GeekNews Weekly

• 책은 조금만 읽고 바로 만들어 볼것
• SaaS의 목적은 구독을 파는 것이 아니라 고객의 고통을 해결하는 것
• 작게 만들고 자주 배포하기
• 일단 배포하고, 확장은 나중에 고민
• 얼리 억세스 프로그램 운영하기 - 테스트와 피드백의 균형을 맞추는 방법
• 무료 체험은 가능한 빨리 도입할 것
• 문서 자체가 제품임
• 모바일 환경을 고려한 제품 설계
• 사용자에게 유입 경로를 물어볼 것
• 기능이 없어도 잠재 고객과 대화할 것
• 지속적인 가격실험은 필수적
• MRR에만 집착하지 말 것
• "무제한 제공”은 절대 하지 말 것
• 유료 리소스는 반드시 rate limit 적용
• 한 페이지에 모든 걸 설명하려 하지 마라. 여러개의 렌딩 페이지 만들기
• 경쟁자는 그렇게 중요하지 않음 "진짜 경쟁자는 사용자가 이 제품의 존재 자체를 모르는 것"

개인 코드로 수익을 창출하는 방법들을 소개합니다. 유료 API, 마이크로 SaaS, 디지털 번들 등으로 수익화를 시도할 수 있고 가치 기반 컨설팅을 통해 고객에게 직접적인 가치를 제공하는 방법도 및 스폰서웨어 모델을 통해 기본 기능은 무료로 제공하고 추가 기능은 유료로 제공하는 전략도 추천. 코드의 수익화는 단순한 작성 이상의 작업이 필요하며, 사용 가능하게 만드는 것이 중요하다는 점을 강조하기도 합니다.

스타트업 채용 전략에 대한 43가지 조언을 제시합니다. 이들은 일반 기업에도 적용 가능한 유용한 팁이며, 채용 공고 작성, 인터뷰 프로세스, 팀 문화 및 평가 기준 등 다양한 채용 과정등을 소개합니다.

몇가지 중요한 팁들:

• 채용 과정의 시작과 끝은 세일즈 모드여야 함
• 하루 동안 실제 업무를 함께하는 SuperDay 도입
• 자격 요건 리스트는 반으로 줄이고 다시 반으로 줄일 것
• AI 시대에는 take-home 과제보다 함께 일해보는 것이 효과적
• 채용은 외주보다 직접 참여해야 함
• 팀이 무엇을 하고 있는지 투명하게 공개할 것

Cursor는 생산성이 뛰어난 개발 도구로 빠르게 마이크로 SaaS를 만들 수 있지만, AI가 생성한 코드는 일관성이 부족하고 보안 취약점이 발생할 수 있습니다. 무료 또는 Premium 모델은 비추천하며, o1 모델 사용을 권장합니다. OpenAI의 자체 API 키를 사용하면 더 저렴하게 이용 가능하며, 대규모 문맥 허용 설정을 활성화하면 결과의 품질과 일관성이 향상됩니다. 기본 지시문을 적극 활용하고, 기존 파일을 참조로 제공하여 일관성을 확보하며, PR 리뷰를 직접 수행하여 보안 취약점을 방지해야 합니다.

자바스크립트는 2025년에도 계속 발전하고 있으며, 특히 Iterator 헬퍼 메서드와 같은 기능은 메모리 효율적으로 대규모 데이터 변환을 가능하게 합니다. 배열의 끝에서 접근 가능한 at(), 간단한 Promise.withResolvers() 사용, 그리고 깊은 복사를 위한 structuredClone() 등은 개발자들이 알아두어야 할 중요한 기능들입니다. Set에 대한 집합 연산과 WeakMap/WeakSet 사용법은 여전히 많은 개발자들이 간과하고 있는 부분이며, 템플릿 문자열 태깅 함수는 동적 문자열 후처리에 유용합니다.

사용자의 데이터베이스에서 ERD를 자동으로 생성하여 구조를 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. 복잡한 스키마도 직관적이고 아름다운 UI를 통해 시각화 해주는 도구로, 설정 없이 바로 사용 가능하며, GitHub의 퍼블릭 및 프라이빗 저장소를 지원합니다. 100개 이상의 테이블도 원활하게 처리할 수 있는 고성능 설계가 돋보입니다.

