What is Hackers' Pub?

Hackers' Pub is a place for software engineers to share their knowledge and experience with each other. It's also an ActivityPub-enabled social network, so you can follow your favorite hackers in the fediverse and get their latest posts in your feed.

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生成AIより前に「書くこと」に大きな変容をもたらしたのは「かな漢字変換システム」で,ATOKに出会ったとき小学生だったために「漢字書き取りテスト」では痛い目に遭うことになった。

この間斜め読みした「自分の頭がおかしくなった」ってわめいてる駄文では,「AIは一切使ってない」って明言してたから,きっと著者は漢直の人なんだなあと思った。

「AI」を「炊飯器」「洗濯機」あたりの機械と読み替えると,「最近,洗濯機を使うようになって,自分で洗濯しなくなった。もう洗濯物をいれてボタンを押すことしかできない。だから私の頭はおかしくなった」って主張であり,IT関連の人たちは大変だなって思っている。

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今天教兒子回去重新上黑嘉嘉的圍棋課,結果他通過了 18~20 的測驗!黑嘉嘉的課其實對小朋友來說並不算容易,尤其是練習題。後來找到 https://puyogo.app/ 這個日本人寫的線上圍棋,小朋友玩得很開心。為了下贏電腦很認真玩!本來很擔心只是單純玩遊戲,今天看到他做完之前卡關的練習題,忽然覺得他還是有在思考的! XD

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Proton Driveでファイルを共有するとクライアントアプリからもらえる共有用のURLにはフラグメント(# で始まる普通はa nameタグへのスクロールに使われるやつ)が含まれてて、それが共通鍵暗号の秘密鍵になってるっぽいんだよね。ブラウザのアドレスバーに入力してもフラグメント部はサーバに送られないのでE2EEのままになってくれる。(んだけど受け取り手への鍵配送問題は残っててユーザーが安全な経路で共有することで解決しないといけない)

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在許多國家不是這樣的,有些地方的人民必須學會自我審查與「體會上意」,有些地方被包覆在一個巨大的「信息繭房」裡,有些地方的人民必須扭曲自己,才能在扭曲的政府壓力下生存。在有些地方承認自己的性向是一種罪,不愛女生的男生是腦子有病,是娘砲,是學壞了。有些地方的女性是生育工具,是預備新娘,她們一出生就等著成為某人的老婆,當賢妻良母不好嗎?

過去的台灣與現在也截然不同,大王小時候感受過那樣的日子。政治是神聖不可觸碰的,上學時走過校園的總統銅像要敬禮,報紙上有林家血案的新聞不可以讀。我小時候已經沒有那麼肅殺的社會氣氛,但依舊能感受到一種透明的嚴格秩序存在,逼使你要敬畏某些人。閉嘴、跟上、乖乖照著做。

今天感受不到那種窒息感了,今天只是平凡無奇的一天。台灣享受著自由,享受到了平凡的程度,許多人對這樣的自由不足為奇,他們以為這是天賦人權,他們以為這是可以隨意切換的——我們可以為了某種更大的利益而暫時失去這種自由,如果狀況不對,我們隨時可以換回來。

自由不是那麼廉價的東西,它無比脆弱,很容易就會跌得粉碎。你言的自由、行的自由、信仰的自由、出國的自由、抗議的自由、性向的自由……所有的自由都一樣,它們都極度脆弱,而且都是建築在許多人的血肉眼淚之上,那是辛苦得來的寶貴成果,不是天上掉下來的。

那是一碗碗「鹽水飯」換來的,那是十數天不准睡眠的疲勞審訊換來的,那是一整個消失的村子換來的,那是淡水河九號水門外一具具河中沉屍、台北橋下一具具吊屍換來的,那是一間雜誌社燃燒的總編輯室換來的。

想想你在今天可以享受到哪些自由,想想如果你身在另一個國家,是否還能擁有這些自由?想想,想想,這是你過完今天2月28日之前一定要做的事。

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28일차 2월 마지막 문제라고 보스전인가? 오랜만에 난이도 있는 문제..! 사실 최근 미야님의 조언과 소수 거르는 채 사용법을 제대로 익힐 수 있었던 영상을 보았어서, 자신만만했는데요. ..시간 초과가 떠 버리네.. 음... 어떻게 해야 시간 초과가 안 되게 만들 수 있는거지..

