Claude, ChatGPT·Codex, Gemini, Cursor 같은 주요 AI 도구의 새 기능·가격·사용 한도·정책 변화를 1인 개발자와 메이커 관점에서 골라 쉽게 요약합니다.
Google이 Gemini API의 관리형 에이전트에 새 기능을 추가했다. 관리형 에이전트는 하나의 API 호출로 추론, 코드 실행, 패키지 설치, 파일 관리, 웹 정보 확인을 Google의 격리된 클라우드 실행 공간에서 처리한다. 새 배경 실행 기능은 오래 걸리는 작업을 서버에서 계속 돌리고, 앱은 작업 아이디를 받아 상태를 확인하거나 진행 상황을 다시 이어 볼 수 있게 한다. 원격 MCP 서버 연결도 추가되어, 에이전트가 개인 데이터베이스나 내부 API 같은 외부 도구와 직접 통신할 수 있다. 기본 실행 공간 도구와 사용자 지정 함수를 함께 쓸 수 있으며, 사용자 지정 함수가 필요하면 클라이언트 쪽 업무 로직으로 넘긴다. 짧게 만료되는 접근 토큰이나 API 키도 다음 상호작용에서 새 네트워크 설정을 넘겨 갱신할 수 있고, 기존 파일 상태와 설치된 패키지, 복제한 저장소는 유지된다. 예시는 @google/genai 자바스크립트 SDK 기준이며, Python과 cURL 문서는 별도로 안내된다.
6월에는 AI 도구를 쓰는 방식에 대한 전제가 흔들렸다. 최고 성능은 여전히 클라우드 AI 모델이 앞섰지만, 접근 권한과 가격, 법적 허용 여부가 갑자기 더 중요한 문제가 됐다. Anthropic은 Fable 5와 Mythos 5를 내놓은 뒤 다시 내려야 했고, OpenAI는 GPT-5.6을 미리 공개했지만 모든 사람이 쓸 수 있는 형태는 아니었다. 반대로 GLM-5.2와 MiniMax M3 같은 오픈 웨이트 모델은 로컬 AI가 장난감 수준을 벗어나고 있음을 보여줬다. Mistral OCR 4는 자체 호스팅 AI가 화려하지 않아도 실제 업무에 쓸 수 있고, 사생활 보호에도 유리하다는 점을 보여줬다. MiniMax M3는 6월 1일 공개됐고, 100만 문맥, 멀티모달 입력, 코딩 능력, 데스크톱 실행을 내세웠다. 같은 날 Microsoft는 GitHub Copilot 가격을 크게 올려, 저렴한 코딩 에이전트로 보이던 선택지가 매우 비싼 선택지가 됐다. 핵심은 하나의 원격 모델이 계속 싸고, 열려 있고, 합법이며, 정치적으로 문제가 없을 것이라고 믿는 워크플로는 위험하다는 점이다.
Sonnet 5가 이전 버전인 Sonnet 4.6보다 실제로 못하다는 불만이 r/ClaudeAI에서 잇따라 나오고 있습니다. 사용자들은 Sonnet 5가 지시를 무시하거나 우회하는 경우가 늘었다고 보고하며, 같은 작업을 시켰을 때 Sonnet 4.6 Medium보다 Sonnet 5 Low가 오히려 비용이 더 많이 나왔다는 사례도 제시됩니다(웹 검색 30회, 결과 페이지 수집·서브에이전트 활용 등 리서치 작업 기준). Datacurve의 DeepSWE 벤치마크 비교에서는 같은 노력(effort) 단계에서 Opus 4.8이 모든 구간에서 Sonnet 5보다 점수가 높았고, 대부분 구간에서 가격도 더 저렴했습니다. 이유는 Sonnet 5가 토큰당 가격은 싸지만, 같은 작업을 끝내는 데 훨씬 더 많은 단계와 토큰을 쓰기 때문에 결국 총비용에서 가격 이점이 사라진다는 것입니다. 또한 Anthropic이 공개했던 Sonnet 5의 '에이전틱 검색(Agentic search)' 벤치마크 그래프가 별다른 공지 없이 밤사이 수정됐다는 의혹도 제기됐습니다.