Josh Comeau는 AI 기반 툴의 도입과 관련된 기업들의 사례를 설명합니다.

• 구글을 포함한 기업들이 실제로 AI 기반 툴을 어떻게 도입하고 있는지
• Devin 같은 “개발자 대체 AI”를 시도한 결과
• ‘바이브 코딩(vibe coding)’이라는 트렌드
• AI 시대에 대해 걱정되는 점과, 희망을 가지게 되는 요소들

많은 소프트웨어 엔지니어들이 빅테크 기업의 기술을 무비판적으로 따라가는 경향이 있습니다. 이는 MapReduce나 Hadoop 같은 기술을 불필요하게 도입하여 I/O 비용과 기능 손실을 초래할 수 있습니다. 글에서는 이러한 문제를 피하기 위해 UNPHAT 체크리스트를 제안하며, 중요한 것은 기술 자체가 아니라 문제를 충분히 이해하고 적합한 기술을 선택해야 한다고 강조합니다.

• Understand – 문제를 충분히 이해하라.
• eNumerate – 다양한 후보를 나열하라.
• Paper – 기술이 근거한 논문이나 백서를 읽어보라.
• Historical context – 개발된 역사적 맥락을 살펴라.
• Advantages – 장단점을 균형 있게 비교하라.
• Think – 이 기술이 정말 문제에 적합한지 스스로 생각하라.

Hopp는 고성능 데스크탑 앱 개발을 위해 Tauri를 선택했습니다. Rust 기반 백엔드와 시스템 WebView를 사용하여 앱 크기와 메모리 사용량을 줄일 수 있는 점이 주요 이유입니다. Tauri v2는 자동 업데이트와 사이드카 지원 등 핵심 기능을 빠르게 발전시키고 있습니다. Electron은 여전히 강력하지만, Hopp의 성능, 메모리 효율, 사이드카 지원 등 특수한 요구사항에는 Tauri가 더 적합했다고 합니다.

구글은 2025년 4월에 601개 기업의 생성형 AI 활용 사례를 공개했습니다. 이 사례들은 구글 클라우드와 구글 AI의 활용을 포함하며, 11개의 산업군과 6개의 에이전트 타입으로 분류됩니다. 사례의 수가 많아 NotebookLM을 사용하여 질문과 답변 형식으로 인사이트를 얻는 것을 추천됩니다. NotebookLM을 사용해보지 않은 사람들을 위해 간단한 가이드도 제공됩니다.

OpenAI가 직접 만든 프롬프팅 가이드로, 모델에게 명확한 맥락과 구체적인 목표를 제공하여 일관성 있는 답변을 유도합니다. 구조화된 입력과 출력을 요구하고, 제약 조건을 명시하여 보다 일관된 결과를 얻을 수 있습니다. 예시 활용과 단계별 접근을 통해 모델의 이해를 돕고, 반복적 프롬프팅으로 원하는 결과에 점진적으로 다가갈 수 있습니다. 모델의 한계를 이해하고 보완하며, 톤과 스타일을 지정하여 일관성 있는 문체를 유지합니다.

유튜버 Jeff Geerling이 픽셀 처리된 이미지 복원 실험을 통해 50달러 보상을 제안하여, 3명의 참가자가 성공적으로 복원에 성공했습니다. GitHub 사용자 KoKuToru는 딥러닝 및 영상 누적 기술을 활용하여 복원 과정을 공개했는데요. 이제 움직이는 영상의 픽셀 블러링은 AI 기술의 발전으로 인해 복원이 매우 쉬워졌습니다. 민감한 정보 보호를 위해서는 픽셀 처리보다 단색 마스킹 같은 방법이 더 안전하다고 결론 짓습니다.

