lucas
@lucas_flatwhite • 14,316 subscribers
ai x software engineer / art enthusiast / capitalism x investment / cat in pic https://t.co/N61jJXagbK
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🎨 웹사이트 디자인을 DESIGN.md로 뽑아주는 크롬 확장 프로그램 > DesignMD Style Extractor 마음에 드는 웹사이트 스타일, 그냥 냅다 뽑아버리세욧! Claude Code.. 어디든 디자인 맥락 잡을 때 이렇게 편하게 시작할 수 있네요! 바로 설치해서 써보니 너무.. 편함.. 폰트가 뭔지, 색상 코드가 뭔지, 간격이 어떻게 되는지 확인할 필요 없어요. 버튼 하나로 지금 보고 있는 사이트의 디자인 시스템을 자동으로 분석해서 DESIGN.md 파일로 뽑아줍니다. 그리고 SKILL.md 이것도 바로 옆에서 뽑아주네요?? Claude Code, Codex, Google Stitch 같은 AI 에이전트에 바로 던져주면 그 사이트 느낌 그대로 UI를 만들 수 있죠. 뭘 추출하냐면: - 타이포그래피 > 폰트 패밀리, 사이즈, 자간, 행간 - 컬러 > 주요 색상, 배경, 텍스트, 포인트 컬러 - 간격 & 레이아웃 > 패딩, 마진, 그리드 시스템 - 모서리 반경 > 버튼이나 카드가 얼마나 둥근지 - 그림자 & 모션 > 호버 효과, 트랜지션 느낌 그리고 이걸 그냥 수치만 나열하는 게 아니라, AI가 읽기 좋은 구조로 정리해줘요. 미션, 브랜드 무드, 디자인 원칙, Do/Don't 가이드까지 포함된 마크다운 문서가 나옵니다. 아까도 얘기했듯이 SKILL.md 형식도 지원해서 Claude Code 스킬 파일로도 바로 쓸 수 있어요. 레퍼런스 사이트 찾아서,, 이 느낌으로 만들어줘요~~ 하는 워크플로우 생각하시는 분들에게는.. 이거 하나면 디자인 컨텍스트 세팅이 훨씬 빠르게 될 듯?!
lucas138,077 次观看 • 1 个月前
🖋️ Font Stealer 폰트 스틸러.. 웹사이트 URL을 입력하여 그 사이트에서 사용된 모든 폰트를 즉시 찾아주는 도구 ㄷㄷㄷ 테스트 해보니 원하는 글꼴을 단 한 번의 클릭과 5~10초 만에 가져올 수 있네요. 무료.. 개발자는 이 브랜드명을 변경할 예정이고, 다음 버전에서는 이 문제가 해결될 수 있도록 노력한다고 하네요. - 찾아낸 폰트를 바로 웹상에서 미리 볼 수 있고, - 원본 폰트 파일을 다운로드할 수 있고, - 무료로 사용할 수 있는 대체 폰트를 제안해 주고, - WOFF, WOFF2, TTF, OTF 등 주요 웹 폰트 형식을 모두 지원해요. 참고로 이 도구는 디자이너와 개발자가 학습과 테스트 목적으로 폰트 자산을 분석하고 접근할 수 있도록 돕기 위해 만들어졌습니다. 폰트를 다운로드한다고 해서 라이선스가 부여되는 것은 아닙니다! 사용자는 반드시 해당 폰트의 라이선스를 확인하고 정당한 권리를 확보해야 합니다.
