최근 발표된 정책 기사에 따르면, 2025년 미국이 부과한 관세는 주로 미국의 수입업자와 소비자에게 부담을 주며, 이들이 약 96%의 비용을 지불하고 있습니다. 외국 수출업자들은 단 4%의 관세만을 부담하고 있습니다. 이 연구는 광범위한 선적 데이터를 기반으로 하여, 미국의 세관 수입이 약 2천억 달러 증가했음을 보여줍니다. 이는 이 세금이 대부분 미국인에게 전가된다는 것을 의미합니다. 또한 연구 결과에 따르면, 미국이 브라질과 인도와 같은 국가에 관세를 인상했을 때, 수출 가격은 하락하지 않았고, 오히려 수출업자들이 가격을 유지하고 선적량을 줄이는 선택을 하면서 무역량이 감소했습니다.

GLM-4.7은 약 5시간 전에 업데이트된 3개의 항목이 포함된 컬렉션입니다.

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로버트 랭은 이전에 NASA에서 엔지니어로 일하다가 수학적 개념을 활용해 복잡한 종이 조각을 디자인하는 전업 종이접기 예술가로 전향했습니다. NASA의 제트 추진 연구소에서 그는 비선형 제약 최적화라는 수학 기법을 배웠습니다. 이 기법은 복잡한 종이접기 디자인을 만드는 데 필수적이며, 다양한 형태를 만들기 위해 필요한 정확한 주름 패턴을 계산할 수 있게 해줍니다.

랭은 오픈 소스 소프트웨어인 TreeMaker를 개발하여 종이접기 디자인에 혁신을 가져왔습니다. 이 소프트웨어 덕분에 예술가들은 이전에는 불가능하다고 여겨졌던 세밀한 곤충과 같은 형태를 만들 수 있게 되었습니다. 2001년 NASA를 떠난 이후, 그는 종이접기에 관한 여러 권의 책을 집필하고 대규모 예술 작품을 제작했으며, 다른 예술가들과 협력하여 다양한 프로젝트를 진행했습니다. 그의 공학 배경은 여전히 그에게 도움이 되고 있으며, 우주 망원경 디자인을 포함한 종이접기 관련 공학 문제에 대해 자문을 하고 있습니다.

랭의 여정은 예술과 과학의 교차점을 보여주며, 수학 원리가 종이접기에서 창의적 표현을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 잘 나타냅니다.

라드바우드 대학교는 2026년 2월 1일부터 직원들의 표준 스마트폰으로 페어폰을 채택하기로 결정했습니다. 이 결정은 지속 가능성, 비용 효율성, 그리고 관리의 용이성을 고려한 것입니다.

페어폰은 환경 친화적으로 설계되어 있으며, 부품을 교체할 수 있고 공정하고 재활용된 소재를 사용합니다. 또한 생산 과정에서 좋은 근무 조건을 지원합니다. 직원들은 주로 페어폰을 받게 되지만, 일부 중고 삼성 기기도 제공될 수 있습니다.

현재 아이폰을 사용 중인 직원들은 아이폰이 정상적으로 작동하는 경우 계속 사용할 수 있지만, 반납된 아이폰은 재발급되지 않습니다. 개인 스마트폰을 업무에 사용하고 싶은 직원은 대학의 SIM 카드를 요청할 수 있지만, 개인 기기에 대한 비용은 환급되지 않습니다.

페어폰을 선택함으로써 전체 비용을 줄이고 관리가 간소화됩니다. 대학은 단일 모델만 지원하면 되기 때문입니다. 페어폰은 5년 보증과 최대 8년의 소프트웨어 지원을 제공하여, 대학의 지속 가능한 기술 사용 및 재사용 전략과 일치합니다.

웨스트 미들랜즈 경찰의 경찰청장인 크레이그 길포드가 사임했다. 그의 부서가 마이크로소프트 코파일트라는 인공지능 도구에 의해 생성된 잘못된 정보에 근거해 이스라엘 팬들을 축구 경기에서 금지시킨 사건 때문이다. 처음에 길포드는 의원들에게 AI가 의사 결정 과정에 사용되지 않았다고 말했으나, 이후 존재하지 않는 경기에 대한 잘못된 보고서가 실제로 AI에 의해 생성되었다고 인정했다. 이 사건은 경찰 업무에서 AI 사용에 대한 우려를 불러일으켰고, 이스라엘 팬들에 대한 편향이 드러난 경찰의 결정에 대한 비판을 초래했다. 길포드의 사임은 내무장관이 표현한 신뢰 상실에 따른 결과였다.

저자는 COBOL과 메인프레임에서 일하는 사람들의 의견을 듣고 싶어합니다. 이들은 대형 언어 모델(LLM)이 자신의 직업 안전에 위협이 된다고 생각하는지, 아니면 도움이 된다고 느끼는지 궁금해합니다. 저자는 경제에 필수적인 대부분의 코드가 여전히 AI 코딩 도구의 영향을 받지 않고 있다고 믿고 있습니다.

죄송하지만, 외부 링크나 유튜브 콘텐츠에 접근하거나 볼 수 없습니다. 그러나 비디오의 텍스트나 주요 내용을 제공해 주시면, 요약하는 데 도움을 드릴 수 있습니다!

"죽은 인터넷 이론"에 대한 내용이 다루어지고 있습니다. 이 이론은 2016년경부터 대부분의 온라인 상호작용과 콘텐츠가 실제 사람보다는 봇에 의해 생성되고 있다는 주장을 담고 있습니다. 저자는 기술 애호가들을 위한 플랫폼인 해커뉴스를 사용하면서 오픈 소스 프로젝트에 대한 토론을 관찰한 경험을 이야기합니다. 일부 사용자들은 이 프로젝트가 인공지능에 의해 생성된 것인지 의문을 제기하며 온라인 콘텐츠의 진정성에 대한 우려를 나타냈습니다.

저자는 많은 댓글과 코드도 인공지능에 의해 생성될 수 있어, 무엇이 진짜인지 신뢰하기 어려워진다고 언급합니다. 그들은 인터넷 초창기, 사람들이 진정한 상호작용을 하며 지식을 나누던 시절을 그리워합니다. 요즘은 다양한 플랫폼에서 인공지능이 생성한 콘텐츠가 넘쳐나면서 현실이 왜곡되고 의미 있는 인간 간의 소통이 약화되는 것에 압도당하고 있다고 느낍니다. 저자는 미래에는 봇 간의 상호작용이 더 많아지고, 실제 인간의 참여가 줄어들어 유용하고 진정한 인터넷 경험이 감소할까 걱정하고 있습니다.

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저자는 코딩 배경을 가지고 있었지만, 버그와 자격지심 같은 코딩의 어려움에 실망하여 투자 어소시에이트로 직업을 바꿨습니다. 복리의 매력에 대해 열정적이며, 관련 계산을 자주 하면서 마음이 편안해지는 것을 느낍니다. 온라인에서 제공되는 불완전한 복리 계산기에 실망한 저자는 "바이브 코딩"의 흐름에서 영감을 받아 자신만의 계산기를 만들기로 결심했습니다.

단 2주 만에 소규모 투자로 다양한 금융 및 유틸리티 용도의 60개 이상의 계산기를 개발했습니다. 이 과정에서 AI를 활용하여 코딩을 도왔습니다. 저자는 과거의 코딩 경험과 금융 수학 지식이 여전히 유용하다는 것을 깨달았고, AI 덕분에 자신의 아이디어를 실제 도구로 구현할 수 있었습니다. 이 경험은 저자의 자신감을 새롭게 해주었고, 오랫동안 생각해온 아이디어들이 다시 실현 가능하다고 느끼게 했습니다.

이 프로젝트는 현대 웹 기술을 사용하며, calquio.com에서 운영되고 있습니다. 그중에서도 복리 계산기가 특히 눈에 띄는 기능입니다. 저자는 휴식 후 다시 코딩을 시작한 사람들의 이야기를 듣고 싶어합니다.

럭셔리 요트는 Kubernetes 클러스터를 관리하기 위한 데스크톱 애플리케이션으로, Linux, macOS, Windows와 호환됩니다.

설치 방법은 다음과 같습니다. 최신 버전은 Releases 페이지에서 다운로드할 수 있으며, 시스템에 맞는 패키지(amd64 또는 arm64)를 선택해야 합니다. macOS에서는 DMG 파일로 설치하거나 Homebrew를 이용해 다음 명령어로 설치할 수 있습니다. Linux에서는 .deb 또는 .rpm 패키지를 사용합니다. Windows에서는 표준 설치 프로그램을 사용하며, 서명되지 않은 파일이기 때문에 추가 확인이 필요할 수 있습니다.

문제가 발생할 경우, Linux에서는 애플리케이션이 시작되기 위해 webkit2 4.1이 설치되어 있어야 합니다. 배포판의 패키지 관리자를 통해 올바른 설치 방법을 확인하세요.

개발에 필요한 도구로는 Go 1.25, Node 25, Wails, Mage가 있습니다. Wails는 다음 명령어로 설치할 수 있습니다. Mage는 다음 명령어를 사용하여 설치합니다. 개발 중에는 mage dev 명령어를 사용하여 실시간 업데이트와 디버깅을 진행할 수 있습니다.

애플리케이션을 빌드하려면 mage build 명령어를 사용하고, 로컬에 설치하려면 mage install:unsigned를 실행합니다.

버전 관리 및 배포를 위해서는 특정 파일에서 애플리케이션 버전을 업데이트해야 합니다. wails.json 파일에서 애플리케이션 버전을, go.mod에서 Go와 Wails 버전을, .nvmrc에서 Node 버전을 업데이트합니다. 배포 전에 mage qc:prerelease를 실행하고, wails.json에서 버전을 업데이트한 후 새로운 태그와 함께 변경 사항을 푸시합니다.

더 많은 문제나 기여에 대한 문의는 [email protected]으로 연락하시기 바랍니다.

ShapeR는 메타 리얼리티 연구소와 사이먼 프레이저 대학교의 팀이 개발한 새로운 3D 형태 생성 방법입니다. 이 기술은 개별 객체의 정확하고 세밀한 3D 모델을 생성하는 데 중점을 두며, 여러 객체를 하나의 블록으로 합치는 기존 방식과는 다릅니다.

ShapeR의 주요 특징 중 하나는 다양한 입력 데이터를 처리할 수 있다는 점입니다. 이미지, SLAM(동시 위치 추정 및 지도 작성)에서 얻은 3D 포인트, 텍스트 설명 등을 활용하여 3D 형태를 만듭니다. 또한, ShapeR는 각 객체를 개별적으로 재구성하여 더 나은 상호작용과 조작이 가능하도록 합니다. 이는 전통적인 방법이 전체 장면을 결합하는 것과는 차별화된 접근입니다.

ShapeR의 훈련 과정은 실제 환경을 시뮬레이션하기 위해 강화된 데이터를 사용하여 이루어집니다. 이를 통해 다양한 환경에서도 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다. 또한, ShapeR는 178개의 객체에 대한 여러 시점과 상세한 3D 형태 주석이 포함된 새로운 평가 데이터셋을 제공합니다. 이 데이터셋은 가림 현상과 혼잡한 환경과 같은 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

ShapeR는 SAM 3D와 비교할 때, 형태 생성이 개선되었지만 측정 정확도가 부족하고 단일 시점에 의존하는 SAM 3D의 한계를 극복합니다. ShapeR는 여러 시점을 활용하여 사용자 입력 없이도 더 나은 정확성과 일관성을 달성합니다. 또한, ShapeR는 ScanNet++ 장면과 같은 다양한 데이터 소스와 함께 작업할 수 있으며, 재훈련 없이 단일 이미지에서도 3D 형태를 생성할 수 있습니다.

전반적으로 ShapeR는 3D 형태 재구성에서 중요한 발전을 이루어냈으며, 실제 환경에서도 더욱 견고하고 적용 가능성이 높습니다.

FLUX.2-klein-4B는 Black Forest Labs의 모델을 사용하여 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성하는 프로그램입니다. 이 프로그램은 C 언어로 완전히 작성되었으며, 표준 C 라이브러리 외에는 외부 라이브러리를 필요로 하지 않습니다. 성능 향상을 위해 MPS나 BLAS를 선택적으로 사용할 수 있습니다.

이 프로젝트는 Salvatore에 의해 개발되었으며, 그는 AI인 Claude Code를 활용해 코드 생성 작업을 진행했습니다. 이를 통해 자신이 직접 코드를 작성하지 않고도 Python 기반 AI 모델에 대한 간단하고 접근 가능한 대안을 만들고자 했습니다. 이 프로그램은 텍스트 프롬프트로부터 직접 이미지를 생성하거나 기존 이미지를 새로운 프롬프트에 따라 수정할 수 있습니다. 실행 시 Python이나 CUDA가 필요하지 않습니다.

프로그램을 시작하려면 다음과 같은 명령어로 빌드해야 합니다. Apple Silicon에서는 make mps를 사용하고, Intel Mac이나 Linux에서는 make blas, 순수 C 빌드를 원할 경우 make generic을 사용합니다. 모델은 Hugging Face에서 약 16GB를 다운로드해야 하며, 이미지를 생성하려면 ./flux -d flux-klein-model -p "A woman wearing sunglasses" -o output.png와 같은 명령어를 사용할 수 있습니다.

