@hjbhjh

[AI 영상 1000개 만들고 깨달은 시댄스 5가지 꿀팁]
시댄스에 대한 관심도가 여전합니다.
그만큼 최강의 영상 생성 AI죠.
그런데 제대로 쓰는 사람은 많지 않더라구요.

지금부터 이 글을 저장해두고,
다섯가지만 지켜서 생성해보세요.

1️⃣ 캐릭터 시트 첨부는 선택이 아닌 필수입니다.
캐릭터 일관성은 영상에서 생명이에요.

2️⃣ 프롬프트 너무 자세하게 쓰지마세요. 샷별 상황만 잘 제시하면 AI가 연출은 더 잘해줘요.

3️⃣ '배경음악 없음'을 꼭 프롬프트에 명시하세요. 컷 편집시 방해만 됩니다.

4️⃣ 첫생성은 저화질로 뽑으세요. 어차피 프롬프트 수정해야됩니다.

5️⃣ 한번에 좋은거 안나옵니다. 여러번 뽑아서 컷편집하세요.

좋은 정보는 좋아요와 공유로 주변과 나누세요!😆

#kalsentic #seedance #tips

이미지, 어디가 잘 나오지?
궁금해서 만들어 봤어요.

나노바나나 프로 vs 챗gpt vs 그록
같은 프롬프트로 이미지를 만들어서 정리했어요.
전체 25개의 사례를 정리한 자료입니다.

자료 받기를 원하신다면 '이미지'라고 남겨주세요
디엠으로 보내드릴게요

10 repositorios de GitHub tan potentes que no sé como siguen siendo GRATIS

[guarda esto compadre]

1. Maybe

Era un SaaS de finanzas personales. Cerraron. Lo open-sourced todo.

http://github.com/maybe-finance/maybe

2. Dify

Plataforma para construir apps con cualquier LLM. Lo que los AI builders cobran $500/mes.

http://github.com/langgenius/dify

3. Open WebUI

Interfaz de ChatGPT para correr cualquier modelo en tu máquina. Sin suscripción. Sin enviar datos.

http://github.com/open-webui/open-webui

4. Continue…

🧩 Procedural workflows are redefining how digital assets are built.

This preview showcases a powerful Geometry Nodes toolkit designed for speed, automation, and flexibility.
By combining procedural generation with customizable controls, artists can rapidly create complex environments, surface details, and destruction effects while maintaining full creative control.

The strength of procedural systems lies in their ability to scale. What begins as a simple setup can evolve into a versatile production tool, reducing repetitive tasks and enabling faster iterations.

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AI 자동화에서 Hermes가 중요한 이유 ( 연동 방법 스레드)

Hermes를 단순히 텔레그램으로 AI를 부르는 도구라고 보면 조금 좁게 보는 것 같음

진짜 핵심은
여러 AI와 도구를 하나의 작업 안에서 자연스럽게 연결해주는 데 있음

예를 들면

Claude는 글 구조를 잡고
Codex는 앱이나 코드 작업을 하고
Gemini는 리서치와 번역을 하고
다른 도구는 이미지, 영상, 파일 정리를 맡는 식임

원래는 사람이 중간에서 계속 복붙해야 했음

Claude가 만든 내용을 Codex에 붙이고
Codex 결과를 다시 ChatGPT에 넣고
리서치 결과를 따로 정리하고
파일을 다시 옮기고

이런 식으로 사람이 AI들 사이의 전달자가 됐음

근데 Hermes 같은 에이전트 구조가 붙으면
이 작업을 앱 안에서 더 자연스럽게 이어갈 수 있음

내가 할 일은

“이 주제로 리서치하고
글감 만들고
필요하면 웹앱으로 구현하고
결과를 정리해줘”

