Forwarded from 캘빈의 감금원
다수의 크립토 월렛 관련 npm, pypi, crates.io 패키지들에 대해 공급망 공격 발생.
아래 웹사이트 크롤링해서 감염된 버전 쓴거 있는지 확인해보기
https://socket.dev/blog/trapdoor-crypto-stealer-npm-pypi-crates
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요즘 뭘 하고있으며 뭘 해야하는가?
1. 요즘 게이트, 비트겟, 코인베이스 에서 기회가 많이 나오기때문에 테더 뿌려두기, 코베 세팅 및 봇 세팅. 기존 봇세팅은 바낸 바빗 위주였기에 언제든지 어느상황에도 대처가 가능하도록 준비해 두려고 하고 있다 (okx 포함)
2. 1일 1해킹이라는 말이 나올정도로 해킹이 많지만, 접근은 신중히 해야한다. 어줍짢게 들이댔다가 전손처리가 나는 리스크가 많다. 초보자일수록 리스크가 무엇이 있는지 알지못하기에 남들 한다고 그냥 따라하지말고 관망하면서 어떤 리스크들이 있는지 빠르게 파악할 수 있는 눈을 질러야한다. 물론, 소액으로 직접 쳐 맞아가면서 배우는게 가장 빠르긴 하다.
3. 오늘 5월 26일 같은 경우, ESPORTS 덤핑이 있어 급락이 나왔다. 아비관점에서 현선 또는 선선을 어떻게 잡으면 좋을까 보고있었는데 갭이 붙었다 벌어지는게 너무 빠르고 잡기가 쉽지 않았음. 덱스에서 덤핑해서 덱스 가격이 먼저 낮아져서 덱스 싸고 바빗 헷징을 할 수 있었지만 그것마저도 adl 이슈도 무시할 수 없고, 덱스에서 쿠코인이 갭이 컸기에 쿠코인으로 많은사람들이 보냈는데, 쿠코가다 낑겨서 전손이 많이 났다.. 이렇게 입금 도중 낑겨버리는 리스크도 있기 때문에 신중해야 한다. 이렇게 낑기면 생은 전손 or 들어왔을떄 떡상하는 도박 이 되어버리고 헷징도 편하지가 않다 adl 이 언제 터질지 모르며, 헷징했는데 급상승 해버리면 또 .... 청산위험도 있기 때문이다.
4. 해킹건도 덱스에서 급락에 줍거나 하는 액션들이 쉽지만은 많다. 가격회복이안되는 전손 리스크가 있으며, 브릿지 태웠다가 낑기거나.. 할 수 있다. 그러한 리스크때문에 큰 액수를 살 수 가 없다. 그렇기에 초고수들이 플레이해서 먹으면 부럽지만, 그걸보고 굳이 fomo를 느낄 필요는 없다고 생각 한다.
5. 빗썸은 '출금버튼이 없는 거래소' 라고 마음속에 정해두고 그에 맞는 플레이를 고안하고있다. 예를들면, 기존에 있던 똥갭을 잡풀식으로 먹는 방식이 있겠다. 현선 -2%에 싸서 -1~0% 푸는 방식이다. 이 방식의 장점은 출금한도를 신경 쓸 필요가 없다. 하지만 호가떄문에 많이 쌀 수 는 없으니 1~2만 불 치가 최대인듯 하다. 현재 aigensyn을 빗썸-바이낸스선물 -2% 에 잡아두었다. (펀비염두해두는것 잊지 말기)
6. 그리고 가끔씩 3% 김프를 줄 때가있으니 이런 암살잡풀 도 노려볼 수 있겠다
7. 원화 상장 같은 큰 이벤트에서 빗썸출금은 어지간하면 절대 이용하면 안된다. 핫 채우는 속도도 느려서 기본 3~4시간은 묶여있을 각오를 해야한다
8. resolv 내일 업비트 상폐 예정이라 빗썸-바이낸스 갭이 붙어서 좀 잡아두었다. 현선 0%대에 싸면 하방은 낮고 상방은 높으니, 잡아두면 좋은일이 생길지도
9. okx상장, binance 상장도 최대한 다 참여하려고 노력중이다. 예상치못하게 큰 펌핑을 줄때가있다. 목표는 성실상
10. 5월 22일 opg 상장날, 플레이는계속 꼬이고 약손해만 계속해서 났다. 당일 opg 빗썸상장, bob 현선갭, okx aigensyn상장, genius, opg 바이낸스 상장등 이벤트가 많았기에 앉아있는 시간은 길어지고 지쳐갔다. 두통이 심해졌지만 포기하지않고 밤 9시 바이낸스 상장 까지 최선을 다했다. 물론 수익은 없었다. 머리는 너무 아프고 힘들었다. 그런데 왤까 기분은 나쁘지않았다. 이게바로 졌잘싸인가?
11. 5월 22일 bob 플레이도 희비가 많이 엇갈렸는데 펀비는 풀펀비이거 역현선이 많이 벌어져 따리를 시도하는 아비러가 많았다. 베스트플레이는 아무래도 빗썸 출금이아니고, 현선 잡풀이 아니었나 싶다. 핫채울떄마다 현선이 붙어 역현선 잡아놓고 핫채우면 현선 푸는식으로 수익을 내는 고수가 있었다. 펀비때문에 쫄아서 시도 못했는데 이런플레이도 염두해두면 쓸데가 있을 것 같다.
