@choi.openai
요즘 AI 잘 쓰는 사람들은 어떤 프롬프트를 쓰는지 궁금했다면 해당 사이트를 북마크해 두시면 됩니다.
'YouMind'라는 웹사이트에서 X 상에서 가장 화제가 되는 프롬프트들을 매일 추적해 실시간으로 업데이트해 주는 기능을 새롭게 열었습니다.
예전에는 정해진 프롬프트 템플릿 모음집을 찾아보는 방식이 유행했습니다.
하지만 모델의 버전이 빠르게 바뀌고 새로운 기법이 매일 쏟아지는 지금은 방식이 다릅니다.
생태계 안에서 당장 사람들의 검증을 거친 실전 프롬프트를 바로 참고하는 쪽이 훨씬 빠르고 유용합니다.
전 세계 사용자들이 AI를 어떤 방식으로 쥐어짜내며 한계를 넘고 있는지 그 흐름 자체를 읽는 도구로 활용해 보시길 바랍니다.
Claude Code 제대로 쓰는 사람 거의 없습니다.
다들 FOMO 때문에 깔고 프롬프트만 치는데, 앤트로픽이 말한 핵심은 전혀 다릅니다.
진짜 차이는 "하네스" 구조에서 나고, 이걸 아는 순간 결과가 완전히 달라집니다.
실제 사례 정리했습니다🧵
1/ Anthropic Labs 팀의 Prithvi Rajasekaran이 2026년 3월 24일에 작성한 블로그 포스트 "장기 실행 애플리케이션 개발을 위한 하네스 설계"는 AI가 인간의 개입 없이 수 시간 동안 자율적으로 풀스택 애플리케이션을 개발하도록 만드는 최첨단 에이전트 엔지니어링 기법을 소개합니다.
저자는 적대적 생성 신경망(GAN)에서 영감을 얻어 '생성자(Generator)'와 '평가자(Evaluator)' 에이전트를 분리하는 구조를 도입함으로써, 프론트엔드 디자인의 주관적 품질과 백엔드 코드의 검증 가능한 정확성을 모두 비약적으로 끌어올렸습니다.
2/ AI에게 긴 코딩 작업을 통째로 맡길 때 주로 발생하는 치명적인 실패 원인은 두 가지입니다.
"나중에 업데이트해야지" 하고 미뤄둔 노션 데이터베이스, 다들 하나쯤은 있으실 텐데요.
노션(Notion)이 데이터베이스를 알아서 최신 상태로 유지해 주는 'Database Agents'를 공개했습니다. 페이지 내부의 문맥과 워크스페이스 전체 정보, 그리고 외부 웹 데이터까지 활용해 데이터베이스의 빈칸을 스스로 채우고 관리하는 기능입니다.
그동안 툴을 쓰면서 구조만 화려하게 짜두고 정작 귀찮아서 데이터를 방치하는 경우가 많았는데요. 이제는 보이지 않는 사서들이 백그라운드에서 내 자료를 항상 최신으로 정리해 두는 구조입니다.
최근 소프트웨어 업계의 가장 큰 흐름은 사용자가 직접 시스템에 개입하는 방식에서 벗어나, 알아서 뒷단에서 일해주는 에이전트 환경으로 변하고 있다는 점입니다.
아.. Codex 그렇게 쓰는거 아닌데...
Codex 다들 잘 쓰는 줄 알았는데, 완전 반대로 쓰고 있습니다.
기능만 보고 쓰면 그냥 코드 생성기고, 제대로 쓰는 사람은 “workflow”로 씁니다.
이 차이 하나로 생산성 격차 벌어지는 오픈AI에서 직접 공유한 사례 정리했습니다🧵
1/ Codex를 가장 실무적으로 잘 활용하는 방법 중 하나는 GitHub의 코드 리뷰어로 투입하는 것입니다.
Pull Request(PR)가 올라올 때마다 누락된 테스트, 보안 취약점, 문서화 부족 등을 사람이 확인하기 전에 자동으로 먼저 걸러내는 1차 방어선 역할을 수행하게 만들 수 있습니다.
특히 AGENTS.md 파일에 "오타는 P0, 누락된 문서는 P1으로 분류해라"와 같이 팀의 리뷰 규칙을 명시해 두면, Codex는 프로젝트의 기준에 맞춰 깐깐하게 리뷰를 진행합니다.
