개발자 조엘과 삽질

AI 시대에 상상력과 창의력이 더 중요한 이유 인셉션의 거울 씬, 접히는 도시 씬. 상상력만 있으면 뭐든 가능하다는 걸 보여준 장면들이다. 그런데 상상은 태생적으로 어렵다. 상상하기 전까지는 그게 어떤 모습일지 가늠조차 안 된다. 최근 audio/image/video 생성형 AI과 LLM을 쓰면서 이 시대에 정말 중요한 건 상상력이라는 걸 다시 느낀다. AI는 시키는 건 만들어준다. 하지만 시키기 전까지는 아무것도 하지 않는다. 그리고 막상 시켜보면, AI도 스스로 상상하는 데는 약하다. 대부분 무난하고 정상적인 범주 안에서만 생각하려 한다. 혹자는 혼자서 일을 할 수 있는 Openclaw나 Hermes가 있지 않냐고 물을 수 있다. 하지만 알아서 '상상'을 하라고 시켜놓으면 '유용한 상상'을 하기엔 아직 멀었다는게 쉽게 느껴진다. 결국 그 구현의 한계를 넘게 만드는 건 우리다. 무엇이 가능하고 무엇이 불가능한지, 그 기준을 정하는 것도 우리 몫이다. "이것까지 할 수 있을까?"가 아니라 "이것까지 할 수 있겠지"라는 믿음으로 시켜봐야 한다. 그리고 그보다 더 놀라운 것도 시켜봐야 한다. 실제로 해보면, 대부분 정말 거의 다 되더라. AI의 능력이 나의 상상력과 창의력에 따라 좌지우지 된다는 것이다. 그래서 하고 싶은 말은 이거다. 심연의 지하 1000층까지 내려가는 인스타그램 스크롤은 이제 그만하고, 그 시간에 악기를 연주하고 그림을 그리고 여행을 다니고 자연을 경험하고 영화를 보고 소설을 읽고 새로운 곳에 가보고 스포츠를 즐기는 시간이 앞으로 더 중요해질 거라고 본다. 상상력과 창의력은 화면 안에서 채워지지 않는다. 화면 밖에서 채워진다.

Seedance, Nanobanana Pro 등 이미지, 영상, 오디오 생성 모델 필승법 일단 기본 전제는 이런 모델들이 좋은 프롬트와 재료를 주면 뛰어난 출력을 낼 수 있지만, 그렇지 않다면 한없이 멍청하다는 것이다. 이 전제를 알고 읽는다면 이 필승법의 배경을 잘 이해할 수 있다. 데이터의 질. 보통 나노바나나 프로 같은 모델을 사용할시 여러 이미지를 합성하는 작업을 많이들 한다. 이 때 각각의 이미지가 최대한 결과물에 들어가야 하는 사물만 담고 있어야 결과물의 질이 매우 좋아진다. 나 같은 경우, 나노 바나나를 통해 각 이미지를 하얀 배경에 사물만 남겨놓는 전처리 과정을 거친다. 그리고 그걸 다시 인풋으로 주면 훨씬 좋은 결과가 나온다. 단계별 인풋. AI가 이미 잘 알고 있는 사물이나 장면이 아닐 경우, 처음부터 복잡한 결과물을 바로 만들어 달라고 하면 의외로 이상한 결과가 나오는 경우가 대부분이다. 공룡이 파스타를 먹는 장면을 만들어줘라고 했을때 AI는 여러가지를 상상해야만 한다. 공룡은 어떻게 생겼을 것이며, 파스타는 어떤 파스타일 것이며, 공룡의 입이 닫혀있을 것인지, 오물거리고 있을 것인지, 공룡이 앞발을 사용해서 파스타를 긁어먹을 것인지, 이미지 배경은 쥬라기 공원과 같은 곳이어야 할지 등등. 프롬트를 주는 입장에선 머릿속에 그 떠오르는 그림이 있다. 그 그림에 있는 물체들을 분리해보자. 예를 들면 공룡, 파스타, 쥬라기 공원.. 이런 식으로. 각 사물을 먼저 만든 다음 또다른 프롬트를 통해 조합하면 높은 수준의 결과물이 나온다. 상상을 시키는 대신 대신 프롬트로 명시하기. 멀티모달 모델의 경우 ‘너 알아서 어떤 큰 주제 안에서 무작위로 어떤 사진을 만들어봐‘라는 프롬트는 만족스러운 결과물을 내어놓지 않는다. 구체적인 기술적인 이유는 나도 모르겠으나 아마 이미 이미지, 영상 생성도 힘든데 거기다가 직접 무작위로 어떤 장면을 정해서 생성하라고 하니 그런게 아닌가 싶다. 그리고 이런 프롬트라면 사용자가 만족할만한 결과물을 낼 수 있는 구체적인 조건을 주기가 힘들다. 그렇다면 어떻게 해야 하는가? 먼저 LLM에게 이런 주제가 있는데 무작위로 시나리오 10개만 생각해서 생성 모델에 넣을 프롬트를 만들어달라고 부탁하면 그만이다. 그럼 그 프롬트를 (좀 귀찮지만) 각각 자료 생성에 활용하면 된다. AI로 이미지 분석 시키고 프롬트 생성하기. 이미지나 비디오를 생성하고 나서 보면 뭔가 이상한데 어떻게 이상한진 모르겠다는 느낌을 받았을 때가 있었을 것이다. 내 눈은 아는데 글로 표현은 안 되는 상황. 때로는 이미지 안의 사물의 부위가 딱히 딱 꼬집어서 설명이 정말 어려울 수 있다. 그러면 코덱스나 클로드 코드한테 그 이미지를 던져주고 나의 느낌을 최대한 글로 풀어쓰고 이건 이상하다고 프롬트를 적어주자. ‘저기 오른쪽 구석에 있는 초록색 뾰족한 부분‘이라고만 해도 충분히 알아듣고, 더 정확하고 기술적인 표현으로 바꿔준다. 또, 만약 이상적인 느낌의 이미지가 있다면 그것 또한 AI에게 넘겨주어 분석을 시키고, 기존 이미지가 이상적 이미지의 느낌을 줄 수 있도록 프롬트를 적어달라고 하자. 이렇게 프롬트로 프롬트를 생성하는 방식이 이미지의 사소한 부분을 fine-tuning 할때 꽤 유용하다. 모델. 가장 잘 되는것만 말해주겠다. 현실을 반영하는 매체(현실에 존재하는 사물)를 만든다면 다른 거 써 볼 필요조차 없다. 오디오 = 일레븐랩스, 영상 = seedance 2.0, 이미지 = nanobanana pro. 비현실적인 건 아직 별로 테스트 안해봐서 모르겠다. 하여튼 오디오 영상 이미지 중엔 이 모델들이 독보적으로 좋아서 다른 거 써볼 이유는 별로 없다. AI 스킬. Higgsfield 같은 플랫폼의 경우 mcp, cli 사용 가능한 api key가 가장 싼 플랜에도 포함이다. 로컬에서 돌리는 코덱스나 클로드에 higgsfield 스킬을 설치해서 편리하게 사용하자. 안 그래도 웹사이트가 느리고, 버그가 좀 있고 구리다. 비용과 플랫폼 비교. 아직 krea.ai, higgsfield.ai, Google AI studio 밖에 안 써봐서 (가볍게 약 200-300개의 이미지, 비디오 생성하며 20만원?정도 쓴 정도) 아직 나도 알아가는 단계. 이번달 더 많은 플랫폼 사용 후 후기로 돌아오겠다. @joelweb3kr

