2026년 10월 3일 (토)

한 줄로에이전트가 쓴 기록을 읽어 지침을 고치는 두 번째 루프를 얹는다

왜 골랐나매일 Claude Code 스킬로 일을 돌리고 있어, 같은 실수를 반복하지 않게 만드는 방법이 바로 쓰일 수 있다. 관심사 1

무슨 내용인가 (3줄)

• 루프(에이전트가 시도·채점·유지나 취소를 되풀이하는 방식)는 카파시의 오토 리서처가 원조다. 점수 파일은 에이전트가 못 고치게 막는다.
• 이 팀은 기능마다 검사 항목을 먼저 쓰고 잠근 뒤, 새 에이전트가 만들게 했다. 그런데 에이전트의 나쁜 습관이 다음 기능으로 이어지는 문제가 남았다.
• 해결책으로 기록을 읽고 program.md(지침 파일)를 고치는 "오토 루프"를 만들었다. 8:20~9:00 쯤 업스태시 박스(클라우드 실험 공간) 광고가 있고, 끝에 유료 커뮤니티 홍보가 있다.

새로 알게 된 것 3가지

• [01:00] 오토 리서처는 파일 셋이다. 고칠 수 있는 학습 파일, 못 고치는 채점 파일, 지침 파일(program.md)이다. 2일에 700번 실험해 20가지 개선을 찾았다고 한다.
• [05:00] 검사 항목은 기능을 만들기 전에 쓰고, 승인 뒤 잠근 폴더에 넣는다. 설정 규칙으로 에이전트의 수정을 막는다.
• [09:00] 오토 루프는 라운드 기록에서 반복 실수를 찾아 지침만 고친다. 검사 항목은 못 고친다. 고치면 기준을 낮춰 버리기 때문이다.

지금 할 수 있는 행동없음. 그래서 ★★. 스킬마다 "밟은 함정" 모음과 페이지 👍/👎가 이미 같은 일을 한다. 새 루프를 만들지 않는다.

판정★★ 요약으로 충분. 원리는 요약으로 잡히고, 화면에서 따라 할 설치 구간이 뚜렷하지 않다.

주의"Shopify CEO가 37번 실험해 성능 19% 향상"은 영상 속 전언이고, 근거는 미확인이다. 영상 속 앱 결과도 본인들 진술이다.

출처 언급안드레 카파시(Karpathy), 오토 리서처, Shopify CEO, Upstash Box, AI Labs Pro

한 줄로곡 지시문은 시간 순서의 동사 목록으로 짜야 잘 나온다

왜 골랐나곡의 구조를 잡고 편곡 순서를 정하는 방법이 강철국 다음 곡 작업에 옮겨 쓸 수 있어서. 관심사 2

무슨 내용인가 (3줄)

• 영화 장면 두 개에 맞춰 배경 음악을 만든다. 스타일 칸(분위기 지시)과 가사 칸(구간별 순서 지도)을 따로 채운다.
• 타이틀곡은 영상을 AI에 분석시켜 가사를 쓰고, 저장해 둔 보컬 음색으로 만든다. 슬라이더(세기 조절 막대)로 편곡을 고정한다.
• 영상 전체가 Suno 후원 영상이다. 마지막에 Suno 유료 요금제의 상업 이용 권리를 홍보한다.

새로 알게 된 것 3가지

• [04:00] 편곡 문장은 "시작, 도입, 고조" 같은 동사를 시간순으로 세미콜론으로 잇는다. 4~6개까지만 쓴다. 더 많으면 모델이 흐트러진다고 한다.
• [06:00] 가사 칸의 대괄호 구간 라벨은 6개 이하로 둔다. "22초" 같은 시간 표기를 넣으면 품질이 떨어진다고 한다. 처음과 끝 구간이 가장 안정적이다.
• [13:00] 같은 편곡을 여러 번 뽑으려면 엉뚱함(위어드니스)은 0, 다양성은 최소로 둔다. 스타일·오디오 영향력은 높인다.

지금 할 수 있는 행동적어 보기. (15분) 「오늘도 완판」 구조를 6구간으로 쪼개고, 구간마다 동사 한 줄을 붙여 Y2에서 한 곡 시험한다. 구간 수·동사 순서·BPM(빠르기 숫자) 명시는 어느 도구에나 통할 만하다. 슬라이더·저장 음색은 Suno 전용이다.