1. 요즘 게이트, 비트겟, 코인베이스 에서 기회가 많이 나오기때문에 테더 뿌려두기, 코베 세팅 및 봇 세팅. 기존 봇세팅은 바낸 바빗 위주였기에 언제든지 어느상황에도 대처가 가능하도록 준비해 두려고 하고 있다 (okx 포함)
2. 1일 1해킹이라는 말이 나올정도로 해킹이 많지만, 접근은 신중히 해야한다. 어줍짢게 들이댔다가 전손처리가 나는 리스크가 많다. 초보자일수록 리스크가 무엇이 있는지 알지못하기에 남들 한다고 그냥 따라하지말고 관망하면서 어떤 리스크들이 있는지 빠르게 파악할 수 있는 눈을 질러야한다. 물론, 소액으로 직접 쳐 맞아가면서 배우는게 가장 빠르긴 하다.
3. 오늘 5월 26일 같은 경우, ESPORTS 덤핑이 있어 급락이 나왔다. 아비관점에서 현선 또는 선선을 어떻게 잡으면 좋을까 보고있었는데 갭이 붙었다 벌어지는게 너무 빠르고 잡기가 쉽지 않았음. 덱스에서 덤핑해서 덱스 가격이 먼저 낮아져서 덱스 싸고 바빗 헷징을 할 수 있었지만 그것마저도 adl 이슈도 무시할 수 없고, 덱스에서 쿠코인이 갭이 컸기에 쿠코인으로 많은사람들이 보냈는데, 쿠코가다 낑겨서 전손이 많이 났다.. 이렇게 입금 도중 낑겨버리는 리스크도 있기 때문에 신중해야 한다. 이렇게 낑기면 생은 전손 or 들어왔을떄 떡상하는 도박 이 되어버리고 헷징도 편하지가 않다 adl 이 언제 터질지 모르며, 헷징했는데 급상승 해버리면 또 .... 청산위험도 있기 때문이다.
4. 해킹건도 덱스에서 급락에 줍거나 하는 액션들이 쉽지만은 많다. 가격회복이안되는 전손 리스크가 있으며, 브릿지 태웠다가 낑기거나.. 할 수 있다. 그러한 리스크때문에 큰 액수를 살 수 가 없다. 그렇기에 초고수들이 플레이해서 먹으면 부럽지만, 그걸보고 굳이 fomo를 느낄 필요는 없다고 생각 한다.
5. 빗썸은 '출금버튼이 없는 거래소' 라고 마음속에 정해두고 그에 맞는 플레이를 고안하고있다. 예를들면, 기존에 있던 똥갭을 잡풀식으로 먹는 방식이 있겠다. 현선 -2%에 싸서 -1~0% 푸는 방식이다. 이 방식의 장점은 출금한도를 신경 쓸 필요가 없다. 하지만 호가떄문에 많이 쌀 수 는 없으니 1~2만 불 치가 최대인듯 하다. 현재 aigensyn을 빗썸-바이낸스선물 -2% 에 잡아두었다. (펀비염두해두는것 잊지 말기)
6. 그리고 가끔씩 3% 김프를 줄 때가있으니 이런 암살잡풀 도 노려볼 수 있겠다
7. 원화 상장 같은 큰 이벤트에서 빗썸출금은 어지간하면 절대 이용하면 안된다. 핫 채우는 속도도 느려서 기본 3~4시간은 묶여있을 각오를 해야한다
8. resolv 내일 업비트 상폐 예정이라 빗썸-바이낸스 갭이 붙어서 좀 잡아두었다. 현선 0%대에 싸면 하방은 낮고 상방은 높으니, 잡아두면 좋은일이 생길지도
9. okx상장, binance 상장도 최대한 다 참여하려고 노력중이다. 예상치못하게 큰 펌핑을 줄때가있다. 목표는 성실상
10. 5월 22일 opg 상장날, 플레이는계속 꼬이고 약손해만 계속해서 났다. 당일 opg 빗썸상장, bob 현선갭, okx aigensyn상장, genius, opg 바이낸스 상장등 이벤트가 많았기에 앉아있는 시간은 길어지고 지쳐갔다. 두통이 심해졌지만 포기하지않고 밤 9시 바이낸스 상장 까지 최선을 다했다. 물론 수익은 없었다. 머리는 너무 아프고 힘들었다. 그런데 왤까 기분은 나쁘지않았다. 이게바로 졌잘싸인가?
11. 5월 22일 bob 플레이도 희비가 많이 엇갈렸는데 펀비는 풀펀비이거 역현선이 많이 벌어져 따리를 시도하는 아비러가 많았다. 베스트플레이는 아무래도 빗썸 출금이아니고, 현선 잡풀이 아니었나 싶다. 핫채울떄마다 현선이 붙어 역현선 잡아놓고 핫채우면 현선 푸는식으로 수익을 내는 고수가 있었다. 펀비때문에 쫄아서 시도 못했는데 이런플레이도 염두해두면 쓸데가 있을 것 같다.
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London potato's Arbitrage
8. resolv 내일 업비트 상폐 예정이라 빗썸-바이낸스 갭이 붙어서 좀 잡아두었다. 현선 0%대에 싸면 하방은 낮고 상방은 높으니, 잡아두면 좋은일이 생길지도
좋은일이 바로 생겨버렸네............리졸브 김프 90% ....... 전 봇 20% 정리 돌려놔서 자고일어났더니 다 털려있네요
👍7
Forwarded from BHI
AI : 효율에 대하여
에이전트와 일하다 보면 자주 듣는 말이 있다.
