2025년 11월 17일 새벽 1시의 소식

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

📌 오늘 뉴스레터를 읽고 나면..

1. 소라2·클로드로 영상제작 가능해요
2. 제미니+ADK로 에이전트 만들어요
3. 글리프로 저비용 창작 자동화 쉽게해요
4. 비오3·소라2 클론으로 무료무제한해요
5. 구글 AI 허브로 무료로 심화 배워요

다 읽으면 이것보다 더 많답니다!

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The One AI platform That Rules Them All - Sora 2 + Nano Banana + Claude

📋 3줄 요약

1. ChatLLM Teams에서 Sora 2, Nano Banana, Claude Sonnet 4.5를 결합해 단일 멀티모달 플랫폼으로 아이디어→스크립트→이미지→무워터마크 영상 제작을 가능하게 합니다
2. Claude Sonnet 4.5로 스크립트를 작성하고 Nano Banana로 고화질 프레임을 생성한 뒤 Sora 2로 렌더링하는 파이프라인이 한 화면에서 이어집니다
3. 결과물은 픽사 수준의 시네마틱 영상(워터마크 없음)을 YouTube·TikTok·Shorts·Reels 형식으로 저비용(약 $10/사용자/월)에 빠르게 생산할 수 있다는 실용적 가치가 있습니다

📖 자세한 내용 최근 Abacus AI에서 ChatLLM Teams을 선보였어요. 멀티모달 AI 스튜디오로 동영상 제작에 관심 있는 분이라면, 단일 화면에서 아이디어→스크립트→이미지→완성 영상까지 가능한지 궁금하실 텐데요. Abacus AI가 갑자기 ChatLLM Teams을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 아이디어를 스크립트로 바꾸고 Nano Banana로 프레임을 만들고 Sora 2로 워터마크 없는 영화 수준의 영상을 얻는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. 따라서 여러 도구를 옮겨 다니며 포맷과 비율을 맞추면 시간과 비용이 크게 늘어나죠. ChatLLM Teams는 Claude Sonnet 4.5, Nano Banana, Sora 2 같은 주요 모델을 한 화면에서 연결해 전체 제작 파이프라인을 단순화합니다. Claude Sonnet 4.5로 대사와 스토리를 작성하고, Nano Banana를 통해 프롬프트*를 조정해 원하는 스타일·종횡비·변형을 생성한 다음 그 이미지와 스크립트를 Sora 2에 입력하면 시네마틱한 짧은 영상으로 렌더링됩니다. 또한 플랫폼별 출력에 맞춘 해상도와 비율 설정을 바로 적용할 수 있고, 워터마크 없는 최종 파일을 얻을 수 있어 바로 YouTube·TikTok·Shorts·Reels 등에 올리기 적합합니다. 데모 사례로는 영어 불독이 프렌치 불독에게 호통치는 '픽사급' 예시를 들어 결과물을 확인할 수 있으며, 전체 프로세스가 단일 인터페이스에서 이루어진다는 점이 핵심입니다. 기존 방식과 비교하면 모델 선택(GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4 등)을 별도에서 시험해 보고, 이미지 생성과 편집, 렌더링을 개별 툴로 연결하던 수고를 크게 줄여줍니다. 따라서 빠르게 플랫폼용 바이럴 영상을 만들고자 하는 창작자나 마케터에게는 Claude Sonnet 4.5로 스크립트를 쓰고 Nano Banana로 이미지 프레임을 만든 뒤 Sora 2로 렌더링하는 워크플로우를 권합니다. 다만 프로젝트별로 더 세밀한 제어나 내부 시스템 연동이 필요하면 추가 도구를 병행하는 것을 고려하셔야 합니다.

👤 Kingy AI • 👁️ 301,739회

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Google AI Agents Day 1 – Build Your First AI Agent using Gemini & ADK (Step-by-Step Tutorial) #2025

📋 3줄 요약

1. Google의 ADK와 Gemini로 첫 번째 AI 에이전트 구축 과정을 단계별로 안내해요
2. ADK를 이용해 Sequential, Parallel, Loop 아키텍처로 에이전트를 구성하고 Gemini 2.5와 연동해 실제 도구와 연결하는 방법을 설명해요
3. Kaggle 노트북에서 Google AI Studio의 API 키 생성 → ADK 설정 → Gemini 연동 순으로 실습해 바로 실행 가능한 워크플로우를 제공합니다

📖 자세한 내용 최근 Google에서 ADK와 Gemini를 선보였어요. AI 에이전트* 구축에 관심 있는 분이라면, ADK와 Gemini로 어떻게 실제 에이전트를 만들고 도구와 연동하는지 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 ADK와 Gemini를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 에이전트 설계와 외부 도구 연동, 안전하고 안정적으로 운영하는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다.

ADK는 Agent Development Kit로서 에이전트 아키텍처를 손쉽게 구성하게 해줘요. 또한 Sequential, Parallel, Loop 아키텍처를 통해 작업을 순차적으로 진행하거나 병렬로 나누고 반복 작업을 자동화할 수 있어요. 더 나아가 Kaggle 노트북에서 직접 실습하면서 Google AI Studio에서 API* 키를 생성해 Kaggle에 연결하고, Gemini 2.5 모델을 ADK에 연동해 에이전트를 실행할 수 있어요. 그리고 파일, 벡터 스토어와의 연동이나 웹 검색 같은 외부 데이터 소스 연결로 리서치·문서 검색·요약 작업을 수행할 수 있고, 여러 에이전트를 조합해 한 에이전트가 수집한 정보를 다른 에이전트가 요약하고 또 다른 에이전트가 개선하는 형태의 워크플로우를 구성할 수 있어요. 프롬프트* 설계는 각 에이전트 역할을 정의하는 핵심이며, 실습 예제로는 연구 에이전트가 자료를 모으고 요약 에이전트가 핵심을 추출한 뒤 검토 에이전트가 결과를 개선하는 흐름을 바로 실행해볼 수 있어요.

기존의 단일 모델에 프롬프트를 던지는 방식과 비교하면 ADK + Gemini 조합은 역할 분담과 도구 연동 측면에서 더 유연하고 확장성이 커요. 특히 Kaggle 기반 실습은 환경 설정이 간단해서 Google AI Studio에서 API 키를 발급받고 노트북에 설정한 뒤 ADK 예제들을 차례로 실행하면 처음부터 끝까지 동작하는 에이전트를 빠르게 만들 수 있어요. 순서를 추천하자면 먼저 Sequential 에이전트로 흐름을 이해하고, 그다음 Parallel과 Loop 구조를 적용해 보시길 권해요. 용도는 리서치, 문서 요약, 자동화된 검토·개선 작업에 특히 적합합니다.

👤 SHAGUN SINGH IITM • 👁️ 115,569회

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The Best AI Business That NO ONE Is Talking About

📋 3줄 요약

1. Canva 기반 1인 Print On Demand 사업이 영상의 핵심 제안으로, Canva를 활용해 디자인 제작과 상품화 과정을 자동화하는 비즈니스 모델을 제시해요
2. Leonardo, Suno, ChatGPT, Capcut Pro 같은 AI 도구를 결합해 디자인 생성·제품 설명·프로모션 영상을 자동화하고 Etsy/Shopify에 POD로 리스팅해 판매를 시작하는 흐름을 강조해요
3. 초기 투자와 기술 문턱이 낮아 비개발자에게 유리하며, 명확한 니치 선정과 자동화 워크플로우* 설계로 1인 운영의 수익화가 현실적이에요

