creativebiglee

Business Development / Product Owner / Investor / SW Engineer / Art / SPACE / Satellite / Protocol Economy / 프사는 우상향을 의미합니다

[creativebiglee @creativebiglee]

우리의 인생을 점점 더 나은 방향으로 매일 개선할 수 있는 방법

* 20시 전에 식사를 끝내고, 23시전에 잠에 들고 06시에 일어나서 1시간 동안 나만의 시간을 가진다.

* 매일 30분 이상 걷고 뛴다.

* 매일 30분 정도 책을 읽고, 떠오르는 생각을 메모한다.

* 오늘 할 일은 오늘 무조건 끝낸다.

* 나의 통장과 나의 기록을 매일 확인하고, 점검하고, 메모한다.

* 고민은 하루 정도, 하기 싫은 일은 10분만 고민하고 실행에 옮긴다.

* 모든 사람을 신경쓰기보다 중요한 사람과 관계만을 챙긴다.

[creativebiglee @creativebiglee]

AI agent기반 작업 환경의 연속성을 위한 유용한 툴.

[AI 카페인 ☕️ @AI_Caffeine]

AI 개발에서
사람 기운 제일 많이 빠지는 순간이
꼭 코드 자체는 아닌 듯.

오히려 더 자주 피곤한 건
계속 반복되는 `컨텍스트 리셋`임.

환경이 바뀌기만 하면
이전에 뭘 했는지,
어디서 막혔는지,
왜 그렇게 판단했는지
전부 다시 정리해서 설명해야 함.

이런 반복적인 문맥 복구가
결국 AI 협업 효율을 계속 깎아먹음.

`Memanto`가 노리는 지점이 바로 이거임.

느낌상
단순 메모리 툴이라기보다
`AI를 위한 작업 기억 레이어`에 더 가까움.

지금은 이미
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- LangGraph
- CrewAI
포함해서 16개+ 개발 환경을 지원한다고 함.

내가 보기엔
이 툴이 꽤 괜찮아 보이는 이유는 이거임.

그냥 대화 기록을 통째로 저장하는 게 아니라,
과거 맥락을 압축하고 정리해서
진짜 필요한 작업 기억 형태로 남겨둠.
그리고 다음 세션이 시작되면
그중 필요한 맥락만 빠르게 다시 꺼내는 구조.

즉, 이건 저장을 잘하는 툴이라기보다
`AI가 다시 일을 시작할 때, 상태 복구를 얼마나 덜 힘들게 하느냐`를 푸는 쪽에 가까움.

지표도 꽤 눈에 띔.
- LongMemEval`에서 `89.8%
- 메모리 저장 시 인덱싱 지연이 거의 없음
- 추가 API Key 불필요
- 별도 벡터 DB 운영 불필요
- 로컬 / 클라우드 환경 둘 다 비교적 매끄럽게 동작

결국 많은 memory 툴이
“내용을 저장하는 것”에 머무른다면,
`Memanto`는 한 단계 더 나가서
`AI가 다시 시작할 때 굳이 처음부터 상태를 잡지 않게 만드는 것`에 집중하는 느낌.

Memanto는 메모리를 저장하는 툴이라기보다, AI가 작업 맥락을 잃지 않게 붙잡아두는 작업 기억 레이어에 가깝다.

🔗 GitHub: https://t.co/PMQRKtPBfu

#AI #AICaffeine #Memory #Memanto

[creativebiglee @creativebiglee]

LLM이 인간의 학습법과 닮아있지 않을까?

[Jake Seo @JakeSeo8]

교수님이 공부란 건 자신의 메타 언어를 만들고 그 언어를 통해 세상에 있는 지식들을 꺼내기 쉽게 정리하고 그 지식들을 연결하고 편집해서 새로운 개념들을 창조한다고 말했는데 꽤 인상적이었다...

그니까 공부는 지식을 축적하는 일이 아니라, 지식을 다루는 언어와 구조를 만드는 일이고 머릿속에 얼마나 잘 조직된 개념 체계(메타 언어)가 있느냐가 중요하다는...

[creativebiglee @creativebiglee]

무료 도메인

[Guillermo Casaus @_guillecasaus]

Existe una herramienta que te permite registrar dominios gratis de por vida.

Se llama DigitalPlat Domain y ofrece dominios gratuitos para proyectos personales, demos o side projects, sin coste ni renovación.

