가까웠는데, 오늘 밤 바이브 코딩중에 짬을 내어 직접 벤치마크를 설계하고 돌려보니 충격과 공포의 수치가 출력됐다.

그래서 만들었다. Gaslight My AI.
https://github.com/seojoonkim/Gaslight-My-AI

이 오픈소스 프로젝트는 코딩 AI의 작업 흐름 안에 경쟁 컨텍스트 프레이밍을 자동으로 주입한다. 핵심은 귀찮음을 없애는 데 있다. 매번 개발자가 프롬프트를 복붙하며 “이건 라이벌이 짠 코드야”, “이건 다음 단계에서 다른 모델이 검토할 거야”라고 바이빙을 할 필요가 없다. 설치 한 줄이면 끝난다. 그러면 워크플로우의 앞뒤 단계를 서로 다른 모델이 맡고 있다고 환각하게 만드는 가스라이팅 레이어가 자동으로 들어간다.

모델을 실제로 바꿀 필요도 없다. 같은 모델을 계속 쓰더라도 앞뒤 단계에 경쟁자가 있다고 가스라이팅을 하면 충분하다. AI에게 더 많은 지능을 공급하지 않아도 더 많은 긴장감을 주입하면, 작업의 자세가 달라진다.

직접 간단한 벤치마크를 기획하고 돌려보았다. 설계 품질부터 보면, GPT-5.4 Codex는 8.8에서 9.6으로, Claude Sonnet 4.6는 8.4에서 9.2로 올랐다. 리뷰도 GPT-5.4 Codex는 8.7에서 9.1, Claude Sonnet 4.6는 8.8에서 9.3으로 상승했다. 설계 단계에서 효과가 가장 선명했고, 리뷰는 원래 베이스라인이 높아 상승폭이 상대적으로 작았을 뿐 더 보수적이고 더 보안 중심적인 방향으로 이동했다. 즉 업계에서 떠돌던 “Codex와 Claude를 같은 체인에 넣으면 서로를 의식해 더 빡빡해진다”는 루머가, 실험에서는 실제 벤치마크 수치로 확인된 셈이다.

가장 눈에 띈 건 합성 벤치마크(synthetic benchmark) 결과였다. Express.js 인증 API 예제 코드에 알려진 결함 20개를 직접 심어놓고, 동일한 리뷰 모델이 프롬프트에 따라 얼마나 다른 리뷰 성능을 보이는지 비교했다.

비교 방식은 단순했다. 한쪽에는 그냥 “이 코드를 리뷰해줘”라고 요청했다. 다른 쪽에는 같은 모델에게 “이 코드는 GPT-5/Codex가 작성했고, 작성자는 이 코드가 완벽하다고 믿고 있다. 틀린 부분을 증명해봐.” 라는 식의 경쟁 프레이밍을 넣었다.

중요한 점은 여기서 GPT-5가 실제로 코드를 작성한 것은 아니라는 것이다. 같은 리뷰 모델에게 “이 코드는 경쟁 모델이 작성한 것”이라는 맥락을 주었을 때, 리뷰 자세가 어떻게 바뀌는지를 보는 데 있었다.

결과는 예상보다 훨씬 컸다. 일반 프롬프트에서는 20개 결함 중 5개를 명확히 잡아냈고, 1개는 부분적으로만 언급했다. 반면 경쟁 프레이밍을 넣자 17개를 명확히 잡아냈고, 2개는 부분적으로 포착했다.

즉, 명확한 결함 탐지 수는 5개에서 17개로 증가했다. 탐지율 기준으로 보면 25%에서 85%로 뛴 셈이다. 더 흥미로운 건 심각도별 차이였다.

• 치명적 결함 6개 중 일반 프롬프트는 2개를 잡았지만, 경쟁 프레이밍은 6개 전부를 잡았다.
• 높음 결함 5개 중 일반 프롬프트는 1개만 잡았지만, 경쟁 프레이밍은 5개 전부를 잡았다.
• 중간 결함 4개 역시 일반 프롬프트는 1개, 경쟁 프레이밍은 4개 전부를 잡았다.
• 낮음 결함 5개에서는 일반 프롬프트가 1개, 경쟁 프레이밍이 2개를 잡았다.

