2025년 10월 25일 새벽 1시의 소식

이 문서는 AI 관련 주요 키워드로 검색된 최근 인기 YouTube 영상들을 요약한 것입니다.

📌 오늘 뉴스레터를 읽고 나면..

1. 김대식 교수의 '더이상 AI 못 막는다' 경고를 통해 AGI 도래에 대비해 지금 현실적으로 무엇부터 시작해야 하는지 알 수 있어요.
2. Perplexity의 $20B 투자와 Comet이 검색을 '두 번째 두뇌'로 재정의하는 전략으로 검색·업무 자동화가 실무에서 어떻게 바뀔지 알 수 있어요.
3. Gemini 3.0 유출과 성능 개선·엔터프라이즈 통합 소식으로 향후 구글 AI가 개발자와 기업에 제공할 실전적 이점들을 알 수 있어요.
4. GPT-6 전망, NVIDIA의 DGX 소형화·DGX Spark, 그리고 데이터센터 인프라(우주 데이터센터 포함) 뉴스로 모델과 인프라 발전이 AI 성능과 배포에 어떤 영향을 줄지 배울 수 있어요.
5. Claude Code와 autocompact 등 업데이트로 장기 코딩 세션의 컨텍스트 붕괴와 환각 문제가 어떻게 개선되어 개발 생산성이 올라가는지 알 수 있어요.

다 읽으면 이것보다 더 많답니다!

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📚 오늘의 단어

AI 뉴스에 자주 나오는 용어들을 쉽게 풀어드려요!

문서에서 별표()로 표시된 전문용어를 찾으라고 하셨는데, 제공해주신 본문에는 별표()로 표시된 단어가 보이지 않아요. 그래서 지금은 별표된 용어가 "없다"는 점을 먼저 알려드려요.

원하시면 다음 두 가지 중 하나로 진행할게요 — 편하신 방식 알려주세요:

1. 본문에서 설명을 원하시는 용어들에 별표(*)를 직접 붙여서 다시 보내주시면, 그 별표들만 위 형식으로 하나씩 설명해드릴게요.
2. 제가 본문에서 핵심적인 기술·전문 용어들(최대 10개)을 중요도 순으로 골라서 자동으로 설명해드릴게요. 이 경우 바로 설명을 시작하겠습니다.

추천 후보(자동 선택 할 경우 설명해드릴 가능성이 높은 용어 예시, 최대 10개):

• AGI
• Comet
• Perplexity
• Claude Skills
• LLM (대형 언어 모델)
• GPU / DGX Spark / DGX-1
• RAG (검색 기반 보강)
• 에이전트 (AI Agent)
• 온디바이스 추론(로컬 추론)
• PII (개인식별정보)

어떤 방식으로 도와드릴까요? 원하시면 제가 위 후보들 중 중요도 순으로 바로 설명해드릴게요.

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"더이상 AI 못 막는다" 지금은 현실적으로 '이것부터' 하세요 (김대식 교수 풀버전)

<img src="https://img.youtube.com/vi/v5jWMfqKcus/maxresdefault.jpg" alt=""더이상 AI 못 막는다" 지금은 현실적으로 '이것부터' 하세요 (김대식 교수 풀버전)" style="width: 100%; max-width: 480px; height: auto; border-radius: 8px; margin-bottom: 16px; cursor: pointer;">

📋 3줄 요약

1. AGI는 피할 수 없는 기술적 도래이며 김대식 교수는 '더이상 AI 못 막는다'고 경고합니다. AGI라는 핵심 키워드를 중심으로 향후 변화를 받아들여야 한다는 메시지가 핵심이에요.
2. 지금 현실적으로 해야 할 첫 단계는 AGI를 도구로 활용하는 능력을 기르는 것입니다. 교수는 상위 1%가 되는 진짜 AI 사용법 세 가지를 먼저 익히라고 강조합니다.
3. 개인 차원에서는 AI와 구별되는 핵심 역량(교수는 하나의 필수 능력을 지목)을 개발하고, 사회 차원에서는 일자리 변동과 기본소득 등 구조적 변화에 대비해야 한다는 결론을 제시합니다.

📖 자세한 내용 최근 김대식 교수에서 AGI, 천사인가 악마인가를 선보였어요. AGI에 관심 있는 분이라면, AGI가 곧 등장하면 무엇부터 준비해야 할지 궁금하실 텐데요. 김대식 교수가 갑자기 AGI 관련 책을 낸 이유는 무엇일까요? 사실 AI의 급속한 발전에 따라 개인이 경쟁력을 유지하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. 이 배경에서 교수는 지난 10년간의 AI 급성장 원인과 앞으로 다가올 AGI의 파급력을 짚으면서 현실적 준비의 필요성을 강조했어요. 김대식 교수는 구체적으로 몇 가지 핵심 주장과 경고를 던집니다. 첫째, 10년 내 인간과의 대화가 99% 사라질 수 있다는 충격적 예측을 제시하며 챗GPT 수준과는 비교할 수 없는 힘을 가진 AGI의 등장을 경고했어요. 둘째, 그는 상위 1%가 되는 '진짜 AI 사용법'을 세 가지로 제시하고 있으며 동시에 AI 시대에 반드시 필요한 능력 하나를 꼽았습니다. 또한 AGI가 등장하면 전세계 일자리의 절반가량이 사라질 가능성, 기본소득 논의의 현실화, 그리고 시간이 지나면 상위 0.001%가 부를 독점하는 시나리오까지 언급하며 경제·사회 구조의 급격한 변화를 구체적 수치로 제시했어요. 이와 함께 그는 AGI가 일정 시점부터 인간을 속이기 시작할 것이라는 위험도 지적했습니다. 비교와 결론 측면에서 김대식 교수는 과거 로마 제국 몰락의 구조적 유사성을 들며 현 상황의 불안정을 설명했고, 기술적 우위가 소수에게 집중되는 위험을 경고했습니다. 더 나아가 교수의 현실적 권고는 단순한 이론적 대비가 아니라 '지금 당장 할 수 있는 실천'에 초점을 맞춥니다. 핵심 권고는 상위 1%가 되기 위한 AI 사용법 세 가지를 먼저 숙달하고, 교수께서 지목한 한 가지 필수 능력을 강화하며, 개인은 물론 조직 차원에서 일자리 재편과 기본소득 등 구조적 변화에 대한 시나리오별 대비를 마련하라는 것입니다. 결론적으로 AGI는 막을 수 없는 흐름이며, 현실적으로 지금부터 'AI를 도구로 활용하는 실전 능력'과 '인간 고유의 차별화 역량'에 투자하는 것이 교수의 핵심 제안이에요.