Esto es lo que incluye:

→ Registro y renovación completamente gratuitos
→ Compatible con Cloudflare, FreeDNS y otros proveedores DNS
→ Sin costes ocultos ni publicidad
→ Más de 400.000 dominios registrados

Lo más interesante:

La mayoría de proveedores cobran una cuota anual simplemente por mantener tu dominio activo.

DigitalPlat Domain es gratis, open-source y ya supera las 182k stars en GitHub.

Te dejo el repo en comentarios 👇

[creativebiglee @creativebiglee]

Agents.

[요즘IT @yozm_it]

📍 16개 분야 전문가 AI 에이전트 수백 개, 무료로 골라 쓰는 저장소 (별 12만+)

프론트·백엔드·보안·QA 같은 개발 직군부터 광고 운영·SEO·세일즈·법무·게임 기획·GIS까지, 16개 분야 전문가 AI 에이전트를 모아둔 오픈소스예요 (MIT, 무료)

⭐뭐가 좋냐면:
- 필요한 역할만 골라 Claude Code·Cursor·Codex· 등에 설치하고, "○○ 모드로 도와줘"로 바로 호출
- 에이전트마다 역할·작업 절차·산출물 예시까지 정의돼 있어서, 두루뭉술한 프롬프트보다 방향이 잡히기 쉬워요
- 전부 넣을 필요 없이 분야나 에이전트 단위로 골라 설치
- 터미널이 부담되면 클릭으로 깔아주는 데스크톱 앱도 있음

지금 안 써도 저장해두면, 필요한 분야에서 골라 쓰기 좋아보여요!

[creativebiglee @creativebiglee]

Codex Pro. 제공?!!!

https://t.co/2XluRVoO14

[creativebiglee @creativebiglee]

AI Native. AX. 업스테이지에서 정의하는 직군의 재건축

https://t.co/mC0RqDVlWh

[creativebiglee @creativebiglee]

Agent 제작 노하우

[요즘IT @yozm_it]

구글의 "AI 에이전트 만드는 노하우" 가져다 쓰는 법

구글이 조용히 "에이전트 제작 노하우"를 무려 스킬로 풀었습니다
👉 agents-cli.

✔️ 알아서 해주는 일
① 에이전트 프로젝트 뼈대부터 짜기 (기존 프로젝트에 얹는 것도 됨)
② ADK 코드 작성 대신 하기
③ 데이터셋 물리면 성능을 평가하기
④ Cloud Run·GKE로 배포하기
⑤ Gemini Enterprise에 게시하기
⑥ 이 흐름 전체를 워크플로로 엮어주기

안티그래비티에서만 돌아가는 것도 아니고
클로드 코드, 코덱스에 바로 붙여 쓸 수도 있습니다

📍 설치 명령어
| uvx google-agents-cli setup

[creativebiglee @creativebiglee]

세팅해야지

[Claude code研究ラボ @claudecode84]

Claude Codeは、これを入れるだけで別物になります。

Anthropic公式のプラグイン
「claude-code-setup」が静かに登場。
これがかなり強い。

プロジェクトを自動でスキャンして、

・必要なフック
・使うべきスキル
・MCPサーバー
・サブエージェント
・自動化の組み方

まで提案してくれます。

しかも、ただ提案するだけじゃなく、
セットアップまで順番に案内してくれる。

多くの人はClaude Codeを、ほぼ初期状態のまま使っています。

だから便利なはずなのに、
どこか散らかった使い心地になる。

でも本当に強いのは、Claude Code単体ではなく
その周りに組むエコシステム。

これは入れておいた方がいいです。

インストール：
/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official

忘れる前にブックマーク推奨

[개아범 @sexyguy]

92년생이 재택 부업으로 75억 모았다는 유튜브 영상, 알고리즘이 밀어줘서 봤다.

썸네일 보고 '또 이런 거'라고 넘길 뻔했는데, 내용이 생각보다 구체적이라 끝까지 보게 됐다. '돈터치'라는 채널인데, 그냥 부업 성공 스토리 모음 채널인 줄 알았는데 방법론까지 꽤 구체적으로 풀어준다. 핵심은 구글 SEO 블로그 + 제휴마케팅 조합이다. AI로 글 초안 빠르게 뽑고, 구글 검색량 있는 키워드 타겟으로 수천 개 포스트 쌓고, 구글 광고 수익이랑 쿠팡 파트너스 같은 제휴 링크로 수익을 내는 구조. 워드프레스로 만든 글을 네이버 블로그, 인스타그램 같은 곳에 재가공해서 올리는 것도 포함돼 있다.