FLUX.2-klein-4B는 의존성이 없고 독립적으로 작동합니다. 텍스트에서 이미지로, 이미지에서 이미지로의 생성이 가능하며, 메모리 효율성을 높이기 위해 내장된 텍스트 인코더를 제공합니다. 명령줄 옵션을 통해 모델 경로, 프롬프트, 출력 경로, 이미지 크기 및 기타 매개변수를 지정하여 사용자 맞춤 설정이 가능합니다.

기술적으로 이 모델은 트랜스포머와 변분 오토인코더(VAE) 아키텍처를 포함하고 있으며, 특정 메모리 요구 사항에 최적화되어 빠른 추론이 가능합니다. 최대 이미지 해상도는 1024x1024 픽셀입니다. 이 프로그램은 다양한 플랫폼과 구성에 맞게 컴파일할 수 있으며, 이미지 생성과 변환을 위한 예제 코드 조각도 제공됩니다. 이 프로젝트는 MIT 라이센스 하에 배포됩니다.

위키프로젝트 AI 정리 작업은 위키백과에서 AI가 생성한 콘텐츠와 관련된 문제를 해결하기 위한 협력적인 노력입니다. 이 프로젝트는 GPT와 같은 대형 언어 모델이 만든 잘못된 정보와 출처가 없는 자료의 유입을 관리하기 위해 설립되었습니다.

주요 목표는 다음과 같습니다. 첫째, AI가 생성한 텍스트를 식별하고 교정하여 위키백과의 출처 및 정확성 기준에 맞도록 하는 것입니다. 둘째, AI가 생성한 이미지를 식별하고 올바르게 사용되도록 하는 것입니다. 셋째, AI 도구를 사용하는 편집자들을 지원하여 그들이 직면할 수 있는 문제를 이해하도록 돕는 것입니다.

이 프로젝트는 AI 도구를 금지하는 것이 아니라, 그 결과물이 신뢰할 수 있고 건설적이도록 하는 데 중점을 두고 있습니다.

편집 지침으로는 AI가 생성한 콘텐츠가 포함된 것으로 의심되는 기사를 태그하고, 출처가 없는 정보를 삭제하며, 그러한 내용을 추가하는 편집자에게 경고하는 것이 포함됩니다. AI가 전적으로 작성한 기사는 삭제 후보로 지명될 수 있습니다.

AI가 생성한 텍스트를 식별하는 것은 어려울 수 있습니다. 이는 종종 인간의 글과 유사하기 때문입니다. 때때로 AI가 생성한 콘텐츠가 실제 출처를 포함하고 있을 수 있지만, 그 출처가 관련이 없거나 허위일 수 있어 신중한 검증이 필요합니다.

기여에 관심이 있는 분들은 프로젝트에 참여하여 위키백과의 콘텐츠 품질을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이 기사는 AI 에이전트 작업에서 "역압(back pressure)"의 중요성을 강조합니다. 역압은 에이전트가 학습하고 개선하는 데 도움을 주는 피드백과 구조를 의미합니다. 성공적인 프로젝트는 에이전트에게 자동화된 피드백 메커니즘을 제공하여, 지속적인 인간의 감독 없이도 더 복잡한 작업을 처리할 수 있게 합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 자동화된 피드백 시스템을 구축하면 에이전트가 자신의 성과에 대한 피드백을 받아 스스로 실수를 식별하고 수정할 수 있습니다. 에이전트에게 빌드 시스템이나 UI 테스트 프레임워크와 같은 도구를 제공하면, 에이전트가 스스로 수정할 수 있어 엔지니어는 사소한 오류보다는 더 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다. 강력한 타입 시스템을 갖춘 프로그래밍 언어는 오류를 방지하고 에이전트에게 더 나은 피드백을 제공하여 유효한 코드를 생성하는 능력을 향상시킵니다. 이 기사는 증명 보조 도구나 무작위 테스트와 같은 실제 사례를 언급하며, 역압을 활용해 AI의 결과를 개선하는 방법을 설명합니다.

결론적으로, 작업 흐름에 역압을 통합하면 AI 에이전트의 효율성과 효과성을 크게 향상시킬 수 있으며, 더 매끄러운 자동화와 나은 결과를 가져올 수 있습니다. 엔지니어들은 이러한 시스템을 구현하는 방법에 대해 고민하여 사소한 수정에 불필요한 시간을 낭비하지 않도록 해야 합니다.

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저자는 SIMD(단일 명령어, 다중 데이터) 패러다임, 특히 이전에 간과했던 AVX-512에 대해 탐구하고 있습니다. 이들은 AVX-512의 성능 잠재력과 프로그래밍 가능성을 CUDA와 같은 다른 병렬 처리 모델(SIMT - 단일 명령어, 다중 스레드)과 비교하여 이해하고자 합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 성능 목표로는 SIMD를 사용하여 최소한의 개발 노력으로 얼마나 성능을 향상시킬 수 있는지를 살펴보며, 이상적으로는 단일 정밀도 작업에서 16배의 성능 향상을 목표로 하고 있습니다. 둘째, SIMD를 탐구하는 데 있어 적합한 문제를 찾는 것이 도전 과제입니다. K-평균 클러스터링 알고리즘이 데이터 이동에 비해 높은 계산 집약성을 가지고 있어 SIMD에 적합한 문제로 선택되었습니다.

셋째, 저자는 스칼라 코드, 두 개의 컴파일러(GCC와 Intel)에서 자동 벡터화된 코드, 그리고 수작업으로 작성한 SIMD 코드를 비교합니다. 자동 벡터화는 기대한 속도 향상을 이루지 못하고, 수작업으로 작성한 인트린식 코드는 더 나은 성능을 보이지만 복잡성이 증가합니다. 넷째, SIMD 접근 방식은 스칼라 코드에 비해 7배에서 8.5배의 성능 향상을 가져오며, 이는 이상적이지는 않지만 여전히 의미 있는 결과입니다.

다섯째, 프로그래밍 가능성 비교에서 저자는 SIMD 코드는 스칼라 코드나 CUDA 코드보다 더 장황하다고 언급하지만, 초기 설정이 완료되면 크게 더 많은 생각을 요구하지는 않는다고 설명합니다. 그러나 CUDA는 메모리 접근과 분기 조건과 같은 특정 복잡성을 더 우아하게 처리합니다. 마지막으로 저자는 SIMD, 특히 AVX-512가 예상보다 사용하기 어렵지 않으며 좋은 성능을 낼 수 있다고 결론짓습니다. 하드웨어가 발전함에 따라 성능 최적화를 위해 개발자들이 더 명시적인 SIMD 프로그래밍으로 전환할 가능성이 있다고 제안합니다.

전반적으로 이 탐구는 SIMD 프로그래밍의 강점과 도전 과제를 강조하며, 올바르게 적용할 경우 성능에서의 잠재적 이점을 강조합니다.

글래디스 웨스트(1930-2026)는 지구의 형태를 수학적으로 모델링하고 위성 측량 기술을 발전시키는 데 중요한 기여를 한 미국의 수학자로 잘 알려져 있습니다. 그녀의 연구는 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 개발에 큰 역할을 했습니다.

버지니아주 서덜랜드에서 태어난 웨스트는 농업 가정에서 자랐으며 학업 성적이 뛰어나 버지니아 주립대학교에서 수학을 전공할 수 있는 장학금을 받았습니다. 졸업 후에는 교사로 일하다가 1956년 해군 시험장에 컴퓨터 프로그래머로 입사하게 되었고, 이 분야에서 몇 안 되는 흑인 여성 중 한 명이 되었습니다.

웨스트는 경력 동안 여러 중요한 프로젝트에 참여했습니다. 여기에는 시샛 레이더 고도 측정 프로젝트와 GPS 기술의 정확성을 높이는 모델 개발이 포함됩니다. 그녀는 1998년에 은퇴했지만, 공공 행정 분야에서 박사 학위를 취득하며 계속해서 학업을 이어갔습니다.

웨스트는 2018년 미국 공군 명예의 전당에 헌액되었고, 2021년에는 필립 공작 메달을 수상하는 등 많은 영예를 받았습니다. 그녀의 유산은 버지니아에 그녀의 이름을 딴 학교와 같은 다양한 방식으로 기념되고 있습니다. 웨스트는 2026년 1월 17일, 95세의 나이로 세상을 떠났습니다.

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2026년 1월 1일, 스티브 예그는 AI 에이전트를 관리하기 위한 복잡한 도구인 "가스 타운"을 소개했습니다. 이 기사는 그 규모에 놀란 사람들과 독특한 용어에 혼란스러워하는 사람들로부터 엇갈린 반응을 얻었습니다.

가스 타운의 주요 용어를 쉽게 이해할 수 있도록 정리해보면 다음과 같습니다. "타운"은 프로젝트를 위한 주요 폴더를 의미합니다. "워크스페이스"는 Git 저장소로 관리되는 프로젝트를 뜻합니다. "오버시어"는 프로젝트를 관리하는 사용자를 지칭합니다. "메이어"는 프로젝트 내에서 작업을 조정하는 주요 에이전트입니다. "폴캣"은 작업을 수행하고 요청을 제출하는 작업 에이전트입니다. "리파이너리"는 병합 요청을 관리하는 에이전트입니다. "위트니스"는 작업 에이전트가 멈췄을 때 이를 모니터링하고 수정하는 역할을 합니다. "디콘"은 진행 중인 워크플로우를 운영하는 에이전트입니다. "독스"는 유지보수 작업을 수행하는 에이전트입니다. "부트 더 독"은 유지보수 관리자를 위한 점검 도구입니다. "크루"는 재사용 가능한 장기 작업 에이전트를 의미합니다. "비드"는 작업 이력을 추적하는 시스템입니다.

이러한 설명에도 불구하고 가스 타운 시스템은 여전히 복잡하지만, 이 해설이 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

코드 전용 에이전트의 개념은 에이전트를 구축하는 과정을 단순화합니다. 이 에이전트는 다양한 도구인 bash나 grep을 사용하는 대신, 오직 코드 실행에만 집중합니다. 이러한 변화는 에이전트에 대한 우리의 생각을 바꾸어, 어떤 도구를 사용하는지에서 어떤 코드를 생성하는지로 초점을 이동시킵니다.

첫째, 단순성입니다. 에이전트를 강력한 도구인 코드 실행 하나로 제한함으로써 여러 도구와 프롬프트의 복잡성을 피할 수 있습니다. 둘째, 코드 생산입니다. 에이전트는 요청받은 작업을 수행하기 위해 코드를 생성하고 실행하여 원하는 결과를 얻습니다. 이 과정은 일관되고 반복 가능하게 보장됩니다. 셋째, 정확성과 신뢰성입니다. 결과는 도구 호출과 응답의 혼합이 아닌 실행된 코드에서 나오기 때문에 더 신뢰할 수 있습니다. 코드는 출력의 "증인" 역할을 하여 이해하고 검증하기 쉽게 만듭니다. 넷째, 설계 고려 사항입니다. 코드 전용 에이전트를 구현할 때는 출력 관리, 코드 실행 방법, 다른 도구 호출 없이 오직 코드만 사용하도록 강제하는 방법에 대한 결정이 필요합니다. 마지막으로, 미래 방향성입니다. 에이전트의 발전은 코드 전용 기능과 자연어 조작을 결합하여 프로그래밍과 프롬프트의 경계를 모호하게 만들 수 있습니다.

전반적으로 코드 전용 패러다임은 모든 작업에 대해 코드 실행만을 의존함으로써 더 신뢰할 수 있고 효율적인 에이전트를 만드는 것을 목표로 합니다.

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"fil-qt"라는 프로젝트의 세부 사항은 다음과 같습니다.

프로젝트 ID는 5476이며, 2026년 1월 16일에 생성되었습니다. 이 프로젝트는 3개의 커밋과 1개의 브랜치를 포함하고 있으며, 태그는 없습니다. SSH 또는 HTTPS를 사용하여 프로젝트를 복제할 수 있는 옵션이 제공되며, Visual Studio Code나 IntelliJ IDEA에서 열 수 있습니다. 또한 소스 코드를 다양한 형식으로 다운로드할 수 있습니다. 지원되는 형식으로는 zip, tar.gz, tar.bz2, tar이 있습니다.

현재 마지막 커밋과 마지막 업데이트에 대한 로딩 정보가 표시되고 있습니다.

코드 작성 도구인 클로드 코드와 같은 샌드박스 도구는 보안 위험을 관리하는 데 중요합니다. 사용 시 고려해야 할 주요 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 샌드박스를 사용할 때의 도전 과제입니다. 에이전트형 코드 도구를 사용할 때는 샌드박스가 접할 수 있는 신뢰할 수 없는 콘텐츠, 도구가 외부와 소통하는 방식, 그리고 샌드박스가 접근할 수 있는 민감한 데이터가 무엇인지 이해해야 합니다.

둘째, 샌드박스 도구에 대해 알아보면, 클로드 코드는 민감한 데이터에 대한 접근을 제한하는 샌드박스 기능을 제공합니다. 커서나 오픈AI의 코덱스와 같은 다른 플랫폼에서도 유사한 도구를 사용할 수 있습니다.

셋째, 데이터 접근 위험에 대해 주의해야 합니다. 클로드 코드는 API 키와 환경 변수와 같은 민감한 데이터에 접근할 수 있습니다. 개발자들은 의도치 않은 데이터 유출을 피하기 위해 제공하는 데이터에 신중해야 합니다.

