커널 디버깅부터 인증 우회까지, 로컬·오픈웨이트 모델이 실무를 파고든다
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| W22 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| W23 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| W24 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
| W25 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
| W26 | 29 | 30 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
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| W26 | 29 | 30 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| W27 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| W28 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| W29 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| W30 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 1 | 2 |
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| W30 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 1 | 2 |
| W31 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| W32 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| W33 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
| W34 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
| W35 | 31 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
Linus가 AI로 Intel Xe GPU 드라이버 버그를 잡았다. round_up→round_down 한 줄 수정에 디버그 패치 24개·부팅 18회가 들었다. AI가 반복 디버깅을 맡고 사람이 방향을 잡아야 했다.
오픈웨이트 GLM-5.3이 실무 28과제를 전부 통과했다. 품질 9.3, 비용 $0.28로 gpt-5.5의 약 1/5이지만 첫 토큰이 16.3초로 느리다. 작업 성격에 맞춰 모델을 라우팅할 여지가 생겼다.
같은 로컬 모델도 런타임·양자화에 따라 출력이 달라진다. 10만 토큰 문맥에서 KV 캐시 INT4는 도구 호출 복구에 실패했다. 짧은 벤치 대신 자기 런타임으로 긴 문맥을 직접 검증해야 한다.
Snowflake 워크플로가 이슈 제목을 run 블록에 넣어 인젝션에 뚫렸다. 특수 제목만으로 러너 명령 실행·토큰 유출이 가능했지만 스캔·Copilot이 놓쳤다. github.event 값은 env로 받아야 한다.
자기 소유 태블릿 루팅에 AI 4개와 266달러가 들었다. Claude·Opus·Codex는 소유 기기 합법 작업도 막았지만 GLM-5.3이 끝냈다. 보안·RE에선 모델의 거부 성향이 도구 선택을 좌우한다.
오프라인 로컬 Qwen 3.8 27B가 정적 분석만으로 인증 우회 PoC를 냈다. 상용 앱의 숨긴 검증 키를 복원해 약 30분 만에 작동시켰다. 소비자급 로컬 모델도 RE·인증 우회가 가능해 위협 모델에 넣어야 한다.
Ruby/Rails 일주일 비교에서 Codex는 범위를 좁게 지켜 단순한 코드를 냈다. 테스트 재실행·검토로 PR 마무리가 느려 총 시간은 줄지 않았다. 대상 브랜치를 명시하고 세션을 좁게 여는 운용이 필요하다.