이렇게 목표를 말하는 쪽에 가까워짐

그러면 각 AI가 잘하는 역할을 나눠 맡고
필요한 도구를 연결해서
하나의 작업처럼 이어가는 방식이 가능해짐

이게 진짜 자동화에 가까운 것 같음

텔레그램으로 명령을 보내는 건 편의 기능이고
본질은 AI들이 따로 노는 게 아니라
내 작업 안에서 연결되어 움직이게 만드는 것임

앞으로 자동화는
버튼 하나 눌러서 끝나는 게 아니라

리서치
기획
글쓰기
코딩
이미지
영상
파일 정리
보고

이런 작업들이 하나의 앱 안에서 가능하게 해줌

다음 글에서는
Hermes를 실제로 어떤 작업에 붙이면 좋은지
어떤 식으로 자동화할 수 있는지 정리해보겠음

아래는 헤르메스 ai에 연동하는 방법 스레드

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Hermes를 AI에 붙이는 방식은 이렇게 생각하면 됨

Claude나 Codex 같은 AI에게
Hermes 사용법과 연결 정보를 먼저 알려주고

“앞으로 외부 도구나 다른 AI와 연결해야 할 때는 Hermes를 통해 작업해줘”

이렇게 역할을 지정해두는 방식임

즉 Hermes를 따로 쓰는 게 아니라
내가 쓰는 AI 안에

3…

시골엔 자연이 많으니 공원이 덜 필요하다고요? 오히려 반대입니다. 논밭과 산은 풍경이지만, 공원은 매일 가서 쉬고 걷고 만나고 머무는 사용 가능한 공공공간이니까요. 연구는 공원이 건강, 스트레스 완화, 사회적 연결, 일상적 신체활동에 기여하고, 저밀도 지역일수록 접근성·안전·관리 품질이 중요하다고 말합니다. 조경설계의 일은 큰 공원을 하나 두는 데서 끝나지 않습니다. 학교, 면소재지, 하천변, 자투리 녹지를 생활 동선 안에서 엮어 실제로 쓰이게 만드는 일에 가깝죠. 사람 수가 적어서 빼는 공간이 아니라, 사람이 남기 위해 넣어야 하는 공간. 저장해두고 다음 프로젝트 브리핑 때 꺼내 보세요. #조경설계 #오픈스페이스 #농촌공간 #정주환경 #공원 @omixxk_ 의 질문에서 시작되었습니다…!!!

투시도 렌더링 돌릴 때 넓은 녹지 공간, 다들 어떻게 채우시나요?
D5에서 기본으로 제공하는 프리셋 스캐터들이 편하고 좋긴 한데... 막상 깔아보면 수종이나 분위기가 묘~하게 우리나라 환경이랑 안 맞고 너무 외국 느낌이 나잖아요 ㅠㅠ

그렇다고 브러쉬로 대충 문질러서 심자니 디테일에 목숨 거는 조경인의 자존심이 허락하지 않고..! 😤 그렇다고 나무를 하나하나 장인정신으로 심자니 야근 확정에 시간이 너무 오래 걸려서 막막하셨을 겁니다.

그래서 그 답답함을 해결해 줄 [D5 Scatter 한국형 식재 조합표]를 깎아왔습니다! 🛠️
교목(상층목), 관목(중층목), 초화(하층식재)를 한국 실정에 맞는 수종들로 구성하고, 가장 자연스럽게 어우러지는 비율까지 싹 정리했어요.

🚨 [주목! 진짜 액기스는 PDF에 있습니다] 🚨
피드 장수 제한 때문에 다 보여드리지 못했지만, 실무에서 당장 검색창에 복붙할 수 있도록 영문 키워드까지 완벽하게 정리한 [총 10가지 테마의 가이드북 PDF]를 준비했습니다.

✅ PDF에 수록된 10가지 완벽 식재 조합

한국형 공원 기본 (깔끔하고 무난한 세팅)

한국 숲가장자리 (풍성한 사면부 완충녹지)…

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Fable 5 x 고객 통화, 미쳤네.

해외 SaaS 관계자가 Anthropic의 최신 모델 "Fable 5(Claude)"를 고객과의 통화 뒤에서 돌려서, 통화 중에 실시간으로 기능을 구현해버렸다는 게 해외에서 화제에 올랐어요.

