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.codex 경로에 들어가는 AGENTS.md 말고 프로젝트 루트에 위치시키는 AGENTS.md 규칙 모델이 잘 지키나요??? 이상하게 아무리 지키라고 해도 프로젝트 루트에 위치해 있는 규칙은 잘 안지키는걸 넘어 무시하는 느낌입니다. .codex (전체 rule) AGENTS.md root (세션시작) .codex skill AGENTS.md project1 (프론트) project2 (백엔드) 이런식으로 구성되어 있는데 이렇게 하는게 아닌가요?
“1~30 중에 아무 숫자나 골라봐”라고 하면 실제로 17과 23이 높은 확률로 등장함 LLM의 동작 원리를 알면 쉽지만 이미 LLM 관련 설명이 많으므로 이부분은 패쓰… (LLM = 많은 데이터에서 배운 패턴을 이용해, 지금까지의 문맥 다음에 올 토큰들의 확률을 계산하고 하나씩 선택하면서 답변을 만드는 초대형 자동완성 모델) 암튼 예전에는 이런 Prompt를 넣었을 때 결과로 나오는 토큰들의 확률을 볼 수 있게 OpenAI Playgrou
cli 버리고 Codex app으로만 쓰다보니 줬는지도 몰랐네요 (찾아보니 2천만 사용자 기념이라고..) Codex app 설정(Settings) → 사용량 및 청구(Usage & billing) 에서 확인 및 사용 가능해요
앗..
패스트 모드로 달려요
이번 주에는 Claude보다 Codex를 더 많이 사용했다. 아주 개인적인 첫인상을 간단히 정리해 본다. 주말에는 시간을 내서 전체 분석도 해볼 생각이다. (1) 올해 Claude와 Codex에 같은 플러그인과 스킬 등을 넣어 최대한 동등하게 맞추려고 했다. 하지만 일부 세션에서 스킬을 만들고도 전부 Codex로 옮기지는 않아서 Claude에 스킬이 더 많았다. 해결 방법은 간단하다. Codex에 Claude의 스킬 폴더를 알려주고 Claude용으로
원문 https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation 맨날 미리 GPT에서 이미지 생성하고 미리 캔버스에서 배경 날리는 작업을 했었는데.아주 좋아요. 이미지는 뭔소리인지 모르겠지만 퍼왔습니다.
Codex에게 코드를 한 번 잘 짜게 하는 대신, 스스로 실험을 반복하게 만들어 GPU 연산을 232배 개선한 사례 GPU Mode의 qr_v2 최적화 대회에서 183명 중 12위 시작 성능은 약 419ms 최종 성능은 1.805ms 약 14일 동안 1,500회 이상 submission을 반복 핵심은 좋은 프롬프트 하나가 아니라, AI가 다음 과정을 계속 반복할 수 있는 환경을 만드는 것이었음 코드 수정 실행 정확성 검증 성능 측정 결과 기록 다음 가
Cerebras와 OpenAI가 2026년 8월 13일, Cerebras 기반의 새로운 서비스 티어인 Ultrafast Mode를 OpenAI API에서 먼저 공개함 GPT-5.6 Sol Ultrafast는 최대 초당 750개 출력 토큰을 제공하면서 품질 저하 없이 시간에 민감한 핵심 업무를 가속함 현재 일부 고객만 이용할 수 있으며, 용량이 늘어나는 대로 접근 범위를 확대할 예정 속도와 벤치마크GPT-5.6 Sol Ultrafast는 속도와 지능 사
--- name: evidence-first-coding description: Use for every project code investigation, diagnosis, review, modification, or verification. Recognize reported problems, confirm them immediately in the project, trace the real static execution path and causal
Codex App의 Daybreak Blue는 모델 ID가 gpt-daybreak-blue-latest인 방어적 사이버보안 특화 에이전트 모델 주요 용도: 취약점 및 보안 코드 검토 위협 모델링 보안 설정 점검 사고 원인 분석 방어 관점의 악성 행위 분석 보안 강화 방안 작성 일반 개발 작업도 가능하지만, 평범한 구현·리팩터링에는 GPT‑5.6 Sol이 더 범용적 Daybreak Blue는 보안 조사나 보안 리뷰가 중심일 때 선택하는 모델
다시 채워줬네요 안 그래도 오늘 오후에 재설정 하나 쓸려고 했는데
ChatGPT의 일상 대화 품질을 개선하고 최신 모델의 무료 이용 범위를 확대함 Plus·Pro 사용자는 사실 신뢰도와 답변 집중도를 높인 GPT‑5.6 Sol을 이용할 수 있으며, 새 슬라이더로 답변에 투입할 사고량을 조절 가능 Free 사용자의 기본 모델은 GPT‑5.6 Luna로 바뀌고 텍스트 채팅이 무제한으로 제공되며, 어려운 질문에는 더 높은 추론을 쓰는 Think 버튼을 이용할 수 있음 GPT‑5.6 SolChatGPT의 다양한 작업에 맞춰
GPT-6 얘기도 조금씩 나오고 있지만 모델 얘기는 아닌 느낌….. 6월 11일에 아래와 같은 기사가 있어서 VPS같은 클라우드 얘기가 아닐까 하는 추측이 더 맞아보이고 OpenAI, Ona 인수 예정 소프트웨어 개발 및 지식 기반 업무 전반에서 장기간 실행되는 에이전트를 지원하기 위해, 고객이 제어하는 안전한 클라우드 인프라로 Codex를 확장합니다. 출처: https://openai.com/ko-KR/index/openai-to-acquire-on
만료 시간이 새벽이라 강제로 써야겠네요. 자동으로 사용되는게 아니라고 알고있어요. 아직 안 쓰신분들도 만료 시간 확인해보세요
단위: messages / 5h 모델 Plus Pro 5x Pro 20x GPT-5.6 Sol 15–90 → 10–100 75–450 → 50–500 300–1,800 → 200–2,000 GPT-5.6 Terra 20–110 → 25–200 100–550 → 125–1,000 400–2,200 → 500–4,000 GPT-5.6 Luna 50–280 → 250–2,000 250–1,400 → 1,250–10,000 1,000–5,600 → 5,000
가격 인하와 API 고속 처리 옵션을 함께 제공함 전날 GPT‑5.6이 스스로의 실행 효율을 높인 과정을 공개한 데 이어, 그 성과를 가격과 속도 개선으로 고객에게 돌려줌 GPT‑5.6 Luna는 오늘부터 80% GPT‑5.6 Terra는 20% 저렴해짐 Codex와 ChatGPT Work의 유료 구독에서도 Terra와 Luna 사용량에 차감되는 크레딧이 줄어듦 Luna는 도구 사용과 다단계 워크플로 완료가 가능해, 높은 품질이 필요한 대량 작업을 더
오픈소스로 작은 가상 키패드에서 승인·거절·리뷰·Fork·개발 서버 실행 등 자주 쓰는 기능을 바로 사용할 수 있습니다. 하단 Info 영역에서는 에이전트 상태와 연결 정보, 모델을 확인하고, 상단 메뉴 막대에서는 사용량과 리셋 시간을 확인할 수 있습니다. 설정에서 모델, 메모리 경고선, 토큰 예산, 최대 작업시간, 권한까지 GUI로 관리하며 최대 6개의 에이전트를 동시에 운영할 수 있습니다. 각 에이전트 및 기능을 단축키로 사용할 수 있습니다. ag
꿈은없고요놀고싶습니다
엔트로피아
N9K32
바람을바람
kyuho
SeungWon Kim