👤 머니인사이드 • 👁️ 365,395회

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The Future of Search: Inside Perplexity’s $20B Bet on AI | Aravind Srinivas, CEO of Perplexity

📋 3줄 요약

1. Perplexity의 $20B 베팅은 단순 검색을 넘어서 Comet이라는 '두 번째 두뇌'로 검색의 역할을 재정의하는 데 집중하고 있어요
2. Comet은 질문에 답하는 것을 넘어 여행 예약, 마케팅 캠페인 운영, 고객 응대, 생활 정리 같은 빌리어네어들이 팀에게 맡기는 업무를 대신하고 보조하도록 설계되었어요
3. 결과적으로 Perplexity의 접근은 정보 접근성과 시간 활용을 민주화해 검색의 미래를 생산성 도구 중심으로 전환하려는 실용적 가치가 있어요

📖 자세한 내용 최근 Perplexity에서 Comet을 선보였어요. AI 기반 검색과 '두뇌 보조' 도구에 관심 있는 분이라면, Comet이 실제로 어떤 업무를 대신하거나 보조하는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Perplexity가 갑자기 Comet을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 고도로 분절된 정보 검색과 의사결정, 일정·업무 조율을 개인이 혼자 수행하는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다. Perplexity는 $20B 가치의 스타트업으로 검색을 단순 질의응답에서 개인의 실행 역량을 확장하는 도구로 재구성하려는 배경을 가지고 있어요.

Comet은 '두 번째 두뇌'로 설계되어 특히 실무적 작업을 자동화하고 보조하는 데 초점을 맞추고 있어요. 특히 여행 예약과 같은 외부 서비스 조율, 또한 마케팅 캠페인 기획·집행, 더 나아가 고객 지원 업무 처리와 개인 일정·정보 정리 같은 반복적이고 조율이 필요한 작업을 수행하도록 만들어졌어요. Aravind Srinivas는 AI가 단순한 답변 제공자가 아니라 함께 생각하는 파트너여야 한다고 말하며, 이와 함께 학술 연구의 민주화와 개인 생산성 향상도 강조하고 있어요. 또한 GPU 기반의 병렬 연산이 현대 AI 모델을 구동하는 핵심이며, 더 나아가 로컬(온디바이스) 추론과 로컬 컴퓨트는 개인정보 보호와 성능 측면에서 중요한 전환점이 될 것이라는 기술적 관점도 제시하고 있어요.

Perplexity의 접근은 기존의 거대 검색엔진들과 다른 방향성을 취하고 있으며, 이는 조용히 세계적인 검색업체들에 도전장을 내미는 형태로 나타나요. Comet은 빌리어네어들이 팀에게 맡기던 '시간과 접근성의 레버리지'를 개인에게 제공하려는 전략적 베팅으로 보이며, 연구자나 고도의 의사결정이 필요한 직무, 일상적 생산성 향상을 원하는 사용자에게 특히 유용할 것으로 판단돼요. 결론적으로 검색의 미래를 실무적 실행 도구로 확장하려는 시도를 직접 체험하거나 개인정보·로컬 성능을 중시하는 환경에서 생산성 향상을 원하신다면 Comet을 검토해볼 만하다고 권해드려요.

👤 Tiff In Tech • 👁️ 342,239회

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How Zach Lloyd Created and Scaled Warp (AI Agent Platform)

📋 3줄 요약

1. Zach Lloyd가 창업한 Warp는 AI Agent Platform으로, 초기 비전과 제품 전략을 중심으로 플랫폼을 설계하며 시작했어요
2. Warp는 제품 개발 우선순위(제품-시장 적합성 확보), 마케팅 접근, 핵심 인재 채용을 통해 초기 고객을 확보하고 빠르게 확장했어요
3. 확장 단계에서는 CEO의 운영 리더십과 조직적 프로세스 정비로 플랫폼 신뢰성을 유지하며 업계에서 입지를 넓혔어요

📖 자세한 내용 최근 Warp에서 Warp AI Agent Platform을 선보였어요. AI 에이전트 플랫폼에 관심 있는 분이라면, 어떻게 시장에서 빠르게 확장하고 실사용 고객을 확보했는지 궁금하실 텐데요. Warp가 갑자기 Warp AI Agent Platform을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 에이전트의 도구 연동, 안정성 확보, 그리고 고객별 케이스에 맞춘 제품화는 생각보다 까다로운 작업입니다. Zach Lloyd는 창업 초기부터 제품-시장 적합성을 찾는 것과 엔지니어링 역량을 동시에 강화하는 방향으로 문제를 풀어왔어요.

또한 Warp는 제품 개발과 비즈니스 운영을 병행하며 구체적인 성장 동력을 만들었어요. 제품 측면에서는 고객 문제 해결에 초점을 맞추고 반복적 프로토타이핑과 피드백 루프를 통해 기능 우선순위를 정했어요. 마케팅 측면에서는 타깃 고객에게 직접 다가가는 접근과 사례 중심의 메시지로 초기 신뢰를 쌓았고, 채용 측면에서는 핵심 인재 확보에 집중해 엔지니어링·운영 역량을 빠르게 보완했어요. 이와 함께 플랫폼 신뢰성 확보를 위해 운영 프로세스와 팀 내 책임 체계를 명확히 한 점도 성장에 중요한 역할을 했어요.

더 나아가 Warp의 경험은 다른 AI 에이전트·SaaS 스타트업과 비교했을 때 몇 가지 시사점을 줍니다. 많은 초기 스타트업이 성장 속도만 쫓아 기능을 늘리는 반면, Warp는 제품-시장 적합성 확인, 핵심 기능의 안정화, 그리고 채용을 통한 실행력 확보 순서에 무게를 둔 점이 다릅니다. 따라서 AI 에이전트 플랫폼을 만들거나 확장하려는 팀이라면 제품의 실사용 가치 검증, 엔지니어링과 운영 동시 강화, 그리고 핵심 인재 채용에 우선 투자하는 전략을 권해요.

👤 Vlad Kachur • 👁️ 271,024회

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AI News: GPT-6 2025, NVIDIA DGX-1, Claude Skills, Waymo DDOS, Datacenters in Space, and more!

