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언제 일일이 손으로 다하냐

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이거 하시다가 모르는거 생기면 dm이나 채팅으로 질문주십셔 ! textual 기반이라 터미널에서 마우스 클릭도 돼요 !

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겉으로는 단순한 터미널 UX지만, 내부에서는 여러 에이전트가 토론, 합의, 작업 분해, 실행, 리뷰까지 거치는 다단계 오케스트레이션이 돌아가기 때문에 작업 시간이 좀 걸릴 수 있습니다..
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이제 이걸루 MSU 겜 만들러 갑니동..
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안녕하세요. 재미입니다. 개발 중이던 오케스트레이터의 안정화 버전이 나왔습니다 ! Trinity 1.0 소개 요즘 AI 코딩 도구는 강력하지만, 실제 프로젝트에서는 이런 일이 자주 생깁니다. - 설계는 Claude에게 물어보
안녕하세요. 재미입니다. 개발 중이던 오케스트레이터의 안정화 버전이 나왔습니다 ! Trinity 1.0 소개 요즘 AI 코딩 도구는 강력하지만, 실제 프로젝트에서는 이런 일이 자주 생깁니다. - 설계는 Claude에게 물어보고 - 구현은 Codex에게 맡기고 - 다른 관점의 리뷰는 Antigravity에게 확인하고 - 결과를 다시 사람이 붙여 맞추고 - 실패한 작업은 어디서부터 재시도해야 할지 직접 판단합니다 Trinity는 이 흐름을 하나의 작업대로 묶는 도구입니다. 사용자는 목표를 입력하고 작업공간을 선택합니다. 그러면 Trinity가 목표를 work package로 나누고, 각 에이전트의 역할에 맞춰 병렬로 실행합니다. 작업이 끝나면 결과를 모으고, 리뷰가 필요한 지점이나 실패한 provider가 있으면 바로 집계하지 않고 사용자에게 다음 선택을 묻습니다. 핵심은 “AI 세 개를 동시에 켜는 것”이 아니라 “하나의 목표, 하나의 컨텍스트, 하나의 실행 흐름”입니다. Trinity v1.0에서 보고 있는 방향은 다음과 같습니다. - 현재 폴더 기반의 자연스러운 실행 흐름 - target workspace 선택과 실행 전 preflight - Claude, Codex, Antigravity 역할 기반 병렬 실행 - work package 단위 진행 상태와 리뷰 흐름 - provider 오류 발생 시 재시도, 제외 후 계속, 중단 선택 - 실행 실패 후 복구 가능한 패키지 재시도 - PyPI 기반 업데이트 안내 설치(bash): python -m pip install --upgrade trinity-agent trinity init trinity 주요 흐름은 단순합니다. 1. 작업 목표 입력 2. 워크스페이스 선택 3. 에이전트별 병렬 실행 4. 결과 리뷰 및 재시도 5. 중앙 에이전트가 최종 요약 Trinity가 지향하는 것은 “AI 하나에게 모든 걸 맡기기”가 아니라, 설계자, 구현자, 검토자가 함께 일하는 개발 워크플로우입니다. 특히 이런 상황에 잘 맞습니다. - 기능 설계부터 구현까지 한 번에 진행하고 싶을 때 - 여러 AI CLI를 이미 사용하고 있지만 흐름이 분산되어 있을 때 - 구현 결과를 다른 에이전트가 검토하게 만들고 싶을 때 - 복잡한 작업을 work package 단위로 나눠 병렬 처리하고 싶을 때 설치: pip install trinity-agent 실행: trinity GitHub: 깃헙스타점요.. Trinity 1.0은 멀티 에이전트 개발 워크플로우를 실제 CLI 환경에서 사용할 수 있게 만드는 첫 번째 안정화 버전입니다. 잘 부탁드립니다. 사실 셋 다 구독해놓고 토큰 다 못 쓰는게 아까워서 만들었어요..