lucas152,196 次观看 • 3 个月前
"Claude가 혼자 6시간 동안 풀스택 앱을 만들었어요" = 비밀은 Claude 하나가 아니라, Claude 셋이 서로를 감시하는 구조에 있었습니닷! AI에게 웹사이트 하나 만들어줘요~~~~라고 하면, 꽤 그럴듯한 결과물이 나오죠. 하지만 레트로 게임 메이커를 만들어줘요!! 라고 하면? 20분 만에 뭔가 나오긴 하지만, 게임이 실제로 작동하진 않죠. 버튼은 있는데 눌러도 아무 일도 안 일어나요. Anthropic Labs에서는 이 문제의 근본 원인을 두 가지로 짚었어요. ↓ 문제 1: 컨텍스트 불안감 긴 작업을 시키면 Claude의 컨텍스트 윈도우가 점점 채워져요. 그러면 흥미로운 현상이 벌어지죠. 모델이 공간이 부족해지고 있다고 느끼기 시작하면서, 작업을 서둘러 끝내려고 해요. 디테일을 빼먹고, 기능을 건너뛰고, ㅇㅇ 이 정도면 됨! 그리고 마무리하는 거예요. 사람이 마감에 쫓길 때와 비슷하죠. 급한 마음에 품질이 떨어지는 거예요. + 문제 2: 자기평가의 함정 이거 잘 만들었어요? 라고 Claude에게 물어보면, 높은 확률로 넵굳!! 이렇게 대답해요... 자기 작품에 대한 편향이 있는 거예요. 코드가 작동하는지, 디자인이 좋은지 같은 주관적 판단에서 특히 심해요. ↓ 해결책: GAN에서 영감을 받은 "만드는 Claude"와 "심사하는 Claude" Anthropic이 택한 접근법이 정말 흥미롭습니다! 딥러닝의 GAN = Generative Adversarial Network 에서 아이디어를 가져왔어요. GAN에서 생성기와 판별기가 서로 경쟁하면서 품질이 올라가는 것처럼, Claude 에이전트들도 역할을 나눈 거예요. - 생성기: 실제 코드를 쓰고, UI를 만들고, 기능을 구현하는 Claude - 평가기: 만들어진 결과물을 직접 써보고, 구석구석 테스트하고, 냉정하게 피드백하는 Claude 평가기는 Playwright MCP를 사용해서 실제로 브라우저를 열고, 버튼을 클릭하고, 페이지를 돌아다녀요. 눈으로 보면서 버튼이 안 눌리는지, 색상 조합을 읽기 힘든지.. 꽤 구체적으로 지적하죠. ↓ 프론트엔드 디자인: 주관적인 "예쁜지"를 측정 가능하게 디자인이 좋은지 나쁜지는 주관적이잖아요. Anthropic은 이걸 네 가지 기준으로 구조화했어요. 1. 설계 품질 > 색상, 타이포그래피, 레이아웃이 하나의 일관된 전체를 형성하는지 2. 독창성 > 템플릿 같은 뻔한 레이아웃이 아니라 맞춤형 결정의 흔적이 있는지 3. 기술성 > 타이포그래피 위계, 간격 일관성, 색상 조화가 세밀한지 4. 기능성 > 사용자가 실제로 인터페이스를 이해하고 작업을 완료할 수 있는지 미술관 웹사이트를 만들라고 했을 때, 처음에는 평범한 어두운 테마 사이트가 나왔어요. 하지만 평가기가 계속 피드백을 주면서 10번째 반복에서는 CSS 원근법으로 렌더링된 3D 공간에 미술작품이 떠 있는 경험으로 완전히 변신했다고 합니다! ↓ 풀스택으로 확장: 세 에이전트 체제 프론트엔드를 넘어 풀스택 애플리케이션을 만들 때는 에이전트가 셋으로 늘었어요. 1. 플래너 > 짧은 프롬프트를 전체 제품 사양으로 확장하고, AI 기능 통합 기회를 찾아요 2. 생성기 > React + Vite + FastAPI + SQLite 스택으로 기능별 구현 3. 평가기 > Playwright로 실행 중인 앱을 직접 클릭하면서 테스트 여기서 숫자가 인상적이에요. 단일 에이전트로 레트로 게임 메이커를 만들면? 20분, $9 기능적이지만 게임이 작동하지 않아요. 