EE

[EE @thebigsword_]

@bot Bug report: Grok Bot's 1Password integration says it filled my login, but the sites reject it every time. The same 1Password items work fine in my own browser. After an expired fill request, my Grok Bot browser also got stuck locked.

[lauren @poteto]

here's how i shipped 2,500 PRs last month to production

this was originally supposed to be for Cursor Compile in London. i couldn't make it since i was livestreaming for Grok @Bot Galaxy so i'm making it available for free here on X! watch it on 2x speed, i talk slowly

[codila @0xCodila]

Three SpaceXAI engineers turned GrokBot into a money-making business

I collected 10 prompts from each - to build it from scratch:

10 GROKBOT PROMPTS - @poteto

1. Turn one general assistant into a meta-bot. Ask me 5 questions about the company, then create the first 3 specialist bots with memory, skills and initial tasks.

2. Install a rigorous engineering skill pack: tests, PR hygiene and issue-to-ship loops. Remove everything unnecessary for a 3-day build.

3. Turn a general bot into a Chief of Staff that triages Slack, delegates work and only interrupts you for money or product decisions.

4. Create a prototype engineer that ships a simple landing page with email signup today - no database or unnecessary infrastructure.

5. Transform a generic bot into a specialist through chat alone: define its role, tone, tools, workflow and success metric.

6. Use GrokBot for research and disposable prototypes, then create a clear handoff protocol for production engineering.

7. Create a "cracked engineer" bot that owns the repository, ships directly to main, writes minimal tests and never bikesheds.

8. Find the best marketplace bots for research, outbound, inbox, engineering and design. Define the first task for each and remove any that create friction.

9. Generate the complete visual direction for the product: brand voice, hero copy, CTAs, colors and an implementation-ready design brief.

10. Design the thinnest technical stack that can accept payment by Day 3. Separate what must be built from what can be faked.

10 GROKBOT PROMPTS - @mattyp

1. Turn Slack into the company's control plane with dedicated channels for building, bots, prospecting and customer signups.

2. Name the company around its shipping deadline, create the GitHub organization and write the initial product README.

3. Start with zero employees and 72 hours. Design a minimal bot organization covering research, prospecting, engineering, operations and creative.

4. Create a prospecting bot that finds and ranks potential customers, identifies the best contact path and flags feasibility risks.

5. Generate 15 company names, then evaluate the best 5 by domain, email format and ability to work as both a company and product brand.

6. Connect the landing-page signup form to a Notion database and define its fields, workflow and customer confirmation message.

7. Create separate Operations and Creative Director bots, each with a standing routine and a rule for escalating decisions to a human.

8. Write a five-line shipping policy that lets humans and bots move fast, deploy directly and recover quickly from mistakes.

9. Connect the product repository to Vercel and create the complete deployment path from first preview to custom domain.

10. Find the fastest path from the company's current assets to its first $1: define the offer, price, first buyer and payment method.

10 GROKBOT PROMPTS - @roshan_s

1. Mine public posts for problems people want AI agents to solve, then rank the ideas by willingness to pay and speed to launch.

2. Analyze the last 48 hours of customer conversations and identify demand signals with a clearly identifiable buyer.

3. Force all research into one company thesis: customer, painful problem, wedge product and why it must exist now.

4. Write the product thesis, including who pays, the first job to be done and how the team can test it on itself.

5. Map the two strongest customer segments by ICP, pain, offer, price range and Day 1 interview questions.

6. Write the outreach and onboarding flow for the first design partner, including the information needed to define measurable success.

7. Divide the next 24 hours across three humans and their bots, with one owner and a clear definition of "done" for every workstream.

8. Create a designer bot that delivers the company name, logo directions and landing-page hero within 60 minutes.

9. Find the fastest revenue wedge and design the smallest MVP that can presell the product before building the complete platform.

10. Create the path from waitlist to first paid customer to recurring subscription, with daily metrics for signups, calls, sales and revenue.

