신경과 전문의입니다.
자율신경실조증을 호소하시는 분들은 대부분 생각을 되돌려 곱씹는 경향이 이 강합니다.
이를 '반추'한다고 하는데, 결국 스트레스를 스스로 만드는 경향이라고 볼 수 도 있습니다.
반추경향이 강한 사람의 특징입니다.
1.같은 걱정이 하루에도 몇 번씩 리플레이 된다
2. 이미 끝난 대화, 그때 표정과 말투까지 계속 떠오른다
3. 머리 좀 식혀야지 하고 누우면 오히려 생각이 더 많아진다 4. 고민은 많은데, 실제 행동은 잘 못 옮긴다
5. 오늘 일 하나로 끝나지 않고, 예전 일들까지 줄줄이 소환된다
6. 걱정하다 보면, 아직 일어나지 않은 최악의 장면까지 상상한다
7. 누군가에게 말하기보다는, 머릿속에서 혼자 대화 시뮬레이션을 반복한다
8. 생각을 줄여야 한다는 걸 알면서도, 생각을 멈추면 더 불안해질 것 같다
반추경향을 줄이는 뇌과학적 방법은,
1.생각은 머릿속이 아니라 종이에 꺼낸다. - 머리속에서 굴리지 말고 직접 써서 리스트업해보면 훨씬 뇌가 편해집니다.
2. 생각의 ‘타임 박스’를 만든다 - 하루에 10분, ‘걱정하는 시간’을 일부러 정해 두고 그 시간에만 걱정하기. 나머지 걱정은 버린다.
3. 생각에서 감각으로 채널 바꾸기 머리가 과열될 때, 숨소리·발바닥 감각·손의 온도처럼 ‘몸 감각 하나’만 1~2분 따라가기. 4. “왜 이렇지?” “왜 그랬지?”가 떠오르면, 바로 “그래서, 지금 내가 할 수 있는 건 뭘까?”로 문장을 바꿔 본다.
5. 잠자리에선 ‘문제·미래·과거’ 생각 금지, 오로지 오늘 있었던 구체적인 장면 3가지나 감사할 만한 일 3가지만 떠올리기. 6. 혼자 시뮬레이션 말고, 최소 한 번은 밖으로 말하기. 막상 말해보면 별 게 아닐 때가 많다
진짜 똑똑한 사람들 6가지 행동
1 무시당해도 감정으로 대응 안 합니다.
- 상대 수준까지 내려가지 않습니다.
2 대부분 모임에 나가지 않습니다.
- 시간 낭비라는 걸 압니다.
3 모르는 건 즉시 모른다고 합니다.
- 아는 척할 시간에 배웁니다.
4 말할 때 결론부터 말합니다.
- 상대 시간을 존중합니다.
5 안 맞는 사람 과감히 정리합니다.
- 에너지 낭비라는 걸 압니다.
6 노력보다 환경을 먼저 바꿉니다.
- 노력으로 안 되는 걸 압니다.
똑똑한 건 많이 아는 게 아니라,
불필요한 것과 싸우지 않는 겁니다.
"분명히 해두자면, 이건 Redis의 원작자가 한 일임
그는 “평균적인 개발자”가 아니고, LLM을 써도 4개월이 걸렸음
그러니 이걸 근거로 모든 개발자에게 Claude Code, Codex, 기타 AI코딩도구로 완전히 옮기라고 지시해도 된다는 승인 도장처럼 받아들이면 안 됨
특히 평범한 스타트업 CEO들이 봐야함"
<다산 정약용이 말한 멀리하고 가까이 할 인연>
"젊은 시절에는 친구가 큰 의미다. 그러나 나이가 들면서 친구와 점점 멀어지게 된다. 허나 주변에 친구가 사라진다고 해서 자신을 탓할 필요는 없다. 이것은 자연의 순리이기 때문이다.
노인정에 가 보면 사람들이 나누는 것은 자랑과 싸움 뿐이다.
사람은 나이가 들수록 다시 어린아이가 되기 때문이다.
누구나 나이가 들면 자신의 가치관이 생기고,
세월이 거듭될수록 가치관이 고집스러워진다.
오래된 친구라도 가치관이 다르면 서로 멀어지는 게 당연하다.
