best of best 점수 합산

안녕하세요! 말씀하신 방향성도 맞습니다.아래 중에 선택하셔서 업데이트 해주시면 더 좋을거 같습니다.여기서 추가로 계속 돌리고 계시면 "실제 결과따른 가중치 부분을 추가해줘" 까지 넣으셔서 업데이트해주시면 더 좋습니다. 해당 부분도 제가 한번 추가 강의 올리겠습니다. 정규화 한다 └─ 순위로 한다 → 작동은 함. 근데 "1등이 2등을 얼마나 앞섰는지"를 버림 └─ z-score로 한다 → 그 크기까지 살림 (보통 더 나음) └─ 기대수익률로 한다 → 정석 (전략별 실력까지 반영)

antigravity로 하던 작업 이제 visual code로 하면 되는 거죠?

안녕하세요,네 맞습니다 영상 제가 다시 올려두었습니다.하시면서 필요하신게 있으시면 언제든 알려주세요!

다음 강의 얼른 올려주세요

특강은 금일 업데이트 완료되었고 다음강의는 금주 주말에 업데이트 예정입니다. 감사합니다.

안녕하세요? 섹션14는 강의가 언제부터 올라오나요? 너무나 궁금하고 기대가 됩니다~ ^^

안녕하세요 답변이 늦어져 죄송합니다.금주중으로 업데이트 예정입니다. 빠르게 업로드 진행하겠습니다

질문이 있습니다.

코덱스로 하셔도 충분합니다. 현재는 코덱스가 더욱더 구조가 좋게 나오는 부분도 많은 것으로 보입니다.저도 코덱스와 클로드 둘다 사용중인데 코덱스가 좀더 괜찮은 결과가 나올때도 있습니다.

36. 텔레그램 연동(특강) 노션 링크

안녕하세요,해당 부분도 노션으로 변경해서 다시 공유하겠습니다!

antigravity 2.0은 화면이 많이 다르네요.

안녕하세요! 해당 부분 제가 영상 다시 찍어서 업데이트 하겠습니다.알려주셔서 감사합니다!

Part2 - 19번 ~ 20번 강의 사이에 일부 내용이 생략된듯합니다.

안녕하세요! 세 가지 모두 빠진 내용이 아닙니다 😊 1. run_lim_scoring.py → 강의에 없는 파일명이에요. 정확한 파일은 llm_analyzer.py입니다. 혹시 run_scoring.py와 혼동하신 건 아닐까요? 2. collectors → Gemini 전달 → Part 2-3 강의에서 run_news_analysis() 함수로 구현합니다. collectors가 뉴스 수집, llm_analyzer가 분석, run_news_analysis가 둘을 연결하는 구조예요. 3. CSV/TXT 저장 → Part 4-4에서 JSON으로 저장합니다. 웹 대시보드(Part 6~7)에서 바로 쓰려면 JSON이 적합해서요. 엑셀로 보고 싶으시면 Part 4까지 완성 후 Claude에게 이렇게 시켜보세요:persistence.py에 save_result_to_csv() 함수 추가해줘. encoding='utf-8-sig'로 저장해서 한글 깨짐 없게 해줘. 감사합니다!

오류 문구 입니다.

캡쳐한번 부탁드립니다.

Gemini 모델 변경 문의

3.1로 변경해주셔도 됩니다. 다만 비용이 약간 나올수 있습니다. 저는 보통 사용했을때 비용은 약 만원정도 발생하였습니다. 판단 결과 신뢰도의 경우 가장 최상위 모델이 좋긴합니다. 다만 얼마나 많은 정보를 정확하게 취합하여 llm 에게 전달하는 부분이 더욱 중요합니다.