어도비 맥스 2026 스닉스에서 공개된 딥브러쉬, 핸즈온과 포토샵 실험 기능 커스텀 필터를 Adobe Labs Playground에서 직접 써 봤습니다. 그림자 위에 칠하기, 조명 바꾸기, 소파 늘이기, 말로 필터 만들기까지 된 것과 안 된 것, 횟수 차감 기준을 캡처와 함께 정리했습니다.

내 글을 GitHub에 백업할 수 있어요! 디벨로그에 쌓인 글은 내가 무엇을 배웠고 어떻게 자라 왔는지 보여 주는 기록이에요. 그 기록을 디벨로그 밖에도 한 벌 더 보관해 둘 수 있게 했어요. 설정에 백업 메뉴가 새로 생겼고, 첫 번째로 GitHub로 글 올리기를 열었어요. GitHub는 파일을 보관해 두는 사이트예요. 연결해 두면 내 글이 내 GitHub

어도비가 Adobe MAX 2026 스닉스에서 공개한 연구 기능 10개를 정리했습니다. 사진 속 그림자를 따라 칠해지는 딥브러쉬, 그림 속으로 들어가 보는 사이트스팬, 손으로 잡아 고치는 핸즈온과 출시 전망, Adobe Labs Playground에서 지금 써 보는 방법까지 담았습니다.

11/11 11/12에 올라온 인스타그램 릴스 중 조회수 상위 10개를 정리했다. 10개 중 4개가 100만을 넘었고, 팔로워 1천 명도 안 되는 계정 3개가 50만 넘게 찍었다. 동물과 먹방이 절반, 코딩 소재도 하나 있었다.

같은 "100억" 자막을 단 쇼츠인데 하나는 315.9만, 하나는 1.3만이 나왔다. 릴스 170개를 넘기며 최근 2주 동안 뜬 쇼츠를 찾아보고, 두 편을 직접 비교해 봤다. 눈길을 끄는 소재는 둘 다 있었다. 조회수를 가른 건 내용"도" 재밌느냐 인 것 같다.

댓글에 사진이 생겼어요! 기록을 쓰다 보면 가장 힘이 되는 순간은 누군가 반응을 남겨 줄 때예요. "저도 해 볼래요" 한마디가 다음 기록을 쓰게 만들죠. 그런데 공부 노트나 플래너, 결과 화면 같은 건 글로 설명하기가 참 어려워요. 그래서 이제 댓글에 사진을 붙일 수 있게 했어요. 이렇게 쓰면 좋아요 기록 방법이 궁금할 때 예를 들어 매일 30분씩 한 달

게임 리뷰는 처음 써보는 것 같슴니다. 꼭 써보고 싶은 게임이 있어서 이렇게 글로 남깁니다. 평소에 다양한 게임을 접하지는 않습니다. 사실 게임 자체를 잘 하지않는 유저입니다. 그럼에도 제가 시간이 날 때마다 잠들기 전 플레이하는 소중한 게임을 들고 와봤습니다.

추상화, 저도 한번 써 봤어요 요즘 디벨로그에 추상화 글이 자주 올라와요. 읽어 보니 게임 개발반에서 수업 들은 내용을 정리해서 올리는 글들이더라고요. 진도가 추상화, 인터페이스 이쪽인가 봄니다! 추상화라는 단어는 일상에서 안쓰잖아요? 저만 해도 "추상화" 하면 미술관에 걸린, 뭘 그린 건지 모르겠는 그림이 먼저 떠올라요. (비전공자였던 제가 이 단어를 만

글쓰기 화면 오른쪽에 「인터뷰 BETA」 탭이 생겼어요. 질문 몇 개에 한두 줄씩 답하면, 왼쪽 에디터에 글 초안이 쌓여요. 어디서? 새 글 쓰기 → 오른쪽 위 「출간 설정」 옆 「인터뷰 BETA」 탭

여러분 잘 지내셨나요?! 월요일 업로드 예정이었으나, 어제 휴일로 인해 오늘 인사를 드립니다( ⁎ᵕᴗᵕ⁎ ) 3일 이상 쉬고 일상으로 복귀할 때 제가 꼭 듣는 노래를 추천해 드려요! 🎵 이승윤 - 아침을 시작할 때 들으면 정말 힘이 되니 꼭 한번 들어보세요!.! 요즘 날씨가 많이 선선해졌죠? 저는 이번 주에 친구들이랑 강릉으로 뒤늦은 여름 휴가를 가는데,

- 5분 동안 검증 스킬 네 개를 에 넣는다. - 가 요구사항·코드·테스트 검증을 묶어서 실행한다. - 작업 분할, 계약, 파일 소유권까지 매번 적기 귀찮다면 1분 더 써서 을 추가한다. - 자동 테스트를 먼저 실행하고, 코드로 판정하지 못한 화면만 브라우

엔트로픽은 그래프 엔지니어링을 어떻게 해결하려고 하는가? 출처 — AI Labs 채널(YouTube) 영상의 한국어 번역·정리. 약 13분 30초 분량. 성격 — Anthropic의 공식 발표가 아니다. 채널 운영자가 자기 워크플로와, Anthropic 내부 팀이 쓴다고 알려진 방식을 함께 소개한 내용이다. 개요 그래프 엔지니어링(Graph Engineer

- 하네스·루프·그래프는 서로를 대체하는 게 아니라 겹쳐 있는 층이다. - 나누기만 하고 공유할 기준을 못 박지 않으면 합칠 때 어긋난다 (직접 겪은 사례). - Bun의 Rust 재작성은 가능성을 보여줬지만 사람의 검토를 대신하지 못했다. - 한계는 사라진 게 아니라 토큰 비용과 검토 책임으로 옮겨갔다.

AI·바이브 코딩은 "만드는 장벽"을 낮췄지만, "사람을 움직이는 문제"는 여전히 사람의 몫이라고 본다. 게임은 오래전부터 사람을 움직이는 참여 구조를 다뤄온 형식이다. AI가 결과물을 흔하게 만들수록, 사람을 참여시키는 설계의 값은 오히려 올라간다.

랄프톤은 사람이 초반에 문제와 검증 기준을 설계하고 AI 에이전트가 밤새 자율 실행하는 AI 해커톤이다. 1·2등 사례를 통해 코딩 속도보다 위임 구조가 성과를 가른다는 점을 보여주며, AI 시대 개발자의 역할이 직접 구현에서 문제 정의, 작업 분해, 컨텍스트 관리, 결과 검증으로 이동하고 있음을 짚는다.