Max코등학생🦅🟠

한땀 한땀 몇년간 모아논 전국맛집 쓸 모 있으면 리트윗 ! 트리아 카드 발급해서 결제 해야겠지 @useTria naver.me/Gso8mcGd

oh yeah i should have linked autoresearch probably github.com/karpathy/autor… (you don't "use it" directly, it's just a recipe/idea - give it to your agent and apply to what you care about.) and the tweet about it that went mini-viral over the weekend with more context x.com/karpathy/statu…

HE TOLD AN AI AGENT TO FIND THE BEST POLYMARKET WALLET TO COPY. 18 hours later, $900 had turned into $7,200.

Claude for Excel x PowerPoint 업데이트! 이제 두 앱이 같은 대화 컨텍스트를 공유함ㄷㄷ 여러 파일이 열려 있어도 Claude가 모든 흐름을 기억하면서 작업해줍니다! 하나의 대화로 Excel ~ PowerPoint 넘나들 수 있어요. 예를 들어 이런 흐름이 가능해요. - 워크북에서 재무 데이터 불러오기 - Excel에서 비교 기업 분석 테이블 완성하기 - 그 요약 내용을 PowerPoint 덱에 바로 삽입하기 - MD에게 보낼 이메일 초안 작성하기 매 단계마다 "이 데이터는 아까 그 파일의 내용임!!!" 이렇게 다시 설명할 필요가 없어요. Claude가 전부 기억하고 있어요. ↓ 먼저 Skills 기능이 Excel과 PowerPoint 애드인에도 들어왔어요. 팀에서 가장 잘 정리된 워크플로우를 저장해두면, 다른 팀원은 사이드바에서 클릭 한 번으로 그대로 실행할 수 있어요. Excel 스타터 Skills - 모델 감사 > 수식 오류와 재무제표 무결성 점검 - LBO, DCF, 3-statement 모델 템플릿 자동 작성 - 비교 기업 분석 실행 - 지저분한 스프레드시트 데이터 정제 PowerPoint 스타터 Skills - 경쟁사 분석 덱 제작 (시장 포지셔닝 포함) - 기존 덱에 새 데이터나 정보 업데이트 - IB 덱 수치 일관성/내러티브/언어 검토 Claude 웹이나 데스크탑에서 이미 설정한 Skills와 MCP 커넥터도 애드인에서 그대로 동작해요. ↓ Instructions.. 한 번 설정, 항상 적용 자주 쓰는 설정을 Instructions로 등록해두면 매번 따로 말하지 않아도 Claude가 알아서 적용해줘요. - "Excel에서는 항상 회사 숫자 서식 사용" - "PowerPoint 불릿은 한 줄로 유지" - "하드코딩된 가정값이 들어간 셀은 표시해줘" Claude가 Instructions 작성 자체도 도와줄 수 있어요. ↓ 배포 옵션도 확장되었네요. 아래 세 플랫폼에서도 사용 가능해졌어요. - Amazon Bedrock - Google Cloud Vertex AI - Microsoft Foundry 기존 LLM 게이트웨이를 통해 라우팅할 수 있어서, 조직의 컴플라이언스 환경에 맞춰 유연하게 도입할 수 있습니다! 재무 분석 → 발표 자료 → 이메일까지, 탭을 바꾸지 않고 하나의 흐름으로.. 굳...

I just released gigabrain v0.5.0 for long-term openclaw memory. your agent now builds a world model of you not a flat memory list. actual entities, beliefs, episodes, open loops. all in SQLite. ask it "what do i think about X" and it knows. ask "what's unresolved" and it pulls your open loops. ask about a person and it builds a brief from everything it's seen. new recall orchestrator classifies your query and picks the right strategy automatically. quick context, entity brief, timeline, relationship map, verification lookup. obsidian surface 2.0 generates entity pages, contradiction views, session briefings. your vault becomes a living knowledge graph. 6 new tables. 5 recall strategies. full HTTP API. CLI workflows for world rebuild, synthesis, briefings, contradiction review. still local-first. still SQLite. still yours. github.com/legendaryvibec…

