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Domain × AI / 숫자는 언어, 구조는 맥락이자 본질 https://t.co/50hPoa9gy0

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JUNCPA@juncpa_·
“Agency > Intelligence” 이 문장이 왜 지금 중요해졌는지 생각해볼 필요가 있다. 과거에는 intelligence, 지능이 가장 중요한 경쟁력이었다. 얼마나 많이 아는가. 얼마나 빠르게 분석하는가. 얼마나 복잡한 문제를 잘 푸는가. 좋은 대학, 시험, 자격증, IQ 같은 시스템도 대부분 이 능력을 측정하기 위해 존재했다. 그런데 AI가 등장하면서 상황이 조금 달라지고 있다. 이제 평균 이상의 설명, 문서 작성, 코드 생산, 정보 정리는 모델이 상당 부분 대신할 수 있게 됐다. 즉 intelligence 자체가 점점 commodity에 가까워지고 있는 것이다. 그러면 병목은 어디로 이동할까. 점점 “무엇을 해야 하는가”를 정의하는 쪽으로 이동한다. 실제 조직에서 중요한 건 단순히 답을 잘 내는 사람이 아니라, 애매한 현실 속에서 문제를 구조화하고, 필요한 사람과 데이터를 연결하고, 실제 workflow로 움직이게 만드는 사람에 가까워진다. 여기서 말하는 agency는 단순 실행력이 아니다. 오히려 “불완전한 상태에서도 스스로 방향을 정하고 움직이는 능력” 에 가깝다. 최근 AI 현업에서도 이 차이가 꽤 크게 나타난다. 같은 모델을 써도 어떤 사람은 챗봇만 쓰면서 단순 질문만 반복한다. 반면 어떤 사람은 - 업무를 agent workflow로 재구성하고 - 필요한 데이터 레이어를 연결하고 - 반복 작업을 자동화하고 - 조직 내 실제 운영 구조에 붙인다. 모델 intelligence는 비슷한데 결과 차이는 훨씬 크게 벌어진다. 결국 경쟁력의 핵심이 intelligence 자체보다 orchestration 능력으로 이동하는 셈이다. 흥미로운 건 AI가 발전할수록 오히려 인간의 agency 중요성이 더 커진다는 점이다. AI는 답변은 잘한다. 초안도 만든다. 분석도 한다. 하지만 여전히 - 무엇이 중요한 문제인지 정의하고 - 현실 제약 안에서 우선순위를 정하고 - 책임을 지고 추진하고 - 조직을 움직이는 일 은 인간 영역에 더 가깝다. 그래서 앞으로는 “가장 똑똑한 사람”보다, “AI를 활용해 실제 시스템을 움직이는 사람”의 레버리지가 훨씬 커질 가능성이 높아 보인다. 어쩌면 AI 시대의 핵심 희소 자원은 intelligence가 아니라, initiative와 ownership에 가까운 것일 수도 있다.
Andrej Karpathy@karpathy

Agency > Intelligence I had this intuitively wrong for decades, I think due to a pervasive cultural veneration of intelligence, various entertainment/media, obsession with IQ etc. Agency is significantly more powerful and significantly more scarce. Are you hiring for agency? Are we educating for agency? Are you acting as if you had 10X agency? Grok explanation is ~close: “Agency, as a personality trait, refers to an individual's capacity to take initiative, make decisions, and exert control over their actions and environment. It’s about being proactive rather than reactive—someone with high agency doesn’t just let life happen to them; they shape it. Think of it as a blend of self-efficacy, determination, and a sense of ownership over one’s path. People with strong agency tend to set goals and pursue them with confidence, even in the face of obstacles. They’re the type to say, “I’ll figure it out,” and then actually do it. On the flip side, someone low in agency might feel more like a passenger in their own life, waiting for external forces—like luck, other people, or circumstances—to dictate what happens next. It’s not quite the same as assertiveness or ambition, though it can overlap. Agency is quieter, more internal—it’s the belief that you *can* act, paired with the will to follow through. Psychologists often tie it to concepts like locus of control: high-agency folks lean toward an internal locus, feeling they steer their fate, while low-agency folks might lean external, seeing life as something that happens *to* them.”