전체 하네스로 만들면? 6시간, $200 완전히 작동하는 게임, UI 폴리시, 엔티티 제어까지 갖춘 결과물이 나와요. 20배 비용이 들지만, 작동하지 않는 것과 완성품의 차이...! ↓ Opus 4.6의 등장, 여기에 하네스의 진화 흥미로운 건 모델이 좋아지면서 하네스도 변했다는 거예요. Claude Opus 4.6가 나오자, 기존에 필요했던 "스프린트 구조"와 "컨텍스트 리셋"을 제거할 수 있었어요. 모델이 더 긴 컨텍스트를 안정적으로 유지할 수 있게 됐으니까요. 업데이트된 하네스로 디지털 오디오 워크스테이션을 만든 결과를 보면.. - 플래너: 4.7분, $0.46 - 빌드: 3시간 10분, $113.85 - QA: 25.2분, $10.39 - 전체: 3시간 50분, $124.70 평가기는 클립 드래그, 악기 UI 패널, 이펙트 시각화 같은 세밀한 결함까지 잡아냈어요. ↓ 우리는 여기서 3가지를 얻을 수 있어요. 1. 모델을 실험하라 현실적인 문제에 모델을 직접 던져보고, 추적 로그를 읽어야 해요. 벤치마크 점수가 아니라, 실제 작업에서 어디서 무너지는지를 관찰하는 거예요. 2. 작업을 분해하라 복잡한 작업에서는 하나의 에이전트가 모든 걸 하는 것보다, 각 측면에 전문화된 에이전트를 배치하는 게 효과적이에요. 3. 복잡성은 이동한다 이게 가장 통찰력 있는 포인트예요. 새 모델이 나오면 하네스를 다시 검토해서 더 이상 필요 없는 구성 요소를 제거해야 해요. 모델이 좋아지면 하네스가 단순해지는 게 아니라, 하네스가 할 수 있는 일의 영역이 이동하는 거예요. 💭 "흥미로운 하네스 조합의 공간이 줄어들지 않고, 이동한다!" 모델 성능이 올라갈수록 에이전트 오케스트레이션이 불필요해질 거라고 생각할 수 있어요. 하지만 Anthropic의 경험은 반대를 말하고 있죠. 예전에는 "컨텍스트를 잃지 않게 하기"에 하네스의 복잡성을 쏟았다면, 이제는 "더 야심찬 작업을 더 높은 품질로 완성하기"에 복잡성을 쏟을 수 있게 된 거예요. 천장이 올라갔을 뿐, 사라지지 않았죠. 결국 AI 엔지니어링의 핵심은 모델의 능력 경계를 계속 따라가면서, 그 경계 위에서 새로운 조합을 찾는 일이지 않을까 생각해봅니다.. 단일 에이전트로 충분한 영역은 단순하게. 여러 에이전트가 필요한 영역은 구조적으로. 그 경계를 읽는 눈을 기르는게 좋은 AI 엔지니어와 그렇지 않은 엔지니어의 차이가 되고 있어요.
lucas69,839 次观看 • 2 个月前
Visual Studio Code → Agent Mode 롤아웃!! 이 기능은 모든 사용자에게 제공되는데 MCP 를 지원해요. 이전에는 VS Code Insiders 버전에서만 제공했다가 이번에 Stable 버전에서도 사용할 수 있죠. - Autonomous Code Editing AI 가 사용자의 입력이나 맥락을 바탕으로 코드를 직접 수정하거나 개선할 수 있어요. 오류를 감지하고 스스로 수정하거나, 반복 작업을 자동화할 수 있지요~~~ - Full Codebase Awareness 프로젝트 전체를 이해하고, 파일 간 연결이나 맥락을 고려한 제안을 제공해요. 단순히 한 줄 코드를 넘어 전체 구조를 파악하는 능력이 강화된 것! - Built-in tool support 코드베이스 검색, 터미널 명령 실행, 웹 콘텐츠 가져오기 같은 작업을 Agent Mode 안에서 바로 수행할 수 있어요. “최신 날씨 데이터를 가져와서 코드에 반영해줘” 같은 요청도 가능해질 수 있죠. - Scalability MCP 와 VS Code Extensions 를 통해 확장할 수 있어요. 이번 업데이트에서 기대되는 부분이죱! chat.agent.enabled = true ㄱㄱㄱ
lucas273,067 次观看 • 1 年前
