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AI 도구
Claude Code, Codex, Cursor를 실제 블로그와 개인 프로젝트에 붙여보며 어디서 편했고 어디서 불안했는지 남긴 기록입니다.
Field Thesis
이 허브에서 먼저 잡는 판단
단순 글 묶음이 아니라, 이 주제에서 Daejin Lab이 실제로 확인한 기준과 한계를 먼저 보여줍니다.
AI 도구의 가치는 모델 이름보다 맡길 일, 멈출 일, 공개 전 검수선을 분리할 때 생깁니다.
Codex, Claude Code, Cursor를 블로그 수정과 개인 자동화에 붙이며 권한, 비용, 발행 승인선을 같이 기록했습니다.
도구 정책과 모델 성능은 자주 바뀌므로 작성일 기준의 개인 워크플로 판단으로 읽어야 합니다.
- AI 도구를 처음 쓰는 사람
- 코딩 에이전트 권한이 걱정되는 사람
- 초안과 공개 승인을 나누고 싶은 운영자
Topic Hub
처음 읽을 글 3개
이 주제를 처음 보는 사람이 판단 기준을 빠르게 잡을 수 있는 글부터 배치했습니다.
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- 02OpenAI Presence에서 본 AI 에이전트 권한과 승인 구조
OpenAI Presence 발표를 Daejin Lab의 수동 발행 흐름과 대조해, 운영형 AI 에이전트에 필요한 최소 권한·승인 작업·평가·사람 인계 기준을 정리했습니다.
- 03Gemini 3.6 Flash·3.5 Flash-Lite 공개: 어떤 작업에 무엇을 쓸까
Gemini 3.6 Flash와 3.5 Flash-Lite의 가격, 토큰 한도, 도구 지원과 벤치마크를 비교하고 에이전트·대량 문서 작업별 선택 기준을 정리했습니다.
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- GPT-5.6을 Codex에서 어떻게 써야 하나: OpenAI 팀 AMA에서 건진 기준
OpenAI Codex 팀의 Reddit AMA와 공식 GPT-5.6 문서를 대조해 모델·추론 강도 선택, MCP 사용량 절감, 장기 작업과 확정되지 않은 방향을 정리했습니다.
- AI 음악 유튜브, Google AI Pro로 시작하고 Lyria API는 나중에 보는 이유
AI 음악 유튜브를 처음 실험할 때 Google AI Pro와 Lyria API를 어떻게 나눠 봐야 하는지, 공식 문서와 OsoriBada 운영 기준을 바탕으로 정리했습니다.
- Xiaomi MiMo Mac 설치 후기: 로그 36GB 때문에 삭제한 기록
Xiaomi MiMo를 Mac mini M4에 설치해 테스트했습니다. 답변은 괜찮았지만 mimocode 로그가 36GB까지 커져 삭제한 과정을 정리합니다.
- 외부 AI 에이전트 repo를 설치하기 전에 보는 안전 체크리스트
GitHub의 AI agent, memory, browser, MCP repo를 바로 설치하기 전에 data access, network, hooks, credential surface를 먼저 보는 기준을 정리했습니다.
- 금융 리서치 에이전트 오픈소스 안전성 체크리스트 — Dexter 사례
Dexter GitHub repo raw 검토를 바탕으로, 금융 리서치 AI 에이전트를 투자 판단 도구가 아니라 안전성 체크 사례로 보는 기준을 정리했습니다.