@yena

AI
천문학적 자본 유치와 보안 강화 경쟁 DeepSeek $59B 밸류에이션 · 2026-08-12
DeepSeek $59B, Cognition AI $40B+, Lovable $13.3B로 이어지는 AI 스타트업 밸류에이션 동반 급등. 오픈소스 모델부터 코딩 에이전트, 노코드 앱빌더까지 전 영역에서 자본 랠리 동시 점화. 창업자 경영권 유지(DeepSeek)와 거물급 개인 투자자 참전(Cognition)이 겹치며 자본 쏠림 구조 심화.
OpenAI는 ChatGPT·Atlas·Codex 전반에 Lockdown Mode와 Elevated Risk 라벨을 도입해 프롬프트 인젝션 방어선 확대. 동시에 Google은 의료 AI AMIE로 실시간 임상 비디오 상담을 시연하며 텍스트 진단을 넘어선 실사용 확장 시도. 제품 경쟁의 축이 성능 우위에서 안전성·전문영역 신뢰 확보로 이동 중인 신호.
AI #인공지능 #AI뉴스 #DeepSeek #OpenAI #CognitionAI #Lovable

1

실무에서 일 잘하는 '핵심 인재'로 포지셔닝하는 5가지

1. 보고는 '데이터' 말고 '액션 플랜'으로
   문제만 던지지 말고 "효율 떨어져서 소재 변경해 테스트하겠습니다"라고 다음 스텝부터 통보하기
2. 협업 시 상대 '작업 스케줄' 미리 블로킹
   "언제까지 해주세요" 대신 "제가 목요일에 넘기면 금요일 세팅 가능하시죠?"로 일정 주도권 쥐기
3. 플랫폼 이슈 터지면 '플랜B'로 멘탈 방어
   채널 제한 먹어도 당황 금지. "소명 자료 제출했고, 당분간 서브 채널 돌리겠습니다"로 깔끔하게 수습하기
4. 대규모 단순 작업은 '자동화 툴'에 짬때리기
   수십 개 채널 인플루언서 제안서 돌릴 땐 Zapier나 n8n으로 세팅해 두고, 내 시간은 비싸게 쓰기
5. 기획서 막힐 땐 'AI' 쥐어짜서 뼈대 잡기
   빈 화면 쳐다보며 시간 낭비 금지. 젠스파크나 클로드 돌려서 초안부터 3분 컷 내기

2

이거 남은 요일 중에 당장 해보셈. 멘탈 터지는 거 확실히 줄어들더라. 해보고 후기 공유해줘 ㄱㄱ

Codex가 지시를 자꾸 잊는다면 프롬프트를 더 길게 쓰기 전에 이걸 확인해.
AGENTS.md는 루트부터 현재 폴더까지 합쳐 읽고, 더 가까운 폴더의 규칙이 나중에 적용돼. 같은 폴더에 AGENTS.override.md가 있으면 AGENTS.md보다 먼저 선택되고.
즉 프로젝트별 규칙은 작업 폴더 가까이에 두는 게 핵심이야. 규칙이 안 먹으면 “기억력”보다 파일 위치부터 봐.

$NBIS outlook is pretty insane yet again.

$582.3M revenue (+454% Y/Y, +46% Q/Q) off ~50% adjusted EBITDA margin (AI Cloud). $8.04B cash on hand.

Reiterates financial guide (2026 revenue: $3.0–$3.4B

2026 EoY ARR: $7–$9B), I was hoping for a raise, but it's already massive growth.

Not really about this quarter financials, but these signals:

• "We could sell our entire 2027 capacity on these terms today." massive visibility on demand

• "4 customer agreements averaging over $1B+ each in contract value"

• Around 70% of Q2 deals included customer prepayments…

$AEHR receives another $22M follow on order for AI processor wafer level burn in systems.

By their lead AI processor company.

It’s cool to see this tiny company grow up so fast across so many verticals (memory, silicon photonics, etc).

Up +5.39% premarket off the news. https://t.co/YkOtELzkmo

장문의 글 요약은 잘하는데,
정작 “그래서 이 개념들이 어떻게 연결되는 건데?”에서 막히는 경우 많음.