와.. 이제 AI 에이전트가 Figma 캔버스 위에서 직접 디자인 하는 시대!! Figma가 놀라운 발표를 했네요. Claude Code로 바로요! use_figma 라는 새로운 MCP 도구와 에이전트를 가르치는 스킬을 함께 공개했어요. 오픈 베타가 오늘부터 시작됩니다. "오늘 Figma MCP 업데이트로, 제가 본 Claude Code 연동 중에서도 가장 강력한 통합 중 하나가 되었습니다. 이제 Claude Code를 사용해, 디자인 시스템의 전체 맥락을 이해한 상태로 Figma에서 디자인할 수 있습니다." - Thariq, Claude Code ↓ 무엇이 달라졌나!! 기존 Figma MCP 서버는 주로 디자인을 코드로 변환하는 방향에 초점이 맞춰져 있었어요. Figma에서 프레임을 선택하고, 그 디자인 컨텍스트를 AI 에이전트에게 전달해서 React, Vue, SwiftUI 같은 코드로 생성하는 흐름... 이번 업데이트의 핵심은 반대 방향이 열렸다는 것예요! AI 에이전트가 Figma 캔버스에 직접 쓸 수 있게 되었습니다... use_figma 도구는 Figma의 범용 쓰기 도구예요. 이걸로 할 수 있는 일! - 페이지, 프레임, 컴포넌트 생성 및 편집 - 변수와 스타일 생성 및 수정 - 텍스트, 이미지 배치 - 오토 레이아웃 설정 - Variants 구성 - Figma 파일 내 모든 오브젝트의 검사, 삭제, 수정 한마디로.. 디자이너가 Figma 위에서 하는 거의 모든 작업을 에이전트가 할 수 있게 된거라구요!!! ↓ Claude Code 에서 활용하는 법 > claude mcp add --transport http figma 플러그인이 좋다구요? > claude plugin install figma@claude-plugins-official 플러그인을 설치하면 MCP 서버 설정뿐 아니라, 디자인 구현, Code Connect 설정, 디자인 시스템 규칙 생성 같은 일반적인 워크플로우를 위한 에이전트 스킬도 함께 번들됩니다! 그냥 아예 미쳤네요..
lucas50,735 次观看 • 2 个月前
Anthropic이 Claude Cowork에 새로운 기능을 리서치 프리뷰로 공개했네요. > 그 이름은 Dispatch !!! 한줄 요약 = 핸드폰으로 메시지를 보내면, 내 컴퓨터에서 Claude가 알아서 일을 처리해줌! Dispatch가 기존 AI 어시스턴트와 다른 점은, 하나의 영속적인 대화 스레드에서 모든 작업이 이루어진다는 점이에요. 탭을 닫고, 자리를 떠났다가, 다시 돌아와도,, Claude는 그 자리에서 계속 일하고 있습니다. 출근 전 지하철에서 "오늘 대시보드 데이터로 리포트 만들어줘"라고 보내면, 오피스 도착 전에 완성된 파일이 기다리고 있는 것.. ↓ 보안 설계도 인상적이네요. Claude는 내 컴퓨터의 샌드박스 안에서만 실행되고, 파일은 로컬을 떠나지 않아요. Claude가 무언가를 건드리기 전엔 내가 먼저 승인해야 하죠. 클라우드 어딘가에 올라간다는 불안 없이, 진짜 내 데이터를 가지고 일을 시킬 수 있어요. 워키토키 비유가 정확함.. 핸드폰은 리모컨이 되고, 컴퓨터에서는 Claude가 그 명령을 받아 실행하는 구조. 파일 정리, 슬랙 검색, 이메일 확인, 프레젠테이션 작성... Claude가 컴퓨터에서 할 수 있는 모든 것들이 이제 폰 하나로 트리거됩니다. ↓ OpenClaw가 AI 에이전트의 실행 인프라를 열었다면, Dispatch는 그 실행을 '어디서든 지시할 수 있는 인터페이스'를 완성한게 아닌가 싶네요. 사용해보려면 Claude Desktop을 다운로드한 후 폰과 페어링! 데스크탑은 반드시 실행 중이어야 하구요. Cowork 자체와 마찬가지로 초기 버전으로 출시했기 때문에 앞으로 며칠에서 몇 주 안에 더 많은 업데이트가 있을 예정이라고 합니다. 지금 Max 구독자를 대상으로 롤아웃 중.. Pro는 며칠 내로 지원 예정!