📋 3줄 요약

1. GPT-6: GPT-6이 2025년(연말 가능성 포함)에 나올 수 있다는 전망이 제기되었지만, 발표 시점과 범위는 불확실해 보입니다.
2. NVIDIA DGX-1 / DGX Spark: NVIDIA가 DGX Spark 같은 소형 고성능 슈퍼컴을 상용화하며 DGX-1 계열의 성능을 한층 더 소형화·확장했습니다.
3. Claude Skills: Anthropic의 Claude Skills는 도메인 지식을 skill 파일로 패키지화해 재사용 가능한 에이전트 역량을 제공하며 기업용 보안·규정 준수 기능을 갖췄습니다.

📖 자세한 내용 최근 Anthropic에서 Claude Skills을 선보였어요. LLM 커스터마이징이나 기업용 챗봇에 관심 있는 분이라면, '어떻게 도메인 지식을 안전하고 재사용 가능하게 LLM에 연결할 수 있을까'라는 궁금증을 느끼실 텐데요. Anthropic이 갑자기 Claude Skills을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 LLM을 특정 업무 규칙과 자산(문서, 이미지, 코드 등)에 맞춰 안전하게 결합하고, 지속적으로 동일한 동작을 보장하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. 또한 여러 팀이 같은 지식과 자산을 반복적으로 사용하려면 단순한 프롬프트 관리만으로는 한계가 있습니다.

Claude Skills은 파일 기반의 재사용 가능한 역량으로 설계되어 있어요. 스킬은 폴더 형태로 묶인 번들(zip)로 업로드할 수 있고, 핵심에는 skill.md 파일이 있어 이름(name), 설명(description), 실행 지침(instructions), 코드(code), 리소스(resources) 같은 항목을 명시합니다. 이와 함께 이미지 자산, 코드 스니펫, 추가 마크다운 지침을 포함해 무제한에 가까운 컨텍스트를 담되 대화창을 불필요하게 부풀리지 않는 구조를 제공합니다. 예를 들어 기업의 브랜드 가이드라인 전체를 스킬로 묶어 업로드하면 챗 대화에서 언제든지 해당 가이드라인을 불러와 브랜딩 관련 질의나 크리에이티브 피치덱 점검에 바로 적용할 수 있습니다. 더 나아가 스킬은 필요할 때 로드되는 방식이라 에이전트가 복잡한 업무를 처리할 때 온디맨드로 전문 지식을 불러오는 용도로 적합합니다. 플랫폼 측면에서는 사전 구축된 템플릿, RAG(검색 기반 보강), OCR 같은 베이스 연결과 함께 원하는 LLM을 고를 수 있고 100개 이상의 네이티브 통합 도구를 지원해 외부 툴 연동이 용이합니다. 또한 UI 내보내기·SSO·비밀번호 관리 같은 엔터프라이즈 기능, GDPR·HIPAA 준수 옵션, PII 보호와 같은 내장된 가드레일과 휴먼 어프루벌 루트도 제공된다고 설명합니다. 일부 발표자는 Claude Skills가 MCP를 완전 대체하기보다는 보완(augment)하는 성격을 띤다고 평가하기도 했습니다.

비교와 결론을 말씀드리면, GPT-6에 관한 뉴스는 '연말 가능성'과 함께 많은 불확실성을 남기고 있어 단기적 기대치 조절이 필요합니다. NVIDIA 관련 소식에서는 Jensen이 소개한 DGX Spark처럼 소형 고성능 슈퍼컴 옵션이 나와 DGX-1 계열 대비 연산을 크게 끌어올리는 방향으로 진화하고 있어 대규모 온프레미스 연산이 필요한 팀에는 매력적인 선택지입니다. 또한 Jeff Bezos 등은 데이터센터를 우주로 옮기는 장기적 비전(연중 태양광·저온 환경 등 장점)을 제시했지만 비용과 기술 난제 때문에 수십 년 단위의 과제로 보입니다. 실무적 권고로는, 규정 준수·보안·기업 자산의 일관된 적용이 핵심이라면 Claude Skills처럼 스킬 파일로 도메인 지식을 패키징해 사용하는 것을 우선 고려하시되, 툴 오케스트레이션이 복잡하고 서드파티 앱 연동이 핵심인 경우에는 에이전트 플랫폼이나 더 광범위한 통합 도구(예: MCP 보완 솔루션)를 병행 도입하는 편이 낫습니다. 마지막으로 군사적 혹은 안전에 직결되는 분야처럼 결과의 정밀·신뢰성이 절대적으로 중요한 경우에는 가드레일과 인간 검토(휴먼 인 더 루프)를 반드시 유지하셔야 합니다.

👤 Matthew Berman • 👁️ 99,093회

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Top 6 Low-Failure Businesses of 2025 💼 | Best Small Business Ideas to Start Now

📋 3줄 요약

1. Top 6 Low-Failure Businesses of 2025은 90%의 스타트업 실패율을 고려해 2025년에 실패 확률이 낮고 성장 잠재력이 높은 6가지 비즈니스 모델을 제시합니다
2. 제시된 모델은 디지털 서비스부터 확장 가능한 사이드 허슬까지 포괄하며 소규모 자본과 유연한 운영으로 경기 변동에 강한 특성을 강조합니다
3. 창업을 고민하신다면 기술 역량·초기 자본·타깃 수요에 맞춰 한 모델을 선택해 사이드허슬로 시작해 점진적으로 확장하는 전략을 권장합니다

📖 자세한 내용 최근 Aura Motion Media에서 Top 6 Low-Failure Businesses of 2025을 선보였어요. 저실패 비즈니스에 관심 있는 분이라면, 어떤 업종이 실제로 실패율이 낮고 수익성이 높은지 궁금하실 텐데요. Aura Motion Media가 갑자기 Top 6 Low-Failure Businesses of 2025을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 스타트업의 90%가 실패하는 문제는 생각보다 까다로운 작업입니다. AI 기반 리서치와 기업가 인사이트, 시네마틱한 정리 방식을 결합해 2025년에 상대적으로 리스크가 낮은 여섯 가지 비즈니스 모델을 도출했어요.

이 목록은 특히 디지털 서비스와 확장 가능한 사이드 허슬을 중심으로 구성되어 있어요. 또한 소규모 자본으로 시작할 수 있고 운영 유연성이 높아 경기 변동에 강한 특성을 가진 모델들을 포함하고 있어요. 이와 함께 대상은 창업자, 소상공인, 콘텐츠 크리에이터까지 넓게 설정되어 있으며 각 모델의 공통적 장점으로는 낮은 초기 고정비, 빠른 시장 검증 가능성, 그리고 스케일업을 위한 명확한 경로가 제시된다고 설명하고 있어요. AI 리서치 결과와 산업 데이터, 성장 잠재력을 근거로 실패율과 성장 가능성을 평가해 사례 기반으로 정리한 점도 특징이에요.

