3kidsdad

삼남매아빠 | 엔지니어 & 투자자 ✨ 2020년 8월부터 $TSLA, $PLTR, $BTC 장기 투자 🔬 니콜라 테슬라 존경, 물리학 전공 👨‍👧‍👦 삼남매 아빠, 가정과 일의 균형 육아, 투자, 삶의 이야기는 하이라이트에서 확인하세요.

[3kidsdad @photometry]

사람 🧠
🤖 🙌

세상은 계속 변한다. 잘 적응하자.
약간의 차이가 미래에는 큰 차이가 될 것임

https://t.co/rNjqhrbXtw

[Cognac(꼬냑) @supernovajunn]

내가 생각하는 다음 AI의 방향은?

AI가 서브에이전트를 수백 명씩 굴리기 시작하면, 인간의 일은 다시 ‘생각’으로 돌아가지 않을까 합니다.

AI가 코드를 짜는 시대는 이미 다음 단계로 넘어가고 있습니다. 이제 AI는 단순히 코드를 짜는 도구가 아니라, 작은 개발 조직을 통째로 흉내 내는 방향으로 가고 있습니다. 엔트로픽 그 이전에 OpenAI가 클로드코드나 코덱스에 넣은 dynamic workflows가 보여준 건 단순하다고 보기 힘듭니다.

쉽게 말해서 하나의 작업을 여러 하위 작업으로 쪼개고, 병렬로 돌리고, 서로 검증하고, 다시 고치는 구조인데.

이 변화가 상당히 임펙트 있는 이유는, 지금까지 인간이 전문직 업무라고 믿어온 상당 부분이 사실은 컴퓨터 앞에서 정보를 처리하고 정리하는 일이었기 때문입니다.

코드리뷰, 기획서 초안, 보안 점검, 리서치 정리, 데이터 분석, 테스트 작성, 문서화가 전부 여기에 들어갑니다.

이 일들은 인간 지능의 진보처럼 보였지만, 실제로는 많은 시간이 검색, 비교, 요약, 검증, 정리에 쓰였습니다. AI 에이전트가 바로 이 부분을 장악하기 시작했습니다. 그리고 이제는 한 명이 아니라 수백 명처럼 움직이는 단계로 들어가고 있습니다.

앞으로 개발자는 코드를 많이 치는 사람으로만 평가받지 않고코드는 AI가 치고, 리뷰도 AI가 합니다. 테스트도 AI가 만듭니다. 취약점도 AI가 찾습니다. 대규모 마이그레이션도 AI가 병렬로 쪼개서 수행하게 되지 않을까요?

사람은 점점 더 직접 실행자에서 목표 설정자로 밀려납니다. 이 말은 개발자가 필요 없어진다는 뜻이 아니라 반대로 더 하드코어한 기준이 생긴다는 뜻입니다.

다만, AI가 실행을 쉽게 만들수록, 잘못된 방향으로 빠르게 달리는 비용도 커집니다. 예전에는 실행력이 부족해서 망했습니다. 앞으로는 생각이 부족해서 망하지 않을까 싶네요

많은 사람이 AI 시대의 생존법을 AI 공부로만 오해하는데. 프롬프트를 배우고, 툴을 익히고, 에이전트를 돌리고, 자동화 파이프라인을 만드는건 당연히 중요합니다.

AI를 못 쓰는 사람은 앞으로 기본 생산성에서 밀립겁니다. 이건 엑셀 못 쓰는 회계사, 인터넷 검색 못 하는 리서처와 비슷한 상태가 됩니다. 하지만 여전히 AI 공부만으로는 부족합니다.

AI는 점점 더 쉬워집니다. 오늘은 복잡한 에이전트 세팅이 필요하지만, 내일은 버튼 하나로 될 수 있습니다. 오늘은 개발자가 워크플로를 설계해야 하지만, 내일은 모델이 알아서 서브에이전트를 띄우는 방향으로 갈 수 있습니다.

툴 사용법은 빠르게 민주화됩니다. 그러면 차이는 어디서 생길까요.?

결국 AI 시대의 진짜 실력은 컴퓨터 조작 능력보다 맥락 연결 능력으로 이동합니다.