・통화를 백그라운드에서 텍스트로 변환
・고객의 "이런 기능 원해"를 그대로 코드로 변환
・전화가 끝난 순간, 작동하는 프로덕트를 화면에 보여줄 수 있는 상태로

등, 고객의 목소리를 들으면서 동시에 만들어버리는, 그런 메커니즘인 것 같아요

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이게 대단한 이유는, "통화 내용을 메모해서 나중에 개발에 넘기는" 방식이 아니라, 고객이 "원한다"고 말한 지 15분 만에 AI가 뒤에서 이미 만들어버렸다는 점이에요.

즉, "히어링 → 명세서 → 개발 → 데모"라는 과정을, 전화 한 통에 압축하고 있다는 발상입니다.

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이건 본질적으로, 「요청을 듣는 사람」과 「만드는 사람」이 따로따로 있던 일에서, 「듣고 나서 만드는 자율 루프」로의 전환.

・Fable 5 = 필기起こし・의도의 읽기取り・코드 생성을 전부 담당하는 두뇌
・고객의 목소리 = 실시간 사양서
・전화 한 통 = 개발 스프린트 전체

를 전부 연결해서

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예를 들어, 고객이 "지금 쓰고 있는 툴에 승인 플로우가 없어"라고 말하면,

① Fable 5가 그 한마디를 포착해 승인 플로우의 요구사항을 추정
② 백그라운드에서 해당 기능의 코드를 생성·통합
③ 통화 종료 시점에 "아까 말씀하신 거, 이미 동작해요"라고 데모할 수 있음

이런 흐름의 이미지예요.

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참고 포스트는 여기

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개요

구독은 특정 기기가 아니라 Social Archiver 계정에 연결됩니다. 구독이 새 콘텐츠를 찾으면 지원되는 클라이언트로 아카이브가 동기화됩니다. 모바일에서는 상위 구독 탭에서 구독으로 들어온 콘텐츠를 한곳에서 확인할 수 있습니다. Obsidian 데스크톱 플러그인을 함께 연결하면, Obsidian이 열려 있거나 동기화를 실행할 때 해당 아카이브가 Markdown 파일로 vault에 기록될 수 있습니다.

구독은 지속적인 업데이트를 위한 기능입니다. 모바일 구독은 프로필 크롤링을 실행하지 않고, Run Now 같은 즉시 실행 기능도 제공하지 않으며, 사용자가 가져올 개수를 직접 고르지 않습니다.

프리미엄/Pro 이상 필요

구독 생성, 재개, 수동 실행, 예약 실행은 프리미엄/Pro, 라이프타임, 관리자 권한이 필요합니다. 무료 사용자는 모바일에서 구독 안내 후 페이월로 이동하거나, Obsidian에서는 프리미엄 필요 안내 Notice를 보게 됩니다....

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Hermes Atlas > Hermes Agent 커뮤니티 맵

https://
hermesatlas.com

공식 문서 주소 던져서 플러그인 만드는 것도 되게 좋은 팁이예요. 그리고 여기도 참고해보세요.

Hermes Agent를 중심으로, 오픈소스 도구/스킬/플러그인/워크스페이스/통합 프로젝트 100개 이상을 12개 카테고리로 정리한 커뮤니티 맵이에요.

GitHub 데이터를 기반으로 품질 필터링하고, 보안 리뷰까지 거친 뒤 매주 큐레이션 합니다!

Atlas가 특히 좋은 이유는 마냥 나열이 아니라,, 어디서부터 들어갈지를 알려준다는거예요.

Best memory providers, Top skills, Multi-agent frameworks... 뭐 많아요.

플러그인 하나 만들기에서 끝나지 않고, 메모리 백엔드 고르기 → UI 붙이기 → 팀 단위 운영까지 이어지는 전체 그림을 한 화면에서 볼 수 있어요.

북마크입니다 여긴 정말..

https://t.co/IrEXjXY77Y

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저의 로컬에서도 Hermes는 매일 돌아가요~

안드레 카파시입니다.

AI, LLM 분야에서 가장 뛰어난 인물 중 한명입니다. OpenAI의 창업멤버로서 샘 알트먼과 함께 GPT를 만들었습니다. 그 이후 일론 머스크의 테슬라로 이동하여 오토파일럿을 총괄했습니다. 그리고 그저께죠. 클로드를 만들고 있는 앤트로픽에 합류했습니다.

