나는인기쟁이

🌏 21년 12월 시작/모든걸 다하는 개발자/ 취미는 운동/ 좋아하는 건 향, 헬스/ 관심사는 Python/ 새로운 것을 늘 배우고 찾아다니는 그러한 사람

[나는인기쟁이 @bdh_xi]

지나가다 제 트윗에 틀린 말이 있거나, 그거 아닌데 싶으시면 슬 두고 가세요... 성장할 수 있는 영양제로 생각하고 공부하겠슴니다.

[휜 @moneynena]

옵시디언 구축법은

https://t.co/PGO5s5w2U9

오픈클로+비서 구축기는

https://t.co/YgY9YrWkeF

[골빈해커 @golbin]

이래서 그래프 읽는 법을 잘 배워둬야합니다.

우선 이 그래프는 개발자 일자리 수가 아니라, 개발자 추가+충원 채용 수고요. 2020년에 어땠나 보시고요. AI가 개발자에게 실질적인 영향을 주기 시작한 건 2025년입니다. 그런데 2025년 전반에 걸쳐 찔끔찔끔 올라가고 있네요.

AI에 의한 일자리 영향이 없지는 않겠지만, 이 그래프는 AI에 대한 일자리의 영향을 표현하고 있지 않습니다.

[lucas @lucas_flatwhite]

🔌 공공 데이터 포털 MCP
https://t.co/IxFgdkM0VF

이건 너무 유용하겠네요! 바로 설치하러 갑니다아~

한국 공공 데이터 포털에서는 다양한 공공 기관의 데이터를 API로 제공하죠. 이것들을 MCP 서버로 래핑하여, AI 도구들이 한국 공공 데이터에 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록!

사용 가능한 MCP 서버를 현재 이렇게 지원합니다.

- 🏢 비즈니스 정보: 국민연금공단 사업장 가입 정보 조회

- 🏢 비즈니스 정보: 국세청 사업자등록정보 진위확인 및 상태조회

- 📋 조달/계약: 나라장터 입찰공고, 낙찰정보, 계약정보

- 💰 금융 정보: 금융위원회 기업 재무정보 (재무제표, 손익계산서)

- 📜 공공 기록: 대통령기록관 연설문 조회

- ⚗️ 안전 정보: 물질안전보건자료(MSDS) 화학물질 정보

너무 좋네요. 이걸 통해서 다양한 공공 API를 통일된 MCP 인터페이스로 사용할 수 있고, 여러 AI 도구에서 직접 공공 데이터를 활용할 수도 있구요.

설치도 간편하고, Pydantic을 사용해서 강력한 타입 검증도 녹여놨네요.

앞으로도 여러 API들 계속 보완될 것 같네요. 멋집니다!!

[승귤 @wapj2000]

앤트로픽에서 클로드 코드 베스트프랙티스 아티클을 올렸군영.

클로드 코드 쓰시는 분들은 꼭 읽어보세요~

https://t.co/uNufx2QSfv

[나는인기쟁이 @bdh_xi]

개발이 너무 좋아서 큰일이다.

[나는인기쟁이 @bdh_xi]

벌써 이렇게 시간이 흘러 대리가 되었어요..! 직급이 올라가니 자리에 대한 무게감이 느껴집니다… 마음가짐을 단단히 하고 겸손한 개발자가 될 수 있도록 노력하겠습니다! 으자자!

[In @NEWHI232323]

딴 말인데, '뭔가 잘 안풀리는 시기'가 있다고 생각함. 건강도 그렇고 연애도 공부도. 운명을 탓하라는 이야기가 아니라 "그럴만한" 시기가 있어요. 그걸 자책하고 부정할 수록 본인을 더 갉아 먹음.

어떤 걸 간절히 원하고, 간절히 부정할 수록. 나한테서 도망가요. 받아들이고 흘려보내야 됨.

