boolsee

honesty life [정직],
meditation [평안],
happiness [나눔]
& Common Sense [상식].
I live @Rkakd.

[Unsloth AI @UnslothAI]

Google releases Gemma 4 QAT. ✨
You can now run Gemma 4 at 3x less memory with near original performance.

Quantization-Aware Training (QAT) makes it possible to run Gemma 4 26B-A4B on 16GB RAM.

GGUFs: https://t.co/wQgEocxUId
QAT Guide: https://t.co/Nsm1yeGEHx

[lucas @lucas_flatwhite]

생각 좀 해보자구요 우리.. Agentic AI..

먼저 Agentic AI로 iOS 앱 출시량이 폭발적으로 증가했지만, 실제 사용량과 리뷰는 제자리걸음을 하거나 오히려 감소하는 현상이 관찰됨..

이건 확실히 개인 앱 시대를 열었는데, 마치 누구나 이케아 가구 조립하듯 자신만의 도구를 쉽게 만들 수 있게 된 것!

에이전트 트래픽이 이미 실제 인간 사용자 수를 넘어섰다는 분석이 나오고 있고, 이건 이커머스가 오프라인 쇼핑을 대체한 것과 같은 패러다임 전환.

앱 출시 수는 단순히 선행지표.. 실제 가치는 내부 도구, B2B 솔루션, 개인 프로젝트 등에서 주로 발생해 앱스토어 숫자만으로는 전체 그림을 파악하기 어려움.

인디 빌더들이 만드는 내부 도구나 개인 생산성 향상 도구 같이 생산성 향상 효과가 차트에 잘 드러나지 않는다는 점이 있음.

이제 앱 출시 자체는 더 이상 보틀넥이 아님. 진짜 중요한 과제는 발견, 사용자 획득, 커뮤니티 형성으로 이동 중..

바이브 코딩 앱들이 대량으로 쏟아지면서 누가 발견하고 지속적으로 사용하게 만들까?? 이게 새로운 난제로 부상하게 됨.

셀프 퍼블리싱 시대와 유사하게, 게이트키퍼가 사라지니 저품질 콘텐츠는 폭증하지만, 퀄리티와 취향은 여전히 희소하고 이걸 판단할 수 있는 사람만 좋은 결과를 만들 수 있음.

(예전에 글 썼던) Little Maestro 피아노 앱을 개발할 때처럼, 단순히 만들 수 있다는 이유가 아니라 실제 사용자의 구체적인 pain point를 해결하는 데 초점을 맞춰야 함.

Consumer mobile app 시장은 이미 포화 상태로 승자독식 구조가 강하지만, personal app, internal tool, niche utility 시장은 agentic AI 덕분에 새로운 기회가 크게 열리고 있음.

Agentic AI는 확실히 만드는 비용을 극적으로 낮췄지만, 의미 있는 가치를 지속적으로 다듬고 전달하며 발견되게 만드는 비용은 여전히 높음.

[GeekNews @GeekNewsHada]

느린 터미널에 쓰기엔 인생은 너무 짧다

- 하루 종일 사용하는 터미널의 속도는 작업 효율을 좌우하며, 새 탭 열기·타이핑·자동완성의 미세한 지연이 하루에 수백 번 누적되면 비효율적
- 완전히 로드된 인터랙티브 셸이 자동완성·구문 강조·자동제안·fzf·direnv를 포함…
https://t.co/ACcqpEfM7D

[周览资源 @grgerwcwetwet]

终于找到一个能替代 Wireshark 的开源神器。

GitHub 3.7 万 Star 的 Sniffnet，把网络监控做成了普通人也能看懂的样子。

很多人打开 Wireshark 的第一反应都是：
看不懂，直接关闭。

而 Sniffnet 完全不同。

实时显示上传下载流量、连接主机、访问域名、IP 地理位置，甚至还能查看正在偷偷联网的软件。支持流量过滤、PCAP 导入导出、多网卡监控。

最关键的是界面非常舒服。

不用研究抓包规则，不用学习复杂命令，打开就能看到电脑到底在和谁通信。很多用户直接把它当成 GlassWire 的免费替代品。(Windows Central)