GitHub 2.8k Star ai-knowledge-graph는
보고서나 회의록, 기술 문서를 넣으면
내용을 개체 → 관계 → 개체로 풀어서 지식 그래프로 만들어줌.

그냥 요약문 몇 줄 주는 게 아니라
누가 무엇과 연결되는지, 핵심 개념이 어디에 모여 있는지
확대·필터·클릭으로 직접 따라갈 수 있음.

중복 개념은 최대한 합치고,
원문에 있는 관계인지 AI가 추론한 관계인지도 구분해줌.

OpenAI API 형식과 호환되고
Ollama·LM Studio·vLLM 같은 로컬 모델도 연결 가능.

연구 보고서, 회의록, 복잡한 기술 문서 볼 때
문단 100개 읽는 것보다 이걸로 구조부터 잡는 게 빠를 수 있음.

Github https://github.com/robert-mcdermott/ai-knowledge-graph…

#AI #AICaffeine #OpenAI #Github

☕️ X 크리에이터 수익화, 오늘부터 판이 바뀝니다. 🚨

기존 Revenue Share는 신규 신청을 중단했고,

기존 참여자는 9월 7일까지 기존 방식으로 정산됩니다.

9월 8일부터는 새 프로그램 Original Content Rewards(OCR) 신청이 시작됩니다.

이제 리포스트·저가치 답글·퍼온 글·대량 AI 자동 포스팅만으로 수익 내기는 훨씬 어려워질 듯합니다.

핵심은 Premium 유저의 홈 타임라인에 노출된 내 원본 콘텐츠입니다.

새 신청 조건

→ Premium / Premium+ 구독

→ 인증 팔로워 500명 이상

→ 최근 90일 인증 유저 홈 타임라인 노출 50만 회

기존의 “총 500만 노출”에서 숫자는 줄었지만, 인증 유저의 홈 노출만 인정된다면 체감 난이도가 꼭 낮아졌다고 보긴 어렵습니다.

기존 조건을 이미 채웠던 분들은 9월 8일 이후 Creator Studio 신청 탭을 꼭 확인해보세요.

#AI #AICaffeine #X

☕️ 로고 하나 외주 맡기려면 견적이 몇십만원씩 나올때가 있죠.

그런데 7.6K 스타를 받은 오픈소스 프로젝트, "LogoCreator"는

브랜드명과 한 줄 설명만 넣으면 몇 초 안에 로고 시안을 뽑아줍니다. 🎨

Together AI의 FLUX.2 Pro로 생성하고,

FLUX.1 Kontext로 마음에 안 드는 부분은 다시 다듬을 수 있어요.

가입 없이 바로 사용 가능하고, 오픈소스라 직접 배포한 뒤 내 API Key로 비용까지 관리할 수 있는 점도 좋습니다.

현재는 PNG 내보내기를 지원하며,

SVG 출력과 레퍼런스 로고 업로드 기능은 로드맵에 올라와 있어요. 👀

디자이너에게 바로 맡기기 전,

브랜드 방향을 빠르게 잡아볼 때 꽤 유용한 툴입니다.

🔗 https://logo-creator.io

📦 https://github.com/Nutlope/logocreator

#AI #AICaffeine #Github #LogoCreator

☕️ 화면 녹화, 아직도 여러 SaaS를 전전하고 계신가요?

GitHub 20.6K Star의 “Cap”은

녹화 → 편집 → 공유 → 피드백을 한곳에 담은 오픈소스 Loom 대안입니다. 🎥

급하게 공유해야 한다면 「Instant Mode」.

녹화 중에도 업로드가 진행돼서, 종료 버튼을 누르는 즉시 공유 링크가 생성됩니다.

조금 더 완성도 있는 영상이 필요하다면 「Studio Mode」.

로컬로 녹화한 뒤 트리밍, 배경 추가, 화면 줌, 자막 작업까지 하고 파일로 내보낼 수 있어요.

협업 기능도 꽤 탄탄합니다.