내 이야기를 듣고 공감해 주는 친구와 가끔 연락하고 듣기 싫은 말을 하거나 불편한 친구는 멀리해라.
오래된 친구가 좋은 친구라는 보장은 없다. 현재의 환경에서 나와 친해진 사람이 나와 비슷한 가치관을 가졌을 가능성이 높다."
AI 코딩 시대, 성장이 멈추는 개발자의 뇌에서 일어나는 일
## TL;DR;
- AI를 잘 쓰는 핵심 역량은 출력물의 품질을 판단하고 교정하는 능력이며, 이 능력은 AI에 의존할수록 오히려 약화됨
- Bjork의 "바람직한 어려움" 이론에 따르면, 쉽게 처리한 정보는 장기…
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끝까지 경쟁 한다는것 | 260218
1. 진짜 경쟁자는 극소수임. 1000명 중 빨강 주황 파랑 대부분이 시작도 안 하거나 빨리 포기하거나 느리게 하거나 산만해져서 끝남. 끝까지 진지하게 하는 사람은 노란 점과 초록 몇 개 수준이고 경쟁 치열하다는 건 착각에 가까움.
2. 경쟁 심해진다는 변명은 에고 보호임. 실패나 미루기 이유로 '경쟁 심해서'라고 하는 건 자기 합리화고 실제 원인은 외부 경쟁이 아니라 내부 두려움과 지속성 부족임.
3. Munger 인용의 핵심 무게가 있음. '단순한 아이디어를 진지하게 해라'는 말처럼 성공한이는 복잡한 걸 찾지 않고 단순한 걸 꾸준히 하고 대부분 가볍게 다루다 탈락함.
4. 현실 적용의 강력한 takeaway임. '잘하는 사람 많아' 느낄 때 끝까지 하는 사람 몇 명만 떠올리면 되고 1~5명 안에 들면 이미 상위권이고 나머지는 관객 수준임.
5. 숫자로 본 잔인한 현실임. 시도 안 함 60%는 0명 남고 3번 실패 30%는 0명 느림 산만 8-9%는 거의 없고 진지 끝까지 0.11%는 1~10명 수준임.
6. 경쟁의 99%는 자기와의 싸움임. 타인과의 경쟁이 아니라 자기와의 싸움이 대부분이고 이 시각화 보면 핑계 대기 어려움.
7. 진지함 자문이 필요함. 포스트가 묻는 '진짜 진지하게 하고 있음?'에 대부분 아니라고 인정할 텐데 그 인정 순간부터 경쟁이 시작됨.
8. 지속성과 실행력이 희귀함. 숫자가 많아 보여도 지속하는 사람이 극소수라 단순 실행만으로 상위권 진입 가능함.
9. 내부 요인에 집중해야 함. 외부 탓 대신 두려움 극복과 꾸준함을 우선하면 경쟁자 영향 최소화됨.
10. 핑계 제거와 시작이 핵심임. 이 시각화 보면 '경쟁 심해서 못 해' 핑계가 사라지고 작은 아이디어를 진지하게 밀어붙이는 게 성공 원리임.
와 .. 진짜 놀라운일이 일어났는데..
의사가 아닌 엔지니어 폴 커닝햄 이란분이
자신의 반려견의 암을 치료하기 위해 암 백신을 개발😱
ChatGPT 하고 구글의 알파폴드 AI ( 단백질 구조예측 AI)
를 이용해서 만들었다고함.
들인돈은 단돈 3000달러로
그 돈으로 반려견의 건강한 혈액과 암 종양의 DNA
서열 데이터를 확보했다고 함.
이때 지피티는
고급 생물학 컨설턴트로 활용해 두 DNA 샘플을 비교하고
암을 유발하는 정확한 돌연변이를 찾는 방법을 알아냄.
그래서 데이터 파이프라인 실행을 위한 단계별 지침을 제공하고 복잡한 종양학 개념을 이해하기 쉽게 번역.
구글의 알파폴드를 이용해서는, 지피티의 가이드에따라 손상된 단백질의 물리적 형태를 파악했다고 함.
최종적으로 면역체계가 암세포를 공격하도록 지시하는 mRNA 백신의 화학적 레시피를 작성하는데 성공😱😱😱
결과는 대성공.