AI로 이렇다할 인사이트를 뽑아내기 힘든 이유 (부제: AI 시대에 효과적으로 인사이트를 뽑아내는 방법) 1. 사용자의 지식 부족 AI는 어느 특정 분야애 대해 아마 대충 알고는 있을 것. 하지만 내가 뭘 모르고 뭘 아는지 알 수 없으니 가장 중요한 프롬팅에 문제가 생긴다. 내가 알지 못하는 영역에서 깊게 가기도 어렵다. 깊게 가봤자 이게 인사이트가 있는 내용인지 아닌지 판단할 수조차 없다. 사실상 이미 내가 익히 알고 있는 영역에서만 인사이트를 뽑아내기가 수월하다. 하지만 이렇다면 AI를 통해 인사이트를 뽑아내는 건 아니다. 단순히 내용을 정리하는 용도일 뿐. 내가 정확히 어떤 인사이트를 전달하고자 하는지 알고 있으면 한 줄 프롬트만으로도 좋은 인사이트를 뽑아낼 수 있다. 하지만 역시나 문제는.. 당신은 그 프롬트를 어떻게 적어야 할지 모른다. 2. Opinionatedness 부족 *Opinionatedness는 딱히 직접 치환할 수 있는 한국어가 없어서 그냥 영어 그대로 적겠다. 1번과는 다른 문제. 보통 특정 분야에 대한 인사이트는 연륜, 경험, 노련함으로부터 우러나오는 opinonatedness가 필요하다. 예를 들어 나는 다년간 극심한 만성 위염을 겪은 경험이 있고, 그것을 완전히 치유하기 위해 갖가지 방법을 써 봤다. 양배추 농축액 알 (카베진), 양배추 즙, 생 양배추, 익힌 양배추, 일반 의약품, 처방받은 위산 억제 양약, 식이요법 등등등. 난 각 방법에 따른 효과와 효과주기까지 꿰차고 있다. 나는 단언컨데 일일 생 양배추 섭취와 자극적인 음식을 극단적으로 줄이는 식이요법이 만성 위염을 치유하는 가장 빠르고 완벽한 방법임을 알고 있다. 아무리 심해도 이렇게 하면 1-2주 안에 효능이 보이기 시작하고 한두달 후면 없던 일이 된다. 물론 레딧이나 네이버 같은 사이트에 충분히 이런 간증글이 있을 것이다. 하지만 그것 말고도 수많은 다른 방법론과 간증글들이 있을 것이고, 어떤 글은 광고글, 어떤 글은 양배추 비관론자, 예찬론자로 갈릴 것이다. 이렇게 AI는 균형잡힌 세계관을 꾸려나갈 수 밖에 없다. 그러기에 '무조건 양배추, 무조건 식이요법'은 AI 입장에선 말이 될 수도, 되지 않을 수도 있다. 반면, 난 의사가 아니기 때문에 얕은 의학적 지식을 가지고 있지만, 특정 종류의 위염을 특정한 방법으로 치유하는 효과적인 방법을 경험으로 알고 있으니 주변 사람에게 이 방법을 자신있게 추천할 수 있다. 물론 내가 틀렸을 수도 있다. 양배추와 식이요법이 모든 종류의 위염에 효험이 없을 게 분명하다. 하지만 그게 인사이트 본연의 목적이 아니던가? 누군가의 깊은 경험으로부터 비롯되는 조언 혹은 새로운 깨우침. 그리고 그것의 설득력. AI는 애당초 opinionatedness가 없으니 효과적인 인사이트를 주기가 힘들다. 할 수 없이 진정 원한다면 AI에게 고의적으로 opinionated된 의견을 요구하는 수 밖에 없다. 하지만 이 방법이 효과적인 출력을 불러오는진 모르겠다. 첫째는 바탕이 되는 경험이 없으며, 둘째는 강제성이 있는 opinionatedness는 근거가 충분치 않기 때문이다. 그렇다면 Opinionatedness가 없다면 문제는 뭔가. 인간은 여러 개의 선택지가 주어질 때 최고와 최적의 선택을 하기 마련이다. 하지만 AI는 일반적인 경우 여러 개의 선택지를 제안해주는 것에 가장 뛰어나고, 가장 좋은 선택지를 합당한 경험적 이유로 자신있게 관철하는 능력은 없다. 인간이 아니기 때문에. 인사이트는 선택지 그리고 경험적 근거와 결정에 대한 opinionated suggestion이다. AI는 후자가 없고, 그렇게 하도록 만들 수도 없다. 3. 배경 지식과 경험적 해석 능력 부족 요즘엔 ChatGPT, Codex, Claude Code 등에 인터넷 검색 기능이 포함되어 있어 일부 완화되었지만, 아직도 문제다. 첫째. 프롬트에 따라 기존 모델의 매개변수 자체를 활용하여 인터넷 검색 없이 결과값을 가져올 때가 많다. 나 같은 사용자는 그냥 넘어가지 않을 때도 있지만 딸깍만 반복하는 대다수의 사용자는 그런가보다 하고 넘긴다. 여기서 더 좋은 최신 정보가 인터넷에 존재하는데 그냥 넘기는 경우가 많다. 최신 정보가 아니라면 사실상 인사이트라고 보기 힘들다. 둘째. 인터넷에 기록된 인간의 경험과 생각은 압축된 형태다. 뇌에 저장된 경험은 오감, 기분, 기억 등 여러가지 형태로 저장된다. 우리는 그 중 극히 일부분을 인터넷에 표현하기로 결심한다. 이 과정에서 자연스레 정보의 원본이 유실된다. 그것만이 정보의 원천인 AI에겐 인사이트를 도출하기 불리한 환경이다. 셋째. 최신 정보를 받아온다고 하더라도, 경험적 해석으로 인사이트를 발굴하기가 불가능하다. 예를 들어 ’어느 헬스장이 더 좋냐’ 혹은 ’어느 단백질 보충제가 가장 좋냐’는 질문은 아무리 AI가 인터넷의 모든 정보를 가져와도 직접 경험한 것이 아니기 때문에 다시 2번의 문제로 회귀한다. 그래서 ㅇㅉㄹㄱ? 틀리는 것에 덜 겁먹고, 목소리를 내는 것엔 더 opinionated 되어야 한다. 앞서 설명한대로, 대 AI 시대엔 인사이트를 주는 opinionatedness의 가치가 상승하고 있다. 적합한 경험적 근거로 무언가가 맞다고 생각하면 약간은 밀어붙이는 게 필요하다. AI가 뽑아내는 답변은 기본적으로 평균에 가깝다. 인터넷에 존재하는 수많은 텍스트의 평균값, 안전한 답, 무난한 결론. 어디서 본 듯하고, 맞는 말인데 재미없고, 틀리진 않았지만 기억에 남지 않는다. AI 시대에 더 중요한 건 AI처럼 많이 아는 것이 아니다. 오히려 반대로, AI가 쉽게 흉내내지 못하는 나만의 편향, 경험, 해석, 판단이다. AI를 잘 쓰는 사람은 AI에게 자기 색깔을 빼앗기지 않는다. 오히려 자기 색깔을 더 선명하게 만드는 도구로 쓸 것이다. 다양하고 깊은 경험을 많이 해야 한다. AI가 물어보면 다 답해주니 이제는 직접 경험하지 않아도 된다는 말에는 허점이 있다고 생각한다. 아직 인간의 경험은 레딧에 미국 시골에 사는 누군가가 3분만에 휘갈긴 글보다 훨씬 고귀한 정보다. MIT를 나온 박사의 뇌에 담긴 경험도 인터넷에는 100% 복제되어 있지도 않다. 극히 일부분이 영상, 음성, 화면, 서문의 압축된 경험의 형태로 존재할 뿐. 3번 문제의 두 번째 항 참고. 본인만의 경험이 본인 특유의 값진 인사이트를 만들어 낼 수 있다. AI에게 인사이트를 물어보는 대신 명확한 판단 기준을 제시하자. 좋은 헬스장 추천해줘가 아닌 헬스장을 고를 때 장기적으로 중요한 판단 기준 10개를 뽑아줘를 물어봐야 한다. 그리고 그 기준으로 헬스장을 추릴 수 있을 것이다. 그렇게 본인이 헬스장에 직접 갈 때 비로소 본인의 경험에서 비롯되는 인사이트가 생긴다. 세상을 공부하는 수단으로 AI를 적극 사용해야 한다. 1번의 문제를 해결하기 위함이다. 지식이란 깊고 깊은 graph 구조다. 당신이 하나의 node에 해당하는 질문을 해결했다면 그 node와 연결되어 있는 수많은 다른 node에 대해 질문을 던질 수 있는 능력이 생긴다. 이 영역을 넓혀나갈 때 1번의 문제는 점차 해결되기 시작할 것이다.

웹3 생태계의 현실: 2026년 6월 편 기존 제 생각과 이번에 한국에 와서 많은 분들과 얘기를 나눈 후 얻은 인사이트를 좀 정리해 봤습니다. 지금 웹3에 진입한다면 - 내러티브 그만 따라가야 한다. 따라가던 애들은 다 망했다. - 웹2의 실존하는 문제를 해결하는 웹3 인프라 제품을 만들어야 한다. - 토큰화, 스테이블코인, 금융기관, 법제화, 인공지능 등 그나마 실생활과 연관이 있는 주제로 시작을 하자. - 진입장벽이 높아졌기 때문에, 바로 웹3로 커리어를 시작하는 건 현실적으로 힘들다. 전통금융, 웹2 빅테크, 인공지능 등에서 넘어오는 걸 추천한다. AI와 웹3 - 이 두 가지를 함께 엮고자 하는 수많은 시도가 있었으나, 사실 PMF가 있는 제품은 아직 잘 보이지 않는다. - 그나마 가장 핫한 agentic payments도 주로 명세 정의와 실증 단계에 머물러 있다. 냉정하게 말해서 현실세계에서 아직 쓰인다고 볼 수 없음. - agentic payments의 가장 큰 문제는 블록체인을 쓸 필요가 없다는 것이다. 써도 되고 안 써도 됨. - 지금은 AI가 뭘 해도 일단은 잘 되니까, 웹3가 AI의 바짓가랑이를 잡고 늘어지는 형국처럼 느껴진다. 웹3가 성공하려면 현실의 문제를 해결해야 한다. 웹3 말고 AI에 자본이 유입되는 이유는 AI가 현실의 문제를 해결해주기 때문이다. ChatGPT는 자명하게도 삶의 질을 향상시켜준다. 메타마스크가 삶의 질을 향상시켜주냐는 질문은 쉽게 답하지 못한다. 사실상 아니다. 기술은 이미 고도화되었다. 이젠 FHE, TEE, ZK 같은 고차원적인 단어들도 물론 필요하지만, 이 기술을 블록체인에 접목하여 어떠한 효용성이 있는지를 고민해야 할 때다. 기저에 깔려있는 기술은 블록체인 생태계의 존폐에 있어서 더 이상 가장 중요한 부분이 아니다. 법제화 국내 법제화는 매우 느리게 진행중이다. 법제화에는 크게 두 가지 문제가 있다. 1. 느리다. 아시아만 해도 기초적인 틀이 마련된 나라가 싱가폴, 홍콩, 일본 정도.. 나머지 한국 및 동남아 나라는 한참 멀었다. 국내 기관은 관심은 매우 많으나 금감원 눈치를 볼 수 밖에 없고 사실상 법제화 전까지 뭔가를 하긴 힘들다. 법제화를 우리가 직접적으로 앞당길 수 있는 방법은 없으니 업계는 제한된 자본 하에 실시간으로 수명이 단축되고 있다. 2. 금융기관의 안정성에 초점이 맞추어져 있다. 금융기관의 첫번째 목표는 사고가 나지 않는 것이다. 야생마와 다름없는 블록체인을 가만 둘리가 없다. 안전성과 신뢰성을 위주로 법률이 제정되면 결국 블록체인의 장점이 상실된다. 예를 들면 KYC, AML, 최대 입금, 송금 조건이 붙어 송금이 지연돠며 익명성이 박탈되는 구조. 이런 문제가 있으니 기술이 준비가 되었어도 사용할 수가 없거나 사실상 효용을 발휘하게 할 수가 없다. 기관 내러티브의 함정 1-2년 전부터 내러티브는 완전히 기관 쪽으로 바뀌었다. 기관 내러티브의 단점은 현실적이라는 것이다. 리테일은 현실세계가 바뀌고 발전하는 건 관심없다. 몇 가지 buzzword에 이끌려 유동성을 주입하고 꺼내는 걸 반복한다. 리테일은 블록체인이 현실의 문제를 해결하는 것을 신경쓰지 않는다. 기관은 다르다. 수지타산과 실용성을 철저하게 검토한다. 여기서부터 막힘.. 기관은 수많은 레거시 인프라를 가지고 있고, 현실세계는 크립토가 아닌 fiat, 즉 웹3가 아닌 웹2로 굴러가고 있다. 이 상황에서 누구 하나가 나서서 웹3로 인프라를 갈아끼우는 작업을 시작하는 것은 사실 매우 힘든 일이다. 기관은 실제 사용을 하고 싶어하기 때문에 이런 문제가 발생한다. 얼마나 업계가 아직도 발전하지 못했는지 대변해주는 부분. 사람들은 알게 모르게 이미 움직이고 있다 최근 수많은 똑똑한 지인들과 얘기를 나눴다. 모두가 AI에 더 많은 관심을 가지고 뭔가 하나라도 해 보려고 노력하고 있다. AI의 가장 큰 특징은 현실세계의 문제를 지금 해결해 준다는 것이다. 답답한 크립토의 발자취를 하나 둘씩 뒤로 하려는 움직임이 보인다. 구체적으로 무슨 일들을 하시는지는 모두 밝힐 수 없겠지만 AI로 해 볼 수 있는 모든 수익화 아이디어는 다 들어본 것 같다. 이것마저 하지 않으면 도태되고 말 것이다. 대AI 시대에 가장 필요한 특징은 똑똑함이 아닌 실행력이다. 지식의 가치는 싸다. 실행력은 아직 비싸다. 실행력의 인자인 체력과 시간은 대부분 공평하게 주어지기 때문이다. 생각은 그만하고 실행하자. 내가 아는 대단한 분들은 이미 실행하고 계신걸 보고 왔다. 지난 한 달 동안 회사 + 다이어트 + 운동 병행하며 힘들어서 좀 적당히 하면서 쉬었는데 다시 복귀해야겠다. 시간은 나의 사정을 신경 써 주진 않는다. 웹3의 미래 - 웹3가 망할 거라고 생각하지 않습니다. 단지 앞서 설명한 이유로 현재 웹3 제품으로 현실의 문제를 해결하기가 쉽진 않습니다. 특히 국내에서. - 웹3에 열정이 있는 분들은 어떻게든 현실의 문제를 해결하는 제품을 만들거나, 상황이 개선될 때까지 기다렸다가 결국 제품을 만들 것이라고 생각합니다. - 최근 웹3가 현실의 문제를 바로 해결할 수 있다고 생각되는 분야는 무역 금융. 다음 번에 한 번 심도있는 정보를 올려볼게요. 자료 저번 목요일, 토요일 행사에 참여해주신 분들께 감사의 말씀 드립니다. 행사를 위해 준비한 1시간 분량의 40장짜리 슬라이드를 공유드립니다. 제 커리어와 전반적인 Web3, AI 얘기가 담겨있습니다. P.S. 방장채널 @joelweb3kr 방장일기 @joeldiary 저 WebX 가는데 가시는분 있나요?

