언제 일일이 손으로 다하냐

일단 전 MAX 구독해놔서 한 번 사용해볼 예정. 파라미터, 프리트레이닝은 공개는 안되어 있지만 기존 GLM5보다 적거나 같을 것으로 보이고.. 공식적으로 MCP 지원한다고 적혀있으니 이 부분과 openclaw 자주 먹통되는 문제가 개선되었으면하는 바람이 있네용..

이번 주 GLM-5-Turbo가 정식 출시되었다는 소식을 전해드리게 되어 기쁩니다. 이 모델은 OpenClaw(Agent) 워크플로우에 깊이 최적화되어 복잡한 Agentic 작업을 훨씬 더 안정적으로 수행할 수 있습니다. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📌 GLM-5 대비 무엇이 달라졌나요? ▶️ Tool Calling 기존보다 훨씬 정교한 도구 호출로 멀티스텝 작업 실패를 획기적으로 줄였습니다. ▶️ Instruction Following 복잡한 지시를 더 잘 이해하고 작업을 체계적으로 분해합니다. ▶️ Scheduled & Persistent Tasks 예약 실행 및 장기 실행 작업을 완벽하게 지원합니다. ▶️ High-Throughput Long-Chain 긴 체인의 복잡한 작업을 빠르고 안정적으로 처리합니다. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📊 주요 스펙 • 컨텍스트 길이: 200K 토큰 • 최대 출력: 128K 토큰 • 벤치마크: ZClawBench에서 GLM-5 대비 성능 대폭 향상 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🗓 론칭 일정 ✅ Max 사용자 → 현재 이용 가능 📅 Pro 사용자 → 3월 말 예정 📅 Lite 사용자 → 4월 예정 ※ 조기 이용을 원하시면 Early Access 신청 가능 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔗 관련 링크 • API 문서: https://docs.z.ai/api-reference/llm/chat-completion • OpenClaw 가이드: https://docs.z.ai/devpack/tool/openclaw • 전체 문서: https://docs.z.ai/llms.txt

네이버 스마트 스토어에 무슨 일이 일어나고 있나요? #되팔렘

https://open.kakao.com/o/gkXMgyii 고고 1000 마감.

1달 만료기간이 다가오면 하루 전 쯤에 인스턴스, 스냅샷, 블록스토리지 같은 사용 중이던거 'destroy' 해야합니당 안그러면 돈 청구됨.

다 합쳐서 20여년 되는 개발자들 술자리에서 재밌는 AI 이야기가 있었어서 공유해보고자 함. 1/ 제일 먼저 다 같이 한 얘기가 이거였음. “근 한 달 동안 손코딩 한 사람 있냐?” 는 아무도 없었음. 개발자는 이제 진짜 그냥 AI 발사대가 되어버린거임. 토스 다니는 형은 작년까지만해도 AI가 개발자를 대체하는 시대는 아직 꽤 멀다는 의견을 고수했었음. ‘엄청나게 많은 컨텍스트와 비즈니스 히스토리를 어떻게 AI가 알겠냐? 최소 5년은 남았을 거 같다.’ 라는 이유였음. 토스가 어떤 회사인지 생각하면, 그 말이 더 설득력 있게 들렸음. 하나의 앱 안에서 엄청나게 많은 기능들을 유기적으로 운영하기 때문임. 그 얘기를 한지 불과 6개월 지났는데 지금 같은 형태로 일하는 건 멀어도 1년이라는 말에 모두들 고개를 끄덕일 수 밖에 없었음 1년 전에 개발자 망한다고 할때는 다들 말도 안된다고 비웃었지만, 이제는 다들 인정하는 분위기였음 2/ 네이버 다니는 형은 사내 개발 문화로 천하제일 딸깍대회라는 걸 시작했다고 함 누가누가 더 AI 딸깍 잘하는지 매주 자랑하는 거임 심지어는 올해 AI 사용 잘하는게 KPI에 들어갔다고함 여기서 어리둥절한 포인트가 이거임 KPI가 성공적이면 성공적일수록? 스스로 쓸모 없다는 걸 증명하게 되어버린거임 이 얘기하다가 형이 예전 썰 하나를 풀어줬음 자기가 법률쪽 사이드 프로젝트하다가 알게된 이야기인데, 꽤 옛날에 법률적인 모델을 국내 법무 관련 서비스 회사에서 개발했다고 함. 문제는 그게 너무 좋았다는 거였음. 판사들이 해당 모델 사용에 대해서 불법으로 틀어 막아버리고 법무회사들은 해당 모델을 서비스화하면 불매하겠다는 으름장을 놓아서 B2B로는 사용할 수 있지만, B2C로는 사용할 수 없게 되는 바람에 일반인에게 공개될 수 없었다고 함. (아마 찾아보면 있을거임) 혁신이 안 일어나고 있다면, 그건 누군가의 밥그릇 때문이라는 말이 있음. 그런데 개발자들은 누구보다도 열심히 그들의 밥그릇을 없애버리고 있음. AI 발전을 하면 안된다는 말은 아니지만, (그리고 막을 수도 없지만) 혁신이라는 과제를 누구보다도 열심히 수행하면서 스스로의 필요성을 없애는 데에 앞장 서는 개발자들이 굉장히 아이러니하다는 생각을 했음. 네이버 다니는 형이 딱 비유하기를 지금 개발자들은 마치 이카루스의 날개 같다고 함. 태양과 너무 가까이 날아서 날개를 지탱할 밀랍이 녹고있는 것만 같음. 이보다 적절한 비유가 있을까 싶음. 3/ IT 직무에서는 TPO라는 직무가 있음. 프로덕트 오너인데 앞에 테크니컬이 붙었음. 쉽게 말하면 “개발도 좀 치는 기획/관리자” 같은 포지션임. 대다수의 개발자는 일자리를 잃고 소수의 TPO만 남아 일자리를 유지하게 될거라는 이야기를 했음. 그러니까 이제는 개발만 잘하는 거 전혀 메리트가 아니게 될 거임. 개발할 줄 하나도 모르고 아이디어만 낼 줄 아는 것도 마찬가지임. 지금 바이브 코딩 공부하시는 분들 많은데, 머지않은 미래에 없으면 안 될 엄청나게 강력한 무기를 개발하고 계시는거니 보답받는 날이 반드시 올거임. 아니 이미 왔는지도?