lucas54,287 次观看 • 2 个月前
👩🏻💻 Claude Cowork 오.. 새로운 기능이네요! 개발자들이 쓰는 Claude Code를 개발자가 아닌 분들이 일상 업무에 적용한 버전입니다. 원래 Claude Code는 코딩 작업을 도와주는 거였는데, 사람들이 이걸로 코딩 말고도 온갖 일을 했죠. 휴가 계획 세우기, 슬라이드 만들기, 이메일 정리, 구독 취소, 로컬 드라이브에서 사진 복구하기, 식물 성장 모니터링, 심지어 오븐 제어까지...ㄷㄷ 이런 다양한 용도가 나오니까, Anthropic 팀이 이걸 비코딩 작업에 특화시키자 해서 Cowork를 만든겁니닷! Cowork의 핵심은 컴퓨터 폴더에 Claude가 접근할 수 있게 해주는 거예요. 그러면 Claude가 파일을 읽고, 수정하거나 새로 만들 수 있어요. 스크린샷 더미에서 스프레드시트 만들기나, 흩어진 노트에서 초안 작성하기 같은 거죠. 아직 초기 버전이라 raw하고, Claude Code 처음 나왔을 때 느낌! 특히 안전하고 편리한 기능들이 눈에 띄네요? 내장 VM으로 격리해서 보안 유지, 브라우저 자동화 기본 지원, claude .ai 데이터 커넥터 연동, 불확실할 때 사용자에게 물어보기 등.. 여기에 Opus 4.5 모델 기반으로 돌아가는 에이전트예요. 최고.. Anthropic의 목표는 그냥 코딩이 아니라 범용 에이전트!!!
lucas77,255 次观看 • 4 个月前
📑 Claude Code로 만든 AI 구직 에이전트 > Career-Ops 이건 단순한 이력서 자동 생성기가 아니네요. 구직을 감이 아니라 시스템으로 운영할 수 있다는 것.. 트윗에서 느껴졌던 임팩트도 바로 그 지점이구요. - 실제로 700개가 넘는 지원 프로세스를 운영해봤고, - 그 과정에서 만든 시스템을 오픈소스로 공개했고, - 공고 수집, 적합도 평가, CV 재작성, 지원 추적, 폼 작성까지 하나의 흐름으로 연결해둠! 이 시스템으로 740개 이상의 job offers를 평가했고, 100개 이상의 맞춤형 CV를 만듬... Head of Applied AI !! 이론상 가능한 자동화가 아니라 이미 한 번 실전에서 끝까지 굴러간 운영체계라는게 재미있네요. Anthropic, OpenAI, ElevenLabs 같은 45개 이상의 회사들을 포함해 여러 포털을 기본 설정으로 스캔 가능 ㄷㄷ ↓ 구직을 단발성 액션이 아니라 파이프라인으로 본다는 점! 채용 공고 URL이나 JD를 붙여넣으면 → 먼저 역할 archetype을 분류하고 → A-F 점수 체계로 fit을 평가하고 → 그 결과를 리포트, PDF, tracker로 분기합니다. 마구 많이 넣는 용도가 아니라, 점수화와 리서치로 정말 맞는 공고에만 집중하라는 철학이 들어가 있네요. 14개의 skill/mode, Go 기반 터미널 대시보드, Playwright 기반 PDF 생성... 이렇게 디테일하게 만들었네요? 구직 전체를 운영하는 에이전트형 워크스페이스.. ↓ 누가 보면 좋을지 생각해봤습니다. - 매 지원마다 CV와 스토리텔링을 다시 짜는 비용이 큰 사람 - 구직을 스프레드시트 몇 장이 아니라 재현 가능한 시스템으로 관리하고 싶은 사람 반대로 무작정 많은 회사에 빠르게 넣는 방식과는 결이 다르네요. 그리고 개발 관점에서도 구직이라는 반복 업무 전체를 에이전트 파이프라인으로 재구성했고, Claude Code를 실전용 vertical agent로 바꾸는 방식을 참고할 수도 있다고 봐요.