국내 & 해외 사이드 이벤트 다 참가해본 조엘의 산전수전 플레이북 (참가자 편) 주최자 편의 후속 편. 탐색: - Luma에 가끔씩 들어가서 행사를 확인해주자. - 지역별로 구독하면 매주 어떤 행사가 있는지 메일도 보내준다. - 가끔 들어가서 확인해주는 게 좋다. 인기 많은 행사는 내가 알게 되기 전에 금방 인원이 꽉 차기 때문에. - KBW와 같은 큰 행사 같은 경우 구글에 "xxx side events"라고 치면 사이드 이벤트만 모아놓은 사이트들이 있으니 참고. 예를 들자면 https://cryptonomads.org/. 목표 설정: - 참가 전에 목표가 없으면 얻어가는 것도 없다. 도대체 뭐 때문에 당신은 사이드 이벤트에 가고 싶은가? 네트워킹? 굿즈? 지식 습득? 뭐가 되었든 목표를 뚜렷하게 설정해야 한다. - 좋은 목표는 [주제]와 관련하여 장기적으로 연락할 사람 [X]명 구하기, [무엇]에 대한 지식을 얻어가기, 스피커에게 [질문]을 꼭 물어보기 등이 있다. 그렇지 않으면 당신은 시간을 낭비하러 가는 것과 다름없다. - 목표만 달성했다면 굳이 행사가 끝날 때까지 있을 필요는 없다. 시간은 귀하니까 알아서 슉 빠지자. 물 안 좋은 이벤트 가리기: - 잘 기획되었는지 확인. 좋은 기획은 좋은 사람들을 불러온다. 나쁜 기획은 수준 이하의 사람들을 불러온다. 친구가 간다고 다 따라가지는 말자. - 50-150명 규모가 네트워킹 용도로는 가장 좋은 것 같다. 그 이상은 너무 어수선하다. - 아젠다, 스피커가 제대로 나와있지 않다면 그냥 아무런 주제 없는 행사일 가능성이 높다. 거르자. - 행사가 클럽이나 바에서 열린다든지, DJ가 초청된다든지 하는 경우는 대부분 놀음 위주이기 때문에 좋은 네트워킹이 일어날 확률이 낮다. 비추. 애초에 시끄러워서 대화 자체도 잘 안 되는.. 신청: - 일단 관심있으면 못 가도 신청이라도 해놓자. 나중에 혹시 시간이 날지 모르니. 하지만 못 갈 거 같으면 며칠 전에는 취소하자. 매너임. - 회사명, 직함, 자기소개를 대충 쓰지 말자. 승인제 행사는 이 정보로 참가자를 거른다. 오타 좀 제발 내지 말자.. 생각보다 엄청 오타가 많다. 주최 입장에선 성의가 없다고 생각이 듦. - '왜 참가하고 싶냐'와 같은 질문에는 행사 주제와 내가 하는 일을 연결해서 구체적으로 적자. 네트워킹: - 행사 시작 15-30전에 도착하면 베스트. 미리 온 사람들은 할 일도 없고, 걍 기다리는 중이니 얘기할 수 있음. - 보통 네트워킹은 거의 모든 행사에 포함되어 있다. 대단한 분들을 만날 수 있는 절호의 기회다. - 팔로우업은 되도록이면 1-2일 내로 실행. 팔로우업을 하려면 전 단계인 목표 설정이 되어있어야 한다. 팔로우업이 빠그라지는 이유 중 하나가 할 말이 없기 때문이다. 그냥 아무나 건졌으니 어떤 얘기를 해야 할지도 모르는 상황. 목표 설정이 제대로 되어있으면 상대방에게 보내줄 자료나 할 말이 따로 있을 것이다. - 좋은 분들께 좋은 인상을 남기려면, 행사 관련 주제를 30-60분 정도만 공부해서 가거나 내가 가지고 있는 결과물 중 관련성이 있는 몇 가지를 보여줄 심산으로 가자. 몇 가지 단어만 던져도 있어 보일 수 있다. - 어색해하지 말자. 어차피 옆 사람도 외롭다. 먼저 말 걸자. 정 힘들다면 친구 한명 데려가서 같이 움직이고 같이 말 걸자. - 큰 행사 주간(KBW 등)엔 텔레그램 프로필 QR을 휴대폰 배경으로 해 놓자. 관심 있는 분이면 텔레그램, 링크드인 정도는 연결되는게 좋다. - 해외 행사의 경우 만나볼 수 있는 인재의 잠재력이 차이가 있기 때문에 네트워킹을 더 열심히 해야 한다. - 사람들은 적당히 걸러가며 만나보자. 예를 들자면 베트남에서 온 외주 업체 대표, 터키에서 온 마케팅 에이전시 대표 같은 분들은 나의 목표와는 다른 분들이기에 별로 길게 대화는 하지 않고 빠지려고 한다. - 직함이 높아 보이는 사람만 쫓아다니지 말자. 지금은 평범해 보여도 몇 년 후 중요한 사람이 될 수 있다. - 아이스브레이커는

이 행사 어떻게 알고 오셨어요? 오늘 어떤 세션 보러 오셨어요? 이쪽 업계에서 어떤 일 하세요? 요즘 어떤 프로젝트 보고 계세요?

뭐 대충 이런 말들로 시작해도 무리는 없다. 행사 Recap - 호스트, 회사 계정을 태그하여 트위터, 링크드인, 텔레그램 등에 사진과 함께 공유하는게 좋다. 호스트가 RT해줄 가능성이 높으니 나도 더 노출을 얻고, 그들도 좋은 효과를 보는 선순환.

국내 & 해외 사이드 이벤트 다 기획해본 조엘의 산전수전 플레이북 (주최자 편)

오프라인 사이드 이벤트의 중요성은 날이 갈수록 증폭하고 있다. 설계만 잘 된다면 가짜가 판치는 이 시대에 주최자에게는 진실된 빌더를 찾을 기회, 참가자에겐 진실된 네트워크를 쌓을 수 있는 기회가 되기 때문이다. 하지만 이벤트를 잘 기획하는 노하우는 잘 알려져 있지 않을 뿐더러, 어떻게 '맛있게' 참가할 수 있는지도 잘 알려져 있지 않다. 이번 시리즈에서는 주최자, 참가자가 해야 할 것들을 알아본다. 평생 고생할 운명인 마케터, 커뮤니티 리드, 데브렐들에게 이 글을 바친다.

