2025년 11월 18일 새벽 1시의 소식

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

How Flo Crivello Created and Scaled Lindy.ai (AI Agent Platform)

📋 3줄 요약

1. Flo Crivello가 창업한 Lindy.ai 플랫폼은 맞춤형 AI 에이전트 생성과 운영을 빠르게 할 수 있도록 설계되어 Lindy.ai가 핵심 제품이에요
2. Lindy.ai는 LLM/Tool/Guard 기반의 에이전트 빌더와 벡터 스토어·프롬프트 템플릿·API 연동으로 실제 서비스화 과정을 단축해요
3. 실무적으로는 파일 기반 문서 검색 챗봇, 환불·구독 해지 처리 템플릿 등으로 빠르게 배포하고 가드레일과 휴먼 어프루벌로 안전하게 확장할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Lindy AI에서 Lindy.ai 플랫폼을 선보였어요. AI 에이전트 플랫폼에 관심 있는 분이라면, '어떻게 맞춤형 에이전트를 빠르게 만들고 안정적으로 운영할 수 있을까'라는 궁금증을 느끼실 텐데요. Lindy AI가 갑자기 Lindy.ai를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 여러 외부 도구를 연결하고 안전 장치를 넣으며 확장 가능한 파이프라인을 만드는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Lindy.ai는 에이전트* 설계에 초점을 맞춰 LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드 같은 구성 요소를 통해 모듈식으로 에이전트를 조립하게 해요. 또한 API* 연동을 쉽게 하고 프롬프트* 템플릿 관리, 벡터 스토어* 연결을 통해 임베딩* 기반 문서 검색과 RAG* 워크플로우를 운영할 수 있게 해요. 더 나아가 퍼블리시 기능으로 외부 서비스에 배포하고 MCP로 서드파티 앱 연동을 지원하며, 체킷 같은 위젯으로 UI를 커스터마이징하는 과정을 제공해 실제 프로덕션까지의 경로를 단축해요. 실제 사용 예시로는 파일 벡터 스토어에 문서를 임베딩해 검색 기반 고객 응대 챗봇을 만들고, 가드레일로 개인정보 유출을 차단하며 휴먼 어프루벌로 민감한 답변을 검토하는 템플릿을 바로 적용하는 흐름을 들 수 있어요.

또한 Flo Crivello는 제품-시장 적합성에 맞춘 빠른 반복과 팀의 위임 구조, 채용 방식이 확장의 핵심이었다고 강조해요. 경쟁 툴과 비교하면 Lindy.ai는 개발자 경험과 에이전트 프로토타이핑 속도를 우선해 빠른 퍼블리싱을 가능하게 하며, 예로 n8n 같은 워크플로우 도구가 수백 개 노드를 제공하는 것과 달리 Lindy.ai는 핵심 노드 조합으로 신속한 에이전트 생성을 목표로 해요. 결론적으로 맞춤형 고객 응대나 자동화된 업무 처리 같은 실무 워크플로우를 우선 템플릿화하여 배포하고, 가드레일과 휴먼 어프루벌을 통해 안전하게 확장하는 전략을 권해요.

👤 Vlad Kachur • 👁️ 204,416회

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33 Google AI Features You Won't Believe are Free

📋 3줄 요약

1. Google AI의 다양한 핵심 기능들이 무료로 제공된다는 점과 대표적으로 Gemini 기반의 LLM*·멀티모달 도구들이 포함되어 있어요
2. 실사용 가능한 기능으로는 Gemini 미니앱, AI Studio의 Vibe Code, Nano Banana·Imagen·Veo 같은 크리에이티브 도구와 Gems·Agent 빌더 같은 자동화 툴이 포함돼요
3. 대부분 기능은 무료로 사용 가능하지만 Gmail·Sheets·Docs의 일부 고급 기능은 유료일 수 있다는 점을 유의하셔야 해요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Google AI 기능들을 선보였어요. Google AI 기능들에 관심 있는 분이라면, '정말 이 많은 기능이 무료일까?'라는 궁금증을 느끼실 텐데요. Google이 갑자기 Google AI 기능들을 무료로 공개한 이유는 무엇일까요? 사실 무료로 강력한 AI 기능을 전면에 배포하는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다. 인프라 비용, 데이터 프라이버시(PII) 관리, 제품별 유료화 전략 등 여러 복잡한 변수가 얽혀 있기 때문이에요.

Gemini는 LLM* 기반으로 미니앱을 만들 수 있게 해주고, AI Studio의 Vibe Code는 코드·UI 생성 워크플로우를 단축해요. 또한 Nano Banana는 이미지 편집을, Imagen은 이미지 생성, Veo(비디오 관련)는 영상 생성·편집을 지원하고 Flow는 Veo·Imagen·Nano Banana를 연결하는 흐름을 제공합니다. Gems는 반복 작업을 자동화하는 미니 자동화 도구이고, Opal 같은 미니앱 플랫폼과 연계해 간단한 앱을 만들 수 있어요. Make AI 플랫폼을 통해 에이전트를 만들면 LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드로 구성된 Agent Builder를 활용해 외부 API 연동부터 사용자 입력 검증까지 처리할 수 있고 퍼블리시 기능 → 체킷 연동 → UI 커스터마이징 순으로 배포할 수 있어요. 데이터 분석은 Gemini의 Data Analysis 기능과 NotebookLM을 통해 심층 리서치가 가능하고, 음성+비전 환경은 Voice Mode with Vision과 Google Lens로 현실 세계 입력을 AI와 결합하는 식으로 동작합니다.

