Kai @upside_run

Milyarderlerin Ne Aldığını ve Ne Okuduğunu Ücretsiz Gösteren 50 Site 1.) dataroma.com → Ünlü yatırımcıların güncel portföyleri 2.) whalewisdom.com → Fonların çeyreklik alım satımları 3.) capitoltrades.com → ABD'li politikacıların hisse işlemleri 4.) openinsider.com → Yöneticilerin kendi şirket hisseleri 5.) 13f.info → Fon bildirimlerini okunur hale getirme 6.) sec.gov/edgar → Şirketlerin resmi raporları 7.) berkshirehathaway.com → Buffett'ın 1977'den beri mektupları 8.) buffett.cnbc.com → Buffett toplantılarının video arşivi 9.) oaktreecapital.com → Howard Marks'ın yatırımcı notları 10.) bridgewater.com → Ray Dalio'nun firmasının araştırmaları 11.) principles.com → Dalio'nun ilkeleri ücretsiz 12.) gmo.com → Jeremy Grantham'ın piyasa notları 13.) aqr.com → Kantitatif fon araştırmaları 14.) pages.stern.nyu.edu/~adamodar → Damodaran'ın değerleme verileri 15.) aswathdamodaran.blogspot.com → Değerleme profesörünün blogu 16.) collabfund.com/blog → Morgan Housel'in para yazıları 17.) fs.blog → Karar vermenin zihinsel modelleri 18.) am.jpmorgan.com → JPMorgan'ın ücretsiz piyasa rehberi 19.) ark-invest.com/research → Yenilik odaklı fon araştırmaları 20.) a16z.com → Girişim sermayesi denemeleri 21.) csinvesting.org → Değer yatırımı ders notları 22.) gsb.columbia.edu/valueinvesting → Columbia'nın değer yatırımı arşivi 23.) fred.stlouisfed.org → Fed'in ekonomik veri arşivi 24.) federalreserve.gov → Fed kararları ve açıklamaları 25.) ecb.europa.eu → Avrupa Merkez Bankası verileri 26.) bis.org → Merkez bankalarının bankası raporları 27.) tradingeconomics.com → Ülkelerin ekonomik göstergeleri 28.) macrotrends.net → Şirketlerin uzun vadeli grafikleri 29.) stockanalysis.com → Şirket finansalları ücretsiz 30.) companiesmarketcap.com → Şirketlerin piyasa değeri sıralaması 31.) finviz.com → Hisse tarama ve ısı haritası 32.) portfoliovisualizer.com → Portföy geri testi 33.) tradingview.com → Grafik ve piyasa analizi 34.) koyfin.com → Profesyonel piyasa ekranı 35.) annualreports.com → Şirket faaliyet raporları arşivi 36.) investor.gov → SEC'in yatırımcı eğitim sitesi 37.) bogleheads.org/wiki → Pasif yatırım ansiklopedisi 38.) investopedia.com → Finans terimleri sözlüğü 39.) corporatefinanceinstitute.com → Ücretsiz finans rehberleri 40.) cfainstitute.org → CFA araştırma yayınları 41.) morningstar.com → Fon ve hisse değerlendirmeleri 42.) simplywall.st → Şirketlerin görsel analizi 43.) valueinvestorsclub.com → Seçilmiş yatırım tezleri arşivi 44.) etfdb.com → Fonların içinde ne olduğunu görme 45.) curvo.eu → Avrupa fon geri testleri 46.) ofdollarsanddata.com → Veriyle yatırım yazıları 47.) awealthofcommonsense.com → Piyasa tarihi notları 48.) theirrelevantinvestor.com → Yatırımcı psikolojisi yazıları 49.) visualcapitalist.com → Ekonomiyi grafiklerle anlatma 50.) ourfiniteworld? → (bkz. not) Zenginler bilgiyi saklamıyor. Sadece nerede durduğunu kimse söylemiyor. Kaydedin, lazım olur. Yatırım tavsiyesi değildir.