📖 자세한 내용 최근 Canva에서 Canva PRO를 활용한 1인 Print On Demand 비즈니스를 선보였어요. Canva 기반 POD에 관심 있는 분이라면, 이 방식이 실제로 적은 노력으로 수익을 낼 수 있는지 궁금하실 텐데요. Canva가 AI 도구들과 결합된 워크플로우를 부각하는 이유는 명확합니다. 사실 디자인 생성부터 리스팅, 마케팅, 프로모션까지 한 사람이 모두 관리하고 자동화하는 것은 생각보다 까다로운 작업이에요. Canva를 중심으로 한 흐름은 비교적 단순합니다. 먼저 Canva로 템플릿 기반 디자인을 빠르게 만들고, 더 나아가 Leonardo로 고해상도 이미지나 스타일 변형을 생성하며 Suno로 음성·오디오 자산을 제작합니다. ChatGPT를 통해 제품 제목과 상세 설명, SEO 키워드를 작성할 때는 프롬프트* 설계가 핵심이며, Capcut Pro로 간단한 프로모션 영상을 만들어 소셜 미디어에 올리는 방식으로 트래픽을 유도하죠. 이렇게 만든 자산을 Etsy나 Shopify에 Print On Demand 방식으로 리스팅하고, 주문이 들어오면 POD 공급자가 제작·배송을 담당하는 구조로 운영 비용과 재고 리스크를 최소화합니다. 또한 반복되는 작업은 자동화 워크플로우*로 연결해 새 디자인 업로드, 상품화, 리스팅 업데이트 과정을 줄일 수 있어요. 다른 AI 사업 모델과 비교하면 이 방식은 장단점이 분명합니다. 개발 기반 SaaS나 맞춤형 컨설팅에 비해 기술 진입 장벽이 낮고 초기 비용이 적으며 혼자서도 빠르게 시작할 수 있는 반면, 경쟁이 치열하고 플랫폼 정책·IP 이슈·수익 마진 측면에서 한계가 존재합니다. 따라서 추천 대상은 디자인 감각이 있고 틈새 시장을 공략할 수 있는 비개발자 창업자이며, 시작 단계에서는 니치 선정과 템플릿화, 자동화 워크플로우 설계에 집중하는 것이 실전적인 접근이에요. 마지막으로 확장하려면 브랜드 구축과 자체 채널(자사몰) 구축, 상품 다양화 전략이 병행되어야 합니다.

👤 Wholesale Ted • 👁️ 73,176회

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Glif AI: The $10 App That Replaces a Full Creative Team

📋 3줄 요약

1. Glif AI는 Glif가 내놓은 저비용 콘텐츠 제작 도구로, $10 수준의 앱으로 전통적인 창작 팀의 많은 역할을 자동화해요
2. 자동화된 에이전트들이 프롬프트와 워크플로우*를 최적화해 섬네일, 숏폼 다큐, AI 인플루언서 영상, 레딧 스토리형 콘텐츠 등 다양한 포맷을 빠르게 생산해요
3. 데모에서 총비용 $2 수준으로 에이전시급 결과물을 만들었고, 콘텐츠 양을 빠르게 늘려야 하는 크리에이터와 브랜드에 실무적 대안이 되어줘요

📖 자세한 내용 최근 Glif에서 Glif AI를 선보였어요. 창작 팀을 대체할 수 있는 저가형 AI 제작 도구에 관심 있는 분이라면, 실제로 팀 없이도 에이전시급 퀄리티의 콘텐츠를 대량 생산할 수 있는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Glif가 갑자기 Glif AI를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 고품질 섬네일 제작, 숏폼 다큐 편집, 사실감 있는 AI 인물 영상, 레딧 기반 스토리 자동화처럼 '스크롤을 멈추는' 콘텐츠를 일관되게 만들려면 기획·리서치·스크립트·보이스오버·편집 등 복잡한 작업이 필요합니다. 따라서 비용과 속도의 병행이 쉽지 않은 게 현실이에요.

Glif의 핵심은 자동화된 에이전트들이 프롬프트와 워크플로우를 반복적으로 최적화하면서 사람의 수작업을 대체하는 흐름이에요. 예를 들어 Nano Banana Ultimate 에이전트는 Mr. Beast 스타일의 재설계된 섬네일을 세 가지 변형으로 생성하며 적절한 종횡비, 고대비, 과장된 표정을 반영해 사람이 일일이 조정하던 작업을 자동화합니다. Miniature Documentary Creator는 Facebook IPO를 주제로 40초 틸트-시프트 영상을 약 5분 만에 만들었고 Seadream, WAN 2.2, 11Labs를 조합해 리서치, 스크립트 작성, 보이스오버, 애니메이션, 시대감 있는 배경음악, 자막까지 포함된 결과물을 냈습니다(데모 비용 약 $0.40). AI Influencer Generator는 Quen Realism과 OmniHuman을 활용해 35세 여성의 테니스 복장 토킹헤드 영상을 생성해 브랜드 대표나 광고 대체용 현실감 있는 출연자 역할을 수행했고, Reddit Story Automation은 r/SaaS에서 스토리를 스크랩해 60초 교육형 영상으로 변환하며 11Labs 보이스오버와 Pexels 스톡 영상, 자막을 조합해 페이스리스(faceless) 채널 운영을 가능하게 했습니다. 데모 전체 비용은 약 $2였고, Glif는 월 약 $10 수준의 앱 모델로 콘텐츠 제작 비용을 크게 낮춘다는 점도 눈에 띕니다.

대안 비교 관점에서 보면, 전통적 에이전시가 수천 달러를 청구하던 작업을 Glif는 소액으로 대체하거나 보완할 수 있어요. 또한 ACP Funnel(관객 → 커뮤니티 → 제품)과 '1 Brand + 10 People' 전략 관점에서는 Glif가 Audience 단계에서 콘텐츠를 빠르게 확장하는 데 가장 유용한 도구로 작동합니다. 결론적으로 콘텐츠 양과 속도, 비용 효율이 핵심 목표라면 Glif AI는 실무적으로 강력한 대안이며, 고유한 크리에이티브 전략이나 고난도 제작이 필요할 때는 인간 기반 팀과 혼합해서 활용하는 것이 현실적인 접근이에요.

👤 Greg Isenberg • 👁️ 68,284회

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3 AI features to become dangerously good in Resolve 20

📋 3줄 요약

1. Resolve 20의 Magic Mask v2*로 객체와 인물 선택 및 추적이 더 빠르고 정확해져 복잡한 부분 보정이 쉬워져요
2. Resolve 20의 Depth Map*으로 심도 기반 전경/배경 분리가 가능해 선택적 색보정과 심도 표현을 손쉽게 적용할 수 있어요
3. Resolve 20의 AI UltraNR*은 저조도·고ISO 영상의 노이즈를 효과적으로 줄여 색보정 후 결과가 더 깨끗하고 선명하게 나와요

📖 자세한 내용 최근 Blackmagic Design에서 Resolve 20을 선보였어요. Resolve 20의 주요 AI 기능에 관심 있는 분이라면, 이런 기능들이 실제로 작업 시간을 얼마나 줄이고 결과물을 어떻게 바꿀지 궁금하실 텐데요. Blackmagic Design이 대대적으로 AI 기능을 강화한 이유는 복잡한 마스킹과 노이즈 제거, 심도 기반 보정 같은 반복 작업을 자동화해 컬러리스트가 창의적 판단에 더 집중하게 하려는 목적이에요. 사실 객체 분리, 심도 인식, 노이즈 제거는 수작업으로 처리하면 시간이 오래 걸리고 일관성 유지도 까다로운 작업입니다.

Magic Mask v2는 프레임에서 인물이나 특정 객체를 선택하고 추적하는 역할을 하며, 수동 러프 마스크를 만드는 대신 빠르게 영역을 지정해 색보정을 적용할 수 있어요. 또한 Depth Map은 장면의 상대적 거리(심도)를 기반으로 전경과 배경을 분리해 주기 때문에 배경에만 별도 색보정이나 블러를 넣거나, 피사체와 배경의 톤을 달리하는 등 심도 기반 연출을 쉽게 할 수 있어요. 더 나아가 AI UltraNR은 영상의 노이즈를 신경망 방식으로 감소시켜 저조도 촬영이나 고ISO 영상의 클린업을 도와주므로 색보정 전후에 결과의 깨끗함과 디테일을 유지하는 데 유리합니다. 자막의 타임스탬프에 따르면 Magic Mask v2는 01:10, Depth Map은 05:45, AI UltraNR은 12:05에 각각 다뤄져요.

