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소스를 잃어버린 MFC 프로그램을 REA 소식을 보며 다시 떠올렸습니다

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예전에 MFC로 만든 프로그램이 하나 있습니다. 실행 파일은 지금도 어딘가 뒤지면 나옵니다. 더블클릭하면 아마 뜰 겁니다. 소스는 없습니다. 언제 어떻게 사라졌는지도 이제는 정확히 모르겠고, 그냥 어느 순간부터 없었습니다. 그래서 그 프로그램은 고칠 수가 없는 상태로 몇 년째 그대로 있습니다. 쓰려면 쓸 수는 있는데, 손을 댈 수는 없는 물건이요. 이번 주에 REA라는 오픈소스가 계속 눈에 띄었습니다. 이름이 Reverse Engineer Anything입니다. GitHub 저장소 를 열어 보니 스타가 34만 개를 넘어 있었습니다. 이 정도면 화제라는 말로도 좀 부족한 것 같습니다. 하는 일을 한 줄로 줄이면, AI 에이전트가 리버스엔지니어링 도구를 직접 다루게 해 주는 MCP 서버입니다. Hopper, Ghidra, IDA 같은 디스어셈블러와 안드로이드용 JADX를 에이전트가 직접 부르고, 네이티브 바이너리든 Electron 앱이든 .NET 어셈블리든 웹사이트든 소스 없이 들여다봅니다. README가 내세우는 문장은 대략 이런 겁니다. 마음에 드는 기능을 보면 그걸 바이너리 수준까지 이해하고 내 프로젝트용으로 다시 만든다. 이 문장을 읽고 처음 든 생각은 솔직히 남의 앱이 아니라 제 MFC 프로그램이었습니다. 소스를 잃어버린 프로그램은 생각보다 많을 것 같습니다 저만 그런 게 아닐 거라고 봅니다. 개발을 좀 오래 한 사람이면 하나쯤은 갖고 있지 않을까요. 학생 때 과제로 만든 것, 첫 회사에서 혼자 만든 사내 도구, 친구 부탁으로 만들어 준 프로그램. 하드디스크를 바꾸면서, 백업을 안 해서, 혹은 그때는 버전 관리라는 걸 제대로 안 써서 소스만 사라지고 실행 파일만 남은 것들이요. CD에 구워 뒀는데 그 CD가 어디 갔는지 모르는 경우도 있을 거고, 회사 메일에 첨부해 둔 채 퇴사해서 다시는 못 여는 경우도 있을 겁니다. 실행 파일은 이메일로 여기저기 보내 두니까 오히려 살아남는데, 소스는 보통 한 군데에만 있으니까요. 개인 물건만 그런 것도 아...
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DHH는 날짜를 짚었고 저는 AI에 손코딩을 넘긴 날을 모릅니다

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DHH가 올해 Rails World에서 한 발표를 요약한 영상을 몇 편 봤습니다. 원본 발표를 처음부터 끝까지 본 건 아니고, 한국어로 정리해 준 유튜브 영상 네 편을 이어서 봤습니다. 발표를 남이 정리해 준 걸로 보고 대충 알았다고 넘어가는 것도, 생각해 보면 요즘 제가 코드를 대하는 방식이랑 비슷합니다. 원본을 다 읽지 않고 정리된 결과를 보고, 이상한 데가 있으면 그때 찾아봅니다. 내용이 많았는데 제일 오래 남은 건 날짜 하나였습니다. 2025년 11월 24일. 영상에 따르면 DHH는 이날을 "우리 시대의 코닥 브라우니"라고 불렀다고 합니다. Claude Opus 4.5가 나온 날입니다. 1900년에 1달러짜리 카메라가 나오면서 초상화를 그리던 화가들이 일감을 잃고 방향을 틀었던 것처럼, 그날부터 프로그래머의 일이 바뀌었다는 얘기였습니다. 그리고 기술은 비탈길처럼 매끄럽게 오르는 게 아니라 한참 평평하다가 어느 날 한 칸 뛰는 계단처럼 온다고 했습니다. 영상을 보면서 저도 모르게 제 날짜를 찾고 있었습니다. 저는 언제였지. 생각이 안 났습니다. 마지막으로 직접 친 코드 어림잡을 수 있는 건 있습니다. 2025년 9월쯤부터는 제가 코드를 직접 쓴 기억이 없습니다. DHH가 짚은 날보다 두 달쯤 앞입니다. 이걸 날짜라고 하기는 좀 어렵습니다. 9월 몇 일에 무슨 일이 있어서 그날부터 안 쓴 게 아니라, 거꾸로 짚어 올라가다 보니 그쯤부터는 기억이 비어 있다는 정도입니다. 어느 날 키보드에서 손을 뗀 게 아니라 손으로 친 마지막 줄이 언제였는지 생각해 보니 안 떠오르는 겁니다. 두 달 앞이라고 해서 제가 남들보다 빨랐다는 뜻도 아닙니다. 그때 무슨 모델을 쓰고 있었는지도 정확히 기억이 안 납니다. DHH는 특정 모델이 나온 날을 짚었는데 저는 어떤 모델 때문에 넘어왔는지를 말할 수가 없습니다. 모델이 바뀐 날은 발표가 있으니 찾아보면 나오겠지만, 제가 바뀐 날은 아무 데도 적혀 있지 않습니다. 커밋 기록을 뒤져 보면 뭔가 나올...
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YouTube 채널 AI 콘텐츠 강의 딸깍, 가이드처럼 딸깍은 없다