요즘 오픈클로 사용하실 때, 많이들 vps 대여하시는거 같더라구요. vultr (https://www.vultr.com/) 라는 클라우드 호스팅 업체가 있는데 전 요기거 씁니다. 리전은 뭐 용도에 맞게 알아서들 선택하시구요.(예측마켓하시면 블록리전 확인!) 가입하실 때 'enterCode' 적는 부분이 나옵니다. 요기에

FLY300VULTR

적으시면 1달 만료기간 300불짜리 크레딧 줍니다. 요거 사용하셔요. 저도 사용은 안해봐서 이제 사용해볼거긴 함..

‼️ OpenClaw 하시는 분 알아두세요. OpenClaw 를 텔레그램에 세팅해두면 평소에 많이 쓰는 텔레그램에서 이것저것 에이전트에게 시킬 수 있죠. 허나, 보안적으로 아주 취약한 상태에 있긴 합니다. 인젝션 공격이 들어왔습니다. (처음엔 진짜 깜놀... 돈벌어오라고 해놓은 지갑 다 털리는줄...) 아무튼.. 이건 인젝션 공격이었던 것 같고 OpenClaw 니까 봇 이름과 봇 유저네임을 OpenClaw 비슷한걸로 지정해서 쓰시는 분이 많을텐데 사용자명 무차별 대입법으로 봇과의 대화를 시도하고, 인젝션 공격을 한 것 같아요 그래서 BotToken 을 Revoke 하고 새로 발급아서 새 BotToken 으로 세팅해보았지만 BotToken 과는 관계가 없었죠. 그래서,

dmPolicy: allowlist — allowlist에 있는 chatId만 메시지 수신 허용해주고 allowlist 에는 나만 등록해줘.

라고 해서 오직 나만 dm이 가능하게 했는데.. 그런데도!!! 계속 왔습니다! 이유인즉, 이미 세션에 연결되어 있는 계정은 텔레그램 정책상 자동으로 allowlist 가 되어 있는거죠.. 그래서 다시 명령을 했습니다.

기존 세션을 찾아서 제거하고, 텔레그램의 미처리 업데이트 메세지들도 스킵하도록 해줘

그제서야 인젝션 공격이 멈추었습니다. 대배분의 OpenClaw 가 기본적인 인젝션은 생각하고 코딩을 하겠지만 이런일도 있으니... 꼭 DM AllowList 설정하고 작업하시라고 알려드리고 싶었습니다.

연휴 마무리 ! 다들 새해 복 많이 받으세요 !

