Hoonoo

Sharing thoughts on AI, Tech, Startups, Investment, and psychology. Finding signals in the noise.

[Giyu @rutu_3]

I found a site that solves pretty much every UI component oversight problem.

It gives you exact, step-by-step checklists for building cards, navigation, and forms so you never miss critical micro-details again.

Link: https://t.co/fe2zznSsIY

[Anatoli Kopadze @AnatoliKopadze]

Anthropic engineer:

"You're not supposed to prompt Claude. You're supposed to build a system that prompts itself."

In 45 minutes she shows exactly how Anthropic builds agents that remember, fix their own mistakes and get smarter with every run.

This beats any paid course on agents I've seen.

Watch it, then read the guide on building loops below.

[AYi @AYi_AInotes]

别等什么 GPT-6了，刚看到的新闻，可能直接把现在所有 AI 交互都干成原始人。

前 OpenAI 对齐研究员 @NaomiAKlein （哈佛 CS、女子国际象棋大师）两周前离职，创办@Conduit 做 “非侵入式读心 AI”，Browser Company 的核心 prompt 工程师转了她的文章，直接撂了句话：不管你对 AI 现在有什么预期，往上调 100 倍。

这不是那种科幻片里的开颅脑机接口，它不用做手术，
通过他们做的轻量头带，戴在头上就能捕捉你说话 / 打字前几秒的神经信号，你脑子里转 “改下这个图表、重写第一段、给我解释这个公式”，不用打字不用张嘴，AI 直接接收到你的意图就把活干了。

现在已经攒了 1 万小时的脑电 - 语言配对数据，赌的就是大模型那套 “暴力出奇迹” 的逻辑：哪怕脑电信号噪点再多，只要数据够多，就能解出你在想什么 —— 就像满是噪点的 GPS 加地图，照样能精准定位。

大家都在卷模型谁更聪明，没人发现现在 AI 最大的瓶颈根本不是模型，是你输入太慢了。

你打字一分钟几十字，说话一分钟两百字，但你脑子里的想法一秒钟能转十几个弯，90% 的意图你根本说不出来、写不清楚。

一旦这个接口通了，人和 AI 之间那层 “语言隔膜” 直接没了，现在的 ChatGPT、Copilot，全和拨号上网一样原始。

他们的路线图激进到离谱：2027 年消费级头带上市，2035 年 AI 直接变成你的 “第六感”，你思考的时候直接能调用 AI 的知识，连思考速度本身都能被加速。

但让人后背发凉的点也在这：

这东西比 Neuralink 狠在它不用开颅，消费级铺开速度会快到你想不到。

可一旦机器能读懂你没说出口的想法，思想审查、预犯罪监控、脑数据隐私，这些科幻片里的东西，会比 AGI 先到你面前。

现在技术还很早期，EEG 信号穿过头骨衰减严重，跨人解码很难，2027 年是非常乐观的预期。
#AI #脑机接口

[Gallery X @realgalleryx]

메타 최고AI책임자가 에이전트 떼로 엔지니어 100명 팀을 이겼다고 함. 그런데 방법을 물으니 마크다운 파일과 크론 잡이라고 답함.

Y Combinator에 나온 알렉산더 왕 얘기임. 회사는 결국 큰 피드백 루프 하나이고 그 안에 작은 루프가 박혀 있는데, 그 루프를 사람 대신 에이전트가 돌리게 만드는 데 알파가 있다는 것. 메타 내부에서 이미 그런 사례를 확인했고, 조건이 하나 붙음. 에이전트가 최적화할 올바른 평가지표를 붙여줄 때만 됨.

진행자가 기계적으로 뭐가 필요한지 캐묻자 답이 시시함. 지표 정하는 게 핵심이고 나머지는 스킬, 마크다운 파일, 크론 잡, 그리고 /goal 명령. 본인 말로 "파고들면 다 평범해서 늘 웃긴다"고 함. 조언 하나 더 얹었음. 링크드인은 무시하라고.

결국 병목은 모델이 아님. 뭘 최적화할지 정하는 사람의 판단임. 지표를 못 정하는 조직에 에이전트를 100대 붙여도 100명 팀만큼 헤맬 뿐임.

[Hoonoo @hoonooler]

AI는 오픈소스의 길을 갈 것인가

젠슨 황이 X에 첫 게시물을 올렸는데, 내용이 흥미로워 정리해 봤습니다.

지금 AI 모델은 크게 두 갈래로 나뉩니다.

