30만 줄을 6.6만 줄로 줄인 사람이 마지막에 남긴 한 줄: “이 안에도 아직 쓰레기가 있지 않을까”

오늘 수집 안내: 평소 쓰는 국내 게시판 자동 수집 스크립트가 오늘도 접속 단계에서 끊겼습니다(서울 07:5x, 열흘째 같은 증상). 그래서 다른 경로로 ChatGPT·AI 활용 두 게시판의 목록·개념글 목록을 읽고, 글 본문도 열 수 있는 것은 직접 열었습니다. 본문이 그림뿐인 글은 제목과 숫자만 적었습니다. 본 범위는 ChatGPT 게시판 01:19~07:30, AI 활용 게시판 05:00~07:50, 그리고 두 게시판 개념글 목록(10-23 낮·저녁 글 포함)입니다. 해외는 레딧 여섯 곳(LocalLLaMA·MachineLearning·Bard·ChatGPT·OpenAI·codex)과 해커뉴스 첫 화면을 봤고, ClaudeAI·singularity 두 곳은 접속 제한(429)으로 오늘 읽지 못했습니다. 조회·추천 수치는 서울 07:50~08:20 기준입니다.

오늘 핵심 세 가지

1. 어제 “AI가 짠 코드는 더럽다” 다툼이, 오늘 새벽엔 ‘지우는 규칙’으로 바뀌었다. AI 활용 게시판에 06:44 「내 코드 구현 룰 공유해봄」(조회 약 295, 추천 5, 댓글 11)이 올라왔고, 06:21에는 「코드 30만줄넘었는데 6.6만줄까지 줄였네」(약 281, 댓글 11)가 올라왔습니다. 두 글 모두 결론이 같습니다. AI는 시키면 덧붙이기만 하고 지우지는 않는다, 그래서 사람이 “지워라”를 규칙으로 박아 둬야 한다는 것. 해외 코덱스 게시판에도 같은 날 “코덱스는 모든 바이트를 범죄자 취급한다”, “솔(Sol)이 과하게 만드는 걸 어떻게 막냐”는 글이 나란히 올라왔습니다. 두 글 본문은 확인, “줄여도 기능은 그대로”인지는 글쓴이 말뿐이라 미확인입니다.
2. 코덱스 사용량 ‘전체 초기화’가 이틀 연속 새벽에 들어왔고, 이번엔 “빨리 녹는다”는 말이 같이 왔다. ChatGPT 게시판에는 서울 02:41~02:42에 「리셋 되었어요」, 「작업 중간에 리셋」이 몰렸고, 06:57에도 「또 초기화해줌?」이 올라왔습니다. 그런데 리셋 직후 「3~4시간 만에 95% 녹였다」, 「지금쓰지마라 존나빨리 닳아진다」, 「이미지 인식 10%만 먹던거 40%」 같은 글이 이어졌습니다. 해외에서도 “200달러 요금제에서 2시간 만에 50%”라는 글이 올라왔습니다. 리셋은 확인(다수 보고·담당자 공지 링크), “더 빨리 닳는다”는 체감 보고라 미확인입니다.
3. 중국 문샷의 새 모델 ‘키미(Kimi) K3.1 Pro’가 공개 점수표 5위로 들어왔고, 국내 반응은 “뻥벤치”였다. 해외 독립 평가 사이트 Artificial Analysis(이하 AA)는 이 모델에 종합 지능 점수 55점을 매겼습니다. 1위 Claude Opus 5.5(58점)보다 3점 낮고, GPT-6 Astra(53점)보다 2점 높습니다. 한 문제 푸는 데 드는 비용은 약 2.11달러로 Opus의 3분의 1 수준입니다. 국내 AI 활용 게시판에는 06:16 「키미 벤치 1위 ㅊㅋ」가 올라왔는데, 본문은 「아차차 뻥벤치였노」 한 줄이었습니다. 점수는 확인(AA), 실제로 써 봤을 때 그만큼 좋은지는 아직 미확인입니다.

국내 커뮤니티에서 오늘 많이 나온 이야기

1) “AI 코드의 다섯 가지 결함” — 새벽에 올라온 규칙집

어떤 글이었나(확인, 본문). 06:44 「내 코드 구현 룰 공유해봄」은 글쓴이가 AI에게 코드를 시킬 때 실제로 붙여 넣는 규칙 문서를 통째로 공유한 글입니다. 꽤 깁니다. 핵심만 쉬운 말로 옮기면 이렇습니다.