영국 스타트업 Tract는 주택 위기 해결을 위한 소프트웨어 개발을 목표로 시작했으나, 수익화와 시장 적합성 부족으로 2년 만에 사업을 종료했습니다. 다양한 제품과 전략을 시도했지만, 보수적인 부동산 시장과 낮은 고객 전환율로 인해 벤처 스케일 모델 구축에 실패했습니다. AI 기반 문서 자동화 플랫폼은 긍정적인 피드백을 받았으나, 실제 유료 고객 전환으로 이어지지 않았습니다. 결국, 투자자들에게 남은 자금을 반환하고, 후속 창업자들을 위한 실패 사례와 교훈을 공유했습니다.

lychee는 Markdown, HTML, 텍스트 파일, 웹사이트의 링크를 분석하여 죽은 링크를 탐지하는 데 최적화되어 있습니다. 다양한 개발 및 배포 파이프라인에 통합 가능하며, 가장 많은 기능, 훌륭한 성능, 광범위한 포맷 지원, 높은 확장성을 제공합니다. 대부분의 운영 체제 및 패키지 매니저에서 설치를 지원하고, 비동기 처리 및 병렬 요청 처리로 빠른 검사 속도를 자랑합니다. 또한, 이메일 주소 검사, 사용자 정의 가능한 HTTP 설정, JSON 출력 등 다양한 기능을 지원합니다.

TypeScript 코드베이스를 번들링하여 하나의 JavaScript 파일로 압축한 후, 이를 LLM에 전달하여 코드베이스 관련 질문에 대한 정확도를 평가했습니다. 그러나 정보 손실 문제가 발생할 수 있으며, 이는 Semantic search를 통해 보완할 수 있을 것으로 예상합니다. 이러한 방법을 통해 LLM이 코드베이스 전체를 이해하도록 하는 가능성을 탐색했습니다.

3FS는 DeepSeek가 개발한 고성능 오픈소스 분산 파일 시스템으로, 대규모 데이터 처리와 높은 처리량을 지원합니다. 4가지 주요 구성 요소 (Meta, Mgmtd, Storage, Client) 를 통해 메타데이터 관리, 노드 관리, 실제 데이터 저장, 사용자 요청 처리 등을 분리하여 운영합니다. CRAQ 알고리듬을 통해 강한 일관성과 장애 허용을 달성하며, 체인 구조로 쓰기 요청을 안전하게 전파합니다. 3FS는 다른 분산 파일 시스템과 비교하여 실제 적용 가능성과 성능 확장성에서 차별화됩니다.

웹사이트의 스냅샷을 저장하여 북마킹 하는 도구로, 웹페이지의 변경이나 삭제에 대한 걱정 없이 공유할 수 있습니다. 브라우저가 렌더링한 모습 그대로 저장하여 동적 콘텐츠도 정확히 캡처할 수 있으며, 셀프 호스팅 및 다중 사용자 환경을 지원합니다. 강력한 필터링 기능을 통해 다양한 기준으로 검색이 가능하며, OAuth 또는 토큰 기반 로그인을 사용하여 보안이 강화되었습니다. 문서화된 REST API를 제공하여 개발자들이 쉽게 통합할 수 있도록 지원합니다.

OpenAI Codex는 터미널 환경에서 ChatGPT 수준의 추론과 코드 실행, 파일 조작, 버전 관리 기능을 제공하는 경량 코딩 에이전트입니다. 이 도구는 설정이 필요 없으며, 네트워크 비활성화 및 디렉토리 샌드박스를 통해 안전하게 실행됩니다. 멀티모달 기능을 지원하여 스크린샷이나 다이어그램을 통해 기능을 구현할 수 있으며, 완전한 오픈 소스로 개발자들이 직접 기여하고 발전시킬 수 있습니다. 다양한 운영 체제에서 실행 가능하며, macOS, Linux, Windows WSL2를 지원합니다.

BeeAI Framework는 Python과 TypeScript를 기반으로 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다. 이 시스템은 유연한 에이전트 아키텍처를 제공하여, 간단한 단일 에이전트부터 복잡한 멀티 에이전트 구조까지 지원합니다. 또한, 다양한 모델 및 도구와의 통합이 용이하며, Model Context Protocol (MCP) 를 지원하여 서버와의 통합을 쉽게 할 수 있습니다.