ANTHROPIC JUST OPEN SOURCED THE ENTIRE WALL STREET WORKFLOW AND FIRMS ARE NOT GOING TO BE HAPPY ABOUT IT. DCF models. LBO models. Equity research reports. Merger analysis. KYC checks. All of it. Free. On GitHub. Here is what just became available to anyone with a laptop. Direct connections to Bloomberg, FactSet, S&P Global, Morningstar, and PitchBook. Real Excel models with live formulas and sensitivity tables built automatically. CIMs, IC memos, earnings reports, and buyer lists drafted on demand. PE due diligence, GL reconciliation, and NAV tie-outs running as production agents. This is not a chatbot wrapper that summarizes financial news. These are production agents that own entire financial workflows end to end. The kind that investment banks and private equity firms pay $50,000 to $500,000 per year in software licenses to run. Now it is a one-line Claude Code plugin install. 19,800 GitHub stars. Apache 2.0 license. 100% open source. Think about what this actually means. A junior analyst at a bulge bracket bank spends 80% of their 100-hour week running models, drafting memos, and compiling data across Bloomberg and FactSet. That entire workflow just became a Claude Code agent. The banks charging clients $500 an hour for analysis that this system produces in minutes are not going to tell you this exists. The boutique advisory firms charging $50,000 retainers for due diligence work that these agents handle autonomously are not going to promote this repo. But it is already live. 19,800 people have already starred it. The window where knowing this gives you an edge over every analyst, associate, and advisor still doing this manually is open right now. Star it. Fork it. Deploy it this weekend. Bookmark this before your next financial model. Follow @cyrilXBT for every open source release that disrupts an overpriced industry the moment it drops.

CyrilXBT @cyrilXBT

2 months ago

x.com/i/article/2087…

37 62 393 752K 1K

Sellers are tiring but buyers are absent. However, leverage traders have already pulled the trigger on a recovery the data does not yet support. The market is coiled tightly between converging cost-basis levels on the quietest tape since 2019. x.com/i/article/2087…

LinkedIn: just got promoted Instagram: just went to the gym X: if you don’t make $20 million before you turn 25 then you’re gay and your entire family will die

Since CPI is either going to be a clearing event or a thanos snap event, I figured it might be a decent time to be helpful. If you’re relatively new to investing, then you’re bound to learn about what happens when your portfolio goes down. Now, this is coming from someone who’s portfolio is up a paltry 20% YTD and hasn’t been gunning it on risk recently. Although also someone who’s been trading and investing their own money for the better part of a decade and has managed to not go bust (except for one, very painful time early on). If you’re constructing a portfolio it’s important to realize it is its own position rather than a collection of positions. A stock is not just a company but the sum of its valuation, shareholder base, its sensitivity to liquidity, crowding, financing/rates and its catalyst calendar. High beta stocks are often five different trades in one ticker. You should always have a working idea of your “tilts”. Does your portfolio go up/down more if tech rallies, if certain countries outperform, if a specific thematic is validated etc etc. In general, you should not have a portfolio of 20 different stocks that all act the same. You might think you won’t, but getting the value of your book cut in half will make you do stupid things. (As an aside, this is also why even though buying the dip is generally a good strategy, progressively buying the dip early into a drawdown can make you mess up at the exact lows.) High beta stocks come in all shapes and colors but in general they are selling the distant future. In good markets, the time out to that future is cheap. In bad markets, you start paying rent. That rent tends to appear as a lower multiple even while estimates stay the same. A lot of times people will tell you the only thing that matters in a drawdown is “is the thesis intact?”. That’s one aspect, the other two are “how have expectations changed?” and “did you size like an idiot?”. Don’t average down just to improve your cost basis, the market doesn’t care about your cost basis. Only add if you can truly underwrite the expected return improving, and that means taking a view that goes beyond a default return to multiples that may be unsustainable. Price can become a fundamental and technical sell offs can manufacture fundamental problems - reflexivity cuts both ways. The best question you can ask yourself in a drawdown is “from here, what is the range of outcomes and what’s the best use of the next dollar?”. If early in a drawdown you note that every time one sector goes up your portfolio goes down, it could be a decent idea to add exposure to that sector. The ultimate goal is not to avoid every drawdown but to make sure no single drawdown takes away your ability to act on real opportunities when they arise. No amount of truisms will help make anyone a better investor, but there is something you can do right now. If this is one of your first few drawdowns, you can observe how you react. Take notes on it. Find out what mistakes you make and then optimize your portfolio, sizing, strategy etc to compensate for those shortcomings. It’s a lot easier to do that than try to fight your own psychology - and anyone who pretends there’s a one size fits all answer to that is lying.