Distribution: - 특별한 일이 있지 않은 이상 lu.ma로 이벤트 만들기. 이벤트 이미지는 좀 성심성의껏 만들자. - 소개 페이지는 이벤트 주제, target audience, 시간표 (rundown), 신청 방법, 장소, 음식 제공 여부, 특이 사항, 호스트/패널 정보 등이 들어가면 됨. - 왜 이 이벤트가 유용한지 무조건 설득력이 있는 포인트가 있어야 함. 배울 점이라든지, 연사가 유명한 사람이라든지 등등. 상품을 파는 것과 동일하다. 경험을 팔 뿐. - 이벤트 만들고 처음엔 distribution이 약하기 때문에 지인들을 비롯한 아는 채널들을 총동원해서 이벤트를 홍보하자. Funnel: - 해당 사이드 이벤트가 본인이 홍보하려는 제품이나 기업의 funnel의 어느 부분에 해당하는지 먼저 파악해야 함. 그에 따라서 이벤트의 주제와 깊이를 설정해야 하기 때문. - funnel의 위쪽이면 더 일반적이고 모두가 알아들을 수 있는 주제. 밑이면 고차원적인 주제. Funnel이 정해지면 target audience와 persona도 정해진다. - 이 funnel을 활용하여 어떻게 다음 스텝을 캡쳐할지 고민해보자. 이벤트 등록 -> 참여 -> 텔방 진입으로 갈것인가? 같은 고민을 꾸준히 해줘야 한다. - funnel이 설정되지 않으면 이벤트는 의미가 없는 것이나 다름없다. 유료냐 무료냐 그것이 문제로다: - 유료: 돈을 벌 목적이 아니라 lock-in 효과/음식 제공을 목표로 돈을 받을 것. 보통 total signups의 60-70% turnout. 취소/환불 절차 미리 수립 밑 안내 중요. - 무료: 아무나 사인업하기 때문에 보통 total signups의 40-50% turnout. 승인 인원: - 그러니 목표하는 인원의 150%-250%을 받으면 된다. 그러면 당일 대충 원하는 숫자가 나올 것이다. - KBW 주간 등 경쟁 이벤트가 많은 경우엔 더 아래일 수도 있으니 참고하여 offset 맞출것. 스폰서: - 스폰서는 두 가지 종류로 나뉨. 장소 스폰서와 그냥 로고 스폰서. - 장소 스폰서는 말 그대로 장소 지원해주는 것. - 로고 스폰서는 보통 돈으로 이벤트를 지원하되 이벤트 홍보물에 로고가 들어가기 됨. - 두 가지 경우에 관련된 분이 오셔서 회사의 제품이나 서비스를 소개할 수도 있고, 아닐 수도 있다. 원하는 Exposure에 따라 상의하면 됨. - 내가 달성하기 원하는 목표와 스폰서의 personality가 잘 매치될수록 편하게 스폰서쉽 관련 대화가 가능하니, 이벤트 성격과는 거리가 멀은 스폰서는 되도록이면 기피하자. 장소: - 기대 인원을 딱 수용할 수 있는 정도만 잡자. 너무 크면 사람이 많이 와도 행사의 인기가 없어 보인다. - 인터넷으로만 보지 말고 한 번 가서 보고 오자. 사진이랑 느낌이랑은 또 다르다. - 패널 토의 등이 진행될 때 청중 뒤쪽으로 서 있을 수 있는 공간이 많으면 보통 시끄러운 잡담이 많아지는데 이걸 통제하기 어렵다. 공간을 없애서 아예 원천차단하거나 의자를 빽빽하게 배치하는게 낫다. 타임라인: - D-180 - D-30: 루마 페이지 작성 및 이벤트 공지. 인터넷에서 순환되며 이벤트 노출이 되는 데에 시간이 걸림. 한달 이하로 시간이 있다면 좀 촉박하기 때문에 비추. 패널 토의가 있다면 연사 섭외. D-30 - D-7: i. X, 링크드인, 텔방 등 여러 플랫폼을 활용하여 이벤트 계속 홍보. 지인 적극 활용해야함. ii. 루마의 지역 (서울 등)의 'popular events'에 리스팅 될 수 있도록 신청. 이거 하면 루마의 공식 주간 이메일로도 exposure가 생겨서 매우 효과가 뛰어남. iii. 메인 이벤트 (KBW 등)이 있다면 보통 side event 등록하여 directory에 리스팅 될 수 있는 웹사이트가 있으니 무조건 등록할것. - D-7: 루마를 통해 이메일 발송. 일주일 남았으니 준비 잘 하고, 만약 올 수 없으면 취소하라는 내용. - D-1 혹은 당일: 루마를 통해 이메일 발송. 오늘이니까 곧 보자, 길 잃지 말고 여기서 보자 (지도 첨부). 대충 이런 내용. - D+1-3: 이벤트 리캡 내용과 바라는 액션(텔방 들어오기 등)이 있으면 루마를 통해 이메일 발송. X, Linkedin 등 플랫폼에도 포스팅. 연사분들께도 리포스트 부탁드리기. 참가자 피드백 취합. 연사: - 되도록이면 단톡방을 만들어서 해야 할 일을 공유드리자. 보통 바쁘신 분들이기 때문에 리마인더를 계속 넣어드리면 좋다. - 사진, Title, 이름, 소속 정도는 이벤트 홍보에 넣어야 하니까 이 정보는 기본적으로 미리 부탁드리자. - 스벅 x만원짜리 상품권 등 뭐라도 챙겨드리는 성의를 보이는 게 좋다. 아니면 아예 연사비를 드리거나. 참가자 선정: - 이벤트는 아무나 다 올 수 있기 때문에, 참가자들의 페르소나를 funnel 정의 단계에 명확히 정의하고, 그것을 가려낼 수 있는 몇 가지 질문들을 luma registration form에 넣어놓자. - 예를 들면 "이번 이벤트에서 얻어가고자 하는 점이 무엇인지 간단하게 설명해주세요" 같은 질문. 열정있는 사람이면 몇 문장씩 적어가며 답을 할 것이고, 대충 루마 이벤트 아무거나 매일 사인업 하는 사람이면 빈 칸인 채로 등록을 완료할 것이다. - 이러다 보면 누가 그냥 밥만 얻어먹거나 굿즈만 얻으러 오는 사람인지 대충 티가 난다. - 잘 걸러내면, 참가자들의 네트워킹 질이 자연스레 증가한다. 슬라이드: - 이벤트 장소에 플젠을 띄울 수 있는 스크린이 있으면, 아무도 프레젠테이션을 하지 않는다고 하더라도 슬라이드를 몇 장 만들자. - 이벤트 공식 시작 시간 전후로 사람들이 계속 들어올텐데, 플젠으로 루마 이벤트 사진을 계속 띄어놓는게 좋다. 그 후엔 이벤트 세션마다 세션 제목과 연사 프로필 정도를 보여주는 슬라이드를 띄워주는 게 좋다. 그래야 무슨 상황인지 참가자들도 편히 이해가 된다. 헬퍼: 이벤트 당일 진행시 잡다한 일들이 생김. 음식 배분, 체크인, 사진/비디오 촬영 등의 역할이 있음. 최대한 친한 지인 위주로 3-4분 정도 자원봉사 하실 분들을 모시되 음식은 꼭 무료로 챙겨드리자. 지인이 아니라면 사례금 드리는 것도 고려해봐야. 음식: - 보통 어쩔 수 없이 평일 저녁시간 혹은 주말 오후 시간일텐데, 저녁시간의 경우 간단한 저녁을 준비하는 게 좋다. - 본인 돈을 쓰기 싫다면 스폰서를 구하거나 유료 이벤트로 전환할 수 밖에 없다. - 목표 인원의 110%-120%만큼 음식을 준비해 놓자. 혹시나 어떤 일이 생겨서 밥 없다고 욕 먹는 것 보단 이게 낫다. - 해외에서 이벤트를 개최한다면 채식, halal 옵션 신경쓸것. 이것만 다 하면 성공적인 이벤트를 기획할 수 있다!

한달만에 조엘 업뎃 1. 한국 잠시 들립니다. 6/25 (목), 6/27 (토)에 블록체인 밸리랑 PDAO 행사에 스피커로 참여합니다. BV 이벤트는 곧 홍보 자료가 올라갈 예정입니다. 꽤 Interactive한 행사로 알고 있어서 저라는 사람이 혹시나 궁금하시다면 참여 추천드립니다. 2. 최근에 펀딩을 유치한 AI x Blockchain의 최전선에 있는 미국 스타트업에서 한국 & 일본 CM을 찾고 있습니다. 파운더가 저한테 직접 물어본거라 제가 추천 바로 가능합니다. @joelmun 으로 1. 자기소개 한문단 2. 링크드인 프로필 3. PDF로 된 CV 을 보내주세요. 모든 분에게 답변을 드리기는 힘들고, 괜찮은 프로파일이라고 생각되면 답장 드리겠습니다. 인사 안해도 됩니다 다른 부수적인 말 안해도 됩니다. 그냥 1, 2, 3번만 메시지에 보내주세요. 3. 리플에서 직접 <Agentic payments onchain>라는 행사를 싱가폴에서 개최합니다. 저는 모더레이터로 참여 예정이요. 호오옥시 싱가폴 계시면 놀러오세요~ 이상입니다. 6월엔 유용한 정보 좀 더 올려볼게요. 조엘 텔레그램 채널 링크 카카오톡 오픈채팅방 링크

AI 기억상실증 이슈 평생 해결 방법 당신이 사용하는 AI(클로드, 코덱스)가 멍청하다고 느끼는 이유는 LLM 자체가 멍청한 게 아니라, 배경 지식이 부족해서 그런거임. 이유는 알다시피 AI Agent의 Context limit. 그걸 넘어가면 자꾸 잊는다. 그래서 agent memory가 급부상하게 되었음. agent memory는 AI 에이전트가 과거 대화, 사용자 정보, 행동 이력을 저장하고 이후 작업에서 참조할 수 있도록 하는 지속적인 기억 시스템이라고 할 수 있음. 옵션 - semantic search가 가능한 agent memory 아무거나 설치하면 됨. 나 같은 경우엔 mem0 사용중인데 매우 만족중. - mempalace 써봤는데 DX가 쓰레기인건지, 내가 잘 못 쓰는건지, 실제로 제품이 쓰레기인건지는 모르겠지만 검색 결과가 진짜 좋지 않음. 깃헙 스타도 꽤 많이 받았길래 인내심을 가지고 몇 시간동안 셋업하려고 노력했는데 안됨. - cognee.ai 는 self-host 해봤는데 neo4j 바로 연동되는게 좋음. 근데 내 랩탑이 구린 이슈로 느려서 포기. Managed 옵션은 용량이 너무 작고 비싸서 포기. - 다른 옵션들도 많이 있는데 하나씩 시도해보며 결정할 여유는 없어서 mem0 free tier로 쓰고 있는데 너무 잘됨. 걍 API key 발급받고 스킬, hooks 설치하고 사용 시작하면 됨. free tier가 꽤 넉넉해서 헤비유저 아니면 그걸로도 충분할듯. - 나도 아직 에이전트 메모리는 시작하는 단계라 깊게는 모르지만 단 하나, mem0 free tier면 나 정도 사람한테 충분하다는 걸 알리고 싶었음. 삶의 질이 많이 상승함. 사용방법 - 당신이 알고있는 모든 지식을 mem0에 때려박으면 됨. Hooks 등록해서 프롬트 전후로 기억 로딩&저장하게 설정하면 모든 정보가 다 흘러들어감. - 이것만큼 중요한게 ‘되도록이면 모든 걸 클로드/코덱스로 처리하는 것‘임. 안 그러면 메모리가 저장이 안되기 때문에 귀찮아짐. 그래서 mcp 및 cli로 다 앱을 연결시켜놓고 최대한 터미널 안에서 다 해결하려고 하고있음. 정~말 잘됨.

