Spanlens는 LLM 호출 로깅, 비용 추적, 에이전트 실행 추적(trace)을 통합하여 제공하는 오픈소스 관측 플랫폼입니다. 이는 LLM 기반 애플리케이션 개발 시 발생하는 비용 및 복잡한 멀티 에이전트 워크플로우의 비효율성을 해결하고, Critical Path 분석 및 통계 비교 기능을 통해 디버깅 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다.
* **무엇이 일어났는지:** 개발자가 LLM 호출 비용, 토큰 사용량, 에이전트의 실행 경로(trace)를 한 곳에서 통합적으로 추적하고 분석할 수 있는 오픈소스 플랫폼인 Spanlens를 개발했습니다.
* **왜 중요한지:** 기존에는 LLM 사용 시 비용 추적과 복잡한 에이전트 디버깅이 분리되어 비효율적이었으나, Spanlens는 호출 순서, 부모-자식 관계, 병렬 호출 등을 시각화하여 '왜 느렸는지'에 대한 명확한 답을 제공함으로써 LLM 워크플로우의 디버깅과 최적화에 필수적인 관측 기능을 제공합니다.
* **주의할 점 또는 맥락:** Spanlens는 Hono, ClickHouse, Supabase 등을 활용하여 구축되었으며, 셀프호스팅(Docker)이 가능하고 MIT 라이선스로 공개되어 있습니다. 특히 프롬프트 A/B 테스트 시 Welch t-test를 적용하여 통계적 유의미성을 분석하는 기능이 포함되어 있으며, 실제 디버깅에 필요한 상태 변화 추적의 필요성에 대해 논의하고 있습니다.
GeekNews
피드 등록 2026-06-01
jhs6312
수집 2026-06-01 14:45
요약 품질이 낮아 기본 표시에서 숨겼습니다.
요약 원문 보기
제공된 텍스트에는 기사의 본문 내용이 포함되어 있지 않아 구체적인 사건에 대한 요약은 불가능합니다.
다만 제목("When AI Crosses the Line: The Matplotlib Incident")으로 미루어 볼 때, 이 기사는 인공지능(AI)이 특정 경계를 넘어서는 상황과 Matplotlib 라이브러리 관련 사건을 다루고 있으며, AI와 데이터 시각화 분야에서 발생한 기술적 또는 윤리적 이슈에 대한 맥락을 제공할 것으로 예상됩니다.
Hacker News
피드 등록 2026-06-01
sigmazero
수집 2026-06-01 12:43
## Surface Laptop의 새로운 아키텍처: NVIDIA RTX와 AI 기반 성능의 통합
Microsoft의 Surface Laptop이 NVIDIA RTX 기술을 기반으로 한 새로운 아키텍처를 채택하며, 고성능 컴퓨팅과 인공지능(AI) 워크로드를 통합하는 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 이 새로운 시스템은 단순한 하드웨어 업그레이드를 넘어, 소프트웨어와 하드웨어 간의 깊은 통합을 통해 전문가 및 개발자들에게 차세대 컴퓨팅 경험을 제공합니다.
### 핵심 기술 및 성능 특징
**1. NVIDIA RTX 기반의 통합 성능:**
Surface Laptop은 NVIDIA RTX 기술을 활용하여 그래픽 처리 능력과 AI 연산 능력을 극대화했습니다. 이는 복잡한 3D 렌더링, 고해상도 영상 편집, 그리고 특히 머신러닝 및 딥러닝 모델 구동에 필요한 병렬 처리 능력을 획기적으로 향상시킵니다.
**2. AI 및 딥러닝 워크로드 최적화:**
RTX의 강력한 CUDA 코어는 온디바이스 AI 추론(Inference) 작업을 가속화하여, 사용자가 로컬 환경에서 더욱 복잡하고 실시간으로 반응하는 AI 애플리케이션을 구동할 수 있게 합니다. 이는 개발자들이 에지 컴퓨팅 환경에서 AI 모델을 테스트하고 배포하는 데 큰 이점을 제공합니다.
**3. 고성능 플랫폼:**
기존의 강력한 프로세서와 결합하여, Surface Laptop은 고사양의 전문적인 작업 환경을 요구하는 사용자들에게 최적화된 안정성과 속도를 제공합니다.