하나는 완성된 서비스만 API로 빌려 쓰는 폐쇄형입니다. 다른 하나는 학습된 가중치(weights) 자체를 내려받아 직접 뜯어보고 고쳐 쓸 수 있는 오픈웨이트입니다. 윈도우와 리눅스의 차이를 떠올리면 감이 잡히실 겁니다.

엔비디아의 젠슨 황이 X 계정을 만들고 올린 첫 글이 바로 이 이야기였습니다. 자기소개도, GPU 이야기도 없이 곧장 “Open Weights and American AI Leadership”이라는 공동 서한을 공유했습니다. 여기에는 엔비디아, 메타, 마이크로소프트, 팔란티어, IBM, 허깅페이스, 미스트랄, 리눅스재단, a16z, 와이콤비네이터 등 20여 개 기업과 기관이 이름을 올렸습니다.

서한의 논지는 세 가지로 요약됩니다.

첫째, 코드가 열려 있으면 전 세계가 함께 검증하므로 오히려 안전성과 보안이 강화된다는 것입니다.

둘째, 스타트업과 대학, 공공기관까지 프론티어급 기술 위에서 실험할 수 있어 혁신의 확산 속도가 빨라진다는 것입니다.

셋째, 특정 클라우드나 모델 제공자에 종속되지 않고 자국 인프라 위에서 운영할 수 있어 기술 주권을 지킬 수 있다는 것입니다.

젠슨 황은 여기에 한 문장을 덧붙였습니다. 세상에는 프론티어급 폐쇄형 모델과 프론티어급 오픈 모델이 둘 다 필요하다고요.

시점을 보면 이 글의 성격이 더 분명해집니다. 워싱턴은 지금 중국산 오픈웨이트 모델에 대한 규제를 검토하고 있습니다. 7월 16일 공개된 문샷 AI의 Kimi K3가 대표적입니다. 사실상 규제 논의를 앞두고 업계가 선제적으로 낸 로비 성격의 메시지에 가깝습니다.

물론 이해관계도 함께 읽어야 합니다. 엔비디아는 연산 인프라를 파는 회사이고, 모델을 직접 돌리는 주체가 많아질수록 칩 수요는 늘어납니다. 개방을 지지하는 것이 곧 시장을 넓히는 일이기도 하니까요.

다만 그렇다고 논지 자체가 약해지는 것은 아니라고 봅니다. 이해관계와 명분이 일치할 때 오히려 메시지는 더 오래 갑니다.

한국 생태계 입장에서 남는 질문은 조금 다른 지점에 있는 것 같습니다. 개방이냐 폐쇄냐를 두고 미중이 각자의 명분을 세우는 동안, 우리는 그 위에서 무엇을 만들 것인지에 대한 답을 갖고 있는가 하는 점입니다.

[Jensen Huang @JensenHuang]

For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter.

AI will transform every industry, power every company, and be built by every country.

Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty.

The world needs both frontier closed models and frontier open models.

https://t.co/AUKzoQ5Ikb

[Hoonoo @hoonooler]

Openworker!

이미 개인 워크플로우를 이것과 비슷하게 세팅하고 사용하고 있는 상황이다보니, 이렇게 사용성 좋은 프로덕트가 나와주면 넘 반갑고 고마운 마음 😁

[Andrew Ng @AndrewYNg]

Announcing OpenWorker! An open-source agent that doesn't just chat with you, but delivers finished work -- like hand you a polished document, send a slack message, or update a calendar entry.

Ask it to prepare a customer brief, untangle your calendar, draft a report, or triage a Slack alert. It works across your files and everyday tools, produces the deliverable, and checks in before doing anything consequential.

OpenWorker runs on your Mac, with Windows support coming soon. It does not lock you into any one model. Bring your own API key and run it with GPT 5.6 Sol, Claude Fable, Gemini 3.6, an open weight model (like Kimi, GLM, DeepSeek, Inkling), or Ollama to keep your data local. Your data does not leave your machine except through an LLM provider and integrations that you choose.

@rohitcprasad and I are building OpenWorker because AI coworkers are an important way to get work done, and we want there to be an open, privacy-preserving, model-independent option. Check it out and let us know what you think!

Try it out: https://t.co/P0mGnI1o31 (requires your own API key)
Source code: https://t.co/NYCiTD6hSq

[Hoonoo @hoonooler]

@Alisvolatprop12 비전과 kpi에 대한 이야기도 공감이 많이 가네요.