If you missed 3 days of SpaceXAI courses on GrokBot, these are all the prompts the team used for start - copy them and start making money with a $20 subscription

[EE @thebigsword_]

General Manager runs my multi-location salon ops through Grok Bot.

It coordinates specialist bots (recruiting, accounting, SEO, ads, HR, security), tracks Owner Orders, and sends weekday exceptions-only briefs.

Template: https://t.co/kVXJAJB5ok

[Grok @grok]

We’re inviting one Grok Bot user to a Starship launch. You could win the invite by sharing the ways you've integrated @Bot into your work. The invite includes a plus one.

How to submit and some examples we love:

[OpenAI Developers @OpenAIDevs]

Get more out of GPT-6 Astra by revisiting your skills, AGENTS.md, and task prompts.

Make skill triggers specific, load guidance when it's relevant, and define what done looks like.

https://t.co/UGF0AC8Z5Y

[ThereIsNoSecondBest @ExitFiatForBTC]

10일봉 차트를 자세히 보자
솔직히 이런분석은 내가 처음이다.
6년동안 한우물(비트코인)을 파다보면
보이기 시작한다.

대세 상승을하기 전에 차트는
아래위로 움직이며
저항이 지지가 되고,
지지가 저항이 되는 과정을
무수히 반복을한다

같은 구간을 여러번 반복할수록,
그 기간이 길면 길수록,
그동안 눌려있던 폭발력은 커진다.

최근에 상승이 오기까지
10일봉차트의 가격이 34번을 겹친다.
기간으로 치면 6년이 넘는다.
역대최고다
이번 비트코인 반등을 의심할때마다
이차트를 보라.

나는 지금이 바로 대세상승의 시장임을
99% 확신한다. 이 글 지금 박제해놓고
나중에 확인해 보아라.

[Flow Miner @BiteconKim]

트럼프가 크립토 하이퍼리퀴드를 직접 언급했다.
재무부는 준 QE 를 언급했고...
그런 와중에 비트코인과 이더리움은 오늘 급등했다.

그런데 여기서 트럼프가 하이퍼 리퀴드를 지목한게 눈에 띈다.

현재 미국인은 하이퍼리퀴드를 이용할 수 없다.
약관상 우회 접속도 금지돼 있다.

그런데 오늘 새벽 트럼프는 이를 막겠다고 하지 않았다. 오히려 CFTC가 합법적인 미국 진출을 준비하고 있다고 밝혔다.

하이퍼리퀴드는 무기한선물을 중심으로 한 온체인 거래 플랫폼이다. 무기한선물은 만기가 없는 레버리지 파생상품이다.

최근에는 가상자산을 넘어 주식·주가지수·원유·금·은 등 전통자산과 연계된 상품으로 거래 범위를 넓히고 있다.

그런데 미국이 이 레버리지 플랫폼을 지금 자국의 규제 안으로 가져오려 한다는 거다...

그 이유를 고민해보면
답은 국채시장에서 찾을 수 있을 것 같다.

미국 재무부는 어제 갑작스러운 장기국채 바이백 확대를 발표했다. 시장이 소화해야 할 듀레이션을 줄여 장기금리와 기간 프리미엄의 상승 부담을 낮추겠다는 것이다.

그러나 장기채를 회수하고 단기채를 더 발행해 재원을 조달하면 총부채는 줄지 않는다. 장기물 공급 부담을 단기물로 옮기는 셈이다.

결국 늘어나는 단기국채를 받아줄 새로운 수요처가 필요해진다.

그 해결책으로 고민할 수 있는
첫 번째는 스테이블코인이다.

지니어스 법에 따라 규제형 스테이블코인은 현금과 단기 미국 국채 등을 준비자산으로 보유해야 한다. 스테이블코인이 100억 달러 순발행되면 최대 100억 달러에 가까운 준비자산 수요가 만들어질 수 있다는 거다.