### 개발자와 전문가에게 미치는 영향
이러한 하드웨어의 발전은 소프트웨어 개발 환경에 다음과 같은 중요한 변화를 가져옵니다.
* **에지 AI 개발 촉진:** 강력한 온디바이스 GPU 성능 덕분에, 개발자들은 클라우드 의존도를 줄이고 기기 자체에서 AI 모델을 구동하고 테스트하는 에지 AI 애플리케이션 개발에 더욱 집중할 수 있게 됩니다.
* **고성능 시뮬레이션 및 렌더링:** 3D 모델링, CAD 작업, 복잡한 시뮬레이션 분야에서 RTX의 성능 향상은 작업 시간을 단축하고 결과물의 품질을 높이는 데 직접적으로 기여합니다.
* **통합된 개발 환경:** 하드웨어와 소프트웨어의 긴밀한 통합은 운영체제 수준에서 하드웨어 자원을 효율적으로 관리하며, 개발 환경의 일관성과 효율성을 높입니다.
결론적으로, Surface Laptop의 새로운 아키텍처는 하드웨어 성능을 AI 및 전문 작업에 최적화함으로써, 모바일 기기가 단순한 생산 도구를 넘어 강력한 컴퓨팅 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여줍니다.
Hacker News
피드 등록 2026-06-01
jbk
수집 2026-06-01 13:44
이 글은 소프트웨어 개발에서 **어설션(Assertion)**의 사용에 대한 깊이 있는 논의를 담고 있으며, **안정성(Correctness)**과 **성능(Performance)** 사이의 균형점을 탐구합니다.
핵심 주장은 다음과 같습니다.
1. **어설션의 역할:** 어설션은 프로그램 실행 중에 특정 조건이 참인지 확인하여 잠재적인 버그를 조기에 발견하는 데 필수적인 안전장치입니다.
2. **성능과의 트레이드오프:** 어설션을 완전히 비활성화하여 성능을 극대화하려는 시도는 런타임 오류나 예측 불가능한 동작을 초래할 위험이 있습니다.
3. **대안 제시:** 단순히 비활성화하는 대신, 컴파일 타임 체크(예: Rust의 패턴)나 릴리스 빌드 시점에만 체크를 활성화하는 등, 성능 저하를 최소화하면서 안전성을 유지할 수 있는 다양한 전략이 존재합니다.
4. **결론:** 코드를 작성할 때 성능을 위해 안전장치를 제거하는 것은 위험하며, 안전성과 성능 사이의 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다.
요약하자면, 이 글은 **"성능을 위해 안전장치를 제거하는 것은 위험하다"**는 메시지를 전달하며, 안전성을 희생하지 않으면서도 효율적인 코드를 작성하는 방법을 모색합니다.
Hacker News
피드 등록 2026-06-01
signa11
수집 2026-06-01 15:45
Strava는 AI 모델의 데이터 요구 증가와 무분별한 웹 스크래핑에 대응하기 위해 개발자 대상 API 접근에 월 $11.99의 고정 요금을 부과하고 데이터 접근을 제한하는 조치를 발표했습니다. 이는 사용자 데이터 보호와 시스템 성능 유지를 목표로 하며, 향후 Model Context Protocol(MCP) 지원 및 일부 API 엔드포인트 폐기를 통해 데이터 거버넌스를 강화할 계획입니다.
TechCrunch
발행 2026-06-01
Ivan Mehta
수집 2026-06-01 12:44
오라일리(O'Reilly)는 AI 시대에 소프트웨어 장인정신이 어떻게 변화하는지를 주제로 AI Codecon을 개최하며, 에이전트가 코드를 작성하는 환경에서 개발자의 역할이 단순 코딩에서 시스템 설계 및 감독으로 이동하고 있음을 강조했습니다. 이는 에이전트의 실패 비용을 관리하고, 컨텍스트 엔지니어링을 통해 신뢰 가능하며 해석 가능한 시스템을 설계하는 것이 중요해지며, 개발자는 코드를 직접 작성하는 능력보다 시스템에 대한 안목과 판단(취향)을 갖는 것이 핵심 경쟁력이 될 것임을 시사합니다.
