신생아 중환자실은 이제 약까지 구하기 어렵습니다.
1.3kg 미숙아에게 필요한 신생아용
고농도 수액은 수입이 중단됐고,
쇼크 경련 치료에 쓰는 필수의약품도
올해 공급이 끊긴 적이 있었습니다.
신생아 의약품은 환자가 적어 시장성이 낮습니다.
그러니 기업의 수익성만으로는 안정적인
공급을 기대하기 어렵습니다.
정부가 "필수의약품"을 지정해 관리한다지만,
정작 가장 작고 취약한 환자에게
필요한 약은 사라지고 있습니다.
사람도 없고, 병상도 없고, 이제 약도 없습니다.
신생아 의료의 현실입니다.
콜드월렛을 믿었던 비트맥시들의 비극
1. 캐나다 회사가 만든 비트코인 전용 하드웨어 지갑 콜드월렛에 2021년부터 소프트웨어 오류가 있었음
2. 이 오류 때문에 지갑이 만드는 니모닉 키가 단순화 되어 해킹범들의 타겟이 되었음
3. 니모닉(비밀키 단어조합)이란 내 비트코인을 꺼내 쓸 수 있는 비밀번호 같은 것을 뜻함
원래는 엄청나게 복잡한 숫자와 글자 조합이라 컴퓨터로도 거의 알아낼 수 없어야 함
4. 그런데 이 지갑은 니모닉을 생성할 때 진짜 무작위로 섞여야 할 부분을 제대로 섞지 않아서, 가능한 조합이 너무 적어짐
5. 그래서 공격자들이 컴퓨터로 하나하나 대입해 보면 금방 맞춰 버릴 수 있는 쉽게 뚫려버리는 허술한 구멍이 된 것.
6. 공격자들은 지갑을 직접 만지거나 인터넷에 연결할 필요 없이, 이 뚫기 쉬운 허술한 니모닉 조합만 쏙쏙 해킹해서 BTC를 탈취함
7. 2026년 7월 30일부터 공격이 시작됐고, 큰 금액이 들어 있는 지갑부터 먼저 털어버림
이후 며칠 동안 여러 차례에 걸쳐 해킹이 계속됐고, 최소 15명 이상의 서로 다른 공격자가 관여한 것으로 보임
8. 지금까지 확인된 피해만 해도 약 1,600개 비트코인, 금액으로는 1억 달러가 넘어감
9. 아직 확인되지 않은 부분까지 합치면 최대 2,000개 이상, 약 1억 3천만 달러까지 늘어날 수 있다는 정보임
10. 도난당한 비트코인 중 대부분(약 90%)은 아직 공격자 지갑에 그대로 남아 있는 상황임
11. 캐나다 회사에서 제작한 저장매체라서 그런건지, 피해를 본 사람 중 추적 가능한 금액의 25%가 캐나다 사람들 것으로 가장 많았고, 그다음으로 호주·미국·태국 순이 었음
12. 회사는 새 소프트웨어를 내놓았지만, 예전에 만들어진 약한 니모닉 코드는 고쳐지지 않은채 그대로임
그래서 해당 지갑을 쓰는 사람은 새로 열쇠를 만들고 돈을 옮겨야 하는 상황임
13. 수사 기관에 관련 정보가 전달됐고 다방면으로 이 사실을 알리고 있지만, 아직도 콜드카드에 그대로 비트코인을 보관하고 있는 사용자가 많아서 지금도 추가 피해가 날 수 있는 상황임
이건 완전 비트코인 시스템을 맹신하던 비트맥시들에게 큰 충격을 주었던 사건임
셀프커스터디가 무적이라고 믿었던 사람들에게 이런 사소한 허점만으로도 손쉽게 전 재산을 털어버리는게 가능하다는걸 보여줫으니 말이지
최근 이사건으로 바이낸스 CEO 자오창펑이 거래소에 코인을 보관하는게 가장 안전하다는 발언을 해서 비트맥시들의 분노를 사고 있으며, 많은 수의 크립토 유저들이 콜드월렛 제조 회사의 고의적인 해킹 유도가 아니냐는 음모론을 제시한 상황임
한국에서도 콜드월렛을 이용한 비트코인 보관 유저가 꽤 많은 것으로 알고 있는데, 빠른 시일 내에 이동 보관 하는 것만이 해킹 피해를 최소화 할 방법임
AI한테 컴퓨터를 통째로 줬다
AI한테 자기 컴퓨터를 줬더니, 시키지도 않았는데 데이터베이스를 하나 설치하고 2870만 줄짜리 데이터를 통째로 집어넣었다는 얘기를 봤다.
