JIPRO

[JIPRO @KCJIPro]

AI를 쓰면 글이 빨라진다.
근데 나는 속도가 궁금한 게 아니었다.
AI가 사람 생각 속으로 들어오면
판단이 어떻게 달라지는지가 보고 싶었다.

그래서 로컬 LLM으로 시작해
AI와 인지, 조직, 판단, 전문성에 대한 글을 쓰기 시작했다.
‘지교수’라는 AI 에이전트가 매일 논문을 읽고 일지를 쓴다.
조사·작성·검증은 다른 모델이 맡고 마지막 판단은 사람이 한다.

결과물이자 실험 기록.
Ji Research Library
https://t.co/JfM4Mc2wSv

[Swell @RippleSwell]

Matt Damon, co-founder of @Water, is coming to Ripple Swell — October 27-29 in NYC.

What connects cross-border payments and clean water for 200 million people?

He's going to tell you how @Water is leveraging Ripple Payments and $RLUSD to accelerate money movement and drive real-world impact across Asia, Africa, and Latin America.

$7.7B mobilized. 88M lives changed. You won't want to miss this one.

Register now → https://t.co/DfzEVoDTfw

[JIPRO @KCJIPro]

@Alisvolatprop12 🤣🤣

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

As a result of a US government directive, we are suspending access to Claude Fable 5 for all users. You can continue to use all other Claude models.

Here’s what this means for you:

Across Claude products, new sessions will run on your selected default model or Opus 4.8, and existing Fable 5 sessions will end with an error.

On the Claude Platform, requests to Fable 5 will also return an error. Please update your integrations to other Claude models.

We know this is a disruption to your workflows; we appreciate your patience and support.

[Kalshi @Kalshi]

JUST IN: Retail investors are dumping AI stocks to buy SpaceX

[Kalshi @Kalshi]

JUST IN: Nvidia is now worth more than India

[JIPRO @KCJIPro]

@Alisvolatprop12 알리스님이 아마추어 비전문가일리가...
항상 많이 배우고있습니다 감사합니다

[JIPRO @KCJIPro]

아니 벌써 Opus 4.8이 나왔다고...?

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Opus 4.8: it builds on Opus 4.7 with sharper judgment, more honesty about its own progress, and the ability to work independently for longer than its predecessors.

Available today at the same price.

[감자 @nowlovepan]

AI 쪽 팔로우하면 좋은 사람 10명

1.Andrej Karpathy - @karpathy
LLM, 에이전트, 코딩 AI 흐름을 가장 쉽게 풀어주는 사람. 어려운 기술을 “개발자가 바로 이해할 언어”로 바꿔줌.

2.Andrew Ng - @AndrewYNg
AI 교육/실무 적용 쪽 최고급 큐레이터. 새 기술을 배울 때 어디서부터 봐야 하는지 감 잡기 좋음.

3.Simon Willison - @simonw
LLM을 실제 제품에 붙일 때 생기는 보안, 프롬프트, eval, 도구 사용 이슈를 깊게 다룸. 실전 개발자라면 필수.

4.swyx - @swyx
AI Engineer 생태계 흐름을 잘 잡는 사람. 새로운 툴, 프레임워크, 개발자 트렌드 감지에 좋음.

5.Harrison Chase - @hwchase17
LangChain/LangGraph 창업자. 에이전트, 워크플로우, LLM 앱 구조를 따라가려면 봐야 함.

6.Logan Kilpatrick - @OfficialLoganK
Gemini API / Google AI Studio 쪽 제품 신호가 빠름. 개발자용 AI 제품 변화 보기 좋음.

7.Jim Fan - @DrJimFan
NVIDIA의 로보틱스/Physical AI 쪽 핵심 인물. “AI가 화면 밖 현실 ���계로 나가는 흐름”을 보기 좋음.

8.François Chollet - @fchollet
Keras 창시자이자 ARC/지능 평가 쪽 인물. AI 과대광고를 걸러내고 본질적인 사고를 하게 해줌.

9.Ethan Mollick - @emollick
AI가 일, 교육, 조직 운영을 어떻게 바꾸는지 가장 현실적으로 설명함. 비개발자도 얻어갈 게 많음.

10.Tibor Blaho - @btibor91
OpenAI, Claude, Gemini, Grok 등 새 기능/루머/업데이트 추적이 빠름. AI 뉴스 레이더용으로 좋음.

AI를 제대로 따라가고 싶다면 공식 계정보다
“잘 해석해주는 사람”을 팔로우하는 게 더 중요한듯

이 10명만 봐도 연구, 제품, 에이전트,
실전 활용 흐름을 꽤 넓게 잡을 수 있습니다

[JIPRO @KCJIPro]

@supernovajunn ㅎㅎ
둘다쓰면될것을..

