Good Vibe AI
Good Vibe AI AI의 최신 흐름과 우리 일상에 미치는 영향, 그리고 미래의 가능성을 함께 탐구하고 이야기 나누기 위한 다양한 큐레이션 된 정보를 제공합니다. AI Coffee house: https://t.me/aicoffehouse
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브라우저를 띄우는 도구와 성능을 재는 코드를 엮으면, 로그인까지 마친 페이지의 성능 리포트를 에이전트가 바로 만들어줘요.
로그인이 필요한 페이지는 보통 성능 측정이 까다로워요. steel-browser로 세션을 띄워 두면 쿠키와 로그인 상태가 그대로 유지돼요. 그 세션 안에서 webperf-snippets 스니펫을 실행하면 LCP, TTFB 같은 지표가 같은 코드로 매번 똑같이 나와요. 예를 들어 도커로 steel-browser를 켜고 그 위에서 성능 스니펫을 돌리면 처음 써보는 사람도 눈에 보이는 리포트를 손에 쥘 수 있어요. 바이브코딩 #오픈소스 #웹성능
浏览量64转发数1버그를 찾아 고치는 코딩 모델 Flint가 오픈소스(누구나 내려받아 쓸 수 있는 공개 모델)로 공개돼 있어요.
코드베이스를 살펴보고 버그가 있는 곳을 찾아 고쳐요. 새 기능을 구현하고, 그 기능이 제대로 도는지 확인하는 테스트도 써요. 아파치 2.0 라이선스라 상업용으로도 쓸 수 있어요. 다만 생성된 코드는 적용하기 전에 사람이 확인하는 게 좋아요. 출처: https://huggingface.co/RecursiveSI/flint 바이브코딩 #오픈모델 #코딩에이전트
浏览量72转发数3구글은 오픈AI·앤트로픽과는 조금 다른 게임을 하고 있다는 생각이 든다. 더 먼 미래를 그리고 있는 것 같다.
오픈AI와 앤트로픽은 결국 '상장'이라는 목표를 향해, 짧은 시간 안에 수익을 낼 수 있는 방향으로 서비스를 키워왔다. 그 결과가 ChatGPT와 Claude 같은 챗봇이고, 지금은 Codex와 Claude Code를 앞세운 생산성 툴 경쟁으로 이어지고 있다. 처음에는 Gemini도 같은 경쟁에 뛰어든 줄 알았다. 그런데 Gemini 3 이후의 행보를 보면 구글의 무게중심은 확실히 멀티모달 쪽에 있다. 나노 바나나의 이미지 생성이나 Veo의 영상 생성은 이미 다른 회사가 쉽게 따라잡기 어려운 수준까지 와 있다. 여기에 빠르고 저렴한 Flash 모델, 적은 컴퓨팅으로도 돌아가는 Gemma까지 갖추고 있다. 가볍고 빠른 모델은 기기 위에서 돌아가야 하는 AI에 꼭 필요한 조건이다. 내가 보기에 이 경쟁의 종착점은 '월드 모델'이다. 화면 속 대화창을 넘어, 현실 세계에서 훨씬 가깝게 쓰이는 AI 말이다. 구글은 그 그림을 향해 가고 있다. 게다가 구글은 급할 이유가 없다. 오픈AI와 앤트로픽이 구글 클라우드를 쓰면서 이미 구글에 돈을 벌어다 주고 있고, 앤트로픽에 대해서는 상당한 지분까지 갖고 있다. 경쟁자들이 단기 수익을 두고 싸우는 동안, 구글은 그 싸움에서도 이익을 챙기면서 다음 판을 준비하고 있는 셈이다. 그래서 구글이 지금 더 힘을 싣는 쪽은 스마트 글라스나 피지컬 AI처럼, AI를 현실의 기기와 몸에 연결하는 방향이라고 느낀다. 생각해보면 구글은 늘 그랬다. 그렇게 보면 구글의 진짜 경쟁 상대는 오픈AI나 앤트로픽보다 오히려 메타에 더 가까울지도 모른다. 결국 구글이 찾아가는 건 업무용 도구로서의 AI가 아니라, 일상에서 더 자주 손이 가는 AI, 그리고 자신이 가진 플랫폼 안에서 자연스럽게 쓰이는 AI의 구조인 것 같다. 챗봇과 코딩 툴 경쟁의 승자가 누가 되든, 피지컬 AI 시대에 가장 잘 맞는 AI를 가진 쪽은 결국 구글이 아닐까.
浏览量80转发数4성공 기록 대신 연습 문제를 만들어 줬더니, 시험 평균 점수가 최대 29.8%p 올랐다고?
Trajectory2Gym은 AI 에이전트(사람 대신 여러 단계의 일을 처리하는 AI)가 약한 부분을 먼저 찾아요. 그다음 그 부분을 연습할 상호작용을 직접 만들고, 근거가 있는 결정만 골라 학습에 써요. • Qwen3 다섯 크기 모두에서 Tau1, Tau2, BFCL 세 시험의 평균 점수가 16.9~29.8%p(퍼센트포인트) 올랐어요. • 교환을 먼저 신청하면 반품이 막히는 상황에서, 순서를 바꿔 처리하는 법을 배워요. 이렇게 여러 턴이 이어지는 대화에서 효과가 가장 컸어요. • 조회에 실패한 기록도 버리지 않고, 신원을 확인할 근거로 써요. 코드는 깃허브에 공개돼 있어요. arxiv.org/abs/2610.33568 github.com/yihaohu0118/Trajectory2Gym 바이브코딩 #AI에이전트 #논문리뷰
浏览量96转发数2AI 375곳을 한 주소로 부르고, 150곳 넘는 무료 요금제 크레딧까지 모아 쓰는 무료 게이트웨이, OmniRoute.
