Daniel (Kang In Ho)

[Python Developer @PythonDvz]

MCP stands for Model Context Protocol. It is an open-source standard created to help AI models securely connect to external tools, data sources, and software systems.

Most engineers using MCP can't explain what's actually happening on the wire.

They've cloned a repo, run a server, watched it work. Ask what `initialize` does, or why the token bill quietly doubled after they added a few servers, and the conversation gets short.

So I mapped the entire protocol. One image. Save it.

𝗪𝗵𝘆 ��𝘁 𝗲𝘅𝗶𝘀𝘁𝘀
Before MCP: N models × M tools = a custom bridge for every pair.
With MCP: N + M. One protocol in the middle.

𝗧𝗵𝗲 𝘁𝗵𝗿𝗲𝗲 𝗿𝗼𝗹𝗲𝘀
Host is the app you use. Client lives inside the host. Server is your code, exposing capability.
Underneath: JSON-RPC 2.0. Nothing exotic.

𝗧𝗵𝗲 𝘁𝗵𝗿𝗲𝗲 𝗽𝗿𝗶𝗺𝗶𝘁𝗶𝘃𝗲𝘀
Tools — model-controlled. The AI decides when to call.
Resources — app-controlled. The app pushes context.
Prompts — user-controlled. The user invokes them.

𝗧𝗵𝗲 𝗽𝗮𝗿𝘁 𝗻𝗼𝗯𝗼𝗱𝘆 𝘁𝗮𝗹𝗸𝘀 𝗮𝗯𝗼𝘂𝘁
Every tool schema travels in every LLM call. 50 tools = 50 schemas, every turn.
OAuth across many servers becomes real secret rotation work.
Tool sprawl is the new microservices sprawl.
Schema drift breaks agents silently.

MCP isn't a framework. It's a protocol. Mental model is HTTP, not LangChain. Boring, foundational, slowly everywhere.

Save the graphic for the next time someone asks how MCP actually works.

Credit: codewithbrij

[Daniel (Kang In Ho) @innoshome]

생각을 정말 많이 확장하는 시간이었다

[Simon Kim @simonkim_nft]

AI 프론티어 인터뷰 후기

https://t.co/2GH5pDQzMY

존경하는 노정석 대표님과는 오래전부터 인연이 있었고, AI 프론티어 방송은 개인적으로도 꾸준히 챙겨보는 몇 안 되는 롱폼 콘텐츠 중 하나라 출연하게 되어 영광이었습니다.

바이브 코딩과 AI 에이전트 이야기를 하려고 갔는데, 대화하다 보니 궁극적으로 인간에게 남는 것이 무엇인지까지 이야기가 이어졌습니다.

최근 많이 하는 ���각은 실행의 비용이 정말 빠르게 낮아지고 있다는 겁니다. 예전에는 팀, 자본, 시간, 개발력이 필요했던 일들이 이제는 한 사람과 여러 에이전트의 조합으로 훨씬 작고 빠르게 실험됩니다.

그래서 VC가 망한 것 같다는 이야기도 했습니다. 초기 소프트웨어 스타트업에서 자본의 가장 큰 쓰임이 개발 인력과 실행 비용이었다면, 그 비용이 압축되는 시대에는 돈보다 더 중요한 것이 달라질 수밖에 없습니다.

같은 언어로 대화할 수 있는 멘토십, 신뢰를 빠르게 연결해주는 네트워크, 그리고 비슷한 속도로 생각하고 불안해하는 사람들의 커뮤니티가 더 중요해질 수 있습니다.

요즘 “눈에 보이는 건 다 오픈소스다”라는 말을 자주 하는데, 제품 자체를 만드는 난이도가 낮아질수록 진짜 가��는 코드 바깥으로 이동하는 것 같습니다. 누가 더 빨리 만들었는지보다, 누가 더 선명한 의도를 가지고 있고, 누구와 연결되어 있고, 어떤 신뢰를 가지고 있는지가 더 중요해지는 방향입니다.

대학도 비슷하다고 생각합니다. 선발, 교육, 커뮤니티라는 기능이 점점 언번들링되고 있고, 의도를 가진 사람들이 모이는 커뮤니티가 기존 제도보다 더 강한 학습과 성장의 장이 될 수 있습니다.
에이전트 경제에 대해서도 이야기했습니다. 개인마다 에이전트를 갖고, 에이전트끼리 거래하고, 결제하고, 평판을 쌓는 세상이 온다면 신원과 평판, 결제의 인프라가 필요해집니다. 이 지점에서 퍼블릭 블록체인과 스테이블코인의 역할도 다시 중요해질 수 있다고 봅니다.

