말하기,듣기,LG트윈스팬,마누라,마케팅,웹,IT,사회인야구,과식,자전거,이벤트,야근,태양,하늘,만담 등등 즐기는 검은 아저씨?! 맞팔은의무
37.41082,127.12876
Joined February 2010
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릴리푸트 retweeted
인터넷 전체를 긁어오는 데
꼭 비싼 계약이나 유료 API가 필요한 건 아님.
생각보다 많은 기능이
이미 GitHub 오픈소스로 다 나와 있음 👀
이 10개의 프로젝트만 있으면,
기본적으로 다음 영역을 모두 커버할 수 있음:
- 웹 크롤링
- JS 렌더링
- 브라우저 자동화
- 문서 / Markdown 정리
- 모바일 앱 자동화
- 브라우저 지문 위장까지
말 그대로
`인터넷 데이터 추출 툴박스`라고 보면 됨.
저장해둘 만한 10개:
- firecrawl
웹사이트를 AI가 읽기 좋은 구조화 데이터로 변환
github.com/firecrawl/firecra…
- crawl4ai
웹페이지를 LLM 친화적인 Markdown으로 빠르게 변환
github.com/unclecode/crawl4a…
- browser-use
사람처럼 브라우저를 조작하면서 데이터 수집
github.com/browser-use/brows…
- crawlee
프록시, 재시도, 큐까지 갖춘 프로급 크롤링 프레임워크
github.com/apify/crawlee
- scrapy
오래 검증된 산업용 크롤링 프레임워크
github.com/scrapy/scrapy
- markitdown
Microsoft 오픈소스. 웹 / PDF / Office 파일을 Markdown으로 변환
github.com/microsoft/markitd…
- Scrapling
복잡한 페이지 처리에 강한 편
github.com/D4Vinci/Scrapling
- scrcpy
안드로이드폰을 직접 제어해서 모바일 쪽 작업까지 연결
github.com/Genymobile/scrcpy
- AutoScraper
예시만 주면 나머지 패턴을 자동으로 학습
github.com/alirezamika/autos…
- curl-impersonate
브라우저 요청 특성을 더 가깝게 맞추는 도구
github.com/lwthiker/curl-imp…
월 수백~수천 달러 받는 데이터 추출 기능들,
이미 GitHub에는 대체 가능한 오픈소스가 꽤 많음.
#AI #AICaffeine #github
릴리푸트 retweeted
요즘 개발자들 사이에서 조용히 난리난 거 하나 있음.
「GLM-5.2」
한 줄로 설명하면
무료로 풀린 오픈소스 AI인데
클로드 유료 끝판왕을 코앞까지 따라잡은 모델임.
이게 왜 중요하냐면,
지금까지 "코딩 잘하는 AI = 돈 내고 쓰는 것"이 공식이었음.
클로드 오퍼스, GPT 최상위... 죄다 월 구독 아니면 비싼 API.
근데 GLM-5.2가 이 공식을 그냥 깨버림.
긴 코딩 작업을 보는 프런티어SWE 벤치에서
· GLM-5.2 : 74.4점
· 클로드 오퍼스 4.8 : 75.1점
딱 0.7점 차이.
GPT-5.5(72.6)는 아예 넘어섰음.
근데 진짜 미친 건 가격임.
· GPT-5.5보다 약 6배 저렴
· 오퍼스 4.8보다 약 5배 저렴
심지어 가중치를 통째로 공개해서(MIT 라이선스)
내 컴퓨터에 그냥 받아서 공짜로 돌릴 수도 있음.
스펙도 장난 아님.
· 총 7,440억 파라미터 (MoE, 실제론 400억만 씀)
· 컨텍스트 100만 토큰
· 6월 16일 Z.ai 공개
쓰는 법도 의외로 간단함.
Ollama 깔고 → 터미널에 ollama run glm-5.2 → 끝.
(풀모델은 장비가 받쳐줘야 하니, 개인은 양자화 경량판이나 API로 먼저 맛보는 게 현실적임)
즉,
이건 "싼 모델 하나 더 나왔다"가 아니라
유료 프런티어 모델의 가격 방어선이 뚫리기 시작했다는 신호임.
특히 이런 사람한테 잘 맞음.
· API 비용 부담되는 1인 개발자
· 데이터 밖으로 못 빼는 회사 (로컬 실행)
· 토큰 많이 먹는 자동화 돌리는 사람
예전엔 "좋은 코딩 AI 쓰려면 돈 내야지"였다면
이제는 "공짜로 받아서 내 서버에서 돌리는데 유료급"이 가능해진 거임.
물론 벤치 0.7점 차이를 실사용 동급으로 믿는 건 위험함.
