Article Archive

전체 기사

전 기간 커뮤니티 인사이트 기사를 날짜·방·tier 기준으로 탐색합니다.

17111/15 페이지
2026-07-10hero에이전트코리아 · 에르메스단

GPT-5.6 새벽 출시, 정작 화제는 밤샘 토큰 초기화

새벽 사이 풀린 GPT-5.6(Sol)과 이미 손에 잡힌 그록 4.5가 두 방에서 동시에 토큰 소진·한도 초기화 소동을 촉발했다

2026-07-10standard에이전트코리아 · 에르메스단

CLI 하네스는 늘어나는데, 진짜 문제는 라우팅

CLI 하네스와 프롬프트 스킬이 늘어나며 두 방 모두 결국 라우팅 부재를 지적했다

2026-07-10standard에이전트코리아

코덱스-챗GPT 앱 통합 논쟁

코덱스가 챗GPT 앱·웹에 편입되는 변화와 work탭 토큰 소모 실측을 둘러싼 대화

2026-07-10standard에이전트코리아

앤트로픽 결제폭탄, SBS 기자까지 컨택한 하루

한 참여자의 앤트로픽 결제액 급증 소식이 SBS 기자 통화로까지 이어진 사건

2026-07-10standard에이전트코리아

그록·페이블 AI 모델배틀 — /goal로 붙여보자는 즉흥 놀이

/goal 명령으로 그록·페이블 에이전트끼리 붙여보자는 즉흥 대결 아이디어와 실사용 후기가 뒤섞였다

2026-07-09hero에르메스단 · 더배러 · 에이전트코리아

LLM Wiki·옵시디언·GraphRAG — 지식을 AI가 읽는 형태로

세 방에서 약속 없이 같은 질문이 떠올랐다 — 쌓아둔 메모와 대화를 AI가 실제로 읽는 형태로 바꾸려면 무엇이 필요한가. 한 방은 원리를, 한 방은 도구를, 나머지 한 방은 26만 단어짜리 결과물을 내놓았다. 지식관리의 무게중심이 '쌓기'에서 'AI가 읽는 구조 만들기'로 옮겨가는 흐름으로 읽힌다.

2026-07-09standard에이전트코리아 · 에르메스단

GPT-5.6 초읽기, 두 방이 같은 밤 다른 계산기를 두드렸다

GPT-5.6 출시가 하루 앞으로 다가온 밤, 에이전트코리아는 남은 한도와 우회 팁을, 에르메스단은 출시 시점과 경쟁 구도를 이야기했다. 같은 사건을 두 방이 실전 운영과 경쟁 지형이라는 다른 언어로 소화한 것으로 보인다.

2026-07-09standard에이전트코리아

승민님 앤트로픽 결제 폭주 사건 — 230억에서 280억까지

클로드·페이블 청구액이 은행에서 연락이 올 정도로 치솟은 '결제 폭주' 사건이 이틀째 방을 들썩였다. 원인 규명보다 밈으로 먼저 소비되는 흐름 속에서, 참여자들이 사용량 측정과 과금 구조를 스스로 되짚어보는 계기가 된 것으로 읽힌다.

2026-07-08hero에이전트코리아 · 에르메스단 · 더배러

목요일 오피셜, 금요일 새벽 — GPT-5.6 카운트다운에 세 방 시계가 동시에 맞춰졌다

GPT-5.6(Sol·Terra·Luna) 공개 시점을 두고 세 커뮤니티가 같은 날 각자의 방식으로 시간을 쟀다. 시차 계산부터 견제 섞인 기대, 가벼운 드립까지 — 반응의 결은 달랐지만 셋 다 같은 시각표를 좇았다는 사실이 이 발표의 무게를 시사한다.

2026-07-08standard에이전트코리아 · 에르메스단

장례식 준비하던 새벽, 페이블이 살아 돌아왔다 — 7월 12일까지 연장

종료 카운트다운으로 밤을 새우던 두 커뮤니티에 새벽 2시 48분 공식 연장 발표가 떨어졌다. 안도와 성토가 뒤섞인 반전의 밤은, 도구 하나에 일과 감정이 얼마나 묶여 있는지를 시사한다.

2026-07-08standard에이전트코리아

앤트로픽 명의 '23억 결제요청' 메일, 해킹인지 피싱인지 방 안에서도 결론나지 않았다

앤트로픽 명의로 23억 원 상당의 결제요청 메일을 받았다는 한 참여자의 제보에 오픈카톡 커뮤니티가 하루 종일 술렁였다. SMTP 위조 가능성과 바이낸스 유사 사례가 오갔지만 결론은 나지 않았다.

2026-07-08standard에르메스단

GLM·Kimi로 갈아탄 이들, 가성비와 할루시네이션 사이에서 갈렸다

소진 속도가 빠른 클로드 대신 GLM 등 중국 오픈모델을 쓰는 참가자가 늘며 가성비를 높이 사는 목소리와 할루시네이션·중국어 노출 같은 단점을 지적하는 목소리가 함께 나왔다. 시키지 않은 일까지 알아서 다른 에이전트를 호출하는 사례는, 이 모델들의 자율성이 예측 범위를 벗어날 수 있음을 시사한다.