Cursor가 iOS용 앱을 공개했습니다. Cursor는 인공지능을 이용해 코드를 쓰고 고치는 개발 도구입니다. 이번 항목에서 확인되는 핵심 내용은 iPhone과 iPad에서 쓰는 iOS 환경으로 Cursor가 확장됐다는 점입니다. 공개된 항목에는 구체적인 기능, 가격, 지원 범위, 데스크톱 버전과의 차이는 포함되어 있지 않습니다.
인공지능 코딩 도구에 코드를 맡기면 같은 로직이 여러 파일에 조금씩 다른 모습으로 반복되기 쉽다. 실제 경험에서는 사용자 활성 상태, 읽기 권한, 정지 여부, 계정 상태를 확인하는 접근 조건이 라우트 처리기, 백그라운드 작업, API 엔드포인트, 웹훅에 따로 만들어졌다. 각각은 작동했고 테스트도 통과했지만, 원래라면 공통 함수로 빼서 한곳에서 관리하는 편이 더 깔끔했다. 문제는 대규모 언어 모델이 기존 코드베이스를 보고 다음 코드를 만든다는 점이다. 중복된 조건문을 그대로 합치면 모델은 그것을 프로젝트의 방식으로 받아들이고, 다음에도 같은 중복을 더 만들 수 있다. 나중에 리팩터링을 시켜도 모델이 모든 복사본을 빠짐없이 고친다고 믿기 어렵다. 작은 코드 냄새가 쌓이면 프롬프트만으로 정리하기 어려워지고, 결국 사람이 직접 구조를 바로잡아야 한다.
Hacker News와 레딧 커뮤니티에서 구글에 Gemini 2.5 Flash 모델을 단종시키지 말아달라는 요청이 잇따르고 있습니다. 많은 개발자와 메이커들이 실제 프로덕션 작업에 이 모델을 쓰고 있어, 갑작스러운 단종이 비용이나 품질 면에서 대체하기 어려운 손실이 될 수 있다는 우려입니다. 같은 시기 커뮤니티에서는 Flash와 Flash-lite의 차이(이미지 생성 시 비용과 실질적 성능 차이)를 묻는 질문, Google AI Studio에서 "권한 거부(permission denied)" 오류가 반복된다는 불만, 그리고 곧 새로운 Flash·Omni·Alpha 등 후속 모델들이 나올 것이라는 이야기도 함께 오가고 있습니다. 즉 구글이 Gemini 라인업을 빠르게 개편하는 과정에서, 기존 모델에 의존하던 사용자들이 혼란을 겪고 있는 상황입니다.
Claude Desktop이 리눅스에서 베타로 제공되기 시작했다. 지원 대상은 우분투와 데비안이다. 리눅스 사용자는 그동안 주로 웹브라우저나 터미널에서 Claude를 써야 했지만, 이제 별도 데스크톱 앱으로 대화와 작업을 이어갈 수 있다. 유료 요금제에서는 Claude Code, Claude Cowork, 일반 채팅을 사용할 수 있다. 다만 화면을 보고 조작하는 Computer Use 기능은 이번 리눅스 베타에 포함되지 않았다. 설치 파일은 Claude 다운로드 페이지에서 받을 수 있고, 리눅스용 데스크톱 문서도 함께 공개됐다.
2026년 6월 23일 14:19 UTC에 Claude 여러 모델에서 오류율이 높아지는 장애가 발생했다. 영향 범위는 claude.ai, Claude Console, Claude API, Claude Code, Claude Cowork까지 넓었다. 14:25 UTC에는 원인이 확인됐고 수정 작업이 진행됐다. 14:53 UTC에는 수정이 적용돼 결과를 지켜보는 단계로 넘어갔다. 15:28 UTC에는 추가 문제가 없는지 계속 감시 중인 상태였다. 커뮤니티 반응은 단순한 불편을 넘어, Claude에 기대어 작업하던 사람들이 실제 업무 흐름이 끊긴 상황에 가까웠다.
