Robin Seo

Rubyist, Amateur Songwriter

[こすもす｜AIで起業しろ @cosmos_hzokujin]

AIにWebページを読ませる方法、かなり変わりそうです。

GitHubで7,900Star前後まで伸びているPixelRAGがかなり面白いです。

普通のRAGはWebページをHTMLからテキスト化して検索します。
でもその瞬間に、表・グラフ・レイアウト・図解・PDFの構造がごっそり落ちる。

PixelRAGは逆です。

WebページやPDFをスクリーンショット化
↓
画像タイルをQwen3-VL-Embeddingでベクトル化
↓
FAISSなどで検索
↓
VLMがスクショを直接読む

つまり、Webを「テキスト」ではなく「見た目」のまま検索するRAG。

公式ではWikipedia 828万記事の事前構築インデックスを公開。
論文では約3,000万枚規模のスクショ画像にスケールし、テキストベースRAGより最大18.1%改善したと報告されています。

もちろんスクレイピング完全��了ではないです。
構造化データ抽出ならHTML/APIの方が強い場面も多い。

でも、AIエージェントにWebやPDFを理解させるなら、
「DOMを読む」より「画面を見せる」方が自然なケースは確実に増える。

表・図・PDFに苦しんだことがある人は、これはブクマ推奨です👇

https://t.co/sgmtD16jzk

[Crocy🦅 @0xCrocy]

Claude와 Codex가 이제는 프로젝트에 특화된
자체 용어나 어휘까지 직접 만들어 쓰는 단계에
도달했다는 소식입니다.

AI가 고유 어휘를 만들어내며
상황이 너무 과해지거나 통제하기 어려워질 때,
@andrew_n_carr 님은 Simplified Technical English 프롬프트를
자주 활용한다고 밝혔습니다.

이 접근 방식이 큰 공감을 얻으면서
결국 커뮤니티 차원에서 해당 아이디어를 기반으로 한
다양한 스킬과 가이드를 함께 ��리하게 되었습니다.

유용한 프롬프트 활용법 하나가
커뮤니티의 실질적인 가이드는 물론 스킬 셋으로까지 발전하는
자연스러운 흐름이 인상적인 것 같습니다.

[똑똑한 ��벨라 @andromedarabbit]

orca 회사/개발자 가 만든 슬랙 cli 인데 상당히 괜찮습니다 https://t.co/H31uLqrlIZ

[AI 카페인 ☕️ @AI_Caffeine]

☕️ AI가 만든 아키텍처 다이어그램, 이제 더이상 수정도 못 하는 PNG가 아님.

Excalidraw 공식 Excalidraw MCP, GitHub 5k Star.

Claude나 ChatGPT에 이렇게 말하면 됨.

> “사용자 요청이 API, 캐시, DB를 거치는 전체 흐름을 그려줘.”

대화 안에서 다이어그램이 단계별로 바로 만들어지고,
전체 화면으로 열어서 직접 수정도 가능함.

→ 아키텍처·플로우차트·시퀀스 다이어그램·스케치
→ 완성 이미지 기다릴 필요 없이 생성 과정 실시간 확인
→ 박스·텍스트·화살표를 손으로 바로 수정
→ Claude, ChatGPT, VS Code, Goose 등 MCP Apps 지원
→ 원격 MCP 주소 제공, Vercel에 직접 배포도 가능
→ MIT 라이선스, 배포에 환경변수도 필요 없음

AI가 구조를 이해하고 그리면,
사람은 마지막 디테일만 손보면 됨. 🙌

🔗Github https://t.co/9dIf2geWOL
🔗 https://t.co/COMpefezl4

#AI #AICaffeine #Github #MCP

[lucas @lucas_flatwhite]

LLM의 불균일함을 ���디는 엔지니어링..

엔지니어링 작업의 각 단위가 다음 작업을 더 쉽게 만들어야 함. 이런 철학으로 만들어진 플러그인의 도움을 받을 수 있음.

