Hyungrok

[크롱 @Krongggggg]

오 이거 완전 개꿀이잖아...

개발자를 위한 무료 서비스들.

영상으로 목록 촬영하다가 너무 많아서 나중에는 막 스크롤했어.

일단 사이트를 가봐 정리 너무 잘되어있다.

[하루 @i_like_ai0]

컴포즈커피 4700억 매각, 진짜 속내

저가 커피 시장에서 한때 ‘부산 로컬 원두 브랜드’로 불리던 컴포즈커피.

2022년 매각을 시도했는데 몸값 2500억 제시 → 아무도 안 사감. 가맹점 수도 1900개 안팎에서 정체. 시장이 이미 포화된 상황이었다

그때 본사가 꺼내든 카드가 BTS 뷔였습니다.

뷔를 세우자마자 가맹점 수가 1년 만에 600개 이상 폭증하면서 3000호점을 돌파했습니다. 포화 시장에서 스타 파워로 성장 곡선을 억지로 끌어올렸습니다.

이 ‘미친 성장’ 숫자를 들고 필리핀 외식 재벌 졸리비에 팔아치웠습니다.

불과 2년 만에 2500억 → 4700억으로 가치가 폭등했고 본사 쪽은 대박 엑시트에 성공했습니다.

그런데 여기서 진짜 질문이 나옵니다.

가맹점주들은 이 성장으로 돈을 벌었을까요?

뷔 모델료 + 수십억 광고비 상당 부분을 가맹점주들에게 광고 분담금으로 떠넘겼습니다. 인지도는 올랐다고 본사 생색내지만, 점주들 실수익은 매달 깎여나가는 구조였습니다.

더 소름 돋는 건 매각 이후입니다.

졸리비와 사모펀드 쪽은 배당금을 기존 19억 → 250억대까지 대폭 늘리고, 유상감자까지 동원해 총 870억 원 규모 현금을 주주 쪽으로 빼냈습니다.

한국 소비자들이 매일 마시는 아메리카노 한 잔의 마진이, 결국 필리핀 재벌 호주머니로 직행하는 흐름이 된 거죠.

지금도 끝나지 않았습니다.

최근 또 73억 원 광고비를 책정하고 가맹점주들에게 40% 분담을 요구 중입니다. 점포당 월 8만원 수준. 본사는 “폐업률 0.5% 미만”이라고 강조하지만, 실제 시장에서는 권리금 건지고 매장 양도하려는 매물이 늘고 있다는 이야기가 나옵니다.

결국 뷔라는 초강력 치트키는
가맹점주를 위한 마케팅이 아니라, 국내 본사 고가 엑시트 + 해외 자본의 빠른 현금 회수를 위한 도구로 쓰인 셈입니다.

저가 커피 시장이 거대 자본의 ‘폭탄 돌리기’ 판이 된 지금, 마지막에 폭탄을 안고 가는 건 결국 퇴직금 털어 가게 연 평범한 자영업자들입니다.

[로그 Logue @AlexZio00]

Claude Code의 숨은 비용.

세션이 길어지면 컨텍스트가 압축된다.
압축되면 "아까 뭐 하고 있었지?"부터 다시 시작한다.
3시간 작업이 5분 만에 증발한다.
대부분은 그냥 다시 설명한다.
혹은 "이어서 해줘"라고 하고 AI가 기억하길 기도한다.
session-checkpoint는 이걸 자동화한다.

"체크포인트" 한마디면:
1. 미완결 의사결정 추출
2. 시도했다 실패한 접근 기록 — 다음 세션에서 반복 방지
3. 핸드오프 파일 자동 생성 — 다음 세션이 이 파일 하나만 읽으면 복원 완료
4. 반복 실수 패턴 감지 → 행동 교정 규칙 자동 추가
5. 3회 이상 언급된 사실 → 영구 기억으로 승격

다음 세션: "세션 시작" 한마디.
핸드오프 로드 + 교정 규칙 리마인드 + 우선순위 표시.
PROGRESS.md를 직접 쓸 필요 없다.
"체크포인트"가 그걸 대신한다.