구체적 사용 예로는 고객 응대 챗봇 템플릿을 만들어 환불·구독 해지 처리를 자동화하거나 파일 벡터 스토어*에 연결하여 문서를 검색하고 요약하는 워크플로우를 구성할 수 있어요. 또한 Gems로 반복 이메일 분류를 자동화하고 Stream Realtime으로 실시간 인터랙션을 구현하는 등 실무 적용 범위가 넓습니다. 외부 툴과 비교하면 접근성과 통합성 면에서 매력적이라서 프로토타이핑, 크리에이티브 제작, 내부 자동화에 특히 적합하며 n8n은 약 500개 노드, Agent Builder는 약 5개 노드라는 식의 노드 수 차이로 복잡한 통합이 필요한 경우에는 도구 선택을 신중히 해야 해요. 다만 중요한 점은 대부분 기능이 무료로 제공되지만 Gmail·Sheets·Docs 등 일부 고급 AI 기능은 유료일 수 있으니 실제 적용 전 기능별 사용 가능 여부와 비용 정책을 확인하시는 것이 필요해요.

👤 Futurepedia • 👁️ 77,763회

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Google Changed RAG Forever with NEW Gemini File Search Tool

📋 3줄 요약

1. Gemini File Search Tool이 RAG* 워크플로를 근본적으로 바꾸며 파일 기반의 시맨틱 검색으로 즉각적이고 정확한 컨텍스트 제공을 목표로 합니다
2. Gemini File Search Tool은 임베딩과 벡터 스토어 의존도를 낮추고 검색 지연과 유지비용을 줄여 기존 RAG 설계의 복잡성을 완화합니다
3. 실무적으로는 고객 응대 챗봇, 내부 문서 검색, 지식관리 시스템에 바로 적용해 환불·구독 해지 같은 작업을 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Gemini File Search Tool을 선보였어요. Gemini File Search Tool과 RAG*에 관심 있는 분이라면, 이 도구가 기존 RAG 워크플로를 어떻게 바꾸는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Google이 갑자기 Gemini File Search Tool을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 RAG 관련 문제상황은 생각보다 까다로운 작업입니다. 인덱싱과 관련성 확보, 임베딩 생성과 벡터 스토어 유지, 검색 지연과 비용 등 여러 요소가 얽혀 있기 때문이에요.

Gemini File Search Tool은 파일을 직접 탐색해 필요한 문맥을 제공하는 방식을 핵심으로 삼아요. 또한 기존의 임베딩을 대체하거나 보완하면서 벡터 스토어에 대한 의존도를 낮추고, 파일 메타데이터와 시맨틱 매칭을 결합해 더 정확한 결과를 반환하도록 설계되어 있어요. 이와 함께 API* 연동을 통해 기존 시스템과 쉽게 연결하고, 프롬프트* 구성 시에도 파일 수준의 문맥을 바로 주입할 수 있어 응답 생성 과정이 단순해집니다. 더 나아가 다양한 파일 형식 지원과 실시간/증분 인덱싱으로 문서 변경이 빠르게 반영되는 점이 강조되며, 파일 벡터 스토어에 연결하여 문서 검색을 하던 기존 흐름을 효율화하는 구조를 제시합니다.

기존의 임베딩 기반 RAG와 비교하면 Gemini File Search Tool은 구축 복잡도와 운영 비용 측면에서 장점을 가지며, 검색 응답의 관련성 및 레이턴시 개선에 초점을 맞추는 것이 차별점이에요. 또한 내부 지식관리나 고객 응대 챗봇 템플릿으로 적용할 때 환불·구독 해지 처리 같은 명확한 워크플로우에서 즉시 효과를 기대할 수 있습니다. 따라서 문서 중심의 검색과 응답 정확도가 중요한 비즈니스라면 Gemini File Search Tool을 우선 검토해 기존의 임베딩/벡터 스토어 기반 RAG를 보완하거나 단순화하는 전략을 권장해요.

👤 Nick Puru | AI Automation • 👁️ 51,099회

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How to Make Videos with Gemini in Google Vids | Make AI Work for You | Google

📋 3줄 요약

1. Google Vids에서 Gemini를 활용해 텍스트 기반으로 빠르게 영상 초안을 생성하고 편집할 수 있는 기능을 제공해요
2. Google Vids는 프롬프트* 입력과 업로드한 이미지·오디오 자산을 결합해 장면 생성 및 편집 파이프라인을 지원하며 API* 연동으로 자동화 가능성이 있어요
3. 짧은 SNS용 영상, 데모·프로토타입 제작 등 반복적인 영상 제작 작업을 빠르게 처리하는 용도로 특히 유용해요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Google Vids를 선보였어요. 비디오 제작 자동화에 관심 있는 분이라면, Gemini로 어떻게 영상이 만들어지는지 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 Google Vids를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 고품질 비디오 제작은 기획, 스토리보드 작성, 자산 수집, 편집, 음향 정합 등 여러 단계를 거쳐야 해서 생각보다 까다로운 작업입니다. 이러한 반복적이고 시간이 많이 드는 과정을 단축하려는 수요가 늘고 있어요. Google Vids는 Gemini를 활용해 텍스트를 기반으로 영상 초안을 생성하고, 사용자가 업로드한 이미지·오디오·자막 파일을 장면에 매핑해 편집할 수 있도록 설계된 도구로 보입니다. 또한 프롬프트로 스크립트나 장면 지시를 입력하면 초안이 생성되고, 필요하면 UI에서 장면 순서와 길이, 오디오 싱크를 조정할 수 있어요. 더 나아가 API 연동을 통해 외부 시스템과 퍼블리시 파이프라인을 연결하거나, 워크플로우* 자동화로 반복 작업을 줄이는 활용이 가능할 것으로 기대됩니다. 기존의 수동 편집 도구와 비교하면 Google Vids+Gemini 조합은 템플릿 기반 초안 생성과 에셋 통합을 통해 초기 제작 시간을 크게 단축해 줍니다. 특히 짧은 SNS형 클립, 제품 데모나 교육용 프로토타입처럼 동일한 포맷을 반복 생산해야 하는 용도에 적합하고, 사람의 편집 검토와 결합하면 품질을 보장하면서도 생산성을 올릴 수 있어요. 다만 세부 기능이나 퍼블리시 방식, 기업용 연동 지원 여부 등은 공개된 정보에 따라 확인이 필요합니다.