리뷰 중 발견된 문제가 있다면 PR 댓글에 @codex fix it이라고 남기는 것만으로 문제 수정부터 PR 업데이트까지 원스톱으로 처리할 수 있습니다.
2/ 프론트엔드 작업 시나리오에서 Codex의 진가는 Playwright 스킬과 결합될 때 나타납니다.
길고 복잡하게 쪼개서 지시하던 프롬프트 작성법은 오히려 독이 됩니다.
오픈AI가 'GPT-5.5 프롬프트 가이드'를 전격 공개했습니다.
가장 크게 바뀐 점은 구체적인 작업 과정을 일일이 설명하지 말고, 원하는 최종 결과물의 형태만 명확히 정의하라는 것입니다.
이전 세대의 AI는 작업 궤도를 벗어나지 않도록 단계별 통제가 필수였지만, GPT-5.5 환경에서는 이런 방식이 오히려 사고 공간을 좁히고 기계적인 답변만 유도하게 됩니다.
이제는 목적지와 제약 조건만 던져주면 GPT-5.5가 스스로 최적의 해결 경로를 개척합니다.
복잡한 구조표를 짜며 프롬프트를 코딩하듯 조립하는 기술보다, 정확히 무엇을 얻고자 하는지 판단하고 기획하는 본질적인 안목이 전부인 시대가 되었습니다.
구글이 결국 판을 바꿨습니다.
오픈 모델 "Gemma 4"가 Apache 2.0으로 공개되면서,
이제 기업들도 데이터 외부 유출 걱정 없이 자체 AI를 직접 구축할 수 있게 됐습니다.
로컬 실행, 에이전트 기능까지 가능한 핵심 사례를 모았습니다🧵
1/ 이번 발표에서 개발자 커뮤니티가 가장 환호한 부분은 바로 라이선스입니다.
구글은 오픈소스 라이선스가 필요하다는 피드백을 수용하여, Gemma 4를 상업적으로 완전히 자유롭게 사용할 수 있는 'Apache 2.0' 라이선스로 배포했습니다.
이는 외부 API에 의존할 필요 없이 기업이 자신의 인프라와 데이터에 대한 완벽한 통제권(디지털 주권)을 쥐고, 사내망에서 보안 걱정 없이 강력한 AI 도구를 마음껏 개발하고 배포할 수 있습니다.
2/ Gemma 4는 하드웨어 환경에 맞춰 E2B(Effective 2B), E4B, 26B MoE(전문가 혼합), 31B Dense라는 4가지 다재다능한 크기로 출시되었습니다.
AI 학습에 돈을 쓸 필요는 없습니다.
오픈AI, 구글, 앤트로픽 등이 웬만한 유료 강의보다 뛰어난 정보를 무료로 공개하고 있습니다.
프롬프트부터 AI 개발까지 필요한 기초적인 지식을 전부 정리했습니다.
진심으로 추천할 만한 콘텐츠 18개를 소개해드립니다. 🧵
1/ 앤트로픽 아카데미 :
https://www.anthropic.com/learn
2/ 오픈AI 아카데미 :
https://academy.openai.com/
3/ 오픈AI 포럼 :
https://forum.openai.com/home
4/ 구글 스킬 :
https://www.skills.google/?locale=ko
한국인 개발자 송준님이 공개한 Gemma4-26b 모델의 완벽한 파인튜닝 버전인 'Supergemma4-26b-multimodal'가 큰 인기를 끌고 있습니다.
현재 허깅페이스 트렌딩 1페이지에 오를 만큼 전 세계적인 주목을 받고 있는데요.
기존 Gemma4의 비전 기능을 완벽히 지원하면서 0/100의 완벽한 무검열(abliterated)은 물론이고, 원본 모델이 갖고 있던 고질적인 툴콜(Toolcall) 및 토크나이저 오류까지 해결했습니다.
게다가 벤치마크 기준 성능은 10% 올랐고, 프롬프트 처리 속도는 무려 90%나 향상되었습니다.
최근들어 오픈소스 생태계와 코딩 커뮤니티에서 한국인 개발자들이 강한 존재감을 드러내고 있습니다.
여전히 인프라나 자원 측면에서의 한계는 분명 존재하지만, 그 제약 속에서도 기술적 완성도와 창의성으로 의미 있는 결과를 만들어내는 모습은 놀라움을 넘어 깊은 인상을 남깁니다.