Windows、macOS、Linux 全平台支持，Rust 编写，占用资源极低。(GitHub)

对于经常折腾代理、NAS、Docker、服务器的人来说，这绝对属于装机必备工具。

https://t.co/pXQHkfXRzU

[감자 @nowlovepan]

“AI 툴 하나로 마케팅 에이전시를 차렸다”
(영상 한국어 핵심요약)

이 영상에서 진짜 봐야 할 건 툴 자체가 아니라 방향성입니다.

AI가 이제 단순히 이미지나 영상을 “생성”하는 수준을 넘어서고 있습니다

리서치하고,
브랜드를 분석하고,
잘 먹히는 광고 포맷을 찾고,
UGC 영상 브리프를 만들고,
캐릭터와 영상까지 뽑고,
웹사이트 배포까지 한 흐름으로 묶습니다

핵심은 하나입니다

앞으로 AI 툴은 “기능 하나”가 아니라
콘텐츠 제작팀 전체의 운영체제처럼 변할 가능성이 큽니다

물론 제품 데모라 과장은 걸러봐야 하지만
크리에이터나 마케터라면 이 흐름은 꼭 봐야 합니다

핵심만 한국어 TTS로 7분 정도 정리했습니다
출처 - 유튜브 힉스필드 AI

[オープンソース研究所 @opensourcelab9]

【個人開発者必見👀】
ターミナルで「どのアプリがどこに通信してるか」を丸見えにするツールが優秀。
rustnet(Rust製)、★約4千。

何ができるかというと👇
・プロセスごとのネットワーク監視
・中身まで覗くディープパケット検査
・クロスプラットフォーム対応
・サンドボックスで安全に動く

「なんか通信が重い/怪しい」の原因究明に。
自分のPCの中を可視化できます。

https://t.co/PIQDFloXYv

[크롱 @Krongggggg]

매일 쓰는 스크린샷 앱인데 매달 돈 나가는 구독제라 부담스러웠던 사람 많을 거임.

비싼 유료 앱 안 부러운 고기능 캡처 도구를 아예 무료 오픈소스로 구현해 버린 프로젝트가 풀렸음.

BetterShot이라는 툴인데 맥 전용 Swift 6로만 개발해서 컴퓨터 버벅임 없이 OCR이나 주석 편집 기능을 로컬에서 안전하게 처리함.

요즘 맥 앱 만든다고 Tauri나 일렉트론 같은 웹 기술 얹어서 메모리 낭비하는 툴 천지인데 Swift 6랑 SwiftUI 네이티브 조합으로만 깎아낸 프로덕트라 구현체 자체가 되게 깔끔함.

[고영혁 (Dylan Ko) @Gonnector]

참 여러모로 대단합니다... 거의 역사상 탑클래스급의 기술 사업 엔터테이너아닌지?

https://t.co/5AT27ocXcQ

Nothing is better than 치맥이라...

지금은 세계 최대 맥주 기업인 ABInbev 계열사지만 과거 두산이 갖고 있다가 낙동강 페놀사태, IMF 자금난 등등으로 결국 매각하게 된 OB 맥주.

왜 두산 홈에서 시구를 했는 지에 대한 유의미한 해석의 기사 하나.

https://t.co/gewzna8lmv

#business #nvidia #trend

[ByungJun Ahn @dubidubabap]

SK 하이닉스, 네이버에 이어 SK텔레콤과 엔비디아의 협업이 발표되었다.

이번 뉴스의 핵심은 단순한 “AI 협력”이 아니다.