lucas37,031 次观看 • 2 个月前
Hallmark 오픈소스 디자인 스킬이 나왔네요..🎨 AI-generated처럼 보이는 것을 거부하는 디자인 스킬 Claude Code, Cursor, Codex에서 AI가 만든 티가 나는 UI를 덜 만들게 해준다니! 설치도 간단해요. > npx skills add nutlope/hallmark AI 코딩 에이전트로 랜딩 페이지나 UI를 만들면 속도는 정말 빠른데, 결과물이 어딘가 비슷비슷해지는 문제가 있죠. 큰 그라데이션, 과한 glow, 뻔한 카드 레이아웃, 의미 없는 badge, 어디서 본 듯한 hero section.. Hallmark는 이걸 정면으로 겨냥한 프로젝트 같아요. ↓ Hallmark에는 4가지 명령이 있어요. 1. Build 간단한 질문 3개를 던진 뒤, 그 답을 바탕으로 사이트를 만들어줘요. 2. Study 스크린샷이나 사이트를 넣으면 디자인의 DNA를 추출해요. 단순히 복제하는 게 아니라, 구조/타이포/컬러/분위기 같은 특징을 읽어내는 방식. 3. Redesign 기존 카피와 브랜드는 유지하되, 사이트를 완전히 다른 인상으로 다시 만들어줍니다. 4. Audit 현재 UI에 어떤 AI 티가 나는지 보고서 형태로 점검해줍니다. 이 중에서 특히 Study가 좋아 보이네요? 왜냐면 단순히 "Stripe 느낌으로 해줘요" 같은 프롬프트보다 한 단계 더 구체적으로, 사용자가 좋아하는 디자인의 구조적 특징을 분석해서 다른 작업에 적용할 수 있게 해주는 접근이거든요. ↓ GitHub를 또 살펴보니 typography, colour, layout, motion, microinteraction, structural variety 같은 요소를 하나의 룰셋으로도 묶어놨네요. 그리고 21개 macrostructure, 22개 theme, 60개가 넘는 slop-test gate, pre-emit self-critique 같은 장치들이 들어가 있습니다. 뭐가 되게 많음! 이런 구성이 재미있는건 이제 AI 디자인 품질이 단순히 더 좋은 모델을 쓰면 해결되는 문제만은 아니라는 점을 보여주는 것 같아요. 좋은 UI는 결국 취향, 제약, 금지 규칙, 체크리스트, 반복적인 비평에서 나오는게 아닐까 싶기도 하구요. Hallmark는 그 과정을 하나의 skill로 패키징한 느낌!
lucas11,858 次观看 • 17 天前
Claude 금융 서비스를 위한 새로운 에이전트 템플릿 공개 📦 이것과 연결된 Anthropic 공식 Claude 금융 서비스 플러그인 저장소 피치 빌딩, 밸류에이션 리뷰, 월말 결산, 재무 보고서 작성 등 실제 금융 업무에 바로 돌려볼 수 있는 Claude 에이전트들이 출시되었어요. 여기에 방금 업데이트된 플러그인들은,, Claude를 투자은행, 주식 리서치, 사모펀드, 자산관리 분야의 진짜 전문가로 만들어줍니다. 실제 금융 업무를 끝까지 자동화할 수 있도록 설계되었죠. 오픈소스 형태로 제공되기 때문에 코드 전체를 확인하고, 필요에 따라 자유롭게 수정하고 확장할 수 있죠. 실제 금융사들이 바로 프로덕션에 적용하기 좋은 구조! Cowork, Claude Code 에서 플러그인으로 설치해서 바로 쓰거나, 프로덕션 환경에서는 Managed Agents로 안정적으로 운영할 수 있게 됩니다. 각각 에이전트는 필요한 커넥터/스킬/서브에이전트까지 모두 포함되어 있네요. 👍🏻
lucas16,898 次观看 • 1 个月前
그래! 한국말이 바로 나와줘야 되는거지~~~ 언어의 장벽이 무너진다아.. 이번에 공개된 Gemini Native Audio 모델이 업데이트 되었고, 이걸 적용한 실시간 통역 기능. 단순히 말이 통하는 수준을 넘어, 왜 기술적으로 대단한가.. 기존의 AI 음성 대화와 가장 큰 차이점은 "글자로 바꾸는 과정"이 사라짐. 예전에는 음성 듣기 → 텍스트로 변환 → 번역/생각 → 다시 음성으로 합성.. Gemini Native Audio는 오디오 그 자체로 이해하고 즉시 음성으로 반응. 네???!! 이 모델은 사용자의 목소리에 담긴 톤, 억양, 빠르기를 이해함. Live Speech Translation 기능으로 이어폰 실시간 통역ㄱㄱ 단어 그대로 번역하는 것이 아니라, Gemini의 추론 능력을 사용해 관용구나 유행어의 맥락을 파악...
