Radicle은 Git 기반의 코드 협업을 위한 분산형 오픈소스 플랫폼입니다. 전통적인 코드 호스팅 서비스와 달리, 사용자가 중앙 권한 없이 자신의 데이터와 작업 흐름을 제어할 수 있도록 합니다. 저장소는 사용자 간의 피어 투 피어 네트워크에서 공유됩니다.

주요 특징으로는 첫째, 자율성입니다. 사용자는 자신의 노드를 운영할 수 있어 안전하고 검열에 저항하는 협업이 가능합니다. 둘째, 로컬 우선(Local-first) 접근 방식을 채택하여 오프라인에서도 데이터를 접근하고 관리할 수 있습니다. 셋째, 확장성이 뛰어나 개발자들은 Radicle의 기능을 활용해 Git과 통합된 이슈 및 토론과 같은 맞춤형 협업 도구를 만들 수 있습니다. 넷째, 모듈형 디자인으로 명령줄 인터페이스(CLI)와 웹 인터페이스를 포함하며, 다양한 클라이언트 애플리케이션에 적응할 수 있습니다.

시작하려면 사용자는 명령줄을 통해 Radicle을 설치하거나 다운로드할 수 있으며, 현재 Linux, macOS, BSD에서 사용할 수 있습니다. 그래픽 사용자 경험을 원한다면 Radicle Desktop 애플리케이션도 제공됩니다.

Radicle은 안전한 데이터 처리와 커뮤니티 참여의 원칙에 기반하여 구축되었으며, 사용자들의 기여를 장려합니다. 업데이트와 커뮤니티 상호작용을 위해 사용자는 소셜 미디어에서 Radicle을 팔로우하거나 Zulip에서 커뮤니티에 참여할 수 있습니다.

이 글에서는 IBM PC를 사용하여 전통적인 저장 방법인 하드 드라이브나 USB 대신 비닐 레코드로 부팅하는 독특한 실험에 대해 다룹니다. 이 과정은 PC를 앰프를 통해 레코드 플레이어에 연결하는 것으로 시작됩니다. 부팅을 위해 PC의 잘 사용되지 않는 "카세트 인터페이스"를 활용하는 맞춤형 부트 로더가 만들어지며, 이 인터페이스는 비닐에 기록된 부팅 가능한 RAM 드라이브를 읽습니다.

주요 내용으로는 비닐에 64K FreeDOS 커널과 시스템 부팅에 필요한 파일이 포함되어 있다는 점이 있습니다. 부팅 과정에서는 "IBM 카세트 테이프" 프로토콜을 모방한 오디오 신호가 사용됩니다. 오디오 신호의 명확한 데이터 스트림을 보장하기 위해 기술적인 조정이 필요합니다. 부트 로더는 ROM에 저장할 수 있으며, 데이터 손상을 방지하기 위해 특정한 사운드 품질 설정이 요구됩니다.

이 프로젝트는 비닐 레코드를 사용하여 컴퓨터를 부팅하는 혁신적인 방법을 보여줍니다.

AI는 말에 비유될 수 있으며, 몇 가지 중요한 점이 있습니다. AI는 걷는 것보다 빠를 수 있지만, 기차보다는 느리고 신뢰성이 떨어집니다. 그러나 AI는 더 많은 장소에 접근할 수 있는 장점이 있습니다. AI가 작동하기 위해서는 많은 자원이 필요합니다. 단순히 명령을 내리는 것으로는 작업을 완료할 수 없으며, 세심한 안내가 필요합니다. AI는 일반적으로 정해진 경로를 잘 따르지만, 지속적인 감독이 필요합니다. 안내를 제공할 수는 있지만, AI가 스스로 행동하도록 강요할 수는 없습니다. 잘 작동하는 AI는 방향에 잘 반응합니다. 그러나 AI를 지나치게 홍보하는 사람들에 대해서는 조심스러운 태도가 필요합니다. 전반적으로 이 글은 AI 사용의 한계와 복잡성을 강조하고 있습니다.

Whosthere는 사용자가 친숙하게 사용할 수 있는 터미널 사용자 인터페이스(TUI)를 통해 로컬 네트워크(LAN)에서 장치를 발견하는 도구입니다. 이 도구는 네트워크 관리자가 자신의 네트워크에 연결된 장치를 쉽게 확인할 수 있도록 도와줍니다.

Whosthere의 주요 기능으로는 현대적인 TUI를 제공하여 장치를 탐색하기 쉽고, 여러 방법을 동시에 사용하여 빠르게 장치를 발견하는 동시 스캔 기능이 있습니다. 일반 사용자도 관리자 권한 없이 실행할 수 있으며, OUI 조회를 통해 장치 제조사에 대한 정보를 제공합니다. 또한, 감지된 장치의 열린 포트를 확인할 수 있는 포트 스캔 기능도 선택적으로 제공되며, 이는 사용자의 허가가 필요합니다. 데몬 모드에서는 백그라운드에서 실행되며 간단한 HTTP API를 통해 접근할 수 있습니다. 사용자들은 YAML 구성 파일을 통해 외관과 설정을 변경할 수 있습니다.

설치는 macOS에서 Homebrew를 사용하여 brew install whosthere 명령어로 진행할 수 있으며, Go를 사용하는 경우 go install github.com/ramonvermeulen/whosthere@latest 명령어로 설치할 수 있습니다. 또는 GitHub 저장소를 클론하여 소스에서 직접 빌드할 수도 있습니다.

사용 방법은 whosthere 명령어로 TUI를 시작하고, 데몬으로 실행하려면 whosthere daemon --port 8080 명령어를 사용합니다. 추가적인 명령 옵션은 whosthere --help를 통해 확인할 수 있습니다.

Whosthere는 리눅스와 macOS에서 지원되며, 향후 윈도우 지원도 가능할 수 있습니다. 구성은 YAML 파일을 사용하여 스캔 간격, 테마, 활성화된 스캐너와 같은 설정을 지정할 수 있습니다. 로그는 사용자의 환경 설정에 따라 특정 디렉토리에 저장되며, 콘솔에서도 확인할 수 있습니다.

중요한 점은 Whosthere를 사용할 때는 반드시 스캔할 권한이 있는 네트워크에서만 사용해야 한다는 것입니다. 이 도구를 개선하기 위한 기여는 환영하며, 제안이나 변경 사항은 GitHub에서 논의할 수 있습니다. 이 도구는 사용자가 자신의 네트워크를 쉽게 관리하고 이해할 수 있도록 설계되었습니다.

데이비드 부셸은 영국에 기반을 둔 웹 디자이너이자 컨설턴트입니다. 그는 웹 디자인과 개발과 관련된 서비스를 제공합니다. 고객과의 협업이 가능하며, 전 세계의 클라이언트와 함께 일합니다. 또한, 그는 마스토돈, 블루스카이, 코드펜, 포르제오와 같은 플랫폼에서 경험이 있으며, RSS 피드를 통해 업데이트를 공유합니다.

제공된 링크는 "스펙트럼 슬릿"이라는 프로젝트에 대한 웹페이지로 연결됩니다. 하지만 그 페이지의 내용을 볼 수 없기 때문에 구체적인 세부사항을 요약할 수는 없습니다. 만약 페이지의 주요 내용이나 포인트를 공유해 주신다면, 기꺼이 요약해 드리겠습니다.

2026년 1월 20일, 구글은 학술 기관과 소매 웹사이트를 포함한 다양한 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 프로그래머블 검색 엔진의 업데이트를 발표했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

구글은 검색 제품을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 개선하여 사용자들이 자신의 필요에 맞는 최적의 도구를 선택할 수 있게 합니다.

검색 옵션으로는 웹사이트 소유자가 특정 대상을 겨냥할 수 있는 프로그래머블 검색 요소가 있으며, 최대 50개의 도메인에 대해 사이트별 검색이 가능합니다. 기업에 적합한 AI 기반 대화형 검색 기능을 제공하는 버텍스 AI 검색도 포함되어 있습니다. 또한, 50개 도메인을 넘어 검색이 필요한 경우에는 전체 웹 검색 기능을 이용할 수 있습니다.

사용자들은 2027년 1월 1일까지 새로운 솔루션으로 전환해야 하며, 새로운 엔진은 “검색할 사이트” 기능을 사용해야 합니다. 기존 엔진은 마감일까지 “전체 웹 검색” 기능을 계속 사용할 수 있습니다.

구글은 사용자들이 전체 웹 검색 솔루션과 가격에 대한 추가 정보를 얻기 위해 언제든지 문의할 것을 권장합니다. 이러한 업데이트는 개발자와 사용자 모두의 검색 경험을 향상시키기 위한 것입니다.

2026년 1월, 정부 효율성 부서(DOGE) 직원들이 수백만 미국인의 민감한 사회 보장 데이터를 부적절하게 접근하고 공유했다는 보도가 있었습니다. 트럼프 행정부는 얼마나 많은 데이터가 유출되었는지, 그 데이터의 사용 목적, 그리고 그들의 공격적인 데이터 통합 노력의 이유에 대해 명확히 설명하지 않았습니다. 잠재적인 비용 절감 주장이 있었지만, 실제로는 어떤 비용 절감도 이루어지지 않았습니다.

요약이 없습니다.

2026년 현재, 인기 있는 컨테이너화 기술을 개발한 Docker Inc.는 정체성과 수익 모델을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 회사는 애플리케이션 배포 방식을 혁신하고 컨테이너화 표준을 확립했지만, 그 성공을 수익으로 전환하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기술이 널리 사용되고 상품화되면서 Docker는 관련성을 유지하기 위해 여러 번 방향을 전환해야 했습니다.

Docker는 자신의 성공에 의해 정체성 위기를 겪고 있습니다. 기술은 번창했지만, 회사는 이를 통해 수익을 창출할 방법을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 처음에는 Kubernetes와 경쟁하기 위해 Docker Swarm이라는 오케스트레이션 도구를 개발했지만, 결국 이를 매각했습니다. 이후 개발자 경험을 향상시키기 위해 Docker Scout와 Testcontainers와 같은 도구를 도입하며 보안과 테스트 개선에 집중했습니다.

또한 Docker는 AI 분야로 방향을 전환하여 Docker Model Runner와 주요 클라우드 제공업체와의 파트너십을 통해 AI 인프라에 대한 증가하는 수요를 겨냥하고 있습니다. 2025년 말에는 Chainguard와 같은 경쟁사에 대응하기 위해 1,000개 이상의 안전한 컨테이너 이미지를 무료로 오픈 소스로 제공했습니다. 이로 인해 Docker의 비즈니스 모델과 수익 창출 계획에 대한 의문이 제기되고 있습니다.

2025년 초, CEO 스콧 존스턴이 돈 존슨으로 교체되면서 더 큰 클라우드 제공업체에 인수될 가능성에 대한 추측이 나왔습니다. 이는 Docker가 장기적으로 독립적인 사업체로 남기보다는 매각을 염두에 두고 있는 것일 수 있음을 시사합니다.

Docker의 기술은 소프트웨어 개발에 여전히 중요하지만, 회사의 미래는 불확실합니다. 지속적인 전략 변화는 자신이 만든 시장에서 지속 가능한 비즈니스 모델을 찾으려는 노력을 반영하며, 성공적인 오픈 소스 기술을 수익화하는 데 어려움이 있음을 강조합니다.

저자는 'isometric.nyc'라는 이름의 뉴욕시 대형 아이소메트릭 픽셀 아트 맵을 만들었습니다. 이 작업은 'nano banana'라는 도구와 코딩 에이전트를 사용했지만, 직접 코드를 작성하지는 않았습니다. 그러나 이 프로젝트는 많은 수작업이 필요했습니다. 저자는 자신의 작업 흐름에 대해 설명하고, 코딩과 창의성에서 AI의 미래에 대한 생각도 공유했습니다. 더 자세한 내용은 제공된 링크에서 확인할 수 있습니다.

PgDog는 PostgreSQL 데이터베이스의 확장을 돕는 도구입니다. 이 도구는 SQL 쿼리를 처리하기 위해 libpg_query라는 라이브러리를 사용하며, 초기에는 데이터 직렬화에 Protobuf를 의존했습니다. Protobuf는 빠르긴 했지만, 가장 빠른 옵션은 아니었습니다.

팀은 Protobuf를 C와 Rust 간의 직접 바인딩으로 교체하기로 결정했습니다. 이로 인해 성능이 크게 향상되었습니다. 구체적으로, SQL 쿼리 파싱 속도가 5배 빨라졌고, 쿼리를 다시 SQL 문자열로 변환하는 속도는 10배 증가했습니다.

주요 성능 결과는 다음과 같습니다. Protobuf를 사용한 파싱 속도는 초당 613 쿼리였고, 직접 Rust 바인딩을 사용했을 때는 초당 3,357 쿼리로 5.45배 빨라졌습니다. Protobuf를 사용한 디파싱 속도는 초당 759 쿼리였고, 직접 Rust 바인딩을 사용했을 때는 초당 7,319 쿼리로 9.64배 빨라졌습니다.

프로세스 개요는 다음과 같습니다. 첫째, 팀은 프로파일링 도구를 사용하여 성능 병목 현상을 식별했습니다. 이를 통해 코드에서 가장 느린 부분에 집중할 수 있었습니다. 둘째, 파싱된 쿼리 구조를 저장하는 캐싱 시스템을 구현하여 성능을 개선했지만, 일부 애플리케이션에서 생성된 고유한 문장으로 인해 어려움이 있었습니다. 셋째, AI를 활용하여 필요한 Rust 코드를 생성하는 데 도움을 받아 개발 속도를 크게 높였습니다. 마지막으로, 새로운 시스템은 C와 Rust 데이터 구조 간의 효율적인 변환을 위해 재귀 함수를 사용합니다.

이러한 변화로 PgDog는 더 빠르고 저렴하게 운영될 수 있게 되었으며, CPU 사용량을 줄이면서 요청을 처리할 수 있게 되었습니다. 팀은 PgDog의 추가 개발을 도와줄 소프트웨어 엔지니어를 찾고 있습니다.

결론적으로, Protobuf에서 직접 Rust 바인딩으로의 전환은 PgDog의 성능을 크게 향상시켰으며, 소프트웨어 개발에서 데이터 처리 최적화의 효과를 보여주었습니다.

S2는 파일 저장을 위한 S3와 유사하게 스트림을 처리하기 위해 설계된 서버리스 API입니다. 오픈 소스 버전의 필요성을 인식한 팀은 s2-lite를 개발하였고, 현재 GitHub에서 사용할 수 있습니다.

s2-lite는 Rust로 작성되었으며, SlateDB를 저장 엔진으로 사용합니다. 이를 통해 사용자는 AWS S3와 같은 객체 저장소와 상호작용할 수 있으며, 전적으로 메모리 내에서 실행할 수도 있어 개발 및 테스트 환경에 적합합니다.

s2.dev는 복잡한 다중 테넌트 아키텍처로 운영되지만, s2-lite는 사용하기 쉽게 설계되었습니다. 일부 기능은 아직 개발 중이지만, 사용자는 이미 이를 통해 스트리밍 콘텐츠를 시도해볼 수 있습니다.