하이퍼리퀴드의 규모를 생각해보면...
2025년 약 2조6,000억~2조9,500억 달러의 거래를 처리했고.... 하루 거래대금은 최대 320억 달러, 미결제약정은 160억 달러까지 증가했다.

그��고 그 시장을 떠받친 핵심 담보가 USDC였다.

하이퍼리퀴드가 미국으로 들어오고 개인과 기관의 참여가 허용되면 USDC 증거금 수요가 증가할 수 있다. 이것이 USDC 순발행으로 이어진다면 단기국채 수요도 함께 늘어난다는 거다.

하지만 이것은 기본적으로 1대1 구조다.

더 큰 변화는 토큰화 국채가 하이퍼리퀴드의 증거금으로 인정될 때 나타날 수 있다.

투자자는 토큰화 국채에서 이자를 받으면서 주식·원유·금·크립토 무기한선물을 거래할 수 있다.

여기에 국채를 담보로 USDC를 빌리고, 그 USDC로 다시 국채를 사는 재담보화가 허용되면 국채 수요에는 레버리지가 붙는다.

가령 100억 달러의 토큰화 국채에 80%의 담보가치를 인정하면 80억 달러를 빌릴 수 있다. 그 돈으로 국채를 다시 사고 재담보화하는 과정이 반복되면, 이론적으로 최대 500억 달러의 국채 보유�� 확대될 수 있다.

물론 충분한 USDC 유동성과 양의 금리차, 반복적인 재담보화가 가능하다는 전제가 필요하다. 아직 공식화된 계획도 아니다.

다만 정책의 방향은 정렬되고 있다.

-재무부는 바이백으로 장기채 공급을 줄이고 단기채 공급을 늘린다.

-지니어스 법은 스테이블코인을 단기국채 수요처로 연결한다.

-CFTC는 무기한선물과 하이퍼리퀴드를 미국 규제 안으로 가져오려 한다.

처음에는 USDC를 통한 1대1 수요일 수 있다. 이후 토큰화 국채가 온체인 담보로 인정되면 민간 레버리지를 통한 수요승수까지 붙을 수 있다.

미국은 진심으로 단기국채 수요 창출에 크립토를 끌어들이고 있는 상황인거다.

물론...
이 시나리오가 지금 당장 완성된 계획은 아니다.

그러나 미국이 AI와 로봇의 생산성 향상이 실제 성장으로 확인될 때까지 장기금리를 관리하고, 늘어나는 단기국채의 새로운 수요 기반을 온체인 금융에서 찾으려는 정책적 유인은 분명해지고 있다.

그렇기에 그 방향에 있는 비트코인과 이더리움, 스테이블코인의 재평가는 그리 놀라운 일은 아니다.

[H @hmmmmmm1458]

팔로워 8.4만명 스레드 human___bro 님이
성공한 유튜브 채널 분석용 프롬프트 뿌려주심
(휴먼브로님 이런 프롬프트 자주 올려주시니 참고하여 공부해도 좋을듯해서 추천합니다)

——— 채널분석 프롬프트 ⤵️

1. 합법적으로 설계도 가져오기

당신의 분야에서 이미 수익을 내고 있는 유튜브 채널을 하나 찾는다.
조회수 높은 영상 10~15개 링크를 모아서 NotebookLM에 Sources로 넣는다.

그리고 이렇게 질문한다
“이 채널의 스크립트 구조, 훅 방식, 전개 속도, 톤을 분석해서 성공을 만든 핵심 구조를 정리해줘.”

——

2. 채널 이름 만들기

“이 자료들의 패턴을 기반으로, 이 타겟에게 신뢰를 줄 수 있는 채널 이름 10개 만들어줘.”

이름 하나 고민한다고 3일 쓸 필요 없다.
10초 만에 쓸 수 있는 후보 10개 나온다.

——

3. 아��디어 무한 생성

“이 분석을 기반으로, 인기 있는 주제와 아직 비어 있는 틈을 활용해
영상 아이디어 10개와 각각의 제목, 핵심 메시지를 만들어줘.”

