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面接これが正解であってる？
面接官
「バグが発生したとき最初に何をしますか？」
学生
「まず再現できるか確認します」
面接官
「再現できなかったら？」
学生
「ログを確認します」
面接官
「ログにも何も残ってなかったら？」
学生
「再現できるように情報を集めます」
面接官
「それでも原因が分からなかったら？」
学生
「分からないって報告します」
面接官
「え？」
学生
「分からないまま直ったことにする方が怖いので」
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「AI使ったら学習しなくなる」は100%AI使ってない人の考え方だと思うんだよな
AIを使いこなすために死ぬほど学習が必要なことが次々湧き出てくるもん一生勉強し続けなきゃいけない呪いにかかったかのようだよ
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그런데 그 생각은 확실히 들었다. 몸이 졸라 피곤하고 힘들지만, 어디서도 구경못할 인프라에서 작업한다는 호기심이 버티게 만든다. 같이 일하는 엔지니어들도 이러한 환경에 대한 부분은 정말 좋다고 공감함. 문제는 그러한 인프라도 사실 문제를 일으킨다는 것! ㅎㅎㅎ 기계는 어쩔 수 없는 부분이 있다. 하드웨어 유지보수와 그리고 소프트웨어 유지보수 어떤 방향으로든 인간은 개입할 것이다.
그리고 굉장히 중요한 체험이기도 한데, 도메인 지식과 기반 기술에 대한 이해가 적은 상태에서 qwen3.8 flash next 정도만 있어도 소스코드로 바닥부터 프론트까지 다 이해해 갈 수 있다. 로그까지 더해주면 더욱 완벽해진다. 그렇게 만든 코드를 도메인 전문가에게 설명했을 때 OK 가 떨어졌다.
10년? 5년? 2년? 뒤에는 도메인 전문가도 코드를 모르게 될 것이다. 동작하는지? 속도는 빠른지만 요구하고 그 결과를 만들어낼 것이다. 지금 FDE 동원해서 인프라 깔아두는 회사들을 주목하세요. 그 회사들이 그 기반을 다 잡을겁니다.
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This is the most serious 48 hours in cybersecurity history.
"Black October" they're calling it
It seems every *hour* there's a new incident, that in a typical year, would be one of the biggest incidents of the *entire year*
SUMMARY OF THE LAST 48 HOURS:
YEAR-LEVEL INCIDENTS (In a typical year, these would be among the biggest incidents of the year):
1. PHP2Shell: a hole in the software behind ~70% of websites. Governments took sites offline.
2. eMudhra: the master keys that prove websites are real were cracked. One was the number 4.
3. California: data on every public school student since 2023 stolen, including disability status
4. Railway: hackers stole customers' secret keys from a hosting platform used by millions of developers
5. Zeabur: 321,810 accounts breached. The company is shutting down.
6. LiteLLM: an AI tool downloaded 3.4 million times a day was poisoned with a password stealer
7. GitLab: a 10-out-of-10 severity hole in every version since 2014
8. Cairn: criminals used an AI hacking tool to break into 100+ companies
9. Ahold Delhaize: hackers knocked the owner of Food Lion and Stop & Shop offline
10. Onamae: malware planted on up to 26,739 customer servers in Japan
MONTH-LEVEL INCIDENTS (In a typical month, these would be among the biggest incidents):
11. Signal: a bug could leave your mic and camera on after you hang up
12. NGINX: 3 critical holes in software running ~1/3 of websites
13. HTTP/3: a single connection can crash 7 of the 10 web server types tested
14. Plex: hackers breaking into home media servers
15. SafePay ransomware: FBI warns it has hit 600+ critical infrastructure organizations
16. Palo Alto: ransomware gangs breaking in through company firewalls
17. Bullhorn: platform used by 10,000+ companies knocked offline
18. Medi-Cal: 970,000 patients' data stolen
19. WordPress: hackers stole a plugin maker's keys and used them to plant backdoors on websites
20. AOMEI: backup software's update server handed out a backdoor
21. Meta Muse: Meta's AI agent exposed users' personal and business secrets
22. Tor: 333 relays hijacked to steal logins
23. TiDB Cloud: database company's cloud breached
Also serious:
24. State Bank of India: India's biggest bank confirms a data breach
25. OVHcloud: hackers slipped a password stealer into a cloud company's official tool
26. Siemens: a software hole being used to spread malware
27. North Korea: state hackers launch a new attack campaign on South Korea
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Try Muse Spark Open right now in oMLX 0.7.1rc1, out today!
github.com/jundot/omlx/relea…
Muse Spark Open is Meta's 816B MoE with 42B active parameters. In oMLX it reads text and images, calls tools, and lets you pick the reasoning level from low to xhigh.
