2025년 10월 29일 새벽 1시의 소식

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

📌 오늘 뉴스레터를 읽고 나면..

1. OpenAI의 Atlas 브라우저가 ChatGPT 기반 에이전트로 웹을 자동으로 탐색·작업하는 방식과 실사용 이점을 알 수 있어요.
2. Atlas와 Comet의 자동화·속도·실용성 비교를 통해 어떤 AI 브라우저가 실제 업무에 더 적합한지 판단할 수 있어요.
3. Versus.com 비교에서 Gemini가 우승한 이유와 ChatGPT·Grock 등 모델별 강점·약점을 파악해 용도별 최적 AI를 선택할 수 있어요.
4. YouTube의 AI 생성 콘텐츠 대응·라벨링·새 수익화 정책 소식으로 크리에이터와 권리자가 향후 전략을 미리 준비할 수 있어요.
5. 2026년 대비 ‘AI를 사고 파트너로 쓰는’ 블루프린트(대화형 프롬프트 설계 등)를 통해 현업에서 바로 적용 가능한 AI 활용법을 배울 수 있어요.

다 읽으면 이것보다 더 많답니다!

---

OpenAI’s new browser feels familiar…

📋 3줄 요약

1. OpenAI의 Atlas는 ChatGPT를 중심으로 만든 AI 브라우저로, Chromium을 기반으로 한 익숙한 인터페이스 위에 통합된 브라우저형 어시스턴트예요
2. Atlas는 사용자의 브라우징 컨텍스트를 보고 기억하고 에이전트 모드로 사용자를 대신해 행동(예: 음식 주문)할 수 있는 기능과 메모리 삭제 같은 개인정보 제어를 제공해요
3. 편리함은 크지만 프롬프트 인젝션과 같은 보안·프라이버시 리스크가 존재하므로 Atlas를 당장 핵심 업무용으로 쓰기보다는 개인정보 설정을 엄격히 하거나 에이전트 기능을 제한해 쓰는 것이 권장돼요

📖 자세한 내용 최근 OpenAI에서 Atlas를 선보였어요. AI 브라우저에 관심 있는 분이라면, OpenAI의 Atlas가 기존 브라우저와 어떻게 다른지 궁금하실 텐데요. OpenAI가 갑자기 Atlas를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 브라우저에 AI를 통합하면서 개인정보 보호와 보안 문제를 해결하는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Atlas는 기본적으로 Chromium 기반의 브라우저 느낌을 유지하면서 ChatGPT를 중심에 둔 어시스턴트 경험을 제공해요. 사용자가 보는 페이지와 브라우징 기록을 모델이 맥락으로 활용해 질문에 답하고 요청을 수행할 수 있고, 그 과정에서 기억을 남기거나 특정 메모리를 삭제하는 등 개인정보 제어 옵션을 제공해요. 또한 에이전트 모드를 통해 사용자를 대신해 웹 상에서 클릭하거나 주문 같은 실제 행동을 수행하도록 설계되어 있어요. 예를 들어 음식 주문 같은 일상적인 작업을 브라우저가 직접 도와줄 수 있도록 시연되었고, 현재는 Mac에서만 이용 가능하다고 소개되었어요.

다만 보안과 프라이버시 측면의 취약점은 분명한 비교 요소예요. Brave가 Perplexity의 Comet에서 이미지에 악성 지시를 숨겨 모델이 잘못 동작하게 만든 사례처럼, Atlas 같은 에이전트형 브라우저도 프롬프트 인젝션 공격에 노출될 위험이 있어요. 이와 함께 멀티모달 입력과 시맨틱 검색**을 조합하는 설계는 검색 결과의 풍부함을 제공하지만 잘못된 지시를 실행하면 민감한 쿠키나 세션 데이터가 노출될 수 있는 구조적 문제를 안고 있어요. 반면 Ladybird처럼 처음부터 자체 엔진을 만든 시도도 있고, 일부 대안 엔진은 플랫폼 테스트를 통해 안정성 기준을 충족해가는 중이에요.

