bart

Motorcycle, Bot, Tesla 3YC sxr

[bart @elfinxx]

참, 저 오늘 휴가임.

[bart @elfinxx]

물고기 물고기 오이데 https://t.co/8pF4bOB3fm - @YouTube

[bart @elfinxx]

@yakshawan 진짜요? 감자랑 왕관만 생각나는데 이게 이미지로요?

[bart @elfinxx]

딸이랑 서비스 같이 만드는거 재밌네. ㅋㅋ 옆에서 아이디어 이야기하면서 그림 그려주고 나는 받아적어서 클로드 디자인으로 시안 보여드리고 컨펌 받아서 만듬.

[Donghee Na @dongheena92]

최근 Python 생태계에서 공급망 공격 이슈가 꽤 있었는데요,
당근 Python 챕터에서 저희가 어떻게 대응했는지 간단히 정리한 글을 공개했습니다 🙂

https://t.co/DTDHXHpEs1

[bart @elfinxx]

모니터 닦아주고싶다

[dalgom.bami @dalgom_bami]

요새 제가 새로운 개발 지식을 최대한 빠르고 효율적으로 머리에 집어넣는 방법을 소개합니다.

1. 적당한 개발 컨텐츠 유튜브 영상 찾기 제 모든 유튜브 알고리즘은 개발과 마케팅쪽 영어 컨텐츠로 맞춰져있고 그냥 쉴 때 보는 계정과 알고리즘 분리해서 관리중. 팁을 드리자면 어쩌다 본 마음에 드는 컨텐츠엔 꼭 좋아요 누름. 그래야 알고리즘이 흔들리지 않음. 관심없음도 적극활용

영어쪽 컨텐츠가 새로운 프레임워크나 라이브러리 등에 대해서 빠르게 업데이트나 출시 소식 등을 다뤄주는 경우가 많고 관심있는 영상을 일단 나중에 볼 리스트 등에 모아둠. 아무래도 최근 트렌드나, 좀 자세히 파는 영상 위주로 많이 모으는 중

2. 일하면서 적당히 영상 띄워두고 Smooth AI로 잠깐 잠깐 자막 보면서 들을만한 내용인지 파악. 소리는 관심 생기는거 아니면 잘 안들음. 일 하다가 나중에 쌓인 스크립트 보면서 대충 내용 파악

3. 가볍게 살펴보았을 때 꽤 유용하고 자세히 들을만한 컨텐츠면 NotebookLM에 넣어서 한국어 팟캐스트화

4. 출퇴근길에 들으면서 이동(팟캐스트 퀄 진짜 괜찮음)

이렇게까지 하는 이유) 개발 유튜브를 많이 본 분들은 알겠지만 15분 20분인데 별 이야기 없이 알맹이가 없는 경우가 진짜 많습니다. 또는 특정 서비스나 프레임워크 스폰서 광고인 경우도 많아서 뭔가 속은느낌이 들 때도 있어요.

근데 간혹 보석같은 엄청난 영상들도 있는데 이걸 처음부터 끝까지 다 듣고 있을 수는 없으니 답답합니다. 최대한 손실 없이 알맹이만 체리피킹하려는 저만의 루틴입니다.

[bart @elfinxx]

@yakshawan 도대체 어떤 내용을 입력해둔 겁니까

[₿engi.ext ⚡️ @bengi_mk5]

日 판사 2500명 한눈에… 익명 후기 담은 ‘판사지도’ 공개에 “압력 우려” vs “사법 투명성” 맞선다
https://t.co/EW2IzCzYll
2월부터 약 한 달간 단독으로 개발했으며, Next.js와 SQLite 기반 웹 애플리케이션 형태로 구현됐다. 판사 정보는 법원 공식 명부와 관보의 인사 이동 데이터를 바탕으로 구축

[bart @elfinxx]

??

[야차완 @yakshawan]

잭 도시 에세이 'From Hierarchy to Intelligence(하이어라키에서 지능으로)' 읽었다. 인사이트 무시무시하네. 마지막 문단만 간단히 번역해봄.