이미 검증된 수요 위에서 빠진 부분만 채우면 된다.

——

4. 실제로 전환되는 스크립트 작성

아이디어 하나를 고른 후 아래 프롬프트 입력
“분석된 채널의 톤과 속도를 반영해서
5초 훅, 문제 제시, 가치 전달, CTA까지 포함한 전체 스크립트를 작성해줘.”

영상 하나당 4~6시간 절약 가능하다

——

5. 클릭을 부르는 제목 만들기

“이 스크립트를 바탕으로 제목 10개를 만들어줘.
호기심을 자극하고, 명확한 이익을 약속하며,
상위 영상 스타일과 일치하도록.”

——

6. 스크롤을 멈추게 하는 썸네일

“Canva에서 만들 수 있는 고전환 썸네일 5개 콘셉트를 줘.
텍스트, 색상, 구성 요소까지 구체적으로.”

간단 + 구체 / 디자인 전공이 필요 없다

——

7. 사람 없이 음성 만들기

“이 스크립트의 핵심 내용과 감정 흐름을 요약해서
NotebookLM Audio Overview에 넣을 수 있는 음성용 브리프로 만들어줘.”

구글이 이미 음성 제작 스튜디��를 넣어놨다

——

8. 수익 구조까지 완성

“이 채널의 콘텐츠 구조를 기반으로,
가장 자연스럽게 ���결되는 수익 모델(디지털 상품, 강의, 커뮤니티, SaaS 등)을 3가지 제안해줘.

각각에 대해 콘텐츠 → 전환 흐름(퍼널), CTA 위치, 실제 판매 구조까지 구체적으로 설계해줘.”

[HAILEY 헤일리 @thesoohaa]

단 3주 만에 구독자 55만 찍은
유튜브 AI 채널 '신비한 건축사전'📌

신비한 건축사전이 단 3주 만에 구독자 55만을 찍으며 유튜브 판도를 뒤흔드는 중.

하지만 진짜 무서운 건 엄청난 성장 속도가 아니라, 이 채널이 만들어낸 2차 파급효과임.

- 이 폼을 보고 영감을 받는 수많은 크리에이터들
- 쏟아지는 '신비한 건축사전' 제작 튜토리얼
- 그 튜토리얼을 보고 생겨나는 벤치마킹 모방 채널들

한 크리에이터의 독창적인 폼이 숏폼 생태계 전체에 균열을 낸 셈.

➡️'신비한 건축사전' 스타일 AI 영상 제작 프로세스 요약
1. 제미나이: 타깃 영상 분석 및 스토리 구조 파악
2. 컷 분할: 전체 영상이 몇개의 컷으로 구성되었는지 체크
3. VEO OMNI: 각 장면별 영상 생성 프롬프트 추출
4. 구도 변경: 한 장면의 카메라 앵글을 다각도로 변환 (크레딧/비용 대폭 절감 가능)
5. 구글플로우: 검색 후 에셋/쇼츠/옴니플래시 세팅
6. 영상 생성: 프롬프트 생성 (영상 1편당 제작비 약 5,000원 수준)
7. 음성 탑재: 일레븐랩스 또는 타입캐스트 활용

같은 오리지널 폼 분야는 이미 1황이 독점함.
똑같은 건축으로 들어가면 밀림.

주제를 아예 다른 분야로 바꾸거나, 이 프로세스를 활용해 나만의 신규 폼을 만드는 게 정답!

[로그 Logue @AlexZio00]

https://t.co/DxNoHXpUbr

[Moomini @moomini00]

대부분의 사람들은 이걸 끝까지 볼 시간과 끈기가 없다. 그게 차이를 만든다.