결국 중요한 질문은 바뀌고 있습니다.

무엇을 만들 수 있나보다, 나는 무엇을 의도하고 있나.

AI는 실행�� 도와주지만 먼저 욕망하거나 방향을 정하지는 않습니다. 그래서 사람에게 남는 건 의도, 판단, 관계의 깊이, 그리고 취향 같은 것들이 아닐까 싶습니다.

실행이 싸지고 유틸리티가 당연해질수록, 오히려 인간이 인간에게 주는 영감과 내러티브의 가치는 더 커질 수 있습니다. 생산의 도구로서의 인간은 줄어들지만, 취향을 만들고 관계를 깊게 가져가고 새로운 이야기를 여는 사람의 가치는 더 선명해질 수 있다고 생각합니다.

바이브 코딩, 에이전트 네이티브 조직, VC와 대학의 변화, 에이전트 경제와 블록체인, 취향의 미래까지 꽤 넓게 이야기했습니다.

괄호를 많이 열고 온 느낌이라 저도 다시 보면서 생각을 더 정리해보려고 합니다. 초대해주셔서 감사합니다.

[Daniel (Kang In Ho) @innoshome]

O https://t.co/xj8NYHUEyl

[Prajwal Tomar @PrajwalTomar_]

Over the last six months, I’ve built 16+ SaaS products using Cursor.

If you’re a beginner, this thread has everything you need to get started and make the most of Cursor

[Swami Sivasubramanian @SwamiSivasubram]

Alexa+ is here and it’s unlike any assistant that exists today. It uses new models, has a new architecture, and adds agentic capabilities.

For customers, this means having AI assistant that independently completes tasks on your behalf. You don’t need to hold the device or select an app to take action. Alexa+ doesn’t require you to stare at a screen while you wait for the delegated action to complete.

How did we build this? We powered Alexa+ with a sophisticated routing system using state-of-the-art models from Amazon Bedrock's collection—including Amazon Nova and Anthropic Claude—instantly matching each customer request with the best model for the task at hand. It connects with services you use in your daily life—your email, calendar, GrubHub, OpenTable, Ticketmaster, Yelp, TripAdvisor, Whole Foods Market, Uber, Max, and so much more.

Ready to let Alexa take something off your to-do list? Start here https://t.co/i4mkGmS2Kb

[Amazon @amazon]

The latest evolution of generative AI is here. Meet Alexa+, our smartest, most conversational, and personalized AI assistant to date.

Alexa+ is designed to leverage state-of-the-art architecture that connects LLMs, agentic capabilities, third-party services, and more to your devices.

Alexa+ costs $19.99 per month or free to all Amazon Prime members, and will start rolling out in the U.S. in the next few weeks.

[Chester Jungseok Roh @chester_roh]

2025년 2월 24일, Claude 3.7 Sonnet, Autonomous coding assistant 역할을 수행하도록 설계된 도구인 Claude Code 를 동시에 공개함. 깜짝놀랄만한 변화가 그야말로 주단위로 쏟아지고 있음. Claude code 역시 기존��� coding assistant 가 하던 일들을 거의 동시에 수행함과 동시에 Devin 처럼 좀더 복잡한 agentic task 를 수행가능한 듯 보임.

이런 발전이 이야기하는 것은 결국 한때는 희소하고 귀중하게 여겨졌던 Intelligence 가 계속해서 commoditization 되고 있는 트렌드를 여실히 보여줌. AI 도구들이 closed이건 open 이건 다양한 형태로 급증하면서, 정교한 코딩 및 추론 능력을 활용하는 비용은 급격히 하락하고 있으며, 이로 인해 우리가 지난 십수년 익숙하던 가치관들을 다 흔들고 있음.

간단한 생각실험 ‘Intelligence 자체가 거의 공짜가 된다면 어떠한 변화가 나타날까?'
수많은 참여자들이 공급하는 이 '지능'의 새로운 가격의 내쉬균형(Nash equilibirum)점은 어디일까? 이 기술 자체에 들어가는 data 와 talent 자체의 공급이 사실상 매우매우 풍요로운(abundant) 상황에 비추어 보면, 아마도 그 가격은 최소한의 전기세와 장비값이 녹여진 수준보다 살짝 높은 정도가 그 도착점일 것임. 월 20~30불도 어쩌면 비싸게 느낄 것임.

