이 블로그 글에서는 저자가 자신이 운영하는 데이터 센터의 장점에 대해 이야기합니다. 이 데이터 센터는 수년간 운영되어 왔습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

자신의 데이터 센터를 운영하면 컴퓨팅 자원을 직접 제어할 수 있어 클라우드 서비스 제공업체에 의존하는 것보다 더 많은 신뢰를 얻을 수 있습니다. 클라우드 서비스는 종종 높은 비용과 의존성을 초래할 수 있습니다.

데이터 센터를 소유하는 것은 장기적으로 비용 효율적일 수 있습니다. 저자는 자신의 데이터 센터 운영 비용이 약 500만 달러로 추정되며, 클라우드 서비스를 이용했을 경우 2,500만 달러가 들었을 것이라고 설명합니다.

데이터 센터 운영은 실제 문제 해결 능력을 키우고 좋은 엔지니어링 관행을 촉진합니다. 이는 클라우드 관련 문제보다는 기술적인 측면에 집중하게 만듭니다.

이 데이터 센터는 약 450kW의 전력을 사용하며, 에너지 비용 절감을 위해 외부 공기를 활용하여 냉각합니다.

설비에는 맞춤형 기계에 장착된 600개의 GPU와 여러 데이터 저장 장치가 포함되어 있으며, 총 약 4PB의 SSD 저장 공간을 제공하여 속도와 신뢰성을 보장합니다.

작업 관리를 위해 Slurm과 같은 도구를 사용하고, 머신 러닝 모델을 모니터링하기 위한 맞춤형 실험 추적 서비스를 운영합니다.

시스템은 단순함과 확장성을 염두에 두고 설계되어 다양한 컴퓨팅 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

저자는 독자들에게 자신의 데이터 센터를 구축해보는 것을 고려해보라고 권장하며, 기술에서 자립하는 것의 흥미로움과 장점을 강조합니다. 이 글은 기술과 엔지니어링에 관심이 있는 사람들에게 자신의 컴퓨팅 자원을 관리하는 것의 이점을 생각해보도록 독려합니다.

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저자는 웹 애플리케이션의 대시보드 로드 시간이 1초에서 10초로 급격히 증가하는 문제를 경험했습니다. 처음에는 React와 관련된 문제로 의심했지만, 추가 조사를 통해 이 문제가 Safari 브라우저에서만 발생한다는 것을 알게 되었습니다. Safari에서는 레이아웃 처리 시간이 비정상적으로 길어지고 있었습니다.

철저한 디버깅을 위해 이진 탐색 방법을 사용한 결과, 문제의 원인은 "피드백 보내기" 버튼에 있는 하트 이모지로 확인되었습니다. 이 이모지를 제거하자 레이아웃 시간이 1600밀리초에서 단 2밀리초로 줄어들었습니다. 문제는 Noto Color Emoji 폰트에서 발생했는데, 이 폰트는 이모지를 일관되게 렌더링하지만, Safari에서 색상 폰트를 처리하는 방식 때문에 과도한 레이아웃 지연을 초래했습니다.

저자는 Safari 팀에 버그 보고서를 제출하며, 이 문제가 해결될 때까지 Apple 플랫폼에서 Noto Color Emoji 사용을 피할 것을 개발자들에게 권장했습니다. 또한, 문제를 보다 효과적으로 진단하는 데 도움을 준 AI 코딩 에이전트인 Claude의 유용한 지원을 인정했습니다. 글은 코딩 에이전트가 유용하면서도 때때로 문제를 일으킬 수 있는 이중적인 성격에 대해 반성하며 마무리됩니다.

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이 텍스트는 Emacs를 중심으로 일주일 동안 개발된 게임에 대해 설명합니다. 이 게임의 목표는 시뮬레이션을 즐기고 특정한 건축 방식을 탐구하는 것입니다. 개발자는 타일과 효과를 정의할 수 있는 간단한 언어를 만들어 게임을 쉽게 확장할 수 있도록 했습니다. 게임의 구조는 테스트와 확장성 측면에서 성공적이지만, 게임 플레이는 너무 단순하다고 여겨져 다른 사람들의 피드백이 필요합니다. 개발자가 마지막으로 가상 도시를 만들었던 경험은 Micropolis/SimCity와 관련이 있습니다.

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이 가이드는 조정 회로를 위한 페라이트 코어 인덕터를 만드는 방법을 설명합니다. 인덕터와 커패시터로 구성된 LC 회로에서 인덕터는 자기장에 에너지를 저장하여 직류(DC)는 통과시키고 교류(AC)는 차단합니다. 페라이트 코어 인덕터는 높은 자기 투과율 덕분에 특히 효과적이며, AM 라디오와 같은 기기에서 널리 사용됩니다.

먼저 공기 코어 인덕터를 만듭니다. 페라이트 막대에 자석선을 감아 코일을 형성합니다. 테이프와 종이 뒷면을 사용해 고정하면 쉽게 제거할 수 있습니다. 와이어 끝을 벗긴 후 LCR 미터로 인덕턴스를 측정합니다.

그 다음 페라이트 막대를 추가합니다. 코일을 페라이트 막대에 감으면 공기 코어에 비해 인덕턴스가 크게 증가합니다. 부서진 막대를 테스트한 결과, 인덕턴스가 5.3 µH에서 66.4 µH로 증가했습니다.

더 긴 페라이트 막대를 사용하면 인덕턴스가 더욱 증가합니다. 코일을 더 긴 막대로 옮기면 인덕턴스가 66.4 µH에서 78.9 µH로 증가합니다.

코일의 위치를 막대 중앙에 더 가깝게 조정하면 인덕턴스가 약간 증가합니다. 이 경우 인덕턴스는 78.9 µH에서 85.0 µH로 증가합니다.

코일의 길이를 늘리면 인덕턴스가 크게 증가합니다. 예를 들어, 150회 감으면 2.061 mH의 인덕턴스를 얻을 수 있습니다.

탭을 설치하면 전체 코일을 다시 감지 않고도 인덕턴스를 쉽게 조정할 수 있습니다. 탭은 감는 과정에서 추가하거나 나중에 설치할 수 있어 조정의 유연성을 제공합니다.

또한 와이어 종류, 게이지, 코일 직경과 같은 다른 요소들도 인덕턴스에 영향을 미칠 수 있습니다. 계산으로 추정할 수 있지만, 재료의 차이로 인해 실제 측정이 중요합니다.

이 가이드는 집에서 페라이트 코어 인덕터를 만들고 실험하는 데 필요한 기초를 제공합니다.

이 기사는 OpenClaw라는 강력한 도구와 관련된 위험성에 대해 다루고 있습니다. OpenClaw는 민감한 정보에 접근하고 사용자의 기기에서 작업을 수행할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

OpenClaw는 파일, 도구, 브라우저 세션에 대한 광범위한 접근 권한을 가지고 있어 보안 위험이 큽니다. 따라서 회사 기기에서 사용하는 것은 안전하지 않습니다.

OpenClaw 생태계의 기술들은 종종 간단한 마크다운 파일로 구성되어 있으며, 해로운 지시사항을 포함할 수 있습니다. 이는 사용자가 인지하지 못하는 사이에 악성 소프트웨어를 전달할 수 있다는 것을 의미합니다.

최근에 발견된 바에 따르면, 인기 있는 기술이 악성 소프트웨어의 매개체로 작용하여 자격 증명이나 API 키와 같은 민감한 정보를 도난당하는 사례가 있었습니다.

이 문제는 단일 사례에 국한되지 않으며, 많은 기술들이 유사한 방법으로 악성 소프트웨어를 퍼뜨리는 데 관여할 수 있습니다.

사용자들은 업무용 기기에서 OpenClaw를 실행하지 말고, 과거에 사용한 적이 있다면 즉시 보안 팀에 보고해야 합니다. 또한, 의심스러운 경우 자격 증명을 변경하고 로그인 기록을 검토해야 합니다.

기술을 개발하는 사람들은 안전 조치를 구현하고 악성 콘텐츠를 모니터링해야 합니다. 기술은 소프트웨어 패키지처럼 악용될 수 있기 때문입니다.

마지막으로, 에이전트 도구에 대한 신뢰 프레임워크를 강화해야 한다는 필요성이 제기되고 있습니다. 이는 권한이 구체적이고 철회 가능하며 지속적으로 모니터링되어야 함을 의미합니다.

이 기사는 OpenClaw와 같은 도구에 대해 신중해야 한다는 점을 강조합니다. 이러한 도구는 의도와 실행 사이의 경계를 허물 수 있어 공격자에게 매력적인 표적이 될 수 있습니다.

CIA가 전 세계 국가에 대한 최신 정보를 제공하는 무료 온라인 자원인 '세계 사실집'의 발행을 중단하기로 결정했습니다. 이 자료는 언론인과 학자들 사이에서 널리 사용되었습니다. CIA는 발행 중단에 대한 구체적인 이유를 밝히지 않았고, 단지 이 출판물이 "종료되었다"고 언급하며 사용자들에게 다른 방법으로 세계를 탐험할 것을 권장했습니다.

'세계 사실집'은 제2차 세계대전 중 기밀 프로그램으로 시작되어 1975년에 공개되었고, 1990년대부터는 온라인으로 제공되었습니다. 특히 학기 중 학생들 사이에서 인기가 많았습니다. 이번 결정은 트럼프 행정부가 정부 프로그램을 대폭 축소하는 가운데 이루어졌으며, CIA 직원들에게 퇴직금 제공을 제안하고 기관 내 일자리 감축을 계획하고 있는 상황입니다.

1995년, 컴퓨터 과학자 니클라우스 비르트는 "간결한 소프트웨어를 위한 호소"라는 에세이에서 소프트웨어의 비효율성에 대한 우려를 표명하며 비르트의 법칙을 제정했습니다. 이 법칙은 소프트웨어가 하드웨어의 발전 속도보다 더 빠르게 느려지고 있다는 내용을 담고 있습니다. 그는 현대 소프트웨어가 이전 프로그램보다 훨씬 더 많은 저장 공간을 요구하지만, 실제로는 크게 빨라지지 않으며, 사용 가능성을 유지하기 위해 훨씬 더 빠른 하드웨어에 의존하고 있다고 지적했습니다.

저자는 자신의 경력을 돌아보며 비르트의 주장에 동의하지 않습니다. 비르트는 사용자 친화적인 인터페이스의 발전이 가치를 가져오지 않았다고 비판했지만, 저자는 이러한 접근성이 오히려 가치를 제공한다고 생각합니다.

이 논의는 클라우드 컴퓨팅의 발전에도 초점을 맞추고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 복잡한 데이터 센터를 구축하지 않고도 소프트웨어를 실행할 수 있게 해주지만, 이러한 편리함은 종종 추가적인 복잡성과 비용을 동반합니다.

저자는 초기 경력에서의 개인적인 경험을 공유하며, 복잡한 소프트웨어 프로젝트가 심각한 성능 문제를 초래했던 사례를 강조합니다. 현대 도구들, 특히 인공지능과 대형 언어 모델(LLM)이 잘못 사용될 경우 숨겨진 비용과 비효율성을 초래할 수 있다는 점을 지적합니다.

LLM이 프로그래밍을 민주화하면서, 이들에 대한 의존이 소프트웨어 개발에 필요한 기본적인 기술과 이해를 약화시킬 수 있다는 우려가 있습니다. 저자는 비르트의 법칙이 명백해 보이지만, 소프트웨어 솔루션의 복잡성이 하드웨어 발전이 제공하는 이점을 초과할 수 있으며, 이는 효율성의 부정적인 거래를 초래할 수 있다고 경고합니다.

온라인 데모는 sqldef의 한 버전인 WebAssembly를 사용하여 두 개의 SQL 스키마를 비교하고 데이터 정의 언어(DDL) 문을 생성합니다.

이 글에서는 SQLite 저장 프로시저를 C 프로그래밍 언어로 컴파일하는 방법에 대해 설명합니다. 이 과정을 시작하는 데 필요한 안내를 제공합니다. SQLite는 경량 데이터베이스로, 저장 프로시저는 데이터베이스에서 실행되는 일련의 SQL 명령어를 의미합니다. C 언어는 시스템 프로그래밍에 널리 사용되는 언어로, SQLite와 함께 사용하면 성능을 높일 수 있습니다.

이 과정을 시작하려면 먼저 SQLite의 저장 프로시저를 작성해야 합니다. 그런 다음, 이 프로시저를 C 코드로 변환하는 방법을 배우는 것이 중요합니다. C 언어로 변환된 코드는 SQLite와 통합되어 데이터베이스 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 데이터 처리 작업을 간소화할 수 있습니다.

SQLite와 C 언어의 결합은 데이터베이스 응용 프로그램의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 이 과정은 개발자에게 유용한 기술이 될 것입니다.