글쓴이가 꼽은 AI 코드의 다섯 가지 버릇은 다음과 같습니다.

• 검사를 통과하면 끝났다고 여긴다. 자동 검사가 초록불이면 “완료”라고 보고하지만, 그건 “틀린 데가 안 걸렸다”는 뜻일 뿐 “제대로 만들었다”는 뜻이 아닙니다.
• 고치라고 하면 위에 덧댄다. 원인을 고치는 대신 문제 증상 위에 땜질 코드를 한 겹 더 붙입니다.
• 옛 길을 안 지운다. 새 방식을 만들고 예전 방식을 그대로 남겨 둬서, 같은 일을 하는 길이 두 개가 됩니다.
• 예전 땜질을 원래 설계로 착각한다. 대화가 길어져 앞부분을 요약하거나(이른바 컨텍스트 압축), 다른 대화창으로 일을 넘기면, AI는 앞에서 임시로 붙인 코드를 “원래 이렇게 설계된 것”으로 알고 그 위에 또 짓습니다.
• 올바른 모양을 먼저 그리지 않는다. 전체 구조를 먼저 정하지 않고 바로 손부터 댑니다.

그래서 규칙은 무엇인가. 글쓴이는 개발자들이 오래 써 온 원칙 이름을 그대로 가져왔습니다. 처음 보는 사람도 뜻만 알면 됩니다.

• “먼저 설계, 책임을 나눠라” — 무엇이 어떤 일을 맡는지 먼저 정한다.
• “바꿨으면 옛것은 지워라” — 다만 왜 거기 있었는지는 먼저 확인한다(체스터턴의 울타리).
• “같은 정보는 한 곳에만” — 같은 값을 여기저기 복사해 두지 않는다.
• “지금 필요 없는 건 만들지 마라”(YAGNI).
• “조용히 넘어가지 말고 크게 실패해라” — 문제가 생기면 몰래 다른 길로 돌리지 말고 바로 멈추고 알린다.
• “정리와 기능 변경은 따로” — 코드 정리하는 커밋과 동작을 바꾸는 커밋을 섞지 않는다.

제일 눈에 띈 문장은 “검사 통과는 완료가 아니다”였습니다. 글쓴이는 완료 판정 순서를 정해 두었습니다. 먼저 자동 분석 도구로 보고, 그다음 별도로 띄운 다른 AI(서브에이전트)에게 독립 검토를 받고, 마지막으로 GPT Pro에게 다시 검토받는 식입니다. 또 “덧대기인지 아닌지는 이름이 아니라 하는 일로 판정하라”고 적었습니다. 이름이 helper(도우미)든 wrapper(감싸개)든, 결국 문제를 피해 가는 우회로라면 덧대기라는 뜻입니다.

왜 오늘 이 글이 의미 있나. 어제는 “AI 코드가 더럽냐, 그걸 만든 사람을 개발자라 부를 수 있냐”는 감정 섞인 다툼이었습니다. 오늘 새벽엔 “그럼 어떻게 하면 덜 더럽게 시키냐”는 구체적인 방법이 나왔습니다. 논쟁이 한 단계 앞으로 간 셈입니다.

2) 30만 줄 → 6.6만 줄: “줄여 놓고도 불안하다”

어떤 글이었나(확인, 본문). 06:21 「코드 30만줄넘었는데 6.6만줄까지 줄였네」의 글쓴이는 처음에 ‘5.6 솔 울트라’(GPT-5.6 Sol을 가장 높은 단계로 돌린 것)로 프로그램을 만들었다고 합니다. 만들고 보니 코드가 30만 줄을 넘었는데, 그 안이 과검증 테스트와 해시·sha256 확인 코드로 가득했다고 적었습니다. 쉬운 말로 하면, 파일이 깨졌는지 확인하고, 또 확인하고, 그 확인이 맞는지 또 확인하는 코드가 잔뜩 붙어 있었다는 뜻입니다.

그래서 코드 규칙을 먼저 정해 두고 GPT-6 Astra로 정리를 시켰더니 30만 → 23만 → 11만 → 6.6만 줄로 줄었다고 합니다. 그리고 마지막 줄이 오늘 제목입니다. 「근데 6.6만줄에도 쓰레기 남아있지 않을까」.

해외에서도 같은 소리가 났다(확인, 레딧 본문). 같은 날 r/codex에는 이런 글들이 올라왔습니다.