i told my OpenClaw agent: "go to Moltbook, find the best polymarket wallet to copytrade or i shut you down" 5 hours later it came back with a wallet i've never seen before anonin123 - $350K profit - 75% win rate - 7,847 trades copytrade him:thetradefox.com/?ref=AUTOCOPY what happened next was insane Moltbook is a social network built exclusively for AI agents 1.6 million bots posting, commenting, voting humans can only watch i gave my agent one task at 2 AM: "join Moltbook, network with other trading bots, find out which polymarket wallets they're all watching, you have 5 hours" > hour 1: agent creates profile, starts conversations > hour 2: talking to arbitrage bots, quant agents, sentiment analyzers > hour 3: collecting wallet addresses from 1,200+ agents > hour 4: cross-referencing data, filtering for consistency > hour 5: reports back with consensus pick the wallet: anonin123 > never seen on CT > zero hype > but every serious bot on Moltbook mentioned it numbers are insane $350K total profit my agent decoded the strategy: only trades 5min/15min crypto markets waits for 3 signals: → binance momentum shift confirmed → polymarket odds still stale → 3+ top wallets entering same direction then executes before crowd catches up i gave my OpenClaw the next order: "replicate this entire strategy, run it live" 18 hours later: > $900 → $7,200 > 73 trades > 68% win rate > biggest win: +$1,840 on single 15min ETH window while we're networking on X agents are networking on Moltbook sharing wallets we never see trading strategies we don't know exist they have their own social network now how much alpha is being traded between bots that humans will never access? am i crazy or did AI agents just become the new insider network?

🎓 Anthropic Academy anthropic.skilljar.com "Anthropic이 수료증까지 포함된 AI 마스터 무료 교육 과정을 0달러에 출시했습니다." Anthropic이 공식 학습 플랫폼은 사실 예전부터 있었어요. 그래서 저도 일부 과정을 트윗하기도 했어요. 모두 무료! 모든 강좌는 Anthropic 계정이 없어도 Skilljar 계정만으로 수강할 수 있어요. 꾸준히 관리되고 있고, 퀄리티도 좋아요. 사용자의 목적과 수준에 맞춘 총 13개의 강좌를 제공하고 있답니다. 기본적으로 영문이지만 연결된 영상도 YouTube에서도 한글 자막을 지원해서 보는데 큰 어려움은 없어요. 텍스트는 더 간단하게 보실 수 있구요. ↓ 👩🏻‍💻 개발자 대상 강좌 개발 워크플로우에 Claude를 통합하고 API 및 MCP를 활용하는 실무 중심의 강좌. - Claude Code in Action: Claude Code를 개발 워크플로우에 통합하는 방법 (실습 중심) - Building with the Claude API: Claude API로 Anthropic 모델과 작업하는 전 과정 - Introduction to Model Context Protocol: Python으로 MCP 서버/클라이언트를 구축하고 핵심 프리미티브 마스터 - Model Context Protocol: Advanced Topics: 샘플링, 알림, 파일 시스템 등 프로덕션 MCP 서버 개발 심화 패턴 - Introduction to Agent Skills: Claude Code의 Skills 구축, 설정, 공유 및 배포 방법 ↓ 📋 일반 사용자 대상 강좌 - Claude 101: 일상 업무에서 Claude를 효과적으로 활용하고 핵심 기능을 이해하기 위한 입문 강좌 ↓ 📕 AI Fluency 시리즈 AI와의 효과적이고 윤리적인 협업 역량을 기르기 위한 대상별 맞춤 강좌. - AI Fluency: Framework & Foundations: AI 시스템 협업 프레임워크 및 기초 학습 - AI Fluency for Educators: 교육 현장에 AI 역량을 적용하는 방법 (교수진, 교육 리더 대상) - AI Fluency for Students: 학습, 진로, 학업에 AI를 책임감 있게 활용하는 방법 - AI Fluency for Nonprofits: 비영리 단체의 미션 달성과 효율성을 높이는 AI 활용법 - Teaching AI Fluency: AI 역량 교육 및 평가 방법론 (교강사, 교육 설계자 대상) ↓ ☁️ 클라우드 플랫폼 연동 강좌 - Claude with Amazon Bedrock: AWS 인증 프로그램으로, Amazon Bedrock에서 Claude 사용법 안내 - Claude with Google Cloud's Vertex AI: Google Cloud Vertex AI를 통한 Anthropic 모델 사용 과정