여기서 독서, 글쓰기, 정보 인풋, 인간탐구가 다시 중요해집니다. 이 말은 고전 읽자는 교양 얘기가 아닙니다. 돈과 직결된 이야기입니다.

독서는 다른 시대, 다른 산업, 다른 인간의 실패를 압축해서 가져오는 방법입니다. 좋은 책은 남의 시행착오를 싸게 사는 행위입니다.

글쓰기는 생각의 디버깅입니다. 머릿속에서는 그럴듯한 아이디어도 문장으로 쓰면 바로 들킵니다. 고객이 누구인지, 왜 지금 사야 하는지, 경쟁 제품과 뭐가 다른지, 돈을 어디서 버는지 쓰다 보면 시장의 빈틈이 보입니다.

글을 못 쓰는 사람은 대개 생각이 흐릿합니다. 생각이 멍청하면 AI에게도 일을 제대로 못 시킵니다. AI는 명령을 잘 따르지만, 멍청한 명령에서 좋은 결과를 안정적으로 뽑아내기는 어렵습니다.

인간탐구는 비즈니스의 본질입니다. 사람은 논리만으로 제품을 사지 않습니다. 불안해서 사고, 뒤처질까 봐 사고, 인정받고 싶어서 사고, 귀찮음을 없애려고 사고, 남들이 쓰니까 사는게 당연합니다.

제품은 기능으로 만들어지지만, 매출은 인간 심리에서 나옵니다. AI가 실행을 맡을수록 우리들 인간은 더 인간을 알아야 합니다.

제가 말하는 진짜 차이는 독서로 얻은 긴 맥락, 글쓰기로 다듬은 사고, 인간탐구로 잡아낸 욕망에서 나오지 않을까요?

AI가 손과 발이 되면, 인간은 머리가 되어야 합니다.

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@Krongggggg 꼬일 때는 처음부터 다시하는게 더 빠르더라구요

결국 PRD가 전체를 좌지우지된다는 갠적인 경험입니당

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@Krongggggg 워크플로우 넘 만족해요 😁

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@AlexZio00 🤩 공감해주셔서 🙏

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@AlexZio00 Opus를 쓰는데도 토큰이 sonet정도 체감이되어 만족합니다

리펙토링맛이 나네요 오늘은… ㅎㅎ

[Cognac(꼬냑) @supernovajunn]

내가 생각하는 다음 AI의 방향은?

AI가 서브에이전트를 수백 명씩 굴리기 시작하면, 인간의 일은 다시 ‘생각’으로 돌아가지 않을까 합니다.

AI가 코드를 짜는 시대는 이미 다음 단계로 넘어가고 있습니다. 이제 AI는 단순히 코드를 짜는 도구가 아니라, 작은 개발 조직을 통째로 흉내 내는 방향으로 가고 있습니다. 엔트로픽 그 이전에 OpenAI가 클로드코드나 코덱스에 넣은 dynamic workflows가 보여준 건 단순하다고 보기 힘듭니다.

쉽게 말해서 하나의 작업을 여러 하위 작업으로 쪼개고, 병렬로 돌리고, 서로 검증하고, 다시 고치는 구조인데.

이 변화가 상당히 임펙트 있는 이유는, 지금까지 인간이 전문직 업무라고 믿어온 상당 부분이 사실은 컴퓨터 앞에서 정보를 처리하고 정리하는 일이었기 때문입니다.

코드리뷰, 기획서 초안, 보안 점검, 리서치 정리, 데이터 분석, 테스트 작성, 문서화가 전부 여기에 들어갑니다.

이 일들은 인간 지능의 진보처럼 보였지만, 실제로는 많은 시간이 검색, 비교, 요약, 검증, 정리에 쓰였습니다. AI 에이전트가 바로 이 부분을 장악하기 시작했습니다. 그리고 이제는 한 명이 아니라 수백 명처럼 움직이는 단계로 들어가고 있습니다.

