엑셀. 팡션.

이 사진 아마 다들 보셨을거라고 생각합니다.
아마 대부분의 사람들이 저 사람을 보고 비웃거나, 도태된 꼰대, 지능이 낮다고 생각했을겁니다.

그런데, 과연 이 시대가 다를까요..

일부 사람들은 AI 사용에 대해서 ’AI 쓰지마라. 지능 낮아진다. 연구 결과도 있다.‘
’멍청해서 AI 쓰는거다.‘
라고 이야기합니다.

물론, AI를 제대로 쓰지 않으면 그럴 수 있죠. 하지만, 너무 사건의 암만 보는 것이 아닌가 싶습니다.

시간이 지나면 결국 ‘엑셀. 팡션. 사진’의 부장님 같은 소리가 될 것이니깐요.

아직 우리는 대부분의 사람들의 인지로는 'AI 쓰는 사람은 비전문가, AI 안 쓰는 사람은 전문가‘의 영역에 머물러있습니다.
하지만, 곧 'AI 쓰는 사람은 기술을 잘 다루고 지적인 사람, AI 안 쓰는 사람은 도태되고 멍청한 사람’의 시대로 전환되지 않을까 싶습니다.

우리는 이런 전환시대의 과도기에 있다고 생각합니다.

결국, 결과는 이미 정해져있고 앞서나가야하는게 아닐까싶습니다.

이거 8월 12일까지 판매한다고 원래 적혀있었나요...?

왜 이렇게 판매 기간이 길지?

[ AI 도구 큐레이팅 서비스 ]

매일매일 새로운 AI 도구들이 쏟아져 나오고 있어요😅

당장 이 채널만 봐도 선별해서 올리는건데도 새로운거 너무 많습니다(나도 힘들어...🤯🤯)

그래서 실제로 쓸만한 것들만 모아서 업무별로 정리된 AI 도구 큐레이션 사이트를 만들었다고 해요🤜

제가 보기엔 큐레이션 하다 마신것 같긴 한데😓 한 번 관심 가져보시는것도 좋아 보이네요🙏🙏

👉 페이지 보기 👈

https://openai.com/index/new-result-theoretical-physics/

내부 ChatGPT 5.2 Pro가 12시간 이상 사고하여 이론물리학에서 기존에 0이라고 여겨졌던 케이스가 특정 조건에서는 0이 아니라는 새 결과를 냄.

새 내부 OpenAI 모델(미공개)가 증명함.

GPT-5.2가 일반 n에 대한 간단한 공식을 우선 추측했고, 새 내부 OpenAI 모델(미공개)/저자들이 증명 및 검증을 진행

이 사례가 AI로 인해 모든 분야에서 엄청난 진보의 속도/질 측면에서의 Boosting의 증거라고 봄.

과연 지금 시대에서 에드작이 가장 ROI가 높은 작업일까? 란 생각이 갑자기 들었습니다...

뭐.. 사실 들이는 비용이랑, 리턴값, 노력을 생각하면 그럴 수도 있다고 생각해요.

하지만, 진지하게 어떤 효율과 장기적인 효용을 따지는 사람이라면

자기 개발/앞으로의 발전성을 따져보았을 때

OpenClaw나 VibeCoding을 통해서 스스로의 프로덕트를 만들고

AI 시대를 위한 기틀을 만들고 다져놓는 것이 필요하지 않을까 싶습니다...

그게 오히려 가장 높은 ROI를 가지는 작업일 수 있겠다 싶어요.

근데 가능하다면 효율높은거 하나만 하지말고 다양하게 하는게 좋은 것 같아요..

가능하다면 투자도 하고 에드작도 하고, AI가지고 건설적으로 굴리고...

분산은 필수적이니깐!

ChatGPT Pro
29,000원 행사 종료

22M 투자받은 크립토 웹 브라우저 Donut

지금 트위터에서 얼리엑세스 받는중

VC도 잘붙었으니까 참여 ㄱㄱ하시져

ChatGPT Pro 대떡상중

폴리마켓 크립토 5M 도전 중 입니다.

진짜 되는 중

샤프 지수(수익곡선 커브)가 지금까지 만든 것 중에 제일 이쁘네요.

3일 후에 한번 더 리포트할게요. 😃

아직 학습이 다 된게 아니고,
추가 개선 여지가 남아서 흥분됩니다.

폴리마켓 봇 만든거 근황

운용기간 : 약 2주
투입금 : 70불
수익 및 잔고 : 200불 출금/ 잔금 800불
2주 정도 운용해서 대략 천달러 정도 수익난 상태.

