리브의 아침 브리핑

01GPT-6 Astra: 하네스가 곧 제품이다

같은 GPT-6 Astra를 ARC-AGI-3의 동일한 High 추론 설정으로 돌렸는데 점수가 54.8%와 99.9%로 갈렸습니다. 모델은 그대로였고 바뀐 것은 주변 소프트웨어, 즉 하네스뿐입니다. 장기 실행 에이전트는 모델이 아니라 메모리·도구·문맥 관리·제어 루프를 합친 시스템으로 평가해야 한다고 봅니다.

• 공급자 중립 표준 하네스의 High 설정은 54.8%에 평가 비용 40,705달러였는데, 요청 사이에 내부 추론 상태를 보존하고 긴 대화를 압축하는 OpenAI 어댑터에서는 99.9%에 18,817달러로 점수는 45.1%포인트 오르고 비용은 절반 아래로 떨어졌습니다.
• 문맥 창이 105만 토큰이어도 코딩 에이전트는 소스·테스트 출력·로그·실패한 접근법으로 그것을 채우므로 결국 압축해야 하고, 그때 사라진 제약조건을 나중에 이전 메시지와 도구 결과에서 검색해 복구할 수 있는지가 긴 문맥 자체보다 중요합니다. 다만 이 과거 문맥 검색은 출시 시점에 실험적입니다.
• 비동기 도구 호출과 턴 도중 지시 변경은 에이전트를 실행 중 감독 가능한 프로세스로 바꾸지만, 지시 변경이 이미 수행한 작업을 되돌리지는 않고 두 도구가 같은 시스템에 쓰면 격리·멱등성과 승인 경계는 여전히 애플리케이션 책임입니다.

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02브라운필드의 코끼리: AI로 개인은 빨라졌는데, 조직은 왜 그대로인가

기존 시스템과 조직 구조가 자리 잡은 브라운필드 기업에서 AI 전환이 막히는 이유는 기술이 아니라, 자기 역할과 팀의 권한을 정체성으로 여기는 문제입니다. AI로 담당 업무를 아무리 빨리 처리해도 다른 팀의 승인과 백로그를 기다려야 한다면 경계를 넘는 순간 속도가 사라집니다. 도구를 주는 것과 다르게 일할 권한을 주는 것은 다른 일입니다.

• 창업자들이 빠른 이유는 고객이 적어서가 아니라 자율성 때문입니다. 로드맵을 기다리지 않고 큰 결정을 내리며 필요에 따라 넓게든 깊게든 일하니, 슈퍼 IC와 제품 엔지니어와 에이전트 관리자가 자연스럽게 나옵니다.
• 기존 조직은 소유권 경계로 계층이 나뉘어 있어 같은 영역 안에서는 AI 유무와 무관하게 빠르지만, 경계를 넘는 의존이 생기는 순간 합의·조율·이견 해소가 붙습니다. RACI와 DACI 같은 장치는 갈등을 조율할 뿐 장벽 자체는 남겨 둡니다.
• 글로벌 기업 951곳을 조사한 Bain의 AI 예산 설문은 기술은 작동했지만 가치는 실현되지 않았다는 결과를 내놓았습니다. 일하는 방식을 바꾸지 않은 채 AI만 주입하면 그렇게 됩니다.

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03코드가 나빠지는 데는 한계가 없다

건물이나 다리는 층을 끝없이 올리면 무너지지만 소프트웨어는 추상적 영역에 있어서 그런 한계가 없습니다. 간접 참조 계층을 더하고 성능을 더 낮추는 일은 언제든 가능하니, 코드의 악화는 끝없이 이어질 수 있습니다. 침몰하는 배나 무너지는 건물 같은 비유는 이 차이를 오히려 가립니다.

