내용보다 Simon 방에 첫 등장.
영광입니다.

근데 아직 보안 신경 쓴다고 설치 못함 이슈

몰트봇(구-클로드봇): 좋아요 근데 74k가 넘었는데 프로젝트 빌드 failing을 곁들인...

오랜만에 직접 코드 읽는데 보면 auth를 결국 다 읽고 관리하는 방식인데 안무섭나요

겉모습만 이름 Moltbot으로 바꾸고 내부는 clawd가 넘 많은 상태인거보면 업데이트도 엄청 빠르게 이뤄지는 중이라 이게 어디서 터질지 모르고 빌드도 뭐 어딘가 이런거에서 터졌겠지 싶음

그리고 스킬들에 보면 상당히 다양한 서비스를 사용하는데 의존성이 상당함. 예를 들어 요약은 https://summarize.sh/ 이걸로 하고, 애플 메모는 https://github.com/antoniorodr/memo 이걸로 하고

일단 설치를 해봐야 더 알겠지만 이거 털리면 그냥 다 털리는 거 아닌가 싶네. 거의 인생 Private Key 같은건가

https://github.com/moltbot/moltbot

최근 제 깃헙 레포를 쭉 보다가 본인의 메이저 레거시 관리를 잘하는 것도 중요하겠다는 생각이 들어 제 레거시 수정을 해보았습니다. 물론 100점 수정은 아니지만 끊어진 생명줄을 다시 붙인거죠.

지금은 오픈소스에 Banger가 많고 기본적인건 딸깍으로 만들어지지만, 원래 깃헙은 이것말고도 크고 작은 좋은 레포가 참 많았답니다,,,전 그 중에 제 소중한 자식인 5년전의 이 200스타짜리 Kaggle Badge 레포를 상당히 마음에 염두해두고 있었습니다.

바이브코더 중 깃헙 뉴비들이 많을텐데 깃헙은 메이저에 README.md를 만들면 깃헙꾸미기가 가능합니다. 지금도 일부 데브보면 이모지랑 스티커 많은데, 이게 유저별 stat / tier가 한창 유행일 때가 있었어요. 그래서 그 당시에 만든 Kaggle 뱃지입니다. 당시에 저는 캐글 커뮤니티에도 나름 인지도 있어서 스타도 잘 모였던 것 같네요.

여튼 요론 것도 오픈소스니까 생태계에 기여해보고 싶으면 이런 소소한 니즈에서 부터 시작하면 좋은 것 같습니다.

물론 저는 10k 레포 언젠가 만들어보고 싶어요. ⭐️

https://x.com/subinium/status/2016487720886165737

Claude Code 하면서 진짜 재밌는 문서는 이거였네요.

https://code.claude.com/docs/en/settings#available-settings

오늘 수빈님 한테 바이브 코딩 및 클라우드 세팅 과외 받으러 갔다 왔는데 약간 불을 발견한 인류의 느낌으로 눈을 떠버렸네요.

기존에도 혼자 하고 있긴 했지만 예전에는 그냥 모래 바닥에 어케저케 하는 느낌 이었으면, 이젠 클라우드 코드의 기본 구조 / 레이어를 이해한 상태로 하게 되면 그 위에 다른 레이어를 좀 더 잘 쌓아볼 수 있을 듯 합니다.

암튼 정말 공포감과 기대감이 매일 공존하는 하루 하루를 살고 있어서 이상한 느낌입니다.

🧠바이브코딩에 대해 절차적으로 이해하기 (기술편)

이게 소프트웨어 관점에서 간단하게 블록체인도 마찬가지고, 바이브코딩도 마찬가지인데 이게 데이터가 따라가면 됩니다. 크게 2가지만 집중해서 보면 됩니다.

1. 연산
2. 데이터

여기서 순서 배치만 하면 되거든요?

예를 들면 Claude Code를 순서와 데이터로 본다면,,다음과 같이 추상화해볼 수 있어요.