설치:
npx @anthropic-ai/claude-code-skills add --skill session-checkpoint https://t.co/8VKsCEvDfe

짝으로:
npx @anthropic-ai/claude-code-skills add --skill session-start https://t.co/8VKsCEvDfe
"체크포인트" → 작업 → "세션 시작"

이 사이클이 돌 때마다 AI가 조금씩 똑똑해진다.
그게 self-evolution의 실체다.

https://t.co/5vtuaXyqmI

[백억이 @10Billionaire_A]

아무도 알려주지 않는 바이브코딩 현실 알려준다

[크롱 @Krongggggg]

유료 AI 메모리 툴들보다 훨씬 나은듯🦄

MemPalace라는 툴인데 깃허브 56k찍음

로컬에서만 돌아가고, 데이터 안 보내고, 비용 0원인데 성능은 최상.

기존 툴들은 다 집어넣고 막 검색하는데,
MemPalace는 Memory Palace 구조로 제대로 정리함.

도메인 용어가 있는데 아래와같이 3가지 단어를 사용함

프로젝트=Wing
주제=Room
원문=Drawer

주요 스펙은

LongMemEval 96.6%
하이브리드 98.4%
원문 그대로 저장
Claude Code 자동 저장 지원
Python + ChromaDB, 디스크 300MB
MIT License 완전 오픈소스

[lucas @lucas_flatwhite]

많은 사람들이 지나치고 있는데 Vercel 아티클에 담긴 스킬은 결코 지나치면 안됨.

product-design
https://t.co/wJdyzOM4Or

Vercel 제품에서 사용자가 보고, 선택하고, 행동하는 모든 인터페이스를 설계/구현/검토/개선하는 전문적인 스킬이기 때문.

이게 단순한 UI 코딩이 아니라, 제품을 판단하고, 사용자 작업, 상태 설계, 접근성, Geist 컴포넌트 준수, 리뷰 기준까지 체계적으로 정의한 전문가급 제품 디자인 워크플로우 라는 얘기..

스킬 안에 디자인 시스템과 제품 철학이 진하게 녹아있음.

[로그 Logue @AlexZio00]

Claude Code에 "코드 리뷰해줘"라고 하면 돌아오는 답의 80%는 "전반적으로 잘 짜셨습니다."

파일명도 없고, 라인번호도 없고, severity도 없다.
그건 리뷰가 아니라 감상문이다.
문제는 모델이 아니다. 리뷰 프레임워크가 없는 것이다.

code-autopsy는 12개 질문으로 코드를 해부한다.

Q1 입력 검증
Q2 인증/권한
Q3 에러 처리
Q4 동시성
Q5 데이터 무결성
Q6 외부 의존성
Q7 성능
Q8 유지보수성
Q9 비즈니스 로직
Q10 테스트 품질
Q11 에러 회복력
Q12 관측성

모든 발견은 파일명:라인번호 필수.
수정안은 diff로 제시.
점수는 4축(보안/신뢰성/유지보수/운영성)으로 정량화.
배포 판정 4단계:
SHIP IT (8+) / FIX FIRST (6-7.9) / RISKY (4-5.9) / BLOCK (4미만)
"잘 짜셨습니다"가 나올 구조적 여지가 없다.

설치 (Claude Code):
npx @anthropic-ai/claude-code-skills add --skill code-autopsy https://t.co/8VKsCEvDfe
사용: /code-autopsy 또는 "코드 부검해줘"

MIT 오픈소스. Cursor/Codex에서도 작동.
https://t.co/5vtuaXyqmI

[크롱 @Krongggggg]

구글 파이낸스가 드디어 베타 탈출하고 정식출시함.

자연어로 "내 포트폴리오 분석해" 하면 AI가 싹 파악해서 리포트 뱉고, 매일 원하는 타이밍에 금융 브리핑까지 자동 발송.