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AI 관련 영상들이 많아지다 보니 어디서부터 봐야 할지 헷갈리는 경우가 많습니다. 기존에 올렸던 영상들을 난이도와 활용도 기준으로 정리했습니다. ai-roadmap
AI 관련 영상들이 많아지다 보니 어디서부터 봐야 할지 헷갈리는 경우가 많습니다. 기존에 올렸던 영상들을 난이도와 활용도 기준으로 정리했습니다. ai-roadmap
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GLM 5.2 출시 - GLM-5.2는 실제 사용 가능한 1M 컨텍스트와 장기 과제 독립 수행을 지원하는 오픈소스 모델로, 복잡한 에이전트 애플리케이션 구축 기반을 제공함 - 프런티어 모델 접근이 비기술적 이유로 갑자기 차단되는 상황에서 과학은 세계적이어야 하며 AGI로 가는 길은 높은 장벽에 갇히면 안 됨 - AGI는 소수 규칙이 독점하고 언제든 회수할 수 있는 특권이 아니라, 인류가 지능의 경계를 함께 탐구하고 복잡한 과제를 푸는 공동 기반이어야 함 - GLM-5.2는 Zhipu의 현재까지 가장 강력한 오픈소스 모델이며, 자국 최강 코딩 모델을 만들기 위… https://news.hada.io/topic?id=30478
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한줄 입력해서 만들고 15분 타입에러만 잡아줬는데 생각보다 쓸만하게 나오네요. 에셋 갈아끼우고 잔버그 수정하면 퀄 좋아질듯
한줄 입력해서 만들고 15분 타입에러만 잡아줬는데 생각보다 쓸만하게 나오네요. 에셋 갈아끼우고 잔버그 수정하면 퀄 좋아질듯
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이번에 만든 오케스트레이터로 테스트 중.. 한 문장으로 게임 MVP 만들어보기 시도 중인데 잘되면 msu vibe 참가해볼거 같네요. 모델은 GLM-5.1, GPT-5.5, gemini-3.5-flash 입니다
이번에 만든 오케스트레이터로 테스트 중.. 한 문장으로 게임 MVP 만들어보기 시도 중인데 잘되면 msu vibe 참가해볼거 같네요. 모델은 GLM-5.1, GPT-5.5, gemini-3.5-flash 입니다
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요즘 @cuna_max와 같이 만들고 있는 것. 장이 좋지도 않고, 코인에서 제가 할 수 있는 플레이도 예전보다 제한적이다 보니 자연스럽게 다른 쪽을 보게 됐습니다. 이미 구독하고 있는 AI 에이전트들을 어떻게 하면 더 효율+2
요즘 @cuna_max와 같이 만들고 있는 것. 장이 좋지도 않고, 코인에서 제가 할 수 있는 플레이도 예전보다 제한적이다 보니 자연스럽게 다른 쪽을 보게 됐습니다. 이미 구독하고 있는 AI 에이전트들을 어떻게 하면 더 효율적으로 쓸 수 있을까 하는 생각에서 시작한 프로젝트입니다. 아이디어는 단순합니다. 사용자가 터미널에서 하나의 프롬프트를 던지면, 여러 프론티어 모델이 동시에 그 요청을 받아 각자 기획과 설계를 합니다. 이후 서로의 의견을 비교하고, 합의 가능한 방향을 정리한 뒤, 실제 코드 작성 단계에서는 작업을 나눠 병렬로 실행합니다. 지금은 Claude, Codex, Antigravity 같은 에이전트들을 하나의 터미널 프로그램 안에서 굴리는 구조로 만들고 있습니다. 한 모델에게 전부 맡기는 방식보다는, 모델마다 잘하는 역할을 나누고 서로 검토하게 만드는 쪽이 더 안정적일 거라고 보고 있습니다. 기획은 기획대로, 구현은 구현대로, 검토는 검토대로 분리하고, 실행 과정에서 어떤 에이전트가 어떤 작업을 언제 시작하고 끝냈는지도 확인할 수 있게 만들고 있습니다. 아직 다듬을 부분이 많지만, 방향은 꽤 마음에 듭니다. 결국 목표는 제가 직접 여러 AI 툴을 오가며 관리하던 과정을 줄이고, 터미널 안에서 하나의 요청만으로 설계, 합의, 구현, 검증까지 이어지게 만드는 것입니다. 요즘은 이걸 계속 만지고 있습니다.