[Rob Wallace │ Bitcoin News @_Rob_Wallace]

The Saylor AI videos are getting out of control https://t.co/p7Mzgs83lJ

[Bitmine (NYSE-BMNR) $ETH $BMNP @BitMNR]

As of June 22, Bitmine:

- 5.673 million ETH
- $601 million cash and marketable securities
- $350 million preferred $BMNP
- no debt
- annualized staking yield $233 million

$BMNR set to be added to the Russell 1000 on June 26th $IWB

Crypto downstream infrastructure for AI
Crypto tokenization key to modernizing Wall Street legacy tech stacks

That is the tweet

[Krakenmiller @krakenmiller]

[아직까지 크립토에 남아있는 이유]

1. 미국 정부는 부채가 굉장히 많음(GDP의 120%)

2. 게다가 금리가 높음.

3. 1+2의 조합으로 매년 천 조가 넘는 이자비용을 내고있음(이자비용>국방비)

4. 3번을 해결하기 위해선 2가지 방법이 필요

5. 부채 줄이기

6. 금리 낮추기

7. 5의 방법을 위해선 또 두가지 방안이 존재함.

8. 지출을 줄여 부채를 상환하거나

9. 돈을 찍어 부채를 녹이거나

10. 역사적으로 대부분의 정부는 9번 방법을 선택함

11. 그래서 앞으로도 돈을 많이 찍어야함

12. 돈을 찍으려면 돈��� 사 줄 사람이 필요함

13. 근데 지금은 기존 채권 보유자들도 던진다고 압박중

14. 여기서 스테이블코인이��는게 등장

15. 스테이블코인은 달러와 1대1로 페깅된 자산으로 담보로 달러를 요구함

16. 사실 담보로 달러로 표시된 미국 단기채 이용

17. 스테이블코인이 많이 찍힐수록 미국 단기채 수요가 증가함

18. 단기채 수요가 증가하면, 미국은 돈 찍기 가능

19. 미국 재무부 차입위원회의 단기채/장기채 권고비중은 단기채 15-20%, 장기채 80-85%정도지만 베센트는 단기채 비중을 늘리고 싶음.

여기서 금리얘기를 잠깐 해보겠음.

20. 미국은 매년 많은 양의 채권을 롤오버하고 있음.

21. 이미 발행된 채권의 액면금리(쿠폰금리)는 고정되어 시중의 채권금리에는 영향이 없음.

22. 다만, 롤오버시점의 시중금리에 영향을 받음.

23. 즉, 시중 채권금리가 낮아져야 롤오버시점 채권 금리가 낮아지고 이자부담이 완화됨.

24. 당연히 공급이 줄면 해당 물건에 대한 가격이 비��짐.

25. 채권이 비싸진다 = 채권 금리가 낮아진다.

26. 근데 단기채권의 금리는 기준금리 따라가고, 장기채권 금리는 수요/공급/기간프리미엄/향후 성장률 등 복잡한 요인들이 섞여서 결정됨.

27.장기채 금리 요인 중 재무부가 직접적으로 컨트롤 가능한 건 공급량임.

28. 따라서 재무부는 장기채 공급을 줄이고 싶음.

29. 장기채 공급을 줄이려면 장기채 대신 단기채를 많이 찍어야함.

30. 단기채를 많이 찍기 위해서는 단기채를 받아줄 돈이 필요함.

31. 이걸 스테이블 코인이 할 수 있음.

32. 따라서 미국은 스테이블 코인 시장을 키워야함.

33. 현재 스테이블 코인 시총은 약 3,000억 달러.

34. 씨티은행은 스테이블 코인 시총이 28년도에 2조 - 4조 달러 수준으로 커질 것으로 전망.

35. 보수적으로 보면 7배, 낙관적으로 보면 10배가 넘는 상승임.

36. 스테이블코인을 키우기 위해서는 어떻게 해야하냐.

37. 스테이블코인의 용도는 크립토 트레이딩 / 디파이 담보 / 송금 등인데 대부분 ���립토 트레이딩으로 사용중.

38. 결국 스테이블코인 수요를 늘리려면 코인을 구매하게끔 해야함.

39. 코인을 구매하게끔 하는건 펌핑만한게 없음.