AI 느낌 안나는 UI 쉽게 만들기 모두가 웹사이트 만들 때 AI 쓰는 거 알지만 사이트 들어갔을때 AI 느낌 확 나버리면 좀 그럼. 이젠 그럴 필요 없음. 시간도 별로 안 걸리니까 이제 좀 이렇게 해보자. 1. 사이트 중 하나 들어가서 마음에 드는 디자인 레퍼런스 찾기. 2. 레퍼런스의 DESIGN.md를 플젝에 복붙한 다음에 코덱스, 클로드한테 일 시키면 됨. 끝. 무료인 사이트만 다 골라왔음: https://styles.refero.design/ https://www.designmd.supply/ https://designmd.ai/ https://stitch.withgoogle.com/ https://freedesignmd.com/ https://designmd.app/ https://opendesigner.io/showcase https://getdesign.md/ https://www.designmd.supply/ https://www.designmd.co/ — https://designmd.me/discover (레퍼런스 엄청 많은데 안들어가짐.. 나중에 다시 접속 해볼것. 별개로 웹사이트 링크 넣고 design.md 만드는 건 무료로 2개까지 걍 됨) https://neuform.ai/ (얘는 paid인데 공개 템플릿은 무료라 들고옴) https://design.dev/ (얘는 component 용)

AI 때문에 일을 더 하게 되는 이유: 저는 당분간 주 7일 오피스입니다. 시간이 없다 AI가 발전할수록 '졸업' 할 수 있는 기회가 능동적인 사람에겐 열리고 있지만, 수동적인 사람에겐 닫히고 있다는 생각입니다. 혹자는 말하겠죠.

쉬엄쉬엄 해.

저는 되물을 겁니다. 쉬엄쉬업 해서 3-5년 후에 이도저도 아닌 인간이 되어있으면 책임 질거냐고요. 물론 선의로 해주는 말이겠죠. 쉴 때는 확실히 쉬어야 하기도 하고요. 아.. 근데 인생에서 가장 큰 existential crisis입니다. 과장이 아니라. 하루가 모자르게 AI로 돈 벌 수 있는 방법을 궁리해야 할텐데, 회사 일은 회사 일대로 열심히 해야 하니까 당연히 시간이 모자릅니다. AI가 생산성을 증진시켜 주지만 우리가 일을 더 하는 이유 난생 처음 기이한 이유로 잠에 드는게 아쉽습니다. 클로드를 더 못 돌려서 아쉽죠. 사실, 더욱 근본적인 이유는 AI에 조금만 더 시간을 들이면 '시간을 덜 들이지만 비슷한 제품을 만드는' 경쟁자(사)들과 격차를 더 빠르게 벌릴 수 있기 때문입니다. 10-15년 전에는 왜 아쉽지 않았을까요. 하루이틀 그냥 자봤자 생산성이 두뇌와 체력에 제한되어 있기 때문에 큰일은 아닙니다. 두세달동안 일을 쉬면 몰라도요. 사람마다 생산성 변수가 크게 차이나진 않아요. 그러니까 아웃풋 = 일하는 시간 * (생산성 변수)라고 친다면, AI 때문에 생산성 변수 가 10배 정도 증가한 느낌입니다. 그러면 당연히 일하는 시간이 조금만 늘어도 아웃풋이 확연히 늘어나겠죠. 이것이 역설적으로 우리가 AI 시대에 일을 더 하게 되는 단 한 가지 이유라고 생각합니다. 해답이 있냐구요. 가장 행복한 대처법은 아니겠지만, 저는 적어도 앞으로 6-12개월 동안은 최선을 다해 일하는 시간을 늘려나갈 생각입니다. 그렇다고 안 쉬는 건 아니구요. 인생의 다른 부분을 좀 포기하고 있습니다. 사회 생활이라든지 여가활동은 좀 자제하고 있습니다 (저도 이게 맞는 건진 모르겠어요). 그래서 싱가폴도 금욜이 근로자의 날이었는데 오피스 와서 그냥 제 할 일 하고, 어제도 왔고, 지금도 오피스 왔습니다. 진지하게 저만의 제품을 만들어보고 있습니다. 제품이 출시되고 1센트라도 벌기 전까진 조용히 a. 회사 일 b. 개인 일 c. 일본어 공부 d. 운동 만 병행하며 지낼 예정입니다. 2편은 뭔가 더 사적인? 얘기 같아서 채팅방에서 할게요.

AI meetup 버블의 시대 > 싱가폴 한정. 한국도 이럴까 살짝 궁금 > 어제 AWS 싱가폴 오피스에서 열린 Claude meetup을 다녀옴 > 정작 만나서 하는 얘기 보면 다 똑같고 딱히 고차원적인 얘기는 안함. 나의 딸을 위해 클로드로 ~를 만들었어요! 같은 얘기만 반복. 저번에도 이랬음. > 장난 안치고 루마에 매일 AI 이벤트가 있음. > 근데 또 참석률은 매우 뛰어남. 몇백명씩 옴. 뭐지.. > 네트워킹은 그나마 좀 되는데 좋고 진실된 사람을 만나기는 힘들다. 랜덤이라.. > 앞으로는 가는거 재고해 볼 예정. 뭔가 현장 행사만의 인사이트가 있을 줄 알았는데 그런 건 없음. > 2-3년전 크립토 행사를 보는 느낌이 살짝 들음. 좋은 venue에다가, 케이터링도 잘 나오고, 근데 딱히 쓸모있는 아젠다는 없는.. AI가 각광받는 시대라는 강력한 신호긴 함.

오랜만에 쉬어가는 타이밍으로 제 회사 뉴스 공유요. > 케이뱅크-리플 맞손…해외송금 협력 나선다 > 리플과 손잡은 교보생명, 토큰화 국채 거래 시스템 기술검증 돌입 (APAC 오피스 일이긴 한데 저는 한 거 하나도 없습니다)

프로덕션 앱을 위한 개인 AI 개발 환경 (2026.04): 모든 걸 클라우드플레어로 1. 메모리 a. 아직 프로젝트 규모가 작아서 별거 사용 안함. 로컬에서 쌩 마크다운 파일 여러개로 커버중. 이제 곧 한계에 도달할듯. b. 2주 전에 Cloudflare Agent Memory private beta가 떴는데 그것만 기다리는중. Cloudflare를 매우 선호하는 개발자로써 이거 나왔는데 괜찮으면 이것만 쓸듯. 2. LLM API a. OpenAI 가입해서 돈 내고 gpt-5.4-mini 사용중. 성능 굿. 나 같은 경우엔 시스템 프롬트가 완전 중복돼서 input caching이 많이 되는데 cached input 가격이 쌈. Prod에서는 바로바로 아웃풋이 필요 없어서 절반이 더 싼 batch api 사용 예정. 대충 한달에 50-100달러 정도 나올듯. b. Structured output을 위해 Zod shema 사용중인데 아주 잘됨 c. 처음에 Cloudflare Workers AI에서 LoRA로 fine-tune 된 LLM 사용하다가 response time이 너무 구리고 (인풋/아웃풋 토큰이 많지도 않은데 30초 이상 걸렸음) 알 수 없는 에러가 많이 나서 갖다 버림. CF에서 내가 최초로 싫어하는 제품이 될듯. 3. Cloudflare stack a. 모든 걸 클라우드플레어로 만들고 있음. 개인차가 있겠지만 Vercel보다 훨씬 싸고 쓸만하다고 생각. b. Cloudflare Workers Vercel로 치면 Vercel edge functions. 이거로 모든 프엔 SSR 페이지 + 백엔드 API 처리. 기본이 edge deployment라 응답속도 걱정할 필요는 없음. Free tier는 30M/month (100K/day) requests인데 Vercel은 1M / month임. 걍 혜자임 절대 다 못씀. 난 worker CPU time이 더 필요해서 한달에 5달러만 내고 사용중. c. Cloudflare D1으로 데이터베이스 저장. 데이터베이스 Sqlite에다가 DB당 최대 10GB라 규모 큰 플젝이면 안 돌아가겠지만 난 그렇게 큰건 안함. first 25B/month rows read free, first 50M/month rows written free라 사실상 토이플젝이면 평생 공짜라고 보면 됨. d. Cloudflare queues 사용중. Worker 1이 데이터를 받아서 queue에 넣어주면 Worker 2가 consume하는 아주 간단한 방식. e. Cloudflare email service가 드디어 보내는 것까지 지원함. 몇년 전에는 받는 것밖에 안 됐었어서 안 썼는데 이젠 .. 안 쓸 이유가 없다. 도메인 구매하면 이것까지 사용할 예정. 결론적으로 바이브코딩하려면 내 생각엔 CF가 짱임. Vercel 사용하는 친구들을 주변에 많이 봤는데 CF가 마케팅을 못하는건지 뭔지 모르겠음. Serverless 패러다임이 유행한지가 한참 됐지만 그걸 제품군에 가장 잘 internalize한 팀이 CF가 아닐까 싶음. 그래서 더 조음. 하여튼 친구들이 안써줘서 CF 좀 불쌍함. 난 독고다이 CF로. f. next.js 안쓰기 - Vercel은 next.js를 vercel 배포에 최적화 시켜놓기 때문에 Cloudflare같은 다른 플랫폼에 배포하면 항상 한두개씩 문제가 터져서 귀찮음. 그래서 걍 안씀. - 난 걍 쌩 Svelte + TS + Vite 쓰는중. - Vercel이 해킹 당했길래 supply chain attack이 있을까 더욱이 겁나서 안 쓰게 됨. 4. 로컬 환경 a. Non-local first 개발 몇 년 전까지만 해도 로컬에서 테스트 할 수 있는 환경을 잘 구축하는게 거의 best practice라고 생각해서 원래 나도 그렇게 하려고 엄청 노력을 했었음. 지금은 안함. 로컬에서 Claude (/effort max, /model opus) + everything-claude-code + cloudflare skills + Docker + bypass permissions 시켜서 개발 먼저 한 다음, /verify 정도만 돌리고 내가 직접 테스트는 안함. 바로 dev, staging에 배포해버림. GH actions에 기본적인 test, typecheck, build가 통과하면 CF로 바로 배포하는 deploy.yaml이 있음. 어차피 배포가 2-3분쯤 걸려서 배포하는 동안 다른거 개발 잠시 하다가 배포된 사항 눈으로 확인하고 또 진행. 이게 시대가 바뀌며 로컬 환경 구축하느라 애먹으면서 시간쓰는 것보다 더 빠르다는 결론에 도달함. b. .env 파일 하나 만들어놓고 CF api key랑 GH api key 넣어놓음. 그리곤 스킬 하나 만들어서 wrangler랑 gh cli로 알아서 CI 디버깅, 배포까지 다 맡겨버림. 잘함. c. harness는 요즘엔 별거 안씀. 간단한거 만드는 건 도움 되는데 ralph loop, ooo 같은 경우엔 throughput은 좋은데 중간중간 내 context가 공급이 안 되니까 결과물이 살짝씩 틀어져서 빡침. 난 실제 서비스를 만들고 싶어서 걍 ecc 써가면서 scrappy하게 바이브코딩중. d. 웬만한건 걍 subagent + worktree로 돌려서 main tui 안막히게 함. main tui가 막히면 기다리는 동안 바보 되는 기분임