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gemini cli 쓰시는 분들은 Antigravity CLI 로 전환하셔야할 것 같네요. 6월 18일부로 깃헙 조직 신규설치 지원 종료한다구 합니다. (엔터프라이즈 접근 권한은 유지됨) 기사 | 안티그래비티 CLI
gemini cli 쓰시는 분들은 Antigravity CLI 로 전환하셔야할 것 같네요. 6월 18일부로 깃헙 조직 신규설치 지원 종료한다구 합니다. (엔터프라이즈 접근 권한은 유지됨) 기사 | 안티그래비티 CLI
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ChatGPT Pro 6개월 무료 신청하기 아직 모르는 분이 많은 것 같아서 공유해요. OpenAI에서 오픈 소스 제작자들에게 무료로 6개월동안 Pro 모델($200)을 지원해준다고해요 active되어있는 GitHub 유저라
ChatGPT Pro 6개월 무료 신청하기 아직 모르는 분이 많은 것 같아서 공유해요. OpenAI에서 오픈 소스 제작자들에게 무료로 6개월동안 Pro 모델($200)을 지원해준다고해요 active되어있는 GitHub 유저라면 모두 승인해준다고 하니, 무조건 받아놓는게 좋겠죠..!? https://openai.com/ko-KR/form/codex-for-oss/
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로컬에서 LLM model 돌리고 싶으신 분들은 먼저 자신의 하드웨어에서 어떤 모델들을 돌릴 수 있는지 확인하시는게 좋습니다. whichllm 깃헙 링크 전 집 컴이 구져서 A40 대여해서 사용해보고 있는데 좋네요.+1
로컬에서 LLM model 돌리고 싶으신 분들은 먼저 자신의 하드웨어에서 어떤 모델들을 돌릴 수 있는지 확인하시는게 좋습니다. whichllm 깃헙 링크 전 집 컴이 구져서 A40 대여해서 사용해보고 있는데 좋네요.
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- nexus가 되세요. - 처음에는 대단한 의료혁신을 만드는척 사명감을 전달하세요. - 컴퓨팅파워로 팀을 위한 곳에 쓰세요. - 퍼프덱스가 좋다니깐 퍼프덱스도 만드는척 해요. - 시즌 1,2,3으로 시간을 끄세요. - 그리
- nexus가 되세요. - 처음에는 대단한 의료혁신을 만드는척 사명감을 전달하세요. - 컴퓨팅파워로 팀을 위한 곳에 쓰세요. - 퍼프덱스가 좋다니깐 퍼프덱스도 만드는척 해요. - 시즌 1,2,3으로 시간을 끄세요. - 그리고 시즌3에만 보상을 하세요. - 토큰을 100조 개로 런칭하고, 사람들에게 많이 주는척 하세요. - 한국상장 노리고 밋업하세요. - 초기 유통량 60%
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아마 바이브 코딩으로 vps 서비스 하시는 분들이 많으실텐데 24시간 인프라에 필수고 레이턴시 잘 나오는것도 정말 좋지만, 대 ai 시대를 맞아서 무차별 포트 공격으로 모네로 채굴기 심거나 브루탈포스 공격도 증가세입니다. Linux VPS (Ubuntu/Debian 계열) 초기 보안 셋팅을 진행한다. 클라우드 제공자: [AWS/Vultr/DO/Linode/etc - 명시] 용도: [봇 운영 / 웹서버 / 일반] 명령어와 함께 각 단계의 목적, 검증 방법을 같이 설명한다. 중요한 변경 전에는 롤백 방법도 안내한다. [1. 시스템 기본] - apt update && apt upgrade -y - timezone 설정 (Asia/Seoul) - hostname 변경 - swap 파일 생성 (메모리 < 4GB인 경우) - unattended-upgrades 설치 (보안 패치 자동) [2. 유저 관리] - 신규 sudo 유저 생성 (adduser, usermod -aG sudo) - SSH 키 복사 (.ssh/authorized_keys, 권한 700/600) - root 계정 직접 로그인 차단 [3. SSH 강화 (/etc/ssh/sshd_config)] - PermitRootLogin no - PasswordAuthentication no - PubkeyAuthentication yes - Port [임의 5자리, 10000~65535] - AllowUsers [신규유저] - MaxAuthTries 3 - ClientAliveInterval 300 [4. 방화벽 - 이중 구성] OS 레벨 (ufw): - default deny incoming, allow outgoing - 변경된 SSH 포트만 allow - 필요한 서비스 포트만 추가 (예: 80, 443) 클라우드 제공자 레벨: - AWS: Security Group (인바운드 SSH 포트, 내 IP만 권장) - Vultr/DO/Linode: Firewall Group / Cloud Firewall - 두 레이어 모두 동일 정책으로 구성 [5. 침입 방지] - fail2ban 설치 + sshd jail 활성화 - 변경한 SSH 포트 반영 필수 [6. 