MCP는 LLM 기반 시스템에서 외부 도구 및 데이터를 통합하는 표준으로 자리잡고 있지만, 보안, UX, LLM 신뢰성 문제 등 다양한 취약점과 한계가 존재합니다. 프로토콜 설계와 인증 방식의 미비로 인해 악의적 사용 시 사용자 시스템이 위험해질 수 있으며, 비용 통제 및 데이터 민감도 파악 부족 등으로 인해 사용자에게 피해가 발생할 가능성이 있습니다. 또한, LLM의 한계로 인해 오작동, 비효율, 잘못된 도구 사용이 발생할 수 있으며, 사용자 기대와 실제 작동 방식 간의 괴리가 존재합니다. MCP는 기존 위험을 증폭시키고 새로운 위험을 창출할 수 있으므로, 프로토콜, 애플리케이션, 사용자 교육 모두에서 지속적인 개선과 협력이 필요합니다.

수년간 Chrome 팀에서 중요한 역할을 맡았던 작성자는 예고 없이 해고 통보를 받고 모든 업무 시스템에서 차단되었습니다. Google I/O 발표와 같은 다양한 활동이 취소되었고, 오랜 시간 쌓아온 관계와 커뮤니티 활동도 단절될 위기에 놓였습니다. 작성자는 대기업 안에서 단지 하나의 부품처럼 취급당했다는 깊은 상실감과 함께 분노를 느끼고 있다고 합니다.

CA/Browser Forum은 TLS 인증서의 유효기간을 2029년까지 47일로 단축하기로 결정했습니다. 인증서 유효기간 단축으로 인해 자동화가 필수적이며, 이는 인증서 수명 주기 관리에 중요합니다. 인증서 정보의 신뢰성이 시간이 지남에 따라 감소하므로 자주 재검증이 필요하며, 짧은 유효기간이 이를 완화할 수 있습니다. 인증서 폐기 시스템의 신뢰성 문제를 해결하기 위해 자동화 솔루션이 강조되고 있습니다.

Shopify는 AI 활용을 모든 직원의 기본 역량으로 삼고 있으며, 이는 모든 업무에 적용 가능한 범용 도구로 자리 잡고 있습니다. AI는 창업의 각 단계를 혁신적으로 도약시키며, 기술과 전문성을 증강하는 역할을 하고 있기에, Spotify 모든 구성원에게 최신 AI 도구에 정통하고 이를 활용하여 상상하지 못했던 성공을 이루도록 장려하고 있습니다.

스타트업 초기에는 고객에 집중하는 영업 활동이 중요하며, 창업자의 집요한 노력이 고객 니즈 파악에 효과적입니다. 창업자-시장 적합성은 창업자 주도 영업의 성공 가능성을 높이며, 잘못된 초기 전략은 점진적인 성과 하락을 초래할 수 있습니다. 창업자는 제품 개발 전부터 시장의 반응을 확보하고, 반복 가능한 고객 획득 능력을 목표로 해야 합니다. 창업자 주도 영업은 조직 문화의 핵심 요소로 자리 잡아야 하며, 창업자는 끝까지 영업 마인드를 유지해야 조직이 건강하게 성장할 수 있습니다.

2D 중심의 게임 엔진으로, 3D 기능도 지원하며, Lua 스크립트를 통해 게임 로직을 제어합니다. 무료로 제공되며, 다양한 플랫폼에 게임을 배포할 수 있는 크로스 플랫폼 지원이 강력합니다. 아티스트 친화적인 도구와 네이티브 확장 기능을 통해 개발자와 아티스트 모두에게 유용한 환경을 제공합니다. 빠른 작업 흐름과 안정성을 강조하며, 다양한 서드파티 통합을 통해 실전 적용이 가능합니다.

Microsoft 연구진은 BitNet b1.58 2B4T라는 초효율적인 AI 모델을 개발하여 1비트 양자화를 통해 높은 속도와 낮은 메모리 사용량을 달성하였습니다. 이 모델은 Apple M2 같은 CPU에서도 실행 가능하며, 2억 개의 파라미터를 가지고 있어 Meta, Google, Alibaba 모델보다 성능이 뛰어납니다. 그러나, Microsoft의 bitnet.cpp 프레임워크를 사용해야 하며, GPU와의 호환성 문제는 여전히 존재합니다. MIT 라이선스로 공개된 이 모델은 저사양 하드웨어에서 큰 이점을 제공합니다.

