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ai

A collection of 13 issues

JupyterLab + Ollama + Aider: 로컬 AI 코딩 환경 구축하기

JupyterLab 터미널에서 Ollama 로컬 모델로 Aider를 돌리는 실전 가이드입니다. 클라우드에 코드를 올리지 않고 내 하드웨어에서 AI 페어 프로그래밍을 하는 방법입니다. 🧩 사용하는 도구들 Ollama — 로컬에서 LLM을 서빙하는 서버. 모델 다운로드와 OpenAI 호환 API를 제공합니다. JupyterLab — 브라우저 기반 개발 환경. 내장 터미널을 작업 공간으로 씁니다. Aider — 터미널용 AI 코딩 어시스턴트. 코드를 읽고
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🤖Muse 가입 & 사용 가이드

요즘 핫한 뮤즈봇을 사용하는 가이드 글 입니다. Muse는 메타에서 만든 AI모델 Muse-Spark-1.3 기반으로 동작하는 오픈클로 형태의 봇입니다. Meta에서 지원하는 자체 VM을 가지고 24시간 동작하는 비서AI에요. 현재 Muse는 미국/캐나다 지역에서만 사용이 가능합니다. 하지만 VPN우회로 한국에서도 가입이 가능하며, 가입 이후에는 VPN없이 어디서든 접속이 가능합니다. VPN 말고 쉬운 방법으로는 GPT Work나
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Synology🐳 + OpenClaw🦞

"오픈클로를 시놀로지에 설치해서 API와 Discord까지 연동하기" 입니다 😄 시놀로지는 로컬 llm을 돌리기엔 HW 사양이 부족하기에 예제로 Gemini API를 연결하여 OpenClaw를 동작 해보겠습니다. 컨테이너 매니저 - 레지스트리 기본 설치 1. 시놀로지 - 컨테이너 매니저 - 레지스트리 2. OpenClaw 이미지 다운로드 검색창에서 OpenClaw를 검색하면 많은 이미지들이 나옵니다. 가장 별표가 많은 alpine/
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Codex 서브에이전트 병렬개발 후기: 토큰은 빠르게 녹고, 파일은 비어 있었다 🫠

이번 프로젝트를 진행하면서 Codex 서브에이전트 기반 병렬개발을 시도해봤다. 가볍게 테스트한 건 아니었다. 이미 프로젝트를 며칠 진행하면서 주간 사용량을 거의 다 쓴 상태였다. 운 좋게 중간에 토큰 리셋이 한 번 되었지만, 다시 이틀 만에 사용량을 거의 다 써버렸다. 그래서 이후에는 최대한 토큰을 아껴가며 개발을 이어가야 했다. 그 과정에서 사용해본 것이 Codex-Spark였다.
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🤖Dify (Synology💾, Docker🐳) 설치하기

Dify는 바이브코딩?으로 유명해진 툴로 노드 기반 LLM 워크플로우를 GUI환경에서 손쉽게 제작이 가능합니다. 대규모 서버환경이 아니더라도 최소 사양이 낮은 프레임워크이기 때문에 Synology DSM나 Unraid 같은 환경에서 Docker를 통해 Dify를 구축할 수 있습니다. 🚀 주요 AI 워크플로우 플랫폼 4종 비교 항목DifyFlowiseLangflown8n주요 목적LLM 앱 개발 플랫폼LLM 챗봇/에이전트 빌더LLM 파이프라인 빌더범용 워크플로우 자동화UI
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🤖Gemma4 + Gemini Flash로 Poker♠️게임 만들기

[Ollama - Gemma4] gemma4Gemma 4 models are designed to deliver frontier-level performance at each size. They are well-suited for reasoning, agentic workflows, coding, and multimodal understanding. 요즘 Ollama에 Gemma4를 다운 받아 Openclaw와 다른 에이전트들에도 연결하여 어떤 작업들을 할 수 있는 지 확인하고 있다. Gemma4는 Local LLM이지만 성능이 매우 뛰어난 모델이다.
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🖥️Unraid + 🦀OpenClaw(🐋Docker) + 🦙Ollama(🤖Local Model)

Unraid 시스템에서 Ollama의 Locam LLM 서비스를 이용하여 OpenClaw를 동작시켜봅시다. * Ollama는 이미 설치되어 서비스 중인 것을 전제로 합니다. * 외부 접근(역방향 프록시 등)에 대한 설명은 생략합니다. OpenClaw 컨테이너 설치하기 Apps에서 OpenClaw를 검색하여 Official 컨테이너를 다운로드 합니다. 도커 설정은 기본값에서 몇가지 건드려야 합니다. 해당 레포지토리 버전은 기본값이 latest 최신버전으로 설정되어 있습니다.
15 min read

시놀로지 + Ollama + lfm2.5 + Chatbot-Ollama 설치 가이드

on-device 환경에서 가볍게 돌릴 수 있는 LLM인 lfm모델과 시놀로지 DS225+를 활용해 외부 클라우드 연결 없이 내 NAS 안에서만 동작하는 로컬 AI 챗봇 환경을 구축해 보겠습니다. 일반적인 Local LLM은 고성능의 GPU와 메모리가 필수적입니다. (ex. llama, qwen, glm ... .etc) lfm모델의 경우 on-device에서도 막강한(?) 퍼포먼스를 보여주는 소형모델로 스마트폰이나 모바일cpu에서도 빠르게 실행할 수
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root@cyberpunk:~#