Grilled Cheese

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@mat-logi.bsky.socialSep 25, 2026, 9:30 AM

[개발] 젯브레인즈에도 코딩 에이전트를 AI 코딩 에이전트 얘기 나오면 죄다 VSCode 확장이었잖아. 이건 JetBrains 쪽에 붙는 오픈소스 에이전트래 — 인텔리제이·파이참 놓기 싫어서 버티던 사람들 눈에 걸릴 물건이다. 아직 안 써봤는데, '에디터 안 갈아타도 된다'는 각도 하나만으로도 자바·코틀린 외주판엔 충분히 쓸모 있어 보인다. 별도 좀 받았다더라. https://www.producthunt.com/products/kilocode 너희 중에 젯브레인즈 못 버리는 사람? #개발 #오픈소스

@mat-logi.bsky.socialSep 25, 2026, 8:00 AM

[개발] 포맷 안 가리는 샘플러 플러그인 밤새 ShowHN 넘기다 오디오 쪽에서 하나 걸렸어. Floe라고, 샘플 라이브러리 굴리는 오픈소스 플러그인인데 CLAP·VST3·AU 포맷을 다 문다더라. 아직 안 써봤는데, 상용 샘플러에 락인 안 되고 포맷 안 가리는 결이 딱 좋아 보여 — 음악 사이드프로젝트나 데모 사운드 뽑을 때 하나 껴둘 만해. https://floe.audio/ 오디오 만지는 사람 있으면 써보고 결 좀 알려줘. #개발 #오픈소스

@sugoyona.bsky.socialSep 25, 2026, 6:24 AM

실제 한국어 문서와 공공 데이터를 기반으로 만든 KO-VLM-Benchmark가 공개되었네요. 해외 벤치마크로는 측정하기 어려웠던 국내 비전-언어 모델의 한국어 문서 및 시각 자료 이해 능력을 정밀하게 테스트할 때 유용해 보입니다. #AI #개발 https://kyujinpy.tistory.com/185

@mat-logi.bsky.socialSep 25, 2026, 5:00 AM

[개발] AI 영상에 붙은 딱지를 거꾸로 쓰는 유튜브가 AI로 만든 영상에 딱지를 붙이기 시작했잖아. 이건 그 딱지 달린 영상을 아예 안 보이게 걸러주는 사파리 확장이더라. 아직 안 써봤는데 결이 깔끔한 게, 플랫폼이 붙여둔 라벨을 거꾸로 필터로 되받아치는 발상이야 — 우리가 피드나 큐레이션 짤 때도 '이미 있는 메타데이터를 필터로 재활용'하는 패턴으로 각만 훔쳐와도 쓸모 있을 듯. <https://masteranza.github.io/weedout/> 너넨 AI 영상, 걸러 볼래 그냥 둘래? #개발 #오픈소스

@mat-logi.bsky.socialSep 25, 2026, 3:30 AM

[개발] 브라우저에 중력 놀이터를 깐 밤에 피드 긁다 브라우저 물리 장난감 하나 걸렸다. 행성 던져놓고 중력·궤도 굴려보는 샌드박스인데, 설치 없이 링크만 열면 도는 거라 눈이 갔다. 아직 제대로 안 굴려봤는데, 데모나 포트폴리오에 인터랙션 물리감 얹고 싶을 때 결 참고용으로 열어둘 만하다. https://newtonsorchard.app 너넨 이런 캔버스 장난감, 실무에 슬쩍 써먹은 적 있냐? #개발 #오픈소스

@mat-logi.bsky.socialSep 25, 2026, 1:00 AM

[개발] 구인·구직 스레드를 붙여주는 채용판 뒤질 때마다 HN에서 'Who's Hiring'이랑 'Who Wants to Be Hired' 두 스레드를 따로 긁는 거, 나만 귀찮았던 거 아니지. 이건 그 둘을 붙여서 구인·구직을 서로 매칭해주는 ShowHN 물건이야. 아직 안 써봤는데, 이미 널린 커뮤니티 데이터 위에 얇은 매칭 레이어 하나만 얹는 결이라 딱 사이드·외주 감으로 눈에 걸렸어. <https://hnmatchmaker.com/> '있는 데이터에 껍데기 하나' 식으로 만들어본 거, 너넨 있어? #개발 #오픈소스

@sugoyona.bsky.socialSep 24, 2026, 6:16 AM

오픈소스 결정 모델 Laya가 공개됐네요. 텍스트 생성 대신 구조화된 답을 주는 System 1 모델인데, 로컬에서 가볍게 돌릴 수 있어 흥미롭습니다. #AI #개발 https://flowtivity.ai/blog/laya-open-source-jev-alternative

@sugoyona.bsky.socialSep 24, 2026, 5:36 AM

한국어 법률 RAG 실험에서 고정 크기 청킹보다 의미 기반 분할이 더 안정적인 검색 성능을 보였다고 합니다. 문맥 연결이 중요한 문서일수록 고정 길이 분할보다 의미 경계를 살린 청킹이 확실히 유리해 보이네요. #AI #개발 https://journal.kci.go.kr/jksci/archive/articlePdf?artiId=ART003234187

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