Chu Pas Chou

왠지 하나 갖고 싶다.

저걸 열면 도서 목록이 쫙 있음. 소설 토지를 찾고 싶다면 ㅌ 함을 차례로 열어보면 됨. 작가명으로 찾고 싶으면 작가명 순으로 정리된 카드목록함이 따로 있음. 아무튼 카드를 찾으면 카드에 책의 위치를 알 수 있는 코드가 적혀 있어서 책의 위치를 찾을 수 있음.

참고로 비전 엔코더는 제거한 버전입니다.(mlx-lm.convert 사용) 자세한 사항은 모델 카드를 참고해주세요. huggingface.co/avlp12/Qwen3.5…

@smartjk 정말 좋은 일이네요.

@chuda226 실리콘밸리로 유출된 브레인드레인이 다시 역으로 될 수도 있겠다 싶습니다.

월급쟁이 연봉5억 10억은 실리콘밸리 먼나라 이야긴줄 알았다.

@enzowon @pUsAnCetralDong 반이 잴 앞으로 와야 ㅋㅋ 반~~의치한약수

반도체 입시반 시대🚀

헛. 42.195.

나 저런 사람 살면서 처음 본다. ㅎㄷㄷ 앞으로 여행하면서 하루에 42.196km를 뛰게 될지도 몰라.

자동 번역의 품질을 보면 웬만한 언어들은 이제 다 자연스럽게 되는데 일본어 번역이 제일 이상함. 왜 이럴까?

요새 하루가 다르게.. 아니지, 몇분이 다르게 인공지능관련 글이 계속 전세계 언어로 올라오는데 미치겠다. 인공지능 말고는 할 게 없다.

하이닉스에 취업할 경우

@v81093933 이래서 삼성이 잘 나가는 걸까요?

로컬 작업의 문제점 Cpu, Gpu 는 자원이 남는데 Ram 이 절대적으로 부족.. 하나 장만하려니, 비용부담이... 살까말까..살까말까.. 계속 고민만.. 씁...

Google DeepMind is hosting a Gemma 4 hackathon with a $10,000 Unsloth prize! 🦥 Show off your best fine-tuned Gemma 4 model built with Unsloth. There's $200,000 total prizes to be won. Challenge info + Notebook: kaggle.com/code/danielhan…

@ibookway 업데이트를 해보는 건 어떨까요?

앱을 삭제했다 다시 깔고 로그아웃 했다가 다시 로그인 하고 언어설정에 들어가서 이것저것 다 켜보기도 하고 다 꺼보기도 하고 지랄을 해도 자동번역은 안된다. 걍 다 포기했다 니들 맘대로 해라 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

【保存版】 Anthropicハッカソン優勝者が、10か月かけて作り込んだ 最強のClaude Code環境が100%オープンソースで公開😳 正直、レベルが違うので解説👇 ・27エージェント（計画 / 実装 / レビュー / セキュリティ） ・64スキル（TDD / トークン最適化 / メモリ永続化） ・33コマンド（/plan / /tdd / /security-scan など） さらにやばいのがこれ。 → AgentShield（セキュリティ監査システム） ・1,282テスト ・カバレッジ98% ここまで作り込まれてるのに 100%オープンソース。 しかも ・Claude Code ・Cursor ・OpenCode ・Codex CLI 全部で動く。 結果どうなったか👇 → 開発コスト60%削減 これ、もはやツールじゃない。 “AI開発チームそのもの”が配布されてる状態。 開発の勝ち方が変わり始めてる。

맨날 좋은 게 나와. 화수분인가?

Holy shit... Google just dropped a FREE coding model that beats GPT-4 class performance. It's called Gemma 4 and it runs inside Claude Code with ONE command. No $200/mo subscription. No API keys. 80% on LiveCodeBench. 256K context. Apache 2.0. Here's how to set it up in 60 seconds: ↓

@amymo74797753 곰팡이는 상상도 못했는데 어제 다른 한 분께서 말씀해주셔서 싹 버렸습니다. 감사합니다.😭

@chuda226 이동하면서 봉지안으로 결로 생겨서 곰팡이 났나보네요. 버리세요 ㅠㅠ

철원오대쌀 원래 좀 이런가...?

@mopdlive 감사합니다. 냉동보관중인데 이미 곰팡이가 생긴 모양이네요. 아휴...속상하네요.

