저한테 디엠으로 ㄱㅅ사진 보내주세용

형 우린 대가리가 뜨거워...

🔸 미국 단기 금리 선물은 상승세를 보이고 있으며, 거래자들은 연준의 2026년 금리 인하 가능성이 높아졌다고 예상하고 있습니다.

선착순 한명 이더리움 월렛 주소 ㄱㄱ

레이브 미쳤나

21불 넘음

개인적으로는 Opus 4.7 을 안쓰는중. 토큰이 부족한것도 있고 4.6 으로도 충분히 셋업이 가능했어서 그런지 안땡기는듯.

현재는 최대한 AI Agent 를 활용한 프로젝트 기획서를 던져주면 알아서 일하는 방식을 해보는중.

1. Paperclip

• 일단은 이 구조로 진행하고 있는데, 가끔 생기는 먹통 이슈 때문에 토큰 소모가 많음.
• 또한 중복으로 일을 assign 해버리는 부분에서 stuck 이 걸리는 현상이 발생.
• 업데이트 주기가 1~2주, 밀린 issue, pull request 가 많음
• 토큰 사용량은 적당한 편(heartbeat 옵션 끄고, workflow 개선 시)
• 장점이라하면 Star 가 꽤 많은 편에 속하는 프로젝트라 (50k 이상) 업데이트가 꾸준히 되고, 커스텀해서 쓰는 사람들이 꽤 있음.
• 각 Agents 들에 셋팅을 잘해주면 큰 문제 없이 잘 동작하는 것을 확인.
• 2개의 프로젝트를 기획서 주고 시켰을 때, 잘 동작하는 기본 웹사이트 개발이 가능.
• 그 외에도 추가적인 피드백에 맞춰서 개발을 잘 진행.
• 위에 언급한 2개의 단점이 젤 큰 이슈 및 좀 무겁긴한거 같음.

2. Claude code 자체

• 사실 가장 좋은 옵션.
• 기획서를 던져주고 일 시킬 시에 잘 동작함.
• skip permission 을 해줘야하는데, 가끔 permission 이 풀리는 현상이 간헐적으로 있음.
• 멀티 Agent 관리를 위해 별도 대시보드를 만들어야하는데, 은근 품이 들어감.
• 대시보드 없이는 한개로만 시켜야하는데, 이럴 경우에는 사실 콘솔을 보고 있어야 해서 좀 불편.
• channel 을 이용하여 telegram, discord 에서 확인시에는 실시간 성이 부족해서 좀 답답.
• 제대로 쓰려면 사실 wiki 와 같은 저장소를 만드는것도 필요하고, 대시보드도 필요해보임.
• 단순히 한 프로젝트를 개발할 때는 claude code 로 디버깅하면서 개발하는게 속도는 빠르고 정확히 개발함.
• 하지만 내가 일하는거랑 사실 다를게 없음. 미래를 위해서는 Agent 가 알아서 할 수 있는 구조를 연습 필요.

3. 그 외의 플랫폼 테스트

• 1번 옵션에서 2번으로 계속 기우는 이유는 결국 제대로된 프로젝트를 하려면 내가 직접 계속 지시하는게 확실히 좋음.
• 1번으로 계속 하려면 가끔 멈춰있는 이슈가 있는데, 이걸 해결하다보면 결국 2번처럼 내가 계속 신경써야하는 이슈가 생긴다는점?
• 1번 옵션에서 문제 생기는걸 더 빠르게 고쳐주거나 직접 fork 해서 수정해서 쓰는게 아닌 이상 사실상 2번 옵션인 클로드 코드로 직접 개발하는거랑 크게 다를건 없음.
• 초기 셋팅 빼고는 사실 계속 일을 시킬만한게 없는 이상, 2번 옵션이 베스트.
• 그래서 다른 플랫폼에서도 동일한 기획서를 던져주고 멈춤 없이 알아서 잘 하는 것을 찾아보는중.


결론은 그냥 알아서 Agent 가 일하는 구조를 만들고 싶음. 클로드 코드에 하나씩 지시하면서 하는건 솔직히 그냥 내가 하는거랑 다를게 없음.

왜냐하면 그렇게 개발해온지 2년이 넘었기 때문에 현재 달라진건 model 의 수준 정도? 어차피 ai 도움을 받으면서 개발한지 오래되었고, 이거도 스트레스 받으면서 계속 일해왔었음.

이짓을 계속 하다보면 이거도 엄청난 중독성이 있어서, 코인하는거와 비슷한 수준으로 AI 한테 시키는게 중독이 되는 것을 느꼈음.

그렇기 때문에 최대한 AI 랑 소통 없이 일을 시키고 싶다는 일념으로 무한 테스트 진행중.

알아서 일을 할 수 있는 구조를 만들어보고 싶다. 혹시 성공하신분은 팁좀..

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.

이재명 대통령, 호르무즈 화상 정상회의 참석…“항행 자유 보장에 실질적 기여”

이미 상황 끝났는데 뭘 기여하겠다는건지?

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트럼프가 과연 좋아라할까 모르겠다만..