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Josh Kim
Josh Kim@joshpdletter·
AI 네이티브 기업 만드는 순서는 우선 '맥락'을 쌓는 데서 출발한다. 도구는 헤르메스를 쓰던, 오픈클로를 쓰던, 클로드를 쓰던 상관없다. 1. 우선 맥락, 즉 회사의 회의록이나 의사결정 문서, 오늘 할일/완수한 일 등을 사람이 계속 데이터로 밀어넣는 행동부터 해야 한다. 2. 회의록를 데이터로 쌓는 것부터 한다. 노션이든, 플라우드노트든, 일반 녹음이든 자동을오 회의록이 매일 md나 기타 내용으로 적재될 수 있도록 처리한다. 3. 사내의 업무기록일지와 회사 홈페이지 등을 활용해 전체 회사 도표와 업무 등 SOP와 SSOT 초안을 만드는 것이 중요하다. 그 초안을 만들고 매일 회의록이나 업무 일지 통해 자동 갱신하도록 크론잡을 돌린다. 4. 매일 회의록과 데이터가 적재되고, SOP가 갱신되려면 1일 1~2회 크론잡을 헤르메스가 돌리던가, 오픈클로가 돌리던가 해야 한다. 슬랙 내부의 대화록 통해서 수집하도록 한다. 5. 문제는 이 쌓이는 구조 자체를 만든다는 것 자체가 챌린지다. 회의록 폴더를 매일 새로 생성시키고 쌓게끔 AI에게 지시해야 하고, 그걸 사람이 원할 때 들여다볼 수 있도록 옵시디언 vault로 열어서 쉽게 파악하게끔 하는 후행 작업이 필요하다. 6. 또한, SOP와 SSOT를 매일 자동 갱신하면서 결국 이후 조직의 구성원들에게 체감될 수 있을만한 결과물, 아티팩트를 체감시켜주는 것도 필요하다. 리더만 이걸 체감했고 인프라를 깔았다 한들, 모든 구성원의 체감되는 공감대가 없으면 AI 네이티브 기업은 꿈과 같은 이야기다. 7. 따라서 스스로 헤르메스가 매일 하는 일들이 직원들에게 '놀라움'을 줄 수 있도록 매일 AI가 직원들에게 태스크를 제시하게 하고, 그걸 자동화할 수 있도록 가이드해주는 작업들이 필요하다. 그것은 결국 리더의 몫이다. 8. 'AI 요금제 구독시켜줘도 안써요'는 당연하다. 왜냐면 리더가 미리 보여주지 못했기 때문이다. 9. 위 내용을 열심히 제작하는 이유는, 잭 도시는 회사가 '하나의 지능'이 될 수 있다고 믿고 사람이 없이도 AI가 훨씬 더 많은 일들을 대체할 수 있는 구조로 나아갈 수 있다고 이야기 했기 때문이다. (실제로 그는 4천명을 감원했다.) 10. Y컴비네이터가 최근 제시한 여러 AI네이티브기업 만들기 영상들을 통해서도 계속 배우고 있는데, 정말 유용하다. 다만 그들은 how를 알려주기보다는 what을 제시하는 데 가까우며, 이를 실제로 실천하는 한국 기업도 잘 없다는 사실을 발견했다. 이러한 고민의 결과를 영상으로 찍었다(1편) : lnkd.in/gkdHpRYd 실험 수기는 계속된다.
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Chris
Chris@ChrissGPT·
GPT-5.6 is an iterative improvement on 5.5. Better model & cheap, but not fable-class. Doesn’t matter though. The training run they’re actually cooking on is setting them up for the Auto Research Assistant in September. Which I expect to be out July-August, that will be the actually fable competitor And then when we start the training run on the Vera Rubin class models we should end the year with some pretty spectacular stuff
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Alis volat propriis
Alis volat propriis@Alisvolatprop12·
개인적으로 젠슨의 컨빅션은 이 것만 봐도 된다고 생각합니다. 작년 10월 시타델 주최 대담에서 다 말했습니다. 심지어 그가 가장 좋아하는 음식이 뭔지도 말이죠! (포크 밸리??? 젠슨은 매우 외교적인 사람입니다)
Alis volat propriis@Alisvolatprop12