앞으로 개발자는 코드를 많이 치는 사람으로만 평가받지 않고코드는 AI가 치고, 리뷰도 AI가 합니다. 테스트도 AI가 만듭니다. 취약점도 AI가 찾습니다. 대규모 마이그레이션도 AI가 병렬로 쪼개서 수행하게 되지 않을까요?

사람은 점점 더 직접 실행자에서 목표 설정자로 밀려납니다. 이 말은 개발자가 필요 없어진다는 뜻이 아니라 반대로 더 하드코어한 기준이 생긴다는 뜻입니다.

다만, AI가 실행을 쉽게 만들수록, 잘못된 방향으로 빠르게 달리는 비용도 커집니다. 예전에는 실행력이 부족해서 망했습니다. 앞으로는 생각이 부족해서 망하지 않을까 싶네요

많은 사람이 AI 시대의 생존법을 AI 공부로만 오해하는데. 프롬프트를 배우고, 툴을 익히고, 에이전트를 돌리고, 자동화 파이프라인을 만드는건 당연히 중요합니다.

AI를 못 쓰는 사람은 앞으로 기본 생산성에서 밀립겁니다. 이건 엑셀 못 쓰는 회계사, 인터넷 검색 못 하는 리서처와 비슷한 상태가 됩니다. 하지만 여전히 AI 공부만으로는 부족합니다.

AI는 점점 더 쉬워집니다. 오늘은 복잡한 에이전트 세팅이 필요하지만, 내일은 버튼 하나로 될 수 있습니다. 오늘은 개발자가 워크플로를 설계해야 하지만, 내일은 모델이 알아서 서브에이전트를 띄우는 방향으로 갈 수 있습니다.

툴 사용법은 빠르게 민주화됩니다. 그러면 차이는 어디서 생길까요.?

결국 AI 시대의 진짜 실력은 컴퓨터 조작 능력보다 맥락 연결 능력으로 이동합니다.

여기서 독서, 글쓰기, 정보 인풋, 인간탐구가 다시 중요해집니다. 이 말은 고전 읽자는 교양 얘기가 아닙니다. 돈과 직결된 이야기입니다.

독서는 다른 시대, 다른 산업, 다른 인간의 실패를 압축해서 가져오는 방법입니다. 좋은 책은 남의 시행착오를 싸게 사는 행위입니다.

글쓰기는 생각의 디버깅입니다. 머릿속에서는 그럴듯한 아이디어도 문장으로 쓰면 바로 들킵니다. 고객이 누구인지, 왜 지금 사야 하는지, 경쟁 제품과 뭐가 다른지, 돈을 어디서 버는지 쓰다 보면 시장의 빈틈이 보입니다.

글을 못 쓰는 사람은 대개 생각이 흐릿합니다. 생각이 멍청하면 AI에게도 일을 제대로 못 시킵니다. AI는 명령을 잘 따르지만, 멍청한 명령에서 좋은 결과를 안정적으로 뽑아내기는 어렵습니다.

인간탐구는 비즈니스의 본질입니다. 사람은 논리만으로 제품을 사지 않습니다. 불안해서 사고, 뒤처질까 봐 사고, 인정받고 싶어서 사고, 귀찮음을 없애려고 사고, 남들이 쓰니까 사는게 당연합니다.

제품은 기능으로 만들어지지만, 매출은 인간 심리에서 나옵니다. AI가 실행을 맡을수록 우리들 인간은 더 인간을 알아야 합니다.

제가 말하는 진짜 차이는 독서로 얻은 긴 맥락, 글쓰기로 다듬은 사고, 인간탐구로 잡아낸 욕망에서 나오지 않을까요?

AI가 손과 발이 되면, 인간은 머리가 되어야 합니다.

[3kidsdad @photometry]

@0ooooo0 @AnthropicAI 정보 감사합니다

[Palantir @PalantirTech]

Thank you Japan 🇯🇵

[lucas @lucas_flatwhite]

👩🏻‍💻 Hermes Agent: 실무자용 참고서 (한국어)
https://t.co/H2COIn0zPr

오.. 너무 좋네요! Hermes Agent를 실무에서 제대로 써보고 싶다면, 이 한국어 가이드를 꼭 한 번 들여다보세요.