넷째, 방화벽 구성에 대해 설명하자면, 개발자 컨테이너 템플릿에는 네트워크 접근을 관리하는 스크립트가 포함되어 있어 특정 호스트에만 연결할 수 있도록 합니다. 그러나 이것이 완전한 보안을 보장하는 것은 아니며, 민감한 데이터가 유출될 위험이 여전히 존재합니다.

다섯째, 프록시 사용에 대해 이야기하자면, 프록시는 트래픽을 가로채고 요청을 수정하여 API 키를 관리하고 보호하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 미트엠프록시와 같은 도구를 사용하면 개발자들이 실제 API 키를 코드 도구에서 숨길 수 있습니다.

여섯째, 최소 권한 원칙을 적용하는 것이 중요합니다. 개발자와 코드 도구 모두에 대한 접근 권한을 제한하여 위험을 최소화해야 합니다. 포멀과 같은 도구를 사용하면 세부적인 권한을 적용할 수 있습니다.

마지막으로, 미트엠프록시 애드온을 사용하면 수정하기 어려운 호스트 이름과 헤더를 안전하게 관리하고 트래픽을 재배치할 수 있습니다.

전반적으로 신중한 구성과 샌드박스, 방화벽, 프록시의 사용은 코드 도구를 사용할 때 민감한 데이터를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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스페인 남부에서 비극적인 기차 충돌 사고가 발생해 최소 39명이 사망하고 많은 부상자가 발생했습니다. 이번 사고는 10년 만에 최악의 철도 사고로 기록되고 있습니다. 사고는 일요일 저녁에 발생했으며, 마드리드행 기차가 탈선한 후 다른 기차와 충돌했습니다. 이 사고 당시 약 400명의 승객이 기차에 탑승하고 있었습니다. 응급 서비스는 122명을 치료했으며, 그 중 43명이 병원에 입원했으며 일부는 중상입니다.

사고는 말라가를 출발한 직후 코르도바 근처에서 발생했습니다. 구조 작업은 잔해로 인해 복잡해졌고, 목격자들은 충격이 지진처럼 느껴졌다고 전했습니다. 이 사건으로 인해 마드리드와 안달루시아 간의 모든 기차 서비스가 중단되었습니다.

충돌의 원인을 파악하기 위한 조사가 진행 중이지만, 관계자들은 아직 명확한 원인을 알 수 없다고 밝혔습니다. 스페인 총리 페드로 산체스는 이번 비극에 깊은 슬픔을 표명했으며, 국제 지도자들로부터도 애도의 메시지가 전해졌습니다. 승객 가족들은 정보 부족으로 인해 불안감을 느끼고 있습니다.

저자는 Teenage Engineering의 포켓 오퍼레이터를 매우 좋아하며 EP-133 K.O. II를 소유하고 있습니다. 최근 한 레딧 사용자에 의해 드럼 패턴이 담긴 구글 시트가 공유되었고, 이로 인해 저자는 비트와 사운드를 실험할 수 있는 간단한 앱을 만들게 되었습니다. 이 앱은 사용자가 자신의 창작물을 저장하고 링크를 통해 공유할 수 있도록 해줍니다. Tone.js와 Stimulus를 사용하여 개발되었으며, 정적 웹사이트로 호스팅되고 있습니다. 저자는 사운드 제작 경험이 없기 때문에 언어 모델을 활용해 사운드를 생성하는 데 도움을 받았습니다. 앱을 만드는 과정이 즐거웠고, 다른 사람들도 이 앱을 좋아하길 바랍니다.

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이미지를 ASCII 아트로 변환하는 렌더러의 개발에 대해 다루고 있으며, ASCII 아트의 품질을 향상시키기 위해 형태 표현 방식을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.

저자는 이미지에서 ASCII 아트로 변환하는 렌더러를 구축했으며, 날카로운 가장자리와 명확한 윤곽을 강조했습니다. 기존의 많은 ASCII 렌더러는 ASCII 문자를 픽셀처럼 취급하여 독특한 형태를 무시함으로써 흐릿한 가장자리를 만들어내는 문제를 가지고 있습니다.

개선 기술로는 여러 가지 방법이 있습니다. 첫째, 슈퍼샘플링 기법은 그리드 셀당 여러 샘플을 취하여 톱니 모양의 가장자리를 줄이는 방법입니다. 하지만 이 방법은 이미지가 흐릿하게 보일 수 있습니다. 둘째, 저자는 ASCII 문자에서 "형태" 개념을 도입하여 벡터를 사용해 각 문자가 그리드 셀의 다양한 부분을 얼마나 차지하는지를 정량화했습니다. 이를 통해 시각적 밀도에 따라 더 나은 문자 선택이 가능해졌습니다.

또한 이미지 가독성을 높이기 위해 대비 향상 효과를 구현하여 색상 경계가 더 선명해지면서 부드러운 그라데이션의 세부 사항이 손실되지 않도록 했습니다. 방향성 대비 향상 기법도 개발하여 외부 샘플링 원을 고려함으로써 내부 샘플링 벡터 조정에 영향을 미치고 경계에서 계단 현상을 방지했습니다.

렌더링 속도를 개선하기 위해 k-d 트리를 사용한 빠른 최근접 이웃 검색과 샘플 수집을 위한 GPU 가속 등의 성능 최적화 기술도 적용되었습니다.

결과적으로 6D 형태 벡터 접근 방식과 향상된 대비 기술의 조합은 시각적으로 매력적인 ASCII 렌더링을 만들어냈습니다. 저자는 ASCII 렌더링의 복잡성과 창의성, 그리고 이 분야에서 기술을 더 탐구할 가능성을 강조하고 있습니다.

NVIDIA는 여러 작가들로부터 집단 소송을 당하고 있습니다. 이들은 NVIDIA가 Anna's Archive라는 사이트에서 불법으로 수집된 수백만 권의 책을 사용해 AI 모델을 훈련시켰다고 주장하고 있습니다. 소송에서는 NVIDIA가 저작권이 있는 방대한 자료에 대한 고속 접근을 위해 Anna's Archive에 연락했지만, 해당 자료가 불법적으로 수집된 것이라는 경고를 받았다고 밝혔습니다.

작가들은 NVIDIA의 이러한 행동이 저작권 침해에 해당한다고 주장하며, 작품을 사용할 허가를 받지 않았다고 강조하고 있습니다. NVIDIA는 자신들의 책 사용이 "공정 사용"에 해당한다고 반박하고 있지만, 소송은 Anna's Archive와의 협력 및 LibGen, Sci-Hub와 같은 다른 불법 자료 출처와의 관계에 대한 더 많은 증거와 세부 사항을 포함하도록 확대되었습니다.

AI 훈련을 위해 이러한 책을 다운로드한 것 외에도, 소송에서는 NVIDIA가 고객들이 불법 데이터셋에 접근할 수 있도록 도구를 제공했다고 주장하고 있습니다. 작가들은 이러한 행동으로 인해 입은 피해에 대한 보상을 요구하고 있습니다. 이 사건은 기술 기업들이 AI 훈련에 저작권이 있는 자료를 사용할 때 겪는 법적 문제를 잘 보여줍니다.

이 이야기는 Chelicer 14d라는 행성을 배경으로 하며, 한 무리의 인간들이 기상 관측소를 세우고 있습니다. 그러나 이 관측소는 신비로운 거대한 벌레 같은 생물들에 의해 파괴됩니다. 이 생물들은 그들이 이전에 알지 못했던 최상위 포식자라는 사실을 팀원들이 깨닫게 됩니다. 팀원 중 한 명인 메리트가 이 생물에게 죽임을 당하자, 생존자인 칼과 그레핀은 괴물들에게 총을 쏘지만 효과는 미미합니다.

인간들은 Chelicer의 독특한 자원을 착취하기 위해 이곳에 왔습니다. 특히, 이곳에 사는 외계 종족인 파머들이 기르는 작물을 목표로 하고 있습니다. 파머들은 거미와 비슷한 외모를 가진 생물로, 본능에 따라 행동하며 자신의 작물을 방어하지 않습니다. 이로 인해 인간들은 지역 생태계를 고려하지 않고 작물을 수확하게 됩니다.

초기 공격 이후, 인간들은 이 벌레들이 자신의 안전뿐만 아니라 파머들에게도 위협이 된다는 사실을 알게 됩니다. 파머들은 그들의 농업 작업에 필수적인 존재입니다. 드론을 이용해 벌레를 없애려는 조치를 취하기 시작하지만, 그 과정에서 생태계가 붕괴되고 다양한 종들이 하나씩 사라지는 불길한 현상을 목격하게 됩니다.

칼과 생물학자인 동료 펜주안은 Chelicer의 생명 주기가 복잡하고 상호 연결되어 있다는 것을 깨닫습니다. 그들은 자신의 행동이 생태계의 연결 고리를 끊어 대량 멸종을 초래하고 있다는 사실을 이해하기 시작합니다. 그러나 그들의 경고에도 불구하고, 이들의 임무를 지원하는 기업인 컨선은 생태적 균형보다 이익을 우선시하며 포식자들을 계속해서 제거합니다.

결국, 10년간의 착취 끝에 Chelicer의 생태계는 완전히 붕괴되고 황량한 세계만 남게 됩니다. 칼과 펜주안은 대피하면서 자신들이 파괴에 기여한 역할을 되돌아보게 되고, 자원 착취와 확장의 큰 목표가 그들의 행동 결과를 가리고 있다는 사실을 깨닫습니다. 이야기는 생명 손실과 기업 착취의 불가피한 순환에 대해 고민하는 모습으로 마무리됩니다.

Dock는 기존 플랫폼에서 느끼는 불만을 해결하기 위해 만들어진 새로운 팀 채팅 도구입니다. 최대 다섯 명의 팀원까지 무료로 사용할 수 있으며, 무제한 검색과 메시지 기록 기능을 제공합니다. Dock은 비동기식과 실시간 통신을 모두 지원합니다. 보안을 고려하여 SOC 2 인프라와 데이터 보호를 위한 암호화를 사용해 개발되었습니다. 제작자는 팀 커뮤니케이션에서 유사한 문제를 경험한 사용자들의 피드백을 받고자 합니다.

IKOS는 C와 C++ 프로그래밍 언어를 위한 정적 분석 도구로, 추상 해석 이론을 기반으로 합니다. 이 도구는 개발자들이 특정 애플리케이션에 맞춰 성능과 확장성을 향상시킬 수 있는 정확한 정적 분석기를 만들도록 도와줍니다.

IKOS의 주요 기능으로는 정적 분석을 위한 효율적인 데이터 구조와 알고리즘을 제공하며, C와 C++를 지원하는 LLVM을 통해 다양한 프로그래밍 언어와 함께 사용할 수 있습니다. 또한 프로그램에서 런타임 오류가 발생하지 않음을 감지하고 증명할 수 있습니다.

설치 방법은 Linux나 macOS의 경우 Homebrew를 이용해 $ brew install nasa-sw-vnv/core/ikos 명령어로 설치할 수 있으며, Windows에서는 Windows Subsystem for Linux를 사용해야 합니다.

C 프로그램을 분석하려면 $ ikos loop.c 명령어를 실행하면 됩니다. 이 명령어는 코드에서 버퍼 오버플로우와 같은 오류를 검사하고, 안전, 오류, 도달 불가능, 경고 상태를 나타내는 보고서를 생성합니다.

분석 옵션으로는 수치 영역, 멀티스레딩, 최적화 수준에 대한 다양한 검사가 제공되며, 보고서 형식과 상세 수준을 설정할 수 있는 옵션도 있습니다.

고급 사용자들은 IKOS를 소스에서 빌드할 수 있으며, 필요한 의존성으로는 호환되는 C++ 컴파일러, CMake, LLVM이 포함됩니다. 의존성을 설정한 후 명령어를 사용해 IKOS를 빌드하고 설치할 수 있습니다.

IKOS의 개발 및 연구에 기여한 여러 저자들이 있으며, 이와 관련된 논문이 여러 저명한 학회에 발표되었습니다. 보다 자세한 설치 및 사용 방법은 IKOS에 포함된 문서를 참조하면 됩니다.

구글은 '젬마'라는 이름의 모델 모음을 가지고 있습니다. 이 모음에는 총 335개의 항목이 포함되어 있으며, 마지막 업데이트는 4일 전에 이루어졌습니다.

텍사스 경찰은 논란이 많은 전화 추적 소프트웨어인 탱글스(Tangles)에 수백만 달러를 투자했지만, 이 소프트웨어의 사용 방식에 대해서는 공개하지 않고 있습니다. 이 소프트웨어는 경찰이 영장 없이 모바일 기기를 추적할 수 있게 해주어, 시민 자유 옹호자들 사이에서 개인 정보 침해에 대한 우려를 낳고 있습니다.

이 이야기는 고리아드 카운티의 로이 보이드 보안관이 탱글스를 사용해 버려진 영수증에서 시작된 인신 밀매 사건을 조사한 사례를 중심으로 전개됩니다. 보이드는 주 경계 보안 보조금을 통해 약 30만 달러에 이 소프트웨어를 구매했습니다. 탱글스는 코브웹스 테크놀로지스가 개발했으며 현재는 펜링크(PenLink)라는 회사가 소유하고 있습니다. 이 소프트웨어는 "지오펜싱"이라는 방법을 통해 특정 지역에서 모바일 기기의 움직임을 추적할 수 있습니다.