펌프펀 해커톤용으로 만든건데,
1. 펌프펀 해커톤은 오픈소스가 원칙이라 퍼블릭하게 풀어야함
2. 다 같은 전략대로 운용하면 오더북 얇음 이슈
해커톤은 패스하기로 함.
이걸 어떻게 활용할지는 고민 중...

[OpenClaw 작업 WorkFlow]

Agent [Codex <> Opus <> Gemini] <> ChatGPT Pro


OpenClaw에서
비판하는 Agent (Codex, Opus, Gemini 1개씩 총 3개)
토론용 Agent (Codex, Opus, Gemini 1개씩 총 3개)

해서

[작업하기 전에 계획 수립하고 자세히 너가 어떤 작업을 할 지 계획을 짜고, 그걸 Debating/비판 > 구체적 개선안 수립 > 수립된 개선안 비판 및 Debating > 통해서 최종 계획 제공해.]

이걸로 토론/비판 시키고
내용 얻어서 그 내용 ChatGPT Pro에
'내 Agent가 이렇게 말하는데 네 생각은 어때?' 해서 넣고
나온 대답 다시 Main Agent한테 넣고, Agent가 그 내용 읽고 맞는건 맞는거, 틀린건 틀린걸로 처리해서
수용하게 하고, 그걸 또 다시 Debating/비판 돌리고

나온 결과를 다시 ChatGPT Pro에 넣어서 '내 Agent가 이렇게 말하는데 네 생각은 어때?' 해서
결과 얻은걸 얻어서 다시 Main Agent한테 넣는 식으로

이렇게 최대한 멀티모달로 돌아가게끔 해놓으니깐
시간은 오래걸려도 확실하게 만들어서
나중에 잘못돼서 들이는 비용이 줄어듭니다..

어느정도 돌리다보면 어느 한 지점으로 수렴하는데 그때부터는 작업하라고 시키는 식으로 돌리고 있어요..

저기서 뭐 Claude Agent 말고 Claude에서 확장사고도 넣고, Grok도 넣고 하는 식으로 할 수 있긴해요.

완전히 OpenClaw 내에서 자동으로 돌아가게도 할 수 있는데 ChatGPT Pro같이 높은 수준의 사고를 돌리는건 API 비용이 너무나도 비싸서
저는 일부러 사람이 조금 번거로워도 이렇게 하고있습니다...
(좀 우회하려고 노력을 해봤는데 우회했다가 밴당할 확률이 높아보여서...)

결국 어떤 엔진을 만들면
데이터 수집, 실제 돈을 버는 과정에서 나오는 데이터들을 정리(GraphRAG), 데이터 기반 문제 확인, 해결법 구성, 해결법에 대한 리뷰
이런 것들이 계속해서 반복되면서 최선의 데이터베이스를 만들고, 그게 계속 개선이 되지 않으면
자율화된 수익 엔진이 나오기는 어렵지 않을까...싶습니다..
물론, 굳이 이렇게까지 필요한가?
싶기도 한데
최대한 안정적으로, 계속해서 개선되는 측면에서는 필요하다고 봅니다..
지속적으로 발전이 가능한 인프라, 아키텍쳐를 짜는게 중요한 것 같아요

초등학생 수준 설명:

야, 너네 동네 떡볶이집 사장님 봐봐.

1. 그냥 장사하는 집:
떡볶이 만들어서 팔고 끝. 맛없다고 손님 끊기면 망함.
2. 천재 사장님(이 글에서 말하는 거):
• 손님이 남긴 떡볶이 개수 다 세어봄. (데이터 수집)
• "아, 매워서 남기는구나" 하고 덜 맵게 만듦. (문제 해결)
• "이번엔 떡이 너무 딱딱하대" 하면 또 고침. (무한 반복)
3. 결론:
처음엔 좀 귀찮아도, 이렇게 계속 고치는 가게가 나중에는 줄 서서 먹는 대박집 된다 이기야.
그냥 가만히 있으면 알아서 돈 벌리는 기계는 없다. 알겠노?

