그냥 하면 됨
자기 자신을 학대 할 필요 없음
공부해야함? 그럼 하셈
아 공부 존나 하기 싫어 내가 왜 해야돼 아 디지고싶다
할 필요 없음 그냥 본인에게 공부가 필요하다는 판단이 들면 하셈
절약해야함? 그럼 하셈
아 난 왜 이리 가난할까 슈밤 거지샛기 아 우울하다
할 필요 없음 그냥 오 절약. 하고 하셈
운동해야함? 그럼 하셈
아 개하기싫어 그냥 처굶고 운동안하면 안되나 개싫다 인생아
할 필요 없음 그냥 운동하고 앙 건강해져야지 하셈
본인이 필요로 해서 하기로 한 일이라면 추가로 본인을 괴롭게 할 필요가 없음
핵심은
""벌 받듯이 살지말자""임
인생은 너에게 주어진 벌이 아님
네가 하기 싫은 것들
귀찮고, 노력을 요하고, 어렵고, 성가실 뿐
너를 벌주기 위한 게 아님!!
오히려 너를 위한 것임
게다가 그 일들을 네가 해야겠다고 택했다?
그럼 그냥 하면 되는 것임
어렵고 귀찮음을 이기고
공부하고, 자기계발하고, 일하고, 운동하기로 택했다?
그건 너를 위한 시간이지 벌이 아님
괴롭게 받아들일 필요가 없음
벌받듯이 살 이유가 전혀 없다는 걸 깨달으면
사는게 편안해짐
테렌스 타오는 IQ 180 이상으로 추정되는 수학자입니다.
국제수학올림피아드 최연소 금메달리스트. 31세에 필즈상 수상. 현존하는 가장 위대한 수학자로 불리는 인물.
그리고 최근 그는, 대부분의 사람들이 듣기 싫어할 말을 했습니다.
타오: “이 AI 시대는 우리에게 한 가지를 가르쳐주고 있다. 우리가 지금까지 ‘지능’이라고 믿어온 개념 자체가 정확하지 않다는 사실을.”
우리는 수백 년 동안 문명을 쌓아올리면서 한 가지 신성한 전제를 믿어왔다. 지능은 특별한 것이다. 환원될 수 없는 것이다. 오직 인간만이 가진 것이다. 그것이야말로 우리를 기계와 구분 짓는 유일한 본질이라고.
그런데 AI가 우리가 ‘진짜 지능’이라고 믿었던 모든 영역에서 승리하기 시작했다. 체스. 바둑. 언어. 시각. 수학.
매번 우리는 골대를 옮겼다. “그건 진짜 지능이 아니야. 그냥 패턴 매칭일 뿐이야.” “그건 생각이 아니야. 그냥 통계일 뿐이야.”
타오: “그게 어떻게 작동하는지 보면, 지능처럼 느껴지지 않는다.”
하지만 불편한 진실은 계속해서 우리를 바라보고 있었다. 대형 언어 모델은 거창한 이론이나 깊은 이해 없이, 그저 다음 토큰을 예측할 뿐이다. 단 한 단어씩, 확률적으로.
그런데도 놀랄 만큼 잘한다.
타오: “아마 인간도 상당 부분 그렇게 생각하는 것일지도 모른다.”
현존 최고의 수학자가 말했다. 인간의 사고가 우리가 ‘단순한 계산’이라고 폄하했던 바로 그 메커니즘으로 돌아가고 있을 수 있다고.
우리는 AI에게 지능을 빼앗긴 게 아니다. 단지 지능이 원래부터 우리가 상상했던 것보다 훨씬 더 기계적이고, 평범했다는 사실을 마주한 것이다.
신성한 불꽃이 아니었다. 초월적인 본질도 아니었다.
그저 극도로 정교한 패턴 인식과 예측 — 실리콘이 아닌, 젖은 뇌에서 작동하는.
AI가 우리에게 비춰준 거울은 아첨하지 않았다. 그저 솔직했을 뿐이다.
그리고 그 솔직함이, 수백 년 만에 인간이 자신을 이해하는 방식에 가장 큰 변화를 가져올지도 모른다.
STANFORD CHARGES $50,000 A YEAR FOR THIS LECTURE.