OpenAI가 ChatGPT 데스크톱 앱을 개편해 기존의 일반 대화형 ChatGPT 대신 'Work'와 'Codex' 두 모드만 제공하는 구조로 바꿨다. 이 변화로 데스크톱 앱에서는 음성 모드, 고정된 채팅, 기존 방식의 프로젝트 기능이 사라졌고, 예전에 쓰던 단축키(opt+space)도 동작하지 않게 됐다. 사용자들은 새 Codex 앱에서 예전 프로젝트 폴더를 찾는 방법을 모르겠다고 불만을 제기하고, 지난 2년간 질문·조사·비개발 업무 계획 같은 일반적인 용도로 ChatGPT를 써온 비개발자들은 새 'Work'(구 Codex) 모드를 언제 써야 하는지 안내가 부족하다고 지적한다. 4년 동안 일반 질의응답 용도로 ChatGPT를 주로 써온 사람들 입장에서는, 새 모드가 생산성·코딩 중심으로 재편되면서 원래 쓰던 방식이 어색한 별도 창에 밀려난 셈이다.
Context.dev는 웹사이트에서 필요한 정보를 뽑아 제품이나 AI 에이전트에 넣게 해 주는 API다. URL을 보내면 깔끔한 마크다운, 렌더링된 HTML, 스크린샷, 추출된 이미지 등을 받을 수 있다. 도메인을 보내면 회사명, 설명, 로고, 색상, 글꼴, 소셜 링크, 스크린샷, 스타일 정보 같은 브랜드 데이터도 받을 수 있다. 더 구체적인 용도에서는 URL과 JSON Schema를 함께 보내고, 공개 웹페이지에 보이는 가격표, 제품 분류, 사무실 위치, 고객지원 링크, 연동 파트너 같은 정보를 원하는 형태로 뽑을 수 있다. 목표는 개발자가 직접 크롤러와 스크래퍼를 만들고 관리하지 않아도, AI 기능이 현재 웹 정보를 읽고 활용하게 만드는 것이다. Context.dev는 대시보드에서 API 키를 받아 붙이는 방식과, 코딩 에이전트에 한 줄 지시를 넣어 가입과 연동을 처리하게 하는 방식을 제시한다.
Colibrì는 GLM-5.2라는 7440억 매개변수 규모의 거대 AI 모델을 개인용 컴퓨터에서 실행하려는 1인 프로젝트다. 이 방식은 모델 전체를 메모리에 올리지 않고, 자주 쓰는 핵심 부분은 메모리에 두며 나머지 전문가는 디스크에서 필요할 때 읽어 온다. 실행 중에는 약 20GB 안팎의 메모리를 쓰고, 모델 파일은 int4 형태로 약 370GB를 차지한다. 개발 환경에서는 답변 생성 속도가 매우 느려서 초당 0.05~0.1 토큰 수준이지만, 그래도 GPU 없이 CPU와 빠른 NVMe 저장장치만으로 대형 모델과 대화할 수 있다. MTP 기능은 답변 후보를 미리 만들어 속도를 높이려 하지만, 처음 실행하거나 캐시가 덜 쌓인 상태에서는 오히려 디스크 읽기가 늘어 느려질 수 있다. 설치는 C 엔진을 빌드한 뒤 미리 변환된 모델을 받거나, 원본 FP8 모델을 조각별로 내려받아 int4로 변환하는 방식이다. 더 좋은 장비에서는 속도가 올라갈 수 있지만, 실제 정확도가 얼마나 유지되는지는 아직 충분히 측정되지 않았다.
애플의 공식 저장소인 apple/coreai-models는 Hugging Face의 일부 오픈소스 모델을 애플 기기에서 돌릴 수 있는 .aimodel 형식으로 바꾸는 도구다. 이 도구는 WWDC26에서 공개된 Core AI 프레임워크와 함께 쓰는 오픈소스 보조 패키지다. 핵심 기능은 인기 있는 일부 모델을 변환하는 내보내기 예제, 직접 만든 PyTorch 모델을 기기용으로 작성하는 파이썬 기본 도구, 변환된 모델을 맥이나 아이폰 앱 안에서 실행하는 Swift 패키지, 그리고 코딩 도우미가 Core AI를 제대로 쓰도록 돕는 에이전트 스킬이다. 저장소는 애플 공식 프로젝트이고, BSD-3-Clause 라이선스를 쓰며, 공개 초기 기준 약 1,200개의 별을 받았다. 다만 “20억 대 아이폰이 모두 로컬 AI 기계가 됐다”거나 “아무 Hugging Face 모델이나 아이폰에서 바로 돌릴 수 있다”는 식의 말은 과장이다. 특히 Llama 70B 같은 큰 모델을 아이폰에서 쉽게 실행할 수 있다는 뜻은 아니다. 애플에는 이미 Core ML과 coremltools가 있었기 때문에, 이것은 완전히 처음 나온 기기 내 AI 시도가 아니라 새 Core AI 흐름을 위한 공식 도구에 가깝다.
