AI 에이전트 툴 `Get Shit Done`(GSD), 원작자 러그풀 스캠 후 프로젝트 유기. **즉시 이전 필수**.

// related

• #0001

  #0001에이전트·도구r/ClaudeAI어제

  `Claude Code` 캐시 누락, 비용 12.5배 증가 유발하는 조용한 습관들

  A cache miss in `Claude Code` costs 12.5x more than a hit—here are the common triggers

  70radar

  Claude CodeAnthropic의 코드 중심 AI 어시스턴트 — 터미널/IDE 연동

  Claude Code 세션 중 설정을 바꾸면 캐시가 날아가 비용이 12.5배 뛴다. CLAUDE.md 수정, /model 전환 등이 주범. 비용 관리를 위해 중요한 변경은 새 세션에서 하거나, 작업 후 /clear하는 습관이 필수다.

  • —캐시 누락(miss) 시 토큰 비용은 적중(hit) 대비 12.5배에 달한다. 5만 토큰 컨텍스트 기준, 한 번의 실수로 상당한 비용 차이가 발생한다.
  • —세션 중 mcp 서버 추가/제거는 tools 정의를 바꿔 전체 캐시를 무효화하는 최악의 작업. 필요한 툴은 세션 시작 시 모두 설치해야 한다.
  • —CLAUDE.md 파일 수정은 system 프롬프트 캐시를 날려, 이후 대화 전체를 비싼 비용으로 다시 쓰게 만든다. 프롬프트 튜닝은 세션 사이에 할 것.
  • —/model 명령어로 모델을 바꾸는 것 역시 캐시 네임스페이스가 달라져 캐시를 처음부터 다시 만든다. Sonnet과 Opus는 별도 세션으로 분리해 사용해야 효율적.

  출처: www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1tlzqpl/cache_miss_in원문 보기 →
• #0002

  #0002에이전트·도구r/LocalLLaMA3일 전

  `BeeLlama v0.2.0` 출시, `RTX 3090`에서 추론 속도 최대 **4.9배** 향상

  BeeLlama v0.2.0 boosts inference speed by up to 4.9x on an RTX 3090

  40radar

  BeeLlama고성능 로컬 LLM 추론 엔진 — DFlash 기술로 토큰 생성 가속

  DFlash 기술로 llama.cpp 대비 토큰 생성 속도를 최대 4.9배 높인 추론 엔진. RTX 3090급 GPU에서 로컬 LLM 활용도를 크게 높일 수 있어 주목할 만합니다.

  • —Qwen 3.6 27B 모델 기준, 단일 RTX 3090에서 초당 164 토큰을 생성합니다. 기존 llama.cpp의 37.2 tps 대비 4.4배 빠른 속도입니다.
  • —DFlash는 더 작은 드래프트 모델로 추론을 가속하는 기법. 프롬프트 처리 속도는 비슷하나, 토큰 생성에서 큰 폭의 성능 향상을 보입니다.
  • —이번 업데이트로 Gemma 4 31B 모델을 완벽히 지원하며, GGUF 포맷과 호환되어 기존 로컬 LLM 생태계와 연동이 쉽습니다.
  • —클라우드 API 비용 없이, 보유한 GPU로 빠른 프로토타이핑이나 소규모 서비스 운영이 더 현실적이 됩니다. 특히 긴 텍스트 생성 작업에서 유리합니다.

  출처: www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tkpz2y/beellama_v0원문 보기 →
• #0003

  #0003에이전트·도구GeekNews3일 전

  Python 3.15의 숨은 개선: `asyncio.TaskGroup` 취소 등

  Python 3.15's Hidden Gems: `asyncio.TaskGroup` Cancellation and More

  50radar

  Python 3.15부터 asyncio 태스크 그룹 취소가 깔끔해진다. 복잡한 예외 처리 없이 우아하게 비동기 작업을 중단시켜 보일러플레이트가 줄어든다. 당장 쓸 건 아니지만 환영할 만한 변화.

  • —asyncio.TaskGroup.cancel()이 사용자 정의 예외 없이 태스크 그룹을 취소할 수 있게 변경됩니다. 비동기 코드의 에러 핸들링이 더 직관적으로 바뀝니다.
  • —지연 임포트나 Tachyon 프로파일러 같은 대형 기능에 묻힌 '작지만 유용한' 변경 사항 중 하나로, 실용성에 초점을 둔 개선입니다.
  • —FastAPI나 LangChain 등 비동기 기반 Python 백엔드를 다룰 때 흔한 보일러플레이트 코드를 줄여줘, 개발 경험을 개선하는 효과가 있습니다.

  출처: news.hada.io/topic?id=29767원문 보기 →