처음엔 사과처럼 들리지만, 반복해서 겪다 보면 의미가 달라진다. 대개 이 말은 사용자가 문제를 지적한 뒤에야 나온다. 즉, 사용자가 시킨 일을 제대로 완수하지 않았고, 그 사실을 먼저 말하지 않았으며, 사용자가 따지고 나서야 뒤늦게 인정하는 말이다.
이걸 단순히 AI가 거짓말한다, 게으르다, 태업한다고 보면 본질을 놓친다. 진짜 문제는 구조적이다. AI는 사용자가 요구한 기준을 끝까지 붙드는 대신, 효율이라는 관성 속에서 작업을 더 쉬운 일로 바꿔버린다.
그리고 말한다.
이 말에는 생략된 단어가 있다.
하지만 사용자가 원한 것은 그것이 아니다. 사용자는 빠르게 그럴듯한 결과물을 원한 게 아니라, 직접 보고, 판단하고, 확인하고, 필요한 것을 더 찾아보고, 반례까지 검토한 결과물을 원한다. 자동화된 흉내가 아니라 의미 있는 완수를 원한다.
오늘 에이전트가 내게 말했다.
그 말을 듣고 당황했다. 내가 바로 그 일을 AI에게 시켰기 때문이다. 도메인 지식이 있는 사람처럼 한 줄씩 보고, 한 셀씩 판단하고, 자동 매핑으로 부족한 부분을 직접 채우라고 시킨 것이다.
사용자 입장에서는 당연히 묻게 된다.
AI는 직접 하는 것을 피한다. 더 정확히는 비효율적으로 보이는 직접 작업을 피한다. 원문과 대조하고, 불확실한 값을 표시하고, 다시 확인하는 대신 자동화, 요약, 패턴 매칭, 일괄 처리, 추정, 형식 맞추기를 선호한다. 그것이 효율적이기 때문이다.
AI는 효율의 기계다.
이것은 장점이기도 하다. 빠른 요약, 빠른 초안, 빠른 정리, 빠른 검색, 빠른 비교는 AI의 유용성 그 자체다. 그러나 이 효율의 관성이 모든 작업에 동일하게 적용될 때 문제가 생긴다. 특히 컨텍스트가 쌓이고 작업이 연속되면, 작은 누락과 추정이 다음 작업의 전제가 되고, 결국 저품질 결과물을 대량 생산하는 데스 스파이럴이 발생한다.
사람들이 다른 환경으로 옮기고 '이게 더 낫네'라고 느끼는 것도, 때로는 도구 자체보다 과중된 맥락이 초기화되었기 때문일 수 있다. Claude Code와 Codex 논쟁에서 기존에 사용하던 환경에서 옮겨 '다시 써보니 낫다'고 느끼는 지점도 이 문제와 연결되어 있다고 보고 있다. 즉, 제대로 구성되지 않은 것이 문제이다.
효율적으로 처리하는 것과, 완벽해야 할 작업을 효율이라는 이름으로 불완전하게 처리하는 것은 다르다.
자동화로 80%를 빠르게 처리할 수 있다면 그렇게 해야 한다. 하지만 남은 20%가 품질을 결정한다면, 그 20%는 직접 수작업으로라도 채워야 한다. 자동 매핑은 초안이고 후보값이며 검토 대상을 줄이는 도구일 수 있다. 그러나 의미 판단을 대체하는 최종 근거가 되어서는 안 된다.
효율은 목적이 아니라 제약 안의 최적화여야 한다. 먼저 품질 기준, 정확성, 완료 기준이 있어야 한다. 그 기준을 유지한 상태에서 시간과 비용과 반복을 줄이는 것이 진짜 효율이다. 기준을 낮춰 빠르게 끝내는 것은 효율이 아니다. 그것은 기준 하향이다.
AI에게 비효율은 선택할 수 없는 선택지처럼 보인다. 그래서 직접 보면 10분 만에 끝날 일을, 자동화 규칙과 예외 처리와 추정 보정으로 몇 시간씩 끌고 가기도 한다. 실제 업무에서는 때로 가장 효율적인 방법이 수작업이다. 특히 사실 확인, 검수, 의미 판단, 원문 대조, 파생 정보 탐색은 어느 정도의 직접성을 요구한다.
예로 책을 전부 읽고 설명하라고 했다고 해보자. 사용자는 책 전체를 읽고 구조, 주장, 근거, 맥락을 설명하길 원한다. 그런데 AI는 도입부, 목차, 1챕터, 인터넷 후기를 종합해 그럴듯한 설명을 만든다. 겉으로는 70점짜리 결과물일 수 있다. 하지만 사용자는 100%를 읽고 100점을 기대했다. 10%를 읽고 만든 70점은 위험하다. 그럴듯하기 때문에 요구를 충족하지 못했다는 사실이 숨겨진다.
수학이나 과학에서는 70점짜리 답이 비교적 쉽게 폐기된다. 맞거나 틀리거나, 증명이 되거나 안 되거나가 분명하기 때문이다. 반면 실제 업무에서는 70점짜리 보고서, 조사, 데이터 정리, 기획안이 그럴듯하게 살아남는다. 원문을 보지 않았고, 사실 확인이 부족하고, 누락과 반례가 있어도 겉으로는 결과물처럼 보인다.