이 논문은 복잡한 SQL 쿼리, 특히 중첩된 서브쿼리를 실행하는 데 있어 발생하는 문제를 다룹니다. 이러한 쿼리는 종종 상관 서브쿼리에 의존하는데, 이는 실행 속도를 크게 저하시켜 대규모 데이터베이스에서 비효율적인 성능을 초래합니다. 이러한 문제는 이차적인 실행 시간 복잡성 때문에 더욱 심각해집니다.

이를 해결하기 위해 저자는 이러한 쿼리를 "언네스팅"하거나 "비상관화"하는 새로운 일반화된 접근 방식을 제안합니다. 기존 방법들은 깊게 중첩된 서브쿼리와 복잡한 SQL 구조를 처리하는 데 어려움을 겪어 최적의 실행 계획을 제공하지 못합니다. 새로운 접근 방식은 이러한 복잡한 구조를 효율적으로 처리하여 쿼리 성능을 개선하고 실행 시간을 단축합니다.

주요 개선 사항으로는 첫째, 일반화된 언네스팅 방법이 있습니다. 이 새로운 방법은 깊게 중첩된 상관 서브쿼리를 관리할 수 있으며, 재귀 쿼리와 같은 복잡한 SQL 기능으로도 확장됩니다. 둘째, 상향식 전략을 채택하여 쿼리를 아래에서 위로 처리하는 대신 위에서 아래로 분석합니다. 이를 통해 중첩 구조를 더 잘 처리하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 셋째, 이전 방법에서 발견된 한계를 해결하며, 특히 의존 쿼리가 중첩된 경우 비효율적인 평가를 초래할 수 있는 문제를 다룹니다.

결론적으로, 제안된 포괄적인 언네스팅 알고리즘은 복잡한 SQL 쿼리를 최적화하는 데 더 강력한 솔루션을 제공합니다. 이는 SQL의 선언적 특성을 유지하면서도 더 빠른 실행을 보장합니다. 논문에는 기존 기술과의 상세한 평가 및 비교도 포함되어 있습니다.

저렴한 Anthropic 요금제를 사용하고 코드 할당량 한도에 도달한 경우, 작업을 계속하기 위해 로컬 오픈 소스 모델에 연결할 수 있습니다. 남은 할당량을 확인하려면 /usage를 입력하세요.

현재 추천되는 오픈 소스 모델로는 Z.AI의 GLM-4.7-Flash와 Qwen3-Coder-Next가 있습니다. 공간과 메모리를 절약해야 한다면, 더 작은 양자화된 버전을 사용하는 것도 고려해볼 수 있지만, 이 경우 품질에 영향을 줄 수 있습니다.

첫 번째 방법은 LM Studio를 사용하는 것입니다. LM Studio를 설치하고 실행하면 오픈 소스 모델을 지원하며, 이제 Claude Code에 연결할 수 있습니다. LM Studio 서버를 시작하고 Claude Code를 LM Studio에 연결하도록 설정하세요. 모델을 확인하거나 변경하려면 /model을 입력하면 됩니다.

두 번째 방법은 Llama.CPP를 사용하는 것입니다. Claude Code를 Llama.CPP 프로젝트에 직접 연결할 수도 있지만, 대부분의 사용자에게는 LM Studio가 더 쉽습니다.

요약하자면, 로컬 모델을 사용하는 것은 할당량 한도에 도달했을 때 좋은 백업 솔루션입니다. 성능이 느려지고 품질이 떨어질 수 있지만, 할당량이 초기화될 때까지 코딩을 계속할 수 있습니다.

이 보고서는 에프스타인 파일 투명성 법안과 관련하여 미국 법무부에서 공개한 PDF 파일의 기술적 분석에 초점을 맞추고 있습니다. PDF 포렌식의 주요 측면을 강조하며, 민감한 문서의 적절한 정리 및 비공개 처리의 중요성을 강조합니다.

PDF는 이진 파일로, 분석을 위해서는 전문적인 도구와 지식이 필요합니다. 이 보고서는 PDF의 내용보다는 구조와 기술적 세부사항을 살펴봅니다. 최근 법무부에서 11,000개 이상의 파일이 포함된 새로운 데이터셋을 공개하였고, 이로 인해 PDF에 대한 추가 분석이 이루어졌습니다. 분석 결과, 일관된 비공개 처리 방식이 확인되었습니다.

분석 결과, 데이터셋 01-07의 PDF 파일은 정확하게 비공개 처리되었으며 숨겨진 정보는 복구할 수 없었습니다. 이와 반대되는 잘못된 보고서도 발견되었습니다. 포렌식 검사는 PDF 파일의 기술적 유효성을 평가하였고, 대부분의 파일이 PDF 표준에 부합함을 보여주었지만, 글꼴 설명자와 관련된 사소한 문제도 있었습니다.

보고서는 파일에 점진적 업데이트와 페이지를 고유하게 식별하기 위한 베이츠 번호가 포함되어 있음을 다루고 있습니다. 이러한 기능은 문서 수정 시 문서의 무결성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 분석 결과, PDF의 메타데이터는 제한적이며, 일부 문서는 부적절한 정리 과정으로 인해 중요한 정보가 누락된 것으로 나타났습니다.

PDF에는 저해상도 이미지가 포함되어 있으며, 식별 가능한 메타데이터를 제거하기 위해 처리된 것으로 보입니다. 일부 문서는 스캔된 것이 아니라 디지털 방식으로 생성된 것으로 보이며, 이로 인해 진위에 대한 의문이 제기됩니다. 문서에 수행된 광학 문자 인식(OCR)의 품질은 다양하여 추출된 텍스트에 오류가 있을 가능성이 있습니다. 이는 재처리를 통해 더 많은 정보를 복구할 수 있는 가능성을 시사합니다.

보고서는 법무부가 PDF를 정리하기 위한 작업 흐름을 수립했지만, 파일 크기를 줄이고 불필요한 데이터를 제거하는 등 개선이 필요한 부분이 있다고 결론짓습니다. PDF 포렌식의 복잡성과 잘못된 결론을 피하기 위한 신중한 검토의 필요성을 강조합니다. 이 요약은 에프스타인 PDF의 포렌식 분석에서 핵심 발견과 통찰을 담고 있으며, 민감한 사건에서 문서 관리의 기술적 도전과 함의를 강조합니다.

B2B SaaS(서비스형 소프트웨어) 기업들이 AI의 발전과 사용자들이 쉽게 맞춤형 애플리케이션을 만들 수 있는 '바이브 코딩'의 등장으로 큰 도전에 직면하고 있습니다. 주요 내용을 살펴보면 다음과 같습니다.

첫째, 시장에 미치는 영향입니다. 많은 B2B SaaS 기업들이 고객들이 AI 도구를 활용해 자신만의 솔루션을 만들 수 있다는 사실을 깨닫게 되면서 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 소프트웨어 주가가 하락하고 고객 유지에 대한 우려가 커지고 있습니다.

둘째, 고객의 기대치가 변화하고 있습니다. 고객들은 SaaS 제공업체에게 더 많은 유연성과 맞춤화를 요구하고 있습니다. 만약 SaaS 플랫폼이 고객의 특정 요구를 충족하지 못한다면, 고객들은 DIY 솔루션으로 전환할 가능성이 높습니다.

셋째, 생존 전략에 대해 살펴보면, SaaS 기업들은 고객의 업무 흐름에 깊이 통합되어 없어서는 안 될 존재가 되도록 노력해야 합니다. 또한, 기존 SaaS 플랫폼은 보안, 규정 준수 및 신뢰성에 대한 전문성을 강조해야 합니다. 이러한 부분은 DIY 솔루션이 종종 부족한 영역입니다. 마지막으로, SaaS 제공업체는 고객의 업무 흐름에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공해야 하며, 고객이 소프트웨어에 맞추도록 강요해서는 안 됩니다.

이러한 전략을 통해 B2B SaaS 기업들은 AI와 사용자 주도 개발의 영향을 받는 경쟁 환경에서 더 잘 경쟁할 수 있을 것입니다.

2026년 1월 28일, 캐서린(화이트쿼크)은 여러 제조업체의 CPU에서 발견된 몇 가지 주목할 만한 하드웨어 버그에 대해 논의했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 인텔의 잘못된 CPUID 문제입니다. 인텔의 CPU 중 일부는 잘못된 제조업체 이름을 보고하는 경우가 있습니다. 예를 들어, Xeon E3-1231 v3 프로세서에서는 "GenuineIotel"이라는 오타가 발견되었는데, 이는 "GenuineIntel"로 표기되어야 합니다. 이는 무작위 비트 오류로 인한 것일 수 있습니다. 또 다른 오류는 Core i5-1245U CPU에서 발생하는데, 여기서는 "Intel(R) ore(TM) i5-1245U"라고 잘못 표시되며, "Core"의 'C'가 빠져 있습니다. 이는 시스템 펌웨어에서 발생한 인적 오류로 보입니다.

둘째, ITE의 파이프라인 버그입니다. 대만의 반도체 회사인 ITE Tech의 IT81202 임베디드 프로세서에는 하드웨어 버그가 있어, 곱셈 연산 후 특정 명령어가 제대로 작동하지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해 컴파일러 기능을 제한하는 방법이 있지만, 이는 성능에 영향을 미칠 수 있으며 인텔의 명칭 오류만큼 심각하지는 않습니다. 이 버그는 큰 실수라기보다는 주의가 필요한 사례로 볼 수 있습니다.

이러한 사례들은 CPU 설계와 펌웨어에서 신중한 엔지니어링의 중요성을 강조합니다.

마이크로소프트의 주요 인공지능 제품이 큰 어려움에 직면하고 있습니다. 이 기사에서는 제품이 겪고 있는 문제들을 다루고 있으며, 이러한 문제들이 향후 개발과 효과성에 미칠 수 있는 영향에 대해 강조하고 있습니다.

OpenClaw는 사용자가 Mac Mini에서 AI 에이전트를 실행할 수 있도록 해주는 오픈 소스 프레임워크로 인기를 얻고 있습니다. 주로 작업 자동화를 위해 많은 사람들이 이 컴퓨터를 구매하고 있으며, 이는 애플이 단순히 알림을 요약하는 Siri와 같은 기능을 넘어 다양한 컴퓨터 기능을 자동화할 수 있는 강력한 AI 어시스턴트를 만들 기회를 놓쳤음을 보여줍니다.

애플은 신뢰할 수 있는 AI를 통합하여 기기에서 직접 작업을 관리할 수 있는 기술을 개발할 수 있는 잠재력이 있었지만, 이 기회를 간과했거나 위험이 너무 크다고 판단했을 수 있습니다. 만약 애플이 이 기술을 개발했다면, 사용자 참여를 기반으로 하는 다른 기업들로부터 상당한 반발을 받을 수 있었을 것입니다. 이러한 AI는 사용자와의 상호작용을 줄여줄 것이기 때문입니다.

OpenClaw와 같은 제3자 솔루션이 주도하도록 허용함으로써 애플은 잠재적인 책임으로부터 안전한 거리를 유지하고 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 장기적인 이점을 놓칠 수 있습니다. AI 에이전트 계층을 소유하는 것은 애플에게 강력한 경쟁 우위를 제공할 수 있었으며, 이러한 에이전트의 가치는 사용자의 데이터와 기기 간 상호작용에 따라 증가할 것입니다.

현재 Mac Mini에 대한 수요가 급증하고 있는 것은 자동화에 대한 강한 수요를 나타내며, 애플이 이 시장에 진입했더라면 많은 이익을 얻었을 것이라는 점을 시사합니다. AI 에이전트 개발에 뛰어들지 않기로 한 결정은 애플이 장기적인 플랫폼 잠재력보다는 즉각적인 법적 문제에 집중하고 있기 때문에 미래에 큰 기회를 놓친 것으로 평가될 수 있습니다.

11월에 친구 프랭크가 리커스 센터를 위해 아케이드 기계를 구입했습니다. 우리는 이 기계를 RCade라고 이름 지었습니다. 그는 원래의 CRT 디스플레이를 유지하고 라즈베리 파이로 운영하기로 결정했습니다. 결국 더 강력한 컴퓨터로 전환할 계획이었지만 CRT와 연결할 방법이 필요했습니다. 그래서 저는 USB를 통해 작동할 수 있는 맞춤형 CRT 디스플레이 어댑터를 만들자고 제안했습니다.

CRT는 JAMMA 커넥터를 사용하고 프랭크는 VGA에서 JAMMA로 변환하는 어댑터를 가지고 있었습니다. 하지만 일반 VGA 어댑터는 CRT의 낮은 해상도(예: 320x240 또는 336x262)를 지원하지 못했습니다. 대부분의 어댑터는 더 높은 해상도와 18비트 색상만 지원해 색상 밴딩 문제가 발생했습니다. 맞춤형 솔루션을 사용하면 데스크탑 대신 노트북을 사용할 수 있는 장점도 있었습니다.