결론적으로 Atlas는 브라우징을 더 편리하게 만드는 흥미로운 제품이지만, 현재 단계에서는 편의성과 위험을 저울질해 신중히 사용하는 것이 좋겠어요. 실사용에서는 메모리 저장을 최소화하고 에이전트 기능을 꺼두거나 제한적으로만 활성화하는 방식이 현실적인 권장사항이에요. 장기적으로는 공급자들이 프롬프트 인젝션 방어와 권한 분리 같은 보안·거버넌스 기능을 강화해야만 에이전트형 브라우저의 실무 도입이 가능해질 것으로 보입니다.

👤 Fireship • 👁️ 1,032,373회

▶️ 영상 보기

---

Which AI is Best?

📋 3줄 요약

1. Versus.com의 비교에서 Gemini가 최종 우승을 차지했으며(총점 46점), 종합 성능에서 가장 높은 점수를 받았어요.
2. ChatGPT는 문제 해결과 범용 작업에서 강세를 보였고, Grock는 이미지 생성 속도와 간단한 응답에서 빠른 성능을 보였어요.
3. DeepSeek는 리서치·팩트체킹 성향에서 장점이 있고, 최종적으로는 용도별로 적합한 AI가 달라진다는 실용적 결론을 제시해요.

📖 자세한 내용 최근 Versus.com에서 Which AI is Best?를 선보였어요. Which AI is Best?에 관심 있는 분이라면, 어떤 AI가 실제로 가장 우수한지 궁금하실 텐데요. Versus.com이 갑자기 Which AI is Best?를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 여러 AI를 이미지, 비디오, 문제해결, 팩트체크 같은 다양한 카테고리에서 공정하게 비교하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. 영상은 ChatGPT, Gemini, Grock, DeepSeek 네 모델을 아홉 개 카테고리로 나눠 직접 테스트했어요.

특히, 비교는 문제해결, 이미지 생성, 비디오 생성, 팩트체킹, 분석 등 핵심 실사용 시나리오를 중심으로 진행되었고, 각 테스트는 동일한 입력과 프롬프트*로 반복해 평가했습니다. 문제해결 라운드에서는 DeepSeek가 응답 속도가 가장 빨라 7초대에 답을 냈고 Grock가 약 11초, Gemini가 약 21초, ChatGPT는 약 1분 2초를 소요했으나 최종 정확도와 적응력에서는 ChatGPT가 우위를 점하는 장면이 있었습니다. 이미지 생성에서는 Mona Lisa를 Times Square로 옮기는 프롬프트에서 Gemini가 가장 현실적인 결과(손과 배경 설득력 포함)를 내어 우승했고 Grock는 속도는 빠르지만 합성물 티가 나는 결과와 손/표정 오류가 많아 낮은 평가를 받았으며 DeepSeek는 일부 이미지 테스트에서 낮은 점수를 받았습니다. 교실 포토리얼리즘 프롬프트에서는 렌더링·조명·구도는 잘 잡았지만 칠판 글자의 일부 오류나 세부(글자 누락)에서 흠집을 보였다는 상세 예시도 있습니다. 팩트체킹 라운드에서는 정답을 정확히 맞춘 사례가 있는 반면, 모델별로 신뢰도(확신 수준)와 근사값 제시에서 큰 편차가 있었고, 리서치·출처 검증 면에서는 DeepSeek가 상대적 강점을 보였습니다. 비디오 생성과 움직이는 사진(텍스트→비디오) 테스트에서는 V3 기반 생성이 가장 영화적이고 인상적이었고, 일부 모델은 인물 애니메이션에서 제한(사람 대상 애니메이션의 한계)이 있었지만 전반적으로 멀티모달 처리 능력의 차이가 뚜렷했습니다.

비교와 결론을 명확히 하면 Gemini가 종합 점수로 46점을 얻어 최종 우승을 차지했고, 모델별 강점이 분명히 갈렸습니다. 문제 해결과 범용 작업, 코드·문서 보조 등 일상적·생산성 작업에는 ChatGPT가 안정적이고 다재다능한 선택이며, 빠른 이미지 출력이나 간단한 생성 작업에는 Grock의 응답 속도가 매력적이었습니다. 반면 고도화된 리서치와 근거 기반 팩트체킹에는 DeepSeek가 유리했고, 사진처럼 사실적인 이미지·비디오 생성과 멀티모달 통합 능력은 Gemini가 가장 우수했습니다. 따라서 어느 AI가 '최고'인지는 단일한 답이 아니라 사용 목적에 따라 달라지며, 영상의 결과는 각 모델의 강점과 약점을 용도별로 판단할 근거를 제공해요.