[bart @elfinxx]

이제 판례만 털어오면 되는데… 하… 판례는 진짜 구하기가 헬이라..

[Jihyeon Kim (김지현) @simnalamburt]

https://t.co/a6AtAxywyN

@junghwan 님께서 한국 법을 모두 git repo로 옮겨주셨다! 한국법령정보 MCP보다 얘가 훨씬 빠르고 편하다!!!!

코드 : https://t.co/l8JqMuHfV9

이거 예전부터 하고싶었지만 은근히 까다로운 처리가 필요해서 미뤘던건데, 시간지나니 다 해주셨다 와와와와

[Sk Akram @akramcodez]

nobody asked, but here’s the aerodynamics of a cat

[bart @elfinxx]

n8n 같은건 쓸모 없다는 이야기.

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이 인터뷰에서 특히 흥미로웠던 지점은 Cowork의 현재 UI가 처음부터 정답이 아니었다는 사실임.

Anthropic은 초기에 훨씬 더 구조화된 워크플로우형 인터페이스를 실험했다고 했음. 입력 소스를 추가하고, 원하는 결과물을 고르고, 문서 길이를 조절하는 식의 가이드형 UI였음.

하지만 그녀의 회고는 분명했음. 그런 구조는 오히려 부담을 키웠고, 사람들은 2026년에 또 다른 폼을 채우고 싶어 하지 않는다는 것임.

그냥 "이거 해줘요"라고 자연어로 말하고 싶어 한다는 것임.
"

[lucas @lucas_flatwhite]

Claude Cowork 가장 잘 쓰는 디자이너는 어떻게 일할까

Anthropic 디자인 총괄 Jenny Wen의 이야기를 듣고 나면, AI 도구를 잘 쓰는 사람의 정의가 조금 달라짐.

프롬프트를 화려하게 쓰는 사람이 아니라, 피드백을 빨리 모으고 초안을 빨리 만들고 팀이 반응할 수 있는 형태로 바꾸는 사람이 더 중요해 보였음.

Jenny Wen은 이제 대부분의 채팅성 업무를 Cowork에서 처리함.

Claude Code는 프로덕션 코드의 세밀한 마감이나 구현 디테일에 쓰고, Cowork는 인터뷰 기록 정리, 소셜 반응 분석, 인사이트 문서 작성, 발표 자료 초안, 와이어프레임 생성까지 맡김.

이 구분이 인상적이었음...!

코드용 도구와 비코드용 도구를 억지로 나누는 게 아니라, 자신의 사고 흐름에서 어디에 어떤 도구가 가장 잘 맞는지를 이미 분명히 나눠서 쓰고 있었기 때문임.

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그녀가 Cowork를 설명할 때 쓴 표현은 아주 직설적이었음.

"garbage in, treasure out"

여러 출처에서 쏟아지는 지저분한 자료를 넣으면, Cowork가 그 안에서 보석 같은 패턴을 뽑아내도록 만드는 방식임.

UXR 인터뷰, 내부 Slack, 소셜 피드백, 고객 리뷰를 한 번에 읽히고, 그 결과를 주간 인사이트 문서로 바꾸고, 다시 제품 아이디어와 발표 자료로 이어 붙임.

이 흐름이 중요한 이유는 분석이 끝에서 끝나지 않기 때문임.

인사이트가 바로 기능 아이디어가 되고, 그 아이디어가 와이어프레임이 되고, 그 와이어프레임이 다시 Figma나 코드 프로토타입으로 이어짐.

AI가 단순히 "요약기"로 머무는 게 아니라, 리서치와 기획과 디자인 사이를 이어주는 변환기 역할을 하는 셈임.

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그녀의 월요일은 여기서 시작됨.

월요일 오전 10시에 Cowork가 지난주 피드백을 정리한 문서와, 이번 주에 검토할 만한 제품 아이디어 3개를 준비해두도록 예약해둘 수 있다고 했음.

예전 같으면 리서치 정리, 슬라이드 작성, 회의 아젠다 준비가 각각 따로 놀았겠지만, 이제는 하나의 자동화된 루프로 엮일 수 있음.