- Ready to download: huggingface.co/mlx-community…
This is the release candidate for 0.7.1, so it also brings everything from the 0.7.1 dev releases
- Splash as an external engine for Qwen3.8 and Qwen3.6
- A Recommended tab that shows which models fit your Mac
- Reworked model settings and chat in the web UI and the macOS app
- DFlash inside the batched engines, with continuous batching and the prefix cache
- Decision models (Clef, OpenJev) and batched prefill for concurrent requests
Muse Spark Open was just released, literally 30 minutes ago 🔥, and it's already available in MLX 🚀
Here it is running with mlx-lm. It uses a high-quality oQ3e quant created by @jundotkim for oMLX, in the standard mlx-lm format so it works anywhere:
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대 에이전트 시대에게 개발자에게 가장 중요한 소양은 무엇일까?
- 하네스 엔지니어링 잘하기?
- 막연한 요구를 잘 정의하기?
- 제품과 도메인에 대한 높은 이해?
바로 미래의 리셋 주기를 예측해 토큰을 완벽하게 소모하는 예지 능력이다.
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Nano Banana 2.1 has surfaced on Google AI Studio too!
~ Image output is $30 per 1M tokens
~ 1K image: $0.034 | 2K image: $0.050 | 4K image: $0.076
~ At 1K that's half of Nano Banana 2 ($0.0672) and a quarter of Nano Banana Pro ($0.134)
~ Text is $1.50 input / $7.50 output, up from $0.50 / $3.00 on Nano Banana 2
~ Release date is listed as Oct 6, 2026 so just official announcements are awaited now..
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🚀 AWS가 개발자를 위한 첫 경험을 획기적으로 변경합니다! 🔗 aws.amazon.com/ko/blogs/kore…
새로운 가입 방식은 절차를 간소화하고, 최소한의 기본 설정으로 초기 프로젝트를 자동 구성하여, 여러분의 아이디어를 즉시 구현할 수 있도록 준비 과정을 대폭 줄여줍니다.
💡 주요 변경 사항
🔹 소셜 로그인: 이제 GitHub, Google, Apple 또는 Amazon 계정 정보를 사용하여 AWS 계정을 생성할 수 있습니다.
🔹 신용카드 불필요: 대부분의 신규 사용자는 신용카드 없이 바로 시작할 수 있으며, 최대 200달러 상당의 AWS 프리 티어(Free Tier) 크레딧을 받을 수 있습니다.
🔹 에이전트 AI 통합: 단 하나의 프롬프트로 선호하는 AI 코딩 에이전트를 바로 연결할 수 있습니다. AWS CLI와 Agent Toolkit이 자동으로 설치되며, 모범 사례에 따라 리소스가 배포됩니다.
🔹 제로 설정 권한 관리: 새로운 IAM 역할 관리자가 생성한 리소스 간의 액세스 권한을 자동으로 설정하여, 초기 단계의 권한 관리 번거로움을 없애줍니다.
🔹 엄격한 지출 한도 설정: 예상치 못한 요금 폭탄 걱정은 이제 그만하셔도 됩니다. 월 예산을 설정하면 프로젝트가 한도에 도달했을 때 자동으로 일시 중지됩니다. 🛑
이것은 단순한 UI 업데이트가 아니라, 개발자가 클라우드를 처음 접하고 활용하는 방식 자체를 근본적으로 바꿀 것 같습니다. 이후, 첫 프로젝트가 성장함에 따라, 다운타임이나 복잡한 마이그레이션 없이도 고급 엔터프라이즈 기능을 원활하게 사용할 수 있습니다.
새로운 경험에 대한 단계별 가이드는 전체 블로그 게시물에서 확인하시고, 여러분의 의견도 들려주세요! 👇
#AWS #클라우드컴퓨팅 #개발자 #소프트웨어엔지니어링 #기술뉴스 #AWS프리티어 #생성형AI #클라우드아키텍처
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최근 두달간 local LLM 들의 엄청난 성공 (GLM,QWEN,DEEPSEEK) 를 같이 따라가면서 작년의 SOTA 를 이미 넘어선 성능을 보고 확신을 얻게된건, 깝치면 안된다는 것이다. 아무리 많이 배우고 경험한 시니어라도 deepseek 보다 디버깅 잘하기 쉽지 않다. qwen 보다 냉철하기 쉽지 않다. GLM 보다 지식이 많지 않다. SOTA AI 는 말할 것도 없다.