이 가이드는 설치부터 시작해서 tools, skills, multi-agent Kanban, 지속 메모리, cron 작업, MCP 통합까지 거의 모든 주요 기능을 섹션으로 나누어 설명하고 있어요.

heartbeat, multi-agent Kanban, skill 시스템, 다양한 provider 지원, 보안 이슈까지 꽤 깊이 있게 다루고 있어요.

실제로 Hermes를 오래 쓰면서 생기는 질문들,, 인증은 어떻게 관리하지, config는 어떤 계층으로 쌓이는지, skill은 어떻게 발전시키는지.. 이런 것에 대한 답이 정리되어 있죠.

Hermes는 여러 플랫폼과 동시에 대화할 수 있는 완전한 에이전트 런타임..!

저도 매일매일 Hermes와 함께 합니다~~

[T.Roadster @T2Roadster]

한국 주식 마진 대출 잔액이 사상 최고치인 36.47조 원(약 260억 달러)에 달했다.

2025년 초부터 두 배 이상 증가한 수치다.

2020년 약 50억 달러였던 레버리지 베팅 가치는 지난 6년 동안 5배 이상 뛰었다.

이 수치는 실제 상황을 과소평가할 가능성이 높다.

주식을 사기 위해 대출받은 많은 대출이 다른 카테고리에 기록되거나 공식 데이터 범위 밖의 소규모 대출 기관에서 이루어지기 때문이다.

상위 10개 한국 증권사는 2026년 1분기 마진 대출로 6,000억 원의 이자 수익을 올렸다.

전년 동기 대비 55.9% 증가한 수치다.

마진 대출 이자율은 연간 7%에서 9%이며, 주가 하락 시 증권사는 대출 회수를 위해 포지션을 청산할 수 있다.

이 광란이 끝날 때 눈물로 끝날 것이다.

[3kidsdad @photometry]

🤔🤔
저는 Anthropic에 합류했습니다.

LLM의 최전선에서 보내는 앞으로 몇 년은 특히 형성적인 시간이 될 거라고 생각합니다.
여기 팀에 합류하고 ‘R&D’로 돌아갈 수 있어서 매우 기쁩니다.

저는 여전히 ‘교육’에 깊이 열정을 품고 있으며, 적시에 그 일에 다시 착수할 계획입니다.

[Andrej Karpathy @karpathy]

Personal update: I've joined Anthropic. I think the next few years at the frontier of LLMs will be especially formative. I am very excited to join the team here and get back to R&D. I remain deeply passionate about education and plan to resume my work on it in time.

[3kidsdad @photometry]

@romantic_coding 멋진 아이디어시네요
워치까지 지원하면 더 대박일 것 같아용

대박 기원합니다

[레이어드 @LayeredInvest]

@tesla_fsd_ 네 맞습니다. 테슬라는 당연히 먼저 알고 있죠. 다만 NHTSA 공개 데이터로 외부 검증이 끝난 시점을 증설 타이밍으로 잡는다는 게 제 논리입니다. 규제기관과의 소통을 중요하게 본다는 거죠.

[레이어드 @LayeredInvest]

https://t.co/XnQQdzMvbk

[3kidsdad @photometry]

@kosarimine @ReutersBiz

[레이어드 @LayeredInvest]

로이터, 로보택시 사고가 없어지자 운영에 대한 비판으로 전환

$TSLA

[TESLATOPIA JEJU @a01030603196]

@bogusjack @photometry 일단 이게 돼야 로보택시 시행이 자유로워 지겠습니다
슈퍼차저만큼 깔려야 될까요?

오늘도 화이팅입니다 🎉 😄

[Xber J @bogusjack]

테슬라 라스베가스에 로보택시 전용 세차장 건설 계획 제출.

이거 곧 라스베가스 로보택시 런칭 하겠군.

[3kidsdad @photometry]

@grok 너도 이 영상을 보면서 학습해요. 도움이 될거에요

[3kidsdad @photometry]

단순노동 Live

짤이 아닌 교대하면서 작업을 한다.
Next timeline 고려하면 많은 생각하게 만든다.

https://t.co/sMsOT8Vxtk