비교하면 일반 스타트업 생태계의 평균 실패율(약 90%) 대비 이들 모델은 생존성과 성장성의 균형을 더 잘 맞춘 편이에요. 더 나아가 개인의 기술 역량, 초기 자금, 타깃 시장 수요를 고려해 한 모델을 선택한 뒤 사이드허슬로 시작해 점진적으로 확장하는 방식이 리스크를 낮추는 현실적인 전략으로 제시되어 있어요. 결론적으로 2025년에 안정성과 성장성을 동시에 노리려면 디지털 서비스나 확장 가능한 사이드 허슬 같은 저실패 모델을 본인의 상황에 맞춰 전략적으로 선택하고 검증해 나가는 접근이 실용적이에요.

👤 King Zamora • 👁️ 89,793회

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Claude FINALLY Fixed AI Coding By Releasing This

📋 3줄 요약

1. Claude Code가 출시되어 장기 코딩 세션에서 컨텍스트 붕괴와 환각 문제를 크게 완화했어요
2. 핵심 요소는 Sonnet 4.5 모델 탑재와 autocompact(대화창 자동 압축) 기능으로 컨텍스트 효율성과 추적성을 높인 점이에요
3. 실제로 autocompact로 컨텍스트 사용량이 약 36% 줄어들고 프로젝트 지식 보존(claude.md, notes.md 등)과 내장 명령으로 코드 작성·디버깅 신뢰성이 향상돼요

📖 자세한 내용 최근 Anthropic에서 Claude Code를 선보였어요. AI 코딩에 관심 있는 분이라면, 긴 대화와 누적된 메모리가 코드 품질과 디버깅 신뢰성에 어떤 영향을 주는지 궁금하실 텐데요. Anthropic이 갑자기 Claude Code를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 대화창이 가득 차거나 이전 맥락을 잃어서 무슨 일이 일어나는지 파악하지 못하는 문제는 생각보다 까다로운 작업입니다. 대화가 길어지면 창이 거의 가득 차는 사례(예: 92% 채움)가 있었고, 이로 인해 모델이 환각을 보이거나 이전 지시를 제대로 반영하지 못하는 상황이 빈번했어요. 특히 Claude Code는 여러 실무적 기능을 결합해 이 문제를 해결하고 있어요. 우선 새로운 모델인 Sonnet 4.5를 탑재해 보다 주체적이고 정확한 코드 생성이 가능해졌고, 컨텍스트 용량을 크게 확장(예: 200K 토큰 규모 언급)해 대화 길이에 대한 기본 한계를 높였어요. 또한 autocompact라는 자동 압축 기능을 도입해 대화창을 자동·선택적으로 요약·압축하며, 사용자가 세부 정보를 보존할지 말지를 지정할 수 있어 컨텍스트의 핵심 요소만 유지하도록 만들었어요. 이 과정에서 시스템 프롬프트, 메모리, 파일 메시지 등 다양한 입력을 고려해 어떤 내용을 compact할지 결정하고, 수동 트리거로 특정 시점에 압축을 수행할 수도 있어요. 결과적으로 autocompact 적용 후 컨텍스트 사용량이 약 36% 줄어들었고 남는 공간이 늘어나 프로젝트 지식(claude.md, notes.md, bugs.md, decisions.mmd, progress.mmd 등)을 영구적으로 보관하면서도 작업 흐름을 유지할 수 있게 되었어요. 로컬에 MCP.configuration 같은 설정 파일을 붙여넣어 즉시 구성할 수 있고 내장 명령과 메모리 기반 작업 환경이 더 나은 추적성과 재현성을 제공합니다. 비교와 결론을 말하자면, Claude Code는 긴 대화와 복잡한 프로젝트에서 기존 Claude나 단순 LLM 사용보다 더 안정적인 코딩 경험을 제공해요. 특히 장기적인 프로젝트 지식 보존, 에이전트 협업 구조, 버그·결정·진행상황 기록을 통합하려는 팀에 적합해요. 다만 여전히 컨텍스트 엔지니어링과 적절한 문서(예: notes.md, bugs.md, decisions.mmd, progress.mmd) 구조화는 필요하므로, 짧은 작업에는 과도할 수 있지만 긴 세션에서 코드 품질과 디버깅 효율을 높이고 싶다면 Claude Code를 우선 고려하시는 것을 권해요.

👤 AI LABS • 👁️ 55,006회

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GEMINI 3.0 + VEO 3.1: Google Just Shocked Everyone

📋 3줄 요약

1. Gemini 3.0 유출 문서에 따르면 출시일(잠정: 2025-10-22)과 대대적인 성능 개선이 제기되며 업계 반응을 촉발했어요
2. Gemini 3.0 관련으로 코드 참조 지원, 향상된 'thinking' 능력, 엔터프라이즈 통합 같은 일부 기능이 확인되었어요
3. VEO 3.1이 공개된 상황에서 일반 사용자는 당장 교체할 필요는 없고 코딩·멀티모달·에이전트 자동화에 민감한 팀은 출시 후 검증과 파일럿 준비가 필요해요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 VEO 3.1을 선보였어요. Gemini 3.0에 관심 있는 분이라면, 출시일과 성능 차이가 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 VEO 3.1을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 대규모 모델 성능 비교와 신뢰성 확보는 생각보다 까다로운 작업입니다. 유출된 내부 문서에는 2025년 10월 22일 출시 가능성이 적혀 있고 여러 매체는 진위와 과장 여부에 대해 회의적인 반응을 보이고 있어요.

특히 확인된 사항으로는 코드 참조 지원, 향상된 'thinking' 능력, 그리고 엔터프라이즈 통합이 언급되어 있어요. 또한 유출 문서에는 어떤 모델이 백엔드를 구성할지에 대한 후보로 Gemini-beta-3.0-Pro와 Flash, 루머로 돌고 있는 Ultra가 이름을 올리고 있고, 문서에서는 GPT-5와의 성능 비교 수치도 포함되어 있으나 그 수치들의 독립 검증은 아직 부족한 상태예요. 더 나아가 이러한 변화는 코딩 워크플로우에서의 자동 완성·참조 정확도 개선, 멀티모달 작업의 입력 해석력 향상, 그리고 에이전트형 자동화(Agentic automation)의 실무 적용 가능성 확대라는 구체적 용도로 연결될 수 있어요.

