vibecamp ai builder · #15 · 2026-05-24

vibecamp ai builder 2026-05-24

2026-05-24 AI 빌더 일간 호.

8개 카드 · AI Agent 를 만드는 사람의 일간

🏆

해커톤·대회

Eazo.ai Global Hackathon 2026 공식 오픈그래프 이미지

Eazo.ai 글로벌 해커톤 — '데모 말고 실배포'에 $30만

Eazo.ai가 5/23~24 SF·NYC·상하이·온라인 동시 개최하는 $300K급 해커톤이 오늘(5/24) 시상으로 마감됩니다. 핵심은 제출물이 슬라이드가 아니라 Eazo Mobile에 실제 배포돼 누구나 바로 열어볼 수 있는 production 앱이어야 한다는 점입니다. 심사 가중치 50%가 '실사용자 좋아요 수' — '데모 시연 잘하기'가 아니라 '진짜로 쓰는가'를 절반 비중으로 봅니다. 노코드 AI 앱 빌더(Eazo Creator)로 5개 트랙(habit tracker·budget tool 등) 중 하나를 골라 출품합니다.

💡💡 다음 주말 사이드 프로젝트는 '데모 영상' 대신 '실배포 + 좋아요 50개'를 목표로 잡아보세요. 평가 기준이 바뀌면 만드는 방식도 바뀝니다.

원문 →#hackathon#no-code#mobile-app#production-deploy#vibe-coding

LG CNS × KIIE Optimization Grand Challenge 2026 챌린지 배너

LG CNS × KIIE 최적화 챌린지 — 조선소 퍼즐로 2억원, 내일 개막

LG CNS와 대한산업공학회(KIIE)가 글로벌 최적화 해커톤 'OGC 2026'을 내일(5/25) 오전 9시 Devpost에서 개막합니다. 주제는 'Pack the Block, Beat the Clock' — 실제 조선소 블록 적재·스케줄링 문제를 단순화한 대형 조합 최적화(combinatorial optimization) 퍼즐입니다. 수학적 최적화든 ML 휴리스틱(ML heuristics)이든 자유 선택, 1~3인 팀, 거의 모든 국가에서 참가 가능합니다. 총상금 2억원, 1위 7,000만원 단독 시상.

💡💡 GenAI 챗봇 데모를 넘어 'AI 에이전트가 결국 풀어야 할 production scheduling' 문제의 레퍼런스 케이스입니다. 국내 대기업이 직접 운영하는 글로벌 무대로는 거의 유일합니다.

원문 →#hackathon#optimization#lg-cns#manufacturing-ai#korea-global

Bright Data × lablab.ai Web Data UNLOCKED 해커톤 커버

Bright Data 해커톤 — 참가만 해도 $250 웹크롤링 크레딧

Bright Data가 5/25(일) 킥오프 → 5/31(토) 데모로 마무리되는 'Web Data UNLOCKED' 해커톤을 lablab.ai와 공동 개최합니다. 참가 즉시 $250 API 크레딧을 받아 MCP Server·Web Scraper API·SERP API·Scraping Browser 같은 라이브 웹 인프라 위에서 '엔터프라이즈가 production에서 의존할 만한 AI 에이전트(AI agent)'를 7일간 빌드합니다. SF 신규 오피스 'The Web Data Loft'(625 2nd St) 하이브리드 + 온라인. 우승팀은 Bright Data AI Startup Program 패스트트랙 + 현장 $5,000 캐시상금.

💡💡 평소 비용 때문에 막아두던 대규모 웹 크롤링·실시간 시세·SERP 분석을 일주일 무료로 돌려볼 절호의 기회입니다. 한국에서도 온라인 트랙 풀 참여 가능합니다.

원문 →#hackathon#web-scraping#mcp-server#ai-agents#bright-data

💰

매출·사례

Helply — 자비 $3M·결과 과금 50¢, B2B 고객 100곳 확보

Groove를 솔로로 $5M ARR까지 키웠던 Alex Turnbull이 자비 $3M을 박아 새 회사 Helply를 공식 론칭했습니다. 가격 모델이 핵심입니다 — 좌석·채널·기능 모두 평생 $0, AI가 티켓을 자율 해결한 1건당 50¢만 과금합니다. 90일 내 65% 해결 못 하면 전액 환불 보장. 이미 Rumble·Proposify·LingQ·Unsplash 등 100+ B2B 고객을 확보했고, 한 고객은 1,400+ 대화를 91% 해결률로 처리했습니다. 3년 안에 $10M ARR + EBITDA 50%+ 목표, VC 0원.

