chamdom

@reverse_tcg cograts

💎 WE JUST HIT 1000+ 💎 ✅ 1000+ on X ✅ 1000+ on Discord Congrats to everyone who got the early role. If not, no worries. This is just the beginning. Join us now! Let’s keep building together 🔥

@AviciMoney want

Avici card → spend on claude → earn claude credits back Should we ship it? show us you need it Comment “want”👇

대 앤트로픽

@reverse_tcg I started my life alongside the first generation of Pokémon. Of course, I don’t know much about the cards, but I grew up with them through the anime and Nintendo games.

RE:VERSE X POKEMON 30TH ANNIVERSARY GIVEAWAY A new TCG project from Japan is coming! 🇯🇵 Want this card box that just released yesterday? 👇Drop your love for Pokémon in the comments. One lucky winner will receive the box 🎁 And this is just the beginning… Stay tuned.

아이라부 클로드 아이시떼루욧

@heygurisingh @grok If this is true, doesn't that mean NVIDIA is going under?

Holy shit... Microsoft open sourced an inference framework that runs a 100B parameter LLM on a single CPU. It's called BitNet. And it does what was supposed to be impossible. No GPU. No cloud. No $10K hardware setup. Just your laptop running a 100-billion parameter model at human reading speed. Here's how it works: Every other LLM stores weights in 32-bit or 16-bit floats. BitNet uses 1.58 bits. Weights are ternary just -1, 0, or +1. That's it. No floats. No expensive matrix math. Pure integer operations your CPU was already built for. The result: - 100B model runs on a single CPU at 5-7 tokens/second - 2.37x to 6.17x faster than llama.cpp on x86 - 82% lower energy consumption on x86 CPUs - 1.37x to 5.07x speedup on ARM (your MacBook) - Memory drops by 16-32x vs full-precision models The wildest part: Accuracy barely moves. BitNet b1.58 2B4T their flagship model was trained on 4 trillion tokens and benchmarks competitively against full-precision models of the same size. The quantization isn't destroying quality. It's just removing the bloat. What this actually means: - Run AI completely offline. Your data never leaves your machine - Deploy LLMs on phones, IoT devices, edge hardware - No more cloud API bills for inference - AI in regions with no reliable internet The model supports ARM and x86. Works on your MacBook, your Linux box, your Windows machine. 27.4K GitHub stars. 2.2K forks. Built by Microsoft Research. 100% Open Source. MIT License.

@Dodori4390 @renaissxyz 저도요

🫡Renaiss Korea Meetup Soon A Renaiss Korea meetup will be happening soon. @renaissxyz Between the 20th and 22nd, the Renaiss team will be visiting Korea and hosting a special event where everyone can gather and open Pokémon cards together. Have you heard about the M4 card? It’s a newly released card, and the team is actually bringing it to Korea specifically for this meetup. I’ve often asked the boss the same question “Wen Korea?” @Plus_Ultra_715 Now it looks like we’ll finally get the chance to meet the Renaiss team in Korea very soon, and I’m really excited about it. It’ll be a great opportunity for people who truly love Pokémon cards to come together, share information, enjoy some fun events, and experience the excitement of opening cards as a community. If you’re passionate about Pokémon, this meetup will be a perfect chance to connect with other collectors and enjoy the moment together. @pddprof

📕블록체인밸리 리서치 : The 2026 Crypto AML Report 고려대학교 소속 블록체인 학회 ‘블록체인 밸리’에서 ‘가상자산 자금세탁방지(AML)의 역사적 교훈과 섹터별 규제 리스크’를 주제로 리서치를 작성했습니다. 본 리서치는 1920년대 미국 금주령 시기의 알 카포네 사례를 통해, 국가의 강박적인 통제가 오히려 범죄를 음성화하고 고도화시켰던 '풍선 효과'의 역설을 짚어내며 시작합니다. 이러한 역사적 통찰을 바탕으로, 가상자산 생태계 역시 단순한 폐쇄나 규제보다는 기술적 특성을 정교하게 반영한 지속 가능한 AML 체계가 구축되어야 함을 역설합니다. 특히 단순히 '모든 거래가 온체인에 기록된다'는 사실만으로는 자금세탁을 완벽히 막을 수 없음을 지적하며, 2026년 가상자산 시장의 핵심이 될 세 가지 섹터의 리스크를 심층 분석합니다. 예측시장: 자산이 아닌 사건을 거래하는 특성상 발생하는 정보 비대칭성과 온체인 거래 환경이 어떻게 스머핑이나 워시 트레이딩 같은 자금 세탁 통로로 악용될 수 있는지에 대해 다룹니다. 페이먼츠: 카드 네트워크를 통한 크립토 off-ramping과 결제시스템이 초래하는 자금세탁리스크를 유형별로 분석하고 체계적인 리스크 관리 방안을 모색합니다. 프라이버시: 기술적 익명성과 규제의 투명성 사이의 긴장을 다루며 중국의 가상자산 금지 조치가 불러온 결과등에 대해 고찰을 통해 프라이버시 기술이 기존의 AML 체계 내에서 지니는 의미를 고찰합니다. 가상자산 생태계의 성숙과 함께 한층 고도화될 규제 환경을 선제적으로 이해하고, 기술과 규제가 공존하는 신뢰 시장의 미래를 고민하는 모든 분들께 추천합니다! 🔗리서치 읽기 : blog.blockchainvalley.ac/the-2026-crypt…