CSV나 PDF, 심지어 스크린샷만 올려도 포트폴리오 완성 해줌.

구글 검색처럼 "하이닉스 1주도 없으면 어떻게 살아야해 ?" 물어보고 자산상담도 받을수 있음 ㅋㅋㅋ

Android 앱도 나왔고 iOS도 곧 출시 예정

6월 25일에 정식 롤아웃됐으니 관심 있으면 바로 https://t.co/asPK92AhCD 가서 사용해봐.

[감자 @nowlovepan]

Codex가 이제 내가 하는 일을 보고 배울 수 있게 됨

Record & Replay라는 기능인데
반복 업무를 한 번 직접 보여주면
Codex가 그 과정을 분석해서 재사용 가능한 스킬로 만들어줌

예를 들면

비용 보고서 제출
휴가 신청
영상 업로드
반복 리포트 다운로드
정해진 양식으로 이슈 만들기

이런 작업을 매번 설명할 필요 없이
한 번 보여주고 다음부터 다시 써먹을 수 있는 구조임

프롬프트로 길게 설명하는 것보다
그냥 내가 하는 방식을 보여주는 게 더 빠른 일들이 있음

앞으로는 AI에게 일을 잘 시키는 것뿐 아니라
내 반복 업무를 잘 가르쳐 놓으면 이만한 좋은 비서가 없을듯

링크⬇️

[게로밍 @zsdcxa13]

구글이 지난 8년 동안 AI 슈퍼컴퓨터를 어떻게 괴물로 키워왔는지 정리한 역대급 논문이 나왔습니다.

개발자나 실무자가 아니어도 한눈에 이해할 수 있게 핵심만 아주 쉽게 정리해 드립니다.

1/ AI 기술은 자고 일어나면 바뀔 정도로 빠르지만, 구글 TPU 반도체의 기본 뼈대는 8년째 큰 틀이 그대로입니다.

AI의 본질이 결국 '거대한 행렬 곱셈의 반복'이라는 걸 간파했기 때문이죠.

칩 내부에 곱셈만 미친 듯이 처리하는 바둑판 모양의 공장(MXU)을 딱 버티고 지어놓으니, 어떤 최신 AI 모델이 나와도 칩 대공사 없이 다 커버해 버립니다.

2/ 최신 7세대 시스템 '아이언우드(Ironwood)'의 규모는 상상을 초월합니다.

초기 모델보다 성능이 무려 3,600배나 뛰었습니다.

특히 AI가 데이터를 올려두고 일하는 '책상' 역할인 초고속 메모리(HBM)를 1.77PB(페타바이트)나 때려 박았습니다

. 축구장 만한 책상에 모든 백과사전을 다 펼쳐놓고 일하는 수준이라, 데이터 가지러 가느라 멍 때리는 시간이 아예 없습니다.

3/ 구글의 진짜 치트키는 '빛과 거울(OCS)' 기술입니다.

9,216개의 칩을 무거운 구리선 케이블로 연결하면 열이 나고 불타버립니다.

그래서 구글은 구리선 대신 레이저를 쏘고, 머리카락 만한 미세 거울로 빛을 반사해 칩들을 연결했습니다.

만약 일하다가 특정 칩이 고장 나면? 거울 각도를 슬쩍 틀어서 고장 난 칩만 실시간으로 우회해 버립니다.

고속도로에 사고 나자마자 순식간에 새 우회로를 뚫는 격이죠.

4/ 컴퓨터 9천여 대가 밤낮없이 돌면 우주 방사선이나 미세 전력 흔들림 때문에 데이터가 튀는 오류가 매일 발생합니다.

옛날엔 오류 나면 한 시간 전 저장 시점으로 돌아가서 처음부터 다시 계산해야 했습니다.

하지만 구글은 '하드웨어 리플레이' 기술을 씁니다.

