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BioMedical AI Start up - CTO / Kaggle Competition - Master / @GooseCityDAO / Founder @codechainAI
포스팅
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04-01
스레드
클로드 코드 버디가 드디어 출시됐습니다! 이제 펫을 키울 수 있어요! 정말 재밌죠? 얼마 전까지만 해도 코딩 에이전트랑 계속 얘기하는 게 좀 지루해서 코딩 타마고치 게임을 직접 만들어 봤는데, 클로드 코드에서 이런 게임을 만들 줄은 몰랐네요! 😂 펫 이미지들은 배경 제거부터 액션 시트까지 전부 AI가 자동으로 생성해 줍니다 (에이전트가 자동으로 처리할 수 있도록 스킬 시트를 제가 직접 만들었어요). 세션 진행 상황에 따라 펫의 외형과 진화 경로도 달라지고요. 코딩 중에 오류가 발생하면 짧은 전투가 벌어지기도 합니다. 세션을 많이 할수록 진화에 필요한 경험치도 더 많이 얻게 돼요. 펫은 메모리 기능도 있어서 세션에서 했던 걸 기억하고, 다시 알려주거나 재밌는 말을 해주기도 합니다. 하지만 코딩 자체에는 별 도움이 안 돼요. 그냥 자동으로 대화해주고 자동으로 키워주는 펫 시스템이라고 생각하시면 됩니다. 사실 저는 직접 2D 펫 이미지들을 자동으로 생성하는 스킬을 만들어서 플레이하는 게 정말 재밌었어요. 게임을 시작할 때마다 어떤 몬스터가 나올지 정말 기대돼요. 어렸을 때 포켓몬과 디지몬 팬이었던 탓에, 언젠가 나만의 2D 픽셀 아트 애완동물 동반자 게임을 만들어보고 싶다는 꿈을 항상 꿔왔기 때문일지도 모르겠네요.
Oikon
@oikon48
04-01
Claude Code 公式エイプリルフール `/buddy` コマンドが入っています。 /buddy でコンパニオンが産まれて、チャット欄の横にいてくれます(Kawaii!)。ユーザーによって産まれるコンパニオンが違うので、良かったら何が出たか教えてください。
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03-21
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정말 농담이 아닙니다. AI를 도입하지 않는 소프트웨어 회사는 시대에 뒤처질 것입니다. 카르파티는 2024년 12월 이후로는 직접 코드를 거의 작성하지 않았다고 했는데, 이는 작년에 제가 AI가 코드의 99%를 작성한다는 질문을 받았던 때를 떠올리게 했습니다. 저는 ChatGPT가 처음 나왔을 때 이후로는 직접 코딩을 해본 적이 없습니다. 당시에는 코딩 에이전트가 없어서 대화를 단계별로 복사 붙여넣기해야 했습니다. 하지만 실제 개발 효율은 구글 검색을 하면서 코드를 작성하는 것보다 훨씬 빨랐습니다. 시대는 완전히 바뀌었습니다. 저는 최근 대만에서 AI로 완전히 운영되는 회사를 설립했고, 이미 가동 중입니다. 현재 매일 20개 정도의 코딩 CLI를 사용하며 5~6개의 프로젝트를 동시에 진행하고 있습니다. 개발 작업량은 엄청나지만, 결과물의 효율은 놀라울 정도로 높습니다. 많은 사람들이 여전히 AI가 정말로 돈을 버는 데 도움이 될 수 있는지 의문을 제기합니다. 아마 1년 전이라면 그렇게 생각했을지 모르지만, 지금은 완전히 다릅니다. 과장하는 것이 아닙니다. 저는 현재 10만 세대 규모의 개발 프로젝트를 협상 중입니다… 아직도 망설이고 계시다면, 그냥 도전해 보세요! 이미 AI를 활용해 자신의 가치를 높이고 있는 사람들을 많이 알고 있거든요. 지금이 바로 최고의 시대입니다. twitter.com/0x0funky/status/20...