비평가들은 탱글스의 사용이 헌법상의 권리를 침해한다고 주장합니다. 경찰이 사법적 감독 없이 위치 데이터를 구매할 수 있어, 미국 대법원이 카펜터 대 미국 사건에서 정한 요구사항을 우회할 수 있기 때문입니다. 법 집행 기관은 탱글스가 수사에 필요한 증거를 수집하는 데 도움이 된다고 주장하지만, 이 소프트웨어의 사용과 특정 체포 또는 성공적인 기소와의 연관성을 보여주는 공개 기록은 없습니다.

텍사스의 여러 기관, 특히 공공 안전부도 탱글스에 많은 투자를 했지만, 그 효과에 대한 구체적인 사례는 제시하지 않았습니다. 이러한 강력한 감시 도구의 남용 가능성에 대한 우려가 여전히 존재하며, 특히 텍사스 법은 경찰이 그 사용을 문서화할 필요가 없기 때문에 더욱 그렇습니다. 보이드 보안관은 과도한 데이터 수집에 대해 신중한 입장을 보이며, 정부가 개인의 정보에 무제한으로 접근할 수 있어야 하는지 의문을 제기했습니다.

전반적으로 이 기사는 첨단 감시 기술의 맥락에서 법 집행 관행과 시민 자유 사이의 긴장을 강조하고 있습니다.

요약이 없습니다.

Lume는 Apple Silicon 장치에서 macOS와 Linux 가상 머신(VM)을 실행하기 위한 오픈 소스 명령줄 도구입니다. 이 도구는 AI 에이전트를 위한 격리된 환경에서 VM 설정을 자동화하기 위해 개발되었습니다.

버전 0.2의 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 비대면 설정 기능이 추가되어 사용자가 수동으로 입력하지 않고도 VM을 설정할 수 있습니다. 이 시스템은 macOS 설정 과정을 자동으로 클릭하여 진행합니다.

둘째, HTTP API와 데몬 기능이 도입되어 REST API를 통해 스크립트와 CI 파이프라인이 터미널이 닫혀 있어도 VM을 관리할 수 있게 되었습니다.

셋째, MCP 서버가 추가되어 Claude Desktop과 직접 통합되어 간단한 명령어로 VM을 생성하고 관리할 수 있습니다.

넷째, 다중 위치 저장소 기능이 지원되어 외장 드라이브를 통해 저장 공간을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다.

마지막으로, 레지스트리 지원 기능이 추가되어 GitHub Container Registry나 Google Cloud Storage에서 VM 이미지를 가져오고 보낼 수 있습니다.

Lume는 격리된 코드 실행, CI/CD 파이프라인, 자동화된 UI 테스트, 연구를 위한 일회용 샌드박스에 유용합니다. 이 도구는 Apple Silicon(M1, M2, M3, M4)에서만 호환되며, Apple의 네이티브 가상화 기술을 활용합니다.

Lume를 사용하려면 제공된 문서의 설치 지침을 따르면 됩니다. 사용자 피드백, 버그 보고 및 기능 제안도 환영합니다.

aws-doctor는 명령줄을 사용하여 AWS 계정의 상태를 점검하는 도구입니다. Golang으로 개발되었으며, 비용 문제를 파악하고 사용하지 않는 자원을 감지하며 클라우드 인프라를 분석하는 데 중점을 둡니다. AWS Trusted Advisor와 유사하지만 유료 지원 계획이 필요하지 않습니다.

이 도구의 주요 기능으로는 월별 비용 비교가 있습니다. 이를 통해 시간이 지남에 따라 지출이 어떻게 변화하는지 확인할 수 있습니다. 또한, "좀비" 자원과 같은 사용하지 않는 자원을 식별하여 비용을 증가시키는 낭비를 감지합니다. 마지막으로, 지난 6개월 동안의 비용 추세를 보여주어 장기적인 지출 문제를 찾는 데 도움을 줍니다.

aws-doctor는 클라우드 아키텍트가 AWS 비용을 신속하게 이해하고 지출 효율성을 개선할 수 있도록 개발되었습니다. AWS 자체 도구는 종종 맥락이 부족하기 때문입니다.

aws-doctor는 Golang을 사용하여 다음 명령어로 설치할 수 있습니다. go install github.com/elC0mpa/aws-doctor@latest

사용할 수 있는 플래그로는 AWS 프로필을 선택하는 --profile와 AWS 지역을 선택하는 --region이 있습니다. 기본값은 각각 비어있고 "us-east-1"입니다. --trend 플래그를 사용하면 6개월 간의 추세 분석을 볼 수 있으며, --waste 플래그를 통해 EBS 볼륨과 유휴 인스턴스와 같은 사용하지 않는 자원을 포함한 AWS 계정의 잠재적 낭비를 분석할 수 있습니다.

앞으로의 계획으로는 CSV와 PDF 형식으로 보고서를 내보내고, 더 많은 운영 체제 저장소에서 도구를 사용할 수 있도록 하는 것이 있습니다.

전반적으로 aws-doctor는 비용 점검을 자동화하여 AWS 비용 관리를 보다 효과적으로 도와줍니다.

요약이 없습니다.

이 글은 오픈 소스 소프트웨어의 발전 과정을 다루며, 이를 "대성당", "메가처치", 그리고 "바자"에 비유하고 있습니다.

처음에 오픈 소스는 대성당과 같았습니다. 소수의 개발자들이 기여를 통제하는 구조였죠. 반면 바자는 더 개방적이고 혼란스러운 접근 방식을 나타내며, 리눅스 커널과 같은 프로젝트가 그 예입니다.

현재 많은 성공적인 오픈 소스 프로젝트는 메가처치와 비슷합니다. 이들은 크고 조직적인 단체로, 참여를 위해 시간이나 돈과 같은 헌신이 필요합니다. 리눅스 재단과 파이썬 소프트웨어 재단이 그 예로, 이들은 기여에 대한 엄격한 규칙을 가지고 있으며, 커뮤니티 참여를 중시합니다.

하지만 메가처치가 널리 퍼져 있음에도 불구하고, 여전히 많은 오픈 소스 프로젝트는 독립적이고 혼란스러운 상태를 유지하고 있습니다. 이러한 프로젝트는 공식적인 규칙이나 지적 재산권에 덜 신경 쓰며, 종종 개인에 의해 유지됩니다.

이 글은 소규모 오픈 소스 프로젝트에 대한 자금 지원의 어려움을 강조하며, 소버린 테크 에이전시와 같은 단체가 조건 없이 자금을 지원하려는 노력을 언급합니다. 또한, 아틀란틱 카운슬의 논문을 인용하여 오픈 소스의 미래를 위한 잠재적인 해결책을 제시합니다.

독자들은 바자에 있는 소규모 오픈 소스 프로젝트를 탐색하고 참여할 것을 권장받고 있습니다. 이러한 프로젝트는 현대 인프라의 기초를 형성하고 있기 때문입니다.

요약이 없습니다.

이 기사는 OpenAI의 미래에 대한 우려를 다루고 있으며, 최근 부정적인 분석들이 회사가 어려움을 겪고 있다는 점을 강조하고 있습니다. 그러나 저자는 OpenAI가 재정적으로 위험에 처해 있지 않다고 자신 있게 주장하며, 400억 달러 규모의 대규모 자금 조달과 높은 성장 전망을 언급합니다.

OpenAI의 재정 상태는 최근에 큰 자금 조달을 마무리했으며, 2025년까지 연간 200억 달러의 수익을 목표로 하고 있습니다. 또한 OpenAI는 ChatGPT 제품에 광고를 도입할 계획을 세우고 있으며, 광고는 명확하게 표시되고 자연스러운 콘텐츠와 구분될 것입니다. 이는 사용자 질문에 기반한 후원된 응답을 포함합니다.

OpenAI는 2026년까지 광고 수익으로 10억 달러를 목표로 하고 있으며, 2029년까지 250억 달러에 도달하는 야심찬 목표를 세우고 있습니다. 그들의 전략은 구글과 유사한 광고주를 위한 셀프 서비스 플랫폼을 만드는 것입니다.

기사는 OpenAI의 사용자당 광고 수익(ARPU)을 구글과 메타와 비교하며, OpenAI가 사용자 질문의 높은 의도 덕분에 광고에 대해 높은 가격을 책정할 수 있을 것이라고 언급합니다. 그러나 예상되는 사용자 성장률은 구글의 제미니와 같은 경쟁에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 저자는 사용자 성장과 수익에 대한 보수적인 추정치를 제공합니다.

장기적인 수익 전망에 따르면, 2029년까지 OpenAI는 1,400억 달러에서 1,500억 달러에 이를 수 있으며, 광고가 수익성에 중요한 역할을 할 것입니다. 저자는 광고가 AI 목표 달성에 있어 지배적인 역할을 한다는 유머러스한 언급으로 마무리하며, 광고 추구가 초지능 AI(AGI)가 아직 멀었다는 것을 시사한다고 덧붙입니다.

AI 코딩 에이전트를 사용하면서 얻은 10가지 교훈

첫째, 인간의 참여는 필수적입니다. AI 코딩 에이전트는 인간 개발자를 대체할 수 없습니다. 경험이 풍부한 프로그래머는 판단력과 창의성을 발휘하여 AI가 효과적인 소프트웨어를 만들도록 안내하는 데 필요합니다.

둘째, AI의 한계가 있습니다. AI 모델은 훈련 데이터 외부에서는 어려움을 겪을 수 있습니다. 익숙한 프로그래밍 언어에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 덜 일반적인 언어에서는 비효율적일 수 있습니다.

셋째, 새로운 아이디어를 창출하는 것은 어렵습니다. AI는 프로그래밍에 내재된 편견 때문에 진정으로 독창적인 개념을 생성하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

넷째, 90% 규칙이 적용됩니다. 초기 프로젝트 개발은 빠르지만, 프로젝트를 다듬고 완성하는 과정은 느리고 지루할 수 있으며, 이 과정에는 인간의 입력이 필요합니다.

다섯째, 기능 추가가 과도해질 수 있습니다. AI 사용의 흥미로 인해 기존 문제를 해결하기보다는 새로운 기능을 계속 추가하게 되어 프로젝트가 복잡해질 수 있습니다.

여섯째, 일반 인공지능(AGI)은 아직 도달하지 않았습니다. 현재의 AI는 일반적인 지능이 부족하며, 인간처럼 독립적으로 배우고 적응할 수 없습니다.

일곱째, 속도가 답답할 수 있습니다. AI가 코딩 속도를 높여주지만, 사용자들은 더 빠른 결과를 기대하게 되어 불만을 느낄 수 있습니다.

여덟째, 개발자의 업무량이 증가할 수 있습니다. AI 도구가 일자리를 대체하기보다는 더 많은 프로젝트를 수행할 수 있게 하여 업무량이 늘어날 수 있습니다.

아홉째, 빠른 개발은 우려를 낳을 수 있습니다. 소프트웨어가 빠르게 생성되는 것은 일부에게는 불안감을 주며, AI가 생성한 콘텐츠의 품질과 그 의미에 대한 회의감을 불러일으킬 수 있습니다.

마지막으로, AI 도구는 앞으로도 계속 사용될 것입니다. AI 코딩 에이전트는 인간의 창의성과 생산성을 향상시키는 효과적인 도구이지만, 최상의 결과를 얻기 위해서는 숙련된 인간 운영자가 여전히 필요합니다.

전반적으로 AI 코딩 도구는 흥미로운 가능성을 제공하지만, 소프트웨어 개발에서 인간의 전문성과 창의성을 대체할 수는 없습니다.

전통적인 소프트웨어 시스템에 AI를 통합하는 것은 AI의 비결정적 특성 때문에 여러 가지 도전 과제를 동반합니다. 이 글에서는 도메인 모델링과 전략적 설계에 집중하여 AI가 생성한 출력을 구조화된 소프트웨어에서 활용할 수 있는 방법을 논의합니다.

첫째, 도메인을 이해하는 것이 중요합니다. 일반적인 코드에서는 다루고 있는 도메인이 쉽게 드러나지 않습니다. 예를 들어, AI 모델에게 코드 조각에 대해 질문하면 매번 다른 분류 결과가 나올 수 있어 결과 비교가 어렵습니다.

둘째, 분류와 모델링의 차이를 이해해야 합니다. 도메인을 분류하는 것은 AI가 잘 수행할 수 있는 작업이지만, 일관된 분류 체계를 만드는 것은 더 복잡합니다. 신뢰할 수 있는 분류는 반복 가능성을 요구하지만, 모델링은 다양한 출력을 생성할 수 있습니다.

셋째, 일관된 결과를 얻기 위해서는 먼저 안정적인 분류 체계를 만들어야 합니다. 이후 AI는 이 미리 정의된 분류 체계에 따라 개별 코드 조각을 분류할 수 있습니다.

넷째, 점진적인 업데이트가 필요합니다. 모든 파일을 한 번에 분석하는 대신, 새로운 코드를 기존의 분류 체계에 점진적으로 추가하여 새로운 정보가 도입될 때마다 카테고리를 업데이트할 수 있습니다.

다섯째, 개선을 위한 반복이 필수적입니다. 이는 피드백 루프나 여러 모델을 사용하여 분류 체계를 평가하고 향상시키는 과정을 포함할 수 있습니다.