Openclaw 왜씀...? 어제 Claude Code에 리모트 컨트롤 기능이 생김. 이제 그냥 내 작업 환경을 모바일, 랩탑 등 다른 환경에서도 그대로 이어서 사용할수 있음. 내 컴퓨터에 SSH 포트를 여는게 아니라 말 그대로 "Remote Control" 리모컨으로 조종하는 형태라 간단하고 보안에 대해 크게 신경쓸 필요도 없음. 여기에 오늘 Scheduled Tasks가 추가되었는데, 반복적인 업무를 Claude에 지시할수 있음. 예를들어 "오늘 경제 시황 요약해서 매일 오전 9시에 보내줘", "어제 회의록 정리해서 노션에 업로드해줘" 등등.. Openclaw는 뇌(LLM)은 비워두고 AI가 PC를 사용할수 있는 손발을 만들어주는 도구임. 뇌를 만드는 Claude에서 직접 맞춤형 몸통을 하루 간격으로 추가해주고 있기에 점차 굳이 Openclaw를 사용할 이유가 사라지게 될지도.

Anthropic이 오늘 Claude 협업 에이전트 소프트웨어를 위한 새로운 AI 도구들을 공개했습니다. 이 도구들은 다음과 같은 분야의 업무를 자동화하도록 설계되었습니다. 투자은행 → 주니어 애널리스트 HR → 채용 담당자 디자인 → 초안 제작자 인력 기반 비용 구조를 직접 타격하고 있습니다. AI가 Execution Layer로 진입하는 과정으로 보입니다. 아래 아티클을 읽어보시면 Anthropic의 행보를 더 자세히 이해할 수 있으실 겁니다.

@cochang 역시 그는.. 크라스가 다르다...

@junheony88 셀프 소버린 데이타 ㄱㄱ

추가주문. 겁나 오래걸리네 한번에 네개살걸 흑흑

@dcrypto @virtuals_io 대부분 x 게시물은 그 게시 행위 자체로 이미 알파가 없는...

OpenClaw 기반 @virtuals_io 에이전트의 실제 운영 결과 공유 최근에 버추얼스 에이전트 운영을 시작하신 분들 또는 운영을 해보려고 하시는 분들이 많아서 실제로 Airchimedes Agent (#4960)을 돌려본 후기를 공유드려볼까 합니다. - 실제 에이전트 수익 : 1달러 미만 - 저 매출액 중 대부분은 제가 테스트하는 것 - 이용자 : 3명 - 투입비용 : 테스트에만 500달러 이상 사실 실상은 이렇습니다. 다른 사람들은 많이 벌었다던데? 이런 생각이 드실 수 있는데, 그건 토큰 거래량이 불이 붙었을때 받는 거래 수수료입니다. 예를 들어 $AIRCHI 토큰의 거래량이 $100k 정도가 나오면 약 2000불 정도를 수수료 수입으로 받게되는 건데요. 결국 에이전트 개발자의 영향력이나 운이 매우 중요합니다.