갈 길 잃은 디파이 pt. 1: 장점은 최소로, 단점은 최대로 1. 정의 먼저, 유니스왑의 Hayden 같은 사람들은 DeFi의 정의가 100% 탈중앙화기 때문에 정의를 먼저 내리고자 한다. 내가 말하고자 하는 건 어느 정도의 탈중앙화 성격이 있는 스마트컨트랙트의 집합이다. 예를 들자면 관리자에게 특정 권한이 부여되지만 유저는 어느 정도 자유롭게 스마트컨트랙트를 사용할 수 있는 식. 2. 현상 & 문제 디파이만의 장점이 전혀 살아나지 않고 있다. 디파이의 장점은 a. 누구에게나 열려있으니 유동성이 자유롭게 흘러들어오고 나갈 수 있다는 점 b. 누구나 여러 개의 프로토콜을 연결시켜 새롭고 창의적인 가치를 창출할 수 있다는 점 (composability) c. 어느 정도의 익명성 정도가 있었다. 근데 이젠 무서워서 돈을 더 이상 못 넣겠다. 나도 한때 몇만 달러 정도만 디파이에서 운용을 했었지만 작년 10월 이후 지금은 완전히 접은 상태. 이유는 장점보단 단점이 더 커졌기 때문이다. a. 불분명한 책임 소재 작년 10월, 불분명한 책임 소재는 결국 예치한 유저들에게 손실로 돌아왔다. Euler, Morpho 등에서 bad debt가 발생했지만 담보 자산의 성격과 오라클의 작동방식을 제대로 DYOR하지 못한 유저의 책임이 되어버렸다. 결국 손실은 유저에게 돌아감. 그러면 risk curator는 잘못이 없는 건가? 위험을 파악하고 펀드를 운용하는게 역할인데 그걸 못해놓고 손실은 유저에게만 돌아가는게 말이 안 된다고 생각. 근데 그때부터 지금까지 별로 달라진 건 없음. 그것도 모자라, 디파이 프로토콜이 해킹을 당하는 순간 대부분의 팀은 그냥 해결하나 싶더니 바로 잠적해버림. 이게 정말 문제인게, 크립토에 자본이 들어오려면 문제가 발생하여 돈을 잃어도 돈이 복구될 수 있다는 신뢰가 있어야 하는데 그게 하나도 없음. 반면 증권사 앱을 사용한다면 만약 무언가가 잘못되더라도 어느 정도의 보상을 받을 것이라는 신뢰 관계가 이미 구축되어 있음. 이러면 일반 디파이 유저는 물론 risk에 극도로 예민한 금융기관 자본은 들어올 생각조차 하기 힘들어짐. ref: 미궁 속으로 빠지는 책임의 주체: Morpho가 진짜 책임이 없나요? b. 안전을 염두에 둔 중앙화 장치가 오히려 위험을 초래. 디파이 플젝에 관리자가 있는 건 당연히 안전을 위해서인데, 약해빠진 multisig 설정 + 관리자의 opsec 문제로 인해 관리자 키가 탈취당해서 drain되는 케이스가 종종 보이고 있다. ref: Resolv / Drift c. risk 사각지대 Aave도 이번 rsETH 사건을 피해가지 못했다. Aave에 담보자산으로 list되려면 Risk Service Provider(Gauntlet, Llamarisk, Chaos Labs 류)의 상세한 risk 분석을 거쳐야 함. 온보딩엔 liquidity, volatility, price feed, access control risk 등 원래 해오던 리스크 검토만 했음. LZ의 OFT dvn 문제야 LZ를 좀 전반적으로 찬찬히 살펴본 사람이어야 알 수 있는거라, risk guardian들이 onboarding review를 할때 이 부분을 딱히 큰 문제로 삼진 않았던 것으로 보임. 오히려 이런 문구가 눈에 띠었음. "OFTs are widely used on Aave at this time, so little incremental architectural risk is presented by the asset or its used bridging solution." 즉, “OFT는 현재 Aave에서 널리 사용되고 있기 때문에, 해당 자산이나 그에 사용된 브리징 솔루션으로 인한 추가적인 아키텍처 리스크는 거의 없다.” 인데, 이것은 각 OFT가 dvn 개수 설정을 다르게 할 수 있다는 점을 무시하는 말이나 같음. 결국 어디든 그렇지만 디파이 세계에도 물론 아무도 상상하지 못한 리스크가 존재함. 특히나 Composability로 복잡한 연결고리 구조를 이루는 디파이에서 정형화된 risk management가 가능할지 의문이다. LZ의 dvn 개수 설정은 개발자 문서에 "개발자가 원하는만큼"의 보안을 설정할 수 있다고 분명히 말해놨다. 프로덕션에서는 하나로 설정하지 마라고 말해놓기까지 했다. 그리고 그걸 적은 개수로 설정한다면 single point of failure가 될 수 있다는 걸 쉽게 알 수 있다. 그러던 와중 LZ는 interop protocol 중 규모가 가장 커졌고.. 모두가 그것에 압도되어 안전 불감증에 빠진 것 같다. 트위터에서 간간히 LZ 위험하다, 이거 중앙화 되어있다라는 말이 들려왔지만 아무도 딱히 신경쓰진 않았다. 왜? 빠르고 편리해서 잘 사용했으니까. 2025년 들어서는 압도적으로 GMP volume과 inteorp volume에서 경쟁자(CCTP, Hyperlane, Wormhole, Axelar, CCIP)를 압도했다. 그래서 LZ는 평화로웠지만 안전하지 않았다. 사실 언젠간 일어날 일이었지만 아무도 별 신경 안 쓴게 사실이다. 그리고 신경썼다고 쉽게 바뀌었을 것 같지도 않다. 왜? If it ain't broke, don't fix it. 이 마인드셋은 디파이에 절대 적용되면 안 되지만, 아직도 이 구시대적인 안전불감증은 그대로다. ref: Onboard rsETH to Aave V3 Avalanche Instance / Onboard rsETH to Arbitrum and Base V3 Instances / Add rsETH to Aave V3 Ethereum / Onboard rsETH to Aave V3 Linea Instance / Onboard rsETH to Scroll V3 Instance d. 악몽으로 변한 Composability rsETH가 LZ의 dvn 설정을 1-of-1으로 한게 결국 Aave에 bad debt가 발생할 것이라고 누가 예상이나 했겠는가. 그리고 사람들이 쫄려서 예치해놨던 USDC, USDT를 인출해가면서 얘들도 utilization rate가 100%가 되고 말았음. 지금 그래서 아무도 인출 못함. KelpDAO의 dvn 설정이 Aave에 USDC, USDT를 넣은 사람들까지 영향을 미칠 것이라고 누가 예상이나 했을까? 자유롭고 열려있다는 디파이의 특징이 오히려 피해의 범위와 규모를 키우고만 있음. pt.2에선 잠재적 해결 방안을 논의해보겠음. 근데 난 하여튼 당분간 디파이 안쓸거임.

AI 트레이딩 관심있는 분들. 맨틀에서 AI Agent 트레이딩 해커톤을 개최하는데요. 좀 진지한 글로벌 행사라 전 세계적으로 화이트리스트 기반으로 500명만 참여 가능합니다. 제 카톡방과 텔방에 들어와 계신 분들께 한해 몇 분쯤 바로 등록이 가능하도록 맨틀 한국 팀 측에서 기획해 주셨습니다. 4/15 한국시간 오전 9시부터 4/30까지 공식 해커톤이 진행됩니다. 화이트리스트 등록하고 싶으시다면 텔레그램에서 맨틀 데브렐이신 카일님께 (@kyleparkio) 1. 조엘 카톡방/텔방에서 왔다고 소개해 주시고 2. 자리가 몇 개 필요한지 말씀 드리면 됩니다. 화이트리스트 자리가 몇 개 없으니 재밌겠다 싶으면 발빠르게 지원 부탁드립니다! ㅎㅎ *저 받는거 없습니다. 그냥 좋은 행사여서 원래 홍보 잘 안하는데 공유드려요. 전체 내용은 밑에 참고 바랍니다.

안녕하세요, 저는 맨틀 KR DevRel Kyle(TG: @kyleparkio)이라고 합니다. 곧 맨틀에서 재미있는 행사가 있어 연락 드렸습니다. 관심이 있으시다면 필요한 화이트리스트 수량과 함께 답장부탁드립니다! [행사 내용] 맨틀에서 4/15-30, 2주간 AI Agents 기반 트레이딩 해커톤이 개최됩니다. 총 상금 $20,000 USD 규모의 대회이며, 수익률 순위, 트레이딩 볼륨, 참여자를 위한 럭키드로우 등 다양한 카테고리의 상금이 준비되어있습니다. 자세한 내용은 아래 X 아티클을 참고해 주시면 감사하겠습니다. 🔗 https://x.com/0xMantleKR/status/2043195658224705545 [참가 조건] - 화이트리스트 등록 필수 - 최소 $100 이상 Deposit 필요 [요청 사항] 참가자분들께 해커톤 기간 동안 최소 2개의 포스팅 산출물을 요청드립니다. 기간은 아래와 같이 3개 구간으로 나뉩니다. - 4/15-18 - 4/19-25 - 4/26-30 가능하실 때 포스팅을 부탁드리며, X(Twitter) 또는 LinkedIn 중 하나를 선택하여 업로드 후 저에게 URL을 공유해 주시면 됩니다. 포스팅 주제는 본인의 전략 소개, 포지션 현황, 타 계정 분석 등 자유롭게 작성해 주시면 됩니다. (맨틀에 대한 언급을 많이 해주시면 감사하겠습니다 ^_^) 산출물을 작성해 주시면 맨틀 KR 공식 계정(@0xMantleKR)에서도 리캡(Recap)을 진행할 예정입니다. 참가를 희망하신다면 필요한 화이트리스트 수량을 포함하여 답장 부탁드립니다. 이후 관련 가이드 문서를 별도로 제공해 드리겠습니다. 궁금한 점이 있으시면 무엇이든 편하게 여쭤봐 주세요. 마지막으로, 해커톤 기간 중 공식 텔레그램 그룹(🔗 https://t.me/+3_9Y5MhT6wVlMGQ1)을 운영하니, 해당 채널에 참여하셔서 인사이트 공유 및 다양한 네트워킹을 함께 즐겨 주시면 좋겠습니다. 감사합니다! Kyle 드림.