S2의 주요 기능 중 하나는 많은 내구성 있는 스트림을 지원하는 능력으로, 이는 Kafka나 Redis Streams와 같은 다른 시스템과의 차별점입니다. s2-lite는 수직으로 확장할 수 있으며, 스트림 관리를 위해 SlateDB에서 키를 사용합니다.

더 나은 성능을 위한 개선이 계획되어 있으며, 특히 데이터가 저장소에 쓰이는 방식에 중점을 두고 있습니다. 사용자는 특정 명령어를 사용하여 s2-lite의 성능을 테스트하고 피드백을 제공하거나 질문할 수 있습니다.

GPTZero의 분석에 따르면, 2025년 NeurIPS 컨퍼런스에서 수락된 4,841편의 논문 중 100건 이상의 "환각 인용" 사례가 발견되었습니다. 이는 논문에 포함된 참고 문헌이 허위이거나 부정확하다는 것을 의미합니다. 이러한 문제는 제출 건수가 2020년부터 2025년까지 220% 증가하면서 동반된 동료 평가 과정의 심각한 결함을 드러냅니다.

이 연구 결과는 학술 글쓰기에서 생성적 인공지능에 의존함으로써 발생한 체계적인 취약점을 지적합니다. 이 과정에서 인용이 종종 결합되거나 재구성되거나 완전히 만들어지는 경우가 많습니다. "바이브 인용(vibe citing)"이라는 용어가 도입되어, 처음에는 신뢰할 수 있어 보이지만 면밀히 검토하면 문제가 드러나는 AI 생성 인용을 설명합니다.

GPTZero의 환각 점검 도구는 이러한 문제 있는 인용을 탐지하고 표시하는 것을 목표로 하며, 저자와 심사자가 참고 문헌의 정확성을 보장하는 데 도움을 줍니다. 이 도구는 생성적 AI 도구와 논문 공장으로부터의 압박이 증가하는 상황에서 학술 출판의 신뢰성을 유지하기 위한 더 넓은 노력의 일환입니다.

시각 장애인을 위한 음성 합성 기술은 지난 30년 동안 크게 발전하지 않았습니다. 반면, 시각이 있는 사용자들을 위한 기술은 급격히 발전했습니다. 시각 장애인들은 빠르고 명확하며 효율적인 음성을 선호하는데, 이로 인해 종종 로봇 같은 음성이 사용되며, 이 음성은 시각이 있는 사용자들이 이해하는 속도인 분당 200-250단어에 비해 800-900단어의 속도로 이해할 수 있습니다.

시각 장애인들 사이에서 가장 인기 있는 음성인 엘로퀀스는 2003년에 마지막으로 업데이트되었으며, 현대 소프트웨어와의 호환성 및 보안 문제에 직면해 있습니다. 비영어 사용자를 위한 현대 음성 합성 기술은 종종 부족하며, espeak-ng와 같은 대안도 한계가 있습니다.

최근 NVDA 스크린 리더에 현대 AI 기반 음성 합성 시스템인 슈퍼토닉과 키튼 TTS를 통합하려는 시도가 있었으나, 여러 가지 심각한 문제가 드러났습니다. 첫째, 많은 대형 파이썬 패키지가 필요해 스크린 리더의 속도를 저하시킬 뿐만 아니라 보안 문제를 일으킵니다. 둘째, 현대 시스템은 종종 단어를 생략하거나 숫자를 잘못 발음하는 경우가 있어 스크린 리더 사용에 적합하지 않습니다. 셋째, 이러한 시스템은 전체 텍스트 덩어리를 처리한 후에야 음성을 시작할 수 있어 사용자 경험을 방해하는 지연이 발생합니다. 넷째, 구형 시스템은 사용자 맞춤 설정이 가능하지만 AI 모델은 이러한 유연성을 제공하지 않습니다.

시각 장애인을 위한 음성 합성 기술의 미래는 불확실합니다. 현재의 솔루션은 충분하지 않으며, 일부 유망한 개발이 있긴 하지만 종종 한계가 있습니다. 시각 장애인의 특정 요구를 충족하는 더 나은 현대화된 솔루션이 필요하며, 이는 상당한 자금과 전문 지식을 요구할 수 있습니다. 그동안 많은 사용자들은 여전히 엘로퀀스와 같은 구형 시스템에 의존할 수밖에 없습니다.

Ghostty 프로젝트는 AI 사용에 대한 특정 규칙을 가지고 있습니다.

첫째, AI 도구를 사용할 경우 반드시 이를 공개해야 합니다. 예를 들어, Claude Code나 Cursor와 같은 도구를 사용했다면, 이들이 어떻게 작업에 도움을 주었는지 설명해야 합니다.

둘째, AI가 생성한 Pull Request(PR)는 승인된 이슈에 대해서만 제출할 수 있습니다. 관련 없는 PR은 닫히며, AI 사용이 의심되지만 공개되지 않은 경우에도 PR이 닫힙니다. 승인되지 않은 이슈에 대한 코드는 논의를 시작해야 합니다.

셋째, AI가 생성한 코드는 반드시 사람이 완전히 테스트해야 합니다. 수동으로 테스트할 수 없는 환경에 대해서는 AI가 코드를 작성하게 해서는 안 됩니다.

넷째, AI는 논의와 이슈에 도움을 줄 수 있지만, 모든 AI 콘텐츠는 명확성과 관련성을 보장하기 위해 인간이 검토하고 수정해야 합니다.

다섯째, AI가 생성할 수 있는 것은 텍스트와 코드뿐이며, AI가 만든 예술, 이미지, 비디오 또는 오디오는 허용되지 않습니다.

여섯째, AI를 잘못 사용하는 경우에는 금지되거나 공개적으로 비판받을 수 있습니다. 프로젝트는 주니어 개발자들이 AI에 의존하지 않고 배우기를 권장합니다.

일곱째, 유지보수자는 신뢰를 받기 때문에 AI 도구를 사용할 수 있습니다.

여덟째, Ghostty는 인간의 상호작용을 중요시하며, 품질 높은 작업을 기대합니다. 저조한 기여는 유지보수자에게 부담이 됩니다.

아홉째, Ghostty는 AI를 유용한 도구로 받아들이지만, 엄격한 정책은 자격이 없는 사용자의 남용 때문이지 반AI 입장이 아닙니다.

이 정책의 목표는 AI를 작업 흐름의 일부로 허용하면서도 높은 기준을 유지하는 것입니다.

2020년 2월부터 마이크로소프트의 자동 발견 서비스가 IANA에서 예약한 도메인 example.com을 일본의 스미토모 전기 산업의 메일 서버로 잘못 연결하고 있습니다. 이로 인해 민감한 테스트 자격 증명이 잘못된 곳으로 전송될 수 있는 위험이 있습니다.

예를 들어, Outlook에서 더미 이메일 계정([email protected])을 설정할 때 자동으로 잘못된 서버(imapgms.jnet.sei.co.jp 및 smtpgms.jnet.sei.co.jp)로 구성됩니다. 이 문제는 새로운 Windows 365 클라우드 PC를 포함한 다양한 장치와 네트워크에서 발생했습니다. DNS 확인 결과, example.com이 이러한 서버를 가리키는 유효한 기록이 없음을 확인했으며, 이는 마이크로소프트의 데이터베이스에 오류가 있음을 나타냅니다. 마이크로소프트의 자동 발견 API에 대한 기술 테스트에서도 동일한 잘못된 구성이 확인되었으며, 이는 거의 6년 동안 지속되어 왔고, 크라우드소싱이 아닌 수동으로 추가된 것으로 보입니다.

이 문제는 Outlook의 자동 발견 기능에서 잘못된 이메일 구성으로 인해 민감한 정보가 유출될 수 있는 잠재적인 위험을 강조합니다.

유럽의 디지털 제품과 서비스에 대한 대안을 소개하며, 개인 정보 보호와 데이터 보호의 중요성을 강조합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

지역 기업을 지원하는 것은 지역 사회에 긍정적인 영향을 미칩니다. 지역 회사에서 구매하면 일자리가 창출되고 세금이 지역 사회에 기여하게 됩니다.

데이터 보호 측면에서, 많은 비유럽 기업들은 GDPR과 같은 데이터 보호 법규를 준수하지 않을 수 있습니다. 이는 개인 정보가 안전하게 보호되지 않을 위험이 있다는 것을 의미합니다.

유럽 내 기업들은 다른 유럽 회사에서 구매할 경우 부가가치세(VAT) 환급을 받을 수 있습니다. 또한, 이들 기업은 익숙한 결제 방법을 제공하여 소비자에게 편리함을 더합니다.

EU 법률은 통합된 시장을 형성하여, 다양한 국가에서 권리를 쉽게 행사할 수 있도록 합니다.

또한, 웹 분석, 클라우드 컴퓨팅, 이메일 제공업체 등 다양한 디지털 서비스 카테고리가 있으며, 각 카테고리마다 여러 대안이 존재합니다.

캐피탈 원이 금융 기술 회사인 브렉스를 인수합니다. 두 회사는 이번 파트너십에 대해 공식 성명을 발표했습니다. 자세한 내용은 제공된 링크를 통해 캐피탈 원과 브렉스의 공식 발표를 확인할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

저자는 프로젝트 스캐폴딩 작업을 자동화하려고 시도한 후 AI 도구인 클로드 사용이 금지된 경험을 공유합니다. 유료 사용자였던 저자는 갑자기 계정이 비활성화되었다는 메시지를 받았고, 사전 경고나 설명이 없었습니다.

저자는 클로드의 두 개 인스턴스를 사용하여 서로 코딩 작업을 도와주었지만, 이로 인해 플랫폼의 보안 시스템이 작동하여 금지 조치가 내려졌다고 설명합니다. 그들은 자신의 행동이 시스템을 조작하려는 시도로 오해받았다고 생각합니다.

금지된 후 저자는 결정에 항의하고 지원팀에 연락했지만, 아무런 응답을 받지 못했고 구독료에 대한 크레딧 노트만 받았습니다. 소통 부족과 자동화된 금지 조치에 대한 불만을 표출하며, 비효율적인 관료제와 비슷하다고 비유합니다.

결국 저자는 클로드의 도움 없이 프로젝트를 다시 작업할 계획이며, 시스템 지침과 유사한 자동화 작업에 AI 도구를 사용하는 것의 위험성을 강조합니다. 회사의 지원 부족에 실망하며 AI 조정 시스템의 어려움을 부각합니다.

이 기사는 SSH 프로토콜이 SSH 세션 중에 입력된 각 키스트로크에 대해 약 100개의 패킷을 전송하는 이유를 다룹니다. 이러한 행동은 SSH의 키스트로크 타이밍 은폐 기능 때문으로, 추가적인 "잡음" 패킷을 전송하여 키스트로크의 타이밍을 숨깁니다. 이로 인해 공격자가 입력된 내용을 추측하기 어려워집니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 패킷 분석입니다. 한 SSH 세션의 예에서 총 270개의 패킷 중 179개는 36바이트의 작은 메시지였고, 90개는 TCP 확인 패킷이었습니다. 이는 단일 키스트로크를 전송하는 데 드는 오버헤드를 강조합니다. 둘째, 성능 영향입니다. 저자는 SSH를 통해 실행되는 고성능 게임을 개발하고 있으며, 이 경우 지연 시간이 매우 중요합니다. 테스트 오류로 인해 서버가 최소한의 데이터를 전송했을 때 CPU와 대역폭 사용량이 크게 감소하는 것을 발견했고, 이로 인해 패킷 행동에 대한 조사가 필요해졌습니다.

셋째, 조사 결과입니다. 저자는 추가 패킷이 SSH의 키스트로크 은폐 기능과 관련이 있음을 발견했습니다. 이 기능은 보안을 강화하기 위해 구현되었지만, 그들의 애플리케이션에는 불필요한 오버헤드를 초래했습니다. 넷째, 해결책입니다. 클라이언트 측에서 은폐 기능을 비활성화하자 자원 사용량이 급격히 줄어들었습니다. 또한 SSH 라이브러리를 수정하여 서버 측에서도 은폐 기능을 광고하지 않도록 하여 성능 개선을 이끌어냈습니다.

마지막으로, AI를 활용한 디버깅입니다. 저자는 패킷 행동을 분석하는 데 AI 도구를 사용하여 TCP 덤프를 분석하고 통찰력을 생성하는 데 도움을 받았습니다. 이 기사는 SSH와 같은 프로토콜의 보안 기능과 고성능 환경, 특히 게임과 같은 애플리케이션의 성능 요구 사이의 균형을 강조합니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

phase8은 물리적 재료의 자연적인 소리와 첨단 전자 제어를 결합한 혁신적인 8음성 아코스틱 신디사이저입니다. KORG에서 개발한 이 제품은 엔벨로프 쉐이핑, 시퀀싱, 모듈레이션 옵션을 제공합니다.

주요 특징으로는 진동하는 강철 공명기를 사용하여 터치와 상호작용에 반응하는 생동감 있는 소리를 생성하는 사운드 생성 기능이 있습니다. 13개의 조정 가능한 공명기가 포함되어 있어 사용자가 8개를 선택하여 교체하고 맞춤 설정할 수 있어 다양한 사운드 효과를 낼 수 있습니다. 폴리메트릭 시퀀서는 단계 프로그래밍과 실시간 녹음을 지원하며, 시퀀스를 메모리에 저장할 수 있는 기능도 제공합니다.

모듈레이션 효과는 세 가지 진폭 변조 유형을 포함하여 창의적인 사운드 조작이 가능합니다. 사용자는 터치, 스트러밍, 탭핑을 통해 소리를 실시간으로 조형할 수 있으며, AIR 슬라이더를 사용하여 아코스틱 반응을 강화할 수 있습니다. MIDI, USB-MIDI, CV를 지원하여 다른 장치와의 연결도 용이합니다.

특별한 사전 판매 패키지에는 독특한 타악기 공명기가 포함되어 있어 더욱 다양한 소리 탐색이 가능합니다.

2025년 11월 12일, 이 글에서는 프로그래밍 도전 과제로 한 리스트(w)에서 다른 중첩 리스트(a) 내의 항목 위치를 찾는 방법을 다룹니다. 저자는 APL 프로그래밍 언어의 기존 기능을 조합하여 이 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

문제 정의는 리스트 w의 각 항목이 리스트 a의 하위 리스트에서 어디에 나타나는지를 파악하는 것입니다. 결과는 각 항목이 발견된 하위 리스트의 인덱스를 나타내야 합니다.