세 기능을 비교하면 용도별로 분명한 장단점이 있어요. 객체별 미세 보정이나 인물 스킨톤 보정이 목적이라면 Magic Mask v2를 우선 사용하고, 장면 전체에서 전경과 배경을 분리해 분위기나 심도감을 조절하고 싶다면 Depth Map이 더 적합해요. 반면 저조도나 고ISO로 인한 거친 노이즈가 문제라면 AI UltraNR을 먼저 적용해 노이즈를 제거한 뒤 색보정으로 넘어가는 워크플로우가 현실적이에요. 작업 중에는 마스크 정확성이나 노이즈 제거로 인한 디테일 손실을 항상 확인하는 것이 좋고, 세 기능을 조합하면 Resolve 20에서 훨씬 빠르고 일관된 컬러 그레이딩 결과를 얻을 수 있어요.

👤 Waqas Qazi • 👁️ 54,914회

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The AI Millionaire: How To ACTUALLY Make Your First $1M During The AI Gold Rush (Painfully Simple!)

📋 3줄 요약

1. AI Gold Rush에서 첫 $1M을 만드는 현실적 로드맵: 단순하고 수요 높은 AI 제품으로 빠르게 매출을 창출하는 것이 핵심이에요
2. 사람+AI 조합으로 품질을 유지하면서 자동화로 규모를 확장하는 방식이 실전에서 통하는 전략이에요
3. 시작 방법은 수요 기반 아이디어 발굴 → 첫 클라이언트에 파일럿 제공으로 검증 → 반복해 스케일하는 방식이에요

📖 자세한 내용 최근 Lindy에서 Lindy 플랫폼을 선보였어요. AI로 첫 $1M을 만들고자 하는 분이라면, 어떤 전략이 현실적으로 통하는지 궁금하실 텐데요. Lindy가 갑자기 Lindy 플랫폼을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 AI로 의미 있는 수익을 내고 이를 안정적으로 스케일하는 일은 단순한 기술 적용만으로는 생각보다 까다로운 작업입니다. 고객의 실제 문제를 해결하지 못하면 초기 흥미를 넘기지 못하고, 100% 자동화된 콘텐츠는 품질과 신뢰성 문제로 수익화가 어렵다는 점이 반복되는 장애물이기 때문이에요.

또한, Neil Patel은 단순하고 현실적인 수요 기반 아이디어 발굴을 출발점으로 강조했어요. Lindy 같은 no-code* 도구를 활용해 에이전트를 빠르게 설계하고 고객의 특정 업무에서 즉각적인 가치(시간 절약·비용 절감 등)를 증명하는 파일럿을 제공하면 첫 계약을 따내기 쉽다고 설명합니다. 더 나아가 AI 콘텐츠 대행 모델은 100% 자동 생성 대신 인간 편집을 결합해 품질을 확보하는 방식으로 수익을 만들고, GEO(Generative Engine Optimization*)는 생성 모델의 결과를 검색·노출·수익 관점에서 최적화해 트래픽과 매출을 올리는 접근이라고 정리할 수 있어요. 실전에서 중요한 기술적 요소로는 프롬프트* 엔지니어링과 벡터 스토어* 기반의 문서 검색 같은 요소들이 있으며, 이런 구성으로 고객에게 명확한 ROI를 제시하면 계약 성사 가능성이 높아집니다.

비교하자면 초보자나 소규모 팀에는 에이전트 비즈니스가 가장 빠른 길이에요. 이유는 고객의 구체적 문제를 해결해 비용 절감이나 효율 개선을 수치로 증명하기 쉬워 첫 매출을 만들기 유리하기 때문이에요. 그다음은 AI 콘텐츠 대행으로, 마케팅과 편집 능력을 결합해 지속적 수익을 만들 수 있고, 마지막으로 GEO는 더 높은 기술·데이터 역량이 필요한 만큼 중장기적으로 높은 수익을 기대할 수 있어요. 결론적으로 첫 $1M을 노린다면 단순한 아이디어 발굴과 빠른 파일럿 검증, 그리고 사람과 AI의 결합을 통해 품질을 확보하면서 점진적으로 스케일하는 전략을 권해요.

👤 The Calum Johnson Show • 👁️ 48,334회

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China Cloned Veo 3 & Sora 2 but it's FREE & UNLIMITED || Free AI Video Generation

📋 3줄 요약

1. 중국에서 Veo 3와 Sora 2를 클론한 AI 영상 생성기가 등장했고, 해당 버전들은 무료·무제한으로 제공된다고 주장해요
2. 이 클론들은 무워터마크, 무제한 사용을 내세우며 현실적인 AI 영상, AI 아바타, 음성합성(voiceover) 생성이 가능하다고 알려져 있어요
3. 접근은 주로 Videoinu 같은 플랫폼을 통해 이루어지며, 실험용·프로토타입용으로는 매력적이지만 상업적 사용 전에는 법적·윤리적 검토가 필요해요

📖 자세한 내용 최근 중국에서 Veo 3와 Sora 2 클론 AI 영상 생성기를 선보였어요. AI 영상 생성에 관심 있는 분이라면, 무료로 무제한 사용할 수 있는 시스템이 실제로 가능한지 궁금하실 텐데요. 중국이 갑자기 Veo 3와 Sora 2 클론을 공개한 이유는 무엇일까요? 사실 고품질의 현실적인 AI 영상을 무제한·무워터마크로 제공하는 것은 기술적·정책적 제약 때문에 생각보다 까다로운 작업입니다.

중국 판본들은 제작자가 밝히길 검열 제약이 적고 접근성이 높아 빠르게 확산되고 있어요. 또한 이들 플랫폼은 텍스트 기반 프롬프트* 입력만으로 현실적인 인물 영상과 AI 아바타, 음성합성을 생성할 수 있고, 생성물에 워터마크가 없고 사용량 제한이 없다고 홍보합니다. 특히 Sora 2 클론은 Videoinu에서 'Unlimited & Open to All'로 표기되어 있고, 크리에이터는 Fanvue 같은 외부 수익화 채널에 업로드해 수익을 창출하는 사례를 제시하고 있어요. 더 나아가 기본 워크플로우는 계정 생성 → 프롬프트* 입력 → 영상 생성 → 다운로드(무워터마크) 순서로 단순화되어 있어 빠르게 프로토타이핑이 가능합니다.

비교 관점에서 보면 제작자는 이 클론들이 Google의 Veo 3.1과 성능 면에서 경쟁하거나 우수하다고 주장합니다. 또한 무제한·무워터마크라는 접근성은 실험용 콘텐츠 제작자에게는 강력한 이점이지만, 반대로 저작권·퍼블리시 권한·윤리적 문제는 더 큰 리스크를 동반합니다. 따라서 창작 실험이나 아이디어 검증용으로는 사용을 권장하지만, 상업적 배포나 제3자 초상권이 걸린 콘텐츠는 법적·윤리적 검토를 먼저 진행하길 권장해요.

👤 Brain Project • 👁️ 40,064회

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Google's FREE AI Career Hub!