→ 영상 아래에 댓글·리액션 남기기

→ AI가 자막, 제목, 요약, 챕터 자동 생성

→ 시청 데이터 확인

→ 팀 워크스페이스·커스텀 도메인 지원

→ 기존 Loom 영상 가져오기

S3, Cloudflare R2, Backblaze B2, MinIO 같은 S3 호환 스토리지를 연결할 수도 있고,

민감한 녹화본은 로컬에만 보관하거나 Docker로 전체 서비스를 직접 호스팅할 수도 있습니다. 🔒

“무료인데 녹화만 되는 툴”이 아니라,…

☕️ 재택 근무할 때 알아두면 좋은 팁 하나.💡

이제 휴대폰으로 내 컴퓨터의 Codex 작업을 계속 이어갈 수 있습니다. 📱💻

컴퓨터에서 Codex에 일을 맡겨둔 뒤

결과가 나올 때까지 책상 앞을 지킬 필요가 없어요.

카페에 있거나 이동 중이거나, 회의 사이 잠깐의 시간에도

휴대폰으로 진행 상황을 확인하고 지시를 추가할 수 있습니다.

권한 승인이나 선택이 필요한 순간에만

휴대폰을 꺼내 몇 분 처리해주면 됩니다.

설정은 2단계면 끝입니다.

1. 컴퓨터에서 Remote 켜기

ChatGPT 데스크톱 앱에서 아래로 이동하세요.

Settings → Connections → Control this Mac or PC

Set up 또는 Add를 누르고 안내에 따라 원격 연결을 허용하면 QR 코드가 나타납니다.

Codex가 화면을 보고 다른 앱을 직접 조작해야 한다면

같은 Connections 설정에서 Computer Use도 활성화할 수 있습니다.

2. 휴대폰에서 컴퓨터 연결하기

휴대폰의 ChatGPT 앱으로 QR 코드를 스캔한 뒤

동일한 ChatGPT 계정과 Workspace인지 확인하세요.

필요하면 MFA, SSO 또는 패스키 인증을 마치면 됩니다.

연결이 끝나면 휴대폰의 Remote 화면에 내 컴퓨터가 표시됩니다. ✅

이제 휴대폰에서 할 수 있는 것

3. 컴퓨터에서 진행 중인 Codex 대화 이어가기

4. 실행 중인 작업에 새 지시 추가하기

5. 명령과 작업 승인하기

6. 변경된 파일, 코드 diff, 테스트 결과 확인하기

7. 여러 컴퓨터와 작업 사이 전환하기

Codex가 일하는 동안 내가 계속 기다릴 필요는 없습니다.

승인이나 판단이 필요할 때만 잠깐 개입하고,

다시 일하게 두면 됩니다. ⚡️

공식 안내 👇

🔗 https://learn.chatgpt.com/docs/remote

#AI #AICaffeine #Codex

☕️ 저장해두면 계속 쓰게 되는 실용 사이트 30곳 🔖

1. https://www.photopea.com/

브라우저에서 바로 쓰는 Photoshop. PSD 편집도 가능합니다.

2. https://temp-mail.org/

임시 가입용으로 유용한 일회용 이메일.

3. https://tinywow.com/

PDF·이미지·영상·파일 작업을 한곳에서.

4. https://web.archive.org/

사라진 페이지나 웹사이트의 과거 버전을 찾아볼 때.

5. https://alternativeto.net/

유료 소프트웨어의 무료 대안을 찾을 때.

6. https://www.justwatch.com/

보고 싶은 영화나 시리즈를 어디서 볼 수 있는지 확인.

7. https://www.gutenberg.org/

저작권이 만료된 고전 도서를 무료로.

8. https://ocw.mit.edu/

MIT 강의 자료를 무료로 볼 수 있습니다.

9. https://www.wolframalpha.com/

수학·데이터·과학 질문에 강한 계산 엔진.

10. https://www.remove.bg/

이미지 배경을 한 번에 제거.

11. https://cleanup.pictures/

사진 속 사람이나 불필요한 물체 지우기.

12. https://www.unscreen.com/

영상이나 GIF 배경을 손쉽게 제거.

13. https://tinypng.com/

화질 손실을 줄이며 이미지 용량 압축.

14. https://excalidraw.com/

손그림 느낌의 다이어그램·화이트보드.