인지 과정은 컴퓨터의 구조와 유사하며, 단기 기억(STM) 은 매우 작아 청크 활용이 중요합니다. 장기 기억(LTM) 에 정보를 저장하고 포인터로 끄집어내면 STM의 용량을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 인출 강도를 높이는 방법으로 플래시카드가 유용하며, 코드 작성 중에는 정신 모델을 저장하여 인터럽트에 대비할 수 있습니다.

BPS는 방송 기반 위치 결정 시스템으로, ATSC 3.0 신호를 활용하여 정확한 시간 동기화를 제공하는 기술입니다. 이 시스템은 GPS의 대체 수단으로 주목받고 있으며, 전력망, 통신, 방송 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 있습니다. 미국 내 일부 TV 방송국에서 실험적으로 도입되고 있으며, 향후 ATSC 3.0의 주요 기능으로 확장될 가능성이 있습니다. Intel의 TGPIO 기능을 통해 소비자용 메인보드에서도 정밀한 시간 동기화가 가능해지는 추세입니다.

Plex와 Jellyfin 미디어 서버를 기반으로 사용자 정의 실시간 TV 채널을 생성할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 이 시스템은 HDHomeRun 에뮬레이션과 M3U IPTV URL을 통해 다양한 IPTV 앱에서 시청할 수 있도록 지원합니다. 이전 프로젝트인 dizqueTV의 성능과 안정성을 개선한 버전으로, 브라우저 스트리밍과 고급 필터링 등의 새로운 기능이 추가되었습니다. Bun 런타임 기반으로 개발되며, zlib 라이선스를 유지합니다.

Fennel은 Lua 런타임에서 실행되는 프로그래밍 언어로, Lua의 단점을 보완하여 명확하고 오류를 줄이는 대안을 제공합니다. 이 언어는 Lisp 계열의 문법을 사용하여 구문 복잡성을 줄이고 코드의 가독성을 높입니다. 또한, 변수 재할당, 테이블 표기법, 함수의 인수 검사 등에서 Lua보다 개선된 기능을 제공합니다. 구조 분해, 패턴 매칭, 매크로 시스템을 통해 보다 선언적인 조건문 작성과 구문 확장이 가능합니다.

Amazon은 다양한 거실 기기에서 일관된 사용자 경험을 제공하기 위해 Rust와 WebAssembly를 활용하여 UI를 전면 재구성했습니다. Rust 전용 UI SDK를 개발하여 높은 생산성을 확보하고, Entity-Component-System (ECS) 아키텍처를 통해 코드 복잡도와 성능을 관리합니다. 이러한 변화로 인해 입력 지연이 크게 감소하고, 빠른 화면 전환 등 이전에는 불가능했던 기능 구현이 가능해졌습니다. WebAssembly 생태계는 아직 발전 중이지만, Amazon은 Bytecode Alliance에 참여하여 기술 발전에 기여하고 있습니다.

Jellyfin을 사용하여 음악 라이브러리를 구축한 경험을 공유합니다. 저자는 여러 로컬 음악 플레이어를 시도했으나 불편함이 많아 셀프 호스팅 미디어 서버를 선택하게 되었습니다. Jellyfin은 오프라인 재생 기능을 제공하며, 디지털 자율성을 얻을 수 있었습니다. 오픈소스 솔루션을 통해 클라우드 서비스 없이도 원하는 기능을 직접 구축할 수 있는 가능성을 제시합니다.

JetBrains는 AI Assistant와 코딩 에이전트 Junie를 포함한 모든 AI 도구를 하나의 구독 시스템에 통합하고 무료 요금제를 포함하여 출시했습니다. Junie는 Anthropic Claude와 OpenAI 모델을 기반으로 한 강력한 AI 코딩 파트너로, JetBrains IDE 사용자에게 제공됩니다. 개선된 AI Assistant는 멀티파일 편집, 최신 클라우드 모델 지원, 코드 품질 향상 기능을 제공하며, 모든 기능은 프라이버시, 보안, 투명성에 중점을 두고 설계되었습니다. JetBrains는 Anthropic, OpenAI, Google Cloud 등과 협력하여 AI 개발 및 인프라를 최적화하고, 낮은 지연시간과 높은 안정성을 확보하고 있습니다.

