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Most people use Brave Browser just for ad blocking. That’s barely scratching the surface. Here are some powerful features most users never touch 🧵

🐎🐎🐎🐎🐎🐎🐎🐎 비트코인 탈중앙 채굴조합이 초거대 채굴풀, 이더리움, 달러/원화 스테이블코인, 토스 노드를 이기는 P2P 네트워크란? 초원에서 성벽을 쌓고 머무는 자는 멸망할 것이요, 바람처럼 흘러가는 자는 번영할 것이다. 그러니 비트코이너라면 Sea of Corea든 뭐든 직접 채굴을 실천하십시오

해시렌트마켓을 이용해 나의 노드로 마이닝 해본 간단 후기 처음에는 가볍게 테스트 삼아 브레인스 해시파워 마켓을 이용해 다른 솔로풀 노드로 마이닝을 해보는 것에 그쳤지만 누군가 해시파워를 내 노드로 안정적으로 보낼 수 있도록 매뉴얼을 공개해 주었고 생각보다 큰 손실이 아니라는 점도 알게 돼서 시도해 볼 수 있었다. 1. 운영 결과 <0.67PH/s 11일간 운영> - 예산 325,000sats - 보상 350,880sats (25,880 sats 약 8% 수익) - 1PH/s/day 해당 기간 평균 가격 46,800sats 오션풀의 채굴 실적 추이를 보면 최근 오션풀의 운이 좋아서 수익이 발생했다. 현재 기준으로 여러 계산기를 돌려보면 저가로 입찰을 유지한다고 해도 장기적으로는 비트코인 현물 구매 대비 -1~-2% 손해라는 것을 감안해야 한다. 기존 계획은 1PH/s 7일간 운영이었지만 대시보드에서 확인할 수 있듯이 해시가 중단될 때가 있다.(그래서 0.67PH/s로 11일간 기간이 늘어짐) 마이너는 항상 더 높은 가격을 제시한 구매자에게 해시파워를 공급하게 된다. 약정된 가격과 기간으로 해시를 공급하는 방식이 아니라 실시간 입찰 방식이기 때문이다. 따라서 끊임없이 운영하고 싶다면 별도의 자동화 도구를 구축하거나 자주 입찰 가격을 조정해야 한다. 해시를 끊임 없이 받아야 할만한 이유는 없어 보여서 조금 중단되더라도 저가 입찰 방식을 유지했다. 나의 노드를 활용해 풀 마이닝을 하려면 오션(Ocean)과 DATUM(Knots 포함)을 사용해야만 한다. 다른 풀도 DATUM을 지원하면 좋겠지만 현재는 오션 외 지원하는 풀이 없다. 솔로(복권) 채굴로도 충분하다면 코어든 Knots든 퍼블릭 풀을 사용하는 방법도 있지만 너무 낮은 확률에 유의미한 비용을 투입하는 것 같다. 2. 회의론에 대한 생각 "장비가 네 손에 없잖아?" 일반적인 개인이 수 PH에 이르는 장비를 직접 운영한다는 건 거의 불가능에 가깝다. ASIC 채굴기는 전기 인프라와 한 몸통인 것을 고려해야 한다. 가정에서는 전기 용량이 받쳐주지 않는다. 무리해봐야 1,000W~2,000W 정도가 한계이고 누진 요금까지 고려하면 사실상 현실적이지 않다. 채굴은 성능 좋은 장비와 값싼 에너지원 대규모 시설 구축에 따른 효율 등 끊임 없이 경쟁력이 요구된다. 자신이 잘하는 본인의 일에 집중하면서 자신의 노드로 해시파워를 구매해 마이닝하는 방식은 매우 합리적인 분업이다. 미래에는 모든 해셔들이 자기 노드를 쓰게 될 수도 있겠지만 경제적 이유(프리미엄을 붙여 판매할 수 있으므로)로 시장에 해시파워를 내놓을 유인은 충분할 것이다. 중요한것은 ASIC 장비가 물리적으로 분산되는 것 만큼이나 마이닝 노드가 분산되어 있는 것이 소수 대형 풀의 블록 생성 권한을 탈중앙화 할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다고 볼 수 있다. 수 PH에 이르는 장비 보유는 전문 영역과 경제적인 영역에서 벗어나 대부분 개인에게 한계가 있는 일이 된다. "거래 상대방 위험이 있지 않나?" 거래 상대방 위험은 어디에든 존재한다. 거래소든 P2P 거래든 온라인 마켓에서의 구매든 내가 지불하면 상대방이 약속을 이행할 것이라는 신뢰는 어느 정도 필요하다. 감당 가능한 수준에서 거래하면 되며 해시 거래는 실시간으로 모니터링된다. "경제적 손실이 예상되는데 지속 가능한가?" 이미 많은 비트코이너들이 풀노드 구축을 위해 수십만 sats와 자신의 시간을 투자해 장비를 사고 공부하며 운영하고 있다. 또한 채굴 탈중앙화에 기여하고자 TH급 소형 마이닝 기기를 보유·운영하는 것과 같이 이러한 것들은 전에 없던 것이 아니다. 탈중앙화 네트워크를 유지하는 데 비용이 든다는 것은 결국 비트코이너들이 감당해야 할 몫이다. 네트워크가 성공적으로 유지되길 바란다면 감당 가능한 선에서 유지 비용을 투입하는 것은 네트워크를 위한 적극적인 참여이며 비트코인을 보유한 본인을 위한 것이다. 1PH/s 생각해 보면 현재 네트워크 해시파워(1000EH)의 1/1,000,000만큼 분산한 셈이다. 다음 블록에 무엇이 담길지를 그 확률만큼 내 노드가 결정할 수 있게 된 것이다. 풀노드를 운영하면서 나의 노드를 사용해 브로드캐스팅하며 주권을 행사하는 것과 다르지 않다고 할 수 있다. 현재 예상 비용으로는 1PH/s 운영 시 월 2~3만 sats 정도가 될 것이나 이는 더 적은 해시파워와 비용으로 조절할 수 있는 영역이다. 추가적인 인센티브로는 코인 베이스 블록 보상인 깨끗한 NKYC UTXO를 획득할 수 있다. 이에 대한 의미와 프리미엄 부여는 개인의 판단에 달렸다. 믹싱 서비스를 이용하면 보통 수수료가 2%를 넘는 데다 코인조인 UTXO라는 꼬리표가 붙어 이를 꺼리는 거래 상대방도 있는 것을 감안하면 코인베이스 UTXO는 충분한 인센티브가 될 수 있다. 3. 마치며 이번 경험은 비트코인 지갑과 풀노드, 라이트닝 네트워크를 처음 접했을 때 만큼이나 신선했으며, 이 시장의 성장성과 지속 가능성을 확신할 수 있게 했다. 가장 큰 의미는 풀노드 운영과 같이 실질적인 주권을 행사할 수 있는 수단이 하나 더 늘어났다는 점이다. 이는 네트워크 참여자 각 개인의 분업화된 사회적 능력이 시장을 통해 나의 노드를 거쳐 실질적인 온체인 해시파워로 변환됨으로써 주권의 실체를 직관적으로 나타낼 수 있음을 증명하는 것이다.