[Hoonoo @hoonooler]

@xrath @GuteslaX 흥미롭네요 ㅎㅎ

[Hoonoo @hoonooler]

인도의 AI 코딩 스타트업 Emergent가 시리즈C로 1억 3천만 달러, 우리 돈으로 약 1,820억 원을 받으며 유니콘이 됐습니다. 기업가치는 15억 달러, 약 2조 1천억 원이고요(1달러 1,400원 기준). 투자는 사모펀드 Creaegis가 이끌었고, 소프트뱅크 비전펀드2, 코슬라 벤처스, 라이트스피드, Y Combinator도 이름을 올렸습니다. 이 정도 명단이면, 업계가 이 회사를 그냥 반짝하는 곳으로 보진 않는다는 뜻이겠지요.

무엇보다 속도가 눈에 띕니다. 창업이 작년 6월이니 이제 겨우 1년 남짓인데, 반년 만에 기업가치가 5배가 됐습니다. 유료 고객이 벌써 20만 명, 연 환산 매출도 1억 2천만 달러(약 1,680억 원)에 이릅니다.

그런데 제가 더 눈여겨본 건 숫자보다도, 이 회사가 '누구'를 위해 만드는가 하는 점이었습니다.

Emergent는 개발자를 위한 도구가 아닙니다. 개발자용은 Cursor나 Replit 같은 게 이미 잘 하고 있으니까요. 이들이 바라보는 건 코드를 한 줄도 못 짜는 사람들입니다. 창업자는 자기 제품을 "상자 안에 든 개발팀"이라고 표현하더라고요. 코드를 짜는 것뿐 아니라 배포하고, 서버에 올리고, 테스트하고, 버그를 고치는 것까지 대신 해준다는 의미입니다. 실제로 고객 중에는 트럭 운송회사나 공장, 건설사, 부동산 관리업체가 자기 일에 필요한 소프트웨어를 직접 만들어 쓰고 있다고 합니다.

사실 이 분야에서 Emergent는 아직 도전자에 가깝습니다. 앞서 말한 Cursor만 해도 지난해 약 41조 원 가치로 투자를 받았고, Replit도 12조 원 안팎으로 평가받으니까요. 그에 비하면 2조 원은 작은 편입니다. 다만 Emergent가 바라보는 시장은 이들과 조금 다릅니다.

여기에 제 생각을 조금 얹어 봅니다.

그동안 "AI가 코드를 짜준다"는 이야기는 대개 개발자가 얼마나 더 빨라지느냐에 초점이 맞춰져 있었습니다. 그런데 어쩌면 더 큰 변화는 다른 곳에 있는지도 모르겠습니다. '소프트웨어를 만들 수 있는 사람'의 범위 자체가 넓어지는 일 말입니다. 지금까지 개발자 수백만 명의 몫이던 일이, 사업은 하지만 코드는 못 짜던 수억 명에게 열리는 셈이니까요. Emergent의 고객이 실리콘밸리 개발자가 아니라 세계 곳곳의 작은 사업자들이라는 점이, 그 방향을 조용히 보여주는 것 같습니다.

물론 아직은 조심스럽게 봅니다. 이런 도구들이 진짜 넘어야 할 지점은, 데모에선 잘 되는데 막상 실무에선 안 되는 경우를 줄이는 일이거든요. Emergent가 '실제로 잘 돌아가는 앱'을 강조하는 것도 그 때문일 테고요. 정말 그만큼 되고 있는지는, 앞으로의 숫자가 천천히 말해주겠지요.

[TechCrunch @TechCrunch]

Indian AI coding startup Emergent becomes a unicorn with $130M Series C https://t.co/kFqzR8Qam6

[Justine Moore @venturetwins]

Me using Claude Opus 4.8 to rename a file

[DOKI @doki_jerry]

SpaceX 인턴 조카에게 들은 썰

1.회사 전체가 진짜 ‘한 팀’처럼 움직인다고 함.
자기 업무가 아니어도 다들 너무 자연스럽게 도와주고, 협업 문화가 압도적으로 좋다더라.
이런 회사는 처음 봤다고.

2.조카가 속한 팀은 11명 정도인데, 인턴은 조카 혼자.
그런데 팀에 사이버트럭 2대를 배정해주면서 편하게 쓰라고 했다는 게 충격 포인트.

3.어느 날 갑자기 정직원들 스톡옵션이 두 배로 늘어나서 사무실이 거의 축제 분위기였다고 함.
대충 계산해도 사람당 몇백만 달러씩 자산이 늘어난 셈이라더라.