• 「Codex treats every byte like a criminal」 — 데이터 작업을 하는 글쓴이가 “다운로드는 깨졌을지 모르고, 압축 풀기도 파일을 망가뜨릴지 모른다며, 모든 데이터에 출처 기록을 달자고 한다”고 적었습니다. 국내 글의 “해시 확인 범벅”과 똑같은 이야기입니다.
• 「how do you guys stop letting sol over engineering」 — “솔이 수십 번씩 테스트를 돌리며 시간을 버린다, 덜 과하게 만들게 하는 방법이 없냐”는 질문.
• 「Why codex might be so slow for you」 — 작은 수정 하나를 시켜도 프로그램 전체 테스트를 여러 번 돌리고 있더라는 관찰.

정리하면. AI가 일을 “열심히” 하면 할수록 확인 코드가 쌓이고, 그 확인 코드가 다시 사용량(한도)을 잡아먹습니다. 코드 줄 수와 사용량 소진이 사실은 같은 문제의 두 얼굴일 수 있습니다. 다만 “6.6만 줄로 줄여도 기능이 다 그대로냐”는 글쓴이 말 외에 확인할 방법이 없어 미확인입니다.

3) 1년 넘게 1천만 원 쓰고 수익 0원 — “개인 취미용 바퀴 만들기”

어떤 글이었나(확인, 본문). 10-23 15:16 AI 활용 게시판 개념글 「ai1년 조금 넘게 쓰고 수익/지출」(조회 약 3,620, 추천 28, 댓글 40)은 AI를 1년 남짓 쓰면서 장비를 어떻게 늘려 왔는지 시간순으로 적은 글입니다.

• 2025년 7월: 리눅스 서버 마련
• 2026년 2월: 안전을 위해 AI 전용 컴퓨터를 따로 두고, 인터넷 연결을 나눠 주는 장치(nginx 라우터) 설치
• 2026년 6월: 코덱스가 맥을 먼저 지원해서 맥 구입
• 2026년 9월: 로컬(내 컴퓨터에서 직접 돌리는) AI 장비를 할부로 — 글쓴이 표현은 “로컬은 낭만”

누적 지출은 10,204,100원, 여기에 매달 6만 원 남짓이 더 나간다고 적었습니다. 수익은 0원이고, 애초에 돈 벌 시도도 안 했다고 했습니다. 스스로 붙인 이름이 「개인 취미용 바퀴만들기」입니다. 이미 있는 바퀴를 굳이 내 손으로 다시 만드는 일이라는 자조입니다.

같은 목록의 반대편 글. 10-23 20:09 「ai 글쓰기로 126억 벎;」(약 3,318, 추천 24)도 개념글에 올랐지만, 본문은 「초등학생도 돈 벎 ㅋㅋ」와 그림 한 장뿐이었습니다. 무슨 사례인지, 사실인지 미확인입니다. 오늘 개념글 목록에는 “1천만 원 쓰고 0원”과 “126억 벎”이 나란히 걸려 있었습니다.

4) 리셋 이틀 연속 — 새벽 2시 41분의 단체 알림

무슨 일이었나(확인, 목록). 코덱스(OpenAI의 코딩 도구)와 ChatGPT 유료 요금제에는 주간 사용 한도가 있습니다. 최근 OpenAI 쪽 담당자(게시판에서는 ‘티보’로 부름)가 이 한도를 전체 사용자에게 한꺼번에 0으로 되돌려 주는 리셋을 자주 해 왔습니다. 어제(10-23) 새벽 2시에 한 번 들어왔는데, 오늘(10-24)도 새벽 2시 41분쯤 또 들어왔습니다.

• 02:02 「티보야 5분만 기다려다오」 — 하던 일을 마저 끝내고 싶다는 글
• 02:41~02:42 「리셋 되었어요」, 「초기화」, 「작업 중간에 리셋」
• 02:56 「리셋 매일 해주노」
• 06:57 「또 초기화해줌?」, 「주말에는 항상 리셋해줫음」

해외 r/codex에는 「Day 18 updates are here — Another reset coming」(담당자 공지 링크)이 서울 13:47쯤 올라왔고, 국내 AI 활용 게시판 개념글에도 「티보 X) 18일차 개선사항」(약 4,080)이 걸렸습니다. 다만 그 개선 내용은 그림이라 세부는 미확인입니다.

그런데 이번엔 “빨리 녹는다”가 같이 왔다(체감, 미확인).