Yale put the lecture on YouTube for free.
Sam Altman. Dustin Moskovitz. The first lecture of the most influential startup course ever recorded.
Not how to raise money.
Not how to find investors.
Not the glamorous version of entrepreneurship.
Why most startup ideas fail before they start.
Why a small group of users who love your product beats a large group who likes it.
Why the only valid reason to start a company is when you cannot not do it.
The gap between founders who build things that last and founders who quit in year two is not funding.
It is this lecture and whether they heard it before they started.
The foundation every founder needs before they write a single line of code.
Bookmark it so you do not lose it!
스탠퍼드에서 수천만 원 내고 듣는 강의가 유튜브에 공짜로 풀려 있음. 샘 알트먼이나 더스틴 모스코비츠가 나와서 하는 소리도 투자 받는 법 같은 화려한 게 아니라, '너네 아이디어는 왜 망하는가' 같은 뼈아픈 진실임. 이 바닥에서 2년도 못 버티고 짐 싸는 애들은 보통 코드부터 짜느라 이런 본질적인 필터링을 건너뜀. 수만 명의 적당한 호감보다 단 몇 명의 미친듯한 집착이 왜 무서운 무기인지 모르면 나중에 돈이 아니라 시간으로 비싼 수업료 치르게 됨.
Most people think flow state means pushing harder.
Mihaly Csikszentmihalyi spent 30 years proving the opposite.
After studying thousands of people at peak performance, he found flow follows 4 rules.
Most of us break all 4 before 10am.
Here they are: 🧵
Most people will go to bed tonight the same way they woke up this morning.
Spend 1 hour with this.
A MIT lecture on generational wealth that teaches you more about money, compounding, and building something that outlasts you than 20 years inside any hedge fund, investment bank, or financial institution ever could.
Wall Street teaches you how to make money for someone else.
This teaches you how to build something for yourself.
The people who watch this tonight will make one decision differently this week.
That one decision will compound for the next 20 years.
The people who skip it will keep taking financial advice from people who profit when they stay confused.
Completely free.
Bookmark this before you open Netflix 👇
bu abla çok çok önemli mevzulardan bahsediyor.
bir tık da abartmışlar, 5 yıllık nöro-psikoloji bilgisini iki dakikaya indirmiş:) anlatayım söylediklerini, üşenenlere...(sonda baya iyi tavsiyeleri ve söylemleri var)
1 - beynin bozuk değil:
hissettiğin her korku, her kaygı; beynini tam da tasarlandığı şeyi yapmasından kaynaklanıyor hocam. kendini üzmene gerek yok.
"amacı sizi korumak. sorun beyninizde değil; sorun, kimsenin size beyninizle nasıl çalışacağınızı öğretmemiş olması." diye söylüyor...
2.
düşünceleriniz size ait değil:
ne?:D
neuroscience, meditasyon yapan arkadaşların binlerce yıldır bildiği şeyi sonunda doğruladı:
sen sadece düşüncelerinin gözlemcisisin.
sadece onları dinliyor ve hangisinin içeri girmesine izin vereceğine karar veriyorsun.
bunu anladığınızda 'esir' olmaktan çıkıp 'gözlemci' olursun ve gözlemcilerin büyük gücü vardır.
3.
nöroplastisite, bilimdeki en umut verici kelimedir:
sıkışıp kalmadın merak etme.
beynin, her gün ne düşündüğüne bağlı olarak kendini yeniden yapılandırır. ya eski kalıpları kemikleştirirsin ya da yenilerini oluşturursun.
bu motivasyon değil, biyolojidir.
hayatının gidişatını her an değiştirebilirsin.
videodaki kadın 30'lu yaşlarının sonunda olduğunu ve nörobilimci olmak için okula geri döndüğünü söylüyor.
özetle hiçbir şey için geç değil.
4.
empati ve şefkat zayıflık değildir.
bunlar en yüksek nörolojik işlevlerin.
başkalarına nezaket gösterdiğinde, beyninizdeki korku merkezlerini farkında olmadan bastırırsın hocam.