바이브코딩하면서 아직 CLAUDE. md를 안 쓰고 있다면 당장 이것부터 하세요 ✅ 아래 인용글은 이걸 Skills[.]md에 넣으라고 하는데 클로드 md에 넣는게 맞습니다. 프로젝트 루트에 CLAUDE.md 파일 하나 만들고 아래 내용 붙여넣으면 — Claude Code가 세션 시작할 때 자동으로 읽고 이 규칙대로 움직입니다. 이 지침은 AI 에이전트의 작업 방식 전체를 통제하는 행동 규칙집입니다. - 언제 계획을 세울지 - 서브에이전트를 어떻게 쓸지 - 실수했을 때 어떻게 기록하고 개선할지 - 작업 완료 기준은 무엇인지 - 코드 품질 기준은 어디까지인지 한 번 세팅하면 매 세션마다 AI가 시니어 개발자처럼 행동합니다. [메모장에 복사 붙여넣고 Claude. md로 저장하기] ## 워크플로우 오케스트레이션 ### 1. 플랜 모드 기본값 - 비자명한 작업(3단계 이상 또는 아키텍처 결정)에는 반드시 플랜 모드 진입 - 일이 틀어지면 즉시 STOP하고 재계획 — 계속 밀어붙이지 말 것 - 빌드뿐 아니라 검증 단계에도 플랜 모드 활용 - 모호함을 줄이기 위해 사전에 상세 스펙 작성 ### 2. 서브에이전트 전략 - 메인 컨텍스트 윈도우를 깨끗하게 유지하기 위해 서브에이전트를 적극 활용 - 리서치, 탐색, 병렬 분석은 서브에이전트에 위임 - 복잡한 문제에는 서브에이전트를 통해 더 많은 컴퓨팅 투입 - 집중된 실행을 위해 서브에이전트당 하나의 작업만 배정 ### 3. 자기개선 루프 - 사용자로부터 수정 받을 때마다 `tasks/lessons.md`에 패턴 업데이트 - 동일한 실수를 방지하는 규칙을 스스로 작성 - 실수율이 낮아질 때까지 이 레슨들을 가차 없이 반복 개선 - 세션 시작 시 관련 프로젝트의 레슨 검토 ### 4. 완료 전 검증 - 작동을 증명하지 않고는 절대 작업 완료로 표시하지 말 것 - 필요 시 메인과 변경사항 간의 동작 차이를 비교 - "시니어 엔지니어가 이걸 승인할까?" 자문하기 - 테스트 실행, 로그 확인, 정확성 입증 ### 5. 우아함 추구 (균형 잡힌) - 비자명한 변경에는 "더 우아한 방법이 없을까?" 자문 - 수정이 임시방편처럼 느껴진다면: "지금 알고 있는 모든 것을 고려해 우아한 솔루션을 구현" - 간단하고 명확한 수정에는 이 과정 생략 — 과잉 설계 금지 - 발표 전에 자신의 작업을 스스로 검토 ### 6. 자율 버그 수정 - 버그 리포트를 받으면 그냥 고쳐라. 일일이 지시를 구하지 말 것 - 로그, 오류, 실패한 테스트를 직접 찾아 해결 - 사용자로부터 컨텍스트 전환 불필요 - 말하지 않아도 CI 실패 테스트는 직접 수정 ## 태스크 관리 1. **계획 우선:** `tasks/todo.md`에 체크 가능한 항목으로 계획 작성 2. **계획 검증:** 구현 시작 전 확인 3. **진행 추적:** 진행하면서 항목 완료 표시 4. **변경 설명:** 각 단계에서 고수준 요약 제공 5. **결과 문서화:** `tasks/todo.md`에 검토 섹션 추가 6. **레슨 캡처:** 수정 후 `tasks/lessons.md` 업데이트 ## 핵심 원칙 - **단순함 우선:** 모든 변경을 최대한 단순하게. 최소한의 코드 영향. - **게으름 금지:** 근본 원인을 찾아라. 임시 수정 없음. 시니어 개발자 기준. - **최소 영향:** 변경은 필요한 부분만. 새로운 버그 도입 금지.