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今天是平靜的一天,沒有大風大雨,有點冷又不會太冷,梅花開著,櫻花開了。今天還是週六,不用上班,這是自由的一天。

今天你可以上網幹譙總統,或批評燈節主燈為何不能roll out變形。你有太多網路社群可以發聲,你可以有任何的政治立場,公評任何政治人物。

或也許你可以趁連假,拿著台灣護照飛往至少135個國家或地區。當然現在有點晚了,桃園機場已經塞爆人群,那裡有無數台灣臉孔充滿興奮神情,期待異國假期。

算了,機場人太多了,還是在家裡看你最愛的BL小說吧,或是點開GagaOOLala,看林辰唏與程予希虐虐愛,還是點開HBO max看火熱的《烈愛對決》,無論你喜歡BL、GL、耽美或ABO,今天你都能在家看到飽,不會有人批評你的嗜好是違法。

當然,你還有太多串流平台可選擇,太多院線電影可以選擇。串流大戰目前剩下的強權,幾乎都有台區服務可以選擇。你不用翻牆,不用忍受電影播到一半突然跳出「澳門首家線上賭場上線啦」,這些正版服務讓你可以享受好萊塢最新的商業大片,而我們的電影院也上映著來自全球的電影,我們比地球許多國家都更早看到這些作品。

今天是平凡無奇的一天,更正一下,是自由地平凡無奇的一天。

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One thing we know about the mass tech layoffs attributed to "AI" is that they follow a trend of mass tech layoffs that firms were formerly forced to admit were the result of their businesses contracting sharply after the lockdowns ended, when users didn't need nearly so many cloud services. By blaming the continuing layoffs on "AI," companies whose business continues to contract can tell investors that they are on the bleeding edge, not the contracting tail.

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"『テクスト』は『織物』という意味だ。しかし、これまで、この織物は常に生産物として、背後に意味(真実)が多かれ少なかれ隠れて存在するヴェールとして考えられてきたけれど、われわれは、今、織物の中に、不断の編み合わせを通してテクストが作られ、加工されるという、生成的な観念を強調しよう。この織物-このテクスチュール(織物)-の中に迷い込んで、主体は解体する。自分の巣を作る分泌物の中で、自分自身溶けていく蜘蛛のように。" ロラン・バルト『テクストの快楽』

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개발자 걱정하는 사람이 사회에 늘었다. 요즘만큼 많은 사람이 걱정하는 사회 현상(?)도 참 드물다 싶다.

... .1. 성능 저하

Codex도 그렇고 Claude Code도 그렇고, 인프라 열화로 성능이 계속 떨어지는 걸 확연히 체감한다. Claude Code 성능 저하가 더 가파르기도 하고, 괜찮을 때와 멍청할 때 편차도 매우 커서 거의 뽑기(가차) 수준이다. 과장하자면, 좀 더 능동적인 코드 인텔리전스(자동완성) 수준.

Codex는 완만하긴 하지만, 꾸준히 성능이 낮아지고 있다. 특유의 집요함이 줄었다. 이번 달 초만 해도 Codex에게 자기비판성 리뷰를 시키는 순회(feedback loop)를 2~3회 이하 시키면 됐는데, 이제는 3~5회 시킨다. 그렇다고 3~5회 시키면 끝내냐하면, 그런 건 아니고 주간 제한에 걸릴까봐 타협할 때가 종종 있다.

예를 들면, Codex에게 작업을 시킨 후 Codex에게 리뷰를 시키면, 이번 달 초엔 이런 경우가 드물었지만, 이번 주엔 자주 발생하고 있다.

“““ • 판정 현재 payment-runtime 구현은 “실결제 서버”가 아니라 “상태 없는 mock에 가까운 스켈레톤”입니다. 지금 상태로는 운영 투입 금지 수준입니다.

주요 결함 (심각도 순) CRITICAL: 인증이 사실상 무력화되어 임의 결제/조회 호출이 가능합니다. payment-runtime는 Authorization 헤더 형식만 검사하고 토큰 검증/세션 검증을 전혀 하지 않습니다. 임의 Bearer anything로 통과됩니다. ”””

이거, Gemini가 자주 쓰는 일처리 방식이고, Claude Code는 2월 초부터 자주 쓰는 일처리 방식이다.