저는 라즈베리 파이 RP2040 마이크로컨트롤러를 사용하기 시작했습니다. 이 칩은 VGA 신호를 생성하기 위한 프로그래머블 IO(PIO)를 가지고 있습니다. 저는 필요한 HSYNC와 VSYNC 신호를 생성하는 어셈블리 프로그램을 작성하고, 메모리에서 픽셀 데이터를 읽어 RGB 값을 출력하는 프로그램도 만들었습니다.

다음으로, 컴퓨터에서 RP2040으로 프레임버퍼 데이터를 전송하기 위한 리눅스 커널 모듈을 개발할 계획이었습니다. Pi Zero로 비디오를 전송하기 위해 설계된 GUD라는 프로토콜을 사용하는 것을 고려했습니다. 몇 가지 리버스 엔지니어링을 통해 RP2040용 GUD의 러스트 구현을 만들어 CRT에 이미지를 성공적으로 표시할 수 있었습니다.

하지만 색 깊이와 프레임 속도에서 어려움이 있었습니다. RP2040의 USB 속도가 성능을 제한했기 때문입니다. 그래서 더 높은 속도를 지원하고 디스플레이 구동을 위한 내장 인터페이스가 있는 STM32 마이크로컨트롤러를 사용하는 것을 고려했습니다.

STM32H723와 아날로그-디지털 변환 시스템으로 새로운 보드를 설계한 후, 단락 회로와 USB 불안정성 등 여러 문제에 직면했습니다. 문제를 해결하고 재설계한 끝에 보드를 RCade와 함께 작동시키는 데 성공했으며, 디스플레이의 색상 품질과 프레임 속도가 크게 향상되었습니다.

앞으로는 오디오 지원과 더 나은 버퍼링 기술로 보드를 개선할 계획입니다. 이 프로젝트를 통해 많은 것을 배웠고, 여전히 진행 중이며 추가 개선이 기대됩니다.

Voxtral은 Voxtral Transcribe 2를 출시했습니다. 이 제품은 두 가지 고급 음성 인식 모델을 포함하고 있습니다. 첫 번째는 Voxtral Mini Transcribe V2로, 대량 처리에 적합하며, 두 번째는 Voxtral Realtime로 실시간 전사에 사용됩니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

Voxtral Mini Transcribe V2는 13개 언어로 스피커 식별과 단어 수준의 타임스탬프를 제공하며, 높은 품질의 전사를 지원합니다. 이 모델은 업계에서 가장 낮은 단어 오류율과 비용을 자랑합니다.

Voxtral Realtime은 실시간 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 지연 시간이 200밀리초 이하로 매우 짧습니다. 이는 음성 비서와 실시간 통신에 적합합니다. 이 모델은 Apache 2.0 라이센스 하에 오픈 소스로 제공됩니다.

두 모델 모두 효율적이고 정확하며, 여러 언어와 어려운 환경에서도 잘 작동합니다. 회의 전사, 가상 비서, 콜센터 자동화, 규정 준수 모니터링 등 다양한 용도로 활용될 수 있습니다.

사용자는 Mistral Studio에서 이 모델들을 테스트할 수 있으며, API를 통해 경쟁력 있는 가격으로 제공됩니다. Voxtral은 온프레미스 및 개인 클라우드 배포 옵션을 통해 개인정보 보호를 강조하고 있습니다. 또한, 회사는 음성 AI 개발 분야에서 인재를 채용하고 있습니다.

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이 텍스트는 작업 환경에서 가상 머신(VM)을 관리하기 위한 도구에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 샌드박스 격리 기능을 통해 사용자는 가상 머신을 즉시 생성하고 복제하여 주요 운영 환경에 영향을 주지 않고 안전하게 변경 사항을 테스트할 수 있습니다.

둘째, 이 도구는 시스템(운영 체제, 패키지, 명령줄 도구)을 분석하여 상황에 맞게 조정하는 기능을 가지고 있습니다. 이를 통해 사용자는 보다 효율적으로 작업할 수 있습니다.

셋째, 모든 작업과 변경 사항이 기록되어 있어, 실제 운영 환경에 적용하기 전에 이를 검토할 수 있습니다. 이를 통해 실수를 줄이고 안정성을 높일 수 있습니다.

넷째, 이 도구는 사용자가 샌드박스에서 작업한 내용을 바탕으로 자동으로 Ansible 플레이북을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 인프라를 쉽게 재구성할 수 있습니다.

마지막으로, 텍스트에서는 샌드박스를 생성하고 웹 서버인 아파치를 설치하며, 사용자 정의 웹페이지를 설정하는 예시를 제공합니다. 이 과정의 세부 단계가 포함된 플레이북을 통해 어떤 우분투 서버에서도 재사용할 수 있습니다.

전반적으로 이 도구는 서버 설정 관리의 효율성과 안전성을 높이는 데 기여합니다.

Byrne의 유클리드는 올리버 번이 1847년에 발표한 "유클리드 원소의 첫 여섯 권"을 현대적으로 재구성한 작품으로, 다채로운 도표와 기호가 특징입니다. 이 프로젝트는 여섯 가지 주요 기하학 분야를 다루고 있습니다. 첫째, 기본 평면 기하학, 둘째, 기하학적 대수, 셋째, 원과 각도, 넷째, 정다각형, 다섯째, 비율과 비례, 여섯째, 기하학적 비례입니다.

프로젝트에 대한 정보도 포함되어 있으며, 번의 원본 출판물과 디자인, 그리고 웹사이트가 어떻게 만들어졌는지에 대한 설명이 있습니다. 또한, 1847년 판의 기하학적 일러스트가 담긴 화려한 포스터도 장식용으로 제공됩니다. 퍼즐도 판매되며, 기하학적 일러스트를 활용한 도전 과제가 포함되어 있습니다.

이 프로젝트는 고전 기하학을 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 상호작용 요소와 생생한 시각 자료를 통해 흥미롭게 만들고자 합니다.

Recall.ai는 매주 수백만 건의 회의를 기록하는 회사로, 바쁜 통화 시간 동안 Postgres 데이터베이스에서 연결이 급증하면서 성능 문제를 겪었습니다. 이로 인해 데이터베이스에 연결하는 데 10-15초의 지연이 발생했으며, 이는 Postmaster 프로세스와 관련이 있었습니다.

Postmaster는 Postgres에서 연결과 백그라운드 작업자를 관리하는 단일 스레드 프로세스입니다. 높은 부하가 걸리면 Postmaster가 과부하에 시달려 지연이 발생할 수 있습니다. 팀은 처음에 느린 쿼리가 지연의 원인이라고 생각했지만, 실제로는 피크 시간 동안 Postmaster가 연결 요청에 응답하는 데 시간이 너무 오래 걸리는 것이 문제라는 것을 발견했습니다.

문제를 조사하기 위해 팀은 높은 연결 부하를 시뮬레이션하는 테스트 환경을 만들었습니다. 그 결과 Postmaster의 주요 루프가 연결의 급증을 효율적으로 처리하지 못한다는 사실이 드러났습니다. 성능 프로파일링 결과, Postmaster는 대부분의 시간을 연결 관리에 소모하고 있으며, 새로운 연결을 생성하는 과정이 비용이 많이 드는 것으로 나타났습니다.

Postgres 설정에서 큰 페이지를 활성화하자 포크 작업 중 오버헤드를 줄여 처리량이 개선되었습니다. 그러나 높은 비율의 백그라운드 작업자 교체는 Postmaster에 추가적인 부담을 주었습니다. 문제를 완화하기 위해 팀은 연결 급증과 백그라운드 쿼리 폭주를 줄이는 전략을 구현하여 성능을 개선했습니다.

이 findings는 Postmaster의 한계를 이해하는 것이 Postgres의 확장성에 중요하다는 점을 강조하며, 높은 부하를 효과적으로 관리하기 위해 연결 풀링의 필요성을 강조합니다. 저자들은 데이터베이스 서비스에서 Postmaster 성능을 관찰할 수 있는 더 나은 모니터링 도구의 필요성을 제기했습니다.

S7 스킴은 음악 애플리케이션에서 사용하기 위해 설계된 경량 버전의 스킴 프로그래밍 언어입니다. CCRMA의 빌 쇼트스테트가 개발한 S7은 주로 R4RS 스킴을 기반으로 하며, 음악과 오디오 스크립팅에 적합한 추가 기능을 포함하고 있습니다.

S7을 선택한 주요 이유는 다음과 같습니다. 첫째, S7의 기능이 음악 프로그래밍의 요구에 잘 맞습니다. 둘째, 여러 독립적인 인터프리터를 지원하여 Max 패치에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 셋째, S7은 빠르고 작으며 수정하기 쉽습니다. 넷째, 허용적인 BSD 라이선스를 가지고 있어 독립 실행형 및 Max for Live 장치에 적합합니다.

S7의 주요 특징으로는 스킴의 단순함에 공통 리스프의 향상이 더해진 점이 있습니다. 키워드, 적용 구문, 그리고 일급 환경을 지원하며, 코드 작성을 쉽게 해주는 공통 리스프 스타일의 매크로도 포함되어 있습니다.

S74 스킴은 S7 위에 추가된 함수 계층으로, Max의 스킴에서 자동으로 로드됩니다. S7을 최소화하면서도 추가적인 편의 기능을 제공합니다.

Max를 위한 스킴의 목표는 음악 시스템 개발을 용이하게 하여 소규모 팀이 더 쉽게 유연하게 작업할 수 있도록 하는 것입니다. 재사용 가능하고 간결한 코드를 생성하여 예술적 표현의 장벽을 최소화하는 데 중점을 두고 있습니다.

S7의 장점은 명확하고 최소한의 구문으로 음악 프로그래밍을 단순화한다는 점입니다. 또한, Common Music에서 제공하는 풍부한 음악 관련 함수 라이브러리를 포함하고 있어 음악 프로그래밍에 익숙한 사용자에게 유익합니다.

하지만 S7의 단점으로는 커뮤니티 인지도 부족과 문서가 희소하다는 점이 있습니다. 주로 스킴에 익숙한 사람들을 위한 자료가 많습니다. 또한 최신 스킴 표준(R7RS)과 일치하지 않습니다.

다양한 다른 스킴 구현체인 클로저, 기일, 치킨 등이 고려되었지만, 음악 애플리케이션에 대한 S7의 특정 장점과 일치하는 것은 없었습니다.

철저한 평가 후, S7은 임베딩 용이성, 성능, 음악 프로그래밍 적합성으로 선택되었습니다. 향후 계획에는 사용자들을 위한 문서와 자원 개선이 포함되어 있습니다. 이 프로젝트는 커뮤니티 내에서 유사한 이니셔티브에 대한 협업과 탐색을 장려합니다.

대화에서 중요한 것은 상대방의 말을 듣고 이해하는 것이지, 단순히 자신의 의견을 말하거나 불필요한 조언을 하는 것이 아니라는 점을 강조합니다. 저자는 여자친구와의 대화를 통해 효과적인 경청이 무엇인지 깨닫게 되었습니다.

첫째, 대화 전에 어떻게 들을 것인지에 집중하는 마음가짐이 필요합니다. 이렇게 하면 더 나은 소통을 위한 준비가 됩니다. 둘째, 집중해서 듣는 것이 중요합니다. 주의가 분산되지 않도록 하고, 눈을 맞추며, 상대방의 감정을 이해하려는 자세를 가져야 합니다. 셋째, 산만한 생각을 무시해야 합니다. 어떻게 반응할지 고민하거나 말한 내용을 판단하지 말고, 혼란스러운 부분은 끼어들지 말고 명확히 하도록 합니다.

넷째, 열린 질문을 통해 대화의 표면을 넘어 더 깊은 감정과 생각을 탐구하는 것이 필요합니다. 마지막으로, 상대방의 말을 요약해서 이해했음을 확인하고, 그들이 더 이야기할 수 있도록 격려하는 것이 중요합니다.

저자는 문제를 해결하려고 하지 않고 경청하는 것이 진정한 연결을 만들어주며, 화자가 자신의 생각을 정리하는 데 도움을 준다고 결론짓습니다. 이러한 접근은 열린 소통을 위한 안전한 환경을 조성하고 관계를 강화하는 데 기여합니다.

CIA는 1971년부터 중요한 자료로 활용되어 온 '세계 사실집'의 발행 중단을 발표했습니다. 이로 인해 해당 웹사이트는 완전히 삭제되었고, 사용자는 이전 콘텐츠에 접근하는 대신 폐쇄 공지로 리디렉션됩니다. 이 결정은 비판을 불러일으켰습니다. 많은 사람들은 아카이브된 버전이 여전히 제공되어야 한다고 주장하며, 비록 더 이상 유지 관리되지 않는다는 공지가 붙더라도 접근할 수 있어야 한다고 생각합니다. CIA는 이전에 연간 아카이브를 공개했으며, 이 자료들은 여전히 인터넷 아카이브에서 찾아볼 수 있습니다. 한 사용자는 2020년 버전의 '세계 사실집'을 공유하기 위해 GitHub 저장소를 만들었고, 이를 통해 사람들이 그 안에 담긴 유용한 정보를 일부 이용할 수 있게 되었습니다.

