15:33-15:48도구·라이브러리
로컬 LLM 장비·서빙
M5 Max 40코어·128GB RAM에서 35B 모델 구동 가능 여부와 양자화 필요성이 논의됐다. BF16도 가능할 수 있다는 의견과 MLX 서빙용 양자화 모델을 권하는 의견이 나왔고, Qwen 3.8 Flash 및 27B가 후보로 언급됐다. DGX Spark에서 Qwen 3.8 27B가 70 TPS를 냈다는 사례와 로컬 서빙 최적화 팁도 공유됐다.
- M5 Max 128GB에서 35B를 BF16으로 구동할 수 있다는 의견이 나왔다.
- MLX 서빙에는 양자화 모델을 고려하라는 조언이 있었다.
- 추천 후보로 Qwen 3.8 Flash와 Qwen 3.8 27B가 언급됐다.
- DGX Spark에서 Qwen 3.8 27B 70 TPS 사례가 공유됐다.
- 긴 대화에는 vLLM, 짧은 대화에는 llama.cpp를 쓰는 팁이 나왔다.
15:38-16:11도구·라이브러리
Aside와 웹 자동화
Aside의 작동 방식과 Playwright 대비 가치가 길게 논의됐다. Aside는 일반 사용자가 사이트 UI를 잘 몰라도 작업하기 쉽고, 개발 중 브라우저 정보를 가져오거나 디버깅할 때 편하다는 사용 경험이 나왔다. 반면 이미 Playwright 자동화를 구축한 경우 전환 유인은 작을 수 있으며, 비용 대비 편의성과 토큰·컨텍스트 절감이 차별점으로 제시됐다.
- Aside는 AI 에이전트 브라우저로서 웹 작업을 직접 수행하는 도구로 언급됐다.
- Playwright로도 유사 작업이 가능하다는 의견이 나왔다.
- Aside는 일반 사용자 관점의 접근성과 개발 디버깅 편의성이 장점으로 제시됐다.
- 불필요한 MCP 컨텍스트를 줄여 토큰 사용량이 달라질 수 있다는 의견이 있었다.
- 기존 Playwright 자동화 사용자는 전환 필요성이 낮을 수 있다는 평가가 나왔다.
- https://github.com/remorses/playwriter
16:20-16:55질문·트러블슈팅
카카오톡 데이터 연동
맥 없이 카카오톡 내용을 Claude가 확인하도록 연결하는 방법이 질문됐다. 채팅 데이터를 동기화하는 서버를 만들고 MCP 레이어를 연결하는 방향, 기존 구현체 탐색, Docker·Linux·VPS 활용 가능성이 언급됐다. 윈도우에서 카카오톡 데이터를 열람하기 어렵다는 경험도 나왔다.
- 카카오톡 채팅 데이터를 AI와 연결하려는 요구가 제기됐다.
- 서버에서 데이터를 동기화하고 MCP로 Claude에 연결하는 구성이 제안됐다.
- Mac 전용 구현체가 많을 수 있다는 의견이 나왔다.
- Docker와 Linux, VPS를 이용하는 대안이 언급됐다.
- 윈도우 환경에서 카카오톡 데이터 열람이 어렵다는 경험이 공유됐다.
17:21-17:50AI 모델·프롬프트
AI 구독 한도 비교
클로드코드 사용량 한도 일시 상향과 5X·20X 구독 한도 체감이 논의됐다. 100달러에서 200달러로 올려도 체감 사용량이 단순 비례하지 않는다는 의견이 있었고, Codex와의 한도 비교도 나왔다. ChatGPT Plus, Kiro, DeepSeek, Kimi, GLM 구독 및 가드레일에 대한 질문이 이어졌다.
- 클로드코드 사용량 한도 일시 상향 안내가 언급됐다.
- 5X·20X 플랜의 실제 주간 사용량에 대한 체감 의견이 나왔다.
- ChatGPT Plus는 대화 한도가 적용되지 않는 점이 장점으로 언급됐다.
- Kiro와 여러 중국계 모델 구독의 사용 경험 및 가드레일이 질문됐다.
- GLM 5.3 Flash가 Sonnet보다 낫다는 평가가 나왔다.
15:32-15:37워크플로우·방법론
스킬 재정비와 모델
새 모델이 나올 때마다 기존 스킬과 claude.md를 재정비한다는 경험이 공유됐다. 모델 성능이 향상되면 스킬로 명시하던 일을 모델이 직접 처리하게 되어 스킬 구성을 수정하게 된다는 흐름이다. 라우팅을 집중적으로 파고 있다는 사례도 나왔다.