lucas57,601 次观看 • 5 个月前
Mockdown: AI 에이전트는 ASCII 와이어프레임을 선호함! 이거 진짜 아이디어 좋네요?! 저도 바로 북마크했어요ㄷㄷ 슥슥 복사해서 Antigravity에 붙여넣으니 바로! Claude Code 같은 AI 에이전트가 텍스트 기반의 ASCII 아트를 시각적 구조로 해석하는 능력을 극대화한 프로토타이핑 도구예요. "AI 에이전트는 당신의 생각보다 마크다운을 더 잘 읽습니다" 복잡한 자연어 설명보다 명확한 구조적 표현이 코드 생성에 훨씬 효과적이라는 얘기겠죠! - 30초 만에 웹페이지 구조를 그릴 수 있는 초고속 프로토타이핑! - 그려진 와이어프레임을 ASCII 텍스트로 복사하여 AI에게 전달하면, AI가 이를 즉시 이해하고 작동하는 웹페이지 코드로 변환해줌. - 모호한 설명 대신 시각적인 텍스트 구조로 의도를 전달하여 환각을 줄이고 정확도를 높임. 초기 레이아웃을 AI에게 설명할 때 겪는 어려움을 획기적으로 줄여줄 수 있겠네요..!
lucas30,846 次观看 • 3 个月前
새로운 명령어 /simplify 공식적으로 출시되었네요! > Claude Code 2.1.63 코드를 변경한 뒤 /simplify를 실행하면, 변경된 코드 전체를 세 가지 관점에서 검토해줘요. - 재사용 기회: 중복된 로직, 추출 가능한 패턴 - 코드 품질: 가독성, 네이밍, 구조 - 효율성: 불필요한 복잡도, 중복 연산 단순히 제안만 하는 게 아니라, 발견한 문제를 직접 수정해준다는 점이 인상적이에요. 저도 바로 이렇게 해봤죠. 1. 평소처럼 코드를 변경합니다 2. /simplify 를 실행합니다 3. diff를 분석해서 문제를 찾아내고, 수정을 적용해줍니다 동일하게 수행해보니 에이전트 3개가 병렬로 분석을 진행하는 것을 볼 수 있었습니다. (Haiku 4.5 기반) 그래서 빨랐구나 싶었네요. 저도 그래서 테스트 해보고 바로 push 했죱!
