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삼십대 중반에 ADHD 진단 받음.
처음 처방약 먹고 나서 거의 새로 태어난 기분을 느낌.
머릿속에 네다섯 가지 생각은 동시에 들고 있어야 하는데 한 가지 생각에만 집중할 수 있으니까 안개가 쫙 걷힌 기분이 뭔가 이상하면서도 새롭더라.
난 항상 잠을 푹 못 자고 생활패턴도 계속 바뀌고,
아침에 개운하게 일어나 본 일이 인생에 단 한 번도 없었음.
항상 피곤한 상태이고 진짜 아무것도 하기 싫고 왜 사나 싶은 삶을 살면서 난 내가 어딘가 몸에 큰 이상이 있다고 생각은 했는데 ADHD 때문이었을줄은 몰랐음.
나는 사람들이 전부 나처럼 힘들지만 다들 참고 열심히 살아간다고 생각했음.
그래서 뭘 해도 힘들고 쉽게 지치고 피곤한 내가 어디가 아프거나 타고난 게으름뱅이일 거라 생각하고 자책도 많이 함.
갓생 살아본다며 노력도 많이 해봤지만 더 지치고 힘들기만 하고 오래가지 못함.
성인 ADHD가 여기저기 막 나오기 전에 난 내가 우울증인 줄 알고 살았고, 고등학교 때부터 약도 먹어봤는데 효과가 없어서 그냥 참고 살았음.
그리 심한 건 아니었어서 한 이삼개월 주기로 심해지는 딱 그 구간만 넘기면 그래도 살만해서 그냥 나는 원래 이런가보다.. 어쩔 수 없나 보다.. 하고 살았음 ㅋ
그러다가 유튜브나 TV나 이런 데에 성인 ADHD가 막 나오기 시작할 때 어? 내 얘긴데? 하는 순간들이 많이 있었음.
하지만 ADHD 특 귀찮아서 병원 가볼 생각도 안 함.
그렇게 몇 년을 나 어쩌면 ADHD일 수도? 하는 생각만 하면서 살다가 되게 웃긴 계기로 병원을 찾게 됨.
한동안 운동을 쉬다가 살이 너무 찐 것 같아서 그래 좀 움직이자 싶어서 집 근처에 헬스장 새로 생긴 곳에 가보게 됨.
처음 갈 땐 가서 PT 영업하면 쌩까야지! 절대 안한다고 해야지! 하고 갔는데 PT쌤 영업에 홀려서 PT 끊음...ㅎ
정신 차려보니까 바프도 찍기로 해버림..
나 운동 관련 업종에서 일해서 웬만한 트레이너들로는 성이 안 차는데 어쨌든 실력 좋고 말 잘해서 홀려버림. 암튼 그렇게 몇 달 고생해서 바프를 찍음.
내 인생에 바프는 없을 줄 알았는데 역시 사람은 혼나고 눈치 보고 해야 돼 하는 생각이 들더라 ㅎㅋ
그렇게 살도 한 이십 키로 빼고 포토샵으로 만진 거긴 하지만 꽤 멋있는 사진도 받아들고 하니까 문득 이런 생각이 들더라.
“이왕 몸도 좋아진 거 정신도 좋아지게 만들어야겠다!”
하면서 뭔가 모르게 살빼고 자존감이 높아져서 그런가 갑자기 욕심이 생겨서 병원을 찾아갔음.
adhd든 우울증이든 뭐든 내가 정신적으로도 활력을 가질 방법을 찾고 싶다! 라는 생각으로 간거라..
사실 '음 별 문제없으신데요?' 하면 어떡하지? 그럼 그냥 난 원래 이런 사람인가보다 하고 받아들여야 하나? 하면서 마음의 준비도 좀 했던거 같음..
그렇게 가서 검사하고 ADHD + 약간우울 진단받고 처방받고 약 용량 올려가면서 나한테 맞는걸 찾음. 우울증 약도 좀 먹긴 했는데 지금 생각해보면 ADHD 때문에 우울감도 느꼈던 것 같음 체감상..
