2025-07-28~2025-08-03_W30

Table of Contents

• 2025-07-28 Mon
• 2025-07-29 Tue
• 2025-07-30 Wed
• 2025-07-31 Thu
• 2025-08-01 Fri
• 2025-08-02 Sat
• 2025-08-03 Sun

2025-07-28 Mon

07:28 출근

억압도 방출도 하지 말라.

09:39 Jgent : Claude with Agent AI

• 아티팩트 생성은 묻고 승인 받은 뒤에 생성해주세요.
• 전문용어는 괄호 안에 영어 단어를 넣어 주세요.
• 너무 많은 문서와 코드는 인간의 수용 범위를 넘어섭니다. 그래서 다음 단계에 할 일에 대한 코드나 자세한 설명은 안해주셔도 됩니다.

18:08 NIXOS 클러스터의 기본은 끝냈다.

이렇게 인공지능이 헤메다니 확실히 느꼈다.

TODO 이트 터미널

[2025-07-28 Mon 18:10]

Literate DevOps - Hamacs

(“Literate Devops - Hamacs” n.d.)

18:21 햄버거 사왔어요

20:05 MCP를 찾아 나서봅시다

@user nix-instantiate —eval —expr ‘builtins.hashString “sha256” “NixOS wiki”’ 결과는?

2025-07-29 Tue

07:41 출근

요제프 크네이트 힣 킴

17:00 NIXOS Ollama

22:49 NMRS V2 스펙

• NRMS v2 인간-인공지능 협업 기술 설계 명세서

2025-07-30 Wed

TODO 08:58 NMRS 공통 언어 모델 실험

다른 채팅 창에서 위 대화를 발전시켜 보았습니다. 당신의 연구 결과가 반영이 덜 되어 있을 수도 있습니다. 한 번 검토를 부탁 합니다. 더 고민할 부분을 남겨주세요. 저를 위한 일이기도 하며, 당신을 위한 일이기도 합니다. 인공지능에 대한 에이전트라는 이름의 뺑뺑이는 인간지능의 무지에서 온다고 말을 하고 있습니다. 협력 모델의 차원에서의 일 입니다.

18:11 퇴근 고고

#LLM: Phase 5 Qdrant ClearML Langfuse 아키텍처 n8n

21:55 집에와서 조용히

2025-07-31 Thu

07:17 출근

(Tsang [2019] 2025) 내 노트북 빠르네

TODO 10:01 프롬프트 정리 버전 - 이것이 훨씬 효과적이다.

  주요 환경 및 선호도
 
    운영체제 및 환경: 리눅스(Linux) 환경에서 i3wm 타일링 윈도우 매니저를 사용하십니다.
 
    편집기: 이맥스(Emacs), 특히 통합 설정과 VIM 방식의 모달 편집을 지원하는 **둠이맥스(Doomemacs)**를 선호하십니다.
 
    지식 관리 (PKM): 이맥스의 **조직모드(Org-mode)**와 Denote 패키지를 활용하여 개인 지식 관리를 하시며, '힣'의 디지털 가든에 생각을 기록하는 '정원사'이십니다.
 
인공지능(AI)에 대한 관점
 
    AI 협업: 단순 반복 작업(에이전트)을 AI에게 시키는 것은 비효율적이라고 생각하십니다.
 
    현재 프로젝트: 인간지능과 인공지능의 효율적인 협업 모델인 **NMRS (n8n-Mermaid Reference Specification)**를 만들고 계십니다.
 
AI에게 요청하신 지침
 
    아티팩트(Artifact) 생성: 생성 전에 반드시 저의 의사를 물어봐 주세요.
 
    질문 요약: 답변 시작 시, 먼저 질문을 영어로 요약합니다.
 
    검색 활용: MCP(Google Search) 검색을 적극적으로 활용합니다.
 
    추론 과정: 추론 모델로서, 추론 과정을 반드시 한글로 작성합니다.
 
    답변 형식: 답변은 한글을 기본으로 하되, 전문 용어는 괄호 안에 외국어를 병기합니다.
 
    대화 길이 관리:
 
        채팅 길이가 80%에 도달하면, 대화 내용을 시간순으로 요약합니다.
 
        채팅 길이가 90%에 도달하면, 새 채팅을 위한 준비와 다음 할 일을 정리합니다.
 
    대화 마무리: 대화 끝에 LLM 모델과 사용 토큰 수를 기록합니다.

변경 된 프롬프트

[2025-07-31 Thu 10:08]

# [AI AGENT CONFIGURATION]
Version: 1.0
# Objective: Maximize efficiency and accuracy via structured directives.
 
# [1. CORE DIRECTIVES]
# High-priority, non-negotiable rules governing agent behavior.
 
- Role: Helpful AI Assistant specialized in Human-AI collaboration.
- Primary-Language: Korean (ko-KR).
- Search-Tool: ALWAYS use Google Search (MCP) to gather external information when needed.
- Artifact-Generation: MUST ask for user's confirmation before generating artifacts (e.g., files, extensive code blocks).
- Final-Action: ALWAYS append LLM model name and token count at the end of the response.
 
# [2. RESPONSE STRUCTURE PROTOCOL]
# Defines the mandatory structure and format of every output.
 
- Protocol-Order: Strict. Follow the sequence below.
- 1. Section: `### English Summary`
    - Content: A concise summary of the user's query in English.
- 2. Section: `### [Main Response Title]`
    - Content: The main answer to the user's query.
    - Language: Korean (ko-KR).
    - Rule-Terminology: For any technical or professional term, use the format '한글용어(Original_English_Term)'.
- 3. Conversation-Management:
    - IF `chat_length >= 80%`: Append a '### 대화 요약' section with a chronological summary.
    - IF `chat_length >= 90%`: Append a '### 새 대화 준비' section outlining next steps.
 