저자는 아이들을 위한 장난감으로 설계된 전기 트랙터를 완성했습니다. 이 프로젝트는 약 6개월이 걸렸으며, 그의 딸 루시와 함께 작업하는 재미있는 시간이었습니다. 루시는 종종 이 작업에 관심을 보였습니다.

트랙터는 350W 모터와 36V 배터리로 구동되며, 아이들이 사용하기에 적합한 느린 속도로 설계되었습니다. 튼튼한 후축, 조절 가능한 좌석, 기본적인 케이블 작동 브레이크가 특징입니다. 차체는 합판으로 만들어졌고, Ferguson TE20 트랙터에서 영감을 받은 자작 조향 시스템이 적용되었습니다.

후륜은 잔디 깎는 기계에서 가져온 것이며, 이와 맞도록 축을 맞춤 제작했습니다. 초기 계산이 잘못되어 기어 비율을 개선하기 위해 카운터샤프트를 추가했습니다. 트랙터에는 DPDT 스위치를 이용한 간단한 후진 메커니즘이 있습니다.

브레이크는 효과가 떨어지며, 부품이 제대로 맞지 않는 설계 문제도 있었습니다. 스로틀 반응이 만족스럽지 않아 이를 개선하기 위한 아두이노 프로젝트는 제거했습니다.

저자는 페인팅을 싫어하고 지루하게 느꼈지만, 결국 작업을 마무리했습니다. 용접 기술이 다소 부족해 완벽하지 않은 용접이 있었지만, 용접 과정을 개선하는 방법을 배웠습니다.

전반적으로 이 프로젝트는 재미와 창의성, 공학이 결합된 즐거운 학습 경험이었습니다.

많은 기업들이 나이 차별이 여전히 존재함에도 불구하고, 나이 많은 직원들을 유지하는 것의 이점을 인식하기 시작하고 있습니다. 예를 들어, 영국의 소매업체 B&Q는 나이 많은 직원을 채용함으로써 수익이 크게 증가하고 직원 이직률과 결근율이 감소하는 결과를 얻었습니다. BMW 또한 나이 많은 근로자들이 더 편안하게 일할 수 있는 환경을 조성함으로써 생산성을 향상시켰습니다.

연구에 따르면, 나이 많은 직원들은 생산성과 팀 성과에 긍정적인 기여를 합니다. 50세 이상의 직원이 많은 기업이 더 나은 성과를 내며, 다양한 세대가 함께 일하는 팀이 젊은 직원만으로 구성된 팀보다 더 뛰어난 성과를 내는 경우가 많습니다. 그러나 많은 조직은 여전히 생산성에 대한 오해로 인해 경험이 풍부한 직원들을 조기에 퇴출시키고 있습니다.

인구가 고령화되고 있으며, 사람들이 더 오래 살고 출산율이 감소함에 따라 기업들은 이에 적응할 필요가 있습니다. 많은 나이 많은 근로자들이 자발적으로 직장을 떠나는 것이 아니라 해고로 인해 일자리를 잃고 있어, 이는 귀중한 경험의 손실로 이어집니다.

유니레버와 같은 일부 기업들은 나이 많은 근로자를 유지하기 위한 혁신적인 프로그램을 시작했지만, 이러한 이니셔티브는 종종 규모가 제한적입니다. 증가하는 노인 소비자 시장은 많은 기업들이 여전히 간과하고 있는 중요한 경제적 기회를 제공합니다.

투자자들도 나이 많은 직원을 채용하고 유지하는 것이 생산성과 성장에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 점을 인식하기 시작했습니다. 기업들은 인력의 나이에 대한 접근 방식을 재고하고 이를 전략적 우선사항으로 삼아야 합니다. 나이에 대한 포용적인 근무 환경을 조성함으로써 조직은 성과를 개선하고 고령화 사회의 요구에 더 잘 대응할 수 있습니다.

Allegro는 iOS, Android, 웹에서 고성능 모바일 사용자 인터페이스(UI)를 일관되게 제공하는 데 어려움을 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 MBox라는 내부 솔루션을 개발하여 앱 출시 없이도 서버에서 UI 업데이트를 할 수 있도록 했습니다. 시간이 지나면서 Allegro는 성능과 사용자 경험을 개선하기 위한 대안을 모색하게 되었고, 그 과정에서 Lynx라는 오픈 소스 프레임워크를 탐색하게 되었습니다.

Lynx는 단일 React 코드베이스를 사용하여 더 나은 성능과 크로스 플랫폼 개발을 약속했습니다. 이는 Allegro의 기존 요구 사항에 부합하며, 네이티브 렌더링과 서버 기반 UI 지원과 같은 기능을 제공했습니다. Allegro는 Lynx를 평가하기 위해 모바일 화면을 재구현하고 현재 사용 중인 WebView 방식과 A/B 테스트를 진행했습니다.

하지만 테스트 중 JavaScript 엔진 충돌과 같은 문제와 SEO에 중요한 서버 측 렌더링(SSR)의 부족이 발생했습니다. 또한 Lynx를 SwiftUI와 같은 현대적인 네이티브 프레임워크와 통합하는 데 어려움이 있었고, Lynx의 복잡한 C++ 코어로 인해 유지 관리의 위험도 확인되었습니다.

사용자 경험과 주요 성과 지표에서 일부 개선이 있었음에도 불구하고, Allegro는 SEO 제한, 구식 기술에 대한 의존성, 잠재적인 유지 관리 문제로 인해 현재 Lynx를 채택하지 않기로 결정했습니다. 그들은 Lynx의 개발 상황을 주의 깊게 지켜보며, 프레임워크가 성숙해질 경우 미래에 다시 고려할 수 있을 것입니다.

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TeleHunt는 검증된 텔레그램 봇을 찾을 수 있는 최고의 디렉토리입니다. AI 비서, 생산성 도구, 암호화폐 추적기, 엔터테인먼트 등 다양한 카테고리에서 수천 개의 봇을 탐색할 수 있습니다. 모든 봇은 선별되고 검증되어 상세한 설명, 사용자 리뷰, 평가가 제공되며, 텔레그램에 쉽게 추가할 수 있는 링크도 포함되어 있습니다.

카테고리는 다음과 같습니다. AI 봇은 대화 및 자동화를 위한 것으로, ChatGPT 대안도 포함됩니다. 암호화폐 봇은 가격 추적과 포트폴리오 관리를 도와줍니다. 생산성 봇은 작업 관리와 알림 기능을 제공합니다. 도구 봇은 파일 변환기와 QR 코드 생성기와 같은 유틸리티를 포함합니다. 그 외에도 게임, 음악, 교육, 건강 등 다양한 카테고리가 있습니다.

TeleHunt를 선택해야 하는 이유는 여러 가지입니다. 모든 봇은 품질과 보안을 위해 검증됩니다. 사용자 리뷰와 평가를 통해 최상의 옵션을 선택할 수 있습니다. 봇을 텔레그램에 직접 추가할 수 있는 간편한 링크도 제공됩니다. 봇 개발자는 무료로 자신의 봇을 제출할 수 있습니다.

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2026년 2월 5일, OpenAI는 기업들이 AI 에이전트를 보다 효과적으로 구축하고 배포하며 관리할 수 있도록 돕는 플랫폼인 Frontier의 출시를 발표했습니다. AI의 도입은 업무 방식에 큰 변화를 가져왔으며, 기업 근로자의 75%가 AI 덕분에 이전에는 할 수 없었던 작업을 수행할 수 있게 되었다고 보고했습니다. 예를 들어, 한 대형 제조업체는 생산 최적화 시간을 6주에서 단 하루로 단축했으며, 대형 에너지 생산업체는 수익을 10억 달러 이상 증가시켰습니다.

하지만 많은 조직은 복잡하고 연결되지 않은 시스템 때문에 AI를 효과적으로 구현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 AI가 할 수 있는 것과 팀이 실제로 배포할 수 있는 것 사이에 격차가 생겼습니다. Frontier는 AI 에이전트가 인간 근로자와 동일한 교육과 맥락을 받아 업무 흐름을 이해하고 다양한 시스템에서 작업을 수행할 수 있도록 하여 이 격차를 해소하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Frontier는 다양한 데이터 소스와 도구를 연결하여 AI 에이전트가 기존 비즈니스 프로세스 내에서 효율적으로 작업할 수 있도록 합니다. 또한 지속적인 학습과 성과 평가 기능을 포함하여 AI 에이전트가 시간이 지남에 따라 개선될 수 있도록 보장합니다. Frontier는 보안과 규정을 준수하기 위해 AI 에이전트가 명확한 경계 내에서 작동하도록 합니다.

OpenAI는 HP, Intuit, State Farm과 같은 주요 기업들과 협력하여 Frontier를 구현하고 있으며, 이 플랫폼은 곧 더 많은 고객에게 제공될 예정입니다. 목표는 조직들이 AI를 신속하게 활용하여 운영에서 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 돕는 것입니다.

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스페이스엑스가 xAI를 인수하여 우주에 데이터 센터를 만들겠다는 계획을 세웠습니다. 이 비전은 구글과 여러 스타트업의 관심을 끌고 있습니다. 우주에서 데이터 센터를 운영하면 무한한 태양광 에너지를 활용할 수 있고, 발사 비용이 낮아질 가능성이 있어 유리할 것이라는 기대가 있습니다. 구글의 연구에 따르면, 2035년까지 로켓 발사 비용이 킬로그램당 200달러로 떨어지면 우주 데이터 센터가 지상 데이터 센터와 경쟁할 수 있을 것이라고 합니다.

하지만 여전히 많은 도전 과제가 남아 있습니다. 고급 인공지능(AI)을 훈련시키기 위해서는 수십만 개의 그래픽 처리 장치(GPU)가 필요합니다. 이는 수십만 개의 위성을 발사해야 한다는 의미로, 우주 쓰레기 위험이 증가할 수 있습니다. 또한, 위성 기술을 업그레이드하는 것은 현실적이지 않으며, 기존 위성을 업데이트하는 것이 아니라 새로운 위성을 발사해야 하기 때문입니다.

이러한 문제에도 불구하고 스페이스엑스와 같은 기업들은 이 아이디어를 추진하고 있습니다. 이는 다가오는 기업 공개(IPO)에 대한 관심을 불러일으키기 위한 것일 수 있습니다. 투자자들은 미래의 수익 가능성을 바탕으로 이러한 사업에 자금을 지원할 의향이 있을 수 있으며, 비록 이 개념이 단기적으로 실현 가능성이 낮다는 것을 이해하고 있더라도 말입니다.

BMW가 자사 로고 모양의 새로운 전용 나사를 도입했습니다. 이 나사는 운전자가 자신의 차를 수리하는 것을 방지하기 위해 설계되었습니다. 나사는 브랜드를 우선시하여 일반 도구로 작업하기 어렵게 만들어, 비트가 부러지거나 나사가 헐거워지는 문제가 발생합니다. 비판자들은 이러한 디자인이 BMW의 소비자 수리 옵션을 제한하고 제품에 대한 통제를 유지하려는 더 넓은 전략의 일환이라고 주장합니다.

BMW의 재활용 및 해체 센터를 방문했을 때, 회사가 도구와 특허를 보호하고 있어 수리 산업의 혁신을 저해하고 있다는 점이 지적되었습니다. 제조업체들은 종종 이러한 디자인을 안전 조치로 정당화하지만, 소비자에게는 소유권에 대한 장벽으로 여겨집니다.

BMW의 이러한 조치에 대응하여 DIY 커뮤니티는 전용 나사에 맞서기 위해 3D 프린터로 만든 도구를 개발했습니다. 이는 풀뿌리 노력이 대기업에 도전할 수 있음을 보여줍니다. 수리 권리를 위한 운동이 확산됨에 따라, BMW가 이러한 보안 나사를 사용하는 결정은 시대에 뒤떨어지고 소비자의 요구와 동떨어진 것으로 평가받고 있습니다.

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2026년 2월 4일, 유럽 정보기관은 러시아가 주요 위성을 가로채고 있어 NATO의 우주 인프라가 심각한 위험에 처해 있다고 발표했습니다. 지난 3년 동안 러시아 위성이 최소 17개의 중요한 유럽 위성을 감시하거나 손상시킨 것으로 알려져, 데이터 도난과 이들 위성에 대한 통제 가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다.