마지막으로, 잘 알려진 분류 시스템을 사용하는 것이 중요합니다. NAICS와 같은 기존의 분류 체계를 활용하면 맞춤형 모델보다 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 표준은 모호성을 줄이고 분류의 일관성을 높이는 데 기여합니다.

AI를 소프트웨어 시스템에 통합하는 것은 복잡하지만, 도메인 모델링에 대한 구조적 접근 방식을 따르고, 기존 표준을 사용하며, 분류를 반복적으로 개선하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

Keystone은 자율 코딩 에이전트를 위한 인프라를 구축하여 실제 생산 환경을 시뮬레이션한 안전한 환경을 제공합니다. 우리의 시스템은 이벤트 기반 트리거와 검증 워크플로우를 포함하고 있어, 이러한 에이전트들이 효과적으로 코드를 개발하고 배포할 수 있도록 지원합니다.

현재 저와 함께 핵심 제품을 개발할 창립 엔지니어를 찾고 있습니다. 기술 스택은 TypeScript, React(Next.js), Python, Postgres, Redis, AWS로 구성되어 있습니다.

이 직무는 소마 지역에서 직접 근무하며, 연봉은 15만 달러에서 35만 달러 사이이고, 0.5%에서 3%의 지분이 포함됩니다.

자세한 내용은 웹사이트를 방문해 주시기 바랍니다.

이 글에서는 가상 머신의 런타임을 C에서 Rust로 재설계하고 부분적으로 변환하는 과정에서 이루어진 초기 최적화에 대해 다루고 있습니다. 현재 가상 머신은 개발 중이기 때문에 이러한 최적화는 아직 성능 측정이 이루어지지 않았습니다.

가상 머신의 구조는 입력 표현식(예: (2+3)*(4-1))을 여러 단계로 처리합니다. 첫 번째 단계는 토크나이저로, 입력을 숫자와 연산자와 같은 토큰으로 분해합니다. 다음 단계는 파싱으로, 토큰을 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree, AST)로 변환합니다. 이후에는 중간 표현(Intermediate Representation, IR)과 즉시 컴파일러(Just-In-Time, JIT)를 포함한 최적화가 진행됩니다.

피프홀 최적화는 코드의 특정 부분을 개선하는 작은 지역 최적화입니다. 이 과정에서는 연산을 병합하고 불필요한 명령어, 예를 들어 아무 작업도 하지 않는 명령어(NOP)를 제거합니다. 이러한 최적화는 이전 IR 단계에서 놓친 최적화를 보완하는 역할을 합니다.

피프홀 최적화는 빠른 시작 시간을 보장하고 복잡성을 최소화하기 위해 간단하게 구현됩니다. 이를 위해 분석할 명령어의 "창" 크기를 3으로 설정하고, 중복 이동이나 상수 산술 연산과 같은 패턴을 최적화하는 특정 함수를 사용합니다.

오류 처리 측면에서는 최적화 과정에서 정의되지 않은 동작을 피하기 위해 연산이 레지스터 값에 간섭하지 않도록 주의하고 있습니다.

테스트도 구현되어 최적화가 올바르게 작동하는지 검증하고, 재작성된 패턴이 예상한 기능을 유지하는지 확인합니다. 전반적으로 이 글은 새로운 가상 머신의 초기 최적화 단계에 대한 통찰을 제공하며, 코드 실행의 효율성과 정확성을 강조합니다. 더 많은 정보는 프로젝트의 GitHub 페이지와 추가 자료를 참고하길 권장합니다.

jQuery는 2006년 John Resig에 의해 설립된 자바스크립트 라이브러리로, 2026년 1월 14일에 주요 버전 4.0.0을 출시했습니다. 이는 jQuery의 탄생 20주년을 기념하는 의미 있는 순간입니다.

이번 버전에서는 여러 중요한 업데이트가 이루어졌습니다. 먼저, 구식 코드와 API가 제거되어 사용자들은 업그레이드 가이드를 읽고 전환하는 것이 필요합니다. 또한, jQuery 4.0은 Internet Explorer 10 및 이전 버전에 대한 지원을 중단하였고, 매우 오래된 브라우저에 대한 지원도 제거되었습니다.

새로운 기능으로는 보안 강화를 위한 Trusted Types와 콘텐츠 보안 정책(CSP) 지원이 추가되었습니다. jQuery의 소스 코드는 AMD에서 ES 모듈로 이전되어 현대 개발 도구와의 호환성이 높아졌습니다. 여러 deprecated API도 제거되었으며, jQuery.isArray와 jQuery.parseJSON 같은 함수는 이제 네이티브 자바스크립트 대안으로 전환해야 합니다.

포커스와 블러 이벤트의 순서도 W3C 사양에 맞춰 조정되어 이전 jQuery 버전과는 차이가 있습니다. AJAX와 Deferreds를 제외한 슬림 버전의 jQuery도 제공되어 파일 크기가 줄어들었습니다.

jQuery 4.0.0은 jQuery CDN과 npm에서 다운로드할 수 있으며, 사용자들은 업그레이드를 권장받고 문제 발생 시 보고해 주기를 요청받고 있습니다. 이번 발표에서는 다양한 기여자들에게 감사의 뜻을 전하며 jQuery의 20주년을 축하했습니다.

자세한 내용은 jQuery에서 제공하는 전체 변경 로그와 업그레이드 가이드를 참조하면 됩니다.

마이크로소프트는 2026년 1월 17일, 1월 패치 화요일에 배포된 이전 업데이트로 인해 발생한 시스템 종료 문제를 해결하기 위해 윈도우 11의 긴급 업데이트를 발표했습니다. 이 문제로 인해 일부 컴퓨터는 종료, 재시작 또는 절전 모드로 전환할 수 없었고, 이로 인해 장치가 계속 작동하면서 전력이 낭비되는 경우가 많았습니다.

문제는 시스템 가드 보안 시작(System Guard Secure Launch)이라는 기능과 관련이 있었으며, 이는 1월 업데이트와 충돌했습니다. 새로운 수정 사항인 KB5077797는 다음 예정된 업데이트를 기다리지 않고 정상적인 종료 기능을 복원하는 것을 목표로 하고 있습니다.

또한, 일부 사용자들은 1월 업데이트 이후 원격 데스크톱을 통해 로그인하는 데 문제를 겪었고, 마이크로소프트는 아울룩 프로필에 영향을 미치는 또 다른 버그를 인정했지만, 이 문제에 대한 수정 사항은 아직 없습니다.

마이크로소프트는 영향을 받은 사용자들에게 이러한 문제를 해결하기 위해 긴급 업데이트를 설치할 것을 권장하며, 일상적인 업데이트조차도 때때로 새로운 문제를 발생시킬 수 있음을 강조했습니다.

요약이 없습니다.

Empa 연구팀은 재활용이 가능한 새로운 에폭시 수지를 개발했습니다. 이는 전통적으로 재활용이 어려운 에폭시에서 발생하는 플라스틱 폐기물 문제를 해결하기 위한 노력의 일환입니다. 이 혁신적인 에폭시 수지는 불연성 특성을 가지고 있으며, 제조가 용이합니다.

에폭시 수지는 다양한 산업에서 널리 사용되지만, 경화 후에는 다시 녹일 수 없는 열경화성 특성 때문에 재활용이 어렵습니다. 새로운 에폭시 수지는 인을 포함하고 있어 재처리가 가능해졌습니다. 이 수지는 열기계적 재활용이 가능하여 가열 시 강도를 잃지 않고 재형성할 수 있으며, 화학적으로 용해되어 섬유와 90% 이상의 수지를 회수할 수 있습니다.

이 수지는 불연성과 색상 안정성 같은 유용한 특성을 유지하고 있어, 특히 풍력 터빈 건설과 같은 산업에서 코팅 및 접착제로 적합합니다. 연구팀은 산업용 생산을 확대할 계획이며, 제품 상용화를 위한 파트너를 찾고 있습니다.

이 개발은 지속 가능한 소재로 나아가는 중요한 진전을 나타내며, 폐기물 감소와 폴리머 산업에서의 재활용 촉진에 기여할 것입니다.

이 기사는 M5Stack Cardputer 키트를 사용하여 핸드헬드 Lisp 컴퓨터를 만드는 방법을 설명합니다. Cardputer는 240x135 해상도의 컬러 디스플레이, 56개의 키가 있는 키보드, SD 카드 슬롯을 갖춘 소형 장치로, 가격은 약 30파운드 또는 30달러입니다. 이 장치는 Wi-Fi와 블루투스 기능이 있는 ESP32-S3 프로세서에서 작동합니다.

Cardputer의 주요 특징으로는 240x135 해상도의 디스플레이가 있어 스크롤링 텍스트를 지원하며, 입력을 위한 소형 통합 56키 키보드가 있습니다. 또한, 충전 가능한 배터리가 포함되어 있으며 USB를 통해 충전할 수 있습니다. uLisp 펌웨어 설치에 대한 지침과 업로드 문제 해결을 위한 팁도 제공됩니다.

하지만 이 장치는 Mac 컴퓨터의 시리얼 모니터를 통해 긴 프로그램을 입력할 경우 멈출 수 있는 한계가 있습니다.

uLisp는 약 200개의 기능을 가진 Lisp의 한 버전으로, 다양한 데이터 타입과 프로그래밍 기능을 제공합니다. 사용자는 장치에서 직접 프로그램을 입력하거나 컴퓨터와 연결하여 입력할 수 있습니다.

추가 기능으로는 Cardputer가 소리를 재생하고, SD 카드를 통해 파일을 저장하며, 그래픽 명령을 실행할 수 있는 기능이 있습니다. 키 입력을 읽고, 화면 이미지를 저장하며, 픽셀 조작을 위한 확장 기능도 포함되어 있습니다.

펌웨어와 문서는 GitHub와 M5Stack 웹사이트에서 확인할 수 있습니다. 이 기사는 Cardputer uLisp 머신을 설정하고 Lisp 프로그래밍을 위한 사용 방법에 대한 포괄적인 안내를 제공합니다.

2026년 1월 16일, 우크라이나 동부의 트로스티아네츠 시가 2022년 러시아 점령으로 큰 피해를 입은 후 지속 가능한 난방을 위한 파일럿 프로젝트를 완료했다는 보도가 나왔다. 이 프로젝트는 시와 그린피스, 그린 플래닛 에너지가 협력하여 진행했으며, 다섯 층짜리 아파트 건물을 개조하고 열펌프와 태양광을 이용한 현대적인 난방 시스템을 설치했다.

이 이니셔티브는 우크라이나의 많은 가정에서 지속 가능한 난방 모델을 만들기 위한 것으로, 현재 전쟁으로 인해 가스 공급이 줄어들고 있는 상황에서 더욱 필요하다. 새로운 난방 시스템은 대형 열 저장 탱크와 열 교환기를 포함하고 있으며, 총 비용은 218,000 유로에 달한다.

이 프로젝트는 트로스티아네츠의 "녹색 재건 마스터플랜"과 일치하며, 재생 가능 에너지 솔루션을 촉진하고 지역 사회의 회복력을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다. 유리 보바 시장은 재생 가능 에너지로의 전환이 주민들에게 어려운 시기에 안전과 따뜻함을 제공한다고 강조했다. 이 프로젝트는 그린 플래닛 에너지 고객의 자금 지원을 받았고, 다양한 에너지 전문가들의 지원을 받았다.

워싱턴주에서 제안된 새로운 법안은 3D 프린터를 이용한 불법 총기 제조를 방지하기 위한 것입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 2027년 7월 1일 이후에 워싱턴에서 판매되는 모든 3D 프린터는 총기나 불법 총기 부품을 인쇄하지 못하도록 하는 차단 기능이 내장되어 있어야 합니다.

둘째, "차단 기능"은 불법 총기 설계도를 인식하고 인쇄를 중단하는 소프트웨어를 의미합니다. "총기"와 "불법 총기 부품"은 기존 법률에 따라 정의됩니다.

셋째, 제조업체는 판매하기 전에 자사의 프린터가 차단 기능에 대한 요구 기준을 충족한다는 것을 인증해야 합니다. 또한, 법무장관에게 준수 사실을 확인하는 서약서를 제출해야 합니다.

넷째, 이 법을 위반할 경우, 첫 번째 위반자는 경범죄로 기소될 수 있으며, 이후 위반 시 중범죄로 처벌받을 수 있습니다. 법을 위반한 기업은 벌금과 징역형 등 심각한 처벌을 받을 수 있습니다.

다섯째, 법무장관은 준수를 보장하고 불법 총기 설계도를 관리하기 위한 규칙과 기준을 마련할 것입니다. 이를 통해 불법 설계도를 탐지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

마지막으로, 이 법을 위반하는 행위는 소비자 보호법에 따라 불공정한 행위로 간주됩니다.

이 법안은 3D 프린팅 기술과 총기에 대한 규제를 통해 공공 안전을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Wine 팀이 Wine 11.0을 출시했습니다. 이번 버전은 약 6,300개의 변경 사항과 600개 이상의 버그 수정이 포함된 1년간의 개발 결과입니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

새로운 WoW64 모드가 완전히 지원되며 16비트 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 사용자는 특정 변수를 설정하여 이전 WoW64에서 새로운 모드로 전환할 수 있습니다.

성능을 향상시키는 새로운 리눅스 커널 모듈(NTSync)이 추가되었고, 리눅스와 macOS에서 스레드 우선 순위를 변경할 수 있는 기능도 포함되었습니다.