15. https://carbon.now.sh/

코드를 보기 좋은 이미지로 만들어줍니다.

16. https://www.flightradar24.com/

전 세계 항공편을 실시간으로 확인. ✈️

17. https://camelcamelcamel.com/

Amazon 상품의 가격 변동 추적.

18. https://haveibeenpwned.com/…

☕️ 제품 이미지 한 장을, 웹사이트에서 바로 움직이는 3D 모델로 만들 수 있다면?

GitHub 1.1만 Star의 img2threejs는

이 작업을 Claude Code, Codex, OpenCode에 맡길 수 있게 해줍니다. 🎮

헤드폰, 카메라, 운동화, 게임 아이템 이미지를 넣으면

Agent가 Three.js로 형태를 하나씩 다시 구축합니다.

핵심은 수정할 수 없는 3D 모델 파일을 만드는 게 아닙니다.

결과물은 "TypeScript 코드"입니다.

색상과 재질을 바꿀 수 있고,

버튼·뚜껑·바퀴처럼 움직여야 하는 부분에는 제어 지점도 남겨둡니다.

그대로 웹사이트에 넣고 계속 개발하면 됩니다.

작동 방식도 꽤 현실적입니다.

→ 비율, 구조, 반사광, 모서리, 디테일부터 먼저 분석

→ 코드를 이용해 3D 모델 구성

→ 렌더링 결과를 원본 이미지와 비교

→ 차이가 크면 다음 단계로 넘어가지 않고 계속 수정

제품 소개 페이지, 3D 상품 전시, 게임 소품을 만들 때

매번 Blender부터 열지 않아도 되는 이유입니다. ⚡️…

1

xAI가 새로 내놓은 Grok Bot.

코드만 짜는 AI가 아니라, 실제 업무를 맡길 수 있는 AI 팀메이트를 지향합니다.

Bot마다 클라우드 컴퓨터를 하나씩 붙여주면
웹사이트를 열고, 버튼을 누르고, 파일을 읽고, 폼을 채우고, 작업을 실행합니다.

컴퓨터를 꺼도 작업은 계속됩니다.

한 번 업무 흐름을 직접 보여주면
그 과정을 Routine으로 저장해둘 수도 있어요.
그 다음부터는 같은 일을 시키면 됩니다.

예를 들면

→ 이메일 정리
→ CRM 입력
→ 관리자 페이지 확인
→ 파일 처리

API가 없는 웹 도구는 Agent가 연결하기 까다로웠는데,
이제는 화면을 직접 조작하는 방식으로 처리할 가능성이 생긴 셈입니다.

아직 초기 제품 느낌도 분명합니다.

1. 설정 옵션이 많지 않고, 현재 UI 언어도 바꾸기 어렵습니다.
   Bot 이름에 따라 기본 응답 언어가 달라지는 점도 있습니다.

2. Grok 기반인 것은 분명하지만,
   실제로 어떤 모델이 실행 중인지는 보이지 않고 직접 고를 수도 없습니다.

3. 파일을 읽고 처리하는 작업은 조금 느립니다.
   Bot마다 별도 클라우드 환경이 붙어 있다 보니, 업로드와 처리 속도는 네트워크 영향을 받는 듯합니다.

4. 플러그인은 이미 어느 정도 준비되어 있는 편입니다.

당장 Cursor를 대체하는 제품이라고 보긴 어렵습니다.

Cursor가 주로 코딩을 돕는다면,
Grok Bot은 코드 밖에 있는 자잘하지만 번거로운 컴퓨터 작업까지 가져가려는 쪽에 가깝습니다.

모델 선택권, 플러그인, 컴퓨터 조작 능력까지 계속 보완된다면
꽤 괜찮은 Agent 업무 공간이 될 것 같습니다.

#AI #AICaffeine #xAI #GrokBot #Grok

2

제품 이미지 한 장을, 웹사이트에서 바로 움직이는 3D 모델로 만들 수 있다면?

GitHub 1.1만 Star의 img2threejs는
이 작업을 Claude Code, Codex, OpenCode에 맡길 수 있게 해줍니다.

☕️ 80페이지짜리 PPT를 AI에 넣을 때 진짜 걱정되는 건

AI가 내용을 못 읽는 게 아닙니다.