초기 접근 방식으로 저자는 리스트 a를 평탄화하고 인덱싱 기능을 사용하여 w의 항목 위치를 찾습니다. 그러나 항목이 비스칼라일 수 있는 복잡성을 고려해야 한다는 것을 깨닫습니다.

여러 번의 시도 끝에 저자는 이 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 간결한 함수(liota)를 개발합니다.

대안 방법으로 저자는 멤버십의 외적을 사용하여 과정을 단순화하는 다양한 접근 방식을 탐색합니다. 이를 통해 더 효율적인 또 다른 함수(liota2)가 탄생합니다.

저자는 APL 함수 ⍸를 활용한 다른 프로그래머들이 제공한 두 가지 추가 솔루션도 강조합니다. 이는 최적화를 위한 것입니다.

마지막으로, 글은 APL 프로그래밍의 저명한 인물인 로저 후이(Roger Hui)에 대한 언급으로 마무리되며, 특정 목적을 위해 처음 설계된 함수가 시간이 지나면서 더 넓은 응용을 찾게 된 과정을 반영합니다.

전반적으로 이 글은 특정 문제를 해결하기 위한 다양한 프로그래밍 기법을 보여주며, 커뮤니티 협력과 프로그래밍 언어의 역사에 대한 중요성을 강조합니다.

더글라스 애덤스는 2000년 대화에서 영국과 미국의 영웅에 대한 인식 차이에 대해 이야기했습니다. 그는 영국에서는 영웅이 종종 자신의 삶을 통제하지 못하는 인물로 묘사된다고 언급했습니다. 그의 책 "은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서"의 아서 덴트가 그 예입니다. 영국 문화는 실패와 그것을 극복하는 능력을 기념하는 반면, 미국 문화는 성공과 개인의 주도성에 더 중점을 둡니다. 애덤스는 아서와 같은 캐릭터가 미국인들에게는 영웅적이지 않게 보일 수 있다고 강조했습니다. 미국인들은 명확한 목표와 성취를 선호하기 때문입니다. 그는 "영웅적 실패의 책"이라는 영국 책의 성공 사례를 들어 이 점을 설명했습니다. 이 책은 미국 관객들에게 큰 반향을 일으키지 못했습니다. 결국 그는 두 문화 모두 인생이 우연과 개인의 주도성을 포함하고 있다는 점을 인정하지만, 미국인들은 자신의 운명을 적극적으로 형성하는 믿음에 더 기울어진다고 주장했습니다.

저자는 유료 구독 서비스를 대체하기 위해 간단한 앱을 만드는 경험에 대해 이야기합니다. 그들은 Wispr Flow라는 받아쓰기 앱과 Loom이라는 비디오 녹화 앱 등 여러 앱에 비용을 지불하고 있었습니다. 어머니 집에서 시간을 보낸 후, 그들은 Wispr Flow보다 더 나은 기능을 제공하는 무료 앱인 Jabber를 만들었습니다. 또한 Loom의 기능을 개선한 또 다른 앱인 Reel도 개발했습니다.

친구가 Typora에 비용을 지불하는 대신 자신만의 마크다운 편집기를 만들기로 결심한 것에 영감을 받아, 저자는 블로그 편집을 위해 Hugora를 개발했습니다. 이제 많은 소규모 독립 앱을 쉽게 빠르게 만들 수 있다는 것을 깨달았고, 이를 주말 프로젝트로 전환할 수 있게 되었습니다.

macOS 앱 개발 경험이 없는 엔지니어인 저자는 이러한 경향이 앱이 독립적인 제품이 아니라 단순한 기능으로 전환되는 산업의 변화를 나타낼 수 있다고 언급합니다. 자신의 창작물의 신뢰성에 대해 조심스럽게 접근하고 있지만, 구독 없이 필요에 따라 개인 앱을 만드는 가능성을 보고 있습니다.

이 블로그 글에서는 중세 도시 건설 비디오 게임이 역사적 현실을 왜 잘못 표현하는지에 대해 다루고 있습니다.

도시 건설 게임의 기원은 1990년대로 거슬러 올라갑니다. 이 시기에 전략과 관리 장르가 결합되어 '심 시티'와 '제국의 시대'와 같은 게임이 탄생했습니다. 이후 중세 도시 건설 게임이 등장했으며, '정착민'과 '기사와 상인'과 같은 게임이 그 예입니다.

대부분의 중세 도시 건설 게임은 정착지의 선형적 성장을 묘사하지만, 이는 역사적으로 정확하지 않습니다. 실제로 중세 마을 생활은 불안정했으며, 공동체는 생계 문제, 나쁜 수확, 전쟁과 질병과 같은 외부 위협에 직면해 있었습니다.

역사적 정착지는 지리와 자원을 기반으로 신중하게 계획되었습니다. 그러나 게임에서는 자연스럽게 성장하는 모습이 자주 나타납니다. 토지 소유와 세금 부과, 자원 관리에서의 영주와 교회의 역할은 종종 간과됩니다.

중세 공동체는 날씨, 질병, 전쟁, 사회적 갈등 등 다양한 위험에 직면했지만, 이러한 요소들은 게임에서 보통 단순화되거나 무시됩니다.

보다 정확한 중세 도시 건설 게임을 만들기 위해서는 계획된 정착지 배치, 유연한 도로 설계, 세금과 십일조의 영향을 포함한 현실적인 토지 관리 관행을 도입할 수 있습니다.

게임 개발자들은 종종 역사적 정확성보다 플레이어의 몰입감과 익숙한 이미지를 우선시합니다. 선형 성장 모델은 구현하기 쉽고 플레이어에게 더 보람을 줄 수 있습니다.

중세 도시 건설 게임이 역사적 정확성을 더하면 좋겠지만, 개발자들은 플레이어의 기대를 충족하기 위해 익숙한 공식을 고수할 가능성이 높습니다. 그러나 더 현실적인 요소를 도입하면 플레이어가 중세 생활을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

제공할 내용을 입력하지 않으신 것 같습니다. 요약하고 싶은 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

이 글에서는 XML(확장 가능 마크업 언어)의 사용이 줄어들고 JSON(자바스크립트 객체 표기법)이 선호되는 현상을 다루며, 이러한 변화가 잘못된 방향이라고 주장합니다.

많은 소프트웨어 업계 관계자들은 XML을 구식으로 여기고 JSON의 간편함을 선호합니다. 그러나 저자는 XML이 부족해서 버려진 것이 아니라, JSON이 개발자들에게 더 편리하게 느껴져 인기를 끌게 되었다고 설명합니다.

XML의 장점 중 하나는 스키마를 통해 데이터 구조의 엄격한 검증이 가능하다는 점입니다. XML 스키마 정의(XSD)를 사용하면 데이터 타입과 필수 요소가 처리되기 전에 확인됩니다. 또한 XML은 여러 스키마를 이름 충돌 없이 결합할 수 있어 복잡한 애플리케이션에서 유용합니다. XML은 코드 내에서 문서화를 위한 주석을 지원하지만, JSON은 이 기능이 없습니다. XML 문서는 자체 스키마를 포함할 수 있어 외부 문서 없이도 이해하기 쉬운 특징이 있습니다.

JSON은 XML이 제공하는 여러 기능, 예를 들어 내장 검증이나 명확한 구조가 부족합니다. JSON은 작성하기 쉽고 깔끔해 보이지만, 비공식적인 특성 때문에 모호함과 오류를 초래할 수 있습니다.

JSON에 대한 선호는 종종 개발자의 편리함에 기반하고 있으며, 기술적 견고함보다는 사용의 용이성을 우선시하는 경향이 있습니다. 이로 인해 더 복잡하고 오류가 발생하기 쉬운 시스템이 만들어졌다고 저자는 주장합니다.

XML의 장황함에 대한 우려는 Fast Infoset과 EXI와 같은 이진 형식으로 해결되었습니다. 이들은 XML의 장점을 유지하면서 크기를 줄이고 성능을 개선합니다.

저자는 XML이 모든 상황에 적합하지 않을 수 있음을 인정하면서도, 내구성과 정확성이 요구되는 애플리케이션에는 여전히 최선의 선택이라고 강조합니다. 결론적으로, 업계가 XML에서 멀어지는 경향은 단순함과 편리함을 중시하는 흐름을 반영하며, 저자는 XML이 여전히 많은 애플리케이션에 유효하고 효과적인 선택이라고 믿고 있습니다.

테슬라는 영국에서 경찰과의 협조를 하지 않아 20,000파운드 이상의 벌금을 부과받고 최소 18차례 유죄 판결을 받았습니다. 차량을 임대하는 이 회사는 교통 위반을 저지른 운전자를 확인할 책임이 있습니다. 최근 한 테슬라 차량이 시속 80마일로 과속하다 적발되었고, 경찰의 요청에 응답하지 않아 운전자가 아닌 회사가 벌금을 물게 되었습니다.

지난 2주 동안 잉글랜드와 웨일스에서는 비슷한 이유로 약 4,000명이 운전자를 밝히지 않아 유죄 판결을 받았습니다. 테슬라는 총 20,686파운드의 벌금과 법원 비용을 부과받았습니다. 일부 경찰의 서신에 대한 답변이 없었던 것이 회사의 법적 문제로 이어졌습니다. 테슬라는 이 상황에 대한 의견을 요청받았습니다.

OpenAI는 8억 명의 사용자 기반을 지원하기 위해 PostgreSQL을 대폭 확장했습니다. 현재 데이터베이스 부하는 급격한 트래픽 증가로 인해 10배 이상 증가했습니다. PostgreSQL은 단일 주 서버와 여러 지역에 분산된 50개 가까운 읽기 복제본을 통해 대량의 읽기 중심 작업을 처리할 수 있는 능력을 입증했습니다.

주요 도전 과제 중 하나는 쓰기 중심 트래픽 관리입니다. PostgreSQL은 다중 버전 동시성 제어(MVCC) 시스템으로 인해 이 부분에서 어려움을 겪고 있습니다. 이를 해결하기 위해 OpenAI는 적합한 작업을 Azure Cosmos DB와 같은 샤드 시스템으로 이전하고, 불필요한 쓰기를 줄이기 위해 애플리케이션 로직을 최적화하며, 데이터 업데이트 시 엄격한 속도 제한을 적용하고 있습니다.

OpenAI는 또한 쿼리를 최적화하여 서비스 속도를 저하시킬 수 있는 비싼 작업을 피하는 데 집중하고 있습니다. 주 데이터베이스의 단일 실패 지점을 방지하기 위해 빠른 장애 조치를 위한 핫 스탠바이 시스템을 사용하고, 읽기 쿼리는 복제본으로 오프로드합니다.

추가로, 데이터베이스 연결을 효율적으로 관리하기 위해 연결 풀링을 배포하고, PostgreSQL에 대한 읽기 압박을 완화하기 위해 캐싱을 활용합니다. 팀은 트래픽 급증을 통제하기 위해 속도 제한을 도입했으며, 성능 문제를 피하기 위해 스키마 변경에 신중을 기하고 있습니다.

전반적으로 OpenAI의 최적화 덕분에 PostgreSQL은 초당 수백만 개의 쿼리를 처리하면서도 낮은 지연 시간과 높은 가용성을 유지할 수 있었습니다. 향후 계획에는 샤드 PostgreSQL 또는 다른 분산 시스템을 포함한 추가 확장 노력이 포함될 수 있으며, 이는 지속적인 인프라 수요를 충족하기 위한 것입니다.

요약이 없습니다.

더그 그레거는 C 라이브러리를 재작성하지 않고도 Swift에서의 사용성을 향상시키는 방법에 대해 논의합니다. Swift는 C 라이브러리와 직접 상호작용할 수 있지만, 그 인터페이스는 Swift답지 않거나 안전하지 않게 느껴질 수 있습니다. C 헤더에 주석을 추가함으로써 개발자들은 더 Swift 친화적인 인터페이스를 만들 수 있으며, 이를 통해 코드의 안전성과 사용 편의성을 높일 수 있습니다.

Swift는 C 라이브러리를 직접 사용할 수 있도록 허용하지만, C의 전역 함수 호출과 수동 메모리 관리로 인해 다소 번거롭고 안전하지 않게 느껴질 수 있습니다. Swift는 C API를 Swift에서 표현하는 방식을 개선하기 위한 주석 기능을 제공하여, 인수 레이블과 자동 참조 카운팅과 같은 기능을 가능하게 합니다. 이를 통해 C 라이브러리는 더 원주율적인 Swift 코드처럼 느껴지게 됩니다.

개발자들은 모듈 맵을 생성하여 C 헤더 위에 Swift 친화적인 구조를 추가할 수 있습니다. 이렇게 하면 Swift 코드에서 C API에 쉽게 접근할 수 있습니다. C 헤더를 수정하는 대신, 개발자들은 API 노트를 사용하여 Swift에 특화된 정보를 추가할 수 있습니다. 여기에는 열거형, 참조 카운트 타입, 함수 서명을 Swift 관례에 맞게 개선하는 것이 포함됩니다.

예를 들어, C의 열거형을 Swift의 열거형으로 변환하여 타입 안전성을 높이고, C 객체 타입을 자동으로 메모리 관리를 하는 Swift 클래스로 변환하며, 함수 이름을 명확하게 바꾸고 이를 Swift의 메서드나 속성으로 가져오는 방법이 있습니다. Swift 스크립트를 사용하면 C 헤더에서 API 노트를 자동으로 생성할 수 있어 인터페이스를 유지하고 개선하는 데 용이합니다.

이러한 기술은 모든 C 라이브러리에 적용할 수 있으며, Swift 개발자에게 더 안전하고 편리한 경험을 제공합니다. 이러한 전략을 적용함으로써 개발자들은 Swift와 C 라이브러리 간의 상호작용을 개선하여 더 안전하고 직관적인 코드를 작성할 수 있습니다.

애플 메일의 검색 기능이 제대로 작동하지 않아, 사용자가 발신자 이름이나 제목과 같은 정확한 정보를 입력해도 이메일을 찾지 못하는 문제가 발생하고 있습니다. 이 문제는 10년 이상 지속되고 있습니다.

이 문제로 영향을 받는 사용자는 다음과 같습니다. macOS 사용자 1,400만 명, iOS 사용자 2억 1천만 명, iPadOS 사용자 2천8백만 명입니다. 애플 메일을 사용하는 사용자 중 35%가 이 기능을 이용하고 있으며, 그 중 40%는 검색 실패를 경험하고 있습니다. 평균적으로 하루에 2.3번 검색을 시도합니다.