[lucas @lucas_flatwhite]

"에이전트 만들지 말고, 'Skills' 구축하세요"

Anthropic의 이 세션에서는 에이전트에서 Claude Agent Skills 으로 전환해야 한다고 얘기하고 있음. 에이전트가 아무리 똑똑해도 도메인 전문성이 부족하다는 한계가 있으니까. 중요한 것만 싹 기록해보자.

https://t.co/1x3cwFdroq 이건 무엇인가
= 스킬은 에이전트를 위한 조합 가능한 절차적 지식 묶음을 파일 형태로 구성한 것.
= 스킬은 폴더.

이걸 통해서 에이전트에게 실질적인 업무 능력을 부여하는 방법.

스킬은 의도적으로 단순하게 설계되었음. 컴퓨터만 있다면 인간이든 에이전트든 누구나 생성하고 사용할 수 있도록 하는 것이 Anthropic의 목표.

모든 부분에서 호환되고, 파일은 수십 년간 사용된 기본 요소. 여기에 스킬은 파일에 스크립트 형태의 도구(tools)를 포함할 수 있음.

↓

스킬의 점진적 공개, Progressive Disclosure..

스킬에 많은 정보가 포함될 수 있으므로, Context Window를 보호하여 수백 개의 스킬을 담고 진정한 조합 가능성을 확보해야 함.

런타임 때에도 모델에게는 메타데이터만 표시되어 에이전트가 해당 스킬을 가지고 있음을 알리고, 에이전트가 스킬을 사용해야 할 때 core instruction과 디렉토리가 포함된 https://t.co/1x3cwFdroq를 읽어 들임.

↓

출시 5주 만에 수천 개의 스킬로 구성된 생태계가 빠르게 성장하고 있음. 유형을 살펴보자.

1. 기초 스킬:
에이전트에게 이전에 없던 새로운 일반, 도메인 특화 기능을 제공.

2. 서드파티 스킬:
파트너들이 자사 소프트웨어와 제품 지원을 위해 구축한 스킬.

3. 엔터프라이즈, 팀 내부 스킬:
조직 내에서 구축되는 회사 및 팀 특화 스킬.

다양한 practice가 있는데, 모든 유형의 스킬은 누구나 생성할 수 있고 에이전트에게 새로운 기능을 제공한다는 공통점은 있음.

↓

스킬 생태계는 계속 성장하고 있음.

가장 기본적인 스킬은 https://t.co/1x3cwFdroq 마크다운 파일과 기본 지침으로 구성될 수 있지만, 현재는 소프트웨어, 실행 파일, 바이너리, 코드, 스크립트, 에셋 등을 패키징하는 스킬이 등장하고 있음.

스킬 구축과 배포에 몇 분 혹은 몇 시간이 걸리지만, 앞으로는 몇 주 또는 몇 달이 걸리고 유지보수될 것으로 예상함. (중요!)

그리고 스킬 생태계는 MCP 서버 생태계를 보완하고 있음. 개발자들은 여러 MCP 도구를 엮어 복잡한 워크플로우를 오케스트레이션하는 스킬을 구축하고 있으며, 이 경우 MCP는 외부 연결을, 스킬은 전문성을 제공함.

코딩 분야가 아니더라도 모든 분야에서 스킬을 구축 중..

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스킬이 복잡해짐에 따라 집중해야 할 것들이 있음.

이제 스킬을 소프트웨어처럼 취급해야 함. 개발자, 엔터프라이즈, 스킬 빌더를 지원하기 위해. 여기엔 테스트, 평가 탐색도 필요하고.

그리고 버저닝.. 스킬이 진화하고 그 결과인 에이전트 행동이 진화함에 따라, 이를 명확하게 추적하고 시간에 따른 명확한 계보를 갖도록 해야 함.

의존성도 중요함. 다른 스킬, MCP 서버, 에이전트 환경 내의 패키지 및 종속성을 명시적으로 의존하고 참조할 수 있는 스킬을 탐색해야 함.