• 대학 졸업 직후 들어간 Amazon 주문 처리 조직에서, 동료들은 제대로 구현하면 유능한 엔지니어 24명 이내로 유지·발전이 가능하다고 추산했지만 실제 조직은 수백 명 규모였고 전체 작동 방식을 배우는 일 자체가 불가능했습니다.
• 아키텍처 개선 시도는 늘 있었지만 같은 실패 주기를 반복했습니다. 시스템을 제대로 이해하려면 수년이 필요한데 조직 정치상 그럴 수 없어 불완전한 정보로 재설계를 시작하고, 새 구조의 잔재만 기존 아키텍처에 영구히 붙은 뒤 주도한 엔지니어는 승진해 떠났습니다.
• 기술 부채에는 파산 같은 강제 초기화가 없습니다. 전면 재작성은 좀처럼 선택할 수 없고, 별도 경로로 새 시스템을 만들어도 기존 사용 사례와 유지보수 의무는 그대로 남습니다.

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04Show GN: Tokenbill — 내 AI 토큰 사용량 대시보드 & 리더보드 (Claude Code·Codex·Gemini CLI 자동 집계)

해외에서 ccusage 스크린샷으로 토큰 사용량을 자랑하는 문화를 보고, 아예 모아서 겨룰 수 있게 만들었습니다. Claude Code·Codex·Gemini CLI의 구독 토큰 사용량을 본인 PC 로그에서 자동 집계하고, OpenAI·Anthropic API 사용량은 Admin 키로 연동합니다. 가입 후 터미널에서 한 줄이면 끝입니다.

• 자기 신고가 아니라 ~/.claude/projects, ~/.codex/sessions, ~/.gemini 로그 파서 기반으로 집계하고, 프로바이더가 검증한 API 트랙과 로컬 로그 집계인 구독 트랙은 순위를 분리했습니다.
• API 키는 서버에서 암호화 저장하고 Read-only Admin 키를 권장하며 쓰기 권한 키를 감지하면 경고합니다. AI 계정 이메일은 마스킹·해시로만 저장해 원본은 남기지 않습니다.
• 업로더는 의존성 0개인 단일 Node 스크립트라 npx로 바로 돌아가고, MCP 도구로 붙어 있어 Claude에게 순위를 물어볼 수도 있습니다.

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05GPT-6 Astra, 수능 벤치마크 첫 전 영역 만점

개인이 운영하는 2026학년도 수능 LLM 평가에서 GPT-6 Astra가 처음으로 종합 450점 만점을 받았습니다. 국어와 수학의 모든 선택과목, 영어, 한국사, 평가 대상 탐구 4과목을 전부 맞혔고 기존 모델들이 어려워하던 사회문화 8번도 풀었습니다. 다만 지식 컷오프가 시험 이후라 문제가 학습에 포함됐을 가능성은 남습니다.

• 일반 모드 high 설정에서 국어·수학·영어 각 100점, 한국사 50점, 탐구 환산 100점을 기록했고 입력 약 22만 6천, 출력 약 13만 1천 토큰을 써서 출력이 입력의 58%에 그쳤습니다.
• 한 문제씩 넣으면 만점이지만 한 과목 문제를 한꺼번에 넣는 고난도 모드에서는 사회문화 8번을 틀려 448.5점으로 GPT-5.6 Sol Pro와 같아졌습니다. 입력 방식이 성적을 가릅니다.
• 토큰을 적게 썼다고 비용이 항상 낮지는 않아, 일반 모드에서는 API 단가 차이로 GPT-5.6 Sol보다 비쌌고 일괄 입력 모드에서는 Claude Opus 5와 Fable 5.1보다 저렴했습니다.

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06LLGo - C와 Python 라이브러리를 활용하는 LLVM 기반 Go 컴파일러

Go로 코드를 쓰면서 C와 Python 생태계 라이브러리를 그대로 쓸 수 있게 만든 컴파일러입니다. Go 소스를 LLVM으로 컴파일하고 C 라이브러리와는 C ABI 호출 규약으로 직접 연결해, 일반 Go의 cgo에서 생기는 스택·스케줄러 전환 비용을 피합니다. NumPy나 PyTorch 같은 것도 Go에서 호출할 수 있습니다.