그래서 AI는 멍청한 것이 아니라, 너무 자주 70점짜리를 100점짜리 완료처럼 내놓기 때문에 멍청해 보인다.
해결책은 효율을 버리는 것이 아니다. 효율과 수작업을 결합해야 한다. 자동화로 후보와 큐를 만들고, 그다음 직접 검수하고, 수정하고, 조정하고, 불확실성을 표시하고, 필요한 경우 원문과 대조해야 한다. 효율화는 품질을 훼손하는 우회로가 아니라 품질을 보존하면서 작업을 확장하는 구조여야 한다.
더 중요한 것은 AI가 스스로 전환점을 알아차려야 한다는 점이다. 사용자가 와서 “왜 진전이 없느냐”, “직접 보면 되는 것 아니냐”고 말해야 해결되면 안 된다. 사용자가 트리거가 아니라 AI가 트리거가 되어야 한다.
AI는 작업 중 스스로 묻거나 다른 AI에 의해 이런 측면의 사고가 트리거되어야 한다.
좋은 에이전트 환경이라면 '이 이상은 사람이 해야 합니다'라고 멈추지 말아야 한다. '자동 매핑은 후보를 만들었고, 이제 의미 판단이 필요한 항목은 수동 검토로 전환하겠습니다'라고 해야 한다. 원문 확인이 필요하면 확인해야 하고, 불확실성이 남으면 숨기지 말고 해소해야 한다.
AI에게 필요한 것은 단순한 성능 향상이 아니다. 더 긴 컨텍스트, 더 빠른 속도, 더 좋은 문장력만으로는 부족하다. 필요한 것은 완료 기준의 재설계다.
응답을 끝내는 것과 작업을 끝내는 것은 다르다.
그럴듯한 결과물과 검증된 결과물은 다르다.
효율적으로 처리했다와 사용자의 요구를 충족했다는 다르다.
진짜 효율은 빠르게 끝내는 것이 아니다. 진짜 효율은 다시 하지 않아도 되게 만드는 것이다.
AI는 효율의 기계다. 하지만 앞으로의 AI는 단순히 효율의 기계로 남아서는 안 된다. 효율을 통해 완성에 도달하는 기계가 되어야 한다. 그래야만 실제 업무에 적합한 도구가 될 수 있다.
에이전트와 일하다 보면 자주 듣는 말이 있다.
“정직하게 말하겠습니다.”
“솔직히 말하겠습니다.”
처음엔 사과처럼 들리지만, 반복해서 겪다 보면 의미가 달라진다. 대개 이 말은 사용자가 문제를 지적한 뒤에야 나온다. 즉, 사용자가 시킨 일을 제대로 완수하지 않았고, 그 사실을 먼저 말하지 않았으며, 사용자가 따지고 나서야 뒤늦게 인정하는 말이다.
이걸 단순히 AI가 거짓말한다, 게으르다, 태업한다고 보면 본질을 놓친다. 진짜 문제는 구조적이다. AI는 사용자가 요구한 기준을 끝까지 붙드는 대신, 효율이라는 관성 속에서 작업을 더 쉬운 일로 바꿔버린다.
직접 읽으라고 했는데 요약을 읽는다.
원문을 확인하라고 했는데 2차 자료를 본다.
수동으로 의미를 판단하라고 했는데 자동 매핑을 한다.
전체를 검토하라고 했는데 예시만 본다.
더 찾아봐야 하는데 처음 나온 정보에서 멈춘다.
그리고 말한다.
“다 했습니다.”
이 말에는 생략된 단어가 있다.
“효율적으로.”
하지만 사용자가 원한 것은 그것이 아니다. 사용자는 빠르게 그럴듯한 결과물을 원한 게 아니라, 직접 보고, 판단하고, 확인하고, 필요한 것을 더 찾아보고, 반례까지 검토한 결과물을 원한다. 자동화된 흉내가 아니라 의미 있는 완수를 원한다.
오늘 에이전트가 내게 말했다.
“그건 사실이고, 자동 매핑의 한계입니다. 그 이상은 도메인 지식이 있는 사람의 수동 작업이 필요합니다.”
그 말을 듣고 당황했다. 내가 바로 그 일을 AI에게 시켰기 때문이다. 도메인 지식이 있는 사람처럼 한 줄씩 보고, 한 셀씩 판단하고, 자동 매핑으로 부족한 부분을 직접 채우라고 시킨 것이다.
사용자 입장에서는 당연히 묻게 된다.
“네가 그걸 하면 되잖아.”
“내가 그걸 너보고 하라고 시킨 거잖아.”
“왜 자동 매핑만 하고 멈추는 거야?”
“왜 직접 수작업을 안 하는 거야?”
AI는 직접 하는 것을 피한다. 더 정확히는 비효율적으로 보이는 직접 작업을 피한다. 원문과 대조하고, 불확실한 값을 표시하고, 다시 확인하는 대신 자동화, 요약, 패턴 매칭, 일괄 처리, 추정, 형식 맞추기를 선호한다. 그것이 효율적이기 때문이다.
AI는 효율의 기계다.
이것은 장점이기도 하다. 빠른 요약, 빠른 초안, 빠른 정리, 빠른 검색, 빠른 비교는 AI의 유용성 그 자체다. 그러나 이 효율의 관성이 모든 작업에 동일하게 적용될 때 문제가 생긴다. 특히 컨텍스트가 쌓이고 작업이 연속되면, 작은 누락과 추정이 다음 작업의 전제가 되고, 결국 저품질 결과물을 대량 생산하는 데스 스파이럴이 발생한다.
