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Repost from 퀀텀 렐름
https://github.com/stablyai/orca
코딩 환경은 orca로 전부 마이그레이션 했습니다. 모바일 앱 경험이 너무 좋아서 이동하면서 코딩하기 좋더라고요.. worktree 기반 상태창이 특히 맘에 듭니다.
크로스 세션간 소통이나 orchestration도 잘 되기는 하는데, 그리 많이 사용하지는 않습니다..
| 2 |  Sin texto... | 261 |
| 3 |  채널 공개해두니까
자꾸 봇테러당해서 개빡쳐서 봇 만듬
쓰발 어디 해 봐 자동차단이야 수고해라 | 380 |
| 4 | 5.6sol과 함께 공개된 CODEX신규기능으로 보는 하네스뭐시깽이들을 대하는 openai(chaptGPT, Codex) 스탠스
1. 세선id 생성 권한관리 및 id 공유됨
-> 세션 끼리 소통 및 세션 명령, 생성가능
-> 목표설정하고 다른 세션들 열어서 소통
-> '팀협업 및 세션소통으로 하네싱 그거 다할게'
->> 필요하면 페이지 만들어서 대시보드 공유하면서 에이전트끼리 알아서 다 할게
2. ChatGPT Work와 Codex의 차이는 코드뷰 UI여부
-> '자연어 화면 더 보고 싶지 코드보고싶겠니'
->> '직접보고 대부분은 Work가 적합하다고 응답할거야'
* 신규세션들부터 적용됨 | 441 |
| 5 |  다섯시간 한도 자체를 일시제거. | 2 366 |
| 6 |  gpt 5.6 코덱스 쓰면서 이거 모르면 손해.
272k 이상 컨텍스트 사용시 토큰 할증이 있음. 소비 토큰이 2배정도 차이남. 코덱스에게 컨텍스트 제한 콘피그 추가해달라고 하기.
model_auto_compact_token_limit = 220000 model_auto_compact_token_limit_scope = "body_after_prefix"
입력캐시 사용시에는 1/10 비용을 사용하고 캐시 쓰기에는 1.25 배 비용이 청구됨. 문서와 맥락이 동일하다면 동일 세션에서 이어가는게 절대 유리.
출처 공식문서. developers.openai.com/api/docs/model | 460 |
| 7 |  진짜인가... | 858 |
| 8 |  +3https://www.dogdrip.net/712956149 | 682 |
| 9 | 요즘 다 지우고 순정으로 돌아가는 중
하네스, 플러그인, 별별 래퍼들 싹 걷어내고 있음. Claude도 Codex도 그냥 순정으로 돌림.
왜냐면 그거 다 "모델이 못 미더워서" 발랐던 거임.
생각해보면 그동안 감싸놨던 것들 정체가 이거였음. 모델이 중간에 삽질하니까 → 가드레일 붙이고, 딴 길로 새니까 → 워크플로우 강제하고, 컨텍스트 못 챙기니까 → 별 룰파일 다 얹고. 결국 전부 모델의 부족함을 주변에서 메꾸려던 땜빵이었음.
근데 모델이 시킨 거 제대로 완주하기 시작하니까 이것들이 다 잉여가 됨. 오히려 걸리적거림.
하네스가 모델보다 멍청해서 발목 잡는 순간이 생김
플러그인 업데이트 따라가는 것도 일이고
뭐가 문제인지 디버깅할 때 레이어가 많을수록 지옥임
결국 "이 래퍼가 진짜 도움이 되나?" 물으면 대부분 아니었음
순정의 장점이 이제야 체감됨:
모델 성능 날것 그대로 씀. 중간에서 깎아먹는 놈이 없음
문제 생기면 원인이 명확함. 모델이거나 내 프롬프트거나 둘 중 하나
갈아탈 때 가벼움. Claude→Codex 왔다갔다 해도 딸려오는 짐이 없음
유지보수 제로
결국 좋은 모델은 툴킷을 얇게 만든다. 래퍼 두께는 모델 못 믿는 정도에 비례하는 건데, 그 불신이 사라지니까 자연스럽게 벗겨지는 거임.
한동안 "셋업 잘 짜는 게 실력"인 시절이 있었는데, 이제는 덜 얹는 게 실력인 쪽으로 넘어가는 느낌. | 2 615 |
| 10 | NEW ‼️
Robinhood Dexpaid (Flap, Noxa) :
https://t.me/robinhood_dexpaid
Robinhood Migration (Flap) :
https://t.me/robinhood_migration | 636 |
| 11 | GPT-5.6 Sol 짧은 후기
써본 결론: Fable보다 좋음. 벤치마크 얘기 다 필요없고 핵심은 하나 — 삽질을 안 함.