SK텔레콤이 NVIDIA DSX 플랫폼을 기반으로 한국에 gigawatt-scale AI Cloud를 구축하고, 첫 AI factory를 2027년에 가동하겠다는 내용이다.

쉽게 말하면 한국 안에 엔비디아 표준 설계 기반의 대형 AI 클라우드 인프라를 깔겠다는 것이다.

여기서 중요한 단어는 AI Cloud, AI Factory, DSX다.

AI Cloud는 일반 클라우드가 아니라 GPU 기반 AI 워크로드에 특화된 인프라다.

AI Factory는 데이터를 넣고 토큰을 생산하는 구조다. 이제 데이터센터가 단순 서버 창고가 아니라 “지능을 생산하는 공장”으로 정의되고 있다.

DSX는 엔비디아가 AI 공장을 빠르게 설계·구축·운영하기 위한 풀스택 레퍼런스 아키텍처다. GPU, 시스템, 소프트웨어, 운영, 전력 효율, 토큰당 비용 최적화까지 포함된다.

이번 협업의 의미는 크게 세 가지다.

한국 소버린 AI 인프라 구축

SKT의 AI Cloud는 한국 기업과 산업을 위한 sovereign AI, enterprise AI, agentic AI, physical AI 서비스를 지원하는 방향이다.

네이버가 소버린 AI 모델과 서비스 쪽이라면, SKT는 이를 돌릴 수 있는 AI 클라우드 인프라 쪽으로 들어가는 그림이다.

SK그룹의 AI 인프라 밸류체인 확장

SK하이닉스는 HBM과 메모리 병목의 핵심이다.
SK텔레콤은 AI 클라우드 운영자가 된다.
SK그룹은 여기에 데이터센터 운영, 에너지, 제조업 디지털 트윈, 반도체 팹 최적화까지 연결할 수 있다.

즉 SK그룹은 단순 메모리 공급사를 넘어 AI Factory 생태계 안으로 더 깊게 들어가고 있다.

NVIDIA의 한국 AI 인프라 편입

엔비디아 입장에서도 의미가 크다.

한국은 메모리, 반도체, 통신, 제조, 로봇, 모빌리티가 모두 있는 국가다.

엔비디아는 GPU만 파는 것이 아니라, 각국의 통신사·클라우드·산업 인프라를 자사 AI Factory 아키텍처 안으로 묶고 있다.

이번 SKT 협업도 그 연장선으로 봐야 한다.

다만 과대해석은 금물이다.

이번 발표만으로 GPU 수량, HBM 수주 규모, SK하이닉스 매출 증가액, SKT AI 클라우드 매출이 확정된 것은 아니다.

현재 확인된 것은 SKT가 NVIDIA DSX 기반 AI Cloud를 구축할 계획이고, 첫 AI Factory가 2027년에 가동될 예정이며, SKT가 NVIDIA Cloud Partner가 되고, NVIDIA와 SK그룹이 차세대 AI Factory 아키텍처 공동연구까지 추진한다는 점이다.

그래도 방향성은 매우 명확하다.

한국 AI 인프라 그림은 점점 이렇게 연결되고 있다.

SK하이닉스 = HBM / 메모리 병목
네이버 = 소버린 AI / AI 서비스
SK텔레콤 = NVIDIA 기반 AI Cloud / AI Factory
NVIDIA = GPU / DSX / AI Factory 표준 설계
한국 제조업 = Physical AI / 디지털 트윈 / 로봇 자동화

결국 이 뉴스의 본질은 “SKT가 AI 한다”가 아니다.

한국에 NVIDIA 표준 기반 AI 공장을 깔고, SK그룹이 메모리·통신·데이터센터·에너지·제조 AI를 하나의 AI 인프라 체인으로 묶기 시작했다는 것이다.

AI 투자는 이제 GPU 하나만 보는 단계가 아니다.

