엔티티

아니이게왜되지

[아구밍 아커만 @aguming_]

아 그리고 개인적으로
저같경 ai 에이전트 관련해서는 스킬 딱 3 개 fix 하고 써요
triple crown 이라고 워크플로우 개강추합니다
https://t.co/uiCGlgE8gv

gsd-core 로 사이드 플젝 협업중인데 진짜 최소 기술스택 기준으로 가성비 GOAT

dolt 라는 형상관리툴로 메모리 처리하는 툴도 있는데

[개아범 @sexyguy]

클로드코드 왜 이렇게 짜였나 봤더니

주말에 딴짓하다가 깃허브(코드 저장 폴더 모아두는 사이트)에서 별 2600개 넘게 받은 저장소 하나 봤다. 이름이 harness-books.

근데 이거 무슨 프로그램 설치하는 게 아니고 책이다. 그것도 공짜로 풀어놓은 책 두 권.

내용이 뭐냐면 -- 클로드코드(Claude Code)랑 오픈AI Codex가 대체 어떻게 설계돼서 저렇게 동작하는지를 파고든 거다. '하네스'라는 말이 계속 나오는데 낯선 단어긴 한데, 쉽게 말하면 'AI가 코드 짜는 능력을 실제 내 컴퓨터·터미널·권한 시스템 안에 안전하게 가둬놓는 틀' 같은 거다. 자동차로 치면 엔진(AI 모델)이 아니라 그 엔진을 감싸는 차체, 브레이크, 계기판 전체를 설계하는 이야기랄까.

내가 평소에 클로드코드 쓰면서 은근히 궁금했던 게 몇 개 있었거든.
- 왜 어떤 작업은 물어보지도 않고 그냥 실행하고, 어떤 건 꼭 '이거 해도 돼요?' 하고 허락부터 받는지
- 대화가 길어지면 왜 갑자기 앞부분을 요약해버리는지 (클로드가 기억하는 대화 분량이 무한하지 않아서 그런 거더라)
- 파일 하나 지우는 것도 왜 '진짜 지울까요?' 하고 한 번 더 확인하는지

이 책 목차 보니까 딱 이런 것들을 다루더라. 권한을 어떻게 판단하는지, 대화 기억을 어떻게 관리하는지, 작업이 실패했을 때 어떻게 되돌리는지, 여러 에이전트가 서로 결과를 검증하는 구조까지.

읽고 나니까 좀 이해가 됐다. 예전엔 클로드가 뭘 물어보면 그냥 귀찮아서 다 허용 눌렀는데, 이제는 '아 이게 되돌리기 어려운 작업이라 한 번 더 확인하는 거구나' 싶어져서, 내 프로젝트 설정 파일(CLAUDE.md, 클로드한테 미리 알려주는 규칙 파일)에 뭘 자동으로 허용하고 뭘 꼭 물어보게 할지 다시 나눠봤다. 전엔 그냥 감으로 대충 나눴는데 이번엔 '되돌리기 쉬운지'를 기준으로 정리하니까 확실히 더 깔끔해졌다.

두 번째 책은 클로드코드랑 Codex 둘을 나란히 놓고 설계 방식을 비교하는 내용이던데, 나야 클로드코드만 쓰니까 그 쪽은 훑어만 봤다. 그래도 남의 집 구조 보면 내 집 구조가 더 잘 보이는 것처럼, 비교해서 보니 클로드코드가 왜 이렇게 신중하게 짜여있는지 감이 오더라.

근데 생각해보면 다들 AI한테 '이거 해줘 저거 해줘'만 시키지, 얘가 왜 이 타이밍엔 멈추고 왜 이 타이밍엔 그냥 진행하는지는 별로 안 궁금해하는 거 같다. 나도 그랬고. 도구는 쓰는데 설계는 모르고 쓰는 거지.

혼자 퇴근하고 이것저것 돌리다 보면 결국 제일 어려운 게 '얘를 어디까지 믿고 맡길지' 판단하는 건데, 이 책이 그 기준 잡는 데는 확실히 도움이 됐다.

