추출형 요약(LLM 없이)은 원본 대비 체감상 대략 6/10 수준이에요. 핵심 문장을 뽑아주긴 하지만 맥락 연결이 약해요.
LLM 요약(Ollama 등)은 훨씬 낫고, 실제로 몇 소개 영상이나 개발 관련 영상으로 테스트해보니 내용 파악은 충분히 되는걸로 보였어요. 다만 세부 수치나 미묘한 뉘앙스는 날아가는 경우가 있어요.
200k 컨텍스트면 단일 영상, 30분~1시간 등 좀 짧은 영상이면 원본이 낫고,
수백 개 영상 대량 처리나 반복 분석할 때 토큰을 덜 소모하며 핵심 내용만 뽑을수 있을거라 생각해요.
(예: 경쟁사 채널 전체 분석, 경제 유튜버 100개 영상 분석 등 )
README에 좀 더 다양한 영상으로 테스트해보고 벤치마크 결과랑 트레이드오프를 좀 더 명확하게 추가해둘게요!
철학적으로는 앤디 클라크의 확장된 정신이란 이론을 권해드립니다. 그럴싸함이 전부인 LLM이 도구를 통해 인지로 확장되는 부분에 있어 깊은 이해를 줄 것입니다.
실천적으로는 OpenCode가 에이전트 구성의 모든 부분이 공개되어 있으니 도움이 되실 겁니다.
2번은 이미 현실입니다. 가장 먼저 주어진 도구들 중 하나가 코드 인터프리터였죠. 그래서, 특정 도메인 에이전트에 대한 제의견은 결국 소멸될 단타 싸움입니다.
지금 하시는 도메인의 경우 전통적인 ML을 MCP로 제공하는 것이 좋지않나 하는 생각이 드네요. 언어모델로는 패턴 분석이나 선형 예측에 전혀 유리하지 않습니다.
굳이 인간의 UI에 기반해서 툴 심메트리를 셜계할 필요는 없는 듯 합니다. 어차피 UI자체를 에이전트가 직접 해석하고 제어하는 webMCP나 GDI기반의 자동화된 MCP는 순식간에 올 것입니다. 수 많은 인간용 레거시 시스템을 활용해야 할테니 말입니다. 네이티브 멀티 모달을 갖춘 LLM기반 에이전트라면 굳이 개발자가 GUI를 MCP로 번역하는 수고를 할 필요가 없겠죠. 파운데이션 GUI 장악력이 높은 iOS는 다음 버전에서 당장 시작될지도 모르겠네요.
최근 어렴풋하게 저도 이런 서비스가 필요하다고 느끼고 있었습니다. 혹시 zhipu의 GLM이나 kimi같은 중국 모델을 추가할 생각이 있으신지 궁금합니다.
안녕하세요!
추출형 요약(LLM 없이)은 원본 대비 체감상 대략 6/10 수준이에요. 핵심 문장을 뽑아주긴 하지만 맥락 연결이 약해요.
LLM 요약(Ollama 등)은 훨씬 낫고, 실제로 몇 소개 영상이나 개발 관련 영상으로 테스트해보니 내용 파악은 충분히 되는걸로 보였어요. 다만 세부 수치나 미묘한 뉘앙스는 날아가는 경우가 있어요.
200k 컨텍스트면 단일 영상, 30분~1시간 등 좀 짧은 영상이면 원본이 낫고,
수백 개 영상 대량 처리나 반복 분석할 때 토큰을 덜 소모하며 핵심 내용만 뽑을수 있을거라 생각해요.
(예: 경쟁사 채널 전체 분석, 경제 유튜버 100개 영상 분석 등 )
README에 좀 더 다양한 영상으로 테스트해보고 벤치마크 결과랑 트레이드오프를 좀 더 명확하게 추가해둘게요!
감사합니다! 만들어보니 특히 에이전트 세션 기록이 불필요하게 쌓이는데 그것 지우는데도 좋네요.
*추가 완료
AI 맹신자들이 더 많아져야 합니다.
곧 추가하겠습니다!
네 과거 세션 기록 삭제입니다.