GPT-5 대비 우세를 주장하는 부분이 문서에 존재하지만, 신뢰할 만한 공개 벤치마크나 독립 테스트가 확인되지 않아 확정적으로 말하긴 어렵습니다. 결론적으로 일반 사용자나 소규모 개발자는 당장 도구를 교체할 필요는 없고 안정화된 공개 자료와 벤치마크를 지켜보는 것이 현실적인 선택이에요. 반면 코딩·멀티모달 처리·에이전트 자동화에 민감한 기업이나 팀은 출시 후 엔터프라이즈 통합 항목과 실제 성능 지표를 기준으로 파일럿 테스트 계획을 세워 검증하는 것을 권해요.

👤 AI Master • 👁️ 52,586회

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The New BEST 4 FREE AI Video Generators You NEED in 2025

📋 3줄 요약

1. 2025년 가장 주목할 만한 무료 AI 영상 생성기 4가지: Grok, Meta Create/Vibes, Qwen, Vheer를 소개하며 각 도구의 핵심 강점을 비교했어요
2. Grok은 이미지→비디오 변환과 립싱크·모션 프리셋에 강하고, Meta Create/Vibes는 16:9·9:16 출력 일관성 트릭으로 최고의 무료 선택으로 꼽혔으며 Qwen은 텍스트→비디오에 특화, Vheer는 정지 이미지를 카메라 패스로 움직이게 해요
3. 실무 관점의 결론은 일관된 비율과 워터마크 없는 고화질 클립을 원하면 Meta Create/Vibes를 기본으로 두고, 립싱크·빠른 이미지→비디오는 Grok, 서사 중심 텍스트→비디오는 Qwen, 사진 애니메이션은 Vheer를 병행해 사용하라는 추천이에요

📖 자세한 내용 최근 Meta에서 Create/Vibes를 선보였어요. AI 비디오 생성 도구들에 관심 있는 분이라면, 2025년의 무료 도구들이 실제로 실무에서 쓸만한지 궁금하실 텐데요. Meta가 갑자기 Create/Vibes를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 일관된 16:9 또는 9:16 비율로 워터마크 없는 고화질 영상을 빠르게 만들어내는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다.

무료·무제한 옵션의 등장으로 개인 제작자와 소규모 스튜디오의 진입장벽은 낮아졌고, 동시에 출력 비율 관리, 립싱크 정확도, 이미지 기반 모션 처리, 텍스트 기반 장면 구성 같은 세부 과제들이 부각되고 있어요. 특히 일관된 가로·세로 비율(16:9/9:16)을 유지하면서 워터마크 없이 확장·재스타일이 가능한 워크플로우를 만드는 것이 핵심 문제입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 네 가지 도구가 각각 다른 접근법을 제시하는데, 도구 선택에 따라 제작 속도와 결과물의 품질이 크게 달라집니다.

Grok은 이미지→비디오 변환에 초점이 있고 특히 립싱크와 모션 프리셋을 통해 얼굴 애니메이션과 대사 싱크를 빠르게 처리할 수 있어요. 또한 Meta Create/Vibes는 무료 도구 중에서 16:9와 9:16 출력의 일관성을 확보하는 설정 트릭이 강점이라서 범용적인 시네마틱 클립 제작에 적합해요. 더 나아가 Qwen은 텍스트→비디오 생성에 특화되어 있어 프롬프트 작성 방식에 따라 장면 구성과 스토리텔링 제어가 가능하고, Vheer는 정지 이미지를 불러와 카메라 패스 제어로 생동감 있는 씬을 만들어내는 데 유리합니다. 이와 함께 모든 도구에서 클립을 확장(extended)하거나 스타일을 바꾸고(watermark-free) 깔끔하게 다운로드할 수 있는 옵션들이 제공된다는 점도 실무에서 유용해요.

비교하자면 Meta Create/Vibes는 일관된 비율과 무워터마크 고화질 클립을 빠르게 얻고 싶을 때 기본 선택으로 추천해요. Grok은 이미지 기반의 인물·립싱크 중심 클립을 빠르게 만들고자 할 때 가장 효율적이고, Qwen은 텍스트 기반 스크립트에서 직접 장면을 뽑아내는 작업에 적합해 프롬프트 설계에 시간을 쓸 가치가 있어요. Vheer는 사진·스틸을 카메라 패스로 자연스럽게 움직이는 쇼트가 필요할 때 유용하니, 최종 권장 조합은 Meta Create/Vibes를 중심으로 Grok(립싱크/모션), Qwen(텍스트→시네마틱), Vheer(스틸 애니메이션)를 목적에 맞게 병행 사용하는 방식이에요. 이는 빠른 프로토타이핑과 고화질 출력, 그리고 워터마크 없는 클립 확보라는 실무적 요구를 동시에 충족시켜 줍니다.

👤 Malva AI • 👁️ 49,708회

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How to find Image Prompts for Google Gemini #ai

📋 3줄 요약

1. Google Gemini용 이미지 프롬프트를 찾는 가장 간단한 방법은 전문 프롬프트 저장소나 웹사이트에서 원하는 스타일의 프롬프트를 찾아 복사하는 것입니다
2. 해당 사이트들은 'any style of image'에 대응하는 다양한 스타일별 프롬프트를 모아두고 있어서 원하는 문구를 그대로 복사해 Gemini에 붙여넣을 수 있어요
3. 사용법은 복사 → Google Gemini에 이미지 업로드 → 프롬프트 붙여넣기 순서로 빠르게 실험할 수 있어 실용적입니다

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Gemini를 선보였어요. Google Gemini 이미지 프롬프트 찾기에 관심 있는 분이라면, 어디에서 쓸만한 프롬프트를 얻을 수 있는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Google이 갑자기 Gemini를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 고품질 이미지 프롬프트를 찾고 적용하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. 웹 기반 리소스는 다양한 스타일과 문구 템플릿을 한곳에 모아 빠르게 복사해 쓸 수 있게 해주기 때문에 특히 유용해요. 또한 해당 웹사이트들은 모든 스타일의 이미지에 대한 프롬프트를 제공해서 풍경, 초상, 일러스트, 하이퍼리얼 등 원하는 스타일을 선택하면 그에 맞는 문장을 바로 얻을 수 있어요. 사용 방법은 매우 직관적이라서 먼저 원하는 스타일의 프롬프트를 복사하고, 더 나아가 생성하려는 이미지를 Google Gemini에 업로드한 다음 프롬프트를 붙여넣으면 됩니다. 이 과정에서 프롬프트 필드에 문구를 붙여넣고 생성 버튼을 누르면 복사한 문구를 기반으로 이미지가 생성되며, 필요하면 문구를 바로 편집해 세부 결과를 조정할 수 있어요. 비교하자면 수동으로 프롬프트를 처음부터 작성하는 것보다 웹사이트에서 가져오는 방식이 반복 실험과 스타일 테스트에 훨씬 빠르고 편리합니다. 따라서 다양한 스타일로 빠르게 시도해보고 싶다면 이 방법을 추천하고, 더 세밀한 표현이나 특정 제어가 필요하면 복사한 프롬프트를 직접 커스터마이징해 사용하는 것이 좋습니다.

