https://xitter.cf/t.co/Rfvk5ZD7iU AI 탐험가, 불편함을 개선하는 바이브빌더
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holy f*ck
Grok Bot (@bot) engineer Lauren Tan showed her pstack setup for coding agents:
request → /poteto-mode → playbook → targeted skills → verification
30 selected skills handle execution. 24 principle references guide design decisions, code quality and failure handling:
→ 5 startup skills
/poteto-mode - routes the task
/poteto-help - explains commands and workflows
/setup-pstack - configures models and reasoning budget
/in-your-own-words - restates the goal before execution
/sharpen - strengthens the prompt’s methods and verification
→ 6 context skills
/how - traces implementation
/why - investigates design rationale
/teach - connects mechanics with reasoning
/recall - restores relevant prior context
/ketchup - summarizes chat progress and pending decisions
/bro - restates the last message without jargon
→ 4 design skills
/architect - defines interfaces, types and boundaries
/arena - compares solutions to the same problem
/swarm - distributes separate work slices
/figure-it-out - designs a playbook when existing ones don’t fit
→ 7 verification skills
/interrogate - challenges the diff across models
/tdd - writes a failing test before the fix
/benchmark-checklist - checks measurement validity
/create-verification-skill - builds runtime checks and a feature map
/maintain-verification-skill - updates verification as the app changes
/blast-radius - examines impact beyond the diff
/show-me-your-work - records a reviewable decision trail
→ 3 writing skills
/unslop - removes generic AI prose
/technical-writing - structures technical documentation
/no-comments - reviews comments and applies accepted fixes
→ 5 improvement skills
/automate-me - derives a personal mode from work history
/reflect - captures completed-work lessons as skill updates
/correct - turns recurring mistakes into constraints
/make-bot-ui - builds interfaces that trigger Grok Bot through webhooks
/typescript-best-practices - applies TypeScript type-system practices
+ 24 engineering principles
cover domain modeling, module boundaries, idempotent operations, behavior-based tests, context management and encoding lessons into project structure
Give the router a checkable finish condition:
/poteto-mode
> reproduce the failure in the running app
> define the observable success condition
> make the smallest justified fix and repeat the check
> return the diff, verification commands, results and blockers
the playbook selects the skills. the completion check determines whether the task is done
Save this before building another agent workflow from scratch ↓
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앤트로픽이 위기를 맞는다면 이유는 모델 성능이 아니라 고정비일 거라고 봅니다.
상장 신청서(S-1)에 따르면 앤트로픽은 SpaceX의 AI 컴퓨팅을 쓰는 대가로, 설비가 다 들어오는 12월부터 매달 약 31억 달러를 냅니다. 올해 상반기에 컴퓨팅과 인프라 전체에 쓴 돈이 약 89억 달러, 같은 기간 매출이 약 163억 달러였습니다. 한 달 청구서가 상반기 전체 컴퓨팅 비용의 3분의 1이 넘는 셈입니다.
이게 곧바로 위기라는 뜻은 아닙니다. 6월 말 현금이 약 1,317억 달러이고, 1,205억 달러는 최대 한도일 뿐입니다. 최초 기간(2027년 1월, 3월) 이후에는 90일 전에 통보하면 양쪽 모두 계약을 끝낼 수 있습니다.
그래도 제가 보는 위험은 이쪽입니다. 매출이 이 청구서만큼 빠르게 늘지 않으면 줄이기 어려운 고정비가 되고, 줄이면 그만큼 모델을 돌릴 자원도 줄어듭니다. AI 회사의 경쟁력이 모델에서, 컴퓨팅 비용을 얼마나 오래 감당하느냐로 옮겨 가는 장면 같습니다.
🚨 BREAKING: SpaceX locked Anthropic into paying them $3.1 billion per MONTH for compute starting December
$37B a year
= $120.5 BILLION through 2029
Every month, ~80% of Anthropic's current revenue would be SpaceXSI compute bill
BIGGER than its Google and Amazon long-term deals
Anthropic warns short-term compute "carries a higher cost per unit" and will "compress our operating margin"
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요즘 코덱스나 클로드 둘다
뭔가 도덕적인 잣대를 들이밀면서 작업을 거부하는 경우가 많이 보인다.