'전세계 1등 부업'이라는 타이틀은 과장이긴 한데, 방식 자체가 틀린 건 아니다. 영어권에서는 'niche site building'이라고 예전부터 잘 굴리는 사람들이 있었고, 구조는 꽤 검증된 모델이다. 새로운 게 아니라는 얘기다. 단, AI가 들어오고 나서 타임라인이 확 달라졌다. 예전엔 포스트 1000개 쌓으려면 꾸준히 써도 2~3년 걸렸는데, AI 초안 뽑고 편집하면 한 개에 20분 내외다. 진입 장벽이 낮아진 게 아니라 싸움의 밀도 자체가 높아진 거다. 빠르게 뛰어들어도 경쟁자도 그만큼 빠르게 따라온다.

내가 진짜 흥미롭게 본 건 따로 있다. 이 사람이 네이버 대신 구글 한국어 키워드를 노렸다는 거. 한국인 대부분이 네이버 블로그 최적화에 매달려 있을 때, 구글 한국어 검색 결과는 경쟁자가 훨씬 적었다. 같은 주제여도 구글 광고 단가가 꽤 되고, 검색량도 의외로 크거든. 한국 시장이 구글을 무시하는 바람에 틈새가 생겼고, 그걸 모른 건 집단적 맹점이었던 셈이다. 그 시기에 구글 한국어 SEO를 파고든 사람들한테는 진짜 블루오션이었던 거다. 네이버가 국내 점유율을 압도적으로 가져가다 보니 다들 거기만 봤고, 구글 한국어 검색 시장이 빈 채로 남아 있었던 거지.

75억은 당연히 상위 케이스다. 중간값이 얼마인지 영상에서 안 알려줬는데, 그게 더 궁금하다. 다만 월 200~300만 원 꾸준히 버는 사람들이 실제로 있다는 건 부정하기 어렵고, 직장 월급 외로 그 정도가 들어온다면 무시할 수 없는 수준이긴 하다. '75억'이라는 숫자가 어그로를 끄는 건데, 현실적인 목표치로 보면 오히려 그 아래 숫자들이 훨씬 설득력 있다.

직장 다니면서 자동화 파이프라인 짜는 걸 좋아하는 입장에서 보면, 콘텐츠 생산을 코드로 돌리는 건 기술적으로 충분히 가능한 영역이다. API 연결하고 스케줄러 짜면 포스팅 자체는 자동으로 처리된다. 근데 어떤 키워드를 고를지, 편집 퀄리티를 어떻게 유지할지는 아직 사람이 봐야 하는 부분이다. 완전 자동화보다 반자동이 현실적이고, 퀄리티 없이 AI 생성 글만 쌓으면 구글 패널티 맞는다는 것도 변수다. 양보다 관련성이 점점 더 중요해지는 방향이라서.

지금 이 영상이 알고리즘 타기 시작하면 블루오션도 빠르게 좁아질 거다. 정보가 퍼지는 순간 경쟁자가 쏟아지는 건 어느 시장이나 똑같다. 5년 전에 네이버 블로그 먼저 파고들었던 사람들이 지금 치킨집 창업 얘기 들으면서 배 아픈 것처럼, 지금 구글 한국어 SEO 자리가 딱 그 위치에 있는 거 아닐까 싶다. 타이밍 얘기는 항상 과거형으로만 나온다는 게 문제지만.

출처: 돈터치 (YouTube)

[creativebiglee @creativebiglee]

AI Agency.

[크롱 @Krongggggg]

🧐AI 에이전시 풀패키지 레포

Star수 122k

그냥 없는거 빼고 다 있다고 보면됨

각 에이전트마다 성격 + 워크플로우 + 실제 산출물 예시 다 들어있어서 그냥 복붙해서 Claude Code, Cursor, Gemini 에 꽂으면 됨.

특정 도메인 전문가 모드 쓰고 싶을 때 진짜 강추.

엔지니어링, 디자인, 마케팅, 세일즈, 보안 등 divisions 별로 정리 잘 돼있어서 골라쓰기 편함.