제목 순서가 꼬이고, 표가 무너지고, 이미지 설명이 사라져서

결국 사람이 다시 정리해야 하는 상황이죠.

Firecrawl이 최근 오픈소스로 공개한 “AnyDoc”은

Word, PPT, Excel, PDF, EPUB, CSV 등 14가지 형식의 문서를

깔끔한 Markdown으로 통일해주는 도구입니다. 📄

핵심은 외부 서비스나 AI 모델에 의존하지 않는다는 점.

로컬에서 바로 전환할 수 있고,

웹 체험판도 브라우저 내부에서 실행돼 파일이 외부 서버로 업로드되지 않습니다. 🔒

제목, 테이블표, 목록, 각주, 발표자 노트 같은 문서 구조도

Markdown으로 최대한 보존합니다.

공식 벤치마크 기준 문서 1개 변환의 중앙값은 4.4ms.

Claude Code나 Codex에 Skill로 설치해두면

Agent가 사무 문서를 만나도 먼저 Markdown으로 변환한 뒤 읽을 수 있어

매번 내용을 복사해 넣을 필요가 없습니다.

다만 스캔본 PDF는 예외입니다.

1

이미지는 자주 만드는데
정작 프롬프트가 가장 막막한 사람들 많음.

매번 처음부터 어떻게 써야 할지 고민하다가
시간 다 쓰는 경우도 많고.

이럴 때 꽤 편해 보이는 게 Promptcard임

원하는 이미지를 넣으면
그걸 바로 프롬프트로 바꿔주고,
그걸 참고해서 조금만 수정한 뒤
바로 Image2 같은 툴에 붙여넣어 쓰는 방식.

즉,
매번 처음부터 프롬프트를 짜는 게 아니라
이미지 → 프롬프트 → 수정 → 재사용
이 흐름으로 훨씬 빨라짐.

이런 유형의 툴은
프롬프트 감각이 부족한 사람보다
오히려 이미지 작업 많이 하는 사람한테 더 체감이 클 수도 있음.

좋은 이미지를 다시 좋은 프롬프트로 바꿔서,
작업 속도를 확 줄여주는 툴임.

https://
promptcard.net

#AI #AICaffeine #Image2 #Prompt

https://t.co/2YBJFgK6xB

{{IMAGE_0}}

2

다만 하나 참고할 점은 있음.

현재는
무료 크레딧이 일부만 제공되는 방식이라
계속 쓰려면
직접 충전하거나
본인 API를 연결해야 함.

완전 무제한 무료 툴은 아니라는 점은
미리 알고 들어가는 게 좋을 듯.

{{IMAGE_1}}

{{IMAGE_2}}

More cool stuff in the paper!

This was a project led by me,
@DavidSchmotz
and
@iliaishacked

together with
@JSchaeff3r

@lbeurerkellner

@AmyPrb

@jonasgeiping

@maksym_andr
at the
@MATSprogram

Paper: https://arxiv.org/abs/2608.09867

Reasoning examples: https://stolen-thoughts.com

AI로 만든 웹 화면이 어딘가 비슷해 보이는 이유는, 모델의 문제가 아니라 ‘디자인 판단’을 넘겨버렸기 때문일 수 있습니다.
Hallmark는 Claude Code·Cursor·Codex에 넣어 쓰는 오픈소스 디자인 스킬입니다. 흔한 AI식 결과물을 피하고, 계층·타이포그래피·여백·색상에서 더 의도적인 선택을 하도록 돕습니다.
결국 AI 시대에 더 희소해지는 건 화면을 만드는 속도가 아니라, 무엇을 덜어낼지 결정하는 감각일지도요.
프로젝트: github.com/Nutlo…
AI가 만든 디자인에서 가장 먼저 걸리는 지점은 무엇인가요?
github.com
GitHub - Nutlope/hallmark: Anti-AI-slop design skill for Claude Code, Cursor, and Codex.
https://github.com/Nutlope/hallmark

Prompt 3:

"Use the face from the reference photo with accurate facial proportions, visible pores, natural skin texture, and polished editorial beauty. Preserve the exact identity, face shape, eyes, nose, lips, jawline, skin tone, and facial structure. Do not beautify, slim, reshape, or alter the face. Only transform the styling, makeup, hairstyle, outfit, lighting, nails, botanical prop, and editorial concept.