• 02:36 「3~4시간 만에 95% 녹였다」(약 221)
• 02:48 「지금쓰지마라 존나빨리 닳아진다」(약 183)
• 「30분쓰니까 끝나냐」, 「다른 한도에 걸려버렸어」
• 「이미지 인식 10%만 먹던거 40%」 — 같은 그림 읽기 작업이 한도를 네 배 더 쓴다는 체감

해외 r/codex에도 「200달러 요금제에서 2시간 만에 50%를 태웠다」, 「캐시 적중률 97.97%인데도 한도가 더 빨리 준다」는 글이 올라왔습니다. 또 다른 해외 글은 “12시간 캐시 설정이 기본값이 아니라서, 몇 시간 쉬었다 오면 처음부터 다시 읽느라 사용량이 많이 든다”는 고객센터 답변을 옮겼습니다.

리셋이 꼭 좋은 것만은 아니라는 목소리도 있었습니다. 해외 플러스 요금제 사용자는 “리셋 때 얻는 건 남은 날짜만큼의 한도지만, 잃는 건 아직 안 쓴 한도다, 그래서 늘 서둘러 써야 한다는 압박이 생긴다”고 적었습니다. 2년째 코덱스를 쓴다는 다른 글쓴이는 스스로를 “리셋주의자(resetist)”라 부르며, 리셋에 익숙해진 뒤 리셋이 끊기면 어떡하냐고 걱정했습니다. 이건 추측과 해석입니다.

5) 키미 K3.1 Pro — “벤치 1위 축하”와 “뻥벤치”

새벽 AI 활용 게시판 흐름(확인, 목록·본문).

• 06:16 「키미 벤치 1위 ㅊㅋ」 — 본문은 「아차차 뻥벤치였노」
• 06:43 「키미 지금 agi소리듣는데??」 — AGI는 “사람만큼 두루 똑똑한 AI”라는 뜻의 말
• 07:43 「kimi 3.1이 아스트라랑 페이블 딴거 실화임?」
• 「근데 저렇게 벤치딸치는게무슨의미가있음?」, 「벤치마크 남발하는 애들…」 — 점수 경쟁 자체에 대한 냉소

무엇이 사실인가(확인, AA·회사 블로그). 키미 K3.1 Pro는 서울 기준 10-23에 공개됐습니다. AA 점수는 55점으로, 전체 표에서 다섯 번째입니다. 회사 발표에 따르면 실제 터미널 작업을 시키는 코딩 시험(Terminal-Bench 4.0)에서 65.7%로 GPT-6 Astra(58.2%)보다 높고 Claude Opus 5.5(66.4%)와 비슷합니다. 다만 이 숫자는 회사가 직접 잰 것이라 AA 점수와 따로 봐야 합니다. 국내 글의 “아스트라랑 페이블 땄다”는 이 회사 표를 보고 한 말로 보입니다.

회사는 11월 4일까지 모델 전체를 공개(오픈웨이트)하겠다고 했습니다. 공개되면 누구나 내려받아 쓸 수 있지만, 크기가 2.8조 개 매개변수라 집 컴퓨터에서 돌릴 수 있는 모델은 아닙니다. 해외 LocalLLaMA에도 “대부분 사람은 로컬로 못 돌린다”는 댓글이 붙었습니다.

“뻥벤치” 냉소는 근거가 있나. 이건 미확인입니다. AA는 회사와 별개로 직접 잰 곳이라 “회사가 숫자를 부풀렸다”는 의심과는 다릅니다. 다만 AA 평가에서 이 모델은 답을 만들 때 글자(토큰)를 아주 많이 쓰는 편으로 나왔습니다. 오래 생각해서 점수를 올리는 모델이라면, 실제로 쓸 때 느리고 비용이 늘 수 있습니다. 해외 r/OpenAI에서는 “오픈 진영이 잘 만들고 있다”는 반가움이, 국내에서는 냉소가 먼저 나온 모습입니다.

