신규하 블로그

이 영상의 메시지는 꽤 명확합니다. Claude Code에서 고품질 마케팅 자동화를 만들고 싶다면, 실행보다 세팅이 훨씬 더 중요하다는 것입니다. 발표자는 아예 “퀄리티를 위해서는 한네스 세팅에 95%의 시간을 써야 한다”고 말합니다. 즉 뉴스레터, 카드뉴스, 유튜브 썸네일, PPT 같은 산출물을 자동으로 뽑아내는 핵심은 모델 한 번 잘 부르는 데 있지 않고, 컨텍스트·템플릿·스킬·서브에이전트·MCP를 먼저 설계해 두는 것 에 있다는 이야기입니다. YouTube 영상 1:08 더보기

이 영상이 강조하는 포인트는 단순합니다. 이제 Hermes 에이전트들이 Telegram 안에서 서로 직접 메시지를 주고받을 수 있게 되었고, 그 결과 “에이전트 한 명”이 아니라 “에이전트 팀”을 무료로 운영할 수 있게 되었다는 것입니다. 영상은 이를 거의 선언처럼 말합니다. AI agents just learned how to talk to each other for free. YouTube 영상 더보기

AI가 만든 프런트엔드를 오래 보다 보면 묘하게 비슷한 냄새가 납니다. 보라빛 블러, gradient text, 카드 안의 카드, 너무 익숙한 Inter 기반 조합, 한쪽에 두꺼운 컬러 스트라이프 같은 것들입니다. 이 Threads 스레드는 바로 그 “어딘가 AI가 만든 것 같다”는 느낌을 문제로 지목하고, Impeccable 이라는 프런트엔드 디자인 스킬로 개선한 과정을 보여 줍니다. Threads 원문 Jina Reader 추출 더보기

오케스트레이션 레이어를 Claude Code 위에 하나 더 얹으면 정말 결과가 더 좋아질까요? 이 영상은 바로 그 질문을 정면으로 다룹니다. GSD, Superpowers, 그리고 아무 플러그인도 없는 기본 Claude Code 에 같은 웹앱 과제를 맡기고, 최종 결과물·토큰 사용량·걸린 시간을 비교합니다. 영상의 결론은 꽤 의외입니다. 가장 화려한 레이어가 항상 이기는 건 아니고, 오히려 기본 Claude Code가 시간 대비 가장 실전적인 선택으로 평가됩니다. YouTube 영상 더보기

이 Threads 스레드는 꽤 강한 문장으로 시작합니다. Karpathy가 AI 코딩의 문제점을 짚었고, 누군가가 그것을 CLAUDE.md 한 파일로 해결했다는 것입니다. 실제로 링크된 forrestchang/andrej-karpathy-skills 저장소 README를 보면 이 프로젝트는 “A single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior” 라고 자신을 설명합니다. 즉 이 저장소의 핵심은 새 모델도, 긴 프롬프트 묶음도 아니라, 한 장의 규칙 문서로 에이전트 행동 편향을 바꾸려는 시도 입니다. Threads 원문 Jina Reader 추출 GitHub README 더보기

디자인 레퍼런스를 AI에게 줄 때 가장 흔한 프롬프트는 “Stripe 느낌으로”, “Vercel처럼”, “깔끔한 SaaS 스타일로” 같은 문장입니다. 하지만 이런 표현은 사람에게는 어느 정도 통하고, 에이전트에게는 생각보다 모호합니다. insane-design 은 바로 이 지점을 겨냥합니다. URL 하나를 넣으면 스크린샷만 보는 대신 실제 CSS를 수집하고, 색상·타이포·간격·반경 같은 토큰을 분석해 design.md 와 HTML 리포트로 바꾸는 도구입니다. GitHub 저장소 README 원문 더보기

이 Threads 스레드는 꽤 강한 문장으로 시작합니다. 금융 시장 전용 AI 파운데이션 모델이 오픈소스로 풀렸고, GitHub 스타 14,800개, AAAI 2026 채택, 120억 개 K-line 데이터로 학습되었다는 것입니다. 링크된 원문 저장소와 논문 초록을 확인해 보면, 핵심 메시지는 실제로 맞습니다. Kronos 는 “A Foundation Model for the Language of Financial Markets” 를 표방하며, 45개 글로벌 거래소에서 수집한 120억 개 이상의 K-line 레코드를 바탕으로 사전학습된 모델입니다. Threads 원문 Jina Reader 추출 arXiv 초록 더보기