일반적인 사용자 경험을 살펴보면, 사용자들은 검색을 여러 번 시도하거나 포기하고 대신 지메일을 사용하는 경우가 많습니다. 이 과정에서 부분 검색은 8초, 전체 단어 검색은 12초, 변형 검색은 18초가 소요됩니다. 지메일에 로그인하는 데는 15초가 걸리며, 지메일에서 이메일을 찾는 데는 단 8초밖에 걸리지 않습니다.

일부 사용자들은 문제를 해결하기 위해 설정을 수정하거나 대안을 찾으려 하면서 추가적인 시간을 낭비하고 있습니다.

전반적으로, 사용자들은 검색 실패로 인해 매일 3,710만 시간을 낭비하고 있으며, 이는 연간 150만 년, 총 135억 시간에 해당합니다. 이 문제가 보고된 이후로, 총 낭비된 시간은 약 2,180만 년에 달하며, 생산성 손실로 인해 매년 4,063억 달러의 비용이 발생하고 있습니다.

메일 검색 문제는 320시간의 엔지니어링 작업으로 해결할 수 있지만, 여전히 매일 상당한 시간을 낭비하고 있습니다.

이 글에서는 두 가지 유형의 사람에 대해 이야기합니다. 첫 번째는 '질문하는 사람'이고, 두 번째는 '추측하는 사람'입니다. 질문하는 사람은 정보를 얻기 위해 질문을 하고, 지식을 쌓으려는 사람들입니다. 이들은 배우는 데 열려 있으며, 다른 사람들과 협력하는 경우가 많습니다. 반면, 추측하는 사람은 직관에 의존하고 추가적인 정보를 찾지 않고 가정하는 경향이 있습니다. 이 글은 삶의 여러 측면에서 질문하는 사람이 되는 것이 중요하다고 강조합니다. 질문하는 태도는 더 나은 이해와 의사결정을 이끌어내기 때문입니다. 전반적으로, 이 글은 탐구와 소통의 문화를 장려합니다.

저자 수삼 팔은 개인 도메인에서 개인 웹사이트를 운영하는 것을 지지하며, 이를 통해 다양하고 분산된 웹을 촉진할 수 있다고 주장합니다. 이러한 접근 방식은 작가들이 플랫폼 정책의 변화에 영향을 받지 않고 자신의 작업을 통제할 수 있게 해줍니다.

팔은 웹사이트를 만들고자 하는 사람들이 블로그 엔진이나 사이트 생성기와 같은 도구 선택에 너무 많은 시간을 소모하는 경향이 있다고 지적합니다. 그는 새로운 작가들이 기본적인 HTML을 사용하더라도 콘텐츠 작성에 우선순위를 두어야 한다고 제안합니다.

팔은 자신의 경험을 공유하며, 간단한 HTML 파일로 웹사이트를 시작하고 시간이 지나면서 점차 개선해 나갔다고 말합니다. 그는 모든 웹사이트가 블로그일 필요는 없으며, 작가에게 의미 있는 방식으로 페이지를 정리한 단순한 페이지 모음일 수도 있다고 믿습니다.

HTML 작성을 싫어하는 사람들을 위해 Markdown과 같은 형식을 사용하고 이를 HTML로 변환하는 것도 괜찮다고 언급합니다. 그러나 가장 중요한 점은 완벽한 웹사이트를 만드는 데 얽매이지 말고 자신의 생각을 발표하는 데 집중하라는 것입니다.

결론적으로, 팔은 작가들이 자신의 웹사이트를 만들고 간단하게 콘텐츠를 게시하며, 도구는 나중에 고려하라고 격려합니다. 웹사이트의 본질은 작가의 아이디어와 개성에 있으며, 나머지는 부차적인 요소라고 강조합니다.

AI 연구의 선두주자이자 튜링상 수상자인 얀 르쿤이 파리에 새로운 회사인 고급 기계 지능 연구소(AMI Labs)를 설립했습니다. 현재 대규모 언어 모델(LLM)에 집중하는 것과는 달리, 르쿤은 "세계 모델"을 지지하며, 이는 실제 세계의 동작을 더 잘 이해하는 것을 목표로 합니다. 그는 OpenAI와 메타와 같은 주요 AI 기업들이 폐쇄적인 접근 방식을 취하고 있다고 비판하며, 혁신과 다양성을 위해 오픈 소스 AI가 필수적이라고 강조합니다.

르쿤의 목표는 비디오와 센서 데이터와 같은 다양한 데이터 유형을 사용하여 물리적 세계를 효과적으로 표현하고 예측할 수 있는 AI 플랫폼을 만드는 것입니다. 그는 LLM이 텍스트와 코드 생성과 같은 작업에 유용하지만, 실제 세계에 대한 포괄적인 이해가 부족하기 때문에 진정한 인간 수준의 지능을 달성할 수 없다고 주장합니다.

AMI Labs를 통해 르쿤은 추론과 계획을 할 수 있는 고급 AI 시스템을 개발하고자 합니다. 그는 AI 연구의 미래는 기존 모델을 단순히 확장하는 것이 아니라, 기초 개념에 집중해야 한다고 믿고 있습니다. 르쿤은 AMI Labs를 이끌면서도 뉴욕대학교에서의 교수직을 유지할 계획이며, 세계 모델의 가능성에 이끌린 인재들을 유치하기를 희망하고 있습니다. 이 회사는 북미와 아시아에 사무소를 두고 글로벌한 존재감을 가질 것으로 예상됩니다.

유럽연합에서 처음으로 풍력과 태양광 발전이 화석 연료를 초과하여 지난해 전력의 30%를 공급했습니다. 화석 연료는 29%를 차지했습니다. 이러한 변화는 태양광 에너지의 급속한 성장에 의해 주도되었으며, 현재 모든 EU 국가에서 중요한 전력 원천으로 자리 잡고 있습니다.

2025년에는 수력 발전을 포함한 재생 가능 에너지가 EU 전체 전력 생산의 거의 절반을 차지했습니다. 석탄 사용은 감소하고 있으며, 아일랜드와 핀란드와 같은 많은 국가들이 마지막 석탄 발전소를 폐쇄하고 있습니다. 그러나 수력 발전은 가뭄으로 인해 어려움을 겪고 있습니다.

자연 가스 사용은 부족한 전력을 보충하기 위해 증가하고 있으며, 이로 인해 에너지 가격과 수입 의존도에 대한 우려가 커지고 있습니다. 전문가들은 EU가 자연 가스 의존도를 줄이는 데 집중해야 한다고 제안합니다. 저렴한 배터리 기술이 저녁 피크 시간대에 자연 가스를 대체하기 시작하고 있어, 이는 에너지 가격 안정에 도움이 될 수 있습니다.

이 글에서는 CSS와 HTML을 사용하여 만든 50개 이상의 착시 현상을 소개합니다. 이 착시 현상들은 CodePen에서 확인할 수 있으며, 사용자가 마우스를 움직여 다양한 효과를 체험할 수 있습니다.

주요 착시 현상 몇 가지를 설명하자면, 첫째, 포곤도르프 착시는 대각선이 수직 막대에 의해 가로막힐 때 비정렬된 것처럼 보이지만 실제로는 연속적입니다. 둘째, 유도 그라디언트에서는 그라디언트 위에 놓인 회색 막대가 시각적 효과로 인해 서로 다른 색으로 보입니다. 셋째, 콘스위트 착시는 동일한 색상이 주변의 대비에 따라 다르게 보입니다. 넷째, 화이트의 착시는 다양한 색으로 둘러싸인 회색 기둥이 서로 다른 음영으로 보입니다. 다섯째, 베르타이머-코프카 링은 배경 색상 때문에 링의 양쪽이 다른 색으로 보입니다. 여섯째, 아델슨의 착시는 그림자 아래에서 두 타일이 다른 색으로 보이지만 실제로는 같은 색조입니다. 일곱째, 카니자 사각형은 다른 도형의 배열 덕분에 흰색 사각형이 존재하는 것처럼 보입니다. 여덟째, 헤링과 분트 착시는 원근감의 속임수로 인해 선들이 곡선처럼 보입니다.

정적인 착시 현상 중 일부는 정적임에도 불구하고 움직임의 착각을 일으킵니다. 예를 들어, 확장하는 구멍이나 회전하는 뱀과 같은 착시 현상이 있습니다. 반면, 애니메이션 착시 현상은 실제로 움직임을 포함합니다. 애니메이션 에빙하우스 착시는 주변 형태가 크기가 변하는 착각을 만들어냅니다.

이 글은 CSS 기법을 사용하여 이러한 착시 현상을 만드는 다양한 방법을 보여주며, 독자들이 데모를 탐색하여 효과를 직접 경험해 보기를 권장합니다.

요약이 없습니다.

콘스텔레이션 스페이스는 카므란, 라이드, 레이쓰, 오미드가 설립한 회사로, 인공지능 시스템을 개발하여 위성 링크의 고장을 사전에 예측합니다. 이들은 스페이스X, 블루 오리진, NASA에서 위성 운영 경험을 바탕으로 전통적인 방법이 링크 저하에 너무 늦게 반응한다는 점을 발견했습니다. 이로 인해 데이터 손실이 발생하는 경우가 많았습니다.

그들의 시스템은 텔레메트리 데이터를 고속으로 분석하며, 물리 기반 모델과 기계 학습(ML)을 활용해 링크 상태를 예측합니다. 또한 연합 학습을 적용하여 서로 다른 위성 운영자들이 민감한 정보를 공유하지 않고도 자신의 데이터로 모델을 훈련할 수 있게 하여, 다양한 위성 유형에 대한 예측 정확도를 높이고 있습니다.

현재 이 시스템은 링크 고장을 3-5분 전에 90% 이상의 정확도로 예측할 수 있어, 데이터의 신속한 재배치를 가능하게 합니다. 방위 및 상업 파트너와 함께 시스템을 테스트하고 있으며, API를 통해 실시간 모니터링과 예측 서비스를 제공하고 있습니다.

하지만 여전히 긴 예측 기간 동안의 정확도를 유지하고, 드문 고장에 대한 데이터를 더 수집하는 등의 주요 도전 과제가 남아 있습니다. 이들은 위성 운영 및 관련 분야에서 경험이 있는 사람들의 피드백을 받아 시스템의 유용성을 향상시키고자 하고 있습니다.

요약이 없습니다.

Stunnel은 기존 프로그램에 코드 변경 없이 TLS 암호화를 추가하는 프록시입니다. 보안, 이동성, 확장성을 고려하여 설계되어 대규모 시스템에 적합합니다.

Stunnel은 암호화에 OpenSSL 라이브러리를 사용하며, FIPS 140-2에서 검증된 다양한 암호화 방법을 지원합니다. 최신 Windows 설치 프로그램에는 OpenSSL FIPS 제공자가 포함되어 있습니다.

Stunnel은 미하우 트로이나라가 만든 무료 소프트웨어로, GNU GPL 버전 2 이상에 따라 배포됩니다. 그러나 이 프로젝트는 커뮤니티 주도형이 아니며, 저작권은 저자에게 있습니다. 상업적 지원이나 비GPL 라이센스가 필요할 경우 팀에 문의할 수 있습니다. 또한 stunnel-users 메일링 리스트를 통해 무료 지원도 제공됩니다.

상업적 지원 옵션에는 다양한 응답 시간이 포함되어 있으며, 24시간 연중무휴 헬프라인도 이용할 수 있습니다. 최신 버전의 Stunnel을 다운로드하여 사용해 볼 수 있습니다.

디자인 사고 도구에 대한 요약

디자인 사고에 대한 오해 중 하나는 다섯 단계의 디자인 사고 과정을 따르면 자동으로 창의적인 혁신가가 될 수 있다는 생각이다. 하지만 효과적인 디자인 사고는 단순히 공식을 따르는 것이 아니라 그 핵심 가치를 이해하는 데 필요하다. 디자인 사고를 이해하면 팀과 조직 내에서 창의성을 높일 수 있으며, 이는 경쟁 우위를 가져올 수 있다.

저자는 디자인 사고의 핵심 원칙을 다룬 필독서 목록을 제공하여, 단순히 방법론을 가르치는 것이 아니라 깊이 있는 이해를 목표로 하고 있다. 추천 도서로는 케스 도르스트의 '디자인 전문성'이 있으며, 이 책은 사례 연구를 통해 디자인 실천의 본질과 특성을 탐구한다. 또한 '프레임 혁신'에서는 디자인에서 문제와 해결책을 어떻게 구성하는지에 대해 논의한다. 나이젤 크로스의 '디자인 사고: 디자이너가 생각하고 일하는 방식 이해하기'는 창의적인 디자이너가 아이디어를 형성하는 과정과 디자인 사고의 단계를 관찰한다. 팀 브라운의 '변화의 디자인'은 조직에서 디자인 사고의 적용과 인간 중심 접근 방식을 명확히 한다. 돈 노먼의 '일상용품의 디자인'은 인간 중심 디자인과 사용자 경험에 중점을 둔다. 브라이언 로슨의 '디자이너는 어떻게 생각하는가?'는 디자인 실천과 문제 해결에 대한 반성을 촉구한다. 허버트 사이먼의 '인공지능의 과학'은 디자인과 문제 해결에서 인간의 추론을 살펴본다. 리차드 뷰캐넌의 '디자인 사고의 악성 문제'는 디자인 문제의 복잡성을 다룬다. 마지막으로 리텔과 웨버의 '계획의 일반 이론에서의 딜레마'는 계획에서 온순한 문제와 악성 문제를 구분한다.

저자는 디자인 사고 과정의 비선형적 특성을 더 잘 설명하기 위해 새로운 용어를 소개하며, 디자인 문제를 맥락에서 이해하는 것이 중요하다고 강조한다. 효과적으로 디자인 사고를 적용하기 위해서는 구조화된 과정을 따르는 것뿐만 아니라 디자인의 원칙과 특성을 이해해야 한다. 추천 도서는 개인이 이러한 개념을 파악하고 디자인 실천을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.

요약이 없습니다.

Nithin과 Nikhil, BrowserOS(YC S24)의 쌍둥이 형제는 주요 기업의 AI 브라우저에 대한 오픈 소스, 개인 정보 보호 중심의 대안을 만들었습니다. BrowserOS의 핵심 기능은 사용자가 자신의 컴퓨터에서 로컬 언어 모델(LLM)을 실행할 수 있도록 하여 민감한 데이터가 개인적으로 유지되도록 하는 것입니다.

최근 그들은 브라우저가 사용자의 파일 시스템에 접근할 수 있는 새로운 기능을 출시했습니다. 이를 통해 브라우저는 파일을 읽고 쓸 수 있으며, 셸 명령을 실행할 수 있습니다. 이는 다른 AI 브라우저들이 서버 측에서 작동하는 것과 달리, BrowserOS가 클라이언트 측에서 모든 것을 실행하기 때문에 가능했습니다.

