*OPENAI 엔지니어들이 모델 추론 비용을 50% 이상 절감하고 NVIDIA 칩 사용량을 줄이는 새로운 최적화 기술을 개발했습니다: THE INFORMATION

*OPENAI는 이러한 절감액을 API 가격 인하 또는 사용자 쿼리 제한 증가에 활용할 수 있습니다.

$NVDA

오늘의 할일

1. 와이프 공항데려다주기 (표정관리하기)

2. 새벽에 7껄먹은 콩이러브한테 하루종일 구걸하기.

3. 소넷 5 써보기 (뭔가 만들진 않을듯)

4. 페이블과 5.6 출시 기도하기.

5. 원상대기

AggrNews: COMMERCE EXPECTED TO LIFT EXPORT CONTROLS ON ANTHROPIC'S FABLE TONIGHT: POLITICO

AggrNews: 상무부, 오늘 밤 Anthropic의 FABLE 수출 통제 해제 예상: POLITICO

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2026-07-01 06:23:46

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🔥 Claude Code 업데이트
루프 · 다이나믹 워크플로우 · 스킬
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① 반복작업 자동화 — /loop /goal /schedule

조건 만족할 때까지 스스로 반복하는 기능. 4가지 타입:
▪️ Turn-based
그냥 프롬프트 한번 (기본값)
▪️ Goal-based
/goal 라이트하우스 스코어 90 넘을때까지, 최대 5번 시도
→ 완료기준이 명확할 때
▪️ Time-based
/loop 5m PR 체크하고 리뷰코멘트 반영하고 CI 고쳐줘
→ 로컬에서 반복, 터미널 끄면 멈춤
▪️ Proactive
/schedule (클라우드) + /goal + 워크플로우 조합
→ 사람 개입 없이 완전자동
💡 시세 감시, PR 체크 같은 반복 모니터링엔 /loop, /schedule 써보셈
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② Dynamic Workflows

Claude가 자기만의 멀티에이전트 하네스를 즉석에서 짬
기본 하네스는 코딩용이라 리서치·보안분석·코드리뷰 같은 특수작업엔 한계 있었는데, 이제 작업 맞춤형 JS 워크플로우를 그 자리에서 생성함.

기본 하네스가 삽질하는 3가지

① 게으름 — 50개 중 20개만 하고 “끝났습니다”
② 자기편애 — 자기가 만든 결과 자기가 검증하면 후하게 평가
③ 드리프트 — 턴 길어질수록 “이건 하지마” 제약 까먹음

쓰는법

· “~하는 워크플로우 만들어줘” 또는 트리거워드 ultracode
예: 블로그 초안 기술적 주장 전부 코드베이스랑 대조 검증하는 워크플로우로 해줘
· 토큰 예산 지정 가능 → “10k 토큰만 써”
· 저장: 워크플로우 메뉴에서 s → ~/.claude/workflows
· ⚠️ 토큰 훨씬 많이 먹음, 큰 작업 전엔 소규모 파일럿 먼저
👉 tournament 패턴(여러 후보 병렬시도 → judge가 선별)이 특히 유용함, 가설 검증할 때 강추
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③ Skills 운영 노하우 (Anthropic 내부 경험)

Skill = 마크다운 파일 아니고 스크립트·데이터 포함하는 폴더

· 가장 중요한 건 “Gotchas” 섹션 — 삽질했던 지점들 계속 누적
예: “이 테이블 append-only라 최신값은 created_at 아니라 version max로 잡아야 함”
· SKILL.md는 깔끔하게, 세부내용은 references/ 하위파일로 분리
· 처음부터 완벽하게 만들지 말고 한두줄 + gotcha 하나로 시작해서 점점 키우기
· skill끼리 서로 참조 가능
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📌 한줄 요약
/loop + /goal로 반복작업 자동화
복잡한 작업은 ultracode로 커스텀 멀티에이전트 워크플로우
반복 실수는 skill gotchas에 계속 쌓아서 팀 지식으로
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어지러운 지피티 5.6 모델 라인업

요새 로빈후드 체인이 핫하길래 만들어봄.