Cozy 게임은 스트레스 해소와 정신 건강 향상에 긍정적인 영향을 미칩니다. 이러한 게임은 공동체 중심의 게임플레이와 부드럽고 따뜻한 분위기로 유저에게 정서적 안정감을 제공합니다. 패배가 거의 없고 조작이 쉬운 게임성으로 다양한 연령과 배경의 플레이어가 쉽게 접근할 수 있습니다. 또한, 삶과 죽음, 관계 등 깊은 주제를 다루며 감정적 치유의 수단이 되기도 합니다.

새로운 Docker 확장은 개발자가 Docker 관련 파일을 수정할 때 빠른 피드백을 제공하여 생산성을 향상시킵니다. 이 확장은 Docker Language Server 기반으로 개발되어 VS Code 외 다른 에디터에서도 사용할 수 있습니다. 주요 기능으로는 Dockerfile 린팅, 컨테이너 이미지 취약점 감지, Bake 파일 지원 등이 포함되어 있습니다. 이 확장은 Microsoft Container Tools 팀과의 협업으로 성능이 최적화되었습니다.

Gemini 2.5 Flash는 Google AI Studio와 Vertex AI를 통해 제공되는 하이브리드 추론 모델로, 속도와 비용을 유지하면서도 추론 능력을 크게 향상시킨 모델입니다. 생각(on/off) 기능과 thinking_budget 설정을 통해 성능, 비용, 지연 시간을 세밀하게 조절할 수 있습니다. 이 모델은 낮은 비용 대비 높은 성능을 제공하며, 다양한 사용 사례에 맞춰 유연하게 조절 가능합니다. thinking_budget을 통해 최대 토큰 수를 조절하여 복잡한 작업에 대해 더 정확하고 포괄적인 답변을 제공합니다.

AI 에이전트의 수익화는 성과 중심으로 변화하고 있고, 이에 걸맞는 4가지 가격 책정 모델을 제시합니다. 각 모델은 에이전트의 역할과 고객의 가치 인식에 맞춰 선택해야 하며, 고객 신뢰와 수익성을 동시에 확보하는 것이 중요합니다. LLM 비용 하락에 대비하여 미래 지향적인 가격 전략이 필요하며, 기술 발전과 고객 니즈에 맞춰 가격 전략도 진화해야 합니다. 기업은 단일 모델 또는 하이브리드 방식으로 가격 구조를 구성하고, 고객 피드백을 통해 지속적으로 개선해야 합니다.

Microsoft는 어린이의 읽기 능력 향상을 위해 Underware 디자인 스튜디오와 협업하여 새로운 서체 Kermit을 발표했습니다. 이 서체는 가변 폰트 기술과 높은 가독성을 통해 읽기 불안을 줄이고, 난독증 아동을 지원하는 데 중점을 두고 있습니다. Prosody 기능을 통해 글의 억양을 시각적으로 표현하여 아동의 읽기 표현력과 이해력 향상에 도움을 주고자 합니다. 또한, 애니메이션 기능을 통해 난독증 아동의 시각 주의력을 향상시키는 연구가 진행 중입니다.

AI의 사회적 영향력은 역사적으로 가장 뚜렷하며, 21세기 최고의 변혁 기술로 평가받고 있습니다. AI의 발전은 고난도 벤치마크에서의 성능 향상과 일상 생활로의 빠른 확산을 통해 가속화되고 있습니다. 미국과 중국은 AI 모델 개발에서 선도적인 역할을 하고 있으며, AI의 책임 있는 사용과 규제에 대한 논의도 활발히 진행 중입니다. 그러나 복잡한 추론은 여전히 AI의 큰 도전 과제로 남아 있습니다.

OpenAI는 o3와 o4-mini 모델을 통해 ChatGPT의 추론 능력을 크게 향상시켰습니다. 이 모델들은 도구 조합 사용, 시각 자료 분석, 이미지 생성, Python 코드 실행 등 복잡한 작업을 수행할 수 있으며, 스스로 판단하고 실행하는 능력을 갖추고 있습니다. o3는 복잡한 문제 해결, o4-mini는 빠르고 효율적인 추론에 최적화되어 있으며, 멀티모달 추론 능력과 에이전트형 도구 사용 능력을 보유하고 있습니다.