처음에는 Chrome 확장 프로그램으로 애플리케이션을 구축하는 데 어려움을 겪었지만, 그들은 새로운 아키텍처를 만들어 기능을 개선하고 새로운 기능을 추가하기로 결정했습니다. 이 브라우저는 8,500개의 GitHub 별점과 10만 건 이상의 다운로드를 기록하며 큰 인기를 얻고 있습니다.

이제 사용자는 파일을 정리하고, 링크에서 정보를 요약하며, 더 신뢰할 수 있는 작업 흐름을 구축할 수 있습니다. BrowserOS는 AI 에이전트와의 통합 기능 덕분에 이상적인 플랫폼으로 자리 잡고 있으며, 에이전트의 행동에 제한을 두는 등 보안 기능을 강화할 계획입니다.

그들은 사용자들의 피드백을 요청하며, Mac, Windows, Linux에서 사용할 수 있는 업데이트된 버전을 시도해 보기를 권장합니다.

모든 앉아 있는 시간이 뇌 건강에 동일한 영향을 미치는 것은 아닙니다. 최근 85개의 연구를 검토한 결과, 독서나 카드 게임과 같은 '능동적인' 앉아 있음이 TV 시청과 같은 '수동적인' 앉아 있음보다 인지 건강에 더 좋다는 사실이 밝혀졌습니다. 능동적인 앉아 있음은 뇌를 활성화시키는 반면, 수동적인 앉아 있음은 정신적 자극이 적어져 인지 저하와 치매의 위험을 높일 수 있습니다.

연구자들은 대부분의 사람들이 매일 상당한 시간을 앉아 보내기 때문에 어떤 종류의 앉아 있는 활동이 중요한지 강조합니다. 그들은 TV 대신 독서를 선택하는 것과 같은 간단한 변화가 나이가 들면서 뇌 건강을 유지하는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다. 이 연구는 다양한 앉아 있는 활동을 구분하고, 장기적인 인지 건강을 지원하기 위해 더 많은 정신적 자극을 주는 옵션을 장려하는 건강 지침의 필요성을 강조합니다.

AI로 생성된 이미지를 AxiDraw 플로팅 기계와 연결하는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 방법은 과정을 간소화합니다.

AI 이미지를 플로팅할 때 많은 사람들이 일반 도구를 사용할 때 이중 선이 생기거나 선 아트의 품질이 떨어지는 문제를 겪습니다. 저는 Potrace와 Canny Edge Detection을 포함한 여러 방법을 시도했지만, 제 필요에 맞지는 않았습니다.

대신, 여러 기술을 조합한 파이썬 도구를 만들었습니다. 첫째, 언어 모델을 사용해 "기술 도면" 스타일의 프롬프트를 재작성하는 프롬프트 엔지니어링을 적용했습니다. 둘째, Flux.2-dev라는 도구를 사용하여 이전 방법보다 직선 유지가 더 잘 되도록 했습니다. 셋째, Lee의 방법을 적용해 이미지의 1픽셀 너비의 스켈레톤을 만들어 진정한 선 경로를 드러냈습니다. 넷째, 스켈레톤을 그래프로 변환하여 잡음을 제거하고 중요한 점을 식별했습니다. 마지막으로, vpype를 사용해 경로를 정리하여 더 부드러운 플로팅을 가능하게 했습니다.

결과는 이전 시도보다 훨씬 좋습니다. 프로젝트는 아직 초기 단계에 있지만, 처리 및 형태 식별 기능을 추가하여 더 개선할 계획입니다. 작업의 예시는 제 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.

사힐과 마누라는 두 형제로, 지난 2년 동안 새로운 텍스트-비디오 모델을 개발하여 공개할 준비를 하고 있습니다. 이 모델은 360p 또는 720p 해상도로 2-5초 길이의 비디오를 생성할 수 있으며, 기존 모델에 비해 모션 캡처와 시각적 품질을 개선하는 데 중점을 두었습니다.

이들은 이전 모델들이 시간적 일관성 문제로 어려움을 겪었던 점에서 출발했습니다. 시간적 일관성은 부드러운 비디오 제작에 필수적입니다. 그들의 새로운 모델은 텍스트 인코딩과 비디오 압축을 위한 고급 구성 요소를 사용하며, 효과적인 큐레이션 과정에 중점을 둔 독특한 훈련 방식을 포함하고 있습니다.

이 모델은 만화 스타일, 자연 풍경, 간단한 동작에서는 좋은 성능을 보이지만, 복잡한 동작이나 일관된 텍스트 처리에는 어려움을 겪고 있습니다. 형제들은 원하는 기능을 갖춘 제품을 만들기 위해서는 기본 모델 자체를 개선해야 한다고 믿고 있으며, 이는 시간과 자원이 필요할 것이라고 말합니다.

앞으로의 계획으로는 물리적 정확성을 높이고, 처리 속도를 증가시키며, 오디오 기능을 추가하고 모델을 확장하는 것이 포함되어 있습니다. 그들은 개발 과정에 대한 질문과 피드백을 기꺼이 받아들일 준비가 되어 있습니다.

최근 연구에 따르면, 권위주의를 지지하는 사람들이 선거에 대한 음모론을 믿을 가능성이 더 높다는 결과가 나타났습니다. 이 연구는 권위주의적 성향이 있는 사람들이 정치적 사건에 대해 의심을 품고, 그로 인해 음모론에 더 쉽게 영향을 받는 경향이 있음을 보여줍니다. 이러한 경향은 선거와 같은 중요한 사회적 이슈에 대한 신뢰를 저하시킬 수 있습니다.

트리 시터와 언어 서버는 프로그래밍에서 사용되는 두 가지 다른 도구입니다.

트리 시터는 프로그래밍 언어를 분석하는 프로그램을 생성하는 파서 생성기입니다. 이 도구의 주요 특징은 빠른 성능과 구문 오류를 처리할 수 있는 능력으로, 텍스트 편집기에서 구문 강조를 하는 데 매우 유용합니다. 트리 시터는 쿼리 언어를 사용하여 파스 트리와 상호작용하며, 언어의 구조에 기반한 정확한 구문 강조를 제공합니다.

언어 서버는 코드를 분석하고 언어 서버 프로토콜(LSP)을 사용하여 텍스트 편집기와 통신합니다. 이 서버는 기호 정의나 코드 완성과 같은 유용한 정보를 제공하여 더 스마트한 프로그래밍 지원을 가능하게 합니다. 언어 서버는 언어의 런타임에 접근하여 정확한 답변을 제공할 수 있어, 여러 정의가 존재하는 경우 혼란을 피할 수 있습니다.

언어 서버를 구문 강조에 사용하는 것도 가능하지만, 트리 시터보다 느리고 복잡할 수 있습니다. 그러나 언어별 특징에 따라 세부적인 강조를 제공하는 등의 장점도 있습니다. 예를 들어, 러스트에서는 가변 변수와 불변 변수를 구분하는 것이 가능합니다.

저자는 자신의 통찰이 개인적인 경험에 기반하고 있으며, AI에 의해 생성된 것이 아님을 강조합니다. 또한 글쓰기에서 인간적인 터치를 중요하게 생각한다고 전합니다.

요약이 없습니다.

새로운 압축 방법인 브로틀리(Brotli)를 사용하면 PDF 파일의 크기를 15-25%까지 무료로 줄일 수 있게 됩니다. 이 방법은 PDF 사양에 추가될 예정이며, 30년 가까이 사용된 구형 압축 방식인 디플레이트(Deflate)보다 큰 발전입니다. 구글이 개발한 브로틀리는 이미 웹에서 널리 사용되고 있으며, 품질을 유지하면서 파일 크기를 줄일 수 있습니다.

PDF에서 브로틀리로의 전환은 PDF 협회가 주도하고 있으며, 기존 PDF 리더가 문서를 여는 데 문제가 없도록 하Backward compatibility를 신중하게 보장하고 있습니다. 브로틀리를 구현하는 과정에서는 기존의 브로틀리 압축 PDF를 읽기 위한 디코더와 새로운 인코딩 전략을 만드는 작업이 포함됩니다.

디코더는 순수 자바로 제공되지만, 인코더는 네이티브 코드가 필요해 통합이 복잡합니다. 이를 해결하기 위해 iText는 개발자들이 애플리케이션에 브로틀리 인코딩을 포함할지 선택할 수 있는 별도의 모듈을 만들었습니다.

현재 브로틀리 압축 PDF는 공식 표준이 아직 최종화되지 않아 모든 PDF 리더에서 열리지 않을 수 있습니다. 그러나 지금 이 기술을 채택하면 향후 표준화에 대비할 수 있어 PDF의 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

iText의 브로틀리 구현을 사용하면 저장 비용을 줄이면서 문서의 미래 호환성과 PDF 생태계의 개선을 위한 기반을 마련할 수 있습니다.

과학자들은 오랫동안 실온에서 작동하는 초전도체를 만드는 꿈을 꾸어왔습니다. 최근 수소 기반 초전도체의 발전으로 초전도 온도 기록이 약 250 켈빈까지 상승했습니다. 이제 연구자들은 라듐-스카늄 합금과 암모니아 보란의 혼합물을 매우 높은 압력(250-260 GPa)에서 특별한 레이저 가열 방법을 사용해 압축하여 최초의 실온 초전도체를 성공적으로 만들어냈습니다. 이 새로운 초전도체는 전기 저항이 제로이며, 특정 조건에서 271-298 켈빈의 온도에서 작동합니다. 이 초전도체는 육각형 구조를 가지고 있으며, LaSc2H24로 확인되어 이전의 예측을 뒷받침합니다. 이 성과는 초전도체 분야에서 중요한 돌파구를 의미합니다.

Modal은 AWS, GCP, Azure, OCI와 같은 주요 클라우드 제공업체의 자원을 활용하여 20,000개 이상의 GPU를 관리하는 대규모 GPU 작업자 풀을 운영하고 있습니다. 이 글에서는 고객과 클라우드 GPU 사용자들을 돕기 위한 GPU 신뢰성 시스템에 대해 설명합니다.

첫째, 다양한 클라우드 제공업체는 GPU 인스턴스의 신뢰성과 성능이 다릅니다. 예를 들어, 클라우드 A는 안정적인 시작 API를 제공하지만, 클라우드 C는 GPU 과열 문제를 겪고 있습니다.

둘째, 운영 체제와 드라이버를 포함한 머신 이미지의 품질과 일관성은 성능에 큰 영향을 미칩니다. Modal은 이러한 이미지를 업데이트하는 과정을 개선하여 신뢰성을 높였습니다.

셋째, 인스턴스가 부팅될 때, GPU가 정상적으로 작동하는지 확인하기 위해 가벼운 점검을 수행합니다. 이는 시작 프로세스를 지연시키지 않으면서 GPU의 상태를 확인하는 방법입니다.

넷째, Modal은 GPU의 성능을 모니터링하고 문제를 식별하기 위해 수동(비침습적) 및 능동(침습적) 건강 점검을 실시합니다. 수동 점검은 GPU 사용에 영향을 주지 않고 데이터를 수집하며, 능동 점검은 철저한 테스트를 위해 GPU에 독점적으로 접근해야 합니다.

다섯째, Modal은 고객에게 GPU 성능에 대한 지표를 제공하고, 문제를 신속하게 해결하기 위한 지원 시스템을 갖추고 있습니다. 서비스 신뢰성을 유지하기 위해 빠른 GPU 교체의 중요성을 강조합니다.

마지막으로, 기술이 발전했음에도 불구하고 GPU는 CPU보다 신뢰성이 떨어져 AI와 머신러닝 개발에 도전 과제가 되고 있습니다. Modal은 사용자에게 GPU 신뢰성을 보장하기 위해 노력하고 있으며, 클라우드 GPU 사용 시 이러한 문제를 고려할 것을 권장합니다.

eBay는 2026년 2월 20일부터 적용되는 사용자 계약 업데이트를 발표했습니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다.

첫째, eBay는 AI "대신 구매" 에이전트와 무단으로 데이터를 수집하는 봇의 사용을 명확히 금지합니다.

둘째, 중재 및 분쟁 해결 절차에 대한 변경이 있습니다. 중재에 대한 합의가 명확해졌으며, 여기에는 중재를 거부하는 방법과 집단 소송 포기의 범위에 대한 세부 사항이 포함됩니다. 사용자들은 개별 청구만 제기할 수 있으며, 집단 소송에 참여하거나 제3자를 위한 손해배상을 요구할 수 없습니다. 중재 통지를 보내는 주소도 업데이트되었습니다.

셋째, 중재 계약에서의 선택 해제 정책이 변경되었습니다. 새로운 사용자만 중재 계약을 선택 해제할 수 있으며, 기존 사용자는 2025년 5월 16일 이전에 선택 해제를 하지 않았다면 기회를 놓친 것입니다.

이러한 변경 사항은 eBay 플랫폼의 무결성을 보호하고 분쟁 해결 과정을 간소화하기 위한 것입니다. 사용자들은 전체 업데이트된 약관을 읽어볼 것을 권장합니다.

2026년 초, 대형 언어 모델(LLM)의 도구 설명 구조화에 대한 다양한 접근 방식이 있습니다. 한 방법은 특정 작업을 위한 최상위 도구를 사용하는 것이고, 다른 방법은 유용한 셸 명령어에 대해 모델에 정보를 제공하는 것입니다. 후자의 방법은 모델이 명령 파이프라인을 생성할 수 있게 하여 시간과 자원을 절약할 수 있습니다. 이 방식은 인간과 기계 모두에게 친숙한 명령줄을 더 잘 활용합니다.

저자는 Google Docs와 Google Groups API에 대한 자신의 경험을 이야기합니다. Google Docs의 경우, 저자는 Google의 API를 사용하여 명령줄 인터페이스(CLI)를 만들었지만, 이 과정이 번거롭다는 것을 알게 되었습니다. 그들은 OpenAPI 사양을 해석하는 도구인 Restish를 발견했으며, 이를 통해 API 상호작용을 간소화할 수 있었습니다. 그러나 권한 부여 과정에 대한 더 많은 제어를 원하게 되어 Restish 주위에 래퍼 스크립트를 만들었습니다.

macOS에서 안전한 토큰 저장을 위해 저자는 Keychain 명령줄 도구를 사용하여 민감한 토큰을 안전하게 저장하고, 장치 생체 인식을 통해 접근을 관리했습니다.

또한 Google Groups에 대한 API가 없다는 문제를 해결하기 위해 브라우저 도구를 사용하여 네트워크 요청을 캡처한 후, LLM에게 이 데이터를 기반으로 Python 클라이언트를 생성하도록 요청했습니다.

