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엉클
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엉클
@thingthingthin
몇 번의 실패와 멈춤을 거쳐, 걷고 기록합니다. 책, 음악, 동물 사랑. AI 공부 중이고, 관련 글은 하이라이트. Observing how thinking, work, and decisions take shape — from Korea. thinking in public.
参加日 Şubat 2010
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@supernovajunn 아이고. 이거 정말 힘드네요. ㅎㅎㅎㅎ 네. 꼬냑님. 한번 해보시고 조언 부탁드립니다. 어거지로 지금 일단 텔레그램에서 메세지를 보내고 코드 창에서 메세지 확인해줘. 이런 식으로는 되긴 합니다. ㅎㅎ
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@thingthingthin 클로드코드 텔레그램 말씀이신가요? 저도 아직 정신이 없어서 하지 못하고 있는데 오우 한번 설치하고
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@supernovajunn 꼬냑님. 혹시 클로드 채널 설정을 하는데 코드 창에서는 텔레그램으로 메세지가 오는데 역으로는 왜 안되는 걸까요? 혹시 솔루션을 아실까요? 😮💨
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@thingthingthin 제가 요즘 자주 듣는 곡인데
WOODZ님의 DAYFLY
추천 드립니다
들으면 힘나는 곡이에요
삼촌님도 듣고 힘내시길 바랄게요💪
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황가람의 나는 반딧불. 이 노래도 들으면서 많이도 눈물을 흘리곤 했다. 어떤 날은 잠 잘 때 그냥 틀어 놓고 자기도 하고. 조금 남은 소주 마시고 기절 해버리자.
경제 신문 밀린거 다 보고 이제 잔다. 읽다가 재미난 부분 나오면 챗 지피티랑 대화 하다가 논쟁도 하고. 내가 무슨 칼 포퍼도 아니지만.
open.spotify.com/track/27QLNrvW…
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<클로드 오류 발견>
@claudeai
클로드 이벤트로 다른 이메일 계정으로 사용 중에 오늘 새벽에 출시 된 클로드의 텔레그램 봇을 설치하려는데 이상한 증상이 나타나고 있다.
요약하자면, 기존의 사용하던 클로드의 맞춤설정도 동일한데 대화창에서 할루시네이션은 물론이고 논리 점프를 하면서 클로드 데스크탑의 코드창과 터미널을 구분도 못하는 일이 벌어지고 있다.
토큰이 날아가고 텔레그램 봇을 하루 더 늦게 설치하더라도 이 문제가 왜 발생하는지 검증해 보려고 ChatGPT를 열어서 클로드 오류 대화를 캡처해서 넣었더니 GPT도 오류에 빠지는 기이한 현상이 발생 했다.
새로운 대화창에서 페르소나를 명확하게 못 박고 다시 검증을 해 보는 중이다. 개인적으로 이런 오류를 밝혀내고 검증하는 태도가 AI시대에는 필수적이라고 생각이 된다.
제가 현재 찾은 해결안은 아래와 같아요.
공식 문서상 Claude Code는 세션마다 fresh context로 시작하지만, CLAUDE.md와 auto memory는 세션 시작 시 다시 불러온다. 그래서 문제가 직전 대화가 오염되면 /clear + 재실행이면 충분하고, 문제가 지속 메모리/규칙 오염이면 CLAUDE.md나 auto memory도 같이 점검해야 한다.
⚡️전문가들께서 지나치다가 제 문제를 보신다면 조언을 주시면 더 없이 감사하겠습니다.
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당신은 부처님 손바닥 위에 있습니다
손오공은 근두운을 타고 세상 끝까지 날아갔습니다.
아무리 날아도 끝이 없었습니다. 드디어 다섯 개의 기둥을 발견했습니다. 세상의 끝이라 생각하고 자신의 이름을 새겼습니다. 부처님 손가락이었습니다.
AI로 자동화했다, Claude로 에세이 썼다, 바이브 코딩으로 앱 만들었다, 에이전트가 돈 벌어준다.
저도 AI 관련된 이야기를 주로 합니다. 하루 종일 합니다. 이 글도 그 이야기입니다.
