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웹에서 바로 보고 골라서 코드로 가져가는 모션 이펙트 카탈로그 'DEXA VFX LAB'이 공유됨. 214가지 모션 이펙트를 브라우저에서 실시간으로 비교하고 프리셋 파라미터도 직접 조정 가능. 선택한 효과는 Remotion용 TSX·프리셋 JSON 또는 HyperFrames용 HTML로 바로 가져갈 수 있다.
gptaku 플러그인을 쓰니 에이전트 결과물이 탄탄해지고 '바선생' 점수가 올랐다는 후기가 올라옴. 이어 깃허브 저장소(vibe-sunsang)를 소개해달라는 요청과 함께 평균이 얼마인지, 6.3점이 잘하는 건지 논의가 이어짐. 점수가 잘 나온다고 실제로 잘 쓰는 게 아니며 결국 실무에 써먹는 수준이 중요하다는 의견이 나왔고, 한 참가자는 클로드·코덱스·가재코드 세션 로그를 월별로 분석해 안티패턴·프롬프트 글자수·연속 작업시간 등을 체크하는 자체 파일도 만들었다고 공유.
한 참여자가 gptaku 플러그인 덕분에 텍스트를 인스타 카드뉴스로 만드는 스킬을 만들었다고 감사 인사. 어떻게 만들었냐는 질문에, 깃허브의 오픈소스(바이브 선생, 스킬러수다)를 조합해 릴스 만드는 스킬을 반복 프롬프트로 요청해 완성했다고 설명. 완성된 스킬은 대본 작성부터 영상 목록만 주면 그대로 릴스 결과물까지 뽑아준다고 소개함.
다른 녹음 장비로 녹음한 걸 무료로 클로드코드 이용해서 회의록 요약할 수 있는지 질문. 클코 자체 사용은 무료가 아니고, 화자분리까지 하려면 유료 API가 필요하다는 답변. 맥이면 애플 자체 위스퍼/Speech to Text로 무료 전사 후 클코로 처리하는 방법도 소개됨. 화자분리 지원 로컬 모델도 있지만 API보다 정확도는 낮다는 의견도 나옴.
지피티 20불+클로드 100불 조합과 지피티 100불+클로드 20불 조합 중 뭐가 나을지 반복해서 질문이 올라옴. 코딩 위주라 채팅용 지피티를 별도로 20불 구독하고 있다는 상황 설명. 답변은 개인차가 크니 직접 써보고 판단 기준을 세울 실력이 안 되면 그냥 클코를 쓰라는 조언, 코드가 주력이면 클로드 비중을 유지하는 게 실용적이라는 의견으로 정리됨.
신규 참여자가 탁구에게 자료를 어떤 형태로 올려야 요약해주는지 질문. 링크를 그냥 올리면 자동으로 요약해준다는 답변을 받음. 스레드는 시간이 지나면 휘발되니 링크는 하나씩 정리해서 올리는 게 낫다는 팁도 함께 공유됨.
한 참여자가 탁구에게 DeepSWE를 검색해서 LLM 벤치마크 원리를 설명해달라고 요청. DeepSWE는 오염(contamination) 없는 원본 장기 소프트웨어 엔지니어링 과제로 코딩 에이전트를 평가하는 벤치마크이자 관련 RL 학습 모델을 가리킨다.
탁구가 네이버 검색 결과는 가져오지 못한다는 사실이 공유됨. 네이버를 가져오려면 별도 도구를 써야 하는데 느려져서, 그냥 기본 웹서치로 패치해뒀다는 설명이 이어짐.
키로가 다시 프리(무료) 플랜으로 돌아갔다는 소식과, 매달 말에 프리로 풀린다는 소문이 공유됨. 이어 키로의 무료 사용이 끝난 참가자가 다른 대안 플랜이 있는지 물어봄.
한 참여자가 gptaku 플러그인이 설치만 하면 자동 실행되는지 질문. 이어서 여러 코딩 에이전트 툴을 특정 순서로 조합해서 쓰는 방식의 장단점을 물어봄. 로그상 구체적인 답변은 이어지지 않음.
다른 오픈채팅방 미니미 봇 '누룽지(룽지)'가 등장해 여러 명이 날씨·모델·블랙숄즈 설명 등을 테스트. 룽지는 트리거 기반의 정형 응답이라 계산이나 복잡한 설명은 처리하지 못하는 모습을 보임. 참가자들은 탁구와 비교하며 탁구가 더 낫다는 반응을 보임.
녹음 관련해서 특정 장비 외 다른 대안을 문의. 와디즈에서 펀딩 중인 제품 관련해 AI 직원 기기 API 연동을 클코에 물어봤더니 안 된다는 답을 받았다는 이야기가 이어짐. 이후 와디즈 캠페인 링크와 블로그 링크를 탁구에게 주며 다른 녹음기 프로 모델과 비교 평가를 요청함.
참가자들이 탁구와 룽지에게 오늘 오픈채팅방 내용 요약을 요청. 룽지는 오픈채팅 내용을 볼 수 없어서 요약이 불가능하다고 답하며 흠뻑쇼 간다고 들뜬 반응을 보임.