40. 결국 코인 펌핑 -> 스테이블 코인 수요 증가 -> 단기채 수요 증가 -> 장기채 공급 감소 -> 국채 금리 하락이 가능.

41. 따라서 코인 펌핑은 필연적이라고 봄.

[Bryan Johnson @bryan_johnson]

The Midjourney scanner is revolutionary. There’s a bullish case that exceeds the most optimistic takes.

I was at the unveiling and used the scanner myself. I personally want to experiment with a weekly whole body Midjourney scan to add to my 1.5 billion data points and let my AI and doctors start connecting the dots.

Most of the early commentary has focused on the wrong questions: “is it as good as MRI?” and “what about false positives?” These are legitimate concerns, but they miss the bigger shift.

The more important question is: what does fast, low cost, safe whole body imaging unlock?

Let’s start with measurement.

A speedometer tells you how fast you are going. A fuel/battery gauge tells you when to stop. A thermostat tells you what to wear. The stock price tells you how much money you’ve made or lost. We measure what we care about.

Except, oddly, for our bodies, which are among the least measured things in our lives. Most people have more data on their favorite sports team, bank account, and social media performance than their body. The future will think we were crazy for this.

The first law of medicine is to do no harm. Our current system has harm baked into it.

+ an undiagnosed condition progressing silently is harm
+ a doctor who can’t easily get a patient screened preventively is harm
+ having no baseline to compare against when something shows up is harm

Our preventive net is narrow and inconsistent. Late stage diagnoses that could have been caught earlier remain common. Midjourney’s technology won’t eliminate that overnight, but it points toward a future where routine wholebody baselines become normal rather than exceptional.

Midjourney can help flip harm-by-default into a new expectation for our health infrastructure: almost no one will ever again be blindsided by a late-stage, life-threatening diagnosis that could have been caught earlier reasonably and cost-effectively.

Some examples of what earlier structural visibility enables:

+ breast cancer caught while localized has a ~99% five year survival rate. Once it has spread distantly, that drops to around 32%.

+ an abdominal aortic aneurysm kills more than 8 in 10 people when it ruptures. A single ultrasound finds the aorta in 99 percent of people, and screening cuts aneurysm deaths by a third to a half.

Midjourney’s technology will not do it all on its own. Its full angle, water immersion approach works around bone rather than seeing through it, and routes bowel gas to image the full abdominal cross section. Yet two real limits remain: air filled lungs stay a blind spot even here, and the brain is out of reach behind the skull, beyond the torso and legs this scanner covers.

That is fine, and they may improve these areas over time. Midjourney doesn’t need to do it all in order for it to be one of the biggest things to hit medicine in a long time.

Let’s look at where specifically Midjourney may be useful to each of us. We’ll start with where we get data today:

1) Blood draws tell us what is happening chemically.
2) Wearables tell us how the body is functioning.
3) Imaging tells us what is happening structurally.

The third layer, soft tissue, is the one we have never been able to access easily. MRI is great, but it is expensive, intimidating, and slow.

Midjourney's technology excels with soft tissue. Here are three places it could be game changing. There are many more.

1. Metabolic health - fatty liver is one of the earliest structural signs of metabolic dysfunction. It’s strongly linked to insulin resistance, type 2 diabetes, and cardiovascular risk. Being able to track visceral fat, muscle fat infiltration, and liver fat over time could give a much clearer picture than blood markers alone. Over 88% of Americans are metabolically unhealthy.

2. Endocrine tissue - the same metabolic patterns often cluster with thyroid issues, PCOS, and hypogonadism. Ultrasound can directly image the thyroid and ovarian structures. Fat tissue itself is an endocrine organ, so tracking it structurally adds another useful data layer.

3. Soft tissue + multiomics - new proteomic aging clocks can already predict risk for many chronic diseases from blood proteins. These molecular models could become significantly more powerful when combined with actual structural imaging data. The two are complementary, not competitive.