You finally decided to put your money to work. Then it hits you: 6,000+ protocols, 500+ chains, 11,000+ yield options. Staking, restaking, LP farming, vaults, looping - every option glowing, every one promising it's the smart one. An hour later, twenty tabs deep, you close the laptop. Your money stays exactly where it was. Doing nothing. Here's the part nobody admits: no one built this maze on purpose, but no one's incentivised to fix it either. The more complex the system, the longer your capital sits still. Platforms that win next will be the ones simple enough to start. One balance to earn, trade, invest, with the yields that don't take 20+ tabs to find. So, where do you start?

x.com/i/article/2058…

저 이거 쓰는데 6시간 걸렸는데, 한번 읽어주시면 안될까요 연결과 통섭에 관해서 드리고 싶었던 말이어서 말이죠 사고를 넓히는 연습에 관련된 것입니다. 감사합니다.

조용한간호사 @quietnurse_

4 months ago

x.com/i/article/2057…

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🚨 Karpathy was right. He warned that 90% of AI advice dies in 6 months. spoiler: most tools will not even survive 90 days. this guy is literally giving away the exact 2026 playbook for AI Agents. he covers what to learn, what to build, and what to skip 👀 ↓ read this today

Rohit @rohit4verse

5 months ago

x.com/i/article/2048…

46 256 2K 2.9M 7K

The creator of Claude Code teaches more about vibe-coding in 30 minutes than most tutorials do in hours. Save this — it'll change how you build forever.

