
flowershower Ⓜ️Ⓜ️T
1.9K posts










Computer use in Claude Cowork and Claude Code Desktop is now available on Windows.

Claude Code 소스코드가 유출됐길래 뜯어봄 npm source map에서 전체 소스가 나왔는데 궁금한 걸 못 참는 성격이라 바로 분석 들어감 목적은 하나였음 내가 만든 Think Tank 시스템이 내부적으로 어떻게 처리되는지 알면 설계를 더 잘할 수 있을 것 같았음 발견한 것들이 꽤 많았음 --- 1. CLAUDE.md가 매 API 호출마다 통째로 주입됨 system prompt인 줄 알았는데 user message로 들어가고 있었음 = 길수록 매번 토큰 낭비 기존 Think Tank CLAUDE.md가 109줄이었음 세션 종료 절차, 검증 게이트, 스킬 연계 규칙 같은 게 전부 여기 있었는데 이게 매 호출마다 들어가고 있었던 거임 세션 종료 로직은 /save 스킬로 분리하고 검증 게이트는 각 스킬 안에 인라인하고 109줄 → 58줄로 줄임 --- 2. 컴팩션(대화 요약)이 "Compact Instructions" 섹션명을 기대함 대화가 길어지면 클로드가 알아서 요약하는데 이때 CLAUDE.md에 "Compact Instructions"라는 섹션이 있으면 그 안의 지시를 참고함 근데 보존 지시는 코드 강제가 아니라 모델한테 부탁 수준이라 보존할 항목을 명확하게 나열해야 효과가 있음 기존에는 "컴팩션 보호"라는 이름으로 써놨었는데 소스코드가 기대하는 이름이 아니었으니 제대로 작동 안 했을 수도 있음 이름 바꾸고 보존 항목 9개를 구체적으로 나열함 -> Think Tank 장기 기억 철학에 적합 --- 3. 스킬에 allowed-tools로 도구 제한 가능 기존에는 스킬에 도구 제한이 없었음 글쓰기 모드에서도 터미널 명령 실행이 가능했고 저널 모드에서도 웹 검색이 가능했음 소스코드 보니까 스킬 frontmatter에 allowed-tools를 넣으면 해당 스킬에서 쓸 수 있는 도구를 제한할 수 있었음 7개 스킬 전부에 목적별 도구 제한을 걸었음 글쓰기 스킬은 Read, Write, Edit, Glob만 공부 스킬은 거기에 WebSearch, WebFetch 추가 이런 식으로 --- 4. !command로 스킬 로드 시 파일 자동 주입 기존에는 think 스킬 실행하면 매번 "CONTEXT.md 먼저 읽어"를 스킬이 알아서 해야 했음 = Read 도구 호출 1~2회 낭비 !cat CONTEXT.md 이렇게 써놓으면 스킬 로드되는 순간 파일 내용이 프롬프트에 바로 들어감 think, decision, review, insight 스킬에 각각 필요한 파일을 자동 주입하도록 바꿈 --- 5. context: fork로 서브에이전트 격리 review 스킬은 전체 목표 대비 진행률을 분석하는 건데 이게 메인 대화 컨텍스트를 많이 잡아먹음 context: fork를 쓰면 별도 서브에이전트에서 실행되고 결과만 메인으로 돌아옴 review 스킬에 적용함 --- 요약하면 소스코드 분석 전: 감으로 설계 소스코드 분석 후: 내부 동작에 맞춰서 설계 도구의 내부를 이해하면 사용법이 달라지는듯 참고로 인터넷에 떠도는 소스코드니까 각자의 기준으로 보안 유의해서 진행하길 바람 저는 궁금증을 못 참고 질러버렸을 뿐...

Microsoft just changed the game 🤯 They open-sourced a tool that converts literally any file into clean markdown for LLMs in under 60 seconds. - Converts 10+ file formats out of the box. - Run via command line, Python API, or Docker. - Built-in MCP server for direct Claude Desktop integration. 100% open source. Link in comments 👇