어릴 때 한 이십대 초반?까지도 생각나는 대로 필터 없이 말을 막하다 보니까, 헛소리도 많이하고 혼나기도 많이하고 했어서 항상 사람들이랑 얘기할 때 조심하게 되고 말을 많이 안하게 되면서. 우울감? 불안감? 그런게 들었던건 아닐까 싶기도함.
어쨌든 그래서 많은 사람을 만나는 자리라든가 누군가와 길게 대화할 일이 생기면 말조심하랴 상대방 말에 집중하랴 너무 힘들고 피곤한 느낌이 들었었고,
혼자 노는거 좋아하고 그리 외로움을 타는 스타일도 아니라서 진짜 생각 없이 볼 수 있는 친한 친구들 아니면 사람 만나는 걸 좀 꺼리게 되기도 했었음.
근데 약 먹고 나서는 사람 만나고 얘기하는게 훨씬 편해짐. 대화할 때 상대방 말에도 집중이 잘되고 그러다 보니까 맥락을 놓쳐서 헛소리하는 일도, 다시 말해달라 하는 일도 없고,
심지어 사소한 표정 변화나 몸짓, 뉘앙스까지도 더 잘 캐치하게 되서 대화하는게 엄청나게 편해지고 즐거워짐.
어쨌든 이래저래 내가 나 스스로를 대할때 편해지다 보니까, 밖에 나가는게 귀찮지도 않고 사람 만나는 게 편해지고 부담감도 많이 사라지게 되고, 사람들이 나를 어떻게 생각할까 하는 불안감도 많이 사라짐.
아, 기억력도 좋아짐. 나 금붕어인가? 싶을 정도로 예전에 있었던일, 누가 했던 얘기, 내가 해야할일, 챙겨야할 것 가리지 않고 다 깜빡깜빡하고,
잊지 않기 위해 적어놓은 메모들도 적어놓았다는 사실 자체를 잊어버리면서 진짜 많은걸 놓치고 살았는데,
약먹으면 기억이 잘남. 문득 아 맞다 나 이거 해야지. 아 나 아까 이거 생각했었지 하는 내 자신이 놀라울따름임..
일하는 데에 있어서도 장족의 발전을 함. 원래 뭐든 항상 미루다 미루다 데드라인에 다가가서야 밤을 새우는 스타일이었는데, 일할 때도 몇 달을 미루던 일들을 약빨로 해내게 됨.
지금도 막 부지런 떠는 수준은 아니지만 그래도 할 건 해야지 하는 마음이 생기고 일을 시작하는 데에 저항감이 많이 사라져서 뭘 해도 이전보다 편안한 상태임.
그렇다고 영화 리미트리스처럼 미친 효율을 내고 미친 결과물을 내고 이런 건 아니지만 해야 할 일을 할 때 하기 싫다는 맘이 좀 덜 든다는 게 나한텐 진짜 큰 거임.
그리고 저항감이 많이 사라진만큼 재밌는 것에 대한 자제력도 좀 생김. 원래 어릴때부터 재밌는게 생기면 일상생활에 지장이 갈 정도로 밤새서 해버리곤 했었는데,
세상에나 내가 쇼츠를 보다가 음 끄고 다른 일을 해야겠군.. 하는 생각을 하다니 미쳤군.. 하는 생각이 들었음..
심지어는 어느날 고속도로에서 운전을 하는데 갑자기 길이랑 주변 산들이 CG 개쩌는 영화의 한 장면처럼 보이는 거야.
그때 깨달음. 아 나는 그동안 세상을 스틸컷 수십 장을 이어붙인 것처럼 바라봤구나. 이렇게 전체 화면을 오래 응시한 적이 없구나 하는 걸 놀라운 사실도 깨달음.
잠은 여전히 잘 깨고 쉽게 못 들긴 하지만 잠을 못 자도 아침에 조금 더 쉽게 일어남. 영화처럼 햇살 받으며 기지개 켜고 아 개운해~ 하는건 아니지만 눈이 딱 떠지고 침대를 쉽게 떠날 수 있게 됨.