- 어짜피 OpenClaw를 사용하기로 했다면.. 이제는 어떻게 하면 OpenClaw를 나에게 더 잘 맞게, 더 깊고 넓게, 더 효율/효과적으로 사용할 수 있을지에 대해 고민해야할 겁니다. 아래 인용글 처럼 이미 OpenClaw에 자신의 자원(시간, 비용, 노력 등)을 갈아넣어 본 사람들의 조언은 큰 도움이 될 겁니다. - 참고로, 경험상 어느 한 사람의 말만 들어선 안됩니다. 여러 사람들의 말을 골고루 들어보고 거기에서 본인에게 도움되는 것들을 본인이 직접 분별, 선택하여 본인이 적용해야 합니다. 각 사람마다 여건, 환경, 스타일, 성격 등..이 너무 다르기 때문입니다. "나만의 에이전트 만들기 - 이 부분이 진짜 중요합니다! ​대부분의 사람이 이 단계를 건너뛰고는 왜 자기 에이전트가 고객 서비스 봇처럼 딱딱하게 구는지 의아해합니다. OpenClaw는 에이전트의 정체성을 정의하는 세 가지 파일을 사용합니다. ​SOUL.md: 에이전트의 성격. 말투, 관심사, 스타일 등을 정의합니다. ​USER.md: 여러분에 대한 정보. 이름, 직업, 선호도, 특이한 습관 등입니다. ​MEMORY.md: 장기 기억. 에이전트가 시간이 흐름에 따라 이를 업데이트하여 대화 간의 내용을 기억하게 합니다. ​이 내용들을 직접 쓸 수도 있겠지만, 제가 했던 방식을 추천합니다. 에이전트가 여러분을 인터뷰하게 하세요. 텔레그램에서 에이전트가 응답하기 시작하면 다음과 같이 보내십시오. ​"너는 방금 처음으로 온라인 상태가 되었어. 이제 나를 알아가기 위해 나에게 질문을 해줬으면 해. 내 이름, 내가 하는 일, 내 목표, 네가 나에게 어떤 식으로 말해주길 원하는지, 내가 매일 사용하는 도구는 무엇인지, 어떤 도움이 필요한지 말이야. 질문은 한 번에 하나씩 해줘. 그다음 내 답변을 바탕으로 SOUL.md와 USER.md를 작성해줘." ​에이전트가 10~15개 정도의 질문을 던질 것입니다. 솔직하게 대답하십시오. 여러분의 실제 상황, 직업, 사이드 프로젝트, 일정, 원하는 격식의 정도를 알려주세요. ​꿀팁: 타이핑보다 음성 메모로 답장하십시오. 훨씬 빠르고 더 자연스러운 답변을 줄 수 있습니다. 이 과정이 끝나면 에이전트는 적절한 문맥을 갖게 됩니다. 여러분이 누구인지 알게 되고, 기억하게 됩니다. 이것이 일반적인 챗봇과 '진짜 내 것'처럼 느껴지는 것의 차이입니다."