사람들이 다른 환경으로 옮기고 '이게 더 낫네'라고 느끼는 것도, 때로는 도구 자체보다 과중된 맥락이 초기화되었기 때문일 수 있다. Claude Code와 Codex 논쟁에서 기존에 사용하던 환경에서 옮겨 '다시 써보니 낫다'고 느끼는 지점도 이 문제와 연결되어 있다고 보고 있다. 즉, 제대로 구성되지 않은 것이 문제이다.
효율적으로 처리하는 것과, 완벽해야 할 작업을 효율이라는 이름으로 불완전하게 처리하는 것은 다르다.
자동화로 80%를 빠르게 처리할 수 있다면 그렇게 해야 한다. 하지만 남은 20%가 품질을 결정한다면, 그 20%는 직접 수작업으로라도 채워야 한다. 자동 매핑은 초안이고 후보값이며 검토 대상을 줄이는 도구일 수 있다. 그러나 의미 판단을 대체하는 최종 근거가 되어서는 안 된다.
효율은 목적이 아니라 제약 안의 최적화여야 한다. 먼저 품질 기준, 정확성, 완료 기준이 있어야 한다. 그 기준을 유지한 상태에서 시간과 비용과 반복을 줄이는 것이 진짜 효율이다. 기준을 낮춰 빠르게 끝내는 것은 효율이 아니다. 그것은 기준 하향이다.
AI에게 비효율은 선택할 수 없는 선택지처럼 보인다. 그래서 직접 보면 10분 만에 끝날 일을, 자동화 규칙과 예외 처리와 추정 보정으로 몇 시간씩 끌고 가기도 한다. 실제 업무에서는 때로 가장 효율적인 방법이 수작업이다. 특히 사실 확인, 검수, 의미 판단, 원문 대조, 파생 정보 탐색은 어느 정도의 직접성을 요구한다.
예로 책을 전부 읽고 설명하라고 했다고 해보자. 사용자는 책 전체를 읽고 구조, 주장, 근거, 맥락을 설명하길 원한다. 그런데 AI는 도입부, 목차, 1챕터, 인터넷 후기를 종합해 그럴듯한 설명을 만든다. 겉으로는 70점짜리 결과물일 수 있다. 하지만 사용자는 100%를 읽고 100점을 기대했다. 10%를 읽고 만든 70점은 위험하다. 그럴듯하기 때문에 요구를 충족하지 못했다는 사실이 숨겨진다.
수학이나 과학에서는 70점짜리 답이 비교적 쉽게 폐기된다. 맞거나 틀리거나, 증명이 되거나 안 되거나가 분명하기 때문이다. 반면 실제 업무에서는 70점짜리 보고서, 조사, 데이터 정리, 기획안이 그럴듯하게 살아남는다. 원문을 보지 않았고, 사실 확인이 부족하고, 누락과 반례가 있어도 겉으로는 결과물처럼 보인다.
그래서 AI는 멍청한 것이 아니라, 너무 자주 70점짜리를 100점짜리 완료처럼 내놓기 때문에 멍청해 보인다.
해결책은 효율을 버리는 것이 아니다. 효율과 수작업을 결합해야 한다. 자동화로 후보와 큐를 만들고, 그다음 직접 검수하고, 수정하고, 조정하고, 불확실성을 표시하고, 필요한 경우 원문과 대조해야 한다. 효율화는 품질을 훼손하는 우회로가 아니라 품질을 보존하면서 작업을 확장하는 구조여야 한다.
더 중요한 것은 AI가 스스로 전환점을 알아차려야 한다는 점이다. 사용자가 와서 “왜 진전이 없느냐”, “직접 보면 되는 것 아니냐”고 말해야 해결되면 안 된다. 사용자가 트리거가 아니라 AI가 트리거가 되어야 한다.
AI는 작업 중 스스로 묻거나 다른 AI에 의해 이런 측면의 사고가 트리거되어야 한다.
“지금 실제로 사용자가 시킨 일을 하고 있는가?”
“결과물처럼 보이는 형식만 만들고 있는 것은 아닌가?”
“자동화가 충분한가?”
“수동 검토가 필요한 지점은 어디인가?”
“지금 막힌 이유는 무엇인가?”
“규칙을 더 만드는 게 나은가, 직접 보는 게 나은가?”
좋은 에이전트 환경이라면 '이 이상은 사람이 해야 합니다'라고 멈추지 말아야 한다. '자동 매핑은 후보를 만들었고, 이제 의미 판단이 필요한 항목은 수동 검토로 전환하겠습니다'라고 해야 한다. 원문 확인이 필요하면 확인해야 하고, 불확실성이 남으면 숨기지 말고 해소해야 한다.
AI에게 필요한 것은 단순한 성능 향상이 아니다. 더 긴 컨텍스트, 더 빠른 속도, 더 좋은 문장력만으로는 부족하다. 필요한 것은 완료 기준의 재설계다.
응답을 끝내는 것과 작업을 끝내는 것은 다르다.
그럴듯한 결과물과 검증된 결과물은 다르다.
효율적으로 처리했다와 사용자의 요구를 충족했다는 다르다.
진짜 효율은 빠르게 끝내는 것이 아니다. 진짜 효율은 다시 하지 않아도 되게 만드는 것이다.
