Anthropic 의 최상위 모델. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, plan 모드 / agent task 의 디폴트. 비용은 비싸지만 reasoning 품질 우위.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md"plan = Opus, execute = Sonnet" 토글. 비용 절반 + 품질 유지. 단 매 toggle 이 모델 스위치라 prompt cache 가 깨진다.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.mdAnthropic 의 CLI 기반 코딩 에이전트. 터미널·VS Code·웹·모바일 다중 진입점. 5 parallel sessions 운영이 power user 패턴.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-claude-code-solved-boris-cherny.mdAnthropic Labs 의 디자인 도구. brand repo / codebase / Figma 파일을 읽어 design system 생성 → Claude Code 로 프로덕션 ship 까지.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.mdOpus 보다 빠르고 싼 중간 모델. opus-plan 모드에서 실행 단계 담당.
영상: 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.mdOpenAI 의 코딩 에이전트. Claude Code 의 경쟁자. CLI / VS Code / Cursor / Cloud / Mobile 5 군데에 동일 에이전트 배포, 주간 300만+ 사용자.
영상: 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.md, 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.mdAnthropic 구독 티어. 각각 $20 / $100 / $200 / 월. 2026-06-15 부터 인터랙티브 사용과 자동화(에이전트) 사용이 분리되며 자동화는 별도 monthly credit pool 에서 차감.
영상: 2026-05-24-anthropic-jun15-billing-change-codersera.md영상에서 단독 사용 시 cost 1.09 / 성능 7.1% 로 인용된 베이스라인 모델.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.md클로드 코드에서 어드바이저로 선택하면 자동 활성화되는 무거운 상위 모델.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.mdAnthropic 이 예고한 Opus 상위의 차세대 고지능 모델(현재 소수 조직이 cyber security 용으로 사용, 안전장치 강화 전 비공개).
영상: 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.md, 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.mdxhigh reasoning에 매 프롬프트 workflow 처리를 더한 최고비용 effort 모드.
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.mdOpus 모델의 reasoning 강도 설정(low / medium / high / extra high / max).
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.md1958 Rosenblatt가 IBM 704로 만든 최초의 신경망. 20x20 빛 센서와 조절 가능한 연결로 펀치카드를 스스로 구분 학습.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.md뇌처럼 인공 뉴런을 수천 예시로 자가 튜닝시켜 규칙을 스스로 찾게 하는 접근.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.md애플의 최신 실리콘 세대. M5는 단일코어 최강, M5 Pro는 프로급 변형으로 이전 Max/Ultra급 멀티코어 성능을 냄.
영상: 2026-06-03-m5-pro-mac-mini-andrecreates.mdOpenAI의 대화형 LLM. 발화자는 월 20달러로 thinking 모델을 코딩·개념 이해에 쓰는 것을 톱다운 독학의 핵심 도구로 든다. (자막에 Chad/ShashT/ship 등 음성인식 오류로 표기됨.)
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.mdOpenAI의 영상 생성 모델. 발화자가 현재 일하는 팀으로, 영상을 보고 아키텍처·데이터를 바꿔 재학습하는 루프로 모델을 개선한다.
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.md노이즈에서 점진적으로 이미지를 복원하도록 학습하는 생성 모델 방식. 발화자가 톱다운으로 빠르게 배운 대표 예시.
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.md답이 정해지지 않은 새 문제를 스스로 연구·실험해 해결하는 범용 지능. 영상은 의식·만능 여부 논쟁 대신 "알아서 풀어내는가"라는 실용적 정의를 채택.
영상: 2026-06-06-anthropic-agi-is-here-nateherk.md특정 한 작업만 잘하도록 만들어진 AI(체스 엔진, 추천 알고리즘, 인박스 분류기 등). AGI와 대비되는 개념.
영상: 2026-06-06-anthropic-agi-is-here-nateherk.md인간처럼 모든 영역을 추론·이해하는 AI. 김미경은 회계·법률 등 "분야별로 빠르게 오고 있는 중"이라고 표현.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.md최첨단·최대규모의 선도 AI 모델을 가리키는 표현(프런티어 모델).
영상: 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.md점진적 개선이 아닌 비약적 성능 도약을 뜻하는 말로, Anthropic이 Mythos를 자칭할 때 쓴 표현.
영상: 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.mdOpenAI 차기 모델로 예상되는 버전(임박설).
영상: 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.md이 영상에서 발표된, Opus 위 "Mythos class" 티어의 일반 공개 모델. 복잡한 장기 실행 작업용으로 포지셔닝.
영상: 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.mdFable 5 와 동일 모델이되 사이버 세이프가드를 해제한 제한 배포 버전, 그리고 Opus 위에 위치한 모델 티어 명칭.
영상: 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.md프로젝트 루트의 에이전트 운영체제 파일. 매 세션 자동 로드. tech stack / convention / "never do X" 룰. 200 lines 이내 권장(매 conversation 마다 token 소모).
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.mdshift+tab 두 번. 모델이 실행 전 plan 을 제시 + 사용자 승인 대기. 카파시 원칙 1 ("코딩 전에 생각하기") 의 핵심 도구.
specialized cloud — 자기 자신만의 context window 를 가진 헬퍼 에이전트. 메인 컨텍스트 안 더럽히고 병렬 실행. 코드 리뷰·테스트·보안 분석에 적합. 서로 직접 통신 X (Agent Teams 와 구분).