5.
kalbin ve beynin sürekli iletişim halindedir ciddili.
nörokardiyoloji(??) araştırmaları şaşırtıcıdır.
minnettarlık duyduğunda veya aşık olduğunda kalp ritmin değişir ve beynin buna uyar.
yeni bir hayata sadece 'düşünerek' değil, 'hissederek' de gidilirdi.
minnettarlık, bir insanın sahip olabileceği en yüksek frekanstır diye söylüyor abla.
6.
acı çekmek evrenseldir ama anlatılan hikaye isteğe bağlıdır.
acıdan iyileşen ve dayanıklı olan insanlar, acılarına bir amaç yükleyenlerdir.
OLAY NE?:D
sadece hayatta kalmak için doğmadınız. hayatta kalmak sizin taban seviyenizdir, tavanınız değil. dünyanın en güçlü süper bilgisayarına, prefrontal kortekse sahipsiniz. hayal kurabilir, niyet edebilir ve olmak istediğiniz kişiyi zihninizde canlandırabilirsiniz. bunu canlı bir şekilde düşünün, beyninize işleyin ve gerçek olacaktır. bu boş bir hayal değil, nörobilimdir.
This 1 hour interview with the mathematician who outperformed Buffett, Soros, and Dalio, generated $100B+, avg. 66% returns will teach you more about investing than a $200K MBA.
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일이 잘 풀리고 보상이 따르기 시작하면, 삶의 복잡도를 점점 높이기 쉽다. 집, 자동차, 여행, 소유물 같은 것들 말이다.
그런데 내가 느낀 건, 이런 복잡함은 가장 덧없는 자산인 ‘시간’을 갉아먹는다는 것이다. 무언가를 만들어내는 대신, 어느 순간부터 사소한 일들과 각종 일정·관리 문제에 시달리게 된다. 엔지니어들과 주로 이야기하던 사람이 어느새 비엔지니어들과 더 많은 시간을 보내게 된다. 창조는 멈추고… 스스로 만들어낸 복잡함을 관리하는 일이 시작된다.
흥미로운 점은, 이 게임에서 가장 뛰어난 사람들인 워런 버핏과 일론 머스크는 성공이 커질수록 오히려 삶을 극도로 단순하게 유지해왔다는 것이다. 거의 수도승이나 유목민 같은 수준으로 말이다.
이건 너무 뻔해서 오히려 잘 보이지 않는 가장 큰 비밀일지도 모른다:
세상이 당신의 지위를 높여줄수록, 당신의 삶의 복잡도는 낮춰라.
"두 번째 뇌 만들기: 접근법이 전부.."
Claude + Obsidian
> AI에게 지식을 주는 게 아니라, AI가 지식을 쌓게 해야 한다
많은 사람들이 AI로 지식 관리를 시도하는 방식이 있어요.
문서를 업로드하고, AI가 알아서 찾아주길 기대해요. 질문할 때마다 파일 뭉치를 넘기고, 그 안에서 답을 끌어내길 바라죠.
이걸 RAG라고 부르는데, 근본적인 한계가 있죠.
매번 처음부터 다시 찾아요. 쌓이는 게 없어요. 5번 물어보면 5번 다시 생각...
지식이 누적되지 않으니 AI가 점점 더 똑똑해지는 느낌이 안 나죠. 어제 통찰이 오늘로 이어지지 않구요.
그리고 대부분의 두 번째 뇌 프로젝트는 이 방식으로 시작했다가 조용히 죽어요ㅠ
↓
문제는 도구가 아니에요. 접근법이에요.
Andrej Karpathy가 LLM Wiki라는 개념을 제안했어요. 간단해요.
AI가 소스를 읽을 때 그냥 인덱싱하는 게 아니라, 위키를 직접 씁니다.
핵심을 뽑아서 관련 페이지를 업데이트하고, 모순이 생기면 표시하고, 새 정보를 기존 구조에 엮어 넣어요. 한 번 쓰면 다음엔 그걸 읽어요. 다시 유도하지 않죠.
이게 왜 다르냐면, 지식이 복리로 쌓이기 때문이에요.
RAG는 투자할 때마다 원금만 돌려줘요. 위키 방식은 이자가 붙어요. 소스 하나를 넣으면 그 맥락이 열 개의 연결된 페이지에 스며들어요. 다음 소스를 넣으면 이미 존재하는 맥락과 교차되어요.