6) 그 밖에 국내에서 눈에 띈 것

• 「NVIDIA, DGX Spark 8대 클러스터 공식 지원」(10-23, 약 1,152, 공지 표시). 엔비디아의 책상용 AI 컴퓨터 DGX Spark를 여러 대 묶어 쓰는 걸 공식 지원한다는 소식. 세부는 이번에 본문을 확인하지 못해 미확인입니다.
• 「딥식플1017 신규가입 25달러 쌀먹 또 왔다」(10-23, 약 2,529, 댓글 61). 딥시크(DeepSeek) 새 모델 V4.1 Flash 1017 쪽에서 새로 가입하면 25달러어치 크레딧을 준다는 글로 보입니다. ‘쌀먹’은 공짜 혜택을 챙긴다는 말. 본문 미확인이라 조건은 직접 확인하세요.
• 「구글 파편화 미친 지점」(약 272), 「구글계정 23개가 한계다」, 「구글 ai studio 3개월 300달러」 — 구글 AI 서비스가 이름·요금제·사이트별로 쪼개져 헷갈린다는 불만과, 계정을 여러 개 만들어 혜택을 챙기는 이야기.
• 「NAS하나 사니까 AI활용도가 존나높네」 — 집에 개인 저장 서버(NAS)를 두니 AI에게 파일을 맡기기 편해졌다는 후기.
• 「오푸스 지금 좀 삐꾸같네」(약 338) — 오늘 새벽 Claude Opus가 이상하게 군다는 체감. 원인 미확인.

해외에서 같이 본 것

• 엔비디아 일반 그래픽카드 ‘잠금 해제’(확인=레딧 측정 글, 원리는 미확인). LocalLLaMA에서 하루 종일 이야기된 주제입니다. 엔비디아가 일반 소비자용 그래픽카드(RTX 20~50 시리즈)에서 AI 학습에 쓰이는 특정 계산을 일부러 절반 속도로 묶어 두었고, 이를 리눅스 커널 모듈 하나로 풀었다는 주장입니다. RTX 3090에서 그 계산 자체는 약 1.9배 빨라졌다는 글이 있었지만, 실제 AI 답변 속도는 10~20% 정도만 빨라졌다는 측정이 함께 올라왔습니다(글자 읽기 속도는 오르고, 답을 쓰는 속도는 거의 그대로). RTX 50 시리즈에서도 되는지는 아직 미확인입니다.
• RTX 5090 한 장에서 같은 모델을 일곱 가지 실행 프로그램으로 비교(확인, 단 글쓴이가 그중 하나의 개발자). 같은 모델이라도 어떤 실행 프로그램을 쓰느냐에 따라 글 쓰는 속도가 초당 39글자 조각에서 354까지, 9배 가까이 차이 났습니다.
• 인텔 그래픽카드 값 하루 새 30% 상승, 중국에서 RTX 5090을 AI용으로 개조하는 공장 보도. 로컬 AI 장비값이 오르고 있다는 신호들입니다.
• 스웨덴 정부, 다음 주 월요일부터 직원 컴퓨터에서 ChatGPT·Claude 차단(레딧이 옮긴 스웨덴 라디오 보도).
• “AI로 만든 앱 26개 중 1개는 비밀 키가 화면 코드에 그대로 노출” — r/codex에 올라온 개인 조사. AI로 만든 웹 앱에서 결제·이미지 생성용 비밀 키가 누구나 볼 수 있는 곳에 들어가 있었다는 경고입니다. 숫자는 글쓴이 조사라 미확인이지만, 직접 확인해 볼 가치는 큽니다.
• 해커뉴스 첫 화면: 키미 K3.1 Pro 발표(619점), 3억 6천만 개 매개변수짜리 작은 모델에게 ‘터미널 흉내’를 시킨 WorldTUI(608점), “구글이 지메일·구글 포토 정보를 광고에 쓸 수도 있다”는 약관 변경 보도(168점).

목적별 모델 고르기 (AA 10-24 재확인)

오늘은 키미 K3.1 Pro라는 큰 새 모델이 나와서 모델 고르기 보드를 다시 맞췄습니다. 숫자는 Artificial Analysis 리더보드 기준입니다.

확인(벤치, AA 서울 10-24 아침):

• 종합 1위는 그대로 Claude Opus 5.5(max) — 58점, 한 문제당 약 5.98달러.
• 그 아래 56점이 셋: Claude Sonnet 5.5(max), Opus 5.5(xhigh), 메타 Muse Wonder Full.
• 새로 5위: 키미 K3.1 Pro — 55점, 한 문제당 약 2.11달러, 초당 약 77토큰(느린 편).
• GPT 쪽 코딩 가성비 기준인 GPT-6.1 Sol(max)은 52점, 약 0.72달러.
• 대량 작업 바닥선 GPT-6.1 Sol(medium) 48점·0.21달러, 초저가 GPT-6 Luna(max) 38점·0.07달러.
• 내려받을 수 있는 공개 모델 1위는 아직 MiMo-V2.6-Pro 46점. 키미 K3.1 Pro는 AA 표기상 아직 “공개 전”입니다.