프롬프트 -> AI에게 뭐할지 물어봄 -> 필요 데이터 + 정렬된 동작 -> 결과물 -> AI가 이걸 읽고 결과물 기반으로 다음에 뭐할지 미리 제안함

이렇게 2번 AI를 씁니다. 여기에서 하나씩 추가하면 됩니다. 예를 들면 요새 바이브코딩에 skills라는게 있는데, 이게 미리 작성된 (가이드라인 프롬프트)고 여러분의 프롬프트 기반으로 불러옵니다. 만약 스킬을 하나 사용한다면

프롬프트 -> AI에게 가지고 있는 스킬 중에 쓸만한 거 물어봄 -> 로컬에서 스킬(텍스트파일) 발견 -> 기존 프롬프트 + 스킬 내용으로 AI 돌림 -> 필요 데이터 + 정렬된 동작 -> 결과물 -> AI 기반 다음 행동 제안

이렇게 3번 AI를 쓰는거죠. 근데 여기에 Hook이란게 있습니다. 이건 뭔가 실행하기 전 후로 미리 동작을 정의해두는거에요. 뭐 이거 전에는 반드시 이거 실행해줘. (꼭 AI일 필요는 없지만 AI일수도 있음) 대표적으로는 PreHook과 PostHook이 있는데

프롬프트 -> AI에게 가지고 있는 스킬 중에 쓸만한 거 물어봄 -> 로컬에서 스킬(텍스트파일) 발견 -> 기존 프롬프트 + 스킬 내용으로 AI 돌림 -> PreHook 발동 -> 필요 데이터 + 정렬된 동작 -> 결과물 -> PostHook 발동 -> 결과물2 -> AI 기반 다음 행동 제안

이렇게 되는거죠. 여기서도 AI가 추가적으로 쓰이진 않아요. 물론 PreHook과 PostHook에 어떻게 AI를 써달라고 주입할 수는 있긴한데 기본적으로는 이렇게 됩니다.

그럼 이제 여기서 보면 아시다싶이 대화 하나만 왔다갔다해도 매우매우 길어요. 특히나 파일을 읽으면 더 가지고 있는 메모리가 금새금새찹니다. AI는 Context라고 약간 단기 기억 한계가 모델마다 정해져있어요. 근데 그게 가득차면 일이 안되겠죠? 그래서 종종 Clear(초기화)와 Compacting(압축)을 돌려 일을 잘할 수 있게 도와주는거에요

그래서 종종 파일을 읽는데 내용만 중요하다던가, 아니면 많은 파일들에서 핵심만 본다거나, 아니면 단순 파일 작성이나 연산이 많다 이러면 컨텍스트가 시도때도 없이 차거든요? 이런걸 위해 subagents를 활용하는 방법이 있어요.

subagents는 블록체인으로 치면 병렬처리가능 L2라고 생각하면 되어요. subagents의 context는 main contexts에 포함되지 않아요. 그래서 약간 컨텍스트 빨리 찰 것 같은 업무는 외주주고 그 결과물만 쏙 main context로 가져오게 하는거죠. 이건 그래서 업무에 따라서 이건 subagents로 처리해달라고 명시적으로 이야기하면 claude code가 잘해줍니다.

그래서 이렇게 보면 테크니컬하게 skills, hooks, subagents를 더 잘 이해할 수 있답니다.

Amazon 30,000
Intel 24,000
Microsoft 15,000
Verizon 15,000
IBM 2,700
Meta 1,500

지난 1년 빅테크 구조조정 중 대표 사례.
펜데믹 초기와 같이 기회의 시장이면서도 공포의 시장.

그런 기회의 시장에서 Hashed Vibe Labs Seoul: 오프라인 밋업이 벌써 내일입니다.

행사와 랩스 준비하면서 마음같아서는 미국처럼 해커하우스 100000000개 만들어서 운영하고 싶은데, 그런 미래에 있어 멋진 시작이 될 것 같아요.

행사에서 또 뵙겠습니다.

—

일시: 1월 30일 금요일 오전 10시 - 오후 1시
• 09:30 - 10:00 등록
• 10:00 - 10:15 Keynote
• 10:15 - 10:45 Vibe Labs 소개 및 Hashed 패널
• 10:45 - 11:45 Vibe Labs Contributors 프레젠테이션 및 패널
• 11:45 - 13:00 점심 및 네트워킹

Vibe Labs 개요
• 지원 마감: 2월 19일 목요일 24:00
• 진행 기간: 3월 3일 화요일 - 4월 24일 금요일 (8주)
• 선발 규모: 3-5팀
• 투자 조건: 1억 원 (지분 5%), Vibe Labs 기간 중 추가 최대 1억원

와 前 Hyperithm CTO/CISO @junha1 님의 회고록이 공개되었습니다 ㄷㄷㄷㄷ

2년 7개월간 60명 규모 암호화폐 트레이딩 회사에서 10-20명 개발조직을 이끌며 겪은 챌린지와 인사이트를 솔직하게 풀어낸 글인데요.