👤 Google Career Certificates • 👁️ 28,688회

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Gemini Builder: NEW Powerful Autonomous AI Coding Agent Can Build & Design ANYTHING & IS FULLY FREE!

📋 3줄 요약

1. Gemini Builder는 Google이 만든 자율 코딩 에이전트로, UI/UX 설계부터 백엔드 로직, 디버깅, 배포까지 전체 애플리케이션을 설계·빌드·리팩터·배포할 수 있는 엔드투엔드 도구예요
2. 핵심 기능은 자율 UI/UX 생성, 자동 코드 컴포넌트 생성, 라이브 디버깅과 실시간 편집, 즉각적인 기능 개발 및 앱 스캐폴딩을 포함한 풀스택 빌드 지원이에요
3. 현재 완전 무료로 제공되어 빠른 프로토타이핑과 기능 검증에 매우 유용하며, 운영 환경 적용 시에는 가드레일과 휴먼 리뷰를 병행하는 것이 권장돼요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Gemini Builder를 선보였어요. AI 기반 코딩 도구에 관심 있는 분이라면, 이 도구가 실제로 '앱 전체를 사람 손 거의 대지 않고 만들어낼 수 있는지' 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 Gemini Builder를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 UI 설계부터 백엔드 로직, 디버깅, 배포까지 한 사람이나 소수 팀이 완성하려면 많은 시간과 다양한 기술 스택을 소화해야 해서 개발 생산성이 쉽게 저하되기 때문이에요. 특히 반복적인 보일러플레이트 코드 작성과 서비스 연동 작업은 프로젝트 속도를 크게 늦춥니다.

Gemini Builder는 자율 에이전트* 기반 워크플로우로 동작하며 UI/UX 자동 생성, 자동 코드 컴포넌트 생성, 풀스택 코드 생성과 리팩터링을 지원해요. LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드로 구성해 역할을 분리하고 각 노드가 순차적으로 또는 병렬로 작업을 수행하도록 설계되어 있어요. 또한 라이브 디버깅과 실시간 편집 기능을 제공해 개발자가 코드를 수정하면 에이전트가 즉시 반영하고 테스트를 수행하며, 즉시 기능을 추가하는 워크플로우도 가능해요. 외부 서비스 연동은 API 호출로 처리할 수 있고 프롬프트를 통해 원하는 기능을 지시하거나 템플릿을 선택해 작업을 시작할 수 있어요. 벡터 스토어 같은 데이터 연결을 활용하면 문서 검색이나 데이터 기반 기능도 통합할 수 있으며 퍼블리시(배포) 기능과 UI 커스터마이징 흐름을 통해 프로토타입을 실제 앱으로 전환할 수 있어요.

Cursor, Claude Dev, Windsurf 등 다른 도구와 비교하면 Gemini Builder는 UI 자동 생성과 풀스택 배포까지 보다 통합된 흐름을 제공하는 쪽에 가깝고, 특히 '디자인 → 코드 → 디버그 → 배포'의 순환을 자동화하는 점이 차별화 포인트예요. 현재 완전 무료로 제공되고 있어 실험과 초기 프로토타입 단계에 적합하며 빠르게 아이디어를 검증하는 데 강점이 있어요. 다만 중요한 프로덕션 시스템이나 민감한 데이터가 걸린 서비스에 적용할 때는 Guard 노드 같은 가드레일을 설정하고 휴먼 리뷰를 포함한 검증 절차를 병행해야 안전하게 활용할 수 있어요.

👤 WorldofAI • 👁️ 18,940회

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The AI Agent That Will Replace Your Entire Workflow by 2026

📋 3줄 요약

1. Abacus AI의 Deep Agent는 2026년까지 개인과 기업의 전체 워크플로우를 대체할 가능성이 있는 '완전 자율 실행' 에이전트예요
2. Deep Agent는 LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드 구조와 웹 브라우징, 파일·벡터 스토어* 연동, API* 기반 통합으로 리드 생성, 구직 신청, 유튜브 채널 분석, 소셜미디어 자동화, 기능성 SaaS 생성 등 반복 작업을 사람 개입 없이 실행해요
3. 결과적으로 기업은 사람 관리자와 AI 노동자가 섞인 하이브리드 인력을 설계해야 하고, Deep Agent 같은 도구는 월 약 $10/월로 접근 가능해 빠르게 도입하는 쪽이 경쟁 우위를 가질 가능성이 커요

📖 자세한 내용 최근 Abacus AI에서 Deep Agent을 선보였어요. AI 에이전트가 워크플로우를 대체할 가능성에 관심 있는 분이라면, 어떤 업무들이 실제로 자동화될지 궁금증을 느끼실 텐데요. Abacus AI가 갑자기 Deep Agent을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 다양한 온라인 소스에서 정보를 수집하고 권한을 연결하며 안전한 가드레일을 유지하면서 전 과정을 자동화하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. 이 문제를 해결하기 위해 모델 성능 향상, 툴·데이터 통합, 의사결정 자동화라는 세 가지 수렴 패턴이 동시에 가속화되고 있어요.