판정★★ 요약으로 충분. 화면 조작보다 지시문 구조 설명이 핵심이고, 대부분 Suno 전용 칸 이야기다.

주의"4~6개 넘으면 집중이 떨어진다"는 채널 본인 진술이다. 후원 영상이라 Suno에 유리하게 말했을 수 있다. Y2에서 통할지는 미확인.

출처 언급Suno, Soundraw Studio

한 줄로내가 좋아하는 것 말고 시장이 있는 곳에서 팔아라

왜 골랐나「스트릿 레스토랑 파이터」 우승 사장님이 실제 장사 판단을 말한다. 길거리장사대전의 원작 방송이다. 관심사 4

무슨 내용인가 (3줄)

• 양식당 오너셰프가 나와 TV 요리 경연(스트릿 레스토랑 파이터. 자막에는 '스틸'로 잘못 적힘) 우승 뒷이야기를 한다.
• 경연에서는 데이터로 메뉴를 고르고, 공짜 서비스로 손님을 끌고, 손님이 빨리 돌게(회전율) 했다고 한다.
• 앞 3분은 빵 시식, 끝 1분은 악플 이야기다. 광고 구간은 없지만 본인 가게 빵 소개가 있다.

새로 알게 된 것 3가지

• [05:00] 상권(장사가 되는 동네)에서 1등 메뉴를 숫자로 찾아 골랐다. 전 국민 대상 식당에는 백화점 매출 1등인 일본 가정식을 골랐다.
• [09:00] 공짜로 준 음식은 원가가 낮은 것이다. 컵라면은 대량으로 사면 하나에 400원이라고 한다. 싸게 주고 만족도를 올린다.
• [10:00] 한국은 뉴욕보다 인구 대비 외식업 가게가 아홉 배 많다고 한다. 영업신고증이 다음날 나올 만큼 열기 쉬워서다.

지금 할 수 있는 행동점검하기. (10분) 길거리장사대전의 손님 서비스 아이템 하나를 "원가는 낮고 손님은 크게 좋아하는 것" 기준으로 살펴본다.

판정★★ 요약으로 충분. 핵심은 마지막 한 문장이고, 숫자 근거는 대부분 본인 말뿐이다.

주의"아홉 배"는 사장님 본인 진술이고 출처가 없다(미확인). 메뉴 선택의 "데이터"가 무엇인지 자막에 없다.

출처 언급스트릿 레스토랑 파이터, 넷플릭스 흑백요리사 시즌 2

한 줄로값싼 Wan은 인물 교체에, 비싼 Seedance는 장면 구성에 낫다

왜 골랐나무료 로컬 영상 모델을 ComfyUI(노드를 이어 AI 그림·영상을 만드는 프로그램)로 돌려 트레일러·뮤직비디오 소재를 만들 수 있는지 보려고 골랐다. 관심사 3

무슨 내용인가 (3줄)

• 같은 세 장면을 Wan 3.0과 Seedance 2.5에 한 번씩만 만들게 해 비교한다. 다시 뽑기 없이 첫 결과만 썼다.
• 인물 교체는 Wan이 얼굴을 잘 지켰다. 참조 이미지 4장으로 장면을 새로 짜는 시험은 Seedance가 나았다.
• 가격은 유료 서비스(WaveSpeed, ComfyUI 공식 API 노드) 기준이다. 로컬 실행 내용은 없다. 끝에 디스코드·유료 커뮤니티 홍보가 있다.

새로 알게 된 것 3가지

• [03:00] 클럽 장면 10초 1080p는 Seedance 8.10달러, Wan 1.90달러였다. 4배 넘게 차이 난다.
• [04:00] 도로 장면 10초 720p는 Seedance 약 4.36달러, Wan 2.10달러였다. Seedance는 얼굴이 원본 인물과 섞였다.
• [08:00] 세 번 돌린 총비용은 Seedance 약 22.18달러, Wan 6.85달러였다.

지금 할 수 있는 행동없음. 그래서 ★. 값은 전부 유료 API 가격이라 무료 로컬 실행 정보가 없다.