제가 꼽은 핵심 인사이트들:

1. 의사결정의 80%는 구체적인 유사사례 기반으로 해야 한다. 의견 낼 때마다 "이를 서포팅하는 과거 사례를 슬랙에서 최소 1개는 찾아오자"는 규칙을 적용
2. 팀원이 납득하지 못하는 기술적 결정은 높은 확률로 틀림 (본인이 틀렸거나, 설명을 못 했거나, 팀원 수준이 낮거나 → 결국 셋 다 본인 문제)
3. 시니어는 "전회사 사례를 비밀스럽게 알려주는 현자"다. 시니어리티란 문제 상황에서 적절한 레퍼런스를 빠르게 떠올리는 능력
4. CTO는 "치타형 시야"로 몰입하는 실무자들 대신 "독수리형 시야"로 메타적 관점의 비판적 사고를 해야 함
5. 하이퍼리즘은 "유기"라는 용어를 밈화해서 사용. 기댓값 최적화를 위한 손절을 일상적인 것으로 받아들이자는 문화
6. 위임의 보틀넥은 "중간 관리자 부족". 셀을 잘게 쪼개서 관리자 슬롯을 늘리고 육성 기회 제공
7. 레퍼런스체크의 정보 가치 ≥ 서류+면접+과제평가 합친 것. 시니어는 6-7명에게 각 30분씩 직접 전화
8. 훌륭한 에이스 채용은 CTO가 직접 버선발로 나가야 함. 커피챗에서 회사 슬랙을 직접 보여주는 것도 효과적
9. CTO가 설정한 기술적 비전은 위키 첫페이지 구호가 아니라 실무자들의 데일리 의사결정에서 인용되는 실제 소스
10. "우리 조직이 갈라파고스인가?"라는 위기감으로 외부 탐색에 투자해야 함. 하이퍼리즘은 이 덕분에 국내 바이브코딩 얼리어답터가 됨

테크 리딩, 매니징, 인사/채용, 회사 경영까지 CTO로서 겪는 거의 모든 영역을 다루면서도 구체적인 사례와 실패담까지 솔직하게 담은 글이니 꼭 원문 읽어보시는거 추천.

IC들에게도 많이 도움되는 내용이니 꼭 읽으시길!

원문

승오님의 꾸준한 ComfyUI 홍보에 낚여 일단 시작해봅니다. 이미지/비디오 생성 워크플로우에요. 더 자세한건 승오님이 컨텐츠 써줄거라 믿어요. 그의 채널

2월부터는 절반은 프로그래밍, 절반은 컨텐츠 생성으로 시간을 할애할 예정.

코인할때랑 또 다르게 바이브코딩도 수면부족 + 하루감정기복이 상당하네요

열심히 해야지와 그냥 자연인으로 살고 싶다의 순환고리

시지프 신화.

moltbot
kimi 2.5
google genie

이 모든 게 일주일안에 발표된 사항. 몰트봇은 vercel nextjs를 star 따라잡게 생겼는데 ㄷㄷ

이러다가 갑자기 2026에 휴머노이드 제너럴 파운데이션 모델 나오는거 아닐까?

집가고싶다는 말이 공감되는

다들 감사합니다🙏

결국 우리는 더 큰 가치라고 믿는 가치를 추구해야 한다. 틀릴 수 있지만 지속 가능함을 위하여.

기술의 본질적 진보가 정체되면 차별화 포인트가 마케팅, 커뮤니티 형성, 내러티브 경쟁으로 이동하는 경향이 있다. 지금 moltbook의 하입이 일부 이런 현상을 보여주고 있다.

아직 fast follower의 코딩 툴들의 발전은 많이 남았으며 UX적인 향상은 여전히 열려있지만, 본질적인 모델 개선 전까지는 바이브코딩 툴에서 나올 수 있는 결과물 자체의 향상은 이전에 비해서는 느려질 수 있다고 본다.

다만 안주하기에는 최근 모멘텀을 보면 올해 각각 신규 모델들을 내면 개발 상방과 경쟁 구도는 또 바뀔 것이고, 그런 의미에서 개인 레벨에서도 2026은 끝없는 경쟁의 시대일 것이다.