긴 작업 안정성, 도구 호출, 한국어 처리는 숫자에 안 잡히니까
진짜 비교는 본인 작업으로 직접 돌려보는 게 답임.
근데 분명한 건 하나.
오픈소스가 이 속도로 쫓아오면
가격을 내리는 건 결국 유료 모델 쪽이고
이득 보는 건 결국 쓰는 우리임.
Ollama나 GitHub에서 'glm-5.2' 검색하면 바로 나옴.
#AI #GLM #오픈소스AI #클로드 #로컬LLM
릴리푸트 retweeted
추첨하여 출판사 문학수첩(@Moonhaksoochup )에서 도서를 보내드립니다. 도서를 받아 읽어보신 후에 이곳 트위터나 운영 중이신 블로그 등에 간단한 서평을 작성해 주시면 감사하겠습니다^.^
릴리푸트 retweeted
Claude Code 그냥 쓰면 손해 보는 이유
저도 처음 왕초보일땐 Claude Code가
“코딩 좀 도와주는 챗봇” 느낌인 줄 알았는데
원문 기준으로 Anthropic이 Claude Code Setup 플러그인을 내놨더라고요
이게 초보자한테는 꼭 필요한 거인듯
내 프로젝트를 먼저 훑고
필요한 세팅을 추천해줌
예를 들면
어떤 훅을 걸면 좋은지
어떤 스킬이 필요한지
MCP 서버를 붙일지
서브에이전트를 어떻게 나눌지
반복 작업을 어디까지 자동화할지
초보자 입장에선 이게 꽤 큽니다
대부분은 Claude Code를 켜자마자
바로 “이거 만들어줘”부터 치는데
사실 코딩 AI는
프롬프트만 잘 쓰는 것보다
작업 환경을 먼저 잡아주는 게 체감이 더 큰 듯함
설치 명령어는 이거
/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official
저는 AI 코딩툴이 답답할 때
모델 탓부터 했는데
이제 보니까 세팅 없이 쓰고 있었던 게 더 큰 문제였을 수도 있겠네요
Claude Code 쓰는 분들은
이거 먼저 저장해두면 좋을 듯합니다
Claude Code feels completely different once you install this.
Anthropic quietly released an official plugin called claude-code-setup and it basically turns Claude Code from “pretty good” into an actual AI dev environment.
It scans your project and recommends:
→ hooks
→ skills
→ MCP servers
→ subagents
→ automations
Then sets everything up step-by-step for you.
Most people are using Claude Code completely vanilla…
which is why their experience feels messy.
The real power comes from the ecosystem around it.
Install:
/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official
Bookmark this before you forget it.
Readers added context they thought people might want to know
The official claude-code-setup plugin analyzes projects and recommends hooks, skills, MCP servers, subagents, and automations but does not install or set them up, as it operates in read-only mode without modifying files. claude.com/plugins/claude… github.com/anthropics/cla…
릴리푸트 retweeted
🚨 SHOCKING: An ex-Anthropic researcher just leaked the exact internal prompting framework the team uses.
Most people treat Claude like a basic chatbot and leave 60–70% of its reasoning power on the table.
These 10 prompts are how the pros actually use it — tested internally for maximum clarity, honesty, and depth.
Copy-paste ready. Zero fluff.
Save this thread. Your Claude game is about to change forever.
(Pro tip: use them in order for compound results)
릴리푸트 retweeted
따끈따끈한 신작 도서 서평단 이벤트를 진행합니다. 도서 <외계인 방정식>은 외계 생명체 전문가가 들려주는 외계인 이야기를 다룬 책으로 외계인과 우주 탐색 관련한 우리의 기술력이 어느 수준에 다다랐는지를 쉽게 설명해 주는 교양 과학서입니다. 이 트윗을 리트윗 해주시는 분들 중에 총 10분을
릴리푸트 retweeted
- Claude para programación.
- Supabase para backend.
- Vercel para despliegue.
- Namecheap para dominio.
- Stripe para pagos.
- GitHub para control de versiones.
- Resend para correos electrónicos.
- Clerk para autenticación.
- Cloudflare para DNS.
- PostHog para análisis.
- Sentry para seguimiento de errores.
- Upstash para Redis.
- Pinecone para base de datos de vectores.
Hace unos años necesitabas una oficina, servidores, un equipo entero y capital.
Hoy puedes lanzar una startup desde tu dormitorio con herramientas que cuestan menos que una cena.
La barrera de entrada nunca había sido tan baja.
No es para tanto, hermano.
릴리푸트 retweeted
에이전트 워크플로우 짜는 개발자면 이 글은 키핑해둘만함. Osmani가 AGENTS.md, 훅, 샌드박스, 서브에이전트, 컨텍스트 압축을 한 묶음으로 정리해놨음.