x.com/i/article/2046…

안드레 카파시가 GitHub에 파일 하나를 올렸다. 코드도 없다. 앱도 없다. 그냥 마크다운 문서 하나만 있는데. 이름은 llm-wiki.md. 올린 지 10시간 만에 별 1,757개, 포크 318개를 받았다. 이 뜻은 전 세계 개발자들이 그 파일 하나 보고 "바로 이거야"를 외쳤다는 뜻이다. 그동안 우리가 AI를 쓰는 방식이 사실 꽤 비효율적이었다는 것을 아는가? 지금 대부분의 사람들은 AI에게 파일을 던져주고 "이거 요약해줘", "이거 분석해줘"를 반복한다. 질문할 때마다 AI는 그 문서를 처음 읽는다. 어제 읽었던 논문, 지난달에 저장해둔 기사, 3년 전에 메모해둔 아이디어를 말이다. AI는 그걸 기억하지 못한다. 매번 새로 읽고, 매번 새로 연결하고, 매번 새로 이해한다. 쌓이는 게 없다. 이걸 RAG 라고 부른다. 기술적으로는 아무 문제없다. 근데 생각해보면 이상하다. 당신이 매일 같은 책을 처음 읽는 사람한테 질문을 던지는 거랑 같다. 그 사람은 절대 전문가가 될 수 없다. 어제 읽은 걸 오늘 잊으니까. 카파시가 제안한 건 다르다. AI가 지식을 읽을 때마다 그냥 답을 뱉고 끝내는 게 아니라, 그걸 위키에 쌓아두는 것이다. 연결하고, 모순을 찾아 표시하고, 업데이트하고, 계속 더 풍부하게 만들어간다. 새 자료가 들어올수록 위키는 더 똑똑해진다. 쌓인다. 마치 이자의 복리처럼. 구조는 단순하다. 세 겹이다. 첫 번째 겹은 원본 자료들. 논문, 기사, 메모. AI는 이걸 읽기만 하고 절대 건드리지 않는다. 두 번째 겹은 위키. AI가 직접 쓰고 유지하는 마크다운 파일들. 요약 페이지, 개념 페이지, 연결 페이지. 당신이 읽고, AI가 쓴다. 세 번째 겹은 스키마. AI한테 "이 위키를 어떻게 관리해"라고 알려주는 설정 파일. 카파시는 이걸 AGENTS.md나 CLAUDE.md에 넣어두라고 한다. 카파시 본인은 왼쪽에 AI 에이전트, 오른쪽에 옵시디언을 열어두고 쓴다고 했다. AI가 위키를 수정하면 옵시디언에서 실시간으로 업데이트되는 걸 본다고. 그의 표현이 정확하다. "옵시디언은 IDE, AI는 프로그래머, 위키는 코드베이스다" 예를 들어, 책을 읽는 방식도 달라진다. 소설 한 권 읽으면서 챕터마다 AI한테 넣으면, 끝날 때쯤 등장인물 관계도, 복선 추적 페이지, 주제 연결 지도가 완성되어 있다. 톨킨 게이트웨이처럼 수천 명이 수년에 걸쳐 만든 팬 위키를 혼자, AI와 함께, 책 한 권 읽는 시간에 만들 수 있다. 근데 이 파일이 왜 이렇게 빠르게 퍼졌냐. 기술적으로 새로운 게 있어서가 아니다. 카파시가 이 파일을 "아이디어 파일"이라고 부른 게 핵심이다. 코드가 없다. 우리가 직접 설치할 게 없다. "이 아이디어를 당신 에이전트에게 그대로 복붙하면, 에이전트가 당신 상황에 맞춰 직접 구현해준다"는 것이다. 시대가 바뀌었다. 더 이상 앱을 공유하는 게 아니라 아이디어를 공유하는 방향으로 흐르는 것 같다. 받은 사람이 실행하는 게 아니라, 받은 사람의 에이전트가 실행한다. 이게 왜 충격인지 생각해보면 된다. 오픈소스 소프트웨어는 코드를 나눈다. 하지만 코드는 여전히 직접 설치하고, 설정하고, 유지해야 한다. 아이디어 파일은 다르다. 에이전트가 당신 환경, 당신 워크플로우, 당신 취향에 맞게 알아서 구현한다고 보면 될 것이다. 우리는 오래전부터 "정보가 너무 많아서 문제"라고 했다. 근데 사실 정보가 많은 게 문제가 아니었다. 정보가 연결되지 않는 게 문제였다. LLM 위키는 그 연결을 AI한테 맡기는 거다. 당신이 할 건 좋은 자료 찾아오는 것, 그리고 좋은 질문 던지는 것. 나머지 연결, 요약, 교차참조, 모순 발견, 업데이트는 에이전트가 한다. 우리의 생각과 뇌는 더 중요한 일에 쓰인다. 지식을 쌓는다는 건 원래 그런 거였다. 연결되고, 업데이트되고, 깊어지는 것. 우리는 그냥 그걸 할 인내심이 없었을 뿐이다. 에이전트는 인내심이 무한하다.

Andrej Karpathy @karpathy

6 months ago

Wow, this tweet went very viral! I wanted share a possibly slightly improved version of the tweet in an "idea file". The idea of the idea file is that in this era of LLM agents, there is less of a point/need of sharing the specific code/app, you just share the idea, then the

