매매하느라 정신없어서 복습자료로 올려드립니다.

현재 올라오는 것들은 이것에 기인합니다

그의 답변으로 부터 시작됐습니다

오늘의 리더보드를 보면

모든걸 설명가능하다

LIV는 에스터로이드인가 뭐 하는 그 주인 이름

마오마오는 걔가 키우는 고양이 이름

현실은 그렇습니다. 요즘 크립토 라는 자체가 신규유입이 없고 저희가 있는 시장 자체도 신규가 잘 없다 보니 코인 생애주기가 더더욱 빠른(제가 지어봤음) 런치패드 시장은 정신 똑바로 안 차리면 그냥 도태되는 시장이 될수밖에 없습니다. 한달내내 말씀 드리지만 장이 좋아보인다고 무턱대고 재진입을 하시려는 분들은 재진입 하지마시고 분위기를 잘 살펴보시고 재진입 하시길 바랍니다.

아직 모두가 바라던 그 불장의 그 시기는 아닙니다.

더 좋아지길 저도 바라겠습니다. 저 또한 계속 도태되지 않게 힘내볼게요

OG 나무꾼의 근황

바이브코딩은 만능이 아닙니다

결국 선택의 문제죠.

하나는, 매번 1번에서 멈추는 이슈를 그때그때 해결하면서 클로드코드 같은 도구를 태스크 단위로 일일이 붙들고 가는 방식.
다른 하나는, 초기에 세팅을 제대로 해두고 이후에는 가능한 한 많은 부분이 자연스럽게 흘러가도록 인프라를 설계하는 방식.

표면적으로는 둘 다 AI를 활용하는 것처럼 보이지만, 실제 핵심은 아주 다릅니다.
전자는 작업 보조에 가깝고, 후자는 시스템 설계에 가깝습니다.

문제는 요즘 퍼지는 AI 포모 때문에 많은 사람들이 바이브코딩을 거의 만능처럼 받아들인다는 점입니다.
하지만 바이브코딩은 애초에 그런 도구가 아니고, 그 기반 로직인 뉴럴 네트워크는 원래 그렇게 설계되어 있지 않습니다.

GPT라는 이름만 봐도 힌트가 있습니다.
Generative Pre-trained Transformer.
말 그대로 사전에 학습된 데이터의 패턴을 바탕으로 다음 결과를 생성하는 모델입니다..
즉, 이미 충분히 학습된 패턴이 있고, 우리가 원하는 맥락이 그 안에 잘 포섭되어 있을 때는 놀라울 정도로 유용합니다.
반대로 말하면, 데이터가 부족하거나 맥락이 희소하거나 요구사항이 까다로운 영역에서는 알아서 완벽하게 해주지 못합니다.
그 빈칸을 메우는 건 결국 모델이 아니라 사람입니다.

그래서 후자, 즉 “초기 세팅을 해두고 100% 알잘딱깔센 인프라로 간다”는 발상은 사실상 다시 소프트웨어 엔지니어링의 문제로 돌아옵니다.
어떤 구조를 잡아야 하는지, 어떤 컨텍스트를 넣어야 하는지, 어떤 예외를 막아야 하는지, 부족한 pre-trained 영역을 어떤 기능과 설계로 보완할지 판단해야 하기 때문입니다.

결국 중요한 질문은

이 비결정적인 도구를 어떻게 더 결정적으로 사용할 것인가?
다시 말해, 재현 가능성을 어떻게 높일 것인가?

한 번 잘 되는 데모를 만드는 것과, 반복해서 비슷한 품질을 내는 시스템을 만드는 것은 전혀 다른 일입니다.
전자는 “운 좋게 잘 나온 결과”일 수 있지만, 후자는 설계와 검증과 운영이 필요합니다.
그 지점부터는 더 이상 바이브의 영역이 아니라 소프트웨어 엔지니어링의 영역입니다.

OpenClaw, Hermes, OMC, OMX 같은 하네싱 툴이 주목받는 이유이죠.
사람들이 진짜 두려워하는 것은 “AI가 코드 몇 줄 대신 쳐준다”는 사실이 아닙니다.
그보다 무서운 건, 비결정적인 모델을 감싸서 반복 가능하고 운영 가능한 형태로 만드는 시스템이 등장하는 것입니다.
즉, 사람들이 포모를 느끼는 지점은 바이브코딩 자체가 아니라, 그 위에 얹힌 엔지니어링이라고 정확하게 보셔야 합니다.

그래서 지금 필요한 태도는 조급함이 아닙니다.

바이브코딩이 만능이라는 말에 휩쓸릴 필요도 없고, 남들이 뭔가를 뚝딱 만든다는 장면만 보고 불안해할 필요도 없습니다.
중요한 건 이 툴을 어디에, 어떤 방식으로, 어떤 도메인 안에서 사용할 것인지 먼저 정하는 것이죠.
문제 정의 없이 툴부터 붙잡으면, 결국 남는 건 생산성이 아니라 잡음뿐입니다.

도메인도 없이, 설계도 없이, 엔지니어링 이해도 없이 “일단 AI로 다 된다”는 식으로 접근하면 초반에는 빨라 보일 수 있죠.
하지만 조금만 복잡한 문제로 들어가면 바로 멈춥니다.
반대로 도메인을 정하고, 반복되는 문제를 정의하고, 엔지니어링 공부를 병행하면서 접근하면 바이브코딩은 강력한 가속기가 될 수 있습니다.