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-claude-code-fullcourse-sihyun.md실험 단계 — 여러 sub-agent + lead agent. sub-agent 와 달리 서로 message OK, shared channel/task list. 토큰 많이 씀.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.mdmarkdown 파일로 적은 작업 매뉴얼. name + description 만 자동 로드되고 본문은 필요할 때만 펼침 → 토큰 절약. "썸네일 만들어 줘" 같은 자연어로 자동 호출. 100+ 공개 (Anthropic 16+ + community).
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-claude-code-fullcourse-sihyun.md, 2026-05-20-harness-over-model-maker-evan.mdlifecycle event 에 끼우는 자동 스크립트 — pre-tool-use (위험 명령 block), post-edit (auto-format), stop hook (Slack ping). "demo 가 아니라 production system 으로 trust 가능" 의 차이.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.mdclaude-worktree <feature> — isolated git workspace + 독립 브랜치. 3~4 개가 sweet spot. feature / bug fix / tests 병렬.
Anthropic cloud 에서 돌아가는 saved Cloud Code config. 머신 꺼져있어도 동작. trigger = schedule / API call / GitHub event. 예: 매일 8am backlog triage.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-boris-cherny-stop-coding-bzcf.mdclaude -p '<prompt>' — 사람 없이 prompt → output. Slack/Datadog/다른 Claude 에 pipe. Agent SDK (Python/TS) 로 product 빌드.
터미널 밖에서 세션 제어 — Discord / Telegram / iMessage / 커스텀 webhook. 양방향 — 외부 이벤트 → Claude trigger, 폰 → text → 실제 codebase 작업.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md모델이 자기 work 를 검증할 way 를 제공하는 루프 — Chrome extension 으로 UI 열어 테스트 + iterate. Boris: "이 레벨에서 가장 중요한 것." 품질 2~3x.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-harness-over-model-maker-evan.md백그라운드 서브에이전트가 세션 사이 memory 파일을 정리 — 모순 사실 삭제·중복 머지·"yesterday" 를 실제 날짜로. stale info drift 방지.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.mdcron 으로 반복 작업을 거는 가장 단순한 자동화. Boris Cherny 가 PR 베이비시팅·CI 헬스·트위터 피드백 클러스터링에 수십 개 상시 가동. "루프가 미래다."
영상: 2026-05-20-boris-cherny-stop-coding-bzcf.md, 2026-05-20-claude-code-solved-boris-cherny.md, 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.md, 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.md모델 주위에 두르는 시스템 — 작업 명세·컨텍스트 선택·도구 접근·메모리·검증·권한 등 11 요소. Cursor 실험에서 같은 모델로 점수 46→80 (34점 차). "모델은 천장을 정하고 하니스는 그 천장에 얼마나 가까이 갈지를 정한다."
영상: 2026-05-20-harness-over-model-maker-evan.md, 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.md"무엇을 하라"가 아니라 "성공 기준 + 종료 조건" 을 한 줄에 박는 모드. 2026-05-21 Codex 체인지로그에서 실험 딱지 제거. 예: "로그인 접근성 고치고 디자인 유지, 테스트/린트 통과하면 끝."
영상: 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.md요구사항이 늘어도 기존 결정을 다시 짜지 않고 위에 쌓을 수 있는 인프라 패턴. MongoDB Atlas 가 document → search → vector → embedding 을 같은 클러스터에 점진 추가해온 게 예시.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.mdagent 가 명시 요청 없이 자동으로 planner / explorer / code-reviewer 등 specialist 서브에이전트 spawn 하는 동작. Claude Code default 동작, Codex 는 docs 가 explicit 요청 필요 명시.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.mdagent session 의 특정 시점 (prompt submit / tool run / session start 등) 에 자동 trigger 박는 메커니즘. Claude Code 30개 / Codex 6개 (5x 차이).
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.mdthird-party agent harness — proactive 동작 (native cron / heartbeat / skill 지원) 때문에 인기. ChatGPT sub 로그인 OK (Sam Altman endorse), Claude.ai 로그인은 third-party 금지.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.md클로드 코드 신기능. 가벼운 실행 모델이 막힐 때 더 똑똑한 모델에게 조언만 받는 escalation 패턴.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.mdAdvisor 패턴에서 작업을 실제 수행하는 가볍고 빠른 모델. 대부분의 토큰을 소비.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.md익스큐터가 막힐 때 컨텍스트를 더 똑똑한 모델에 전달해 조언을 요청하는 호출 흐름.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.md큰 모델이 작은 모델들에 작업을 오케스트레이트·분배하는 기존 방식. Advisor 와 대조되는 패턴.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.md코딩 전에 AI 전문가 페르소나들을 모아 완벽한 설계도를 확정한 뒤 실제 코딩은 기계적으로 흘리는 사전 설계 중심 패러다임.
영상: 2026-05-27-vibe-coding-3-principles-baeper.mdClaude Code 에서 모델이 task 에 쏟는 추론·토큰 양을 조절하는 슬라이더(low~ultra).
영상: 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.mdxhigh effort 에 dynamic workflows 를 결합한 최상위 단계.
영상: 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.md대규모 문제를 분해해 다루는 Claude Code 신기능(workflows 입력으로 시작).
모델이 컴퓨터를 에이전트로 직접 조작하는 능력(발화자는 이 영역은 codex+GPT-5.5 가 Opus 보다 낫다고 평가).
영상: 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.mdUnderstand-Anything 의 그래프 생성 제외 파일 패턴. .gitignore 컨벤션, test/storybook/migration/email-template 등 비핵심 파일 제외 권장.