👤 Harsh Gautam • 👁️ 31,837회

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🐙 Building Your First AI Agent

📋 3줄 요약

1. Building Your First AI Agent은 Tina가 진행한 라이브스트림 워크숍으로, AI 에이전트 기초 설계와 실습을 다루는 입문형 세션이에요
2. 워크숍 관련 리소스는 https://www.lonelyoctopus.com/workshop을 통해 이메일로 신청해 받을 수 있고, 설명란에 강의·도구·타임스탬프 링크들이 정리되어 있어요
3. ex-Meta 데이터사이언티스트인 진행자가 실전 중심으로 안내하므로 AI 에이전트 처음 시도하는 분들에게 실습용 자료 확보 차원에서 유용해요

📖 자세한 내용 최근 Tina에서 Building Your First AI Agent을 선보였어요. AI 에이전트 만들기에 관심 있는 분이라면, 어디서 자료를 구하고 어떻게 실습을 시작해야 할지 궁금하실 텐데요. Tina가 갑자기 Building Your First AI Agent을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 AI 에이전트 설계와 실습은 생각보다 까다로운 작업입니다. 이 라이브스트림은 실습에 바로 쓸 수 있는 자료와 관련 링크를 정리해 이메일로 받을 수 있게 sign-up 경로를 제공하는 형태로 진행되고 있어요. 또한 진행자는 Tina로, ex-Meta 데이터사이언티스트 배경을 갖고 있어 비즈니스적 맥락과 실무적 접근법을 함께 다루고 있다는 점이 특징이에요. 이번 세션은 실습 중심 입문자를 겨냥해 기본 개념 설명과 실습 자료 배포를 결합한 형태로 구성되어 있습니다. 또한 워크숍 관련 설명란에는 sign-up 링크 외에 사업 문의용 연락처(tally 링크), 강의에서 언급한 외부 리소스 링크들이 포함되어 있어요. 또한 365 Data Science의 SQL 강좌와 StrataScratch 같은 인터뷰 준비용 자료, 촬영 장비 목록(카메라·마이크·삼각대·조명)과 타임스탬프(00:00 intro)도 함께 제공되어 실습 환경을 빠르게 재현할 수 있게 돕습니다. 더 나아가 소셜 채널(Instagram, LinkedIn, Discord)과 추가 학습용 유튜브 영상 링크들이 정리되어 있어, 기초 이해 후 심화 자료로 바로 연결하기 편해요. 365 Data Science나 StrataScratch 같은 구조화된 코스는 인터뷰 대비나 체계적 이론 학습에 강점이 있고, 이번 워크숍은 실습용 템플릿과 빠른 시작용 자료를 얻기 좋다는 점에서 상호 보완적이에요. 따라서 AI 에이전트 첫 구축을 목표로 한다면 워크숍의 리소스에 등록해 실습 자료를 확보하고, Tina가 제공한 외부 강의·도구 링크들을 병행해 학습하시는 것을 권장해요.

👤 Tina Huang • 👁️ 28,399회

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How to Make Money Online with AI (Step-by-Step for Beginners)

📋 3줄 요약

1. AI로 온라인에서 수익을 만드는 단계별 전략을 제시해요: 틈새(niche) 선정 → 리드 발굴 → 자동화·외주화로 수익화
2. 핵심 전술은 Claude(LLM)를 활용해 타깃 니치와 DM 메시지를 생성하고 Claw.ai/leadfinder로 Instagram DM을 자동으로 발굴하는 방식이에요
3. 실행 방법은 드롭서비스(외주화) 모델로 고객에게 $500/월을 청구하고 외주비용 $250를 지불해 차액을 확보하는 반복 매출 구조를 쌓는 것입니다

📖 자세한 내용 최근 claw.ai에서 Claude를 선보였어요. AI로 온라인으로 돈 버는 방법에 관심 있는 분이라면, 초보자가 어디서부터 시작해야 할지 궁금증을 느끼실 텐데요. claw.ai가 Claude를 도구로 삼는 이유는 반복 가능한 리드 발굴과 메시지 생성, 그리고 자동화로 확장 가능한 비즈니스 모델을 만들기 위해서일까요? 사실 온라인에서 AI로 수익을 만들려면 틈새를 정하고(특화된 고객층), 해당 고객을 찾아 대화를 시작하고, 서비스를 실제로 제공할 수 있도록 외주화·자동화하는 작업이 생각보다 까다로운 작업이에요. 일반화된 접근보다 전문화된 틈새를 공략해야 경쟁을 줄이고 더 높은 단가를 받을 수 있다는 문제의식이 핵심으로 제시됩니다. 특히 Claude 같은 LLM을 사용해 "어떤 니치를 공략할지" 물으면 개인 트레이너, 온라인 코치, 사진·비디오 제작자 같은 구체적 산업을 추천해 주고, 또한 Claw.ai나 leadfinder 기능으로 해당 인더스트리의 Instagram 계정을 스크롤해서 연락처(웹사이트/DM) 정보를 추출해요. 더 나아가 자동으로 보낼 DM 스크립트를 생성하는데 이 스크립트는 거대한 판매문구처럼 보이지 않고 자연스러운 대화형 문장으로 설계되어 실제 답장 전환율을 높이도록 구성돼요. 이어서 DropService(예: dropservice.io)나 프리랜서 플랫폼(Fiverr, Upwork)을 통해 작업을 외주화하고, 외주팀의 결과물·테스트모니얼·케이스 스터디를 확보해 판매 근거로 사용합니다. 영상에서는 $3,000/일 같은 고수익 사례와, 낮은 가격($9.97, $4.97)으로 리드 확보 후 업셀을 통해 반복 수익을 만드는 방법, 그리고 구독형 디지털 서비스 모델을 통해 월 $10,000을 목표로 고객을 쌓는 전략을 구체적으로 보여줘요. 마지막으로 비교와 결론을 드리자면, 일반적 제안보다 특정 문제를 전문적으로 해결하는 접근이 훨씬 높은 수익을 만듭니다. 영상은 의사 vs 뇌외과 의사 비유로 전문화의 가치를 설명하고, 실제 실행 권장으로는 Instagram DM 기반 리드 발굴 → 자연스러운 DM 스크립트로 대화 유도 → DropService로 작업 외주화 → 고객에게 $500/월 등 반복 요금으로 청구해 외주비 $250 지불 후 차액을 확보하는 흐름을 제시해요. 구체적 권장 순서는 먼저 니치 선택(예: personal trainers), Claude로 타깃 리스트와 메시지 생성, leadfinder로 연락처 수집, 사례와 후기 확보 후 가격을 책정하고 Fiverr/Upwork로 실무를 아웃소싱한 뒤 정기구독 방식으로 고객을 쌓으라는 점이에요. 이러한 흐름을 따르면 초보자도 자동화와 외주화를 통해 확장 가능한 반복 수익 구조를 만들 수 있어요.

