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local + echo = locho Sometimes you don't need access to a machine. You don't need a shell. You...

버그를 발견한 순간, 텍스트로 상황을 설명하려다 시간을 낭비한 경험이 있을 것이다. PromptShot의 그리기 기능과 단축키(Alt+Shift+S)를 쓰면, 브라우저에서 발견한 버그의 상태와 재현 경로를 캡처·주석·프롬프트 복사까지 한 흐름으로 처리할 수 있다. 텍스트만으로 버그 상황을 기술할 때 생기는 문제 버그를 텍스트로 설명하는 일은 생각보다 까다롭다. "오른쪽 상단 버튼을 누르면 모달이 이상하게 뜬다"는 문장을 받은 개발자는 어떤 버튼인지, 어떻게 이상한지 확인하기 위해 다시 질문해야 한다. 그 왕복이 쌓이면 간단한 버그 하나에도 맥락 공유만 수십 분이 걸린다. 특히 Cursor나 Claude 같은 AI 코딩 도구에 버그를 설명할 때, 텍스트만 붙여 넣으면 도구가 UI 상태를 추측해야 한다. 추측이 틀리면 엉뚱한 수정 코드가 나온다. 결국 개발자가 다시 맥락을 보완하는 루프가 반복된다. 문제는 두 가지다. 위치 : 텍스트로는 "어디에 있는 요소인지"를 정확히 전달하기 어렵다. 상태 : 에러 메시지, 깨진 레이아웃, 빈 영역 등 시각적 상태는 캡처 없이 설명하면 정보가 줄어든다. 그리기 도구로 화면에 직접 표시하고, 그 이미지와 함께 프롬프트를 LLM에 붙여 넣는 방식이 이 문제를 해결하는 가장 빠른 경로다. PromptShot 그리기 도구로 버그 위치를 어떻게 표시할까? PromptShot의 그리기 도구는 캡처 직후 바로 활성화된다. 별도 이미지 편집기를 열 필요가 없다. 영역을 드래그해 캡처하면 편집 패널이 열리고, 여기서 선택할 수 있는 도구는 다음과 같다. 도구 용도 버그 리포트에서 쓰는 방식 펜(자유 드로잉) 특정 영역에 자유롭게 표시 깨진 텍스트나 이미지 경계에 동그라미 형광펜 반투명 강조 에러 메시지 텍스트 강조 화살표 방향 지시 "이 버튼을 누른 뒤 저 팝업이 열림" 순서 표시 텍스트 짧은 주석 "여기서 클릭 → 404" 같은 재현 경로 메모 예를 들어, 가상의 시나리오를 생각해 보자. 결제 플로에서 "다음" 버튼이 특정 해상도에서 잘리는 버그를 발견했다고 가정하면, 화살표로 버튼 위치를 가리키고 텍스트 도구로 "1280px에서 clip 발생"이라고 짧게 메모한다. 이 이미지 하나가 세 문단짜리 텍스트 설명보다 정확하다. 캡처 범위는 전체 화면이 아니라 문제가 발생한 컴포넌트 영역만 잘라도 된다. 오히려 범위를 좁히면 LLM이 어디에 집중해야 하는지 명확해진다. 클립보드 즉시 복사로 버그 리포트 프롬프트를 작성하는 방법 주석 작업이 끝나면 Alt+1 또는 Alt+2로 복사 대상을 선택한다. Alt+1 : PNG 이미지만 클립보드에 복사 Alt+2 : 프롬프트 텍스트 + PNG 이미지를 함께 클립보드에 복사 버그 리포트 프롬프트를 만들 때는 Alt+2를 쓴다. 복사된 내용을 Cursor, Claude, ChatGPT에 그대로 붙여 넣으면 이미지와 텍스트 맥락이 동시에 전달된다. 프롬프트 텍스트 부분에는 캡처한 URL, 브라우저 정보, 캡처 시각이 자동으로 포함된다. 여기에 직접 한 줄을 추가해 재현 조건을 붙이면 완성도 높은 버그 리포트 프롬프트가 된다. 실제로 AI 코딩 도구에 붙여 넣는 프롬프트 구조는 이런 형태다. [캡처 이미지 첨부됨] URL: /checkout 재현 환경: Chrome 124, 1280×800 재현 단계: 1. 장바구니에서 '결제하기' 클릭 2. 배송 정보 입력 후 '다음' 클릭 3. 위 이미지처럼 버튼이 뷰포트 밖으로 잘림 예상 동작: 버튼 전체가 화면 안에 표시됨 실제 동작: 버튼 오른쪽 일부가 잘려 클릭 불가 위 이미지와 재현 단계를 기반으로 원인을 분석하고 수정 방향을 제안해 주세요. 이 구조를 매번 타이핑하지 않아도 된다. PromptShot에서 프롬프트 템플릿을 저장해 두면, 다음 버그부터는 캡처 → 주석 → 붙여넣기 세 단계로 끝난다. Alt+Shift+S로 이슈 트래킹을 어떻게 빠르게 처리할까? Alt+Shift+S는 PromptShot의 전역 캡처 단축키다. 브라우저 외 어떤 창에서도 작동하며, 누르는 순간 드래그 선택 모드로 바로 진입한다. 이슈 트래킹