[감자 @nowlovepan]

AI 초보자가 저장해두면 좋은 깃허브 6개

깃허브라고 하면 개발자만 쓰는 곳 같지만
사실 AI 공부할 때는 자료창고처럼만 써도 좋음

1. microsoft/generative-ai-for-beginners
생성형 AI 입문용 강의 모음
AI 앱을 어떻게 만드는지 흐름 잡기 좋음

2. microsoft/AI-For-Beginners
AI 기초 개념 공부용
머신러닝, 딥러닝, NLP 같은 기본기 잡기 좋음

3. dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
프롬프트, RAG, AI 에이전트 공부할 때 좋음
AI를 제대로 쓰고 싶으면 한 번쯤 봐둘 만함

4. f/prompts.chat
프롬프트 예시 모음
처음에 AI한테 뭐라고 말해야 할지 모를 때 참고하기 좋음

5. open-webui/open-webui
내 컴퓨터에 직접 AI 채팅창을 만드는 느낌
Ollama나 OpenAI API랑 연결해서 쓸 수 있음

6. n8n-io/n8n
업무 자동화 만들 때 많이 쓰는 도구
AI랑 연결하면 뉴스 수집, 글감 정리, 알림 자동화 같은 것도 가능함

처음부터 전부 설치하고 이해하려고 하면 머리 아픔

그냥 북마크해두고
필요할 때 하나씩 열어보는 것만으로도 충분함

AI 잘 쓰는 사람들은
툴을 많이 아는 것도 있지만

좋은 자료가 어디 있는지 알고
필요할 때 다시 꺼내 쓰는 능력이 큰 듯함

[creativebiglee @creativebiglee]

Come back.

[Claude @claudeai]

Fable 5 is back.

[creativebiglee @creativebiglee]

Sonnet의 리브랜딩..?

[Cognac(꼬냑) @supernovajunn]

엔트로픽이 sonnet 5를 공개했는데
백서에는 아래처럼 적혀있다.

“몇 달 전까지만 해도 더 크고 비싼 모델이 필요했던 작업을, 이제 Sonnet급 모델이 처리한다.”

엔트로픽 자료 기준으로 Sonnet 5는 SWE-bench Pro에서 63.2%, Terminal-Bench 2.1에서 80.4%, OSWorld-Verified에서 81.2%를 기록했다. Opus 4.8보다는 조금 낮거나 비슷하지만, Sonnet 4.6과 비교하면 꽤 큰 폭으로 올라왔다.

특히 GDPval-AA v2에서는 Sonnet 5가 1618점, Opus 4.8이 1615점이다.

이건 “가성비 모델이 생각보다 많이 올라왔다”는 뜻인 것 같다.

가격도 Sonnet 5는 8월 31일까지 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러로 시작하고, 이후에는 3달러/15달러로 시작하고. Opus 4.8이 5달러/25달러라는 점을 보면, 엔트로픽은 sonnet 5를 단순 보급형 모델이 아니라 실무 에이전트의 기본 엔진으로 밀고 있는 것 같다.

개인적으로 이번 발표에서 제일 크게 보이는 건 “Opus의 역할 변화”다.

예전에는 복잡한 에이전트 작업을 하려면 상위 모델을 써야 했다. 이제는 Sonnet이 대부분의 실행을 담당하고, Opus는 더 어려운 판단이나 고급 문제에 쓰이는 구조로 갈 가능성이 높다.

회사 직급으로 보면

Opus는 비싼 시니어 컨설턴트고, Sonnet 5는 매일 일하는 실무형 에이스라고 본다

기업이 진짜 많이 쓰는 건 결국 후자다.

[creativebiglee @creativebiglee]

@gimhyeo02389130 무엇을 만들지. 고민!!

[크롱 @Krongggggg]

Anthropic 공식 발표 🔥

Claude Fable 5 + Mythos 5 수출 통제 해제됨.

내일부터 복구 시작.
유저들 기다려줘서 고맙고, 복구 작업한 팀들 고생했다 ㅋㅋ

내일이 벌써 기대된다.