안드로이드 기기에 3일간 미사용 시 자동 재시작되는 보안 기능이 도입되었습니다. 이 기능은 Google Play Services v25.14 업데이트를 통해 자동 배포되며, 데이터 복호화가 불가능한 초기 잠금 상태로 기기를 되돌려 보안성을 높입니다. 이는 Apple의 유사 기능인 Inactivity Reboot과 비슷하며, 법 집행기관의 접근을 어렵게 만들 수 있습니다. Google은 Play Services를 통해 빠른 보안 패치와 기능 배포를 가능하게 하지만, Android에 대한 통제력 강화에 대한 우려도 제기되고 있습니다.

Claude Code는 CLI 기반의 에이전틱 코딩 도구로, 다양한 개발 환경과 언어에 유연하게 적용할 수 있습니다. CLAUDE.md설정, 도구 허용 목록 관리, 사용자 정의 명령어 생성을 통해 사용성을 극대화할 수 있으며, 워크플로우별 전략을 적용하면 효과적입니다. 헤드리스 모드와 멀티 Claude 구성을 통해 자동화와 병렬작업이 가능하며, Git, GitHub, Jupyter 등 다양한 개발 도구와 통합하여 고급 활용이 가능합니다. 초기 사용자에게는 높은 학습 곡선이 존재하지만, 자체적인 베스트 프랙티스를 만들어가는 과정이 필요합니다.

2025년 현재, Linux는 게임 플랫폼으로서 Windows보다 더 우수한 환경을 제공하고 있습니다. NVIDIA 드라이버와 DLSS, Steam, Heroic, Bottles 등 주요 기능과 호환성 레이어가 완비되어 대부분의 게임이 원활히 실행 가능합니다. 클라우드 세이브, 안티치트 대응, 음성 채팅, 스트리밍, 방송 등 게임 환경 전반에서 완성도 높음을 자랑하며, 더 안정적이고 직관적인 UI/UX로 인해 게임 몰입도와 유저 제어권 모두 향상됨을 경험할 수 있습니다. Windows에서만 가능하다고 여겨졌던 것들은 Linux에서도 문제없이 되고, 심지어 Windows보다 더 나은 경험도 많습니다.

ChatGPT를 활용한 이미지 기반 위치 추적이 사용자들 사이에서 인기를 끌고 있습니다. OpenAI의 o3와 o4-mini 모델은 이미지 분석과 웹 검색 기능을 결합하여 높은 정확도로 위치를 추론할 수 있습니다. 그러나 이러한 기능은 프라이버시 침해 우려를 불러일으키고 있으며, OpenAI는 남용 감지 및 대응 시스템을 도입했지만 구체적인 차단 기제는 부족하다는 지적이 있습니다. 사용자들은 이 기능을 GeoGuessr 게임처럼 활용하여 다양한 이미지를 통해 위치를 추정하고 있습니다.

o3는 사진을 확대, 크롭, 밝게 변환하여 사진의 촬영 장소를 정확히 유추할 수 있습니다. 이제 GeoGuessr와 같은 서비스도 쉽게 해결할 수 있게 되었습니다. 과거에는 전문가들만이 사진의 위치를 추적할 수 있었으나, 이제는 ChatGPT와 Google Lens와 같은 도구들이 등장하여 누구나 쉽게 접근할 수 있습니다. 이러한 변화로 인해 위협 모델의 업데이트가 필요합니다.

OpenAI가 자체 소셜 네트워크를 개발 중이라는 루머가 있으며, 이는 ChatGPT의 이미지 생성 기능과 소셜 피드가 결합된 형태로 초기 단계라고 합니다. CEO Sam Altman은 외부 인사들에게 비공식 피드백을 요청하고 있으며, 이를 별도 앱으로 출시할지 또는 ChatGPT에 통합할지는 미정입니다. OpenAI는 Meta와의 경쟁을 예상하며, 자체적인 실시간 데이터를 확보하여 AI 모델 훈련에 활용할 계획입니다. 이 프로젝트는 여전히 내부 실험 단계에 있으며, 상용화 여부는 불확실하지만, OpenAI가 AI 도구를 넘어서 생태계 확장을 고민하고 있음을 시사합니다.