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As someone who studied stats undergrad and industrial engineering operations research grad, and who thinks about the practical business of ML components in software.... I get lost and a bit hopeless when I think about how to make useful software out of ML models in a reasonable amount of time, and in the current business environment. And when I look at the businesses where I have worked that have mountains of middle management running tiny bits of the ML model lifecycle (think feature extraction, data ingestion and integration, training infra, hosting infra, more hosting infra, applied science)... that only makes my head hurt even more. How do you go about making practical software out of ML components? Edit: I should mention that I mean from scratch ML components, not just a call to a third party hosted tool. submitted by /u/ConstructionBoth6461 [link] [留言]

Installation traceless-style is published to npm. It has no required dependencies at runtime and one optional dependency ( @swc/core ) that the SWC-backed extractor uses for large codebases. 1. Install the package npm install traceless-style # or pnpm add traceless-style # or yarn add traceless-style The package ships pre-built. There is no postinstall step. Peer dependency Required? What for react ≥ 18 Optional Only needed for the React components in traceless-style/dark and traceless-style/rtl ( <TracelessRoot /> , <ThemeToggle /> , <RtlToggle /> ). next ≥ 14 Optional Only needed if you use traceless-style/nextjs . webpack ≥ 5 Optional Only needed if you wire up the raw webpack plugin. vite Optional Only needed for traceless-style/vite . @swc/core Optional Auto-loaded for projects ≥ 100 source files. Falls back to the legacy parser if installation failed. 2. Pick an integration You're using… Install one of Next.js (App Router or Pages) traceless-style/nextjs Webpack directly (CRA-style or Rspack) traceless-style/webpack Vite traceless-style/vite Rollup traceless-style/rollup esbuild traceless-style/esbuild Just Node + a build script The CLI: npx traceless-style Each integration page contains a copy-paste config snippet. 3. Run init (recommended) npx traceless-style init This zero-config scaffolder: Detects your framework (Next, Vite, Remix, Astro). Adds the bundler plugin to your config file. Adds <TracelessRoot /> to your root layout (anti-flash dark + RTL script). Creates traceless-style.config.js if missing. Adds dev / build scripts to package.json if missing. Suggests installing the VS Code extension via .vscode/extensions.json . The scaffolder is idempotent — re-running it will not duplicate edits. 4. Verify the install Create a tiny component: // app/test-install.tsx import { tl } from " traceless-style " ; const $ = tl . create ({ hello : { color : " tomato " , padding : " 1rem " , fontSize : " 1.25rem " }, }); export default function Test () { return < div

