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

휴머노이드·Physical AI 데이터 네트워크 Axis Robotics X BitRobot 액세스 코드 5개를 증정합니다.

AI 다음 단계로 꼽히는 분야가 바로 Physical AI(물리 AI)와 휴머노이드 로봇입니다.

ChatGPT가 인터넷의 텍스트 데이터를 학습했다면, 휴머노이드 로봇은 실제 행동 데이터를 학습해야 합니다. Axis Robotics는 이러한 로봇 행동 데이터를 수집하고 학습에 활용하는 Physical AI 데이터 네트워크를 구축하고 있습니다.

최근 Figure AI, 1X, Apptronik 등 휴머노이드 기업들이 수조 원 규모 투자를 유치하며 주목받고 있으며, Axis Robotics는 이러한 흐름 속에서 AI와 로보틱스를 연결하는 인프라 레이어를 지향하는 프로젝트입니다.

이번 액세스 코드는 BitRobot 생태계와 연계된 초기 참여 권한으로, 향후 Physical AI 및 로보틱스 분야에 관심 있는 분들이라면 한 번쯤 살펴볼 만한 프로젝트라고 생각합니다.

참여 방법

구글폼 작성

모집 인원

* 5명

마감

* 6월 15일(월) 자정 전 발표