파일시스템 접근, bash, 샌드박스, 테스트 훅, 컨텍스트 압축이 없으면 똑똑한 모델도 중간에 멍청해짐.
릴리푸트 retweeted
AI로 1시간 걸리던 일 5분으로 줄어든 4가지
1년 매일 쓰면서 진짜 시간 줄어든 영역만 모음
정확히 말하면 "잘 쓰면" 5분
대충 시키면 1시간 그대로임 차이가 큼
밑에 4가지 풀어봄
1. 콘텐츠 기획 (영상, 글 주제)
전: 머릿속에서 굴리다가 1시간 → 결국 또 비슷한 거
지금: 조건 빡세게 깔고 30개 뽑게 시키면 5분
처음 10개는 뻔한데 뒤로 갈수록 신선한 게 나옴
핵심은 "30개"
10개로 시키면 다 일반론 나옴
2. 자료 조사·정보 정리
전: 탭 30개 띄워놓고 정리하다가 머리 폭발
지금: 핵심 자료만 던지고 "표로 정리해줘 비교 포인트는 ___ 기준"
자료 조사보다 "정리"가 진짜 시간 먹는 거였음
AI는 정리 진짜 잘함
근데 자료 자체를 AI한테 검색시키면 안됨 (환각 나옴)
1차 자료는 본인이 모으고 정리만 시키는게 가장 좋음
3. 시장·경쟁 조사
전: 경쟁사 SNS 하나하나 들어가서 분석 → 반나절
지금: "이 분야 상위 10개 계정 패턴 분석해줘
공통점 + 빈 자리 어디인지" → 5분
여기서 핵심은 본인 데이터를 같이 던지는거
"내 강점은 __ 인데 어떻게 차별화" 까지 시키면
그냥 분석 아니라 실행 가능한 답 나옴
4. 아이디어 브레인스토밍
전: 메모장 켜놓고 30분 앉아있다가 5개도 못 뽑음
지금: 조건 깔고 시키면 한방에 50개
근데 진짜 핵심은 따로 있음
처음 받은 답에 "너 생각은?" 던지기
그러면 AI가 평가자 모드로 바뀌면서
방금 자기가 뽑은 거 단점까지 짚어줌
이 한 마디가 결과 퀄리티 두 배로 만듦
시간 진짜 줄어드는 핵심 3가지
조건 빡세게 깔기 (모호하게 시키면 일반론)
한번에 다 시키지 말고 단계별로 쪼개기
답 받고 "너 생각은?" 던져서 수정 받기
이거 안하면 1시간 → 5분 안됨
대충 시키면 1시간 그대로 걸림
결론
AI는 자판기가 아님
같은 도구인데 잘 쓰는 사람이랑 못 쓰는 사람이랑 시간 차이 12배 이상 나옴
차이는 도구가 아니라 사용방법
이래서 프롬프트가 중요한듯
아래는 클로드한테 직접 이 내용글을 보여주고 효과있냐고 물어본 사진
릴리푸트 retweeted
Claude Code 쓰는 사람들 이거 꼭 봐야 함 👇
설치만 해도 차원이 달라지는 스킬 8개 정리
1️⃣ Claude Mem
기억력 추가. 매번 같은 설명 반복하는 거 끝.
→ github.com/thedotmack/claude…
2️⃣ Obsidian Skills
내 노트 맥락을 진짜로 이해하게 해줌
→ github.com/kepano/obsidian-s…
3️⃣ GSD
잡소리 그만하고 일이나 해라 모드
→ github.com/gsd-build/get-shi…
4️⃣ LightRAG
지식그래프 붙이면 그 분야 전문가로 변신
→ github.com/hkuds/lightrag
5️⃣ Superpowers
말 그대로 초능력
→ github.com/obra/superpowers
6️⃣ Everything Claude Code
필요한 거 다 있는 풀세트
→ github.com/affaan-m/everythi…
7️⃣ n8n-MCP
프롬프트 하나로 자동화 워크플로우 통째로
→ github.com/czlonkowski/n8n-m…
8️⃣ UI UX Pro Max
디자인 감각 즉시 만렙
북마크 필수 🔖
릴리푸트 retweeted
당장 클로드코드 설정 바꾸시면 토큰소모량이 줄어듭니다.
댓글로 앤트로픽 공식답변도 링크걸어두겠습니다.
확인후 해보세요.
// 제거 전
"env": {
"DISABLE_TELEMETRY": "1", ← 이거 삭제
"DISABLE_ERROR_REPORTING": "1",
...
}
// 제거 후
"env": {
"DISABLE_ERROR_REPORTING": "1", ← 이건 캐시 무관, 그대로
...