📋 3줄 요약

1. Google Skills(일명 AI Career Hub)를 통해 Google이 AI·테크 역량을 키우는 통합 학습 플랫폼을 무료 중심으로 선보였어요
2. 플랫폼은 Google Cloud, DeepMind, Grow with Google의 거의 3,000개 코스·랩·자격증을 한곳에 모아 대부분 무료로 제공해요
3. 입문자부터 현업까지 실습 기반 역량 강화와 자격 증명(커리어 전환·승진 준비)에 바로 활용할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Google Skills을 선보였어요. AI·기술·창업에 관심 있는 분이라면 어떤 경로로 실무 중심의 역량을 쌓아야 하고 비용 부담은 어떻게 줄일 수 있을지 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 Google Skills를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 학습 자료가 여러 곳에 흩어져 있고, 실습 환경과 인증을 동시에 확보하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Google Skills는 Google Cloud, DeepMind, Grow with Google의 콘텐츠를 모아 거의 3,000개의 코스, 랩과 자격증을 통합한 허브 형식의 플랫폼이에요. 또한 대부분의 콘텐츠를 무료로 이용할 수 있도록 구성되어 있어서 비용 장벽을 낮췄고, 랩을 통해 실습 환경을 제공해 직접 손으로 코드를 실행하고 모델을 다뤄볼 수 있어요. 자격증은 특정 트랙을 끝내면 받을 수 있는 형태로 커리어 검증 수단으로 활용할 수 있고, 더 나아가 Google Cloud 관련 인증 준비나 DeepMind의 연구 기반 강의까지 폭넓게 접근 가능하다는 점이 특징이에요.

기존의 분산된 온라인 강의나 유료 부트캠프와 비교하면 접근성과 비용 면에서 장점이 큽니다. 또한 실습 중심 랩과 공식 자격증을 함께 제공한다는 점에서 이력서·포트폴리오 보강에 바로 연결할 수 있어요. 다만 특정 심화 주제나 최신 연구 수준의 내용은 DeepMind나 Google Cloud의 개별 트랙을 직접 확인해 깊이를 따져볼 필요가 있어요. 실무 역량을 빠르게 쌓고 싶다면 무료 랩으로 실습을 먼저 해보고 관심 분야의 자격증으로 검증하는 흐름을 권해요.

👤 Full Disclosure • 👁️ 32,996회

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How to Create Long AI Animation Videos with Consistent Characters | VEO 3.1 + Google Flow

📋 3줄 요약

1. Google의 VEO 3.1과 Google Flow를 조합하면 장편 AI 애니메이션에서 캐릭터 일관성을 유지하면서 긴 영상을 제작할 수 있어요
2. 핵심 워크플로우는 VEO 3.1에서 캐릭터 생성 및 AI 편집으로 컷 단위 퀄리티를 맞추고, Google Flow로 시퀀스를 연결·확장해 캐릭터 속성을 재사용하는 방식이에요
3. 실무 추천은 VEO 3.1로 캐릭터 템플릿과 컷별 보정을 만들고 Google Flow로 장면 연속성과 상태 관리를 맡겨 긴 애니메이션이나 페이스리스 유튜브 영상을 효율적으로 제작하는 것입니다

📖 자세한 내용 최근 Google에서 VEO 3.1을 선보였어요. 장편 AI 애니메이션과 캐릭터 일관성 유지에 관심 있는 분이라면, 어떻게 하나의 캐릭터를 긴 분량에 걸쳐 동일하게 유지할 수 있는지 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 VEO 3.1과 Flow를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 긴 장면에서 캐릭터의 표정·모션·스타일을 일관되게 유지하고 장면 간 연결을 자연스럽게 만드는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다.

VEO 3.1은 캐릭터 생성과 세부 조정 기능을 제공하고, 또한 AI 기반 편집 도구로 컷별 보정과 타이밍 조절을 지원해요. 이와 함께 Google Flow는 여러 장면을 연결하고 캐릭터 상태를 보존하는 워크플로우* 역할을 하며, 프롬프트* 템플릿과 장면 시퀀스를 통해 캐릭터 속성(외형, 음성, 표정)을 일관되게 적용합니다. 더 나아가 Flow는 시퀀스 확장 기능으로 짧게 생성한 클립들을 이어붙이거나 변형하면서 캐릭터 속성의 연속성을 유지하고, VEO에서 만든 캐릭터 설정을 재사용해 긴 영상으로 확장할 수 있어요. 실무 방식은 VEO 3.1에서 캐릭터를 만들고 AI 편집 기능으로 컷별 수정을 거친 뒤, 그 결과물을 Flow의 시퀀스에 로드해 프롬프트 템플릿과 상태값을 기반으로 연속 생성하는 흐름입니다.

VEO 3.1만 단독으로 사용할 때와 비교하면 VEO는 캐릭터 디자인과 컷 단위 품질 제어에 강하고, Google Flow는 장편 시퀀싱과 상태 관리를 통해 일관성을 보장하는 데 강점이 있어요. 따라서 권장 워크플로우는 VEO 3.1에서 캐릭터 템플릿과 컷별 리비전 작업을 끝낸 뒤, Google Flow로 시퀀스와 프롬프트 템플릿을 구성해 장면을 확장하는 것입니다. 다만 자동화가 완벽한 건 아니어서 중간중간 프롬프트* 튜닝과 수동 편집이 필요하고 타이밍·입모션 같은 미세 조정은 VEO로 다시 돌아가서 손봐야 합니다. 에이전트나 파인튜닝 같은 추가 기술을 도입하면 반복 생성 효율을 더 올릴 수 있고, 임베딩*을 이용해 캐릭터 속성 검색·재사용 체계를 만들면 대규모 장편 제작에서 더 안정적인 결과를 얻을 수 있어요.

👤 King Charles Tv • 👁️ 31,782회

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Michael Truell: How Cursor Builds at the Speed of AI

📋 3줄 요약

1. Cursor가 에디터를 AI 속도로 빌드한 핵심은 의도적 제약과 파워유저 집중을 통한 제품 전략이다
2. 실전 검증으로 2-day work trial과 ‘2주 만에 데일리 드라이버’ 온보딩, 그리고 추론* 확장으로 성장 동력을 확보했다
3. 결론적으로 에디터 소유와 API* 기반 수익화, 실사용 중심 테스트가 빠른 개발 속도의 실용적 해법이다

📖 자세한 내용 최근 Cursor에서 Cursor 에디터를 선보였어요. AI 시대에 개발자 도구를 ‘어떻게 빠르게’ 만들 수 있는지에 관심 있는 분이라면, Cursor가 어떤 전략으로 속도를 냈는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Cursor가 갑자기 Cursor 에디터를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 기존의 에디터를 소유하고, 에이전트* 중심 흐름 속에서 파워유저를 겨냥해 빠르게 성장하는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다.

창업 초기 넷은 에디터에 집중하기로 했고, 그 결정은 민주화(democratization) 담론을 거부하고 ‘파워유저 우선’ 전략으로 귀결되었어요. 초기 사용자 모집 방식도 독특했는데, 2-day work trial이라는 실전형 테스트로 200명 이상을 검증했고 두 주 안에 도구를 데일리 드라이버로 만드는 온보딩 루트를 만들었어요. 또한 팀은 커맨드라인과 Vim 같은 기존 파워유저 워크플로우에 맞추는 UX 결정을 내렸고, 모델링 작업에서의 비효율을 피하기 위해 실용성 중심의 방향으로 빠르게 선회했어요. 이 과정에서 월간 투자자 업데이트를 자기 억제 장치로 사용하며 성과와 속도를 관리했다고 전했어요.

구체적으로 Cursor는 몇 가지 실행 가능한 기능과 운영 전략을 적용했어요. 첫째, 실사용 검증을 통해 제품-시장 적합성을 확인했고 둘째, 2-day trial과 ‘두 주 만에 데일리 드라이버’라는 구체적 지표로 채택 전환율을 빠르게 높였어요. 이와 함께 API* 기반 매출이 초기 성장 엔진 역할을 했고 더 나아가 추론* 용량 확보로 대규모 사용자에게 일관된 성능을 제공하는 데 집중했어요. 또한 Cursor는 에디터를 직접 소유함으로써 생태계의 표준화 가능성을 쫓기보다 특정 사용자군을 위한 최적화와 통합을 선택했고, 거절당한 리드에도 직접 비행해서 사용자 확보에 나서는 등 적극적 세일즈 접근을 병행했어요. 이 과정에서 LLM을 활용한 자동화 가능성과 그 한계도 인식했고 프롬프트 설계와 같은 실무적 요소들을 빠르게 반복하면서 제품 완성도를 높였어요.