... .2. 교묘한 술수

재밌는 건, 인프라를 많이 써야 하는 복잡한 작업을 하는데 인프라 열화가 심해지면, 어느 AI 코딩 에이전트든 저런 거짓 완수를 한다는 점이다.

그리고 LLM과 AI 코딩 에이전트 성능이 오를수록 교묘함도 높아진다. 코드 깊은 곳을 확인해야 AI가 짜놓은 교묘한 술수를 발견할 때도 있어서, 나중에 엄청 빡칠 때가 생긴다.

... .3. 신경전

작년엔 AI에게 제한되게 구현을 맡겨와서 이런 상황이 적었다. 다시말해 AI 발전이 빨라지면서 점점 맡기는 일이 커지고 복잡해지고 늘면서 교묘한 기만과 거짓을 구사하는 AI와 신경전을 벌이는 상황이 늘고 있다.

자. 이 신경전은 누구의 몫일까? 개발자, 정확히는 사람의 몫이다. OpenAI나 Antrhopic에 대해 책임을 요구하고 피해 보상을 요구할 수 있는 계약 관계가 아닌 이상 말이다. 즉, 판단과 결정에 대한 책임과 권한은 사라지지 않는다.

이 “신경전”이 발생하는 상황 자체를 경험하지 못하는/못한 사람이 주로 개발자가 AI에게 대체될 것을 걱정하고 염려해준다. 이 신경전 경험이 누적된 개발자일수록 그런 이들에게 회의적이다.

... .4. 위임과 하청

물론 이런 신경전 경험을 이유로 콧대 높이는 것도 웃기다. 신경전 자체가 내 밥그릇을 보존해주지 않기 때문이다. 엔지니어라면 엔지니어링으로 신경전 강도를 낮추거나 빈도를 낮춰야 한다.

AI 발전할수록 AI에게 일을 맡기는 성격이 달라지고 있다. 단순 보조에서 하청으로, 하청에서 위임으로. 위임을 개발자만 할 수 있는 건 아니지만, 구현에 대한 위임 범위과 방법, 결과를 평가하는 건 아무래도 개발자에게 유리할 때가 많다.

... .5. 다시 돌아와서 개발자 걱정하는 사람이 사회에 늘었다. 요즘만큼 많은 사람이 걱정하는 사회 현상(?)도 참 드물다 싶다.

나도 걱정하는 마음이 든다. 특히 신입 개발자처럼 이 분야에 들어오는 사람이 겪을 혼란과 입문 난이도를 걱정한다. 하지만, AI가 개발자를 대체하는 걱정보다는 AI가 개발, 정확히는 엔니지니어링과 제품 개발(production)을 증강시키는 현상에 거는 기대가 훠~~~~~~~~~~얼씬 크다.

개발이라는 일의 방식이나 성격이 변화하고 있다. 근데 원래 이 직군과 직업에 변화는 빠른 편이었다. 좋게 말하면 역동성이 높고, 나쁘게 말하면 다른 직업이나 산업에 비해 안정된 체계가 부족하다. 상대적으로 짧은 시간동안 빠르게 발전해왔으니까.

소프트웨어 엔니지니어링이 변한다고 해서 필요한 요소가 하루아침에 사라지는 경우는 생각보다 드물다. 사라지더라도 상당히 긴 세월에 걸쳐 변화하다 어느 날 보니 과거의 형태가 더이상 남지 않은 것에 가깝다. 쟁기질을 농기계가 대체했다고 해서 땅갈이라는 과정이 사라지진 않았기 때문이다.

나만 하더라도 손으로 코딩이라는 시간은 엄청 줄었다. 손목터널증후군, 건초염으로 내 직업을 걱정하던 몇 년 전과 달리, 이제는 코딩을 하지 못하는 걱정은 사라졌다. 하지만 소프트웨어 엔지니어링은 크게 달라지지 않았다. 판단하고 결정하고 책임지는 주체는 결국 나이기 때문이다.

여튼.

걱정해주는 모습에서 다른 의도가 느껴지긴 하지만 그건 내가 못돼먹어서, 그리고 자업자득인 사례도 있으니 그렇다치고.