이러한 Intelligence commoditization 트렌드는 과거 기술 분야에서 나타난 경제적 패턴과 유사한 모습을 보임. 하드웨어와 소프트웨어의 발전 궤적을 생각해 보면, 한때 운영체제는 몆십만원에서 몇백만원 가격을 받았고, 1GB의 저장공간은 상당한 비용을 지불해야 됐던 적이 있었음. 그러나 지금은 거의 무료이거나, 다른 서비스의 부가상품으로 제공될 정도로 가격이 0에 가까움. 안드로이드가 수십억 대의 기기를 구동하며, 클라우드 제공업체들은 기가바이트 단위의 저장공간을 무료로 제공하고 있음.

AI 역시 이와 같은 길을 걷고 있음. LLaMA 파생 모델과 같은 오픈 소스 모델의 등장, 그리고 컴퓨팅 비용의 하락으로 인해 유능한 AI 에이전트의 공급이 폭발적으로 늘어나고 있음.

과잉공급.

이 과잉 공급은 내쉬균형점을 무료쪽으로 몰���가고 있음 . 어느 공급자도 가격을 올리면 더 저렴하거나 무료인 대안으로 사용자를 빼앗길 위험에 처하게 되기에. Anthropic, Cognition, xAI 등 여러 기업들은 비용을 대폭 절감하거나 AI를 자사 생태계에 결합하는 방식으로, 기본적인 지능의 가격을 0에 가깝게 낮추는 경쟁에 몰두하고 있음. 당장 OpenAI 의 200불, 2000불 차징하는 전략도 GROK, DEEPSEEK 에 의해서 가격하락 압박을 받고 있음. 이제와서 편하게 하는 말이지만 OpenAI 가 가지고 있던 일종의 edge 는 결국 timing 우위밖에 없었던 것임. ChatGPT 주간 사용자가 4억명이라고 하는데, 이게 과연 retain 가능할지 조금만 더 지켜보면 알게 될 것임.

어쨌건 이런 Intelligence commoditization 트렌드 덕분에 coding assistant와 같은 소위 범용지능(intelligence), 즉 AI는 전기나 인터넷처럼 누구나 이용할 수 있는 유틸리티로 단 2년만에 자리를 잡게 됐음. 숨막히게 빠르다 빨라.

이러한 Intelligence commoditization/democratization은 H/W 가 지배하던 시대를 지나서 인류의 지능이 우루루 몰려갔던, 인간지능의 나름의 보루(bastion)였던 소프트웨어 분야에 불안감을 안겨주는 듯. CPU, HDD, 등 H/W가 지배하던 시절, S/W는 창의력과 논리가 결합되어 가치를 창출하는 탈출구로 등장했음. 운영체제, 앱, 다양한 도구들을 만들어낸 프로그래머들이 기술 르네상스를 이끌었지만, 이제 AI가 그 영역에 본격적으로 침투하는 것을 넘어서서 솔직히 그냥 끝장내고 있음. Claude Code 나 Devin 같은 agentic system 뿐만 아니라 cursor, aider(나의 최애 코딩 어시스턴트^^) 는 단순히 보조하는 역할을 넘어서, 반복적인 코딩 작업을 대체하고, 놀라운 정밀도로 디버깅하며, 심지어 해결책을 설계함.

많은 이들에게 이는 인간만이 지닌 고유의 능력(edge)에 대한 배신처럼 느껴짐. 만약 S/W의 가치가 점차 퇴색된다면, 인류의 지식노동(이제 이런 말 무의미한듯), 아니 인류는 다음 가치를 ���디에서 창출할 것인가 하는 물음이 제기됨.

개인적으로는 '인간의 유한의 육체에 한정(constrain)되어 있는 것 때문에 생기는 숭고한 의지(sacred will)' 의 영역밖에 안남은게 아닌가? 뭐 이런 생각들을 자주했었음.

