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개발·오픈소스 · 최신기사

개발 도구와 언어, 웹 기술과 오픈소스 프로젝트의 변화를 다룹니다.

Show HN: Opus 5.5에 유화 시뮬레이션 캔버스를 맡겼습니다

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AI 모델이 유화 물감과 붓을 흉내 내는 시뮬레이터에서 직접 그림을 그리는 실험입니다. 이미지 생성 모델 대신 프로그램을 작성하게 하고, 캔버스를 확인하며 여러 차례 작업하도록 구성했습니다. 여러 모델이 반복해서 비슷한 소재와 구도를 고르는 현상도 관찰했습니다.

BMW 정비 매뉴얼을 쓸 수 없어 친구를 위한 대안을 만들었습니다

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BMW E90 325i를 직접 정비하는 친구를 위해 모바일 정비 참고 사이트와 AI 질의 기능을 만들었습니다. 저작권이 있는 정비 매뉴얼 대신 출처와 검증 주의사항을 공개하고, 지식 베이스 전체를 모델에 제공해 검색 증강 생성(RAG) 없이 답변하도록 구성했습니다.

ChatGPT에서 웹사이트와 앱 만들기

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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.cpp에 추가된 의사결정 모델

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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.

에이전트 코딩의 네 가지 폐해

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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.

‘실행 전에 물어보라’는 수요를 찾았지만, 반대 사례가 나왔습니다

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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.

웹 4가 아닙니다. 우리는 이미 훨씬 더 앞서 있습니다

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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.

PewDiePie, 가정용 PC에서 구동하는 ‘검열 없는’ AI 모델 Ajax 공개

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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.

한 장의 사진으로 만드는 360도 카메라 오비트 LoRA

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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.

내 SaaS로 다른 앱을 홍보하며 배운 점

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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 Code와 AI 에이전트를 위한 마케팅 스킬 모음

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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.

Phonon-2 — 164MB 영어 음성 인식 모델

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Fermion Research가 다운로드 크기 164MB인 영어 음성 인식 모델 Phonon-2를 공개했습니다. Open ASR Leaderboard의 영어 7개 데이터셋에서 평균 단어 오류율(WER) 5.21%를 기록했으며, Mac·Linux·Windows의 CPU와 GPU에서 실행할 수 있습니다.