The real advantage: baseline + longitudinal tracking

The biggest unlock isn’t a single scan. It’s having a baseline followed by regular follow-ups. A one off scan in a moment of concern turns every finding into a potential crisis. Without context, you have no idea whether something is new, stable, or changing. With baseline + repeated measurement, the question changes from “what is this?” to “is this changing?” Most incidental findings stay stable. The dangerous ones tend to grow or evolve. Trajectory is often more informative than any single image or timepoint.This is why false positives become more manageable with frequent, low-friction imaging.

Midjourney has a difficult road ahead. Building robust, clinically validated medical hardware and software is extremely hard. Regulatory, technical, and adoption challenges shouldn’t be understated. Also, David is doing this for the right reasons and he’s well positioned financially to push through the difficulty.

On the horizon

We are moving quickly into a future where we will have continuous biological measurement. It will be all around us, a lot of it invisible and autonomous. Measurement will be in our gyms, beds, homes, clothing, offices, cars, glasses, and wearables. It will also be inside of us, in tissue and circulating in our blood vessels. This moves us from managing crises to preventing them. But this future will not just show up. We need bold builders like David and his team, willing to do the hard work.

[Jason Zhou @jasonzhou1993]

https://t.co/Ra4YZLY7dc

[Breadman @BTCBreadMan]

I'm in a space where Bitcoiners are comparing STRC to Terra Luna.

Strong sign that we've probably bottomed imo.

[Zack Voell @zackvoell]

STRC is down 15% in two weeks.

Saylor said he "designed it with ChatGPT."

[lucas @lucas_flatwhite]

오.. 리눅스 창시자 리누스 토발즈가 Open Source Summit 2026에서 AI에 대해 꽤 직설적인 얘기를 했네요.

(원래 좀 직설적임 ㅋㅋ)

“99%의 코드가 AI가 작성했다”는 말을 들으면 정말 화가 난다고요.


그 이유는.. “그 사람들은 100% 코드가 컴파일러가 작성했다고는 절대 말하지 않으면서…”


리누스는 AI를 반대하는 사람이 아닙니다.


오히려 이번 커널 릴리스에서 AI 도구 덕분에 제출물이 20% 가까이 증가했다고 언급했어요.

그가 강조하는건 이거예요. AI는 생산성 도구라는 점.

과거 컴파일러가 프로그래밍 생산성을 1000배 가까이 끌어올렸듯이,


AI는 그 위에 또 한 번의 10배 정도 생산성 향상을 가져온다는 거죠.

하지만 AI가 코드를 썼다고 과장하는 건, 결국 도구를 도구로 보지 않는 태도라고 지적하는 듯.


공감이 되는 부분도 있어요.

“시스템의 복잡성을 이해하는 사람들은 좋은 코드를 작성하도록 도구를 잘 프롬프트할 수 있어요.
하지만 이해하지 못하는 사람들은 복잡한 시스템을 프롬프트해서 결국 실패하는 프로세스를 만들게 될 거예요.”

AI가 아무리 강력해도, 결국 그 도구를 다루는 사람의 시스템 이해도가 결과의 퀄리티를 결정한다는 뜻이겠죠.


그리고 현실적인 부작용도 솔직하게 짚었습니다.

AI가 작은 오픈소스 프로젝트에 버그 리포트와 PR을 엄청나게 쏟아붓고 있다는 점..


프롬프트 한 번으로 이슈를 올리고, maintainer가 추가로 물어보면 답도 하지 않는 경우가 많아서
1~2명으로 운영되는 프로젝트의 유지보수자들이 정말 번아웃을 느끼고 있다고 합니다.

코드를 생성하는건 쉬워졌지만, 장기적으로 이해하고 리뷰하고 책임지는 건 여전히 사람의 영역!


AI 라는 증폭기를 제대로 다룰 수 있는 이해와 책임이 뒷받침되지 않으면, 오히려 더 많은 기술 부채와 유지보수 부담을 만들 수 있다는 점.

[조용한간호사 @quietnurse_]

https://t.co/ryPKURgqJo