영상: 2026-05-29-understand-anything-vs-graphify-eric-tech.mdClaude Code 에서 플러그인을 추가하는 채널. /plugin marketplace add <repo> 로 등록 후 /plugin install 한다.
Context·Connections·Capabilities·Cadence 네 레이어로 AIOS 아키텍처를 구성하는 틀.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.md작업을 end-to-end 로 먼저 끝낸 뒤 그 대화를 되짚어 스킬로 추출하는 제작 방식.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.mdClaude Code가 JS 스크립트를 생성해 다수 sub-agent를 병렬 오케스트레이션하는 기능. 결과는 끝에 merge되어 메인에 회신.
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.md메인 세션과 분리된 context window로 병렬 실행되는 작업자. 서로 통신하지 않고 메인 세션에만 결과 보고.
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.md서로 대화하며 task list를 공유하는 소규모 에이전트 crew. war room·council·debate 같은 협업 구조.
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.md재사용 가능한 실행 레시피. sub-agent나 workflow 안에 nest되어 호출될 수 있음.
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.md모든 상황을 if-then 규칙으로 코딩하면 지능이 나온다는 Minsky 진영의 접근.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.md오답을 각 층으로 거꾸로 추적해 연결마다 오류 책임을 배분, 다층 신경망 학습을 가능케 한 1986년 돌파.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.md문장을 단어 하나씩이 아니라 전체를 병렬로 읽는 신경망 설계. 2017 "Attention is all you need"에서 제안.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.mdM5에서 효율 코어 옆에 새로 들어간 고성능 코어 아키텍처로, 멀티코어 도약의 핵심.
영상: 2026-06-03-m5-pro-mac-mini-andrecreates.md터미널 하단에 모델·effort·컨텍스트 사용량을 표시하는 줄. /statusline으로 자연어·스크린샷 지정 커스텀.
여러 페르소나 에이전트가 서로 대화·디베이트하며 합의에 도달하는 실험적 기능. settings에서 활성화 필요.
영상: 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.md메인 세션이 invoke해 병렬로 작업하는 백그라운드 에이전트. 서로 대화 X, 메인과만 통신. .claude markdown으로 정의.
영상: 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.md클라우드의 다수 planning 에이전트에 큰 작업의 계획 수립을 offload하는 기능(백그라운드 task, 터미널은 계속 작업).
영상: 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.md매번 반복해 말하기 싫은 프롬프트나 절차를 재사용 가능하게 묶은 단위. 복잡한 자동화일 필요는 없다.
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.md사용자를 끈질기게 질문해 머릿속 지식을 knowledge doc으로 추출하는 스킬(Matt PCO 원작).
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.md영상·이미지 모델의 기초 구성요소. residual은 데이터를 특정 경로로 통과시켜 gradient 흐름을 원활히 해 모델이 더 쉽게 학습하게 하는 구조.
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.mdAI(에이전트)를 잘 이해·활용·위임해 생산성을 끌어올리는 역량. 발화자가 "위임도 스킬"이라며 강조.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.md메인 세션이 일을 위임하는 독립 컨텍스트의 하위 에이전트. 마크다운 1개로 정의되며 메인하고만 1:1로 통신한다.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.md스킬/서브에이전트 md 상단의 설정 블록(name·description·tools·model·color·memory). 따옴표를 안 닫으면 파싱이 깨진다.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.mdOpus 4.8에서 도입된, 메인이 대량 서브에이전트(수십~수백 개)를 병렬 위임하는 기능. 트리거 워드 "ultra code"(구 "workflow"), 세션 한도를 빠르게 소진한다.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.md서브에이전트와 달리 에이전트끼리 대화하고 태스크리스트를 공유하는 오케스트레이션. 비대화·1:1인 서브에이전트보다 비싸다.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.md같은 모델에서 추론 깊이·비용을 조절하는 등급. 등급 간 체감 차이와 비용이 비선형이라는 점이 논의됨.
영상: 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.md에이전트가 다른 에이전트를 반복 프롬프트하며 장시간 자율 동작하는 패턴. 토큰 과소비·세션 한도 소진 리스크가 지적됨.
영상: 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.md모델이 비전 등으로 산출물을 스스로 검증·반복 점검하는 루프. 비전 성능 향상이 여기에 직접 기여.
영상: 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.md모델이 한 번에 볼 수 있는 토큰 한계. Opus 4.7 = 1M. 단 50% 넘으면 sloppy 해지고 "바보가 된다."
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-claude-code-fullcourse-sihyun.md컨텍스트가 길어지기 전에 의미 손실 없이 압축. warning 후에는 너무 늦음 — proactive 사용 권장.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.md, 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.md현재 토큰이 어디로 가는지(system / project / 대화) 분석.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md재사용되는 prefix (시스템/프로젝트/대화 3계층) 를 캐시해 토큰 비용 60-90% drop. cache read 는 fresh input 대비 10% 비용.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.mdagent 에 token target 부여 → self-regulate, budget 다 쓰면 gracefully wrap up. production agent 비용 통제.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md세션 초기화. task 가 바뀔 때 새로 시작하는 게 캐시·품질 모두에 유리.
영상: 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.mdprompt cache 가 유지되는 시간. Claude 구독(Claude Code) 1시간, API / sub-agent 기본 5분 (비용 더 내면 1시간). 1시간 방치하면 세션 전체 uncache → 재처리 비싸짐.