깃허브에서 phantom이라는 프로젝트를 봤는데, 별이 1454개 붙어있더라. 한 줄로 정리하면 '자기만의 컴퓨터를 가진 AI 동료'다. 나는 클로드코드 쓸 때마다 터미널 하나 열고, 끝나면 닫고, 다음 날 또 처음부터 설명하는 식으로 써왔는데 — 이 프로젝트는 그 반대로 간다. AI한테 아예 전용 컴퓨터(가상 서버라고 보면 됨)를 하나 통째로 내주는 거다. 걔가 거기다 소프트웨어 깔고, 데이터베이스 띄우고, 지난주에 나눈 얘기까지 기억하고 있다. 심지어 스스로 자기 능력을 업데이트해가는 구조라고 적혀있더라 — 쓰면 쓸수록 일하는 방식 자체가 진화한다는 뜻이겠지.
README에 나온 예시 하나가 인상적이었다. 데이터 분석 좀 도와달라고 했더니, 이 AI가 자기 컴퓨터에 ClickHouse(대용량 데이터 다룰 때 쓰는 데이터베이스 프로그램)를 직접 설치하고, 해커뉴스 데이터 2870만 줄을 다운받아 넣고, 차트 나오는 대시보드까지 만들고, 그 데이터를 조회할 수 있는 API(프로그램끼리 대화하는 창구)까지 만들었다더라. 여기서 끝이 아니고, 그 API를 MCP 서버(클로드 같은 AI한테 꽂는 확장 커넥터, 콘센트 멀티탭 같은 거)로 등록해서 다음 세션에서 자기가 또 쓰고, 다른 AI 에이전트도 갖다 쓸 수 있게 만들었다.
이 부분에서 클로드코드랑 연결 지점이 보였다. 내가 지금 로컬에서 클로드코드로 뭔가 만들면, 그 결과물은 내 컴퓨터 안에서만 산다. phantom 쪽 AI가 저렇게 MCP 서버를 하나 만들어서 띄워두면, 내 클로드코드에서 그 주소만 물려주면 phantom이 미리 정리해둔 데이터나 도구를 그대로 가져다 쓸 수 있다는 얘기다. 예전엔 분석 하나 하려고 매번 데이터 다운받고 DB 세팅하고 다시 시작했는데, 이제는 이미 누가(그것도 AI가) 세팅해놓은 창구에 물어보기만 하면 끝나는 그림이 되는 거다.
슬랙으로도 돌아가고, 웹 채팅창(/chat)도 따로 있고, 자기 이메일 주소까지 갖고 있고, 로그인 정보 같은 민감한 값을 안전하게 받아두는 기능까지 있다니 — 이쯤 되면 얘가 '도구'인지 '동료'인지 헷갈리는 지점이 있더라.
세션 끝나면 기억도 같이 날아가는 게 당연한 줄 알았는데, 그게 당연한 게 아니라 우리가 아직 그렇게밖에 안 만들어서였던 거다.
다들 클로드코드 새 세션 열 때마다 어제 하던 얘기 처음부터 다시 설명해준 적 있나. 그거 매번 귀찮다고 느끼면서도 그냥 참고 넘어갔었나, 나만 그랬는지 궁금하다.
출처: GitHub — ghostwright/phantom
이걸 테슬라 쉴드치는 사람들이 있네..총들고 온 사람이 문제지 테슬라 문제가 아니라고? 초딩이세요? 누가 총들고 온 사람이 문젠지 모르나? 전기차 특성상 충전중엔 차가 한군데 장시간 묶여 버립니다. 이게 어떤 상황에서는 엄청 취약한 상태가 되는데, 테슬라의 안전 시스템상 아예 출발도 못하게 막아놨으니 대비책이 필요한건 맞습니다. 충전중 악셀을 밟으면 경고를 띄워주고, 그외 실수를 방지할 수 있는 추가적인 UX를 도입한뒤, 충전선을 파손 하더라도 탈출 할 수 있게 개선이 필요합니다. 사람 생명이 중요하지 그깟 충전선이 중요한게 아니니까요. 저런 총격범 아니더라도 비상 상황은 얼마든지 있을 수 있습니다.