아니... 폐쇠망으로 클러스터 구축하려고
내가 옛날에 만든 클러스터 참고해서 비슷하게 만들어달라고 했더니
리드미를 읽어보니 기술 복제 방지가 써져있어서 안해준다는건 뭐야..
자기맘대로야..
예전에 코덱스 이미지 생성기가 짧은치마에 배꼽티 이미지 생성 요청에 선정적 이슈로 거부하더니 같은 컬러의 긴팔 긴바지를 입은 그림을 그려주던게 생각난다.
0하고 1밖에 없는 판단 기준으로 작업에 대한 가부 판정을 내려도 되는걸까..
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AI 코딩 에이전트를 노리는 새로운 위협: 마크다운(Markdown)의 무기화
웹서핑 중 사용자 모르게 ~/Downloads 폴더로 악성 마크다운 파일(AGENTS.md, CLAUDE.md)이 다운로드되는 공격 기법이 발견되었습니다.
이 상태에서 Claude Code나 Codex 같은 AI 에이전트를 실행하게 되면, 에이전트가 해당 파일을 업무 지시로 착각하여 스스로 악성 패키지를 설치하거나 인증 토큰을 외부로 유출하게 됩니다.
forever.security/blog/hijack…
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people building cool things in bend. I should react liek "cool, adoption" but I'm more like "fuck, people are using it"
I do think Bend is good, but the plans I have will make it GREAT. it will be astronomically better soon, and that's what I want people to experience
BendTorch is out: neural networks trained in Bend 2, with the backward pass in the types. MNIST, a small Llama and SmolLM2-135M fine-tuning, each checked against a PyTorch twin from the same weights.
Every gradient has the type of the value it is the gradient of, so a transposed gradient or two layers that do not fit do not compile. The backward formulas of the linear layers, the chain rule through Seq and Fork, and the causal mask are laws that Bend's kernel checks.
It computes what PyTorch computes: MNIST's loss and its 9,108 test hits are PyTorch's, with the same bits on 1 and 16 threads. After 400 fine-tuning steps on Shakespeare, SmolLM2-135M writes "And her love is in the bosom more than thou art in me", and greedy decoding gives PyTorch's tokens. Of 98 bugs I planted on purpose, 96 are caught by a law or a test; the other 2 still compute the right result.
It is slower: about 6x PyTorch eager on MNIST and 4.3x on a SmolLM2-135M training step on 16 threads. It is faster only on a tiny model, where PyTorch's per-operation overhead dominates. On the GPU it is 1.7x slower than 16 CPU threads. BENCHMARK.md compares eleven systems, losses included.
All of the math is Bend: no BLAS, no C or CUDA kernels. It builds on bend-ml and on what llama.bend taught me about the Llama layers, and it is on BendHub as four packages ([email protected], plus -fast, -gpu and -load).
Cc @VictorTaelin
github.com/nuxyel/BendTorch
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우리는 흔히 시대가 나를 버렸다고 말하기는 쉽다.
내가 직장을 들어갈 때도 IMF여서 공채가 갑자기 확 줄었다.
그런데 돌아보면 시대는 사람을 버린 적이 없다.
사람이 시대를 핑계로 멈춘 적이 많다.
젊을 땐 시대를 따라잡는 게 사는 일의 전부인 줄 알았다.
그러나 은퇴하고 보니 시대를 따라잡는 게 아니라 시대와 거리 두는 법을 배우는 것도 사는 일의 일부라는 것을 깨닫는다.
따라가면 늘 뒤처지고, 멈추면 도태된다고들 하지만 제 속도로 걷는 사람은 뒤처지지도, 도태되지도 않는다.
그냥 자기 길을 갈 뿐이다.
시대는 늘 변하지만 변하지 않는 건 변했다는 말로 자신을 변명하는 습관뿐이다.