영상: 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.md시스템(instructions·tool 정의·output style) / 프로젝트(CLAUDE.md·memory·rules) / 대화(reply·message). 대화 계층만 매 turn 재처리가 정상. 상위 계층이 깨지면 전체 재처리.
영상: 2026-05-21-prompt-caching-session-limit-nateherk.md모델 실행을 클라우드 GPU 가 아닌 사용자 기기(RTX GPU, M 시리즈, 모바일 칩 등) 에서 직접 돌리는 방식. 추론 비용을 0 에 수렴시켜 앱 레이어 복제를 사실상 무료로 만든 트리거.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.md대화가 꼬이면 복구·수정 대신 세션을 초기화해 깨끗한 컨텍스트로 다시 지시하는 패턴 — 꼬인 컨텍스트 끌고 가는 비용보다 새로 시작하는 비용이 압도적으로 싸다는 전제.
영상: 2026-05-27-vibe-coding-3-principles-baeper.md세션마다 글로벌 룰·메모리 파일을 다시 로드하지 않으면 매번 초보 상태로 시작하는 모델 특성.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.md프롬프트 없이 일정 간격마다 과거 작업을 검색해 메모리를 자동 개선하는 기능.
영상: 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.md코드와 대화를 이전 체크포인트로 롤백하는 명령. 정정 프롬프트보다 컨텍스트 효율적.
영상: 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.md모델이 한 번에 보유하는 컨텍스트 한도. 길어지면 앞선 답을 misremember할 수 있다.
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.md진행 중인 Q&A·결정을 중간중간 doc에 기록해 컨텍스트 소실로 인한 망각을 막는 동작.
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.mdClaude가 front matter(name+description)만 먼저 읽고 적용 여부를 판단 → 안 쓰면 본문 토큰을 소비하지 않는 지연 로딩 방식.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.md에이전트에게 사용 가능한 tool 목록을 표준화해 주는 protocol. "메뉴 씌운 API". 초기엔 모든 tool 을 컨텍스트에 로드해 토큰 폭주, 지금은 deferred(필요할 때만) 로 개선.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-22-7-clis-claude-code-moritz.md, 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.md"CLI 가 있으면 MCP 보다 CLI 우선" — Anthropic 공식 문서에 명시. CLI 가 MCP 대비 60~70% 적은 토큰. 우선순위 = CLI → API → Skills → MCP.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-22-7-clis-claude-code-moritz.md2026-01 release. MCP overhead 10% 넘으면 auto-defer, 85% token reduction.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-22-7-clis-claude-code-moritz.mdSlack / GDrive / Gmail / GitHub / Notion / Calendar 등 50+ 외부 서비스를 OAuth 한 번으로 채팅에 연결.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md임베딩 벡터 간 거리(유사도) 로 의미 기반 검색을 수행. RAG/추천 엔진의 코어 컴포넌트. Atlas Vector Search 가 같은 클러스터에서 처리 가능한 게 차별점.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.md특정 워크로드(AI 추론 등) 전용으로 설계된 칩. Apple Silicon, Amazon Tranium, Google TPU 가 대표. 범용 Nvidia GPU 의 margin 구조를 우회하려는 하이퍼스케일러 자체 칩 트렌드의 핵심.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.mdNvidia GPU 용 병렬 컴퓨팅 플랫폼/툴체인. Nvidia 의 진짜 해자가 silicon 자체보다 십 년 누적된 SDK·라이브러리·옵티마이제이션이라는 주장.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.md한 repo 안 여러 working copy 로 parallel task 가 main branch 충돌 없이 진행. Codex desktop app 의 native 통합 강점.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.mdClaude Code 의 engine 을 Python / TypeScript SDK 로 노출 — 본인 product 에 agent embed 가능. Bedrock / Vertex AI / Microsoft Foundry enterprise auth 도 함께 지원.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.mdagent 가 GUI 직접 조작 + QA 수행. Codex 의 polished flow = severity rating · expected vs actual · steps to reproduce · triage summary 자동 log.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.md코드베이스를 interactive knowledge base 로 변환하는 Claude Code 플러그인. /understand 슬래시로 분석 시작.
Python 패키지 매니저 uv 의 글로벌 도구 설치 명령. JS 진영의 npm/npx global 과 같은 역할.
영상: 2026-05-29-understand-anything-vs-graphify-eric-tech.mdClaude Code 로컬 세션을 분석해 무엇이 효과적인지·quick win·문제 지점을 HTML 리포트로 생성하는 커맨드.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.md에이전트가 외부 데이터·도구(Stripe·QuickBooks·school API 등)에 붙는 연결 엔드포인트.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.md폰/웹에서 로컬 Claude Code 세션을 동기 제어하는 기능.
영상: 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.md/grill-me처럼 스킬을 호출하는 명령.
서브에이전트가 쓸 도구·MCP를 명시 제한(read-only 등)하는 권한 계층. 프롬프트로 "하지 마"라고 하는 것보다 강한 강제.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.md코드·문서 raw 파일을 노드(파일·컴포넌트) + 엣지(관계) 그래프로 인덱싱. LLM 이 매번 원본 안 읽고 그래프만 질의 → 토큰 약 70% 절감, 데모에선 질문당 27x.
영상: 2026-05-21-graphify-knowledge-graph-eric-tech.mdKarpathy 의 "LLM knowledge base" 아이디어 구현 레포. 코드베이스 → knowledge graph 컴파일 + path / explain / query / Obsidian / Neo4j / MCP 서버 생성.