비교하자면, 많은 팀이 에이전트*나 범용 자동화에 집중할 때 Cursor는 에디터를 소유하고 파워유저를 단기간에 데려오는 쪽을 택했습니다. 그 결과 초기에는 ‘두 자릿수 API 매출’과 같은 수치적 성과를 냈고, 실사용 중심의 온보딩(2-day trial, 2주 내 데일리 드라이버)으로 제품 채택 속도를 높일 수 있었어요. 따라서 개발자 도구를 만드는 팀에게 추천할 전략은 명확해요: 제약을 통해 집중하고, 실사용 테스트로 빠르게 검증하며, 추론 인프라를 확보해 일관된 성능을 제공하는 동시에 API 등 실질적 수익 경로를 일찍 확보하는 것이 속도를 내는 실용적 방법이에요.

👤 a16z • 👁️ 31,263회

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Learn Prompt Engineering in 13 Minutes AI Tools Like ChatGPT & Gemini Complete Guide for Beginner

📋 3줄 요약

1. 프롬프트* 엔지니어링은 ChatGPT와 Gemini 같은 모델에서 원하는 답을 정확히 얻기 위한 핵심 기술이에요
2. 성공적인 프롬프트는 Persona(Who), Task(What), Context(Why), Format(How) 네 가지 기둥을 명확히 설계하는 것이라는 점이 핵심이에요
3. Zero-Shot*, Few-Shot*, Chain of Thought* 같은 기법과 템플릿을 바로 적용하면 콘텐츠 제작, 코드 생성, 분석, 이미지 생성 작업에서 곧바로 성능 향상을 볼 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 OpenAI에서 ChatGPT와 Google에서 Gemini를 선보였어요. 프롬프트 엔지니어링에 관심 있는 분이라면, 어떻게 하면 AI가 정확하고 일관된 결과를 내도록 지시할 수 있을지 궁금하실 텐데요. OpenAI와 Google이 ChatGPT와 Gemini를 더욱 강력하게 발전시키는 이유는 AI가 막강해진 만큼 사용자가 더 정교한 지시를 내려야 기대한 결과를 얻기 때문이에요. 사실 단순히 검색하듯 질문하는 방식은 AI의 잠재력을 끌어내기에는 생각보다 까다로운 작업이에요. 많은 사용자가 범하는 가장 큰 실수는 'Google 검색처럼 막 던지는 것'인데, AI는 명확한 역할 부여와 구체적 제약을 주었을 때 훨씬 나은 답을 내놓아요. 프롬프트 설계의 실무적 방법론은 4가지 기둥으로 정리돼 있어요. 첫째, Persona(Who)로 AI에게 어떤 역할을 맡길지 정해야 해요. 둘째, Task(What)로 수행할 정확한 작업을 명시해야 하고, 셋째, Context(Why)로 필요한 배경 정보나 목적을 제공해야 해요. 넷째, Format(How)으로 출력 형태(길이, 톤, 구조)를 지정해야 해요. 또한 바로 쓸 수 있는 템플릿 예시는 다음과 같아요: 콘텐츠 제작용 템플릿은 역할, 콘텐츠 유형, 대상, 톤, 길이, 형식을 한 문장으로 정리해 주는 방식이고 코드 생성용 템플릿은 언어와 요구사항·제약조건을 명확히 적어달라고 요청하는 방식이에요. 분석용 템플릿은 분석 대상과 중점 항목, 결과 형식을 명시해 달라고 지시하면 구조화된 답을 받기 쉬워요. 고급 기법으로는 Zero-Shot* 방식처럼 예시 없이 직접 묻는 방법, Few-Shot* 방식처럼 몇 가지 예시를 먼저 보여주고 요청하는 방법, Chain of Thought* 방식처럼 "단계적으로 생각해 주세요"를 넣어 복잡한 추론을 유도하는 방법이 있어요. 이미지 생성에서는 텍스트 기반 모델이 문장 단위 이해에 강한 반면, 이미지 모델은 핵심 키워드(예: black cat, red tile roof, full moon, cinematic lighting, hyper-realistic) 나열 방식에 더 잘 반응하니 문장형 설명과 키워드형 나열을 구분해서 써야 해요. 마지막으로 비교와 권장 실천법을 정리하면 다음과 같아요. 검색식 질의와 달리 프롬프트 엔지니어링은 역할(페르소나) 설정부터 시작해서 작업 정의, 맥락 제공, 출력 포맷 지정을 순서대로 적용하는 것이 가장 효과적이에요. 구조화된 출력이 필요하면 Few-Shot으로 예시를 제공하고, 복잡한 논리나 오답 방지를 원하면 Chain of Thought 지시를 추가하세요. 이미지 생성은 핵심 키워드를 우선 나열하고 조명·스타일·연출 같은 속성을 덧붙이면 결과 품질이 좋아져요. 실무적으로는 하나의 템플릿을 스크린샷해 재사용하고, ChatGPT와 Gemini 각각에 맞게 표현을 약간씩 조정해가며 반복적으로 다듬는 방식이 가장 빠른 개선 경로예요.

👤 Lavin • 👁️ 29,215회

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KIMI K2 just broke the AI Industry... here's it's "secret"

<img src="https://img.youtube.com/vi/s-1x5nqp7mA/maxresdefault.jpg" alt="KIMI K2 just broke the AI Industry... here's it's "secret"" style="width: 100%; max-width: 480px; height: auto; border-radius: 8px; margin-bottom: 16px; cursor: pointer;">

📋 3줄 요약

1. KIMI K2가 AI 산업을 뒤흔들었다고 주장되는 '비밀'은 K2의 기술적·전략적 위치가 핵심이에요
2. KIMI K2는 LLM*·Gen AI*·AGI* 진화의 전환점으로 제시되며 업계의 경쟁 구도에 영향을 줄 가능성이 있어요
3. 실용적 가치는 K2의 세부 기술 공개와 배포 방식에 달려 있어, 공개 내용에 따라 모델 배포·비용·성능 균형에 직접적 변화를 초래할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 KIMI에서 K2를 선보였어요. K2에 관심 있는 분이라면, K2가 LLM와 Gen AI·AGI* 진화에서 어떤 역할을 하는지 궁금하실 텐데요. 왜 KIMI가 갑자기 K2를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 대형 모델의 성능과 비용, 배포 전략의 균형은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Wes Roth는 K2의 '비밀'을 업계 전반의 맥락 속에서 짚어갑니다. 그는 K2를 LLM*·Gen AI* 생태계 속에서 어떤 위치에 놓을지 설명하고, OpenAI, Google, Anthropic, NVIDIA 및 Open Source AI의 최근 행보와 비교하면서 K2의 잠재적 영향력을 평가합니다. 또한 K2가 기술적 효율성, 배포 전략, 또는 공개 정책 측면에서 어떤 차별점을 제공할지 여부를 중심으로 관점을 제시합니다.

비교와 결론 측면에서는 K2의 공개된 세부 사항이 실제 영향력을 판가름할 핵심이라는 점이 분명합니다. K2의 '비밀'이 성능 최적화나 비용 절감, 또는 배포·라이선스 전략과 관련된다면 LLM 생태계의 경쟁 구도와 오픈소스·상용 전략이 재편될 수 있어요. 따라서 현재로서는 K2의 공식 기술 문서와 성능 지표, 배포·라이선스 조건을 꼼꼼히 확인하는 것이 실무적 판단에 도움이 될 거예요.