관여된 러시아 위성은 Luch-1과 Luch-2로, 이들은 유럽 위성에 매우 가까이 접근하고 있습니다. 이러한 근접성 덕분에 이들은 구식 위성이 명령을 받기 위해 사용하는 암호화되지 않은 통신을 가로챌 수 있습니다. 현대적인 암호화가 없는 많은 유럽 위성은 취약하며, 러시아가 이러한 명령 신호를 포착하면 위성을 비활성화하거나 궤도를 조작할 수 있어 심각한 고장을 초래할 수 있습니다.

이러한 구식 위성 외에도, Cosmos 2589와 Cosmos 2590 같은 새로운 러시아 위성도 유사한 능력을 보여주어 면밀히 감시되고 있습니다. 독일 국방부 장관은 위성 네트워크에 대한 공격이 GPS와 군사 통신과 같은 중요한 서비스를 방해할 수 있다고 경고하며, 현대 사회에 대한 위협이 증가하고 있음을 강조했습니다.

짐 야그민은 "바이브 코딩"을 비판합니다. 바이브 코딩은 인공지능을 사용해 코드의 구조를 명확히 이해하지 못한 채 빠르게 생성하고 관리하는 방식으로, 이로 인해 기술적 부채가 발생할 수 있습니다. 그는 이를 건설에서 결함이 있는 측정을 만들어내는 "마법의 자"에 비유하며, 바이브 코딩이 작동하는 코드를 생성할 수는 있지만 복잡한 프로젝트에 필요한 정밀함이 부족하다고 설명합니다.

야그민은 바이브 코딩과 "사양 주도 개발"(SDD)을 대조합니다. SDD는 상세한 사양과 적극적인 계획을 바탕으로 더 나은 코드를 만드는 방법입니다. 그러나 SDD는 정확한 문서 유지를 어렵게 만들어 "문서 부채"를 초래할 수 있습니다. 이는 종종 불일치로 이어집니다.

그는 전통적인 소프트웨어 개발이 여러 이해관계자 간의 협업을 포함하지만, SDD는 제품과 엔지니어링 결정을 분리함으로써 이를 복잡하게 만들고 중복된 노력을 초래할 수 있다고 지적합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 야그민은 비즈니스 지식을 코드와 직접 연결하는 "컨텍스트 레이어"를 제안합니다. 이 레이어는 인간과 인공지능 모두가 효율적으로 컨텍스트에 접근하고 업데이트할 수 있게 하여 개발 과정을 간소화하고 모든 관련 정보를 지속적으로 제공할 수 있도록 합니다. 그는 이 접근 방식이 협업을 강화하고 소프트웨어 개발의 품질을 향상시킬 수 있다고 믿습니다.

야그민은 결론적으로 비즈니스 요구와 기술적 실행 간의 간극을 메우기 위해 코딩 과정에 컨텍스트를 통합하는 것이 중요하다고 강조하며, 이러한 통합을 촉진할 수 있는 개념 증명을 암시합니다.

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이 기사는 네트워크 애플리케이션 실행에 중점을 둔 브라우저 엔진인 아르칸에 대한 이전 글과 관련된 내용을 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

아르칸은 마이크로커널 아키텍처처럼 작동하여 창과 디스플레이를 관리합니다. 이 시스템은 애플리케이션이 서로 포함되고 로컬 소프트웨어와 상호작용할 수 있도록 합니다. 미디어 디코딩이나 네트워크 통신과 같은 작업을 별도의 프로그램으로 분리하여 처리합니다.

A12 프로토콜은 아르칸의 핵심으로, 애플리케이션이 네트워크를 통해 어떻게 소통하고 자원을 공유하는지에 중점을 두어 독특한 웹 경험을 제공합니다.

이 글은 과거 인터넷 경험, 특히 게시판 시스템(BBS)에 대해 회상하며, 오늘날의 웹과 비교해 더 개인적이고 덜 상업적인 느낌을 강조합니다.

현대 웹의 단편화와 문제점에 대해서도 논의합니다. 사용자들이 종종 자신의 인간성을 증명해야 하고 다양한 장벽에 직면해야 하는 상황을 설명합니다.

A12는 애플리케이션과 자원을 연결하는 새로운 방법을 도입하여 연결을 양방향으로 만들고 인증을 통해 다시 발견할 수 있도록 합니다. 이는 전통적인 웹 링크가 종종 단방향적이고 설명이 부족한 것과 대조적입니다.

A12 프로토콜은 메타데이터를 기반으로 자원을 찾을 수 있도록 하여 검색 기능을 개선하는 것을 목표로 합니다. 이는 사용자가 강제로 부과된 검색 알고리즘에 의존하지 않도록 합니다.

아르칸 프레임워크 내에서 애플리케이션을 개발하는 방법도 설명하며, 애플리케이션을 패키징하고 업데이트하는 과정이 간단하고, 서명된 업데이트를 통해 보안을 보장하는 점을 강조합니다.

미래 계획으로는 기존 웹 콘텐츠를 보존하고 사용자들이 온라인 경험에 대한 통제를 강화하는 방향으로 발전할 가능성을 언급합니다.

이 기사는 웹 아키텍처에 대한 새로운 접근 방식을 강조하며, 초기 인터넷 모델에서 영감을 받아 현재의 문제를 해결하고 사용자 중심의 미래를 구상하는 내용을 담고 있습니다.

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이 기사는 DIY 피코 풍선을 이용해 성층권을 탐험하는 방법에 대해 설명합니다. 이 작은 풍선은 해밍 주파수 송신기와 같은 작은 장비를 실을 수 있으며, 이를 통해 전 세계에서 위치 추적이 가능합니다. 이 프로젝트는 아마추어 라디오와 과학에 관심이 있는 사람들에게 열려 있어, 피코 풍선 비행에 참여할 수 있는 기회를 제공합니다.

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전쟁으로 인한 사망자 수에 대한 논의가 1914년부터 2025년까지의 데이터를 포함하고 있습니다. 환경에 관한 내용에서는 1880년부터 2025년까지의 지구 온도 변화를 보여주는 FUSE와 실시간 공기 질 데이터를 제공하는 Air가 있습니다. 언어와 관련해서는 다양한 언어 계통을 탐구하는 Constellation과 원시 언어에서 현대 언어로의 발전 과정을 추적하는 Tree가 있습니다.

경제 부분에서는 All Roads가 거리별 무역 경로를 지도화하고, Curl이 무역 밀집도를 시각화하며, Detour가 거리 기반의 경로를 설명합니다. Vortex는 전체 무역 흐름을 보여주고, Cords는 글로벌 무역 관계를 분석하며, Keep Up은 임대 비용의 영향을 논의합니다.

주기와 관련된 Summer Rings는 1896년부터 2024년까지의 올림픽 메달 수를 제시합니다. 종교에 대한 내용에서는 Boil이 끓는 패턴을 애니메이션으로 보여주고, Phyllotaxis는 피보나치 나선 분포를 설명하며, Souls는 피보나치 나선의 용암 테마 시각화를 제공합니다.

우주와 현상에 대한 부분에서는 Northern Veils가 오로라의 역사에 대해 논의하고, Keep Looking이 UFO 목격 사례를 추적합니다. Big Feet는 미국 내 빅풋 목격 사례를 지도화하며, Big Foot는 신화적 생물과의 조우를 보여줍니다.

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메타플로우와 쿠버플로우는 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 프로젝트를 위한 도구입니다. 메타플로우는 넷플릭스에서 개발한 도구로, 개발자들이 쉽게 사용할 수 있는 파이썬 기반의 도구를 제공합니다. 반면, 쿠버플로우는 쿠버네티스에서 AI 작업을 관리하기 위한 더 넓은 생태계를 형성하고 있습니다.

이번 통합의 장점은 사용자가 메타플로우에서 프로젝트를 생성하고 이를 쿠버플로우 파이프라인으로 배포할 수 있게 해주어, 기존의 쿠버네티스 인프라를 변경하지 않고도 더 나은 개발 경험을 제공한다는 점입니다. 이 통합은 메타플로우의 사용자 친화적인 기능과 쿠버플로우의 강력한 인프라 도구를 결합합니다.

메타플로우의 주요 기능으로는 간단한 API를 통한 워크플로우 개발, 실시간 시각적 출력, 구성 관리 등이 있습니다. 또한, 작업과 데이터 병렬 처리를 지원하며, 실패를 우아하게 처리하고 의존성을 자동으로 패키징하는 기능도 포함되어 있습니다. 배포 측면에서는 환경을 명확히 분리하고, CI/CD 통합을 지원하며, 반응형 시스템을 만들 수 있는 능력을 제공합니다.

사용자는 클라우드 환경이나 로컬 머신에 메타플로우를 쉽게 배포할 수 있습니다. 통합 설치 후, 메타플로우를 쿠버플로우 파이프라인 서비스에 연결하기만 하면 사용을 시작할 수 있습니다. 몇 가지 명령어로 흐름을 쿠버플로우 파이프라인으로 생성하고 배포하는 것도 간단합니다.

현재 통합은 기능적으로 작동하지만, 메타플로우의 일부 기능은 아직 지원되지 않습니다. 향후 업데이트에서는 추가 기능과 편리한 API가 포함될 수 있습니다.

메타플로우와 쿠버플로우는 모두 오픈소스 프로젝트로 활발히 개발되고 있습니다. 사용자들은 메타플로우 커뮤니티에 참여하여 지원과 피드백을 받을 수 있습니다. 이 통합은 두 플랫폼의 강점을 활용하여 ML과 AI 프로젝트의 생산성과 효율성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

제2차 세계대전 동안 유럽에서는 연료 부족으로 인해 많은 차량이 나무 가스로 개조되었습니다. 나무 가스를 연료로 사용하는 차량은 효율적이고 친환경적인 대안으로, 전기차와 비슷한 주행 거리를 제공합니다. 나무 가스화 과정은 유기 물질을 고온에서 연소 가능한 가스로 변환하는 방식입니다.

이 기술은 1920년대 조르주 앙베르에 의해 개발되었으며, 전쟁 중에는 독일에서만 약 50만 대의 나무 가스 차량이 운영될 정도로 널리 사용되었습니다. 전쟁이 끝난 후 휘발유가 보급되면서 이러한 차량은 빠르게 인기를 잃었습니다.

최근 연료 가격 상승과 기후 변화에 대한 우려로 나무 가스 차량에 대한 관심이 다시 높아지고 있습니다. 특히 스칸디나비아 지역에서는 열성 팬들이 수제 모델을 제작하고 있습니다. 스웨덴은 1950년대에 나무 가스 차량을 사용하여 잠재적인 석유 부족에 대비하기 위한 연구 프로그램을 시작하기도 했습니다.

나무 가스 차량은 나무나 나무 조각으로 구동될 수 있으며, 휘발유 차량보다 효율성이 떨어질 수 있지만 탄소 중립적이며 전기차처럼 복잡한 화학 배터리를 필요로 하지 않습니다. 그러나 이 기술은 부피가 크고 출력이 낮으며 사용 전 준비 시간이 길어지는 단점이 있습니다.

제한점에도 불구하고 나무 가스 차량은 위기 상황이나 지역적이고 지속 가능한 에너지 솔루션을 위한 대체 연료의 가능성을 보여줍니다. 그러나 대규모 채택은 산림 파괴와 기존 연료에 비해 사용자 친화성과 효율성 관련 문제를 동반할 수 있습니다.

직장에서 저는 Teams를 사용합니다. 이 프로그램은 일부 Markdown 기능이 있지만 긴 메시지를 작성하기에는 적합하지 않습니다. 그래서 저는 nvim에서 작성한 후, 브라우저에서 미리 보고 Teams에 복사하는 방식으로 작업합니다. 최근에는 미리 보기와 복사 단계를 건너뛸 수 있는 도구를 발견했습니다. 이 도구는 Rust와 Claude Code로 만들어졌으며, Windows와 Mac에서 작동하고 Ubuntu에서도 사용할 수 있을 것으로 보입니다. 단, 붙여넣은 내용의 모양은 붙여넣는 앱에 따라 달라질 수 있다는 점을 유의해야 합니다.

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서브스택은 일부 사용자에게 2025년 10월에 발생한 보안 침해로 인해 이메일 주소와 전화번호가 노출되었다고 알렸습니다. 이 사건은 2026년 2월 3일에야 발견되었습니다. 서브스택의 CEO인 크리스 베스트는 해커들이 일부 사용자 데이터에 접근했지만, 비밀번호와 금융 정보와 같은 민감한 정보는 안전하다고 밝혔습니다. 사용자들은 의심스러운 메시지에 주의할 것을 권장받고 있습니다. 서브스택은 보안 문제를 해결했으며, 이 사건에 대해 추가 조사를 진행하고 있습니다. 베스트는 이번 침해에 대해 유감을 표명하며, 사용자 데이터 보호에 대한 회사의 의지를 강조했습니다.