영상: 2026-05-21-graphify-knowledge-graph-eric-tech.md, 2026-05-29-understand-anything-vs-graphify-eric-tech.mdGraphify 가 출력 가능한 그래프 형식 중 하나 — Neo4j 그래프 DB 위 RAG 패턴으로 변환 가능.
영상: 2026-05-21-graphify-knowledge-graph-eric-tech.mdERP 가 해체된 미래의 기업 자산 — AI agent + DB + 그 사이의 회사 고유 업무 역사·노하우·프로세스. 데이터베이스/애플리케이션 구분이 데이터베이스/날리지(컨텍스트 그래프) 로 재구성.
영상: 2026-05-23-enterprise-ax-tacit-knowledge-kkachil-ai.mdERP 같은 메인 프로세스 밖에 흩어진 회사 고유 노하우·엑셀 템플릿·구전 메모. AI 자동화의 진짜 병목. 자산화하려면 탑다운으로 조직 꼭짓점 사람의 도구를 AI 로 강제 전환해야 함.
영상: 2026-05-23-enterprise-ax-tacit-knowledge-kkachil-ai.md하나의 작업이 시작에서 완료까지 걸리는 시간.
영상: 2026-05-26-ai-coding-speed-measurement-worklog.md텍스트/이미지 등 데이터를 고차원 벡터로 변환한 표현. Voyage AI 모델이 MTEB 벤치마크에서 Gemini, Cohere 보다 우수한 성능으로 MongoDB Atlas 에 통합됨.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.md임베딩 모델의 검색·분류·클러스터링 성능을 표준화해 비교하는 벤치마크. Voyage AI 가 여기서 Gemini/Cohere 능가한다고 언급.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.mdAdvisor 효과를 측정한 벤치마크. X축 cost / Y축 성능 그래프로 비교 제시.
영상: 2026-05-27-claude-code-advisor-attokmuk.md사람이 AI 에이전트에게 어떤 일을 시키고 어떤 피드백을 주는지를 기록·축적해 암묵지 신호로 활용하는 운영 패턴.
영상: 2026-05-27-tacit-knowledge-prompt-log-kakkalan-ai.md암묵지가 누구·언제·부서·직급·상황과 함께 태깅돼 외제화된 구조. 그래프 DB 형태가 아니어도 RDB 에서 그래프 구조를 잘 쓰면 됨.
영상: 2026-05-27-tacit-knowledge-prompt-log-kakkalan-ai.md특정 분야의 오류·리스크·디테일·적용 룰. AI 답의 빈틈을 메우는 도메인 지식. 영상에서는 "내가 가진 케이스·상황에 적용시킬 때 필요한 전문가 영역" 으로 사용.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.md코드 파일·심볼·관계를 노드와 엣지로 표현한 자료구조. AI 가 코드 탐색 시 토큰을 적게 쓰게 만든다.
영상: 2026-05-29-understand-anything-vs-graphify-eric-tech.mdUnderstand-Anything 이 지원하는 그래프 탐색 방식. neighbor 만 보여주는 Graphify 와 달리 부모/자식 관계를 명시.
영상: 2026-05-29-understand-anything-vs-graphify-eric-tech.mdFei-Fei Li가 만든 1400만 라벨 이미지 데이터셋. 컴퓨터 비전의 데이터 문제를 해결.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.mdM5의 모든 GPU 코어에 내장된 전용 AI 가속기. 로컬 LLM·이미지 생성 등 온디바이스 AI를 가속.
영상: 2026-06-03-m5-pro-mac-mini-andrecreates.mdgrill 결과(알고리즘·핵심 결정·Q&A log)를 담은 마크다운 산출물. 나중에 재참조·재방문 가능.
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.mdAnthropic이 자사 내부에서 AI가 코드·업무를 스스로 생성·자동화하는 실태를 공개한 리포트.
영상: 2026-06-06-anthropic-agi-is-here-nateherk.md언어화·문서화돼 AI가 학습한 지식이 형식지, 사람 마음속에만 있어 아직 학습 안 된 것이 암묵지. AI와 대화하며 암묵지가 형식지로 전환된다.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.md한 작업을 여러 sub-agent / worker 로 동시 분산. Boris 의 5 parallel session, 형님 5노드 mesh 가 사례. 토큰 분산이라 작은 일에는 배보다 배꼽 주의.
영상: 2026-05-18-claude-5-levels-nateherk.md, 2026-05-20-claude-code-solved-boris-cherny.md디자인 + 코드, 데이터 사이언스 + 코드 같이 디스시플린 횡단형 인재. Anthropic 의 Clockwork Code 팀은 PM·EM·디자이너·DS·재무·UR 전원 코딩.
영상: 2026-05-20-boris-cherny-stop-coding-bzcf.md1400년대 인쇄술이 유럽 문해율 10%→70% 까지 끌어올렸듯, 소프트웨어 빌딩도 보편 스킬로 민주화될 것이라는 Boris Cherny 의 비유. 50년보다 훨씬 빠르게.
영상: 2026-05-20-boris-cherny-stop-coding-bzcf.md, 2026-05-20-claude-code-solved-boris-cherny.md모델에게 목표·기준만 던지고 코드 자체에 손대지 않는 작업 방식. Karpathy 가 대중화.
영상: 2026-05-20-claude-code-fullcourse-sihyun.md, 2026-05-23-enterprise-ax-tacit-knowledge-kkachil-ai.md월 수십만 원짜리 SaaS (CRM·미팅노트·뉴스레터) 를 본인이 직접 만들어 쓰는 흐름. 핵심은 비용 절감보다 회사에 더 적합한 형태로 커스터마이즈 가능해진 것.