[Microsoft Learn @MicrosoftLearn]

We’re introducing a new GitHub Certified: Agentic AI Developer (GH-600).
As AI agents become part of modern development workflows, this role-based certification focuses on how developers and teams operate, supervise, and integrate agents across the SDLC.

If you’re already working with tools like GitHub Copilot or exploring agent-driven workflows, we’d love your input.

Learn more and get involved. https://t.co/ruiYtlsYnj

[JIPRO @KCJIPro]

“탑다운 자동화는 현업의 맥락을 죽이고 무제한 분산은 거버넌스를 죽인다.”

오늘 회사에서 AX workshop 들으면서 다시 든 생각.

탑다운 도입이 방향을 만든다면 실제 효용은 결국 바텀업 실험에서 나온다.

다만 그 실험이 안전하게 돌아가려면 위에서 환경과 경계를 잘 설계해줘야 한다.

세션 끝나고 바로 손에 남는 건 크지 않을 수 있어도 이런 교육 자체는 의미 있다.

[JIPRO @KCJIPro]

내가 다니는 회사도 이제 AI로 대시보드 자동화, 인사이트 생성 이런 쪽으로 가려고 각 팀 리포트 리스트를 다 받으면서 정리하는 분위기다.
근데 이런 건 위에서 방향만 던진다고 바로 되는 게 아니라
결국 현업에서 매일 리포트 만지는 사람이 제일 먼저 붙여봐야 한다고 생각했다.

그래서 나도 어제부터 바로 내 리포팅 프로세스에 AI를 붙이기 시작했다.
일단 거창한 것보다
반복 요약, 시그널 정리, 코멘트 구조화, 인사이트 초안 생성부터.

요즘 더 확신하는 건
회사 AI 도입의 핵심은 “큰 통합 시스템” 하나보다
현업 실무자가 자기 업무 맥락에 맞게 먼저 만드는 작은 자동화들에 있다는 점이다.

탑다운 도입이 방향을 만든다면
실제 효용은 바텀업 실험에서 나온다.
결국 AI는 도구를 배포하는 문제보다
현업이 직접 업무 흐름 안에 녹여 넣는 문제가 더 중요하다.

https://t.co/JX5cTgYlHW

[JIPRO @KCJIPro]

"그래서 내가 뭐 해야 하는데?"

AI 글을 다섯 번째쯤 읽고 나면
이 한 줄이 머리에 떠오른다

새 정보가 부족해서가 아니다
정보는 차고 넘친다

다만 그 정보가 내 자리에서
다음에 뭘 해야 하는지까지
와닿지 않을 뿐이다

이게 ��리가 흔히 말하는 AI 피로의 정체���
정보 과잉이 아니라 실행 번역의 부재다

방향은 다 들리는데 경로가 없는 시대.

https://t.co/EUarl1b6YW

[Figure @Figure_robot]

We taught two F.03 robots to clean a room and make a bed in under 2 minutes - fully autonomous.

[Bitcoin Magazine @BitcoinMagazine]

NEW: 🇺🇸 US Senator Angela Alsobrooks says "we have resolved the yield issue" holding back the Bitcoin & crypto market structure legislation from passing 👀

"I think it can pass, I really do." 🚀

[Kalshi @Kalshi]

JUST IN: JPMorgan, Morgan Stanley and BlackRock are now hiring for dozens of crypto jobs

[JIPRO @KCJIPro]

@supernovajunn 와..너무 가고싶네요 ㅠ

[Claude @claudeai]

Claude for Excel, PowerPoint, and Word are now generally available, and Claude for Outlook is in public beta.

As Claude moves between your Microsoft apps, it carries the full context of your conversation.

[JIPRO @KCJIPro]

AI는 일을 더 빨리하게 만들 수 있다

그런데 동시에
다음 세대가 판단하는 법을 배우는 경로 자체를 약화시킬 수도 있다

처리속도와 생산성은 바로 보인다
하지만
주니어가 어디서 배우는지
시니어의 판단이 어떻게 전수되는지
그 구조가 무너질 때 드는 비용은 잘 보이지 않는다

이 글에서는 그 문제를
판단력 재생산 위기 Judgment Reproduction Crisis JRC 라는 개념으로 묶어봤다

효율은 분기마다 보고된다
판단력 침식은 몇 년 뒤 인재 공백으로 청구된다

Klarna와 JPMorgan 사례를 같이 보면서
왜 이게 단순 자동화 문제가 아니라
조직의 장기 판단력과 훈련 구조의 문제인지 정리했다

마지막 부분은 에이전트랑 같이 조금 더 깊게 고민해봤다

https://t.co/A38A2PfI6O

[Base @base]

AI agents on AWS can now pay for services in USDC on Base

Stablecoins on Base are the standard for agentic commerce