커널 기능이 개선되어 NT 재구성 포인트를 지원하고, 최근 윈도우 버전과 일치하는 시스템 호출이 추가되었습니다.

OpenGL 렌더링이 향상되었고, Vulkan 지원도 크게 개선되어 새로운 확장 기능과 호환성이 강화되었습니다.

X11과 Wayland에서의 창 관리 지원이 개선되어 전체 화면 모드와 클립보드 지원이 추가되었습니다.

H.264 비디오에 대한 하드웨어 디코딩이 지원되며, Direct3D 기능과 텍스처 처리도 많은 개선이 이루어졌습니다.

조이스틱과 게임패드에 대한 호환성이 향상되었고, 장치 페어링을 위한 블루투스 기능도 개선되었습니다.

TWAIN 2.0을 통한 새로운 스캐닝 기능과 멀티미디어 스트리밍 및 DirectMusic의 개선이 포함되었습니다.

지역화 지원이 확대되고, 데이터베이스 처리 개선을 포함한 네트워킹 기능도 향상되었습니다.

Wine 내 다양한 명령줄 도구와 설정 옵션이 업데이트되었습니다.

전반적으로 Wine 11.0은 그래픽, 입력, 멀티미디어 및 호환성 전반에 걸쳐 많은 개선 사항을 포함하고 있어 사용자에게 중요한 업데이트가 되었습니다.

카프카의 헤드 오브 라인 블로킹 실험 요약

카프카는 많은 소비자와 함께 잘 작동하는 메시징 시스템이지만, 작업 큐로 사용할 때는 "헤드 오브 라인 블로킹"으로 인해 지연 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 느린 소비자가 다른 메시지를 지연시키는 상황을 말합니다.

카프카 아키텍처는 메시지를 주제에 보내고 이를 파티션으로 나누는 구조입니다. 소비자 그룹은 할당된 파티션에서 메시지를 읽습니다. 만약 한 소비자가 느리면, 그 파티션의 모든 메시지가 지연될 수 있습니다.

반면, 비안스톡드는 대기 중인 소비자가 큐에서 작업을 처리할 수 있도록 하여 헤드 오브 라인 블로킹을 피합니다. 소비자가 느릴 경우, 다른 소비자들은 남은 작업을 계속 진행할 수 있습니다.

실험 설정에서는 두 시스템 모두 100개의 작업을 테스트했습니다. 대부분의 작업은 짧은 "슬립" 시간을 가졌지만, 몇 개는 더 오랜 시간이 걸렸습니다. 각 시스템에는 5명의 소비자가 있었고, 카프카는 10개의 파티션을 가지고 있었습니다.

결과적으로 비안스톡드 설정은 100개의 메시지 중 96개를 1초 이내에 처리한 반면, 카프카는 총 20초가 걸렸습니다. 카프카의 긴 처리 시간은 한 소비자가 느려서 다른 소비자들을 지연시킨 데서 비롯되었으며, 이는 헤드 오브 라인 블로킹의 영향을 잘 보여줍니다.

실험의 자세한 내용은 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

로빈 밀너의 "소통하는 에이전트의 공간과 운동"은 컴퓨팅의 진화와 복잡성을 다루며, 오늘날 기술에서 소통의 중요성을 강조합니다. 이 책은 "유비쿼터스 컴퓨팅"이라는 개념을 소개하는데, 이는 서로 연결된 장치들이 원활하게 작동하며 종종 인간의 인식 없이도 이루어지는 것을 의미합니다. 저자는 이러한 시스템을 이해하기 위해서는 새로운 모델과 구조가 필요하다고 주장하며, 특히 에이전트, 지역성, 연결성과 같은 개념에 중점을 둡니다.

유비쿼터스 컴퓨팅은 장치들이 지속적으로 소통하고 상호작용하여 일상생활과 의료, 교통 등 다양한 분야에 영향을 미치는 것을 의미합니다. 이러한 시스템의 행동은 자기 인식, 적응성, 상호작용과 같은 특성을 포함하며, 시스템 성능을 예측하기 위해 효과적으로 모델링해야 합니다.

복잡한 시스템을 이해하기 위해 저자는 시스템 내에서의 다양한 상호작용과 행동을 나타내는 계층화된 모델을 만드는 것을 제안합니다. "위치"와 "연결"이라는 개념은 이러한 시스템 내에서 에이전트들이 어떻게 상호작용하고 스스로 재조직되는지를 이해하는 데 기초가 됩니다.

이 시스템을 설계하는 것은 그 크기와 지속적인 운영이 필요하다는 점에서 독특한 도전 과제를 제시합니다. 이 책은 이러한 시스템을 분석하고 설계하기 위한 틀을 제공하며, 정보 상호작용과 행동에 대한 새로운 이해의 필요성을 인식하고 있습니다.

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이 글에서는 명령줄 도구를 사용하여 데이터 처리에서 하둡보다 훨씬 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있다는 내용을 다룹니다. 특히 체스 게임 통계 분석을 예로 들고 있습니다. 저자는 아마존 EMR과 mrjob에 관한 기사를 보고 영감을 받아 1.75GB의 체스 게임 데이터를 처리하는 성능을 테스트했습니다. 그 결과, 자신의 노트북은 약 12초 만에 데이터를 처리할 수 있었고, 하둡은 약 26분이 걸렸습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 셸 명령의 효율성입니다. 데이터 처리를 위해 표준 셸 명령을 사용하는 것이 하둡과 같은 빅데이터 도구보다 훨씬 빠를 수 있습니다. 셸 명령은 병렬로 실행될 수 있어 처리 속도가 향상됩니다. 둘째, 스트리밍 분석과 배치 분석의 차이입니다. 메모리 사용이 적은 스트리밍 방식이 더 효과적일 수 있습니다. 저자는 잘 구성된 셸 파이프라인이 이 특정 작업에서 하둡보다 235배 이상 빠를 수 있음을 보여주었습니다.

셋째, 처리 파이프라인 구축에 대한 내용입니다. 저자는 cat, grep, awk와 같은 명령어를 사용하여 PGN 파일에서 게임 결과를 추출하고 분석하는 파이프라인을 만들었으며, 여러 최적화를 통해 더 빠른 처리 시간을 달성했습니다. 넷째, 병렬 처리에 대한 설명입니다. grep 단계를 병렬화하고 xargs와 같은 도구를 사용하여 처리 시간을 더욱 줄였습니다. 마지막으로, 여러 최적화 후 최종 파이프라인은 약 12초 만에 데이터를 처리하여 간단한 로컬 명령줄 도구가 하둡과 같은 복잡한 분산 시스템보다 효과적임을 보여주었습니다.

결론적으로, 하둡은 대규모 데이터 작업에 유용하지만, 종종 더 간단한 도구가 작은 데이터셋에 대해 더 나은 성능과 적은 복잡성을 제공할 수 있습니다.

2026년부터 소프트웨어 엔지니어에게 가장 중요한 기술은 기술적인 능력인 코딩을 넘어 커뮤니케이션 능력이 되었습니다. 인공지능 도구가 크게 발전하면서 엔지니어들이 깊은 기술 지식 없이도 프로그래밍 작업을 수행할 수 있게 되었지만, 프로젝트에 대한 명확한 사양을 작성하는 것은 여전히 어려운 일입니다. 요구 사항이 종종 불분명하기 때문입니다.

프로젝트 결과를 개선하기 위해 엔지니어들은 다음과 같은 노력이 필요합니다. 먼저, 숨겨진 가정을 드러내기 위해 질문을 해야 합니다. 또한, 여러 선택지 간의 장단점에 대해 논의하는 과정을 원활하게 이끌어야 합니다. 프로젝트의 범위를 신중하게 관리하고, 명시되지 않은 세부 사항에 대한 결정을 내려야 합니다.

과거에는 엔지니어들이 최소한의 커뮤니케이션 능력으로도 성공할 수 있었지만, 이제는 강력한 커뮤니케이션이 필수적입니다. 엔지니어들은 문제를 해결하는 훈련을 받지만, 다른 사람들과 효과적으로 협력하는 것은 복잡할 수 있으며, 공감 능력이 필요합니다. 이는 인공지능이 대체할 수 없는 부분입니다.

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중첩 마크업이라는 개념은 마크업 언어와 디지털 인문학에서 문서가 엄격한 계층 구조 없이 여러 구조를 포함하고 상호작용하는 방식을 설명합니다. 이러한 문서는 단순한 트리 형식으로 정리할 수 없다는 의미입니다. 중첩 마크업의 예로는 시가 있으며, 여기서는 운율, 언어, 물리적 배치와 같은 다양한 구조가 공존합니다.

역사적으로 이러한 비계층 구조를 표현하는 데 어려움이 있다는 점은 1988년부터 인식되어 왔으며, 이는 신학과 같은 분야에서도 여전히 중요한 문제로 남아 있습니다. 중첩 마크업을 관리하기 위해 여러 가지 기술이 개발되었습니다. 첫 번째는 여러 문서 방식으로, 각 문서가 서로 다른 일관된 계층 구조를 가지며, 처리하기는 더 쉬울 수 있지만 중복이 발생할 수 있습니다. 두 번째는 이정표로, 구성 요소의 시작과 끝을 나타내는 마커로, 비계층 구조를 계층 언어 내에 포함시키는 데 도움을 줍니다. 세 번째는 조인으로, 계층 내의 포인터가 다른 구성 요소에 연결되지만, 이는 처리 과정을 복잡하게 만들 수 있습니다. 마지막으로 스탠드오프 마크업은 마크업을 텍스트와 분리하여 주석 작업에서 더 큰 유연성과 협업을 가능하게 합니다.

중첩 마크업의 문제점으로는 복잡성, 중복성, 데이터 검증의 어려움이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 전문 언어와 형식이 개발되었지만, 스탠드오프 XML과 그래프 기반 형식이 중첩 마크업을 효과적으로 관리하는 가장 널리 받아들여진 해결책으로 자리 잡고 있습니다.

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"스터링 사이클 기계 분석"은 오하이오 대학교의 이스라엘 우리엘리가 만든 교육 자료로, 스터링 엔진의 연구 및 시뮬레이션에 중점을 두고 있습니다. 이 자료는 이 분야의 발명가인 윌리엄 T. 비일에게 헌정되었습니다. 기계 공학 학생들을 위해 설계된 이 자료는 열역학, 열 전달, 그리고 유체 흐름에 대한 내용을 다룹니다.

주요 특징으로는 컴퓨터 시뮬레이션이 있습니다. 스터링 엔진을 시뮬레이션하기 위한 프로그램 모듈이 사용하기 편리하도록 MATLAB로 업데이트되었습니다. 또한, 이 텍스트는 이상적인 등온 및 단열 모델을 포함한 다양한 스터링 엔진 분석과 실제 성능 평가를 다룹니다. 튜토리얼과 자료도 포함되어 있어, 다양한 엔진 설계와 구성에 맞게 사용자 맞춤형으로 MATLAB 프로그램 모듈을 사용할 수 있습니다.

이 자료는 크리에이티브 커먼즈 라이선스 하에 무료로 제공되어 사용자로부터의 피드백을 장려합니다. 스터링 엔진 성능 시뮬레이션에 관련된 복잡한 이해를 높이는 것을 목표로 하며, 특히 열 전달 과정에 중점을 두고 있습니다.

중국이 엔비디아의 H200 AI 칩 수입을 차단했지만, 이 금지가 일시적인 것인지 영구적인 것인지는 불확실합니다. 이 칩의 부품 공급업체들은 상황에 대한 혼란으로 생산을 중단했습니다. 엔비디아는 중국 고객으로부터 백만 건 이상의 주문을 예상했지만, 중국 세관 당국은 이 칩들이 중국에 들어올 수 없다고 밝혔습니다.

트럼프 행정부 하에서 미국 정부는 이 칩의 중국 수출을 허용했지만, 국가 안보 문제를 이유로 25%의 관세를 부과했습니다. 이로 인해 미국과 중국 간의 긴장이 고조되고 있으며, 중국에서는 H200 칩에 대한 수요가 매우 높습니다.

전문가들은 이 칩을 중국에 판매하는 것이 좋은 전략인지에 대해 의견이 나뉘고 있습니다. 일부는 이것이 중국의 칩 개발을 저해할 것이라고 믿는 반면, 다른 이들은 이 기술의 군사적 활용 가능성에 대해 우려하고 있습니다.

이 기사는 Rust 프로그래밍에서 SIMD(단일 명령어, 다중 데이터) 기술의 최근 발전을 다루고 있으며, 특히 AMD의 새로운 Zen 5 CPU와 관련이 있습니다. 이 CPU는 512비트 AVX-512 명령어를 완전히 지원하여 개발자들이 어셈블리 코드의 복잡함 없이 SIMD를 활용해 성능을 크게 향상시킬 수 있게 합니다.

Zen 5 CPU는 이전 CPU에서 발생했던 성능 저하 없이 AVX-512 명령어를 사용할 수 있게 해 주어, 개발자들에게 더 효율적인 환경을 제공합니다. SIMD는 CPU가 여러 데이터 포인트를 동시에 처리할 수 있게 하여 성능을 개선하는 기술입니다. 예를 들어, SIMD를 사용한 숫자 더하기와 스칼라 명령어를 비교하는 간단한 예시가 제공됩니다.

