Joe Park | Stay Foolish, Stay Hungry.

Angular/ASP.Net/C# Developer works in OmniBridgeway, interested in DDD, UnitTest, CI/CD, CMS, Web, SNS, RC, MTB, Camping, Guitar, Financial Investment.

[Joe Park | Stay Foolish, Stay Hungry. @rocker8942]

@xguru 저희는 Cloudflare가 도움이 되고 있습니다.

[kaori @kaorixbt]

Andrej Karpathy spent 8 years at OpenAI and Tesla

Last week, he compressed everything he knows into one free 2-hour lecture

Agents → Loops → Graphs → Self-Improving Systems

People spend $15K on bootcamps that teach less than this

This lecture beats most paid AI engineering courses

You probably don't have 2 hours right now

Don't let this vanish from your feed

Watch it

Then read the guide below

[Efecto Mariposa @EMMagico219000]

자수성가 비율 보면 의외로 중국이 제일 높고 한국은 꼴지입니다.

[Joe Park | Stay Foolish, Stay Hungry. @rocker8942]

OpenAI Academy - AI Foundations
Build practical skills for working with AI
https://t.co/WlYYMKNJKQ #OpenAIAcademy

[Joe Park | Stay Foolish, Stay Hungry. @rocker8942]

지난주 클코와 개발중에 dotnet user-secrets을 사용해서 비밀번호를 별도의 영역에 저장하고 appsettings.json에는 '#use user secret#' 이라고 코멘트를 달아놨다. 클코가 분석 작업중에 appsettings.json을 읽어보더니 dotnet user-secrets 명령을 내려서 비밀번호를 읽이보는 것이다. 헉.

[Joe Park | Stay Foolish, Stay Hungry. @rocker8942]

요즘 사용중인 AI 개발툴 셋업. 워낙 빠르게 변하는 중이라 몇달내에 다시 바뀌게 될지도. 요약하면 일단은 클코가 메인 깃업코파일럿이 서브, 개인적으로는 OpenClaw를 위해 GLM도 함께 사용.

https://t.co/X3DM6QET4b

[Joe Park | Stay Foolish, Stay Hungry. @rocker8942]

https://t.co/tuggcRkXYG

[Joe Park | Stay Foolish, Stay Hungry. @rocker8942]

what I'm currently feeling when raised PR that I didn't read fully. Using AI to write better code more slowly | Read the Tea Leaves

[GeekNews @GeekNewsHada]

AI와 함께 일하며 복리처럼 쌓아 성장하는 법

- AI와의 협업에서 컨텍스트 제공, 취향 설정, 검증 자동화, 위임 확대, 피드백 루프라는 다섯 가지 원칙을 체계적으로 정리한 실무 가이드
- 모든 작업 산출물(코드, 문서, 분석, 결정)이 다음 세션의 컨텍스트로 누적되고…
https://t.co/qP8aI2l784

[펭귄 @babybluecream]

인생에서 누구와 가장 오래 함께 보내고 있나. 동료는 정년 후에 놀아주지 않는다.

[Anonymous @YourAnonNews]

Israelis destroying supplies meant to help the starving people of Gaza.

[Mario Nawfal @MarioNawfal]

Australians are built different 🇦🇺 😳

[Joe Park | Stay Foolish, Stay Hungry. @rocker8942]

@robotaxi_kr 40에 사는집 빼고 20억 있으면 90까지 매년 3,686만원식 쓸 수있음. 특별한 투자없이 은행에 넣는 기준으로 단순계산. 이돈으로 맘편하게 살고 싶으면 은퇴하면 됨. 계산참고: https://t.co/ahApel71go

[크롱 @Krongggggg]

주식이나 코인 하는 사람들 눈 돌아가게 만드는 물건이 나왔네. 금융 시장 데이터만 따로 학습시킨 파운데이션 모델이라는데 12k 스타 박힌 거 보면 다들 AI로 돈 복사하고 싶은 마음은 똑같은 듯 ㅋㅋㅋ. 파이썬 베이스라 활용도는 높을 것 같은데 실제 예측 성능이 어떨지는 직접 돌려봐야 알 것 같아.
https://t.co/MqktbnB2Hi

[Garry Tan @garrytan]

If you want your OpenClaw or Hermes Agent to be able to have perfect total recall of all 10,000+ markdown files, GBrain is here to help.