퀵스왑 기능도 넣었는데 실제 되는진 모름 브릿지가 도착을 안함..

안녕하세요 저 이정도 쓰는데 입장가능할까요?

https://outyet.ai/

출시 예정 모델들 출시되면 알람해주는곳.

요즘 많은 분들이 대시보드를 깍고 있는데

갠적으로 UI 깔끔하면서도 맥북 쓰는 분은 요거 추천.

codex, claude, opencode 원하는거를 다 켤 수 있고 관리하기 편하고 깔끔함.

추가적인 채팅 기능도 따로 있어서 좋은듯?

나 같은 경우야 하네스랑 같이 묶느냐고 대시보드를 만든거라, 그냥 관리용도면 이거로도 충분할듯.

오픈소스니까 받아서 또 원하는대로 깍아도 좋고..

https://www.trysynara.com/

주식 사놓고 매일 엉엉 울지만 그 와중에도 조금씩 봇으로 만들고 있는 것은 크라임디텍터입니다.

처음 만들어보는거라 진행 속도가 상당히 느린편인데 그래도 약간씩 수익이 나고 있어요

나름 저만의 로직으로 스캐닝 -> 후보 올리는 알고리즘을 만들고 이것저것 해보는데

개발 많이 하시는 분들을 또 한 번 존경하게 되네요

정신나간 토스커뮤니티

TRADE.XYZ AND HYPERLIQUID CHARTS NOW LIVE ON TRADINGVIEW

루프 엔지니어링의 미학 (The Art of Loop Engineering)

- 에이전트를 안정적으로 유용한 작업에 활용하려면 좋은 모델만으로는 부족하며, 작업 집합에 맞게 설계된 하네스(harness) 가 필요함
- 가장 기본이 되는 에이전트 루프는 LLM에 컨텍스트를 주고 작업이 끝날 때까지 도구를 반복 호출하는 구조
- 여기에 검증 루프, 이벤트 기반 루프, 힐 클라이밍 루프를 쌓아 올리는(stacking) 방식으로 더 효과적인 에이전트를 구성
- 각 루프 계층은 LangChain 프리미티브로 계측(instrument)할 수 있으며, 내부 문서 작성 에이전트를 예시로 설명
- 진정한 잠재력은 모델 자체가 아니…

https://news.hada.io/topic?id=31106

Use Fable 5 as orchestrator and Opus + Codex to execute (to save fable usage):

Fable 5 (max reasoning) = orchestrator
Opus = deep reasoning subagent
Sonnet = mechanical work subagent
Codex = peer Sr. engineer, different perspective

Setup:
1. Set Fable 5 as your main model In Claude Code: /model → Fable 5 → reasoning /effort to max

2. Create 2 subagents with /agents In Claude Code:
deep-reasoner → pinned to opus "Use for reasoning-heavy phases, architecture, debugging complex issues, algorithm design. Think thoroughly, return a concise conclusion the orchestrator can act on."

fast-worker → pinned to sonnet "Use for mechanical tasks, boilerplate, tests, formatting, simple edits. Execute efficiently."

3. Add OpenAI's official Codex plugin (install codex cli in your computer first), In Claude Code type:
/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
/plugin install codex@openai-codex
/codex:setup

4. Drop this in your CLAUDE.md in your folder:

## Orchestration workflow
You (Fable) are the orchestrator. Plan, decompose, synthesize.
Reasoning-heavy phases → deep-reasoner
Mechanical work → fast-worker
Codex (/codex:rescue --background) is a cracked engineer on par with deep-reasoner, from a different perspective. Treat as a peer, not a reviewer.
High-stakes decisions: task Opus + Codex on the same problem in parallel, synthesize the best of both, without showing either the other's answer. Keep your own context lean.

5. Then prompt Fable like a tech lead: "Goal: [what you want] Context: [files, constraints] You're the lead. Delegate reasoning to deep-reasoner, grunt work to fast-worker, fresh-perspective problems to Codex. Show me your plan first, then execute."

That's it.