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AI 시대의 글쓰기, 배포, 검수, 수익화 운영 기록을 카테고리와 발행일 기준으로 탐색하는 전체 글 목록입니다.
M4 Mac mini 16GB에서 Qwen3-TTS와 Supertonic 3에 같은 한국어 문장 4종을 넣고 생성 시간, 음성 길이, 피크 메모리, 샘플레이트를 비교한 뒤 에이전트 기본 TTS를 교체한 기록입니다.
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Gemma 4 26B-A4B 전용 Swift/Metal 런타임 TurboFieldfare를 M4 Mac mini 16GB에서 직접 빌드하고 실행해 본 실측 기록입니다. 메모리는 2GB로 가볍지만 decode 6.26 tok/s, 콜드 첫 읽기 3~4배 저하가 나온 이유와 에이전트용 부적합 판단을 정리했습니다.
AWS가 운영하는 Kiro Pro Max를 직접 결제해 본 화면과 공식 문서를 대조해, 0원처럼 보인 이유와 5,000 크레딧, 모델 배수, 8월 1일 이전 해지 기준을 정리했습니다.
OpenAI Presence 발표를 Daejin Lab의 수동 발행 흐름과 대조해, 운영형 AI 에이전트에 필요한 최소 권한·승인 작업·평가·사람 인계 기준을 정리했습니다.
Gemini 3.6 Flash와 3.5 Flash-Lite의 가격, 토큰 한도, 도구 지원과 벤치마크를 비교하고 에이전트·대량 문서 작업별 선택 기준을 정리했습니다.
Nanbeige4.2-3B의 에이전트 벤치마크와 8.34GB 공식 가중치, Ollama·llama.cpp 호환 문제를 대조해 M4 Mac mini 16GB에서 시험할 기준을 정리했습니다.
M4 Mac mini 16GB에서 Ternary Bonsai 27B를 세 엔진으로 직접 실행했습니다. 속도와 메모리뿐 아니라 최종 출력과 도구 호출까지 비교합니다.
PrismML의 1비트·삼진 Bonsai 27B 발표와 공식 문서, 초기 사용자 후기를 대조해 3.9GB 용량의 의미와 아이폰·Mac 실행 조건, 아직 검증할 한계를 정리했습니다.
OpenAI Codex 팀의 Reddit AMA와 공식 GPT-5.6 문서를 대조해 모델·추론 강도 선택, MCP 사용량 절감, 장기 작업과 확정되지 않은 방향을 정리했습니다.
로컬 AI와 클라우드 AI를 신념이 아니라 작업 기준으로 나눠본 기록입니다. 데이터 민감도, 실패 비용, 반복 횟수, 도구 권한을 기준으로 어디에 무엇을 맡길지 정리했습니다.
AI 음악 유튜브를 처음 실험할 때 Google AI Pro와 Lyria API를 어떻게 나눠 봐야 하는지, 공식 문서와 OsoriBada 운영 기준을 바탕으로 정리했습니다.
Xiaomi MiMo를 Mac mini M4에 설치해 테스트했습니다. 답변은 괜찮았지만 mimocode 로그가 36GB까지 커져 삭제한 과정을 정리합니다.
Gemma 4 12B 공식 모델 카드와 GGUF 후보를 확인한 뒤, M4 Mac mini 16GB와 LM Studio에서 실제로 로드해 본 설정과 X 번역용 모델 선택까지 정리했습니다.
HTML/CSS 기반 영상 렌더링 도구 HyperFrames를 DaejinLab 콘텐츠 자동화에 붙이기 전에 로컬 환경, 메모리, 렌더링 게이트, 공개 판단을 분리해서 확인한 기록입니다.
M4 Mac mini 16GB에서 Supertonic OpenAI 호환 TTS 프록시를 설치하고, health/models/speech 응답과 wav·mp3·opus 생성 시간을 직접 확인한 운영 기록입니다.
Karpathy식 4원칙으로 불리는 코딩 에이전트 가이드를 그대로 설치하지 않고, Daejin Lab 작업에 맞는 짧은 행동 가드로 바꿔 본 기록입니다.
DaejinLab 블로그 repo에 CodeGraph index를 붙여보며 확인한 것과, 바로 전역 도구로 쓰지 않고 dev profile 한정으로 둔 이유를 정리했습니다.
GitHub의 AI agent, memory, browser, MCP repo를 바로 설치하기 전에 data access, network, hooks, credential surface를 먼저 보는 기준을 정리했습니다.
GCP Always Free, Docker, ngrok 조합으로 n8n을 저비용 운영하는 글을 볼 때 무료보다 먼저 확인해야 할 비용·secret·외부 노출 경계를 정리했습니다.
Dexter GitHub repo raw 검토를 바탕으로, 금융 리서치 AI 에이전트를 투자 판단 도구가 아니라 안전성 체크 사례로 보는 기준을 정리했습니다.
Apple Silicon 환경에서 LM Studio와 Gemma를 연결할 때 확인한 모델 요구사항, 설치 경로, 실행 이슈, 메모리/속도 체감 기록을 정리했습니다.
Astro 정적 블로그를 Cloudflare Pages에 배포한 뒤 제가 실제로 확인한 빌드, URL, sitemap, 공개 페이지 점검 순서입니다.
Astro와 Cloudflare Pages 블로그에서 Search Console sitemap 오류를 겪으며 robots.txt, sitemap, canonical을 실제로 점검한 기록입니다.
개인 블로그와 개발 자동화 작업에서 에이전트에게 맡기기 좋은 일, 사람이 직접 판단해야 하는 일을 실제 운영 기준으로 나눴습니다.
AI 코딩 도구 비용이 예상보다 빨리 늘어나는 이유와 개인 프로젝트에서 사용량과 재작업을 줄이는 방법을 기록했습니다.
개인 프로젝트와 정적 블로그 운영에서 API 키와 토큰을 코드·Git·배포 환경에 안전하게 분리해 관리하는 기준을 기록했습니다.
WordPress 대신 Astro 기반 정적 블로그를 고른 이유와 sitemap, GitHub, Cloudflare 설정에서 실제로 막힌 지점을 기록했습니다.
Daejin Lab을 만들면서 Codex와 Claude Code를 어떻게 나눠 썼고, 어디서 사람이 멈춤선을 정했는지 기록했습니다.