또한 Deep Agent의 내부는 LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드로 구성되어 있어요. LLM 노드가 자연어 추론을 담당하고 Tool 노드는 브라우저·API 호출·파일 시스템 연동 같은 실행을 맡으며 Guard 노드는 규칙과 안전 장치를 적용해 개인정보 유출을 차단하고 잘못된 자동화를 막아요. 더 나아가 웹 브라우징 기능으로 LinkedIn을 스크래핑해 자동으로 리드를 생성하거나, 구직 포털에 자동 지원서를 제출하고, 전체 유튜브 채널을 분석해 콘텐츠 인텔리전스를 산출하는 등 사람이 반복적으로 하던 작업을 실행할 수 있어요. 파일을 벡터 스토어에 연결해 문서 검색을 수행하고 임베딩 기반 검색으로 관련 정보를 찾아 프롬프트를 구성하는 흐름이 핵심이며 API 연동으로 서드파티 서비스와 통합합니다. 퍼블리시 기능 → 체킷 연동 → UI 커스터마이징 순으로 배포하고 MCP로 서드파티 앱을 연동하는 사례가 제시되며, 가드레일로 개인정보 유출 방지와 휴먼 어프루벌로 답변 검토하는 흐름을 통해 안전성과 신뢰성을 확보해요. 이 수준은 '자율성 수준 4(완전한 프로세스 독립성)'에 해당하며, 접근은 월 약 $10/월 같은 저비용 모델로도 가능하다고 알려져 있어요.

비교하면 기존의 보조형 챗봇은 프롬프트에 반응하는 수준인 반면 Deep Agent는 목표를 받고 스스로 도구를 호출해 결과를 만들어내는 점이 다릅니다. 따라서 조직은 모든 업무를 동일하게 자동화하려 하기보다 어떤 작업이 완전 자율화에 적합한지, 어떤 작업은 인간 감독(휴먼 인 더 루프)이 필요한지 분류해 워크플로우를 재설계해야 해요. 마지막으로 빠른 모델 향상 속도를 고려하면 선제적으로 업무를 매핑하고 자율성 수준을 설계하는 쪽이 향후 하이브리드 노동구조에서 우위를 점할 가능성이 큽니다.

👤 Julia McCoy • 👁️ 18,338회

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The AI Literature Review Workflow That Saves 20+ Hours

📋 3줄 요약

1. AI Literature Review Workflow는 논문 탐색부터 필터링, 집중 독서, 개념 맵 작성, 연구 갭 식별까지 단계화해 20시간 이상을 절약하는 방법을 제시해요
2. Elicit, SciSpace, Paperpal 등 AI 도구를 활용해 광범위한 문헌 수집과 중복 제거, 핵심 논문 선별을 자동화하고 요약·정리 시간을 단축해요
3. 실무적 가치로는 검색·요약·정리 같은 반복 작업을 AI에 맡기고 비판적 해석과 연구 기여에만 집중하도록 설계된 워크플로우라는 결론이에요

📖 자세한 내용 최근 Academia Insider에서 AI Literature Review Workflow를 선보였어요. AI 기반 문헌 리뷰에 관심 있는 분이라면, 어떻게 20시간 이상을 절약할 수 있는지 궁금하실 텐데요. Academia Insider가 갑자기 AI Literature Review Workflow를 공개한 이유는 무엇일까요? 사실 방대한 논문 탐색과 중복된 읽기, 핵심 논문 선별은 생각보다 까다로운 작업입니다. 작성자는 처음엔 몇 주씩 논문을 읽느라 시간을 낭비했다가 이 워크플로우로 시간을 크게 줄였다고 설명해요.

이 워크플로우는 찾기(finding), 필터링(filtering), 집중 독서(focused reading), 개념 맵 작성(mapping), 연구 갭 식별(gap identification)이라는 명확한 단계로 구성되어 있어요. 첫 단계에서는 Elicit와 같은 도구로 광범위한 문헌을 수집하고 SciSpace로 PDF 내비게이션을 하며 Paperpal, Jenni AI, Thesis AI 같은 도구로 초안 요약과 문장 정리를 보조합니다. 또한 파일을 임베딩해 벡터 스토어에 넣고 문서를 검색하여 관련 논문을 빠르게 찾아내는 방식과, 검색 결과를 기반으로 RAG* 방식으로 요약을 생성해 핵심 내용을 뽑아내는 방식을 병행합니다. 필터링 단계에서는 키워드, 연도, 인용 수, 중복성 기준으로 우선순위를 매기고 프롬프트* 엔지니어링을 통해 중요한 논문만 추출하도록 질의를 정교화합니다. 더 나아가 API*를 이용해 반복 작업을 자동화하거나 워크플로우를 파이프라인화하여 수집→요약→정리의 흐름을 유지할 수 있어요.

수작업만으로 일일이 읽을 때 몇 주가 걸리던 과정이 이 방법으로 20시간 이상 절약된다는 비교 수치가 핵심 인사이트입니다. 또한 이 접근법은 AI가 요약·검색·정리 같은 반복적 작업을 담당하고 사람이 비판적 해석과 연구 질문 도출에 집중하도록 설계되어 있어요. 따라서 박사과정·석사과정 학생이나 초기 연구 설계 단계에서 문헌 조사를 빠르게 끝내야 하는 연구자들에게 이 워크플로우를 권장드려요. 결론적으로 이 방법은 도구별 강점을 조합해 시간 효율을 높이고, 중요한 논문과 연구 갭에 더 많은 인적 자원을 투입할 수 있게 해줘요.