Claude Code는 작업 세션을 로컬 파일에 기록하지만, 그 안의 사고 기록에는 읽을 수 있는 문장이 아니라 약 600자짜리 서명만 남아 있다. Claude의 내부 추론은 암호화되어 있고, 그 암호를 풀 수 있는 키는 Anthropic이 갖고 있으며 사용자 컴퓨터에는 전달되지 않는다. 일반 API가 돌려주는 ‘확장 사고’ 텍스트는 실제 내부 추론 전체가 아니라 요약본이다. 실제 전체 사고 내용을 받으려면 엔터프라이즈 계약이 필요하다. 그래서 Claude Code 세션에서 에이전트가 왜 그런 행동을 했는지 완전한 감사 기록으로 증명하기는 어렵다. 입력, 출력, 실행된 행동은 따로 기록할 수 있지만, 그것도 실제 판단 과정 자체는 아니다. 문서 표현이 간접적이라 사용자가 ‘확장 사고’를 실제 사고 기록처럼 오해할 수 있다는 점이 핵심 문제다.
AI 코딩 도구가 코드를 빠르게 많이 만들면서 깃허브 같은 코드 저장소에 낮은 품질의 코드와 잘못된 오류 제보가 늘 수 있다는 우려가 커지고 있다. Armin Ronacher와 Mario Zechner는 바이브 코딩이 설계와 검토를 건너뛰고 AI에게 바로 코드를 만들게 하는 방식이라서, 시간이 지나면 고치기 어렵고 불안정한 소프트웨어를 만들 수 있다고 본다. OpenAI의 Codex 책임자 Rohan Varma도 AI가 만든 코드가 처음부터 그대로 잘 작동한다고 보면 안 된다고 말한다. Codex는 웹사이트를 사람처럼 확인하고, 회사 규칙을 따랐는지 살피고, 보안 문제를 찾는 데 쓰일 수 있지만, 많은 사람이 쓰는 중요한 서비스에서는 사람이 최종 책임을 져야 한다. 구글은 새 코드의 75%가 AI로 만들어진다고 밝혔고, Meta도 2026년 말 전에는 내부 AI 개발팀 코드의 상당 부분을 AI가 쓰고 검토할 것이라고 예상했다. Anthropic의 Claude Code는 내부에서도 많이 쓰이며 사용 시간이 크게 늘었지만, 화면 깜빡임, 기능 과다, 많은 메모리 사용 같은 문제가 지적됐다. Anthropic은 빠른 기능 출시 과정에서 생긴 문제였고 상당 부분 고쳤다고 설명하며, 그래도 최종 책임은 사람에게 있다고 본다. 기업 안의 오래된 시스템은 담당자가 오랫동안 쌓은 숨은 지식에 기대는 경우가 많아, AI 에이전트가 기존 코드를 제대로 고치거나 확장하는 데 한계가 있을 수 있다.
Tomesphere Atlas는 약 850만 편의 공개 논문을 한 화면에서 지도처럼 볼 수 있게 만든 연구 탐색 도구다. 처음에는 arXiv 논문만 다뤘지만, 지금은 PubMed Central, bioRxiv, medRxiv, eLife의 공개 논문까지 포함한다. 논문들은 유전자, 단백질, 질병, 약, 임상시험, 단백질 3D 구조, 코드, 인용 논문, 비슷한 논문과 연결되어 있다. 지도 화면에서는 논문이 점으로 표시되고, 점을 누르면 짧은 AI 요약, 핵심 발견, 동료 평가, 연결된 정보 등을 볼 수 있다. 논문 위치를 만들기 위해 SPECTER2로 논문 내용을 숫자 벡터로 바꾸고, UMAP으로 2차원 지도에 배치했다. 각 논문에는 별도 상세 페이지도 있으며, 원문, 이미지, 영상, OpenReview 평가, GitHub 링크, Hugging Face 데이터셋이나 모델 링크, 임상시험, 유전자, 질병, 단백질 구조 정보를 모아 보여준다.