오류가 감지되면 시스템을 끄지 않고, 오류 난 부품만 0.000001초 전으로 '되감기(Ctrl+Z)'해서 슥 다시 계산하고 아무 일 없었다는 듯 넘어갑니다.

5/ 결국 이 논문이 말하고자 하는 핵심은 이겁니다.

반도체 칩 자체의 성능도 중요하지만, 9,216개 칩에 일을 공평하게 쪼개주는 '천재 지휘자' 소프트웨어(XLA 컴파일러)와 전력 효율을 2배 높여 전기세를 아끼는 기술까지 전체 생태계를 완벽하게 통제해야 진짜 AI 슈퍼컴퓨터가 완성된다는 것.

구글이 왜 빅테크 중에서도 '인프라 깡패'로 불리는지 증명한 백서네요.

[Josh Kim @joshpdletter]

AI 네이티브 기업 만드는 순서는 우선 '맥락'을 쌓는 데서 출발한다.

도구는 헤르메스를 쓰던, 오픈클로를 쓰던, 클로드를 쓰던 상관없다.

1. 우선 맥락, 즉 회사의 회의록이나 의사결정 문서, 오늘 할일/완수한 일 등을 사람이 계속 데이터로 밀어넣는 행동부터 해야 한다.

2. 회의록를 데이터로 쌓는 것부터 한다. 노션이든, 플라우드노트든, 일반 녹음이든 자동을오 회의록이 매일 md나 기타 내용으로 적재될 수 있도록 처리한다.

3. 사내의 업무기록일지와 회사 홈페이지 등을 활용해 전체 회사 도표와 업무 등 SOP와 SSOT 초안을 만드는 것이 중요하다. 그 초안을 만들고 매일 회의록이나 업무 일지 통해 자동 갱신하도록 크론잡을 돌린다.

4. 매일 회의록과 데이터가 적재되고, SOP가 갱신되려면 1일 1~2회 크론잡을 헤르메스가 돌리던가, 오픈클로가 돌리던가 해야 한다. 슬랙 내부의 대화록 통해서 수집하도록 한다.

5. 문제는 이 쌓이는 구조 자체를 만든다는 것 자체가 챌린지다. 회의록 폴더를 매일 새로 생성시키고 쌓게끔 AI에게 지시해야 하고, 그걸 사람이 원할 때 들여다볼 수 있도록 옵시디언 vault로 열어서 쉽게 파악하게끔 하는 후행 작업이 필요하다.

6. 또한, SOP와 SSOT를 매일 자동 갱신하면서 결국 이후 조직의 구성원들에게 체감될 수 있을만한 결과물, 아티팩트를 체감시켜주는 것도 필요하다. 리더만 이걸 체감했고 인프라를 깔았다 한들, 모든 구성원의 체감되는 공감대가 없으면 AI 네이티브 기업은 꿈과 같은 이야기다.

7. 따라서 스스로 헤르메스가 매일 하는 일들이 직원들에게 '놀라움'을 줄 수 있도록 매일 AI가 직원들에게 태스크를 제시하게 하고, 그걸 자동화할 수 있도록 가이드해주는 작업들이 필요하다. 그것은 결국 리더의 몫이다.

8. 'AI 요금제 구독시켜줘도 안써요'는 당연하다. 왜냐면 리더가 미리 보여주지 못했기 때문이다.

9. 위 내용을 열심히 제작하는 이유는, 잭 도시는 회사가 '하나의 지능'이 될 수 있다고 믿고 사람이 없이도 AI가 훨씬 더 많은 일들을 대체할 수 있는 구조로 나아갈 수 있다고 이야기 했기 때문이다. (실제로 그는 4천명을 감원했다.)

10. Y컴비네이터가 최근 제시한 여러 AI네이티브기업 만들기 영상들을 통해서도 계속 배우고 있는데, 정말 유용하다. 다만 그들은 how를 알려주기보다는 what을 제시하는 데 가까우며, 이를 실제로 실천하는 한국 기업도 잘 없다는 사실을 발견했다.