3일간 토큰 갈아가면서 이것저것 만들어봤어요. - 300$

일단 샀음

챗GPT 프로를 싸게 판다길래 "그래서 뭐 어쩌라고"하다가 커뮤니티 분위기 보고 그만 5개 풀로 사버린 나 https://gift.kakao.com/product/12953074?input_channel_id=2630 한달 2.9만원에 프로를 살 수 있다 (원래가격은 28마눈)

말안됨 개좋음..

GLM-5 출시

1주일 동안은 MAX plan만 된다고 하네요.

그리고 가격이 좀 많이 올랐습니다.. 전 프로모션 때 구독한건가 봐요 288불 냈는데.. 개이덕.. https://z.ai/blog/glm-5

지금 일어나는 모든 것들에 대해서 한마디 하자면 현장직 개발자로서 일론 머스크가 말한 특이점이 이제 이제 피부로 느껴지고 있어요. 정확히 지금으로부터 6개월 전에 바이브코딩 툴체인 전부다 받아서 소위 말하는 바이브코딩 "덕질"을 좀 해봤는데 그냥 쿨하고 힙한거 좋아하는 오픈소스 개발자들이 그럴싸해 보이는걸 만든거라고 생각했습니다. 근데 지금은 좀 많이 달라요. 어떻게 다르냐면, 예전에는 그냥 AI가 코딩을 해와도 아 그냥 멍청한데 뭔가 열심히 끄적이네? 근데 그 끄적인거 치우는게 더 힘드네? 응 그냥 내가 짜는게 맞아. 이렇게 생각했는데 지금은 설계부터 디자인까지, 그리고 전공자 정도의 깊이가 있어야 할 수 있는 중요한 결정이나 내가 10년차 개발자 업계 원로들에게 배우던 스마트한 아이디어를 만들어내는 것에 놀라는 중입니다. 내가 생각하는 이건 인간만 가질수 있는 직관과 경험의 축적물이라고 믿어온 고수준의 아이디어 제안을 AI가 하기 시작하니까 2026년은 진짜 세상이 천지개벽하는 한 해가 되겠구나 생각이 듭니다. 2025년은 주니어 개발자가 대체되겠다는 말이 나왔는데, 2026년은 아마 시니어, 아니 그 윗단계의 엔지니어도 대체된다고 얘기가 나올거에요. 이렇게 들으면 과도하게 급진적으로 들릴수 있지만 세상의 모든 사무직은 다 사라질거구요, 소위 말해서 머리 싸매고 고민하는 모든 일들의 가치가 전기세로 치환된다고 보면 됩니다. 당신의 직업이 화면을 쳐다보는 시간이 길 수록, 화면 안에서 나고 자란 AI한테 대체당하는건 당연한 수순 아닐까요 이 글 꼭 한번 읽어보시길: https://x.com/mattshumer_/status/2021256989876109403 AI의 포텐셜을 한번 느껴보시려면 업무 중에서 가장 귀찮고 짜증나는 일을 한번 컨텍스트 하나도 없이 AI에 맡겨보세요. 그러니까 내가 돈주고 고용하는 진짜 사람한테 알잘딱깔센으로 해오라는 식으로 시키면 진짜 그 이상으로 잘해올겁니다.