LLM Knowledge Bases Something I'm finding very useful recently: using LLMs to build personal knowledge bases for various topics of research interest. In this way, a large fraction of my recent token throughput is going less into manipulating code, and more into manipulating knowledge (stored as markdown and images). The latest LLMs are quite good at it. So: Data ingest: I index source documents (articles, papers, repos, datasets, images, etc.) into a raw/ directory, then I use an LLM to incrementally "compile" a wiki, which is just a collection of .md files in a directory structure. The wiki includes summaries of all the data in raw/, backlinks, and then it categorizes data into concepts, writes articles for them, and links them all. To convert web articles into .md files I like to use the Obsidian Web Clipper extension, and then I also use a hotkey to download all the related images to local so that my LLM can easily reference them. IDE: I use Obsidian as the IDE "frontend" where I can view the raw data, the the compiled wiki, and the derived visualizations. Important to note that the LLM writes and maintains all of the data of the wiki, I rarely touch it directly. I've played with a few Obsidian plugins to render and view data in other ways (e.g. Marp for slides). Q&A: Where things get interesting is that once your wiki is big enough (e.g. mine on some recent research is ~100 articles and ~400K words), you can ask your LLM agent all kinds of complex questions against the wiki, and it will go off, research the answers, etc. I thought I had to reach for fancy RAG, but the LLM has been pretty good about auto-maintaining index files and brief summaries of all the documents and it reads all the important related data fairly easily at this ~small scale. Output: Instead of getting answers in text/terminal, I like to have it render markdown files for me, or slide shows (Marp format), or matplotlib images, all of which I then view again in Obsidian. You can imagine many other visual output formats depending on the query. Often, I end up "filing" the outputs back into the wiki to enhance it for further queries. So my own explorations and queries always "add up" in the knowledge base. Linting: I've run some LLM "health checks" over the wiki to e.g. find inconsistent data, impute missing data (with web searchers), find interesting connections for new article candidates, etc., to incrementally clean up the wiki and enhance its overall data integrity. The LLMs are quite good at suggesting further questions to ask and look into. Extra tools: I find myself developing additional tools to process the data, e.g. I vibe coded a small and naive search engine over the wiki, which I both use directly (in a web ui), but more often I want to hand it off to an LLM via CLI as a tool for larger queries. Further explorations: As the repo grows, the natural desire is to also think about synthetic data generation + finetuning to have your LLM "know" the data in its weights instead of just context windows. TLDR: raw data from a given number of sources is collected, then compiled by an LLM into a .md wiki, then operated on by various CLIs by the LLM to do Q&A and to incrementally enhance the wiki, and all of it viewable in Obsidian. You rarely ever write or edit the wiki manually, it's the domain of the LLM. I think there is room here for an incredible new product instead of a hacky collection of scripts.