OpenAI는 GPT-4.1, GPT-4.1 mini, GPT-4.1 nano 세 가지 모델을 공개했으며, 이 모델들은 코딩, 지시 따르기, 긴 문맥 이해에서 성능이 크게 향상되었습니다. 모든 모델은 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하여 복잡한 문서 분석에 적합합니다. 지연 시간 절감 및 비용 절감과 함께 뛰어난 성능을 제공하며, 특히 GPT-4.1 nano는 최저 비용과 지연 시간을 자랑합니다.

이퀴티 보상은 직원에게 회사 지분을 제공하여 회사와 직원의 목표를 일치시키는 방식입니다. 이 보상은 복잡한 법적, 세무적 문제로 인해 전문가의 도움이 필요하며, 잘못된 결정은 큰 재정적 손실로 이어질 수 있습니다. 이 가이드는 미국 내 C 법인을 중심으로 이퀴티 보상의 다양한 형태와 관련 세금 문제를 다루며, 초보자부터 경력자까지 유용한 정보를 제공합니다. 이퀴티 보상은 스톡옵션, RSU, 제한주 등 다양한 형태로 제공되며, 각 형태에 따라 세금 및 행사 조건이 다릅니다.

Scorpi는 QEMU를 대체하기 위해 설계된 경량화된 하이퍼바이저로, FreeBSD의 Bhyve를 기반으로 하여 효율적인 장치 에뮬레이션을 제공합니다. 모던한 구조를 채택하여 복잡성을 줄였으며, GUI 및 비-GUI VM을 지원하고 Linux 및 Windows VM을 구동할 수 있습니다. 모듈화 구조로 API 형태로 다른 서비스에 통합 가능하며, 그래픽 및 네트워킹도 모듈화하여 유연한 확장이 가능합니다. 현재 Mac ARM64에서 실행되며, Linux x86 및 ARM 등으로 확장할 계획입니다.

Elasticsearch 8.18 버전에서 ES|QL의 LOOKUP JOIN 기능이 도입되어 데이터 상관관계 분석이 가능해졌습니다. 이 기능은 LEFT OUTER JOIN 형식으로, 기존 ENRICH 방식보다 설정과 관리가 용이하며, 데이터 조인 및 보안 이벤트 분석에 유용합니다. 단일 샤드 기반의 ‘lookup index’ 모드가 도입되어 최대 20억 문서까지 저장 가능하며, 다대다 조인 및 동적 필드 지정에 적합합니다. 향후 INNER JOIN, 서브쿼리 기능도 지원될 예정이며, Kibana UI를 통해 lookup 인덱스를 쉽게 생성할 수 있습니다.

미국 연방법원은 Google이 온라인 광고 기술 분야에서 불법적으로 독점을 유지했다고 판결했습니다. Google은 광고 기술 시스템을 지배하면서 가격을 올리고 수수료를 더 많이 챙긴 혐의를 받고 있습니다. 이번 판결은 Google의 구조조정 가능성을 제기하는 중대한 전환점이 될 수 있으며, 미 법무부는 검색 시장 독점 문제도 제기하고 있습니다. 이러한 판결들은 Google의 시장 지배력에 대한 실질적 견제와 기업 구조 전면 개편 가능성을 내포하고 있습니다.

DolphinGemma는 Google이 개발한 AI 모델로, 돌고래의 복잡한 의사소통 패턴을 이해하고 새로운 소리 시퀀스를 생성하는 데 도움을 줍니다. Wild Dolphin Project(WDP) 는 1985년부터 바하마에서 대서양 점박이 돌고래의 사회적 상호작용과 의사소통을 연구해 온 프로젝트입니다. 이 모델은 WDP의 방대한 데이터셋을 활용하여 돌고래 소리의 패턴과 구조를 분석하고 예측하며, Pixel 스마트폰에서 직접 실행 가능합니다. CHAT 시스템은 돌고래와의 양방향 상호작용을 목표로 하며, DolphinGemma는 여름에 오픈 모델로 공개될 예정입니다.

"고양이도 꼭 부탁드립니다. 구글님들!"