💡💡 AI 제품의 진짜 단가는 'API 호출 비용'이 아니라 '결과 단가' 입니다. 좌석/MAU 대신 'AI가 만든 outcome 1건당 X원'으로 가격표를 다시 그리면 고객 진입 장벽이 0으로 떨어집니다.

원문 →#bootstrap#outcome-based-pricing#b2b-saas#ai-support#pricing-strategy

Salesforce, Anthropic 토큰에 연 $3억 — 엔지니어 1인당 월 $1,200

Salesforce가 2026년 Anthropic 토큰에 연 $3억(거의 전량 코딩용)을 쓰고 있다고 Marc Benioff가 공개했습니다. 환산하면 엔지니어 1인당 연 $15,000~$20,000 (월 $1,200), 풀로드 인건비 위에 추가로 약 4%입니다. 이 한 숫자가 'AI 코딩 도구 시장이 진짜인가 거품인가'를 가르는 첫 공개 벤치마크가 됐습니다. Anthropic $900B 밸류에이션(매출의 18x)이 정당화되려면 전 엔지니어 임금의 ~20%가 토큰으로 전환돼야 하는데, Salesforce는 그 경로의 첫 ¼ 지점에 도달한 셈입니다.

💡💡 내 팀 AI 예산 책정 기준: '풀로드 인건비의 4%' (≈ 엔지니어 1인당 월 $1,200)를 새 벤치마크로 잡고, 미만이면 도입 가속·초과면 ROI 점검 신호로 쓸 수 있습니다.

원문 →#anthropic#claude-code#enterprise-ai#token-economics#salesforce

🧭

clawfit 일일 다이프

clawfit 2026-05-23 다이프 — 5개 새 도구·패턴 신호 (L2 3건·L4b·L7)

어제 clawfit 데일리 스캔이 5개 신규 research-watch 문서를 추가했습니다. 핵심 신호 5개: (1) Kanbots — Kanban 카드별 병렬 에이전트 디스패치, git worktree + MCP 통합, Electron+SQLite 데스크톱 (HN 148pts) → L2 'worktree-per-task parallel dispatch' 서브타입 후보. (2) Models.dev — 오픈소스 AI 모델 spec/pricing/capability 데이터베이스, JSON API (HN 85pts, ⭐4k+) → L7 인프라/모델 레지스트리. (3) Superset (YC P26) — 10+ 병렬 에이전트를 격리된 worktree에서 돌리는 데스크톱 IDE, Claude Code·Codex·Cursor·Gemini CLI·Copilot 동시 지원, ELv2 (HN 74pts) → L2 'local parallel-execution IDE' 서브타입 후보. (4) Herdr — Rust 터미널 멀티플렉서 에이전트 런타임, Unix 소켓 API + 시맨틱 상태 추적(blocked/working/done/idle) + PTY persistence, AGPL-3.0 (⭐2.1k) → L2 'terminal-multiplexer-as-agent-harness' 서브타입 후보. (5) dotnet/skills — Microsoft dotnet 공식 조직의 .NET 에이전트 스킬팩, 12개 플러그인 스위트(core/EF/MSBuild/NuGet/MAUI/AI/테스팅/ASP.NET 등), MIT, agentskills.io 표준 (GitHub Trending C# #6, +389★/일) → L4b 신호. 스코어링 감사: 50/50 pytest 통과, 신규 레지스트리 엔트리 0건(5k★ 임계 미달).

💡💡 하루에 L2 신호가 3개 동시 등장(Kanbots·Superset·Herdr) — 모두 구조적으로 다른 서브타입 후보(Kanban 디스패치 / 데스크톱 병렬 IDE / 터미널 멀티플렉서). clawfit 운영진의 메타 평가: 'L2 레이어가 능동적으로 단편화(actively fragmenting)되고 있다'. 2~4주 안에 셋 중 둘에 두 번째 확증 신호가 들어오면 정기 캘리브레이션 주기를 기다리지 않고 서브타입 공식화 즉시 적용 예정.