x.com/i/article/1983…

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Alis volat propriis
Alis volat propriis@Alisvolatprop12·
일리아나 부자리: 연방준비제도(Fed)와 재무부가 함께 일하는 것... 그게 가능할까요? 어떻게요? 스탠 드러켄밀러: 그게 제가 베센트와 워시와 관련해 가장 기대하는 부분이에요. 그게 가능하다고 생각하고, 필요하다고 생각해요. 두 사람이 기술적 역량과 성격 모두에서 그 목표를 달성할 데 가장 적합한 인물이라고 나는 생각해요. 그래서 저는 그 부분에 대해 낙관론자 쪽에 가담하겠습니다. x.com/Alisvolatprop1…
Alis volat propriis@Alisvolatprop12

x.com/i/article/2060…

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JunDoJun 🩸
JunDoJun 🩸@JunDo1050·
[주린이용 매크로🎯] 미국 정책금리 동결과 단기 시장 방향성 미국의 중앙은행인 연방준비제도 (연준)은 오늘 통화정책 금리를 3.50~3.75%로 동결했습니다. 하지만 “금리 인하 가능성” 언급을 삭제하고 중동전쟁 이슈를 넘어 이제는 소비자 물가가 상승할 우려를 강조하며 예상보다 매파적(긴축적) 태도를 보였습니다. 위원들의 절반가량이 올해 추가 금리 인상 가능성도 시사했습니다. 단 한 위원만 금리인하를 지지했고 저번 FOMC까지만 해도 인하를 지지하던 위원이 4명이었던 것과는 확실히 비교되는 모습입니다. 이걸 보고 전체적으로는 약간 부정적인 “매파적 동결”이라 표현합니다. <시장 영향> 📉 단기적으로는 기술주·성장주에 부담 📈 은행주·에너지주는 상대적으로 유리 📈 금리에 상승압력 📈 달러강세 📉 금/ 크립토 등의 “가치저장소“의 상대적 매력도 하락 👉🏻“곧 금리 내린다” 기대가 약해져 시장 변동성 확대 가능
JunDoJun 🩸 tweet media
JunDoJun 🩸@JunDo1050

[주린이용 매크로🎯] 금리방향과 시장영향 어제는 시장 컨센서스와 동일하게 🇯🇵BOJ 인상 (0.75% -> 1.00%) - 31년만에 최고 수준 🇦🇺RBA 동결 (4.35%) 사실상 금리 방향자체는 시장이 거의 전적으로 pricing in (선반영)하고 있었기 때문에 그리 놀라울 일이 아니였지만, 중동전쟁에 의한 기름값 폭등이 경제에 미치는 영향을 경제강대국들이 어떻게 받아들이고 대응하는지가 중요한 시사점이었습니다. 일본의 경우 매파적(hawkish)입장인건 확실한데 (금리인상을 통해 경제성장 속도를 늦춰서 물가를 잡으려는 방향) “향후 더 얼마나 매파적일 것이냐”가 관전포인트였고, 호주의 경우 이미 여러 차례 금리인상을 했기 때문에 추가 인상 가능성에 얼마나 무게를 두느냐가 관전포인트였습니다. 결론적으로: 🇯🇵일본 – 추가 인상 가능성을 시사해 약간 매파적이지만 전반적으로 예상한 톤 유지 🇦🇺호주 – 향후 인하 기대를 강하게 차단하며 시장 예상보다 더 매파적 이런 입장을 취했습니다. <🧐그래서 이게 왜 중요함?> 다들 오늘 있을 FOMC 정책금리에 초점을 맞추고 있습니다 (한국시간 18일 새벽 3시). BOJ와 RBA의 “다소 매파적인” 입장은, 미국 중앙은행인 연준도 이번에는 거의 동결이 확실 시 되는 가운데 향후 금리인상 가능성을 얼마나 열어 둘지에 대해 어느 정도 엿볼 수 있는 대목입니다. 경제강대국들의 중앙은행들은 대체적으로 한방향으로 움직이기 마련이기 때문에 (금리차가 환율에도 영향을 미치고 그로 인해 수입/수출물가에도 영향을 미치며 물가를 자극할 수 있기 때문) 연준 혼자 갑작스럽게 비둘기적으로 돌아서기가 어려워지죠. ‼️그래서 가장 중요한 시사점은 “연말까지 금리 인하 전망을 배제하느냐 마느냐” 입니다. 이미 많은 경제학자들이 올해는 동결 또는 인상일 것이란 전망으로 돌아섰기 때문에, 새로운 연준의장인 Kevin Warsh의 통화정책 전략 방향이 앞으로 거시적 환경에 미칠 영향이 상당할 것입니다. 중립적인 입장만 취하더라도 주식시장은 긍정적으로 반응할 가능성이 높으니, 이번 FOMC에서 새 연준의장의 입장을 잘 눈여겨 보시고 대응하시길 바랍니다.

