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@code_g

이것저것 안 가리고 개발합니다. 인간을 위한 기술을 지향하는 바이브 코더입니다. I build across domains and aim for technology that stays in service of humans.

Seoul, Korea 가입일 Eylül 2009
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4.19 기념식하는데 '국민의례'가 말이 되나. 저건 안바뀌네.
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예보 상으론 오늘 최고 기온은 어제보다 낮을 것 같더니 아침 햇살은 더 쌔다. 오늘 엄청 더울듯.
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Code_G@code_g·
한국이랑 똑같네
El Programador Senior@5eniorDeveloper

Así es trabajar en bancos como programador: 1. Te contratan. 2. Te entregan el equipo. 3. Levantas tickets para acceso a repos, herramientas, jira, etc. 4. Pasa un mes y ya tienes los accesos. 5. Te faltó pedir un permiso y debes esperar otros 20 días. 6. Dos meses después ya puedes empezar a desarrollar. 7. Te asignan la fecha de release. 8. Terminas el desarrollo y pruebas. 9. Creas la documentación necesaria para solicitar el release. 10. Creas los tickets para solicitar el release. 11. Debes conseguir los approvals de los tickets al menos 3 días antes de la fecha de release. 12. Te autorizan el release. 13. Falla el release, tienes que hacer rollback. 14. Debes esperar hasta la siguiente fecha de release. 15. Inicias el desarrollo del nuevo sprint. 16. Vuelve al paso 8. Después les explico como se hacen los hotfix!

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Code_G@code_g·
지능이 없는 것에 멍청하니 똑똑하니 하는 것도 어폐가 있다..
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Code_G@code_g·
애초에 그렇게 사용할 수 있도록 '설계'된 구독 플랜들 아니었나? 이제와서 죽는소리 내는 것은 그저 자신들의 자랑스런 'AI'가 얼마나 멍청한지 증명하는 것일뿐.
Poe Zhao@poezhao0605

One Claude Max subscriber generated $5,600 in API costs on a $100/month plan. A 56x subsidy ratio. Anthropic is now moving Enterprise to usage-based pricing, The Information reports. The flat-rate era for AI is ending. In China, the same collision is playing out at a fraction of the price:hellochinatech.com/p/china-ai-cod…

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그러나 한 편으로는 나도 마케팅에 기반해 말해야 되지 않나 그런 생각을 한다. 떼 돈 벌고 싶다...
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샘 올트먼이나 다리오 아모데이가 말하는 건 기본적으로 마케팅이다. 그들의 말은 들리는대로 받아들여선 안된다. 심심이(LLM)들은 인류의 삶을 본질적으로 바꿀 수 없다. AGI든 초지능이든 그 무엇이 나온다해도 본질적으로 변하는 것은 아무것도 없다. 감히 산업혁명에 비할 데가 아니다. 그리고 그 산업혁명조차도 인류를 "더 일하게" 만들었다. 심심이들도 인간의 일을 늘렸으면 늘렸지 줄일 순 없다. 고용이 줄어드는건 순전히 자본의 농간일뿐. fortunekorea.co.kr/news/articleVi…
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LLM Provider들은 자기들 현금을 위해 어떻게 하면 제공 모델에 제한을 걸까 고민할 게 아니라, 이런 사태를 막을 가드레일부터 탑재해야한다.
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바이브 코딩으로 만든 환자 관리 앱의 보안 참사 - 의료기관 직원이 AI 코딩 에이전트로 환자 관리 시스템을 직접 제작하며, 환자 데이터가 인터넷에 암호화 없이 노출됨 - 진료 대화 녹음이 두 개의 AI 서비스로 전송되어 자동 요약되었고, 모든 데이터에 읽기·쓰기 권… news.hada.io/topic?id=28541