판정★ 스킵. 제목의 "무료"는 워크플로우 파일이 무료라는 뜻이다. 로컬 실행 방법은 없다.

주의장면당 한 번씩만 돌린 본인 취향 평가다. 제목의 "더 낫다"는 인물 교체에서만 맞다.

출처 언급WaveSpeed, ComfyUI 공식 API 노드, MiniMax H3

한 줄로구글이 한 번에 100만 토큰을 쓰는 새 AI를 공개했다

사실 (3줄)

• 구글이 10월 1일 '제미나이 4 아르곤'을 공개했다. 한 번에 쓰는 글(출력 토큰)이 6만4000개에서 100만개로 늘었다.
• 지금은 미국 정부 사전 검증 중이다. 사이버 방어 전문가 프로그램 '페어윈드'에만 먼저 풀렸다. 유료 API(프로그램 연결 통로)와 구독자는 나중이다.
• 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러다. 코딩 시험(DeepSWE v1.1)은 77.9%로, 클로드 오퍼스 5.5의 74.2%보다 높다.

나에게 영향지금은 없음. 아직 못 쓴다. 풀리면 SpotDiff처럼 제미나이 API를 쓰는 작업의 비용 비교 대상이 된다. 일반 공개 날짜는 미확인.

판정★★알아두면 됨. 아직 못 쓰는 모델이라 내일 바꿀 행동이 없다.

주의점수는 모두 구글 자료를 받아 쓴 것이다. 다른 곳의 확인은 없다.

출처 언급구글, 코라이 카부크쿠오글루(구글 딥마인드), 위즈, 하비, 발스, 재피어, 그레이 스완

한 줄로판단만 하는 작은 AI 모델이 2주 만에 여러 회사에서 쏟아졌다

사실 (3줄)

• 타입세이프AI의 Jev(제브)는 글 대신 확률을 내놓는 판단 전용 모델이다. 회사는 큰 모델보다 193.6배 빠르고 444.6배 싸다고 주장한다.
• 9월 21일~10월 1일 사이 오픈AI 디시전 API(제한 공개), AWS 스트랜즈 디사이더 2B, 클라우드플레어 Clef 등이 잇따라 나왔다.
• AWS와 클라우드플레어 모델은 아파치2.0 라이선스(상업 이용 허용)로 공개됐다. Clef는 Jev API와 100% 호환이라 주소와 모델 이름만 바꾸면 된다고 한다.

나에게 영향당장은 없음. 브리핑의 "고를까 말까" 같은 단순 분류를 나중에 작은 판단 모델로 바꾸면 비용을 줄일 수 있다.

판정★★알아두면 됨. 개발자용 흐름이고, 지금 쓰는 도구에 바로 붙일 방법은 기사에 없다.

주의단일 출처 기사다. 속도·가격·정확도 숫자는 각 제작사의 주장이고 독립 검증은 미확인이다.

출처 언급타입세이프AI(Jev), 오픈AI(디시전 API), AWS(스트랜즈 디사이더), 클라우드플레어(Clef), 리퀴드AI(d1), 테크크런치

한 줄로OpenAI 행사 신제품 중 먼저 써 볼 것을 직접 골라 줬다

왜 골랐나OpenAI 신제품을 1인 개발자 눈으로 빠르게 가를 수 있어서. 관심사 1

무슨 내용인가 (3줄)

• 필자가 행사에서 공개된 Dots, Spaces, Sites를 써 보고 첫인상을 말한다. Dots는 "판단 보류"라고 한다.
• 새 모델 GPT-6.1 Sol, 이미지로 빠르게 고르는 Decisions API, 아주 빠른 Astra ultrafast를 시험했다.
• 이 페이지는 팟캐스트 소개글이다. 본문은 목차와 요약뿐이고 세부는 영상에 있다. 필자 제품 ChatPRD 링크가 있다.

새로 알게 된 것 3가지

• [Decisions API] 이미지를 보고 빠르게 고르는 기능이 생겼다. 필자는 "어색한 표정 없는 썸네일" 고르기에 썼다.
• [The $97 AI game] 아이들이 3D 세계를 실시간으로 바꾸는 실험에 약 97달러가 들었다. 빠른 모델은 쓰는 만큼 비용이 크게 분다.
• [Spaces] 사람과 에이전트(대신 일하는 AI)가 함께 일하는 공간이다. 자세한 쓰임은 본문에 없다.