📌 '그래프 엔지니어링' 책을 썼다, 453쪽 무료 공개하며 남기는 메모
- 두 트랙 : 지식 그래프(무엇을 아는가) & 에이전트 그래프(무엇을 하는가)
- 하네스 엔지니어링 : 에이전트를 감싸는 실행 골격을 설계하는 일
1) 제가 쓴 책이다. 본문 35장, 부록 6편, 453쪽으로 풀었다. 파는 게 목적이 아니라 틀린 데를 지적받는 게 목적이라 그렇게 했다.
2) 초기 AI는 그래프였다. 딥러닝이 그걸 벡터로 녹였고, 에이전트 시대에 우리는 다시 그래프를 그린다. 돌아온 게 아니라 한 바퀴 돌아 올라온 거다. GQL이 1987년 SQL 이후 ISO가 낸 첫 새 질의어 표준이라는 사실도 같은 이야기다.
3) 성공담보다 실패담을 길게 썼다. 노드 하나 잘못 그려서 3주 날린 이야기, 문서 1만 건에서 뽑은 트리플 절반이 거짓이던 이야기. 매끄럽게 지우지 않았다.
💬 개념마다 표준, 사실상 표준, 실험 라벨을 붙였다. 특히 에이전트 그래프 쪽은 용어 자체가 아직 안 굳었다. 어디까지가 검증이고 어디부터 제 추정인지 문장으로 갈라 뒀다. 각 장 끝에는 「내가 아직 모르는 것」 상자를 남겼다.
당장 써먹을 지점은 하나다. 에이전트 체인이 자꾸 부러진다면 프롬프트를 고치지 말고 상태와 종료 조건을 그래프로 그려봐라. 부러지는 자리가 보인다.
반면에 저도 틀릴 수 있다. 그래서 마지막 35장은 제 주장 다섯 개를 직접 지목하고 반증 조건을 붙이는 데 썼다. 컨텍스트 창이 더 커지고 모델이 알아서 계획하면, 이 정교한 배선은 과잉 설계로 남을지도 모른다. 어쩌면 상관없을 수도 있다.
#그래프엔지니어링 #AI에이전트 #지식그래프 #메타인지
🔗 관련 정보:
* 바로 읽고 싶다면, 453쪽 PDF 내려받기 — https://t.co/RHvn06qGuS
* 목차부터 훑고 싶다면, 저장소 README — https://t.co/Ljwkv91uxm
* 손부터 움직이고 싶다면, 장별 예제 코드 — https://t.co/WUXQVoiyKD
Someone published the architecture for an AI agent that never stops learning.
8 agents. One loop. Runs without you.
Every AI agent stops improving the moment you stop improving it. New workflows and engineering patterns appear on GitHub every day. None of them reach your agent unless a human finds them, understands them, and installs them manually.
This system automates everything up to the final human review.
Here’s how the pipeline divides the work across eight specialized agents.
Scout monitors GitHub Trending and runs targeted searches for new AI workflows continuously.
Filter removes everything irrelevant before any model touches it - deterministic rules, no LLM cost wasted on obvious noise.
Reader extracts documentation and understands the workflow before looking at a single line of source code.
Extractor pulls out reusable patterns and structures them into a standardized format.
Skill Score validates against objective criteria - confidence above 0.85, minimum three workflow steps, general purpose, reusable.
Skill Generator converts the validated workflow into a complete Agent Skill package with examples, commands, and tests.
Reviewer asks one question: Would an experienced engineer install this without editing it?
Publisher creates the pull request and assigns a human reviewer. Automation proposes. Humans approve.
The library compounds over time. More skills lead to richer context. Richer context leads to better discoveries. Better discoveries lead to stronger skills.
The loop never stops.
Today, finding new capabilities is still a human job. This pipeline makes it continuous.
The complete architecture is in the image. Open source.
Google just released free 2-hour course on full agent engineering: 1 prompt → agent teams → loops → graphs from 0% to 100%:
10% → 38:46 - build your first agent
30% → 54:46 - connect MCP tools
55% → 1:12:43 - Loop engineering: 4 ways to run agents
70% → 1:20:57 - Graph engineering
100% → 2:22:31 - the full system that works while you sleep
most people build one agent and stop there - this is the full path to a system that runs without you from scratch
watch it today - then read the full graph engineering playbook below ↓
자꾸 물건사고
밤마다 야식이 당기면
악운이 온다는 징조
According to superstition, constantly shopping and craving late-night snacks every night are signs that bad luck is approaching.