이 루프가 만드는 진짜 변화는 단순한 속도 향상이 아니었음.

팀이 더 자주 보고, 더 빨리 판단하고, 더 가볍게 실험할 수 있게 된다는 점이 더 중요해 보였음.

기획 문서도 예전처럼 장대한 명세서가 아니라 몇 개의 중요한 bullet point로 줄어듦.

피드백과 우선순위, 그리고 보안이나 법무와 공유해야 할 핵심만 남기고, 나머지는 대화와 프로토타입이 메우는 방식으로 바뀌고 있었음.

↓

이 인터뷰에서 특히 흥미로웠던 지점은 Cowork의 현재 UI가 처음부터 정답이 아니었다는 사실임.

Anthropic은 초기에 훨씬 더 구조화된 워크플로우형 인터페이스를 실험했다고 했음.

입력 소스를 추가하고, 원하는 결과물을 고르고, 문서 길이를 조절하는 식의 가이드형 UI였음.

하지만 그녀의 회고는 분명했음.

그런 구조는 오히려 부담을 키웠고, 사람들은 2026년에 또 다른 폼을 채우고 싶어 하지 않는다는 것임.

그냥 "이거 해줘요"라고 자연어로 말하고 싶어 한다는 것임.

그래서 Cowork의 UI는 점점 덜 설명적이고, 덜 강압적이며, 더 가벼운 챗 인터페이스 쪽으로 이동했음.

대신 홈페이지를 공유된 to-do list처럼 보이게 만들었음.

사용자와 Claude가 같은 작업판을 보고, 생성된 결과물을 검토하고, 승인하고, 예약하고, 다음 단계로 넘기는 경험을 만드는 쪽으로 진화한 것임.

이건 단순한 UI 정리가 아니라 AI 제품 설계 철학의 이동처럼 보였음.

기능을 더 많이 보여주는 것보다, 사용자가 더 적은 마찰로 시작하고 계속 이어가게 만드는 편이 더 중요하다는 판단이기 때문임.

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여기서 디자인의 역할도 바뀜.

디자이너가 혼자 정답을 그려서 넘기는 사람이라기보다, 피드백을 구조화하고 옵션을 빠르게 늘려서 팀 전체의 판단을 돕는 사람에 가까워지고 있었음.

그녀도 자신이 한 프로젝트에만 깊게 매달리기보다, 여러 프로젝트를 오가며 엔지니어와 PM과 함께 프로토타입을 보고 어디를 바꾸면 좋아질지 맞춰가는 시간이 많다고 설명했음.

이 변화는 생각보다 큼.

AI 시대의 디자인은 더 많이 만드는 일보다, 더 빨리 구체화하고 더 정확히 고르는 일로 중심이 이동하고 있기 때문임.

초안을 손으로 처음부터 만드는 시간은 줄고, 초안에 반응하고 방향을 세우는 시간은 늘어남.

그녀도 빈 페이지에서 오래 고민하기보다 AI가 첫 번째 초안을 만들게 두고, 자신은 거기에 반응하며 생각을 발전시킨다고 했음.

이건 게으름이 아니라 작업 방식의 전환임.

이제 중요한 것은 처음 문장을 누가 썼는지가 아니라, 어떤 판단으로 다음 버전을 고르는가에 가까워짐.

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Cowork가 "10일 만에 만들어졌다"는 유명한 이야기도 이 인터뷰를 통해 조금 더 정확하게 보이게 됨.

실제로는 1년에 걸쳐 여러 프로토타입과 기술 실험이 누적되어 있었고, Claude Code의 성공과 비기술 사용자층의 수요가 맞물리면서 출시 시점을 앞당긴 것이었음.

그러니까 10일은 발명 기간이라기보다, 이미 쌓여 있던 시도를 압축해서 시장에 내보낸 기간에 가까웠음.

이 대목은 AI 제품을 만드는 팀에게도 시사점이 큼.

좋은 제품은 번뜩이는 아이디어 하나로 나오지 않음.

계속 다시 등장하는 문제의식, 실패한 UX 실험들, 그리고 지금 내보내야 한다는 타이밍 감각이 합쳐질 때 비로소 형태를 갖춤.