클로드 코드나 커서처럼 평소 쓰는 도구에 그대로 연결해서 쓸 수 있습니다. 한도가 차면 자동으로 다음 공급사로 넘어가고, 압축 기능으로 토큰도 아낄 수 있어요. 공개된 월 한도가 있는 무료 요금제들을 모두 모아서 보여주는 대시보드도 있어서 관리하고 편합니다. github/cheaper-inference/OmniRoute 바이브코딩 #AI게이트웨이 #오픈소스
浏览量108转发数3[AI 에이전트 500개 굴리기]
이번 주엔 에이전트를 여러 개 굴리는 도구들이 눈에 띄었습니다. openhuman은 10달러짜리 서버에서 에이전트 500개를 돌립니다. dapr와 botpress는 에이전트를 업무 흐름과 챗봇에 묶어서 쓰고요. forgecode는 터미널에서 바로 쓰는 코딩 파트너입니다. github.com/tinyhumansai/openhuman github.com/dapr/dapr github.com/botpress/botpress github.com/tailcallhq/forgecode 바이브코딩 #오픈소스 #에이전트
浏览量111转发数6이번 주 종합 지능 3위에 Meta의 Muse Wonder Full이 새로 들어왔어요.
Meta 최고 순위가 지난주 9위에서 3위로 올랐고, 그 자리를 내주며 GPT-6.1 Sol, Claude Opus 5, Claude Fable 5가 두 칸씩 내려갔어요. 코딩 순위는 5주째 그대로예요. 상위 5개 중 Anthropic·OpenAI가 아닌 모델은 xAI의 Grok 4.6 하나로, 7주째 5위를 지키고 있어요. artificialanalysis.ai/leaderboards/models AI순위 #바이브코딩 #프론티어모델
浏览量70转发数3주목해야 할 핵심 AI 오픈소스 7가지
1. HyperFrames — HTML 코드만으로 영상을 뽑는 렌더링 도구 2. Vibe-Trading — 퍼스널 트레이딩 에이전트 구축 도구 3. Agent Orchestrator — 30개 이상 코딩 에이전트를 하나의 팀처럼 지휘 4. Agent-S — 화면을 보고 직접 조작하는 데스크톱 에이전트 5. xerj — 코드·문서·로그까지 묶는 로컬 하이브리드 검색 6. Trail-Code — 호출 그래프와 팀 결정을 에이전트에 제공 7. AxonHub — 100개 이상 모델을 하나의 게이트웨이로 AI의 최신 흐름과 다양한 큐레이션 된 정보를 제공합니다. Good Vibe AI
浏览量73转发数4문서는 anymd로 AI가 읽는 글로 바꾸고, 그 구조는 archify로 눌러 볼 수 있는 그림으로 받는 방법을 화면과 함께 정리했습니다.
사례 1 — anymd: PPT·워드·엑셀·PDF를 마크다운으로 바꿉니다. PPT는 슬라이드별로 발표자 노트까지 옮기고, 엑셀은 시트별 표로 바꿉니다. 실제 녹화 화면에서는 PDF 표를 변환하고 폴더를 검색한 뒤, Claude Code가 그 PDF 내용으로 질문에 답합니다. 내 컴퓨터에서 처리하고 API 키가 필요 없습니다. 사례 2 — archify: 말로 설명하면 구조도, 워크플로, 시퀀스, 데이터 흐름, ERD 등 10가지 그림을 눌러 볼 수 있는 HTML로 그립니다. 웹앱에서 DB까지 가는 경로만 강조하거나, 질문에 한 페이지짜리 설명서로 답하게 할 수도 있습니다. PNG로 내보내거나 PDF로 인쇄할 수 있습니다. 사례 3 — 둘을 함께 쓰면: 예를 들어 쇼핑몰 기획서 PDF를 읽혀서 사용자·앱·서버·결제·DB 흐름을 구조도 한 장으로 만들 수 있습니다. github.com/SylphxAI/anymd github.com/tt-a1i/archify 바이브코딩 #ClaudeCode #오픈소스
浏览量71转发数5Liquid AI가 공개한 오픈 모델 LFM2.5-24B-A2B.
전체 24B 중 한 번에 2.45B만 계산하는 구조라, M5 Max 맥에서 초당 184토큰이 나오고 메모리는 15GB를 씁니다. llama.cpp 명령 세 줄이면 내 컴퓨터에서 서버로 띄울 수 있습니다. 상업적 무료 사용은 연매출 1천만 달러 미만 조건입니다. 모델 카드: huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 오픈모델 #로컬LLM #LiquidAI
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1. LTX-2.5 · Lightricks · image-to-video · 8.8K 2. embeddinggemma-2 · google · feature-extraction · 2.8K 3. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 · deepseek-ai · image-text-to-text · 2.2K 4. humanizer · jialinyyzz · text-generation · 2.1K 5. flux-3-image-klein-comfy · black-forest-labs · image-to-image · 1.2K 6. drama-3 · fishaudio · text-to-speech · 893 7. Muse-Spark-Open-816B-A42B · meta-models · image-text-to-text · 640 8.8천. AI의 최신 흐름과 다양한 큐레이션 된 정보를 제공합니다. Good Vibe AI
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