요약

MIT 연구진이 역할도 레시피도 주지 않은 LLM 에이전트 수백 명을 지속적 물리 세계에 풀어놓고, 이들이 남긴 기술을 에이전트가 모두 사라진 뒤에 시험했다. 공유 세계를 가진 사회는 고립 탐색보다 넓고 견고한 기술 포트폴리오를 만들었지만, 최강 단일 발명품은 여전히 고립 탐색의 몫이었다.

코드베이스를 채팅 안에서 인터랙티브한 시스템 맵으로 바꾸는 에이전트 스킬. 에이전트는 그림 대신 타입이 정해진 JSON을 쓰고, Archify가 검증을 모두 통과한 결과만 HTML 한 파일로 내놓는다.

어휘를 손봐도 AI 소설 탐지율은 95.5%에서 93.9%로만 떨어진다. 흔적이 남는 자리는 서사 구조라는 StoryScope의 측정을 규칙으로 옮긴 오픈소스 스킬. 소설은 구조를 먼저 수리하고, 릴리스 노트나 사후 분석 같은 업무 문서는 게시 지면별 규칙을 따로 받는다.

자기 개선 에이전트의 평가 기준을 고정하지 않고 에이전트와 함께 진화시키는 탐색 프레임워크. 코딩·논문 쓰기·증명 쓰기 세 영역에서 고정 평가자 기준선을 앞섰고, AI가 쓴 글을 지나치게 잘 받아주던 심사자의 편향까지 탐색 중에 교정했다.

게임스컴 2026 데브 강연에서 로우 퓨리의 시니어 브랜드 매니저 폰투스가 스팀 페이지의 구성 요소별 후킹 전략을 공유했다. 타이틀명·키 아트·태그·가격·트레일러·리뷰 각각이 왜 판매와 위시리스트에 영향을 주는지, 실제 퍼블리싱 사례와 함께 정리했다.

Zed의 GPU 가속 UI 프레임워크 GPUI를 React로 감싼 바인딩. React 리컨사일러의 뮤테이션을 JSON 직렬화 없이 Rust로 그대로 넘겨, Electron이나 웹뷰 없이 데스크톱 앱을 GPU에 직접 그린다.

스태프 엔지니어는 캘린더에 사고 시간을 비워 문제를 찾지 않는다. 일상의 대화를 흡수해 문제를 쌓아 두고, 서로 달라 보이는 요청들이 같은 형태로 겹칠 때까지 기다린 뒤에 만들기 시작한다는 실무 기록.

SteamDB 집계로 2026년 스팀 신작은 8월 20일까지 16,115종, 하루 평균 69.5종이다. 밸브가 마련해 둔 노출 장치와, 그 규모를 사람의 편집 기준으로 통과하려는 독립 매체들의 방식을 나란히 정리한 기사.

OpenAI가 경쟁 제품인 Claude Code 안에서 Codex를 부르는 공식 플러그인을 냈다. 코드 리뷰와 작업 위임을 제공하는데, 그 프롬프트의 상당 부분은 Claude가 스스로 무엇을 하지 못하게 막는 데 쓰인다.

이 수채화들은 이미지 생성 모델이 만든 것이 아니다. 언어 모델이 그림을 그려 내는 자바스크립트를 작성했고, 그 코드를 쓰는 방법은 강화학습으로 익혔다.