👤 Andy Stapleton • 👁️ 18,086회

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How To Build and Sell Mini Apps With AI ( Full Practical Guide )

📋 3줄 요약

1. Mini Apps와 AI를 결합해 로컬 비즈니스를 겨냥한 간단한 앱을 빠르게 기획·코딩·배포하고 판매하는 전체 워크플로우를 제시해요
2. AI 기반 프롬프트와 API를 활용해 프로토타입을 몇 시간에서 며칠 안에 완성하고 Contabo 같은 저비용 VPS나 WordPress로 배포해 상용화하는 방법을 다뤄요
3. 실전적인 수익화 전략(초기 설치 비용 + 월 유지보수), 자동화(Email/Make 연동), 개인정보 관리(PII*)에 대한 권장 사항까지 포함해 바로 판매 가능한 템플릿 비즈니스로 연결할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 SoloBuilderSchool에서 Mini Apps 구축 가이드를 선보였어요. Mini Apps와 AI로 수익을 내고자 하는 분이라면, 어떻게 빠르게 앱을 만들고 실제 고객에게 판매할 수 있는지 궁금하실 텐데요. 왜 SoloBuilderSchool이 갑자기 Mini Apps 구축 가이드를 내놓았을까요? 사실 로컬 비즈니스를 위한 간단한 앱을 AI로 구현하고 배포해 수익화하는 과정은 기획부터 배포, 결제·유지보수 체계까지 생각보다 까다로운 작업입니다.

먼저 필수 전제 조건과 초기 워크플로우를 정리하면, 아이디어 정의 → 데이터 수집(메뉴·일정·FAQ 등) → 프롬프트로 빠르게 프로토타입 생성 → API로 LLM 연동 → 벡터 스토어*를 통한 문서 검색 기능 추가 순서로 진행해요. 또한 코드와 UI는 단순 템플릿 기반으로 시작해 WordPress 혹은 가벼운 Node/Flask 앱에 붙여 빠르게 퍼블리시하고, 도메인 매핑과 SSL 설정으로 배포를 마칩니다. 더 나아가 이메일 구독 및 고객 관리는 ConvertKit, 워크플로우 자동화는 Make로 연동해 신규 고객 유입 및 결제 후 후속 작업을 자동화하는 구체적인 방법을 보여줘요. 실제 사용 예로는 예약·메뉴·리뷰 관리가 포함된 미니 예약 앱을 파일 기반 문서 또는 웹 크롤링 데이터와 결합해 벡터 검색으로 빠른 답변을 제공하는 형태를 제시하고, 프롬프트 튜닝과 간단한 테스트 케이스로 안정성을 확보하는 절차를 설명해요.

마지막으로 비교와 권장안을 제시하면, 전통적 개발로 한 달 이상 걸리던 작업을 AI 기반으로 프로토타입을 몇 시간~며칠 내에 만들 수 있어 시작 비용과 시간을 크게 줄일 수 있어요. 또한 WordPress 기반 템플릿은 SaaS처럼 확장성이 좋고 빠른 판매에 유리하며, 자체 호스팅(Contabo 등)이나 관리형 호스팅은 유지보수 비용과 신뢰성 측면에서 각각 장단점이 있으니 고객 요구에 맞춰 선택하라고 권장해요. 가격 모델은 초기 설치비 + 월 유지보수(업데이트·백업·간단한 기능 추가) 조합을 제안하고, 개인정보 처리 관련해서는 PII*를 별도 분리·암호화하고 접근 권한을 최소화해 법적·신뢰 문제를 미리 방지하라고 권고해요. 이러한 흐름을 템플릿화하면 로컬 비즈니스 대상의 반복 판매가 가능하며, 핵심은 빠른 프로토타이핑과 배포, 그리고 운영 자동화에 있다고 정리할 수 있어요.

👤 Hasan Aboul Hasan • 👁️ 16,339회

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This Claude Code for Web workflow will change how you vibe code forever

📋 3줄 요약

1. Claude Code for Web을 활용한 '어디서나 코드 작성' 워크플로우로 브라우저 환경에서 직접 코드 생성과 수정을 수행할 수 있어요
2. 이 마스터 워크플로우는 Claude Code for Web 설정, 코드로 앱 빌드, 그리고 Claude Code for Web이 만든 변경사항을 로컬로 내려받는 흐름을 중심으로 구성돼 있어요
3. 실무적 가치로는 빠른 프로토타이핑과 원격 협업에서의 반복 속도 향상에 특히 유용하며, 로컬 통합 단계가 워크플로우의 핵심이에요

📖 자세한 내용 최근 Claude에서 Claude Code for Web을 선보였어요. Claude Code for Web 워크플로우*에 관심 있는 분이라면, 어디서든 코드 생성과 수정이 가능한지 궁금하실 텐데요. Claude가 갑자기 Claude Code for Web을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 여러 환경에서 코드 작업을 통합하고 변경 사항을 동기화하는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다. 그래서 이 도구는 브라우저 기반에서 코드를 만들고 수정한 뒤 다시 로컬 개발 환경으로 변경사항을 가져오는 과정을 원활하게 만들어 주는 데 초점을 맞추고 있어요.