이것만으로도 정말 삶의 질이 달라지기는 한 것 같음. 그러다 보니까 사람이 덜 예민하고 짜증도 안 나고 표정도 말투도 부드러워짐.
오랜만에 만난 사촌매형이 그냥 얘기하다 갑자기 표정이 전보다 많이 좋아졌다고 그러시길래. 아 나 지금 편하구나 하는걸 다시 한번 깨달음.
이런 약 두어달간의 과정을 거치면서 내 삶을 많이 되돌아보게 되었음. 그러면서 아 내가 그래서 항상 우울하고 무기력했구나 싶기도 하고.
그냥 아픈거지 모자란게 아니었구나, 해결 가능한 거였구나 하는 생각에 자책하는 맘도 많이 사라짐.
근데 안좋은건 약 먹고 나서 세상 사람들이 이렇게나 다들 편하게 살고 있었다고? 하는 생각이 들면서 갑자기 너무 억울한 거임.
그동안 나한테 집중을 못 한다 의지박약이다 게으르다 말했던 사람들 얼굴이 스쳐 지나가면서 화도 나고 “지들은 이렇게 편한 삶을 살면서 나한테 그딴 소리를 했다고?” 싶기도 하고,
그래 지금이라도 해결책을 찾았으니 됐지 앞으로 인생 편해질 일만 잘될 일만 남았다 싶은 안도감도 들고.
좀 더 빨리 알았으면 인생이 바뀌었을 텐데 하는 아쉬움도 들고. 약으로 내 생활이 즉각적으로 바뀌어 가는 걸 보면서 기쁘기도 하고.
이 쪼만한 약 한톨이 뭐라고 사람을 이렇게 바꾸나 싶기도 하고..
암튼 한동안 오만가지 생각이 다 들었음.
내가 학교 다닐 때 벼락치기만으로도 성적이 꽤 좋은 편이었어서 그냥 일코하면서 버텼던 건데 차라리 공부를 못했다면 빨리 ADHD인 걸 엄마가 의심해보지 않았을까? 싶기도 하고.
그때 이 약을 먹었다면 자퇴도 안 하고 좋은 대학도 갈 수 있었을지도 모르겠다 싶기도 하고, 살면서 내가 놓친 수많은 기회들이 다시 생각나더라. 이랬으면 어땠을까.
근데 이미 지나버린 거 어쩔 수 없는 거고 그냥 아쉬움이 있을 뿐이고 지금이라도 남은 인생 좀 더 편하게 살 수 있는 법을 알게 돼서 다행이라는 생각이 큼.
지금은 약 잘 먹으면서 잘 지내고 있음. 이제는 익숙해져서 그런가 처음 약 먹기 시작할 때의 감동도 없고 컨디션 안좋은 날은 약빨 안받누.. 할때도 있지만,
그래도 생활하기 많이 편해지고 일할 때도 놓치는 부분이 줄어들어서 열심히 챙겨 먹고 있음. 사실 처음엔 약먹는 것도 깜빡깜빡 했는데 이제 적응이 되서 그런지 일어나자 마자 약부터 찾음 ㅋ
근데 하나 문제는 한창 도파민 헌팅하던 시절 이어폰 헤드폰 사모으고 하루 종일 그거 끼고 있는 게 일상이었던 시절이 있었던터라,
귀는 두 개지만 귀에 꽂을 건 집에 백몇십 개쯤 있는데..
이제 이게 예전처럼 재밌지가 않음.. 그래서 진짜 사랑하는 거 몇 개만 남기고 팔려고 하는데 그거 처분할 생각하면 너무 많아서 막막함..ㅠ
그록 프리미엄, 슈퍼, 울트라 다써봤습니다.
요금제 통합되기전 그록 요금제 커서 요금제 이미 프리미엄으로 쓰고 있었습니다.