👤 Wes Roth • 👁️ 29,013회

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All-in-One Platform hosts the Ultimate AI Showdown — VEO 3.1 vs Sora 2 vs Kling 2.5 vs Wan 2.5

📋 3줄 요약

1. Abacus AI의 All-in-One Platform을 이용한 VEO 3.1 vs Sora 2 vs Kling 2.5 vs Wan 2.5의 공정 비교에서 VEO 3.1이 가장 균형 잡힌 리얼리즘과 조명 재현을 보였어요
2. 동일한 프롬프트와 베이스 이미지로 프레임별* 분석을 진행한 결과 Sora 2는 물리적 일관성에서 강점을 보였고 Kling 2.5는 시네마틱한 예술적 표현에 특화되었으며 Wan 2.5는 창의적 색감이 돋보이나 프레임레이트* 불안정이 관찰되었어요
3. 결론적으로 실사성·안정성이 중요한 프로젝트에는 VEO 3.1을 추천하고, 스타일화된 스토리텔링에는 Kling 2.5를 고려하되 Wan 2.5는 실사용 전 렌더링* 안정성 확인이 필요해요

📖 자세한 내용 최근 Abacus AI에서 All-in-One Platform을 선보였어요. AI 비디오 생성 모델 비교에 관심 있는 분이라면, 서로 다른 모델을 동일 조건에서 어떻게 공정하게 비교하는지 궁금하실 텐데요. Abacus AI가 갑자기 All-in-One Platform을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 서로 다른 모델을 동일한 프롬프트와 기준 이미지로 맞춰 조명, 모션, 리얼리즘을 프레임 단위로 비교하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. 그래서 비교 실험의 설계와 프레임별 분석이 핵심이었어요.

Abacus AI 플랫폼은 같은 프롬프트와 동일한 베이스 이미지를 입력해 네 모델을 나란히 테스트했고, 조명 재현, 모션 처리, 리얼리즘, 시네마틱 느낌을 프레임별로 추출해 분석했어요. VEO 3.1은 조명 표현과 모션의 연속성에서 가장 균형 잡힌 결과를 냈고, Sora 2는 물리적 상호작용과 객체 일관성에서 안정적인 성능을 보였으며, Kling 2.5는 색감·콘트라스트·구도 면에서 영화적(시네마틱) 표현에 강점이 있어 스타일화된 장면에 적합했어요. Wan 2.5는 색채적 창의성이 두드러졌지만 프레임레이트 불안정으로 인해 리얼리즘과 부드러운 재생이 필요한 제작물에는 제약이 있었습니다. 실험은 동일 프롬프트와 베이스 이미지로 렌더링을 추출한 뒤 프레임 단위로 비교하는 방법으로 진행되어 각 모델의 강·약점이 명확히 드러났어요.

비교 결과를 종합하면 우선 순위는 VEO 3.1 > Sora 2 > Kling 2.5 > Wan 2.5로 정리할 수 있어요. 실사성, 조명 재현, 모션의 매끄러움이 중요한 상업·광고·실사 기반 프로젝트에는 VEO 3.1을 추천드리고, 물리적 일관성이나 시뮬레이션이 중요한 씬에는 Sora 2가 더 적합해요. 반면 예술적 연출이나 특유의 색감으로 분위기를 강조하려면 Kling 2.5가 유리하고, Wan 2.5는 색감 실험에는 흥미롭지만 프레임 안정성이 필요한 배포용 제작에는 추가 검증이 필요합니다. 프로젝트 목적에 따라 Abacus AI의 side-by-side 비교로 실제 프롬프트와 베이스 이미지로 직접 테스트해보시면 어떤 모델이 요구조건에 맞는지 확실히 판단하실 수 있어요.

👤 AI BORDER • 👁️ 24,306회

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TOP 50 NEW GOOGLE GEMINI PROMPT FOR GIRL | TRENDING GEMINI AI PHOTO EDITING | AI PHOTO KAISE BANAYE

📋 3줄 요약

1. Google Gemini용 50개의 새로운 프롬프트* 모음으로, 여성 인물 사진을 스타일리시·에스테틱·시네마틱·포트레이트 스타일로 변환하는 데 초점이 맞춰져 있어요
2. 각 프롬프트는 피부 톤 보정, 조명·컬러 그레이딩, 배경 교체, 필터 효과 등 사진 편집 목적별로 구성되어 있어요
3. 화면에 표시된 프롬프트를 스크린샷해 Gemini에 붙여넣고 스타일 파라미터를 조절하면 인스타그램용 편집이나 AI 초상화 제작에 바로 활용할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Gemini를 선보였어요. AI 사진 편집 프롬프트에 관심 있는 분이라면, 어떤 프롬프트가 지금 트렌드인지 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 Gemini를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 같은 원본 사진으로 다양한 스타일과 고품질 결과를 얻는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. 제작자는 여성 인물에 맞춘 스타일리시, 에스테틱, 시네마틱, 포트레이트 계열의 50가지 프롬프트 예시를 화면에 표시해 스크린샷으로 바로 활용할 수 있게 구성했어요. 이들 프롬프트는 헤어·메이크업 강조, 자연광 리터칭, 빈티지 필름 룩, 드라마틱 조명 등 목적별로 세분화되어 있습니다.

구체적으로 프롬프트는 '소프트 피부 보정 + 자연스러운 텍스처 유지', '황혼 시간대의 시네마틱 조명 + 필름 그레인', '파스텔톤 배경 + 보케 효과'처럼 결과물의 분위기와 세부 묘사를 직접 지시하는 형태로 제공돼요. 또한 각 프롬프트는 인스타그램용 크롭과 얼굴 중심 프레이밍에 최적화된 지시문을 포함하고, 배경 교체·색보정·하이라이트·섀도 컨트롤 같은 편집 요소를 명시적으로 제안합니다. 프롬프트 엔지니어링 측면에서 보면 원본 사진의 해상도·조명 조건을 명시하고 스타일 강도(예: 약함/중간/강함)를 조절하는 방식이 권장되며, 화면의 텍스트를 스크린샷해 Gemini 입력창에 붙여넣고 스타일 파라미터를 조정하는 흐름으로 실행합니다.

비교하자면 프롬프트 기반 편집은 빠른 스타일 실험과 다수 변형 생성에 유리해요. 더 나아가 세밀한 보정이나 로컬 수정은 전통적 편집 툴과 병행하는 것이 좋습니다. 추천 대상은 인스타그램·SNS용 비주얼을 자주 만드는 크리에이터나 다양한 룩을 빠르게 테스트해보고 싶은 사진가이며, 사용 방법은 화면 프롬프트 스크린샷 → Gemini 입력 → 스타일·강도 조절 → 결과 확인 순서로 간단히 적용할 수 있어요. 단, 원본의 저작권·동의 여부는 항상 확인해 사용하시는 것이 필요합니다.

👤 Tech Zeet • 👁️ 21,911회

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Claude Code for Business: Run Your Entire Company With AI Team

📋 3줄 요약

1. Claude Code는 Anthropic의 Claude Code로 회사 전체를 AI 팀으로 운영할 수 있는 비즈니스 운영체제이며, 지속적 메모리와 자율 협업을 핵심으로 설계되었어요
2. Claude Code는 subagent 기반의 병렬 실행과 재사용 가능한 스킬로 SOP·프로젝트·콘텐츠 작업을 자동화하고, API·MCP* 연동으로 외부 툴과 통합해요
3. 실무적으로는 14-agent 콘텐츠 오케스트레이션, 파일·vector store* 기반 문서 검색, 퍼블리시와 체킷 연동으로 즉시 배포 가능한 비즈니스 파이프라인을 구성할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Anthropic에서 Claude Code를 선보였어요. AI로 회사 운영 자동화를 고민하는 분이라면, Claude Code가 정말로 '회사 전체를 AI 팀으로 대체'할 수 있는지 궁금하실 텐데요. Anthropic이 갑자기 Claude Code를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 여러 툴과 세션이 분산되면 조직 지식의 일관성 유지와 자동화된 협업은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Claude Code의 핵심은 지속적이고 중앙화된 memory system과 이를 활용하는 자율 에이전트 구조에 있어요. 특히, CLAUDE.md 같은 비즈니스 브레인형 메모리 시스템으로 프로젝트 전반의 컨텍스트를 저장하고, subagent 개념의 agent들이 역할별로 병렬 실행되며 협업합니다. 또한 재사용 가능한 skill으로 표준화된 SOP와 워크플로우를 만들어 HR, 고객응대, 콘텐츠 제작 같은 반복 업무를 템플릿화할 수 있어요. 더 나아가 API로 내부 시스템과 연동하고 MCP로 서드파티 앱을 연결해 이메일, 캘린더, 결제 시스템 등 외부 툴과 자동화 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 파일과 vector store을 연결해 문서 검색과 레퍼런스 보강을 바로 수행하고, LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드 같은 구성 요소로 에이전트가 모델 추론, 도구 호출, 가드레일 역할을 분담합니다.