출처: GitHub — wquguru/harness-books

[응... 시로코 내꺼 @if1live]

AI 코드 똥치우는거 정신 나갈거같다
인간이엇으면 귀찮아서 안햇을 방법을 AI는 부지런해서 저질러버린다

[LOOPY @VibeEverything]

바이브코딩으로 웹디자인할 때 참고하기 좋은 웹사이트

글로벌 웹디자인 어워드 수상작
https://t.co/Dv5lcl49Ml

실제 디자이너들의 작업물 포트폴리오
https://t.co/0bwwks0I9Q

[Ajit kumar @ajitcodes]

Stop wasting hours trying to learn AI.

I have already done it for you.

With one list. Zero confusion. And no fluff.

📹 Videos:

1. LLM Introduction: https://t.co/sfqLeUwf3W
2. LLMs from Scratch: https://t.co/GbnKbfvhcg
3. Agentic AI Overview (Stanford): https://t.co/EnqB4YMpeY
4. Building and Evaluating Agents: https://t.co/vp8RCDEoZP
5. Building Effective Agents: https://t.co/mngwlvMHna
6. Building Agents with MCP: https://t.co/TVk18pOf6Z
7. Building an Agent from Scratch: https://t.co/bfnRYfrFjd
8. Philo Agents: https://t.co/SQcGLseeM1

🗂️ Repos

1. GenAI Agents: https://t.co/cXJNVqPZqv
2. Microsoft's AI Agents for Beginners: https://t.co/WHiolowRZi
3. Prompt Engineering Guide: https://t.co/rVMK9vZfBJ
4. Hands-On Large Language Models: https://t.co/zpmaATDtdr
5. AI Agents for Beginners: https://t.co/WHiolowRZi
6. GenAI Agents: https://t.co/s9uA1N24PV
7. Made with ML: https://t.co/AKffs9HkUz
8. Hands-On AI Engineering: https://t.co/h9OVhJ3tWn
9. Awesome Generative AI Guide: https://t.co/lV1YMGL52R
10. Designing Machine Learning Systems: https://t.co/IUXQzlY97i
11. Machine Learning for Beginners from Microsoft: https://t.co/KrSHxdZMju
12. LLM Course: https://t.co/6U4Vww6Uyk

🗺️ Guides

1. Google's Agent Whitepaper: https://t.co/5Wpf7xvQqz
2. Google's Agent Companion: https://t.co/bVmjIK8Xam
3. Building Effective Agents by Anthropic: https://t.co/7SsNu6xr6Y
4. Claude Code Best Agentic Coding practices: https://t.co/X22UJOHlbC
5. OpenAI's Practical Guide to Building Agents: https://t.co/Bn5SYDT9KR

📚 Books:

1. Understanding Deep Learning: https://t.co/csAFkaw3Qp
2. Building an LLM from Scratch: https://t.co/72W4q5QV4z
3. The LLM Engineering Handbook: https://t.co/WgHM7dn8xq
4. AI Agents: The Definitive Guide - Nicole Koenigstein: https://t.co/2vXzCQXEqg
5. Building Applications with AI Agents - Michael Albada: https://t.co/MQAwMPbzQZ
6. AI Agents with MCP - Kyle Stratis: https://t.co/CcaNk01utK
7. AI Engineering: https://t.co/GD45IogK63

📜 Papers

1. ReAct: https://t.co/Nk77rLspmX
2. Generative Agents: https://t.co/CJEokZcGSw
3. Toolformer: https://t.co/GVKiIt2pj3
4. Chain-of-Thought Prompting: https://t.co/YyoEidCGMi

🧑🏫 Courses:

1. HuggingFace's Agent Course: https://t.co/288ifz8r9R
2. MCP with Anthropic: https://t.co/F07zf0lfXi
3. Building Vector Databases with Pinecone: https://t.co/6MFjlpTHab
4. Vector Databases from Embeddings to Apps: https://t.co/ngGDY3Rc7r
5. Agent Memory: https://t.co/BnlgGadL7o