AI가 쓴 글 처럼 보이지 않으려고 오타를 그냥 두거나 소문자로 작성하는건 의도적으로 엔트로피를 늘리는 행위라고 볼 수 있겠네요
이것도 과도기일 것 같네요.
유명한 축구 감독 중에서도 선수 출신이 아닌 경우가 많으니까요.
솔직히 좀 답답합니다. 본인이 하루만에 만든거 놀랍고 신기한거 인정합니다. 그러나 본인은 그 하루만에 만든거 들어가서 사용해보고 피드백 준적있는지 가슴에 손을 얹고 고민해봐야합니다.
분명 토큰수를 줄이면서 트레이드 오프가 발생했을것 같은데 혹시 그 부분에 대한 것은 리드미에서 찾아볼 수 없었습니다!
요즘 기본 컨텍스트가 200k 인데 압축손실로 인한 퀄리티 디그래이션이 궁금하내요
철학적으로는 앤디 클라크의 확장된 정신이란 이론을 권해드립니다. 그럴싸함이 전부인 LLM이 도구를 통해 인지로 확장되는 부분에 있어 깊은 이해를 줄 것입니다.
실천적으로는 OpenCode가 에이전트 구성의 모든 부분이 공개되어 있으니 도움이 되실 겁니다.
2번은 이미 현실입니다. 가장 먼저 주어진 도구들 중 하나가 코드 인터프리터였죠. 그래서, 특정 도메인 에이전트에 대한 제의견은 결국 소멸될 단타 싸움입니다.
지금 하시는 도메인의 경우 전통적인 ML을 MCP로 제공하는 것이 좋지않나 하는 생각이 드네요. 언어모델로는 패턴 분석이나 선형 예측에 전혀 유리하지 않습니다.
굳이 인간의 UI에 기반해서 툴 심메트리를 셜계할 필요는 없는 듯 합니다. 어차피 UI자체를 에이전트가 직접 해석하고 제어하는 webMCP나 GDI기반의 자동화된 MCP는 순식간에 올 것입니다. 수 많은 인간용 레거시 시스템을 활용해야 할테니 말입니다. 네이티브 멀티 모달을 갖춘 LLM기반 에이전트라면 굳이 개발자가 GUI를 MCP로 번역하는 수고를 할 필요가 없겠죠. 파운데이션 GUI 장악력이 높은 iOS는 다음 버전에서 당장 시작될지도 모르겠네요.
그렇게되면 그냥 아무 주식앱이나 설치해도 에이전트에게 투자를 위임할 수 있게 되겠죠.
Zig, 메인 저장소를 GitHub에서 Codeberg로 이전
GitHub에서 Codeberg로: 나의 경험
에이전트는 워크쓰루를 항상 함께 제출하게 하는 것도 리뷰에 약간 도움이 되려나요.
오픈 소스의 본질 중 하나는 남에게 당당히 보일 수 있는 코드에 있지 않나합니다. 논리적 우아함과 간결함, 그리고 자랑스러움이 필수죠. 코드지만 시이기도 한 것이며, 산업용 코드와는 다른 매력입니다.
에이전트도 플래닝 단계와 구현 계획 단계까지는 꽤 괜찮습니다만, 그러나 이후론 검증 함수 통과할 때까지 전략을 바꿀뿐이죠. 이게 깊어질 수록 임플레멘테이션 트랩 비슷한 슬롭이 만들어집니다. 문제는 돌기만 하면 OK인 인간 사용자도 많다는 것 입니다.
결국 커뮤니티의 철학적 동조를 바탕으로 인간의 계획 단계 검수가 더 잘 이뤄져야 할텐데, 이는 압도적인 직관에 더해 노력이 필요합니다. 사실 너무 그럴싸 해서 에이전트의 계획을 디버깅 하는 것은 쉬운일이 아니지요.
모터레이터들이 정말 힘들 것 같기는 합니다.
삭제기능은 뭔가요? claude code session을 삭제하나요
slimg의 파이썬 바인딩도 추가되었습니다.
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데모 영상을 보니깐 대박이네요. 다중 에이전트, 다중 세션을 이용하는 개발자들에게 매우 도움이 될 것 같습니다.
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