결론적으로, 명령줄 인터페이스와 LLM 기능을 결합하면 생산성을 높이고 복잡한 서버 설정의 필요성을 줄일 수 있으며, 개인이 더 간단한 솔루션을 효과적으로 유지할 수 있게 됩니다.

작가는 약 10,000달러를 벌고 싶지만 어떻게 시작해야 할지 막막함을 느끼고 있습니다. 이전에는 기계 학습과 인공지능 분야에서 기술 작가로 일했지만, 그런 일자리는 점점 줄어들고 있습니다. 지난 1년 동안 자신의 기술을 향상시키고 여러 앱 프로젝트를 시도했지만 성공하지 못했고, 현재 재정적으로 어려움을 겪고 있어 실험을 계속할 자원을 마련하기 힘든 상황입니다.

현재 집세가 6개월 밀려 있고 퇴거 위기에 처해 있지만, 의미 있는 프로젝트나 스타트업에 기여하고 싶어 합니다. 도움을 요청하는 것이 아니라, 참여하고 성장할 기회를 찾고 있습니다. 그래서 흥미로운 프로젝트를 진행 중인 사람이 있는지 도움을 줄 수 있는지 알아보려고 연락하고 있습니다.

이 기사는 NASA의 첫 번째 유인 우주 비행 프로그램인 머큐리 프로젝트에 대해 다루고 있습니다. 이 프로그램은 소련의 우주 개발에 대응하여 우주로 우주비행사를 신속하고 간단하게 보내는 것을 목표로 했습니다.

프로젝트는 여러 가지 어려움에 직면했습니다. 신뢰할 수 없는 로켓과 우주비행사를 안전하게 운송하고 지구로 돌아오게 할 수 있는 캡슐이 필요했습니다. 특히, 캡슐이 바다에 착수하는 것이 바람직했습니다.

캡슐 회수는 바다의 광활함과 고급 항법 시스템의 부족으로 인해 복잡했습니다. 일부 캡슐은 가라앉거나 목표 지점에서 멀리 떨어진 곳에 착수하여 찾기 어려웠습니다.

NASA는 회수 문제를 해결하기 위해 캡슐에 SOFAR 폭탄을 장착했습니다. 이 폭탄은 수중에서 특정 소리 채널로 가청 신호를 생성할 수 있었습니다. 이러한 신호는 캡슐이 착수한 후 선박이 캡슐을 찾는 데 도움을 주었습니다.

SOFAR 폭탄은 임무 중에 테스트되었지만 기대만큼 효과적이지 않았습니다. 회수 팀은 종종 라디오 비콘과 다른 방법에 더 의존했습니다.

결국 머큐리 프로젝트는 성공적으로 한 명의 우주비행사를 우주로 보냈지만, SOFAR 폭탄은 그 한계로 인해 사용되지 않게 되었습니다. 이 프로젝트는 초기 우주 탐사의 혁신적인 공학 접근 방식을 보여주었습니다.

전반적으로 이 기사는 초기 우주 임무의 창의성과 도전 과제를 강조하며, 빠르게 변화하는 환경에서 신속한 문제 해결의 중요성을 강조합니다.

오늘은 ReactOS의 30주년을 기념하는 날입니다. ReactOS는 사용자가 신뢰할 수 있는 환경에서 Windows 애플리케이션을 실행할 수 있도록 설계된 오픈 소스 운영 체제입니다. 이 프로젝트는 1996년에 시작되었으며, FreeWin95 프로젝트에서 발전하여 마이크로소프트의 운영 체제 시장 지배에 대응하기 위해 공식적으로 ReactOS로 이름이 변경되었습니다.

초기 개발은 1996년부터 2003년까지 진행되었습니다. 이 시기에는 코드 작성 없이 광범위한 계획만 있었기 때문에 진전이 더디었습니다. 제이슨 필비가 프로젝트를 이끌며 Windows NT에 초점을 맞추었고, 2003년 2월에 첫 번째 버전인 ReactOS 0.1.0이 출시되었습니다. 이 버전은 기본적인 명령줄 인터페이스만 제공했습니다.

2003년부터 2006년까지는 빠른 성장이 있었습니다. 0.2.x 시리즈에서는 새로운 드라이버와 기본 데스크탑이 추가되었습니다. 그러나 유출된 Windows 소스 코드의 오용 우려로 인해 2006년에는 기여가 일시적으로 중단되었습니다.

2006년부터 2016년까지는 도전과 발전의 시기였습니다. 기존 코드에 대한 감사로 개발이 지연되었고, 2006년에는 ReactOS 0.3.x가 출시되어 네트워킹 지원과 패키지 관리자가 추가되었습니다. 그 후에도 새로운 기술에 대한 지원이 계속해서 향상되었습니다.

2016년부터 현재까지는 발전이 이어지고 있습니다. 2016년에 출시된 ReactOS 0.4.0은 새로운 그래픽 셸과 개선된 디버깅 도구를 특징으로 합니다. 현재 진행 중인 업데이트 덕분에 x86_64 버전이 기능을 갖추었지만, x86 애플리케이션을 실행하는 지원은 아직 부족합니다.

앞으로 ReactOS는 더 나은 드라이버와 현대 하드웨어 지원을 포함한 기능 개선 프로젝트를 통해 계속 발전할 예정입니다. 커뮤니티는 코드 기여, 재정 지원, 버그 테스트 등 다양한 방식으로 참여를 환영합니다.

현재까지 301명의 독특한 기여자로부터 88,198회의 커밋이 이루어져 상당한 코드베이스가 형성되었습니다.

1월 11일, 구글과 쇼피파이는 다양한 전자상거래 플랫폼에서 제품을 검색할 수 있는 오픈 표준인 유니버설 커머스 프로토콜(ucp.dev)을 발표했습니다. 이 프로토콜은 특별한 연결이나 권한 없이도 애플리케이션이 제품을 검색할 수 있도록 합니다.

현재 온라인 쇼핑은 아마존이나 에츠와 같은 여러 상점을 방문해야 하며, 각 상점마다 검색 및 결제 과정이 다르기 때문에 사용자 경험이 분산되어 있습니다. UCP는 제품 설명을 표준화하여 어떤 애플리케이션이든 쉽게 제품을 찾을 수 있도록 하여 이 과정을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

UCP를 처음으로 활용하는 애플리케이션 중 하나는 AskUCP로, 사용자가 여러 플랫폼에서 제품을 한 곳에서 검색할 수 있도록 해줍니다. 이 애플리케이션은 쇼피파이의 카탈로그를 시작으로 다양한 플랫폼의 제품을 검색할 수 있게 됩니다. 더 많은 플랫폼이 UCP를 채택함에 따라, 이 방법으로 접근할 수 있는 제품도 늘어날 것입니다.

이 아이디어는 아직 개발 중인 새로운 개념이며, 개선을 위한 피드백을 환영합니다.

저자는 보충제를 평가하고 선택하는 방식을 개선하기 위한 프로젝트에 참여하고 있습니다. 학업으로 잠시 휴식을 취한 후, 현재는 세 가지 주요 단계에 집중하고 있습니다.

첫 번째 단계는 보충제 색인화입니다. 이는 모든 보충제에 대한 정보를 수집하고 표준화하는 작업입니다. 두 번째 단계는 연구 분석으로, 보충제에 관한 연구 논문을 검토하고 그 효과에 따라 주장을 평가하는 것입니다. 마지막으로, 세 번째 단계는 보충제 정보와 관련 연구를 연결하는 것입니다.

저자는 이 과정에서 여러 가지 어려움에 직면했습니다. 기업들이 콘텐츠 삭제를 요구하는 법적 문제, 초기 인공지능 모델과 관련된 기술적 어려움, 그리고 프로젝트 수익화에 대한 불확실성이 그 예입니다. 그럼에도 불구하고, 저자는 보충제 시장의 투명성을 높이고 소비자들이 더 나은 선택을 할 수 있도록 돕는 데 전념하고 있습니다. 단순히 보충제 사용을 권장하는 것이 아니라, 소비자들이 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 것이 목표입니다.

최근에는 공인들이 건강한 보충제를 홍보하면서 프로젝트에 대한 관심이 증가하고 있음을 느끼고 있습니다. 저자는 이 여정을 계속할 수 있어 기쁘며, 자신의 접근 방식에 대한 피드백을 환영합니다.

프로젝트의 주요 특징으로는 성분별 보충제 검색, 인공지능을 활용한 연구 논문 분석, 프로바이오틱스에서 특정 균주나 성분 찾기, 건강 결과에 따른 연구 탐색, 다양한 보충제의 제품 목록 제공 등이 있습니다.

"연결되어 있지만 고독하다"는 현대 기술의 역설을 탐구합니다. 우리는 기기와 소셜 미디어를 통해 그 어느 때보다 더 연결되어 있지만, 이러한 연결이 오히려 더 고립감을 느끼게 할 수 있습니다. 이 글은 온라인 상의 상호작용이 대면 소통의 깊이가 부족할 수 있음을 언급하며, 그로 인해 외로움을 느낄 수 있다고 설명합니다. 진정한 의미 있는 관계의 중요성을 강조하며, 기술은 개인적인 연결을 대체하기보다는 강화하는 데 사용되어야 한다고 제안합니다.

Turso 데이터베이스는 Rust로 개발된 베타 버전의 SQL 데이터베이스로, SQLite와 호환됩니다. 현재 개발 중이므로 중요한 데이터를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주요 기능으로는 SQLite SQL 방언과 파일 형식, C API를 지원하는 호환성, 데이터베이스 변경 사항을 실시간으로 추적할 수 있는 변경 데이터 캡처(CDC), Go, JavaScript, Java, Python, Rust, WebAssembly와 같은 여러 프로그래밍 언어 지원이 있습니다. 또한, io_uring을 이용한 비동기 입출력 기능을 통해 Linux에서 효율적인 작업이 가능합니다. Turso는 Linux, macOS, Windows에서 실행되며, WebAssembly를 통해 웹 브라우저에서도 사용할 수 있습니다. 벡터 지원 기능을 통해 벡터의 정확한 검색과 조작이 가능하며, 스키마 변경에 대한 지원도 향상되었습니다.

실험적인 기능으로는 다중 버전 동시성 제어(MVCC)를 통한 향상된 쓰기 성능, 데이터 암호화, 뷰 및 쿼리 구독 유지를 위한 점진적 계산, 전체 텍스트 검색 기능이 포함됩니다. 향후 계획으로는 더 빠른 근사 벡터 검색을 위한 벡터 인덱싱이 있습니다.

사용자는 명령어 스크립트나 Rust, JavaScript, Python, Go와 같은 다양한 프로그래밍 언어의 패키지 관리자를 통해 Turso 데이터베이스를 설치할 수 있습니다. Turso CLI에는 AI 도구가 데이터베이스와 상호작용할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버가 내장되어 있으며, 데이터베이스 관리, 쿼리 실행, 스키마 수정 도구를 포함하고 있습니다.

기여는 환영하며, 데이터 손상을 일으키는 버그를 신고하면 보상을 받을 수 있습니다. Turso 데이터베이스는 아직 생산 환경에서 사용하기에 적합하지 않으며, 안정적인 SQLite 버전인 Turso의 libSQL 프로젝트와는 다릅니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

팀들이 기존 코드를 수정할 때 겪는 어려움에 대해 이야기합니다. 과거의 결정에 대한 정보를 어디서 찾아야 하는지, 불명확한 답변이 얼마나 자주 발생하는지, 원래 코드를 작성한 사람이 없을 경우 어떻게 해야 하는지에 대한 질문을 제기합니다. 저자는 풀 리퀘스트, 슬랙 대화, 불완전한 문서에서 맥락을 파악하는 데 어려움을 겪었으며, 이러한 문제들이 다른 팀에서도 얼마나 흔한지 궁금해하고 있습니다.

나는 딸에게 물리학을 가르치기 위해 기타 줄을 뜯거나 물감을 섞는 등의 실습 활동을 시작했다. 이런 방법이 책이나 동영상을 사용하는 것보다 그녀가 더 빨리 배우는 데 도움이 되었다. 이 경험은 나에게 루멘이라는 인터랙티브 물리학 놀이터를 만들도록 영감을 주었다. 루멘은 소리, 빛, 운동, 역학과 같은 주제를 다루고 있다. 사용자들은 실시간으로 변수를 변경하고 그 결과를 즉시 보고 듣는 경험을 할 수 있다. 루멘의 웹사이트에서 직접 체험해볼 수 있다.

이 글에서는 RTL8372N 칩을 사용하는 관리형 스위치의 펌웨어를 분석하기 위해 외부 SPI 플래시에서 명령어를 추적하는 방법에 대해 설명합니다. 저자는 임베디드 시스템 분석에서 디버그 접근의 중요성을 강조하며, 이러한 접근이 제한될 때 대안적인 방법을 제시합니다.

디버깅은 동적 코드 분석을 가능하게 하여, 정적 분석만으로는 얻기 힘든 통찰력을 제공합니다. 특히 임베디드 장치를 탐색할 때 더욱 유용합니다. 이번 연구의 대상은 GoodTop의 관리형 스위치로, RTL8372N 컨트롤러를 사용하며, 펌웨어는 외부 QSPI 플래시 칩에 저장되어 있습니다.

UART를 통해 연결을 시도하던 중, 저자는 비밀번호가 필요하다는 것을 발견합니다. 이전에 사용되던 하드코딩된 비밀번호는 작동하지 않아 새로운 비밀번호를 찾기 위한 탐색이 시작됩니다. 플래시의 내용은 암호화되지 않고 압축되지 않아 쉽게 덤프할 수 있지만, 8051 아키텍처의 제한된 주소 공간 때문에 추가 코드를 접근하기 위해 뱅킹 방법이 필요합니다.

디버그 접근이 불가능한 상황에서 저자는 로직 분석기를 사용해 QSPI 통신을 스니핑하여, 대기 상태와 잘못된 비밀번호 입력 시의 데이터를 캡처합니다. 이를 통해 관련 코드 섹션을 식별할 수 있습니다. 저자는 원시 플래시 주소를 8051 아키텍처와 호환되는 형식으로 변환하는 맞춤형 파이썬 스크립트를 개발하여 명령어 추적 분석을 용이하게 합니다.

분석을 통해 저자는 비밀번호가 특정 메모리 위치(DAT_EXT_1755)에 저장되어 있음을 확인하고, 이 데이터를 읽기 위한 작은 어셈블리 코드 조각(가젯)을 만들기로 결정합니다. 가젯은 펌웨어에 주입되고, 보안 조치를 우회하기 위해 체크섬이 재계산됩니다. 수정된 펌웨어를 플래싱한 후, 올바른 비밀번호를 성공적으로 추출합니다.