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[아구밍 아커만 @aguming_]

트친이 말 얹어보라고 시켜서 궁금해서 좀 뜯어본 결과????
(트친 색히 특징: 나라는 인간에게 프롬프팅하고 있음 ㅠㅠ **찐개발자** ㅇㅈㄹ 시히히발 ㅠㅠ 꺾꺽웃음 ㅠㅠ 밑힌나 ㅠㅠ )

-=====

아무튼?
일단?
관련해서 딥다이브를 해보았고요.
분석 결과: 개인적으로는 개극호감 !!! 입니다.

이유는 타래로 이야기 해보겟습니다.

[에스텔 뉴스계정 @t_ransborder]

[단독]티빙 해킹범 DB 침입 확인…"단순 개인정보 유출 아냐"
AWS 액세스 키는 클라우드 서버와 저장소, 데이터베이스 등 주요 시스템 접근에 사용되는 인증 정보다. 보안 업계에서는 침해사고 직후 AWS 키 폐기와 자격증명 교체가 동시에 이뤄졌다는 점에 주목하고 있다. 공격자가 인증정보를 확보했거나 인증 체계가 공격 경로로 활용됐을 가능성을 배제할 수 없기 때문이다.
수정 2026-06-05 18:17
https://t.co/CVhXz0PvrC

[aditya @adxtyahq]

for anyone asking where to learn this stuff:

• RAG → https://t.co/4bzbUIwV5g
• Agentic RAG → https://t.co/IotOiGmV1Y
• AI Agents → https://t.co/nEeMnVJQbk
• Multi-Agent Systems → https://t.co/pavDPVJEFj
• LangGraph → https://t.co/3miEqqFzF0
• LangGraph (code) → https://t.co/v7kxHZXqba
• MCP → https://t.co/lKawRb4etX
• Memory Systems → https://t.co/LSaT2UaPAS
• Evals → https://t.co/vxChxa1kqQ
• Context Engineering → search "Context Engineering Survey" on arXiv

and please skip the "build an ai agent in 10 minutes" videos
build something, watch it fail, then figure out why.

[변영인 @qus0in]

와... 웹 디자인 공부하기 진짜 좋은 사이트인데 여태까지 나만 몰랐지...
https://t.co/oXmnqQl1Si
@humantonylee 님이 Agent Skills화 한것도 있으니 참고하세요
https://t.co/P4IOF8Ea8B

[Outsider @Outsideris]

https://t.co/Z4BX9v1iZX
좋은 글이다. 오랫동안 고민하던 문제고 작년부터는 어느정도는 개선하고 있지만 Netflix에서 MSA의 가시성을 어떻게 했는지 설명해 주니까 머릿속이 더 명확해 지는 기분이다. 내부 시스템을 더 자세히 공개해줬으면 하는 바램은 있지만....

[GeekNews @GeekNewsHada]

Shopify, 재고 예약 시스템을 Redis에서 MySQL로 교체

- 재고 예약 시스템은 결제 처리 중 동일 상품이 두 번 판매되는 오버셀을 방지하는 핵심 인프라로, Shopify는 수년간 Redis 기반으로 운영해왔음
- MySQL 8의 `SKIP LOCKED` 기능을 활용해 아이템당 수량 컬럼 대…
https://t.co/69NVPxhJ6N

[Evan Luthra @EvanLuthra]

🚨A HACKER GROUP JUST STOLE 4,000 OF GITHUB'S OWN PRIVATE REPOSITORIES.. PUT THEM UP FOR SALE FOR $50,000.. AND THE WAY THEY GOT IN IS THE SCARIEST PART..

They didn't hack GitHub's servers.. They poisoned a VS Code extension.. One GitHub employee installed it.. And the attackers walked through the front door using the employee's own credentials..

The group calls themselves TeamPCP.. They name their malware after the sandworms from Dune.. And they've been running the most sophisticated supply chain attack campaign in cybersecurity history..