AISlop 이 쏟아지는 이유가 뭘까? 그만큼 쉽기 때문이다. 그리고 재미있게 느끼는 사람이 많기 때문이다. 2025년부터 갑자기 대시보드 만들고, 개발환경 정리해서 올리기 시작하던 개발자들도 예전에는 그게 쉽지 않았는데 생각만으로도 가능했기 때문이다. 그런데 그거 다 누가 쓰는가? 본인 빼고는 안쓰는 경우가 허다하다. 왜냐하면 요구사항 내는 게 본인이니까. 당연한 귀결이다.
openclaw 와 hermes 를 보자. 이 둘은 정말 중요한 agent 들인데, openclaw 는 원래 claude 가 기반이었다. 하지만 claude 정책 때문에 openai 가 주요한 provider 가 되었고, 제작자도 아예 소속이 openai 로 넘어갔다. openclaw 는 지금의 codex, grok bot, muse bot, gemini spark 등등이 보여주던 개인 비서급의 능력을 보여준 첫사례였다. 그래서 열광했다. 그런데 그게 겨우 올해 1~2월입니다.
hermes 는 openclaw 의 누더기 같은 코드와 다르게 밑바닥부터 단단히 설계해서 어떤 AI Slop PR 이 올라와도 처리하는 시스템을 갖춘 팀이 만든 agent 다. 무엇보다 openclaw 가 하던걸 다하면서 동시에 개인 비서가 하던 것들을 다할 수 있다. bot? 가능하다. 즉 강력한 오픈소스다.
많은 엔지니어들이 framework 나 cloud 를 이야기하지 않고 local LLM 을 다루면서 kv cache, tok/s, AI benchmark 를 이야기한다. 그리고 자신들이 구독한 SOTA AI token 을 local LLM 을 안정화시키는데 투입한다. 바람이 바뀐것이다.
그리고 엔지니어가 아니었던 사람들은 이제 1년전에 대시보드 만들던 개발자들 처럼 자신이 원하던 프로그램을 만들어 올리면서 기뻐하고 있다. 그들이 기존의 문법을 모른다고 선을 그을 필요가 없다. 개발 씬이 넓어진 것이다.
긍정적으로 생각하자, meat proxy 라는 단어를 나는 싫어하는데, 그런 사람들은 AI 시대 이전에도 스택오버플로우에서 코드 복사해서 붙여넣기 했던 때랑 달라지지 않았기 때문이다. 개발자 스스로 비하 하는 단어를 쓰는데, 그렇지 않은 사람들이 개발자를 존중을할까?
CoC 는 어디에가고 dhh 같은 (불호임 나는 ㅋㅋ) 사람이 ormarchy 를 내놓는다. 하지만 제품의 아이디어는 마음에 든다. 실용주의 접근을 취하자. 다시 CoC 로 돌아와서 AI Slop 을 비난할것만 아니라 이게 지금 한때라는 것을 기억하자. 존중하고 건전한 비판을 하고 때로는 응원하자.
유투브에 쓰레기 같은 영상들, 아타리에 쓰레기 같은 게임들 다 사라졌다. 인간도 그걸해냈는데, AI 라고 못할까? 조금은 낙관적으로 아니 될대로 되라 어떻게든 앞으로 나아가겠지 라고 생각한다.
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真正玩过 Linux 的人，现在看很多 AI Agent 教程，心情其实挺复杂的。
因为你会发现，AI 是 2026 年的。
很多所谓 Agent 基础设施，大概是 1996 年的。
给 Agent 单独建用户，叫身份隔离。
chmod 一下，叫最小权限。
分个目录，叫 Workspace Sandbox。
限制 sudo，叫安全边界。
systemd 守护进程，叫 Agent Runtime。
cron 定时跑，叫 Autonomous Scheduler。
journalctl 看日志，叫 Observability。
SSH 远程进去，叫 Human in the Loop。
Docker 套一层，叫 Secure Execution Environment。
进程挂了自动拉起，叫 Self Healing。
几个脚本互相调用一下，已经开始画 Multi Agent Architecture 了。
再配个 Redis，恨不得第二天融资。
我有时候看这些架构图，确实挺受教育的。
原来我以前管服务器的时候，每天都在做 Agent Infrastructure，只是当年没人告诉我这个词值钱。
Linux 真正舒服的地方就在这里。
你根本不用相信 Agent。
给它一个普通用户。
一个 home 目录。
该读的给读。
该写的给写。
不该碰的连看都别让它看。
CPU、内存、进程、端口、文件、网络，全都能管。
想长期跑就 systemd。
想临时跑就 tmux。
想定时跑就 cron。
想隔离就 container。
还不放心就 VM。
再不放心直接断网。
所以很多 Linux 老用户玩 Agent 上手特别快。
因为别人还在研究怎么优雅地管理一个会执行命令的 AI。
Linux 用户看了半天。
哦。
不就是又来了一个不太靠谱的普通用户吗。
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🆕 @GoogleAI's Gemini 3.7 Flash is now generally available and rolling out in GitHub Copilot.
