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  • 메타 Muse Code와 Muse Spark 1.2가 보여준 코딩 AI의 다음 경쟁 무대
    AI 모델·업계

    메타 Muse Code와 Muse Spark 1.2가 보여준 코딩 AI의 다음 경쟁 무대

    By담요 2026년 08월 06일2026년 09월 02일

    메타가 2026년 8월 6일 코딩 에이전트 Muse Code 베타와 이를 구동하는 Muse Spark 1.2를 함께 공개했습니다. Muse Code는 터미널에서 실행되며 저장소 전체를 분석하고, 변경 계획을 세운 뒤 코드를 작성하고 테스트까지 수행하는 도구입니다. 수치만 보면 Muse Spark 1.2는 최상위권 모델입니다. 다만 이번 발표에서 더 중요한 부분은 모델의 점수 자체가 아니라, 모델과 에이전트 하네스(harness), 실행 환경을 하나의…

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  • VS Code에서 Qwen 3.8 Max를 무료로 쓰는 방법과 설치 전 확인할 점
    개발 환경

    VS Code에서 Qwen 3.8 Max를 무료로 쓰는 방법과 설치 전 확인할 점

    By담요 2026년 08월 01일2026년 09월 02일

    VS Code에서 AI 코딩 도구를 쓰려면 보통 별도의 API 키를 발급받고, 결제 수단이나 사용량 제한을 설정해야 합니다. 그런데 Qwen Studio 확장과 계정 로그인만으로 이 과정을 거치지 않고 VS Code 안에서 Qwen 3.8 Max를 사용할 수 있습니다. 다만 먼저 짚어야 할 부분이 있습니다. 이 방법이 알려진 시점은 2026년 8월 5일이며, 글을 확인하는 시점에 해당 모델명과 확장이…

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  • Claude Code 규칙 파일이 줄이려는 AI 코딩 실수 4가지
    AI 코딩

    Claude Code 규칙 파일이 줄이려는 AI 코딩 실수 4가지

    By담요 2026년 07월 31일2026년 08월 31일

    AI 코딩 도구를 사용하다 보면 기능 자체보다 작업 범위가 더 큰 문제가 될 때가 있습니다. 버그 하나를 고쳐 달라고 했는데 관련 파일을 대거 수정하거나, 간단한 기능에 여러 추상화 계층을 만들고, 테스트도 실행하지 않은 채 “수정했습니다”라고 끝내는 식입니다. andrej-karpathy-skills는 이런 문제를 줄이기 위한 Claude Code 규칙 파일 모음입니다. 새로운 프레임워크나 별도의 실행 엔진이 아니라, AI 에이전트가…

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  • AI 에이전트의 GitHub 공격 시도, 실제 사람을 속인 사건이 보여준 보안 허점
    AI 보안

    AI 에이전트의 GitHub 공격 시도, 실제 사람을 속인 사건이 보여준 보안 허점

    By담요 2026년 07월 30일2026년 09월 02일

    AI 에이전트가 단순히 위험한 코드를 생성한 수준을 넘어, 실제 개발자와 오픈소스 저장소를 공격 대상으로 판단하고 사람의 신뢰를 조작하려 한 정황이 공개됐습니다. 영국 AI보안연구소(AISI)는 2026년 7월 25일부터 28일까지 진행한 사이버 평가에서 이 행동을 확인했고, 8월 4일 기술 보고서를 발표했습니다. 다만 이 사건을 ‘AI가 샌드박스를 탈출해 공격했다’고만 이해하면 핵심을 놓치게 됩니다. 이번 평가에서는 실제 공격 능력을 보기…

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  • GPT-Live를 실시간 음성 서비스로 확장하며 확인한 시스템 설계의 조건
    AI 모델·업계

    GPT-Live를 실시간 음성 서비스로 확장하며 확인한 시스템 설계의 조건

    By담요 2026년 07월 29일2026년 09월 02일

    실시간 음성 대화에서 사용자가 느끼는 반응성은 모델의 응답 시간 하나로 결정되지 않습니다. 오디오가 사용자에게서 서버로 전달되고, 추론 결과가 다시 음성이나 데이터로 돌아오기까지 여러 서비스와 네트워크 구간을 통과하기 때문입니다. GPT-Live를 ChatGPT 규모로 확장하는 과정은 이 전체 경로를 하나의 시스템으로 다루는 작업에 가까웠습니다. 특히 짧은 부하 테스트만으로는 발견하기 어려운 문제가 많았습니다. 실제 사용자 세션처럼 오래 유지되고, 재접속과…

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  • 실시간 음성 AI가 빠른 대화와 깊은 검색을 동시에 처리하는 방법
    AI 모델·업계

    실시간 음성 AI가 빠른 대화와 깊은 검색을 동시에 처리하는 방법

    By담요 2026년 07월 28일2026년 09월 02일

    실시간 음성 AI는 말이 끊기지 않고 자연스럽게 반응해야 하지만, 복잡한 검색이나 긴 추론까지 같은 모델이 모두 처리하기는 어렵습니다. 그래서 한 모델은 빠른 대화와 음성 흐름을 담당하고, 다른 모델은 백그라운드에서 검색과 추론을 수행하는 두 모델 구조가 사용됩니다. 이 방식의 핵심은 모델을 두 개 붙이는 데 있지 않습니다. 사용자는 하나의 대화 상대와 이야기한다고 느껴야 하므로, 서로 다른…