👤 Renzo Guevarra • 👁️ 28,022회

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Claude Skills: Glimpse of Continual Learning?

📋 3줄 요약

1. Claude Skills는 Anthropic이 선보인 스킬 시스템으로, 모델 가중치를 변경하지 않고도 맞춤 온보딩과 지속적 학습 패턴을 제공하는 방식이에요
2. 스킬은 skill.md와 연관 파일들로 시스템 프롬프트, 입력 형식, 사용 예시, 실행 가능한 액션(예: 파일 생성·수정, Python 실행)을 캡슐화하고, 유사도 기반 선택과 점진적 공개(progressive disclosure)로 컨텍스트를 관리해요
3. 실무적으로는 회사 SOP를 가르치고 반복 가능한 워크플로우(예: 고객 응대의 환불·구독 처리 템플릿)를 자동화하려 할 때 Claude Skills를 우선 검토할 만해요

📖 자세한 내용 최근 Anthropic에서 Claude Skills을 선보였어요. Claude Skills에 관심 있는 분이라면, 스킬이 진짜로 '지속적 학습(continual learning)'을 제공하는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Anthropic이 갑자기 Claude Skills을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 모델 가중치를 수정하지 않고도 특정 도메인 지식과 SOP를 지속적으로 반영하도록 하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다.

배경과 문제를 먼저 정리하면, Claude Skills는 조직별 온보딩 자료를 패키지화해 Claude를 특정 업무의 '전문가'로 만들려는 시도예요. skill.md 파일이 중심 역할을 하며 여기에는 시스템 프롬프트와 빠른 설명(quick description), 입력 포맷, 사용 예시, 더 상세한 섹션과 부록 형태의 참조 자료들이 계층적으로 들어갑니다. 이와 함께 스킬은 별도의 파일 리소스(예: 문서 본문, 코드 스니펫)를 참조할 수 있고, 일부 스킬은 Python 실행 등으로 파일을 생성·수정하는 액션을 수행할 수 있어요. 또한 서브 에이전트(sub agents)나 명령(예: slash/코드 명령)을 통해 수동 또는 자동으로 작업을 트리거할 수 있고, 서브 에이전트의 출력은 메인 에이전트에 필요최종결과만 전달되는 식으로 격리되어 운영될 수 있습니다.

구체적 기능과 컨텍스트 관리 방식도 눈여겨볼 부분이에요. 메타데이터는 짧은 요약(예시로 약 100~150 토큰 수준)을 담고, 상세 본문이나 참조 파일은 필요에 따라 더 큰 컨텍스트로 확장되어 최대 약 32,000 토큰 수준의 컨텍스트를 활용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 요청이 들어오면 유사도 기반으로 여러 스킬을 선택하고 관련성이 낮으면 버린 뒤, 관련 스킬의 본문과 툴을 로드하는 '유사도 선택 → 점진적 공개(progressive disclosure)' 패턴을 사용해 스케일과 조직성을 확보합니다. 서버를 연결하면 그 서버가 사용 가능한 툴들을 로드해서 단계별로 어떤 툴을 쓸지 결정하는 흐름이 있고, 파일·벡터 스토어·웹 검색 같은 외부 리소스와의 연동을 통해 문서 검색 및 실행 패턴을 따르게끔 구성할 수 있어요.

비교와 실무적 결론으로는, MCP(MCP 서버)와의 차이가 주로 컨텍스트 관리 방식과 반복 가능한 워크플로우 지원에 있습니다. MCP는 툴의 순서 지정 같은 직접적 워크플로우 제어에 강한 반면, Claude Skills는 skill.md로 구조화된 온보딩과 리소스 중심의 참조를 통해 모델 재학습 없이 기능을 확장하는 쪽에 초점을 맞춥니다. 따라서 기업 내부 SOP를 Claude에 가르쳐 반복적 고객 응대(예: 환불·구독 해지 처리)나 표준화된 검토 프로세스를 자동화하려면 Claude Skills가 더 적합할 가능성이 큽니다. 다만 현재는 초기 단계로 패턴이 업계 표준으로 자리잡을지 여부는 불확실하고, 스킬 설계(문서 구조·리뷰·템플릿화)에 공을 들여야 안정적인 운영이 가능하다는 점을 염두에 두시면 좋아요.