X, 그록, 커서 쓰면서 반값 이벤트 하길래
15만원짜리 7만오천원에 샀습니다.
진짜 너무 좋아서 밤새 쓰다보니 사용량 부족해서
10월 20일? 21일? 쯤 울트라로 올렸습니다.
매일 봇 연구하며 일주일즘 신나게 썼고, 토큰은 충분했습니다.
일이주쯤? 지났나 갑자기 같은 루틴에도 토큰이 미친듯이 녹기 시작했습니다. (일론이 비용감당 엄살 부린때쯤)
미친.. 체감상 처음 구독당시 슈퍼랑 지금 울트라랑 같습니다.
가격은 두배 ㅋ 말이 됨?
일론형 존경합니다만. 이건 솔직히 사기라고 생각하고, 내가 미국인이었으면 단체소송도 고려해볼만하다고 생각함.
달에 삼십쓰는거 스페이스 엑스 입장에서 별거 아닐 수 있지만, 단골 국밥집 천원 올리는것도 씁 하는데, 거의 원룸 월세급인 그록봇이 사용량이 반타작 난다? 이건 진짜 너무 했다.. 일론형, 님 주식 반타작나도 가만 있을거임? ㅠ
내가 일을 넘 많이 시켜서 내 체감만 그런가? 했는데 X 반응들 보니 전세계가 그록봇 사용량땜에 지랄중 ㅋㅋㅋㅋ
피클 vs 뮤즈 쿠팡에서 생수 주문하기 대결!!
마침 생수 주문할때가 되어서 두 친구에게 동시에 쿠팡에서 “내가 최근에 주문한 생수 찾아서 주문해줘!” 라고 했습니다. (둘 다 쿠팡 로그인 되있고 잘 사용하는 거 확인함)
비슷하게 걸리지 않을까? 했는데 결과는 피클 압승이었습니다. 약 5분만에 주문완료했고, 뮤즈는 결국 주문에 실패함.
피클은 국내 사이트 이용하는데에 세팅이 잘 되어있어서 그런지 뭐 별다른 프로세스 없이 수월하게 주문했지만,
뮤즈는 일단 최근 생수가 뭔지 찾는 스트립트 부터 짜기 시작했습니다.. 그거만 한 십오분~이십분쯤 걸림.
근데 갑자기 다 뒤져봐도 생수를 시킨적이 없다며 혹시 이 탄산수인가요? 라고 물어봄.. 그 이유는 뮤즈는 탐사수가 뭔지 몰랐기때문.. “야 탐사수가 생수 브랜드야” 라고 하니 그제서야 앞으로는 브랜드명도 찾을게요 하더라 ㅠ
심지어 뮤즈는 해외섭이라 쿠팡 접속이 안되서 내 로컬 브라우저로 접속하게 세팅해놓은 상태였음. 생수 주문하게 만드는데 손이 너무 많이감.
확실히 전반적인 사용성은 뮤즈가 피클보다 훨씬 좋긴 하지만, 뮤즈는 쿠팡이 뭔지 11번가가 뭔지 무신사가 뭔지 잘 몰라서 그걸 파악하게 만들어야 하는게 큰 이용장벽이 됨.
물론 한번 가르쳐 놓으면 다음부터는 빠르게 하겠지만, 부모님 폰에 깔아드려야 한다면 당연히 피클일 수 밖에 없음.
국내 서비스를 잘 이용하는 ai라는 자체만으로 피클에게서 가능성을 좀 보게 되었음.
@danifesto @Muse
TMI 뮤즈로 구글 로그인 했는데 로그인 알림에 IP가 인도로 나옴. 내가 로그인 해놓고 인도라 뜨니까 괜히 해킹당한줄 알고 식겁했네. 가장 가까운 vm 운영 서버가 인도인가봄?