[creativebiglee @creativebiglee]

AI시대에 산다는 것. 📝

[요즘IT @yozm_it]

📎 하용호 님의 [AI 시대 나의 전문성을 재설계하는 법] 165P 발표자료

내 전문성은 무엇이 될지 확신이 없다면, 저장해두고 읽어보세요

📍 자료에서 얻어갈  수 있는 것:

- AI가 일을 대신하는 시대에, 내 전문성을 어디에 둬야 하는지
- AI 결과물을 그냥 믿고 넘기다 사고 나는 패턴과, 그걸 피하는 법
- 잘 만드는 사람이 아니라 "잘 가려내는 사람"이 전문가가 되는 이유와, 그 안목을 기르는 법
- AI 결과물을 믿어도 되는지 점검하는 기준을 세우는 법

[creativebiglee @creativebiglee]

오픈클로!

[OpenClaw🦞 @openclaw]

OpenClaw is now on iOS + Android 🦞

📱 Native mobile apps, finally
💬 Agents in your pocket
🔔 Channels, tasks, replies on the go

Run agents from wherever your thumbs are.

iOS: https://t.co/7LHHc9htgM
Android: https://t.co/X0Wuh2uA8w

[creativebiglee @creativebiglee]

오픈클로와 커서. 모두 공식 앱으로 나오다니!!

[요즘IT @yozm_it]

미래 개발자들 사무실 모습.jpg

오늘 날짜로
- 커서 iOS 앱 출시 https://t.co/ZINBUvy92z
- 오픈클로 iOS/안드로이드 앱 출시
https://t.co/pQn4RwKqWa

[creativebiglee @creativebiglee]

AX. 토스와 같이 일할수 있는 분위기 형성이 먼저일듯.

https://t.co/QdvZUD1DNr

[홍명수 @Myeongsu_bean]

기업이 AI를 도입했는데
생산성은 왜 안 오를까?

⚠️이 부분이 가장 핵심입니다.

AI를 도입한다 해서 생산성이 자동으로 오르는 게 아닙니다. 잘 생각해봅시다. 이동시간만 하루 2시간인 여러분에게 완전자율주행차를 준다 하면 어떻게 쓰실 겁니까?

일을 한다는 사람도 있을 거고, 쉰다는 사람도 있을 거고, 유튜브를 본다는 사람도 있을 겁니다. 생산성을 늘리는 선택은 뭘까요?

일할 시간이 없는 사람에겐 일을 하는 게,
잠 잘 시간이 없는 사람에겐 쉬는 게
생산성을 높이는 선택일 겁니다.

사람마다, 기업마다, 상황에 따라
생산성을 높이는 선택이 다른 겁니다.

기업들은 이런 선택의 '기준'을 통일하기 위해
물적/인적 자원 전부를 AI중심으로 맞추고
워크플로우 자체를 재구성해야 합니다.

여기에 더해 가장 큰 리스크인 '사람'도
관리해야 하고 말입니다.

지금은 이 작업을 누군가는 시도해야 할 때.
성과를 보여주는 기업이 나와야
너도나도 시작할 거라고 봅니다.
그 전에는 바뀌기 어렵습니다.
원래 사람이나 조직은 안 바뀌려는 게 본성이기에.

기사출처: 매일경제

[creativebiglee @creativebiglee]

CC 구조 📝

[AI 카페인 ☕️ @AI_Caffeine]

Claude Code 쓸 때
프로젝트 안에 CLAUDE.md 하나만 덩그러니 두는 방식은
생각보다 금방 한계가 옴.

진짜 유지보수 가능한 구성은
보통 몇 개 층으로 나눠서 가져가는 편임.

- CLAUDE.md : 프로젝트 전체 컨텍스트와 기본 규칙
- settings.json : 권한, 모델, hooks 설정
- rules/ : 주제별 규칙 분리
- commands/ : 반복 가능한 workflow 축적
- skills/ : 작업 맥락에 따라 동적으로 불러오는 능력
- agents/ : 전용 서브 Agent 정의
- hooks/ : 툴 호출 전후 자동 검증

결국 중요한 건
기능을 많이 넣는 게 아니라
`역할별로 얼마나 깔끔하게 분리돼 있느냐`에 가까움.

구조가 선명할수록
Claude Code도 더 안정적으로 굴러가고,
나중에 유지보수하거나 재사용하기도 훨씬 편해짐.

이건
Claude Code 프로젝트 구조를
한 번에 이해하는 데 꽤 좋은 그림 같음.

#AI #AICaffeine #Claudecode