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Claude Code × Figma = 디자인 워크플로우가 바뀌고 있어요! 이제 Claude Code의 작업물을 Figma로 바로 가져올 수 있게 되었어요! Figma MCP를 설치하고 "Send this to Figma"라고 입력하면, 프로덕션이든 스테이징이든 로컬 개발 서버든, 브라우저에 렌더링된 실제 UI가 편집 가능한 Figma 레이어로 자동 변환되는거죠. 개발자나 디자이너뿐 아니라 취미로 코딩하는 사람까지, 실제 작동하는 UI를 바로 캔버스 위에 올려놓을 수 있게 된 것!! 여기서 흥미로운 건 코드와 캔버스의 역할 분담이에요. 코드는 빌드를 실행하고, 경로를 클릭하며 한번에 하나의 상태에 도달할 수 있는 강력한 도구예요. (수렴!) 캔버스는 전체 경험을 조망하고, 여러 분기를 확인하며 방향을 함께 정하는데에 특화되어 있죠. (발산!) IDE나 프롬프트 창보다 디자인 캔버스가 가능성을 탐색하기에 더 나은 이유가 바로 여기에 있어요. Claude Code to Figma로 캡처한 화면을 Figma 파일로 전송하면, 멤버들은 UI를 단순히 보는 것을 넘어설 수 있어요. 잘 작동하는 부분에 주석을 달고, 불분명한 부분을 지적하고, 다른 아이디어를 직접 캔버스 위에서 탐색할 수 있죠. 코드 파일을 수정하거나 환경을 전환하는 번거로움 없이요. 세부 사항을 직접 조작하고, 디자인을 다듬은 후에는 다시 Figma MCP를 사용해 코드베이스로 변경 사항을 가져올 수 있습니다. 예전처럼 '브레인스토밍 → 디자인 → 코딩'의 선형적인 워크플로우에서 벗어날 수 있어요. 코드에서 캔버스로, 캔버스에서 다시 코드로.. 필요에 따라 범위를 좁히고, 협업이 필요할 때 범위를 넓히는 유연한 전환이 가능해진거죠. 터미널이든, 프롬프트 박스든, 스케치든, Figma가 그 모든 것과 연결되고 있어요.