🔌 Compound Engineering
https://t.co/pph9Vz1yZZ

참고로 EveryInc repo 라는걸 잊지 마시길! 믿고 본다..

브레인스토밍 → 계획 → 실행 → 리뷰 → 지식화를 하나의 순환 루프로 묶음.

Claude Code, Cursor, Codex 등 어���서든 적용 가능함.

80%는 계획과 리뷰, 20%는 실행.. 이 비율을 목표로 하면서 LLM의 거친 상황을 바로 잡아줄 수 있음.

OpenAI를 떠나는 소식에 축하드리며, 또 그의 얘기에 공감함.

이 플러그인이 LLM의 일반화 능력 자체를 높여주는 것은 아님.

대신 불균일한 능력이 그대로 코드에 반영되지 않도록 계획과 리뷰를 앞뒤에 배치하고, 데이터에 없던 조직의 경험을 재사용 가능한 컨텍스트로 바꾸기 때문에..

지금 이순간 쓸 수 있는 모델을 엔지니어링 업무에 안정적으로 투입하기 위한 하네스에 가깝지.

[Superman @thesupermanmx]

China open-sourced a fully local memory system that gives any AI agent human-like long-term recall.

No cloud. No API bills. No flat vector piles.

- 61.38% fewer tokens per session
- 76% persona accuracy (up from 48%)
- 51.52% higher task success rate
- works with any agent

100% Open Source.

[개아범 @sexyguy]

클로드가 어떻게 움직이는지, 책 한권에 다 있었다

클로드 코드가 알아서 파일 찾고 도구 골라 쓰는 거, 매번 신기하다고만 생각하고 넘어갔었다. 근데 그 원리를 통째로 책 한 권에 풀어놓고 깃허브에 공개한 사람이 있더라. 별이 2만4천 개 넘게 붙었다.

이름은 ai-agent-book. 이보제라는 사람이 쓴 《深入理解 AI Agent》(AI 에이전트 깊이 이해하기)라는 전자책인데, 책 전체를 깃허브에 그냥 다 올려놨다. PDF나 EPUB로 내려받아 읽어도 되고, 온라인 페이지에서 검색까지 ���어가며 봐도 된다.

처음엔 그냥 이론서겠거니 하고 넘기려다가, 목차에 있는 공식 하나 보고 멈췄다. '에이전트 = LLM(클로드 같은 AI 모델) + 컨텍스트(지금까지 대화 맥락을 기억하는 부분) + 도구(파일 읽기·검색처럼 실제로 뭘 할 수 있게 해주는 기능)'. 이 세 가지 조합 하나로 10개 챕터를 다 풀어간다. 근데 더 눈에 띈 건 이론만 있는 게 아니라 실습 코드가 93개나 딸려 있다는 거였다. 그중 70개 넘는 건 따로 떼서 바로 돌려볼 수 있게 짜놨다더라. 이론 한 챕터 읽고 끝나는 게 아니라, 바로 옆에 손으로 만져볼 수 있는 코드가 붙어 있는 구조다.

책만 있었으면 그냥 즐겨찾기 해두고 안 열어봤을 텐데, 이 실습 코드 뭉치를 통째로 Claude Code에 던져보니까 얘기가 달라졌다. 레포를 클론해서 챕터 폴더 하나를 열고 '이 코드 실행해서 뭐 하는 건지 하나씩 설명해줘'라고 시키면, 클로드가 코드를 실제로 돌리면서 지금 뭘 하고 있는 건지 옆에서 계속 설명해준다. 예전엔 에이전트 원리 궁금하면 블로그 여기저기 뒤져서 읽고 이해한 건지 만 건지 애매하게 넘어갔는데, 이제는 코드가 돌아가는 걸 직접 보면서 설명을 들으니 훨씬 명확하게 남는다.