It's exactly my OpenClaw/Hermes Agent setup. MIT-licensed open source. Hope it helps you build your mini-AGI.

https://t.co/yFpFU4pn5b

[Joe Park | Stay Foolish, Stay Hungry. @rocker8942]

Agent Framework v.s. custom MCP. 다들 요즘 MCP아니냐고 하는데 클로드에 붙여보니 은근 내맘대로 안되는게 많다.

[nonplace @placenonplace]

헐 멜번이 위치해있는 호주 빅토리아주에서 노동자가 일주일에 이틀 집에서 일할 수 있는 권리를 법으로 제정한다고 함……

[lucas @lucas_flatwhite]

"OpenClaw은 이제 차단 없이 어떤 웹사이트든 스크래핑할 수 있습니다. 봇 탐지 제로, Cloudflare 네이티브 우회, BeautifulSoup보다 774배 빠릅니다."

> Scrapling
https://t.co/QvD0SFn0v9

이거 굉장히 주목받는 스크래퍼입니다! Python으로 만들었구요,, adaptive web scraping framework..

"어댑티브 웹 스크래핑 라이브러리"로, 봇 차단을 완전히 우회하면서 웹사이트 구조 변경에도 자동으로 적응하는 차세대 스크래퍼입니다.

셀렉터 유지보수 지옥에서 해방.. 👍🏻 웹사이트가 구조를 바꿔도 셀렉터가 자동으로 따라갑니다. 이걸 학습시키기도 해요.
​
Playwright 기반 실제 브라우저 자동화, 적응형 스크래핑과 AI 통합, 높은 성능.. 뭐 장점이 많아요.

BeautifulSoup이 익숙한 분들이라면 러닝커브가 별로 없기도 하죠. 벤치마크 보면 무진장 더 빠르구요.

AI 도구와 연동되는 내장 MCP 서버 제공하는데,, 비용 절감에 좋은건 이거 때문이예요.

AI에게 페이지 전체 HTML을 넘기는 대신, Scrapling이 먼저 타겟 콘텐츠만 추출해서 넘겨주기 구조!

그래서 토큰 사용량이 크게 줄고 처리 속도가 올라가는거예요.

특히 Claude Code 같은데에서 MCP 서버로 연결해두면서 "이 URL에서 가격 데이터 뽑아줘"라고 자연어로 명령만 해도 끝남..

매우 강력하니.. 매우 추천 드립니다..

[Wilson Park @LogsOfWilson]

Claude Code를 쓸 때 아직도 Grep으로 컨텍스트를 찾고 있는가?

Grep은 노이즈를 만든다. 내 수면 패턴을 검색하기 위해 Sleep을 검색하면 Sleep() 코드까지 200개 이상의 파일을 가져오는 게 grep이다.

하지만 만약 Claude Code가 모든 세션, 모든 프로젝트, 모든 순간의 결정들을 의미 기반으로 검색할 수 있게 되면 어떨까? 그것도 Grep보다 훨씬 더 빠른 속도로.

이 글의 저자는 Shopify CEO가 만든 로컬 검색엔진 QMD를 Claude Code 스킬로 연결했다.
grep이 3분 걸려 200개 노이즈 파일을 뱉는 동안, QMD는 1초 만에 관련성 순위로 정렬된 결과를 돌려준다. 토큰도 훨씬 적게 쓰고, sub-agent를 돌릴 필요도 없다.

핵심은 간단하다. grep은 문자열을 매칭하고, QMD는 관련성을 랭킹한다.
모든 세션이 끝날 때 JSONL을 파싱해서 자동으로 인덱스를 남긴다. 순간순간의 고민과 결정이 context로 로컬에 쌓이는 거다.

그러면 이게 무얼 의미할까? 도구와 관련없이 당신의 맥락이 계속해서 쌓인다는 것이다. 도구는 바뀐다. 한 달 뒤면 새로운 모델이 나온다. 하지만 상관없다. 당신의 컨텍스트만 있다면 Claude Code든, Gemini CLI든, 무엇이든 활용할 수 있다.