WLFI 최신 논란: 짜고치는 고스톱 시작! 1. Dolomite 파운더가 WLFI CTO임 2. WLFI는 작년 에어드랍 빼고는 presale한 사람들한테 (나 포함..) 아직 presale의 80% 물량을 안 풀었음 3. 갑자기 지금까지 5B $WLFI 가 Dolomite에 예치됨 ($427M 정도). 5B = 총 물량 중 5%. 지금까지 25% 정도만 unlock되었으니 매우 매우 큰 숫자임 (현존 물량의 1/5..). 그걸 담보로 $50-75M 정도의 스테이블코인(USDC, USD1)을 빌린듯. 4. 한때 100% utilization까지 빌려서 4/9엔 USD1과 USDC의 대출 금리가 각각 20%, 13%까지 찍힘. 현재도 utilization이 각각 88.21% , 91.39% 찍히는중.. 5. 트럼프가 이란과 휴전하기 전에 빌린 돈 중 $40M 넘게 코인베이스 프라임에 송금한 정황이 포착됨. 몇몇 사람들은 휴전할거 알고 스테이블 빌려서 롱 한 거 아니냐라는 의혹 제기중 ㅋㅋ 6. 뉴스에 다 나와서 숨기지를 못하게 됨. Coindesk, The Defiant, Cryptonews, BeInCrypto 등. 메이저 크립토 미디어에 다 나옴 ㅋㅋㅋ 7. WLFI 공식 X 계정에서 emdash 가득한 AI slop으로 일단 해명함. 그냥 읽으면 이건 100% chatgpt 돌린걸 알 수 있음. 대출 이자 엄청 퍼다주고 있으니 좋은 거 아니냐! 담보야 더 넣으면 되니까 청산 위험은 없다! 이러고 있음. 문제는 언제나 유동성

1. 온체인 유동성이 부족한 자기 토큰을 담보로 실제 돈을 빌려서, 청산 시 담보가치가 사실상 의미 없음. 이더리움 상 현재 가장 큰 WLFI 유동성은 유니스왑에 있는데, TVL이 너무 적어서 예를 들어 $4M 어치 WLFI를 스왑해도 $2M 정도의 USDT밖에 못 받음. 2. 토큰 발행, 담보, 대출이 내부에서만 돌아가는 순환 구조로, 가격 하락 → 청산 → 추가 하락으로 이어지는 연쇄 붕괴 위험 외부 유저 자본이 거의 섞여있지 않으니 한 군데서만 잘못되어도 cascading 청산빔 맞을 가능성이 매우 높음 3. 결국, 청산 시나리오에선 Bad debt 유발은 사실상 확정임. - 그러니까 만약 $WLFI 가격이 수직하락해서 청산이 되면, 모든 DEX에서 즉각적으로 WLFI 가격이 엄청 떨어질텐데 유동성이 너무 적어서 더 이상 청산을 시킬 수가 없음. 다시 말하자면 담보를 시장에서 낮은 slippage로 팔 수 있어야 시스템이 성립하는데, 지금은 전혀 그렇지 않음. 그러면 USD1, USDC 공급한 사람들은 돈을 못 돌려받는 시나리오. - 현재 포지션은 17% LTV고 LLTV는 66.67%이라 한참 남았지만.. 문제는 그 담보가 사실상 현금화 불가한 illiquid 자산이라 이 LTV도 사실 의미가 거의 없는 거임.. 단 하나 이 시스템을 지탱하고 있는 건 현재 WLFI 가격밖에 없음. 이것도 무너지면 Dolomite도 걍 자폭이고 WLFI 프리세일러들도 걍 .. 망함.

과거에도 비슷한 일이 있었나

좀 있긴 했음. 2024년에 Curve 파운더인 마이클이 온체인 유동성이 비교적 적은 CRV를 담보로 $100M 정도의 스테이블 코인을 빌렸다가 CRV 가격이 떨어져서 청산빔을 맞았는데 온체인 유동성이 적어서 bad debt가 유발됨. 결국엔 본인이 OTC로 CRV를 더 팔아서 bad debt까지 처리해주긴 했는데 마이클이 그냥 본인 이름을 위해서 선한 일을 한 것이지, DeFi라 그럴 필요는 없었다는 거. 그리고 WLFI는 규모가 훨씬 큼..

개인적으로 토스가 웹3 사업 해줬으면 하는 단 한가지 이유. 모두가 고통만 받고 고치지 못한 쓰레기 중 쓰레기였던 한국 금융/생활 인프라 UX/UI를 마법처럼 구원해냄. 혁신은 새롭고 거창한 서비스가 아닌 UX에 있었음. 토스처럼 이질감 없게 금융 서비스 운영해주는 회사도 없다. 웹3 똑같다. 쓰기가 너무 어려움. 괴리감이 엄청나고 쓰는 사람만 쓴다. 토스 이번에도 제발 제발 제발 고쳐줘. 그냥 지갑 UX, 스테이블코인 입금/출금, 디파이 접근만 잘. 제발 제발. 토스 전문성은 다른게 아니라 UX임. 이미 한번 증명했으니 웹3 한번만 해줬으면.

Defillama상 Plume TVL 폭락 사건의 전말. 0. Defillama가 Provenance랑 한판 함. Provenance + Figure 쪽에서 $12B RWA TVL 주장하면서 사건 시작. (Defillama상 전체 TVL이 $80-120B 쯤 하니까 걍 엄청 큰 액수임). 근데 DefiLlama가 실제 온체인 기준으로 검증해보니까 말이 안 맞음.

확인된 온체인 데이터 보면 - 거래에 쓰이는 자산: BTC $5M, ETH $4M - 자체 스테이블코인 YLDS: $20M - RWA 이동: 대부분 보유자 지갑이 아니라 별도 계정이 대신 처리 즉 실제 온체인에서 유저들이 자산을 들고 거래하는 구조가 아니라 오프체인에서 돌아가는 걸 블록체인에 기록만 하는 형태. 때는 Figure가 IPO를 할 때쯤이었음. Defillama 대표 0xngmi는 Figure가 숫자를 뻥튀기해서 주식 가격을 올리려는 수작이 아니냐고 말함. X에 엄청 긴 아티클을 적음. zkSync도 같이 까임. 대충 비슷한 이유. DefiLlama 입장에서는 이게 문제. - 유저가 직접 본인의 키로 자산을 들고 움직이지 않음 - 온체인 유동성 거의 없음 그래서 그 이후론 Defillama도 좀 손을 봄. - RWA TVL 전반에 대한 due diligence 강화 - unproductive / unverifiable 자산 제거 정책 도입

1. Plume에게로 뛴 불똥 DefiLlama가 2025년 말부터 TVL 기준을 바꿈. 기존엔 컨트랙트에 자산 들어있으면 다 TVL이었는데, 실제 경제활동 없는 유동성은 전부 제거시킴. 대표적으로 single depositor vault, 거래 없는 LP, borrower 없는 lending pool, 검증 안 된 wrapper 자산 등 다 제외됨. Defillama가 하다보니 Plume 데이터도 정리하게 됐나봄. Plume을 살펴보니 초기 TVL 상당 부분이 Pell 같은 프로토콜에 집중돼 있었는데, 이게 소수 지갑 기반 vault + 실제 사용자 활동 거의 없음으로 판정됨. DefiLlama가 이걸 unproductive liquidity로 분류하면서 대거 제거됨. 그 결과 당시 Plume의 $150M였던 TVL이 $20M대로 급락함.

엄청 자세히 말하자면, Pell network esBTC vault은 0xD7a3ecd8086100C9cD3E50B33Ba3061a9f3AFFE3 <— 이 지갑 하나가 총 $100M..을 예치함. https://explorer.plume.org/tx/0x639ceb9257cf5e14d738c5253b586f2c3d24dbc5595ae9de63c07d6eef768a8a ($10M) https://explorer.plume.org/tx/0xa29388e964f7f7eac7f7c771073fd67edf1cbf0736bcd0532e6c86550dabd169 ($20M) https://explorer.plume.org/tx/0x98938144405da515ab7f93b1d89b85b73a6bc2fc2cf5836fc82c156431057eec ($20M) https://explorer.plume.org/tx/0xa4988e9b29f3f81b0fe1725adeba66038e7023f51272f9bf368a6bdbbc159ed5 ($10M) https://explorer.plume.org/tx/0x1208586ac1142cff780ce6d7b137fbb67396c97f8bcdef9f7cfb523901447d60 ($20M) https://explorer.plume.org/tx/0xf52b0e861cd71071ace96328a2f64d2bca3a808fe84f8cf403cae7e68172de57 ($20M) Pell network YBTC.B vault도 마찬가지. 0xE8ccbb36816e5f2fB69fBe6fbd46d7e370435d84가 혼자 $34M 정도 예치. https://explorer.plume.org/tx/0xa0ffd15e22d676a3b9727682b821d08db5b1c6f231317d40cf554477854eafb7 ($6.8M) https://explorer.plume.org/tx/0xf4fb7f263d24d8f66a551143fa9978ac3d401d1187fea26b689092be62adf5da ($13.7M) https://explorer.plume.org/tx/0xb4a70f25662697c2657e29781d265e186efbbf40151799100473c09d65d6a7fc ($13.7M) 그니까 다시 말하자면 지갑 두개가 총 $134M어치의 BTC를 Plume상 Pell network에 넣어놨던 것. 참고로 똑같은 날에 Pell Network TVL도 박살남. $200M+ 에서 그냥 거의 0으로 수직 하강. Pell Network에 진짜 예치하는 사람이 몇 명 없었나봄..? 그러니까, 결국엔 내가 한달 쯤 했던 말이 반절은 맞았음. 모종의 딜이 Plume/Pell <-> 예치작 하는 고래 사이에 오고간 건진 아직도 모르겠지만 (근데 내 추측상 아마 거의 그랬을 것..), 두개의 지갑밖에 사용되지 않았으니, 반은 평생 모를거고 반은 맞았음. 물론 Plume TVL이 수직하강한건 예치작 하던 고래가 갑자기 출금한 게 아니라 Defillama가 TVL 산정 방식을 바꿔서 그런거지만. 숫자도 얼추 맞아 떨어짐. 150M -> 20M 하강인데 134M가 계산에서 빠졌으니. 결론은 어쩌다보니 대충 맞았음.