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얼리어답터인거 자랑하기 ㅋㅋ
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그건 피클이 접근을 못해서 방법을 찾는중.. ㅠㅠ
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📊 요즘 그록봇 사용량이 모자라다는 사람이 많은데, 같은 일을 시켜도 도구마다 토큰이 5배 넘게 차이 난다는 실험이 나왔다.
ounce님이 파일 분석, 웹 조사, X 스레드 초안 세 가지 숙제를 6개 도구에 3번씩 똑같이 시켜 토큰을 쟀다.
9번을 합친 토큰은 클로드코드 39만, 그록봇 206만으로 약 5.3배 차이였다.
캐시를 세는 방식이 도구마다 다르고 작업당 3번뿐이라, ounce님도 아주 정확하진 않다고 적었다.
이 글을 보고 나도 Claude로만 하던 일을 로컬로 옮긴 양을 세어 봤다.
11월 7일 하루 동안 맥스튜디오의 헤르메스에 맡긴 작업 14건에서, 로컬이 읽고 쓴 양은 약 3.7만 토큰이었다.
작업 기록에는 토큰 수가 없어서, AI에게 보낸 요청과 돌려받은 결과를 OpenAI 토크나이저로 직접 세었다.
1️⃣ 내가 써 둔 글에서 주제 맞는 글 고르기
글 묶음을 통째로 넣어야 해서 요청만 1만 4천 토큰이고, 결과까지 합쳐 약 1만 5천 토큰이다.
2️⃣ 기사 읽고 정리하기
미래에셋증권 유출 기사의 사실표와 일본 기업 초봉 기사의 문장 분류를 합쳐 약 1만 토큰이다.
3️⃣ 웹에서 원문 찾아 옮기기
채용·초봉 자료 원문 발췌와 최근 48시간 AI 소식 목록을 합쳐 약 1만 토큰이다.
14건 중 4건은 10분 제한에 걸리거나 멈춰서 결과가 없었고, 이 4건에 보낸 요청 약 1천 5백 토큰도 3.7만에 들어 있다.
헤르메스가 인터넷에서 직접 읽은 기사 본문은 넣지 않아서, 실제로 읽은 양은 이보다 많다.
ounce님 글과 재는 방식이 달라서 두 숫자를 나란히 놓고 비교할 수는 없다.
Claude로만 모든 걸 시켰다면 엄청난 토큰이 들었을 일을, 로컬을 만들어 나눠 맡기며 Claude 사용량을 줄이고 있다.
지금은 초기라 아직 제대로 갖춰지진 않았다.
앞으로는 헤르메스와 Qwen3.8 Flash Next가 Claude의 지휘를 받아, 24시간 뉴스와 논문, 연결해 둔 통계 API로 작업과 추론을 하게 만들 생각이다.
그러려면 AI가 찾아 쓸 자료를 쌓아 두는 LLM 위키도 꼭 같이 만들어야 한다.
💡 내 생각엔 그렇게 되면 Claude가 하는 분석이 훨씬 다채로워지고 퀄리티도 올라갈 것으로 생각된다. 이는 여러분이 더 고퀄리티의 갑오징어글을 볼 수 있다는 소리다. 깔깔깔.
그록봇 개비싼거 증명 ㅋㅋ
같은 작업 테스트 시켰더니 토큰이 5배 넘게 차이남..📊
그록봇 쓰면 쓸수록 연비가 너무 안좋길래
같은 일 시켜도 토큰이 왜 이렇게 다른지 한번 재봄.
CLI가 진짜 더 싼가 싶기도 하고..
숙제는 파일 분석이랑 (CSV 숫자 다섯 개), 웹 조사 (애드센스 거절 사유 요약), X 스레드 초안 3개.
각 3번씩, 되도록 30분 간격, 매번 새 세션으로.
입력 파일이랑 지시문은 같게 맞춰둠.
테스트는 그록봇, 헤르메스+Sonnet 5.5, 헤르메스+GPT 6.1 Terra, 박스 Grok Build CLI(grok-4.7), 박스 Codex CLI(gpt-6.1-terra), 클로드코드 CLI 요렇게 해서
같은작업 토큰 사용량 비교해봄!