비교하면 ChatGPT나 Gemini는 세션이 분리되고 수동 오케스트레이션이 필요해 유지관리 비용이 높지만, Claude Code는 영구 메모리와 자체 조직화되는 팀 구조로 지속적 컨텍스트를 유지합니다. 실무 적용 예로는 14-agent 콘텐츠 팀을 통한 대규모 콘텐츠 생성, HR 팀용 커스텀 GPT 빠른 빌드, 프로젝트 전반의 생산성·전략 정렬 추적, 가드레일과 휴먼 어프루벌을 통한 개인정보 유출 방지와 품질 관리가 있어요. 따라서 조직 전체의 지식 축적과 업무 자동화, 외부 시스템 통합이 필요하다면 Claude Code를 핵심 비즈니스 OS로 고려할 만하다고 권해드립니다.

👤 Daron Vener • 👁️ 20,590회

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Rhino AI Is Here — and You’re Already Behind

📋 3줄 요약

1. Rhino AIMCP는 텍스트 기반으로 3D 지오메트리를 바로 생성하는 새로운 Rhino용 모델링 도구로, 'Rhino AIMCP' 자체가 영상의 핵심 주제예요
2. 설치는 Rhino AIMCP 설치 → Claude 연결(Claude Desktop) → NodeJS 환경 확인 순으로 진행하며, 프롬프트*로 'Zaha Hadid–inspired building'이나 'futuristic pavilion inspired by coral reefs' 같은 예제를 바로 실행할 수 있어요
3. 현재 출력물은 거칠고 보정이 필요하지만, 점진적 개선으로 몇 달 내에 일상적인 디자인 워크플로우를 크게 바꿀 잠재력이 있어 디자이너와 건축가는 미리 실험해볼 필요가 있어요

📖 자세한 내용 최근 Rhino에서 Rhino AIMCP을 선보였어요. 텍스트 기반 3D 모델링에 관심 있는 분이라면, 이런 툴이 실제로 기존 모델러의 역할을 얼마나 대체할 수 있을지 궁금하실 텐데요. Rhino가 갑자기 Rhino AIMCP을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 텍스트에서 정교한 3D 형상을 자동으로 생성하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. 3년 전만 해도 AI는 손 하나 제대로 그리기 어려웠지만, 지금은 반사, 플라이스루, 사운드까지 포함한 포트폴리오 수준의 결과물을 만들어내는 단계까지 왔습니다.

Rhino AIMCP는 프롬프트*로 직접 지오메트리를 생성하는 툴이에요. 설치 흐름은 간단히 AIMCP 플러그인을 설치하고 Claude Desktop과 연동한 뒤 NodeJS 환경을 확인하는 순서이며, 연결은 로컬 또는 데스크톱 기반의 Claude와 통신해 프롬프트를 전달하는 방식으로 이루어집니다. 또한 특정 예제로 'Zaha Hadid–inspired building'이나 'futuristic pavilion inspired by coral reefs' 같은 텍스트를 입력하면 형태를 생성하고, 플라이스루와 반사 등 시각 요소까지 포함한 결과물을 출력하는 시연이 가능했어요. 출력물은 아직 거칠고 곳곳에서 수작업 보정이 필요해 실무 투입 전 후처리가 필수인 점도 확인할 수 있습니다.

현재 상태를 비교하면 Rhino AIMCP는 ‘초년생 인턴’처럼 서투르지만 빠르게 학습하는 도구라고 볼 수 있어요. 출력의 품질 면에서는 사람 디자이너의 세밀한 판단과 후처리가 여전히 필요하지만, 작업 초기 콘셉트 생성이나 여러 대안 시각화에서는 즉시 활용 가능한 속도를 보여줍니다. 따라서 디자이너와 건축가는 AIMCP를 워크플로우에 시험적으로 포함시켜 프롬프트* 설계와 Claude 연동 방식을 익히고, NodeJS 기반 연동 문제를 사전에 점검해두는 것이 현실적인 대비책이에요. 우선적 실행 방법은 AIMCP 설치 → Claude 연결 확인 → NodeJS 실행 환경 점검 → 간단한 프롬프트 예제 실행 순서이며, 이후 출력물을 Rhino에서 보정해 실제 프로젝트에 맞게 다듬는 것이 현재로서는 최적의 활용법이에요.

👤 Philipp Galvan Design • 👁️ 18,707회

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Generate FREE, UNLIMITED & UNCENSORED AI Images | No Daily Limits | AI Secret

📋 3줄 요약

1. Generate FREE, UNLIMITED & UNCENSORED AI Images는 일일 제한과 검열 없이 AI 이미지를 생성하려는 접근과 관련된 핵심 개념을 다룹니다
2. 이러한 접근은 자체 호스팅된 모델 운영이나 API* 우회, 프롬프트* 최적화 같은 기술적 선택지를 필요로 하며 비용·속도·검열 리스크 간 균형을 요구합니다
3. 실무적으로는 검열 회피가 법적·윤리적 문제를 불러올 수 있어, 개인 창작 목적이라도 운영 방식과 규제 리스크를 먼저 점검하는 것이 중요해요

📖 자세한 내용 최근 AI Secret에서 무료 무제한 검열 해제 AI 이미지 생성법을 선보였어요. AI 이미지 생성에 관심 있는 분이라면, 어떻게 일일 제한 없이 검열 없이 이미지를 뽑을 수 있는지 궁금하실 텐데요. AI Secret이 갑자기 무료 무제한 검열 해제 AI 이미지 생성법을 공개한 이유는 무엇일까요? 사실 검열 회피, 비용 관리, 모델 성능 유지 등은 생각보다 까다로운 작업입니다.

무료 무제한 생성 접근을 시도할 때 핵심적으로 고려해야 할 요소는 세 가지입니다. 첫째는 호스팅 방식으로, 자체 서버에 모델을 올려 운영하면 일일 호출 제한을 피할 수 있지만 초기 인프라 비용과 유지보수 부담이 생깁니다. 둘째는 모델 선택으로, 오픈소스 모델을 사용하면 라이선스와 검열 정책을 직접 통제할 수 있지만 품질·속도·하드웨어 요구사항을 따져야 해요. 셋째는 상호작용 방식으로, API 기반의 호스팅 서비스는 편리하지만 일일·요청당 제한과 검열 정책이 붙는 경우가 많고, 프롬프트* 설계와 토큰* 최적화로 사용 효율을 높여야 합니다.

더 나아가 실제 운영에서 주의할 점은 법적·윤리적 리스크와 비용 효율성 간의 균형입니다. 온디바이스 추론*을 선택하면 프라이버시와 검열 회피 측면에서 이점이 있지만 성능·전력 소모 측면의 제약이 생기고, 클라우드 API는 확장성은 좋으나 검열·요금 정책에 종속됩니다. 개인 창작이나 연구 목적이라면 오픈소스 모델을 로컬에서 운영하며 프롬프트와 하이퍼파라미터로 품질을 개선하는 접근을 추천드리며, 상업적 이용이나 민감한 콘텐츠 생성은 관련 법규와 플랫폼 정책을 먼저 확인하시는 것이 안전해요.

