구차니의 잡동사니 모음

어우.. 몇년간 고민만 했던게 9분 42초만에 딸깍이라니.

그래도 어제 하던 버튜버 pose 모델 쓴건가 나름 잘 인식한다.

너무 팔을 빨리 움직이면 보간되진 않아서 손이 지나가는 길에서 측정은 안되는지 못 터트리네

luna 성능 테스트 하려고 + kinect 버리고 웹캠만으로 얼마나 구현이 가능할까 해서 시도

결론 : luna는 드러워서 안써!

three.js / three-vrm / tensorflow.js 를 이용해서 작성을 했다고 한다.

mediapipe 라는걸 써서 눈 / 입술 / 손 / 포즈를 추적하는 듯.

three-vrm 에서 머리카락에 대한 흔들림 정도는 재현해 주고 옷에 대한 클로스 애니메이션 정도는 제한적으로 지원하는 듯

그리고 vrm 에는 계층이 있어서 fk 정보는 충분하지만 constraint 까지는 없는지 손가락이 막 반대로 굽혀지고 난리가 나긴 한다.

또한 mediapipe/pose는 깊이 까지는 정확하진 없다고 해야햐나.. ik 등으로 팔 관절을 어느정도 유추하게 구현하려고 했지만

그정도 까지 잘 구현되진 않아 보이는 듯.

3d 모델링 때문에 크롬에서 gpu를 쓰는것 같긴한데..

이게 mediapipe 쪽 tensorflow.js 돌린다고 쓰는건 아니겠...지?

cpu 자체는 제법 양호한 편.

아빠 : 이정도면 해볼수 있겠어? 컨텐츠 머할거야?

딸 : 볼 터치

아빠 : (이를 악물고) 너가 직접 모델링 배워봐

이유는 모르겠지만 카메라 문제인지 저해상도 yuv만 되고

mjpeg이 안된다고 해서 이상하게만 구현되었다

esp32-s3 에서 640x480은 힘들거라고 했었는데 영상 탐지까지 넣어도 괜찮은거 보면

카메라만 바꿔보면 어떻게 되려나?

나갔다 온다고 대충 걸어놔서 확실하게 확인은 못함

대충 8% (5시간 세션) 에 주간 2% 소모

역으로 계산하면 12.5배 곱하면

12.5 * 2 = 25%

5시간 한번 풀로 쓰면 주간 한도 25%... 엥? 이거 맞나 계산이?

luna 주제에 더 소모가 심하다고?!??! 다시 테스트 해봐야할듯

그 와중에 luna로 에 light 하니까 연속적으로 일하지 않고 끊어 버리고

정상적으로 처리했다고 하는데 실재로 처리된건 하나도 없고 많이 답답하다.

+

그래서 이번에는 effort high로 지정하고 시도

그나저나 같은데인데 왜 자꾸 영어로 바뀌었다 한글로 바뀌었다 난리야?

100 - 86 = 14%

53 - 50  = 3%

7.14배 하면 대충 100% 니까 3*7.14 하면 21.42.

아무튼 high 로 하면 22% 정도.. 엥? 오차가 왜이래?

아무튼 effort 올린다고 똑똑해지는건 또 아닌듯..

집에 가서 테스트 해봐야겠다.

 /statusline 이 컨텍스트 관련이니까.. 이걸 적당히 조절해주면 좀 나아지려나?

/status는 상태 확인용이므로 Claude Code의 /context와 출력 형식이나 상세 분석 수준까지 같지는 않습니다. ChatGPT Learn /compact는 핵심 내용을 유지하면서 이전 대화를 요약합니다. ChatGPT Learn

자동 압축도 지원하며, 별도의 /autocompact 명령 대신 설정으로 기준을 조정합니다. ~/.codex/config.toml의 최상위 영역에 다음처럼 지정할 수 있습니다.

# 예시: 컨텍스트가 100,000토큰에 도달하면 자동 압축
model_auto_compact_token_limit = 100000

이 설정을 생략하면 모델의 기본 자동 압축 기준을 사용하므로, 보통은 따로 설정하지 않으셔도 됩니다.

[링크 : https://learn.chatgpt.com/docs/config-file/config-reference]

+

/status

/statusline

6.1 보다 확실히 적게 먹는것 같다

+

5시간 세션에 16% 소모

5.6-sol light 라고 해도 6.25회 리셋. 이렇게 보니 오히려 6.1-sol light 보다 많이 쓰는것 같기도 하다?

음.. 멀 하던 클로드 만큼의 효율(?)은 안나오는건가?

+

2026.11.03 23:19

17%~16%/1시간 세션 오링

인가..?

상위로 쓰는게 이득이긴 하지만 일단 그냥 써~ 어쩌겠어

대화중에 명시적으로 요청시 에 어시스턴트가 사용이라. 그럼 자동은 아니군..

윈도우 pc 에서 원격으로 리눅스 pc에다가 명령을 내리고 작업을 진행했었는데

해당 내용이 리눅스 pc로 가서 chatGPT 프로그램을 실행하니 그대로 떠있다.

윈도우에서 작업을 보내고, 윈도우의 트레이를 종료하면

진행되지 않는것 처럼 보이긴 했는데 다시 한번 테스트 해봐야 할 듯.

> 이거 다시 해보는데 리눅스용 chatGPT에 딱 찍혀있어서 느리게라도 처리되는 듯

아마 cpu 점유율만 보다보니 실제로 통신 주고 받고 처리할때 까지 시간 차이가 나니까

실제 스크립트 실행하면서 검증하는 루틴까지 타지 않으면 cpu 에서는 티가 안나서 착각했던 듯

4% 감소에 99->77 22% 감소

5시에 시작시켜서

8시 쯤에 오링났는데

16% 주간 사용량 소모

6.6667번의 5시간 리셋이면 주간사용량 끝이란건

클로드가 오히려 더 넉넉하게 준다는 의미가 되려나?

회사에서 클로드로 하루 2번 이면 주 4일 쓸수 있을것으로 예상이 되던데

그러면.. 6.666667 번 vs 8번 클로드가 조금더 넉넉한듯?

클로드도 전에 1회 재설정권을 주었는데.. codex도 매달 주는건진 모르겠지만 한장 들어왔고

클로드는 최상위 모델을 22$ 로는 쓸 수 없지만

codex는 초상위 모델을 쓸 수는  있다는 점에서 일장일단이 있다.