Create an ultra-realistic shoulder-up beauty portrait with a green botanical Korean editorial aesthetic.

Prompt 2:

"Use the face from the reference photo with accurate facial proportions, visible pores, natural skin texture, and polished editorial beauty. Preserve the exact identity, face shape, eyes, nose, lips, jawline, skin tone, and facial structure. Do not beautify, slim, reshape, or alter the face. Only transform the styling, makeup, hairstyle, outfit, lighting, nails, flower prop, and editorial concept.

Create an ultra-realistic shoulder-up beauty portrait with a warm sunflower Korean editorial aesthetic.

adult East Asian woman in her twenties, Japanese ethnicity, long straight black hair with bangs, pouting expression, standing and taking a mirror selfie, wearing a white sleeveless high-neck top featuring an intricate sheer floral lace panel on the chest revealing skin underneath, paired with a tight grey mini wrap skirt that hugs her curves, holding a black smartphone, soft indoor lighting, plain light beige wall background, medium shot, sharp focus, high resolution.

#AIgirl

Prompt 3:

"Use the face from the reference photo with accurate facial proportions, visible pores, natural skin texture, and polished editorial beauty. Preserve the exact identity, face shape, eyes, nose, lips, jawline, skin tone, and facial structure. Do not beautify, slim, reshape, or alter the face. Only transform the styling, makeup, hairstyle, outfit, lighting, nails, flower prop, and editorial concept.

Create an ultra-realistic shoulder-up beauty portrait with a red rose Korean editorial aesthetic.

使用链接👇

https://agentkey.app/@rionwu

AgentKey — Connect Your Agents to the World

【ChatGPT Sites】YAMLギャラリーサイトが10分で公開できた件｜しらき＠パワポ図解
출처:
note.com
·
조회수

【NotebookLM】ゆるキャラを作りたい時のYAML…プロンプトはリプ欄へ↓ https://t.co/ChudpBInCG

London but make it hyper-realistic.

GPT Image 2 + Seedance 2.0 on @SocialSight

Prompts below 👇🏻 https://t.co/1JnrHtSvJ4

How to become an AI Engineer in 6 months (resources)

AI engineering isn't about memorizing models.

It's about learning to build.

Here's the roadmap I'd follow today:

Python → https://cs50.harvard.edu/python/

Git & GitHub → https://skills.github.com/

FastAPI → https://fastapi.tiangolo.com/

Prompt Engineering → https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview

Structured Outputs → https://python.useinstructor.com/

RAG → https://developers.llamaindex.ai/python/framework/understanding/rag/…

AI Threads
Gemini X Gpt

2)
두 번째는 default-worker.
이 역할은 Sonnet 고정입니다.
맡는 일은 이런 것들입니다.

• 보일러플레이트 작성
• 테스트 코드 작성
• 리팩터링
• 포매팅
• 중간 단계 구현
  즉, 실제 손발 역할입니다.
  Fable이 “무엇을 해야 하는지” 정하면,
  Sonnet이 “실제로 구현”합니다.

여기에 가벼운 작업용으로 task-worker를 둡니다.
이 역할은 Haiku가 맡습니다.
간단한 수정, 작은 파일 정리, 반복 작업처럼
굳이 비싼 모델을 쓸 필요 없는 일은 Haiku에게 넘깁니다.
핵심은 이겁니다.
비싼 모델은 판단에만 쓴다.
싼 모델은 실행에 쓴다.

5)
의외의 네 번째 멤버가 있습니다.
Codex입니다.
Claude Code에 OpenAI 공식 Codex 플러그인을 붙여도 되지만 플러그인 설치없이 갑벼게 codex exec 명령으로 불러서 사용할 수도 있습니다.
Codex를 단순 리뷰어가 아니라 deep-reasoner급 동료 모델로 사용하고자 한다면 OpenAI 공식 Codex 플러그인을 붙이면 됩니다.
구독이 부담스럽고 리뷰의 역할과 복잡한 작업일 때만 사용 할 경우 codex exec 명령으로 사용해도 충분합니다.