영상에서는 먼저 Claude Code 안에서 실제로 앱을 만드는 과정을 보여줘요. 프롬프트로 앱 요구사항을 입력하면 Claude Code가 코드를 생성하고, 예시로는 중앙에 마크다운 편집기가 있고 왼쪽에 저장된 일기 항목이 보이는 저널링 앱을 만들기 위한 프롬프트(NextJS, typescript, tailwind v3, local storage 사용)가 사용됐어요. 또한 Setting up Claude Code for Web 섹션에서는 초기 설정과 웹 환경에서의 접근 방법을 다루며, 이어서 소개된 마스터 워크플로우는 Claude Code for Web에서 프로젝트 생성 → 코드 생성/수정 → 변경사항 로컬로 내려받기(pulling down changes)라는 흐름을 반복하도록 구성돼 있어요. 이 과정 덕분에 브라우저에서 신속히 프로토타입을 만들고, 필요한 변경을 로컬 저장소로 반영할 수 있게 돼요.

비교 관점에서 보면 기존의 로컬 중심 개발(로컬 IDE + Git)과 달리 Claude Code for Web 중심 워크플로우는 아이디어에서 동작하는 프로토타입을 훨씬 빠르게 만들고 검증하는 데 강점이 있어요. 더 나아가 로컬로의 '내려받기' 단계가 잘 설계되어 있으면 생성된 코드를 기존 저장소와 통합하기가 수월해 생산성 향상으로 이어집니다. 따라서 빠른 반복과 원격에서의 즉석 개발이 필요하다면 Claude Code for Web 워크플로우를 추천드리고, 대규모·복잡한 리팩토링이나 배포 단계는 기존 로컬·CI 파이프라인과 병행하는 것이 현실적으로 안전해요.

👤 Alex Finn • 👁️ 13,451회

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The 2 Best AI Video Tools Are Now FREE & UNLIMITED

📋 3줄 요약

1. Google의 새로운 AI 비디오 도구와 Artlist(특히 Sora 2, Veo 3 등)가 이제 무료로, 사실상 무제한에 가까운 방식으로 사용 가능해졌어요
2. Google의 툴은 빠른 영상 생성과 무코드 앱 빌더(Google AI Studio)를 제공하고, Artlist는 모델과 음악·효과·스톡 등 크리에이티브 자산을 한곳에서 묶어 보완해줘요
3. 두 툴을 조합하면 품질 보정·캐릭터·제품 일관성 유지·음성 싱크 등을 갖춘 프로급 워크플로우를 무코드로 구현할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 새로운 AI 비디오 도구를 선보였어요. AI 영상에 관심 있는 분이라면, '무료로 무제한으로 쓸 수 있는 툴이 진짜 가능한가?'라는 궁금증을 느끼실 텐데요. Google이 갑자기 새로운 AI 비디오 도구를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 프로급 AI 영상 제작에서 비주얼 일관성, 음성 싱크, 그리고 결과물 품질을 안정적으로 확보하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다.

그런 맥락에서 Google의 툴은 빠른 영상 생성과 함께 Google AI Studio라는 무코드 앱 빌더를 통해 실제 워크플로우를 만들 수 있게 해요. 또한 Google AI Studio는 LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드 같은 구성 요소로 파이프라인을 설계할 수 있고, 퍼블리시 기능 → 체킷 연동 → UI 커스터마이징 같은 실행 흐름으로 배포할 수 있어요. Artlist는 Sora 2, Veo 3 같은 모델과 음악·SFX·스톡 자산을 한데 모아 필요한 소재를 즉시 보강할 수 있도록 해주며, Symphony는 아바타 일관성과 고급형 AI 영상 광고 제작에 특화된 옵션을 제공합니다. 더 나아가 파일 벡터 스토어에 연결하여 문서 검색으로 스크립트를 보완하거나, 임베딩을 이용해 콘텐츠 유사도 기반 검색을 넣고, 프롬프트·에이전트* 조합으로 복잡한 편집·검수 로직을 자동화할 수 있어요.

비교하자면 Google은 모델과 무코드 빌더로 '생성 → 파이프라인화'에 강하고, Artlist는 '생성물의 품질 업그레이드와 자산 확보'에 강점이 있어요. 이와 함께 Symphony를 쓰면 캐릭터·제품의 시각적 일관성을 더 쉽게 유지할 수 있어 추천드려요. 실제 사용 사례로는 Google으로 초안 영상 생성 후 Artlist의 Sora 2/Veo 3 자산으로 비주얼을 향상시키고, Google AI Studio의 LLM/Tool/Guard 구성으로 검수와 휴먼 어프루벌 루틴을 넣은 뒤 퍼블리시 기능으로 외부 위젯과 연동하는 방식이 현실적입니다. 결론적으로 빠른 실험과 무코드 배포가 필요하다면 Google 중심의 워크플로우를, 고품질 자산과 일관된 캐릭터 관리가 중요하다면 Artlist·Symphony 조합을 권해요.

👤 Malva AI • 👁️ 13,440회

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AI Coding Finally Fixed, New AI Models, Huge Gemini Deal and More!

📋 3줄 요약

1. AI 코딩이 '드디어 고쳐졌다'는 것은 에이전트* 기반 도구들이 코드 생성의 신뢰성과 실행 가능성을 크게 끌어올렸다는 뜻이에요.
2. 핵심 개선은 프롬프트* 관리와 API* 통합, 그리고 벡터 스토어*·임베딩*을 통한 컨텍스트 유지로 디버깅과 복잡한 워크플로우 처리가 쉬워진 점이에요.
3. 실무적으론 AgentHQ 같은 에이전트 플랫폼을 중심으로 코드 자동화와 리뷰 파이프라인을 재구성하면 개발 생산성이 크게 개선됩니다.

📖 자세한 내용 최근 GitHub에서 AgentHQ를 선보였어요. AI 코딩에 관심 있는 분이라면, '완전히 고쳐졌다'는 게 구체적으로 무엇을 의미하는지 궁금하실 텐데요. GitHub이 갑자기 AgentHQ를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 코드 생성의 신뢰성 확보와 팀 워크플로우 통합은 생각보다 까다로운 작업입니다. 특히 대규모 코드베이스에서 문맥 유지와 외부 시스템 연동 없이 안정적인 자동 생성 코드를 만들기는 어렵습니다.