Claude Code in Action - Practical walkthrough of using Claude Code to accelerate your development workflow anthropic.skilljar.com/claude-code-in…

@0ooooo0 @C_C_Nasa @vercel agent browser로 qa해주는 스킬입니다. 제 피드에 대충 적어놓긴함

@_chamdom_ @C_C_Nasa @vercel 그게머죠

Vercel에서 만든 미친 스킬 나왔네유 @vercel 에서 공개되었는데 그동안 에이전트가 브라우저만 컨트롤 가능했는데 이제 Electron으로 만든 앱도 컨트롤이 가능해짐.. Electron은 웹을 앱으로 만들어주는 프레임워크인데, Slack, Discord, Figma, Notion, Spotify, VS Code 등 생각보다 엄청 많은 앱들이 이걸로 만들어져 있음 영상에서 보이는 것처럼 슬랙 채팅을 에이전트가 직접 컨트롤하고 있는데, 원래는 API 따로 발급받고 연동하고 꽤 귀찮은 작업을 거쳐야 했었지만 근데 이제는 vercel-labs/agent-browser로 그냥 쉽게 붙여버릴 수 있음 설치 명령어: npx skills add vercel-labs/agent-browser --skill electron

@0ooooo0 @C_C_Nasa @vercel 개사료 스킬도 애용중

@_chamdom_ @C_C_Nasa @vercel 맞쥬 지짜 폼이 미첫슴다

@0ooooo0 @antigravity 간단한 서비스 만들때는 안티가 좀 편하더라고요. 백엔드 클코로 구축하고 프론트엔를 안티로 하면 ui도 좀 깔끔하게 나오는 느낌입니다.

안티그래비티, 이제는 추천하지 않는 이유 그동안 @antigravity 를 꾸준히 사용하면서 좋은 글도 많이 올렸고 실제로 만족하며 써왔슴다 하지만 최근에는 굳이 적극적으로 추천하지는 않게 되었슴다 이유를 간단히 정리해보겠슴다 1️⃣ 잦은 Retry 이슈 가장 불편한 점은 프롬프트 입력 후 구글 서버나 LLM 서버 오류가 발생하면 사용자가 직접 retry 버튼을 눌러야 한다는 점임다 오죽하면 auto retry click 플러그인이 사실상 필수처럼 쓰이고 있는 상황이죠 최근에는 체감상 오류 빈도가 더 늘었고, 특히 최신 모델 업데이트 이후 안정성이 더 아쉽게 느껴졌슴다 AI 툴에서 가장 중요한 건 몰입감인데, 이 retry 경험이 흐름을 자주 끊고 있슴다 2️⃣ 업데이트 속도와 체감 차이 @claudeai 는 최근 몇 달간 기능 업데이트, 모델 개선, UX 고도화를 빠르게 진행하며 시장 리더십을 가져가고 있다는 인상을 줌다 반면 안티그래비티는 큰 방향성 변화나 체감되는 대규모 개선이 상대적으로 적어 보였슴다 기본 기능은 여전히 좋지만 플랫폼 전체가 빠르게 진화하고 있다는 느낌은 덜함다 업데이트가 없다기보다는 경쟁 서비스 대비 혁신 속도 체감이 낮다는 표현이 더 정확할 것 같슴다 3️⃣ 레이아웃 철학의 차이 안티그래비티의 구조는 기본적으로 코드 에디터에 에이전트를 붙인 형태에 가깝슴다 초기에는 코드 중심 워크플로우에 매우 잘 맞았지만, 최근에는 AI 사용 방식 자체가 많이 바뀌었다고 생각함다 이제는 코드를 보는 것이 중심이 아니라 에이전트와 상호작용하는 것이 중심이 되는 흐름임다 클로드처럼 에이전트 위주의 인터페이스가 전면에 나오고 대화와 사고 확장이 중심이 되는 구조가 현재 AI 사용 패턴에는 더 맞다고 느껴짐다 즉, 기능의 문제가 아니라 설계 철학의 방향성 차이라고 보는 게 더 정확할 것 같슴다 - 그리고 클로드도 데스크탑 앱이 출시되었고 비개발자 형님들도 쉽게 적응할 수 있기 때문에 지금 시점에서 안티그래비티가 무조건 좋아요! 하기는 어려워진 것 같슴다

클로드 코드로 만들고 있는것들 예측시장 봇 선물 봇 포켓몬카드 아비트라지 모니터링 봇 토스미니앱 2개 뇌를 형상화한 필기노트 일단 ai를 많이 써보는것만큼 좋은 경험도 없다고 생각합니다. 돈이되는걸 만들어도 좋고 나 혼자만 쓰는걸 만들어도 좋습니다. 현대의 AI는 발전이 너무 빠르고 최신도구들이 쏟아져 나옵니다. 따라가는것만 해도 벅찬데 각 프로잭트마다 새로운 도구 적용시켜보면서 실력을 키우는게 좋을 것 같아요.

