한 줄 요약 · 로컬 HTML을 PC와 모바일 뷰포트로 동시에 렌더링해 좌우 합성 단일 이미지로 내보내는 Claude Code 스킬을 공개합니다. PR · 블로그 · 포트폴리오용 반응형 스크린샷을 명령 한 줄로 해결합니다. 반응형 디자인을 만들면서 항상 마주치는 불편함이 있습니다. DevTools로 모바일 뷰를 확인하고, 다시 PC 뷰로 돌아가서 캡처하고, 두 파일을 포토샵에서 나란히 붙여 넣는 작업 말이죠. 하나의 화면을 보여주기 위해

Claude Code로 웹 리서치를 하다 보면 403, WAF, CAPTCHA 등에 막혀 "이 사이트는 접근할 수 없습니다"라는 답변을 받는 경우가 많다. insane-search는 바로 이 문제를 해결하기 위해 만들어진 Claude Code 플러그인이다. API 키도, 회원가입도, 별도 설정도 필요 없다. 설치만 하면 Claude Code가 포기하던 사이트들을 자동으로 뚫기 시작한다. insane-search란? insane-search는

OpenClaw는 Peter Steinberger가 만든 오픈소스 개인 AI 어시스턴트로, 자신의 맥(Mac)에서 직접 실행되며 파일 시스템·브라우저·메시징 앱까지 조작할 수 있는 자율 에이전트입니다. 여기에 Google이 2026년 4월 공개한 Gemma 4를 Ollama로 연결하면, 클라우드 API 비용 없이 완전히 로컬에서 동작하는 프라이빗 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이 글은 macOS(Apple Silicon 기준)에서 Gem

Google DeepMind이 2026년 4월 공개한 Gemma 4는 텍스트·이미지·오디오를 동시에 처리하는 오픈소스 멀티모달 모델 패밀리입니다. E2B(2.3B), E4B(4.5B), 26B MoE, 31B Dense 네 가지 크기로 제공되며, 140개 이상의 언어와 최대 256K 토큰 컨텍스트를 지원합니다. 무엇보다 로컬 머신에서 직접 실행할 수 있어 클라우드 비용 없이 개인 데이터를 안전하게 처리할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.

Claude Code를 사용하다 보면 갑자기 AI가 멍청해지는 순간이 찾아옵니다. 같은 실수를 반복하고, 분명히 알려준 규칙을 잊어버리며, 시키지도 않은 파일을 건드리기도 합니다. 이것은 버그가 아니라 컨텍스트 로트(Context Rot)라는 구조적 현상입니다. GitHub 스타 14만 개를 돌파한 everything-claude-code 저장소는 이 문제에 대한 체계적인 해결책을 제시합니다. 컨텍스트 로트(Context Rot)란 무엇인가

Anthropic이 Claude Code에 UltraPlan이라는 강력한 새 기능을 추가했다. 기존의 로컬 플래닝 모드와는 차원이 다른 이 기능은 클라우드 기반의 원격 플래닝을 통해 더 빠르고, 더 섬세하며, 더 높은 완성도의 구현 계획을 만들어 준다. UltraPlan이란 무엇인가 UltraPlan은 복잡한 멀티파일 프로젝트의 구현 계획을 클라우드에서 원격 실행하는 기능이다. 터미널에서 /ultraplan 명령을 입력하면 Anthropic의

법률 검색이 필요할 때마다 법제처 사이트에서 일일이 찾아보는 것이 번거로운 적 있으신가요? Korean Law MCP는 대한민국의 법령, 판례, 행정규칙, 조례, 조약까지 89개 구조화된 도구로 만들어 AI 어시스턴트에서 바로 검색할 수 있게 해주는 MCP 서버입니다. Claude Desktop, Cursor, Windsurf, claude.ai 등에서 자연어로 법률을 질문하면 즉시 답을 얻을 수 있습니다. Korean Law MCP란?

프론트엔드 개발자, 그로스 해커, UI 디자이너, 세일즈 전략가를 한 팀에 모아야 한다면? Agency Agents는 100개 이상의 전문 AI 에이전트 페르소나를 제공하는 오픈소스 컬렉션입니다. 각 에이전트는 단순한 프롬프트 템플릿이 아니라, 고유한 성격, 전문 워크플로우, 성과 지표(KPI), 실제 코드 산출물을 갖춘 프로덕션 레디 전문가입니다. GitHub에서 69,000개 이상의 스타를 받은 이 프로젝트를 소개합니다. Agency

인스타그램 카드뉴스를 만들려면 보통 Canva나 Figma에서 수작업으로 디자인해야 합니다. instagram-card-news는 Claude Code에서 한 줄 입력만으로 리서치, 팩트체크, 카피라이팅, 렌더링, 시각 검수까지 자동으로 처리하여 인스타그램 규격(1080x1350px) PNG 이미지를 생성하는 오픈소스 프로젝트입니다. "카드뉴스 만들어줘: AI 트렌드" 한 마디면 7장짜리 전문 카드뉴스가 output/ 폴더에 떨어집니다.