공부하는 것을 좋아해서 박사 학위를 받았으며, AI 분야의 학술 권위자인 제프리 힌튼과 페이페이리 박사를 스승으로 두었습니다.

1. 구체적인 프로젝트 하나씩 깊게 파면서 끝낸다. 필요한 것만 그때그때 배운다. (교과서 처음부터 끝까지 읽는 공부 X)
2. 배운 건 전부 자기 언어로 다시 요약하고 가르쳐본다.
3. 남이랑 비교 안한다. 과거의 나랑 비교한다.
   전문가가 되는 법(파인만)
4. 알고 싶은 주제를 골라 공부한다.
5. 알게 된 내용을 가르쳐 본다.
6. 설명하기 어려운 부분을 골라낸다.
7. 다시 공부하고 정리한다.

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【注目】
Hermes デスクトップアプリがリリースされた

Telegram・Discord・CLI を経由せずに、AI エージェントが操作できるようになってる

https://
x.com/AlexFinn/statu
s/2062330072636469262/video/1
…

今回入った機能は4つ
・セッションをスレッド・フォルダ別に整理できる
・送ったリンク・ファイル・画像が一元管理される
・デフォルトスキルを個別にオフしてトークンコストを抑えられる
・Cron の設定・一時停止が GUI から操作できる

AIエージェントの管理がターミナルから切り離された、ということです。
設定ミスが減り、コストの読みも立ちやすくなります。

2

【최신】
Codex 내에서 게임을 실행하면서
디자인을 마음껏 조작할 수 있을 거래요

https://
x.com/NicolasZu/stat
us/2045494495546835416/video/1
…

・Codex 내에서 게임을 실행한 상태로 유지
・Codex 제작 도구로 건물 디자인을 조작
・「여기 바꿔」라고 말하면, 새로고침 없이 게임이 바뀜
・UI 요소를 직접 가리켜 지시 가능,

Every time you close a session, your agent loses everything it learned. In this workshop, you'll wire persistent memory onto a Claude agent and then use Dreaming to batch-consolidate past transcripts into structured recall. By the end of the 45 minutes, you'll have an agent that remembers across sessions and you'll know how to set this up for your own agents.

MI AMIGO ESTUDIÓ INGLÉS DURANTE 3 AÑOS.

CLASES.

APPS.

VIDEOS.

NO PODÍA HABLAR.

Luego usamos CLAUDE y mantuvo su primera conversación real en 21 días.

Aquí están los 7 prompts exactos que usamos: https://t.co/8xOvyEeGmt

与其刷一小时短视频，

不如花 60 分钟，听一遍 乔布斯 在 MIT 的这场讲座。

关于"怎么建一家公司"这件事，

乔布斯讲的，比所有创业书加起来还要多。

先收藏，找时间一定要听完。

🚨 Guarda esta CLASE MAGISTRAL de 1 hora que he subtitulado al español.

Esta charla de "CÓMO HABLAR" ha sido una tradición del MIT durante más de 40 años.

Patrick Henry Winston creía que la forma en que nos comunicamos define nuestro éxito en la vida.

Pasó 50 años enseñando en el MIT y su legado trascendió las aulas e inspiró a miles de mentes brillantes.

Ofrecida cada mes de enero, tiene como objetivo mejorar la capacidad de hablar en situaciones críticas enseñándote algunas reglas heurísticas.

cokacdir은 텔레그램, 디스코드등의 메신저로 클로드코드 코덱스 오픈코드와 같은 코딩에이전트를 편리하게 사용할 수 있게 하는데에 주된 목적을 두고 이를 위해 견고하게 만들어졌습니다.