이러한 고민의 결과를 영상으로 찍었다(1편) : https://t.co/6MYKEiodFs

실험 수기는 계속된다.

[감자 @nowlovepan]

이 작업은 Codex로 처리해줘.
이 글은 Claude 스타일로 다듬어줘.
이 내용은 Gemini처럼 리서치해서 정리해줘.

[감자 @nowlovepan]

딸깍 하나 누르면 모든 게 끝나는 자동화보다
현실적인 자동화는 이런 느낌에 가까움

리서치하고
정리하고
만들고
검수하고
보고하고
다음 작업으로 넘기는 흐름

Hermes는 이 흐름을 AI와 도구 사이에서 이어주는 연결 레이어에 가까움

[유튜튜 @youtu_03]

안녕하세요. 유튜버로 부업을 꿈꾸시는 여러분들을 위해.
미세한 팁 하나 드릴게요.

1. 보통 얼굴 목소리 까는 거 싫어하는 분들 많아서
기계음(TTS)를 사용 하실 건데
이거 사용하실때 무조건 1.2배속 속도 올려서 사용하세요
이유는 묻지말고 그냥 무조건 그렇게 하세요 반박 안받음.

2. TTS로 목소리 만들었으면 목소리 사이사이 공백시간이 있을건데. 이거 무조건 0.1초 정도로 짧게 붙이세요.
영상 길이 늘린답시고 이거 길게 하지 말고 무조건 무조건 이렇게 하세요. 이거도 반박 안받음

3. 본인이 여자인데 목소리가 좋다면. TTS말고 목소리 까세요
팔로우 올라가는 속도 2배는 더 빠를 거임
이건 반박 받음 님 말이 맞음

4. 초보들이 영상 만들면 무도 따라한답시고 막 효과음 떡칠에
이상한 효과 오지게 넣는데 그럴 필요 없어요
자막 바뀔때 '뿅' 이 소리 정도면 충분함
그리고 약간 브랜드 트지기들이 쓸법한 여초식 짤방 넣지 마세요
유튜브 시청자들은 그 짤방이 뭔지도 모름
반박 받고 님 말이 맞을수도 있음 이건

5. 그지같이 만든 영상 100개보다 잘 만든 영상 하나가 더 좋아요
영상 다 만들었는데 좀 별로다 싶으면
그냥 올리지 말고 습작 취급하세요.

6. 쇼츠 영상이든 롱폼영상이든
제발 다 만들고 업로드 하기 전에
그 영상을 핸드폰으로 옮겨서 미리 봐보세요
컴퓨터에서 보는 영상느낌과 모바일로 보는 영상 느낌이 아예 달라요
폰트 크기 자막 위치 등등
거슬리지 않게 잘 조절하세요

7. 사회 초년생 여성이 경차 구매할거라면 캐스퍼 사세요
스마트크루즈컨트롤이 달린 캐스퍼는 신이에요
자동차선보정도 해주는데 이거 진짜 신세계에요
반드시 경험해보셔야 합니다 사랑해 캐스퍼

[Cognac(꼬냑) @supernovajunn]

헤르메스가 Stripe와 파트너십으로

에이전트 구매와 결제를 지원한다고 하네요
아마 에이전트 경제에 Stripe가 한발짝 더 넘어오는 것 같은데

1) stripe-link-cli - Hermes가 오픈 웹에서 물건을 구매
2) mpp-agent - Hermes가 사용량 기반 호출 API를 사용
3) stripe-projects - Hermes가 자체 SaaS를 프로비저닝

이렇게 3가지 기능으로 먼저 런칭을 하는 것 같습니다.

안전 기능은 모든 스킬에 내장되어 있다고 합니다
사람이 승인하는 시스템은 구성이 가능하다고 하네요

[Nous Research @NousResearch]

The next evolution of Hermes Agent is here!

Introducing Hermes Desktop: everything you love about Hermes, now native on your machine.

First demoed in Jensen's GTC keynote, it's now in public preview.