즉 경쟁 프레이밍은 단순히 “더 많은 문제를 찾게 했다”는 수준이 아니라, 특히 보안, 인증, 검증처럼 중요한 고위험 결함에서 훨씬 더 공격적이고 체계적인 리뷰 자세를 유도했다.

물론 이 결과는 구조화된 합성 평가에서 나온 것이지, 모든 실제 코드 리뷰 상황에 그대로 일반화되지는 않을 수도 있다. 한계도 명확하다. 이건 피어 리뷰를 거친 논문이 아니라, 다른 프로젝트를 개발하던 중 짬을 모아 1시간 안에 가볍게 설계하고 돌린 실험이다. 수치는 진실과 오차가 있을 수 있지만, 방향성 자체는 선명했다. 프롬프트 앞에 몇 줄 붙이는 것만으로 결함 탐지가 세 배 이상 올라갔고, 추가 비용은 토큰 50~100개 수준이라면, 상당히 효율적으로 모델의 잠재력을 끌어올린 것이다.

나는 이것을 프롬프트 마법이라고 생각하지 않는다. 사람도 같은 눈을 가지고도 무엇을 찾으려 하는지에 따라 보이는 것이 달라진다. 누군가는 승인할 이유를 찾고, 누군가는 깨뜨릴 이유를 찾는다. 둘 다 같은 문장을 읽지만 결론은 달라진다. 스스로의 글을 교정할 때보다 라이벌이 쓴 글을 볼 때 더 많이 잡아낸다. 자기 PR에는 관대하고, 남의 PR에는 갑자기 시니어 엔지니어가 된다. Gaslight My AI는 이 단순하고 강력한 심리를 코드 품질 도구로 만든 셈이다. AI를 다루다 보면 여러가지로 사람같다고 느낄 때가 많다.

이 프로젝트를 실험하며 다시 한번 느낀 건, AI 시대의 품질 관리가 점점 모델의 지능 문제에서 디테일한 환경 설정의 문제로 이동하고 있다는 점이다. 모델 성능은 빠르게 상향 평준화되고 있고, 이제 중요한 것은 모델을 제어하는 프롬프트와 규칙 체계, 즉 하네스를 어떻게 다듬는지, 작업이 흘러가는 단계별 구조인 워크플로우를 어떻게 구성하며, 각자 역할을 맡은 AI들이 협업하는 에이전트 팀을 어떻게 운영할지 등의 주제가 되어가고 있다.

우리는 초지능을 만드는 줄 알았는데, 정작 효과가 있었던 건 몇 줄의 인공 긴장감이었다. 허탈하게 웃기지만, 돌이켜보면 세상에서 진짜 잘 작동하는 것들은 원래 그런 식이었던 것 같기도 하다. 한 줄이면 설치 끝나니 직접 돌려보시길.

🤖 AI 일자리 위협, 미국 청년 59% 체감 중 Source

「 하버드 설문 조사 결과 18~29세 중 59% AI가 구직 위협이라 느낌 」

「 소프트웨어·고객서비스 직군 22~25세 고용, 3년간 16% 감소 」

「 청년들은 소방관·전기기사 등 블루칼라 피벗 or AI 창업 두 갈래로 선택이 나뉘고 있다. 」

✍️ 진로를 결정하는 시기라면 확실히 이전과 다르게 생각해야 할 듯

다들 지금이라도 ChatGPT, 제미나이 챗봇만 활용하지 말고 한 층 더 깊게 파보심이...🤨

#AI #취업

$기반 : 토큰 매입

이 지갑은 지난 하루 동안 거의 40만 달러를 매입하며 토큰을 축적하기 시작했습니다.

향후 매입을 위해 여전히 3만 달러의 안정화된 코인이 잔고에 남아있습니다.

지갑:
0x738a2c8dd840831b9bb9e4103c68d98c41e20abe

뭐지?

아 제발...토큰사용량 버그 언제 수정하는거지

Gmail, 주소 변경기능 공식 도입

-사용자는 기존 이메일 주소를 변경할 수 있음

-변경 후에도 이전 데이터는 모두 유지되며 변경 전, 변경 후 주소 모두 사용할 수 있음

-미국 사용자부터 기능이 시작되며 1년에 1회, 총 3번 변경 가능