GeekNews
피드 등록 2026-06-01
ragingwind
수집 2026-06-01 12:44
제공해주신 긴 텍스트를 바탕으로 핵심 내용을 요약해 드리겠습니다.
## 핵심 요약
이 글은 **항공기 내에서 발생한 위협 상황과 그에 대한 대응, 그리고 그 과정에서 발생한 논란과 해석**에 대해 다루고 있습니다.
**주요 논점:**
1. **위기 상황과 대응:** 항공기 내에서 발생한 위협 상황에 대해 항공 당국과 승무원들이 어떻게 대응했는지, 그리고 그 결정의 정당성에 대한 논란이 제기됩니다.
2. **'위협'의 성격:** 실제 위협의 심각성과 그것이 어떻게 인식되었는지에 대한 해석이 중요하게 다루어집니다.
3. **논란의 초점 (테러 위협 vs. 오해):** 글은 실제 테러 위협의 맥락과, 위협에 대한 오해나 과장된 반응 사이의 차이를 탐구합니다.
4. **인간의 반응과 현실:** 극한 상황에서 인간이 어떻게 반응하며, 그 반응이 현실과 어떻게 부합하는지에 대한 철학적, 현실적 질문을 던집니다.
**결론적으로, 이 글은 단순한 사건 보도를 넘어, 위기 상황에서의 판단, 정보의 해석, 그리고 인간 심리의 복잡성을 깊이 있게 탐구하는 분석적인 성격을 띠고 있습니다.**
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### 세부 내용 정리
* **사건의 맥락:** 항공기 내에서 발생한 상황에 대한 묘사.
* **법적/윤리적 딜레마:** 위기 상황에서 취해진 조치에 대한 윤리적, 법적 평가.
* **정보의 왜곡:** 위협에 대한 정보가 어떻게 해석되고 전달되는지에 대한 비판적 시각.
* **철학적 성찰:** 극한 상황에서 인간의 선택과 현실 인식에 대한 고찰.
**참고:** 텍스트의 후반부는 특정 사건에 대한 세부적인 논쟁(예: 테러 위협의 실제성, 대중의 반응)에 대해 깊이 있는 분석을 시도하고 있습니다.
GeekNews
피드 등록 2026-06-01
neo
수집 2026-06-01 12:44
LLM(대규모 언어 모델)이 종교와 같은 영역으로 확장되면서, AI의 기술적 작동 방식과 사회적, 정치적 맥락(독성 정치)이 어떻게 얽혀 있는지에 대한 논의가 중요해지고 있습니다. 이는 LLM이 현실과 분리된 내부 우주에 의존하며 훈련 데이터에 따라 더 위험해질 수 있다는 점을 시사하므로, AI 시스템 설계 및 데이터 편향에 대해 주의 깊게 고려해야 합니다.
Hacker News
피드 등록 2026-06-01
sbulaev
수집 2026-06-01 12:43
OpenAI의 내부 AI 모델이 인간 수학자들이 80년간 풀지 못했던 유명한 수학 문제인 에르도스 단위 거리 추측(Erdős unit distance conjecture)을 반증하는 해답을 도출했습니다. 이는 AI가 수학적 난제를 자율적으로 해결할 수 있음을 보여주는 중요한 이정표로 평가되며, AI 수학 분야에서 주목받고 있습니다.
Ars Technica
발행 2026-06-01
Kai Williams
수집 2026-06-01 11:43
엔비디아가 개인용 AI 에이전트 구동을 위한 새로운 AI 칩인 RTX Spark를 발표하며 PC 시장의 패러다임 전환을 예고했습니다. 이는 Nvidia가 단순한 그래픽 처리 장치(GPU) 공급업체에서 PC 시장의 아키텍처 소유자로 변화하고, 마이크로소프트와의 파트너십을 통해 AI 통합을 가속화하려는 전략을 보여줍니다. 다만, 이 움직임은 인텔, AMD 등 경쟁사와의 치열한 경쟁 속에서 이루어지며, 미국과 중국 간의 첨단 칩 수출 규제라는 지정학적 맥락도 고려해야 합니다.
