벽돌 리스트 예시
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AI
ponytail: 게으른 시니어 개발자를 AI 에이전트에 심다
왜 '코드 안 쓰기'를 AI에게 가르쳐야 하나AI 코딩 에이전트를 쓰다 보면 답답한 지점은 쪽보다 쪽인 경우가 많다. 재활용할 게 뻔히 있는데 새 컴포넌트를 짓고, 한 줄이면 될 걸 수백 줄짜리로 만들어 낸다. 그리고 늘어난 코드는 저절로 사라지지 않는다. 누군가의 유지보수 부담으로 몇 년은 남는다.오늘 GitHub 트랜딩에 올라온 DietrichGebert의 ponytail은 바로 그 지점을 정면으로 건드린다. 설명이 시원하다.Makes your AI agent think like the laziest senior dev in the room. The best code is the code you never wrote.게으른 개발자도 아니라, 그 방에서 가장 게으른 시니어 개발자다. 진짜 고수는 아..
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규제 산업의 AI 도입: 특수 목적 LLM의 가치와 한계
범용 챗봇의 한계를 넘어, 특정 도메인의 엄격한 요구사항을 충족하는 AI로우리가 흔히 사용하는 범용 대화형 AI는 일상적인 대화나 일반적인 정보 검색에는 탁월한 성능을 보인다. 하지만 산업 현장, 특히 규제와 검증이 극도로 엄격한 분야에서는 '대충 맞는 말'을 하는 것만으로는 부족하다. 예를 들어 금융기관의 대출 평가나 생명과학 연구소에서의 실험 설계, 혹은 수십 년간 유지된 레거시 시스템의 코드 마이그레이션과 같은 작업에서는 1%의 오차도 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 이러한 맥락에서 등장한 것이 바로 특정 목적에 특화된 LLM(대규모 언어 모델)과 이를 뒷받침하는 전문화된 생태계다. 이들은 단순한 자동화 도구를 넘어, 업무 흐름 자체를 재설계하고 인간 전문가의 인지 부하를 획기적으로 줄여주는 파트..
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Headroom 사용법: AI 에이전트 토큰 비용, 컨텍스트 압축으로 20~95% 줄이기
요즘 자꾸 눈에 들어오는 도구 하나먼저 풍경을 조금 그려 볼게요. AI 코딩 에이전트를 띄워 두고 디버깅 중입니다. 테스트를 봐 달라고 하면 명령을 돌리겠다며 빌드 로그 300줄을 받아 오고, API를 붙여 보면 JSON 응답을 통째로 들고 옵니다. grep 결과까지 합치면, 어느새 대화의 대부분이 모델이 매번 다시 읽어야 하는 도구 출력으로 채워져 있죠. 컨텍스트 창은 빠르게 차고 토큰 비용은 그만큼 더 붙습니다. 2026-10-20 GitHub trending에 오른 headroomlabs-ai/headroom은 정확히 이 지점을 노립니다. 전제가 단순합니다. 내용물이 모델에게 전달되기 전에 줄여서, 같은 답변을 더 적은 토큰으로 얻자.그런데 단순한 전제와 달리 위치가 흥미롭습니다. 프롬프트 요령이나..
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크론(Kronos): 캔들 차트의 문법을 배우는 K-line 파운더이션 모델
크론(Kronos): 캔들 차트의 문법을 배우는 K-line 파운더이션 모델주가 차트는 날씨 데이터가 아니다: 전용 모델이 필요했던 이유시계열 예측을 다루는 일반 파운더이션 모델은 대부분 온도나 전력량 같은 매끄러운 센서 값을 상정한다. 크론(Kronos)의 출발점은 금융 데이터가 그와 다른 부류라는 판단이다. 크론은 전 세계 45개 이상 거래소의 데이터를 학습한, 최초를 자처하는 오픈소스 금융 캔들(K-line) 파운더이션 모델이다. 시가·고가·저가·종가·거래량(OHLCV)처럼 여러 축이 묶인 금융 시계열은 잡음이 크고 인과가 약해, 범용 시계열 모델이 기대하는 패턴과 처음부터 결이 다르다.그래서 크론은 예측을 숫자 이어받기가 아니라 언어 학습처럼 접근한다. 차트의 흐름을 모델이 다룰 수 있는 단위로 ..