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아는 엄마 한 분이 요즘 AI로 유튜브 채널을 하나 만들어서 운영하고 있다고 했습니다. 대본도 AI가 쓰고, 그림도 AI가 그리고, 목소리도 AI가 읽는다고요. 그 얘기를 듣고 집에 와서 제일 먼저 한 게 검색이었습니다. 어떻게 하는 건지 궁금하기도 했고, 솔직히 좀 걱정도 됐습니다. AI 부업 광고가 제일 많이 겨냥하는 사람들이 아이 키우면서 집에서 뭔가 해 보려는 엄마들이랑 은퇴를 앞둔 분들이라는 걸 알고 있었거든요. 그분이 혹시 비싼 강의를 결제한 건 아닌지, 그게 먼저 떠올랐습니다. 물어보지는 못했습니다. 검색하자마자 무료 강의가 쏟아졌습니다. AI로 영상 자동화, 숏폼 제작, 숏폼에 쇼핑 링크 붙이기. 한 달에 몇백은 우습고 3천은 기본이고, 5천, 많게는 몇억씩 번다는 사장님들이 나와서 노하우를 공개한다고 합니다. 무료니까 일단 들어 보라고요. 하나를 보고 나면 비슷한 강의가 추천으로 또 뜨고, 그걸 보고 나면 또 뜹니다. 그렇게 보다 보니 백 개가 넘었습니다. 이렇게 많은 줄은 몰랐습니다. 그런데 많이 보다 보니 낯익은 얼굴이 계속 나옵니다. "돈버는 사장님", "부업뚝딱", "우리동네 사장님" 같은 이름의 채널들이 다 다른데, 거기 나와서 강의하는 사람은 같은 강사입니다. 채널마다 제목이랑 썸네일은 조금씩 다르게 달려 있지만 하는 얘기는 비슷하다 못해 거의 똑같습니다. 그리고 다들 무료 공개라고 합니다. 무료로 보여 주고 끝에 가서 유료 강의나 프로그램을 파는 거죠. 한 사람이 여러 채널에 나와서 같은 강의를 무료라고 반복하는 걸 보니, 돈을 버는 쪽이 영상을 만드는 사람인지 강의를 파는 사람인지 좀 헷갈렸습니다. 강의팔이 얘기는 예전 블로그에서도 꽤 했던 주제입니다. 여기서도 AI 부업 광고가 몇 겹으로 쌓여 있는지 쓴 적이 있고요. 그때도 지금도 생각은 크게 다르지 않은데, 이번엔 그냥 욕만 하고 넘어가기가 좀 그랬습니다. 적을 알아야 나를 안다고, 저 사람들이 말하는 딸깍이 진짜...
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AdSense와 Firebase, 욕은 왜 구글이 먹을까