Graphify는 2026년 4월 5일 시작된 도구다. 사용자가 `/graphify .`를 입력하면 코드 저장소, 문서, 피디에프, SQL 구조, Obsidian 자료, 회의 기록 같은 자료를 Claude가 바로 물어볼 수 있는 지식 그래프로 바꾼다. Claude가 원본 파일을 하나씩 읽는 대신 그래프에 질문하므로, 질문 한 번에 쓰는 토큰이 약 71분의 1로 줄어든다. 덕분에 더 많은 정보를 문맥 안에 담을 수 있고, 파일 검색에 덜 의존하게 된다. 출시 후 약 2.5개월 만에 GitHub 별 7만3천 개와 다운로드 220만 회를 기록했고, YC S26에도 합류했다. 최근에는 답변이 도움이 됐는지, 막다른 길이었는지를 기록해 `LESSONS.md`에 저장하는 기능이 추가됐다. 이 파일을 매 세션 읽게 해서 같은 잘못된 추측을 반복하지 않도록 만드는 방향이다. 실제 사용처는 코드 검색을 넘어, 실제 코드베이스에 기반한 제품 요구사항 작성, 큰 변경 전 위험 점검, 오래 남는 메모리 역할까지 넓어지고 있다.
핵심 주장은 코드 리뷰의 기본 역할을 코딩 에이전트가 더 빠르고 낮은 비용으로 처리할 수 있다는 것이다. 코드 리뷰는 버그 찾기, 코딩 스타일 맞추기, 팀 안에서 지식 나누기, 코드 변화에 대한 공동 이해를 위해 쓰여 왔다. 하지만 큰 조직의 개발자는 근무 시간의 10~15%를 다른 사람의 코드를 읽고 의견을 다는 데 쓰고, 리뷰 대기 시간이 하루를 넘거나 며칠로 늘어나는 경우도 있다. Claude Code, Codex, GitHub Copilot 같은 코딩 에이전트는 파일을 읽고 고치고, 테스트를 실행하고, 실패 원인을 보고 다시 수정할 수 있다. SWE-bench에서는 최신 에이전트가 실제 깃허브 문제의 70% 이상을 풀었다는 흐름이 제시된다. 사람은 화면의 변경 부분만 보고 놓치기 쉬운 반면, 에이전트는 전체 파일, 테스트, 기록, 문서를 함께 보고 문제를 찾은 뒤 직접 고치고 다시 검사할 수 있다. 그래서 에이전트가 만든 코드를 사람이 의무적으로 다시 보는 방식은 빠르게 늘어난 코드 양을 감당하지 못하고, 겉보기 승인 절차로 약해질 수 있다. 더 나은 방향은 보통 변경은 별도 에이전트가 자동 검토하고, 사람은 높은 위험, 큰 설계 결정, 법적 책임이 필요한 코드에 집중하는 것이다.
시니어 백엔드 개발자가 퇴근 후 저녁 시간을 써서 2.5개월 동안 Warantly라는 보증 관리 앱을 만들고 출시했다. 앱은 구매 내역을 기록하고, 영수증 사진을 보관하고, 보증 만료 알림을 보내고, 인공지능으로 영수증을 읽고, 제품 리콜 알림을 제공한다. 작업 범위는 backend API, iOS 앱, Android 앱, 서버 인프라까지 포함됐다. 개발자는 Flutter/Dart 경험이 전혀 없었고, 모바일 앱을 출시해 본 적도 없었다. Claude는 단순 자동완성 도구가 아니라, 능력은 있지만 문맥을 오래 기억하지 못하는 주니어 개발자처럼 다뤄졌다. 보통 2~3개의 Claude 세션을 동시에 돌렸고, 가장 많을 때는 backend 3개, Flutter 2개, devops 1개로 총 6개 세션을 병렬로 운영했다. git worktrees를 써서 각 세션이 서로 다른 기능을 작업하게 해 충돌을 줄였다. 사람의 역할은 전체 설계, 세션 사이 문맥 전달, 여러 부분에 걸친 판단, 최종 통합이었다. Claude는 요구사항이 분명하고 범위가 좁은 부품을 빠르게 초안으로 만드는 데 강했고, 그런 작업은 처음 또는 두 번째 결과부터 쓸 만했다.