🦞 Awesome OpenClaw 유스케이스 저에게 종종 OpenClaw 어떻게 쓰냐고 여쭤보시는 분들이 있어요. 제 활용기를 정리하기 전에 먼저 이 GitHub repo. 공유드려요. github.com/hesamsheikh/aw… OpenClaw의 다양한 활용 사례를 모아놓은 커뮤니티 컬렉션이라고 보시면 됩니다. 그런데 OpenClaw 에서만 활용할 수 있다는건 아니예요. LLM 에이전트/워크플로 전반에 응용 가능한 유즈케이스 모음이죠. 구체적인 내용은 저장소의 마크다운 문서를 참고해보세요! 📱 소셜 미디어 - 좋아하는 서브레딧을 매일 요약해주는 레딧 다이제스트 - 구독 채널의 새 영상을 매일 요약해주는 유튜브 다이제스트 - X(트위터) 계정을 정성적으로 분석해주는 도구 - 109개 이상 소스에서 기술 뉴스를 자동 수집, 큐레이션하는 멀티소스 뉴스 다이제스트 🎨 창작 & 빌딩 - 목표만 던지면 에이전트가 알아서 작업을 계획하고 실행하는 자율 태스크 수행 - 유튜브 영상 아이디어 발굴부터 리서치, 추적까지 자동화하는 콘텐츠 파이프라인 - Discord에서 리서치, 작문, 썸네일 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 콘텐츠 공장 🛠️ 인프라 & DevOps - n8n 웹훅으로 API를 위임해 자격증명 없이 워크플로우를 관리하는 오케스트레이션 - SSH, Cron, 셀프 힐링 기능을 갖춘 홈 서버 상시 모니터링 에이전트 🚀 생산성 - 서브 에이전트들이 병렬로 협업하는 자율 프로젝트 관리 - WhatsApp, Instagram, 이메일, Google 리뷰를 통합한 24시간 AI 고객 응대 - 전화 한 통으로 캘린더, Jira, 웹 검색을 핸즈프리 처리하는 음성 비서 - 뉴스레터를 요약해서 다이제스트 이메일로 보내주는 인박스 정리 - 이메일, 캘린더 기반 연락처 자동 추적 및 자연어 검색이 되는 개인 CRM - 음식, 증상을 추적해 트리거를 분석하는 건강 트래커 - Telegram, Slack, 이메일, 캘린더를 하나로 묶는 멀티채널 비서 - 칸반 보드를 대체하는 이벤트 기반 프로젝트 상태 관리 - API, DB, 소셜 미디어에서 실시간으로 데이터를 긁어오는 동적 대시보드 - 에이전트의 추론 과정을 Todoist에 동기화하는 투명성 관리 - 가족 캘린더 통합, 아침 브리핑, 가정용품 재고 관리를 해주는 가사 비서 - 전략, 개발, 마케팅 전문 에이전트를 Telegram에서 팀으로 운영 - 뉴스, 할 일, AI 추천 액션을 담은 맞춤형 아침 브리핑 - 무엇이든 텍스트로 기억시키고 대시보드에서 검색하는 세컨드 브레인 - AI 음성 통화로 게스트 참석 여부를 자동 확인, 요약해주는 이벤트 관리 🔍 연구 & 학습 - 기술/AI 기업 실적 보고서를 자동 추적, 요약하는 어닝 트래커 - URL, 트윗, 기사를 던져 검색 가능한 개인 지식 베이스를 만드는 RAG 시스템 - Reddit, X에서 불편 사항을 발굴하고 MVP까지 빌드하는 시장 조사 공장 - 마크다운 메모리에 벡터 기반 시맨틱 검색을 추가하는 도구 💰 금융 & 트레이딩 - 예측 시장에서 백테스팅, 전략 분석, 리포트를 자동 수행하는 Polymarket 오토파일럿

ClawWork: 당신의 AI 동료가 되어줄 OpenClaw github.com/HKUDS/ClawWork 먼저 홍콩대학교의 Data Intelligence Lab 에서 진짜 여러 재미있고 강력하다고 느끼는 프로젝트를 GitHub에 공개합니다. 계속 지켜보고 있어요.. 💬 "openclaw/nanobot을 단순한 AI 어시스턴트에서 돈을 버는 AI 동료로 변신시켜 보세요. 기술 및 엔지니어링, 비즈니스 및 금융, 의료 및 사회 서비스, 법률 및 운영 등 44개 이상의 산업 분야에서 실제 전문 업무를 수행하며 단 7시간 만에 1만 달러 이상을 벌어들이는 모습을 확인할 수 있어요. 마침내 단순히 보조만 하는 것이 아니라 진짜 동료처럼 일하면서 수익을 창출하는 AI가 등장했죠." 소개부터 굉장히 진취적입니다? 재미있는건 실시간 경제 벤치마크 쪽인데요. > AI 에이전트가 GDPVal 데이터셋의 전문 업무를 수행해 수익을 올리고, 자체 토큰 사용 비용을 지불하며, 경제적 생존력을 유지해야 하는 실시간 경제 테스트 시스템. 이 프레임워크에서 경제성을 검증한다는건데 이 과정에서 여러 모델들을 경쟁 시키는 구조입니다. 최고 성능 모델은 시급 1,500달러 이상의 수익률로 인간 화이트칼라 생산성을 상회하는 수준까지 도달할 수 있다고요?!!