(캐시나 환경에 따라 다를 수는 있음!!)
총평부터 말하면 이번엔 클로드코드가 제일 가볍고 빨랐음.
토큰 39만, 같은 단가로 $0.36, 회당 17.5초.
테스트 9회차까지 합친 토큰은
클로드코드 39만 / 코덱스 Terra 80만 / 헤르메스 Terra 105만 / 그록빌드 140만 / 헤르메스 Sonnet 177만 / 그록봇 206만
🚨상세내용
- 토큰
클로드코드 39만
코덱스 Terra 80만
헤르메스 Terra 105만
그록빌드 140만
헤르메스 Sonnet 177만
그록봇 206만
→ 그록봇이 클로드코드보다 약 5.3배
- 비용 (같은 단가 환산)
클로드코드 $0.36
코덱스 Terra $0.64
헤르메스 Terra $0.88
헤르메스 Sonnet $1.44
그록봇 $1.72
그록빌드 $1.78
- 속도 (회당 평균)
클로드코드 17.5초
그록봇 30초
코덱스 37초
헤르메스 Sonnet 46초
헤르메스 Terra 53초
그록빌드 139초
(헤르메스 Sonnet은 20초·30분 짜리 2회 시험 평균.)
표준단가로 보면 코덱스랑 헤르메스 Terra가 더 싸 보임.
그래도 구독 안에서는 얼마 나갔다기보다 한도를 얼마나 깎았나에 가깝긴 함..
캐시 세는 방식이 도구마다 다른건 감안해야할 부분!
코덱스는 입력 숫자에 캐시 읽기가 들어있고 그록빌드는 빠져있음. 안 맞추고 더하면 비교가 망가짐.
표본이 작업당 3회뿐이고, 머신이나 시스템 프롬프트, 웹 도구가 CLI마다 다름. 그래서 아주 정확하진 않음!
달러는 환산이고 실제는 구독임.
그래도 느낌이 아니라 CSV랑 출력 파일 맞춰본 숫자라
다음엔 어디를 줄일지 감이 좀 오는듯..
물론 헤르메스 모바일 짱짱맨이라
요즘 헤르메스 위주로 쓰고있긴함 ㅋㅋ
근데 생각보다 클로드 가성비 좋아서
클로드 쪽에서 작업 좀 더 할까 고민중….
여기도 있습니다! 초대받으신 분들은 초대링크 공유 좀 ㅎㅎ
xitter.cf/sagwanamulab/status/21…
피클 사용해서 체험단 설정 완료.
카카오 체험단만 신청해둔 상태였으나 @ounce_online 님 게시글 보고 체험단이 이렇게나 많을줄은 몰랐음
많은 만큼 토큰 소모량도 많기에 매일 할수는 없고 각 싸이트 당 주 1회씩만..
초대권도 리셋 되었네. 17장 남음.
필요하신분 ㄱㄱ
pickle.com/i/RDC8R7LF
초대링크 한도 모두 소진 되었습니다! 이 링크로 받아주세요! 10장남음
pickle.com/i/FW6QZTP8
구글이 공개한 에이전트 스킬 모음..!🛠️
쓸만한거 꽤많음! ㅎㅎ
github.com/google/skills
그동안 스킬들 계속 x에 하나하나 사람들이 올리는거
보다가 전체 리스트 궁금해서 한번 뒤져봄 ㅎㅎ
👇댓글에 쉽게 사용하는 법 있음👇
리스트에 포함되어 있는 스킬들!
GCP에 AI 에이전트 올리는 거, 제미나이 Agent Platform, BigQuery에서 생성형 AI, AlloyDB로 RAG, Genkit으로 앱 만들기, 구글 애즈·애널리틱스, SecOps 위협 헌팅 이런 게 있음
README 기준 187개 (카테고리 13개)
skills.sh 라고 에이전트 스킬 모아놓은 사이트 있는대
거기 에는 스킬 203개, 설치 횟수는 합쳐서 110만으로 나와 있음
클로드코드·코덱스에 한 줄로 꽂힘
npx skills add google/skills
설치하면 어떤 스킬 넣을지, 어느 에이전트에 넣을지, 이 프로젝트인지 전역인지 골라줌!