- 모델 업데이트에 맞춰 스킬을 다시 구성하는 방식이 언급됐다.
- claude.md의 역할이 모델 성능 변화와 함께 달라진다고 봤다.
- 라우팅 최적화에 집중한 사례가 공유됐다.
15:35-15:35도구·라이브러리
Paperthin 루프 도구
paperthin으로 기억된 도구를 찾아본 결과, 랄프톤 우승자가 만든 루프 엔지니어링 도구라는 정보가 공유됐다. 이름이 직관적이지 않다는 반응과 함께 검독-루프 조합에 대한 긍정적 감상이 나왔다.
15:37-15:38도구·라이브러리
Unsloth Studio 추천
로컬 모델 운용과 파인튜닝 접근을 고민하는 참여자에게 Unsloth Studio를 미리 찾아보라는 추천이 나왔다. 장비 도착 후 여러 모델을 구동하고 파인튜닝을 시도하려는 맥락에서 언급됐다.
- 로컬 LLM과 파인튜닝 준비 맥락에서 추천됐다.
- 장비 도착 전 도구를 미리 익혀두라는 조언이었다.
- 파인튜닝 접근 방법을 고민하는 질문에 연결됐다.
15:38-15:51질문·트러블슈팅
크롤링 차단과 위험
Aside나 사람처럼 동작하는 자동화 도구로 크롤링 차단 사이트에 접근할 수 있는지 질문이 나왔다. 차단 우회나 대량 자동화는 법적·운영상 문제가 될 수 있고, 비정형 행동과 지연을 넣으면 효율도 낮아진다는 경고가 이어졌다. Playwright 기반 유튜브 자동화·크롤링 후 계정 정지를 경험했다는 사례도 공유됐다.
- 차단된 사이트 접근 가능성에 관한 질문이 제기됐다.
- 사람처럼 보이게 하려면 비정형 행동과 작업 지연이 필요하다는 의견이 나왔다.
- 자동화된 대량 크롤링과 업로드·댓글 작업 후 계정 정지 사례가 언급됐다.
- 반복 작업 자동화는 대상과 방식에 따라 위험과 효율이 달라진다고 정리됐다.
15:50-15:52자료·링크 공유
끼리끼리 레포 공유
끼리끼리 플러그인 레포지토리 링크가 공유됐다. 한 문장으로 팀을 짜 리서치·개발·분석 작업을 분담하는 플러그인으로 소개됐다.
17:38-17:39AI 모델·프롬프트
AI 활용 용도
대학생 무료 혜택으로 등록한 서비스와 ChatGPT Plus의 활용 가치가 비교됐다. ChatGPT는 수학 과외, 이력서·자소서 첨삭에 쓰고, 별도 도구는 면접 시뮬레이션 용도로 쓴다는 사례가 공유됐다.
- ChatGPT Plus의 대화 활용성이 장점으로 언급됐다.
- 수학 학습과 이력서·자소서 첨삭 용도가 제시됐다.
- 면접 시뮬레이션에 별도 도구를 쓴 사례가 나왔다.
17:01-17:09질문·트러블슈팅
회사 감시 소프트웨어
회사 내부 감시 소프트웨어가 화면·내용 로그를 수집하는 상황에서 이를 역으로 탐지하거나 확인할 수 있는지에 대한 언급이 있었다. 관련 통제 방법 질문도 이어졌으나 구체적 해결책은 공유되지 않았다.
- 회사 내부 감시 소프트웨어의 기록 범위에 대한 우려가 제기됐다.
- 상시 채팅 감시라면 이력이 남을 수 있다는 의견이 나왔다.
- 구체적인 우회나 탐지 절차는 정리되지 않았다.
17:11-17:20워크플로우·방법론
원격 맥과 AI 작업
게이밍 노트북에서 원격으로 Mac mini에 접속해 Aside 브라우저를 사용하는 사례가 공유됐다. 맥 노트북은 관리 콘솔처럼 쓰고 원격 환경에서 AI 작업을 수행한다는 사용 방식도 나왔다. SSO와 기기·계정 인증으로 특정 기기 외 AI 설정 변경을 막는 구성이 언급됐다.
- 윈도우 노트북에서 Mac mini로 원격 접속해 Aside를 쓰는 사례가 있었다.
- 맥 노트북을 원격 환경 관리 콘솔처럼 쓰는 방식이 언급됐다.
- SSO 및 기기 인증을 통한 설정 변경 통제 구성이 나왔다.