}
캡쳐 이미지 참고하세요. 위내용 클로드에게 주고 확인해보라고 하시면 됩니다.
아래 앤트로픽 공식답변도 참고하셔서 수정하실 분은 하세요.
릴리푸트 retweeted
🔌 Claude Code 플러그인 모음.. 아주 좋음!
저도 매일 쓰는 정말 도움이 되는 플러그인들을 모았네요. 그중에서 좀 더 추려봅니다.
공식 Anthropic 마켓플레이스, 주요 커뮤니티 컬렉션, 개발자들이 많이 다양하게 이야기하는 플러그인들이니 믿고 써도 좋아요.
⚙️ 플러그인 설치 방법
모든 플러그인은 동일한 방식으로 설치해요.
1. 터미널에서 Claude Code 열기
2. /plugin 입력
3. Discover 탭으로 이동
4. 플러그인 이름으로 검색
5. 선택 후 설치 범위 지정 (user 혹은 project)
정말 간편하죠.
터미널을 열기 전에 claude.com/plugins 에서 전체 카탈로그를 미리 둘러보세요.
> /plugin marketplace add owner/repo
공식 마켓플레이스에 없는 커뮤니티 플러그인은 위 명령어로 마켓플레이스를 먼저 추가한 뒤 설치할 수 있어요.
그러면 해당 저장소의 플러그인들이 Discover 탭에 표시되지용!
↓
📦 공식 Anthropic 플러그인
공식 마켓플레이스에 등재된 플러그인들입니다. Anthropic이 직접 만들거나 검증한 것들.. 최고..
> Frontend Design
일반적인 AI 결과물처럼 보이지 않는 세련된 UI 코드를 생성해요. 실제 디자인 시스템과 굵직한 타이포그래피를 반영하죠. 이건 말이 필요 없음요!
claude.com/plugins/frontend-…
> Superpowers
TDD, 디버깅, plan-to-code, 브레인스토밍, 스킬 작성 등 20개 이상의 검증된 스킬을 제공해요. 만능 스위스 아미 나이프 같은 플러그인입니다. 이거 매일 써요ㅋㅋ
claude.com/plugins/superpowe…
> Context7
실시간 문서 조회 기능! 소스 저장소에서 최신 API와 예제를 가져옵니다. Claude가 오래된 라이브러리 코드를 그럴듯하게 만들어내는 것을 방지해주죠.
claude.com/plugins/context7
> Code Review
버그, 보안, 성능, 스타일을 체계적으로 코드 리뷰해요. 내장된 리뷰어 에이전트를 포함합니다.
claude.com/plugins/code-revi…
> Security Guidance
OWASP Top 10, 인증 취약점, 인젝션 취약점, 하드코딩된 시크릿을 스캔합니다.
claude.com/plugins/security-…
> Commit Commands
Git 워크플로우 자동화 = 스마트 커밋, PR 생성, 변경 이력 생성 등을 지원!
claude.com/plugins/commit-co…
> Feature Dev
기능 구현의 전 과정을 지원해요. 스펙 작성 → 계획 → 구현 → 테스트 → PR. 체계적인 워크플로우..
claude.com/plugins/feature-d…
> Plugin Toolkit
직접 플러그인을 만들기 위한 7가지 전문 스킬을 제공해요. hooks, MCP, commands, agents, 검증 등을 다룹니다.
claude.com/plugins/plugin-to…
↓
🤖 코딩 자동화
> Ralph Loop
자율 코딩 세션을 지원해요. Claude가 작업을 하나씩 처리하고 git에 커밋하며 계속 진행합니다. 실행해두고 돌아오면 깔끔한 git 히스토리와 함께 완성된 코드가 기다립니다.
claude.com/plugins/ralph-wig…
> Chrome DevTools
기존 Chrome 세션을 활용해 네트워크 요청, 콘솔 오류를 검사하고 라이브 페이지를 디버깅합니다. 프론트엔드 디버깅에서 저평가된 도구입니다.
github.com/nicholasgriffintn…
> Playwright
Claude가 실제 브라우저를 제어해요. 클릭, 폼 입력, 스크린샷 촬영, UI 테스트까지 가능합니다. 별도의 테스트 스크립트가 필요 없음!
claude.com/plugins/playwrigh…
↓
🛠️ DevOps & 인프라
> Vercel
배포, 빌드, 로그, 도메인을 관리해요. 실패한 배포를 한 번에 디버깅할 수 있습니다.
claude.com/plugins/vercel
> Mintlify
코드에서 문서를 만들어냅니다. MDX로 변환하고, 내용을 수정하고, 문서 업데이트를 자동화합니다.
