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AI 도구 · 자동화 · 생산성
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Caveman, Ponytail, Mandarin. 커뮤니티에서 입소문 난 토큰 절약 프롬프트 기법 5종을 실제 코딩 작업 140회에 적용했더니, 5종 모두 총 토큰이 늘었다는 실측이 올라왔어요. 관사를 빼고 전보식으로 쓴 Caveman은 약 68% 증가, 최소 지시로 줄인 Pon…
#퀀트 #백테스트 #오픈소스Manifold-BT 리뷰 — 속도는 79배 빨라졌는데, vectorbt를 갈아탈 이유는 아직 없다벤치마크를 돌렸더니 vectorbt보다 79배 빠르다는 결과가 나왔습니다. 제가 써온 백테스트 라이브러리가 느리다는 건 알았지만, Rust로 코어를 다시 짠 신생 프로젝트가 이 정도 차이를 낼 줄은 몰랐어요. 하지만 속도만으로 갈아탈 순 없었습니다. GitHub 스타 30개, 버전…
#AI에이전트 #코드수리 #운영안정성AI 코드 수리 에이전트 — 모델보다 신뢰 경계가 먼저다2026년 6월 새벽 2시, 알림이 울렸습니다. 자동 수리 에이전트가 배포한 패치 때문에 API 응답 시간이 평소 120ms에서 3400ms로 튀었어요. 롤백 버튼을 누르고 나서야 정신이 들더군요. "어느 모델을 쓸까"보다 "어떻게 막을까"를 먼저 고민했어야 했습니다.
#AI자동화 #개발환경 #ClaudeClaude 에이전트로 Windows→Linux 개발환경 이전 3시간 만에 끝내기제 개발 노트북을 Windows 11에서 Ubuntu 22.04로 옮기는 데 Claude 에이전트가 3시간 반을 절약해줬습니다. 패키지 127개, dotfile 18개, VSCode 설정 37개를 일일이 옮기는 대신 Claude에게 마이그레이션 스크립트를 작성하게 했거든요. 이 글…
#로컬LLM #비용최적화 #Ollama #TCO분석로컬 LLM과 클라우드 API, 월 700만 토큰이 손익분기점이었습니다RTX 4090에 Llama 3.1 8B를 올려 한 달 돌렸더니 전기 요금이 4만5천원 나왔어요. GPU 감가상각까지 더하면 월 11만원 고정비가 듭니다. 같은 기간 API 청구서는 사용량에 따라 천원에서 수십만원까지 차이가 컸죠. 월 700만 토큰 이상 쓴다면 로컬이 이득이라는 …
#퀀트 #백테스트 #트레이딩자동화 #레짐 #통계적검정퀀트 백테스트에서 p-value 0.05 못 넘기면 버려야 할까 — 레짐 의존성이라는 다른 읽기작년 여름, 3개월 걸려 만든 시장 미세구조 신호를 백테스트했더니 p-value가 0.41이 나왔어요. 교과서대로라면 "통계적으로 유의하지 않다"니까 버려야 맞죠. 그런데 결과를 VIX 구간별로 나눠 보니 고변동성 구간에선 샤프 비율이 1.2였고, 안정기엔 -0.3이더라고요. 저는…
지난주에 만든 것도 가물가물할 때가 있어요. 터미널 창을 닫으면 작업 기록이 머릿속에서도 사라지죠. 클로드 코드는 모든 대화를 ~/.claude/projects/ 아래 jsonl 파일로 조용히 기록합니다.