Elevenlabs vs VoiceStudio
이 전에 VoiceStudio를 소개했었는데, 직접 비교해봤습니다.
Macbook M3 Pro에서 진행했고, 영상의 목소리는 제가 유튜브에서 쓸 음성을 직접 넣어서 비교했습니다.
사실 '비교'라고 하기에는 VoiceStudio는 특별한 모델이 있는게 아닙니다. 허깅페이스의 모델을 가져다 쓸 수 있는것이고, 이걸 잘 쓰기 위해 만들어놓은 하네스입니다.
직접 모델을 쓰려면 음성 품질 자체 외에도 신경써야할게 많은데 VoiceStudio가 잘 말아놓은것이죠.
전 개인적으로는 Voice Changer를 쓰고 있습니다. V4는 너무 방송용 톤이 강하거든요. 그리고 VoiceStudio는 PoC 정도로만 쓰려고 하고 있습니다.
how do you trust your agents' work more? copy this post/link and give it to your @bot or agent!
1. codebase improvements: this is just good software engineering - better architecture, stronger types and invariants, clear boundaries. agents love to copy what exists and take the shortest path, so make the easy thing the right thing. categorically eliminate problems through code and you won't need to think about it again.
2. static analysis: lint rules, tests, CI, verification (eg TLA+). very token efficient ways to catch issues ahead of time.
3. prose: comments, rules, AGENTS.md, skills - anything that can't be enforced and requires agent judgment. use it minimally, but do use /create-verification-skill.
4. human review: the hardest to scale. at the rate agents land code, it's pretty much impossible to thoroughly review every PR, so spend that effort on the highest leverage point, designing an environment where agents do the right thing by default.
this forms an inverse pyramid: you want most of your effort at the top, least at the bottom. codebase improvements are deterministic, making it more token efficient, and lets you sleep more soundly at night.
install https://t.co/u9xIlN3eN0 and create a new Project:
1. look through my slack/chat messages and code review comments where i've given feedback on PRs, code, architecture
2. use /recall on my past transcripts to learn how i steer agents
3. /poteto-mode use /correct and /architect on past commits to find the most common pitfalls agents fall into, then propose a plan to rearchitect the code i own so it's more agent friendly. answer open questions with prototyping rather than defer to me, and back the plan with real data.
4. before you begin, use /sharpen + /in-your-own-words and confirm this prompt with me
드디어!! 기다려주셨던 Lucian UX/UI Prompt 대규모 업데이트입니다!
🔥 100% 무료... 애니메이션 UX/UI 200개를 새롭게 추가했습니다! 🔥
(당연히 전체 오픈소스입니다.)
기존 200개에서 무려..
--> 총 400개가 됐습니다!
지난번 제가 만든 오픈소스를 공개한 뒤 정말 많은 분들이 관심을 가져주셨고, 업데이트한다고 말씀드렸을 때도 정말 많은 분들이 기대해주셨는데요.
그래서 이번에는 단순히 개수만 늘리는 게 아니라, 실제 웹사이트에서 써보고 싶은 다양한 인터랙션과 애니메이션을 새롭게 만들었습니다.
이번에 새롭게 추가된 200개를 영상 하나에 전부 보여드릴 수는 없어서, 그중 5개만 먼저 보여드립니다!
자동화 흐름도부터 입체적으로 솟아오르는 데이터 차트, 선택한 기준에 따라 다시 모이는 버블, 물결처럼 움직이는 글자, 클릭하면 반응하는 관계망까지!
나머지 UXUI도 아래 사이트에서 직접 확인해보실 수 있습니다.
(이번에도 라이트테마, 다크테마 각각 모두 지원, 한국어/영어 지원입니다.)
이번에도 전부 무료로 공개하는 오픈소스 프로젝트입니다.
기다려주시고 응원해주신 모든 분들 정말 감사합니다!! 🙇♂️
https://t.co/XJFc2669kZ
Caveman > Claude 메모리 압축과 프록시는 계속 쓸만함
https://t.co/3KwCz0jXEo
Claude Code 스킬이 토큰 절감에 초기에 주목은 굉장히 받았음.
그러면서 시간이 흐르면서 모델이 굉장히 좋아졌고.. 그럼에도 Opus 5.5 환경에서도 이점을 가져갈 수는 있음.
이렇게 접근해볼 수 있겠다.
1️⃣ CLAUDE md에 "간결하게 답할 것" 한 줄 추가하는 것도 나쁘지 않음.
2️⃣ /caveman-compress 이걸로 메모리 파일 압축하는거 유효함. 매 세션마다 이점.
3️⃣ 로그나 테스트 출력을 많이 읽는 작업이면 프록시 도입.. caveman claude
로그, diff, JSON 같은 입력을 줄이는거.
실제 토큰 비용의 대부분은 파일 읽기, 컨텍스트 같은 입력 토큰임을 잊지 말자요!
개인 상황에 맞게 잘 써보자.
하이닉스 해커톤 후기
1교시 입뺀당하고 2교시 문제 궁금해서 갔는데
아니 이게 무슨 AI Native야?? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
카메라 연결이 끊겨서 다시 연결했는데
연결 안된다고 감독관이랑 장애 문의가
20분 넘게 괴롭힘
GPT 5.2는 멀티모달 성능이 매우 떨어져
얘한테 이미지 분석 맡겨서 문제풀라다가
다 틀린답만 말해줌
이게 하이닉스에서 승인한 문제고
하이닉스 AX는 이렇게 하고 있다는거죠??
저는 능력이 부족해서 못갈거 같습니다