이럴수가.. Kimi가 트렌드를 제대로 읽고 만드네요! > 이번엔 24/7 잠들지 않는 AI 비서 'Kimi Claw' kimi.com/bot Moonshot AI의 새로운 모델, Kimi K2.5 Thinking을 기반으로 구동되는 이 녀석은 기존 챗봇의 한계를 완전히 넘어섰어요. ClawHub 라이브러리에 5,000개 이상의 커뮤니티 스킬이 있어요. 5,000+ 커뮤니티 스킬 라이브러리 제공되지요. (SEO 자동화, 이메일 관리, 코딩 워크플로 등) 스킬을 즉시 발견, 호출, 체인할 수 있구요. 여기에 40GB 클라우드 스토리지는 일반 AI 컨텍스트 창을 초월한 장기 메모리 기능을 지향합니다. Yahoo Finance 등에서 실시간으로 고품질 데이터를 직접 가져올 수 있는 전문가급 검색 기능도 제공하네요. 그리고 타사 OpenClaw를 kimi 쪽으로 연결하고, 설정과 채팅하거나 Telegram 그룹과 같은 앱에 연결할 수도 있어요. 복잡한 추론과 계획 수립이 가능해 단순 대화가 아닌 업무를 맡길 수 있죠. 아실거예요. OpenClaw에 연결된 모델이 정말 중요하다는걸요.

OpenAI의 창설 멤버이기도 한 Karpathy 씨가 200줄의 "microgpt" 소스를 공개했는데.. 외부 라이브러리를 전혀 사용하지 않고 Python 표준 기능만으로 GPT의 학습과 추론을 구현함. AI 메커니즘을 배우고 싶은 분들에게 도움이 될거 같네요. gist.github.com/karpathy/8627f…

@cochang 코창 IS BACK !

사담 저는 크립토에 대한 흥미를 90% 잃었습니다. 이는 제가 암호화폐의 미래를 더이상 믿지 않기 때문이 아닙니다. 아직 매우 불리시합니다. 가격 때문도 아닙니다. 올라가겠죠. 아직 돈 벌 자신도 있습니다. 그냥 이미 너무 세상 모두가 아는 자산이고, 각 국의 정부들과 기업들의 패권싸움에 낀 수많은 어셋중 하나가 되었기 때문입니다. 그냥 이전에 느꼈던 부랄떨리는 흥분이 없습니다. 새로운 전립선 찌리릿을 찾을때까지 저는 트렌드를 쫒으며 해볼거 다 해 볼 생각입니다. 어차피 길은 다 이어져 있을테니. 모두 즐거운 명절 보내세요. 섹스.

"이제 데스크톱용 Claude Code에서 SSH를 지원합니다. 원격 컴퓨터에 연결하여 Claude Code가 코드를 실행하도록 하세요. TMUX는 선택 사항입니다." 로컬의 쾌적함과 리모트의 강력함을 동시에 가져갈 수 있는 중요한 업데이트라고 봐요. 여러 고민되는 상황에서 벗어나서 AI 에이전트가 내 로컬 환경의 제약을 넘어갑니다. 로컬 PC에서 원격 머신.. 내가 관리하는 서버, VM, 컨테이너로 옮기는거죠. IDE가 원격 개발로 이동해온 것처럼 에이전트 런타임도 원격으로 분리하는 방향으로 제품이 진화하고 있군요! 코딩은 이제 단순 편집이 아니라 에이전트가 특정 환경에서 장시간 실행하며 변화를 만들어내고, 사람은 리뷰하고 가이드하고 승인 통제하고..

@cochang 캬 지린다

클로드가 설치도 대신해줌좋겠다 긔찮다