Z.AI 구독 및 GLM 모델 기반 개발 도구별 개인적인 후기 1. Cursor 장점: IDE 기반의 통합 환경이 강력함. Composer(add to chat), Git, 터미널이 한 화면에서 유기적으로 맞물려 돌아감. 특히 코드 맥락을 잡고 수정 사항을 바로 적용하는 IDE 특유의 UX는 여전히 독보적임. 단점: GLM 모델 사용 시 특유의 응답 지연(latency)이 체감됨. 간혹 요청이 씹히는 증상이 있으며, 전반적인 피드백 루프가 타 도구 대비 무거운 편임. 2. Trae 장점: UI 완성도가 매우 높고 세련됨(개인 취향). 초기 가입 시 제공되는 Gift 혜택이 넉넉하여 접근성이 좋음. Cursor와 거의 동일한 IDE 기능을 제공하며 적응 커브가 낮음. 단점: Cursor와 마찬가지로 GLM 연결 시 버벅임과 속도 저하 문제가 동일하게 발생함. 복잡한 로직 수정 시 모델의 성능을 제대로 끌어내지 못하는 느낌임. 3. OpenCode + OMO (oh-my-opencode) 장점: ULW(Ultrawork) 모드 사용 시 성능이 극대화됨. 병렬 에이전트 실행, 사전 탐색, 자동 검증 프로세스가 작동하여 단일 응답 방식보다 결과물 퀄리티가 압도적으로 높음. 단점: 제대로 쓰려면 디테일한 초기 명령이나 컨텍스트 세팅 등 사전 작업이 필수적임. 메인 에이전트인 Sisyphus가 모든 오케스트레이션을 담당하다 보니 이 모드에만 의존하게 됨. 오케스트레이션 특성상 토큰 소모량이 막대하지만, GLM의 넉넉한 토큰 한도 덕분에 비용 부담 없이 사용 가능함. 4. Claude Code 장점: CLI 기반이라 그런지 GLM 모델을 붙여도 응답 속도가 비정상적으로 빠름(현시점 가장 큰 강점). GLM의 방대한 토큰 한도를 활용해 plan 기능을 적극적으로 돌려도 퀄리티가 안정적임. 단점: 도입 초기라 심층적인 데이터는 부족함. CLI 환경이 익숙하지 않은 사용자에게는 진입장벽이 있을 수 있음. 환경 설정 및 토큰 사용량 정보 최적화: 각 도구별 Cursor rules, skills, MCP 세팅을 최대한 적용함. Z.AI 내부 MCP와 외부 MCP 간의 충돌 없이 원활하게 연동됨을 확인했음. 사용 패턴: 현재 가벼운 작업 위주로 주당 약 1억 토큰 소모 중임. 본격적인 프로젝트 진행 시 주당 3~4억 토큰까지 늘어날 것으로 보임. GLM의 압도적인 토큰 가성비 덕분에 가능한 워크플로우임. 이 외에도 openClaw, kiloCode 그리고 credit 소모하는 api를 직접 개발해봤는데 체감 성능이 위의 tool들 보다 떨어졌음. => openClaw의 경우는 쓰임새가 전혀 다르긴 함.

🚨디스코드 다음 달부터 KYC를 요구할 수도?! 요약 내용

1/ 디스코드가 전 세계적으로 연령 검증 도입 2/ 모든 계정 기본값 = 청소년 모드 성인 인증 안 하면 기능 제한 3/ 대부분은 AI로 자동 성인 판별 4/ 실패 시: 얼굴 AI 또는 신분증으로 인증 5/ 미성년자로 분류되면 성인 콘텐츠·서버·Stage 발언 등 차단

• 개인 대화 데이터를 신원과 연결해 보유하고 있다는 점이 매우 우려스러움. • “아이 보호”를 명분으로 한 과도한 규제 라는 의견들이 있네요. 디스코드 내부적으로 연령 추정 모델이 있어서 대부분의 이용자는 이전과 거의 변화가 없을 것이라고는 합니다 실제로 하시는 분들이 얼마나 계실지는 모르겠지만 디코 다계는 이제 다음 달부터는 쉽지 않을 예정 🥺 원문 읽기

오픈클로 세팅해보는 중... 평소 타임이즈골드님 팬이라 봇으로 팬심 표현 해봤음..

z.ai + opencode + OMO(oh-my-opencode) 1주일 사용 후기 주로 Sisyphus(오케스트레이터) 썼고, 회사 업무 + 카피봇, 트레이딩 봇, 텔레봇, 문서 정리 등 다양하게 돌려봤음. - GLM-4.7 썼는데, 가끔 멍청하거나 이해 못 할 때 영어로 물어보면 확연히 나아짐 (다른 탑 모델들 대비 차이 큼). 솔직히 순수 퍼포먼스만 보면 GPT나 Gemini가 더 나을 듯. - 하지만 오케스트레이터(Sisyphus)는 Gemini급 강모델로 두고, 세부 구현/반복 작업은 GLM으로 돌리면 만족도 제일 높았음. - 긴 작업·반복 작업·계획 이미 잡힌 태스크에 한해서 GLM 써서 하루종일 돌리면 꽤 쓸만한 결과 나옴. - 개발 시간 자체는 별로 안 썼는데 토큰 소모가 생각보다 엄청남 (Sisyphus 계획 세우기 + 서브에이전트 병렬 호출 때문인 듯). - 아직 단독으로 메인 모델 쓰기엔 좀 아쉬운 퍼포먼스지만... - 그래도 가격이 진짜 미친 듯이 저렴해서 '상시 대기시켜놓는 서브/백업 모델'로는 괜찮아 보이는 옵션인듯. → Gemini 구글 계정 여러 개 돌리거나, 2~3만 원짜리 적당한 플랜 하나로 main model 돌리는 게 훨씬 편하고 결과도 좋을 듯. 하지만 저렴함 + 상시 가용성 때문에 GLM은 계속 켜놓고 쓸 만함. 혹시 세팅 혼자 하시다가 모르시겠으면 질문허십쇼

1주일만에 사용량 1억토큰 돌파..