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오늘 오전 9시 40분쯤부터 iOS 앱이 켜자마자 꺼진다는 이슈가 GitHub에 올라오기 시작했습니다. Firebase iOS SDK 저장소의 16728번 이슈 입니다. 처음 글을 쓴 사람은 업데이트를 하나도 안 냈는데 이미 배포돼 있던 빌드 네 개가 같은 시각에 한꺼번에 죽기 시작했다고 적었습니다. 앱이 켜지면 Firebase Analytics 가 서버에서 실험 설정을 받아오는데, 그 응답을 받고 1초도 안 돼서 앱이 죽는다고요. 크래시 로그까지 붙여서 설정을 롤백해 달라고 하고 있었습니다. 댓글은 금방 수백 개가 됐습니다. 다들 비슷한 말이었습니다. 우리도 아무것도 안 건드렸는데 죽는다, 몇 시 몇 분부터다, 로그가 똑같다. 중간중간 구글 뭐 하냐는 말이 섞여 있었습니다. 저도 속으로 같은 말을 했습니다. 구글 뭐 하는 거냐. 그런데 제 경우는 Firebase 때문만은 아니었습니다. 오늘 AdSense 재검토 결과도 왔거든요. 「가치가 별로 없는 콘텐츠」. 2월부터 듣고 있는 그 한 줄입니다. 2월부터 같은 한 줄 처음 거절을 받았을 때는 그냥 왜 안 되지 정도였습니다. 블로그를 막 키우던 때라 짧은 글이 많았고 글이 얇아서 그런가 보다 했습니다. 틀린 짐작은 아니었던 것 같습니다. 그때 급하게 올린 짧은 글들은 실제로 좀 부끄러웠습니다. 그래서 내렸습니다. 남은 글은 길고 사진도 있고 서로 링크도 걸려 있었습니다. 이 정도면 되겠지 하고 다시 신청했습니다. 같은 한 줄이 왔습니다. 두 번째부터는 기분이 좀 달랐습니다. 제가 뭘 놓쳤나 싶어서 사이트를 구석구석 뒤지다가 blog.apple-io.com 이라는 하위 도메인을 찾았습니다. 예전에 워드프레스를 한번 깔아보고 잊어버린 주소였는데 설치 직후 화면 그대로 검색엔진에 나오고 있었습니다. 제목에 오타가 난 채로, 「Hello world!」 글 하나만 달랑 있는 상태로요. AdSense 는 루트 도메인을 등록하면 하위 도메인까지 같이 본다고 합니다. 그걸 알고 나서는 좀 반가웠습니다. 드디어...
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Opus 5.5와 GPT-6 Sol 발표문에서 먼저 눈에 띈 건 가격

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9월 4일에 새 모델 발표를 언제부턴가 안 열어보고 있다는 글 을 올렸습니다. 사흘 연속으로 모델이 나왔는데 정리할 마음이 안 들었고, 돌아보니 한참 전부터 안 따라가고 있었다는 이야기였습니다. 그러고 3주 만에 또 몰렸습니다. 20일에 알리바바가 Qwen-Image-2.1을 냈고, 다음 날 xAI가 Grok 4.7을 냈고, 22일에는 앤트로픽의 Opus 5.5와 OpenAI의 GPT-6 Sol, Luna가 같은 날 나왔습니다. 23일에는 메타가 Connect 무대에서 뮤즈 이야기를 한참 했습니다. 한국 시간으로 내일 새벽엔 OpenAI DevDay 키노트도 있습니다. 지난번 글대로면 이번에도 안 열어봐야 합니다. 성능 얘기만 있었으면 정말 안 열었을 것 같습니다. 그런데 그 글에 구분을 하나 적어뒀었습니다. 순위가 바뀌었다는 소식은 안 보고, 라이선스나 접근 조건이나 값 매기는 방식이 달라졌다는 소식은 본다는 거였습니다. 이번 나흘은 하필 뒤쪽 소식이 한꺼번에 왔습니다. 그래서 읽었습니다. 옮겨 적으려고 읽은 건 아니고, 다들 왜 같은 단어를 들고 나왔는지가 궁금해서요. 성능 문장 옆에 비용 문장이 붙어 있었습니다 처음엔 "다들 가격 인하를 앞세웠다"고 쓰려고 했습니다. 기사 제목들이 그렇게 보였거든요. Opus 5.5는 20% 인하로, GPT-6 Sol과 Luna는 더 싼 모델로 기사마다 뽑혀 있었습니다. 회사가 직접 쓴 발표문은 좀 달랐습니다. 앤트로픽 발표문 은 부제가 한 문장인데, 대부분의 일에서 Fable 5.1 수준으로 일하면서 Opus 5보다 40% 덜 든다는 내용입니다. 성능이 먼저 나오고 비용이 같은 문장 끝에 붙어 있습니다. 단가는 한참 내려가서 네 번째 절에 가서야 나옵니다. 그리고 그 40%가 단가를 깎은 비율도 아닙니다. 단가는 20% 내렸고 나머지는 작업 하나에 쓰는 토큰이 줄어서 생겼다는 설명입니다. OpenAI는 값을 제일 앞에 뒀습니다. 두 번째 문단에 API 가격을 반으로 내린다는 말이 나오고, ...
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Meta Muse 1위의 이유는 모델 점수에 없다