이 글은 디버그 접근 없이도 명령어 추적과 같은 창의적인 하드웨어 기술이 펌웨어 동작과 비밀번호와 같은 중요한 정보를 효과적으로 드러낼 수 있음을 보여줍니다. 저자는 결과에 만족하며, 취미로 하드웨어 분석 도구의 가치를 강조합니다. 이 방법은 하드웨어 해킹이 소프트웨어 제한을 극복하고 임베디드 시스템을 더 잘 이해하는 데 어떻게 활용될 수 있는지를 실질적으로 보여줍니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

저자는 15년간 자영업을 하면서 느낀 점을 이야기합니다. 그들은 자신의 일을 즐기지만, 기업가정신에 대한 일반적인 이야기와는 달리 현실은 다르다고 말합니다. 많은 자영업자들이 자신을 위해 일자리를 만들지만, 그 과정에서 높은 스트레스, 긴 근무 시간, 제한된 복지 혜택을 겪게 됩니다.

이 글은 기업가정신에 대한 미화된 시각을 비판합니다. 성공 사례는 종종 편향된 관점에서 나오며, 실패하거나 전통적인 직장으로 돌아가는 사람들은 제외된다는 점을 지적합니다. 대부분의 기업가는 상당한 도전에 직면하며, 사업을 시작했을 때의 중간 결과는 종종 화려하게 묘사되는 것과는 다릅니다.

저자는 부와 안정성을 얻는 더 신뢰할 수 있는 방법은 처음부터 시작하는 것보다 성장하는 조직에 합류하는 것이라고 제안합니다. 이렇게 하면 전문적인 성장, 네트워킹, 재정적 안정성을 위험 부담 없이 누릴 수 있습니다. 그들은 자영업의 현실과 자신이 진정으로 원하는 것이 무엇인지에 대해 솔직해지는 것이 중요하다고 강조합니다.

결론적으로, 저자는 젊은이들이 다양한 경로를 탐색하고 기존의 조직에 합류하는 것을 고려할 것을 권장합니다. 또한 기업가정신이 적합한 사람에게는 보람이 있을 수 있음을 인정합니다. 자영업과 전통적인 고용의 비용과 이점에 대해 더 솔직한 논의가 필요하다고 강조합니다.

중국 윈난성에서 주로 발견되는 '란마오아 아시아티카'라는 버섯은 제대로 조리하지 않을 경우 작은 요정 같은 형체의 생생한 환각을 유발하는 것으로 알려져 있습니다. 이 버섯은 현지 요리에서 인기가 있으며, 특히 6월부터 8월까지의 성수기 동안 시장과 식당에서 판매됩니다. 매년 많은 사람들이 이 버섯을 섭취한 후 병원을 찾고 있으며, 비슷한 환각 경험을 보고하고 있습니다.

콜린 돔나우어를 포함한 연구자들은 L. 아시아티카를 연구하여 이러한 환각을 유발하는 화학 성분을 이해하고 있습니다. 이 성분은 잘 알려진 환각제인 실로시빈과는 관련이 없습니다. 돔나우어의 연구는 이 버섯의 정체성을 확인하고, 실험실 동물에서 인간의 경험과 유사한 행동 변화를 일으킨다는 것을 보여주었습니다. 그는 필리핀과 파푸아뉴기니와 같은 다른 지역에서도 유사한 효과가 보고된 사례를 조사하고 있습니다.

흥미롭게도, L. 아시아티카에서 발생하는 환각은 다양한 사람들에게서 일관되게 나타나며, 이는 다른 환각제와는 다른 특징입니다. 이러한 독특한 특성은 과학자들이 이러한 환각의 뒷면에 있는 뇌의 메커니즘을 더 잘 이해하는 데 도움을 줄 수 있으며, 환각과 관련된 신경학적 질환에 대한 새로운 치료법 개발로 이어질 가능성이 있습니다. 이 버섯에 대한 지속적인 연구는 과학 연구에서 균류의 방대한 미개척 잠재력을 강조하고 있습니다.

Skill.md는 코딩 에이전트가 제품을 효과적으로 사용할 수 있도록 돕기 위해 설계된 마크다운 파일입니다. 이 파일은 Vercel의 스킬 CLI를 통해 20개 이상의 주요 코딩 에이전트에 설치할 수 있습니다. Mintlify의 문서 사이트에는 이제 기본 skill.md 파일이 포함되어 있으며, 사용자는 자신의 프로젝트 루트 저장소에 맞춤형 버전을 추가하여 이를 수정할 수 있습니다.

이전 형식인 install.md는 스킬이 설치 및 사용 정보를 더 잘 결합하기 때문에 점차 사용되지 않고 있습니다. 스킬은 에이전트가 문서에 접근할 수 있지만, 정보가 제공되는 방식 때문에 종종 품질이 낮은 코드를 생성하는 문제를 해결하는 데 중요합니다. Skill.md는 에이전트가 필요로 하는 중요한 세부 정보를 통합하여 생성하는 코드의 품질을 향상시킵니다.

Skill.md의 주요 요소는 다음과 같습니다. 제품 사용, 기능 및 모범 사례에 대한 필수 정보, 에이전트가 더 나은 선택을 할 수 있도록 돕는 결정 테이블, 에이전트가 구성할 수 있는 것과 추가 설정이 필요한 것 사이의 명확한 경계, 일반적인 실수를 강조하는 "주의사항" 섹션, 더 깊은 맥락을 위한 전체 문서 링크 등이 포함됩니다.

사용자들은 스킬.md 파일을 개인화하여 도구의 효과를 높이도록 권장받고 있습니다. 스킬.md의 기준은 시간이 지남에 따라 발전할 것으로 예상됩니다.

모든 사람은 자신만의 이야기를 가지고 있으며, 많은 이들이 시연이나 데모를 비판하거나 조롱하는 것을 즐깁니다.

요약이 없습니다.

저는 TikTok 비디오와 같은 외부 콘텐츠에 직접 접근할 수 없습니다. 하지만 비디오의 주요 내용이나 세부 정보를 제공해 주시면, 기꺼이 요약해 드리겠습니다!

요약이 없습니다.

회원 포털의 로그인 및 등록 절차에 대한 내용이 담겨 있습니다. 이 포털은 회원 조직과 관련된 사용자들을 위한 것입니다. 사용자는 이메일과 비밀번호로 로그인할 수 있으며, 계정이 없는 경우 공식 이메일 주소를 사용해 등록할 수 있습니다.

또한, 미디어 연구소에서 진행된 최근 연구와 관련된 뉴스와 업데이트를 다루고 있습니다. 특히 ChatGPT와 같은 AI 도구가 인지 기능에 미치는 영향에 대한 연구에 초점을 맞추고 있습니다. 여러 매체에서 AI 사용이 비판적 사고와 두뇌 능력에 미칠 수 있는 영향에 대한 우려를 다루고 있습니다.

사용자는 회원 포털 계정에 로그인하거나 등록할 수 있으며, 최근 연구는 AI 도구 사용의 잠재적인 인지적 영향을 강조하고 있습니다. 다양한 매체에서 이러한 연구 결과를 보도하고 있습니다.

이란은 현재 경제적 어려움으로 인한 시위에 대한 정부의 단속과 맞물려 거의 2주간의 심각한 인터넷 차단을 겪고 있습니다. 이 차단으로 인해 9천만 명의 주민들은 인터넷과 국제 전화 서비스에 제한을 받으며, 이는 역사상 가장 큰 통신 중단 중 하나로 기록되고 있습니다.

이란의 인터넷은 두 개의 주요 게이트웨이를 통해 세계와 연결되지만, 차단 기간 동안 그 중 하나인 통신 인프라 회사(TIC)가 인터넷 경로를 철회하기 시작했습니다. 이로 인해 트래픽 수준이 급격히 감소했으며, 일부 기술적 경로는 열려 있었지만 대부분의 사람들은 실제로 인터넷에 접근할 수 없었습니다.

현재 이란 정부는 "화이트리스트" 전략을 고려하고 있습니다. 이는 선택된 사용자만 인터넷에 접근할 수 있도록 하고, 대다수는 차단하는 방식입니다. 교육 기관을 위한 소규모 서비스 복구 사례가 있었지만, 전반적인 연결성은 여전히 제한적입니다.

이란 정부는 차단 상황에서도 통제를 유지하기 위해 국가 정보 네트워크를 개발했습니다. 이는 다른 권위주의 정부들에게도 영향을 미칠 수 있는 전술입니다. 한편, 디지털 권리 활동가들은 대체 인터넷 접근을 제공하기 위해 노력하고 있지만, 많은 어려움에 직면해 있습니다.

권위주의 정부들이 서로의 통신 억압 전술을 배우면서, 열린 인터넷을 위한 투쟁은 계속되고 있습니다. 이는 디지털 권리를 위해 싸우는 이들을 지원하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.

요약이 없습니다.

웨이모가 오늘 마이애미에서 완전 자율주행 호출 서비스의 운영을 시작했습니다. 현재 약 10,000명의 주민이 이미 가입했으며, 새로운 이용자는 디자인 지구, 윈우드, 브리켈, 코랄 게이블스와 같은 인기 있는 동네를 포함한 60제곱마일 지역에서 점진적으로 초대될 예정입니다. 이 서비스는 곧 마이애미 국제공항으로도 확대될 계획입니다.

웨이모의 공동 CEO인 테케드라 마와카나는 에너지 넘치고 다양한 문화로 유명한 도시에서 안전하고 신뢰할 수 있는 교통수단을 제공하게 되어 기쁘다고 전했습니다. 마이애미-데이드 카운티 관계자들은 안전과 지역 사회 협력의 중요성을 강조하며 이 이니셔티브를 지지하고 있습니다.

웨이모의 기술은 이미 상당한 안전 개선을 보여주었으며, 인간 운전사와 비교해 심각한 사고를 10배 줄이는 성과를 달성했습니다. 이 서비스는 마이애미의 독특한 날씨 조건에 맞춰 설계되었습니다.

MADD와 마이애미 맹인 재단을 포함한 지역 단체들은 웨이모의 도로 안전 향상과 접근 가능한 교통수단 제공 가능성을 환영하고 있습니다. 주민들은 웨이모 앱을 다운로드하여 서비스를 이용할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

이 보고서는 AI, 특히 Claude가 경제에 미치는 영향을 다루고 있으며, 그 사용을 측정하기 위한 새로운 지표를 소개합니다. AI의 경제적 영향력은 사용자와 AI의 기술, 작업의 복잡성, Claude의 자율성, 성공률, 사용 목적(개인, 교육, 업무 관련) 등 다섯 가지 주요 차원으로 나뉘어 설명됩니다.

주요 발견 사항으로는 첫째, 사용 집중도가 있습니다. Claude의 사용은 주로 코딩 작업에 집중되어 있으며, 상위 10개 작업이 전체 상호작용의 24%를 차지합니다. 그러나 다양한 사용 사례가 조금씩 증가하고 있는 추세입니다. 둘째, 지역적 차이가 나타납니다. 미국, 인도, 일본, 영국, 한국이 Claude 사용에서 선두를 달리고 있으며, 미국 내에서는 기술 인력이 많은 주에서 사용량이 높지만, 주 간 사용 차이가 점차 줄어들고 있습니다.

셋째, 작업과 기술의 역동성이 있습니다. 고소득 국가에서는 개인적인 작업에 Claude를 사용하는 경향이 있는 반면, 저소득 국가에서는 교육적 목적으로 활용됩니다. Claude는 대부분의 작업에서 좋은 성과를 내지만, 복잡한 작업에서는 어려움을 겪어 직무에 따라 영향을 미칩니다. 넷째, AI가 일자리에 미치는 영향에 대한 논의가 있습니다. AI가 일부 고숙련 작업을 대체할 수 있지만, 특정 역할에서는 기술 향상을 이끌어낼 수 있다는 점을 제시합니다. 어떤 작업이 자동화될 가능성이 있는지를 이해하는 것은 노동 생산성과 불평등의 미래를 평가하는 데 도움이 됩니다.

마지막으로, 증강 사용과 자동화의 변화가 있습니다. 사용자와 Claude가 협력하는 증강 사용으로의 전환이 나타나고 있으며, 이는 인간과 AI 간의 상호작용이 더욱 중요해지고 있음을 보여줍니다. 전반적으로 이 보고서는 AI가 현재 작업과 생산성을 어떻게 변화시키고 있는지를 통찰력 있게 제시하며, 그 혜택을 극대화하기 위해 교육과 기술 수준의 중요성을 강조합니다.

이 앱은 색상 선택기를 클릭하여 노이즈 음악을 만들 수 있게 해줍니다. 색상을 선택하면, 그 색상의 코드가 자바스크립트를 사용해 음악의 화음으로 변환됩니다. 이후 Tone.js를 이용해 소리가 생성됩니다. 주의할 점은, 음악이 꽤 크게 들릴 수 있으니 사용하기 전에 볼륨을 낮추는 것이 좋습니다.

이 프로젝트는 계획된 출시가 아니라 실험으로 시작되었습니다. 1월 16일, 올라마는 앤트로픽 호환 API 지원을 발표했으며, 이로 인해 로컬 올라마 모델이 클로드 코드 스타일의 작업 흐름에서 얼마나 잘 작동하는지 테스트해 보게 되었습니다.

제가 진행한 주요 내용은 다음과 같습니다. 먼저, 올라마에서 사용할 수 있는 로컬 모델들을 확인했습니다. 인터넷이 없을 경우, 시스템은 자동으로 원격 모델 대신 로컬 모델을 사용합니다. 사용자에게는 클로드 코드를 사용할 때와 같은 경험이 제공되지만, 로컬 처리를 기반으로 합니다.

현재까지 제가 발견한 가장 성능이 좋은 모델은 qwen3-coder:30b입니다. 또한 새로운 glm-4.7-flash 모델도 시도해 보았지만, 지시 사항을 정확히 따르지 못하는 문제가 있어 현재 이 작업 흐름에는 적합하지 않습니다.

Lix는 다양한 파일 형식의 변경 사항을 추적해야 하는 AI 에이전트를 위해 설계된 새로운 버전 관리 시스템입니다. Git이 코드와 텍스트 파일만 처리할 수 있는 것과 달리, Lix는 Excel(.xlsx), PDF(.pdf), Word(.docx) 등 모든 파일 형식을 이해하고 비교할 수 있습니다.