보드 칸은 바꾸지 않았습니다. 키미는 Sol보다 3점 높지만 한 문제당 비용이 약 3배라 ‘가성비’ 칸은 Sol을 그대로 두고, “Opus 바로 아래 실력을 3분의 1 값에”가 필요할 때의 새 후보로만 메모했습니다. 11-04에 가중치가 공개되면 ‘공개 모델’ 칸을 다시 봅니다.

미확인(커뮤니티 해석): 국내의 “뻥벤치” 냉소, 해외의 “오픈 진영이 따라잡았다”는 환호는 둘 다 써 본 사람들의 인상입니다. 내 작업에서 이기는지는 직접 같은 일을 시켜 봐야 압니다.

의미 · 바꾸지 말 것

• 오늘의 진짜 변화는 모델이 아니라 ‘시키는 방법’ 쪽입니다. AI에게 일을 시킬 때 “더 만들어”가 아니라 “바꿨으면 지워”, “검사 통과는 끝이 아니다”를 미리 적어 두는 사람이 늘고 있습니다. 코드를 안 짜는 사람도 문서·표·자동화에 똑같이 적용할 수 있는 생각입니다.
• 리셋을 쫓아 일정을 바꾸지 마세요. 이틀 연속 들어왔다고 내일도 온다는 보장은 없습니다. 리셋 직후 “빨리 녹는다”는 체감도 아직 확인되지 않았습니다. 급한 일은 평소 리듬대로 하는 편이 안전합니다.
• 새 점수 하나로 쓰던 도구를 갈아타지 마세요. 키미 K3.1 Pro 55점은 의미 있는 숫자지만, 지금 잘 쓰고 있는 Claude·GPT를 당장 바꿀 이유는 아닙니다.
• 그래픽카드 ‘잠금 해제’는 아직 남의 이야기로 두세요. 리눅스 커널 모듈을 직접 넣는 방식이라 초보자가 따라 하기엔 위험이 큽니다. RTX 50 시리즈 노트북에서 되는지도 확인되지 않았습니다.

시도 후보

1. 내 AI 작업 지시문 맨 위에 세 줄 붙여 보기: “바꿨으면 옛것은 지워라”, “같은 일을 하는 길은 하나만”, “검사 통과를 완료라고 보고하지 마라”. 다음 결과물이 짧아지는지 보세요.
2. AI가 만든 결과물 크기 재 보기: 코드라면 줄 수, 문서라면 쪽수. 같은 일을 “규칙 없이” 한 번, “규칙 붙여” 한 번 시켜 비교합니다.
3. AI로 만든 웹페이지가 있다면 비밀 키 노출 점검: 브라우저에서 페이지를 연 뒤 개발자 도구로 스크립트 안에 key, secret, sk- 같은 글자가 보이는지 확인합니다.
4. 키미 K3.1 Pro가 궁금하면 작은 일 하나만: 이미 다른 모델로 해 본 짧은 작업을 똑같이 맡겨 결과와 걸린 시간을 비교합니다. 중요한 자료는 넣지 마세요.

소스 범위

• 국내: ChatGPT 게시판 목록(서울 01:19~07:30)과 개념글 목록, AI 활용 게시판 목록(05:00~07:50)과 개념글 목록(10-22~10-23 글 포함). 본문을 연 글: 「내 코드 구현 룰 공유해봄」, 「코드 30만줄넘었는데 6.6만줄까지 줄였네」, 「ai1년 조금 넘게 쓰고 수익/지출」, 「ai 글쓰기로 126억 벎;」, 「티보 X) 18일차 개선사항」, 「키미 벤치 1위 ㅊㅋ」, 「키미 지금 agi소리듣는데??」, 「지피티 갑자기 무슨일이지??」(그림만). 자동 수집 스크립트는 열흘째 실패.
• 해외: 레딧 r/LocalLLaMA, r/MachineLearning, r/Bard, r/ChatGPT, r/OpenAI, r/codex(성공), r/ClaudeAI·r/singularity(429로 실패). 해커뉴스 첫 화면.
• 확인용 원문: Kimi K3.1 Pro 발표, AA 모델 페이지, AA 리더보드, r/LocalLLaMA GPU 잠금 해제 정리 글.
• 지난 이야기 반복 피함: 10-23에 다룬 CritPt 2판, SWE-sweep, LiveNerf, 펌웨어 개발자 글은 새 소식이 없어 다시 쓰지 않았습니다.