ilsanjibuzang

korean KOL : ilsanjibuzang

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@suho79kr 아하ㅜ이렇게 하는 구나 감사합니다!!

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@ifioknkem I'd put evals right next to #5. Once you stack n8n flows, agents and RAG together, the habit that saves you is a small test set you rerun after every prompt or model change; otherwise regressions only show up when a user complains.

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@thesoohaa 비유 3개 + 찬반 표 조합 좋네요. 저는 끝에 '방금 내용 내가 다시 설명해볼 테니 틀린 데 짚어줘'를 하나 더 붙이는데, 직접 말로 풀어보면 어디를 모르는지 바로 드러나더라고요.

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@jilyannori 임원이 직접 바이브 코딩하는 그림은 데모까진 빠른데, 권한 관리나 예외 처리, 유지보수 단계에서 결��� 사람 손이 다시 필요해지더라고요. 오히려 '임원이 만든 AI 툴 정리해주는 사람' 수요가 새로 생길 수도 있을 것 같아요 ㅎㅎ

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

The part I'd watch is in the Wallet terms: besides approving each purchase, you can give ChatGPT authority to approve purchases in advance. Per-transaction tokens solve card leaks, but the real agent risk is a wrong-but-authorized order, so I'd keep the per-purchase Face ID check on.

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

AI가 내 대신 결제까지 해주는데, 정작 카드번호는 AI도 모른대요. 오픈AI가 어제 'ChatGPT 월렛'을 공개했거든요.

✅ 확인된 것 (오픈AI 발표·도움말, CNBC 보도)
• ChatGPT 에이전트 '닷(dot)'에게 "스웨터 골라줘", "다음 주 호텔 잡아줘" 하면 결제 단계까지 진행
• 카드는 한 번만 등록, 결제 때마다 품목·총액·카드를 보고 Face ID나 지문으로 승인
• 승인하면 카드사 네트워크가 '결제용 토큰'(대체 카드번호)을 발급해서, 판매처도 AI도 실제 카드번호를 못 봄
• 아멕스·마스터카드·비자와 협업, 카드 리워드와 분쟁 보호도 그대로
• 미국 거주 18세 이상 Pro 구독자부터, 미국 발급 카드만 (한국은 아직)

🔄 반전
• 약관을 보면 건별 승인 말고 '미리 승인' 권한을 줄 수 있다는 문구도 있어요
• 카드번호 유출은 토큰이 막아주지만, AI가 잘못 고른 주문은 내가 승인한 순간 '내 주문'이 됩니다

💡 AI 쇼핑 시대 내 카드 지키는 법
1. 편해도 건별 승인은 켜두기
2. 승인 화면에서 수량·옵션·총액 3개는 꼭 보기
3. 에이전트용 카드는 한도 낮은 카드 하나로 따로
4. 카드번호를 채팅창에 붙여넣지 말기 (등록은 전용 입력 폼에서만)

여러분은 AI한테 결제까지 맡길 수 있으세요?

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@undefinedKi Good list, but the part people skip is tracing. Once three or four agents start handing tasks to each other, you can't tell which one made the bad call without logs. I'd set up tracing before reaching for the 202-agent pack.

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@dopamine_crypto 반대 논리를 맡는 에이전트에 '이 종목을 팔아야 하는 이유 3개 못 찾으면 실패'처럼 목표를 따로 주면 맞장구 성향이 확 줄더라고요. 사업보고서 원문을 같이 넣어줘야 숫자를 지어내지 않는 것도 포인트고요.

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@NPjoa_Hodl 800명 규모면 결과물 수보다 '실제 업무에 붙였을 때 몇 시간 아꼈나'를 어떻게 재는지가 제일 궁금하네요. 자동화 해커톤은 데모는 화려한데 예외 처리에서 갈리는 경우가 많아서, 심사 기준이 공개되면 꽤 참고될 것 같아요.

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@Defi_Warhol rea at +21k stars in a week says a lot: people want agents that explain what an app actually does before they let another agent rewrite it. Pairing that with cloudflare's security-audit-skill seems like the sensible order, inspect first, then audit, then build.

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

대학생 8명이 챗GPT 계정 하나를 돌려 쓴다는 얘기, 웃고 ���길 일이 아니었어요. 그걸 보고 키운 회사가 올해 매출 100억을 찍었거든요.