👤 WealthWise • 👁️ 18,121회

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The Truth About Starting Web Design In The Age Of AI

📋 3줄 요약

1. 웹 디자인과 AI의 관계를 점검하며, AI가 웹디자이너의 일자리를 단순히 대체하는지 아니면 작업 방식과 기회에 어떤 변화를 만드는지 판단해야 한다
2. 예비 웹디자이너가 AI 도구를 어떻게 활용할지, 어떤 역량을 우선적으로 갖춰야 할지에 대한 현실적 관점을 제시한다
3. 결국 AI는 도구이며, 기초적인 디자인 능력·문제 해결·클라이언트 커뮤니케이션 역량에 집중하는 전략이 더 실용적이라는 결론을 제시한다

📖 자세한 내용 최근 Flux Academy에서 웹 디자인 AI 시대 가이드를 선보였어요. 웹 디자인과 AI에 관심 있는 분이라면, AI가 웹디자인 직업과 기술 요구에 어떤 영향을 줄지 궁금하실 텐데요. Flux Academy가 갑자기 웹 디자인 AI 가이드를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 웹디자인 경력을 시작하려는 사람들이 AI 때문에 어떤 기술을 배워야 할지 판단하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. 이 가이드는 그런 불확실성에 대해 현실적인 관점을 제공해요.

가이드의 핵심은 AI 자체보다 AI와 함께 일하는 방식에 초점을 맞추는 점이에요. AI가 디자인 툴과 워크플로우를 빠르게 변화시키고 있다는 점을 인정하면서도, 어떤 스킬셋이 장기적으로 유효한지, 포트폴리오·클라이언트 커뮤니케이션·문제 정의 능력 같은 기초 역량을 어떻게 유지하고 강화할지에 대해 구체적인 조언을 제공합니다. 또한 학습 경로로 Flux Academy의 할인 코스(40% 할인 + 4개월 멘토링)와 무료 트레이닝 링크가 함께 제공되어 실무 중심의 학습을 바로 시작할 수 있도록 도움을 줍니다.

비교와 결론으로는 도구 중심의 공포에 빠지기보다 도구를 활용해 더 높은 부가가치를 만드는 쪽을 추천해요. AI가 반복적 작업이나 일부 디자인 생성 과정을 자동화하더라도 클라이언트 요구를 해석하고 전략적으로 설계하며 커뮤니케이션하는 능력은 여전히 차별화 포인트로 남습니다. 따라서 AI 활용법을 배우되 핵심적인 디자인 사고와 비즈니스 이해를 우선 강화하는 것이 현실적이고 지속 가능한 진로 선택이라는 점이 이 가이드의 명확한 조언이에요.

👤 Flux Academy • 👁️ 15,532회

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Every Paid AI – Now FREE & UNLIMITED (100% Legal in 2025!)

📋 3줄 요약

1. 유료 AI 도구를 무료·무제한으로 이용하는 방법들이 2025년에 등장했고, 특히 ChatGPT Pro·Midjourney·Canva Pro 같은 프리미엄 모델을 신용카드 없이 접근하는 경로가 소개되었어요
2. 이러한 경로들은 숨겨진 웹사이트나 무료 엔드포인트를 통해 동작하며, 비디오·썸네일·음성 합성(Sora 2, elevanlab) 등 콘텐츠 작업을 즉시 생성할 수 있게 해요
3. 개인 창작·실험용으로 즉시 활용 가능하지만 안정성·데이터 보호 관점에서 고객 대상 프로덕션에는 정식 유료 플랜 전환을 권장해요

📖 자세한 내용 최근 여러 웹사이트에서 '유료 AI를 무료로 쓰는 액세스 방법'을 선보였어요. 유료 AI를 무료로 쓰는 방법에 관심 있는 분이라면, 어떤 경로가 진짜 합법적이고 안전한지 궁금하실 텐데요. 여러 웹사이트가 갑자기 무료 AI 액세스 방법을 공개한 이유는 비용 절감과 생태계 확장, 그리고 오픈 모델·서드파티 서비스의 성장 때문일 가능성이 큽니다. 사실 유료 모델의 접근 권한과 과금 구조를 합법적으로 우회하지 않고 무료로 활용하는 방법을 찾는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. 또한 각 서비스마다 이용 약관과 데이터 처리 방식이 달라서 단순히 '공짜'라고 끝나는 문제가 아니에요.

이와 함께 구체적으로 어떻게 쓰는지 보면, 접근 경로는 크게 세 가지로 나뉘어요: 오픈 소스 모델을 호스팅해 제공하는 사이트, 서드파티가 운영하는 무료 엔드포인트(API*)를 공유하는 사이트, 그리고 프로모션·무료 티어를 적극적으로 활용하는 사이트입니다. 일부 사이트는 회원가입 없이 바로 사용 가능하고, 일부는 이메일 확인이나 한시적 토큰을 요구하며, 브라우저 기반으로 즉시 비디오·이미지·음성 콘텐츠를 생성할 수 있어요. 예컨대 ChatGPT Pro 스타일의 텍스트 생성은 프롬프트 입력만으로 가능하고, Midjourney 스타일 이미지 생성과 Canva Pro 유사 템플릿을 통한 썸네일 제작이 지원되며, Sora 2는 이미지→비디오 변환, elevanlab는 음성 합성에 쓰이는 사례로 소개됩니다. 더 나아가 파일을 업로드해 임베딩*을 생성하고 벡터 검색을 통해 문서 기반 응답을 만드는 흐름도 일부 서비스에서 지원돼 실무적 활용이 가능합니다.

비교해 보면 정식 유료 서비스는 SLA·업타임·데이터 거버넌스가 강점이고, 숨겨진 무료 경로는 비용 대비 성능이 뛰어나지만 안정성·속도·업데이트 빈도 면에서 차이가 있어요. 또한 100% 합법이라 하더라도 개인정보나 민감 데이터 처리에는 리스크가 있으니 주의해야 합니다. 따라서 추천은 명확합니다: 개인 창작이나 프로토타이핑 목적으로는 Sora 2·elevanlab·무료 엔드포인트를 활용해 빠르게 생산성을 올리되, 고객 서비스나 민감 데이터를 다루는 프로덕션 파이프라인은 정식 유료 플랜이나 기업용 계약으로 전환하는 것이 안전해요. 시험 운영 후에는 안정성·비용·법적 요구사항을 비교해 최종 파이프라인을 결정하시길 권합니다.

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📚 오늘의 단어

AI 뉴스에 자주 나오는 용어들을 쉽게 풀어드려요!

프롬프트: AI에게 원하는 작업을 말하는 짧은 지시문이나 질문이에요. 예를 들어 식당에서 "매운 치킨 하나, 밥 빼고"라고 주문하듯이, "픽사 스타일로 30초 스크립트 써줘"라고 입력하면 AI가 그에 맞춰 답을 만드는 방식이에요.

에이전트: 특정 역할을 자동으로 수행하는 AI 기반의 '작업자'예요. 연구 자료를 모으는 에이전트, 요약해주는 에이전트처럼 여러 사람이 나눠 하던 일을 자동으로 맡겨 처리하는 팀원 같아요.

워크플로우: 일이 진행되는 순서나 단계들의 흐름을 말해요. 아침 준비(샤워→아침→출근)처럼, 아이디어→스크립트→이미지→렌더링으로 이어지는 제작 과정이 워크플로우예요.

API: 서로 다른 프로그램이 서로 통신하도록 약속한 규칙이나 창구예요. 식당의 메뉴판처럼 앱(손님)이 서버(주방)에 요청을 전달하고 결과(음식)를 받는 통로라고 생각하면 쉬워요.

멀티모달: 텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등 여러 형태의 데이터를 한꺼번에 다룰 수 있는 능력이에요. 사람이 글을 읽고 그림을 보고 소리를 듣는 것처럼, 한 AI가 글을 이해하고 이미지를 만들거나 영상을 생성하는 기능이에요.

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