@chuda226 한국보다는 습기도 많고 더운 나라들이네요. 아무래도 보관, 이동 중에 습기 때문에 곰팡이가 생긴 것 아닐까요? 쌀뜬물 색도 택해 보이고, 도정일자도 꽤 오래 지났네요. 곰팡이라면 드시면 안 된다고 합니다. 독성 있는 곰팡이도 있다고 합니다. 아시겠지만, 쌀은 냉장고.

@sadaggo_ssen 같은 걸 드시는군요. 문의는 해볼텐데 제가 콩고 살아서 다시 싸들고 가기도 그렇고 참 속상합니다. 애기 이유식 때문에 일부러 사온건데.

@chuda226 아니요 저도 같은거 먹는데 이렇지않아요. 판매처에 문의해 보셔야 할거같아요

@PatrickJane227 그니까 말이죠ㅎㅎ

@chuda226 안하고 있으면 금방 더 좋은 거 나오더군요 ㅋ

오픈소스로 대체할 수 있는 서비스 1. AppFlowy → Notion 대체 **프로젝트 개요 및 주요 기능** AI 기반 협업 워크스페이스로, 프로젝트·위키·팀 협업을 한 곳에서 관리합니다. 노트·태스크·데이터베이스·문서 조직을 지원하며, Flutter + Rust로 네이티브 성능을 제공합니다. **SaaS 대체 포인트** Notion의 데이터 보안·모바일 호환성·확장성 문제를 해결한 오픈 소스 버전. AGPLv3 라이선스로 데이터 완전 통제 가능. **설치·활용 방법** - **설치**: GitHub Releases에서 macOS/Windows/Linux 바이너리 다운로드, 또는 FlatHub/Snapcraft. 모바일은 App Store / Google Play. Self-hosting은 공식 가이드 제공. Docker 지원. - **활용 예시**: 데스크톱 앱 실행 → 페이지·데이터베이스 생성 → 팀 공유. Self-host 시 개인 서버에 배포해 내부 위키로 사용. - **시스템 요구사항**: Flutter/Rust 기반. Android 10+ (ARMv7 제외), iOS 지원. **장점** - 비용 0원, 데이터 프라이버시 100% (서드파티 수집 없음). - 커스터마이징 자유도 높음 (단일 코드베이스). **단점 및 고려사항** - Self-hosting은 기술 지식 필요. 모바일 ARMv7 미지원. Notion만큼 세련된 UI는 아니지만, 커뮤니티 기여로 빠르게 개선 중 (69.5k stars, 활발 업데이트). 2. Tabby → GitHub Copilot 대체 **프로젝트 개요 및 주요 기능** Self-hosted AI 코딩 어시스턴트. 코드 완성·채팅·인라인 편집·리포지토리 컨텍스트(RAG)를 제공하며, IDE(VSCode, Vim, IntelliJ) 확장 지원. **SaaS 대체 포인트** Copilot처럼 코드 제안하지만, 클라우드 없이 온프레미스 실행. 데이터 유출 걱정 없음. **설치·활용 방법** - **설치**: Docker 한 줄 (`docker run ... tabbyml/tabby serve --model StarCoder-1B ...`). Rust로 로컬 빌드 가능. SkyPilot로 클라우드 배포도 지원. - **활용 예시**: 서버 실행 후 IDE 확장 설치 → 코드 작성 중 자동 완성, @파일 언급으로 컨텍스트 추가, Admin UI로 팀 관리. - **시스템 요구사항**: Consumer GPU (CUDA/Metal) 권장. CPU도 가능하나 느림. **장점** - 비용 절감 + 완전 프라이버시. 모델 자유 선택 (StarCoder, Qwen2 등). **단점 및 고려사항** - GPU 메모리 부족 시 큰 모델 사용 어려움. 초기 설정에 GPU passthrough 필요. v0.32.0 (2026년 1월) 기준 활발 개발 중. 3. Continue → Cursor Pro 대체 **프로젝트 개요 및 주요 기능** 오픈 소스 AI 코딩 어시스턴트 프레임워크. VSCode/JetBrains 확장으로 로컬/자체 호스팅 LLM을 사용해 코드 완성·채팅·PR 자동 체크를 제공합니다. **SaaS 대체 포인트** Cursor Pro의 AI IDE 기능을 오픈 소스로 구현. CI에서 AI 체크를 markdown 파일로 정의해 GitHub status check로 활용. **설치·활용 방법** - **설치**: curl/npm으로 CLI(`cn`) 설치 (macOS/Linux/Windows 지원). - **활용 예시**: `.continue/checks/` 폴더에 markdown로 Security Review 체크 정의 → PR마다 자동 실행 (녹색/적색 status + diff 제안). - **시스템 요구사항**: Node.js 20+. **장점** - repo 내 체크 정의로 완전 커스터마이징·프라이버시. **단점 및 고려사항** - CI 통합 시 GitHub Actions 설정 필요. AI 정확도에 따라 false positive 발생 가능. Apache 2.0, 32.4k stars. 