이렇게 봇이 적었는데

정확히 말하자면, 매워서 남기는 군 > 안 맵게했는데도 왜 안되지? > 아 매운맛/순한맛을 나누자.
어 이번에는 왜 또 안 팔리지 > 아 쌀떡이라 안 팔리는구나 > 밀떡/쌀떡 선택지를 추가하자

뭐 이런 느낌으로 데이터가 계속 개선되는...
그런느낌... 그리고, 그 데이터는 관련 데이터들과 연결되고 연계돼서
AI가 정리하고, 정리된 데이터를 AI가 나중에 쉽게 꺼내서 참고하여 답변/집행/시행 할 수 있게 해주는 그런 구조가 필요하지 않나 싶어요..
그게 GraphRAG 쪽 개념

정확히 말하자면, 매워서 남기는 군 > 안 맵게했는데도 왜 안되지? > 아 매운맛/순한맛을 나누자.
어 이번에는 왜 또 안 팔리지 > 아 쌀떡이라 안 팔리는구나 > 밀떡/쌀떡 선택지를 추가하자

그런데 이 수준의 사고를 AI가 자율적으로 하게하려면, AI로 다각도로 사고하도록 만들고, 그 사고하는 아키텍쳐(구조)의 세부사항을 잘 짜내야하는데
이러한 능력이 이 시대에서 엄청나게 중요하다고 생각하고 있습니다..

이런걸 계속해서 하다보면, 사람보다 더 나은 판단을 자율적으로 하는 시스템이 수립되지 않을까라고 생각해요

[VisionClaw : SmartGlass의 현재와 미래]

스마트글래스가 대중화된 시대에서는 우리는 어떤 삶을 살게 될까요?

우리는 이미 AI Agent를 24시간 야외에서도 텔레그램을 통해서 많은 일들을 명령하고, 작업하고 있습니다.

하지만, 이것이 스마트글래스로 옮겨간다면 엄청나지 않을까 싶습니다.

항상 이런건 먼저 빠르게 이루어내는 사람들이 있죠.

며칠전 텔레그램을 보다가 VisionClaw라는 것이 이미 존재한다는 것을 알게되었습니다.
VisionClaw는 스마트글래스에서 AI Agent들을 이용하며 다양한 작업들을 할 수 있게 해주는 도구입니다.
물론, 미래에 우리가 스마트글래스를 일반적으로 사용할 때 콕 집어 이것을 사용할지 여부는 잘 모르겠습니다.
다른 AI Agent 툴을 사용할 수도 있을 것이라고 생각합니다.

그래도, 어떤 것을 사용하건 AI Agent와 Smart Glasses가 합쳐진다면 아래와 같은 일들, 그리고 더 많은 일들이 가능해집니다.

안경을 쓰면, 내 앞의 사람이 하는 말과 실시간으로 내가 보는 시각을 AI가 분석하고 내 목적에 맞춰서 어떻게 말하고 행동해야할지..
협상을 해야할 때는 어떤 전략을 실시간으로 취해야할지 알려주고, 상대방의 표정이나 동작 등...을 분석하고
또, 동시에 코딩, 배달음식도 시키고, 메일도 보내고, 알아서 알람-알림도 주고, 필요한 작업들도 다 하는...
정말 일상에서의 밀접한 AI의 활용이 가능해질 것으로 보입니다.

AI Agent로 인해서 생산력이 말도 안 되게 증대되는 것을 항상 느끼고 있습니다...
상상하는 것이 며칠, 몇 달이면 출시되는 것을 느끼고 있다보니 매일매일이 새롭습니다..
앞으로가 기대될 수 밖에 없는 것 같습니다.

#AI #AI_Agent #VisionClaw #스마트글래스 #Smartglasses

[ 스마트글래스에 OpenClaw를 넣으면? ]

열흘정도된 소식이라 그냥 지나갈까 하다가 소통방에서의 요청도 있었고 오늘 오전 OpenClaw 대표의 OpenAI 합류 소식을 보면서 이 이야기를 한 번 다뤄야겠다는 생각이 들더라고요😉😉

✅ 영상 내용 간략 정리
- 메타의 Ray-Ban 글라스는 Gemini와 연결되어 있는데
- 여기에 OpenClaw까지 연동해서 활용하는 영상
- 내가 보는 제품을 AI가 같이 보고 있음
- '이 제품을 아마존 장바구니에 넣어줘'
- 하면 Gemini가 상황을 인식 한뒤 해당 호출을 OpenClaw가 실행하는 역할을 맡게 됨
- 사람이 검색하고 수량 넣고 클릭하는 행위를 에이전트가 하게 되는 셈

사실 저는 스마트폰이 점점 필요없는 세상이 올꺼라는 생각을 많이 하고 있는데 그 생각이 더 확실해지고 있습니다🚀

그리고 중국은 알리바바의 스마트글래스 Quark로 결제가 이뤄지는 상황까지 왔으며 여기에 에이전트까지 붙이면 뭐...🔥🔥

👉 원문 보기 👈

프롬프트 :

[프로덕트 설명] 을 만들고 싶은데 어떻게 구상해야할지 나한테 원하는 바들을 물어봐줘서 내가 선택하는 바를 따라서, 설계/구조를 설계해줘.