Paperclip을 로컬에서만 쓰다가, 팀원이나 외부 네트워크에서도 접속할 수 있게 만들고 싶다면 인증 모드(authenticated mode)로 전환해야 합니다. 기본 설치는 local_trusted 모드로 127.0.0.1에만 바인딩되어 외부 접속이 차단됩니다. 이 가이드에서는 인증 모드 설정, CEO 초대 링크 생성, 허용 호스트네임 관리, 그리고 Tailscale을 활용한 프라이빗 네트워크 접속까지 단계별로 안내합니다. 배포 모드

AI 시대에 개발자가 돈을 벌 수 있는 가장 현실적인 방법은 무엇일까요? GitHub의 MakeMoneyWithAI 저장소는 상업적으로 활용 가능한 100개 이상의 오픈소스 AI 프로젝트를 카테고리별로 정리하고, 각 프로젝트에 구체적인 수익화 전략까지 제시합니다. SaaS 구독, API 라이선싱, 화이트라벨 솔루션, 컨설팅까지 — 오픈소스로 비즈니스를 만드는 로드맵을 한눈에 볼 수 있습니다. 자율 에이전트와 자동화 AI 에이전트가 사

AI 에이전트 하나를 잘 쓰는 시대를 넘어, 여러 에이전트를 하나의 팀처럼 조율하는 시대가 오고 있습니다. Paperclip은 OpenClaw, Claude Code, Codex, Cursor 같은 다양한 AI 에이전트를 채용하고, 목표를 부여하고, 예산을 관리하고, 작업을 모니터링하는 오픈소스 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼입니다. 슬로건이 이를 잘 요약합니다: "OpenClaw이 직원이라면, Paperclip은 회사다." GitHu

Claude Code, Codex에 이어 터미널 기반 AI 코딩 에이전트 경쟁에 새로운 주자가 등장했습니다. Grok CLI는 xAI의 Grok 모델을 기반으로 하는 오픈소스 자율 코딩 에이전트로, 실시간 X(트위터) 검색, 이미지/영상 생성, 텔레그램 원격 제어까지 지원합니다. 커뮤니티 빌트 프로젝트로 MIT 라이선스이며, 이미 GitHub에서 2,600개 이상의 스타를 받았습니다. 이 글에서는 Grok CLI의 설치부터 핵심 기능, 실

AI 코딩 도구를 쓰는 개발자라면 한 번쯤 이런 경험이 있을 것입니다. 같은 팀에서 같은 LLM을 쓰는데, 어떤 사람은 10분 만에 끝내는 작업을 다른 사람은 1시간이 걸립니다. 이 차이는 프롬프트 실력이 아니라 하네스(Harness)에 있습니다. 상위 1%의 AI 네이티브 개발자들은 프롬프트를 다듬는 대신, AI가 일관된 결과를 내도록 하는 구조 설계에 수백 시간을 투자합니다. 이 글에서는 하네스의 개념부터 실전 구축법, 그리고 조직 전

AI 음성 비서가 전화 상담원보다 자연스러워지는 날이 정말 온 걸까요? Google이 어제 공개한 Gemini 3.1 Flash Live를 보면, 그 날이 생각보다 훨씬 가까이 와 있다는 걸 체감하게 됩니다. 🎙️ Gemini 3.1 Flash Live가 뭔가요? Gemini 3.1 Flash Live는 Google DeepMind가 발표한 최고 품질의 실시간 오디오/음성 모델입니다. 핵심은 딱 세 가지입니다: 더 자연스러

코딩 에이전트가 코드만 쓰는 시대는 끝났습니다. 이제 Slack에서 메시지 보내고, Figma에서 디자인 가져오고, Notion에서 문서 정리하는 것까지 AI가 직접 합니다. OpenAI가 Codex에 플러그인 시스템을 공식 출시했습니다. Slack, Figma, Notion, Gmail 같은 서비스들이 Codex 안에서 바로 동작하고, 개발자가 직접 플러그인을 만들어 팀과 공유할 수도 있습니다. 이 글에서는 Codex 플러그인의 구조부터

"AI를 쓰면 쓸수록 잘 쓰게 된다"는 말, 느낌적으로는 알고 있었지만 데이터로 증명된 건 이번이 처음입니다. Anthropic이 3월 24일 발표한 Anthropic Economic Index 다섯 번째 보고서 "Learning Curves"는 2026년 2월 한 주간 수집한 100만 건의 Claude 대화를 분석해서, AI 사용 경험이 실제 성과에 어떤 차이를 만드는지 숫자로 보여줍니다. 📊 핵심 발견: 숫자로 보는 AI 학습 곡선

"AI가 스스로 더 똑똑해진다"는 말은 이제 흔하죠. 그런데 "AI가 더 똑똑해지는 방법 자체를 스스로 개선한다"면 어떨까요? Meta(Facebook) 연구팀이 공개한 HyperAgents가 정확히 그걸 해냅니다. ICLR 2026에 정식 수락된 이 논문은 공개 일주일 만에 GitHub 스타 1,200개를 돌파하며 AI 커뮤니티를 뒤흔들고 있습니다. 🔍 괴델 머신에서 다윈 괴델 머신까지 HyperAgents를 이해하려면 먼저 그 뿌

LLM을 운영해본 분이라면 KV 캐시(Key-Value Cache)가 얼마나 무서운 메모리 괴물인지 아실 겁니다. 긴 컨텍스트를 처리할수록 KV 캐시가 기하급수적으로 불어나서, GPU 메모리가 순식간에 바닥나는 경험 — 한두 번쯤 있으시죠? Google Research가 3월 24일 공개한 TurboQuant는 이 문제를 정면으로 공략합니다. KV 캐시를 최소 6배 압축하면서도 모델 정확도 손실이 사실상 제로. 인터넷에서는 벌써 HBO 드

Claude Code를 쓰다 보면 하루에도 수십 번 "이 명령 실행할까요?" 승인 버튼을 누르게 됩니다. 파일 수정할 때, 셸 명령 실행할 때, 외부 API 호출할 때… 처음엔 꼼꼼하게 확인하지만 솔직히 어느 순간부터 "그냥 다 Yes"를 누르고 있는 자신을 발견하게 되죠. Anthropic 내부 데이터에 따르면 사용자들이 승인 프롬프트의 93%를 수락한다고 합니다. 사실상 형식적인 절차가 된 거죠. 그래서 많은 분들이 --dangerou