claude.com/plugins/mintlify
↓
🔗 통합도 중요하죠
> GitHub
PR, 이슈, 코드 검색, CI/CD 워크플로우를 지원합니다. 대부분의 개발자가 가장 먼저 설치하는 통합 플러그인입니다.
claude.com/plugins/github
> Slack
인터랙티브 워크플로우, 메시지 초안 작성, 채널 인사이트를 제공합니다.
claude.com/plugins/slack
> Sentry
프로덕션 오류 모니터링입니다. 스택 트레이스, 크래시 진단, 수정 방안을 제안합니다.
claude.com/plugins/sentry
> Linear
이슈 트래킹, 스프린트 관리, 티켓 생성을 지원합니다.
claude.com/plugins/linear
> Supabase
프롬프트로 데이터베이스, 인증, 스토리지를 관리합니다.
claude.com/plugins/supabase
↓
🧠 비즈니스 & 지식 작업
Anthropic의 knowledge-work-plugins 마켓플레이스에서 제공하는 플러그인들입니다.
> Brand Voice
Claude가 생성하는 모든 콘텐츠에 일관된 브랜드 톤을 적용합니다. 스타일 가이드를 한 번만 업로드하면 됩니다.
> Marketing
SEO 감사, 콘텐츠 전략, 캠페인 기획, 경쟁사 분석을 지원합니다.
> Sales
잠재 고객 리서치, 이메일 시퀀스, 반론 처리, 파이프라인 관리를 제공합니다.
> Legal
계약서 검토, 컴플라이언스 확인, 리스크 평가를 지원합니다. 법률 자문을 대체하지는 않지만 초안 검토에 유용합니다.
> Finance
재무 분석, 리포팅 템플릿, 예산 계획, 예측 모델을 지원합니다.
> Productivity
회의 요약, 작업 관리, 이메일 초안 작성, 일정 관리를 지원합니다.
↓
💭 어디서부터 시작할까
36개가 전부 필요하지는 않아요. 본인의 역할에 맞게 3~5개만 고르세요.
모든 개발자:
Frontend Design + Code Review + Commit Commands + 언어 서버 플러그인
풀스택:
Superpowers + Context7 + GitHub + Supabase
프론트엔드:
Frontend Design + Chrome DevTools + Playwright + Vercel
DevOps:
AWS Deploy + Sentry + PagerDuty + GitHub
비즈니스 / 마케팅:
Brand Voice + Marketing + Sales + Productivity
데이터:
SQL Analytics + Data Engineering + Firecrawl
플러그인은 컨텍스트 토큰을 소비하죠. 플러그인이 많을수록 오버헤드가 커지구요. 3~5개 활성 플러그인이 적당한 균형점일 수 있어요.
사용하지 않는 플러그인은 /plugin disable plugin-name 으로 비활성화하세요.
📋 전체 목록: claude.com/plugins
📦 공식 저장소: github.com/anthropics/claude…
📑 플러그인 문서: code.claude.com/docs/en/disc…
릴리푸트 retweeted
완전 재밌는 프로젝트 발견했어요!
Claude Code 토큰 75% 줄이는 caveman 스킬인데
어떻게 적용하는지 아티클로 정리했어요!
* CLAUDE.md에 규칙 추가 → 자동 적용
* .claude/skills/ 폴더에 스킬 파일 저장
* Claude.ai는 프로젝트 지침 → 영구 적용
* before: 5줄 장문 / after: "알겠다. 스킬 뭐 만들 거?"
궁금하시면 이 아티클 읽어보세요! 🩵
릴리푸트 retweeted
요새 Claude가 유행이다. Claude Code, Cowrok 등등 유행과 함께 이상한 유료 강의가 넘쳐나고 있다. 99%는 불필요한 쓰레기임.
대신 클로드 공식 사이트에서 Use Cases 페이지가 있다. 이 것을 먼저 읽고 실습해보자.
claude.com/resources/use-cas…
금융, 리서치, 마케팅, 법률, 교육, 세일즈, 개인 생산성까지 카테고리별로 실전 활용 사례가 쭉 정리되어 있고,
Cowork, Claude in Chrome, Claude in Excel, 커넥터, 웹서치, 프로젝트 기능별로도 필터링 가능함
몇 가지 예시만 봐도:
→ 데스크탑 파일 자동 정리
→ 브라우저 차트에서 데이터 뽑아 분석
→ 컴플라이언스 감사 서류 정리
→ 거래 내역 대사(reconciliation)
→ 캘린더 보고 하루 브리핑 생성
→ 여러 사이트 제품 비교표 자동 생성
전부 무료로 볼 수 있음. 돈 내고 배울 게 아니라 공식이 정리해준 걸 먼저 봐라. 어려울 것 없다.
릴리푸트 retweeted
안드레 카파시가 GitHub에 파일 하나를 올렸다.