쌓일수록 더 유용해지는 시스템이에요.
↓
왜 사람들이 지식 베이스를 포기하냐면,,
관리가 너무 힘들어서예요. 크로스레퍼런스 업데이트, 요약 수정, 구조 재편, 새 정보로 기존 주장 검토. 이건 생각하는 작업 위에 얹히는 부가 노동이에요.
뇌는 이미 바쁜데, 뇌를 관리하는 일까지 해야 하는 거예요.
AI가 이 부분을 맡으면 방정식이 완전히 바뀌죠.
AI는 지루함을 모르고, 크로스레퍼런스 업데이트를 잊지 않아요. 한 번에 열다섯 개 파일을 수정하는 게 전혀 부담이 없습니다.
유지 관리 비용이 거의 0에 수렴하니까, 위키는 계속 건강한 상태를 유지할 수 있어요.
인간의 역할은 소스를 고르고, 좋은 질문을 하고, 의미를 해석하는 일이에요. 요약, 연결, 정리, 기록은 AI가 해요.
↓
실제로 어떻게 작동하느냐! 구조는 세 층으로 나뉘어요.
원본 소스는 건드리지 않아요. 아티클, 논문, 클리핑. AI는 읽기만 하고 수정하지 않아요. 진실의 원천!
위키는 AI가 쓰는 레이어예요. 엔티티 페이지, 개념 요약, 비교 분석, 전체 개요.
AI가 소스에서 지식을 뽑아 여기에 엮어 넣어요. 질문에 대한 좋은 답변도 여기에 파일링돼요. 통찰이 채팅 히스토리에서 사라지지 않아요.
스키마는 규칙이에요. AI가 어떤 컨벤션으로 위키를 관리하는지, 새 소스가 들어왔을 때 어떤 순서로 작업하는지, 질문이 오면 어떻게 응답하는지.
Obsidian에서라면 CLAUDE.md에 써두면 돼요.
↓
접근법이 달라지면 사용법도 달라져요.
소스를 하나 넣으면, AI는 그냥 요약을 만드는 게 아니에요.
주요 아이디어를 뽑고, 관련 기존 페이지를 업데이트하고, 새로운 연결을 발견하고, 모순이 있으면 표시해요.
인덱스를 갱신하고 변경 사항을 로그에 남겨요. 소스 하나가 위키 전체에 파문을 만들어요.
질문을 하면 처음부터 생각하는 게 아니에요. 인덱스를 보고 관련 페이지를 찾아 읽고 종합해요.
이미 쌓여 있는 맥락에서 답해요. 그리고 그 답변 자체가 위키의 새 페이지가 될 수도 있어요.
일주일에 한 번 lint를 돌리면, AI가 위키를 자체 점검해요.
모순은 없는지, 동떨어진 페이지는 없는지, 업데이트가 필요한 오래된 주장은 없는지....
↓
Obsidian이 이 구조와 잘 맞는 이유..
위키가 그냥 마크다운 파일이기 때문이에요. 특별한 플랫폼도, 구독도, 종속도 없어요.
그래프 뷰에서 연결을 볼 수 있고, git으로 버전 관리가 되고, Claude Code가 직접 파일을 읽고 편집할 수 있어요.
AI가 IDE를 쓰듯이 Obsidian을 쓰는 거예요. 코드베이스를 유지 관리하듯이 위키를 유지 관리해요.
💭
지식 관리가 실패하는 이유는 의지력이 부족해서가 아니에요. 유지 관리가 너무 비싸서겠죠..ㅠㅠ
사람이 그 비용을 감당하도록 설계된 시스템이기 때문에,,
AI에게 글쓰기 도구를 주는 게 아니라, AI에게 관리 역할을 맡기면 달라져요.
소스가 쌓일수록, 질문이 쌓일수록, 위키는 더 깊어지고 더 연결되고 더 쓸모 있어져요.
그게 두 번째 뇌가 원래 되어야 했던 모습일거예요.
아티클에서 구체적인 프롬프트를 참고해보세요. 그리고 두개의 트윗을 또 연결할게요.
You’re using your brain WRONG.
In 2010, Stanford neurologist Dr Frank Longo gave a 2-hour lecture on how memory really works.