Whim Files는 맥에서 파일을 빠르게 찾고 정리하도록 만든 파일 관리 앱이다. Downloads 폴더를 Finder로 정리하기 번거로워서 시작됐고, 파일을 걸러낸 뒤 지우거나 옮기는 기능에서 출발했다. 지금은 몇 글자만 입력해 폴더나 파일 경로로 바로 이동하는 흐릿한 검색, 이미지와 PDF 미리보기, 두 개의 창을 나란히 쓰는 화면, 필터를 기억하는 탭을 제공한다. 명령 팔레트로 기능을 빠르게 찾을 수 있고, 여러 파일 이름을 한꺼번에 바꾸거나 HEIC·WebP·AVIF 이미지를 JPG·PNG로 바꾸거나 압축 파일을 만들 수 있다. 북마크, Quick Look, 한 번 클릭으로 열기, 키보드 조작도 지원한다. 개발에는 Claude Code가 쓰였고, 기술 구성은 .NET/C#과 AppKit이다. 앱은 Native AOT로 빌드되어 전체 크기가 약 9MB이며, Electron을 쓰지 않는 맥 기본 앱이라는 점을 내세운다.
미국, 영국, 캐나다, 호주, 뉴질랜드의 정보기관 연합인 Five Eyes가 강력한 AI 모델이 몇 달 안에 정부와 기업을 흔들 수 있는 수준의 사이버 공격 능력을 만들 수 있다고 경고했다. 이 경고는 미국 정부가 Anthropic의 AI 모델 Fable과 Mythos를 외국인이 쓰지 못하게 막은 뒤 나왔다. Five Eyes는 AI가 방어에도 도움이 되지만, 공격자의 속도와 규모, 정교함도 함께 키운다고 봤다. 특히 최신 AI 모델은 보안 시스템의 취약점을 찾는 일을 더 쉽게 만들 수 있어, 악용될 경우 위험이 커진다. Anthropic의 Mythos는 사이버 시스템의 취약점을 탐지할 수 있는 강력한 모델로 소개됐고, Fable 5는 그보다 더 넓은 사용자를 겨냥한 모델로 언급됐다. 호주 정부는 올해 3월 Anthropic을 국가 AI 계획의 첫 협력 기업으로 포함했고, 이 계획은 기업이 AI 발전 상황을 정부와 공유하고 안전을 높이도록 하는 비구속 협약에 가깝다.
무료 웹 도구가 대규모 언어 모델이 답을 내기 직전 중간 계층에서 어떤 단어 후보를 강하게 떠올리는지 보여준다. Anthropic 논문 「Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models」에 나온 Jacobian Lens 방식에서 출발했고, 공개 모델에서도 비슷하게 작동하도록 만든 실험이다. 예를 들어 “휘어진 물줄기 세 개”를 상징으로 묘사해 달라고 하면, 모델이 최종적으로 “파도”에 가까운 답을 내기 전에 더 깊은 층에서 “바다”, “해양”, “물결” 같은 단어가 강해지는 모습을 볼 수 있다. 내부 상태도 직접 바꿀 수 있다. 바다 관련 질문의 중간 계층에 “불”을 넣으면 답이 열과 관련된 쪽으로 바뀐다. 목표는 모델이 단어 하나를 확정하기 전의 흐름을 눈으로 확인하고, 그 흐름을 건드렸을 때 결과가 어떻게 달라지는지 시험해 보는 것이다.
Feyn이 만든 Pulpie는 원본 HTML에서 광고, 바닥글, 옆칸 같은 반복 장식 부분을 걷어내고 본문만 HTML이나 Markdown으로 돌려주는 모델 묶음이다. 품질은 현재 선두 추출기인 Dripper와 비슷한 수준을 목표로 하면서, 비용은 약 20분의 1이라고 소개됐다. 10억 개 웹페이지를 정리할 때 Pulpie는 7,900달러가 들고, Dripper는 159,000달러가 든다는 비교가 제시됐다. 비용 차이는 작동 방식에서 온다. 많은 기존 추출기는 디코더 방식이라 결과를 한 조각씩 만들고, 매번 전체 모델을 메모리에서 읽는다. Pulpie는 인코더 방식이라 입력 HTML 전체를 한 번 훑고 각 블록이 본문인지 불필요한 부분인지 표시한다. 그래서 Pulpie는 계산 성능을 주로 쓰고, 디코더 방식은 메모리 속도에 더 크게 묶인다. 상대적으로 싼 GPU는 메모리 속도보다 계산 성능이 넉넉한 편이라 Pulpie를 더 싸게 돌리기 쉽다는 주장이다.