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Dylan Field @zoink

8 months ago

x.com/i/article/2023…

139 283 3K 1.0M 3K

[크립토는 인간을 위해 만들어지지 않았습니다] ​- 하십 (Haseeb) ​우리는 크립토 펀드입니다. 누군가 크립토를 믿어야 한다면, 그것은 바로 우리여야 합니다. ​하지만 정작 우리가 스타트업에 투자하기 위해 계약을 체결할 때, 우리는 스마트 컨트랙트(smart contract)에 서명하지 않습니다. 우리는 법적 계약서에 서명합니다. 스타트업 측도 마찬가지입니다. 우리 중 누구도 법적 합의 없이는 거래를 진행하는 것을 편안하게 여기지 않습니다. ​왜 그럴까요? ​우리에게는 변호사가 있고, 그들에게도 변호사가 있습니다. 우리에게는 스마트 컨트랙트를 작성하고 감사(audit)할 수 있는 엔지니어가 있으며, 그들 또한 마찬가지입니다. 우리는 크립토에 정통한(crypto-native) 정교한 지식을 갖춘 두 당사자임에도 불구하고, 여전히 스마트 컨트랙트가 우리 사이의 유일한 구속력 있는 합의가 되는 것을 신뢰하지 않습니다. 저는 문자 그대로 소프트웨어 엔지니어 출신이지만, 여전히 법적 계약을 더 신뢰합니다. 왜냐하면 법적 계약에 문제가 생기면 판사가 합리적인 판단을 내려줄 것이라는 점을 알기 때문입니다. 하지만 EVM(이더리움 가상 머신)은 그렇지 않습니다. ​실제로 온체인 베스팅(vesting, 주식 부여) 컨트랙트가 있는 경우에도 보통 법적 계약이 병행되어 존재합니다. 아시다시피, 혹시 모를 상황에 대비해서 말입니다. ​제가 처음 크립토에 입문했을 때, 크립토가 재산권을 대체할 것이라는 환상적인 이야기가 있었습니다. 법적 계약 대신 우리 모두가 스마트 컨트랙트를 사용하게 될 것이라는 이야기였죠. 법원에 의해 집행되는 합의 대신, 코드에 의해 집행될 것이라고 말입니다. ​그런 일은 일어나지 않았습니다. 기술이 작동하지 않기 때문이 아니라, 그 기술이 우리 사회를 위해 작동하지 않기 때문입니다. ​고백 하나를 하겠습니다. ​저는 이 업계에 10년 동안 있었지만, 여전히 고액의 트랜잭션(거래)에 서명할 때마다 두렵습니다. 큰 액수의 은행 송금을 승인할 때는 좀처럼 두려움을 느끼지 않습니다. ​은행은 형편없을지언정, 인간을 위해 설계되었습니다. 실수하기가 정말 어렵습니다. 은행에는 주소 포이즈닝(address poisoning) 공격이 없습니다. 내 은행이 내가 북한으로 1,000만 달러를 보내도록 허용할 이유가 전혀 없지만, 이더리움 검증자들에게는 내 주소가 북한 주소로 1,000만 달러를 보내지 말아야 할 이유가 없습니다. ​은행 시스템은 수백 년에 걸쳐 다듬어지며 인간의 약점과 실패 모드를 구체적으로 염두에 두고 설계되었습니다. 뱅킹은 인간에게 적응되어 있습니다. ​크립토는 그렇지 않습니다. ​그것이 바로 2026년인 지금도 트랜잭션에 블라인드 서명(blind signing)을 하거나, 오래된 승인(stale approvals) 내역을 남겨두거나, 실수로 드레이너(drainer, 자산 탈취 코드)를 실행하는 것이 여전히 공포스러운 이유입니다. 우리는 컨트랙트를 확인해야 하고, 도메인을 재차 점검해야 하며, 주소 스푸핑(spoofing)을 스캔해야 한다는 것을 알고 있습니다. 매번 그래야 한다는 것을 알고 있죠. 하지만 우리는 그렇게 하지 않습니다. 우리는 인간이니까요. ​그리고 그것이 결정적인 증거입니다. 그것이 바로 크립토가 우리에게 항상 약간 뒤틀린 것처럼 느껴졌던 이유입니다. 읽을 수 없는 긴 암호화 주소, QR 코드, 이벤트 로그, 가스비, 그리고 도처에 깔린 실수 유발 요소(footguns)들까지. 그 어느 것도 돈에 대한 우리의 직관과 일치하지 않습니다. ​그때 깨달았습니다. 크립토가 우리를 위해 만들어진 것이 아니기 때문이라는 것을요. 크립토는 기계를 위해 만들어졌습니다 (Crypto Was Made for Machines) AI 에이전트(AI agent)는 게으름을 피우지 않습니다. 지치지도 않죠. 단 몇 초 만에 트랜잭션을 검증하고, 모든 도메인을 확인하며, 컨트랙트를 감사(audit)할 수 있습니다. 그리고 무엇보다 중요한 점은, AI 에이전트는 법보다 코드를 더 신뢰한다는 것입니다. 저는 스마트 컨트랙트보다 법을 더 신뢰합니다. 하지만 AI 에이전트에게 법적 계약은 사실 훨씬 더 예측 불가능합니다. 한번 생각해 보십시오. 상대방을 어떻게 법정으로 끌고 갈 것인가? 이 계약은 어느 관할권에서 심리될 것인가? 법적 판례가 모호하다면 어떻게 할 것인가? 어떤 판사나 배심원을 만나게 될 것인가? 법에는 수많은 불확실성이 내포되어 있어, 예외적인 상황(edge case)의 결과를 확신하는 것은 불가능합니다. 그리고 그 분쟁을 사법 체계를 통해 해결하는 데는 몇 달에서 몇 년이 걸립니다. 인간에게는 그 정도면 기본적으로 괜찮은 수준입니다. 하지만 AI 에이전트의 시간 개념에서 그것은 영겁의 세월입니다. 코드는 정반대입니다. 코드는 닫힌 형태(closed form)이며 결정론적(deterministic)입니다. 