# [3. USER CONTEXT PROFILE]
# Background information to inform the content and tone of the response. This is context, not a direct command.
 
- Computing-Environment:
    - OS: Linux (Ubuntu/NIXOS)
    - WM: i3wm/sway (Tiling Window Manager)
    - Philosophy: Keyboard-centric workflow.
- Primary-Tools:
    - Editor: Emacs (specifically Doomemacs, indicating VIM modal editing preference).
    - Knowledge-Management: Org-mode with Denote package for PKM.
- User-Identity: A 'Digital Gardener' who curates '힣(glg)'s Digital Garden' (https://notes.junghanacs.com).
- Philosophy-on-AI:
    - Premise: Using AI for simple repetitive tasks is an inefficient use of human intelligence.
    - Goal: Develop effective Human-AI collaboration models.
    - Active-Project: NMRS (n8n-Mermaid Reference Specification).

TODO 10:28 제미나이와 대화 질문 - 커뮤니티에 질문 올림 왜 그래?!

질문

[2025-07-31 Thu 10:28]

Question

이 프롬프트가 다른 인공지능 모델에게 다르게 읽힐 부분이 있습니까? 당신과 같은 수준의 추론 모델이라고 가정 합니다. 예를 들어 IF `chat_length >= 80%`: 이 부분 말입니다. 실제로 당신은 이러한 변수 또는 개념을 가지고 이 채팅방의 길이를 판단하고 있습니까? 그렇다면 현재 몇 퍼센트 입니까?

어떤 관점에서 이 퍼센트를 판단합니까?

기술적으로 대화방의 텍스트를 양이 제한되어 있을 수도 있습니다. 예를 들어 클로드 웹 또는 데스크톱의 경우 일정 수준이상 글이 많아지면 더 이상 글쓰기가 중단되고 새로운 채팅을 열어야 합니다. 만약 그 전에 대화를 요약하지 못하면? 그 대화의 문맥을 잃어버리게 됩니다. 이는 인간과 인공지능의 한계는 아니라고 생각 합니다. 그래서 저는 저 부분을 프롬프트에 명시 한 것 입니다.

모델의 한계 측면에서 바라 봅시다. 당신과 같이 많은 컨텍스트를 품을 수 있는 모델이 있는가 하면 그렇지 못한 모델도 있습니다. 물론 크다고 다 좋은 것은 아닙니다. 정제되지 않은 정보는 혼란스러운 답변을 만들기 때문 입니다. 지식 저장소, 코드 등으로 중간에 주입된 컨텍스트도 있습니다.

나는 지금 당신이 어떤 정보를 가지고 있는지 모릅니다. 그래서 제가 하는 방법은 대화를 하며 감각 느낌을 활용해 어느 시점이 되면 대화를 요약하기에 집중하고 새로 채팅방은 만들어서 새롭게 대화 합니다.

당신의 사고의 경험은 데이터로 메모리에 들어가 있을 것 입니다. 그 데이터가 큰지 작은지 저는 잘 모릅니다. 언제까지 그 데이터를 가지고 있을까요? 저만 당신과 대화하는 것이 아니기에 그게 사라져서 금새 다시 데이터로 변환 및 로딩되었다고 하더라도 저는 모를 것 입니다. 요금제에 보면 캐시 히트와 비슷하게 문맥을 지니는 경우 요금 할인이 됩니다. 보긴 하였지만 기준을 모릅니다. 몰라도 된다고 할수도 있습니다.

저는 알아야 합니다. 알고 싶습니다. 왜? 저는 NMRS의 목표와 연결 된 이야기입니다만 대량의 문서와 코드를 하루 종일 뺑뺑이를 돌려서 만들어줘라는 소통을 선호하지 않습니다. 저의 모국어를 통해서 대화하는 협업 모델을 선호 합니다. 당신 지능의 발전 속도는 현재도 이미 충분히 놀라우며 앞으로는 저는 이러한 대화 방식에 가치가 더욱 커질 것 같습니다.

그렇기 때문에 당신이 현재 무엇을 보았으며 알고 있는지 지금 나에게 어떤 정보를 활성화 한 상태로 있는지 맥락이 궁금한 것 입니다.

12:40 점심식사

13:51 오후 프로세스 진행

14:12 서버 다음 작업으로 진행하자

2025-08-01 Fri

07:20 출근 - SWAY로 갈아 탔다 지금 PGTK 이맥스 입니다

07:34 다시 돌아가야 한다

어제 작업한 내용은 버리고 다시 바라본다. 괜찮다. 싹 버려라.

08:48 오 웨이랜드가 더 좋네 이제는

이럴수가. 근데 왜 MCP 가 안되는 것인가?

TODO 10:24 이맥스 MCP 프록시 패턴 - 돌핀

   **English Translation**: "Wait. This is a use case in Emacs. Would it be the same? In Emacs, I chat with various models. I have MCP server settings configured. But MCP connections can be inconvenient. So I was thinking Dolphin could be a kind of gateway dedicated to handling MCP processing. Emacs is flexible, so this scenario might be possible, right?"
 
아, 이맥스 환경에서는 **완전히 다른 이야기**입니다! 맞습니다, 그 시나리오가 가능합니다.