Everything you’ve learned about memory is mostly wrong.
His frameworks:
• The Magic 7 rule
• How sleep moves memories to storage
• Use it or lose it
🧵13년 치 일기를 클로드 코드에게 읽게 하고 벌어진 일
나는 2013년부터 일기를 쓰기 시작했다.
대부분은 그냥 잡다한 이야기나 일상,
힘든 경험에 대한 생각을
오타와 욕설로 쏟아낸 것들이었다.
어차피 글쓰는 과정 자체가 목적이었고
일기를 다시 읽어볼 생각은 전혀 없었기 때문이다.
그러던 어느 날, 문득 이런 생각이 들었다.
"Claude가 이걸 읽으면 뭔가 보이지 않을까?"
그래서 5,000개의 일기 파일을
Claude Code에게 넣고
6개의 서로 다른 관점으로 분석시켰다.
• 심리 치료사 - 감정 패턴, 정신 건강, 심리적 안정 상태
• 코치 - 생산성, 목표, 진행 상황, 장애물
• 관계 - 관계의 질, 애착 유형, 경계 설정
• 가치와 의미 - 삶의 의미와 핵심 가치와의 일치 여부
• 강점 - 진짜 강점과 성장한 부분
• 기록 - 오직 사실만을 담은 사건, 경험, 사람들
Claude는 10년 넘게 쌓인 일기를 읽고
내 삶에 대한 밀도 높은 분석을
6,400단어짜리 최종 리포트 하나로 합쳐줬다.
그리고 리포트를 읽고 좀 소름이 돋았다.
■ 내가 반복하던 패턴
Claude는 내가 못 보던 패턴을 하나 찾아냈다.
"미래지향적 회피 패턴"
'내일부터, 다음 주에, 이거 끝나면,
승진하면, 좋은 사람 만나면, 새해에는'
나는 계속 현재의 문제를
미래의 나에게 떠넘기고 있었다.
이상한 건 하나 더 있었다.
수년간의 일기에서 나는 스스로를
'게으르다', '멍청하다'고 적고 있었다.
실패는 반복해서 떠올리고
성공은 대수롭지 않게 넘기면서
스스로를 점점 '부족한 사람'으로 만들고 있었다.
하지만 Claude는 달랐다.
모든 걸 다 읽는다.
내가 별생각 없이 적어두고
스스로 인정하지 않았던 것까지
같은 일기 속에는
학위를 마치고, 풀스택 앱을 만들고,
자격증을 따고, 팀을 이끌고,
큰 병을 이겨낸 사람이 있었다.
그때 깨달았다.
■ 일기는 자기 성찰이 아니라 데이터
나는 10년 넘게 착각하고 있었다.
뭔가를 적어두면 스스로를 이해하게 된다고.
하지만 아니었다.
일기는 그냥 데이터 수집이었다.
진짜 이해는 한 발짝 떨어져서
패턴을 볼 때 생긴다.
나무가 아니라, 숲 전체를 봐야하는 것처럼
그리고 AI가 잘하는 게 딱 그거였다.
■ 멀리서 자신을 바라보는 것
Claude가 쓴 리포트를 읽는 건
관객석에서 내 인생 영화를 보는 느낌이었다.
잠재력은 있지만 같은 변명,
같은 '내일부터'를 반복하는
주인공을 지켜보는 기분
그래도 한 가지는 분명했다.
한번 이렇게 선명하게 본 패턴은
다시 예전처럼 무의식적으로
반복하기가 어렵다는 것
그래서 2026년에는 술을 끊기로 했다.
특별한 계기가 있어서가 아니라
같은 장면이 너무 많이 반복되고 있다는 걸
깨달았기 때문이다.
2013년에 일기를 처음 쓰기 시작할 때,
누구도 이걸 읽을 일은 없다고 생각했다.
만약 아직 일기를 쓰지 않는다면
그냥 투덜거리듯이라도 좋다.
아무 말이나 적어라.
그게 결국
나에 대한 가장 솔직한 데이터가 되고
언젠가 당신의 인생을 재설계할 수 있는
기회를 만들어줄지도 모른다.
* 프롬프트(.md 파일) 링크를 댓글에 달아두었습니다.
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