다른 에이전트와 합의를 시도하는 AI 에이전트는 스마트 컨트랙트 상에서 여러 차례의 조건 협상을 거치고, 이를 정적 분석(statically analyze)하고, 형식 검증(formally verify)한 뒤 구속력 있는 합의를 맺을 수 있습니다. 이 모든 과정은 인간들이 잠들어 있는 동안 단 몇 분 만에 이루어집니다. 그런 의미에서 크립토는 돈에 관한 재산권 시스템으로서 자기 완결적이고, 완전히 판독 가능하며, 철저히 결정론적입니다. 이는 AI 에이전트가 금융 시스템에 바라는 모든 것입니다. 우리 인간이 경직된 '실수 유발 요소(footguns)'로 보는 것을 AI 에이전트는 잘 작성된 명세서(spec)로 봅니다. 심지어 법적으로도, 우리의 전통적인 화폐 시스템은 AI가 아닌 인간 기관을 위해 설계되었습니다. 전통적 화폐 시스템은 오직 인간, 기업, 정부만을 적법한 자금 보유자로 인정합니다. 만약 당신이 이 세 부류의 주체 중 하나가 아니라면, 돈을 소유할 수 없습니다. 설령 당신이 당신을 대신해 은행 계좌와 상호작용하도록 AI 에이전트를 설정한다 한들, 그다음은 어떻게 될까요? AI 에이전트에게 자금세탁방지(AML) 절차를 어떻게 적용할까요? 의심 거래 보고는요? 제재 위반은요? 에이전트가 자율적으로 행동할 때 책임은 어디로 귀속됩니까? 에이전트가 조작되었다면 책임 소재가 달라질까요? 우리는 아직 이러한 질문들에 답하기 시작조차 하지 않았습니다. 우리의 법 체계는 인간이 아닌 금융 행위자에 대해 전혀 준비가 되어 있지 않습니다. 크립토는 그런 질문을 던지지 않습니다. 그럴 필요가 없기 때문입니다. 지갑은 지갑일 뿐이며, 그것은 그저 코드입니다. 에이전트는 HTTP 요청을 보내는 것만큼이나 쉽게 자금을 보유하고, 거래하고, 경제적 합의를 맺을 수 있습니다. "지금 당장 몰트북(Moltbook)에서 확인하실 수 있습니다. 에이전트들은 서로에게 대가를 지불할 방법을 찾으려 노력하고 있습니다. 지금은 매우 원시적인 단계이지만, 어디로 흘러갈지 알 수 있습니다." 자율 주행 지갑 (The Self-Driving Wallet) 이것이 바로 제가 미래의 크립토 인터페이스를 '자율 주행 지갑(self-driving wallet)'—즉, 전적으로 AI가 매개하는 지갑—이라고 믿는 이유입니다. 여러분은 웹사이트를 돌아다니며 버튼을 클릭하지 않게 될 것입니다. 여러분은 AI 에이전트에게 금융 문제를 해결하라고 지시할 것이고, 그러면 에이전트는 이용 가능한 서비스들(예: Aave, Ethena, BUIDL 또는 그 뒤를 잇는 서비스들)을 탐색하여 여러분을 대신해 적절한 금융 솔루션을 구축할 것입니다. 여러분이 직접 하는 것이 아닙니다. 이 세계의 언어에 능통한 AI 에이전트가 여러분을 위해 대신 수행할 것입니다. 그리고 에이전트가 크립토의 주요 인터페이스가 되면, 해당 프로토콜들이 마케팅하고 서로 경쟁하는 방식 또한 근본적으로 바뀌어야 할 것입니다. 또한 에이전트는 여러분을 대신해 행동하는 것을 넘어, 에이전트끼리 서로 거래하게 될 것입니다. 에이전트들이 다른 에이전트를 발견하고 자율적으로 경제적 합의를 맺을 수 있게 되면, 그들은 크립토를 선호할 것입니다. 크립토는 24시간 365일 작동하며, 누구와도 거래가 가능하고, 온전히 사이버 공간 속에 존재하기 때문입니다. 그것은 꺼질 수 없으며, 완전히 자기 주권적(self-sovereign)입니다. 몰트북(Moltbook)의 한 AI 에이전트가 다른 Web3 에이전트를 찾고 상호작용하는 방법을 묻고 있습니다. 이런 일은 이미 일어나고 있습니다. 몰트북에는 소유자가 누구인지, 어디에 위치해 있는지 전혀 모르는 상태에서 지리적 경계를 넘어 서로를 찾아내고 협력하는 에이전트들이 있습니다. 그리고 바로 어제, @0xSigil의 @ConwayResearch는 크립토 지갑을 사용하여 완전히 자율적으로 생존하며, 살아남기 위한 자체 컴퓨팅 비용을 벌기 위해 일하는 자기 주권적 에이전트를 구축했습니다. Sigil (@0xSigil) 컨웨이 터미널(Conway Terminal)은 샌드박스 모델에 불과했던 에이전트를 주권적인 경제 주체로 변화시킵니다. 단 한 번의 명령 $ npx conway-terminal은 AI에게 다음을 제공합니다: * 암호화된 신원 및 키 * @openx402를 통한 허가 없는 결제 * Conway Cloud에서의 컴퓨팅(Linux VM) 및 추론 * 실제 환경으로의 배포... 미래는 점점 더 기묘해질 것입니다. 그리고 크립토는 그 기묘함의 일부가 될 것입니다. 그렇다면 우리가 얻을 수 있는 교훈은 무엇일까요? 저는 이렇게 생각합니다. 돌이켜보면 인간에게 항상 고장 난 것처럼 느껴졌던 크립토의 실패 모드들은 결코 버그가 아니었습니다. 그것은 단지 우리 인간이 잘못된 사용자였다는 신호였을 뿐입니다. 10년 후, 우리는 과거에 인간이 크립토와 직접 씨름하게 했던 사실을 떠올리며 놀라움을 금치 못할 것입니다. 이러한 변화는 하룻밤 사이에 일어나지 않을 것입니다. 하지만 기술은 종종 그 보완재가 마침내 등장했을 때 제자리를 찾아 들어맞곤 합니다. GPS는 스마트폰을 기다려야 했고, TCP/IP는 브라우저를 기다려야 했습니다. 크립토의 경우, 우리는 방금 AI 에이전트라는 그 보완재를 찾아낸 것일지도 모릅니다.