민감 정보 관리] - .env 파일 권한 600 - API 키 절대 git 커밋 금지 (.gitignore 점검) - 환경변수 또는 secret manager 사용 - bash history에 키 노출 차단 (HISTCONTROL=ignorespace) [7. 운영 베스트 프랙티스] - 프로세스는 root 아닌 일반 유저로 실행 - 로그 디렉토리 분리 + logrotate - 정기 백업 (스냅샷 또는 별도 스토리지) - 모니터링 (htop, netdata, 또는 클라우드 제공자 기본 모니터링) [8. 검증] 각 단계 후 점검 명령: - ss -tlnp (열린 포트 확인) - ufw status verbose - fail2ban-client status sshd - last / lastb (로그인 시도 이력) - 새 터미널에서 SSH 재접속 테스트 (재부팅 전 필수) [9. 클라우드별 추가 권장사항] - AWS: IAM Role 사용 (인스턴스에 액세스 키 저장 금지), VPC + 프라이빗 서브넷 고려, CloudWatch 로그 - GCP: Service Account, OS Login 활성화 - 공통: 정적 IP 할당, 거래소/외부 API 화이트리스트에 IP 등록 vps 사용시 초기 보안 셋팅을 반드시 하시고, 1봇 = 1 프레시 월렛은 철칙입니다. 귀찮다고 쓰던 지갑 써서 리스크 노출하는일 없도록 주의해서 쓰세요.
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엄.. 이거 강의로 나왔구나..
엄.. 이거 강의로 나왔구나..
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엄.. 이거 강의로 나왔네..
엄.. 이거 강의로 나왔네..
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바이브코딩으로 코인을 하면서 실제 구동 단계까지 가는 데 어려움을 겪는 분들을 위해 가이드를 정리해봤습니다 가이드 깃허브
바이브코딩으로 코인을 하면서 실제 구동 단계까지 가는 데 어려움을 겪는 분들을 위해 가이드를 정리해봤습니다 가이드 깃허브
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oh-my-obsidian 코덱스 훅 적용 및 클로드 코드 토큰 최적화 적용되었습니다 ! 기존 사용자분들은 /plugin => Installed => now update 누르시면 됩니다 ! 깃헙 스타 누르러 가기
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codex plugin 업데이트 !! oh-my-obsidian v0.2.0 업데이트 안내 문서 간 자동 연결 기능 및 Codex 지원이 추가된 oh-my-obsidian 0.2.0 버전을 배포합니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다. 1. 문서 간 자동 연결 (Context Linking) 세션 저장 시 Vault 내 기존 문서와의 연관성을 자동으로 분석하여 연결합니다. 작동 방식: 새로운 세션을 저장할 때 관련 과거 문서를 검색하여 하단 '관련 문서' 섹션에 위키링크([[]])를 자동 생성합니다. 효과: 과거의 결정 사항이나 트러블슈팅 기록을 별도 검색 없이 즉시 참조할 수 있습니다. 2. Codex 공식 지원 이번 버전부터 Codex 마켓플레이스를 통해 플러그인의 모든 기능을 사용할 수 있습니다. 사용 방법: 자연어 요청 또는 스킬($oh-my-obsidian-session-save, $oh-my-obsidian-recall 등) 직접 호출 활용 예시: 프로젝트 Vault 설정, 세션 저장, 과거 의사결정 내역 조회 등 3. 문서 타입 자동 분류 및 라벨링 저장 시 선택한 항목에 따라 Obsidian이 인식하는 type 라벨이 자동으로 부여됩니다. 세션 기록: session-log 타입 부여 의사 결정: decision 타입 부여 트러블슈팅: troubleshooting 타입 부여 회의록: meeting-notes 타입 부여 4. 전용 폴더 구조 도입 최초 setup 시 관리를 위한 전용 폴더 2종이 자동 생성됩니다. _templates/: 타입별 문서 양식 제공 _bases/: 타입별 문서 자동 수집 대시보드 (Obsidian Bases 뷰 대응) 내용 확인 후 업데이트하여 사용하시기 바랍니다. 기존 사용자는 클로드 코드에서 1. /plugin 2. Installed의 oh-my-obsidian 3. now update 깃헙 스타 눌러주시면 감사하겠슴다..ㅜㅜ
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만약 혼자서 주로 작업하시는 분이라면, Git 사용 시, 프라이빗 레포를 만들어서 등록하시거나 등록하지 않고 사용하셔도 무방합니다.
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