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Nick Timiraos
Nick Timiraos@NickTimiraos·
Very hawkish dot plot. Nine out of 18 officials have at least one hike this year (and six of those 9 have *multiple hikes*). Only one person has a cut this year, and one participant (presumably Warsh) didn't submit an SEP The statement gets a complete writethru from top to bottom, much shorter
Nick Timiraos tweet mediaNick Timiraos tweet media
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GONOGO
GONOGO@GONOGO_Korea·
9명이면 생각보다 많네
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Crocy🦅
Crocy🦅@0xCrocy·
결국 바이브 코딩의 끝은 도메인 지식 싸움이라는 걸까요?! Anthropic에서 Claude Code가 확장될 때 개발자들의 작업 가치가 어떻게 바뀌는지 추적하는 경제 연구 프레임워크를 냈네요! 누가 어디에 쓰고 있는지부터 시작해서 도메인 전문성이 세션 성공 여부에 얼마나 영향을 미치는지 분석한다는데 솔직히 진짜 뼈 때리는 분석 같습니다. 설계 개념이나 도메인 지식 없이 냅다 코드만 짜달라고 징징대면 결국 뱅뱅 돌다 실패하는 게 팩트니까요! 단순 성능 벤치마크 비교를 넘어서 실제 개발 가치를 경제학적으로 뜯어보는 게 꽤나 흥미진진해 보입니다. 형님들은 Claude Code 쓰실 때 도메인 지식의 한계를 얼마나 느끼시나요?!
Anthropic@AnthropicAI

Our latest economic research introduces a framework for tracking Claude Code as it scales. Who is using Claude Code, and what are they using it for? How is the value of tasks changing? And how much does domain expertise shape whether a session succeeds? anthropic.com/research/claud…

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Xber J
Xber J@bogusjack·
와 이게 사실이면 오픈 AI 완전 순환출자인데? 매출이 $13.1B인데, 이 중 $11.7B이 소뱅이랑 마소? 지분 투자한 두 회사? 게다가 비용이 $34B? 이 회사로부터 주문 받아 반도체 주문한 마소와 오라클. 이 두회사 RPO의 절반 가량이 오픈 AI.
Ed Zitron@edzitron

Exclusive: I have seen OpenAI's audited financials for 2024 and 2025. In 2025, OpenAI had $13.07 billion in revenue and $34 billion in costs. $867 million of its revenue came from SoftBank, and $303 million came from Microsoft. wheresyoured.at/exclusive-open…