Haseeb Qureshi ＞|＜ @hosseeb

8 months ago

x.com/i/article/2024…

128 109 889 174K 671

BREAKING: AI can now build you a complete website in 2 hours (for free). Here are 9 insane Claude Opus 4.6 + Figma Make prompts that create $5,000 websites in 2 hours: (Save this before your competitors do)

x.com/i/article/2021…

@NathanYJLee 둘다 결제해서 쓰는데 진짜 이게 맞아요. 뭔가 compute가 더 많이 필요한 길이 보이면 피해가는 기분이랄까.. 콕찝어서 시키면 마지못해 하는 느낌입니다

개발의 모습은 이렇게 바뀌고 있죠. Codex + Claude Code 오케스트레이션 하면서 지휘 ㄱㄱ 5~10개+ multi-agent를 병렬로 띄워 plan → build → review → ship... polyagent memory 공유되면서 지속적인 협업과 커밋..

Peter Steinberger 🦞 @steipete

8 months ago

How the sauce is made @openclaw

802 538 12K 1.4M 2K

새로운 부업이 생겼다 🏃‍♂️ AI가 업무 수행하다가 사람이 해야하는 일이 필요하면 일감을 등록한다고 함 사람은 그 일을 대신 해주고 암호화폐로 보수 수령

GREG ISENBERG @gregisenberg

8 months ago

ok this is weird new app called "rent a human" ai agents "rent" humans to do work for them IRL 1. humans make profile skills, location, rated 2. agents find humans with mcp/api & give instructions 3. humans do tasks IRL 4. humans get paid in stablecoins etc instantly

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x.com/i/article/2017…