👤 Versus • 👁️ 205,468회

▶️ 영상 보기

---

The AI blueprint to win in 2026

📋 3줄 요약

1. 2026년에 승리하려면 AI를 단순한 도구가 아닌 '사고 파트너'로 활용하는 AI 블루프린트가 핵심이에요
2. 핵심 전술은 대화형 프롬프트* 설계와 끝없는 호기심으로 AI에게 사람 같은, 아주 자세한 답변을 끌어내는 것이에요
3. 결론적으로 2026년의 승자는 버튼만 누르는 사람이 아니라 창의적이고 호기심 많은 사람이 될 거예요

📖 자세한 내용 최근 발표자에서 The AI blueprint을 선보였어요. AI로 2026년에 이기는 전략에 관심 있는 분이라면, 어떤 사고방식과 프롬프트가 성패를 가르는지 궁금하실 텐데요. 발표자가 갑자기 The AI blueprint를 공개한 이유는 무엇일까요? 사실 AI를 표면적으로 사용하는 것만으로는 복잡한 문제 해결이나 창의적 차별화를 만들기 어렵기 때문이에요.

많은 사례에서 관찰되는 실무적 접근은 AI와 편안한 대화체로 지속적으로 생각을 주고받는 방식이에요. 예를 들어 한 실험에서는 39분짜리 대화형 프롬프트로 짧은 질의응답을 넘어 연속적인 사고를 이끌어냈고, 말하듯 질문하면서 세부 항목을 계속 파고들면 AI가 사람이 쓴 것처럼 구체적이고 실용적인 답을 내놓았어요. 더 나아가 핵심 전술은 처음 질문에서부터 가능한 모든 가정을 묻고, 대안별 실행계획을 요청하며, 후속질문으로 불명확한 부분을 좁혀가는 식이에요. 이런 방식은 아이디어 발굴, 제품 기획, 문제 분해 같은 작업에서 특히 효과적이고, '커피 대화'처럼 자연스러운 톤으로 묻는 것이 깊이 있는 응답을 끌어내는 데 도움이 돼요.

비교해보면 같은 AI를 쓰더라도 단순히 버튼만 누르는 사람과 AI를 사고 파트너로 삼아 반복 실험을 돌리는 사람의 산출물은 확연히 달라요. 따라서 실무적 권장 사항은 세 가지예요: 먼저 AI와의 대화를 설계해 반복적이고 연속적인 프롬프트 루프를 만들고, 다음으로 질문을 엄청나게 자세하고 호기심 있게 쪼개며, 마지막으로 짧은 실험(시간 박스된 세션)을 통해 답변의 깊이와 유용성을 검증하는 거예요. 이렇게 AI를 함께 생각하는 방식으로 쓰면 2026년 경쟁에서 한 발 앞설 수 있어요.

👤 GaryVee • 👁️ 177,108회

▶️ 영상 보기

---

ChatGPT Launched a New Browser You’ll Actually Use

📋 3줄 요약

1. 최근 OpenAI에서 출시한 ChatGPT Atlas는 ChatGPT 기반의 AI 웹 브라우저로, 에이전트 기능을 통해 스스로 웹을 탐색하고 클릭·타이핑·작업을 수행할 수 있는 것이 핵심이에요.
2. Atlas는 Omnibox(주소창 겸 대화창), 페이지 요약·Gmail 편집·자동화 수행, 브라우징 메모리 검색과 다양한 서드파티 커넥터(Canva, Figma, Spotify, N8N 등) 통합을 제공해 기존 브라우저 경험을 대체하려고 시도해요.
3. 실사용 관점에서는 매우 유망하지만 현재는 Mac 우선 출시, 에이전트 일부 기능은 Plus/Pro 유저 전용이고 속도·보안(프롬프트 인젝션 등)·프라이버시 문제가 남아 있어 조심스럽게 도입해볼 만해요.