근데 가끔 멈추고 생각합니다. 나는 지금 어디에 있는가.
맥킨지는 수십 년 동안 정보 비대칭으로 먹고 살았습니다. 클라이언트는 모르는 것을 맥킨지는 알았습니다. 그게 컨설팅 수수료의 본질이었습니다.
2025년 맥킨지는 수천 명을 해고했습니다. Inc. Magazine은 이렇게 분석했습니다. AI 시대는 분석 능력과 추천 능력을 점점 평등하게 만들고 있다고.
정보 비대칭이 무너지고 있습니다.
Gartner는 2026년까지 지식 노동자들이 정보를 찾는 데 쓰는 시간이 50% 줄어들 것이라고 예측했습니다. AI가 맥락에 맞는 정보를 먼저 가져다주기 때문입니다.
내가 남들보다 빨리 알았다는 우위가, 내가 더 많이 알고 있다는 우위가 하루가 다르게 얇아지고 있습니다.
2021년에 네이버 블로그가 있었습니다.
그때도 지금과 똑같은 이야기가 돌았습니다. 나는 이미 시작했고, 남들은 아직 모른다. 이게 기회다.
결과는 어땠습니까. 정말 돈 번 사람은 바람잡이였습니다. 강의 팔고, 컨설팅 팔고, 커뮤니티 팔았습니다. 블로그로 돈 번 게 아니라 스마트스토어를 가르쳐서 돈 벌었습니다.
가끔 보면 지금 AI 자동화 이야기도 같은 냄새가 납니다.
나는 Claude로 이걸 만들었다. 에이전트로 저걸 자동화했다. 그러니 나만 따라오면 된다.
컴퓨터 앞에서 엔터 치면 뭔가 만들어집니다. 맞습니다. 근데 남들도 손가락이 있습니다. 나보다 엔터를 더 많이, 더 성실하게 누르는 사람들은 당연히 더 많습니다.
MIT의 다론 아제모을루 교수팀이 2026년 2월에 논문을 냈습니다. 주제는 이겁니다. AI가 사회의 정보 생태계 장기 진화를 어떻게 바꾸는가.
결론 중 하나가 충격적입니다. 에이전트형 AI가 맥락별 추천을 개인에게 제공하기 시작하면, 사람들이 스스로 지식을 쌓으려는 노력의 유인이 사라집니다.
AI에게 물어보면 더 정확한 답이 나오기 때문입니다. 문제는 그 여파입니다. 인간이 직접 배우고 추론하는 과정에서 생겨나던 공공 지식 풀이 서서히 고갈되고, 사회 전체의 지식 기반이 무너질 수 있습니다. 연구팀은 이걸 knowledge collapse라고 부릅니다.
모두가 같은 답을 얻는 세상에서, 그 답을 먼저 얻는다고 해서 유리해지지 않습니다.
그렇다면 뭐가 남느냐고요. 물어보시는 분들이 계시는데
손오공이 결국 부처님 손바닥을 벗어나지 못한 이유는 근두운이 느려서가 아니었습니다. 세상이 너무 커서였습니다.
AI도 마찬가지입니다. 모두가 같은 정보를 가지게 되는 순간, 경쟁의 무기는 정보가 아닌 것으로 옮겨갑니다.
신뢰. 관계. 판단의 책임. 틀렸을 때 얼굴을 보여줄 수 있는 사람.
AI가 답을 내놓을 때 그 답에 이름을 걸 수 있는 사람이 필요합니다. AI가 계획을 세울 때 그 계획이 잘못됐다고 말해줄 수 있는 사람이 필요합니다. AI가 콘텐츠를 만들 때 그 안에 실제 경험이 담겨있는 사람이 필요합니다.
그게 없으면 AI 결과물은 그냥 잘 만들어진 평균입니다.
저는 오늘도 에이전트 채점 스킬 만든 것을 포스트했습니다.
자동화했다, 시스템 만들었다, 에이전트가 스스로 채점한다.