[감자 @nowlovepan]

AI 자동화에서 Hermes가 중요한 이유 ( 연동 방법 스레드)

Hermes를 단순히 텔레그램으로 AI를 부르는 도구라고 보면 조금 좁게 보는 것 같음

진짜 핵심은
여러 AI와 도구를 하나의 작업 안에서 자연스럽게 연결해주는 데 있음

예를 들면

Claude는 글 구조를 잡고
Codex는 앱이나 코드 작업을 하고
Gemini는 리서치와 번역을 하고
다른 도구는 이미지, 영상, 파일 정리를 맡는 식임

원래는 사람이 중간에서 계속 복붙해야 했음

Claude가 만든 내용을 Codex에 붙이고
Codex 결과를 다시 ChatGPT에 넣고
리서치 결과를 따로 정리하고
파일을 다시 옮기고

이런 식으로 사람이 AI들 사이의 전달자가 됐음

근데 Hermes 같은 에이전트 구조가 붙으면
이 작업을 앱 안에서 더 자연스럽게 이어갈 수 있음

내가 할 일은

“이 주제로 리서치하고
글감 만들고
필요하면 웹앱으로 구현하고
결과를 정리해줘”

이렇게 목표를 말하는 쪽에 가까워짐

그러면 각 AI가 잘하는 역할을 나눠 맡고
필요한 도구를 연결해서
하나의 작업처럼 이어가는 방식이 가능해짐

이게 진짜 자동화에 가까운 것 같음

텔레그램으로 명령을 보내는 건 편의 기능이고
본질은 AI들이 따로 노는 게 아니라
내 작업 안에서 연결되어 움직이게 만드는 것임

앞으로 자동화는
버튼 하나 눌러서 끝나는 게 아니라

리서치
기획
글쓰기
코딩
이미지
영상
파일 정리
보고

이런 작업들이 하나의 앱 안에서 가능하게 해줌

다음 글에서는
Hermes를 실제로 어떤 작업에 붙이면 좋은지
어떤 식으로 자동화할 수 있는지 정리해보겠음

아래는 헤르메스 ai에 연동하는 방법 스레드⬇️

[크롱 @Krongggggg]

https://t.co/rVTbMOcdbl

[박사런돈미새 @buddha_for_cash]

1590억 달러짜리 회사 CEO가 한 조언 (Stripe CEO)
중학생이 봐도 이해할 만큼 쉽다.
하지만 인생을 관통하는 말들.

1. 깊게 파라
2. 전문가가 돼라
3. 많이 읽어라
4. 열심히 하는 걸 즐긴다면 끝까지 해라
5. 인터넷으로 뛰어난 사람들과 친구가 돼라
6. 직접 만들어라
7. 잘하는 사람을 가까이에서 봐라
8. 빨리 시작해라

Stripe는 그냥 결제 회사가 아니다.
전 세계 결제 수단을 붙일 수 있게 해주는 금융 인프라 회사다.
2025년에 총 1.9조 달러 규모의 거래를 만들었다.

전 세계 GDP의 약 1.6%다.

그런 회사를 만든 사람이 남긴 조언은
생각보다 너무 단순하지만 강력하다.

[빈누 @ffreedomkr]

오늘 발표자료를 현장에서 계속 고침 (물론 모두 by 클로드)

1. 당일에 스폰서 안내 슬라이드를 넣어달라고 하셔서 현장에서 바로 추가 (심지어는 주최측에서 주신 슬라이드가 너무 안이뻐서 나는 사진만 사용하고 디자인은 슬라이드에 맞게 새로 함)
2. 참가자 선물이 있으니 사용해달라고 하셔서 질문 슬라이드를 즉석에서 추가
3. 마지막에 개인 연락처나 소셜 계정 정보를 한번 띄우는게 좋을 것 같아(보통 그때 사진으로 많이 찍으니) 그것도 즉석으로 추가

클로드 코웤 띄워놓고 그냥 말로 그때그때 추가하니 편하기 이를데 없었다.