Anthropic이 보여준 것은 단순한 속도가 아니라, 준비된 팀의 속도였음.

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마지막으로 Jenny Wen이 디자이너들에게 남긴 말이 가장 오래 남음.

"발밑의 땅이 흔들리는 것 같다면, 실제로 흔들리고 있기 때문"이라고 했음.

불안이 착각이 아니라는 말임.

그래서 필요한 태도는 부정이 아니라 적응임.

이미 엔지니어들은 AI와 함께 일하는 방식으로 빠르게 전환했고, 그 변화 속에서도 더 많은 결과를 내고 있음.

디자이너도 결국 같은 전환을 겪게 될 가능성이 큼.

반복적이고 소모적인 업무는 줄어들 수 있음.

하지만 그 자리를 더 높은 수준의 판단, 더 빠른 실험, 더 많은 산출물이 채우게 될 가능성도 큼.

생산성이 올라가면 일이 사라지기보다, 기대치가 먼저 올라가기 때문임.

이 인터뷰를 보고 나서 남는 한 문장은 이것이었음.

AI를 잘 쓰는 사람은 AI에게 일을 시키는 사람이 아니라, 피드백과 아이디어와 프로토타입 사이의 거리를 가장 짧게 만드는 사람이라는 점임.

Claude Cowork는 단순한 채팅 제품이 아니라 그 거리를 줄이기 위한 작업 운영체제처럼 보였음.

그리고 앞으로의 디자인 리드는.. 화면을 제일 예쁘게 그리는 사람보다 이 루프를 제일 빠르게 돌리는 사람이 될 가능성이 더 커 보였음.

[Jihyeon Kim (김지현) @simnalamburt]

https://t.co/QhERZjl4ty

개웃기네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[bart @elfinxx]

빨리 누가
https://t.co/CKSEzGzJIs

이거 스킬세트로 좀 만들어주세요

[cats with jobs 🛠 @CatWorkers]

The IT specialist has arrived.

[bart @elfinxx]

클로드 그만해 ㅁㅊ… 멈춰..

[GeekNews @GeekNewsHada]

장기 실행 애플리케이션 개발을 위한 하네스 설계

- Anthropic이 프론트엔드 디자인 품질 향상과 장기 자율 코딩이라는 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위해 GAN에서 영감을 받은 멀티 에이전트 구조를 개발
- 생성기(generator)와 평가기(evaluator) 를 분리하는 구조…
https://t.co/rzmYK0Tm0Q

[bart @elfinxx]

난 동의하지 않음. AX는 생각보다 어렵지 않고 아주 약간의 의지와 용기만 있으면 가능함. 결국 자기 분야에 AI 도입하고 마지막 polishing 하는 작업은 도메인 전문가인 스스로가 할 수 밖에 없음. 그 작업은 AX 팀이 아니라 팔란티어 fde팀 할애비가와도 안됨. 시작점이나 동기부여가 필요하다면.. 그리고 이걸 위해 교육을 받거나.. 책을 읽는 다던가.. 하면 그냥 도태되는거임. 간단하게 ai에게 같이 일하자 라고 말만 걸면 다 진행되는걸..

[velopert @velopert]

오늘 알게 된 정보 중 가장 인상 깊었던 건,
리디가 임직원들의 업무 효율을 AI로 개선하기 위한 AX팀을 별도로 운영하고 있다는 점이다.

https://t.co/01QyuLzbtl

이건 단순히 “AI를 도입했다” 수준이 아니라,
회사의 생산성 구조 자체를 AI 중심으로 재설계하려는 시도로 보인다.

[bart @elfinxx]

AI 기술 서적 출판이 의미가 있나? 인쇄하는 순간 옛날 기술

[bart @elfinxx]

@lemonaid1206 ㅋㅋ 저러면 칼차단 당합니다.

[bart @elfinxx]

max..가 아니야..?

[NoPD @ds1dbx]

맥미니와 클로드코드 프로.
토스뱅크 입사 특전?! ㅎㅎ