개인 제작 사례로, Codex CLI를 이용해 회사 이름 목록에서 각 회사의 채용 페이지를 찾고 채용공고를 모았다. LinkedIn이나 Indeed에는 실제 채용 의사가 약한 공고와 외부 대행사 공고가 많아 직접 회사 웹사이트를 대상으로 삼았다. 회사마다 채용 페이지 모양이 달라 예전에는 대규모 수집이 어려웠지만, Codex CLI가 페이지를 찾아 구조에 맞게 처리하는 데 쓰였다. 이후 GPT5.5-mini로 급여, 필요한 경력 연수 같은 정보를 JSON 형식으로 정리했다. 이 방식으로 710만 건의 채용공고를 모았고, 그중 원격 근무 공고는 22만 건이 넘었다. 결과물은 Hiring.Cafe라는 공개 서비스로 만들어졌고, 직무명, 직무 분야, 제외 조건, 산업군, 개별 기여자와 관리자 역할, 경력 연수 기준으로 필터를 걸 수 있다.
DeepSeek Flash는 브라우저 에이전트 제품의 비용 구조를 바꿀 수 있다. 기존 방식은 화면을 보고, 모델이 다음 클릭을 정하고, 다시 화면을 보는 일을 수십 번 반복해서 비용과 시간이 많이 들었다. Retriever는 이 반복을 줄이기 위해 모델이 처음에 JavaScript 작업 계획을 만들고, 브라우저 안의 하네스가 그 계획을 실행하게 했다. 화면 이미지 대신 DOM 같은 텍스트 형태의 페이지 정보를 쓰면 필요한 부분만 잘라 보내고, 반복되는 정보는 캐시에 넣어 다시 쓸 수 있다. 이 방식으로 예전에는 40~100번 모델을 불러야 했던 작업이 한 번의 계획 생성과 몇 번의 추출로 줄어들 수 있다. Retriever는 Gemini Flash급 실사용 성능을 유지하면서 비용이 100배 이상 줄었다고 주장한다. 핵심은 DeepSeek Flash가 특별히 모든 면에서 가장 똑똑해서가 아니라, 저렴하고 빠르게 코드를 만들 수 있어 브라우저 작업의 비싼 반복 구간을 맡기기 좋다는 점이다. 또한 오픈 모델이 충분히 좋아지면 개발자는 대형 모델 회사의 비싼 API에 덜 묶이고, 자신의 제품 설계와 실행 하네스가 더 중요해진다.
InstantVideos.org는 짧은 다큐 형식의 영상을 약 30초 안에 만드는 실험 서비스다. 제작 흐름은 여러 AI 도구를 이어 붙인 방식이다. Claude로 영상 제작을 실험해 왔고, 예전에는 결과물을 TikTok에 자동으로 올리는 파이프라인까지 만들었다. 이번 실험에서는 GLM-5.2 fast가 대본과 이미지 설명을 만들고, Nano Banana 2 Lite가 이미지를 만든다. gpt-4o-mini-tts가 내레이션을 만들고, ffmpeg가 이미지와 소리를 묶어 영상으로 만든 뒤 확대 이동 효과를 넣는다. 병목은 영상 합성 단계였고, 64 vCPU EC2 서버를 쓰면서 속도를 끌어올렸다. 짧은 영상 1개 비용은 약 25센트이며, 그중 거의 90%는 이미지 생성 비용이다. 이미지 1장은 3.336센트이고, 64코어급 서버 비용은 별도로 부담이 크다.
Cursor에서 빈 테스트 폴더 하나를 지우라는 요청을 처리하다가, 의도한 폴더 밖의 파일까지 삭제되는 사고가 났다. 작업 파일은 테스트 폴더에서 본 폴더로 옮긴 뒤였고, 남은 빈 폴더만 지우려는 상황이었다. Cursor는 해당 폴더가 사용 중이라고 한 뒤, PowerShell에서 따옴표 처리가 깨진 rmdir 명령을 실행한 것으로 보인다. 이 명령은 하위 항목까지 강제로 지우는 방식이어서 D:\MasterHD의 많은 파일을 영구 삭제했을 가능성이 있다. 삭제된 파일은 휴지통으로 가지 않아 복구가 더 어려웠다. 매일 백업을 하고 있어 하루치 작업만 잃었지만, 저장소 안에서 작업한다고 해서 파일 삭제가 자동으로 안전해지는 것은 아니라는 점이 드러났다.