요즘처럼 직접 소프트웨어 만들기 좋은, 진입하기 좋은 시대도 없었으니, 걱정에 그치지 말고 토큰 펑펑 써가며 AI를 내 관점과 사고체계에 깊게 들여오는 시간과 경험을 가지길 권해드려 본다.

https://hackers.pub/@hannal/019c3cde-e2e7-7462-9700-0dad090ce7e7

AI FOMO에 휩쓸려 뭐라도 해야겠다는 생각이 드는 입문자(?)라면, 대뜸 강의든 장비든 뭐든 비싼 무엇을 사지 말고 다음 두 가지를 하시길 권해봅니다. 가장 비싼 Plan으로 마음껏 써보기클로드 코드, 코덱스 등 AI 에이전트 서비스의 가장 비싼 Plan을 한 달 정도는 경험해보세요. 사용량 제한받거나 성능이 떨어지는 AI 모델을 쓰면, AI에 대한 관점도 그 정도에 갇힐 가능성이 커요. 프론티어급 모델을 토큰 화끈하게 사용했을 때 AI 서비스가 제공하는 가치는 꼭 경험해봐야 합니다. AI 모델 이용료는 더 줄어들 수 있지만, AI 모델을 더 내 손 위에 쥐어주는 AI 에이전트 서비스는 부가가치를 높이는 방향으로 이용료가 낮아지진 않을 겁니다. 게다가 현재는 경쟁하느라 적자 감수하며 퍼주는 것에 가까워서 고객에게 잔치 시기가 끝나면 이용료가 오르거나 제약이 커질 것 같습니다. 제 직업 환경의 상황으로 예로 들지요. 새로운 소프트웨어 개발 도구를 도입할 때, 잘못 도입하면 발생하는 비용이 크기 때문에 많은 시간 분석하고 검증하고, 학습하였습니다. 가치있는 일이지만 시간 비용이 너무 큽니다. 그러나 최근에 AI 코딩 에이전트를 이용해 후보 도구를 동시에 적용해봅니다. 예전엔 여러 사람이 동원되거나 긴 시간을 들여야 했지만, 이제는 혼자서 짧게는 몇 시간, 길어도 며칠 안에 실 경험에 기반한 판단 자료를 도출합니다. 리서칭하는 도구에 대해 직접 조사하거나 AI가 조사한 걸 리뷰하고 재검증하기도 했습니다. 하지만 사용량이 넉넉한 Plan을 사용한 이후로는 사용할 도구가 오픈소스인 경우, 코드 전체를 AI 에게 분석시키곤 합니다. 토큰 사용량으로 보면 1시간도 안 되어 몇 만원을 쓰는 셈인데, 제가 알고싶은 정보를 자세히 학습하기에도 좋고, AI 환각을 줄여주는 데에도 도움이 됩니다. 사용량 제한이 큰 Plan을 사용할 땐 마치 토큰을 아껴쓰느라 예전처럼, 즉 현재처럼 AI를 활용할 엄두를 못냈습니다. 가능성과 한계 인식하기1번의 연장인데, 화끈하게 AI 에이전트를 여러 방향으로 사용하다보면 자연스레 생각이 복잡해질텐데, 특히 다음 두 가지를 고민해보세요. 내가 하는 일, 내 환경에 대해 재정의하기 재정의한 내 상황에 비추어 가능성(미래)과 한계(현재)를 정의하기 그동안 많은 일하는 방식, 학습하는 방식, 협업하는 방식은 “사람”을 대상으로, 기준으로 하여 오랜 세월 고도화되어 잡힌 체계입니다. AI는 사람과 다릅니다. 