AgentHQ는 에이전트 중심 워크플로우를 제공해 개발자가 자동화 흐름을 구성하고 외부 API와 연동해 실행까지 이어질 수 있도록 돕습니다. 또한 이번 주에는 Cursor 2.0의 Composer 모델, Google의 Gemini 3 Pro, OpenAI의 GPT-5.1, Pinterest Assistant, Claude의 금융 도구 등 여러 모델과 툴이 발표되었어요. 이들 도구는 편집 보조, 고성능 추론, 도메인 특화 응답 등 각기 다른 목적에 최적화되어 있고, 많은 솔루션이 파일 검색, 벡터 스토어 연동, 웹 검색 등을 통해 외부 지식을 통합해 더 정확한 결과를 내는 방향으로 발전하고 있습니다.

비교하자면 AgentHQ 타입의 플랫폼은 복잡한 자동화와 시스템 통합이 필요할 때 유리하고, Cursor의 Composer 같은 모델 중심 도구는 편집 환경에서 빠른 코드 작성과 보조에 적합합니다. Gemini 3 Pro나 GPT-5.1은 높은 모델 성능을 필요로 하는 과제에, Claude의 금융 툴은 금융 도메인 특화 작업에 더 적합하죠. 따라서 팀 단위로 파이프라인을 재구성하고 외부 연동·검증이 중요하다면 AgentHQ 같은 에이전트 플랫폼을 우선 고려하시고, 에디터 통합이나 즉각적 코드 보조가 목적이라면 Composer 스타일 모델을 선택하는 것이 현실적입니다.

👤 AI LABS • 👁️ 12,535회

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This Is How Smart Entrepreneurs Are Using AI in 2025

📋 3줄 요약

1. 2025년 스마트한 창업가들은 AI를 핵심으로 업무를 자동화하고 온라인에서 지속적인 수익을 만드는 방식으로 비즈니스를 재설계하고 있어요
2. 핵심 전술은 ChatGPT를 개인 비서로 전환해 반복 업무를 맡기고, 이미지 생성으로 콘텐츠를 빠르게 제작하며, 프롬프트*로 영업 문구를 몇 분 안에 자동 작성하는 과정이에요
3. 이러한 접근법은 시간 절약과 스케일업에 직접 연결되므로 먼저 프롬프트* 템플릿과 작은 워크플로우를 구축해 점진적으로 API 연동과 RAG* 기반 개인화까지 확장하라고 권장해요

📖 자세한 내용 최근 Alicia Lyttle에서 AI 활용법을 선보였어요. AI 활용에 관심 있는 분이라면, 어떻게 AI로 일상을 자동화하고 온라인에서 안정적인 수입을 만들 수 있는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Alicia Lyttle가 갑자기 AI 기반 수익화 전략을 공개한 이유는 무엇일까요? 사실 AI를 실무에 적용해 자동화하고 콘텐츠로 수익을 내는 과정은 데이터 정리, 워크플로우* 설계, 툴 연동 등 생각보다 까다로운 작업입니다. 많은 창업가가 시간 부족과 콘텐츠 경쟁에서 어려움을 겪고 있어요. Alicia는 실무적 접근법을 중심으로 몇 가지 구체적 방법을 제시해요. 우선 ChatGPT를 개인 비서로 전환하는 방법은 프롬프트* 템플릿을 설계하고 반복 루틴을 에이전트로 위임한 뒤 API로 캘린더, 이메일, 결제 시스템을 연결하는 식으로 진행해요. 또한 이미지 생성 도구를 활용해 썸네일이나 광고 비주얼을 빠르게 만들고, 동일한 스타일 지침을 프롬프트로 적용해 브랜드 일관성을 유지하는 방식을 권장해요. 영업 문구나 랜딩페이지 카피는 제품 정보와 핵심 포인트를 넣은 프롬프트로 여러 변형을 생성해 즉시 테스트할 수 있고, 더 나아가 고객 문서와 지식을 결합한 RAG* 기반 검색으로 개인화된 상담·코칭을 자동화하는 사례도 소개해요. 비교와 결론으로, 수작업 중심의 전통적 운영 방식은 콘텐츠 생산 속도와 개인화 수준에서 AI 기반 접근에 비해 효율이 낮아요. 시작은 작게 하라고 권장하는데 먼저 프롬프트 템플릿과 소규모 워크플로우를 만들어 반복 작업을 줄이고, 그다음 단계로 API 연동을 통해 외부 툴과 연결하며 마지막으로 RAG를 도입해 응답의 정확성과 개인화를 높이는 순서가 현실적이에요. 이렇게 하면 작업 시간이 현저히 줄고, 콘텐츠 반복 생산 및 유료 서비스로의 전환이 수월해져서 창업가들이 온라인에서 안정적 수익을 확장하는 데 실질적 도움이 될 거예요.

👤 Circle of Greatness with Nehemiah Davis • 👁️ 11,797회

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👑Kimi K2 Thinking: IA Chinesa DETONA ChatGPT e CLAUDE — O Fim do Reinado das Gigantes?