lucas16,826 次观看 • 3 个月前
구글 A2UI: Agent-to-User Interface AI 에이전트가 텍스트만 생성하던 시대에서 또 달라지고 있음. 이제 에이전트는 사용자 인터페이스 자체를 만들어냄. 구글이 이번에 공개한 A2UI는 에이전트가 UI를 "말할 수 있게" 만드는 오픈소스 프로젝트. 에이전트가 JSON 형식으로 UI 청사진을 보내면, 클라이언트 앱이 자신의 네이티브 컴포넌트로 이를 렌더링함. 코드가 아니라 데이터로 UI를 전송하기 때문에 보안이 강력하고, 동시에 표현력도 코드만큼 풍부함. 현재의 방식에서 무겁고, 앱의 네이티브 스타일링과 맞지 않으며, 보안 경계 관리가 복잡한 상황을 해결하려함. 데이터처럼 안전하면서 코드처럼 표현력 있는 UI 전송 방법이 필요. ↓ 메시지 시퀀스로서의 UI 스펙 A2UI는 에이전트가 즉석에서 구조화된 출력으로 생성하거나 템플릿으로 사용해 값을 채울 수 있는 표준 포맷을 제공함. 이 JSON 페이로드는 A2A, AG UI 등을 통해 클라이언트로 전송됨. 클라이언트는 자신의 네이티브 UI 컴포넌트로 렌더링. 클라이언트가 스타일링과 보안을 완전히 제어하므로 에이전트 출력이 항상 앱에 네이티브하게 느껴짐. 예를들어 사용자가 사진을 업로드하면, 원격 에이전트가 Gemini로 사진을 이해하고 조경 고객의 특정 니즈에 맞춘 맞춤형 폼을 만듬. 혹은 에이전트가 인터랙티브 차트와 Google Maps가 포함된 커스텀 컴포넌트로 응답할 수도 있음. ↓ A2UI를 이해하는 가장 좋은 방법은 직접 실행해보는 것. Google은 생태계와 협력해 포맷을 개선하고, 다양한 클라이언트 라이브러리에 A2UI를 연결하고, 더 강력한 도구를 만들고, 개발자 온보딩과 샘플을 제공하려 함. 무섭..
lucas14,882 次观看 • 5 个月前
벡터 DB 없는 RAG? PageIndex가 보여주는 추론 검색의 가능성 벡터 DB도, 임베딩도, 청킹도 없는 새로운 RAG 접근 방식이 나왔네요. 그런데 금융 벤치마크에서 98.7% 정확도.. SOTA를 찍었네요? 이건 좀 봐야할 듯 합니다. 📦 GitHub - VectifyAI/PageIndex 기존 RAG의 고질적인 문제는 '유사도가 곧 관련성은 아니다'라는 점이죠. 질문이랑 비슷해 보이는 텍스트를 가져오지만, 진짜 정답은 전혀 다른 맥락에 숨어있을 때가 많으니까요. ↓ VectifyAI의 PageIndex는 이 문제를 완전히 다르게 풉니다. 문서를 Chunking 이렇게 잘게 쪼개서 벡터 공간에 뿌리는 대신, 문서 전체를 '지능형 목차' 같은 계층적 트리 구조로 만듭니다. 그리고 LLM이 이 트리를 '추론'하며 탐색하게 하죠. "이 질문이랑 비슷한 텍스트가 어디 있지?"라고 묻는 게 아니라, "이 문서의 구조상, 전문가라면 어디를 먼저 찾아볼까?"라고 추론하는 겁니다. ↓ 이 방식의 장점은 명확합니다. 1. 문맥을 끊어먹는 청킹이 없음. 2. 유지보수하기 귀찮은 벡터 DB 인프라가 필요 없음. 3. 왜 이 답변을 가져왔는지 'Table 5.3 참조'처럼 인간적으로 추적 가능함. 마치 책을 볼 때 키워드 검색으로 찾는 것과, 목차와 문맥을 이해하고 찾는 것의 차이라고 볼 수 있겠네요. ↓ 특히 금융 보고서나 기술 매뉴얼처럼 구조가 복잡하고 논리적인 흐름이 중요한 문서에서 빛을 발한다고 합니다. 실제로 FinanceBench에서 기존 벡터 기반 RAG들을 압도했습니다. 단순 검색은 여전히 벡터가 빠르고 좋겠지만, 깊이 있는 전문 지식을 다뤄야 한다면 이런 Reasoning-first '추론 중심' 접근이 답이 될 수도요..?! 오픈소스로 공개되어 있으니, RAG의 한계를 느끼셨던 분들은 한번 테스트해보셔도!!
lucas11,432 次观看 • 4 个月前
The drums Zedd pounded out blended so perfectly with the countless beautiful stages he’s shown us over time. Everyone around me couldn’t help but gasp in awe. The immersion of his performance is beyond words—you truly have to see it with your own eyes. I want to tell people all over the world! It was a day where I fully enjoyed his colorful mixes, some pleasantly anticipated and others completely unexpected~ Zedd 🤯✨🚀 #zeddTelosTourKorea #zeddTelosTour #telosTour #zedd 제드 ✨🪩
lucas16,271 次观看 • 1 年前
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