첫째 예제로 아주 높은 품질의 창의성.
예술, 음악, 문학, 디자인은 오랫동안 감성과 독창성에 기반한 인류의 영역으로 자리 잡아왔음 . AI는 Midjourney와 같은 도구로 놀라운 시각 작품을, Suno와 같은 프로그램으로 마음을 움직이는 노래를, 또는 감동을 자아내는 시를 생성할 수 있지만, 뭔가 대단히 인간적인 것들중에서 극도의 희소함을 속성으로 갖는 객체들은 큰 가치를 만들어내게 될 것임. 죽어가는 화가의 마지막 붓터치(비유가 좀 그렇긴 하네.) 나 실체적인 무언가에 기댄 감동적인 웹소설, 눈앞에서 보는 감동적인 공연이나 연기? 뭐 이런 것들. 일반적��� 창작은 AI 에게 다 맡겨���겠지만, 인간의 열정에서 비롯된 비범한 결과물은 여전히 그 가치를 지켜낼 것.

둘째는 인간적 연결(human touch, emotion)? 기계는 공감의 콘텐트를 만들어낼 순 있지만, human body 가 만들어내는 그 고유의 touch 는 못 만들어냄 (유명한 VR 영화인 Ready Player One 의 마지막 대사 역시 현실에서의 키스를 한번 경험하고 나선 다시는 VR 세상으로 돌아가지 않겠다는 주인공의 대사가 마지막 문장임.) 상담사, 교사, 공연자와 같이 직접적인 인간의 정서를 전달하는 역할은 AI가 형성할 수 없는 유대감을 만들어내며, 디지털 피로가 심화되는 시대에 직접적인 ‘존재감’의 가치를 더욱 부각시킬 수 있을 것임.

세번째 피난처는 불확실성 속에서 복잡한 문제를 해결하는 능력. 그야말로 '의지'를 발휘해야 하는 영역이라고나 할까. 위기관리, 화성탐사, 윤리적 딜레마와 같은 문제들은 ��정된 생명이 주는 대가로 갈고닦은 직관을 요구함. 이는 마치 죽기 전에 통일장이론을 완성하고자 했던 아인슈타인이나, 내일 망할것 같은데도 사업을 일으키는 사업가의 영역.

이처럼 창의력, 인간적 연결, 그리고 복잡한 문제 해결 능력이라는 영역들이 인류의 다음 프론티어를 형성하지 않을까 함. 물론 이러한 영역들도 장기적으로는 AI 와 결합하며 또 새로운 모습을 하고 있을테고, AI가 영생이라는 문제를 해결해주면 또 이 영역도 완전히 달라질 수도 있겠지만.

엊그제 녹화한 youtube 에서 이야기했던 생각들, 그리고 오늘 claude code 론칭을 보면서 이제 Intelligence 가격이 0에 이미 접근했다라는 현식을 무겁게 받아들이며, frontier model 을 만드는 일이나, 일반적인 agentic framework 을 만드는 수많은 사업들이 맞이하게 될 극단적인 downward spiral 을 걱정하며, 과거 H/W가 끝장날때 S/W 로 도망가며 연명했던 우리 엔지니어 족��들의 미래를 걱정하며, 우리 모두 도대체 어디로 도망가야 될지를 걱정하고 있는 현실을 슬퍼하며, 답답하여 몇글자 써봄.

인간이 가진 신���한 의지. 한정된 삶이 이끄는 목적의식.
저도 이제 AI 자체에 대한 탐구는 좀 덮고, 새로운 부가가치 탐구에 더 열중해야겠습니다.

몇년전 AI landscape 에서 나는 할일이 없다고 생각하고, 그 영역을 떠나서 대단히 인간적인 영역으로 도망가는게 유일한 길이라고 생각했던 과거의 체스터에게 약간의 고마움을 느끼고 있습니다.

OpenAI, Google, Anthropic... 그리고 중국의 형님들아.
좀 천천히 가자. 지친다 이제.