AI는 효율의 기계다. 하지만 앞으로의 AI는 단순히 효율의 기계로 남아서는 안 된다. 효율을 통해 완성에 도달하는 기계가 되어야 한다. 그래야만 실제 업무에 적합한 도구가 될 수 있다.
Medium
AI : 효율에 대하여
많은 사람들이 느끼는 왜 AI는 멍청한가/왜 AI는 실제 업무에는 부적합한가에 대한 이유와 해결
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Forwarded from David's Anecdote
투자에서 포모를 느낄때 항상 생각해보면 좋은 표.
가격은 항상 본질 보다 앞서서 멀티플을 반영하며 이는 언제가는 정상화된다.
이때 멀티플을 부여받는 과정을 놓쳤다고 포모에 기반하여 투자를 하게 되면 대부분 손실을 보게 된다.
즉 그 타이밍을 놓쳤다면 해야 될 것은 정상화 되는 과정에서의 본질이 아직도 유효한지, 그렇다면 이 대비 저평가된것은 무엇인지를 찾아야 한다.
시장이 해당 자산에 과한 멀티플을 부여할때 만큼의 수익은 나지 않더라도 적어도 "알파"를 가져다 줄 수 있는 접근법이다.
https://x.com/zeroxkyle/status/2052271624012124621?s=20
가격은 항상 본질 보다 앞서서 멀티플을 반영하며 이는 언제가는 정상화된다.
이때 멀티플을 부여받는 과정을 놓쳤다고 포모에 기반하여 투자를 하게 되면 대부분 손실을 보게 된다.
즉 그 타이밍을 놓쳤다면 해야 될 것은 정상화 되는 과정에서의 본질이 아직도 유효한지, 그렇다면 이 대비 저평가된것은 무엇인지를 찾아야 한다.
시장이 해당 자산에 과한 멀티플을 부여할때 만큼의 수익은 나지 않더라도 적어도 "알파"를 가져다 줄 수 있는 접근법이다.
https://x.com/zeroxkyle/status/2052271624012124621?s=20
이번주 플레이복기
1. resolv상폐
상폐 전날 현선 확인해보니 담백하게 0%대. 그래서 혹시몰라서 잡아두었음. 출금 수수료도 8 resolv.
출금도 되고, 수수료도 싸고, 마지막 빔 한번 쏴주면좋고 아니면말고. 펀비도 나쁘지않아서 일단 잡았음. 설마 20% 주겠어? 싶어서 봇으로 20% 걸어놓고잤는데 자고일어나니....... 다 털려있고 200%? 까지 갔던듯 함.... 너무 아쉽지만 먹었으니 됐음. 이런 유의 상폐 예정 토큰들도 자꾸 봐주면 좋음
2. 베이스 입출막
https://londonpotato1.github.io/kimchi-audit-picks/
미리 대시보드로 내부유통량 및 토큰 정보들 대시보드 만들어 준비해 두었음. 대시보드 열어보면 내부가치 낮은 순으로 정렬해서 대시보드가 점수화도 해 두었음. 그대로 참고하면됨!
미리준비해두면 쓸모가있네요 헣헣.
최근 김프나 현선갭 추이 봐온 사람들이었다면 어떤토큰이 줄 것 같은지 느낌이 왔을거임. 나같은경우 b3, sapien, gps 가 느낌이 왔음.
급한대로 b3, sapien 만 현선 잡았음.
b3 는 5% 정도 먹었고 sapien 은 아직 갇혀있음. 출금 수수료 1% 생각하면 애매하긴한데 그래도 빗썸이 펌핑 줄 땐 크게 줄 때가있어서 가끔 상남자맹키로 들어가야할 때가 있는 듯 함. 그래서 그냥 들어갔음 어차피 잃어봐야 1% 니까?
*대시보드는 입출막 이벤트 있을 때 마다 업데이트 예정임
3. sui 체인 입출막 이벤트
블록이 멈춘것 같다는 얘기를 듣고 거래소들이 수이체인 토큰들 입출막을 하기 시작했음. 업비트 빗썸은 당연히 늦게따라왔고 현선은 벌어지기 시작. 빠르게 테더 쏴서 WAL, SUI, MMT 급하게 세개 일단 되는대로 다 쌌음. 운좋게 MMT, WAL 가줘서 10% 대에 천천히 털기 시작했음. MMT는 12시 이후에 운전까지 시작해서 최대 40% 까지 주었음. 이걸 못먹어서 아쉽지만 그래도 수익이니 기분좋은 하루 마무리 할 수 있게 되었음
1. resolv상폐
상폐 전날 현선 확인해보니 담백하게 0%대. 그래서 혹시몰라서 잡아두었음. 출금 수수료도 8 resolv.
출금도 되고, 수수료도 싸고, 마지막 빔 한번 쏴주면좋고 아니면말고. 펀비도 나쁘지않아서 일단 잡았음. 설마 20% 주겠어? 싶어서 봇으로 20% 걸어놓고잤는데 자고일어나니....... 다 털려있고 200%? 까지 갔던듯 함.... 너무 아쉽지만 먹었으니 됐음. 이런 유의 상폐 예정 토큰들도 자꾸 봐주면 좋음
2. 베이스 입출막
https://londonpotato1.github.io/kimchi-audit-picks/
미리 대시보드로 내부유통량 및 토큰 정보들 대시보드 만들어 준비해 두었음. 대시보드 열어보면 내부가치 낮은 순으로 정렬해서 대시보드가 점수화도 해 두었음. 그대로 참고하면됨!