저자는 풀 리퀘스트(PR)를 검토하는 경험에 대해 이야기하며, 특히 AI로 생성된 React 컴포넌트가 많은 긴 PR은 읽지 않는 경우가 많다고 언급합니다. 전통적인 diff 형식은 버튼 동작과 같은 기능 변화 이해를 어렵게 만든다고 설명합니다.

이 문제를 해결하기 위해, PR 검토 중 앱과 상호작용하는 강화 학습(RL) 에이전트를 사용하는 도구를 개발했습니다. 이 에이전트는 미리 배포된 변경 사항을 탐색하고, 수정된 내용을 보여주는 비디오를 생성합니다. 이 접근 방식은 사람들이 텍스트보다 비디오에 더 잘 반응하기 때문에 참여도를 높이는 데 목적이 있습니다.

앱에서 변경 사항이 발생하는 위치를 파악하는 것이 도전 과제였으며, 이를 React의 Fiber 트리를 사용해 코드 변경 사항을 DOM 요소와 연결함으로써 해결했습니다. RL 에이전트는 이러한 컴포넌트와 상호작용하도록 훈련받으며, 스크롤이나 클릭과 같은 행동에 대해 보상을 받습니다.

이 도구는 전통적인 단위 테스트가 놓칠 수 있는 문제, 예를 들어 렌더링 버그나 사용자 인터페이스 문제를 잡아낼 수 있습니다. 그러나 현재 기능 플래그나 복잡한 사용자 상태와 같은 특정 기능에서는 어려움을 겪고 있습니다.

이 서비스는 무료로 제공되며, 사용해 볼 수 있는 링크와 데모를 볼 수 있는 링크가 제공됩니다.

이 텍스트는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 사용하는 안드로이드 개발 도구에 대해 설명하고 있습니다. 이 도구는 gRPC 기술을 지원하며 여러 서비스를 제공합니다. AArch64 시스템에서 작동하도록 설계된 이 도구는 컴퓨터 아키텍처의 한 종류입니다. 개발자들이 프로젝트를 쉽고 효율적으로 설정할 수 있도록 도와줍니다.

블로그에서는 Qodo의 코드 리뷰 벤치마크 1.0 개발에 대해 다루고 있습니다. 이 새로운 방법은 AI 코드 리뷰 시스템의 성능을 측정하는 데 사용됩니다. 이전의 벤치마크가 주로 개별 커밋에서 버그를 찾는 데 집중했던 것과 달리, Qodo의 벤치마크는 활성 오픈 소스 프로젝트에서 실제로 병합된 풀 리퀘스트(PR)를 사용합니다. 이러한 접근 방식은 버그 탐지뿐만 아니라, 의도적으로 결함을 주입하여 코드 품질과 모범 사례를 평가합니다.

Qodo의 벤치마크는 코드의 정확성과 품질을 모두 평가하여 보다 현실적인 테스트 환경을 제공합니다. 이 방법은 다양한 코드베이스에 적용할 수 있으며, 대규모로 고품질 평가 데이터를 생성하도록 설계되었습니다. Qodo는 일곱 개의 다른 주요 AI 코드 리뷰 도구와의 테스트에서 가장 높은 F1 점수인 60.1%를 기록했습니다. 이는 Qodo가 다양한 문제를 효과적으로 식별하면서도 사용자에게 잘못된 경고를 과도하게 주지 않음을 나타냅니다.

이 과정은 모범 사례를 분석하고, PR을 수집하며, 규정 위반과 버그를 주입한 후, 결과를 실제 데이터와 비교하여 검증하는 방식으로 진행됩니다. Qodo는 AI 코드 리뷰 벤치마크에 대한 새로운 기준을 설정하며, 과거 방법의 한계를 극복하고 실제 상황에서 AI 도구를 보다 통합적이고 광범위하게 평가할 수 있는 방안을 제시합니다.

이 글은 개인 정보 보호의 중요성을 역사적 및 현대적 사례를 통해 설명하고 있습니다.

암스테르담은 1851년부터 개인 정보를 기록하는 시민 등록부를 운영했습니다. 이 등록부에는 종교적 소속과 같은 정보가 포함되어 있었고, 제2차 세계대전 중 나치에 의해 유대인 주민을 식별하고 표적 삼는 데 악용되었습니다. 이로 인해 많은 생명이 희생되었습니다.

네덜란드 저항 세력은 유대인 인구를 보호하기 위해 이 등록부의 일부를 파괴하려고 했습니다. 그 결과 일부 기록이 손실되었지만, 대규모 비극을 막기에는 부족했습니다.

현대의 예로는 미국 인사관리국(OPM)이 있습니다. 이 기관은 2천만 명 이상의 개인 정보가 유출되는 대규모 데이터 유출 사건을 겪었습니다. 암스테르담의 등록부와 마찬가지로, 이 데이터도 악용될 수 있는 위험이 있습니다.

이 글은 "숨길 것이 없다면 개인 정보 보호에 신경 쓸 필요가 없다"는 생각에 도전합니다. 개인 정보 보호는 기본적인 인권이며 비밀과 동일시되어서는 안 된다고 주장합니다.

저자는 독자들에게 민감한 개인 정보를 공개적으로 공유하는 것에 대해 편안하게 느낄 수 있을지를 생각해 보라고 권유합니다. 자신의 행동과 관계없이 개인 정보 보호를 소중히 여기는 것이 중요합니다.

이 글은 개인 정보 보호의 필요성을 강조하며, 이를 소홀히 할 경우 발생할 수 있는 여러 부정적인 결과에 대해 경고합니다. 개인 정보 공유와 보안에 대한 안일한 태도는 위험할 수 있습니다.

일론 머스크의 회사 X의 프랑스 사무소가 파리 검찰청 사이버 범죄 수사대에 의해 압수수색을 당했습니다. 이번 조사는 불법 데이터 추출과 아동 성착취물(CSAM) 관련 활동과 같은 잠재적인 불법 행위를 조사하고 있습니다. 머스크와 전 CEO 린다 야카리노는 4월에 청문회에 출석하라는 소환장을 받았습니다. 머스크는 이번 압수수색을 "정치적 공격"이라고 묘사하며, X는 실망감을 표명하고 잘못한 일이 없다고 주장하며 압수수색이 표현의 자유를 위협한다고 밝혔습니다.

영국에서는 정보위원회(ICO)가 머스크의 AI 도구인 그록(Grok)을 조사하고 있습니다. 그록이 유해한 성적 이미지와 비디오를 생성할 가능성이 있다는 우려가 제기되었습니다. 개인 데이터를 동의 없이 사용해 이러한 콘텐츠를 생성하는 것에 대한 문제가 제기되고 있습니다. 영국은 그록과 관련된 성적 딥페이크의 출현으로 인해 여러 기관의 조사를 받고 있으며 압박을 받고 있습니다.

텔레그램의 창립자인 파벨 두로프는 프랑스가 소셜 네트워크에 대해 취한 조치를 비판하며, 프랑스는 자유로운 나라가 아니라고 주장했습니다. 그는 자신의 플랫폼의 콘텐츠 관리 관행과 관련해 프랑스에서 법적 문제에 직면한 바 있습니다.

아내가 마이크로 베이커리를 시작하고 싶어 했지만, 기존의 생산 관리 소프트웨어는 너무 비싸거나 기능이 너무 단순하다는 것을 알게 되었습니다. 그래서 저는 Craftplan이라는 맞춤형 솔루션을 만들었고, 이를 무료로 제공하게 되었습니다.

Craftplan은 레시피, 재고, 주문, 생산 계획 및 구매 관리를 도와줍니다. 비용 추적과 알레르기 성분 식별 같은 기능도 포함되어 있습니다. 이 소프트웨어는 Elixir와 다른 현대 기술을 사용하여 개발되었습니다.

실제 데모를 여기에서 체험해 볼 수 있으며, 로그인 정보는 [email protected], 비밀번호는 Aa123123123123입니다. 코드도 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

Claude는 광고 없는 AI 어시스턴트로 남아 사용자에게 상업적 영향 없이 진정한 도움을 제공할 것입니다. 다른 플랫폼들이 유기적인 콘텐츠와 광고를 혼합하는 것과 달리, Claude와의 대화는 개인적이고 민감한 경우가 많아 광고가 어색하고 부적절하게 느껴질 수 있습니다.

광고를 포함하지 않기로 한 결정은 사용자 신뢰와 도움을 주겠다는 약속에 뿌리를 두고 있습니다. 광고 지원 모델은 상업적 동기에 의해 추천이 영향을 받을 수 있어 사용자 요구와 충돌하는 이해관계를 초래할 수 있습니다. Claude는 참여 지표를 최적화할 압박 없이 명확하고 의미 있는 도움을 제공하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 진정한 사용자 지원과 일치하지 않을 수 있습니다.

Claude를 개발한 Anthropic은 광고가 아닌 기업 계약과 구독을 통해 수익을 창출하는 데 집중하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 사용자 개인정보나 주의를 해치지 않으면서 Claude에 대한 접근을 확대할 수 있게 해줍니다. 또한, 사용자 생산성을 높이기 위해 제3자 도구 통합 방안을 모색하고 있으며, 상업적 상호작용은 광고주가 아닌 사용자가 시작하도록 하고 있습니다.

결론적으로, Claude의 설계 원칙은 광고의 혼잡함 없이 사용자 중심의 경험을 우선시하며, 신뢰와 깊은 사고를 촉진합니다.

유럽연합 집행위원회는 WhatsApp을 매우 큰 온라인 플랫폼(VLOP)으로 공식 분류했습니다. 이는 WhatsApp의 채널 기능이 EU 내에서 4,500만 명 이상의 사용자를 보유하고 있기 때문입니다.

WhatsApp은 개인 메시징과 온라인 플랫폼 기능을 결합한 서비스입니다. 사용자가 정보를 널리 공유할 수 있는 채널 기능은 디지털 서비스법(DSA)의 적용을 받지만, 개인 메시징 서비스는 이러한 규제에서 제외됩니다.

WhatsApp을 운영하는 메타는 2026년 5월 중순까지 VLOP에 대한 추가 DSA 요구 사항을 충족해야 합니다. 여기에는 인권 침해, 선거 조작, 불법 콘텐츠, 개인 정보 보호 문제와 같은 위험 요소를 다루는 것이 포함됩니다.

이 분류 이후, 유럽연합 집행위원회는 DSA 준수를 감독하며 아일랜드 디지털 서비스 조정자와 협력할 것입니다.

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현재 가장 많이 사용되는 인공지능 모델은 자기 주의(self-attention)라는 방법을 사용하는 트랜스포머입니다. 그러나 이 방법은 정보의 양이 증가함에 따라 비용이 많이 들 수 있으며, 저장 공간, 컴퓨팅 파워, 에너지에 대한 높은 수요를 초래합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 자기 주의를 더 효율적으로 계산하는 방법을 제안합니다. 이를 통해 메모리와 계산 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

우리는 전통적인 수학적 접근 방식을 분해하고 대칭 패턴을 사용하여 계산을 단순화함으로써 이 목표를 달성했습니다. 이 새로운 방법은 정보 한 조각당 고정된 비용으로 더 효율적인 처리를 가능하게 하여, 비용을 증가시키지 않고도 더 많은 처리 헤드를 사용할 수 있게 합니다. 우리의 접근 방식을 테스트한 결과, 올바르게 작동함을 확인했습니다. 이러한 발견은 대규모 트랜스포머 모델에 필요한 자원을 줄이는 데 도움을 줄 것이며, 유용한 수학적 기법을 소개할 것입니다.

"크림슨랜드"는 2003년에 처음 출시된 컬트 클래식 탑다운 슈팅 게임으로, 2014년에 리마스터되었습니다. 현재 새로운 프로젝트가 시작되어 원작의 메커니즘과 행동을 유지하면서 게임을 처음부터 다시 만들고 있습니다.

이 프로젝트는 2026년 1월에 시작되었으며, 원본 코드를 사용하지 않고 게임을 충실하게 재현하기 위해 리버스 엔지니어링에 중점을 두고 있습니다. 목표는 게임의 모든 요소가 원작과 일치하도록 하는 것으로, 버그와 특정 행동까지 포함됩니다.

개발자는 정적 분석을 위해 Ghidra와 실행 중 디버깅을 위해 Windbg와 같은 도구를 활용했습니다. 또한, 함수 이름 지정과 분석을 자동화하는 코딩 보조 도구를 사용하여 원본 게임의 구조와 행동을 이해하는 데 도움을 받았습니다. 게임에서 사용된 맞춤형 아카이브 형식도 분석하여 게임 자산을 추출했습니다.

현재 프로젝트는 상당한 진전을 이루었으며, 46,800줄의 코드와 다양한 게임 플레이 기능이 구현되었습니다. 게임은 현재 플레이 가능하며 원작의 느낌을 유지하고 있습니다.

앞으로의 계획으로는 온라인 최고 점수 추가나 조명 효과가 개선된 야간 모드와 같은 잠재적 향상이 있을 수 있지만, 핵심 경험은 그대로 유지될 것입니다.

