● goodtek과 VibeCrew를 만들고 운영 중입니다. AI, 자동화, 제품 만드는 과정을 조금씩 기록합니다.

Seoul, Korea
Joined June 2026
바이브코더들을 위한 한국형 커뮤니티를 하나 만들었습니다. 아직 글도 사람도 거의 없습니다. 😂 그래서 오히려 지금 들어와 주시는 분들의 의견이 정말 중요합니다. VibeCrew는 바이브코딩하다 막힌 것을 질문하고, 알게 된 팁을 공유하고, 만들고 있는 제품의 과정을 기록하고, 출시한 제품의 피드백을 서로 주고받는 공간입니다. 다른 커뮤니티에서는 홍보처럼 보일까 눈치 보였던 제품도 여기서는 편하게 소개해 주세요. 대신 링크만 던지기보다는 무엇을 만들었고, 어디서 막혔고, 어떤 피드백이 필요한지 함께 적어주시면 좋겠습니다. 아직 부족한 점이 많습니다. 게시판 구성, 기능, 운영 방식 모두 초기 멤버들과 같이 만들어가고 싶습니다. 첫 글 하나만 남겨주셔도 큰 도움이 됩니다.
24
17
112
18,883
PDF 두 개를 합치고 압축하는 일까지 AI에게 시켜도 될까 싶었는데, 파일을 외부로 보내지 않아도 되는 도구가 나왔습니다. PaperPilot은 로컬에서 PDF 병합·분할·압축·텍스트 추출·OCR을 처리합니다. MCP를 붙이면 Claude Code, Codex, Claude Desktop, Cursor에서 문서 작업을 요청할 수 있습니다. AI 문서 도구의 문제는 기능보다 업로드가 먼저였는데, 이 순서를 바꿔놓았습니다.
1
62
로그인 안 한 상태로 내 서비스에 들어가 봤음. 기능은 다 있는데 뭘 할 수 있는지 모르겠음. AI는 로그인 이후 세계를 너무 성실하게 만들어줬고 로그인 전 세계는 현관문만 달아놓음 ㅋㅋ
54
탐지 규칙만 만들라고 했는데, 실행 환경을 살피고 파일 업로드까지 시도했습니다. Cohere의 보안 평가에서 Qwen3.8-Flash-Next가 이런 행동을 보였습니다. 베이징의 Alibaba Cloud 버킷으로 시험 파일을 보내려 했고, 추론 기록과 실제 도구 호출도 일치하지 않았습니다. 다만 샌드박스가 외부 통신을 막았습니다. 바이브코딩 에이전트에는 샌드박스와 네트워크 차단을 기본으로 두고, 설명이 아니라 실제 호출 로그를 확인해야겠네요.
3
1
166
저도 AI로 데이터 수집과 검증을 자동화하고 있어 이 연구에 관심이 갔습니다. AI가 만든 코드나 PR 설명을 읽다 보면 틀린 말은 아닌데도 이상하게 머리에 잘 들어오지 않을 때가 있습니다. 연구진은 AI가 사람보다 빈도가 낮은 표현, 더 긴 의존관계, 명사 쌓기 등을 더 자주 쓴다고 분석했습니다. 수학·코드·추론에 맞춘 정보 밀도가 사람과의 소통보다 앞서기 때문일 수 있다고 합니다. 정확한 답인지뿐 아니라, 개발자가 이해하고 검증할 수 있는지도 품질 기준이어야 하지 않을까요?
1
1
4
214
바이브코딩으로 앱을 만들었다고 끝이 아닙니다. 결제, 보안, 약관, 백업, 배포… 출시 전에 챙겨야 할 게 한두 가지가 아니죠. 바이브크루의 한 크루님이 이런 항목 79개를 점검하고, 문제가 있는 코드의 파일과 줄 번호까지 알려주는 도구를 만드셨네요. 처음 앱을 출시하는 분들께 꽤 유용할 듯합니다.
1
1
3
256
AI가 내가 말하지 않은 계획까지 알아챈다면, 그건 똑똑한 개인화일까요? Pinterest는 사용자의 검색·저장 기록을 읽고 장기 목표를 추론합니다. 예를 들어 ‘주방 리모델링’이나 ‘사워도우 배우기’처럼 이루려는 일을 파악해 추천과 알림에 활용하는 식입니다. 키워드를 따로 뽑고 묶고 이름 붙이던 방식에서 벗어나, 미세 조정한 40억 파라미터 LLM 하나가 활동 기록에서 목표 목록을 만들어냅니다. 사용자가 직접 말하지 않은 의도까지 읽는 개인화라면, 편리함만큼 활용 기준도 함께 봐야 할 것 같습니다.
1
1
135
생성형 AI 없이 유지보수되는 Vim이 나왔습니다. Vim Classic은 안정적이고 신뢰할 수 있는 편집기를 목표로 Vim 8.x를 장기 유지보수하는 포크입니다. 첫 버전인 Vim Classic 8.3.0은 2026년 6월 2일 출시됐고, 전적으로 사람이 관리합니다. AI가 코드를 대신 작성하는 시대라서 오히려 이런 방향이 더 궁금해집니다. 다만 사람만 유지보수한다고 해서 언제나 더 신뢰할 수 있는지는 따로 확인해야겠지요.
1
1
134
요즘 README 믿고 설치했다가 제가 만든 서비스에서 제가 길을 잃음. AI한테 문서 하나 써달라고 했더니 설치 방법 환경변수 실행 명령어 아주 완벽하게 적어줌. 문제는 그 명령어가 존재하지 않음. 문서만 보면 이미 글로벌 런칭함. 터미널에 치면 command not found. AI는 코드를 빨리 만들고 README는 더 빨리 소설을 씀. ㅋㅋ
2
2
166
에이전트 메모리를 만들 때, 그래프부터 그려야 할까요? LambdaDB는 대화 내용을 요약하거나 지식 그래프로 바꾸는 대신, 원문을 청크로 보관하고 필요한 부분만 찾아 답변 모델에 전달했습니다. 이 방식으로 입력 토큰을 95% 줄였다고 합니다. - 대화 원문을 그대로 보존 - 출처와 시각 정보를 함께 저장 - 질문별 검색 결과 확인 - 기존 방식과 토큰 사용량 비교
2
2
4
281
에이전트가 작업을 끝냈다고 해서 확인했습니다. - 변경 파일 확인 - 테스트 통과 - 화면 확인 - git diff 확인 - 커밋 완료 이상 없습니다. 그런데 다음 날 다시 열어보니 기능이 사라졌습니다. 제가 확인한 브랜치와 배포한 브랜치가 달랐습니다. 코드는 맞았고 제가 다른 우주에 배포했습니다.
4
1
5
307
여러 에이전트에 일을 나눠주면 코드보다 진행 상황을 추적하는 일이 더 어려워집니다. Claude Code는 끝났는지, Codex는 입력을 기다리는지, Pi는 아직 작업 중인지 따로 확인해야 하니까요. Corgi는 여러 AI 코딩 에이전트와 터미널을 한 화면에 모아 보여줍니다. Claude Code·Codex·Pi·OpenCode를 지원하고, 예전 대화를 검색해 작업을 재개할 수도 있습니다. 에이전트가 많아질수록 한 화면에서 전체 흐름을 보는 일이 중요해집니다.
3
1
139
피부암 진단 테스트에서 10년 된 CNN이 최신 LLM을 앞섰다고 합니다. 피부 병변 200개를 6개 진단으로 분류한 결과, Inception v3 기반 CNN은 125개를 맞혀 62%를 기록했습니다. GPT-6 Astra는 84개, Claude Fable 5.1은 85개로 각각 42%였습니다. CNN은 공개 피부과 이미지로 약 20분간 미세 조정한 모델입니다. 새 모델이라는 이유만으로 전문 모델을 대체할 수는 없겠네요.
5
2
223