@0ooooo0 지금 클코세션 5개 켜놓고 작업중임.. 약속있을땐 rc로 폰코딩까지

@_chamdom_ ㄷㄷㄷㄷㄷ 취리십니따 행님

AI 바이브코딩 단점 일만 시키면 AI가 알어서 결과물을 만들어오니 멈출 수가 없음… 지금 필요한게 뭐지? 생각하면서 폰으로 자기전에도 일시켜놓고 일어나서도 일시킴 결국 24시간 일하게 됨 😂

@0ooooo0 @claudeai 호오.. 전 요거말고 그냥 gemini, codex cli를 호출하는 mcp쓰고 있었는데 싸봐야겟슴다.

클로드 코드 망할 수 있다 먼저 이 글은 어그로가 아님을 밝힘다 지금 AI 코딩 도구 중 가장 잘 만들었고, 가장 빠르고, 완성도 높은 건 단언컨대 @claudeai 임다 그런데 위험할 수도 있음다 아래 인용글을 보고 생각이 바뀌었슴다 ”chatgpt-codex-proxy“ 이건 Claude Code에서 다른 AI 모델을 사용할 수 있게 해주는 프록시가 나왔슴다 1️⃣ 무슨 의미냐면 Claude Code 안에서 기획은 Codex, 개발은 Claude, 이미지는 Gemini 이렇게 모델을 갈아끼우는 구성이 가능하다는 것임다 2️⃣ 왜 이게 무섭냐면 Claude를 쓰면서 굳이 Claude 모델을 안 써도 되는 것임다 ㄷㄷ Claude Code는 Anthropic 서버의 API 주소(base URL)로만 요청을 보내는 구조인데, 그 주소를 다른 서버로 바꿔버리면 요청을 다른 모델로 보내도 클라이언트는 구분을 못 함다 Claude Code는 그대로인데 실제 계산은 GPT나 Gemini가 할 수도 있음다 그리고 이 구조상 Claude 쪽에서 감지하거나 막기도 쉽지 않슴다 3️⃣ 그래서 벌어질 수 있는 일 AI 모델 경쟁에서 - GPT가 더 좋아지면 → Claude Code에서 GPT 사용 - Gemini가 더 좋아지면 → Claude Code에서 Gemini 사용 UI는 Claude Code, 모델은 아무거나 사용하게 됨다 이 구조가 되면 Claude의 진짜 경쟁력은 모델이 아니라 IDE 껍데기만 남을 수도 있음다 이거 생각보다 엄청 큰 문제일 수도 있겠슴다

AIㅈ문가는 뭘 쓸까..? 저는 웹 서비스 만들때 항상 QA를 합니다. 하지만 제 손으로 일일히 진행하기에는 효율적이지 않기에 클로드 확장프로그램을 활용합니다. 근데 이것도 사실 번거로워요. 클로드코드에서 QA체크리스트 달라하고, 또 그거 복붙해야하고.. 복붙딸깍이 귀찮냐 하실수 있는데, 이제는 이것마저 귀찮은 시대입니다. 개발하시는분들은 다들 아실거고, 바이브코딩으로 일반인분들도 아실만한 Vercel에 대해 소개합니다. Vercel은 현재 프론트엔드 프레임워크 1대장인 next.js를 만든곳이기도 하며 서비스를 쉽게 배포,호스팅도 해줍니다. 그뿐이게요 v0라는 노코드 플랫폼도 있고 너무나 많은 도구들을 만들고 제공합니다. 대 버 셀 아무튼 QA얘기하다 vercel 소개까지 했는데 그 이유는 vercel에서 만든 에이전트 스킬인 agent-browser를 소개하기 위함입니다. ai에이전트가 내부적으로 브라우저에 접근해 여러 동작과 상호작용을 할 수 있도록 해주는 스킬인데, 최근 dogfood라는 스킬이 추가 되었는데 이제 이걸로 qa까지 자동화 할 수 있는거죠. 그리고 클로드 확프는 세션 컨텍스트가 너무 작아서 매번 사용자가 리포트를 따로 저장하고 그래야했는데 dogfood는 세션이 끊겨도 그때 발견한 이슈들이 보존됩니다. 또한 이슈 수집 과정에서도 동작과정이 보여야하는 것도 영상녹화를 하더라고요. 최종 QA리포트에는 이슈별 심각도, 스샷, 영상이 모두 담겨서 그냥 잠좀자고왔는데 무슨 이슈를 찾았는지 한번에 알 수 있습니다. github.com/vercel-labs/ag… 요즘 바이브코딩 많이 하시는데 서로 배웠으면 좋겠어요...ㅠㅠ ai메타 너무 빨라서 따라가지도 못하는 낙오자같은 저도 쓰는 환경이나 툴들 자주 소개해보겠습니다..