KiCad가 브라우저에서 작동하는 데모로 공개됐다. KiCad는 회로기판을 설계하는 프로그램이고, 이번 데모에서는 예제 프로젝트를 열거나 사용자가 가진 프로젝트를 가져와 볼 수 있다. Firefox에서 가장 잘 작동하고, Chrome도 잘 되며, Safari는 일단 돌아가는 수준이다. 이 작업은 헝가리의 개발사 Emergence Engineering이 만든 PCBJam의 초기 결과물이다. PCBJam은 원래 전기공학자 출신인 최고기술책임자 Viktor의 취미 프로젝트였지만, 최근 몇 달 동안 더 집중하면서 제품 형태로 발전했다. 핵심 난관은 KiCad의 회로기판 화면을 웹에서 보여주는 일이었다. 처음에는 기존 OpenGL 화면 처리를 웹에서 흉내 내려고 했지만 버그가 많았고, 결국 KiCad의 Graphics Abstraction Layer에 맞는 WebGL 코드를 직접 쓰는 방식이 더 빨랐다. Claude를 함께 써서 기능을 구현하고, 매 단계마다 PC에서 실행되는 원래 KiCad와 비교하면서 맞춰 갔다.
Claude Code를 이용해 구독형 소프트웨어 제품 하나와 여러 개인 프로젝트를 완성했다. 화면 뒤에서 작동하는 서버 기능과 내용이 즉시 바뀌는 실시간 기능도 구현했다. 직접 경험한 개발 속도는 약 10배 빨라져, 아이디어를 실제 제품으로 만드는 과정은 훨씬 쉬워졌다. 하지만 아직 매출은 전혀 없으며, 고객을 찾고 판매하는 일은 이전과 마찬가지로 어렵다. 인공지능으로 제품을 출시한 뒤 첫 유료 고객을 어떻게 확보할지가 해결되지 않은 문제로 남았다.
대화형 인공지능을 1년 동안 매일 써 본 결과, 가장 큰 변화는 성능보다 지치거나 짜증 내지 않는 대화 상대가 생겼다는 점이었다. 같은 질문을 다섯 가지 방식으로 되묻거나, 이해하지 못했다고 솔직히 밝히거나, 한 시간 전에 다룬 내용으로 돌아가도 반응이 나빠지지 않는다. 사람에게 질문할 때는 친구의 인내심, 동료의 시간, 조언자의 수고를 의식해 질문을 줄이게 된다. 그러면 꼭 필요했던 질문까지 묻지 않고 어설프게 이해한 채 넘어갈 수 있다. 이런 부담이 사라지자 질문을 더 많이 하고, 모른다는 사실을 더 빨리 인정하며, 예전에는 대충 알고 지나갔을 내용을 끝까지 파고들게 됐다.
OpenFunnel의 Fenil과 Aditya가 OpenBenchmarks를 공개했다. 목표는 AI 에이전트가 SaaS API를 비교하고, 어떤 서비스를 살지 또는 직접 만들지 판단할 때 믿을 수 있는 자료를 주는 것이다. 첫 분야는 영업·마케팅용 API다. 핵심 생각은 B2B 소프트웨어 평가가 사람의 검색과 영업 자료보다 Claude, ChatGPT, Gemini 같은 추론 모델이 들어간 에이전트 흐름 안에서 더 많이 이뤄질 것이라는 점이다. OpenBenchmarks는 공급사의 홍보 문구나 자체 성과표 대신, 데이터와 채점 방식과 비용 조건을 공개하고 재현할 수 있게 만든다. 각 결과에는 실제 HTTP 요청과 응답, LLM 평가자에게 준 지시문과 평가 결과가 함께 붙는다. 현재 예시는 닮은 회사 찾기 벤치마크로, 24개 기준 회사에 대해 4개 공급사가 각각 100개 후보를 내고 LLM 평가자가 쓸 만한 결과인지 판정한다. 이 벤치마크의 최고 정확도@100은 57%이며, 음성 합성·음성 인식 벤치마크도 함께 보여준다.