Fable은 똑똑한데 가끔 이상한 길로 새서 몇 턴 날려먹는 경우가 있었음(너프) Sol은 그냥 시킨 거 끝까지 감. 명세 주면 딴짓 안 하고 완주함. 코딩 에이전트한테 원하는 게 결국 이거 아님?
가격도 Fable 절반에 토큰도 덜 씀. 애매한 설계 논의 같은 건 Fable이 낫다는 평도 있는데, 방향은 어차피 내가 정하고 시키는 입장이라 나한텐 의미 없음.
하루 만에 메인 Sol로 갈아탐 | 2 510 |
| 12 | 'API'라는 말에 스크롤 내리는 사람들을 위한 글 — Venice API
API 얘기 나오면 개발자 얘기겠거니 하고 넘기는 거 앎. 근데 별거 아님. 우리가 쓰는 AI 앱들은 전부 뒤에서 AI 회사에 질문을 대신 보내주는 전용 창구를 쓰는데, 그 창구가 API고, 키는 그 창구 출입증임. 끝.
문제는 이 창구가 회사마다 따로라는 것. 그리고 창구에 던진 질문이 그 회사 서버에 남는다는 것.
Venice API는 두 개 다 뒤집음.
① 출입증 하나로 전부. 키 하나로 텍스트·이미지·영상·오디오·음악·코드까지 250개가 넘는 모델을 씀. 아침에 글 쓰던 키로 점심에 이미지 뽑고 저녁에 영상 만드는 게 됨. 붙이는 것도 표준 규격(OpenAI 호환)이라, 쓰던 툴에서 주소 한 줄만 Venice로 바꾸면 그대로 돌아감. 진짜 한 줄임.
② 질문이 남지 않음. 보통 AI 서비스는 내 질문이 회사 서버에 저장되고 학습에도 쓰일 수 있음. Venice의 프라이빗 모델은 기록 자체를 안 남김(zero data retention). 여기서 한 발 더 나간 게 있는데 —
ChatGPT나 Claude로는 못 하는 딱 한 가지가 이거임:
Venice엔 질문이 내 기기에서 암호화된 채로 나가서, 봉인된 하드웨어 금고 안에서만 풀리는 모델들이 있음(E2EE). 중간에서 아무도 못 열어봄. Venice 운영진조차. "회사를 믿어달라"가 아니라 애초에 볼 수 없게 만들어놓은 구조임. 운영사도 내 대화를 못 보는 AI — 이건 다른 데선 안 됨.
덤으로, GPT나 Claude 같은 모델도 Venice 창구를 통하면 신원 정보를 떼고 익명으로 쓸 수 있음.
③ 모델이 질문을 거부하지 않음. 범죄 스릴러 쓰는 작가가 "이 독극물이 몸에서 어떻게 작용하는지" 물으면 일반 챗봇은 거부하기 일쑤임. Venice는 답함. 민감한 주제 리서치하거나 창작하는 사람한텐 사소한 차이가 아님.
오픈소스 에이전트들이 Venice로 가는 이유도 여기 있음.
Nous Research가 만든 오픈소스 에이전트 Hermes Agent — 내 컴퓨터에서 돌아가면서 나를 기억하고, 텔레그램·디스코드 같은 메신저 15개 넘게서 말 걸 수 있는 개인 비서 — 공식 문서에 Venice 연동 가이드가 아예 올라와 있음. 이런 에이전트는 하루에 API를 수천 번 부르고 내 개인 기록을 통째로 다루는데, 기록이 남의 서버에 쌓이면 "내 컴퓨터에서 돌리는" 의미가 없어짐. 키 하나로 모델 250개 + 기록 제로가 같이 오니까 엔진으로 Venice를 꽂는 것.
한 줄 요약: 키 하나, 모델 250개, 기록 제로, 거부 없음, 쓰던 도구 그대로. 그리고 운영사조차 내 질문을 못 보는 모드까지 — 이게 Venice API임.
문서: https://docs.venice.ai
👉 https://venice.ai / @AskVenice | 701 |
| 13 |  음 초반에는 좀 별론가 싶었는데 상당히 좋네요.
일단 이정도 일 시켰으면 클로드면 현재 세션 10% 먹을만한 일인데, 1% 먹음.
간단한 업무긴한데, 10% 먹는애를 fast 모드로 했는데도 이정도면? 너무 좋은듯.
일단 빠릿한게 너무 맘에 들고, 추론이 5초안에 끝나면서도 의도파악하는게 Fable 초기 느낌이 좀 있네요.
거기다가 일단 실행이 엄청 빠른게, 원래 뭐 하나 grep 이라던지 skill 호출이라던지 하는걸 클로드쪽은 한개씩 순차적으로 실행했다면 얘는 갑자기 8개 실행해버림.
