Peter Piekarczyk

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@Backpack. Building web3 for mobile. Founded @draftbit Angel / Advisor

포스팅

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제 AI 관련 시간의 대부분은 이제 AI가 사람의 개입 없이 몇 시간 동안 스스로 작동하도록 만드는 방법을 찾는 데 쓰고 있습니다. 때로는 아주 잘 되지만, 때로는 처참하게 실패하기도 합니다. 가장 중요한 것은 작업이 실제로 제대로 되었는지 검증할 수 있는 적절한 테스트 케이스가 필요하다는 것입니다. "빌드가 통과하는가?"가 좋은 첫걸음입니다.

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에이전트 오케스트레이터를 처음부터 작성하는 것은 생각보다 어렵습니다. 좋은 흐름은 찾았지만, 에이전트가 가끔씩 오작동을 일으키기 때문에 고려해야 할 예외적인 상황들이 너무 많습니다. 하지만 때로는 100줄의 코드를 추가하는 것보다 세션을 종료하고 다시 시작하는 것이 더 유용할 때도 있습니다.

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저는 코드를 진실의 원천으로 삼아 코드베이스를 심층적으로 이해하는 데 도움이 되는 `study-repo` 스킬을 만들었습니다. 이 스킬은 저장소를 자동으로 복제하고 사용자가 쉽게 구조를 파악할 수 있도록 마인드 맵을 만들어 줍니다. 또한 문서를 참고하는 것도 고려하지만, 문서가 최신 상태가 아닐 경우를 대비하여 모든 내용을 코드와 대조하여 검증합니다.

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친구가 자신의 감정 표현 앱에 대한 리뷰를 부탁했을 때의 기분

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OpenAI와 Anthropic은 그냥 깃허브를 사서 모든 법을 어기고 실제 운영 환경에서 사용되는 코드로 모델을 학습시켜야 합니다. 그렇지 않으면 이런 모델들이 사회를 파괴할 겁니다. 이런 "직원 수준"의 패턴들이 어디서 비롯되는지는 명백합니다. 제약 조건과 오랜 유지보수로 다듬어진 코드베이스에서 나온 게 절대 아니죠! 그때까지, 회사를 망치고 싶지 않다면 제발 머리를 좀 쓰세요 😂

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제미니의 3D 프린팅 모델 제작 능력은 정말 놀랍습니다. 제 책상 위에 둘 수 있는 휴대폰 보관함을 단번에 만들어냈어요. 테스트용으로 쓰는 휴대폰이 너무 많아서 보관함 때문에 책상이 엉망진창이 됐었거든요 😅

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React Native 개발자(iOS 및 Android 모두)로서 가장 힘든 점은 온갖 휴대폰 케이블입니다. 깔끔한 책상을 유지하려면 마리 콘도가 자랑스러워할 만한 수준의 정리 정돈이 필요합니다.

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구글이 검색 결과 정확도를 높이는 간단한 꼼수를 공개했는데, 바로 검색어를 두 번 붙여넣는 것입니다 😂 <명령 + 입력> <명령 + 입력> 연구 결과에 따르면 제미니(Gemini) 플래시 라이트의 정확도가 반복 사용으로 21%에서 97%로 급증했다고 합니다 🤯 반복과는 전혀 관련이 없습니다. 이러한 단방향 모델의 작동 방식과 관련이 있습니다. 일반적으로 이전 토큰은 이후 토큰을 볼 수 없습니다. 따라서 토큰 #5는 토큰 #100이 처리되기도 전에 고정됩니다. 하지만 프롬프트를 복제하면 다음과 같습니다. [쿼리 ABCD] [쿼리 ABCD] A2는 첫 번째 부분에서 D1을 다시 살펴보면서 훨씬 더 강력한 답변을 제공할 수 있습니다. 야생 동물 이 방법은 추론을 사용하지 않는 모델에는 매우 효과적입니다. 하지만 추론을 사용하는 모델에는 그다지 효과적이지 않습니다.

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모든 자바스크립트/리액트 라이브러리는 성능 관련 예외 상황의 80%를 지원하도록 설계되었습니다. 그 외의 부분은 스스로 해결해야 합니다.

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아내가 제가 github.com/PeonPing/peon-ping…를 설치한 것에 대해 엄청 화가 났어요. 이제 하루 종일 "일해 일해"와 "행복하게 지내"라는 으르렁거리는 소리만 듣거든요.

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