영상: 2026-05-20-claude-code-fullcourse-sihyun.md"바이브 코딩" 의 일반화 — 코딩 외 모든 업무(문서·기획·재무)도 도구를 직접 다루지 않고 AI 한테 시키는 구조로 전환.
영상: 2026-05-23-enterprise-ax-tacit-knowledge-kkachil-ai.mdDX (Digital Transformation) 의 AI 시대 버전. 도구만 AI 로 바꾸는 게 아니라 사람이 들고 있던 암묵지를 AI 가 들게 옮겨 기업 자산화하는 과정.
영상: 2026-05-23-enterprise-ax-tacit-knowledge-kkachil-ai.md, 2026-05-27-tacit-knowledge-prompt-log-kakkalan-ai.md"AI 보조" 가 아니라 사람이 여러 에이전트를 조율·검증·머지하는 역할로 옮겨가는 패턴. OpenAI 내부도 매일 이렇게 굴림.
영상: 2026-05-23-harness-not-prompt-codex-vibelabs.md작업이 빨라진 것처럼 느끼는 주관적 인상.
영상: 2026-05-26-ai-coding-speed-measurement-worklog.mdPR/feature/사이클 타임 같은 산출 기준으로 측정한 실제 속도.
영상: 2026-05-26-ai-coding-speed-measurement-worklog.mdClaude Code 의 cloud planning session — 브라우저에서 plan inline comment 검토 후 터미널 execution 으로 다시 보냄. Pro/Max 3 free runs 후 run-billed.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.mdClaude Code 의 multi-agent code review cloud session. multiple reviewer agent 가 reproduced findings 박힌 deep review 회신.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.mdverifiable stopping condition 박은 long-running task — 단일 prompt 보다 큰 / open-ended backlog 보다 작은 영역. Codex native + Claude Code 도 영상 녹화 직후 출시.
영상: 2026-05-27-100hours-claude-vs-codex-nateherk.md, 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.md, 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.md, 2026-06-04-claude-code-12-best-features-nateherk.md머릿속에만 있는 업무 노하우. 경험으로 숙성되고 사수에게 구전되며 명문화되지 않는 지식.
영상: 2026-05-27-tacit-knowledge-prompt-log-kakkalan-ai.md터미널 환경에서 AI 에게 테스트·에러 수정·재빌드 반복을 루프로 맡겨 사람 없이 빌드 성공까지 자율로 도달시키는 야간 빌드 흐름.
영상: 2026-05-27-vibe-coding-3-principles-baeper.md사람이 매 줄 짚지 않고 AI 에게 의도·분위기만 주고 코딩을 흘려보내는 협업 스타일.
영상: 2026-05-27-vibe-coding-3-principles-baeper.md일의 덩어리를 작게 자르고 연속적으로 배치하는 사고방식. 큰 목표 → 작은 단위 분해 → 보조받을 영역 정의 반복.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.md팀원의 성과를 따라가며 보조하는 리더십. 발화자가 과거(데일리호텔 시절) 사용했던 방식. AI 시대엔 "잘 시키는" 방향으로 전환 필요.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.md과거 마케팅·자원 배분의 핵심 기준이었던 "감" 을 "이만큼 변화시켰다 + 앞으로도 유지된다" 의 데이터 증명으로 대체하는 방식.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.mdgit commit 또는 branch checkout 시점에 그래프를 자동 재생성하는 트리거. stale knowledge graph 방지 목적.
영상: 2026-05-29-understand-anything-vs-graphify-eric-tech.md모든 업무를 한 곳(Claude Code)에서 처리하도록 컨텍스트·연결·스킬을 쌓아올린 개인 AI 운영체제.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.md, 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.mdMindset·Method·Machine — AIOS 구축을 사고방식·방법·기계 세 축으로 보는 멘탈 모델.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.md자동화에 단계적으로 신뢰를 부여하는 비유 — 아이 자전거 가르치듯 점진적으로 손을 뗀다.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.mdworkflow를 자동 호출해 병렬 리서치 + claim 투표 + 인용 리포트를 생성하는 기능.
영상: 2026-05-31-claude-dynamic-workflows-nateherk.md수천 개 수작업 규칙으로 한 좁은 분야의 인간 전문가를 흉내내는 프로그램(예: XCON).
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.md코딩 배경 없이 AI로 주말에 완성 소프트웨어를 만드는 흐름. Claude Code로 주류화된 용어.
영상: 2026-06-03-100-years-ai-history-nateherk.mddeterministic 스크립트가 아니라 실제 에이전트를 cron 스케줄에 거는 기능(/schedule, 로컬/클라우드).
머릿속 지식을 AI 시스템으로 옮기는 과정 — 발화자가 꼽은 가장 어려운 단계.
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.mdgrill 중 본인이 모르는(타인만 아는) 부분을 표시해 추후 보강하도록 남기는 표식.
영상: 2026-06-05-grill-me-skill-nateherk.md기초부터(bottom-up) 쌓는 대신 실제 문제에서 출발해 필요한 지식만 재귀적으로 파고드는 학습법. 발화자의 핵심 주장.
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.mdAI를 핵심 운영 방식으로 삼아 직군 수가 하나·둘·셋으로 줄어드는(flatten) 회사. 발화자가 직군 재편을 설명하며 사용.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.mdAI 시스템이 인류·사회에 유익한 방향을 계속 가리키도록 정렬하는 문제. Anthropic이 가장 불확실해하는 영역.