몇주만에 거대한 종양의 크기가 50%나 감소 ㅎ
이 사례는 AI가 전문 지식의 장벽을 허물고 개인이 복잡한 과학적 난제를 해결할수있는
시민 과학의 새 시대를 상징 한다고 함.
와씨.... 소름이다.....
내가 원했던게 이런것이다..
이제 AI로 암세포를 각자의 유전자에 맞는 형태로
공격해서 없애는 시대가 다가왔다..
개별 암백신....
파이낸셜 타임즈가 흥미로운 자료를 발표했습니다.
새 웹사이트, 앱, 코드 모두 폭발적으로 늘고 있습니다. 예전엔 팀 전체가 6개월 걸리던 일을 이제 혼자서 주말에 해냅니다. 코드 한 줄 몰라도 앱을 만드는 시대가 됐습니다.
만드는 것의 장벽은 사실상 사라졌습니다.
그렇다면 이런 질문이 남습니다.
누구나 만들 수 있다면, 만드는 것의 가치는 어디로 갈까요?
공급이 늘면 가격은 내려갑니다. 시장의 기본 원리죠. 소프트웨어 공급은 지금 수직으로 치솟고 있습니다.
그럼 돈과 에너지는 어디로 향할까요?
남은 단 하나의 병목으로 흘러갑니다. 바로 사람들의 관심입니다.
AI는 앱 수백만 개를 만들 수 있지만, 누군가가 다운로드하게 만들 수는 없습니다. 글을 백만 개 써도 누가 읽게 만들 수는 없죠.
그래서 지금 가장 가치 있는 사람은 두 가지를 동시에 할 수 있는 사람입니다. 사람들의 관심을 끌 줄 알면서, AI로 그 영향력을 크게 키울 수 있는 사람.
AI는 마케팅 글도 쓰고, 광고도 만들고, 페이지도 만듭니다. 하지만 5만 명이 공유하는 글을 써달라고 하면 못 합니다.
기술적으로 맞는 것과 사람들이 실제로 반응하는 것 사이의 간격, 그게 바로 감각의 문제입니다.
타이밍, 문화적 맥락, 언제 웃기고 언제 진지해야 하는지. 이건 수년간 쌓아야 생기는 것입니다. 지름길은 없습니다.
재미있는 건 AI가 오히려 감각 있는 사람과 없는 사람의 차이를 더 크게 벌린다는 겁니다.
감각이 있으면 AI가 진짜 무기가 됩니다. 예전엔 제목 4개 쓸 시간에 이제 40개를 테스트하고, 정말 중요한 15%에 집중할 수 있습니다.
하지만 감각이 없으면 AI는 그냥 평범한 것을 더 빠르게, 더 많이 찍어낼 뿐입니다.
지난 몇 년간 자신만의 목소리를 만들고 독자의 신뢰를 쌓아온 사람들은 지금 가장 단단한 자리에 서 있습니다.
다른 기술적 강점은 하룻밤 사이에 값싸졌지만, 그들의 것은 그렇지 않습니다.
사람의 관심은 언제나 부족합니다.
AI가 넘쳐나는 시대에, 그것을 끌어당기는 능력이 마지막 경쟁력입니다.
I've spent 2.54 BILLION tokens perfecting OpenClaw.
The use cases I discovered have changed the way I live and work.
...and now I'm sharing them with the world.
Here are 21 use cases I use daily:
0:00 Intro
0:50 What is OpenClaw?
1:35 MD Files
2:14 Memory System
3:55 CRM System
7:19 Fathom Pipeline
9:18 Meeting to Action Items
10:46 Knowledge Base System
13:51 X Ingestion Pipeline
14:31 Business Advisory Council
16:13 Security Council
18:21 Social Media Tracking
19:18 Video Idea Pipeline
21:40 Daily Briefing Flow
22:23 Three Councils
22:57 Automation Schedule
24:15 Security Layers
26:09 Databases and Backups
28:00 Video/Image Gen
29:14 Self Updates
29:56 Usage & Cost Tracking
30:15 Prompt Engineering
31:15 Developer Infrastructure
32:06 Food Journal