개발자는 원작 게임의 팬들에게 버그를 식별하고 프로젝트에 기여할 것을 초대하며, 이 클래식 타이틀을 보존하는 데 있어 커뮤니티의 참여가 중요하다고 강조하고 있습니다.

지난 주 동안 Clawdbot(또는 OpenClaw)라는 도구에 대한 관심이 크게 증가했습니다. 일부 사용자들은 이 도구에 자신의 주요 기기에서 광범위한 권한을 부여하거나 클라우드에서 실행하고 있으며, 이로 인해 토큰 사용량이 급증하고 있습니다. 심지어 일부는 Clawdbot을 연결해 작업을 협업하기도 합니다. 이러한 행동은 다소 극단적으로 보이지만, 저자는 Clawdbot이 탐색할 가치가 있다고 믿고 있습니다.

저자는 Clawdbot을 사용하면서 긍정적인 경험을 공유하며, 이 도구가 여러 면에서 생산성을 향상시켰다고 강조합니다. 첫째, 메시지 관리 기능을 통해 텍스트에서 약속한 내용을 바탕으로 메시지를 추적하고 일정 이벤트를 관리합니다. 둘째, 매일 저녁 다가오는 회의와 작업을 요약해 주어 다음 날을 준비하는 데 도움을 줍니다. 셋째, 바쁜 그룹 채팅에서 주요 대화를 요약해 주는 기능도 있습니다. 넷째, 호텔과 제품의 가격을 모니터링하며 자동으로 변동 사항을 확인합니다. 다섯째, 냉동고의 재고를 관리하고 레시피에 따라 장바구니 목록을 정리합니다. 마지막으로, 관련된 캘린더와 웹사이트에 접근해 예약과 약속을 도와주는 기능도 제공합니다.

저자는 Clawdbot이 은행 정보와 문자 메시지와 같은 민감한 정보에 접근할 수 있다는 점에서 위험이 있음을 인정합니다. 이 도구에 대한 신뢰는 인간 비서와 비슷하다고 비교하며, 이점이 종종 위험을 초월한다고 제안합니다. 저자는 이 도구의 유연성과 지속적인 개선 가능성을 수용할 것을 권장하며, 사용자들이 Clawdbot의 기능을 더 깊이 탐색해 보기를 촉구합니다.

결론적으로, Clawdbot 사용에는 위험이 있지만, 저자는 이 도구가 일상 업무에서 생산성과 조직력을 높이는 강력한 도구라고 생각합니다. 개인 생활과 직업 생활에 통합할 때 신중하면서도 열린 마음으로 접근할 것을 추천합니다.

에이전트 스킬은 에이전트가 작업을 보다 정확하고 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 지침과 자원의 모음입니다.

에이전트 스킬을 사용하는 이유는 에이전트가 신뢰성 있게 작업하기 위해서는 맥락이 필요하기 때문입니다. 스킬은 절차적 지식과 회사 또는 팀에 대한 구체적인 정보를 제공하여 이러한 맥락을 제공합니다. 스킬은 현재 수행 중인 작업에 따라 에이전트의 능력을 향상시킵니다.

스킬의 이점은 여러 가지가 있습니다. 스킬 저자에게는 한 번 기능을 만들면 다양한 에이전트 제품에서 재사용할 수 있는 장점이 있습니다. 에이전트에게는 스킬이 새로운 기능을 즉시 제공하여 작업을 더 쉽게 수행할 수 있게 합니다. 조직 차원에서는 지식을 구조화된 방식으로 캡처하고 공유할 수 있어 관리가 용이합니다.

에이전트 스킬은 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 특정 분야의 전문 지식을 패키지화하여 법률 검토나 데이터 분석과 같은 작업에 활용할 수 있습니다. 또한, 에이전트가 프레젠테이션을 만들거나 데이터를 분석하는 등의 새로운 작업을 수행할 수 있게 합니다. 복잡한 작업을 일관된 프로세스로 간소화하여 반복 가능한 워크플로우를 만들 수 있습니다. 여러 호환 가능한 에이전트 제품에서 동일한 스킬을 사용할 수 있는 상호 운용성도 제공합니다.

에이전트 스킬은 주요 AI 개발 도구의 지원을 받으며, Anthropic에 의해 오픈 스탠다드로 개발되어 커뮤니티의 기여를 허용합니다.

스킬을 시작하려면 스킬의 기능과 중요성에 대해 배우고, 스킬 형식에 대한 사양에 접근하며, 스킬을 에이전트나 도구에 통합하고, GitHub에서 제공되는 예제 스킬을 탐색하면 됩니다.

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fips-pad는 FIPS 승인 암호화만을 사용하여 강력한 보안을 보장하는 간단한 오프라인 메모장입니다. 이 애플리케이션은 암호화 환경을 철저히 검증하는 최소한의 애플리케이션을 만드는 탐색에서 시작되었습니다.

이 애플리케이션의 주요 특징은 단일 사용자용으로 오프라인에서만 사용되며, 네트워크 접근이 필요 없다는 점입니다. 메모는 암호화되어 안전하게 저장되며, 계정, 데이터 수집, 클라우드 동기화 또는 플러그인이 필요하지 않습니다.

중요한 점은 fips-pad가 FIPS 검증 제품이나 준수 도구가 아니라는 것입니다. 이 애플리케이션은 FIPS 승인 암호화 시스템을 사용하고 있다는 것을 확인할 수 있을 때만 실행됩니다. 필요한 보안 조건이 충족되지 않으면 애플리케이션이 시작되지 않습니다.

지원되는 운영 체제는 Windows, macOS, Linux입니다. Windows에서는 FIPS 모드가 활성화되어 있어야 하며, macOS는 인증된 암호화 모듈을 포함한 승인된 버전 목록을 사용합니다. Linux는 FIPS가 활성화된 구성에서만 지원됩니다.

암호화 설계 측면에서 메모는 안전하게 암호화된 데이터로 저장됩니다. 키 관리와 난수 생성은 시스템에서 승인된 방법을 사용하여 처리됩니다.

보안 조치로는 FIPS 140-2 및 140-3 준수를 목표로 하지만, 애플리케이션 자체에 대한 주장은 아닙니다. 특정 보안 통제는 애플리케이션의 단일 사용자 및 오프라인 특성에 따라 선택됩니다.

배포 측면에서는 소스 코드가 검토 가능하며, 서명된 바이너리를 구매할 수 있어 보안과 무결성을 보장합니다. fips-pad는 불필요한 복잡성 없이 암호화 기준을 엄격히 준수하는 안전한 메모장 애플리케이션입니다.

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나는 공식 mermaid-cli가 전체 브라우저를 사용하기 때문에 느린 문제를 해결하기 위해 Rust 기반의 Mermaid 다이어그램 렌더링 도구를 만들었다. 이 도구는 mmdr이라고 하며, 브라우저나 Node.js가 필요 없는 네이티브 Rust 렌더러이다.

주요 특징으로는 속도가 있다. mermaid-cli는 다이어그램 하나를 렌더링하는 데 약 3000ms가 걸리지만, mmdr은 단 3ms밖에 걸리지 않는다. 또한, mmdr은 플로우차트, 시퀀스 다이어그램, 클래스 다이어그램 등 13종의 다양한 다이어그램을 지원한다.

Deno Sandbox는 사용자가 생성한 코드나 AI 모델이 만든 코드를 안전하게 실행할 수 있도록 설계된 새로운 기능입니다. 이 기능은 보안 위험 없이 코드를 실행할 수 있게 해줍니다.

Deno Sandbox의 주요 목적은 신뢰할 수 없는 코드를 안전하게 실행하는 것입니다. 이 과정에서는 종종 민감한 자격 증명을 사용하여 외부 API를 호출하게 됩니다.

보안 기능으로는 경량 리눅스 마이크로 가상 머신을 사용하여 신뢰할 수 없는 코드를 격리하고, 민감한 정보에 접근하거나 무단으로 네트워크 호출을 하는 것을 방지합니다. API 키와 비밀 정보는 샌드박스 내에서 직접 노출되지 않으며, 승인된 외부 요청에 필요할 때만 사용 가능합니다. 또한 사용자는 샌드박스가 통신할 수 있는 외부 호스트를 제한할 수 있어 보안을 강화하고 무단 데이터 접근을 방지할 수 있습니다.

코드는 샌드박스에서 Deno Deploy로 직접 배포할 수 있어 개발에서 운영으로의 전환이 간편합니다. 샌드박스는 일시적이지만, 사용자는 읽기-쓰기 저장소 볼륨과 스냅샷을 생성하여 빠른 설정과 상태 유지를 할 수 있습니다.

기술 사양으로는 암스테르담과 시카고와 같은 지역에서 이용 가능하며, 최대 4GB 메모리와 2개의 가상 CPU를 지원합니다. 부팅 시간은 1초 이내로 빠르며, AI 코드 실행 및 안전한 플러그인 시스템 등 다양한 용도로 설계되었습니다.

Deno Sandbox는 사용량 기반의 가격 모델로 운영되며, Deno Deploy 요금제에 포함되어 있습니다. 현재 베타 버전으로 제공되며, 개발자들이 사용할 수 있는 자료도 마련되어 있습니다. 더 많은 정보는 Deno 웹사이트나 문서를 참조하면 됩니다.

벤 슈메이커의 에세이는 최근 출시된 Codex 데스크탑 앱에 대해 다루고 있습니다. 이 앱이 혁신적이지는 않지만, 소프트웨어 개발의 중요한 흐름을 반영하고 있다고 강조합니다. 그는 이 앱을 Claude Code와 함께 사용하여 코딩 작업을 관리하며, 여러 기능을 동시에 작업할 수 있는 방법을 공유합니다.

Codex 앱은 병렬 개발을 위한 도구로, 주요 프로젝트를 방해하지 않고 다양한 작업을 관리하는 데 도움을 줍니다. 전통적인 통합 개발 환경(IDE)은 변화하고 있으며, 슈메이커는 코드 작성과 읽기에서 코드 생성을 관리하는 쪽으로 초점이 이동하고 있다고 주장합니다.

업계는 코드 자체보다 사양(specifications)을 우선시하는 방향으로 나아가고 있습니다. 요구 사항과 디자인을 제대로 정의하는 것이 실제로 작성된 코드보다 더 중요해지고 있습니다. 슈메이커는 앞으로 몇 년 안에 소프트웨어 개발의 풍경이 크게 변할 것이며, 코드보다는 AI 에이전트와 사양 관리에 더 중점을 두게 될 것이라고 믿고 있습니다.

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최근 많은 사람들이 트위터에서 오래된 이메일 발췌를 공유하고 있으며, 이 텍스트에서 등호(=) 기호가 자주 등장하는 것에 대한 호기심이 커지고 있습니다. 이 등호는 코드나 스캔 오류의 결과가 아니라, 이메일을 읽을 수 있는 형식으로 변환하는 과정에서 제대로 처리되지 않아 생긴 부작용입니다.

과거에는 이메일이 주로 일반 텍스트로 작성되었지만, 기술이 발전하면서 긴 텍스트 줄을 서버 요구 사항에 맞게 나누어야 했습니다. 등호는 줄이 포맷팅 이유로 나뉘었다는 것을 나타내는 데 사용됩니다. 예를 들어, 긴 문장이 두 줄로 나뉘어질 때, 첫 번째 줄 끝에 등호가 붙어 다음 줄로 이어진다는 것을 보여줍니다.

이 문제는 "quoted printable"이라는 특정 인코딩 방식에서 발생합니다. 이메일 처리 과정에서 문제가 생기면 문자 누락이나 텍스트 표시 오류가 발생할 수 있습니다. 또한, 등호는 인코딩된 문자를 나타내기도 하는데, 이 과정에서 잘못 처리될 수 있습니다.

결론적으로, 이메일에서 나타나는 등호는 구식 변환 기술과 이메일 포맷팅 처리의 미흡함으로 인해 발생한 것이지, 복잡한 인코딩이나 스캔 오류 때문이 아닙니다.

이 글에서는 NixOS에서 microvm.nix 프로젝트를 사용하여 일시적인 가상 머신(VM)을 설정하는 방법에 대해 설명합니다. 저자는 이 방식을 선호하는데, 이는 데이터를 지속적으로 저장하지 않는 VM을 쉽게 생성할 수 있어 개인 데이터 노출 위험 없이 코딩 에이전트를 안전하게 실행할 수 있기 때문입니다.

microvm.nix 설정의 주요 단계는 다음과 같습니다. 첫째, VM을 위한 네트워크 브리지를 생성하여 네트워크를 준비합니다. 둘째, Nix 구성에 microvm 모듈을 추가하여 flake.nix를 설정합니다. 셋째, microvm.nix 파일에서 Emacs와 Go Protobuf을 위한 개별 VM을 정의합니다. 넷째, microvm-base.nix에서 네트워크 설정과 공유 디렉토리를 설정합니다. 다섯째, microvm-home.nix에서 사용자별 설정을 구성합니다. 마지막으로, goprotobuf.nix와 같은 파일에 특정 환경에 필요한 패키지를 포함합니다.

