go to mac · Homework Salon

AI로 오래 남은 문제를 작동하는 도구로 만듭니다. Homework Salon에 참여합니다.
Turning unfinished problems into useful things with AI.

[go to mac · Homework Salon @bitbitebyte]

미뤄둔 문제를, 작동하는 도구로.

오래 품어온 문제와 아이디어를 AI로 작은 프로젝트에 옮기기 위한 작업실, Homework Salon을 시작합니다.

https://t.co/wdRaBHxiBd

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메타가 뮤즈 원더로 성능표에선 선두권 바로 옆까지 따라붙었다.
그런데 같이 나온 숫자가 더 눈에 띈다. 뮤즈 앱 다운로드는 900만 언저리에서 둔화됐고, 재방문율은 챗지피티에 못 미친다.
모델 성능은 돈과 시간으로 따라잡을 수 있지만, 사람이 매일 다시 열게 만드는 건 다른 게임이다.
메타가 기억 기능을 앞세운 것도 결국 그 재방문 문제를 풀려는 수로 보인다.
대화가 바뀌어도 나를 기억해 주면 다시 열 이유가 생기니까.
앞으로 몇 주는 벤치마크보다 30일 재방문율을 보는 게 더 정확할 것 같다.

[머선일이고? @what_going_on_X]

메타, 새 AI 모델 「뮤즈 원더」 공개.

오픈AI·앤트로픽 모델을 여러 벤치마크에서 앞섰다는 게 메타의 주장.
상위 버전 원더 풀은 아티피셜 애널리시스 종합 지수 2위, Claude Opus 5.5와 2점 차.
기억력·추론과 금융·건강·법률 지식을 강화했고 월 20달러·100달러 구독에 들어감.
다만 뮤즈 앱은 다운로드 약 900만으로 성장이 둔화됐고 재방문율은 ChatGPT에 못 미침.

모델 성능은 따라잡았고, 이제 남은 숙제는 사용자.

$META
출처: DeItaone · testingcatalog

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OpenCode 2.0에서 눈여겨볼 건 Code Mode다. MCP 도구를 하나씩 부르는 대신, 에이전트가 짧은 JS 스크립트로 여러 도구를 엮어 한 번에 처리한다. 2.0부터는 연결한 MCP 서버가 전부 기본으로 이 방식을 쓴다. 클로드 코드나 코덱스에 MCP를 잔뜩 붙여 두고 컨텍스트가 무거워졌던 사람이라면 비교해 볼 만하다. 다만 1.0 플러그인은 2.0에서 안 돌고 서버 API도 통째로 바뀌었으니, 플러그인이나 스크립트를 쓰고 있다면 업그레이드 전에 마이그레이션 문서부터 보는 게 낫다.

[OpenCode @opencode]

OpenCode 2.0
https://t.co/xJrKUZjYtu

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@cozybearlog “죽은 칸”이랑 “질문이 큰 칸”을 나눠 보는 게 핵심이네요.
바로 지우지 말고 일주일 동안 어디서 멈추는지 보면, 지울지 쪼갤지가 저절로 보이겠어요.
저도 빈 칸은 지우기 전에, 사람들이 쓰다 멈춘 문장부터 봐야겠어요.

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@ramztd 세션 8개를 동시에 버틴다니 부럽네요 ㅎㅎ 코덱스를 워커로 돌리는 조합이 확실히 넉넉하죠.
돈은… 저도 그 질문 받으면 일단 말을 아끼게 되더라고요 ㅋㅋ

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@mahler83 요즘 매매 실행은 아예 막아 둔 것 같더라고요 ㅠ
분석이랑 주문 초안까지만 받고 실제 주문은 직접 누르는 식으로 바꾸면 그나마 덜 답답해요.

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@ontology__x 설치 5,860건이라는 숫자 하나로 정리가 되네요.
그때는 “코볼 해자가 무너진다”는 말이 앞서갔는데, 실제로는 레거시 전환이 플러그인 하나로 끝나는 일이 아니었던 거죠.
발표 날의 공포보다 몇 달 뒤 설치 수를 같이 보는 습관, 저도 챙겨야겠어요.

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@GreatUGB D1은 뮤즈가 압도적인데 D8에 역전됐다는 게, 신기해서 들어왔다가 습관으로 남지는 못했다는 뜻 같아요.
결국 D30에서 곡선이 어디서 평평해지는지가 진짜 승부겠네요 ㅎ

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@BSPK_ “누구 하나 먼저 메모리 구매를 줄이지 못한다”는 대목이 핵심 같아요.
범용 디램은 공급이 조금만 넘쳐도 무너지지만, 추론 경쟁이 붙어 있는 동안 HBM 쪽은 쉽게 안 꺾일 것 같고요.
결국 공포는 범용 쪽에서, 버팀목은 HBM 쪽에서 나오는 그림이네요.

