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Ai클로드로 전세계 언어 공부 하는 방법 이거 무조건 알아야 함 (프롬프트 공개) 영어 앱 1년 해도 입 안 트이는 사람들 보면 다 똑같은 함정에 빠져있음 어휘는 외워지는데 대화는 못하는거 근데 클로드는 진짜 대화 연습이 되는거임 차이가 큼 밑에 진짜 효과 있는 5가지 정리 1. 대화 튜터 만들기 "너는 내 영어 튜터야 내 수준은 ___ ___ 주제로 대화 연습하고 싶음 영어로만 말해주고 내가 10초 이상 막히면 한국어로 힌트 끝에 내 실수 고쳐줘" 이게 영어 앱이 못하는 거 실시간 대화 + 막힐때 도와주기 2. 상황별 몰입 훈련 "식당/직장/공항 상황에서 원어민이 진짜 쓰는 문장 10개 정확한 문장 + 발음 + 언제 쓰는지 격식 있는 대안도 같이" 교과서 영어 말고 진짜 쓰는 표현 배우는 용 3. 똑똑한 교정기 "영어로 쓸건데 실수 고쳐줘 근데 그냥 고치지 말고 왜 틀렸는지 + 문법 규칙 + 원어민이면 어떻게 비슷한 예시 2개" 실수 하나가 레슨 하나로 바뀜 이게 진짜 핵심 4. 진짜 상황 롤플레이 "취업 면접 / 가격 흥정 / 길 물어보기 원어민처럼 답해줘 끝나면 잘한 점 + 개선할 점 더 자연스러운 표현 알려줘" 실제 상황 미리 연습해보는 용 이게 자신감 붙는데 제일 좋음 5. 능동 듣기 훈련 "___ 주제로 영어 단락 하나 줘 그 다음 이해도 확인 질문 5개 내 답 평가하고 진짜 이해했는지 단어만 알아들었는지 짚어줘" 리스닝이 약한 사람한테 진짜 좋음 한계도 짚자면 발음은 못 잡아줌 (음성 모드 써야됨) 가끔 부자연스러운 표현 추천하기도 함 그래도 영어 앱들이랑 차원이 다름 대화 연습 자체가 안되는게 너무 많아서 영어로 쓰긴 했지만 다른 언어도 그대로 적용하면 가능함 이제 진짜 듀오링고 쓸 필요가 없는듯 클로드 뿐만 아니라 제미나이 , 챗gpt 모두 사용가능하니 토큰가격이 부담되면 다른 ai써도 가능함

클로드 한도 빨리 차는 진짜 이유 따라가봤더니 73%가 토큰 낭비였음 90일간 자기 사용량 다 추적한 사람 글 봤는데 진짜 머리 띵함 원인이 모델도 아니고 프롬프트도 아니었음 보이지 않는 9가지 구멍에서 토큰이 새고 있었던거임 토큰 새는 9가지 구멍클로드 한도 빨리 차는 진짜 이유 따라가봤더니 73%가 토큰 낭비였음 90일간 자기 사용량 다 추적한 사람 글 봤는데.. 원인이 모델도 아니고 프롬프트도 아니었음 보이지 않는 9가지 구멍에서 토큰이 새고 있었던거임 토큰 새는 9가지 구멍 CLAUDE.md 비대해짐 (14%) — 매번 다 읽음 대화 기록 다시 읽기 (13%) — 30번째 메시지는 1번째의 30배 훅 주입 낭비 (11%) — 플러그인이 매번 컨텍스트 박음 세션 재개시 캐시 미스 (10%) — 5분 쉬면 캐시 날아감 필요없는 스킬 자동 로딩 (7%) — UI 스킬이 백엔드 작업에 켜짐 "혹시 모르니" MCP 도구 (6%) — 12개 연결돼있는데 실제론 3개만 씀 간단한 질문에 깊은 사고 (5%) — 변수명 바꾸는데 추론 켜져있음 잘못 가는 답 끝까지 보기 (4%) — 멈춰야 하는데 안 멈춤 플러그인 알림 토큰 (3%) — 세션마다 "로딩됨" 메시지 누적 30초만에 고치는 법 CLAUDE.md 1200단어 이하로 다이어트 대화 20개 넘으면 새 채팅 안 쓰는 훅 다 끄기 스킬 진짜 쓰는 3~4개만 남기기 항상 켜진 MCP 3개로 줄이기 깊은 사고 기본 끄기 (필요할때만 Alt+T) 답 잘못가면 Cmd+. 로 즉시 멈추기 머리 때린 한 줄 "모델이 멍청해진게 아니라 내 오버헤드가 자랐던거였음" 매번 같은 설정 다 읽고 시작하는데 그게 본인이 점점 비대해진거 프롬프트 잘 쓰는거보다 이 오버헤드 자르는게 훨씬 효과 큼 실제로 따라해본 사람들 70% 이상 한도 압박 사라짐 클로드 한도 자주 차서 빡친 사람 오늘 한번 점검 추천 원글 진짜 디테일하게 잘 정리돼있어서 한번 보면 좋습니다

Bloomberg: OpenAI launches a $ 10Bn joint venture called “The Deployment Company” to help businesses use its AI. The new company, The Deployment Company, has raised more than $ 4B from 19 investors, including TPG, Brookfield, Advent, Bain, SoftBank, and Dragoneer. The basic bet is that AI adoption is no longer mainly a model-quality problem, because many companies already want AI but lack the teams, workflows, data access, security rules, and operating discipline to install it safely inside real business processes. Private equity firms are useful here because they control or advise large webs of companies, and the report says OpenAI’s partners can reach more than 2,000 portfolio companies and clients. That turns enterprise AI selling from one-company-at-a-time pitching into a routed distribution system, where OpenAI can package software, consulting, deployment playbooks, and sector-specific use cases across finance, healthcare, coding, operations, and support. The deeper technical point is that LLMs do not create value just by answering prompts, because they need to be connected to company data, permissions, tools, evaluation systems, and human review loops before they can affect revenue or cost. Anthropic also is building a similar PE-backed route for Claude, which suggests the next AI race may be less about demos and more about who can industrialize deployment fastest. --- bloomberg. com/news/articles/2026-05-04/openai-finalizes-10-billion-joint-venture-with-pe-firms-to-deploy-ai

A New Standard in Sensing: Lidar Colorized, Ruggedized, Maximized. Today, we released the REV8 OS family: the world’s first native color lidar sensors. ✔️Powered by our breakthrough L4 and L4 Max Ouster Silicon ✔️First patented native color lidar sensors with point for point 3D color vision ✔️Radically upgraded OS0, OS1, and OSDome sensors with industry‑leading resolution, range, and reliability ✔️Introduced the flagship OS1 Max with 256 channels of high-definition sensing up to 500 m in all directions with a 45° FOV ✔️Auto-grade, cybersecure, and designed for functional-safety (ASIL-B, SIL-2, PLd) ✔️Designed for low-cost, high-volume production deployments 🧵We’ve redefined the meaning of lidar itself.