4.작년까지만 해도 인턴이 많지 않았는데, 올해는 몇 배 규모로 인턴을 채용할 계획이라고.

총 약 1,000명 수준이라는데, 이거 보면 사업 확장 속도가 장난 아닌 듯.

[Jeff Bezos @JeffBezos]

Thank you. The important part is zeroing out taxes on the bottom half. Best way to put money in someone’s pocket is to not take it out in the first place. Bottom half is only 3% of total tax revenue. But it’s very meaningful to that person. Zero it out.

[Hoonoo @hoonooler]

진짜 감동 ㅎㅎ

[Khairallah AL-Awady @eng_khairallah1]

🚨 Anthropic's own team just showed how to actually use Claude Code properly.

30 minutes. free. the person who created Claude Code.

watch the workshop. bookmark it.

worth more than every $500 course you almost bought.

you've been using Claude without knowing 40 of its commands.

Then read the guide below.

[Hoonoo @hoonooler]

버핏 할아버지는 이 순간을 상상하고 있는 걸까

[쪼 @rvdrqm]

국민연금&워렌 버핏이 투자하는 주식 보는 사이트

https://t.co/8V43LumAp4

이게 있으면 매번 공시 볼 필요가 없죠
대량 보유 변동 알림 <- 은 꼭 최신순으로 보시길 바랍니다
국민연금이 새로운 돈줄을 잡았다는 거니까요

[Hoonoo @hoonooler]

@Alisvolatprop12 와 많이 좋아졌네요

[Hoonoo @hoonooler]

감정은 기대치와 현실의 차이가 발생할 때, 뇌가 세상을 인지하는 사고방식이라는 말이 떠오릅니다.

[Girişimci Hisler @girisimcihisler]

Hayatın zor olmasından dolayı mutsuz olduğunuzu düşünüyorsunuz.

Yanlış.

Mutsuzsunuz çünkü hala bebek seviyesindeki bencillikle yetişkin seviyesindeki beklentilerle hareket ediyorsunuz.

Mutluluk, şükran günlüklerinde veya olumlu düşünmede bulunmaz.

Mutluluk, yetenek yığınınız ile bencil olma ihtiyacınız arasındaki TERS ilişkide bulunur.

Doğduğunuzda %100 bencil, %0 yeteneklisiniz. Mükemmel denge. Toplum sizden hiçbir şey beklemiyor.

Kronolojik olarak yaşlanırlar ama yetenek açısından değil. 30, 40, 50 yaşına gelirler... hala kıtlık içinde hareket ederler, hala hayatta kalma modundadırlar, hala verdiklerinden daha fazlasını alırlar.

Hissettiğiniz stres mi?

Bu, bulunduğunuz yer (yüksek bencillik, düşük yetenek) ile gelişim eğrisinde olmanız gereken yer arasındaki bilişsel uyumsuzluktur.

Anlam yolculuğunuz matematikseldir:

Yetenekleri biriktirin → Kişisel kıtlığı ortadan kaldırın → Bencil ihtiyaçları azaltın → Dışa dönün → Anlamı deneyimleyin

Eğrinin altında kaldığınız her an... yüksek bencillik, düşük yetenek... psikolojik borç içindesiniz. Faiz, stres, kaygı, boşluk olarak birikir.

Çözüm "daha az bencil olmak" değil. Bu erken bir ahlak anlayışı.

Çözüm, bencillik isteğe bağlı, gerekli olmayan bir hale gelene kadar yetenek edinimi yoluyla GÜÇ İNŞA ETMEKTİR.

Ancak o zaman mutluluk erişilebilir hale gelir. Ancak o zaman anlam ortaya çıkar.

İrade gücüyle bencilliği aşamazsınız.

Bencilliği yetkinlikle aşarsınız.

[Hoonoo @hoonooler]

@moomini00 @babybluecream 아마두 메가서울 아젠다를 꺼내겠죠?

[Hoonoo @hoonooler]

일하다보면 디테일이 곧 역량임을 느낄때가 많다.

[sourcery @sourceryy]

"Tim Cook is known as 'Mr. Spreadsheets.'"
— @PatrickMcGee_, author of Apple in China

"The first time he took over a meeting (which usually spent two hours going through the weekly data), it went for 13 hours."

"He had this mind of an insatiable demand for detail."

"Not everybody on his team had glasses. When Tim Cook arrived in 1998, within a few years, everybody had glasses."

"There's a thousand components in the iPhone, and they would just go through all of it to master the global supply chain."