[도키 @hamsukki]

근데 아무래도 학교 시험 같은건 못하든 잘하든 냅다 버릴 수 없는거니까.. 수학 1도 모르던 개멍청 학부생이었는데 컴퓨터공학과에서 꾸준히 수석, 차석하면서 졸업할때는 전체 수석으로 아름답게 마칠 수 있었던 비결.. 풀어봅니다 🥰

✅️ 3-2-5 회독법인데요.
1️⃣ 3회 독파 (뇌에 얼굴 익히기 단계)
- 외워야 한다는 강박 ❌ 책 읽듯이 줄줄 읽기
- 이해 안 되는 부분에서 깊이 파고들지 말 것
2️⃣ 2회 독파 (뼈대 잡기 단계)
형광펜으로 핵심 단어만 표시
3️⃣ 5회 독파 (속도 & 연결 단계)
- 여기서부터 속도가 붙어서 300쪽 전공책 1시간 컷 가능
- 다음 내용이 자연스럽게 예측되기 시작
-+ ✍️ 저는 여기에 백지 정리까지 추가했어요!

[lucas @lucas_flatwhite]

현대 AI 담론의 지도.. 이거 재미있다옹 ㅋㅋ
인공지능 업계가 얼마나 가열차게, 서로 다른 이유로 투닥거리는지..

↖️ 북서쪽: 다 죽게 생겼는데 개발 멈춰다오
> The Safety / Doomer Camp

이들은 AI가 엄청난 힘(=AGI)을 가질 것이라고 믿지만, 그게 우리를 멸망시킬까 봐 공포에 떠는 사람들.
Geoffrey Hinton 인정.. Ilya Sutskever 또한 OpenAI를 떠나 안전한 초지능 회사를 차린 이유가..

↗️ 북동쪽: 특이점이 온다, 풀악셀 밟자구?
> The Builders & Futurists

이들도 AI가 신(=AGI)이 될 거라 믿지만, 그래서 더 빨리 개발해야 인류가 구원받는다고 생각함.
여기에 OpenAI, Anthropic, DeepMind, xAI ㄱㄱ

↙️ 남서쪽: 이건 걍 앵무새야, 윤리나 챙기라구 (처신 잘하라고)
> The Ethicists & Critics

현재 AI가 지능이 있다고 보지 않음.. 하지만 멍청한 AI가 혐오 발언을 하거나 저작권을 침해하는 사회적 해악을 끼치니 규제해야 한다고 주장.

↘️ 남동쪽: 호들갑 떨지 말고.. 걍 도구야.
> The Pragmatic Scientists

AI 기술의 발전은 찬성하지만, AGI가 곧 온다는 Hype는 싫어함. AI는 그냥 전기나 인터넷 같은 유용한 도구일 뿐이니, 오픈소스로 풀어서 다 같이 쓰자.

Yann LeCun.. 메타 나감. Mark Zuckerberg은 근데 최근 스탠스 바꿈.

👀 관전 포인트..
Yan LeCun vs. Geoffrey Hinton 극단으로..
둘 다 딥러닝의 아버지들인데..

재미로 보자!

[당근 팀 @daangnteam]

매번 다 퍼올 필요 없잖아? 당근의 MongoDB CDC 구축기
https://t.co/YK5Mx1OpR0

[백명석(Myeongseok Baek) @ctemplate]

아주 오랜 만에 브런치에 글을 써 봤습니다.
개발도 결국은 회사, 서비스, 수익을 위한 것이라는 생각이 많이 드는 요즘입니다.

https://t.co/hFoNgqv91D

[GeekNews @GeekNewsHada]

온라인 컴퓨터 공학 석사(OMSCS) 공개 강의 자료

- 조지아공대의 온라인 컴퓨터공학 석사(OMSCS) 프로그램이 여러 과목의 강의 자료를 공개 형태로 제공
- 공개 자료는 Ed Lessons 플랫폼을 통해 접근 가능하며, 강의 영상과 연습문제 등이 포함
- 과제, 프로젝트, 시…
https://t.co/POIqNtQXQn

[핢 @balancedvector]

엄청 좋은 글이네. 거절당하는 사람으로서도 거절하는 사람으로서도 (아마 많은 사람들이 양쪽 모두를 겪어봤겠지만) 읽음직하다. 그리고 불안의 서는 한번 읽어봐야겠다.