근데 솔직히 말하면, 지금 이 순간 저와 똑같은 것을 만들고 있는 사람이 전 세계에 수천 명은 됩니다. 같은 Claude를 쓰고, 같은 문서를 읽고, 비슷한 구조를 만들고 있습니다.
제가 특별한 게 아닙니다. 조금 일찍 시작했을 뿐입니다.
찰리 멍거가 말했습니다. "자신이 얼마나 모르는지 아는 것이 지혜의 시작이다."
워런 버핏이 말했습니다. "썰물이 빠져나가야 누가 수영복 없이 헤엄치고 있었는지 알 수 있다."
AI라는 밀물이 들어오는 지금, 모두가 수영을 잘하는 것처럼 보입니다.
밀물이 빠지고 나면 진짜가 남습니다.
저부터 자만하지 않았으면 좋겠습니다
정보를 먼저 안다고 이기는 시대는 끝났습니다. 정보를 어떻게 쓰는지로 가는 것 같지만, 그것도 금방 평등해질 겁니다.
그 다음에 남는 것은 결국 사람입니다.
당신이 만든 것보다 당신이 어떤 사람인지가 더 오래 남습니다.
우리는 모두 부처님 손바닥 위에 있습니다. 손가락에 이름을 새기기 전에, 한 번쯤 고개를 들어볼 필요가 있습니다.
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엉클 がリツイート
젠슨 황의 메시지를 꼭 읽어보세요!
💬 연봉 50만 달러짜리 엔지니어한테 연말에 물어볼 겁니다. 토큰을 얼마나 썼냐고.
그런데 그 사람이 5천 달러라고 하면, 저는 정말 난리를 칠 겁니다. 진짜로요.
만약 그 50만 달러짜리 엔지니어가 최소 25만 달러어치의 토큰을 소비하지 않았다면, 저는 심각하게 우려할 겁니다. 알겠죠?
이건 우리 칩 설계자가 '있잖아요, 저는 그냥 종이랑 연필만 쓸게요. CAD 툴은 필요 없을 것 같아요'라고 말하는 것과 다를 바가 없습니다.
이건 정말로 패러다임의 전환입니다. 네..
이런 올스타급 직원들을 생각하면, NBA에서 르브론 제임스가 건강 관리에만 매년 100만 달러를 쓰기 시작하면서 우리가 배운 것과 비슷합니다.
맞습니다. 지금 마흔한 살에도 여전히 뛰고 있잖아요. 정말 그래요.
이 사람들이 엄청난 지식 노동자라면, 왜 초인적인 능력을 안 줍니까?
지금부터 2~3년 뒤를 내다보면 정확히 그렇게 됩니다.
NVIDIA의 올스타 직원이 얼마나 효율적인지, 그들이 해낼 수 있는 것이 무엇인지를 보면요.
우선 '와, 이건 너무 어렵다'라는 생각이 사라집니다.
'이건 시간이 엄청 오래 걸릴 거야'라는 생각도 사라집니다.
'사람이 많이 필요할 거야'라는 생각도 사라집니다.
이건 지난 산업혁명 때와 다를 바가 없어요. 누가 '저 건물 진짜 무거워 보인다'고 합니까? 아무도 안 하죠.
'저 산 너무 커 보인다'고 합니까? 아무도 안 합니다.
너무 크다, 너무 무겁다, 시간이 너무 오래 걸린다. 이런 생각들이 전부 창의성을 가로막는 겁니다.
핵심은 바로 '무엇을 만들어낼 수 있느냐'입니다.
그러면 이제 질문은 이겁니다. 이 에이전트들과 어떻게 일하느냐?
이건 그냥 컴퓨터 프로그래밍의 새로운 방식입니다.
과거에는 코드를 짰죠. 앞으로는 아이디어를 쓰고, 아키텍처를 쓰고, 스펙을 작성하게 될 겁니다.
팀을 구성하고, 도움을 주고, 좋은 것과 나쁜 것을 평가하는 기준을 정의하게 될 겁니다.
훌륭한 결과란 어떤 모습인지, 어떻게 반복 작업을 하는지, 어떻게 브레인스토밍을 하는지. 그게 바로 여러분이 해야 할 일입니다.