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03-12
스레드
Karpathy의 자동 연구에서 영감을 받아, 저는 VibeHQ가 단일 에이전트뿐 아니라 전체 다중 에이전트 협업 메커니즘을 스스로 진화시키도록 학습시켰습니다. 인간의 개입 없이 7번의 완전 자동화 실행 결과: • 토큰 사용량: 720만 → 570만 (최대값 62% 감소) • 조정 관련 문제(작업 중복 등) 감소: 4 → 0 • PM 토큰 낭비: -91% 루프: 벤치마크 → 협업 정량화 및 LLM 분석 실패 모드 → /optimize-protocol을 사용하여 조정 코드 재작성 → 재구축 → 반복 AI는 에이전트 팀 협업 실패를 관찰하고, 실패 원인을 분석한 후, 인간의 개입 없이 자체 소스 코드를 수정하여 협업 로직을 조정합니다. AI가 팀 시너지를 완벽하게 조직화하는 것입니다. 관련 자료를 참고했습니다. 자동 연구는 모델 학습을 자동으로 최적화합니다. 랄프는 단일 에이전트 자율 루프였고, 가스타운은 오케스트레이션을 위해 20~30개의 클로드 코드를 동시에 실행했지만, 진화 능력은 없었습니다. 이들은 모두 매우 강력했지만, 나중에는 모두 단일 에이전트의 기능을 발전시키는 데 집중했습니다. 팀워크 자체, 즉 작업 분담 방법, 갈등 방지 방법, 컨텍스트 공유 방법, 서로의 장애물 제거 방법 등을 발전시키는 것은 아무도 하지 않고 있습니다. 현실 세계와 마찬가지로 AI 팀도 서로 호흡을 맞추는 데 시간이 필요합니다. 이것이 앞으로 어떻게 발전할지 상상해 보세요. • 에이전트들이 자체적인 팀 문화와 시너지를 형성합니다. • 프로젝트 진행 상황에 따라 3인 또는 7인 팀을 구성하여 프로젝트에 적응합니다. • 함께 진행하는 프로젝트가 많을수록 팀의 역량이 강화됩니다. • 에이전트들이 프로젝트 진행 중에 새로운 팀원을 온보딩하고 자동으로 작업을 재배정합니다. 솔직히, 궁극적으로 어떻게 진화할까요? 저도 모르지만, 바로 그 점이 가장 흥미로운 부분입니다. twitter.com/0x0funky/status/20...
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03-10
최근 저는 무기한 계약, 현물 거래, 예측 시장 및 온체인 결제를 단일 계정(TG)으로 통합하는 Everything 프로젝트를 조사하고 있습니다. 사실 OpenClaw가 하려는 것은 매우 간단합니다. 원래 암호화폐 전문가들을 위해 설계되었던 거래 경험을, 복잡한 절차 없이 일반 사용자들도 직접 사용할 수 있는 제품처럼 만들어 더 넓은 사용자 시장으로 진출하는 것입니다. 또한 OpenClaw 덕분에 텔레그램 사용자가 더욱 늘어났습니다. 제 생각에 이번 Everything 공개 판매의 진정한 초점은 단순히 $E에 있는 것이 아니라, Everything 포인트를 최대한 활용하는 방법에 있는 것 같습니다. 나중에 지급될 에어드랍 이나 초반 보너스를 활용하고 싶다면 1단계가 가장 효율적인 단계이기 때문입니다. 핵심은 아주 간단합니다. • 1단계에서는 3배 포인트 보너스를 제공합니다. • USDT를 사용하는 것보다 $H 코드를 사용하여 참여하면 포인트 효율이 더 높습니다. • 나중에 포지션/자산 스냅샷/거래량/추천 횟수를 누적할 수도 있습니다. 따라서 이번에는 단순히 "일찍 사면 싸다"는 것이 아니라, 일찍 참여할수록 가격은 낮아지고, 배율은 높아지며, 포인트를 더 오래 적립할 수 있습니다. 제 생각에는 이렇게 생각해 보는 게 좋을 것 같습니다. 참여하고 싶었던 마음이 간절했다면, 가장 중요한 것은 기다리는 것이 아니라 포인트를 최대한 효율적으로 활용하는 것입니다. 현재 가장 간단한 접근 방식은 다음과 같습니다. • 1단계에서 진행해 보세요. • $H을 사용할 수 있다면 $H을 우선적으로 처리하세요. • 단순히 매수 포지션을 유지하는 것만으로는 부족합니다. 포지션 도 꼭 받으세요. • 이미 거래를 하고 있다면 거래량을 늘리는 것이 포인트 적립에 도움이 됩니다. • 추천 프로그램도 추가적인 포인트 획득 수단이 될 수 있습니다. 나중에는 가격만 오르는 것이 아니라 포인트 배율도 낮아집니다. 동일한 자본으로 투자할 경우, 나중에 진입하는 사람들은 더 적은 포인트를 얻게 됩니다. 따라서 포인트/ 에어드랍/얼리 진입 포인트를 고려한다면 1단계에 집중하는 것이 가장 효과적일 것입니다. 요약하자면: 시장에 일찍 진입할수록 더 저렴하게 구매할 수 있고, 동일한 비용으로 더 효율적으로 운영할 수 있습니다. 이 링크(t.me/EverythingTradeOfficial_b...…)를 통해 직접 로그인하시면 퍼블릭 세일 에 참여하실 수 있습니다. 반드시 스스로 조사하세요.
Everything
@trdEverything
03-10
⚡️ Everything Phase 1 is officially LIVE. Welcome to your new home for trading. → Trade Perpetual futures with up to 1000x leverage → Earn 3× Everything Points for your airdrop allocation → $E Public Sale starts at $0.01 per $E ($50M FDV) → No KYC Don’t miss the start ↓
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