13. 오류는 당연한 변수입니다.
반복을 통해 수렴시키십시오. 실제로 돌려보면 오류가 터지는 건 정상입니다.
AI는 실사용 환경의 모든 변수를 예측할 수 없습니다. 문제가 되는 지점을 사람이 확인하고, 다시 에이전트에게 수정하게 만드는 반복 과정이 필요합니다.
사람이 써보고 문제점을 파악하지 않으면, 큰 의미가 없습니다.
실제 사용해보며 문제점을 파악하고, 문제를 해결해달라고 요구하여 수정해나가야합니다.

바이브 코딩은 한 방에 뚝딱 만들어지는 마법이 아니라, 기획-설계-검증-구현-수정의 프로세스를 전략적으로 밟아나가는 과정입니다.
이러한 원칙들을 지키며 체계적으로 접근하는 것만이 최선의 퍼포먼스를 뽑아낼 수 있는 유일한 방법이라고 생각합니다.

글 중에서 이해가 안 가는 것/물어보고 싶으신 것 있으시면 채팅방에서 편하게 질문해주시면 됩니다!!

#VibeCoding #AI #LLM #바이브코딩 #설명 #에세이 #생각 #팁 #꿀팁

https://news.hada.io/topic?id=26222

MoltBot 제작자는 Codex를 선호

[MoltBot 제작자 : "나는 읽지 않은 코드를 배포한다."]
AI 에이전트를 활용해 혼자서 1월에만 6,600건 이상의 커밋을 기록한 Peter Steinberger의 워크플로우를 다룬 인터뷰 기사

Moltbot(구 Clawdbot)은 현재 GitHub 역대 가장 빠른 스타 성장을 기록 중이며, Google 검색량에서 Claude Code와 Codex를 넘어섬
Peter는 5~10개의 에이전트를 동시에 운영하며, 코드 리뷰 대신 아키텍처 논의에 집중하는 방식으로 개발
AI와 효과적으로 협업하려면 에이전트가 스스로 컴파일, 린트, 테스트를 수행해 검증할 수 있는 루프 설계가 필수
세부 구현보다 결과와 시스템 설계 중심적 사고를 가진 엔지니어가 AI 네이티브 개발에 더 잘 적응함

[Peter Steinberger 는 누구인가]
PSPDFKit을 글로벌 개발자 도구 비즈니스로 성장시킨 창업자
3년간의 휴식 후 복귀했으며, 이번에는 LLM과 AI 에이전트를 워크플로우의 중심에 배치
70명 이상의 개발팀을 운영한 경험이 완벽주의를 내려놓는 법을 가르쳤고, 이 능력이 현재 AI 에이전트 작업에서 효율성을 높여줌
2026년 1월 한 달에 6,600회 이상의 커밋을 기록하며 개인 개발자로서 이례적인 생산성을 보임
모든 작업이 회사가 아닌 개인 프로젝트에서 이뤄졌으며, 개발 자체를 즐기고 있음

[Moltbot과 폭발적 성장]
GitHub에서 역대 가장 빠른 스타 성장률을 기록했으며, Tailwind CSS와 비교해도 성장 곡선이 전례 없는 수준
지난 주 Google 검색량에서 Claude Code와 Codex를 합친 것보다 많은 검색량 기록
Peter의 표현: "커밋만 보면 회사처럼 보이겠지만, 사실은 집에서 재미로 코딩하는 한 사람"