Here's how the whole thing unfolded..

In March.. They poisoned Trivy.. One of the most trusted security scanners in the world.. Used by over 10,000 development workflows globally..

They injected credential-stealing malware into Trivy's official GitHub Action.. The malware ran silently BEFORE the security scan.. So every log showed "scan completed successfully" while the malware was stealing AWS keys, SSH credentials, database passwords, and Kubernetes tokens in the background..

It took Aqua Security 5 days to fully remove them..

Using the stolen credentials.. They breached Cisco Systems.. Cloned over 300 private repositories.. Including source code for unreleased AI products.. And repositories belonging to Cisco's customers.. Major banks.. Government agencies.. BPO firms..

In April.. They hit Checkmarx.. Another security vendor.. Poisoned 5 official Docker images in 83 minutes.. The scanner worked perfectly.. It just silently sent all your secrets to the attackers..

That automatically cascaded into Bitwarden.. The password manager.. Their CI/CD system pulled the poisoned Docker image.. And the attackers injected malware into Bitwarden's official CLI package published on npm..

One compromised security scanner poisoned a password manager.. Automatically.. No human involved..

In May.. They hit TanStack.. Libraries downloaded millions of times per week.. 84 malicious package versions across 42 packages..

And here's the terrifying part..

The malware scraped the raw memory of GitHub's build servers.. Extracted authentication tokens.. Used those tokens to bypass two-factor authentication.. And then published the infected packages with completely valid cryptographic signatures..

Every security verification tool on earth said the packages were legitimate.. Because they were signed by the real pipeline.. Using real keys.. The attackers just happened to be inside the pipeline when it signed..

They defeated the entire trust model of modern software supply chains..

The same week they hit the Nx Console VS Code extension.. 2.2 million installations.. The malware specifically targeted Claude Code configurations.. Hunting for AI assistant credentials..

That's a first.. Supply chain malware designed to steal your AI's access keys..

Then on May 19.. They revealed the GitHub breach.. 4,000 internal repositories.. Listed for sale at $50,000.. With a warning.. "If nobody buys it.. We leak everything for free"..

Their malware is self-propagating.. Once it infects one package.. It automatically finds every other package that developer maintains.. Steals the publish tokens.. And infects all of them.. Then those packages infect the next developer.. And the next..

It jumps between npm and PyPI automatically..
The group doesn't even do the extortion themselves.. They sell stolen credentials to ransomware gangs.. One gang used TeamPCP's data to threaten Cisco with leaking FBI and NASA personnel records..

And the scariest part of all..

They didn't break any encryption.. They didn't find any zero-days.. They exploited the fact that the entire software industry blindly trusts its own build tools..

Every security scanner.. Every Docker image.. Every VS Code extension.. Every GitHub Action.. Is a potential weapon if someone poisons it upstream..

And right now.. Nobody can tell the difference between a legitimate build and a compromised one..

Because the compromised ones have valid signatures too.

[velopert @velopert]

AWS Summit 와보니,
AI DLC 가 새 버즈워드인것 같다.

바이브 코딩보다
에이전틱 코딩보다
하네스 엔지니어링보다

구체적인듯.

https://t.co/zrKf0AJ3Qj

[GitHub @github]

We are investigating unauthorized access to GitHub’s internal repositories. While we currently have no evidence of impact to customer information stored outside of GitHub’s internal repositories (such as our customers’ enterprises, organizations, and repositories), we are closely monitoring our infrastructure for follow-on activity.

[ares. 🎧 @aresotik]

Ahora Claude Code puede leer documentaciones completas sin gastar un solo token.

Solo necesitas conectarlo a NotebookLM de Google vía MCP.

Aquí el tutorial de cómo hacerlo. ⬇️

[Dev Bora 개발자 이보라 🇰🇷 @LearnerBR]

어썸 코파일럿 저장소에
또 기깔나는 SKILL 올라와있네.

가끔 구경하면서 영감얻기 너무 좋음

=====

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.