소프트웨어를 만드는 환경을 예로 들겠습니다. 조직의 협업 체계에서 대개는 개발팀, 즉 소프트웨어 개발이 병목 자원입니다. 그래서 병목 자원 관리에 초점을 많추는 소프트웨어 개발 방법이나 협업 체계가 대부분입니다. 과감히 납작하게 본다면, 기획을 조직에 전파하는 용도로 발표 장표를 만드는 이유는, 그 작업 비용이 더 싸기 때문입니다. 전달력이 떨어지지만 전체적으로 봤을 때 저렴한 경우가 많습니다. 만약 발표 장표 만드는 목적이 비용이라면, AI 코딩 에이전트를 사용하여 데모 버전을 만드는 게 더 저렴합니다. 이용료, 시간은 물론이고, 실제 돌아가는 데모 버전의 전달력도 정적인 글, 그림보다 낫습니다. AI 에이전트를 펑펑 사용하면서 자신이 일하는 체계, 방식에서 사람 간 협업을 기준으로 하는 부분이 무엇인지 고민해보세요. 대체하거나 효율을 높일 부분 뿐만 아니라 한계도 고민하세요. 그 한계가 AI 모델이나 에이전트에서 기인하는 걸 수도 있고, 사람(자기 자신)에게서 기인하는 걸 수도 있습니다. 2번 단계에 오면 다음에 뭘 해야할지 방향이 잡힙니다. 하다못해 강의나 강좌, 책도 무엇을 봐야할지 관점이 생깁니다. 어떤 사람과 어떻게 협업할지, 어떤 도구에 돈을 더 들일지, 내가 몸으로 떼우는 게 나을지. 그 단계에 돈을 쓰세요. 이 과정을 경험하고, 내 관점을 갖는 데 1~2달이면 충분합니다. 요즘처럼 AI 발전이 빠른 시기에 너무 느린 것 아니냐고요. 불과 1년 전만 해도 AI 코딩 에이전트의 수준은 현재와 비교불가 수준이었다는 걸 보면 그런 마음이 들 수 있습니다. 근데, AI가 도구라는 점은 전혀 달라지지 않았습니다. 문제를 정의하고, 실제 문제를 해결하는(execution) 결정과 방식은 사람이 합니다. 끊임없이 새로운 도구는 나왔고 발전해왔지만, hello world에 머무르는 사람은 그때나 지금이나 hello world에 머무르고, 변화를 일으키거나 변화하는 사람도 그때나 지금이나 있어왔습니다. 보안 위협 등 조심해야 할 건 많은데, 이또한 앞서 거론한 “한계”로 파악하는 게 우선입니다. 문제를 알고, 정의할 수 있으면 해결 방법도 찾을 가능성이 큽니다. 더군다나 AI가 끝내주는 점 중 하나는 자연어로 소프트웨어 “엔지니어링”을 실행하는 겁니다. 그리고 “소프트웨어”여서 실행 비용이 상대적으로 저렴하고요. 고환율 시기라 100 USD, 200 USD가 부담스럽지만, 고성능 AI 도구를 다양한 방법으로 써보며 내 생각과 관점을 넓히는 비용으로는 저렴합니다.