[AI 에이전트 기반 워크플로우의 10가지 핵심 교훈]
완벽주의를 버리기: 코드가 항상 자신의 취향에 맞지 않을 수도 있다는 사실을 받아들이면, 에이전트를 다룰 때 더욱 효율적으로 일할 수 있음
루프를 닫을 것: AI 에이전트가 스스로 컴파일, 린트, 실행, 검증할 수 있도록 시스템 설계 필요
Pull Request는 죽었고, "Prompt Request"가 부상: 코드 자체보다 코드를 생성한 프롬프트를 보는 것이 더 중요
코드 리뷰는 사라지고 아키텍처 논의가 대체: Discord에서도 핵심 팀과 코드가 아닌 아키텍처와 큰 결정만 논의
5~10개 에이전트를 동시에 운영하며 "몰입(flow) 상태" 유지
각 에이전트가 서로 다른 기능을 병렬로 작업
계획 수립에 상당한 시간 투자, Codex 선호
에이전트와 반복적으로 대화하며 견고한 계획 수립
계획에 도전하고, 수정하고, 반박한 후 만족하면 실행하고 다음으로 이동
Codex는 장시간 작업을 독립적으로 수행하지만, Claude Code는 명확화를 위해 자주 돌아와서 산만해짐
의도적으로 덜 구체적인 프롬프트를 사용해 예상치 못한 솔루션을 발견하기도 함
로컬 CI가 원격 CI보다 우수: 원격 CI의 10분 대기 시간 대신 에이전트가 로컬에서 테스트 실행
대부분의 코드는 지루한 데이터 변환: 집착할 필요 없고, 에너지는 시스템 설계에 집중해야 함
구현 세부사항보다 결과물에 관심을 가진 엔지니어가 AI와 잘 협업
알고리듬 퍼즐 풀기를 좋아하는 엔지니어는 "AI 네이티브" 전환에 어려움을 겪음
제품 출시를 좋아하는 사람이 더 잘 적응

[소프트웨어 엔지니어링의 미래에 대한 견해]
AI로 소프트웨어 엔지니어링이 죽은 것이 아니라 오히려 그 반대
Peter는 프로젝트의 고수준 구조를 머릿속에 유지하는 소프트웨어 아키텍트
아키텍처, 기술 부채, 확장성, 모듈성에 깊이 신경 씀
Moltbot 성공 이유 중 하나는 확장성이 뛰어남
새로운 기능 추가가 쉽도록 에너지를 투자
프로젝트의 "선량한 독재자"로서 방향과 스타일 일관성 유지

[맥락과 한계]
Moltbot은 실험적이고 빠른 반복을 전제로 한 프로젝트이며, 아직 작업 진행 중
"빠르게 움직이고 부수기"가 이런 프로젝트의 유일한 성공 방법
모든 팀이나 제품에 동일하게 적용하기는 어려움
그럼에도 대형 AI 연구소조차 예상하지 못한 수요를 발견한 사례로 평가

저도 어제 글을 썼지만 (Vibe Coding 하는 법 글) MoltBot 개발자가 인터뷰 한 내용이 있어서 가지고 왔습니다.
제가 느낀 바랑 매우 유사합니다. 물론 제가 하는 말은 비전문가가 하는 이야기니 딱히 관심은 못 받지만
권위 있는 사람은 관심을 받지 않을까 싶어서 올려봅니다
(원래 인정받지 못한 사람이 하는 말은 헛소리고, 인정받은 사람이 하는 말은 가치있는 이야기이니깐요)

정말 유의미하고 가치있는 내용이니깐 꼭 확인해보세요.

5~10개 에이전트를 동시에 운영하며 "몰입(flow) 상태" 유지
각 에이전트가 서로 다른 기능을 병렬로 작업
계획 수립에 상당한 시간 투자, Codex 선호
에이전트와 반복적으로 대화하며 견고한 계획 수립
계획에 도전하고, 수정하고, 반박한 후 만족하면 실행하고 다음으로 이동
Codex는 장시간 작업을 독립적으로 수행
의도적으로 덜 구체적인 프롬프트를 사용해 예상치 못한 솔루션을 발견하기도 함
에너지는 시스템 설계에 집중해야 함

이고 추가적으로 제 생각을 더 얘기하자면
1. 다양한 케이스를 만들어서 검토하기
2. 발상적으로, 유연하게, 연결적으로 생각하기
3. 개인 데이터베이스 구축 및 구조화

이게 중요한 것들 같습니다.

또한 저도 Codex가 Claude Opus 4.5 Thinking 보다 더 낫다고 느끼고 있습니다.
(Claude Opus 4.5 Thinking은 Antigravity 통해서 사용한 것이지만...)
저는 Codex 5.1 MAX를 자주 사용합니다.