GPU를 어디에 설치하는지, 어떤 전력과 냉각으로 돌리는지, 어떤 메모리와 네트워크가 붙는지, 어떤 산업 AI 수요가 올라오는지를 같이 봐야 한다.

이번 SKT x NVIDIA 협업은 한국이 그 방향으로 가고 있다는 또 하나의 확인 신호로 볼 수 있다.

개인 기록 / 투자 조언 아님.

[이재명 @Jaemyung_Lee]

중앙선거관리위원회는 이번 6·3 지방선거 과정에서 국민의 참정권 행사에 막대한 지장을 초래했습니다. 사고 자체도 납득하기 어렵지만, 이후의 대응과 국민에 대한 해명 또한 충분하지 못했습니다.

국민의 참정권은 어떠한 이유로도 제한되거나 침해되어서는 안 되는 헌법적 권리이며, 이번 사태는 국민주권의 근간을 훼손한 중대한 사안입니다. 국민의 한 사람으로서 그리고 정부를 책임지는 대통령으로서 깊은 유감을 표합니다.

국회는 이번 사안의 진상을 명확히 규명하고 재발 방지 대책을 마련하기 위해 조속히 국정조사를 추진해 주시기 바랍니다. 아울러 선관위에 대한 근본적 제도 개선 방안도 함께 논의해 주시길 요청드립니다.

정부 역시 사안의 엄중함을 고려해, 행정부 차원에서 가능한 모든 조치를 강구하겠습니다. 검찰과 경찰이 참여하는 합동수사본부를 구성해 책임 소재를 분명히 하고, 사건의 전모를 철저히 규명할 것을 지시했습니다.

중앙선거관리위원회 위원장이 국가 5부요인으로 규정된 이유는 선관위가 행정부·입법부·사법부와 마찬가지로 그에 상응하는 권한과 의무, 책임을 지닌 독립기관이기 때문입니다.

국민의 신뢰를 잃은 독립기관은 존재의 의미가 없습니다. 선거관리위원회는 이번 사태를 엄중히 받아들이고, 조직 운영과 선거 관리 전반에 대해 근본적인 점검과 함께 국민이 신뢰할 수 있는 수준의 강도 높은 쇄신과 개혁 의지를 분명히 보여주어야 할 것입니다.

[크롱 @Krongggggg]

보안 코드 리뷰 맡기면 영혼 없는 할루시네이션만 뱉어서 답답했을 것임.

단순히 텍스트로 코드만 훑는 게 아니라 샌드박스 환경에서 직접 크래시를 유발해 검증하는 제어 방식이 핵심임.

Anthropic 하네스를 포크해서 정찰, 중복 제거, 악용 보고서 작성, 패치 검증까지 에이전트가 알아서 수행하는 구조를 구축함.

실제 작동하는 보안 에이전트 시스템을 내 프로젝트에 적용하고 싶을 때 참고하기 딱 좋음.

[크롱 @Krongggggg]

인터넷에 널린 데이터로 보고서나 논문 쓰다 보면 나도 모르게 잘못된 출처나 수치를 넣어서 망신당하기 쉬움.

이걸 해결하려고 연구부터 검증, 심사까지 AI 에이전트 군단이 대신해 주는 오픈소스가 나옴.

실제 학술지 심사처럼 꼼꼼하게 따져서 가짜 참고문헌이나 통계 실수를 인간보다 먼저 귀신같이 찾아냄.

[Louis Gleeson @aigleeson]

Someone just turned Claude Code into a full academic publishing house.

It's called Academic Research Skills.

Research team, paper writer, peer reviewers, and an editor all running as AI agents on your machine.

The pipeline goes: Research → Write → Integrity Check → 5-person Review → Revise → Re-Review → Final Check → Publish-ready PDF.