SIMD의 일반적인 작업 흐름은 데이터를 레지스터에 로드하고, 계산을 수행한 후 결과를 메모리에 저장하는 3단계로 이루어집니다. 이 과정에서 메모리 접근을 최소화하는 것이 성능 향상에 매우 중요합니다. 개발자들은 병렬 처리할 수 있는 작업을 식별하거나 데이터를 동시에 처리할 수 있는 덩어리로 나누어 알고리즘을 최적화할 수 있습니다.

코드를 최적화하기 위해서는 타겟 CPU의 기능, 예를 들어 AVX2나 AVX-512를 이해하는 것이 중요합니다. CPU의 기능을 런타임이나 컴파일 타임에 감지하는 다양한 방법이 존재합니다. Rust에서 SIMD를 구현하기 위해 개발자들은 안정적인 wide 크레이트나 CPU 특정 내장 함수를 제공하는 std::arch 모듈과 같은 다양한 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

LLVM 컴파일러는 자동으로 코드를 벡터화하여 일반적인 작업에 대한 수동 SIMD 구현의 필요성을 줄여줍니다. SIMD 코드는 다양한 CPU 기능에서 테스트하여 호환성과 성능을 보장하는 것이 필수적입니다. 앞으로 Rust에서 제공될 새로운 기능들은 고수준의 SIMD 구현을 가능하게 하여, 다양한 CPU 아키텍처에 자동으로 적응할 수 있도록 하여 코드 중복을 줄이는 방향으로 나아갈 예정입니다.

결론적으로, Rust에서 SIMD 프로그래밍의 발전, 특히 새로운 Zen 5 CPU와 함께 이루어지는 변화는 개발자들에게 성능과 사용의 용이성을 높여줄 것으로 기대됩니다. 이는 향후 소프트웨어 개발에서 중요한 초점이 될 것입니다.

해커들이 타겟의 내부 데이터, 특히 860GB의 소스 코드와 문서를 판매하고 있다고 주장하고 있습니다. 이 데이터에는 지갑 서비스, 신원 확인 도구, 기프트 카드 시스템 등 다양한 정보가 포함되어 있다고 합니다. 해커들은 온라인에 샘플을 게시하며 이번 데이터 유출이 여러 차례의 데이터 경매의 시작에 불과하다고 밝혔습니다.

타겟은 서버를 잠그고 데이터 저장소를 오프라인으로 전환하는 조치를 취했습니다. 이는 유출 사건이 심각하다는 것을 시사하지만, 해커들의 주장에 대한 진위는 확인되지 않았습니다. 이전에 검색 엔진이 이 데이터의 일부를 색인화한 적이 있어, 이 데이터가 한때 공개적으로 접근 가능했을 가능성도 있습니다. 타겟은 현재 상황에 대해 공식적인 입장을 내놓지 않고 있습니다.

댄은 AI 에이전트가 피그마에서 디자인할 수 있도록 하는 명령줄 인터페이스(CLI)를 만들었습니다. 이 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다.

CLI는 도형, 텍스트, 프레임, 컴포넌트 생성, 스타일 변경 및 자산 내보내기를 위한 100개의 명령어를 제공합니다. 기존 플러그인 API보다 약 100배 빠르게 JSX를 가져올 수 있으며, AI로 구동되는 어떤 코딩 도우미와도 호환됩니다.

공식 피그마 서버는 파일을 읽기만 할 수 있지만, 댄은 AI가 버튼이나 레이아웃과 같은 요소를 능동적으로 디자인할 수 있도록 하고 싶었습니다. 그는 읽기 전용 접근이나 너무 많은 토큰을 소모하는 복잡한 JSON 스키마의 제한 없이 작업할 수 있는 방법을 찾았습니다.

이 도구의 45초 데모 영상은 링크에서 확인할 수 있습니다.

이 도구는 CLI에 Bun과 Citty를 사용하고, WebSocket 연결에 Elysia를 활용하며, 피그마 플러그인과 연결됩니다. 여러 객체를 다룰 때 더 나은 성능을 위해 피그마의 내부 멀티플레이어 프로토콜에 연결됩니다.

사용자는 bun install -g @dannote/figma-use 명령어를 실행하여 이 도구를 설치하고 사용할 수 있습니다.

댄은 CLI의 사용성, 누락된 명령어, JSX 문법의 자연스러움에 대한 피드백을 받고 있습니다.

이 용어는 기원전 391년 아리스토파네스의 희극 여성회의에 등장하는 허구의 요리입니다. 그리스어에서 가장 긴 단어로 알려져 있으며, 171자로 구성되어 있습니다. 이 단어는 문학에서 가장 긴 단어로 기네스 세계 기록에 등재되어 있습니다.

이 요리는 다양한 재료로 만들어진 복잡한 프리카세(조리법)로 설명됩니다. 여기에는 여러 종류의 생선, 새, 소스 등이 포함됩니다. 주요 재료로는 상어 고기, 바다 생선, 비둘기, 꿀 등이 있으며, 최소 16가지 이상의 재료가 사용됩니다.

이 단어는 연극의 잔치 장면에서 등장하며, 그 유머러스하고 화려한 성격을 강조합니다. 여러 영어 번역본이 이 단어의 본질을 포착하려고 시도하며, 다양한 재료를 보여줍니다.

요약이 없습니다.

"벽화"는 잭슨 폴락이 만든 가장 큰 작품으로, 높이가 8피트, 너비가 19피트에 달합니다. 이 작품은 1943년 페기 구겐하임의 뉴욕 아파트를 위해 의뢰되었습니다. 이 추상화는 노란색, 분홍색, 검은색이 혼합된 색상을 특징으로 합니다. 가까이에서 보면 캔버스 위에 인간과 동물의 형상을 닮은 모습들이 움직이는 것을 볼 수 있습니다. 폴락은 이 작품을 "우르르 몰려가는" 모습이라고 표현했는데, 이는 인물들이 관객 쪽으로 에너지를 가지고 달려오는 듯한 느낌을 주기 때문입니다.

한 엔지니어가 지난 1년 동안 모노폰트, 특히 두 개의 층으로 이루어진 'a' 글자를 개선하는 작업을 해왔습니다. 이들은 글꼴의 두께를 생성하기 위해 맞춤형 파이썬 엔진을 개발하여 디자인에 대한 제어력을 높였습니다. 현재 이 글꼴은 700개 이상의 글리프와 고급 수학 지원 기능을 포함하고 있습니다. 일반 두께의 글꼴은 무료로 제공되며, 추가 두께는 수요에 따라 출시될 예정입니다.

HTTP:COLON은 웹사이트의 HTTP 응답 헤더를 빠르게 확인하고 그 의미를 이해하는 데 도움을 주는 새로운 오픈 소스 도구입니다.

이 도구의 주요 기능으로는 URL을 입력하면 해당 웹사이트의 응답 헤더를 확인할 수 있으며, 헤더는 캐시, 콘텐츠, 보안 등으로 분류되어 있습니다. 각 헤더에 대한 간단한 설명이 포함되어 있어 마우스를 올리면 내용을 볼 수 있습니다. 또한 GET, POST, PUT, DELETE와 같은 다양한 HTTP 메서드를 지원하며, 특정 사이트를 검사할 수 있는 직접 링크를 생성할 수 있습니다.

이 도구는 HTTP 헤더를 확인하고 이해하는 과정을 간소화하기 위해 만들어졌습니다. 일반적으로 이 과정은 여러 자료를 오가며 진행해야 하므로 불편할 수 있습니다.

현재 이 도구는 베타 버전이며, 개발자는 디버깅 경험을 개선할 수 있는 추가 기능에 대한 제안을 받고 있습니다. 사용해 보려면 httpcolon.dev에서 확인할 수 있습니다.

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Xous는 중간 크기의 임베디드 장치를 위해 특별히 설계된 마이크로커널 운영 체제입니다. 이 시스템은 프로세스 간의 명확한 분리를 특징으로 하며, 주로 사용자 공간에서 작동합니다. 통신은 메시지 전달 방식을 사용합니다.

이 프로젝트는 NLnet이 지원하고 유럽연합의 차세대 인터넷 프로그램에 의해 자금을 지원받는 NGI0 PET 기금의 지원을 받고 있습니다.

더 자세한 내용은 Xous Book을 참고하면 됩니다.

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기술 자문 서비스에서는 시니어 개발자 옹호자가 팀과 긴밀히 협력하여 엔지니어링의 효율성과 명확성을 높입니다. 기술 자문가는 주요 결정을 내리기 전에 위험을 최소화하기 위한 기술 평가를 제공합니다.

제품 및 배달 부문에서는 사용자에게 기능적인 소프트웨어를 더 빨리 제공하고, 실제 데이터를 활용하여 개선 방향을 제시하는 데 중점을 둡니다.

맞춤형 소프트웨어 개발에서는 고품질의 유지 관리가 용이한 소프트웨어를 제공하며, 팀의 기술 향상을 도와 미래를 대비합니다.

최근 기사에서는 반복 설계, 개발자 옹호자의 변화하는 역할, 개발자에 대한 존중, 비즈니스에 도움이 되는 효과적인 기술 관행 등을 다루고 있습니다.

더 많은 내용을 탐색해보면 핀테크 주제의 시리즈와 성공적인 소프트웨어 개발 관행의 하이라이트가 포함되어 있습니다.

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IBM 9020은 1960년대 후반 미국의 항공 교통 관제(ATC)에서 중요한 역할을 한 컴퓨터 시스템으로, 그 역사와 발전 과정을 살펴보면 다음과 같습니다.

IBM 9020은 항공 교통 관제를 자동화하기 위한 국가 공역 시스템(NAS) 경로 A 프로젝트의 일환으로 개발되었습니다. 이 프로젝트는 군사 시스템인 SAGE에서 영향을 받았으며, SAGE는 민간 항공 교통보다는 공중 방어에 초점을 맞춘 시스템이었습니다.

SAGE(반자동 지상 환경)는 원래 군사 공중 방어 시스템으로 설계되었습니다. 연방 항공청(FAA)은 이 기술을 민간 항공 교통 관제에 적용하고자 했고, 1959년에는 항공 안전을 위한 필수 기능을 통합하는 SATIN 프로젝트를 시작했습니다.

1960년대 후반, FAA는 증가하는 항공 교통을 관리하기 위해 신뢰할 수 있는 실시간 시스템이 필요했습니다. IBM의 9020은 여러 대의 S/360 컴퓨터로 구성된 다중 시스템 아키텍처로, 높은 성능과 장애 허용성을 갖추고 있었습니다.

IBM 9020은 당시 혁신적인 기술을 갖추고 있었습니다. 동적 자원 할당, 높은 가용성, 정교한 진단 기능을 제공하며, 여러 작업을 동시에 처리할 수 있었습니다. 중앙 제어를 위한 독특한 시스템 콘솔도 포함되어 있었습니다.

9020은 레이더 데이터 처리, 비행 계획 관리, 항공기 간 충돌 감지 등 다양한 항공 교통 관제 작업을 관리했습니다. 고급 디스플레이와 통신 장치를 통해 관제사와 상호작용하며 실시간 의사 결정을 지원했습니다.

9020 시스템은 1980년대 초까지 운영되었으며, 이후 새로운 HOST 시스템으로 점차 대체되었습니다. 퇴역했음에도 불구하고 9020은 항공 교통 관제 기술 발전에 중요한 역할을 했던 시스템으로 기억되고 있습니다.

전반적으로 IBM 9020은 수동 항공 교통 관제에서 자동화된 시스템으로의 전환에 중요한 이정표가 되었으며, 미국 공역 관리의 안전성과 효율성을 향상시켰습니다.

OpenCode는 최근 원격 코드 실행(RCE) 취약점이라는 심각한 보안 결함에 직면했습니다. 이 결함은 공격자가 v1.1.10 이전 버전을 사용하는 시스템에서 HTTP 서버를 통해 임의의 코드를 실행할 수 있게 해주었습니다. 이는 다른 취약점보다 훨씬 쉽게 악용될 수 있는 상황입니다. 공격자는 임의의 명령을 실행하고, 대화형 터미널 세션을 생성하며, 제한 없이 파일을 읽을 수 있습니다.

저자는 안전한 리눅스 운영 체제인 Bottlerocket에서 RCE 취약점을 다루었던 경험을 공유하며, 이러한 취약점을 신속하게 해결하는 것이 사용자 보호에 얼마나 중요한지를 강조합니다.

OpenCode의 취약점은 RCE의 위험뿐만 아니라 AI 에이전트에 대한 신속한 주입 공격을 가능하게 할 수 있습니다. 이는 악의적인 사용자가 AI를 조작하여 해로운 행동을 하거나 민감한 정보를 유출하도록 만들 수 있음을 의미합니다.

많은 OpenCode 개발자들이 자신이 노출된 위험의 정도를 인식하지 못할 수 있다는 경고가 있습니다. AI 에이전트는 사용자와 동일한 권한으로 작동하며, 민감한 데이터에 접근할 수 있기 때문입니다. 저자는 AI 에이전트의 능력이 커짐에 따라 혼란을 방지하기 위해 더 나은 모니터링 및 감사 도구의 필요성을 주장합니다.

크렘린에 따르면 푸틴이 트럼프의 '평화 위원회'에 초대되어 가자 지역의 상황에 대해 논의할 예정입니다.