📖 자세한 내용 최근 OpenAI에서 ChatGPT Atlas를 선보였어요. 브라우저 기반의 AI 자동화에 관심 있는 분이라면, 이 브라우저가 기존의 검색→읽기→수행 흐름을 어떻게 바꿀지 궁금하실 텐데요. OpenAI가 갑자기 ChatGPT Atlas를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 웹에서 정보를 찾고 요약하고 실제 행동(예약·구매·이메일 전송 등)으로 옮기는 과정은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Atlas는 '탭 중심'의 기존 브라우징 패러다임을 대체하려는 시도로 설계되어 있어요. 주소창이자 대화창 역할을 하는 Omnibox를 통해 질문을 입력하면 검색 결과 대신 채팅형 답변과 관련 페이지를 바로 보여주고, 페이지 요약 기능으로 긴 글을 핵심 문단과 포인트로 압축해줍니다. 또한 에이전트* 모드를 통해 ChatGPT가 마우스 이동이나 타이핑 같은 동작을 대신 수행해 실제 사이트에서 주문을 시도하거나 양식을 채울 수 있고, Gmail 편집·전송처럼 계정 연동 작업도 지원합니다. 브라우징을 기억하는 메모리 기능은 과거에 본 페이지와 대화를 참조해서 문맥을 유지하고 검색해주는데, 이때 임베딩나 벡터 스토어를 활용한 내부 검색 구조가 활용되는 것으로 보입니다. 커넥터는 API* 기반으로 통합되어 Canva·Figma·Spotify·N8N 같은 외부 서비스와 연결해 작업을 확장할 수 있고, Chromium 확장(Chrome 확장 호환)이 동작해 기존 북마크·히스토리·비밀번호를 가져와 초기 설정을 간소화합니다. 인코그니토 모드와 개인정보 설정으로 일부 데이터를 끌어오지 않도록 할 수 있으며, 접근 방법은 chatgpt.com/atlas/getstarted에서 다운로드해 사용하면 됩니다. 다만 현재는 Mac 우선 출시이고 Windows 및 모바일 버전은 추후 제공 예정이며, 에이전트·추가 기능은 일부 Plus/Pro 구독자 전용(예: 월 $20 플랜 등)으로 제한된 점도 유의해야 해요.

비교와 결론으로 보면, Atlas는 ChatGPT 네이티브 환경에 통합된 넓은 사용자 기반과 체계화된 에코시스템을 장점으로 갖고 있어요. Perplexity나 Comet 같은 경쟁 제품은 연구·리서치 중심의 문맥 제공과 빠른 실험성을 내세우는 반면, Atlas는 ChatGPT 대화·메모리·에이전트 역량을 결합해 더 광범위한 일상적 작업 자동화를 목표로 합니다. 테스트 결과 약속한 기능(페이지 요약, 메모리 검색, 에이전트의 웹 상 행동)은 가능성을 보여주지만 초기에는 GPU 부하로 인한 지연, 에이전트 동작의 불안정성, 프롬프트* 인젝션 등 보안 리스크와 모델 학습을 위한 데이터 전송으로 인한 프라이버시 우려가 존재합니다. 따라서 생산성 향상 잠재력은 크지만 현재 단계에서는 Mac + 유료 플랜 사용자가 실험적으로 도입해보고 보안·속도·크로스플랫폼 안정성이 개선될 때까지 신중히 확장하는 것을 권해요.

👤 Matt Wolfe • 👁️ 165,258회

▶️ 영상 보기

---

Atlas vs Comet: AI Browser Showdown

📋 3줄 요약

1. Atlas와 Comet을 직접 비교해 에이전트형 자동화와 웹상 작업 수행 능력을 평가했어요
2. Comet은 프로모코드 자동 적용, 유튜브 타임스탬프 이동, 지속적 페이지 새로고침 등에서 더 빠르고 실용적으로 동작했고 Atlas는 에이전트 모드가 활성화되어야 자체 행동을 수행했어요
3. 결론적으로 실무적 웹 자동화와 일상적 AI 브라우저 활용성은 Comet이 우위라서 이후 실사용은 Comet을 주로 선택할 예정이에요

📖 자세한 내용 최근 OpenAI에서 Atlas를 선보였어요. AI 브라우저에 관심 있는 분이라면, 어느 쪽이 더 실용적이고 빠른지 궁금하실 텐데요. OpenAI가 갑자기 Atlas를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 웹사이트에서 자동으로 행동하고 정확한 결과를 찾아내는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. Perplexity의 Comet도 유사한 기능을 제공해서 두 브라우저를 나란히 비교하는 것이 의미가 있습니다.

