andrej-karpathy 태그 문서 13개

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#andrej-karpathy

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YouTube2026년 5월 18일

안드레이 카파시가 말하는 AI-native 의 역량

안드레이 카파시가 말하는 AI native의 역량은 AI 도구를 빠르게 쓰는 능력이 아니라, 문제를 소프트웨어 3.0 관점에서 다시 정의하고 에이전트를 지휘해 의미 있는 결과를 만드는 판단력이다.

실밸개발자

#ai-native-software #agentic-engineering #software-3-0 #agent-infrastructure

YouTube2026년 6월 4일

카파시는 옳았다 — AI 조언의 90%가 6개월 안에 사라지는 진짜 이유

카파시의 “AI 조언의 90%가 6개월 안에 사라진다”는 말의 핵심은 최신 프롬프트나 도구 이름이 아니라, 도구가 바뀌어도 남는 컨텍스트 설계·검증 루프·하네스를 갖추라는 경고다.

바이브랩스

#ai-workflow-design #context-engineering #agent-tooling #evaluation-loops

YouTube2026년 5월 29일

AI 를 위한 두 번째 뇌: 세컨드 브레인 파헤치기 (feat. 메타 스태프 엔지니어)

AI를 위한 두 번째 뇌, 즉 세컨드 브레인은 단순한 메모장이 아니라 개인의 지식·맥락·스타일을 AI가 탐색하고 활용할 수 있게 만드는 관계형 지식 시스템이다.

실밸개발자

#ai-second-brain #agent-memory-systems #knowledge-graph #llm-wiki

Article2026년 5월 20일

Andrej Karpathy, OpenAI founding member and inventor of ‘vibe coding,’ defects to Anthropic

안드레이 카파시가 Anthropic에 합류한 것은 LLM 경쟁의 핵심 전선에서 연구로 복귀하며, 작은 시스템을 통제해 더 큰 변화를 만드는 그의 일관된 접근법이 다시 주목받고 있음을 보여준다.

Eva Roytburg

#anthropic #openai #tesla #andrej-karpathy

Article2026년 5월 9일

Karpathy's 4 CLAUDE.md rules cut Claude mistakes from 41% to 11%. After 30 codebases, I added 8 more

CLAUDE.md는 단순한 취향 파일이 아니라, Claude Code가 반복적으로 저지르는 실수 유형을 줄이기 위한 행동 규칙 세트이며, 원문은 Karpathy식 4개 규칙에 8개를 추가해 에이전트형 코딩 환경의 병목을 보완해야 한다고 주장한다.

Mnimiy

#mnimiy #andrej-karpathy #claude-code #claude-md

YouTube2026년 4월 29일

Andrej Karpathy: From Vibe Coding to Agentic Engineering

Andrej Karpathy는 현대 AI 구축, Tesla Autopilot, vibe coding 개념과 연결된 인물로 소개되며, 최근에는 프로그래머로서 뒤처졌다는 감각을 드러낸다

Sequoia Capital

#agentic-coding-tools #software-3-0 #ai-native-engineering #verification-driven-llms

YouTube2026년 4월 11일

안쓰면 손해! 클로드코드가 내 노하우를 나무위키처럼 정리해줍니다 (feat. 안드레 카파시)

클로드 코드를 “개인 지식 편집자”처럼 활용해 로우 데이터를 위키형 마크다운으로 계속 연결·보강하면, 흩어진 노하우를 AI가 재사용 가능한 개인 지식 자산으로 바꿀 수 있다는 내용이다.

시민개발자 구씨

#obsidian-local-markdown #claude-code-agents #personal-knowledge-base #retrieval-and-crosslinking

YouTube2026년 4월 5일

How To Do PHD-Level Research with AI (Karpathy''''s LLM Wiki)

이 영상은 LLM을 즉답형 챗봇으로 쓰는 대신, 문서와 논문을 계속 축적하고 다시 질문할 수 있는 개인용 연구 위키의 정리·연결 도구로 활용하자는 실무형 워크플로우를 설명한다.

Tommy Chryst

#personal-knowledge-base #llm-research-workflow #obsidian-vault #document-ingestion

YouTube2026년 4월 5일

Andrej Karpathy Just 10x''''d Everyone''''s Claude Code

Karpathy가 제안한 LLM 기반 위키 워크플로우는 복잡한 인프라 없이 마크다운 파일만으로 개인 지식 베이스를 구축·누적하는 실용적 방법이며, Claude Code가 자동으로 구조화·분류·관계 구축을 수행해 소규모(약 100편, 50만 단어)에서는 벡터 DB나 RAG 없이도 충분히 작동한다.

Nate Herk

#llm-wiki #obsidian-vault #claude-code-agent #markdown-knowledge-base

YouTube2026년 4월 5일

안드레 카파시와 루만이 만났다?클로드 코드로 완성하는 ''''자가 컴파일'''' 지식 시스템

안드레이 카파시의 LLM 자동 컴파일과 니클라스 루만의 제텔카스텐을 융합해, 클로드 코드 커스텀 스킬 6개로 토큰 소모를 10분의 1 수준으로 줄이는 개인 지식 시스템 구축법.

바이브랩스

#zettelkasten #claude-code-skills #obsidian #token-optimization

YouTube2026년 3월 20일

Skill Issue: Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI

Andrej Karpathy는 이 인터뷰에서, 에이전트 시대의 핵심 경쟁력이 더 이상 직접 코드를 치는 속도가 아니라 얼마나 많은 에이전트를 얼마나 오래, 개입 없이 운용하느냐에 달려 있다고 본다.

No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups

#code-agents #auto-research #llm-training #agent-orchestration

YouTube2026년 3월 23일

OpenClaw + Auto Research = GOD MODE

명확한 목표·단일 평가 지표·제약된 실험 범위를 가진 반복 루프를 AI 에이전트에 맡기면, 인간이 직접 최적화하던 연구·콘텐츠·마케팅 업무가 훨씬 빠른 실험 기반 운영으로 재편될 수 있다는 것이 이 영상의 핵심 주장이다.

Build In Public

#andrej-karpathy #auto-research #nanogpt #autonomous-experiment-loops

YouTube2026년 3월 14일

Claude Code + Autoresearch = SELF-IMPROVING AI

객관적 메트릭과 API 접근만 확보하면 24/7 무인 A/B 테스트 루프로 시간이 지날수록 자동 수익성이 개선되는 자기 진화형 마케팅 시스템을 구축할 수 있다.

Nick Saraev

#andrej-karpathy #auto-research #claude-code #closed-loop-experimentation