Lix의 주요 기능 중 하나는 변경 사항을 명확하게 보여주는 '리뷰 가능한 차이'입니다. 예를 들어, Excel 파일에서 주문 상태가 "대기 중"에서 "배송 완료"로 변경된 것을 강조할 수 있습니다. 또한, AI 에이전트가 만든 변경 사항은 제안 형태로 제공되며, 최종 확정 전에 인간의 승인이 필요합니다. 실수는 신속하게 되돌릴 수 있는 안전한 롤백 기능도 제공합니다.

Lix는 기존 SQL 데이터베이스를 기반으로 구축되어, 사용자가 별도의 저장 시스템 없이도 표준 SQL 쿼리를 사용하여 파일 버전을 관리할 수 있게 합니다. Lix는 현지화 및 파일 버전 관리의 한계를 극복하기 위해 개발되었으며, 현재 NPM에서 주간 다운로드 수가 90,000회를 넘는 인기를 끌고 있습니다.

Lix는 JavaScript, Python, Rust, Go 등 여러 프로그래밍 언어를 지원하며, 사용자는 간단한 명령어로 쉽게 설치하고 사용할 수 있습니다. 향후 Lix의 다음 버전은 성능 개선과 다양한 SQL 데이터베이스와의 호환성 확대에 중점을 둘 예정입니다.

사용자들은 GitHub에서 Lix 저장소에 별표를 주거나 Discord에서 논의에 참여함으로써 기여할 수 있습니다.

우리는 15억 개의 매개변수를 가진 모델을 개발하고 이를 오픈소스로 공개했습니다. 이 모델은 Cursor와 유사하게 사용자의 다음 코드 수정을 예측합니다. 모델은 여기에서 다운로드할 수 있으며, JetBrains 플러그인을 통해 여기에서 직접 사용해볼 수 있습니다.

이 다음 수정 자동완성 모델은 최근의 수정 내용을 기반으로 작동하여, 일반적인 자동완성보다 더 효과적입니다. 크기는 작지만, 로컬에서 실행되며 더 큰 모델들보다 속도와 정확도 면에서 우수한 성능을 보입니다.

우리는 다른 모델들과 비교 테스트를 진행했으며, 우리의 모델 정확도가 실제 사용성과 밀접하게 연관되어 있다는 것을 발견했습니다. 특히 코드와 같은 정밀한 작업에서 더욱 두드러집니다. 또한, 프롬프트의 형식이 성능에 큰 영향을 미친다는 사실도 알게 되었으며, 간단한 형식이 작은 모델에 더 잘 작동합니다.

이 모델은 약 10만 개의 예제를 사용하여 감독 학습으로 훈련되었고, 엣지 케이스를 처리하기 위해 강화 학습으로 개선되었습니다.

우리는 커뮤니티가 다양한 편집기를 위한 빠르고 개인적인 자동완성 도구를 만들 수 있도록 모델 가중치를 공유합니다. VSCode, Neovim 또는 다른 플랫폼을 사용하는 개발자들이 이 모델의 잠재력을 탐색해보기를 권장합니다.

AdGuard는 자사의 VPN 프로토콜을 공식적으로 오픈 소스화하여 TrustTunnel이라는 이름을 붙였습니다. 이 프로토콜은 사용자에게 더 나은 투명성과 프라이버시를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. TrustTunnel은 기존의 OpenVPN이나 WireGuard와 같은 프로토콜에서 흔히 발견되는 약점을 극복하기 위해 설계된 안전하고 모바일 친화적인 VPN 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 VPN 트래픽을 일반 HTTPS 트래픽으로 위장하여 탐지와 속도 제한을 피하는 방식으로, HTTPS를 보호하는 것과 유사한 고급 암호화 방법을 사용합니다.

TrustTunnel을 오픈 소스로 공개함으로써 AdGuard는 다른 개발자들이 이 프로토콜을 탐색하고 수정하며 발전시킬 수 있도록 장려하고 있습니다. 이 initiative는 AdGuard VPN의 기술에 대한 정보를 제공하는 것뿐만 아니라, 다양한 VPN 서비스에서 TrustTunnel의 폭넓은 채택을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다. 공개된 자료에는 프로토콜의 사양과 다양한 플랫폼을 위한 서버 및 클라이언트 애플리케이션의 소스 코드가 포함되어 있습니다. 사용자들은 iOS와 Android용 모바일 앱에 접근할 수 있으며, 유연한 라우팅 규칙과 상세한 트래픽 로그 기능을 제공합니다.

AdGuard는 오픈 소스 개발에 대한 의지를 표명하며, TrustTunnel을 더욱 개선하기 위한 커뮤니티의 기여를 환영하고 있습니다.

2026년 1월 21일에 발표된 JPEG XL 테스트 페이지에는 JPEG XL 이미지가 표시되어 있으며, 현재 이 이미지는 Safari에서만 볼 수 있습니다. 이 이미지는 JPEG XL 사양의 공동 저자이자 이전 이미지 포맷의 제작자인 Jon Sneyers를 특징으로 하고 있습니다. JPEG XL은 흥미로운 역사를 가지고 있습니다. 한때 Chrome에서 사용 가능했지만 사용량이 적어 제거되었습니다. 현재는 Chrome에서 다시 도입되고 있습니다. 더 자세한 내용은 JPEG XL 위키피디아 페이지에서 확인할 수 있습니다.

Claude-Chill은 Claude Code가 터미널에 업데이트를 효율적으로 전달하도록 도와주는 도구입니다.

문제는 Claude Code가 대량의 업데이트를 보내면서 터미널이 느려지거나 깜박이는 현상이 발생해 이전 출력을 스크롤하기 어렵다는 점입니다.

해결책으로 Claude-Chill은 터미널과 Claude Code 사이에서 중개 역할을 합니다. 이 도구는 대량의 업데이트를 포착하고 관리하여 전체 출력을 보여주는 대신 변경된 부분만 표시함으로써 깜박임을 줄입니다. 또한 이전 출력을 저장해 두어 사용자가 스크롤하여 다시 확인할 수 있도록 합니다.

설치는 cargo install --path crates/claude-chill 명령어로 할 수 있습니다. 사용 시에는 claude-chill claude로 시작하고 필요에 따라 추가 인자를 전달할 수 있습니다.

주요 기능으로는 '회고 모드'가 있어 지정된 키를 눌러 이전 출력을 검토할 수 있습니다. '자동 회고' 기능은 설정된 비활동 시간 후에 자동으로 이전 출력을 보여줍니다. 또한 사용자는 기록 크기와 회고 키와 같은 설정을 사용자 맞춤형으로 조정할 수 있습니다.

Claude-Chill은 가상 터미널을 생성하여 터미널과 Claude Code 간의 입력과 출력을 관리합니다. 이를 통해 부드러운 업데이트와 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.

이 도구는 주로 개인 사용을 위해 설계되었으며 모든 상황에서 완벽하게 작동하지 않을 수 있습니다. 사용자는 자신의 책임 하에 이용해야 합니다. 더 자세한 내용은 명령줄 도움말이나 구성 파일을 참조할 수 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

이 글은 저자가 Bun JavaScript 툴킷을 Bun 자체 의존성 없이 구축한 경험을 다루고 있습니다. 처음에 저자는 리눅스 배포판에 Bun과 OpenCode를 설치하는 데 어려움을 겪었습니다. Bun의 빌드 과정이 자체 CLI에 의존한다는 사실을 알게 되었고, Bun이 설치되어 있지 않아 문제가 복잡해졌습니다.

문제를 해결하기 위해 저자는 Bun의 의존성을 파악하는 래퍼 스크립트를 만들고 점차 대체 도구로 전환했습니다. 그들은 Bun의 빌드 스크립트가 세 가지 주요 기능에 의존한다는 것을 발견했습니다: 패키지 관리, TypeScript 런타임, 번들링. 각 작업에 적합한 대체 도구를 성공적으로 찾았습니다.

첫째, 패키지 관리 부분에서 저자는 빌드 스크립트를 수정하여 의존성을 설치할 때 npm을 사용하도록 했고, package.json 형식에 약간의 조정을 했습니다.

둘째, TypeScript 해석 부분에서는 Bun의 TypeScript 파일을 Node의 기능에 맞게 조정하고 필요한 경우 문법을 업데이트했습니다.

셋째, 번들링과 트랜스파일링에서는 esbuild를 사용하여 TypeScript 코드를 JavaScript로 번들링했으며, Bun의 요구 사항과 호환됨을 확인했습니다.

이 과정에서 저자는 Zig 컴파일러와 링커 오류와 같은 다양한 기술적 문제에 직면했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 로컬에서 컴파일한 바이너리로 교체하는 등의 디버깅 전략을 사용했습니다.

결국 저자는 작동하는 빌드 시스템과 기능적인 바이너리를 만드는 데 성공했습니다. 그들은 자신의 솔루션을 다른 사람들이 사용할 수 있도록 패키징하고, Bun 커뮤니티와 변경 사항을 공유하여 상류로 올릴 수 있기를 희망했습니다. 전체적인 교훈은 의존성을 블랙박스로 취급하기보다는 소스에서 이해하고 구축하는 것이 중요하다는 점이었습니다.

제공된 텍스트가 없는 것 같습니다. 요약해드릴 내용을 제공해 주실 수 있나요?

2026년 1월 19일, 저자의 구글 계정이 정책 위반 의심으로 비활성화되었습니다. 이로 인해 17,000명 이상의 사용자가 이용하는 커뮤니티 웹사이트를 호스팅하던 구글 클라우드 플랫폼 계정도 접근할 수 없게 되었습니다. 복구를 요청한 후 접근이 복원되었지만, "시도 횟수가 너무 많습니다"라는 로그인 오류에 직면했습니다.

저자는 다양한 복구 방법을 시도했지만, 지원팀과의 연락이나 양식 제출에도 불구하고 큰 도움을 받지 못했습니다. 그들의 주된 문제는 단순히 계정에 접근할 수 없는 것이 아니라, 그로 인해 발생하는 후속 피해입니다. 주요 도메인에 접근할 수 없기 때문에 95%의 사용자가 서비스를 찾을 수 없습니다. 또한 청구 관리나 구글이 잠긴 계정에 대해 어떤 요금을 부과하고 있는지 확인할 수 없습니다.

지원 시스템은 효과적이지 않았으며, 서로 다른 부서들이 책임을 회피하고 계정 복구를 위한 명확한 절차가 없습니다. 저자는 답답함과 갇힌 느낌을 받고 있으며, 접근할 수 없거나 이의 제기를 할 수 없는 서비스에 대해 지속적으로 요금이 청구되고 있습니다. 이 상황은 구글의 지원 구조에 심각한 결함이 있음을 보여주며, 다른 고객들에게도 영향을 미칠 수 있다고 생각하고 있습니다.

Endless는 사용자가 오디오 효과를 쉽게 만들고 사용자화할 수 있는 플랫폼입니다. 원하는 효과를 설명하거나 코딩하면, 플랫폼의 PLAYGROUND 시스템이 이를 빠르게 재생 가능한 장치로 변환해 줍니다.

주요 기능으로는 기존 효과를 사용하거나 새로운 효과를 만들어 커뮤니티와 공유할 수 있는 기능이 있습니다. 사용자 맞춤형 알루미늄 케이스와 노브, 개인화할 수 있는 빈 전면 패널이 제공됩니다. 또한 스튜디오급 입력과 출력을 갖춘 고품질 스테레오 오디오를 제공합니다. 전원은 9~12V DC로 작동하며, USB 파일 전송이 간편하고 TRS 표현 페달도 지원합니다.

가격은 299달러로 사전 주문이 가능하며, 여기에는 20달러 상당의 Playground 토큰과 빈 패널이 포함됩니다.

자주 묻는 질문으로는, 등록된 소유자만 Playground에 접근할 수 있으며, 커뮤니티 효과는 무료로 다운로드할 수 있습니다. 프로그래머는 무료로 효과를 만들 수 있지만, Playground 사용 시 복잡도에 따라 소액의 비용이 발생합니다. 새로 구매한 제품에는 토큰이 포함되지만, 중고 제품에는 포함되지 않습니다.

제품의 크기는 높이 2.2인치, 너비 4.72인치, 깊이 3.15인치이며, 무게는 0.88파운드입니다.

저자는 FIPS가 활성화된 컨테이너에서 Ruby on Rails 애플리케이션을 디버깅한 경험을 공유합니다. 처음에는 OpenSSL 3와 Ruby가 잘 작동하는 것처럼 보였고, 간단한 PostgreSQL 연결도 문제없이 이루어졌습니다. 그러나 ActiveRecord를 사용할 때 libpq에서 발생한 오류로 인해 애플리케이션이 실패했습니다. 이 문제는 pg gem이 다른 암호화 라이브러리에 연결된 미리 빌드된 네이티브 의존성을 포함하고 있었기 때문에 발생했습니다. 이 문제는 ActiveRecord를 사용할 때만 드러났습니다. 소스 빌드를 강제로 수행함으로써 확장이 컨테이너 내의 OpenSSL에 올바르게 연결되어 문제를 해결했습니다. 주요 교훈은 FIPS 기본 이미지가 있다고 해서 모든 의존성이 준수된다는 보장이 없다는 것입니다. 특히 네이티브 코드가 관련될 경우 더욱 그렇습니다. 저자는 다른 프로그래밍 언어에서 유사한 문제를 경험한 사람들의 이야기도 듣고 싶어합니다.

이 글에서는 마크다운 코드 펜스를 사용할 때의 어려움을 나타내는 캐릭터인 코리 덤을 소개합니다. 마크다운의 다양한 버전이 다르게 작동할 수 있지만, 여기서는 CommonMark와 GitHub Flavored Markdown(GFM)에 중점을 두고 설명합니다.

코리는 간단한 코드 블록으로 시작하여 제대로 렌더링되는 모습을 보여줍니다. 그러나 그가 중첩된 코드 펜스(세 개의 백틱)를 사용하려고 할 때, 일부 내용이 사라지는 실수를 범하게 됩니다. 이는 흔히 발생하는 실수를 잘 보여줍니다.

내용 손실을 피하기 위해 CommonMark에서는 물결표(~)나 다양한 개수의 백틱을 사용하여 코드 펜스를 만들 수 있도록 허용합니다. 이렇게 하면 중첩된 내용이 문제 없이 유지될 수 있습니다.

인라인 코드 스팬에서도 비슷한 문제가 발생합니다. 여기서 단일 백틱을 사용하면 의도치 않게 코드가 종료될 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 사용자는 인라인 코드 내에서 백틱을 포함하려면 여러 개의 백틱으로 시작하고 끝내야 합니다.

마지막으로, 글은 코드 블록과 스팬에 대한 규칙을 설명하는 CommonMark 사양에 대한 언급으로 마무리됩니다. 전반적으로 이 글은 마크다운의 코드 기능을 효과적으로 사용하여 흔히 발생하는 오류를 방지하는 팁을 제공합니다.