영상: 2026-06-06-anthropic-agi-is-here-nateherk.md냉전기 미·소 핵 감축 조약의 검증 원칙(상호 사찰). AI 랩들의 슬로다운을 검증할 수 있는가에 대한 비유로 인용 — training run은 미사일과 달리 위성으로 못 본다.
영상: 2026-06-06-anthropic-agi-is-here-nateherk.md인간의 경험·지능에 AI 지능을 더해 새 가능성을 만드는 사람. AI에 연결 안 된 '노멀 휴먼'의 반대 개념.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.md정해진 룰대로 움직이는 '유저(user)'와 달리, AI를 능동적으로 다스리고 부리는 주체. 김미경이 인용한 'wield(다스리다)'에서.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.md코드를 한 줄씩 직접 짜지 않고 AI에게 자연어로 의도를 설명해 앱·서비스를 만드는 방식. 3~4년차 이상 개발 수준을 대체.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.md제품을 만들기 전 기능·목적을 정리한 기획서. AI에게 "나도 만들 수 있니?"라고 물으면 가장 먼저 PRD 작성을 제안한다.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.mdAnthropic이 Mythos를 검증된 사이버보안 파트너·정부에 invite-only로 배포하는 프로그램.
영상: 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.md, 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.md서브에이전트가 원할 때 발동하지 않거나 원치 않을 때 발동하는 현상. description 정밀화로 줄인다.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.md사업 해자 프레임워크. AI 시대 = 스위칭 코스트·프로세스 파워 약화 / 네트워크 효과·스케일·코너드 리소스 유지. 향후 10년 disruption 스타트업 10x 예측.
영상: 2026-05-20-boris-cherny-stop-coding-bzcf.md, 2026-05-20-claude-code-solved-boris-cherny.md2024년 26% → 2026년 76% 채용 (24개월 50%p 점프). 600명 CAIO 중 57% 가 외부 영입이 아닌 사내 promotion. CISO 가 15년 걸려 만들어진 자리를 CAIO 는 2년 만에 채움.
영상: 2026-05-23-ai-career-opportunity-2026-nateherk.md직원 86% 가 AI 쓸 스킬은 있다고 평가되는데 일상 업무 실제 사용은 25%. 61%p gap = 사람과 워크플로우를 잇는 다리 역할이 진짜 병목.
영상: 2026-05-23-ai-career-opportunity-2026-nateherk.mdPath A: AI 에이전시·컨설팅으로 시작 → 클라이언트가 인하우스 영입. Path B: 이미 있는 직장에서 가장 AI-fluent 한 사람으로 자리 잡아 사내 promotion. 대부분에겐 Path B 가 더 현실적.
영상: 2026-05-23-ai-career-opportunity-2026-nateherk.md심리적으로 안정감을 느끼는 활동·관계의 범위. 영상에서는 "이걸 빠르게 확장 못 하면 AI/기계가 침범" 라는 forcing 논리로 사용.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.md보수적 조직에서 불편하지만 결과로 압도하는 인재. AI 시대엔 적응 비용이 줄어 더 빨리 가치 발현.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.md새 스킬 학습 초기에 수동보다 ~20% 느려지는 구간으로, 장기 효율을 위해 감수하는 비용.
영상: 2026-05-30-claude-aios-four-cs-nateherk.md시키지 않아도 스스로 문제를 찾아 만들고 밀어붙이는 주도성. 스타트업이 채용에서 가장 보는 자질로 언급.
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.mdO1은 "특출난 능력" 외국인 미국 취업 비자. 발화자는 Stack Overflow 게시물(다수 동료 검토·업보트)을 학술 출판 기준으로 인정받아 발급. J1은 인턴십 성격 비자.
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.md사장과 말단 사이 보고 단계가 줄어드는 현상. 여기선 직접 언급보다 톱 AI 랩의 자기주도 문화 맥락으로 등장(2편과 공통 주제).
영상: 2026-06-05-high-school-dropout-openai-gabriel.md, 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.md정리해고. 여기선 재정난이 아니라 AI 시대 운영방식 전환을 위한 조직 개편 명목의 감축으로 등장.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.mdAI를 잘 활용해 평범한 사람 대비 10배·100배 성과를 내는 인재. 회사가 고액 연봉으로 붙잡으려는 대상.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.mdClickUp CEO가 제시한, AI 시대에 남을 3개 직군. 각각 실제로 만드는 사람, 에이전트·시스템을 관리하는 사람, 고객 접점·사람 협업을 맡는 사람.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.md메타가 슈퍼 인재(예: Alexander Wang)를 고액에 영입하며 세운 조직. 인재 쟁탈전을 보여주는 사례로 언급.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.md과거에 옳다고 믿어온 방식·지식을 의도적으로 내려놓고 새 흐름을 빠르게 수용하는 학습 태도.
영상: 2026-06-07-ai-plus-human-kimmikyung.md2026-06-15 부터 Claude Code 자동화(에이전트) 사용분이 별도로 차감되는 월 단위 크레딧 풀. Pro $20 / Max5× $100 / Max20× $200, full API rate 종량제. 월말 expire — 평소 풍족 사용이 자동화 운영자에게 자연스러움.