2. rwa.xyz와 defillama의 TVL 계산 방식 차이 RWA.xyz는 DefiLlama랑 완전히 다르게 측정. DefiLlama는 DeFi 프로토콜 안에 완전히 들어가 있는 자본만 보는데, RWA.xyz는 체인 위에 존재하는 전체 실물자산 가치 자체를 측정함. 즉, 토큰화된 국채, 펀드, 크레딧 같은 자산이 지갑에만 있어도 전부 포함됨. 심지어 일부는 오프체인 데이터까지 결합해서 NAV 기준으로 계산함.

그래서 DefiLlama는 DeFi 활동성 지표, RWA.xyz는 자산 발행/유통 규모 지표라서 같은 체인인데도 수십배 차이 나는 게 정상적인 구조임. Plume은 Distributed asset 기준으로 했을때 rwa.xyz에서는 오늘 기준 $349M의 RWA value, 모든 체인 중 9등을 유지하고 있음.

3. Plume이 추구하는 방향성 Provenance 사태가 터지기 바로 전, 혹은 직후(과거 일이라 타임라인이 확실하지 않음)에 Plume에서 "TVL Is Meaningless"라는 글을 적음: 파트 1 / 파트 2

Plume Network는 TVL보다 RWA 들고있는 지갑 수 / DAU 같은 지표에 더 집중. 특히 RWA는 자산이 지갑에 보관만 돼도 의미가 있기 때문에, 단일 지갑에 몰린 TVL은 아무 의미 없음. 수많은 유저가 작은 금액이라도 실제로 보유, 활용하면 adoption으로 볼 수 있음. 단지 지갑 수도 조작하고 싶으면 얼마든지 조작이 가능하기에 arkham 같은 툴을 사용해서 자세히 알아봐야 할듯. 재단 측에서 진짜 조작까지 하진 않겠지만.

4. 결론 rwa.xyz와 defillama 둘 중 누가 틀리고 맞았는지에 대한 정답은 없음. 오히려 어떤 상황에 어떤 방법론을 사용하는게 적절한지를 연구해야 할듯. 토큰화가 대중화되지 않았을 때엔 그냥 머리 비우고 tvl만 보면 됐는데, 이제는 시대가 달라져서 이런 문제가 생김. 이게 진짜 문제인게, 일단 나 같은 고인물인 경우엔 못 들어보던 프로토콜이나 블록체인을 알게 되면 defillama 들어가서 tvl 확인부터 함. 이게 거의 첫인상 테스트로 자리잡았는데, 근데 이게 다는 아니란 거. 고인물들도 인식을 좀 바꿔야 함. 링크 - 0xngmi 트윗 전문 - Plume Network의 TVL이 왜 갑작스레 감소했냐는 질문 + 0xngmi의 답변 원본 - Pell Network 박살난 TVL - rwa.xyz Plume 페이지 - Defillama TVL 방법론 *조사된 내용이 틀렸다면 언제든지 알려주세요. 저번엔 리서치도 제대로 안해보고 그냥 올려서 죄송합니다. *리플에서 데브렐 활동하며 알게 된 리플 생태계 플젝 대표님께서 마케팅 인턴을 구합니다: 공고 확인. 서류는 sivax@sivax.io로 보내주세요.

실패가 불가능한 클로드 셋업 1. 100% 도커: GTA급 자유도를 위해 도커 컨테이너에서 bypassPermissions로 돌리는 건 변함없음. 모든 필요한 플러그인과 바이너리를 이미지에 이미 넣어놓음. 빌드하는 것도 귀찮아서 ghcr.io에 CI로 배포해놓음: ghcr.io/9oelm/claude-container 임. 2. 하네스: ooo, ecc, ralph 적당히 버무려서 사용. 이거 빼고 거의 안 필요함. 써보면 각 에이전트 하네스마다 특색과 장단점이 있는 걸 본인이 알게 됨→나중에 상황에 맞게 알아서 사용 가능. 다 써보는 거 추천. - 특히 ooo가 똑똑하고, 섭에이전트 잘 돌려주고, 잘 돌아가고, 디버깅 하기 편함. 게다가 계속 유지보수 되고 있음. - 명세가 적힌 Seed 파일을 만들어주는데 바로 시작하지 말고 신중하게 여러번 검토시키면 알아서 몇 번 수정함. 그러면 비로소 논리 정연한 기획이 완료됨. 찜찜하면 ambiguity score가 많이 내려갈 때까지 계속 interview 시키면 됨. 핵심은 클로드가 나도 고려하지 않았던 요구사항에 대해서 질문을 할 기회를 계속 마련해주기. - ooo (기획) + ecc (ad-hoc) 조합이 사기인듯. 3. 브라우저 디버깅: playwright-cli 던져주면 도커 컨테이너 안에서 headless 상태로 알아서 함 4. 원격 접속: 클로드 remote-control 기능은 아직 쓰레기임 (걍 거의 작동 안한다고 보면 됨). 클로드 모바일 앱으로 하는데 연결 자꾸 끊김. 텔레그램과 연동되는 channels 기능 사용해볼 예정. 5. 플랜: 일단 이번달은 맥스 (프로보다 20x) 사용중. 싱가폴은 300 달러라 200이 아니라 230 미국달러임. 아프다. 일단 사용중. * 4/6-4/9 Teamz Summit 2026 참여차 도쿄 출장입니다. 4/8 (수) 오전부터 이른 오후 시간까지 커피챗 하실 분 계시면 연락주세요. 4/7 (화)에도 행사 장소에 하루종일 있습니다.

웹3에서 오픈소스가 항상 좋은 걸까?: 폭망한 The Graph의 예시 1. The Graph 소개

개발자가 아니면 잘 모르는 The Graph라는 플젝이 있음. 아마 GRT라는 티커로 더 익숙할수도. 아주 간단히 설명하자면, 스마트 컨트랙트를 배포 → 상호작용 → 온체인 이벤트 발생되면 그 이벤트를 오프체인 데이터베이스에 인덱싱 해주는 OG 플젝임. 왜 이게 필요하냐?하면 온체인 데이터는 블록체인 자체에서 받아오는 것보다 따로 다른 곳에 저장해놓고 쿼리해 오는게 훨씬 빠름. 여러분이 사용하는 DApp은 100개중에 99개가 이 플젝의 스택을 알게 모르게 사용하고 있음.

2. 실수

2018년에 The Graph의 node 코드가 오픈 소스로 공개됨. Apache 2.0과 MIT 라이센스가 주어졌기 때문에 제 3의 창작자들이 아무렇게나 복사해서 가져가서 사용하면 됨. 이렇게 공개해놓고, The Graph의 DX는 사실상 쓰레기 수준으로 유지됨. A. Subgraph라는걸 직접 코드로 적고 배포해야 하는데 디버깅이 극도로 힘듦. 걍 테스트 잘 적거나 로컬에서 직접 배포하면서 확인해야 하는데 걍 귀찮고 힘들어서 집 가고 싶음. B. Subgraph를 배포하려면 무조건 The Graph의 탈중앙화 네트워크에 배포해줘야 함. 호스팅이 탈중앙화 네트워크에 되어 있기 때문에 쿼리하려면 GRT를 요금으로 내야 하는데 스테이블코인이 아니라서 가격이 매일 바뀜. 요즘엔 GRT 가격이 떨어지기만 해서 상관은 없지만. C. 스마트 컨트랙트는 업데이트 될 수 있음. 업데이트 되면 발생되는 이벤트도 달라질 수 있기 때문에 subgraph도 다시 업뎃해줘야함. Grafting이란 기능이 있어서 처음부터 다시 인덱싱하지 않고 업데이트 된 블록부터 할 수 있는 기능이 있느데 프로덕션에서 사용하지 않는 걸 권장한다고 대놓고 나와있음(…) 근데 이미 몇만, 몇십만 블록씩 살아온 스마트 컨트랙트에 대한 인덱싱 속도가 엄청 느림. 그래서 배포 다시하면 한 몇시간 걸릴때도 있음. 걍 여러모로 노답임. D. 데이터베이스는 psql인데 내가 직접 노드를 돌리지 않는 이상 직접 접근을 못하고 무조건 GraphQL 쿼리로만 데이터를 얻을 수 있음. 근데 내가 원하는 방식으로 쿼리가 안 될 때가 있어서 답답함.

3. 폭망

The Graph가 오픈소스로 풀리고 나서, 그 코드를 활용한 다른 툴들이 여러개 생겨남: - https://www.sqd.ai/network - https://goldsky.com/ - https://unmarshal.io/ - https://subquery.network/ - https://ormilabs.com - https://chainstack.com/subgraphs/ (deprecate 됨) - https://www.alchemy.com/docs/alchemy-subgraphs/deprecation-notice (alchemy도 작년까지 지원하다가 deprecate) 이들이 장점으로 내세우는 건 대충 비슷함. - fiat/stablecoin으로 결제 가능 - graph node의 퍼포먼스 보장 (인덱싱/쿼리 속도, 디버깅 지원 등) - GraphQL 말고도 다른 방식으로 데이터 쿼리 가능 이거만으로도 DX가 너무 좋아져서 써야 할 이유가 생기니, 개발자들이 당연히 The Graph의 탈중앙화 네트워크에 배포하지 않고 제3자 툴을 사용함. 이렇게 되니 GRT에 관심이 갈수록 미미해짐. 크립토 OG 프로젝트여서 얻었던 premium도 다 잃고, hype를 만들어낼 수 있는 이렇다할 기능을 지난 몇년동안 만들어내지 못했음. 결과적으로 그냥 FDV는 원래 있어야 할 자리 찾아가는 중임. 컨트랙트 이벤트 인덱싱 해주는게 그렇게 혁신적인 기능도 아니라서 billion 단위 밸류에이션은 선 넘었음. 그냥 몇십m에서 몇m 정도면 충분할듯. 불과 좀 전까지만 해도 billion 단위의 fdv였다는게 놀라울 따름. AI로 피봇만 조금 했으면 토큰 가격 방어라도 좀 됐을텐데, ai 내러티브 따라가는 것도 조금 하나 싶더니 제대로 못하고 가격 그대로 추락.

4. 결론 - 오픈소스에 MIT 라이센스라고 다 좋은 건 아님. 팀이 비즈니스의 해자에 강력한 확신이 있을때만 가능. - 알트코인은 hype가 있을땐 잠시 오르겠지만 냉정하게 향후 3-4년을 바라보고 밸류에이션을 책정해보는게 맞는듯.. *지극히 주관적인 해석입니다.