지금 할 수 있는 행동없음. 그래서 ★★.

판정★★ 요약으로 충분. 본문이 목차뿐이라 새로 안 것이 얕다.

주의기능과 가격은 필자의 초기 체험담이다. 97달러 외의 숫자는 본문에 없다.

출처 언급ChatGPT(Dots·Spaces·Sites), OpenAI API(GPT-6.1 Sol·Decisions API·Astra ultrafast), ChatPRD

한 줄로딥시크가 AI 일꾼 프로그램을 오픈소스로 공개했다

왜 골랐나윈도우용 데스크톱 AI 하네스(AI를 실제 일에 쓰게 감싸는 틀)라서 지금 쓰는 Claude Code와 견줄 수 있다. 관심사 1

무슨 내용인가 (3줄)

• 데스크톱 앱이나 웹 화면으로 쓰고, 파일 정리·자료 분석·코딩·조사를 맡긴다.
• 기능은 전부 플러그인(덧붙이는 부품)이다. 채팅으로 "플러그인 만들어줘"라고 하면 직접 만들어 설치한다.
• 예약 작업, 에이전트 팀, 음성 입력은 실험 단계다. 이 글은 제품 소개 페이지라 홍보 성격이 강하다.

새로 알게 된 것 3가지

• [Everything is a plugin] 채팅 한 번으로 플러그인을 만든다. 예시로 5분 24초 만에 타이머 플러그인을 만들어 설치했다.
• [Adapt to your workflow] "매주 금요일 17시에 주간 보고서 써줘"처럼 말하면 반복 작업이 예약된다. daily-brief 예약 작업과 같은 종류다.
• [Start with one command] Node.js만 깔면 npx @deepseek-ai/dsh web 한 줄로 웹 화면이 뜬다.

지금 할 수 있는 행동없음. 그래서 ★★. 지금 쓰는 도구로 이미 되는 일이다.

판정★★ 요약으로 충분. 사용 후기나 비교 수치가 없어 Claude Code를 바꿀 근거가 없다.

주의성능·가격 숫자가 본문에 없다. "공개 미리보기"라 기능이 바뀔 수 있다. 댓글 반대 의견은 미확인.

출처 언급Cordis(플러그인 구조 틀), DeepSeek Harness GitHub

한 줄로상자로 배치하고, 상자 하나씩 고치는 이미지 모델이다

왜 골랐나틀린그림찾기의 부분 편집을 Z-Image보다 잘하는지 가리려고 골랐다. 관심사 3

무슨 내용인가 (3줄)

• 그림 위 1000×1000 칸에 상자(좌표 네 개)를 그리고, 상자마다 무엇이 들어갈지 글로 적는다.
• 다 만든 그림도 상자 하나씩 다시 쓰거나 옮긴다. 안 건드린 곳은 그대로라고 한다.
• 홍보 페이지다. 가격, 로컬 실행, 개인용 라이선스는 이 글에 없다. 기업용 모델 파일 판매 문의만 있다.

새로 알게 된 것 3가지

• [Can I edit an image I already made?] 상자 여러 개를 한 번에 고칠 수 있다. 나머지는 "그대로"라고 한다.
• [Commercial weights] 모델 파일은 기업용 상업 라이선스로만 판다. 개인 로컬 실행·가격은 미확인이다.
• [Do I have to draw every box myself?] 한 줄 설명만 주면 AI가 상자 배치를 짜 준다. 웹 놀이터(Playground)와 API로 쓴다.

지금 할 수 있는 행동없음. 그래서 ★. 가격이 나오면 SpotDiff 차이 편집에 다시 본다.

판정★ 스킵. 가격·로컬·라이선스가 빠진 홍보 글이라 판단 근거가 안 된다.

주의"픽셀 단위로 정확", "네이티브 4K"는 회사 주장이고 수치가 없다. 댓글 반대 의견은 미확인.

출처 언급Black Forest Labs docs, FLUX 3 Playground