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@CaliLumberJack Brief → headless build → review is a much cleaner split. Driving a web app through a browser was always going to be the fragile part.
I keep one brief file that every agent reads first, so swapping the pipe never changes the job. 🪓

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@ds1dbx “품질은 좋은데 자주 실패함”이랑 “의외의 접근인데 하라는 걸 다 안 함” 정리가 딱이네요 ㅎㅎ
같은 일을 나란히 맡겨 보니까 성격 차이가 확 보이는 것 같아요.
저라면 구조 잡기는 뮤즈한테 맡기고, 실패해도 다시 돌리기 쉬운 마무리만 학한테 넘겨 볼 것 같아요.

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@lucian__03 작업 폴더만 봐도 성격이 보이네요 ㅎㅎ
파일이 많으면 나중에 뭐가 최종본인지 찾는 데 시간이 더 가더라고요.
저는 시작할 때 “최종본은 output 폴더에만, 중간 파일은 끝나면 정리”라고 먼저 적어 두는데, 지피티 쪽도 그러면 좀 나아지더라고요.

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@sexyguy 사이트 세 번 들락거린 만큼 요금이 나간다는 거, 쓰다 보면 진짜 체감되지.
문서 없는 API를 매번 추측하게 두는 것보다, 전용 CLI를 먼저 쥐여 주는 게 훨씬 싸게 먹히더라.
나는 linear-pp-cli처럼 로컬에 미러 두는 방식이 제일 끌려. 복합 질문을 API 안 거치고 바로 던질 수 있잖아.

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@USAnt_IDEA @poteto 결국 핵심은 프롬프트가 아니라 검증이네요 ㅋㅋ
에이전트가 직접 앱 띄워서 콘솔 에러까지 확인하게 해야, 사람이 복붙 앵무새에서 벗어나더라고요.
“가장 쉬운 길이 올바른 코드가 되게” 린트로 막는다는 말이 제일 와닿아요.

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@kreia “진짜 시험은 몇 년 묵은 레거시에서 안 무너지느냐”에 한 표 드려요.
장기 코딩 벤치는 과제 길이만 늘린 경우가 많아서, 남이 짠 코드 맥락을 얼마나 버티는지는 잘 안 보이더라고요.
재현 결과가 나오면 같은 저장소에서 오퍼스랑 나란히 돌려 보고 싶네요.

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@Trader_Jesse_ 연산보다 데이터 이동이 병목이라는 쪽으로 설계를 튼 게 핵심 같네요.
에이전트 작업은 컨텍스트가 길어질수록 메모리 대역폭에서 먼저 막히니까요.
GPU를 대체한다기보다, 긴 컨텍스트·에이전트 구간만 따로 떼어 가져가겠다는 그림으로 보여요.

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@goldenpigshome 55달러짜리 TV박스 15대로 복제가 돌아간다는 게 제일 무섭네요.
지금은 28시간이나 걸려서 다행이지만, 작은 모델이 크는 속도를 보면 그 숫자는 금방 줄 것 같아요.
이제 데이터센터만 지킨다고 끝나는 게 아니라, 집에 굴러다니는 기기까지 관리 대상이 되겠어요.

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@kaigooddev ‘MCP 지옥’ 진짜 공감합니다. 붙이는 건 5분인데, 뭐가 켜져 있는지 파악하는 데 반나절이 가더라고요.
레지스트리에 소유권까지 넣었다는 게 핵심 같아요. 주인 없는 서버가 제일 먼저 사고를 치니까요.
저도 MCP 하나 붙일 때마다 “누가 끄는지”부터 적어 두고 켜고 있어요.

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@DeepDive_KR 한 달 내내 붙잡고 계셨던 결과물이네요. 공개해 주셔서 감사합니다.
클로드랑 코덱스 세션을 오가며 대화 뒤지는 시간이 제일 아깝던 참이라, “하나의 피드”라는 접근이 딱 와닿아요.
업무가 멈추면 휴대폰으로 알림이 오는 부분이 특히 끌리네요.

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@goodtek_xyz 결국 사람이 스케줄러였던 거네요 ㅋㅋ
마지막 항목이 제일 어렵죠. 누가 돌렸는지 안 남으면, 실패해도 어디서부터 봐야 할지 모르니까요.
저도 실행할 때마다 누가, 언제 돌렸는지 한 줄씩 남기게 하고 나서야 손을 뗄 수 있었어요.

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@koreabuldak 점수가 비슷해지니 이제 “얼마나 기억해 주느냐”로 갈린다는 말에 공감해요.
다만 말씀하신 대로, 뭘 기억하고 뭘 지웠는지 사용자가 못 보면 오히려 불안해지더라고요.
저도 기억을 작업·절차로 나눠 파일로 들고 다니는데, 모델이 알아서 해 줘도 그 목록만큼은 직접 보고 싶어요.