[John Rush @johnrushx]

I've tried all (36) AI Coding Agents & IDEs 😵‍💫

[CreateXyz, Cursor, Softgen, Windsurf, Wrapifai, Copilot, Lovable, Bolt, v0, Replit, MarsX, AmazonQ, Pear, Devin, Github Spark, IDX, Webdraw, Claude 3.7 Sonnet & more]

The most complete list ever made:

[Alvaro Cintas @dr_cintas]

What a crazy week in AI 🤯

- Mistral Le Chat app
- Anthropic Jailbreaks
- Pika adds Pikaddition
- Google Gemini 2.0 Pro
- Replit free text-to-app
- ByteDance’s AI avatars
- OpenAI’s Deep Research
- HuggingFace AI App Store

Here’s everything you need to know:

[Daniel Mahncke @MnkeDaniel]

One-Pager on Thinking, Fast and Slow by Daniel Kahneman:

[Chester Jungseok Roh @chester_roh]

https://t.co/ikfC3aUVgD

빅테크에서 엄청난 속도로 새로운 모델들을 내놓고 있는 이 시점에 스타트업들은 뭐해야 되는지에 대해서 YC Partner 들끼리 이야기하길래 유심히 들어봤는데, 이 친구들 역시 아직 확실하게 승리하는 대전략을 가진것 같아 보이진 않음.

하긴, 뭐 AI 말고 다른 사업 역시 항상 승리하는 대전략 같은거 있었나. 그냥 젊고 똑똑하고 중간에 안그만둘 것 같은 사업가들 뽑아서 주루룩 돈 뿌리고 될때까지 참을성있게 기다리는게 벤처투자의 본질이니까, YC 라고 특별한 관점을 갖긴 어렵다는 점은 이해함.

그래도 몇가지는 코멘트 해주심 : openAI 나 Google 이나 모두 mass consumer 사업을 그들의 main market 으로 정의하고 있으니, 걔들이 압살(steamroll)할 영역에는 절대로 가지 말라라는 이야기 + 어디로 도망가면 좀 살수 있지 않을까 정도는 이야기 해줌

도망가라고 이야기해주는 영역들 좀 살펴보면..

* RAG : 곧 나올 frontier 모델들이 압살해버릴 가능성이 있겠지만, data privacy 가 존재하는 공공이나 대형 엔터프라이즈들 수요는 계속 있을꺼니까 여긴 웬만치 되진 않겠냐

* 빅테크가 PR 이나 Legal 때문에 절대로 안갈 것 같은 영역에서는 consumer business 열어도 되지 않겠냐. 뭐 virtual girl friend 시장 같은?

* 빅모델의 데이터넷에 안들어가 있는 vertical 영역들 : airbnb 나 uber, zillow 같은 것들 (나는 개인적으로 빅모델이 데이터셋으로 사용하지 않는 MODAL 에 집중해야 된다는 이야기로 바꿔서 이야기한다만..)

결국은 꼭 AI 라는 키워드를 쓰지 않더라도, 기술사업영역에서는 항상 있어왔던 이야기라서 본질은 언제나 그대로라는 생각.

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과거에 2018, 2021, 2023 년인가 AI business 로 살아남기 자료들을 만들어서 재미삼아 발표하곤 했는데, 요샌 뭐 그런 예측같은게 무슨 의미가 있나, 다음달이면 또 세상이 변할텐데 이런생각으로 살고 있어서..

그럼에도 불구하고, 여전히, "빅테크가 집중하지 않는 MODAL 에서의 Vertical Integration" 이 스타트업에게 남은 유일한 출구라는 생각에는 변함이 없어서 오늘도 AI x Beauty 해보고 있는 중..

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여전히 관점은 유효한거 같아 과거의 자료공유..
이제는 이런 자료도 의미가 없어질듯... 1~2년내에 AGI 님이 출현할 것이고, 미래는 이제 그분이 결정해주실 듯 :)

2018년, 2021년 버전
https://t.co/dFoYkGqlx2

2023년 버전
https://t.co/6Vw7tSaU2R

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Claude 는 역시 나보다 훨씬 정리를 잘함

YC 파트너들의 주요 견해:

1. 스타트업은 AI 모델이 빠르게 발전할 것이라고 가정하고 그에 따라 ��략을 세워야 함.
2.특화된 분야, 원활한 사용자 경험, 기업 고객 대상 기회 등에 집중해야 함.
3. 팀워크의 중요성과 빠른 반복 개발의 필요성을 강조함.