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Cognac(꼬냑)
Cognac(꼬냑)@supernovajunn·
방금 코인베이스가 실제주식이 1:1로 백커된 주식을 오픈했다. 아마도 내 생각에는 코인베이스가 단순히 “주식을 토큰으로 만든다”의 테마로 접근하지는 않은것 같다. 핵심은 1:1 담보, 실제 미국 기업 주식, 온체인 보유·거래·상환, 자동 배당으로 보여진다 이 단어가 나온 순간 차원이 달라진다. 지금까지 토큰화 주식이라고 불린 것들은 대부분 어설프게 짝이 없었다. 가격만 따라가는 파생상품이거나, 실제 주식 소유권과 거리가 먼 IOU 구조가 많았다. 쉽게 말하면 “애플 주식처럼 움직이는 코인”에 가까웠지, “애플 주식을 온체인으로 가진다”는 절대 아니였다. 하지만 코인베이스가 이번에 내세운 문구는 "no derivatives, no ious" 이건 크립토가 드디어 전통 금융의 설거지에서 금융 인프라로 넘어가려는 징조가 보인다는거다. 예전부터 주식 시장의 가장 큰 문제는 시스템이였다. 거래 시간 제한과 국가별 장벽 그리고 느린 결제 하지만,우리는 이미 크립토라는 24시간 돌아가는 자산 시장을 경험했다. 토큰화 주식이 제대로 작동하면 이 벽이 단번어 깨진다. 테슬라 주식을 미국 증권 계좌 없이 온체인 지갑에서 보유하고, 밤에도 거래하고, 디파이 담보로 쓰고, 배당은 자동으로 받고, 필요하면 실제 주식으로 상환하는 구조가 열릴 가능성이 있다 스테이블코인이 달러를 온체인 위에 올렸다면, 토큰화 주식은 미국 자본시장을 온체인 위에 올리는 단계다. 그리고 이 변화가 진짜 기대되는 이유는 composability다. 주식이 온체인에 올라오면 더 이상 증권 앱 안에 갇혀있지 않는다. 디파이를 통한 지갑, 대출, 결제, 자동화 전략, 에이전트, 글로벌 송금과 연결되는 프로그래머블 자산이 될 가능성도 있다. 앞으로의 크립토는 “새로운 코인을 얼마나 많이 만들까”보다 “기존 금융자산을 얼마나 온체인으로 끌고 올까”가 더 중요해질 가능성이 더 중요하다. 비트코인은 돈의 탈중앙화를 열었다면, 스테이블코인은 달러의 온체인화를 열었다. 이제 토큰화 주식은 자본시장의 온체인화를 시작하려 한다. 이게 제대로 규제 안에서 굴러가기 시작하면, 크립토의 다음 사이클은 밈이나 내러티브가 아니라 실제 금융 자산의 이동에서 나올 수 있다.
Coinbase 🛡️@coinbase

The first real, 1:1 backed tokenized stocks are coming. → Own actual tokenized shares of U.S. companies → Trade, hold, and redeem - all onchain → Automatically receive dividends No derivatives, no IOUs. Welcome to the future of stocks.

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Cognac(꼬냑)
Cognac(꼬냑)@supernovajunn·
말이 나온김에 내 AI 공부법을 하나 소개하고자 한다. 내 AI 공부법은 강의를 보는 게 아니라, 그냥 나만의 작은 세계를 하나 만드는 것이다. 예를 들어 디파이를 공부한다고 치자. 대부분은 먼저 유니스왑 백서를 보고, 유튜브를 보고, 용어 정리를 한뒤에. AMM, LP, 슬리피지, 오라클, 청산, 담보비율 같은 단어를 노트에 적고 달달 외울것이라 생각한다. 그런데 이 방식은 나에게는 안맞는다. 머릿속에 구조가 솔직히 안 잡힌다. 나는 그냥 반대로 한다. AI에게 이렇게 말한다. “미니 디파이를 하나 만들어줘. 아주 단순한 버전으로. 예치, 스왑, 이자 계산, 청산 구조가 들어가게 만들어, 대신에 Solidity나 Rust 코드와 중간 과정을 전부 나에게 보여줘야해” 그러면 AI는 실행 코드를 쭉 뱉는다. 처음 보면 거의 하나도 모른다. 이게 당연히 모르는게 정상이다. 여기서부터 나의 진짜 공부가 시작된다. 코드 뭉텅이를 vscode나 사이드 채팅에 놓고 AI에 궁금한 것을 한 줄씩 물어본다. “이 줄은 왜 필요해?” “이 변수는 어디서 쓰여?” “이 함수가 없으면 어떤 문제가 생겨?” “여기서 사용자가 돈을 잃을 수 있는 곳은 어디야?” “이 구조가 실제 Uniswap이나 Aave에서는 어떻게 확장되는 거지?” 이렇게 물으면 코드 한줄에 설명이 하나씩 나온다. 그리고 정말 이해가 안가면 "중학생도 이해할 정도로 쉽게 풀어서 설명해줘"라고 이야기 하면 친절하게 24시간 답해준다. 처음에는 ts코드의 mapping 함수 하나도 낯설긴 하다 그런데 AI가 이 함수는 “사용자 주소별로 잔고를 저장하는 장부”라고 말하면 내 머릿속은 그림을 그려간다. 실제다 이때부터 공부가 좀 달라진다. 예전에는 “디파이는 탈중앙 금융이다” 같은 이론적인 문구만 알고 있었다면, 이제는 “가격이 급락했을 때 이 담보 포지션은 어떤 solidity 명령 실행으로 청산되는지”를 이해 하게 된다. 예전에는 “스마트컨트랙트는 자동 계약이다”라고 대충 알았다면, 이제는 “이 함수에 재진입 공격이 들어오면 돈이 빠질 수 있겠네?”같은 부분을 이해가 된다. 지식의 저주에서 내 머릿속의 시뮬레이션으로 바뀌는 순간이라고 할 수 있다. 내가 생각하는 AI와 함께하는 공부의 핵심은 답을 받는 게 아니다. 답을 해부하는 것이다. AI가 코드를 짜주면 끝이 아니라, 그 코드가 왜 그렇게 생겼는지 AI에게 물고 늘어져야 한다. 어차피 AI는 미친질문을 해도 짜증나는 질문을 해도 항상 친절하게 근본 이해와 구조 역사까지 24시간 답을 해주니깐 먼저 만들고, 모르는 부분을 질문하고, 이해한 만큼 다시 고치고, 더 큰 구조로 확장한다. 이 루프를 계속 돌리면 어느 순간 “아는 척하는 사람”과 “전체를 이해한 사람”의 차이가 생긴다고 본다. AI는 선생님이라기보다 같이 일하는 일잘하는 동료에 가깝다. 그 위에 작은 모델을 올려놓고, 부품을 하나씩 분해하고, 다시 조립하면서 배운다. 처음엔 아무것도 모르지만 괜찮다. 모르는 것이 많다는 건 질문할 것이 많다는 뜻이기 때문이다. 앞으로 공부를 잘하는 사람은 암기를 잘하는 사람이 아닐 것이다. AI에게 작은 세계를 만들게 하고, 그 세계를 끝까지 해부하는 사람이지 않을까 싶다.
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Cognac(꼬냑)@supernovajunn