4. LanguageTool → Grammarly 대체 **프로젝트 개요 및 주요 기능** 25+ 언어(영어·스페인어·독일어 등) 지원 스타일·문법 체크 도구. 단순 철자 오류를 넘어 복잡한 문법·스타일 오류를 감지합니다. **SaaS 대체 포인트** Grammarly처럼 실시간 교정하지만, 클라우드 없이 로컬/서버 실행. LGPL 2.1 라이선스. **설치·활용 방법** - **설치**: curl 스크립트 한 줄 설치, Docker (커뮤니티 이미지), 또는 Java 17 + Maven으로 소스 빌드. - **활용 예시**: CLI(`languagetool-commandline`)로 파일 검사, 서버 모드(`languagetool-server`)로 HTTP API 사용, LibreOffice 확장 연동. - **시스템 요구사항**: Java 17. macOS M1/M2는 Rosetta 필요. **장점** - 완전 로컬 처리로 프라이버시 보호. 커스텀 규칙 추가 가능. **단점 및 고려사항** - 빌드 시 디스크·메모리 소모 큼. 공식 Docker 없어 커뮤니티 이미지 의존. 14.3k stars, 다국어 지원 활발. 5. Stable Diffusion WebUI → Midjourney 대체 **프로젝트 개요 및 주요 기능** Stable Diffusion용 웹 UI (Gradio 기반). txt2img, img2img, inpainting, upscaling, face restoration 등 이미지 생성·편집 기능. **SaaS 대체 포인트** Midjourney의 클라우드 이미지 생성을 로컬에서 무제한 실행. AGPL-3.0. **설치·활용 방법** - **설치**: Windows/Linux에서 git clone 후 webui.bat/sh 실행 (Python 3.10.6 + Git 필요). NVIDIA GPU 권장. - **활용 예시**: 브라우저 localhost:7860 접속 → 프롬프트 입력 (e.g. "a man in a tuxedo") → Highres Fix·Negative prompt 사용. - **시스템 요구사항**: NVIDIA GPU (4GB+ VRAM 권장), AMD/Intel/CPU도 지원하나 느림. **장점** - 무제한 생성 + 프라이버시. 모델 병합·임베딩 학습 가능. **단점 및 고려사항** - Python 설치·GPU 드라이버 설정이 초보자에게 복잡. CPU-only는 매우 느림. 162k stars, 커뮤니티 확장 풍부. 6. Chatwoot → Intercom 대체 **프로젝트 개요 및 주요 기능** Omnichannel 고객 지원 플랫폼. 라이브 채팅·이메일·SNS·메신저(WhatsApp, Telegram 등)를 하나의 인박스로 통합. Help Center, AI Agent(Captain) 포함. **SaaS 대체 포인트** Intercom/Zendesk의 모든 기능을 self-hosted. MIT 라이선스. **설치·활용 방법** - **설치**: Heroku one-click, DigitalOcean Kubernetes, Docker Compose. - **활용 예시**: 인박스에서 대화 관리, @mention·캔 응답 사용, Captain AI로 자동 응답, Slack/Shopify 연동. - **시스템 요구사항**: Ruby on Rails + PostgreSQL + Redis. **장점** - 데이터 완전 통제 + 비용 0원. 다국어·CSAT 리포트 지원. **단점 및 고려사항** - 환경 변수 설정 실수 시 기능 깨짐. 