그리고 저는 모든 엔지니어가 100개의 에이전트를 갖게 될 거라고 생각합니다.
- Jensen Huang
Bearly AI@bearlyai
Jensen says he will be upset if he finds out his $500k engineer is *not* using at least $250k in tokens
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엉클 がリツイート
벌써 맥미니 원격으로
텔레그램에 클로드코드를 설치해서 작업 하신분이 계시네요
저도 집에 가서 한번 해볼 생각입니다.
일단 집이시면 윈도우컴 기준
윈도우 기본 기능에 절전 모드 안되게 하는 기능이 있으니깐
켜놓고 클로드 코드를 사용해서 VPS에 올리면
에이전트에 충분히 서비스나 툴 적용이 가능할 듯 합니다.
나잔다@najanda89
Claude Code + Telegram 출시했다는 소식을 보고 너무 궁금해서 맥미니 원격해서 세팅했습니다. 중간에 잠깐 막히긴 했는데 겨우 세팅완료했네요. 신세계입니다🥳 너무 편하네요. 지금까지는 집에 가서 작업하거나 최근에 나온 Claude Dispatch로 작업했는데 이것도 연결이 잘 안되서... 오늘도 핸드폰으로 원격해서 중간중간 작업했는데 눈이 너무 아프더라구요. 근데 이제 텔레그램으로 다 되니...시간, 공간 제약없이 작업이 더 쉬워질 듯 합니다. 화장실에 핸드폰들고 들어가면 못나올거 같아요 ㅋㅋㅋㅋ 너무 편한데 모두 한번씩 써보시죠!! 조금 아쉬운게 있다면 타이핑 중 표시도 없고...작업중인걸 알 방법이 없네요.
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젠슨 황 :
연봉 50만 달러 엔지니어에게 나는 이렇게 물어볼 겁니다.
“토큰에 얼마를 썼나요?”
그 사람이 “5,000달러 썼습니다”라고 하면, 저는 완전히 뒤집어질 겁니다.
연봉 50만 달러 엔지니어가 최소한 25만 달러어치의 토큰도 쓰지 않았다면, 저는 정말 크게 우려할 겁니다.
이건 우리 칩 디자이너 중 누군가가 이렇게 말하는 것과 전혀 다르지 않습니다.
“있잖아요? 저는 그냥 종이와 연필만 쓸 겁니다. CAD 툴은 필요 없을 것 같아요.”
우선, “와, 이건 너무 어렵다”라는 생각은 이제 사라집니다.
“이건 시간이 너무 오래 걸릴 거야”라는 생각도 사라집니다.
“사람이 많이 필요할 거야”라는 생각도 사라집니다.
이건 지난 산업혁명 때와 다를 바 없습니다.
누군가가
“와, 저 건물 정말 무거워 보이네”
라고 말하지는 않잖아요.
아무도
“와, 저 산은 너무 크네”
라고도 하지 않습니다.
너무 크다, 너무 무겁다, 너무 오래 걸린다.
이런 생각들은 이제 전부 사라집니다.
결국 남는 건 창의성입니다.
당신이 무엇을 생각해낼 수 있느냐, 그게 핵심입니다.
이제 질문은 이겁니다.
이런 에이전트들과 어떻게 함께 일할 것인가?
그건 결국 컴퓨터 프로그래밍의 새로운 방식일 뿐입니다.
과거에는 우리가 코드를 작성했습니다.
미래에 우리의 업무는 아이디어, 아키텍처, 스펙을 정의할 겁니다.
AI 팀을 조직하게 될 겁니다.
무엇이 좋은 결과이고 무엇이 나쁜 결과인지, 그 기준을 어떻게 평가할지 정의하도록 도와주게 될 겁니다.
어떤 결과가 정말 훌륭한 결과인지, 그것을 당신과 어떻게 반복 개선해 나갈지, 어떻게 브레인스토밍할지, 결국 정말 중요한 건 그런 것들입니다.
모든 것이 점점 더 압축되고 단순화되고 있는 거죠.
그리고 저는 앞으로 모든 엔지니어가 100개의 에이전트를 갖게 될 거라고 생각합니다.
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