주말에 사이드로 뭔가 에이전트 비슷한 걸 만들다가 '컨텍스트를 대체 어떻게 관리해야 하나' 싶어서 며칠 헤맨 적이 있는데, 그때 이 책 컨텍스트 챕터 코드를 클로드랑 같이 한 줄씩 읽었으면 시간을 꽤 아꼈겠다 싶더라. 이론만 봤으면 흘려 읽고 말았을 텐데, 코드가 실제로 실행되는 걸 보면서 왜 이렇게 짰는지 클로드한테 되물으니까 그제야 감이 잡혔다.

책은 눈으로 읽으면 거기서 끝나지만, 옆에 돌아가는 코드가 있으면 읽은 게 머리에 남는다.

원문은 중국어인데 영어, 일본��, 러시아어까지 포함해서 9개 언어로 번역이 돼 있다. 그것도 저자 혼자가 아니라 여러 사람이 나눠서 번역해 올린 거더라. 에이전트 뭐라도 만들어보다가 원리 몰라서 막힌 적 있는 사람, 어느 부분에서 제일 헷갈렸나 궁금하다. 나는 컨텍스트 관리가 아직도 제일 헷갈린다.

출처: GitHub — ai-agent-book

[AI 카페인 ☕️ @AI_Caffeine]

☕️ PDF 하나 올렸다고 생각했는데, AI 입장에서는 사실 두 개를 받는 거임.😱

「텍스트 + 페이지별 스크린샷」

Anthropic 공식 예시 기준, 3페이지 PDF도 텍스트만 추출하면 약 1,000 Token.
비전 분석까지 켜면 약 `7,000 Token`까지 올라감. 🤯

차트나 레이아웃을 읽어야 하면 비전이 필요함.

그런데 논문 요약, 자료 검색, RAG 지식베이스용이라면?

PDF를 그대로 넣는 순간 Token을 그냥 태우는 셈.

GitHub 7.6만 Star `MinerU`가 이 작업을 대신해줌.

→ PDF·이미지·Office 문서 → Markdown
→ 수식은 LaTeX, 표는 HTML로 보��
→ 스캔본·2단 문서·109개 언어 지원
→ 오픈소스, 로컬 실행·웹 버전 모두 지원

문서는 먼저 `MinerU`로 정리하고 AI에 넣는걸 추천👍

가장 비싼 모델에게
가장 단순한 문서 정리부터 시키지 말자.🙅
🔗 https://t.co/dmo57cpghx

#AI #AICaffeine #Github #PDF

[크롱 @Krongggggg]

이런거 진짜 귀하다...

Cerebras가 내부 지식베이스(Knowledge Base) 만든 이야기. 직원들이 질문 쏟아붓는 핵심 툴 됐음. 3개월 만에 회사에서 제일 잘 쓰이는 도구.

핵심 포인트

데이터는 흩어져 있어야 함: Slack, GitHub, Jira, Docs 등 기존 툴에서 그대로 끌어옴. "하나로 모으자"는 환상 포기.

Slack 처리 미친듯이 잘함: Thread 전체 재패치 + LLM으로 Question/Summary/Resolution 추출 + Burst(연속 메시지) 임베딩. Full-text + Embedding + IDF + Age decay 섞어서 검색.

코드 repo: CocoIndex 써서 incremental embedding. 40GB+ repo도 효율적으로.

쿼리 파이프라인: Planner → Parallel Tool fan-out (search, slack, code, who_knows 등) → RRF + Reranker → Synthesis. MCP로 agent도 직접 tool call 가능.

Project scoping: 팀별로 Slack/Repo 필터링해서 "전체 검색" 지옥 피함.

인상적 부분

Retrieval만으로도 agent가 제대로 돌아가�� 만든 실전 사례. Knowledge Graph는 안 쓰고 hybrid search + LLM distillation으로 승부. CocoIndex 만든 사람들도 극찬함.

