@AI_Caffeine
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…
☕️ 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.
☕️ 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.
☕️ 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.
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.
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
컴퓨터에서 진행 중인 Codex 대화 이어가기
실행 중인 작업에 새 지시 추가하기
명령과 작업 승인하기
변경된 파일, 코드 diff, 테스트 결과 확인하기
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 👇
☕️ 저장해두면 계속 쓰게 되는 실용 사이트 30곳 🔖
브라우저에서 바로 쓰는 Photoshop. PSD 편집도 가능합니다.
임시 가입용으로 유용한 일회용 이메일.
PDF·이미지·영상·파일 작업을 한곳에서.
사라진 페이지나 웹사이트의 과거 버전을 찾아볼 때.
유료 소프트웨어의 무료 대안을 찾을 때.
보고 싶은 영화나 시리즈를 어디서 볼 수 있는지 확인.
저작권이 만료된 고전 도서를 무료로.
MIT 강의 자료를 무료로 볼 수 있습니다.
수학·데이터·과학 질문에 강한 계산 엔진.
이미지 배경을 한 번에 제거.
사진 속 사람이나 불필요한 물체 지우기.
영상이나 GIF 배경을 손쉽게 제거.
화질 손실을 줄이며 이미지 용량 압축.
손그림 느낌의 다이어그램·화이트보드.
코드를 보기 좋은 이미지로 만들어줍니다.
전 세계 항공편을 실시간으로 확인. ✈️
Amazon 상품의 가격 변동 추적.
☕️ 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. ⚡️…
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.
설정 옵션이 많지 않고, 현재 UI 언어도 바꾸기 어렵습니다.
Bot 이름에 따라 기본 응답 언어가 달라지는 점도 있습니다.
Grok 기반인 것은 분명하지만,
실제로 어떤 모델이 실행 중인지는 보이지 않고 직접 고를 수도 없습니다.
파일을 읽고 처리하는 작업은 조금 느립니다.
Bot마다 별도 클라우드 환경이 붙어 있다 보니, 업로드와 처리 속도는 네트워크 영향을 받는 듯합니다.
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
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.
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
{{IMAGE_0}}
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}}
단숨에 354개의 스킬을 에이전트에 꽂아주는 저장소가 있음 👀
「claude-skills」
지금 GitHub에서 이미 19.6k stars.
평소 Claude Code, Codex, Cursor 같은 툴 쓸 때
의외로 힘 빠지는 건 모델이 못해서가 아니라
내가 직접 프롬프트 짜고, 흐름 보정하고, 역할 나누고,
실행 방식을 정리해야 한다는 점임.
이 저장소는 그걸 엄청 직설적으로 해결함.
350+ skills
30+ agents
21개 /cs:* custom commands
이걸 한 번에 정리해둬서
마케팅 카피 쓰기, 컴플라이언스 체크, 비즈니스 분석 같은 작업도
그냥 맞는 skill 불러서 바로 쓰면 되는 구조.
좋은 점은
Codex, Gemini CLI, Cursor 포함해서
여러 코딩 에이전트 툴에서 같이 쓸 수 있다는 것.
즉, 한 번 세팅하면
여러 환경에서 거의 같은 방식으로 재사용 가능함.
이건 스킬 몇 개 추가하는 수준이 아니라,
AI 어시스턴트에 거의 만렙 스킬트리를 통째로 꽂는 느낌.
🔗GitHub:…
freeCodeCamp가
GitHub Trending에 거의 상주하는 이유는
숫자만 봐도 어느 정도 설명됨.
「450k+ stars」
이 정도면
그냥 유명한 저장소가 아니라
이미 전 세계 개발자 교육의 기본 인프라처럼 자리 잡았다고 봐도 될 수준임.
중요한 건
이게 입문 강의 몇 개 올려둔 프로젝트가 아니라는 점.
freeCodeCamp는
개발자가 되는 전체 학습 경로를
장기적으로, 체계적으로, 무료로 만들어온 쪽에 가까움.
지금도
웹 풀스택부터 머신러닝까지
11개 방향의 인증 코스를 제공하고 있고,
범위도 꽤 넓은 편임.
내가 보기엔
이 프로젝트가 특히 강한 이유가 3개 있음.
광고도 없고, 결제 벽도 없음.
각 인증 과정이 대략 300시간 학습 + 5개 실전 프로젝트로 구성돼 있어서
그냥 영상 몇 개 보는 수준이 아님.
모든 강의 내용이 GitHub에 공개돼 있고
계속 업데이트되면서 살아 움직임.
이미 10만 명 이상이
이걸 통해 첫 개발자 일을 얻었다고 알려져 있는데,
이 숫자도 꽤 상징적임.
요즘은 다들
AI가 학습을 어떻게 바꿀지 얘기하지만,
freeCodeCamp는 여전히
그보다 더 밑바닥의 중요한 일을 하고 있는 느낌임.
더 많은 사람이 실제로 개발 세계에 들어올 수 있게 만드는 것.
freeCodeCamp는 코딩 강의 사이트가 아니라,
장기적으로 사람을 개발자로 바꿔내는 오픈소스 교육 시스템에 가깝다.
GitHub: