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관심사? HTML5, CSS3, SVG, AI, 구직중… https://nitter.cf/t.co/Ue8HkmILRQ

seoul
Joined January 2009
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클로드 코드로 다큐멘터리를 혼자 만들어봤다. AI가 바꾸는 사회, 그중 일자리 편. 기업은 사람을 자르지 않았다. 안 뽑았다. 사라진 건 직업이 아니라 20대의 첫 계단이었다. 만들면서 공부가 많이 됐고, 나는 뭘 할 수 있을지 고민하게 됐다. youtu.be/Gis0NIRb41Q
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흠칫...내모습..😅
🦆 남들만 보면 나는 늘 부족해 보이고, 내 실력을 키우는 것보다 남을 욕하는 게 훨씬 쉽다. 앞 글에서 다룬 Drive Tech Odyssey 영상에, 한국 사회가 제로섬 게임에 빠져 있는 것처럼 보인다는 대목이 있었다. 내가 위로 올라가려면 누군가 내려와야 한다는 법칙이 사회 전체를 잡고 있다는 얘기였다. 회사생활을 해 보면 이 말이 꽤 와닿는다. 자기 발전으로 실력을 늘려서 남보다 나아지는 건 오래 걸리고 힘들다. 그런데 남을 욕하고 헐뜯어서 일 못하는 이상한 사람으로 몰아가면, 그 사람을 훨씬 쉽게 떨어뜨릴 수 있다. 그래서 그 쉬운 쪽을 고르는 사람이 많은 것 같다. Drive Tech Odyssey는 한국이 이런 제로섬 문화로 여기까지 빨리 성장했을 수도 있다고 인정했다. 다만 한 단계 더 나아가려면 다른 문화도 있어야 한다고 봤다. 그 얘기를 하면서 꺼낸 게 스탠퍼드의 오리 신드롬이었다. 오리는 물 위에선 우아하게 떠 있지만, 물 밑에선 쉴 새 없이 발을 젓고 있다. 스탠퍼드 학생들이 속으론 힘든데 겉으론 여유로운 척하는 걸 이렇게 부른다고 한다. 남의 물 위 모습만 보고 비교하면, 나는 늘 부족해 보일 수밖에 없다. 그렇게 늘 부족해 보이니까, 나를 키우는 대신 남을 끌어내리는 쉬운 길로 손이 가는 것 같다. 국내 연구에선 제로섬 생각과 비교 습관이 같이 붙어 다닌다는 결과도 있었다. 2021년 전국 성인 508명을 조사한 연구에선, 남이 얻으면 내가 잃는다고 믿는 사람일수록 남과 비교하는 성향도 강했다고 한다. 행복을 연구하는 서은국 연세대 교수도 2018년 세계일보 기사에서, 한국은 남보다 잘되는 걸 행복으로 여기는 경향이 있다고 했다. "사촌이 땅을 사면 배가 아프다"는 말처럼, 내가 손해 본 게 없어도 남이 집을 사거나 차를 바꾸면 괜히 배가 아픈 것과 비슷하다. 한국은 이제 잘사는 나라인데 왜 그럴까 싶었는데, 같은 국내 연구에서 힌트가 있었다. 위아래 서열과 경쟁을 당연하게 여기는 사람일수록 남이 얻으면 내가 잃는다고 믿는 경향이 강했고, 옆 사람과 대등하게 어울리는 걸 중시하는 사람은 반대였다고 한다. 내 짐작엔 한국은 잘살게 됐어도, 줄 세우는 문화는 그대로 남아서 그런 것 같다. Drive Tech Odyssey가 내놓은 답은 반대 방향이었다. 남을 도와주고 같이 일하는 자세가 오히려 자기 자신감으로 돌아온다고 했고, 본인도 팀원들을 도우면서 다시 일어설 힘을 길렀다고 한다. 방향이 비슷한 연구는 있다. 미국 BYU 연구팀이 11~14세 청소년 681명을 몇 년간 추적했더니, 낯선 사람을 도운 아이들이 1년 뒤 자존감이 더 높았다고 한다. 다만 가족이나 친구만 도운 경우엔 그런 경향이 보이지 않았고, 도와서 자존감이 올랐다고 단정할 수 있는 연구도 아니다. 내 생각엔 남을 깎아내려서 올라가는 방식이 한국을 여기까지 빠르게 끌고 온 힘이었을 수는 있어도, 그다음 단계까지 데려가 주지는 않을 것 같다. ✅ 이제는 남을 끌어내리는 쪽보다, 같이 올라가는 쪽으로 넘어갈 때라고 본다.
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⭐ OpenQodex ⭐ github.com/openqodex/openqod… 1. 코딩 에이전트가 짠 코드를 푸시 전에 따로 검사해 주는 오픈소스 AI 코드 리뷰 도구가 나옴 2. 코드를 쓴 에이전트가 자기 코드를 보는 게 아니라, 다른 Claude Code·Codex가 리뷰어로 나서서 검사함. 찾은 문제도 다른 세션이 진짜인지 한 번 더 확인함 3. 비밀키 유출·보안 검사 프로그램을 먼저 돌리고, 아직 안 올린 변경분을 전부 훑음. 결과는 report.html 등으로 나오고 어떤 문제를 고칠지는 내가 골라서 에이전트한테 넘김 4. 일부러 버그를 심은 자체 테스트에서 153개 중 150개를 찾았다고 함(98.0%). 리뷰 한 번에 약 0.44달러 5. Apache-2.0 무료, 스타 1,117개. 자체 계정이나 API 키는 필요 없고 Claude Code나 Codex 로그인만 있으면 충분함. Node 22 이상, macOS·Linux만 지원하고 Windows는 테스트 안 함 설치: npx openqodex init AI가 짠 코드를 AI가 한 번 더 검사하는 안전장치 찾는 사람한테 좋을 듯 ━━━━━━━━━━ 🇺🇸 1. An open-source AI code review tool that checks the code your coding agent writes before you push 2. The agent that wrote the code doesn't review it. A separate Claude Code or Codex acts as reviewer, and other sessions double-check every problem it finds 3. It runs secret-leak and security scanners first, then goes through all your unpushed changes. Results come out as report.html and more, and you pick which problems your agent fixes 4. In its own test with planted bugs, it found 150 of 153 (98.0%). About $0.44 per review 5. Free under Apache-2.0, 1,117 stars. No account or API key of its own, just a Claude Code or Codex login. Requires Node 22+, macOS or Linux only, not tested on Windows Install: npx openqodex init Feels like a good safety net for anyone who wants a second AI to check what their coding agent wrote #AI #ClaudeCode #CodeReview #AIAgents #OpenSource
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내돈내산...이 대부분....이라는게..너무...
혹시 다들 회사에서 AI 구독 계정 지원정책이 어떻게 되시는지 공유를 해주실 수 있으신가요..?! 제돈제산으로는 이제 좀 힘들어서 추가 계정 요청을 해야 하는데 주변 회사나 사례 관련 레퍼런스 자료가 필요합니다,,, ㅠㅠ
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AI 지원 디자인 시스템 라이브러리 구축: 코드 → Figma와 MCP 활용.
AIにFigma→コードの変換を任せると、見た目は整うのに、フォーカス順やエラー状態はAIが「それっぽく」なるだけ。だから逆にしてコードを正として、FigmaはMCPで生成する「鏡」にする。 Building an AI-ready design system library: Code → Figma with MCP. by uxdesign.cc/building-an-ai-r…
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CSS 말줄임표에 사용자 지정 문자열로 대체할 수 있다는걸 처음 알았다!! - 파이어폭스는 지금 지원
css tip: 𝚝𝚎𝚡𝚝-𝚘𝚟𝚎𝚛𝚏𝚕𝚘𝚠 takes any string, not just an ellipsis. .𝚝𝚒𝚝𝚕𝚎 { 𝚠𝚑𝚒𝚝𝚎-𝚜𝚙𝚊𝚌𝚎: 𝚗𝚘𝚠𝚛𝚊𝚙; 𝚘𝚟𝚎𝚛𝚏𝚕𝚘𝚠: 𝚑𝚒𝚍𝚍𝚎𝚗; 𝚝𝚎𝚡𝚝-𝚘𝚟𝚎𝚛𝚏𝚕𝚘𝚠: 𝚎𝚕𝚕𝚒𝚙𝚜𝚒𝚜; 𝚝𝚎𝚡𝚝-𝚘𝚟𝚎𝚛𝚏𝚕𝚘𝚠: " (𝚖𝚘𝚛𝚎)"; } the browser cuts the title and draws your string right after the last letter that fits. browsers without it drop the last line and keep the ellipsis.
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아이들의 AI 사용은 두 번의 대가를 치른다 성과물은 즉각 보이지만 대가는 뒤늦게 오고 눈에 안 보인다 (아래 원문 발췌) 연구 결과에 따르면, AI 사용은 단기적으로는 성적을 높일 수 있지만 장기적으로는 아이들의 사고 능력을 저하시킬 수 있다. AI에 대한 자신감과 친숙도가 사용 빈도를 높이고, 사용 빈도가 높을수록 사고 능력의 저하는 더 심해진다. 결국 아이들은 두 번의 대가를 치른다. 먼저 사고 능력을 잃고 다음엔 자신이 의존하는 도구를 제대로 평가할 수 없게 된다. AI 오래 사용하는 학생들에게 뚜렷한 현상이 나타나기 시작했다: 과제의 질은 좋아지는데 사고력은 오히려 하락한 것이다. 가장 명확한 결과는 심리학자 소렌 카플란이 최근 소개한, 약 27,000명의 중·고생 대상으로 한 30개월간의 연구다: AI 사용 학생들의 숙제 점수는 약 18% 올라갔고 숙제 완료 시간은 3분의 1 가까이 줄었다. 과제를 더 좋게 더 빨리 완성한 것이다. 그러나 6개월도 채 지나지 않아, 같은 학생들이 참고서 없이 시험 쳐보니 점수가 20% 하락했다. 입시 시험 점수도 18~24% 떨어졌다. 특히 약 2년간 AI 사용한 후에 하락세가 가장 급격했다. AI 사용으로 인한 이득은 즉각적이었고 모든 과제에서 뚜렷이 드러났지만, 손실은 시간이 지나서야 드러났고, 도구를 사용할 수 없게 된 순간에야 비로소 깨닫게 된 것이다. 여러 대학의 STEM 전공 학생 299명 대상으로 한 연구도 비슷한 결과를 보여줬다. 기술에 대한 관심이 가장 높고, 기술 사용에 가장 익숙하며, 도구를 완전히 숙달했다고 확신하는 학생들이 가장 습관적으로 도구를 사용했고, 그 결과 성적이 가장 크게 떨어졌다. 자기 능력에 대한 신뢰와 자신감이 이런 현상 가속화하는 요인으로 작용한 걸로 보인다. 교육자들은 가장 능력이 뛰어난 학생들이 AI 위험에 덜 노출된다고 믿어왔지만, AI를 활용할 때 능력과 그렇지 않을 때 능력이 분리되기 시작하면서 이 믿음은 더 이상 타당하지 않게 되었다. 학생은 AI를 지시하는 데 능숙해질 수 있지만 그 일을 직접 수행하는 능력은 오히려 떨어질 수 있다. 성적은 결과물로만 측정할 뿐. 학생이 AI 도움 없이 시험, 면접, 또는 문제를 해결할 수 있는지 여부를 측정하는 기준은 어디에도 없다. 따라서 AI를 사용하는 아이들은 두 번 대가를 치른다. 첫 번째는 과제가 함양하려 했던 사고력. 학생이 사고력을 기르지 않고 답을 얻으면 성적은 높을지 몰라도 역량은 결코 형성되지 않는다. 이 대가는 나중에야 치르게 된다. 문제를 제기하는 신호가 전혀 없었기 때문이다. 두 번째 대가는 더 알아차리기 어렵다. AI를 잘 활용하려면 사용자는 AI를 검증할 수 있어야 한다. 즉, 아첨이나 미화된 내용, 또는 그럴듯하지만 실속 없는 내용을 포착할 수 있어야 한다. 검증에는 해당 분야의 전문 지식이 필요하지만, 습관적으로 그 작업을 AI에 떠넘긴다면 그런 지식은 쌓을 수 없다. 사고력을 기르는 과정을 건너뛰고서, 결국 자신이 의존하게 된 도구의 정확성을 어떻게 확인할 수 있을까? 불가능하다. 습관적 사용은 의존도를 더 깊게 만들고, 결과적으로 능력을 더욱 저해한다. 그나마 성인의 경우엔 첫 번째 대가가 대부분을 차지하며 회복 가능하다. AI에 의존하는 성인은 이미 구축했던 무언가에 대한 능숙함을 잃게 되지만 다시 구축할 수 있다. 이른바 기능 위축에 해당한다. 반면 아이는 능력을 잃는 게 아니라, 능력을 형성해야 할 시기에 아예 구축을 못하는 것이다. 이건 바로 능력의 결손에 해당한다. 애초에 존재하지 않았던 것을 회복할 수는 없다. 성인에게는 기능을 잃게 만드는 그 지름길이 아이에게는 기본 구조를 구축하지 못하게 만든다. psychologytoday.com/us/blog/…
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Three.js를 활용한 액체 확산 효과 (AI때문에 기술력이 올라간건지 모르겠지만 웹에서 이런 자연스러운 모션 효과 데모들이 많이 올라온다) mofu-dev.com/en/blog/fluid-f…
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AIでUIをつくれるようになった今、デザイナーは何を設計するのか。という問いのもと、これまで取り組んできたAgentic Design Systemの実践が、Cocodaから公開されました。 cocoda.design/mayuge33/p/p04… この取り組みで向き合っているのは、専門家が培ってきた知識や判断を、AIも扱える形に構造化することです。 その過程で、デザインする対象が、個々のUIから、設計判断の意思決定の構造、知識の継承、発展させる仕組みへと広がり始めています。 単にUI生成と実装を接続するだけでなく、その背景にある概念や関係性をどう設計するか。オントロジーの考え方にも接続する領域です。(この点は別途まとめます。) 「AIは、専門家の能力をどこまで拡張するのか」 そんな問いを意識しながら読んでいただければ幸いです。 共著者: @mayugelion @co_co_d3
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This also means that all the "advanced" examples on blossom-carousel.com are now working natively in all browsers!
CSS scroll-driven animations are now Baseline newly available!
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읽어볼만한 기사입니다. 앤트로픽 매니저, 클로드가 대부분의 지원자보다 뛰어나다며 코딩 면접 중단 share.google/qL78MDOMAZPInGc… 근데 제가 포인트라고 느낀 부분은 제목이 주는 느낌과는 좀 다른 방향인 글 후반부입니다. 핵심은 Hunger beats tenure !! 이 부분을 옮겨봅니다. -----++----- 리제베르크의 글은 대부분 주니어 엔지니어를 향하고 있습니다. 글 제목인 '갈망이 연차를 이긴다(Hunger beats tenure)'가 그 메시지를 거의 그대로 요약합니다. 그는 무언가를 만드는 일이 매우 저렴해졌기 때문에 이제 신입 엔지니어가 베테랑을 앞지를 수 있다고 주장합니다. 그 근거로 입사한 지 얼마 안 된 앤트로픽 엔지니어 두 명이 주말 한 번 만에 클로드 코드용 그래픽 인터페이스를 실제로 작동하는 형태로 만든 사례를 듭니다. 첫 공개 버전은 그로부터 약 8일 뒤에 출시됐습니다. -----++----- 사람마다 삶의 밀도와 처절함과 갈망의 수준이 다 다르기 때문에 이걸 살아온 시간에 곱한 값으로 비교해야지 단순한 나이나 연차로는 제대로 비교하기 어렵습니다. 물론 평균적인 수준의 구간이 있긴 합니다만, 얼마나 절박하게 처절하게 욕망하느냐는 역량보다는 의지의 문제에 더 가까운, 즉 평균 구간을 깨버릴 수 있는 주제라고 생각합니다. 그런 사람들에게 AI 는 아직 매우 값싼 디딤돌입니다. 만드는 기업들도 이걸 모를 수가 없는데, 그렇다고 마냥 가격을 올릴 수 없는, 소비자 입장에서는 신의 한수 역할을 하는 균형 추가 오픈 웨이트 AI 이고 이 수준 또한 높아지고 있으니 언제까지일지는 진짜 모르겠지만 디딤돌이 당장 사라질 것 같지는 않습니다. Hunger beats tenure. 참 좋은 표현입니다. 극공감 !! #ai #agent #career #gonnector #고넥터
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