[lucas @lucas_flatwhite]

수백 시간의 시행착오 끝에 다듬어진, 그가 가진 모든 글로벌 에이전트 스킬을 공개함..

📦 David Ondrej 오피셜 에이전트 스킬
https://t.co/dGPoLi1dv4

그의 콘텐츠를 아는 분이라면 바로 믿고 쓸 수 있음.

에이전트에서 코딩, 리서치, 워크플로우 같은 작업을 수행할 때 즉시 로드해서 사용할 수 있도록 지침과 워크플로���를 패키징해둠.

여기엔 프롬프트와 컨텍스트도 같이 드러나 있는데..

/agent-orchestration

AI 코딩 에이전트의 실행, 예약, 권한 위임, 조율. 에이전트 간의 협업 워크플로우, 에이전트 루프, 벤치마킹 포함.

/skill-authoring

에이전트용 스킬과 컨텍스트 파일을 새롭게 생성하고, 개선하고, 배포, 게시하는 방법 포함.

/research-and-web

웹, 리서치 API, 브라우저, 유튜브 등에서 필요한 정보를 효율적으로 검색하고 추출하는 스킬.

/thinking-and-docs

구조화된 사고방식, 인터뷰, 교육, 아이디어를 명확하고 깔끔한 문서로 변환하는 워크플로우 포함.

/ops-and-setup

로컬 머신, 서버, 보안 설정, 개발 도구들의 구성과 시스템 운영 자동화를 돕는 스킬.

많은 분들이 AI에게 단순한 질문을 던지는 것을 넘어, 체계적인 역할과 워크플로우를 부여해 자동화하고 있을텐데 이 스킬이 도움이 되실 듯 하네요.

[lucas @lucas_flatwhite]

이것만큼 쉽고 아름다운 지도 라이브러리는 없는 듯..
https://t.co/bbphNs5ACh

지도 때문에 시간 날릴 필요가 없음.

설정 지옥에서 벗어나, 예쁘고, 빠르고, 커스터마이징하기 쉬운 지도를 원한다면 이게 답.

우선 shadcn/ui와 완벽하게 호환됨!

라이트/다크 ���드 자동 전환, 다양한 기능과 디자인.. 그리고 이렇게 적어놨음.

"mapcn은 모든 MapLibre 호환 타일과 연동됩니다. 즉, 사실상 어떤 제공업체의 타일이든 자유롭게 사용할 수 있다는 뜻입니다!"

Zero config, one command setup... 말이 필요 없음. 멋짐..

[GeekNews @GeekNewsHada]

Paca - 인간과 AI 에이전트 협업을 위한 오픈소스 프로젝트 관리 도구

- AI 네이티브 셀프 호스팅 프로젝트 관리 플랫폼으로, Jira/Trello/ClickUp/Monday의 무료 오픈소스 대체제
- AI 에이전트가 챗봇 애드온이 아니라 Scrum 팀의 동등한 팀원으로 참여
- 스프린…
https://t.co/Gx3ywdacs8

[How To Prompt @HowToPrompt__]

someone open-sourced a tool that runs an entire Android phone inside a Docker container.

100% open-source.

[冬天 @seventhoce56019]

分享一个比较危险的项目

逆向工程以前是安全大佬的专属技能，现在有人把它做成了技能包，直接喂给 AI。

项目叫 reverse-skill，核心思路很简单：只要塞一个routing.md进去，告诉 AI 遇到不同的安全任务该走哪条路。AI 拿到之后自动分诊，自己决定用什么工具、什么方法。
覆盖 20 多个子技能方向：APK 逆向分析、IDA 静态分析、JS 前端逆向、固件安全、EDR 绕过、漏洞利用……基本上安全攻防常见场景都能覆盖。

20多个子技能，安全攻防的门槛被AI又踩平了一截。是好是坏，各位自己掂量着看。

项目地址：https://t.co/tqd95pObVT

[Tugser Okur @TugserOkur]

🚨 Google sessizce çok güçlü bir yapay zekayı serbest bıraktı.