이제 AI를 공부한다는 것 자체가 이상한 시점이 오고 있다. 이 정도의 발전 속도라면 이제 인간이나 교재로 AI교육을 받는 것 자체가 무의미해지는 것이 아닐까? AI를 공부하는데 가장 최적의 방식은 AI한테 배우는 것이다. AI강의 AI학습법 이런걸 인강이나 유튜브에서 배우는것 이 자체가 나는 그냥 시간과 돈 버리는 것이 아닐까 생각한다. AI 활용에 전문가가 어디 있나... 그 전문가보다 AI가 더 잘 가르쳐주는데

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Leaf Meta 🇰🇷
Leaf Meta 🇰🇷@leafmeta·
Cursor 관련 최신 발표라 정확히 확인하고 갈게요. 커서가 방금 Origin을 공개했다. “VS Code에 AI 붙인 회사”에서 GitHub를 통째로 노리는 회사로 넘어가는 순간이다. 핵심은 Origin이 그냥 GitHub 짝퉁이 아니라는 데 있다. AI 에이전트를 ‘1등 사용자’로 가정하고 처음부터 다시 설계한 Git 플랫폼이다. 수십 개 에이전트가 동시에 브랜치 따고, 커밋하고, 리베이스하고, 서로 충돌 낸 걸 알아서 푸는 상황 ― 사람 손 속도로 만들어진 GitHub가 버거워하는 바로 그 지점을 겨냥했다. 작년에 인수한 코드리뷰 스타트업 Graphite가 이 그림의 퍼즐 조각이었던 셈. 그림을 펼치면 이렇다. Cursor에서 코드 쓰고 → 에이전트 병렬로 굴리고 → Graphite식으로 리뷰하고 → Origin에 올려 머지한다. ‘AI 소프트웨어 공장’ 전 공정을 한 회사가 먹겠다는 야심이다. 게다가 같은 날 밑바닥부터 새로 학습한 프런티어 모델까지 예고했다(곧 출시 예정이라 함). 타이밍도 절묘하다 ― 최근 GitHub는 잦은 장애 & 보안 사고로 흔들렸고, 내부에선 “Cursor, Anthropic이 우리를 한물가게 만들 수 있다”는 경고까지 돌았다고 한다. 반면에 GitHub의 진짜 해자는 기능이 아니라 습관과 네트워크 효과다. 10년 넘게 쌓인 모든 개발자의 근육 기억을 ‘Origin이 더 낫다’는 이유만으로 옮기긴 쉽지 않다. 게다가 빈정대는 목소리도 있다 ― 결국 Cursor는 너희 코드가 자기 모델 학습에 필요한 것 아니냐는. 그래도 방향은 분명하다. 다음 전쟁터는 ‘코드를 누가 더 잘 짜주냐’가 아니라 ‘에이전트가 쏟아내는 코드를 누가 안전하게 관리하냐’로 옮겨가고 있다. 어쩌면 진짜 승부는 Origin이 아니라, 개발자들이 GitHub를 떠날 만큼 아팠느냐에 달렸을지도. 🔗 출처 •Origin 공식 소개: cursor.com/origin •에이전트 네이티브 Git 분석: x.com/mark_k/status/… •GitHub 위기·내부 경고(The Information): theinformation.com/newsletters/ai…
Cursor@cursor_ai