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핫 이슈
아이폰 18 Pro·Duo vs 갤럭시 Z 폴드8: 성능·가격 비교
본문으로 바로 가기TECH / FACT CHECK2026 FALL · SMARTPHONE COMPARISON2026 새 아이폰 · 공식 자료 기반 비교아이폰 18 Pro·Duo,갤럭시 Z 폴드8과 무엇이 다를까?칩의 성능 향상률보다 먼저 확인할 것은 비교 기준이다. 새 아이폰의 한국 가격과 출시 일정부터 폴더블의 화면·무게·카메라까지, 공식 발표로 확인되는 차이를 정리했다.작성·자료 확인 2026.09.10한국 판매 사양 우선공식 사양 분석 · 실기 테스트 아님iPhone 18 Pro+ Pro MaxPRO LINEUP공식 제품 이미지를 불러오지 못했습니다.Apple 제품 페이지에서 확인일반형 아이폰의 두 가지 크기15.9cm Pro · 17.4cm Pro Max [3]iPhone DuoFOLDABLE I..
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ponytail: 게으른 시니어 개발자를 AI 에이전트에 심다
왜 '코드 안 쓰기'를 AI에게 가르쳐야 하나AI 코딩 에이전트를 쓰다 보면 답답한 지점은 쪽보다 쪽인 경우가 많다. 재활용할 게 뻔히 있는데 새 컴포넌트를 짓고, 한 줄이면 될 걸 수백 줄짜리로 만들어 낸다. 그리고 늘어난 코드는 저절로 사라지지 않는다. 누군가의 유지보수 부담으로 몇 년은 남는다.오늘 GitHub 트랜딩에 올라온 DietrichGebert의 ponytail은 바로 그 지점을 정면으로 건드린다. 설명이 시원하다.Makes your AI agent think like the laziest senior dev in the room. The best code is the code you never wrote.게으른 개발자도 아니라, 그 방에서 가장 게으른 시니어 개발자다. 진짜 고수는 아..
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규제 산업의 AI 도입: 특수 목적 LLM의 가치와 한계
범용 챗봇의 한계를 넘어, 특정 도메인의 엄격한 요구사항을 충족하는 AI로우리가 흔히 사용하는 범용 대화형 AI는 일상적인 대화나 일반적인 정보 검색에는 탁월한 성능을 보인다. 하지만 산업 현장, 특히 규제와 검증이 극도로 엄격한 분야에서는 '대충 맞는 말'을 하는 것만으로는 부족하다. 예를 들어 금융기관의 대출 평가나 생명과학 연구소에서의 실험 설계, 혹은 수십 년간 유지된 레거시 시스템의 코드 마이그레이션과 같은 작업에서는 1%의 오차도 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 이러한 맥락에서 등장한 것이 바로 특정 목적에 특화된 LLM(대규모 언어 모델)과 이를 뒷받침하는 전문화된 생태계다. 이들은 단순한 자동화 도구를 넘어, 업무 흐름 자체를 재설계하고 인간 전문가의 인지 부하를 획기적으로 줄여주는 파트..
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Headroom 사용법: AI 에이전트 토큰 비용, 컨텍스트 압축으로 20~95% 줄이기
요즘 자꾸 눈에 들어오는 도구 하나먼저 풍경을 조금 그려 볼게요. AI 코딩 에이전트를 띄워 두고 디버깅 중입니다. 테스트를 봐 달라고 하면 명령을 돌리겠다며 빌드 로그 300줄을 받아 오고, API를 붙여 보면 JSON 응답을 통째로 들고 옵니다. grep 결과까지 합치면, 어느새 대화의 대부분이 모델이 매번 다시 읽어야 하는 도구 출력으로 채워져 있죠. 컨텍스트 창은 빠르게 차고 토큰 비용은 그만큼 더 붙습니다. 2026-10-20 GitHub trending에 오른 headroomlabs-ai/headroom은 정확히 이 지점을 노립니다. 전제가 단순합니다. 내용물이 모델에게 전달되기 전에 줄여서, 같은 답변을 더 적은 토큰으로 얻자.그런데 단순한 전제와 달리 위치가 흥미롭습니다. 프롬프트 요령이나..
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