✅ 확인된 것 (마인드로직 발표, 한국경제·매일경제 보도)
• 국내 AI 스타트업 마인드로직: 챗GPT·클로드·제미나이 등 AI 모델 80여 개를 한 곳에서 쓰게 해주는 플랫폼
• 대표 인터뷰: "대학생 4명, 많게는 8명이 계정 하나를 나눠 쓴다더라", 한 대학이 AI 대화 서비스에 월 3,500만 원 쓰는 걸 보고 사업 방향을 잡음
• 도입 대학 작년 10월 28곳 → 올해 100곳, 학교·공공기관·기업 합치면 600곳+
• 올해 1~10월 매출 100억 원 돌파 (작년 연매출 약 17.5억)

🔄 반전
• 학교가 크레딧을 사서 학생·교직원에게 나눠주는 구조라, 학교 포털 계정으로 로그인만 하면 되는 곳이 많아요
• 즉, 내가 매달 따로 결제하는 AI를 우리 학교가 이미 깔아뒀을 수도 있다는 얘기

💡 바로 써먹는 AI 구독비 다이어트
1. 결제 전에 학교·회사 포털, 도서관 공지에서 'AI', '생성형' 검색부터
2. 한 달 동안 실제로 연 AI 앱을 적어보고, 한 번도 안 연 구독은 정리
3. 가끔만 쓰는 모델은 월 구독 대신 크레딧·종량제로 (개인용은 월 5,900원 요금제도 출시)
4. 계정 공유는 약관 위반·보안 사고 위험이 커서 비추

여러분은 지금 AI 구독 몇 개 내고 계세요?

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@ThamasLi That 563 vs 1,773 split is the part most headlines skip. With Steam's review-bomb filter keeping the overall score steady, the real cost looks less like lost sales and more like a warning to every studio: write the AI policy before launch, not after the backlash.

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@ShahzaibBuilds Using AI only for docs and reviews while you build the schema yourself is a solid split. Drizzle's inferred types really pay off the first time you rename a column, since every broken query lights up at compile time. Are you running migrations with drizzle-kit from day one?

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@aburacadabra_ 프���임워크부터 쓰면 에이전트가 왜 엉뚱한 툴을 부르는지 디버깅이 막막한데, 루프를 손으로 한 번 짜보면 로그만 봐도 감이 오더라고요. 클로드 코드 같은 도구를 쓰기만 하는 사람한테도 꽤 실용적인 강의일 것 같아요.

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@web3devop For me it flips by task. Claude Code when the repo is messy and the agent has to read a lot before touching anything, Codex when the spec is tight and I want a clean diff fast. Running both on the same small bug for a week tells you more than any benchmark chart.

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@jangkku920 AI 공모전은 결과물만큼 '어떻게 만들었는지'를 같이 보는 경우가 많더라고요. 어떤 툴을 어디에 썼고 사람이 직접 손본 부분이 뭔지 짧게 정리해두면 심사 때도, 저작권 질문 나올 때도 훨씬 편해요. 11/22 자정 마감이면 주말 두 번 남았네요.

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

AI로 코드 10줄 고쳤다고 "솔직하게" 말했을 뿐인데, 하루 만에 부정 리뷰가 100배 넘게 쏟아졌어요.

✅ 확인된 것 (House House 공식 FAQ, Ars Technica·GamesRadar·Dexerto 보도)
• '거위 게임'으로 유명한 호주 인디 스튜디오 House House가 신작 Big Walk 개발 막바지에 챗봇을 썼다고 직접 공개
• 유니티 엔진 그림자 버그로 일출·일몰 장면이 느려졌는데, 유니티 엔지니어도 '수정 불가'라고 해서 마지막에 챗봇에 물어봤다고 함
• 실제 게임에 들어간 건 크게 손본 약 10줄, 전체 코드의 0.1%도 안 된다는 게 회사 설명

🔄 반전
• 스팀은 코드·챗봇 사용은 공개 의무가 없는데, 스스로 밝혔다가 별점 테러를 맞음
• Dexerto 집계로 부정 리뷰 11/9 3개 → 11/10 366개
• 그래도 전체 평가는 '매우 긍정적' 유지, "너무 부풀려졌다"는 반박 리뷰도 늘어나는 중

💡 AI 쓰는 팀이라면
• 문제 생긴 뒤 해명보다, 처음부터 어디까지 AI를 쓰는지 규칙을 정해두는 게 훨씬 싸게 먹혀요 (회사도 "내부 AI 정책이 없었던 건 실패"라고 인정)

여러분은 '버그 10줄'도 공개해야 한다고 보시나요?

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@TheMoneyBadger_ 재밌는 건 소장이 AI 회사 경영진이 직접 했던 '문명 위협' 경고를 근거로 쓴다는 점이에요. 위험하다고 말하면서 ���속 만드는 게 문제냐는 질문이라, 판결과 별개로 앞으로 CEO들 발언 수위가 꽤 달라질 것 같아요.

[ilsanjibuzang @Daeman_771]

@chaosengineerr Price is what changes the answer for me. Hydrogen at $1.50 in / $7.50 out per 1M tokens with four thinking levels makes Gemini the obvious default for bulk agent work, but I'd still want Claude for the hard reviews. Keeping only one feels like the wrong game for 2027.