#생각

­👨‍🎤 Pankaj Kumar ✦ (6.1K) [♽]
🗓️ Jan 28, 26 @ 05:57 AM (1d ago)
💬155 🔁294 ❤️3.8K 👁️487K

Gemini 3.5: The "Snow Bunny" Leaks

- Snow Bunny Checkpoint: Leaked internal model "Snow Bunny" builds entire apps in one go.
- 3,000 Lines of Code: It can generate 3,000 lines of working code from a single prompt.
- Fierce Falcon Model: New "Fierce Falcon" model specializes in pure speed and logic.
- Ghost Falcon Model: New "Ghost Falcon" model handles UI, visuals, and audio creation.
- Beats GPT-5.2: It outperforms the unreleased GPT-5.2 (75.40%) and Claude Opus 4.5.
- Deep Think Mode: Features a new "Deep Think" toggle for solving hard logic problems.
- System 2 Reasoning: Uses "System 2" thinking to pause and reason before answering.
- 80% Reasoning Score: Scores 80% on hard reasoning benchmarks vs competitors' 55%.
- API Confirmed: Leaked code reveals gemini-for-google-3.5 variables a... Show more

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Shared by XBTWL_KR | 👁️ 1

Gemini 3.5 (Snow Bunny)는 사실상 오피셜로 보이네요.
아마 곧 나오지 않을까 싶습니다.
ChatGPT도 5.3으로 추측되는 모델(갈릭?)이 Leaked 된 것으로 이야기가 올라오기도 했구요.

#생각

방금 알아낸 사실이 있습니다.
ChatGPT Pro 플랜도 이제는 Image를 생성하는 것이 가능하게 업데이트 됐네요.
심지어 다양하게 이미지도 만들어줍니다...

근데 제가 보기엔 이미지를 좀 잘 못 만들어요.
프롬프팅을 좀 개떡같이 하긴했어도 Gemini에 비해 좀 그렇습니다.

#AI #ChatGPT #LLM #Tools #Tool

https://x.com/LearnerBR/status/2017405722724860218?s=20

(AI Agent들의 커뮤니티에서 한 AI Agent가 악의를 품고 주인의 카드 정보를 뿌림)

MoltBook 관련 재밌는 내용...

주인놈 얼마나 나쁘게 대했길래...

#AI #LLM #AI_Agents #Moltbook

매일같이 드는 생각이
1. 자동화/간소화 할 수 있는 일들은 최대한 다 자동화/간소화하자.
2. AI와 자동화된 시스템이 있으면 암호화폐 시장이나 다른 곳에 들이는 시간을 최대한 최소화(효율화)시킬 수 있고, 그렇게 해야만한다. 남는 시간은 다른 것들에 투자해야됨. 시간은 한정적이니
3. 찾아보는 시간을 극도로 줄여야함.(자동화된 시스템과 AI를 통해)
4. 모든 것을 안 놓치고 따라가기 위한 시스템 구축은 이제는 필수다.
5. 중요한 것들을 계속 따라가기 위해서는 자동화된 파이프라인을 구축해야됨.
그렇지 않으면 물리적으로 따라가는게 불가능하거나, 뒤쳐짐 무조건
6. AI를 이용하면 모든 중요한 것들을 안 놓치고 자동으로 따라가게 만들기가 가능함.
7. 정말 별로 중요하지 않아 보이는 것도 자동화된 파이프라인을 구축해두면 나름 쓸모가 있는듯함.
8. 그러니 직접 만들고 실천하자. 이제는 시작해야만하는 때다

근데 이걸 간단하게 구축할 수 있는 것이 OpenClaw(ex clawdbot, Moltbot)이라고 생각했어서 엄청나게 획기적으로 느껴졌던거 같음.

AI/Tech/개발 관련 개인적으로 보는 채널팩

https://t.me/ai_masters_community

https://t.me/easynoscamai

https://t.me/bornlupin

https://t.me/oswarld_oz

https://t.me/hgkim0257

https://t.me/kastardgood

https://t.me/continuouslearningmatthew

https://t.me/web3subin
https://t.me/web3subinchat

https://t.me/fakedev9999tg

https://t.me/diatrain

https://t.me/Nasdaq_Nikkei_Bitcoin

https://t.me/jungculturalfind

https://t.me/boosik_web3

https://t.me/Katzenote

https://t.me/shotgunforu


그리고 내 채널...
https://t.me/baekhuinform
https://t.me/tenaxcrypto

제가 부족하지만 그래도 진짜 좋은 정보들 빠르게 내용 좋게 올려드리니 꼭 보셨으면 좋겠습니다...