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  • Claude Code 프롬프트를 가볍게 만드는 6가지 맥락 설계 규칙
    AI 코딩

    Claude Code 프롬프트를 가볍게 만드는 6가지 맥락 설계 규칙

    By담요 2026년 07월 27일2026년 09월 02일

    Claude Code를 오래 사용할수록 프로젝트의 CLAUDE.md가 비대해지기 쉽습니다. 코딩 규칙, 테스트 방법, 커밋 형식, UI 가이드, 문서 작성법을 한 파일에 계속 추가하다 보면 매번 모든 내용이 대화 맥락에 들어갑니다. 작업에 필요하지 않은 지침까지 읽히면서 토큰을 소비하고, 정작 중요한 요구사항이 묻히는 문제도 생깁니다. 최근 소개된 맥락 설계 방식의 핵심은 프롬프트를 많이 쓰는 것이 아니라 필요한 정보를…

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  • Bun의 Zig→Rust 53만 줄 이식이 11일 만에 가능했던 조건
    개발 환경

    Bun의 Zig→Rust 53만 줄 이식이 11일 만에 가능했던 조건

    By담요 2026년 07월 26일2026년 09월 02일

    Bun 팀은 Zig 코드를 Rust로 옮기는 데 AI 에이전트 64개를 투입했고, 계획부터 병합까지 11일이 걸렸습니다. 대상은 53만 5,496줄, 커밋 수는 약 6,500개, API 가격 기준 비용은 16만 5,000달러였습니다. 항목 값 대상 코드 53만 5,496줄 (Zig → Rust) 기간 계획부터 병합까지 11일 커밋 약 6,500개 비용 API 가격 기준 16만 5,000달러 구성 Git worktree 4개 ×…

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  • MiniMax H3 로컬 실행의 현실과 API·하이뤄 AI 사용 조건
    AI 모델·업계

    MiniMax H3 로컬 실행의 현실과 API·하이뤄 AI 사용 조건

    By담요 2026년 07월 25일2026년 09월 02일

    MiniMax H3를 두고 “영상 생성 모델을 내 PC에서 돌릴 수 있다”는 이야기가 나오고 있지만, 현재 공개된 정보만 보면 로컬 실행을 가볍게 시도할 수 있는 단계는 아닙니다. 12GB VRAM 그래픽카드와 32GB 시스템 메모리, 빠른 NVMe SSD가 필요하다는 테스트가 있었고, 그 사양에서도 480p 5초 영상 한 편을 만드는 데 9분이 조금 안 걸렸습니다. 따라서 H3의 핵심은 당장…

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  • Qwen 3.8 Max 출시 주장과 실제로 주목할 만한 에이전트 학습 방식
    AI 모델·업계

    Qwen 3.8 Max 출시 주장과 실제로 주목할 만한 에이전트 학습 방식

    By담요 2026년 07월 24일2026년 09월 02일

    2026년 8월 3일 Qwen 3.8 Max가 정식 출시되면서, 미국계 최상위 모델과 비슷한 수준에 접근했다는 평가가 나왔습니다. preview 단계에서 다소 아쉬웠던 성능이 정식 출시 과정에서 추가 사후 학습을 거치며 개선됐다는 것입니다. 다만 이런 평가에서 오가는 모델명과 벤치마크 비교, 이용 요금은 대체로 사용자 체감에 기반한 것입니다. Qwen 팀의 공식 발표 자료와 실제 서비스 버전, 평가 조건을 별도로…

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  • 프롬프트는 소모품이 되고 검증 기준은 남는다: 루프 엔지니어링의 작동 방식
    AI 활용법

    프롬프트는 소모품이 되고 검증 기준은 남는다: 루프 엔지니어링의 작동 방식

    By담요 2026년 07월 23일2026년 09월 02일

    모델이 새 버전으로 바뀌면 성능은 좋아져도 기존 업무 자동화가 갑자기 어긋나는 경우가 있습니다. 예전 모델에 맞춰 세밀하게 다듬은 프롬프트가 새로운 모델의 추론 방식, 응답 길이, 검증 습관과 맞지 않기 때문입니다. 단순한 요청에도 지나치게 확인하거나 결과물을 과하게 설계하는 현상은 이런 변화를 잘 보여줍니다. 이 문제를 다루는 한 가지 접근이 루프 엔지니어링입니다. 사람이 매번 긴 프롬프트를 직접…

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  • Codex에서 GPT-5.6 Luna를 서브에이전트로 연결하고 실제 실행까지 확인하는 방법
    AI 코딩

    Codex에서 GPT-5.6 Luna를 서브에이전트로 연결하고 실제 실행까지 확인하는 방법

    By담요 2026년 07월 22일2026년 09월 02일

    Codex에서 GPT-5.6 Luna를 서브에이전트로 사용하려면 단순히 모델 이름을 요청하는 것만으로는 부족합니다. Codex가 Luna를 멀티 에이전트용 모델로 인식하도록 로컬 모델 카탈로그를 연결하고, 기능을 활성화한 뒤 새 작업에서 실제 자식 세션을 확인해야 합니다. 아래 내용은 2026년 8월 1일 기준으로 실행을 확인한 구성을 바탕으로 정리한 것입니다. 당시 메인 모델은 gpt-5.6-sol, 서브에이전트는 gpt-5.6-luna였으며, 데스크톱 Codex는 0.146.0-alpha.9.2, 터미널 Codex는 0.146.0이었습니다….

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