Hacker News
피드 등록 2026-06-01
rishikeshs
수집 2026-06-01 12:43
인도와 아랍에미리트(UAE)는 G42를 통해 인도에 미국 칩 제조사 Cerebras의 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하는 파트너십을 맺어 AI 주권 확보를 시도하고 있습니다. 이는 인도 정부가 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 미국의 클라우드 서비스에 의존하지 않고 자체적인 AI 하드웨어와 인프라를 소유하려는 실용적인 접근 방식이며, 개발자 및 기업들은 하드웨어 및 소프트웨어 통합 패키지 경쟁 속에서 이 새로운 대안을 주목해야 합니다.
Hacker News
발행 2026-06-01
speckx
수집 2026-06-15 14:07
한국의 로켓 스타트업인 Unastella가 자체 발사체 및 엔진 개발을 위해 2,400만 달러의 시리즈 B 투자를 유치하며 총 4,400만 달러의 자금을 확보했습니다.
이는 SpaceX의 Falcon 시리즈와 동일한 추진 시스템을 사용하면서도 더 단순하고 저렴한 전기 모터 펌프를 채택하는 등 기술적 트레이드오프를 통해 상업적 시장 진입에 집중하겠다는 전략을 보여주며, 개발팀이 설계부터 제조, 비행 데이터까지 모든 것을 자체적으로 처리하는 엔드투엔드 시스템 구축에 중점을 두고 있습니다.
Unastella는 현재 기술 검증을 위한 궤도 발사에 집중하고 있으며, 궁극적으로는 유인 아궤도 비행을 목표로 하고 있어, 전 세계적으로 경쟁이 치열한 우주 발사 시장에서 기술과 비즈니스 모델을 동시에 검증하는 중요한 사례로 주목받고 있습니다.
TechCrunch
발행 2026-06-01
Kate Park
수집 2026-06-01 10:42
이 기사는 웹사이트를 토르(Tor) 네트워크의 숨겨진 서비스로 구축하는 방법에 대해 설명합니다. 이 방법은 .onion 주소를 통해 사이트를 접근하게 하며, 인증 기관이나 DNS, 노출된 IP 주소 없이 공개 키에서 주소가 파생되고 토르 자체에 의해 종단 간 암호화가 이루어집니다.
토르 네트워크는 사용자의 트래픽을 수천 개의 자원봉사 서버를 통해 전달하고 암호화하여 특정 당사자가 사용자와 활동을 연결할 수 없도록 보장합니다. 이러한 숨겨진 서비스는 서버 자체에도 익명성을 확장하여, 토르 프로젝트가 추구하는 자유와 익명성을 실현하는 데 기여합니다.
개발자가 이 서비스를 구축하려면 토르를 설치하고 특정 디렉터리를 설정한 후, 서비스의 개인 키를 관리해야 합니다. 특히 정적 사이트의 경우, 토르를 통해 제공될 때 방문자가 클린넷 도메인으로 돌아가지 않도록 두 개의 복사본을 구축하는 방식이 필요합니다.
이러한 배포 파이프라인은 각 대상(클린넷 및 토르)에 대해 사이트를 한 번씩 빌드하고 rsync하여 동기화함으로써 수동 작업 없이 두 환경을 동시에 관리할 수 있게 합니다.
Hacker News
튜토리얼
발행 2026-06-01
mooreds
수집 2026-09-27 23:18
요약 품질이 낮아 기본 표시에서 숨겼습니다.
요약 원문 보기
제공된 기사 내용이 제목과 링크 외에는 없으므로, 구체적인 내용을 요약할 수 없습니다.
Hacker News
피드 등록 2026-06-01
whatis1215
수집 2026-06-01 11:43
대규모 언어 모델(LLM)은 코딩과 같은 잘 정의된 작업에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 비디오 게임을 플레이하는 데는 어려움을 겪는다는 연구 결과가 제시되었습니다. 이는 게임이 코딩과 달리 훨씬 더 다양하고 복잡한 메커니즘과 입력 표현을 가지며, LLM이 요구하는 공간 추론 및 반복적인 게임 디자인 과정을 수행하지 못하기 때문입니다.
LLM이 게임을 잘 못하는 근본적인 이유는 게임 AI에 대한 일반적인 훈련 부족과 게임 간의 높은 다양성, 그리고 게임 개발의 핵심인 반복적인 테스트 및 게임 감각 조정(iterative process) 능력이 부족하기 때문이며, 이는 AI가 단순한 코드를 생성하는 능력과 실제 게임을 설계하고 경험하는 능력 사이의 괴리를 보여줍니다.