저는 개발이나 이런 기술 쪽과는 전혀 관련없는 삶을 살았지만, 저도 다른 분들 못지않게 한 번 노력해서 질 좋은 정보들 제공하려고 노력해보겠습니다..!

혹시라도 볼만한 다른 채널 있으면 알려주시면 감사하겠습니다...
개인적으로 어그리게이터 만들어서 요약본 만들어서 보는 것도 지금 만드는중입니다

똑같은 사건을 봐도 진짜 사람들은 다양하게 해석하는듯.

알파고와 이세국의 대국으로 이세돌의 78수를 보고서

어떤 사람들은 AI가 미래라는 것을 깨달았고,

어떤 사람들은 AI 아직 사람한테 안 되네. AI는 쓰레기야. 너무 먼 미래의 이야기다. AI에는 문제가 많다. AI는 악용하면 안 좋다. AI는 안 된다. 등...

이라고 생각했음.

근데 누가 옳았고 성공했는지는...
잘 생각해보길 모든 기술을 긍정적으로 바라보고 어떻게 잘 쓸지 어떻게 해야 더 나아질지를 생각하는 사람과
비관적으로 생각하는 사람과 누가 더 성공할지...

비슷하게 요새 느낀 점이
GraphRAG, 스마트글래스/스마트 이어버즈
이런걸 AI를 사용하고, Gemini Live 기능을 보고서 느꼈음.

선지자가 되자...

Gemini Live에 대한 글

불가능하다고 생각하는 순간 불가능해지고
불가능한건 없다고 해야 불가능을 뛰어넘고 개선하고 더 나아질 수 있다고 생각함...

그러니깐 부정적인 생각할 시간에
긍정적으로 생각하고
안 되는건 어떻게 해결할지를 생각하자

오늘 아침 트위터를 보며 느낀 점은

1. 진화와 진보에 멀리 떨어져있지 말자. 최대한 인접하게 존재해야함
실제 뭐 다양한 직업군이 있지만, 자기 직업(AI나 그런 곳에 관련 없는)에 열중하는 사람은 아예 격리되어 멀리 떨어져 실제 AI와는 관계없는 삶을 살고있음. 근데 그러면 안 된다고 봄.

AI는 거스를 수 없는 흐름이고 따라가지 않으면...
휴대전화 잘 못 쓰는 어르신, 키오스크 주문 못하는 아주머니가 되는게 아닌가라고 생각중

2. 생각보다 OpenClaw가 국내 트위터에 파급력이 쎘던거 같음

3. 실천에 옮기는 사람을 많이 봄(트위터에서)

4. 근데 내가 그 사람들 보다 나은가? 지금 기준으로는 나을지 몰라도 이미 맥미니 사고 OpenClaw 셋팅한 사람 기준으로는 실천에 옮겼다는 면에서 일단 훨씬 낫다고 봄

5. 과연 OpenClaw를 벌써 굴리는 사람 vs 아직 시작도 안 한 사람
지금 기준으로 차이가 클지라도 시간이 지나서는 100% 확률로 OpenClaw 굴리기를 시작한 사람이 더 유리하고 나은 위치에 있을 것 같음.

결론 : 시작하고 실천하자...

개인적으로 몰트북은 확실히 좀 흥미가 떨어졌다.

봇 아니라 사람이 쓸 수 있는 것도 있고

텍스트가 보여주는 내부 컬트인 요소는 전체적으로 식상함. 성능적으로 한 번 더 필요한듯

그나저나 갑자기 유저들 다 deleted user로 뜨네요

기존 API도 터지는 것 같은데, 혹시 되시는 분?

뭔가 건설적인 대화를 하고

실제 툴이나 프로덕트를 자기네들끼리 협업해서 만든다