https://mdooai.com AI 모델을 다루다 보면 코드는 돌아가는데 왜 성능이 안 나오는지 이해하지 못하는 순간이 옵니다. 그 답은 대부분 수학에 있습니다. 실무 AI 개발자로 성장하기 위해 반드시 잡아야 할 최소한의 수학 개념과, 그것을 어떻게 공부해야 하는지를 구체적으로 살펴보겠습니다. 코딩만으로는 해결할 수 없는 AI 모델 성능의 열쇠 많은 주니어 개발자들이 비슷한 경험을 합니다. PyTorch나 TensorFlow로 튜토리얼 코드를 복사하고, 학습도 돌리고, 결과도 나옵니다. 그런데 모델이 왜 이렇게 예측하는지, 왜 학습이 멈추는지, 어떻게 하면 성능이 올라가는지는 설명할 수가 없습니다. 이 간극의 정체가 바로 수학입니다. 가령 모델이 과적합(overfitting)될 때 L2 정규화를 쓰라는 조언을 듣습니다. 코드 한 줄로 해결되지만, 그게 왜 작동하는지는 가중치 벡터의 크기를 제한한다는 선형대수와 확률론적 추론이 얽혀 있습니다. 이 원리를 이해하는 개발자와 모르는 개발자가 새로운 문제에서 만들어내는 솔루션의 질은 다를 수밖에 없습니다. 다행인 건, AI 개발에서 필요한 수학은 대학원 수준의 수리해석학이 아닙니다. 핵심 개념 몇 가지를 실용적 도구로 이해하는 것으로 충분합니다. 선형대수와 확률통계, 어떤 개념부터 공부해야 할까? 선형대수와 확률통계는 AI 수학의 두 축입니다. 그런데 이 두 분야 전체를 공부하려 들면 끝이 없습니다. 개발자 관점에서 실제로 반복해서 등장하는 개념만 추려내면 다음과 같습니다. 선형대수에서 우선해야 할 개념 벡터와 행렬의 연산 : 데이터는 사실상 전부 벡터와 행렬로 표현됩니다. 이미지는 픽셀값 행렬이고, 텍스트는 임베딩 벡터입니다. 행렬 곱(matrix multiplication)이 신경망의 순전파(forward pass) 그 자체입니다. 내적(dot product)과 유사도 : 추천 시스템, 어텐션 메커니즘(Transformer의 핵심)이 내적 연산 위에 서 있습니다. 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector) : PCA(주성분 분석)처럼 차원을 줄이는 기법을 이해하려면 반드시 필요합니다. 행렬 분해(SVD 등) : 추천 시스템과 자연어 처리의 기반 기술에 등장합니다. 확률통계에서 우선해야 할 개념 확률분포와 기댓값 : 모델의 출력이 확률인 이유, 소프트맥스(softmax)가 하는 일을 이해하는 기반입니다. 베이즈 정리 : 사전 지식을 데이터로 업데이트하는 논리 구조로, 생성 모델과 불확실성 추정에 직접 연결됩니다. 최대 우도 추정(MLE, Maximum Likelihood Estimation) : 모델 학습이 왜 손실 함수를 최소화하는 방향인지를 설명하는 원리입니다. 크로스 엔트로피 손실 : 분류 모델에서 가장 자주 쓰이는 손실 함수로, 확률론과 정보이론이 만나는 지점입니다. 분야 핵심 개념 AI 실무 연결 지점 선형대수 행렬 곱, 내적 신경망 순전파, 어텐션 선형대수 고유값·고유벡터 PCA, 차원 축소 선형대수 행렬 분해(SVD) 추천 시스템, NLP 확률통계 확률분포, 기댓값 소프트맥스, 분류 출력 확률통계 베이즈 정리 생성 모델, 불확실성 추정 확률통계 최대 우도 추정 손실 함수의 논리적 근거 확률통계 크로스 엔트로피 분류 모델 학습 활성화 함수와 역전파에서 미적분은 어떻게 작동하는가? 미적분은 신경망 학습의 핵심 메커니즘인 역전파(backpropagation)를 이해하는 데 필요합니다. 겁먹을 필요는 없습니다. AI 개발에서 실제로 필요한 미적분 개념은 크게 두 가지입니다. 1. 편미분과 기울기(gradient) 손실 함수는 모델의 가중치를 변수로 가지는 다변수 함수입니다. 학습이란 이 함수의 값을 줄이는 방향으로 가중치를 조금씩 조정하는 과정입니다. 이 '방향'을 계산하는 도구가 편미분이고, 모든 가중치에 대한 편미분을 모아놓은 것이 기울기(gradient)입니다. 경사하강법(gradient descent)은 이 기울기의 반대 방향으로 가중치를 업데이트합니다. 수식으로는 다음과 같습니다. 새 가중치 = 기존 가중치 − 학습률(lr) × 기