AI FOMO에 휩쓸려 뭐라도 해야겠다는 생각이 드는 입문자(?)라면, 대뜸 강의든 장비든 뭐든 비싼 무엇을 사지 말고 다음 두 가지를 하시길 권해봅니다. 가장 비싼 Plan으로 마음껏 써보기클로드 코드, 코덱스 등 AI 에이전트 서비스의 가장 비싼 Plan을 한 달 정도는 경험해보세요. 사용량 제한받거나 성능이 떨어지는 AI 모델을 쓰면, AI에 대한 관점도 그 정도에 갇힐 가능성이 커요. 프론티어급 모델을 토큰 화끈하게 사용했을 때 AI 서비스가 제공하는 가치는 꼭 경험해봐야 합니다. AI 모델 이용료는 더 줄어들 수 있지만, AI 모델을 더 내 손 위에 쥐어주는 AI 에이전트 서비스는 부가가치를 높이는 방향으로 이용료가 낮아지진 않을 겁니다. 게다가 현재는 경쟁하느라 적자 감수하며 퍼주는 것에 가까워서 고객에게 잔치 시기가 끝나면 이용료가 오르거나 제약이 커질 것 같습니다. 제 직업 환경의 상황으로 예로 들지요. 새로운 소프트웨어 개발 도구를 도입할 때, 잘못 도입하면 발생하는 비용이 크기 때문에 많은 시간 분석하고 검증하고, 학습하였습니다. 가치있는 일이지만 시간 비용이 너무 큽니다. 그러나 최근에 AI 코딩 에이전트를 이용해 후보 도구를 동시에 적용해봅니다. 예전엔 여러 사람이 동원되거나 긴 시간을 들여야 했지만, 이제는 혼자서 짧게는 몇 시간, 길어도 며칠 안에 실 경험에 기반한 판단 자료를 도출합니다. 리서칭하는 도구에 대해 직접 조사하거나 AI가 조사한 걸 리뷰하고 재검증하기도 했습니다. 하지만 사용량이 넉넉한 Plan을 사용한 이후로는 사용할 도구가 오픈소스인 경우, 코드 전체를 AI 에게 분석시키곤 합니다. 토큰 사용량으로 보면 1시간도 안 되어 몇 만원을 쓰는 셈인데, 제가 알고싶은 정보를 자세히 학습하기에도 좋고, AI 환각을 줄여주는 데에도 도움이 됩니다. 사용량 제한이 큰 Plan을 사용할 땐 마치 토큰을 아껴쓰느라 예전처럼, 즉 현재처럼 AI를 활용할 엄두를 못냈습니다. 가능성과 한계 인식하기1번의 연장인데, 화끈하게 AI 에이전트를 여러 방향으로 사용하다보면 자연스레 생각이 복잡해질텐데, 특히 다음 두 가지를 고민해보세요. 내가 하는 일, 내 환경에 대해 재정의하기 재정의한 내 상황에 비추어 가능성(미래)과 한계(현재)를 정의하기 그동안 많은 일하는 방식, 학습하는 방식, 협업하는 방식은 “사람”을 대상으로, 기준으로 하여 오랜 세월 고도화되어 잡힌 체계입니다. AI는 사람과 다릅니다. 소프트웨어를 만드는 환경을 예로 들겠습니다. 조직의 협업 체계에서 대개는 개발팀, 즉 소프트웨어 개발이 병목 자원입니다. 그래서 병목 자원 관리에 초점을 많추는 소프트웨어 개발 방법이나 협업 체계가 대부분입니다. 과감히 납작하게 본다면, 기획을 조직에 전파하는 용도로 발표 장표를 만드는 이유는, 그 작업 비용이 더 싸기 때문입니다. 전달력이 떨어지지만 전체적으로 봤을 때 저렴한 경우가 많습니다. 만약 발표 장표 만드는 목적이 비용이라면, AI 코딩 에이전트를 사용하여 데모 버전을 만드는 게 더 저렴합니다. 이용료, 시간은 물론이고, 실제 돌아가는 데모 버전의 전달력도 정적인 글, 그림보다 낫습니다. AI 에이전트를 펑펑 사용하면서 자신이 일하는 체계, 방식에서 사람 간 협업을 기준으로 하는 부분이 무엇인지 고민해보세요. 대체하거나 효율을 높일 부분 뿐만 아니라 한계도 고민하세요. 그 한계가 AI 모델이나 에이전트에서 기인하는 걸 수도 있고, 사람(자기 자신)에게서 기인하는 걸 수도 있습니다. 2번 단계에 오면 다음에 뭘 해야할지 방향이 잡힙니다. 하다못해 강의나 강좌, 책도 무엇을 봐야할지 관점이 생깁니다. 어떤 사람과 어떻게 협업할지, 어떤 도구에 돈을 더 들일지, 내가 몸으로 떼우는 게 나을지. 그 단계에 돈을 쓰세요. 이 과정을 경험하고, 내 관점을 갖는 데 1~2달이면 충분합니다. 요즘처럼 AI 발전이 빠른 시기에 너무 느린 것 아니냐고요. 불과 1년 전만 해도 AI 코딩 에이전트의 수준은 현재와 비교불가 수준이었다는 걸 보면 그런 마음이 들 수 있습니다. 근데, AI가 도구라는 점은 전혀 달라지지 않았습니다. 문제를 정의하고, 실제 문제를 해결하는(execution) 결정과 방식은 사람이 합니다. 끊임없이 새로운 도구는 나왔고 발전해왔지만, hello world에 머무르는 사람은 그때나 지금이나 hello world에 머무르고, 변화를 일으키거나 변화하는 사람도 그때나 지금이나 있어왔습니다. 보안 위협 등 조심해야 할 건 많은데, 이또한 앞서 거론한 “한계”로 파악하는 게 우선입니다. 문제를 알고, 정의할 수 있으면 해결 방법도 찾을 가능성이 큽니다. 더군다나 AI가 끝내주는 점 중 하나는 자연어로 소프트웨어 “엔지니어링”을 실행하는 겁니다. 그리고 “소프트웨어”여서 실행 비용이 상대적으로 저렴하고요. 고환율 시기라 100 USD, 200 USD가 부담스럽지만, 고성능 AI 도구를 다양한 방법으로 써보며 내 생각과 관점을 넓히는 비용으로는 저렴합니다.