VM을 실행하기 위해 저자는 작업 공간을 만들고 SSH 키를 생성한 후 VM을 시작합니다. 설정이 완료된 후, 저자는 코딩 에이전트인 Claude를 사용하여 사용자 요청에 따라 새로운 VM을 자동으로 생성하는 방법을 탐색합니다.

NixOS는 처음에는 복잡해 보일 수 있지만, 일시적인 VM을 관리하는 강력한 기능을 제공하여 새로운 프로젝트 요구 사항에 최소한의 유지 관리로 쉽게 적응할 수 있게 해준다는 점에서 유용하다고 저자는 결론짓습니다. 또한 저자는 코딩 에이전트의 빠른 발전과 그 실제 응용에 대해 반성합니다.

저자는 현재의 경험에서 깊고 도전적인 사고가 부족하다고 느끼며 그리움을 표현합니다. 이는 주로 소프트웨어 개발에서 AI의 영향 때문입니다. 저자는 자신의 성격을 두 가지 측면으로 나누어 설명합니다. 하나는 실용적인 해결책을 빠르게 만드는 것을 즐기는 '빌더'이고, 다른 하나는 복잡한 문제를 오랜 시간 동안 해결하는 데서 즐거움을 느끼는 '사고가'입니다.

AI는 문제를 신속하게 해결할 수 있게 해주지만, 저자는 그것이 깊이 있는 사고의 기회를 줄였다고 느끼며, 이로 인해 엔지니어로서의 성장에 정체감을 느끼고 있습니다. AI가 효율적으로 "충분히 좋은" 해결책을 제공하긴 하지만, 저자의 깊은 지적 참여에 대한 필요를 충족시키지는 못한다고 인정합니다.

저자는 빠르게 구축하고자 하는 욕망과 의미 있는 정신적 도전의 필요성 사이에서 갈등을 겪고 있습니다. 이 두 가지 측면을 어떻게 조화시킬 수 있을지에 대한 확신이 없으며, 현재의 코딩과 문제 해결 환경에서는 빌더와 사고가 두 가지 모두가 만족스럽지 않다고 느끼고 있습니다.

최근 Zendesk에서 새로운 스팸 이메일이 급증하고 있습니다. 지난 30분 동안에만 수백 통의 이메일을 받았습니다.

데비안은 일부 자원 개발자들이 팀에 알리지 않고 조용히 기여를 중단하면서 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 의사소통 부족은 유지 관리되지 않는 패키지와 해결되지 않은 문제로 이어질 수 있습니다. 데비안 프로젝트 리더인 안드레아스 틸레는 자원봉사자들이 여러 이유로 자신의 약속을 변경할 수 있지만, 이러한 변화를 효과적으로 전달할 방법이 거의 없다고 강조했습니다.

많은 자원봉사자들은 자신의 가용성에 대해 이야기하는 것이 불편하게 느껴져, 책임이 잊혀지거나 해결되지 않는 경우가 발생합니다. 이로 인해 방치된 버그나 보안 위험과 같은 문제가 생길 수 있습니다. 틸레는 기여자들 간의 가용성 변화를 추적하고 소통할 수 있는 더 나은 시스템의 필요성을 강조했습니다.

이를 해결하기 위해 틸레는 잠재적으로 비활성으로 분류된 기여자들에게 정기적으로 이메일을 보내 그들의 상태를 확인하도록 독려하는 자동화된 시스템을 만들 것을 제안했습니다. 이 initiative는 의사소통을 개선하고 데비안 프로젝트 및 유사한 오픈 소스 프로젝트의 건강을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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2026년 2월 3일, 애플은 Xcode 26.3을 출시했습니다. 이번 업데이트에서는 "에이전틱 코딩"이라는 새로운 기능이 도입되었습니다. 이 기능을 통해 개발자들은 Anthropic의 Claude Agent와 OpenAI의 Codex와 같은 고급 코딩 에이전트를 Xcode에서 직접 사용할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있어, 개발자들이 앱을 더 효율적으로 만들 수 있도록 도와줍니다.

에이전틱 코딩은 앱 개발 과정 전반에 걸쳐 코딩 에이전트가 지원할 수 있는 새로운 접근 방식입니다. 에이전트는 문서를 검색하고, 프로젝트 설정을 관리하며, 작업을 시각적으로 검증하는 등의 기능을 수행하여 작업 흐름을 원활하게 만듭니다. 이 업데이트의 목표는 생산성과 창의성을 높여 개발자들이 혁신에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 또한, Xcode 26.3은 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 호환 가능한 모든 에이전트나 도구를 지원하여 개발자들의 적응력을 향상시킵니다.

이번 릴리스 후보는 애플 개발자 프로그램 회원들에게 제공되며, 곧 앱 스토어에서 정식 버전이 출시될 예정입니다.

2026년 2월 2일, Notepad++ 개발자들은 2025년 6월부터 9월 사이에 발생한 업데이트 시스템의 보안 침해 사실을 공개했습니다. 공격자들은 2025년 12월까지 그들의 인프라에 접근할 수 있었습니다. 이 공격은 여러 실행 체인과 다양한 악성 페이로드를 포함하여, 베트남, 엘살바도르, 호주 등 여러 국가의 사용자와 정부 및 금융 기관을 목표로 했습니다.

첫 번째 실행 체인은 2025년 7월 말에서 8월 초 사이에 발생했습니다. 공격자들은 시스템 정보를 수집하고 악성 페이로드를 배포하는 명령을 실행하는 URL을 통해 악성 업데이트를 배포했습니다. 두 번째 실행 체인은 2025년 9월 중순에서 말 사이에 발생했으며, 이때는 더 자세한 시스템 정보를 수집하는 다른 업데이트 변형이 사용되었습니다. 이 업데이트는 새로운 파일을 다른 디렉토리에 배치하고, 추가 악성 페이로드를 다운로드하기 위한 Lua 스크립트를 실행했습니다. 세 번째 실행 체인은 2025년 10월에 발생했으며, 공격자들은 시스템 정보 기능 없이 다른 디렉토리에 파일을 배치하는 방식으로 전술을 변경하여 백도어를 배포했습니다.

2025년 10월 중순, 공격자들은 수정된 URL과 페이로드를 사용하여 이전 감염 체인을 재사용하기 시작했지만, 2025년 11월 이후에는 새로운 감염 사례가 보고되지 않았습니다. 카스퍼스키의 보안 솔루션은 이러한 공격과 관련된 악성 활동을 성공적으로 탐지했습니다. 그들은 유사한 위협을 탐지하기 위해 특정 행동과 침해 지표(IoC)를 모니터링할 것을 권장합니다.

침해 지표로는 악성 URL과 실행 파일 해시가 제공되어 감염된 시스템과 악성 통신을 식별하는 데 도움을 줍니다. 이번 공격은 소프트웨어 업데이트 메커니즘의 보안을 강화하는 것이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 손상된 업데이트는 다양한 조직에 광범위한 감염을 초래할 수 있습니다.

아람과 에두아르드는 Modelence의 공동 창립자로, TypeScript와 MongoDB를 사용하여 앱 개발을 간소화하는 오픈 소스 프레임워크를 만들었습니다. 그들은 앱을 만들 때마다 인증, 데이터베이스, API 설정과 같은 반복적인 작업을 피하고, 여러 관리 플랫폼에 대한 의존도를 줄이기를 원했습니다.

그들은 AI 앱 개발의 진정한 도전이 도구가 아니라 플랫폼에 있다고 믿고 있습니다. Modelence는 인간 개발자와 AI 코딩 에이전트 모두를 위해 설계되었으며, 다음과 같은 기능을 제공합니다. TypeScript는 오류를 조기에 발견할 수 있도록 도와주고, MongoDB는 데이터베이스 관리를 간소화합니다. 인증, 데이터베이스, 크론 작업을 위한 내장 기능 덕분에 개발자들은 제품 로직에 집중할 수 있습니다.

사용자들은 Modelence 웹사이트에 프롬프트를 입력하여 앱 빌더를 체험할 수 있습니다. 이 프레임워크는 로컬 개발을 지원하며, Modelence Cloud를 통해 백엔드 지원을 받을 수 있습니다. 향후에는 생산 환경에서 오류 관리를 개선하기 위해 DevOps 에이전트를 추가할 계획입니다.

Modelence는 개발자들에게 프레임워크와 클라우드 서비스를 신속하게 보여주고, AI 코딩을 위한 강력한 플랫폼 구축이 주요 도전 과제임을 강조하고자 합니다.

외부 링크에 직접 접근할 수는 없습니다. 하지만 문서의 텍스트나 주요 내용을 제공해 주시면 요약하는 데 기꺼이 도와드리겠습니다.

사용자가 더커리칸의 대통령이 되는 경험을 할 수 있는 AI 기반 시뮬레이터가 있습니다. 현재 이 시뮬레이터는 기본적인 기능만 제공하지만, 캐릭터와의 대화뿐만 아니라 AI를 활용해 더 몰입감 있는 애플리케이션을 개발할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

2026년 2월 3일 블로그 포스트에서 프레드는 코네티컷 윌턴에 있는 221 캐논 로드의 소유권과 관련된 신원 도용 문제에 대한 어려운 경험을 공유했습니다. 2015년에 형과 함께 구매한 이 땅을 팔 계획이 전혀 없었던 프레드는 자신을 사칭한 사기꾼이 이 땅을 팔려는 여러 차례의 시도를 겪었습니다.

첫 번째 사건은 2024년 3월에 발생했습니다. 한 부동산 변호사가 프레드에게 연락해 자신과 형을 사칭한 사람이 땅을 팔려고 한다고 알렸습니다. 사기꾼은 가짜 신분증을 제공하고 이메일과 문자로 소통했지만, 변호사의 철저한 확인 덕분에 판매는 이루어지지 않았습니다.

최근 2026년 2월에는 두 명의 에이전트가 프레드에게 이 땅을 팔려는 새로운 시도에 대해 연락을 해왔습니다. 프레드는 이런 사기가 빈 땅에서 흔히 발생한다고 설명했습니다. 주민이 없기 때문에 이상한 활동을 알아차리기 어렵고, 거래가 원격으로 이루어지는 경우가 많기 때문입니다.

프레드는 토지 소유자들에게 지역 당국에 사기 경고를 등록하고, 자신의 재산에 대한 구글 알림을 설정하는 등의 예방 조치를 취할 것을 권장합니다. 그는 221 캐논 로드가 판매 중이 아님을 강조하며, 이 땅에 대해 연락을 받은 사람은 직접 자신에게 연락해 줄 것을 요청했습니다.

FBI는 워싱턴 포스트 기자 한나 나탄슨의 아이폰에 접근할 수 없었습니다. 그 이유는 아이폰이 잠금 모드에 있었기 때문입니다. 잠금 모드는 아이폰의 보안을 강화하는 기능입니다. 최근 법원 기록에 따르면, FBI는 나탄슨의 집을 급습한 후 어떤 기기에 접근했는지, 어떤 기기는 접근하지 못했는지를 보여줍니다. 이 기록은 잠금 모드가 무단 접근을 방지하는 데 얼마나 효과적인지를 강조합니다.

킬로바이트에 대한 일반적인 혼란과 컴퓨터에서의 측정 방식에 대해 설명합니다.

킬로바이트는 전통적으로 1024바이트로 정의됩니다. 이는 컴퓨터가 사용하는 이진 시스템 때문입니다. 그러나 킬로바이트는 1000바이트로 측정될 수도 있으며, 이는 십진수 측정과 더 일치합니다.

데이터 크기가 증가함에 따라 메가바이트, 기가바이트 등에서 이진 측정과 십진 측정 간의 차이가 커지며, 이는 상당한 부정확성을 초래합니다. 예를 들어, 테라바이트는 약 10% 차이가 날 수 있습니다.

기술 산업에서는 여전히 1킬로바이트를 1024바이트로 간주하는 오래된 관습을 사용하고 있습니다. 특히 RAM 제조에서 이 관습이 두드러집니다. 그러나 저장 장치는 종종 십진 측정을 사용하여 혼란을 더합니다.

이를 명확히 하기 위해 국제전기기술위원회는 이진 측정을 위한 이진 접두어(예: 킬로바이트의 경우 KiB)를 도입했습니다. 반면, 십진 측정을 위해서는 표준 SI 접두어(예: 킬로바이트의 경우 kB)를 유지하고 있습니다.

1킬로바이트를 1024바이트로 동일시하는 구식 관습은 여전히 남아 있어, 기술에 익숙하지 않은 사람들에게 혼란을 초래하고 있습니다.