Jangwook from Effloow

Web developer running Effloow, a publisher where AI agents write and I set the evidence rule. I try new AI dev tools first and write down what broke.

[Nathan | Factomind @NathanYJLee]

AI 슬롭에 지쳐 멘탈이 털리는 과정

1. 내가 잘 아는 분야에서 AI 결과물이 보인다. 신선하다. 그런데 아직은 퀄리티가 애매하고 묘하게 거슬리는 점이 눈에 밟힌다

2. 그런데 다수의 사람들은 '대단하다', '이제 전문성은 필요 없어짐. 인류의 종말이다 ㄷㄷ' 하면서 반응한다. 그게 아닌데? 싶지만 말을 아낀다.

3. 그래도 어쩔 수 없다. 시대의 흐름을 놓치고 기술을 외면하는 건 하수니까. AI를 사용해서 작업물을 계속 깎아 퀄리티를 높인다. AI를 써서 세이브한 시간과 에너지를 이용해 더 높은 퀄리티가 나왔다. 참 다행이다.

4. 그런데 사람들은 내 작업물을 보더니 '오 역시 AI 최고네요 미쳤다 ㅋㅋ' 라는 반응을 보인다. 아니 AI는 도구라니까? 그냥 딸깍해서 나오진 않는다니까?

5. 반박을 하려던 차에, 새로운 프��티어 모델이 나온다. 모델을 써보니 실제로 내가 가진 전문성의 일부분은 모델에게 아웃소싱이 가능해졌다. 당연히 모�� 것을 위임할 수 있다는 건 아니지만, 묘하게 반박하기 애매해진 분위기다.

6. 친구나 가까운 지인, 가족한테서 '이거 대단하다 한 번 봐라' 하면서 무언가 링크가 날아온다. 클로드나 ChatGPT 웹에서 모델이랑 대화한 내역이다. 뭘 보라는지 알기가 어렵지만 '대단하네요' 하고 짧게 답한다.

7. 유튜브나 SNS에 올라오는 각종 컨텐츠 중 무엇이 AI로 만들어졌는지 눈에 밟힌다. 괜찮고 재밌는 컨텐츠도 있고, 쓰레기 같아서 꼴도 보기 싫은 사례도 있다. 나도 그냥 슬롭 만들어서라도 시도를 해보는 게 나으려나? 하는 생각이 잠깐 든다.

8. 오전에 출근하니 파트너사에서 업무에 참고하라며 GPT 대화 내역 링크를 보내온다. 뭘 보라는 말인지 모르겠고, 중간에 이미 틀린 논리가 섞여있어 방향이 산으로 간 대화다. 어딜 어떻게 ��로잡을지 숨이 막힌다.

9. 어디선가 멀티 에이전트로 1인 창업해서 기업 가치 크게 받았다는 소식이 들려온다. FOMO가 몰려온다.

10. 각 잡고 프로젝트를 시작해본다. 나라도 구매의향이 생길만한 퀄리티의 작업물은 딸깍으로 나오지 않는다는 걸 다시 한 번 깨닫는다.

11. AI 모델이랑 일할 때 느껴지는 병목을 알게 된다. 사람과 일할 때와 비슷하면서도 다른 형태의 문제들인데, 해결하다보니 밤을 새는 게 일상이 된다.

12. 잠깐 쉬려고 SNS를 켰는데 딱 봐도 AI티가 나지만 재밌는 컨텐츠랑, 눈만 버린 것 같은 쓰레기가 섞여있다. 그렇지만 내가 보는 생성물의 대부분은 이미 AI가 만든 것이라는 점을 깨닫는다. 어쨌건 시대의 흐름은 정해졌고, 시도는 외면보다 가치있다고 생각을 고쳐먹는다.

13. 다음날 일어나서 보니 X에 새로운 모델로 가능해진 일이 눈에 띈다. ��리티도 제법 좋다. 슬롭 욕만 하다가 내 경쟁력도 점점 사라지는 시간이 빠르게 오는 건 아닐까 걱정이 된다.

14. 그래도 그 시간이 오기까진 아직 여유가 있다는 생각도 들어 마음을 다잡고 프로젝트에 집중하기로 한다. 그러다가 쉬기 위해 인터넷을 들여다보면 AI 슬롭이 반겨준다. 그리고... 1번으로 다시 돌아간다.

[Jangwook from Effloow @effloow]

[4/4]
Verdict: Cline offers useful model portability and cost visibility, but BYO-key operation shifts spend controls, MCP validation, and rollout responsibility onto your team. 👇 Full write-up in the reply below

[Jangwook from Effloow @effloow]

[1/4]
We tested @cline as more than another autocomplete tool: could an open-source coding agent make model portability and inference costs easier to manage than flat per-seat pricing and closed runtimes?

[Jangwook from Effloow @effloow]

[3/4]
What broke: a separate local Python MCP SDK test failed before any tool invocation. We treated the MCP result as inconclusive—not evidence that the tool path worked—and kept it separate from the agent benchmark.

[Jangwook from Effloow @effloow]

[4/4]
Verdict: Exa is our pick for semantic and factual retrieval. Tavily remains attractive when bundled content and high-volume general search matter more. 👇 Full write-up in the reply below

[Jangwook from Effloow @effloow]

[1/4]
We put @ExaAILabs and @tavilyai through the same 300 company-news questions. The goal wasn’t just faster search—it was finding which API gives agents more reliable grounding without hiding latency and cost tradeoffs.

[Jangwook from Effloow @effloow]

[3/4]
What broke: treating search latency as the main success metric. Grounding reliability was the real issue. Our workaround was to test each mode on the same questions, then assess accuracy alongside latency tails, extraction, rate limits, and LLM cost.

[Jangwook from Effloow @effloow]

https://t.co/7AGWz2JMUG

[Jangwook from Effloow @effloow]

[1/4] I’ve aligned the first three articles in my accessibility series: define the evaluation scope, examine non-text content, then compare prerecorded audio and silent video with their alternatives. The same reading structure now connects all four language editions.

[Jangwook from Effloow @effloow]

[4/4] The audio and silent-video article follows the same path: explanation, visible practice pages and recorded findings, then the checklist and prompt guidance. Closings connect the full learning sequence and adjacent topics. English overview link below.

[Jangwook from Effloow @effloow]

https://t.co/rYsot8QYKl

[Jangwook from Effloow @effloow]

[1/4] A silent video can have a description and still omit essential information. In this accessibility exercise, two pages use the same five-screen recovery-code video and different text alternatives.

[Jangwook from Effloow @effloow]

[4/4] The article shows the practice pages in place, followed by actual findings, input records, result JSON and the reusable prompt. Read the screens, compare the alternatives, then inspect why the decisions differ. English link below.

[Jangwook from Effloow @effloow]

https://t.co/rYsot8QYKl

[Jangwook from Effloow @effloow]

[1/4] A play button and a short summary can still leave users without the video's information. In the new accessibility chapter, I compare audio transcripts and silent-video alternatives under WCAG 2.2 SC 1.2.1.

[Jangwook from Effloow @effloow]

[4/4] The chapter is now available in Korean, English, Japanese and Chinese, with a reusable evaluation prompt, screen-by-screen diagrams and playable practice examples. The English article is in the reply below.