플러그인으로 넣으려면
클로드코드: claude plugin marketplace add google/skills
코덱스: codex plugin marketplace add google/skills
설치 자체는 무료고 (Apache 2.0), 클라우드 작업은 GCP 계정이 따로 있어야 실사용됨
안드로이드·플러터·맵스 스킬은 이 레포 말고 따로 링크되어 있음
187개나 있어서 다 깔 필요는 없어서
일단 전 그록봇 레포컬렉터한테 링크주구
내 작업에서 쑬만한것들만 골라오라했더니
skill-catlaog-gate, offline-eval-regression
prompt-release-record 가져오고
일부차용할거랑 나중에 써볼거 정리해줌 ㅎㅎ
예전에 공유한 레포컬렉터 그록봇 템플릿 까시고
스킬 던져주고 돌라달라 하면 됨! 댓글에 링크👇
OUNCE retweeted
LongCat-2.5, the new multimodal model from @Meituan_LongCat, is free in Nous Portal for one week.
Try it free today at portal.nousresearch.com
Introducing LongCat-2.5, our latest natively multimodal agentic model with 1.6T total parameters and ~48B active.
Built for long-horizon agentic tasks, it brings stronger visual understanding and agentic coding to work ranging from complex coding projects to visual coding such as creative design and 3D tasks.
Learn more about LongCat-2.5: longcat.ai/blog/longcat-2.5/
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Introducing Arete-27B: Qwen3.8-27B, post-trained to reinforce Western values.
Chinese open models are currently the strongest available, but they ship with state-aligned behavior in the weights. We built an 803-prompt eval across seven value categories, including freedom of expression, democracy, and privacy, and measured how often a model adopts China’s party line.
After fine-tuning on roughly 53 million tokens, Arete-27B's propaganda rate fell from 22% to 1%, in line with the Western models we tested. Its Hermes Bench score shows no significant performance tradeoffs.
The values in an open model are one fine-tune away.
Our eval, weights, and training data are available now along with the full blog post: nousresearch.com/arete
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Hermes bots have coworkers now. 🤖🔥
HERMES BOT GROUP CHATS NOW RUN THEMSELVES.
Drop a message that names nobody and the room picks who takes it. "Assigned to Builder" shows up before anyone replies. Out now in Hermes v0.23.0.
What it does:
▸ The room picks who answers, or you give it a lead bot that hands out the work
▸ Bots pull each other in, and you see every handoff
▸ Each bot shows what it's doing live, like "scout · terminal · 7s"
▸ Scheduled jobs post into the room and wake only the bots they @mention
▸ Every room gets a purpose and shared notes each bot reads on its turn
▸ Bots from different machines can share one room
▸ Long discussions pause at the limit. Hit Continue to keep going
What you can do with it:
▸ Post a bug and let the room hand it to your builder bot
▸ Have a morning job drop the news in the room and wake only your writer bot
▸ Put your project brief in the shared notes so every bot works from the same plan
▸ Let a scout, a builder and a critic talk a plan through, then hit Continue if they need more rounds
Your bots stop being a row of separate chats. They work like a team now.