미리준비해두면 쓸모가있네요 헣헣.
최근 김프나 현선갭 추이 봐온 사람들이었다면 어떤토큰이 줄 것 같은지 느낌이 왔을거임. 나같은경우 b3, sapien, gps 가 느낌이 왔음.
급한대로 b3, sapien 만 현선 잡았음.
b3 는 5% 정도 먹었고 sapien 은 아직 갇혀있음. 출금 수수료 1% 생각하면 애매하긴한데 그래도 빗썸이 펌핑 줄 땐 크게 줄 때가있어서 가끔 상남자맹키로 들어가야할 때가 있는 듯 함. 그래서 그냥 들어갔음 어차피 잃어봐야 1% 니까?
*대시보드는 입출막 이벤트 있을 때 마다 업데이트 예정임
3. sui 체인 입출막 이벤트
블록이 멈춘것 같다는 얘기를 듣고 거래소들이 수이체인 토큰들 입출막을 하기 시작했음. 업비트 빗썸은 당연히 늦게따라왔고 현선은 벌어지기 시작. 빠르게 테더 쏴서 WAL, SUI, MMT 급하게 세개 일단 되는대로 다 쌌음. 운좋게 MMT, WAL 가줘서 10% 대에 천천히 털기 시작했음. MMT는 12시 이후에 운전까지 시작해서 최대 40% 까지 주었음. 이걸 못먹어서 아쉽지만 그래도 수익이니 기분좋은 하루 마무리 할 수 있게 되었음
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Forwarded from AI 구독료 벌어야하는 레오
- Claude Opus 4.8 출시
- Opus 4.7의 후속 모델.
- 가격은 동일: 입력 $5/M, 출력 $25/M.
- 개선 방향은 “대형 작업을 더 안정적으로 맡기는 모델”
- Anthropic은 Opus 4.8을 큰 세대교체보다는 체감 가능한 실무 개선판으로 설명.
- 핵심은 코딩, 장시간 에이전트 작업, 도구 사용, 자기검증 능력.
- 벤치마크상 가장 큰 개선은 코딩/터미널
- SWE-Bench Pro: 64.3% → 69.2%
- Terminal-Bench 2.1: 66.1% → 74.6%
- OSWorld-Verified: 82.8% → 83.4%
- Finance Agent v2: 51.5% → 53.9%
- 즉, 단순 대화보다 코드 수정, 터미널 작업, 브라우저/컴퓨터 조작, 금융 문서 분석형 에이전트에 초점.
- “정직성” 개선을 크게 강조
- 작업을 제대로 못 했는데도 완료했다고 말하는 문제를 줄였다고 함.
- Opus 4.8은 불확실성을 더 잘 표시하고, 자기 결과의 문제를 더 잘 짚는 방향.
- 코드 결함을 그냥 넘길 확률이 Opus 4.7보다 약 4배 낮다고 설명.
- Claude Code 기능도 같이 강화
- Dynamic workflows 추가.
- Claude가 작업을 계획하고, 여러 subagent를 병렬로 돌려 대규모 코드 작업을 처리.
- 다음 단계 예고
- Opus보다 더 높은 지능의 Mythos급 모델을 준비 중.
- 사이버보안 안전장치가 필요해서 일부 조직에 먼저 제공 중이고, 몇 주 안에 더 넓게 공개할 수 있다고 언급.
요약:
Opus 4.8은 숫자상 코딩·터미널 에이전트 성능이 가장 많이 올랐고, 포스팅 전체 메시지는 “더 오래 맡겨도 덜 헛소리하고, 더 잘 검증하는 실무형 Claude”입니다.
- Opus 4.7의 후속 모델.
- 가격은 동일: 입력 $5/M, 출력 $25/M.
- 개선 방향은 “대형 작업을 더 안정적으로 맡기는 모델”
- Anthropic은 Opus 4.8을 큰 세대교체보다는 체감 가능한 실무 개선판으로 설명.
- 핵심은 코딩, 장시간 에이전트 작업, 도구 사용, 자기검증 능력.
- 벤치마크상 가장 큰 개선은 코딩/터미널
- SWE-Bench Pro: 64.3% → 69.2%
- Terminal-Bench 2.1: 66.1% → 74.6%
- OSWorld-Verified: 82.8% → 83.4%
- Finance Agent v2: 51.5% → 53.9%
- 즉, 단순 대화보다 코드 수정, 터미널 작업, 브라우저/컴퓨터 조작, 금융 문서 분석형 에이전트에 초점.
- “정직성” 개선을 크게 강조
- 작업을 제대로 못 했는데도 완료했다고 말하는 문제를 줄였다고 함.
- Opus 4.8은 불확실성을 더 잘 표시하고, 자기 결과의 문제를 더 잘 짚는 방향.
- 코드 결함을 그냥 넘길 확률이 Opus 4.7보다 약 4배 낮다고 설명.
- Claude Code 기능도 같이 강화
- Dynamic workflows 추가.
- Claude가 작업을 계획하고, 여러 subagent를 병렬로 돌려 대규모 코드 작업을 처리.
- 다음 단계 예고
- Opus보다 더 높은 지능의 Mythos급 모델을 준비 중.
- 사이버보안 안전장치가 필요해서 일부 조직에 먼저 제공 중이고, 몇 주 안에 더 넓게 공개할 수 있다고 언급.