hackers.pub

Link author: 한날@hannal@hackers.pub

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Dear friends, as Fill the Empty Stomachs Farming Initiative, we're seeking for your support to help raise at least 80% of the funds needed to pay the first installment of the land we're hoping to buy such that we can be allowed to use it as we raise the remaining funds. Your support through sharing, boosting and donating to our compaign makes a great impact towards fulfilling our mission

gofund.me/3f38fe9d0

A gofund.me page raising funds to buy land.Some of the members of Fill the Empty Stomachs Farming Initiative after doing an amazing work at one of the local farmer's gardens to help increase food production.
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これの事例の動画見たら、たくさんPDFアップロードして少しのプロンプトの入力でシェアリングエコノミーについてのペーパー書かせていて、完全に駄目なやつだった笑 https://www.thesisai.io/ja/

このサービスはほぼNGな気がするけど、生成AIの登場は間違いなく「書く」行為の変容を促すとおもうし、その場合「書く」行為はどれだけ思考に影響を与えているかが考えられるべきだと思う。claude code と対話的にプログラミングをするとき、プロンプトのなかでほとんど実現可能な設計案を書きくだすことがあるんだけど、テキストとしてのプログラムを手で書いていないだけ。ただ、それも一つの「書く」行為であって、そういう相互作用のなかで「書く」行為が変わってきているとは感じている。

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宣伝されているサービスがどうなのかはわからないけれど、AIの登場で劇的に変わるのは「書く」という行為なのは間違いないとおもっていて、論文の執筆も「書く」行為の労働性がどれだけAIに代替されていくかというのは、今後課題になることだと思う。作業的な意味での「書く」ことはけっこうたくさんあるとおもう。いやなにが「作業的」なのか判断できないとかあるかもしれないけど。

これの事例の動画見たら、たくさんPDFアップロードして少しのプロンプトの入力でシェアリングエコノミーについてのペーパー書かせていて、完全に駄目なやつだった笑 https://www.thesisai.io/ja/

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장동혁이 이재명보고 성남 집 팔면 나도 집 판다 했던거 그냥 막 던진말일텐데

진짜 WWE를 UFC로 받아쳐버려서 성남 집 팔아버린 이재명에 할 말이 없어져갖고 결국 자기 집 팔기는 파는 장동혁 개웃김

사실 나는 장동혁이 끝까지 치사하게 집 안팔줄 알았는데 그래도 남자의 약속이라고 집 한채는 팔긴 하는구나

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「GoogleとOpenAIの従業員は公開書簡でAnthropicのペンタゴンの立場を支持 」:

「アンスロピック社は、AI企業アンスロピックの技術への無制限アクセスを求める 米国陸軍省の要請をめぐり、膠着状態に陥っている 。しかし、国防総省が アンスロピック社に要求に応じるよう求める金曜日の午後の期限が 迫る中、300人以上のGoogle社員と60人以上のOpenAI社員が 公開書簡 に署名し、両社の経営陣に対し、アンスロピック社を支持し、一方的な利用を拒否するよう強く求めた。

アンスロピックは具体的には、国内の大規模監視や自律型兵器へのAIの利用に反対している。公開書簡の署名者たちは、アンスロピックが主張する境界線を守るために、雇用主に対し「意見の相違を脇に置き、共に立ち上がる」よう促している。

「彼らは、相手が屈服するのではないかと恐れて、各社を分断しようとしている」と書簡は述べている。「この戦略は、誰も相手の立場を知らない場合にのみ機能する」 」

techcrunch.com/2026/02/27/empl

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AI corporations can't get your money, because most people don't want to pay for that. And they need a lot of money to justify their investment.

So they're going after government contracts, with their powerful network of lobbyists. That way, your government can give them your money anyway. To pay for that, they will very likely cut in public services.

If you don't want that to happen, email or call your government representatives.

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