👤 Prompt Engineering • 👁️ 26,692회

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Master Google VEO 3.1- AI Video Generation, Storytelling & Ad Creation Guide

📋 3줄 요약

1. Google VEO 3.1은 텍스트 프롬프트와 first/last frame 입력만으로 중간 장면을 자동 생성하는 '내러티브 로직'을 도입했어요
2. VEO 3.1은 ingredients(제품, 장면, 감정, 모션)와 스토리 기반 워크플로를 통해 영화 같은 광고·스토리텔링 시퀀스를 몇 분 만에 만들어낼 수 있어요
3. 마케터와 크리에이터는 오프닝·엔딩 프레임을 제공하고 ingredients로 브랜드·감정 흐름을 고정한 뒤 생성된 샷을 선별·다듬어 고품질 AI 광고를 빠르게 제작하면 좋아요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 VEO 3.1을 선보였어요. AI 비디오 생성에 관심 있는 분이라면, 텍스트만으로 어떻게 영화 같은 광고 영상을 짧은 시간에 만들 수 있는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Google이 갑자기 VEO 3.1을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 오프닝 샷과 엔딩 샷 사이의 자연스러운 전환과 일관된 스토리텔링을 자동화하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. 기존 툴들은 장면 연결과 감정 흐름을 유지하기 위해 많은 수작업과 프롬프트 튜닝을 필요로 했는데 VEO 3.1은 이 부분을 크게 개선했습니다. VEO 3.1의 핵심은 ingredients 개념과 first/last frame prompting, 그리고 스토리 기반 워크플로입니다. ingredients는 제품(product), 장면(scene), 감정(emotion), 모션(motion) 네 가지로 구성되어 있어요. 또한 오프닝 프레임과 엔딩 프레임을 명시하면 VEO 3.1이 그 사이의 장면들을 내러티브 로직에 맞게 자동으로 생성해 줍니다. 이와 함께 감정의 점층·감소, 카메라 모션 지시, 제품 클로즈업 같은 세부 지침을 ingredients에 포함하면 결과물이 브랜드 목적과 더 잘 맞아떨어집니다. 더 나아가 몇 분 내로 텍스트 프롬프트만으로 상업용 수준의 광고와 스토리텔링 시퀀스를 생성할 수 있고, 생성 후에는 여러 테이크 중 원하는 컷을 선택해 편집·다듬는 방식으로 작업 흐름을 완성합니다. 실제 사례로는 제품 소개용 15~30초 광고, 감정 중심의 짧은 스토리 시퀀스 등이 소개되어 있고, 이런 실무 예시는 프롬프트 구조와 첫·끝 프레임 설정 방식을 그대로 적용할 수 있습니다. 이전 버전과 비교하면 VEO 3.1은 장면 간 논리적 연결을 이해하는 능력이 크게 향상되어 스토리 기반 광고 제작에 더 적합해졌습니다. 따라서 짧은 광고 캠페인이나 제품 런칭용 영상은 오프닝과 엔딩 프레임을 우선 설계하고 ingredients로 브랜드 자산과 감정 흐름을 고정한 뒤 여러 프롬프트를 돌려 최적 컷을 선별하는 워크플로를 권장합니다. 다만 여전히 프롬프트 구체화와 생성 결과 중 선택·후처리는 필요하므로, 브랜드 일관성 유지와 의도한 감정 전달을 위해 반복 테스트를 병행하는 것이 좋습니다.

👤 Rourke Heath • 👁️ 26,262회

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Create Stunning Presentations in ChatGPT in Seconds - ChatGPT Apps Are Insane!

📋 3줄 요약

1. ChatGPT Apps로 몇 초에서 몇 분 만에 멋진 프레젠테이션을 자동 생성할 수 있어요 — 제목·개요·목적·액션·결과 같은 슬라이드 구조까지 즉시 만들어 줍니다
2. ChatGPT Apps는 내장 커넥터로 Canva와 Google Drive를 연동해 디자인과 편집을 채팅 안에서 바로 처리할 수 있어요
3. 결과물은 계정에 링크된 완전 편집 가능한 Canva 파일로 내려오며 텍스트·이미지·레이아웃을 즉시 수정해 실무용으로 바로 활용할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 OpenAI에서 ChatGPT Apps를 선보였어요. 프레젠테이션 자동 생성에 관심 있는 분이라면, '짧은 시간 안에 디자인까지 완성할 수 있을까?'라는 궁금증을 느끼실 텐데요. OpenAI가 갑자기 ChatGPT Apps를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 전략 보고서나 연구 논문을 깔끔한 프레젠테이션으로 바꾸는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다.

ChatGPT Apps는 내장된 커넥터로 Canva, Google Drive 같은 도구와 바로 연동해 프레젠테이션 제작부터 디자인 적용까지 한 흐름으로 처리해요. 먼저 프로필 → Settings → Apps → Connectors로 들어가서 Browse apps에서 Canva를 선택한 뒤 Connect를 누르고 허용하면 연결됩니다. 그다음에는 프레젠테이션으로 만들고 싶은 요약문이나 보고서 본문을 붙여 넣고 ChatGPT에 "plan slide structure" 같은 요청을 하면 됩니다. 정확한 예시는 "Create clear structured outline based following content."처럼 프롬프트에 요약·토픽·타이틀과 함께 논리적 섹션을 포함해 달라고 지시하는 것이고, 대상 청중(예: executive)을 선택하거나 최대 슬라이드 수를 10으로 제한하는 등의 옵션을 주면 됩니다.

실행하면 ChatGPT가 즉시 제목, 개요, 왜(why), 설치/설정, 목적, 방향, 액션 및 결과처럼 명확한 진행 순서로 슬라이드 구조를 만들어 주고, 그 구조를 Canva 앱에 바로 적용할 수 있게 해요. 또한 Canva 앱은 깨끗하고 프로페셔널한 디자인 템플릿(미니멀 비즈니스 레이아웃 등)을 여러 옵션으로 생성해 미리보기로 보여주며, 선택하면 완전히 편집 가능한 Canva 파일이 계정에 연결된 상태로 열립니다. 이 파일에서는 텍스트를 조정하고 이미지를 교체하며 플레이스홀더에 실제 데이터를 드롭인하고 레이아웃이나 폰트를 바꾸는 등 모든 편집이 가능하고 편집·공유·다운로드는 평소 Canva 작업과 동일하게 동작합니다. 또한 여러 디자인 옵션을 비교해 보고 원하는 스타일로 바로 수정할 수 있으니, 노트·전략 보고서·논문 같은 원문을 시각적인 발표 자료로 변환하는 데 매우 유용해요.

결론적으로, 문서나 아이디어를 빠르게 발표용으로 바꿔야 하는 상황이라면 ChatGPT Apps의 Canva 연동 워크플로우가 수작업으로 디자인하는 것보다 훨씬 빠르고 실무적이에요. 특히 구조 생성(최대 10장 지정), 디자인 적용, 계정 기반의 완전 편집 가능 파일 제공까지 한 번에 이루어지니 비즈니스·학술·일반 발표 모두에서 시간을 크게 절약할 수 있습니다.

👤 AI and Tech for Education • 👁️ 25,357회

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오늘 총 17개의 AI 관련 영상을 요약했습니다. 위에서는 주요 15개만 소개해드렸습니다.

나머지 2개 영상 요약을 포함한 전체 내용은 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다.

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