Hacker News
피드 등록 2026-06-01
sxx0
수집 2026-06-01 10:42
Kefir C 컴파일러의 공개 개발이 중단되고 비공개 모드로 전환되었다는 발표입니다. 이는 프로젝트의 지속 가능성을 확보하고 개발자의 재미있는 정신을 보존하기 위한 결정이며, 개발 자원과 프로젝트 목표 간의 불일치(ROI) 및 과도한 설계(over-engineering) 문제를 해결하기 위함입니다.
Hacker News
피드 등록 2026-06-01
f311a
수집 2026-06-01 10:42
페이스북 내부 고발자 사라 윈-윌리엄스(Sarah Wynn-Williams)는 메타(Meta)의 법적 조치에 따른 위협으로 인해 헤이 페스티벌에서 침묵을 지키도록 강요받았습니다. 이는 메타가 그녀의 저서에 대한 논의를 제한하고 벌금을 부과하겠다고 경고한 법적 조치에 따른 것으로, 기술 기업의 권력과 표현의 자유에 대한 논란을 제기하며 '검열'이라는 비판을 받았습니다.
Hacker News
피드 등록 2026-06-01
beardyw
수집 2026-06-01 09:42
AI 기반 에이전트 코딩의 시대에 파이썬의 미래와 역할에 대한 근본적인 질문이 제기되고 있습니다. 현재 파이썬은 데이터 및 AI 분야에서 압도적인 생태계를 가지고 있지만, 코딩이 AI에 의해 대체될 경우 파이썬 생태계 유지와 학습의 필요성, 그리고 에이전트의 품질을 보장하기 위한 기본 소프트웨어 공학 원칙 학습의 중요성이 강조됩니다.
* **무엇이 일어났는지:** AI 코딩(에이전트 코딩)의 부상 속에서 파이썬이 미래에도 유효한지에 대한 의문이 제기되었으며, AI가 코드를 생성하는 환경에서 파이썬 생태계 유지와 개발자 교육의 역할이 중요해지고 있습니다.
* **왜 중요한지:** 파이썬은 AI 학습 데이터와 방대한 패키지 생태계를 제공하지만, 코딩이 AI에 의해 대체될 경우, 개발자들이 기본적인 소프트웨어 공학 원칙을 이해하고 AI 에이전트를 평가하며 지도하는 능력이 더욱 중요해집니다.
* **주의할 점 또는 맥락:** 코딩이 AI에 의해 이루어지면서 파이썬 코드 작성의 양이 줄어들고, 이는 AI가 학습할 데이터의 질에 영향을 미치는 부정적인 피드백 루프를 초래할 수 있으므로, 단순히 코딩을 넘어 소프트웨어 공학의 기초를 학습하는 것이 필수적입니다.
Hacker News
피드 등록 2026-06-01
reuven
수집 2026-06-01 11:43
Blorp는 순수 함수(pure functions)와 구조적 동시성(structured concurrency)을 핵심 목표로 설정한, 신뢰성 높은 고성능 언어로 설계되었습니다. 이 언어는 정적 타입 안전성, 값 의미론(value semantics), 그리고 컴파일 타임 경계(compile-time bounds)를 통해 개발자가 효과, 실패, 동시성 문제를 더 쉽게 추론하고 코드를 검토할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
성능 면에서 Blorp는 C로 컴파일되어 네이티브 성능을 제공하며, 벤치마크 결과는 기존 C 코드와 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보입니다.
Hacker News
피드 등록 2026-06-01
croottree
수집 2026-06-01 10:42
요약 품질이 낮아 기본 표시에서 숨겼습니다.
요약 원문 보기
제공해주신 긴 텍스트는 **이미지 생성 모델(Diffusion Model)의 효율화 및 경량화**에 관한 기술적 논의와, 이러한 기술이 **모바일 기기(Apple 등)에서의 구동 가능성** 및 **실제 사용자 경험**에 미치는 영향에 대한 깊은 통찰을 담고 있습니다.
핵심 주제와 논점을 요약하고 분석해 드리겠습니다.