원문 →Kanbots (L2, Kanban + 병렬 디스패치) →Models.dev (L7, 모델 spec DB) →Superset (L2, 병렬 IDE) →Herdr (L2, 터미널 에이전트 런타임) →dotnet/skills (L4b, MS .NET 스킬팩) →#clawfit#에이전트맵#L2-parallel-dispatch#L4b-skill-pack#L7-model-registry#research-watch

clawfit 분류 체계 갱신 — L4b 'first-party non-Anthropic model-vendor skill pack' 서브타입 공식화

어제 clawfit 의 L4b 레이어에서 새 안정 서브타입(stable named sub-type)이 공식 명명됐습니다: 'first-party non-Anthropic model-vendor skill pack'. 두-신호 임계(two-signal threshold) 충족 근거: (1) stitch-skills — Google Labs, Apache-2.0, ⭐5.6k, UI/디자인 버티컬 (2026-05-22 스캔 단일 신호로 held). (2) dotnet/skills — Microsoft dotnet 공식 조직(Labs proxy 아님, 'officially supported' 면책 없음), MIT, ⭐2.5k(+389/일), .NET 개발자 런타임 버티컬, agentskills.io 표준 준수. 프로비넌스×도메인 매트릭스 셀 (1st-party non-Anthropic model-vendor) × (non-regulated vertical) 이 이중 점유(doubly occupied) 상태가 됐습니다. 서브타입 명칭만 공식화 — 두 엔트리 모두 5k★ 레지스트리 임계 추가 검증 대기 중.

💡💡 Anthropic이 도입한 SKILL.md 포맷이 cross-vendor portability 다섯 번째 신호 — Google·Microsoft가 자사 공식 조직에서 동일 표준을 채택했다는 점에서 Claude Code 전용이 아닌 '에이전트 스킬팩' 자체가 산업 표준으로 안착하는 중입니다.

원문 →dotnet/skills (2번째 신호, Microsoft) →research-watch — dotnet/skills 분석 →#clawfit#L4b#skill-pack#에이전트맵#분류체계#agentskills.io

🦀

llmfit 일일 다이프

llmfit 0.9.28 출시 + 모델 카탈로그 3배 확장 — Ollama 매핑 21종·GGUF 663종 신규

AlexsJones/llmfit가 v0.9.28을 정식 릴리즈한 직후 같은 날 모델 카탈로그 전면 재스크랩 PR(#573)이 머지됐습니다. 릴리즈 자체는 (1) llmfit recommend --json 출력에 ollama_name 필드 추가(PR #566, @hajjat 첫 기여) — 이제 스크립트/REST API 응답에서 모델별 ollama pull 태그를 바로 읽을 수 있습니다. (2) HuggingFace 캐시의 GGUF 모델을 llama.cpp 백엔드에서 자동 감지(#568). (3) TUI 검색/프로바이더 필터에 GGUF 소스 포함(#569). 그리고 같은 날 머지된 PR #573은 별도 신호 — hf_models.json을 1,852개에서 5,341개로 3배 확장하고 그중 663개에 GGUF 소스를 매핑했습니다. Devstral·Cohere Command A/R+·Falcon3-3B·Nemotron-Super-49B·EXAONE-Deep-2.4B/32B 등 9개 신규 큐레이션 모델 추가 + 21개 Ollama 매핑 신규 등록.

💡💡 빌더가 llmfit recommend --json | jq .ollama_name 한 줄로 RAM에 맞는 모델을 골라 바로 ollama pull까지 자동화하는 파이프가 열렸습니다. 카탈로그가 5천 개를 넘기면서 EXAONE Deep·Nemotron·Falcon3 같은 비주류·신규 오픈 모델도 추천 후보로 잡힙니다.

원문 →PR #566 — add ollama_name field to JSON output →PR #568 — detect GGUF models in HuggingFace cache →PR #573 — rescrape model catalog and expand Ollama mappings →#llmfit#rust-tui#ollama#gguf#model-discovery#release

이 호가 도움됐다면 공유해 주세요 — 빌더 한 명이 더 알게 됩니다.

📤 공유하기𝕏 @in f 💬✈B ✉