결과적으로 사용자 입장에서는 cokacdir을 통해 코딩에이전트를 openclaw, hermes와 같은 사용경험으로 이들에서는 제공될 수 없는 클로드코드나 코덱스의 Plus, Pro, Max같은 플랜으로 정해진 사용량 안에서 마음편하게 즐기실 수 있게됩니다

이 글이 cokacdir의 존재를 몰라 비싼 API를 태워야하는 openclaw, hermes만을 선택지로 두실 수 밖에 없었던 분들께 전해지기를 바랍니다

cokacdir은 다음 설치명령어로 바로 시작 가능합니다

https://github.com/kstost/cokacdir

NotebookLM 100% 뽑아쓰는 프롬프트 20가지

요즘 AI를 이렇게 쓰는 사람이 많죠

"요약해줘"

"한 줄로 정리해줘"

근데 NotebookLM은 일반 AI랑 달라요

내가 넣은 자료(파일, 링크, 유튜브)를

분석·정리해주는 리서치 특화 도구에 가까워요

특히 이런 분들에게 유용해요

🎓학생 → 공부 자료 완전 정복

🎬크리에이터 → 리서치를 콘텐츠로 변환

💼직장인 → 보고서, 회의록 빠르게 이해

📊마케터 → 시장 자료에서 인사이트 추출

🔎연구원 → 여러 자료 비교 분석

문제는 도구가 아니라 질문이에요

같은 자료도 프롬프트 하나로 완전히 다른 결과가 나와요

그래서 바로 복붙해서 쓸 수 있는

프롬프트 20개를 정리했어요

공부, 리서치, 콘텐츠 제작할 때

아래 프롬프트부터 써보세요

프롬프트⤵️

Buy directly from the artist: https://tinyurl.com/TheWay-Bonus-Bandcamp
Spotify: https://tinyurl.com/TheWay-Bonus-Spotify
Apple Music: https://tinyurl.com/TheWay-Bonus-Apple
Deezer: https://tinyurl.com/TheWay-Bonus-Deezer
TIDAL: https://tidal.com/browse/album/253380108
Amazon: https://tinyurl.com/TheWay-Bonus-Amazon

Piano sheet music available here:
https://www.musicnotes.com/sheetmusic/mtd.asp?ppn=MN0231688

Follow Zack on Facebook: https://fb.me/zackhemseymusic
Twitter: https://twitter.com/zack_hemsey

Track 11 from the album The Way (Bonus Disk).

Grasshopper 실무 100% 활용하기
디자인 조금 하던 사람들이나 디지털 디자인에 관심있던 사람들만 쓰는 그라소호퍼가 더이상 아닙니다.
실무에 쓰면 일을 수월하고 빠르게 처리 할수 있습니다.

대지생성, 정북일조사선제한 적용, 렌더링 등 10년 전엔 며칠이 걸릴 작업이 10분이면 할 수 있어요. 디자인에 더 많은 시간을 확보 할수 있다는 이야기 입니다.

#grasshopper #design #nanobanana

In this episode of the ComfyUI course, you’ll learn how to install the Nunchaku custom node, understand int4 and fp4 Nunchaku models, and use ready-made Nunchaku workflows to significantly reduce VRAM usage and speed up image generation. This tutorial is ideal for users with RTX 30, 40, and 50 series GPUs, especially those working with limited VRAM.

By the end of this video, you will know:

• How to install the ComfyUI Nunchaku node using the easy installer
• Which Nunchaku model type (int4 vs fp4) is right for your GPU
• Where to place Nunchaku diffusion models, CLIP encoders, and VAEs
  -…

This ComfyUI course for beginners teaches you how to use ComfyUI from scratch, starting with the fundamentals and building a real understanding of how AI image generation works locally.
This ComfyUI course is approximately 5 hours long and is designed for visual thinkers who want to understand workflows instead of copying them blindly.
In this episode, you’ll learn what ComfyUI is, how diffusion-based image generation works, how nodes connect, and how to confidently navigate and build workflows step by step. No coding knowledge is required.

Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
Instead of sponsored ad reads, these lessons are funded directly by viewers: https://3b1b.co/support

Here are a few other relevant resources

Build a GPT from scratch, by Andrej Karpathy
https://youtu.be/kCc8FmEb1nY

If you want a conceptual understanding of language models from the ground up, @vcubingx just started a short series of videos on the topic:
https://youtu.be/1il-s4mgNdI?si=XaVxj6bsdy3VkgEX

If you're interested in the herculean task of interpreting what these large networks might actually be…