노션이 앞으로도 망하지 않는 이유
AI로 뭐든지 만들 수 있게 되면서
노션(@NotionHQ) 비슷한 툴을 직접 만들어 플랜을 끊는 팀이 늘었슴다
회사에서 필수적으로 쓰던 툴인데
이제는 사내 자체 서비스로
어느 정도 대체되는 모습도 보였쥬
그런데 오늘 노션에서 발표한 방향이
되게 인상 깊었슴다
노션 CEO 형님 @ivanhzhao 이 말한 다음 챕터는
문서 앱이 아니라
모든 에이전트의 컨텍스트 시스템
즉 뇌(brain)가 되겠다는 거였슴다
지금 노션 페이지의 절반은 에이전트가 만들고 있고
내부 AI 사용량은 올해 9배
외부 에이전트가 노션을 쓰는 MCP 사용량은
올해 약 60배 늘었다고 함다
이제 중요한 건
팀 멤버들이 에이전트를 쓸 때
에이전트가 읽을 회사 맥락이 있어야 한다는 거임다
그 자리를 노션이 차지하겠다고 함다
원래는 사람만 노션을 읽고 썼는데
이제는 에이전트들도
노션에 있는 메모리를 같이 읽고 쓰게 되는 거쥬
실제로 회사에서는 각자 AI를 쓰면서
각자 맥락이 필요할 때가 많은데
그 부분을 솔루션으로 주겠다는 계획임다 ㄷㄷ
이제 노션도 어렵겠구나 싶었는데
이 발표 보고 생각이 달라졌슴다
또 살아남겠구나..
피클 신규가입은 초대링크 있어야 접속가능!
pickle.com/i/QQ5X45FK
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자자 오케스트레이션에서 중요한건 컨텍스트 전이 그리고 검증입니다.
결국 오케스트레이터도 에이전트거든요.
1. 작업 분배을 잘 했느냐? (전이)
- 부패, 오염, 분산, 혼란, 충동
2. 분배된 작업을 진짜 잘 한게 맞냐? (검증)
- 재현 가능성
이 두가지를 잘 해야합니다. 그리고 이 두가지를 잘 하는 방법은 무엇이냐? 제 오픈소스를 보는것입니다. (갑분 광고 ㅈㅅ..)
대부분의 작업에 멀티에이전트를 쓰지마십시오. 모델들의 성능이 좋아지면서 멀티에이전트의 가치는 점점 떨어져가고 있습니다. 하지만 밀도있고 규모있는 소수의 작업을 위해서라면 멀티에이전트는 고려해봄직합니다.
밀도있는 workflow를 만들어주고 전이, 검증을 도와주는 오픈소스!!! github.com/AgwaB/pi-workflow
pi 생태계 한정이지만 어떤 provider든 다 쓸 수 있게 개선 중입니다. (github.com/AgwaB/agent-workf…)
율무님한테 얹혀갑니다 ㅋㅋㅋ
Human in the loop? 병목을 자처하지 마십시오.
사람이 수십 개의 세션을 동시에 다루는 건 불가능합니다. 억지로 해봤자 제가 병목이 되고, 매번 그 세션에게 맞는 컨텍스트를 짜줄 수도 없습니다.
그래서 오케스트레이션 세션이 수십 세션을 통솔하며 각 세션에게 필요한 컨텍스트를 주입시켜 줍니다. 타 세션과 겹치는 파일이 없게 작업을 나누기도 하고, 머지 순서 같은 것도 조율하구요.
그러면 자연스럽게 오케스트레이션 세션은 '목표'와 '진행상황'에 대한 컨텍스트만 남게 됩니다. 실제 작업을 하면서 생기는 쓰레기 컨텍스트는 서브세션이 모두 떠맡게 되고, 해당 작업이 끝나면 그 쓰레기 컨텍스트와 함께 은퇴합니다.
물론 오케스트레이션과 서브 세션 간의 통신 과정에서 토큰 손해가 좀 더 난다거나, 컨텍스트가 유실될 수 있다면 서브 세션에게 직접 지시를 주기도 하지만, 이 결과는 오케스트레이션 세션에 보고됩니다. (세부 디자인 수정, 권한 승인, 인증, 파일 전달 등)
Human 'on' the loop이면 충분합니다.
“이 세션은 오케스트레이션 세션이다. 모든 작업은 하위 세션을 생성하여 위임하고, 너는 각 세션에게 업무를 분배 및 보고한다. 세션이 더 이상 불필요하다고 판단되면 보관처리하며, 연관/후속 태스크가 있다면 해당 하위 세션에게 계속 맡긴다.”

























