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

AI 코딩 에이전트에게 "앱 하나 만들어줘"라고 시켰더니 20분 만에 $9로 결과물이 나왔습니다. 근데 핵심 기능이 안 돌아가더라고요. 같은 프롬프트인데 다른 방식으로 돌렸더니 6시간, $200이 들었지만 진짜 작동하는 게임이 나왔습니다. 뭐가 달랐을까요? 🔧 하네스(Harness)가 뭔가요? Anthropic 엔지니어링 블로그에서 3월 24일 공개한 Harness design for long-running application de

GPT-5, Claude, Gemini — 지금 가장 뛰어나다는 AI 모델들이 모두 1% 미만의 점수를 받은 테스트가 어제(3월 25일) 공개되었습니다. 반면 인간은 100%를 받습니다. 과연 이 테스트가 뭐길래? 🎮 ARC-AGI-3이 뭔가요? ARC-AGI-3은 ARC Prize Foundation이 만든 인터랙티브 추론 벤치마크입니다. 이전 버전(ARC-AGI-1, 2)이 정적 퍼즐이었다면, 이번 3버전은 완전히 다릅니다. AI

https://www.youtube.com/watch?v=N2Z0BsIpcIc 앱 하나 만들어서 스토어에 올려보려고 했는데, 백엔드 세팅하고 인증 붙이고 결제 연동하고 빌드하고… 이 과정만 생각하면 벌써 피곤하신 분들 많으시죠? 저도 "프리 AI 시절"부터 서비스를 수없이 만들어 봤지만, 아이디어에서 실제 수익까지 가는 길은 여전히 멀고도 험합니다. 그런데 최근 OnSpace AI라는 올인원 노코드 앱 빌더가 등장해서 이 과정을 꽤나 파격

혼자서 하루에 1만 줄 이상의 프로덕션 코드를 작성할 수 있다면 어떨까요? Y Combinator 대표 Garry Tan이 공개한 gstack은 Claude Code를 CEO, 디자이너, 스태프 엔지니어, QA 리드, 보안 책임자, 릴리스 엔지니어로 구성된 가상 엔지니어링 팀으로 변환하는 오픈소스 도구입니다. 실제로 60일 만에 60만 줄 이상의 프로덕션 코드를 출하한 실적이 이를 뒷받침합니다. 이 가이드에서는 gstack의 설치부터 28

📌 이런 분들께 추천 Claude Code 쓰면서 사용량 / 비용 / 리셋 시간 헷갈리는 분 터미널에서 깔끔한 상태 UI 만들고 싶은 개발자 “와 이거 뭐야?” 소리 듣고 싶은 개발 감성충(?) Quick Start 아래 실제 코드부분을 복사한후 다음과 같이 명령 아래 코드를 이용해서 statusline 설정해줘. [아래 코드 복사] 한 줄 요약 Claude Code의 JSON 상

Claude Code를 사용하다 보면 컨텍스트 윈도우가 얼마나 찼는지, 현재 비용이 얼마인지, 어떤 git 브랜치에서 작업 중인지 궁금해지는 순간이 있습니다. 이런 정보를 매번 명령어로 확인하는 대신, 터미널 하단에 항상 표시되도록 설정할 수 있는 기능이 바로 상태줄(Status Line)입니다. 상태줄은 사용자가 직접 작성한 셸 스크립트를 실행하여, Claude Code 세션의 JSON 데이터를 파싱한 뒤 원하는 형식으로 출력하는 구조입

Claude Code v2.1.80부터 도입된 Channels는 터미널 앞에 앉아 있지 않아도 외부 이벤트에 Claude가 반응할 수 있게 해주는 기능입니다. CI 빌드 실패, 텔레그램 메시지, 디스코드 DM, 웹훅 알림 등을 Claude Code 세션에 푸시하면, Claude가 자동으로 파일을 읽고 코드를 수정하고 응답합니다. 이 글에서는 Channels의 개념부터 텔레그램/디스코드 설정, 커스텀 채널 구축, 그리고 관련 기능인 Remote

클로드코드 채널 기능이 새로 업데이트되면서 클로드코드 자체적으로 디스코드, 텔레그램 연동을 지원합니다. 최신 클로드코드 디스코드, 텔레그램 및 웹훅 연동관련 기사는 아래 링크를 참고해 주세요. https://harulogs.com/forum/blog/claude-code-channels-완벽-가이드-텔레그램-디스코드-웹훅으로-ai-코딩-세-4339 Claude Code를 터미널 앞에 앉아 있지 않아도 사용할 수 있다면 어떨까요? c

Claude Code를 단순한 코딩 어시스턴트가 아닌 AI 네이티브 개발 환경으로 전환시켜주는 플러그인 모음이 있습니다. GPTaku Plugins는 MIT 라이선스로 공개된 오픈소스 프로젝트로, 기획부터 리서치, 개발, 자동화까지 9가지 전문 플러그인을 제공합니다. 이 글에서는 각 플러그인의 핵심 기능과 실전 활용법을 상세히 살펴봅니다. GPTaku Plugins 개요 GPTaku Plugins는 Claude Code 전용 플러그인 마켓플

SuperClaude Framework는 Claude Code를 구조화된 개발 플랫폼으로 변환하는 메타 프로그래밍 설정 프레임워크입니다. 30개의 슬래시 커맨드, 16개의 전문 AI 에이전트, 7가지 행동 모드, 8개의 MCP 서버 통합을 제공하여 브레인스토밍부터 배포까지 전체 개발 라이프사이클을 체계적으로 자동화합니다. 이 글에서는 모든 커맨드의 사용법과 실전 활용 방법을 상세히 다룹니다. SuperClaude Framework란?