• llpyg로 Python 라이브러리의 Go 바인딩을 생성하며, 해당 Python 패키지는 별도로 설치돼 있어야 합니다. SQLite·OpenSSL·raylib 바인딩과 데이터베이스 접근, 게임 제작 예제를 제공합니다.
• Go와 소스 수준 호환이지만 런타임은 다릅니다. 네이티브 고루틴이 OS 스레드와 1:1로 대응하고 기본 GC로 BDWGC를 씁니다.
• Linux와 macOS의 amd64/arm64를 지원하고 WebAssembly와 일부 임베디드 보드 빌드도 있습니다. C/C++ 바인딩은 아직 수작업 관리이고 자동 생성은 향후 계획입니다.

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07Show GN: 번역체를 완전히 못 없앤다면 문체를 만들어 넣어버리자는 발상에서 만든 무협체 스킬

최근 빠져 버린 무협지에서 착안해 가벼운 마음으로 무협체 스킬을 만들어 보았습니다. 이 초식은 클로드가 강호의 말투로 한국어를 쓰도록 합니다. 번역체를 완전히 없애기 어렵다면 차라리 문체를 만들어 넣어버리자는 발상입니다.

• 해당 초식을 그대로 쓰셔도 좋고, 직접 유사하게 비급을 만드셔도 좋습니다. 이 초식이 유일한 길은 아닙니다.
• 강호에서 한글 같은 작은 문파도 신경 써 줄 때까지, 가끔 이를 통해 신선놀음을 해보려 합니다.
• 소인은 강호에 나선 지 오래되지 않은 터라 다른 무림 고수님들의 가르침 또한 환영합니다.

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08인터넷 아카이브 서버를 계속 돌리려면 — 9월 정기후원 3배 매칭

Keep Our Servers Running

인터넷 아카이브가 9월 한 달 동안 정기 후원 금액을 3배로 매칭하는 캠페인을 열었습니다. 서버를 계속 돌리기 위한 모금이고, 여러 결제 수단을 지원하는 전용 페이지로 받습니다.

• HN 반응은 대체로 후원 독려 쪽입니다. 관계자가 아니라 그냥 팬인데 다른 사람들도 떠올리라고 올린다는 댓글이 상단에 있습니다.
• 결제 수단이 여럿이고 랜딩 페이지가 잘 되어 있어 후원이 아주 쉬웠다는 후기와, Wayback Machine을 아낀다는 이야기가 이어집니다.
• "누가 내는 건가"처럼 매칭 재원의 출처를 묻는 반응도 함께 달렸습니다.

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092억 1600만 대의 감시 TV — LG 스마트 TV 문제 [영상]

216M Spy TVs – The LG Smart TV Problem [video]

LG 스마트 TV가 무엇을 수집하는지 파고든 영상입니다. 제목이 사안을 오히려 축소한다는 반응이 나올 만큼, 마이크와 네트워크 양쪽에서 문제가 지적됐습니다.

• HN 상단 반응에 따르면 TV에는 끌 수 없는 마이크가 여러 개 있고, 상시로 녹음한 뒤 전사 결과를 평문으로 업로드한다는 지적이 나왔습니다.
• 같은 반응은 홈 네트워크의 모든 기기 데이터와 메타데이터를 IP 주소까지 포함해 수집하고, 네트워크 트래픽을 분석해 어떤 애플리케이션이 돌아가는지까지 파악한다고 주장합니다.
• 미국에서는 아마 그냥 넘어가겠지만 EU 개인정보 보호법은 여러 건 위반하는 것 아니냐는 물음이 이어졌습니다.

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10Fable 5로 경제학 연구를 해봤습니다

Working on Economics with Fable 5

Fable 5를 붙여 실제 경제학 작업을 진행한 기록입니다. 모델 소개가 아니라 논문 형태의 결과물이 나오기까지의 과정에 무게가 실려 있습니다. 밀도가 높다는 평이 붙었습니다.

• HN 댓글에서는 조지스트 입장에서 공감한다면서도, 표준 조지즘이나 리카도의 지대론에 견줘 이 작업의 새로운 기여가 무엇인지 묻는 반응이 나왔습니다.
• UBI 말고 이 문제를 푸는 다른 대안이 있느냐는 질문도 함께 달렸습니다.
• 논문 초록이 AI로 생성된 것 같다는 지적과 판별 서비스 링크가 붙어, 결과물의 어느 부분까지 모델이 썼는지가 별도 쟁점이 됐습니다.

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