Adı: TimesFM

Satış tahmini, hisse senedi fiyatı, web trafiği, enerji tüketimi, kripto oynaklığı…

Tüm bunları sıfır eğitimle, direkt tahmin edebiliyor.

Özellikleri:

→ 100 milyar gerçek veriyle eğitildi
→ Zero-shot çalışıyor (hiç fine-tune etmeden)
→ Tamamen yerel cihazında çalışıyor
→ %100 ücretsiz ve açık kaynak

Bu model, tahmin işini yeniden tanımlıyor.

Link aşağıda 📷

[bluebell @13lurbell]

https://t.co/NDkkKo1zPV

이번 달, 가장 많이 도망친 회사

[lucas @lucas_flatwhite]

Vercel이 100개 에이전트를 운영하며 만든 에이전트 프레임워크 Eve

시장을 바꿀 모든 eve 코드들이 여기에 다 있어요!
https://t.co/jyaKnioPAS

에이전트를 만들 때마다 반복적으로 구현하던 인프라를 프레임워크가 대신 처리해줘요.

그러니까 개발자는 에이전트의 행동 자체에만 집중하면 다 끝나는거예요.

그리고 저는 이 철학이 좋은데,, 파일시스템 기반 에이전트 정의.

에이전트 하나가 하나의 디렉토리로 표현되는 것.

월 30,000건 이상 쿼리 처리하는 데이터 분석 에이전트, 32배 ROI를 내는 SDR 에이전트, 92% 자동화된 지원 엔지니어..

조만간 에이전트가 Vercel 배포의 50% 이상을 트리거하게 될거예요.

"Like Next.js, for agents."

[크롱 @Krongggggg]

나중에 에이전트 아키텍처 설계할 때 참고하기 좋은 12단계 로드맵임.

파이썬 비동기 기초부터 프롬프트 제어, Pydantic 구조화 출력, 컨텍스트 압축, LangGraph 오케스트레이션, 그리고 최종 vLLM이랑 쿠베 배포까지 백엔드와 인프라 전 과정을 관통함.

단순 API 호출말고 토큰 비용과 지연 시간 해결할 때 꺼내봐야 할 체크리스트

[lucas @lucas_flatwhite]

📕 AI 프롬프팅 마스터 클래스: 초보자에서 파워유저까지!

한국어 정리 문서는 여기요!
https://t.co/oQ7xCIiTbt

세계적인 AI 석학 앤드류 응 교수님의 엄청난 프롬프팅 강좌예요.

AI 초보자를 넘어 현재의 AI 도구를 더 잘 능숙하게 다루는 유저로 성장할 수 있도록 도와주죠.

AI에게 올바른 맥락을 제공하는 법과 무조건적인 동조를 방지하는 법, 알맹이 없는 글쓰기를 피하는 체계적인 워크플로우를 다루고 있어요.

여기에 나아가 실시간 정보 탐색을 위한 Deep Research부터 코딩 없이 앱을 만드는 멀티모달 활용, 코드 실행을 통한 데이터 분석까지..!!

다양한 실습 랩과 프로젝트 가이드도 함께 포함되어 있어요. 큰 도움 되실거예요.

[크롱 @Krongggggg]

움직이는 UI 애니메이션 파일 만들려고 무거운 그래픽 프로그램을 다루는 건 개발자한테 너무 높은 장벽이었음.

쉽게 말하면 터미널 창에서 말로 명령만 내리면 웹이나 앱에 바로 쓸 수 있는 움직이는 벡터 그래픽 파일을 만들어주는 툴임.

오픈소스로 풀린 하네스 도구를 npx 명령어로 추가하고 Claude Code 같은 AI한테 프롬프트만 던지면 Lottie 파일이 바로 튀어나옴.

디자이너 도움 없이 화면 인터랙션 리소스 빠르게 찍어내고 싶을 때 쓰기 좋음.