📋 3줄 요약

1. Kimi K2 Thinking이 Moonshot AI에 의해 발표되었고, Humanity’s Last Exam에서 ChatGPT와 Claude Sonnet 4.5를 제치며 주목을 받았어요
2. Kimi K2 Thinking은 1조 개 파라미터 기반의 하이브리드 아키텍처와 멀티모달 추론 능력을 앞세워 복잡한 추론·자율성 과제를 처리할 수 있어요
3. 실제로는 생태계·안전성·배포 방식이 관건이므로 멀티모달 고추론 과제에 유리하지만 기존 모델들의 생태계 장점을 고려해 신중한 도입이 필요해요

📖 자세한 내용 최근 Moonshot AI에서 Kimi K2 Thinking을 선보였어요. Kimi K2 Thinking에 관심 있는 분이라면, Humanity’s Last Exam에서 어떻게 ChatGPT와 Claude를 앞섰는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Moonshot AI가 갑자기 Kimi K2 Thinking을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 고차원적 추론과 자율성 성능을 객관적으로 측정하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Humanity’s Last Exam이라는 고난도 평가에서 Kimi K2 Thinking은 기존의 대형 모델들을 제치며 눈에 띄는 성과를 냈고, 이 결과가 아키텍처 설계의 차이를 보여줍니다. 특히 Kimi K2 Thinking은 1조 개의 파라미터를 적용한 하이브리드 아키텍처로 설계되어 있고, 멀티모달* 추론 능력을 통해 텍스트와 이미지·비디오 등 여러 입력을 결합해 복합 문제를 해결하는 데 강점을 보입니다. 또한 시험에서 요구한 연쇄적 사고와 계획 문제에서 높은 점수를 기록했고, 이는 자율적 작업 수행 측면에서 의미있는 진전임을 시사합니다. 다만 공개된 기술 문서와 배포 방식에서는 훈련 데이터 구성, 안전성 검증 절차, 상용화 전략에 대한 상세 정보가 제한적이어서 추가 검증이 필요합니다.

비교 관점에서 보면 Kimi K2 Thinking의 성능 지표는 인상적이지만 ChatGPT와 Claude 계열은 이미 검증된 API 생태계, 플러그인·서드파티 통합, 광범위한 안전 테스트에서 우위를 가지고 있어요. 또한 파라미터 수치만으로 실제 업무 성능을 단정할 수 없고, 응답 일관성·비용·현지화·규제 대응 등이 실무 적용의 핵심 변수가 됩니다. 결론적으로 Kimi K2 Thinking은 ‘거인의 몰락’을 의미하기보다는 경쟁 구도를 재편할 유망한 후보로 보는 것이 합리적이며, 멀티모달·고난도 추론 과제가 중요한 조직은 파일럿으로 적용해 성능과 안전성, 비용 구조를 검증해보는 것을 권해요.

👤 Onde eu Clico • 👁️ 11,669회

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5 novità di Gemini utilissime e gratis per lavoro e studio

📋 3줄 요약

1. Gemini의 5가지 신규 기능(프레젠테이션용 캔버스, Deep Research 강화, Google AI Mode, YouTube 통합, 학생 대상 Gemini Pro 1년 무료)이 슬라이드 제작과 문서 조사 워크플로를 크게 단축해요
2. Gemini Deep Research와 AI Mode는 자료 탐색과 요약·작성 지원을 통해 복잡한 리서치를 더 빠르고 정확하게 수행하게 해줘요
3. 대학생은 1년간 Gemini Pro를 무료로 이용할 수 있어 학습과 연구용 AI 도구를 비용 부담 없이 실험해볼 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Gemini의 5가지 새 기능을 선보였어요. Gemini에 관심 있는 분이라면, 이 업데이트들이 실제로 업무와 학습에서 어떤 변화를 만드는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Google이 갑자기 Gemini에 이런 업데이트를 내놓은 이유는 무엇일까요? 사실 슬라이드 제작, 문서 관리, 심층 조사 등은 시간이 많이 걸리고 출처 통합이나 일관된 요약을 만드는 데 특히 까다로운 작업입니다.

우선 프레젠테이션 관련 기능은 캔버스 기반 편집을 중심으로 슬라이드 초안 생성과 레이아웃 편집을 더 빠르게 만들어줘요. 또한 Gemini Deep Research는 여러 자료를 참조해 문서 검색과 정보 수집을 강화하고, 더 나아가 복잡한 주제에 대한 심층 요약과 출처 연결을 지원해 리서치 시간을 단축해요. 이와 함께 Google AI Mode는 사용자가 수행하려는 작업 유형에 맞춰 요약·작성·정리 등 맞춤형 보조를 제공해 일관된 결과를 얻기 쉽게 해주고, YouTube 통합은 동영상 콘텐츠를 검색하거나 참고자료로 활용할 수 있게 해 학습 자료 수집에 도움을 줘요. 마지막으로 대학생 대상 1년 무료 제공으로 Gemini Pro 기능을 학술적 목적이나 과제·연구에 비용 부담 없이 적용해볼 수 있어요. NotebookLM과의 인터랙티브한 연동도 언급되어 노트형 작업 흐름과의 결합이 쉬워졌다는 점도 중요합니다.

이전 기능과 비교하면 이번 업데이트는 실사용자 관점에서 문서 중심 워크플로와 프레젠테이션 제작을 우선 보강한 모습이에요. 따라서 업무에서는 빠른 브리핑·슬라이드 초안 작성과 자료 요약에 Gemini를 우선 활용하는 것을 권해요. 더 나아가 학습과 연구에서는 Deep Research와 YouTube 통합, NotebookLM 연동을 조합해 자료 수집과 노트 정리를 자동화하면 시간이 많이 절약됩니다. 학생 분들은 Gemini Pro 1년 무료 제공 자격을 확인해 학술적 실험과 고급 기능을 시험해보시면 실용성이 클 것 같아요.

👤 IA per tutti • 👁️ 10,755회

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