피보나치 되돌림 차트ㅣ260322 1. 피보나치 되돌림(Fibonacci Retracement)은 13세기 이탈리아 수학자 레오나르도 피보나치가 발견한 수열에서 파생된 기술적 분석 도구임. 수열에서 인접한 두 숫자의 비율이 약 0.618(황금 비율)에 수렴한다는 수학적 성질을 가격 차트에 적용한 것으로, 주요 고점과 저점을 연결한 뒤 23.6%, 38.2%, 50%, 61.8%, 78.6% 수준에 수평선을 그어 잠재적 지지·저항 구간을 표시하는 방식임. 2. 핵심 레벨들이 왜 의미 있는지는 수학에서 출발함. 피보나치 수열에서 한 숫자를 두 칸 뒤 숫자로 나누면 약 38.2%, 세 칸 뒤로 나누면 약 23.6%가 나오는데, 이 비율들이 자연계 전반에 반복적으로 등장함. 61.8%는 '황금 비율'로 불리며 가장 강력한 되돌림 레벨로 여겨지고, 이 구간을 지켜내면 추세가 재개되고 이 구간을 하방 이탈하면 추세 전환 신호로 해석함. 3. 그렇다면 왜 이게 실제 차트에서도 들어맞는 것처럼 보일까? 가장 강력한 이유 중 하나가 바로 '자기충족적 예언(Self-Fulfilling Prophecy)' 효과임. 전 세계 수많은 트레이더들이 동일한 레벨을 지지선·저항선으로 인식하고 그 근처에서 매수 또는 매도 주문을 넣기 때문에, 실제로 그 가격대에서 거래량이 집중되며 반응이 발생함. 즉 피보나치 레벨 자체가 시장 심리를 조율하는 앵커 역할을 하는 것임. 4. 실제 사례를 보면 설득력이 더 높아짐. 애플(AAPL)의 경우 2023년 1월 저점 $124.17에서 7월 고점 $198.23까지 상승한 뒤 되돌림이 발생했고, 이 구간의 피보나치 레벨들이 이후 가격 움직임에서 유효한 지지·저항으로 작동한 사례가 분석됨. 엔비디아(NVDA)의 경우 61.8% 되돌림 구간에서 반등이 나타난 비율이 약 78%에 달한다는 데이터도 제시되어 있음. 5. 기관 투자자들도 피보나치를 참고하느냐는 질문에 대한 답은 "참고는 하되, 단독으로 쓰지는 않는다"임. 글로벌 은행, 헤지펀드, 프랍트레이딩 회사 등 대형 기관들은 피보나치 비율 기하학을 머신러닝(ML) 최적화와 결합해 거래 시스템에 내장하고, 38.2%, 50%, 61.8% 레벨 근처에 집중된 유동성과 모멘텀 변곡점을 포착하는 데 활용하는 것으로 알려져 있음. 다만 기관은 피보나치 레벨을 독립된 매매 신호로 쓰는 게 아니라 시장 구조, 오더플로우, 유동성 분석 등과 결합한 복합 의사결정 체계 안에서 하나의 레이어로 사용함. 6. 기술적 분석 도구는 단독으로 쓸수록 신뢰성이 떨어지는데, 피보나치도 마찬가지임. 이동평균선(MA)과 피보나치 레벨이 겹치는 '컨플루언스(Confluence)' 구간은 단순 피보나치 레벨보다 훨씬 강한 지지·저항으로 작동하는 경향이 있음. 예를 들어 61.8% 되돌림 레벨과 200일 이동평균선이 동일한 가격대에 위치할 경우, 트레이더들이 이중으로 집중하게 되어 실제 반응이 더 강하게 나타남. 7. 피보나치에는 되돌림(Retracement) 외에 확장(Extension)도 있음. 되돌림이 '얼마나 빠질까'를 보는 도구라면, 확장은 '어디까지 오를까'를 보는 목표가격 예측 도구임. 주가가 100에서 150으로 올랐을 경우 피보나치 확장을 적용하면 다음 목표가가 161.8 또는 261.8일 가능성이 있다고 분석할 수 있으며, 엘리엇 파동 이론과 함께 사용되면 중기 추세 예측에도 활용됨. 8. 섹터별로 피보나치 유효성에 차이가 있다는 점도 흥미로운 부분임. 테크 섹터, 특히 알고리즘 매매와 기관투자자 참여 비율이 높은 종목일수록 피보나치 레벨에서 가격 반응이 더 정확하게 나타나는 경향이 있음. 반면 수급이 불규칙하거나 이벤트 드리븐 성격이 강한 중소형 종목에서는 피보나치 레벨이 무시되는 경우도 빈번해서, 적용 대상 선택이 중요함. 9. 학술 연구 결과는 엇갈림. 일부 연구에서는 피보나치 되돌림이 엘리엇 파동과 결합될 때 중기 가격 흐름을 유의미하게 예측한다는 결과를 내놓았고, 인도네시아 주요 은행주 BCA와 BRI의 2025년 주가 움직임 예측에서도 피보나치 기반 분석이 실제 지지 구간과 근접하게 맞았다는 사례가 발표됨. 반면 피보나치 레벨에서의 가격 반응이 통계적으로 무작위 수준과 유의미한 차이가 없다는 반박 연구도 존재해서, '맹신'보다는 '참고 도구'로 접근하는 것이 맞음. 10. 결국 피보나치 차트를 믿을 수 있느냐에 대한 현실적인 답은 이렇게 정리됨. 피보나치 레벨은 자연수학적 근거와 집단 심리가 결합되어 만들어진 시장 구조의 지형도이며, 그 자체로 예측력을 보장하지는 않지만 다른 지표들과 함께 사용할 때 진입·청산·손절 타이밍을 결정하는 데 유의미한 기준점이 됨. 대형 기관까지 활용하는 만큼 완전히 무시할 이유는 없고, 단독 근거로 매매 판단을 내리는 건 위험하다는 균형 잡힌 시각이 가장 합리적임.



와우 오픈클로 세팅하고 15만원.. 심하게는 200만원 받다니 ㅋㅋㅋ









🤖지표견지표 자동매매봇 개발일기 $BNAI 지표견 지표에서 S/R flip 돌파진입 떴었네요.ㄷㄷㄷ 저때만 들어갔어도 텐배거 이상인데 ㄷㄷ 저런거 싹다 잡아낼려고 종목 스크리너 만지는 중인데 역시나 목록에 잘 들어와있네요. 물론 이미 급등한 상태라서 이제야 들어오게 된건지 그런건 아직 확인이 좀 필요합니다. 트레이딩뷰 종목 스크리너도 조만간 공개하겠습니다.😕




개발자들 개발속도 100배 빨라지는 방법 예전에는 로직 외적인 코드들 코드 포맷터, 린터, 스니펫, 템플릿 같은 걸 잘 활용해서 개발 시간을 단축할 수 있었는데 이제는 그냥 클로드 플랜 제일 비싼 거 결제해주면 됨 AI가 발전하면서 처리 속도가 빨라질수록 개발 속도는 기하급수적으로 올라갈 거고 요즘 개발자들 보면 프롬프트 한 번 던져놓고 몇 분 동안 커피 마시면서 웹서핑하고 있는데 그 대기 시간이 줄어들 때마다 개발 속도는 말도 안 되게 빨라질 수밖에 없음 ㄷㄷ