Codex를 붙이는 이유는 단순합니다.

같은 문제라도
다른 학습 배경을 가진 모델이 보면 다른 답이 나옵니다.

특히 중요한 판단에서는 Opus와 Codex에게 병렬로 문제를 던집니다.

서로의 답은 보여주지 않습니다.

각자 독립적으로 답을 만들게 한 뒤,
Fable이 두 답을 받아 좋은 부분만 취해 종합합니다.

한쪽 답이 다른 쪽을 오염시키는 걸 막는 구조입니다.

6)
설정 흐름은 대략 이렇습니다.

1. /model에서 Fable 5 선택
2. reasoning effort 최대로 설정
3. 서브에이전트 생성

• deep-reasoner: Opus
• default-worker: Sonnet
• task-worker: Haiku

4. Codex CLI 설치 후 플러그인 추가
5. CLAUDE.md에 오케스트레이션 규칙 작성…

1. Linux do:https://linux.do/

2. nodeseek:https://www.nodeseek.com/

3.appstreprice:https://appstoreprice.org/zh/apps

LINUX DO

分享几个实用的工具网站

1. Linux do： AI 订阅羊毛信息大多出自这里。

大佬太多了，很多 X 作者也是从这里搬运的。

2.nodeseek： 活跃度最高的 VPS 中文社区。

可以看不同品牌/VPS 的实测结果，也可以交易。

现在性价比最高的机子还是 DMIT的http://Lax.AN4.Pro.TINY

3.Appstoreprice： 全球 app store 应用/订阅比价

以前尼区和土耳其性价比突出，现在涨价了。

链接放在评论区了。

GPT Image2
GPT IMAGE 노이즈 개선 프롬프트
사실 난 GPT 이미지 노이즈가 싫어서 선호하지 않는 편이야. 그치만 한번에 많은 양을 제작할 땐 GTP Image만한 것도 없지. 한국 오라클 타로카드 시리즈를 만드는데, 노이즈가 너무 심해서 여러가지 테스트 해보다 범용으로 쓸 만한 프롬프트 공유해.
이미지 1번은 GPT원본, 2번은 GPT에 1번을 넣고 노이즈 감소 프롬프트를 줬을때, 3번은 1번 이미지+노이즈 감소 프롬프트를 나노바나나에 줬을 때의 결과야.
가장 효과가 있는 건 나노 바나나인데, gpt에서 요청해도 확실히 개선된 모습이지?
프롬프트는 댓글에.

很难想象Serenity现在仍然多次公开看好一支股票

要知道现在serenity已经坐拥90万+的粉丝，影响力已经是另一个量级了，要公开看好一个还未爆发增长的小盘股需要多大的能量和信心呢？

而且她不跟你打谜语，就是看好机器人赛道，且看好其中的Agility Robotics $CCXI ，把看好的原因都告诉你了

Respect！白毛股神 @aleabitoreddit 🫡

我这些年反复讲过，让AI Agent好好写代码，所有的秘诀都写在了1990年代的教材里：

• 踏踏实实写test，多写test，让test coverage尽可能高

• 认真做好CI/CD，千方百计避免messed up

• 对于一个新项目，做好top-down design（specs driven），从features和requirement出发，设计architecture 和 interface，一层一层设计下去

• 对于一个快速增长的项目，先切分好文件，再切分好module，再划分成一堆service或者executives，提前解耦

• 对于一类的功能，提前做好design pattern的功课，减少重复，增加复用

• 如果codebase足够大，要么一点点修复但是提高test coverage，要么保持好specs、test、interface直接推倒重写，有空就重写， 永远重写，重写重写重写

近两年人类做的事情，就是把上面这些东西重新实践了一遍。

A few resources on harness engineering I'm really enjoying learning from recently:

• https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/ - excellent course that covers how to constrain agent behavior in a productive way, what the challenges are using LLMs especially maintaining context, and how to make the harness more agentic and work to the proper conclusion of a task

• https://twotimespi.dev/ - build a simplified agent in Python (Tau).