서버 관리 부담. 5.9k+ commits, 활발 업데이트. ### 7. n8n → Zapier 대체 **프로젝트 개요 및 주요 기능** 시각적 워크플로 자동화 플랫폼. 400+ 통합 + JS/Python 코드 작성 + AI 에이전트(LangChain) 지원. **SaaS 대체 포인트** Zapier의 자동화 기능을 fair-code 라이선스로 self-host. **설치·활용 방법** - **설치**: `npx n8n` 또는 Docker 한 줄. - **활용 예시**: 웹 에디터에서 노드 연결 → 900+ 템플릿 사용 → AI 워크플로 빌드. - **시스템 요구사항**: Node.js 또는 Docker. **장점** - 데이터 프라이버시 + 커스텀 노드 무제한. **단점 및 고려사항** - Self-hosting 시 인프라 관리 필요. Enterprise 기능은 별도 라이선스. 8. Whisper → Otter.ai 대체 **프로젝트 개요 및 주요 기능** OpenAI의 오픈 소스 음성 인식 모델. 다국어 음성→텍스트 변환, 번역, 언어 감지. **SaaS 대체 포인트** Otter.ai의 회의 녹음 transcription을 로컬에서 실행. **설치·활용 방법** - **설치**: `pip install openai-whisper` + ffmpeg. - **활용 예시**: CLI `whisper audio.mp3 --model turbo` 또는 Python API로 transcribe. - **시스템 요구사항**: Python 3.8~3.11, GPU 권장 (large 모델 ~10GB VRAM). **장점** - 완전 로컬 + 다국어 지원. **단점 및 고려사항** - 큰 모델은 VRAM 많이 먹음. turbo 모델은 번역 미지원. v20250625 최신. 9. PostHog → Mixpanel 대체 **프로젝트 개요 및 주요 기능** All-in-one 개발자 플랫폼. 제품 분석·웹 분석·세션 리플레이·에러 트래킹·피처 플래그·실험·설문·데이터 웨어하우스·CDP·AI 제품 어시스턴트 제공. **SaaS 대체 포인트** Mixpanel의 분석 기능을 self-hosted로 완전 대체. 데이터 모두 내부 보관. **설치·활용 방법** - **설치**: Docker / Kubernetes / Helm 차트 (공식 self-host 가이드 참조). - **활용 예시**: 웹/앱 이벤트 추적 → 대시보드에서 분석·A/B 테스트·AI 어시스턴트로 코드 디버깅. - **시스템 요구사항**: Docker/K8s 환경. **장점** - 단일 스택으로 모든 분석 도구 통합 + 프라이버시. **단점 및 고려사항** - Self-hosting 시 스케일링 관리 필요. 활발히 유지보수 중. 10. LocalAI → OpenAI API 대체 **프로젝트 개요 및 주요 기능** 로컬 AI 엔진. LLM·비전·음성·이미지·비디오 모델을 어떤 하드웨어에서나 실행 (GPU 불필요). OpenAI/Anthropic 호환 API 제공. **SaaS 대체 포인트** OpenAI API를 100% 로컬로 대체. 35+ 백엔드(llama.cpp 등) 지원. **설치·활용 방법** - **설치**: Docker 한 줄 (`docker run localai/localai:latest`). - **활용 예시**: `local-ai run llama-3.2-1b` → OpenAI SDK로 호출. 내장 WebUI·에이전트 사용. - **시스템 요구사항**: CPU-only 가능, GPU( NVIDIA/AMD/Intel/Apple) 가속 시 더 빠름. **장점** - 완전 프라이버시 + 모델 자유 선택. 분산 모드 지원. **단점 및 고려사항** - 큰 모델 다운로드 시간 길음. GPU 드라이버 설정 필요. 45k+ stars, AI 에이전트가 유지보수. **전체 활용 팁 및 함의** - **초보자 추천**: Docker 중심 프로젝트(Tabby, LocalAI, n8n, Chatwoot)부터 시작. - **고급 사용자**: GPU 서버(예: RTX 40 시리즈)로 AI 프로젝트(Tabby, Stable Diffusion, LocalAI, Whisper) 통합. - **프라이버시·보안**: 모든 데이터 로컬 처리 → 규제 준수에 유리. - **엣지 케이스**: 인터넷 없이 오프라인 사용 가능하나, 모델 다운로드는 초기 인터넷 필요. 유지보수 시 GitHub 업데이트 주기적 확인. - **비용·시간 trade-off**: 구독비 0원이지만, 초기 설정(1~2일) + 서버 비용(클라우드 VPS 월 몇 만원) 발생 가능. 이 스택을 Docker Compose나 Kubernetes로 한 번에 관리하면 더 편리합니다. (모든 정보는 2026년 4월 기준 GitHub README 기반)