코드도 없다. 앱도 없다. 그냥 마크다운 문서 하나만 있는데. 이름은 llm-wiki.md. 올린 지 10시간 만에 별 1,757개, 포크 318개를 받았다.
이 뜻은 전 세계 개발자들이 그 파일 하나 보고 "바로 이거야"를 외쳤다는 뜻이다.
그동안 우리가 AI를 쓰는 방식이 사실 꽤 비효율적이었다는 것을 아는가?
지금 대부분의 사람들은 AI에게 파일을 던져주고 "이거 요약해줘", "이거 분석해줘"를 반복한다. 질문할 때마다 AI는 그 문서를 처음 읽는다. 어제 읽었던 논문, 지난달에 저장해둔 기사, 3년 전에 메모해둔 아이디어를 말이다.
AI는 그걸 기억하지 못한다. 매번 새로 읽고, 매번 새로 연결하고, 매번 새로 이해한다. 쌓이는 게 없다.
이걸 RAG 라고 부른다. 기술적으로는 아무 문제없다. 근데 생각해보면 이상하다. 당신이 매일 같은 책을 처음 읽는 사람한테 질문을 던지는 거랑 같다. 그 사람은 절대 전문가가 될 수 없다. 어제 읽은 걸 오늘 잊으니까.
카파시가 제안한 건 다르다. AI가 지식을 읽을 때마다 그냥 답을 뱉고 끝내는 게 아니라, 그걸 위키에 쌓아두는 것이다. 연결하고, 모순을 찾아 표시하고, 업데이트하고, 계속 더 풍부하게 만들어간다. 새 자료가 들어올수록 위키는 더 똑똑해진다. 쌓인다. 마치 이자의 복리처럼.
구조는 단순하다. 세 겹이다.
첫 번째 겹은 원본 자료들. 논문, 기사, 메모. AI는 이걸 읽기만 하고 절대 건드리지 않는다.
두 번째 겹은 위키. AI가 직접 쓰고 유지하는 마크다운 파일들. 요약 페이지, 개념 페이지, 연결 페이지. 당신이 읽고, AI가 쓴다.
세 번째 겹은 스키마. AI한테 "이 위키를 어떻게 관리해"라고 알려주는 설정 파일. 카파시는 이걸 AGENTS.md나 CLAUDE.md에 넣어두라고 한다.
카파시 본인은 왼쪽에 AI 에이전트, 오른쪽에 옵시디언을 열어두고 쓴다고 했다. AI가 위키를 수정하면 옵시디언에서 실시간으로 업데이트되는 걸 본다고. 그의 표현이 정확하다. "옵시디언은 IDE, AI는 프로그래머, 위키는 코드베이스다"
예를 들어, 책을 읽는 방식도 달라진다. 소설 한 권 읽으면서 챕터마다 AI한테 넣으면, 끝날 때쯤 등장인물 관계도, 복선 추적 페이지, 주제 연결 지도가 완성되어 있다. 톨킨 게이트웨이처럼 수천 명이 수년에 걸쳐 만든 팬 위키를 혼자, AI와 함께, 책 한 권 읽는 시간에 만들 수 있다.
근데 이 파일이 왜 이렇게 빠르게 퍼졌냐. 기술적으로 새로운 게 있어서가 아니다.
카파시가 이 파일을 "아이디어 파일"이라고 부른 게 핵심이다. 코드가 없다. 우리가 직접 설치할 게 없다. "이 아이디어를 당신 에이전트에게 그대로 복붙하면, 에이전트가 당신 상황에 맞춰 직접 구현해준다"는 것이다.
시대가 바뀌었다. 더 이상 앱을 공유하는 게 아니라 아이디어를 공유하는 방향으로 흐르는 것 같다. 받은 사람이 실행하는 게 아니라, 받은 사람의 에이전트가 실행한다.
이게 왜 충격인지 생각해보면 된다. 오픈소스 소프트웨어는 코드를 나눈다. 하지만 코드는 여전히 직접 설치하고, 설정하고, 유지해야 한다.
아이디어 파일은 다르다. 에이전트가 당신 환경, 당신 워크플로우, 당신 취향에 맞게 알아서 구현한다고 보면 될 것이다.
우리는 오래전부터 "정보가 너무 많아서 문제"라고 했다. 근데 사실 정보가 많은 게 문제가 아니었다. 정보가 연결되지 않는 게 문제였다.
LLM 위키는 그 연결을 AI한테 맡기는 거다. 당신이 할 건 좋은 자료 찾아오는 것, 그리고 좋은 질문 던지는 것. 나머지 연결, 요약, 교차참조, 모순 발견, 업데이트는 에이전트가 한다. 우리의 생각과 뇌는 더 중요한 일에 쓰인다.