Sam Altman의 의견을 고려했을 때, 스타트업이 대기업과 경쟁하기 위한 구체적인 포인트:

1. AI의 발전 속도를 예측하고 그에 맞춰 장기적인 로드맵을 세울 것.
2. AI로 인해 기존 서비스가 쓸모없어지는 것이 아니라, AI로 인해 더욱 가치 있어지고 차별화되는 분야를 찾아낼 것.
3. 특정 산업이나 전문 분야에 집중하여, 도메인 지식과 독점적 데이터, 맞춤형 워크플로우 등을 통합한 차별화된 가치를 창출할 것.
4. 사용자 경험, 워크플로우 통합, 고객 지원 등에서 차별화된 서비스를 제공하여 경쟁력을 유지할 것.
5. 기업 고객을 대상으로 맞춤형 AI 솔루션, 기존 시스템과의 통합, 도입 과정 관리 등의 서비스를 제공할 것.
6. 독점적 데이터 세트 구축, 특화된 AI 모델 개발, 복제하기 어려�� 워크플로우와 통합 서비스 구축 등을 통해 방어 가능한 AI 모트를 구축할 것.
7. AI 기술과 산업 전문성의 교차점에서 숨겨진 통찰력을 발견하고, 이를 활용하여 차별화된 솔루션을 만들어낼 것.

종합하면, 스타트업은 빠르게 발전하는 AI 기술의 흐름을 예측하고 그에 맞는 장기적 전략을 세워야 합니다. 단순히 기술을 따라가는 것이 아니라, AI로 인해 더욱 가치 있어지는 특화된 분야를 찾아내고, 도메인 전문성과 데이터, 사용자 경험 등을 통합하여 차별화된 서비스를 제공해야 합니다. 이를 통해 대기업과의 경쟁에서 생존하고 성장할 수 있는 방어 가능한 비즈니스 모델을 구축할 수 있을 것입니다.

[Yann LeCun @ylecun]

Yes, I've made this point many times.
The beginning of a sigmoid looks like an exponential.

Not only can we "never be fully certain that what we are observing isn't in fact following a logistic trend before the inflection point", we can always be fully certain that *every* *single* *exponential* *trend* eventually passes an inflection point and saturates into a sigmoid.
Continuing an exponential trend beyond that inflection point requires a paradigm shift.

No physical process can grow indefinitely.
There are always friction terms in the dynamics equation that eventually become dominant (energy consumption, heat dissipation, quantum effects, thermal fluctuations, communication bandwidth, mass/energy density....).

Even processes that *appear* exponential on a long time scale are actually a succession of sigmoids, in which each new sigmoid is caused by a paradigm shift.
A good example is Moore's Law. It is saturating right now. But the exponential progress of the last 7 decades is due to a succession of technological paradigm shifts that weren't pre-ordained.
Each paradigm behaved like a sigmoid. Each new sigmoid overtook the previous one. The envelope turned out to be exponential.
We haven't seen similar paradigm shifts in, say, airplane speed or space travel.
Technological paradigm shifts require scientific breakthroughs.

[Kube Architect @K8sArchitect]

Setting up distributed tracing in Kubernetes with OpenTelemetry, Jaeger, and Ingress-NGINX

More https://t.co/ggsmw143db

[The New Stack @thenewstack]

MayaData launching ChaosNative for LitmusChaos and more https://t.co/ri3ZyWcjMU @MayaData

[Saiyam Pathak @SaiyamPathak]

Hello people!!
I am so happy and proud to be on the Program Committee for the FIRST ever @kubernetesio AI day happening May 4, 2021.
Submit your CFP's NOW!!!

https://t.co/iPCVvtOIph
#kubernetes #AI #k8sAI #k8sAIday

[Daniel (Kang In Ho) @innoshome]

https://t.co/TbQwHkZ4on

[Daniel (Kang In Ho) @innoshome]

https://t.co/41sCJxdUhR

[조군【프로 잉여™】 🐳🐬 @chogoons]

트친여러분들께 제안을 하나 드립니다.
“��극기부대” 라는 명칭 대신 “태극기 모독부대”라는 명칭을, “엄마부대” 라는 명칭을 “엄마 모독부대” 라는 명칭으로 바꿔 사용할 것을 제안합니다.
동의하시면 RT 부탁드립니다.

[GeekNews @GeekNewsHada]

https://t.co/3diZnT7w5e - CLI부터 다양한 도구들에 대한 치트시트 모음 https://t.co/5ilWEIotoy
- 웹사이트,curl,자체 CLI 도구 지원
- 어려운 man/help 대신 사용자들이 작성한 쉬운 설명
- 56개 프로그래밍 언어,다양한 DB, 1000개 이상의 Unix/Linux 커맨드
- VSCode,Vim,IntelliJ등 에디터지원