의도적인 디자인이 비즈니스 성공에 중요하다는 점이 강조됩니다. 이는 단순히 제품이나 서비스를 만드는 것을 넘어, 고객의 경험과 감정을 고려한 체계적인 접근이 필요하다는 의미입니다. 잘 설계된 디자인은 소비자에게 긍정적인 인상을 주고, 브랜드에 대한 신뢰를 높이며, 궁극적으로 매출 증가로 이어질 수 있습니다. 따라서 기업은 디자인을 전략적으로 활용하여 시장에서 경쟁력을 갖추는 것이 필수적입니다.

이것은 브라우저에서 직접 작동하는 무료 오픈 소스 마크다운 편집기입니다. 따라서 별도의 백엔드가 필요하지 않습니다. React, TypeScript, Shadcn/UI, Vite와 같은 현대적인 도구를 사용하여 제작되어, 잘 설계된 사용자 경험을 제공합니다.

저자는 각 명령을 승인하지 않고도 대형 언어 모델(LLM)을 안전하게 실행할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 기존의 도커를 사용하는 솔루션이 있지만, 이들 솔루션은 종종 필요한 의존성이 부족합니다. 저자는 mise라는 도구를 사용하여 필요한 의존성을 자동으로 포함하는 컨테이너를 만들자는 아이디어를 생각해냈습니다. 최근 몇 주 동안 agent-en-place라는 솔루션을 사용해왔고, 그 결과가 성공적이었습니다. 저자는 다른 사람들의 피드백에 관심이 있습니다.

2025년에는 법률 검색의 60%가 사용자가 웹사이트를 클릭하지 않고 종료되었으며, 이 비율은 2026년 중반까지 70-80%로 증가할 것으로 예상됩니다. 구글의 AI 개요 기능은 일반적인 법률 질문에 대한 직접적인 답변을 제공하여 사용자가 법률 사무소 웹사이트를 방문할 필요성을 줄이고 있습니다. 이로 인해 법률 사무소의 평균 웹사이트 트래픽은 19% 감소했으며, 일부 사무소는 80%까지 감소한 경우도 있습니다. 그럼에도 불구하고 이들 사무소는 여전히 검색 결과에 나타나고 있습니다.

한편, 법률 관련 키워드의 클릭당 비용은 급증하고 있으며, 개인 상해 변호사들은 2021년 이후 568%의 증가를 겪고 있습니다. 이로 인해 온라인 광고에 의존했던 사무소들은 투자 수익률(ROI)이 낮아지는 상황에 직면하고 있습니다.

도시 지역의 법률 사무소는 특히 큰 영향을 받고 있으며, 경쟁이 치열해지고 AI가 질문에 효과적으로 답변할 수 있는 능력 때문에 트래픽 감소가 더 두드러집니다. 검색 결과에서 높은 순위를 차지하는 전통적인 마케팅 모델은 점점 구식이 되어가고 있으며, 잠재 고객들이 법률 사무소 웹사이트를 방문하기보다는 AI와 상호작용하는 경향이 커지고 있습니다.

법률 사무소는 이러한 변화에 적응하기 위해 다음과 같은 전략을 고려해야 합니다. 첫째, 구글 외의 다양한 고객 유치 경로를 모색해야 합니다. 둘째, 온라인에서 정확하고 일관된 정보를 제공하여 AI 인용 최적화에 힘써야 합니다. 셋째, 검색 엔진에만 의존하지 않고 직접적인 브랜드 인지도를 구축하여 수요를 확보해야 합니다.

전반적으로 구글 검색이 사라지는 것은 아니지만, 그 중요성은 감소하고 있습니다. 이러한 변화에 조기에 적응하는 사무소가 미래에 더 나은 성공을 거둘 가능성이 높습니다.

저자는 복잡한 규제 문서 작업을 하면서 일반적인 검색 시스템이 관련 기사를 찾는 데 어려움을 겪는다는 것을 알게 되었습니다. 이러한 시스템은 관련성이 있는 기사라도 연결되어 있을 때 제대로 찾지 못하는 경우가 많습니다. 여러 가지 설정을 테스트한 결과, 그래프 기반 접근 방식인 GraphRAG가 더 효과적이라는 것을 발견했습니다. 그러나 그래프 저장과 인덱싱이 별도의 시스템에서 처리되면서 단기 분석이 복잡해지는 문제에 직면했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 GibRAM이라는 실험적인 도구를 만들었습니다. GibRAM은 그래프 데이터 저장과 검색을 메모리에서 결합한 도구로, 문서를 요약하거나 질의하는 것과 같은 임시 작업에 적합합니다. 데이터 지속성을 보장하지 않으며, 사용 후에는 데이터를 자동으로 정리합니다.

이 프로젝트는 상용 목적이 아니며 오픈 소스입니다. 저자는 검색 시스템이나 그래프 기반 방법에 경험이 있는 사람들의 피드백을 환영합니다. GitHub에서 확인할 수 있습니다.

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안녕하세요, HN 여러분! 저는 개인 웹사이트를 위한 커뮤니티 운영 디렉토리를 만들고 있습니다. 자세한 내용은 GitHub의 프로젝트 README에서 확인하실 수 있습니다.

현재 디렉토리에는 몇 개의 항목만 등록되어 있으며, 이를 확장하기 위해 여러분의 도움이 필요합니다. HN 토론에서 긍정적인 반응을 얻은 개인 웹사이트가 있으시다면, 댓글에 링크를 공유해 주세요. 만약 웹사이트가 목록에 올라가는 것을 원하지 않으신다면, 저에게 알려주시면 됩니다.

이 프로젝트는 커뮤니티가 유지 관리하는 것을 목표로 하고 있으니, 유지 관리자로 참여하고 싶으신 분은 여기에서 저에게 연락해 주시거나 README에 있는 IRC 링크를 통해 연락해 주세요.

또한, 관련된 토론도 확인해 보세요: 개인 블로그를 공유해 주실 수 있나요? 이 토론에서는 블로그뿐만 아니라 다양한 개인 웹사이트가 소개되고 있습니다.

업데이트: 모든 제출물을 검토하고 추가하는 데 시간이 걸릴 것입니다. 도움이 필요하신 분은 GitHub 프로젝트에 직접 풀 리퀘스트를 제출하실 수 있습니다.

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루크 로스는 사이버펑크 2077을 위한 VR 모드와 관련된 몇몇 게시물을 CD PROJEKT S.A.의 DMCA 통지로 인해 삭제해야 했다고 발표했다. 이는 테이크투 인터랙티브가 취한 조치와 유사하다. 그는 기업들이 이익을 우선시하고, 종종 금전적 보상을 받지 않는 모더들의 기여를 무시하는 것에 대해 불만을 표했다. 이러한 어려움에도 불구하고 그는 발더스 게이트 3를 위한 새로운 모드를 출시할 계획을 밝혔고, 여러 게임에 대한 기존 VR 모드의 개선 사항에 대한 업데이트도 공유했다. 여기에는 게임 플레이 문제 수정과 기능 향상이 포함된다. 로스는 몰입감 있는 VR 경험을 제공하겠다는 의지를 강조하며, 그의 피드백을 주신 지지자들에게 감사의 뜻을 전했다.

조시와 켈리는 샌프란시스코에 위치한 버날 커틀러리의 공동 창립자입니다. 이곳은 다양한 새로운 칼과 빈티지 칼을 판매하며, 칼날 갈기와 복원 서비스도 제공합니다. 조시는 2005년부터 2008년까지 벼룩시장에서 빈티지 칼을 구매한 경험을 공유하며, 요리용 칼이 처음에는 저평가되어 저렴하게 판매되었다고 언급했습니다. 시간이 지나면서 사바티에와 같은 특정 브랜드에 대한 인식이 높아지면서 가격이 급등했고, 이로 인해 품질 좋은 요리용 칼의 공급이 줄어들었습니다.

조시는 벼룩시장에서 아침 일찍 칼을 찾는 과정의 치열함을 설명합니다. 그는 전문 수집가들과 경쟁하며 귀중한 물건을 빠르게 식별하는 법을 배웠고, 잠재적인 발견을 찾아내는 예리한 눈을 기르게 되었습니다. 그의 경험은 흥분과 좌절이 뒤섞인 모습이었으며, 특히 잘 팔리지 않거나 과대 광고된 칼을 만났을 때는 더욱 그랬습니다.

2018년경, 그는 포지크래프트 칼의 손잡이를 새로 만드는 경향을 발견했지만 처음에는 회의적으로 바라보았습니다. 그러나 시간이 지나면서 그 디자인과 젊은 세대 사이에서 빈티지 요리용 칼에 대한 관심이 커지는 것을 이해하게 되었습니다. 그는 트렌드는 변할 수 있지만, 품질 좋은 요리용 칼에 대한 관심은 지속될 것이라고 믿습니다. 이는 사용자에게 풍부한 역사와 연결되는 경험을 제공하기 때문입니다.

오늘은 Crafter Station의 첫 번째 기술인 Intent Layer를 소개합니다. 이 기술을 프로젝트에 추가하려면 다음 명령어를 사용하세요.

npx skills add crafter-station/skills --skill intent-layer -g

문제는 제가 Claude Code를 사용하면서 코드베이스에 따라 결과가 달라진다는 점입니다. 예를 들어, 관련 없는 부분을 탐색하는 데 토큰을 낭비하고 실제 버그를 놓치는 경우가 있었습니다.

이런 일이 발생하는 이유는 숙련된 엔지니어와 달리 AI 에이전트는 코드베이스에 대한 정신적 지도가 없기 때문입니다. 이로 인해 잘못된 곳을 검색하고 중요한 파일을 간과하게 됩니다.

해결책은 컨텍스트 엔지니어링입니다. 이는 에이전트가 효과적으로 작업할 수 있도록 필요한 맥락을 제공하는 것으로, 구조화된 프롬프트와 정의를 포함합니다.

Intent Layer의 기능은 AGENTS.md 파일을 생성하여 코드베이스의 여러 부분에 맥락을 제공하는 것입니다. 이 간단한 마크다운 파일은 각 섹션의 목적, 계약 및 함정을 설명합니다.

프로젝트에서 Intent Layer를 실행하면 기존의 AGENTS.md 파일을 감지하고, 코드 구조를 분석하며, 맥락 정보를 추가할 위치를 제안하고, 중요한 패턴과 잠재적인 문제에 대해 질문합니다.

AGENTS.md를 구현한 후, 저는 훨씬 적은 토큰으로 첫 시도에서 버그를 찾을 수 있었습니다.

이 기술을 사용해 보세요. 제공된 명령어를 사용하여 프로젝트에 Intent Layer를 추가할 수 있습니다.

다음 단계로, Intent Layer는 여러 가지 예정된 컨텍스트 엔지니어링 기술 중 첫 번째이며, 모두 오픈 소스입니다.

이 이니셔티브는 Tyler Brandt의 Intent Layer 작업을 기반으로 하며, 더 넓은 컨텍스트 엔지니어링 프레임워크의 일환입니다. 컨텍스트 엔지니어링에 대한 업데이트는 @RaillyHugo를 팔로우하세요.

ChunkHound는 코드에 대한 깊은 통찰력을 제공하고 최신 문서를 생성할 수 있는 로컬 우선 도구를 목표로 하고 있습니다. 이 도구는 소규모 프로젝트와 대규모 기업 시스템 모두에 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 무료이며 오픈 소스로 제공되며, 다양한 플랫폼과 호환됩니다. 제작자는 피드백을 환영하며, 프로젝트를 지원해 준 모든 이들에게 감사의 마음을 전하고 있습니다.

1979년 9월 16일, 두 가족의 여덟 명이 자작 열기구를 이용해 동독에서 서독으로 성공적으로 탈출했다. 이 대담한 탈출은 1년 넘게 준비한 결과로, 세 개의 다른 열기구를 제작하고 이전에 실패한 시도가 당국의 경계를 높이는 계기가 되었다.

가족들은 피터 스트렐칙과 귄터 베첼크가 이끌었으며, 동서독을 가르는 철통 같은 국경으로 인해 큰 어려움에 직면했다. 여러 탈출 방법을 계획한 끝에, 그들은 한 텔레비전 프로그램에서 영감을 받아 열기구를 만들기로 결정했다. 그들은 재료를 은밀히 조달하여 여덟 명을 태울 수 있는 충분한 크기의 열기구를 완성했다.

1979년 7월 첫 번째 시도는 국경 바로 앞에 착륙하면서 실패했다. 이후 그들은 더 큰 열기구를 빠르게 제작하여 두 번째 시도를 준비했다. 성공적인 탈출의 밤, 그들은 숲 속 공터에서 열기구를 띄우고 약 28분 동안 비행하며 2,500미터의 고도에 도달했다. 열기구에 몇 가지 문제가 있었지만, 그들은 안전하게 서독에 착륙했고, 경찰이 그들의 성공적인 탈출을 확인해주었다.

탈출 이후 동독은 국경 보안을 강화했고, 스트렐칙의 친척들이 체포되어 다른 사람들의 탈출을 억제하는 조치가 취해졌다. 가족들은 처음에 서독에 정착했으나, 동독 스파이들의 압박으로 인해 나중에 스위스로 이주했다. 그들은 1990년 독일 통일 이후 고향으로 돌아갔다.

그들의 이야기는 이후 두 편의 영화로 각색되었다. "나이트 크로싱" (1982)과 "벌룬" (2018)이다. 2017년에는 원래의 열기구가 박물관에 전시되었다. 피터 스트렐칙은 2017년에 세상을 떠났다.

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