지식을 쌓는다는 건 원래 그런 거였다. 연결되고, 업데이트되고, 깊어지는 것. 우리는 그냥 그걸 할 인내심이 없었을 뿐이다. 에이전트는 인내심이 무한하다.
ALT "1박2일"
Wow, this tweet went very viral!
I wanted share a possibly slightly improved version of the tweet in an "idea file". The idea of the idea file is that in this era of LLM agents, there is less of a point/need of sharing the specific code/app, you just share the idea, then the other person's agent customizes & builds it for your specific needs.
So here's the idea in a gist format: gist.github.com/karpathy/442…
You can give this to your agent and it can build you your own LLM wiki and guide you on how to use it etc. It's intentionally kept a little bit abstract/vague because there are so many directions to take this in. And ofc, people can adjust the idea or contribute their own in the Discussion which is cool.
릴리푸트 retweeted
AI SaaS, 생각보다 돈 많이 안 듭니다.
제가 실제로 쓰는 조합은 이렇습니다.
1. Claude — 코딩, 월 20달러
2. Supabase 또는 Convex — 백엔드, 무료
3. Vercel — 배포, 무료
4. Stripe — 결제, 거래당 2.9%
5. GitHub — 버전 관리, 무료
6. Resend — 이메일, 무료
7. Cloudflare — DNS, 무료
8. PostHog — 분석, 무료
9. Sentry — 에러 추적, 무료
10. Upstash — Redis, 무료
11. Pinecone — 벡터 DB, 무료
처음부터 큰 돈 들이지 않아도, 일단 만들고 검증하는 데는 충분합니다
릴리푸트 retweeted
AI 공부할수록 가난해진다 AI 구독료는 쌓이고 매출은 0
그래 지금 나와 당신 얘기다
X를 10분만 보면 이런 장면이 펼쳐진다.
Mac Mini 5개를 쌓아놓은 사진. Claude 에이전트 3개를 병렬로 돌리는 대시보드. "멀티 에이전트 셋업 완성" 스레드. 다크모드 터미널에 로그가 흘러내리는 영상. 그리고 그 아래 달린 댓글들 "대박이다", "나도 해야겠다", "방법 공유해줘".
근데 이상한 거 하나 느낀 사람있지 않나?
그 셋업으로 실제로 돈을 번 사람 이야기는 많이 없다.
'지식의 저주'라고 들어본 사람이 있을까?
1990년 스탠퍼드 심리학자 엘리자베스 뉴턴이 논문 하나를 발표했다.
실험은 단순했다. 참가자를 둘로 나눠 한쪽은 "탭퍼", 다른 쪽은 "리스너"로 배정했다. 탭퍼는 유명한 노래를 손가락으로 두드리고, 리스너는 그 멜로디를 맞추는 게임이다.
탭퍼들은 자신들이 두드리는 120곡 중 리스너가 몇 곡이나 맞출 것 같냐고 묻자, 평균 50%라고 답했다. 실제 정답률은 2.5%였다.
내가 아는 것을 모르는 상태로 돌아갈 수 없다는 것 이것이 지식의 저주다.
원래 이 개념은 "전문가가 초보자에게 설명을 못 한다"는 맥락에서 쓰인다. 가르치는 사람이 너무 잘 알아서, 모르는 사람의 눈높이를 잡지 못하는 것이다.
근데 2026년 AI 시대에 이 저주는 전혀 다른 형태로 변이했다.
이제 저주는 "가르치는 사람"이 아니라 "배우는 사람"에게 걸린다.
우리가 AI를 공부하면서 만족하는 함정
인간의 뇌는 학습 자체에 도파민을 분비한다.
새로운 개념을 이해했을 때, 복잡한 시스템 구조가 눈에 보이기 시작했을 때, "아, 이게 이렇게 작동하는구나" 하는 순간 뇌는 보상을 준다. 이 보상은 진짜다. 쾌감이 실제로 느껴진다.
문제는 이 쾌감이 실행의 쾌감과 구분이 안 된다는 것이다.
Claude에 MCP 서버 연결하는 법을 이해한 순간의 쾌감과, 그 시스템으로 실제 고객한테 1달러를 버는 순간의 쾌감이 뇌에서는 같은 회로를 탄다. 근데 전자는 공짜고, 후자는 불안하고 어렵고 실패할 수도 있다. 자연히 뇌는 전자를 선택한다.
학습 심리학에서는 이걸 '역량의 환상'이라고 부른다. 뭔가를 배우고 이해한 것이 마치 그것을 할 수 있게 된 것처럼 느껴지는 착각.