요약:
Opus 4.8은 숫자상 코딩·터미널 에이전트 성능이 가장 많이 올랐고, 포스팅 전체 메시지는 “더 오래 맡겨도 덜 헛소리하고, 더 잘 검증하는 실무형 Claude”입니다.
❤2
London potato's Arbitrage
이번주 플레이복기 1. resolv상폐 상폐 전날 현선 확인해보니 담백하게 0%대. 그래서 혹시몰라서 잡아두었음. 출금 수수료도 8 resolv. 출금도 되고, 수수료도 싸고, 마지막 빔 한번 쏴주면좋고 아니면말고. 펀비도 나쁘지않아서 일단 잡았음. 설마 20% 주겠어? 싶어서 봇으로 20% 걸어놓고잤는데 자고일어나니....... 다 털려있고 200%? 까지 갔던듯 함.... 너무 아쉽지만 먹었으니 됐음. 이런 유의 상폐 예정 토큰들도 자꾸 봐주면…
https://t.me/+aE4UC1sofUg3MGM8
최근 수이 입출막 이벤트로 수익이 났었기에 블록 모니터 만들었습니다 필요하신분들 사용하세요
🟢 런던감자_블록모니터 봇 안내
[한 줄 요약]
업비트 354개 · 빗썸 494개 코인 + 128개 체인을 직접 감시해서,
블록체인이 "멈추기 직전"을 미리 잡아 거래소 입출금이 막히는
'가두리' 타이밍을 남들보다 먼저 알려주는 봇입니다.
[왜 중요하냐면]
블록체인이 블록을 못 찍으면 = 고속도로가 막힌 겁니다.
거래소는 사고 나면 즉시 톨게이트(입출금)를 닫아버려요.
→ 거래소 안에 갇힌 코인은 새 물량이 못 들어와 가격이 튑니다 (가두리 펌핑).
→ 반대로 도로가 뚫리는 순간, 갇혔던 물량이 쏟아져 급락.
이 봇은 "도로 막힘"을 정지 확정 전에 선행 감지해서 진입·탈출 타이밍을 줍니다.
[커버리지]
🏦 거래소 입출금·블록지연 감시
└ 업비트 354개 · 빗썸 494개 토큰 — 사실상 양 거래소 전 상장코인 자동 추적
🔗 체인 블록 직접 감시
└ 128개 체인 (EVM 67 · Cosmos 17 · Substrate 5 · Solana · BTC/XRP/TRX 등)
[무엇을 잡나]
📉 블록 지연/정지 → 입출금 중단 → 가두리 펌핑 신호
📢 업비트·빗썸 입출금 공지 실시간
💰 빗썸 지갑 입출금 상태 변경 (열림/닫힘)
🔔 거래소가 공지 내기 전에 지갑노드 블록 지연부터 포착
[알림 단계] (진짜만 쏘게 설계)
⚠️ 지연 선행감지 → 🚨 정체 강한경고 → 🚨🚨🚨 정지 확정 → ✅ 생산 재개
빠른 체인이 잠깐 멈췄다 자가복구되는 건 거릅니다.
STUCK 10분 / HALT 20분 넘어야만 알림 (BTC는 48/60분). 노이즈 최소화.
최근 수이 입출막 이벤트로 수익이 났었기에 블록 모니터 만들었습니다 필요하신분들 사용하세요
🟢 런던감자_블록모니터 봇 안내
[한 줄 요약]
업비트 354개 · 빗썸 494개 코인 + 128개 체인을 직접 감시해서,
블록체인이 "멈추기 직전"을 미리 잡아 거래소 입출금이 막히는
'가두리' 타이밍을 남들보다 먼저 알려주는 봇입니다.
[왜 중요하냐면]
블록체인이 블록을 못 찍으면 = 고속도로가 막힌 겁니다.
거래소는 사고 나면 즉시 톨게이트(입출금)를 닫아버려요.
→ 거래소 안에 갇힌 코인은 새 물량이 못 들어와 가격이 튑니다 (가두리 펌핑).
→ 반대로 도로가 뚫리는 순간, 갇혔던 물량이 쏟아져 급락.
이 봇은 "도로 막힘"을 정지 확정 전에 선행 감지해서 진입·탈출 타이밍을 줍니다.
[커버리지]
🏦 거래소 입출금·블록지연 감시
└ 업비트 354개 · 빗썸 494개 토큰 — 사실상 양 거래소 전 상장코인 자동 추적
🔗 체인 블록 직접 감시
└ 128개 체인 (EVM 67 · Cosmos 17 · Substrate 5 · Solana · BTC/XRP/TRX 등)
[무엇을 잡나]
📉 블록 지연/정지 → 입출금 중단 → 가두리 펌핑 신호
📢 업비트·빗썸 입출금 공지 실시간
💰 빗썸 지갑 입출금 상태 변경 (열림/닫힘)
🔔 거래소가 공지 내기 전에 지갑노드 블록 지연부터 포착
[알림 단계] (진짜만 쏘게 설계)
⚠️ 지연 선행감지 → 🚨 정체 강한경고 → 🚨🚨🚨 정지 확정 → ✅ 생산 재개
빠른 체인이 잠깐 멈췄다 자가복구되는 건 거릅니다.
STUCK 10분 / HALT 20분 넘어야만 알림 (BTC는 48/60분). 노이즈 최소화.
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