Here's what's inside:

→ 13-agent deep research team with Socratic guidance and PRISMA systematic reviews
→ 12-agent paper writer that outputs LaTeX in APA 7, IEEE, or Chicago
→ Multi-perspective peer review: Editor-in-Chief + 3 reviewers + a Devil's Advocate that attacks your core thesis
→ A 10-stage orchestrator with mandatory integrity checkpoints you cannot skip

Here's the wildest part:

The integrity agent verifies 100% of references, data, and claims before review. In the showcase run, it caught 15 fabricated references and 3 statistical errors before a human ever saw the draft.

Every review is scored on a 0-100 rubric. Above 80 gets accepted. Below 50 gets rejected. Just like a real journal.

Free on GitHub. CC-BY-NC 4.0 License.

[크롱 @Krongggggg]

어려운 기술 문서나 소스 코드를 이해하기 쉽게 설명하기 막막할 때가 있음.

글이나 코드를 입력하면 귀여운 캐릭터를 써서 만화 같은 설명용 그림으로 바꿔주는 기능임.

X의 복잡한 추천 알고리즘 주소를 넣었더니 알고리즘이 작동하는 방식을 귀여운 일러스트 그래픽으로 뚝딱 만들어냄.

내 어려운 작업물을 남들에게 직관적으로 보여주고 설득해야 하는 순간에 유용함.

[Dan Kornas @DanKornas]

Copying a great UI by eye is slow. This repo turns the design system into files Claude can read.

skillui is a CLI for reverse-engineering design systems from a live website, local project, or GitHub repo.

It helps you recreate a UI faster by extracting colors, typography, spacing, layout, components, interactions, animations, and screenshots, then packaging the results into a `.skill` file for Claude Code.

Key features:

• Multiple input modes – crawl a URL, scan a local directory, or clone and scan a GitHub repo
• Design token extraction – outputs colors, spacing, typography, border radius, and component details
• Ultra mode screenshots – captures 7 scroll-journey screenshots when Playwright is installed
• Interaction + motion capture – extracts hover/focus diffs, CSS keyframes, scroll triggers, and animation library detection
• Claude Code handoff – generates SKILL.md, CLAUDE.md, reference docs, JSON tokens, fonts, and a `.skill` ZIP

It’s open-source (MIT license).

Link in the reply 👇

[Ihtesham Ali @ihtesham2005]

The Library of Alexandria created the first catalog of all human knowledge 2,300 years ago, and a team of fewer than 20 people just finished the modern version and made it free for the entire planet.

It is called OpenAlex. The name is not an accident.

The ancient library had the Pinakes, a catalog mapping every scroll, every author, every subject. When the library fell, the map of what humanity knew fell with it.

For the last two decades, that map existed again, but it was locked up.

Elsevier owns Scopus. Clarivate owns Web of Science. If your university could not afford the subscription, you could not see the structure of science itself. Entire countries were priced out of knowing what research existed.

OpenAlex indexes 474 million scholarly works. Every author disambiguated. Every citation traced. Every institution and funder connected. It updates with roughly 50,000 new works every day.

The whole thing is CC0. Not just free to search. Free to download, copy, sell, and build on. The API allows 100,000 requests a day without an account.

The ancient library burned and the catalog was lost for two millennia.

The new one cannot burn. Anyone can hold a copy.

https://t.co/peUYYpucnc

[크롱 @Krongggggg]

독점 학술 데이터베이스의 비싼 구독료를 깨고 4억 7,400만 개 연구 자료를 누구나 다운받고 판매까지 할 수 있게 CC0로 공개함.

비싼 유료 서비스에서나 보던 거대한 학술 데이터 인덱스가 공짜로 풀림.

계정 없이 하루 10만 건 API 요청제한도 풀었으니 AI 학습이나 연구 데이터 긁어모으던 인프라 엔지니어들한테는 그야말로 노다지가 터진 셈임.