결론적으로,

바이브코딩은 개발을 대체하는 마법이 아닙니다.
잘 설계된 사람에게는 속도를 붙여주지만, 설계 없는 사람에게는 착시만 줄 뿐입니다.

그러니 포모를 느낄 이유는 없습니다.
대신 차분하게 도메인을 정하고, 이 도구를 어디에 써야 하는지 정하고, 소프트웨어 엔지니어링을 같이 공부해야 합니다.
결국 오래 가는 사람은 바이브를 잘 타는 사람이 아니라,
바이브를 시스템으로 바꿀 수 있는 사람일겁니다.

개발자의 시대는 끝났다?

기존의 코드싸개들은 끝난게 맞음.
엔지니어들은 날개를 달고 날아갈거임.

코드싸개들도 늦었다는게 아님.
문제 정의부터 다시하고 해결책을 찾아나가야함.
높은 확률로 다시 엔지니어링의 중요성을 깨닫게 될 것.

개발자만 해당되는건 아니라고 생각 합니다.

제가 개발자가 아닌지라 저런 글을 쓸수는 없어서 좋은글이라 생각이들어서( 개인의견 ) 전달 합니다.

저는 트레이딩에 적극 이용하고 있긴 한데 아직 한계가 명확하긴 합니다. ( 개인 의견 )

( 2월 말 까진 클로드가 압도적으로 좋은 자료를 잘 갈무리 해주긴 했었습니다만 지금은 잘 모르겠습니다)

제겐 그냥 계산기 입니다.


그리고
전문직이 없어진다/ 어떤 직종이 없어진다 그러는데.. 그럼 생명을 다루거나 최종 도장을 찍는 검수는 누가 할것이며 등 많습니다.

결국 최종 결정은 사람이 합니다.


결론 : 노예를 더 싸게 더 효율적으로 부릴수 있다.

https://x.com/hyoki57/status/2045094953983066357

주말인데 막간 지식 해외에서 바이럴중인

한국인만든 한국인은 모르는 밈

Generational Crashout

요즘 재밌는 점은

한국 컨텐츠가 밈코인 발사대 시장에서도 인기가 꽤 있다는 점입니다.

근데 보고 있으면 한국인들이 잘 모르는 것들이 많은거 같아요

K컨텐츠의 힘을 제가 속한 한국분들이 잘없는 시장에서도 피부로 느끼니 격세지감입니다.

그만해...

우리가 원하는건 새로운 기능이 아니야..

최근 X(트위터)의 그록 번역 기능이 활성화 되면서 생긴 변화에 대한 생각

미국 중심의 컨텐츠 소비에서 다양한 문화의 소비로 체질개선이 폭발적으로 이뤄지고 있는 것으로 보입니다.

실제로 제가 느끼기엔
사용량이 많은 일본의 영향력이
(아시다 시피 일본에서의 X사용량은 아주 큽니다)
상대적으로 크립토 시장에 커진 것으로 개인적으로 생각됩니다

한 예시로는 어디에서 K컨텐츠가 왔느냐를 구조를 분석해보면 일본인들에게서 흘러가는 경우가 흔히 보입니다.

그래서 하고자 하는 말이 무엇이냐 물으신다면,

그냥 그렇게 시장이 흘러가고 있다라는걸 알려 드리고 싶었습니다.

결론 : 번역기능으로 인해 크립토 유행 마저 영어권 중심에서 다국적으로 체질 개선 중이다.

no launchpad vamps
no creator vamps
no fee vamps
no cashback vamps
no og vamp
no fortnite kids cto vamp
no bags fuckery

= 150m

이제 일어났는데 대단하네요

일론머스크가 없는 저희 시장은 상상도 하기 싫네요

현재 느끼는 여러분들의 감정 그리고 그 의문에 대한 해답

위 게시물들로 갈음합니다.

해설

Sol의 문제점

PVP
플랫폼(BAGS PUMP BONK)
기술(캐시백,에이전트모드 등)
끼리를 넘어 너무 많은 유저들간의 같은 티커 대결로 인한 유동성 분산

(이 조합으로 이번에 적어도 8개 이상의 티커가 싸우고 경쟁 )

해결책(?) : OG로 모든걸 해결하거나 펌프펀 트랜딩으로 해결을 해왔으나 최근 펌프펀 트랜딩이 하잎이 사라지기 시작하자 이런 사태가 다시 재발하기 시작함

아 그리고 BNB랑 SOL이랑 다른점이 있다면 / 매수 매도가 쉽게 되지 않아서 강제 홀딩 되는 장점이 있습니다(?)

이 부분도 같이 보시면 현 상황을 이해하시는데 도움이 되실겁니다.

이번 런치패드시장의 흐름은 제가 멘션(언급)하는 부분 부터 보시면 될듯 합니다.

글들을 두서 없이 쓰는 채널이라서 타임라인으로 읽으시면 아 이렇게 흐르고 있구나 라고 생각 하실수 있을거 같습니다.

그에 대한 결과물들 입니다.

제 글들은 대부분 제가 쓸수 없는 글들만 전달하고 90% 이상은 제가 작성하고 있습니다.