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감기 때문에 힘든데 날은 덥고. 참 애매하다.
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I just got @code_g from the X Handle Marketplace! Get your own at handles.x.com, but fuck off Elon, I hate you. You ruined twitter.
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와! 내 원래 계정명 슈킹했다! 15년만에 되찾은 원래 이름.
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와... 파딱 이거 사악한 기능 많네. 내 원래 계정 슈킹해올 수 있을지도 모르겠음.
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내가 만드는게 그리드맨이었다는 생각을 하니 기분이 좋아짐. youtu.be/r9rntm30xC4
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내가 LLM을 AI라고 부르는 걸 꺼리는 이유다. 심심이라니까.
How To AI@HowToAI_

🚨 Stanford just published the most uncomfortable AI paper of the year. They just dropped a systematic teardown of how large language models actually "think." It proves that passing a benchmark has almost nothing to do with real reasoning. We have spent years optimizing for tests. But the researchers found that performance does not transfer nearly as well as the leaderboards imply. A model that looks incredibly strong on a math benchmark will quietly fall apart when asked to do scientific reasoning, planning, or multi-step decision-making. They call these "application-specific failures." The AI didn't learn how to think. It learned how to pass the test it was trained on. The paper outlines the paths forward: inference-time scaling, analogical memory, and external verification. But they are blunt. There are no silver bullets yet. We need to stop evaluating models based on how often they succeed on static tests, and start injecting known failure cases to see when they break. Because right now, we are building an entire industry on an illusion. We are deploying systems that pass benchmarks, but fail reality.

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Charlie Hills
Charlie Hills@charliejhills·
Someone finally put numbers to what developers have been feeling for weeks. The answer: 67%. An AMD Director of AI analyzed 6,852 Claude Code sessions spanning nearly three months. Not vibes. Not Reddit complaints. Hard session data. Here’s what the logs show: → Thinking depth collapsed 67% by late February before Anthropic hid the reasoning process from users. → Code reads per edit dropped from 6.6 to 2.0 Claude stopped researching before touching your files. → A stop-hook script catching lazy behavior fired 173 times after March 8. It fired zero times before. → API costs ballooned 80x because shallow thinking caused constant wrong outputs, interruptions, and retries. Anthropic said nothing until the numbers went public. Then Boris Cherny showed up on the GitHub issue and pointed to a default “thinking effort” setting, quietly lowered to “medium” on March 3 described internally as the sweet spot between intelligence, latency, and cost. The team tried every effort-flag combination. Still broken. AMD has since switched to a competing provider. Users are calling it AI shrinkflation same price, meaningfully less reasoning. Fourteen product releases shipped alongside five outages in March alone. The parting line from the issue says it all: “Six months ago, Claude was in a league of its own. Anthropic is no longer the sole player in the capability tier Opus previously occupied.”
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Theo - t3.gg
Theo - t3.gg@theo·
Kind of insane that a CLI flag needs its own terms of service 🙃🙃🙃
Boris Cherny@bcherny

@garrytan We think this is an overactive abuse-detection system, digging in. Also working on making the terms for -p crystal clear.

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그래서 어디로 튈지 모르는 걸 잡아주는게 하네스올시다.
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사주팔자랑 비슷한 겁니다. 오늘 내 구독 서비스가 내 명령을 내가 원하는대로 처리해줄지 말지는 결코 확정되어있지 않지요. 통계적으로 가깝게 만들어줄 뿐이지.
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Code_G@code_g·
“무엇을 하는지 모른 채 버튼을 누르는 세대” 의 등장 당연하지. LLM이 뭘 할지는 근본적으로 알 수가 없음. 심심이는 대가리속 데이터 양이라도 적었지. 그럼 이 상황에서 LLM을 파악하기 위해선 뭘 하는 수밖에 없겠음? 버튼을 X나게 많이 눌러보는거임. 심지어 지가 지 버튼 누르게 만들어놓고 뭐가 나오나 보는 수밖에.
GeekNews@GeekNewsHada

기계는 괜찮아요. 나는 우리가 걱정됩니다. - AI 도구가 연구 전 과정을 자동화하면서 이해 없이 결과만 생산하는 연구자가 늘어나며, 진짜 위기는 기술의 한계가 아니라 인간의 학습 과정 자체가 우회되는 구조에 있음 - 학계의 정량적 평가 체계가 이런 변화를 부추기… news.hada.io/topic?id=28237

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