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

개발 중에 카카오톡 메시지를 확인하려고 매번 앱을 오가는 것이 번거로운 적 있으신가요? kmsg는 macOS 터미널에서 직접 카카오톡 메시지를 읽고, 보내고, 실시간 모니터링까지 할 수 있는 CLI 도구입니다. 단순한 메시지 전송을 넘어 MCP(Model Context Protocol) 서버까지 내장하고 있어, Claude Code 같은 AI 에이전트와 연결하면 카카오톡을 AI 워크플로우의 일부로 통합할 수 있습니다. kmsg란? k

Apple이 macOS 26.4를 출시했습니다. 버전 번호만 보면 마이너 업데이트 같지만, 실제로는 배터리 충전 제한, Safari 레이아웃 변경, iCloud 가족 계정 개편까지 꽤 실질적인 변화가 담겨 있습니다. MacVince 채널의 5분 정리 영상을 기반으로, 이번 업데이트의 모든 새 기능을 하나씩 살펴봅니다. Safari 컴팩트 탭 바 복귀 Safari에 컴팩트 탭 바 옵션이 돌아왔습니다. 기본값은 여전히 탭과 주소 표시줄이

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

프로젝트가 늘어날수록 node_modules 폴더가 수 GB씩 디스크를 잡아먹는 경험, 해보셨을 겁니다. pnpm(Performant npm)은 이 문제를 근본적으로 해결하기 위해 만들어진 Node.js 패키지 매니저입니다. 동일한 의존성을 딱 한 번만 저장하는 콘텐츠 주소 기반 저장소(content-addressable store) 구조로, npm 대비 디스크 공간을 대폭 절약하고 설치 속도는 최대 3배까지 빠릅니다. 이 글에서는 pnp

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

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

https://www.youtube.com/watch?v=rDqEhBviax4 거대한 투자금이나 수십 명의 직원 없이, 단 하나의 단순한 오픈소스 프로젝트로 매달 약 1억 2천만 원의 매출을 올리는 창업가가 있습니다. 조나단 피신(Jonathan Pishner)의 ChartDB 사례를 통해, 작은 비즈니스를 성공시키는 핵심 전략을 정리합니다. 결론부터 말하면, 기능을 늘리는 것이 아니라 줄여야 가능한 이야기입니다. 거창한 비전보다