ChatGPT에서 웹사이트와 앱 만들기
ChatGPT Sites는 대화로 웹사이트·앱·게임을 만들고 ChatGPT 안에서 게시하는 기능입니다. 접근 권한, 로그인과 저장 공간, 연결 도구, 사용자 도메인을 설정할 수 있어 빠른 프로토타입 제작과 공유를 간소화합니다.
AI 모델과 서비스, 활용 도구와 이용 조건을 다룹니다.
ChatGPT Sites는 대화로 웹사이트·앱·게임을 만들고 ChatGPT 안에서 게시하는 기능입니다. 접근 권한, 로그인과 저장 공간, 연결 도구, 사용자 도메인을 설정할 수 있어 빠른 프로토타입 제작과 공유를 간소화합니다.
llama.cpp가 텍스트를 생성하는 대신 주어진 선택지의 확률을 한 번의 추론으로 계산하는 의사결정 모델을 지원합니다. 새 `/v1/systemone` API는 분류, 점수 산정, 예·아니요 판단과 이미지 입력을 처리하며, 모델별 속도와 신뢰도를 활용해 라우팅이나 검토 작업을 구성할 수 있습니다.
글쓴이는 에이전트 코딩의 부작용을 코드의 슬롭화, 엔지니어와 코드의 거리, 기술 퇴화, 팀 내 소통 약화로 나눠 설명합니다. 생산성만 좇으면 장인정신과 호기심, 동료 관계를 잃을 수 있다고 지적하지만 뚜렷한 해법은 제시하지 않습니다.
Black Forest Labs의 이미지 생성·편집 모델 FLUX 3 Image는 경계 상자와 요소별 설명으로 이미지 구도를 지정합니다. 상자마다 요소를 다시 설명하거나 옮겨 편집할 수 있고, 건드리지 않은 영역은 그대로 유지한다고 소개합니다.
StareBrain 개발자는 음성 비서가 확인 없이 행동해 불만이라는 사례를 찾았지만, 오히려 Siri의 확인 절차를 끄려는 사용자를 발견했습니다. 확인을 원하는 수요가 일상적인 행동보다 되돌리기 어려운 작업에 집중되는지, 또는 검색에서 드러나지 않는 문제인지를 더 살펴보려 합니다.
코딩 에이전트가 아이디어를 소프트웨어로 바꾸는 과정을 줄이면서, 결과물을 만드는 능력과 원리를 이해하는 능력이 분리되고 있습니다. 글쓴이는 에이전트가 웹의 행위자 수를 크게 늘릴 미래를 전망하며, 실행 전 검증과 사후 확인을 담당하는 자율성 통제 계층이 필요하다고 주장합니다.
Google이 제품과 기술, Google Cloud를 위한 Agent Skills 저장소를 공개했습니다. npx로 필요한 스킬을 골라 설치하며, Claude Code·Codex·Antigravity CLI용 플러그인도 제공합니다.
NaiveAI가 코딩과 AI 연구개발을 겨냥한 오픈 가중치 모델 Naive-N0.5-Flash를 공개했습니다. 309B MoE 모델에 희소 어텐션 구조를 적용해 100만 토큰 문맥을 지원하며, 모델 가중치와 추론 코드는 MIT 라이선스로 배포합니다.
PewDiePie가 Qwen3.5-9B를 미세 조정한 Ajax를 공개했습니다. 로컬 AI 작업 공간 Odysseus의 에이전트로 쓰이며, 거부 응답을 줄이는 과정에 Heretic을 활용했습니다. Reddit에서는 로컬 실행과 공개 모델 확산을 반기는 의견과 기술적 새로움이 크지 않다는 평가가 맞섰습니다.
MiniMax-H3 FL2VA용 LoRA가 한 장의 사진을 시작·종료 키프레임으로 받아, 장면을 고정한 채 카메라를 360도 회전시키고 시작 프레임으로 돌아옵니다. 28개의 정적 3D Gaussian splat 장면으로 학습했으며, 현재 사람 중심의 정사각형 영상에 맞춘 좁은 범위의 실험입니다.
PostSider를 매일 써서 다른 앱을 홍보한 개발자가 첫 고객으로서 얻은 교훈을 공유합니다. 이미지 생성보다 안정적인 게시와 외부 도구 선택권이 중요했고, 실제 사용 중 겪은 문제를 기능 추가보다 먼저 고치게 됐습니다.
Claude Code, Cursor, Codex 등 Agent Skills를 지원하는 도구에서 쓸 수 있는 마케팅 스킬 모음입니다. CRO, SEO, 카피라이팅, 분석 등 50여 가지 작업별 지침을 제공하며, 모든 스킬이 제품 마케팅 정보를 먼저 참고하도록 구성했습니다.
Janus는 llama.cpp를 백엔드로 삼아 GGUF 모델을 로컬에서 실행하고 OpenAI 호환 API를 제공하는 Go 프로그램입니다. Vulkan GPU 추론과 CPU 대체 실행을 지원하며, 모델 교체와 스트리밍 응답도 지원합니다.
AWS 공식 문서와 콘솔의 한도 값이 다를 때, 구조화된 출처 정보와 결정론적 규칙으로 값을 고르고 실시간 AWS API로 다시 확인하는 에이전트를 만들었습니다. 모델은 정답을 결정하지 않으며, EC2 사례에서는 문서 32, 기록 5, 실시간 계정 값 16을 출처와 함께 보여줍니다.
JevGPT는 선택지마다 확률을 매기는 TypeSafe의 Jev 모델에 단어를 하나씩 고르게 해 문장을 만듭니다. 고정된 1,772개 단어 중 다음 단어를 선택하고 이어질 문장을 평가하는 방식으로, 선택형 모델의 텍스트 생성 가능성을 실험합니다.
Caveman은 코딩 에이전트의 답변 문장을 짧게 만드는 스킬과 로그·도구 결과를 압축하는 로컬 프록시를 제공합니다. 저장소가 제시한 벤치마크에서는 스킬만 썼을 때 출력 토큰이 8.5% 줄었고, 프록시 테스트에서는 입력 토큰이 33.2% 감소했지만 작업별 결과 차이와 측정 한계도 함께 공개합니다.
글쓰기 도구 Meldr를 만드는 저자는 ‘초안 생성’ 버튼을 없애고, 사람이 직접 글을 쓰는 흐름을 기본값으로 삼았습니다. AI는 조사·구조·검토를 돕되 제안은 저자가 승인해야 반영되도록 설계했습니다.
Agent-Reach는 여러 웹 플랫폼에 연결할 도구를 선택하고 설치 상태를 점검하는 오픈소스 CLI입니다. 실제 검색과 읽기는 에이전트가 각 플랫폼의 상위 도구를 직접 호출하며, 로그인이나 쿠키가 필요한 서비스는 별도 설정과 계정 위험을 고려해야 합니다.
AI 에이전트가 코드를 빠르게 만드는 환경에서는 테스트 커버리지보다 결과를 검증할 수 있는 증거 기록이 엔지니어의 역량을 보여준다고 주장합니다. 테스트 수뿐 아니라 실제 실행 보고서와 실패 목록을 공개해야 신뢰를 얻을 수 있다고 설명합니다.
Chat.sh는 질문에 답하고 근거 문서 링크를 함께 보여주는 AI 검색 기능을 갖춘 고객 지원 센터입니다. 자체 도메인의 /help 경로에 연결하고 문서를 Markdown으로 내보낼 수 있으며, 일회성 결제 모델을 내세웁니다.