Early testing shows:
➡️ improvements in web and app development and agentic coding workflows
➡️ improvements in code quality, final-output presentation, codebase research, and verification during complex coding tasks
Try it out in the GitHub Copilot app, CLI, and @code.
github.blog/changelog/2026-0…
ALT New release: Gemini 3.7 Flash now available in GitHub Copilot
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팔란티어의 FDE 모델은 미국, 호주, 유럽권에서는 이미 오래전부터 작동하던 모델이라 특별할게 없는데 왜 난리인지 알 수가 없다…아무튼 그것은 이런 것이다.
컨설팅으로 시작해서 → 솔루션을 만들어 넣고 → 라이센스 비용을 받으며 → 솔루션을 다른 회사에 판매하면서 다시 컨설팅을 하고 → 그 경험을 다시 솔루션에 넣어 재판매를 하는 플라이 휠을 돌려왔다.
서구권의 이러한 방식의 성장은 IBM으로부터 시작되었다고해도 과언이 아닌데, 그만큼 유구한 역사를 가지고 있다. 이뿐 아니라 대부분의 거대 IT 기업들은 대부분 이렇게 성장해왔고, 일본과 중국의 회사도 유사하게 성장한 경우가 많다.
하지만 문제는 우리나라다.
우리나라는 유독 그게 안된다. SI라는 것은 시스템 통합, 즉 발주사의 시스템에 개발사의 솔루션을 연결하는 것일텐데, 그것이 우리나라에서는 “구축”이라는 이름으로 발주사에 귀속되는 것으로 계약이 이루어지기 때문이다.
더불어 대기업과 공기업의 계약서에 보면 여전히 “모든 지재권은 갑사가 가진다. 어떠한 문제가 생겨도 갑은 아무런 책임을 지지 않는다. 모든 문제는 을이 무한한 책임을 진다.“ 라는 항목들이 들어있다. (그냥 쓴게 아니라 실제로 이렇게 써 있다)
그러니 소프트웨어 경쟁력이라는 것이 생길 수가 없다. 세계적인 B2B 솔루션이 없는 건 다 이유가 있는 것이다. 시장이 좁아서가 아니다. 경험을 쌓아도 제자리에 머물 뿐 성장을 할 수가 없기 때문이다.
이 외에도 폐쇄망, 공공클라우드 등의 문제도 있는데, 이것은 위와 같은 문제이기도하다. 물론 이 외에도 다른 문제들이 더 있지만 그것은 술자리 용도이니 궁금한 분은 오백원~ 😎🍿🥤
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Tomorrow will be my last day at Google after 27 years, and watching it grow from 25 people to 190,000+ has been an amazing journey. Below is a note I shared with many people internally at Google today. An excerpt is:
It has been an absolute pleasure to work with you and to help build some of the most widely used and impactful products of all time. As a kid, I dreamed of helping build software that would be used by many people, and Google now has thirteen products used by more than a billion people (amazing!). Our work has had a tremendous impact in the world, and I have been lucky enough to collaborate and form friendships with many colleagues that I deeply admire, respect, and enjoy. It still brings me joy every time I see people out in the world using our products to find information, handle email, translate documents, watch videos, learn new things, navigate and understand the physical world, browse the web, use their phone, run large-scale computations on our infrastructure, ride in an autonomous vehicle, or perform complex tasks with the help of our AI systems. I hope you all share this sense of joy, because it is a shared accomplishment! Thank you to all of my colleagues at Google over many years!
Now I'm excited to go start @DiscoLoopAI with my longtime friends and colleagues @Sanjay_Ghemawat, @OriolVinyalsML, and @quocleix.
(Updated post: slightly redacted to not have some personal info)