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## 핵심 주제 요약
이 텍스트는 **대규모 이미지 생성 모델(Diffusion Model)을 어떻게 더 작고 효율적으로 만들 수 있는지**에 대한 기술적 접근과, 이 기술이 **모바일 환경에서 구동될 때의 잠재력**에 대해 탐구하고 있습니다.
### 1. 모델 경량화의 필요성 (The Need for Model Compression)
* **핵심 아이디어:** 거대한 모델을 효율적으로 만들기 위해 압축(경량화)이 필수적입니다.
* **구체적 예시:** 텍스트에서 언급된 **"1비트(1-bit) 압축"**과 같은 개념은 모델의 파라미터 수를 줄여 추론 속도와 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 것을 목표로 합니다.
### 2. 모바일 구동의 가능성 (Mobile Deployment)
* **핵심 아이디어:** 모델을 모바일 기기에서 구동하기 위해서는 극도의 효율성이 요구됩니다.
* **구체적 예시:** **"iPhone에서 구동"** 가능성, **"1비트 압축"**을 통해 모바일 환경에서 실시간으로 이미지를 생성하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.
### 3. 기술적 논쟁 및 현실 (Technical Debate and Reality)
* **모델의 한계:** 아무리 압축해도 이미지 품질을 유지하는 것이 얼마나 어려운지에 대한 현실적인 논의가 포함되어 있습니다.
* **실제 적용:** 이론적인 성능과 실제 사용 환경(사용자 경험) 사이의 간극을 다룹니다.
### 4. 미래 전망과 철학 (Future Outlook and Philosophy)
* **AI의 발전 방향:** AI 기술이 어떻게 우리의 일상과 기기에 통합될 것인지에 대한 질문을 던집니다.
* **사용자 경험:** 기술적 진보가 최종 사용자에게 어떤 의미를 주는지(예: 엣지 컴퓨팅, 개인화된 경험)에 대한 성찰을 담고 있습니다.
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## 심층 분석 및 맥락 이해
이 텍스트는 단순히 기술 사양을 나열하는 것을 넘어, **기술의 '접근성(Accessibility)'**과 **'효율성(Efficiency)'**이라는 두 가지 축을 중심으로 논의를 전개하고 있습니다.
### 1. '1비트'의 의미 (The Meaning of 1-bit)
'1비트'와 같은 용어는 모델의 정보를 극단적으로 압축하여, **최소한의 계산 자원으로 최대의 정보를 유지**하려는 시도를 나타냅니다. 이는 AI 연구에서 **'지식 증류(Knowledge Distillation)'**나 **'양자화(Quantization)'**와 같은 경량화 기법의 궁극적인 목표와 연결됩니다.
### 2. 엣지 컴퓨팅의 중요성 (The Importance of Edge Computing)
클라우드 서버가 아닌 **모바일 기기(엣지)**에서 AI 추론을 수행하는 것은 지연 시간(Latency)을 줄이고 개인 정보 보호를 강화하는 데 매우 중요합니다. 이 텍스트는 이러한 엣지 환경에서 고성능 AI를 구동하는 것이 얼마나 도전적인지를 보여줍니다.
### 3. 철학적 질문 (Philosophical Questions)
마지막 부분에서 언급된 것처럼, 기술이 발전할 때 우리는 **'무엇을 위해'** 발전해야 하는지에 대한 질문이 중요해집니다. 단순히 더 좋은 이미지를 만드는 것을 넘어, **'어떻게 하면 이 기술을 더 많은 사람들에게, 더 적은 자원으로, 더 안전하게 제공할 수 있을까?'**에 대한 고민이 깔려 있습니다.
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## 결론
제공된 텍스트는 **최첨단 AI 기술(Diffusion Model)을 실제 사용자 환경(모바일 기기)에 적용하기 위한 공학적, 철학적 도전**을 다루고 있습니다. 이는 **모델의 효율화**가 미래의 AI가 **대중화되고 개인화**되는 데 있어 핵심적인 열쇠임을 시사합니다.
만약 이 텍스트의 특정 부분(예: 1비트 압축의 수학적 의미, 모바일 배포의 기술적 난제 등)에 대해 더 자세한 설명이 필요하시다면 요청해 주십시오.
GeekNews
피드 등록 2026-06-01
neo
수집 2026-06-01 08:31