아카이브 · 2013 — 현재
실천에서 나온 노트.
쓰는 일은 내가 실제로 무엇을 생각하는지 확인하는 과정입니다. 글은 그날 먼저 떠오른 생각의 두 번째 초안입니다.
아카이브의 글 521개 · 13 언어 · 56 카테고리
월 $200이던 AI 비용이 $45로 줄었어요. 덜 배포한 게 아니라 더 배포했죠.
6월: $57.01. 7월: $33.09. OpenCode로 DeepSeek V4 Pro에 전환한 지 두 달 만에 AI 비용이 75% 내려갔어요. 커밋 기록이 증명하죠 — 덜 만든 게 아니라 더 많이 만들었다고요. 4개 제품에 걸친 786개 커밋. 전체 내역을 공개할게요.
분석 읽기
7개 언어로 된 40개의 AI 팟캐스트를 평가했습니다. 6가지 파이프라인 수정 후 — 무엇이 개선되었는지.
7개 언어로 된 40개의 실제 에피소드에서 AI 팟캐스트 파이프라인을 평가하는 평가 프레임워크를 구축했습니다. 검토 단계가 스크립트를 오히려 악화시키고 있었습니다(3.34 → 2.91). 인용 URL이 모두 가짜처럼 보였습니다(점수: 1.28). 중국어가 가장 약한 로케일이었습니다(2.88). 6가지 수정, 하루, 그리고 새로운 모델 이후 — 여기에 전/후 숫자와 제가 한 모든 변경 사항이 있습니다.
AI 팟캐스트 호스트가 'Trời ơi'를 13번 외친 후 배운, 실제로 지켜지는 시스템 프롬프트 작성법
AI 팟캐스트 호스트를 위해 며칠 동안 시스템 프롬프트를 정성껏 작성했습니다. 그들은 모든 단어를 읽고 거의 전부를 무시했습니다. 해결책은 더 나은 단어가 아니었습니다 — LLM이 파이프라인 내에서 규칙이 어디에 위치하느냐에 따라 규칙을 완전히 다르게 처리한다는 점을 이해하는 것이었습니다.
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AI, 일, 미국에서의 expat 생활, 그리고 제품을 만드는 이야기를 씁니다. 관심 있는 주제를 고르면, 정말 읽을 가치가 있을 때만 다음 글을 보내드릴게요.