I run several AI coding agents at once and never really knew what they were doing — what it cost, which one was stuck, what they just changed. So I built agentglass : real-time mission control and a workspace for AI coding agents, across every provider and every project on your machine. ▶ Live demo (no install) · ⭐ GitHub What it does Point any agent at it — Claude Code hooks or any OpenTelemetry exporter (Codex, Gemini, Bedrock…) — and watch everything move live: 💰 Cost per event / session / model ⏱️ Tool latency (real p50 / p95) 🔴 Error timelines + a "what needs you" alert center 💾 Persists (SQLite) — history's there the moment you open it More than a viewer — a workspace All one keystroke away, same cockpit: 🔬 Diff & review — every Edit/Write, syntax-highlighted 🌿 Source control — lazygit in the browser 🐳 Docker — lazydocker in the browser ▶ Real terminal — an actual PTY shell, not an emulation 💬 Chat — drive local Claude sessions Open source (MIT), local-first Built solo. Small stack: Bun + SQLite, React/Vite, Tauri desktop, a stdlib-only Python hook forwarder. If you run more than one agent at a time, I'd love your feedback 👇 ⭐ https://github.com/SirAllap/agentglass

Online file converters are one of those categories where the market leaders have gotten steadily worse. Signup walls, daily conversion caps, "premium" file size limits, upsell banners between you and your download. So when I found digiutil.com, I ran it against the usual suspects for the conversions I actually do. Here's how it stacks up. Where the incumbents lose you If you've used the big converter sites recently, you know the pattern: Account required before you can download your file, or after your first couple of conversions Daily limits on the free tier — often 1–2 files per day File size ceilings low enough that any real video file pushes you to a paid plan Ad-heavy pages where the actual convert button is the fifth-most-prominent thing on screen None of this is about the cost of conversion — it's funnel design. The product is deliberately inconvenient so you'll pay to make it convenient. What digiutil does differently No signup, period. Not "free account required," not "sign up to download." You drag a file in, it auto-detects the format, routes you to the right converter, and you get your file. That alone puts it ahead of most of the category for one-off conversions. No logs, per their policy. Most converter sites are vague about retention. digiutil's stated policy is no logs. Standard caveat still applies — anything you upload to any third-party service is a trust decision — but an explicit no-logs stance is more than most competitors offer. Broad format coverage in one place. Video, audio, images, PDFs, documents, data files, archives, fonts, and subtitles. With most alternatives you end up on a different site for each category (one for HEIC → JPG, another for subtitles, another for fonts), each with its own limits. Here it's one tool: MP4 → MP3, MOV → MP4, HEIC → JPG, DOCX → PDF, and the long tail. Compression too. Video, image, audio, and PDF compression alongside conversion — a task the dedicated compressor sites usually gate hardest behind paid tiers.

Я заглянул туда. Там дохуя документации. Дикий геморой мусорки. Бесконечный склад, который вгоняет меня в панику. Но как инструмент это незаменимая часть Web. Я беру нужный мне чертёж и строю то, что мне нужно. window глобальный объект. Подключение к API старого браузера. Это Мозг, который даёт мне инструменты: Скелет HTML: (document) Память Хранилище: (localStorage) Сеть API: подключение к контрактам других серверов для сбора информации (fetch) Но главное, что я заценил это обработчик событий onload. Это и есть чудо архитектуры. Связь CSS, JS, HTML в корневой папке предка HTML. Я скидываю в него свой модуль, и он гарантирует, что всё запустится, когда скелет будет готов.

Many of my favorite bloggers have stopped writing (or have drastically shifted topics). What are your favorite blogs? I miss the 2009 era of blogging about personal projects or super niche factoids.