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메타가 9월에 뮤즈(Muse)를 내놨습니다. 개인 AI 에이전트라고 부르는데, 질문에 답하는 챗봇이라기보다 메일을 보내고 여행을 예약하고 결제까지 대신 해주는 쪽입니다. 그리고 2주도 안 돼서 미국 앱스토어 무료 앱 1위에 올랐습니다. 챗GPT를 밀어내고요. 처음 든 생각은 메타가? 였습니다. 지난 1년 반 동안 AI 얘기를 하면서 메타를 먼저 떠올린 적이 거의 없었습니다. 오픈AI, 구글, 앤트로픽 이름은 매주 나왔는데 메타는 라마 만드는 회사 정도였고, 라마 4 이후로는 그 얘기도 뜸해졌습니다. 그런 메타가 뮤즈 하나로 다른 회사들을 제칠 수 있을까, 하는 생각을 며칠 붙들고 있었습니다. 메타가 AI를 못하는 회사였냐 하면 그건 또 아닌 것 같습니다. 메타는 오래전부터 AI를 제일 많이 쓰는 회사 중 하나였습니다. 인스타그램 피드에 뭐가 먼저 뜰지, 릴스 다음에 어떤 영상이 이어질지, 어떤 광고를 누구한테 보여줄지를 다 모델이 정합니다. 그 추천 모델이 메타 매출을 만들어왔고, 그쪽에서는 메타보다 잘하는 회사를 찾기 어렵습니다. 다만 그건 사용자 눈에 안 보이는 AI였습니다. 아무도 오늘 인스타 추천 모델 성능 좋네, 라고 하지 않으니까요. 메타가 늦었던 건 눈에 보이는 AI, 사람이 말을 걸고 대답을 받는 쪽이었습니다. 챗GPT가 나온 뒤로 AI 경쟁은 곧 대화형 모델 경쟁이 됐고 메타는 거기서 계속 뒤에 있었습니다. 두 가지는 생각보다 많이 다른 일인 것 같습니다. 추천 모델은 사람이 말하지 않은 걸 맞히는 일을 합니다. 스크롤을 멈춘 시간, 다시 돌려 본 영상, 눌렀다가 바로 닫은 광고 같은 걸 보고 이 사람이 뭘 좋아할지 짐작합니다. 틀려도 괜찮습니다. 다음 게시물이 조금 덜 재미있을 뿐이니까요. 대화형 모델이나 에이전트는 반대로 사람이 말한 걸 정확하게 해야 하고, 틀리면 바로 보입니다. 메타는 앞쪽 일은 누구보다 오래 해온 회사인데 뒤쪽 일에서는 신입에 가까웠던 것 같습니다. 틀려도 티가 안 나는 일만 오래 하다가 틀리면 바로 티가 나...
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봉제인형 사진 한 장, ChatGPT와 Gemini의 다른 대답

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오전에 당근 모임 대화방에 그림 두 장이 올라왔습니다. 저는 대화에 끼지 않고 읽기만 하고 있었습니다. 하나는 한옥 마당에서 버섯 바구니를 든 주황색 고양이였고, 다른 하나는 시장 골목에서 장바구니를 든 가지와 당근이었습니다. 둘 다 펠트로 만든 인형처럼 생겼고, 표면에 보풀이 일어난 게 폰 화면으로도 보였습니다. 바로 밑에 누가 물었습니다. 제미나이로 만든거에요? 올린 분 답은 이랬습니다. 아뇨 인스타에서 찾은거 걍 인형같던데... 대화는 "으흠 신기하네용"으로 끝났는데, 저는 "걍 인형같던데"에서 한참 멈춰 있었습니다. 그 그림이 노린 반응이 딱 그거라서요. 진짜 인형을 찍은 사진이면 굳이 나올 말이 아니고, 보는 사람이 한 번은 헷갈려야 나오는 말입니다. 가지가 쓴 동그란 안경은 실로 수놓은 것처럼 보이는데, 손바닥만 한 인형에 안경테를 저렇게 고르게 수놓는 건 손으로 하기엔 꽤 성가신 일입니다. 배경이 전부 적당히 흐려져 있고 햇빛이 인형 털 끝에서만 반짝이는 것도 그랬습니다. 제 눈에는 AI 쪽으로 보였습니다. 그래서 그 두 장을 뜯어보고 프롬프트로 옮겨 봤습니다. 인스타에 올린 사람이 어떤 프롬프트를 썼는지는 모르니 그림에서 보이는 걸 거꾸로 적어 내려간 거고, 그렇게 만든 프롬프트에 가지고 있던 사진 몇 장을 넣어 봤습니다. 그림을 문장으로 거꾸로 적어 내려간다는 게 말은 쉬운데, 해 보면 그림에서 뭘 볼지부터 정해야 합니다. 저는 얼굴을 먼저 봤습니다. 고양이 눈은 반쯤 감긴 선 두 줄이고 가지 얼굴도 눈과 입이 가는 선 몇 개로 끝납니다. 펜으로 그린 선이 아니라 실로 박음질한 선처럼 보여서, 눈, 눈썹, 코, 입은 프린트가 아니라 embroidery나 felt applique로 만든다는 문장이 됐습니다. 그다음이 표면이었습니다. 크게 키워 보면 고양이 털 끝부분이 햇빛을 받아 하얗게 빛나는데, 매끈한 3D 렌더링과 제일 다른 데가 여기라서 재질 단락과 림 라이트 문장을 따로 만들었...
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