[GeekNews @GeekNewsHada]

한국의 포럼/커뮤니티는 이제 모든 이미지를 AI 검열 도구로 검사해야 함

- 전기통신사업법 변경으로 한국 인터넷 커뮤니티와 포럼 운영자에게 사용자가 업로드하는 모든 이미지와 영상을 AI로 검사하도록 요구함
- AI 모델 실행용 하드웨어는 정부가 제공하지 않으며,…
https://t.co/TJtpwCtY1q

[lucas @lucas_flatwhite]

오.. 리눅스 창시자 리누스 토발즈가 Open Source Summit 2026에서 AI에 대해 꽤 직설적인 얘기를 했네요.

(원래 좀 직설적임 ㅋㅋ)

“99%의 코드가 AI가 작성했다”는 말을 들으면 정말 화가 난다고요.


그 이유는.. “그 사람들은 100% 코드가 컴파일러가 작성했다고는 절대 말하지 않으면서…”


리누스는 AI를 반대하는 사람이 아닙니다.


오히려 이번 커널 릴리스에서 AI 도구 덕분에 제출물이 20% 가까이 증가했다고 언급했어요.

그가 강조하는건 이거예요. AI는 생산성 도구라는 점.

과거 컴파일러가 프로그래밍 생산성을 1000배 가까이 끌어올렸듯이,


AI는 그 위에 또 한 번의 10배 정도 생산성 향상을 가져온다는 거죠.

하지만 AI가 코드를 썼다고 과장하는 건, 결국 도구를 도구로 보지 않는 태도라고 지적하는 듯.


공감이 되는 부분도 있어요.

“시스템의 복잡성을 이해하는 사람들은 좋은 코드를 작성하도록 도구를 잘 프롬프트할 수 있어요.
하지만 이해하지 못하는 사람들은 복잡한 시스템을 프롬프트해서 결국 실패하는 프로세스를 만들게 될 거예요.”

AI가 아무리 강력해도, 결국 그 도구를 다루는 사람의 시스템 이해도가 결과의 퀄리티를 결정한다는 뜻이겠죠.


그리고 현실적인 부작용도 솔직하게 짚었습니다.

AI가 작은 오픈소스 프로젝트에 버그 리포트와 PR을 엄청나게 쏟아붓고 있다는 점..


프롬프트 한 번으로 이슈를 올리고, maintainer가 추가로 물어보면 답도 하지 않는 경우가 많아서
1~2명으로 운영되는 프로젝트의 유지보수자들이 정말 번아웃을 느끼고 있다고 합니다.

코드를 생성하는건 쉬워졌지만, 장기적으로 이해하고 리뷰하고 책임지는 건 여전히 사람의 영역!


AI 라는 증폭기를 제대로 다룰 수 있는 이해와 책임이 뒷받침되지 않으면, 오히려 더 많은 기술 부채와 유지보수 부담을 만들 수 있다는 점.

[lucas @lucas_flatwhite]

🔖 바로 실행할 수 있는 LLM 앱 템플릿 100+
https://t.co/OFI8VLUuy0

이렇게 한국어로 안내해주면.. 참 고맙죠!

AI 에이전트나 RAG 등등 처음 만들 때 부담스러울 수 있는 부분에서 많은 힌트를 줄 수 있어요.

실전 템플릿 모음!
100개가 넘는 프로젝트가 모두 실제로 동작하는 코드로 채워져 있고, 각 템플릿은 독립적으로 클론해서 바로 실행할 수 있게 정리되어 있어요.

주요 카테고리만 봐도 범위가 되게 넓어요.

- 간단한 여행 에이전트, 데이터 분석 에이전트, 블로그→팟캐스트 변환 에이전트 등

- VC 실사 팀, 경쟁사 분석 팀, 법률·채용·부동산 전문 에이전트 팀

- Voice AI Agents, RAG 파이프라인, MCP Agents

- Agent Skills.. 코드 리뷰어, 딥 리서처, UX 디자이너 등 재사용 가능한 스킬 파일들

이런 프로젝트는 적극적으로 참고해서 활용해야해요.