영상: 2026-05-24-anthropic-jun15-billing-change-codersera.md2026-06-15 빌링 분리의 핵심 — 사람이 직접 치는 1인 인터랙티브 워크로드와 24/7 에이전트 워크로드가 본질적으로 다른 자원 패턴이라는 Anthropic 의 정책 인정.
영상: 2026-05-24-anthropic-jun15-billing-change-codersera.mdAnthropic 한도 초과 시 대안 1 — DeepSeek 모델을 헤드리스 CLI 로 자체 호출.
영상: 2026-05-24-anthropic-jun15-billing-change-codersera.md소형 모듈식 원자로. Google 이 차세대 데이터센터 전력 확보를 위해 PPA(전력구매계약) 체결. LLM 추론 전력 수요가 웹 검색 10~100배라 전력이 핵심 자원이 됨.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.md발전 사업자와 장기 전력 구매 계약. Microsoft Three Mile Island 20년 계약, Google SMR 계약 등이 빅테크 "물리 레이어 잠그기" 의 형식.
영상: 2026-05-26-tech-moat-not-code-tiffintech.md영상에서 언급된 Anthropic Claude 가격대. 한국에서는 진입 가능하지만 동남아에선 1달 월급 — 환경 자체가 이미 기회라는 프레이밍 근거.
영상: 2026-05-29-ai-era-compliance-shinjaesik.mdAPI 호출량 제한인 rate limit(4.8 에서 상향)과 5시간/주간 세션 한도(불변)는 서로 별개다.
영상: 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.md연봉·보상 체계. 절감 비용을 남은 고성과자에게 더 크게 배분하는 게 타당한가가 핵심 논쟁점.
영상: 2026-06-05-silicon-valley-layoffs-alex.mdAPI 비용을 입력·출력 토큰 100만 개당 달러로 매기는 방식 (Mythos 프리뷰 $25/$125 per M).
영상: 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.md서브에이전트가 리서치·검토 루프에 빠지지 않게 거는 최대 턴 제한 레버.
영상: 2026-06-09-claude-subagents-nateherk.md구독 포함이 끝난 뒤 모델 사용분을 토큰 기반으로 별도 과금하는 크레딧 방식.
영상: 2026-06-10-claude-fable-mythos-5-nateherk.md모델이 거짓·과장 주장(거짓 완료 보고 등)을 하는 정도를 재는 평가지표(낮을수록 좋음).
영상: 2026-05-29-opus-4-8-how-to-use-nateherk.mdCPU·GPU가 하나로 공유하는 통합 메모리. 데이터 복사 오버헤드를 없애 거대 모델 적재에 유리.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.mdGPU에 데이터를 초당 수 TB로 빠르게 공급하는 적층 메모리. 비싸지만 대역폭이 크다.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.md저전력 D램. HBM보다 대역폭은 낮지만 용량당 가격이 훨씬 싸 애플이 대용량 통합 메모리에 활용.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.md한 번에 묶어 처리하는 입력 샘플 수. 크면 서버 throughput↑, 1이면 단일 요청 저지연에 특화.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.md전체 모델은 메모리에 적재하되 토큰마다 필요한 전문가 모듈만 계산하는 구조. 딥시크·제미나이가 채택.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.mdGPU 연산은 빠른데 메모리가 데이터를 못 따라 보내 생기는 추론 병목.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.md파라미터를 적은 비트로 표현해 메모리 사용을 줄이는 경량화. 671B 모델을 1바이트면 약 671GB 필요.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.md엔비디아의 맥 스튜디오 크기 저지연 AI PC 디바이스와, 하이닉스·삼성과 만드는 신메모리 규격.
영상: 2026-05-31-apple-m3-ultra-batch1-inference-anbeolgonghak.md캐릭터·아이템·타일 등 그래픽 리소스를 한 제작자가 일관된 스타일로 묶어 판매하는 패키지.
영상: 2026-05-31-graphic-asset-pitfall-webhack.md인디 게임·그래픽 에셋을 사고파는 배포 플랫폼. 개별 그래픽 에셋 구매처로 언급됨.
영상: 2026-05-31-graphic-asset-pitfall-webhack.md로그라이크 등에 어울리는 픽셀·타일 게임 그래픽 에셋 번들 제작사.
영상: 2026-05-31-graphic-asset-pitfall-webhack.md게임용 이미지를 어느 정도 일관된 스타일로 생성해주는 유료 AI 이미지 생성 서비스.
영상: 2026-05-31-graphic-asset-pitfall-webhack.md한 게임 화면 안의 그래픽들이 동일한 화풍으로 어울리는 정도. 깨지면 유저가 즉시 조잡함을 느낀다.
영상: 2026-05-31-graphic-asset-pitfall-webhack.md칩↔RAM 데이터 처리량(GB/s). 헤비 워크로드 성능을 좌우하며, M5 Pro가 M3 Max와 사실상 동일(307 vs 300).
영상: 2026-06-03-m5-pro-mac-mini-andrecreates.md일부 코어를 비활성화한 하위 등급(저렴한) 칩 변형. base M5 Pro가 이에 해당.
영상: 2026-06-03-m5-pro-mac-mini-andrecreates.md영상 인코딩/디코딩 전용 하드웨어 블록. M3 Max는 2개, M5 Pro는 1개지만 실제 export 차이는 미미.
영상: 2026-06-03-m5-pro-mac-mini-andrecreates.md사건의 발생 시점·여부에 돈을 거는 예측시장으로, 모델 출시 시기 확률 추정 근거로 인용됨.
영상: 2026-06-07-claude-mythos-coming-nateherk.md