너무 빠름... 말그대로 빠르고 똑똑한 모델인듯. 거기다가 사용량도 적어?
Fable 도 100% 구독에 들어갈 수밖에 없어진듯. | 430 |
| 14 | [트레이딩 프레임워크 간단 비교]
CCXT
거래소 커넥터 매우 풍부 // 스윙 트레이딩 할 때는 유리할 것 같은데, 차익거래에 바로 쓰기는 조금 어렵습니다
(https://github.com/ccxt/ccxt)
HummingBot
커넥터 약 풍부 // 0.5s 정도마다 의사결정을 할 수 있어서, 적당한 아비트라지 + MM에 쓰기 좋습니다.
Avellaneda & Stoikov 라던가 XEMM 같은 구현체 예시가 있기도 하고, Dex 연동도 가능해서 범용적으로 쓰기도 좋고, intent만 잘 주면 에이전트가 알아서 전략 잘 짜주는 프레임워크
(다만, 1 Event Loop 내에서 모든걸 처리해야해서 복잡한 연산 있는 경우 외부에서 주입을 해줘야 하는 등 복잡해지면 신경쓸게 많아집니다.)
(https://github.com/hummingbot/hummingbot)
NautilusTrader
커넥터 적당 // 여기서부턴 이벤트(tick) 기반, 도메인 모델 풍부.
커넥터는 별로 없지만, IBKR 커넥터가 있는게 몹시 매력적이고, 만기있는 선물을 다룰 수 있는 등 도메인 모델이 아주 잘 정의가 되어 있습니다.
오더북 내에서의 내 포지션 위치 (Queue) 추론 기능이 간단한 버전으로 있습니다.
V1 Cython 기반에서 V2 Rust 로 좀 액티브하게 마이그레이션 중이라 breaking change 가 많아요..
여전히 싱글 프로세스 기반의 데이터 구독만 가능하고.. 여러 프로세스 간 소통 기능은 Redis Stream 통해서 가능
멤풀까지 보면서 cex-dex 차익거래하려면 여기서부터 시작해야하지 않나 싶습니다. (목표)
(https://github.com/nautechsystems/nautilus_trader) | 477 |
| 15 |  🏄♂️ X 포스트 알람까지 추가 된 TLDW fast 봇 정식 오픈!
여러 구독 채널들을 실시간으로 텔레그램에 보내주는 @tldwfastbot 을 공개합니다.
- 기존 X 앱은 팔로해둬도 알림이 알고리즘에 선정된 기준으로만 오다 보니, 중요한 포스트를 놓치는 경우가 꽤 많음. 타임라인 직접 들어가도 선택적으로만 떠서 짜증남
- TLDW는 팔로우한 계정의 포스트가 올라오면 빠뜨리지 않고 텔레그램으로 보냄.
원문 그대로 보내주고, 쓰레드는 하나의 글처럼 묶어서 보기 좋게 정리해 줌.
fxtwitter 링크도 같이 붙어서 텔레그램 미리보기로 원문 확인도 바로 가능
- Youtube, Naver Blog 채널도 구독하면 새 글 올라오자마자 내용 충실하게 요약해서 보내 줌
* @textsexybot 의 X 확장판이라 기존 봇은 어느정도 이동 완료되면 sunset할 예정.
기존 사용자가 @tldwfastbot 을 시작하면 기존 구독과 알림 설정이 자동으로 이관 됨
🏄 tldw.fast
웹 대시보드도 오픈!
내가 구독 중인 채널들을 쉽게 관리하고, 아카이브 기록도 볼 수 있음.
곧 구글 계정 연동해서 내 유튜브 구독 리스트를 한 번에 가져와서 추가하는 기능도 준비 중
(생색) 보통 유튜브 요약구독 서비스만 해도 채널 갯수 5개 정도로 제한하고 유료로 월 5~10달러씩 받는데, 비용 사비로 충당하면서 무료로 운영하는 중
써보시고 있으면 좋겠다 싶은 기능이나 아이디어 있으면 챗방 ㄱㄱ
Thank you for your attention to this matter! | 543 |
| 16 |  심심해서 만들어보았어요 | 670 |
| 17 |  로빈후드가 난리여서 포모를 못참고 만들어봄.
상장만 기다리는중. | 1 054 |
| 18 | 모든 포모 대처법
1. sns를 끈다
2. 맛잇는거먹고폭딸치고잔다
3. 하루이틀뒤 마음이 진정 된다면 다시 sns키고 복기한다
4. 복기한 내용을 바탕으로 다음 기회를 노린다 | 723 |
| 19 | *트럼프 행정부, OPENAI의 GPT 5.6에 대한 제한 해제 - AXIOS | 557 |
| 20 | 7월 12일까지 연장 쏴리~!~~~~!~!~! | 940 |
