Nora Lee

Q. Why have you chosen to become a SWE? A. Binary Tree

문의/질문/연락은 [email protected]으로 하는 것이 빠릅니다.

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

https://t.co/t0ev9iMYQD

주박이 죽었길래 그냥 하나 만들었습니다.
세션 하면서 함께 들을 브금 웹사이트입니다.
자신의 플리를 공유할 수도 있습니다.
자세한 설명, 기능, 한계점 등등은 아래의 포스트를 참고해 주세요: https://t.co/hz1Sj6EakM

행복하세요~

[Coldy 🌭 @Coldyhandspo]

NEW DUCK CURSORS
https://t.co/Npn891Iy6y
#duck #animatedcursors #cursors #customcursors #pato

[Bhoomika @bhoomikacodes]

i'm the API between claude and my manager

[AWS Developers @awsdevelopers]

are you actually reading the code your agent generates?

[Rob Pruzan @RobKnight__]

Introducing terminal-code: VS Code inside the terminal

- VS Code compatible CLI
- works over ssh
- syncs with your terminal theme

https://t.co/j3HThPdVPw

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

RAG vs. CAG, clearly explained!

RAG is great, but it has a major problem:

every query hits the vector DB. even for static information that hasn't changed in months.

this is expensive, slow, and unnecessary.

Cache-Augmented Generation (CAG) fixes this by letting the model keep static information in its key-value (KV) memory, which is what the model builds internally for every token it reads.

in fact, you can combine RAG and CAG for the best of both worlds.

here's how it works:

RAG + CAG splits your knowledge into two layers.

↳ static data (policies, documentation) gets cached once in the model's KV memory

↳ dynamic data (recent updates, live documents) gets fetched via retrieval

you get faster inference, lower costs, and less repeated work.

the trick is being selective about what you cache.

only cache static, high-value knowledge that rarely changes. cache everything and you'll hit context limits. separating "cold" (cacheable) and "hot" (retrievable) data keeps this system reliable.

you can start today. OpenAI and Anthropic already support prompt caching in their APIs.

one thing to know before you scale it.

prompt caching matches on an exact prefix, byte for byte. your cached layer only gets reused when it sits at the very front of the context in the same order every time.

↳ reorder two cached policy documents and both turn into a miss

↳ cache document A alone and document B alone, then query both, and the second one misses because the model computed its cached state without ever seeing the first

in production this looks like a small fraction of your cached blocks serving almost all the hits. the rest just sits there.

the way out comes from how attention behaves. tokens attend mostly to their own local neighborhood, and only a few reach across document boundaries. CacheBlend recomputes those few and reuses everything else from the separately cached documents.

multi-document queries run two to four times faster, quality holds, and order stops mattering.

it ships in LMCache, which is fully open source.

repo: https://t.co/TXlaLLu04a

(don't forget to star 🌟)

below, i have quoted my article on KV cache management. it covers where prefix caching stops working and how a proper caching layer fixes it.

give it a read.

cheers! :)

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

@jakaeui 확인했습니다. 판매글 내용에서는 구매 전 제가 프로그램의 작동 원리를 도무지 파악할 수 없기도 했고 저 또한 백업에 있어 이미지 처리에 난항을 겪고 있던 터라 문의 드린 것이니 너무 민감하게 받아들이지는 않으셨으면 합니다. 감정이 상하셨다면 그 점은 유감이며 부디 별 문제 없길 바랍니다.

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

@jakaeui @hello_mountain3 제가 혹시나 잘못 알고 그래도 시간 내셔서 개발하신 것을 배포 중단하라고 하는 걸까 염려되어 이메일로 문의를 드렸습니다. 아래 스크린샷으로 메일 확인해 주시면 감사드리겠습니다.

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

@jakaeui @hello_mountain3 안녕하세요, 정말 좋은 취지로 개발하신 것은 이해합니다만 룸ID를 사용해 룸 데이터(스탠딩 이미지 파일, 채팅 등등)를 추출하는 것 자체를 코코포에서는 금지하고 있습니다. 이는 서버나 네트워크에 예상치 못한 부하를 줄 수 있으므로, 삼가시는 게 좋을 것 같습니다.

[!CyberApex ✪ 아펙스 @Skago_CyberApex]

텍스트로 구성된 그래픽의 게임을 만들어보려고 합니다.
아스키 스타일의 그래픽.. 이랄까요...

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

문서&코드를 일부 업데이트 했습니다.

1. 코드 관련
Bash Script를 추가하여 커맨드 입력의 수를 줄였습니다. 추후 아예 스크립트 하나로 안정적으로 모든 걸 끝낼 수 있도록 하고자 합니다.

2. 문서 관련
최근에 받았던 질문들을 기반으로 문서를 살짝 수정했습니다.

기타 문의는 이메일 바랍니다.

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

마스토돈 자동봇 파이썬 코드 총 가이드라인입니다.

이것만 있으면 나도 마스토돈 자동봇을?! (9,000자를 읽으며)

기능: 참거짓, 키워드조사, 다이스, 상점, 가챠, 캐릭터 재화

https://t.co/xdAfAdLPBg

[Poonam Soni @CodeByPoonam]

Google just changed note taking forever.

NotebookLM got massive upgrades.

5 Powerful features you can't afford to miss:

[Can Vardar @icanvardar]

what’s stopping you from coding like this?

[NZ ☄️ @CodeByNZ]

The most interesting part of frontend development is fetching and integrating data from the backend, not styling.

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

자동봇 재시작 관련으로 오류 사항이 있어 수정했습니다.

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

마스토돈 자동봇 파이썬 코드 총 가이드라인입니다.

이것만 있으면 나도 마스토돈 자동봇을?! (9,000자를 읽으며)

기능: 참거짓, 키워드조사, 다이스, 상점, 가챠, 캐릭터 재화

https://t.co/xdAfAdLPBg

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

조만간 내용을 더 깔끔하게 정리하면서 자동봇이 오류로 인해 뻗었을 때 스스로 재시작할 수 있는 기능의 내용을 추가하면서 동시에 글을 다른 플랫폼으로 옮기고자 합니다^_^

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

마스토돈 자동봇 파이썬 코드 총 가이드라인입니다.

이것만 있으면 나도 마스토돈 자동봇을?! (9,000자를 읽으며)

기능: 참거짓, 키워드조사, 다이스, 상점, 가챠, 캐릭터 재화

https://t.co/xdAfAdLPBg

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

@carr0t13__ 디엠 보냈습니다! 확인 부탁드립니다.

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

+ 트리거를 추가하셔야 됩니다 (앱스 스크립트가 처음이라 그만....)

[Nora Lee @DONTEXIST_3]

구글 스프레드시트를 사용해서 바로 구글 문서의 티알 내용을 정돈해주는 기능을 만들었습니다.

사용 방법: 아래의 구글 스프레드시트를 사본만들기 해서 동영상처럼 사용하시면 됩니다.

조사도 바꿔줍니다.
줄바꿈도 해줍니다.
수정 배포는 시트 참고하세요.

https://t.co/s3SZf0vatX