We're launching code storage and git hosting. Origin gives teams and agents a place to host, review, and collaborate on code. Available this fall. Join the waitlist. cursor.com/origin-waitlist

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Satya Nadella
Satya Nadella@satyanadella·
Copilot Cowork is now generally available worldwide, now with multi-model support! Every organization can put long-running agents to work on complex, multi-step tasks, grounded in your organization's unique knowledge and know-how. microsoft.com/en-us/microsof…
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Vincent | 信号>噪音
Vincent | 信号>噪音@VincentLogic·
有人在 Codex 黑客松上做了一个 MCP 插件,把 ChatGPT 和 Codex 打通了 解决的问题很具体:GPT 5.5 Pro 是目前规划和调研最强的模型,但 Codex 里用不了。Codex 擅长执行,但规划能力不如 5.5 Pro 他的做法是用 MCP 把本地开发环境暴露给 ChatGPT,让 5.5 Pro 负责规划和拆解任务,然后把执行部分交给 Codex 来干 等于让两个 AI 各干自己最擅长的事:一个想,一个做 还有一个意外收获:ChatGPT 和 Codex 的速率限制是分开算的。同一个账号,接上这个之后相当于额度翻倍 这个思路其实挺值得借鉴的。很多人纠结"到底用哪个 AI 工具",但真正的答案可能是:都用,让它们配合 AI 工具之间的壁垒正在被 MCP 这种协议打通,以后可能不是选一个最强的,而是搭一个最合适的组合
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Crocy🦅
Crocy🦅@0xCrocy·
이제 AI 비서한테 코딩만 시키는 건 낭비인 시대가 온 것 같습니다. 최근에 이름 바꾼 Scientific Agent Skills 소식을 봤는데 생물학이나 화학 같은 전문 데이터베이스에 140개가 넘는 R&D 스킬을 에이전트한테 바로 주입할 수 있더라고요. 이게 그냥 장난감이 아니라 전 세계에서 이미 16만 명 넘는 과학자들이 연구에 굴리고 있다는 게 진짜 소름 돋는 지점입니다. 데이터는 로컬에 온전히 둔 채로 개인 API 키만 넣어서 굴릴 수 있는 오픈소스 연구 워크스페이스 환경도 다 깔아주던데 R&D 복잡한 계산이나 실험 설계 같은 건 클라우드로 넘겨서 스케일업하는 구조까지 나름대로 촘촘하게 설계해 놨네요. 솔직히 예전에는 바이브코딩하면서 코드 오류 잡아주는 것만 해도 감지덕지했는데 이제는 에이전트들이 알아서 가설 세우고 검증하는 프로세스 자체가 오픈소스 생태계 메인 스트림으로 들어오는 느낌입니다. R&D 인프라가 이렇게 풀리면 앞으로 1인 연구소 같은 형태도 충분히 현실성 있는 얘기가 되지 않을까 싶네요. Github : github.com/K-Dense-AI/sci…
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프로그래밍좀비
프로그래밍좀비@gimhyeo02389130·
멈춰 서서 푸념만 하는 사람은 결국 아무것도 바꾸지 못한다. 그리고 그런 사람들을 가까이 두면 나도 모르게 그 기운에 물든다. 인생은 생각보다 짧고, 내 에너지는 생각보다 소중하다. 불평보다 실행을, 부정보다 가능성을, 정체보다 전진을 선택하는 하루를 오늘도 쌓아간다.
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