[Yoonho @youknow04]

AI 가 업무환경을 어떻게 변화시키는지 사내 개발자들을 대상으로 조사한 결과.
요즘같이 AX 로 혼란스러운 환경에서 흔들리지 않게 감 잡기 좋은듯.

anthropic 발 자료라 이해관계가 있지만,
디테일들이 내가 사용하며 체감한것과도 꽤 일치한다.

https://t.co/NTVrTnbqSD

[현아Hyunah @hayoo_ai]

DEVFEST INCHEON 2025
🗓 2025년 12월 06일(토) 12시~ 18시
📍 송도 컨벤시아

올해도 개발자 축제가 열립니다🎉
#개발 #개발행사 #IT행사
https://t.co/K3N3oYFXf0

[NeoZest @neozest]

<요즘 개발자를 위한 시스템 설계 수업> 책 후기. 결국 여러 요구사항을 시뮬레이션 해보면서 나라면 이 요구사항을 수용하는 서비스를 만들기 위해 어떻게 구조를 잡았을까 고민하면서 읽어야 하는 책. 읽는 시간과 노력을 들일만한 책. https://t.co/vBsv0MPCK5

[Dev Bora 개발자 이보라 🇰🇷 @LearnerBR]

그리하여 결론은.. 예비/주니어/미드/시니어 개발자 모두 '리드 개발자'의 마인드셋을 장착하고 일해야 한다는것이다..

[lucas @lucas_flatwhite]

구글 딥마인드, 날씨를 다르게 예측해요.

딥마인드에서 WeatherNext 2 라는 새로운 모델을 공개했어요.

사실 구글은 몇 년 전부터 "왜 날씨 예보는 아직도 '비 올 확률 70%'처럼 애매한 이야기만 할까?"라는 고민을 진지하게 해왔어요.

기존 물리 기반 슈퍼컴퓨터 예보는 엄청 정확하지만, 한 번 돌리는데 몇 시간이 걸리고, 무엇보다 "만약 태풍이 50km만 더 북쪽으로 올라오면?" 같은 '다양한 가능성'을 수백 가지씩 뽑아내기 너무 힘들었거든요.

WeatherNext 2 어떻게 새로울까..

🚀 속도 & 해상도 무진장 좋아짐
→ 기존 모델보다 8배 빠르고, 이제 1시간 단위로도 촘촘하게 예측 가능
→ 한 번 예측하는 데 TPU 한 장으로 1분도 안 걸림 (슈퍼컴퓨터는 몇 시간…)

📑 한 번에 수백 가지 시나리오 뽑아줌
→ "최악의 경우", "최선의 경우", "가장 그럴듯한 경우"까지 동시에 보여줌
→ 태풍 경로 예측할 때 기상청이 "이건 진짜 위험해"라고 판단할 수 있는 근거가 확 늘어남

⚙️ Functional Generative Network (FGN) 기술
→ 온도, 바람, 습도 같은 개별 변수만 가지고 훈련했는데, 알아서 이 변수들이 서로 어떻게 연결되는지까지 완벽하게 이해함
→ 예를 들어 "전국 어디가 35도 넘는지", "바람 세기 때문에 풍력발전소가 얼마나 돌지"까지 한 번에 예측

그러면 우리 같은 일반인이나 개발자에게는 뭐가 좋을까?

이미 구글 검색, Gemini, 픽셀 날씨 앱, 구글 맵에서 조용히 업그레이드 시작됐어요.

개발자라면? → Earth Engine, BigQuery에서 데이터 바로 쓸 수 있고, Vertex AI에서 직접 모델 돌려볼 수 있는 얼리 액세스도 열림

앞으로 재난 방재, 물류, 재생에너지, 항공, 농업… 거의 모든 산업이 이 기술로 더 현명한 결정을 내릴 수 있지 않을까 생각해봐요.

(오늘도 갓구글)