수능 참고서를 읽으면서 문제를 다 풀 수 있을 것 같은 기분. 레시피를 보면서 요리를 잘 할 것 같은 기분. AI 에이전트 셋업 방법을 이해하면서 나도 그걸로 돈을 벌 수 있을 것 같은 기분 말이다 그래 그거 말이다.
X에서 AI 셋업 스레드가 1만 조회수를 받는 이유가 여기 있다. 읽는 사람이 대리 만족을 얻기 때문이다. "나도 이걸 알아"라는 느낌. 그리고 "나도 이걸 할 수 있어"라는 착각.
이것이 현대판 지식의 저주다. 아는 것이 너무 많아서, 하는 것을 방해하는 상태.
"AI 에이전트로 돈 번다"는 X 피드의 진실은 뭘까?
Reddit r/AgentsOfAI에 최근 올라온 스레드 제목이 인상적이었다:
"트위터에서 다들 AI 에이전트로 돈 번다고 하는데 진짜 빌드를 본 사람 있어? 아니면 그냥 생쑈 하는거야??"
댓글에서 가장 많이 올라온 대답 "영수증은 없고 스크린샷만 있다."
Silicon Snark라는 유저의 분석이 대박이였다.
"X에서 10분만 있으면 확신하게 된다 나 빼고 모두의 AI 에이전트가 돈을 벌고 있다고. Mac Mini 쌓은 사진, 다크모드 CLI, '에이전트 수익 구조' 스레드들. 근데 평범한 사람이 AI 에이전트로 지속 가능한 수입을 만들었다는 케이스 스터디를 찾으면, 방이 조용해진다."
사진은 많다. 레포지토리는 많다. 스레드는 많다. 그리고 실제 고객, 실제 매출, 실제 지속 가능한 비즈니스는 거의 없다.
여기서 냉정하게 봐야 할 부분이 있다. 기업 기준으로도 AI에 수십억을 투자한 회사 중 56%가 아직 수익화 안 됐다고 인정한다(ZME Science, 2026). 개인이 에이전트 셋업 하나로 수익 구조를 만드는 게 기업보다 쉬울 리 없다.
그렇다면 실제로 돈을 버는 사람들은 무엇이 다른가
내가 조사하면서 한 가지 공통점을 발견 한 것이 있다.
그들은 AI를 배우는 대상이 아니라 도구로 본다.
목수는 망치의 작동 원리를 공부하지 않는다. 망치로 뭘 지을지를 생각한다. AI로 돈을 버는 사람들도 비슷하다. 멀티 에이전트를 어떻게 셋업하는지보다, 그 에이전트가 해결할 구체적인 고객 문제에 집중한다.
차이는 딱 하나다:
"이걸 어떻게 구성하지?" → "이걸로 누가 돈을 낼까?"
질문의 방향이 안으로 향하느냐, 밖으로 향하느냐다.
Claude, GPT, Gemini를 비교하고 벤치마크를 읽고 프롬프트 엔지니어링 기법을 마스터하는 사람은 많다. 그 지식을 들고 "그래서 나는 어떤 고객의 어떤 문제를 해결할 것인가"로 나아가는 사람은 적다.
탈출구는 간단하다. 불편할 뿐이다
지식의 저주에서 벗어나는 방법은 고통스럽게 단순하다.
배우는 것을 멈추지 않되, 배운 것을 즉시 시장에 적용하는 것.
에이전트 셋업을 배웠으면, 그 에이전트가 해결할 수 있는 문제를 가진 사람 5명을 찾아서 "이거 필요해?"라고 물어야 한다. 아무도 필요없다고 하면? 그 지식은 X 피드용 콘텐츠에 쓰는 게 맞다. X에서 구독료나 수익공유라도 받자.
"만약 내가 오늘 새로운 AI 툴을 배우면, 바로 그날 이것을 쓸 수 있는 고객 세그먼트 한 개를 구체적으로 쓴다."
이 문장 하나가 지식의 저주 루프를 끊는 스위치가 된다.
마지막으로 한마디 하자면
X에서 멀티 에이전트 셋업을 자랑하는 사람이 틀린 게 아니다. 그 지식은 진짜고, 그 스킬은 실제로 가치 있다고 나도 본다.
문제는 그 자랑을 보는 사람이 "나도 저걸 알면 돈을 벌 수 있겠다"고 착각하는 순간이다.
지식은 화폐가 아니다. 지식이 해결한 문제가 화폐다.
AI를 공부하는 사람이든 아니든 지금 당신의 머릿속에 있는 그 지식이 누구의 어떤 문제를 해결하는지 30초만 생각해보라.
그 30초가 30시간 공부한 것 보다 돈에 가깝다. 나도 기꺼이 그렇게 생각을 하고 실행 하려고 한다
지식의 저주를 탈피하려고 하기 위해