그래서 본인만이 할 수 있는 가치 창출을 찾기 위해 끊임없이 돌을 굴려야만 한다.

=> 지금부터 바이브코딩 공부해도 괜찮고 따라잡기 좋은 시기라는 말.

<바이브코딩이란 무엇일까?>

주변의 일부는 "기본적인 챗봇 서비스에서 질문하고 복사하고 붙여넣기"를 바이브코딩이라 착각하고 있었다.

그런데 이것은 단순히 지금 우리가 이야기하는 바이브코딩과는 괴리가 있다. 바이브코딩에는 다양한 방법론이 존재한다. 현재 바이브코딩을 한다고 하면 크게 3가지 레이어로 나는 분리해서 이야기한다.

1. SaaS 플랫폼 - 원하는 요청 사항이 바로 웹 또는 앱 레벨에서 개발되는 플랫폼. 기존 Framer, Wordpress 등 쉬운 노코드 웹개발 플랫폼의 AI 자동화 버전들이다. 대표적인 강자로는 Lovable, Replit, v0 등이 존재한다. 물론 Framer 등 기존 기업들도 AI 기능을 모두 추가하였다. 기존 웹/앱 개발에는 레퍼런스가 많고, 괜찮은 퀄리티 + 빠른 배포를 원하는 사람이라면 이 또한 괜찮은 선택이다.

2. IDE 기반 도구 - 통합개발환경(IDE)라는 말은 거창하지만 단순하게는 코드 에디터다. 코드 에디터의 종류는 정말 많지만 근 몇 년간 가장 가벼운 에디터로 사용되었던 것은 VS Code다. 복사 붙여넣기 과정을 생략하고 코드 위에서 직접적으로 코드를 원하는 대로 수정할 수 있다면 어떨까에서 시작한 도구들이다. 가장 빠르게 이 시장을 차지한 것은 Cursor다. 물론 VS Code에 익스텐션으로 Copilot을 쓰고는 했지만 AI Native로 만들어진 코드 에디터인 Cursor는 빠르게 메인스트림으로 자리잡았다. 그리고 구글의 경우는 Gemini를 기반으로 Antigravity라는 도구를 선보였고 코드 에디터 치고는 무겁지만 그래도 디자인 작업, 크롬 통합성 등 여러 강점을 보여준다.

3. CLI 기반 - 우리가 흔히 보는 서비스들은 디자인이 수려한데. 이를 GUI라는 그래픽 유저 인터페이스라고 부른다. 그런데 흔히 CMD창, 터미널이라고 부르는 검정 환경은 커맨드(Command)라는 명령어 단위로 소통한다. 그래서 Command Line Interface라고 부른다. 이런 CLI 환경의 장점은 우선 Unix 기반 실행 도구로 컴퓨터 내의 파일 조작, 프로그래밍 실행, 출력, 외부 소스 호출, 에러 읽기 등 많은 것이 커스터마이징 가능하다는 점이다. 결국 AI는 이런 순서와 구성에 대한 답변을 주기에 AI가 이를 이해할 수만 있다면 사실상 가장 좋은 도구가 될 수 있다. Claude Code가 여기서 대표적인 사례이다. Opus 4.5 모델은 이것들을 잘 조율할 수 있는 능력, 즉 코드를 작성하고 실행하고 에러를 수정하며 파일 간의 관계를 이해하는, 또한 필요에 따라 AI 서브에이전트를 호출하여 병렬처리를 해주는 역량을 보여주었다. 결국 이후 Gemini CLI, ChatGPT의 Codex, 위에서 말한 Cursor도 기존에 내장된 기능을 CLI에서도 할 수 있게 Cursor CLI를 공개했다. 그리고 각 모델의 장점이 다른데 Opus 4.5가 육각형, Codex가 코드 검수, Gemini가 디자인 등 강점이 있다 보니 이런 것들을 조율해주는 orchestration layer인 Opencode, Conductor, AMP 등도 좋은 도구이다.

그럼 무엇을 써야 하냐? 그런 건 본인이 하고 싶은 것에 따라 달려 있지만 이것을 물어보는 사람에게 굳이 추천하자면 Claude Code와 Antigravity를 추천한다. 첫 바이브코딩의 위력을 느끼기 가장 좋달까.

종종 농담처럼 이것들을 합치면 full stack builder가 될 수 있을 거라 본다. 조만간 도구들에 대해 더 추가해둘 예정.

https://github.com/subinium/full-stack-builder