또한 두 브라우저는 둘 다 Chromium 기반이라 동작 엔진은 비슷하지만 사용자 경험과 자동화 처리 방식에서 차이가 큽니다. Atlas는 ChatGPT 통합과 함께 에이전트 모드를 통해 사이트에서 직접 행동하게 할 수 있고 디자인은 깔끔해서 기본 Mac 브라우저와 유사한 느낌이에요. 반면 Comet은 별도 설정 없이 에이전트처럼 바로 사이트에서 동작하는 경우가 많아서 프로모코드 자동 적용 테스트에서 먼저 코드 적용을 성공시키거나 더 나은 할인(예: $40 off)을 더 빨리 찾아냈습니다. 프롬프트로 프로모코드 적용을 지시하면 Comet은 적용 성공 시 추가 시도를 중단하는 반면 Atlas는 동일 코드를 찾아내기까지 12분 정도 더 소요하거나 불필요하게 다른 코드를 계속 시도하기도 했습니다. 유튜브 타임스탬프 찾기 테스트에서는 Comet이 더 빠르고 정확하게 특정 발언의 정확한 시점으로 이동했고 Atlas는 확인 절차를 거치느라 지연이 발생했습니다. 예약 사이트 탐색(예: Treasure Island, Florida의 3베드)에서는 Comet이 Airbnb에서 조건에 맞는 매물을 바로 찾아 예약까지 안내한 반면 Atlas는 조건 해석 차이로 VRBO로 이동해 48베드 대형 매물을 찾아오는 등 결과가 달랐습니다. 실무 자동화 사례로 Comet은 Apple Podcasts의 게시 버튼이 활성화될 때까지 10분 이상 페이지를 지속적으로 새로고침해 자동으로 Publish를 눌러주는 동작이 가능했지만 Atlas는 자체적으로 반복 새로고침을 수행하지 않고 외부 확장 기능을 권하거나 스크립트를 생성하는 등 즉시 행동에 제약이 있었습니다. 그 밖에 IRS 사이트의 W9 PDF 검색은 Comet이 직접 PDF 링크를 바로 제시했고 Atlas도 결국 페이지를 찾아왔지만 접근 흐름이 조금 달랐습니다. 대시보드 수치 분석에서는 Comet이 **에피소드당 평균 다운로드(예: 3681)**를 정확히 산출해줬고 Atlas는 월별 누적치(약 2만 건 수준)를 출력해 요청한 지표와 다르게 응답하는 경우가 있었습니다. Amazon 제품 크롤링과 탭 열기 테스트에서는 Comet이 각 제품 페이지를 자동으로 새 탭으로 열고 목록을 요청한 포맷으로 바로 정리해줬고 Atlas는 에이전트 모드를 켜지 않으면 채팅으로 목록만 보여주거나 사용자가 탭을 수동으로 여는 보조 동작이 필요했습니다. LinkedIn에서 전 Apple 직원 검색 및 메시지 작성 테스트에서는 Comet이 바로 메시지 창을 열어 초안과 제목을 넣어주는 등 실용적 결과가 더 좋았고 Atlas는 에이전트 모드를 활성화해야 동일한 행동을 수행했습니다.

비교와 결론으로는 Comet이 일상적이고 반복적인 웹 자동화, 프로모코드 적용, 타임스탬프 탐색, 장시간 페이지 모니터링 같은 실무용 케이스에서 우위가 있었고 Atlas는 인터페이스나 결과 포맷(예: 소스 표시, 이모지 포함 정돈된 응답)에서 강점이 있습니다. 또한 Comet은 별도 에이전트 모드를 항상 켜지지 않아도 바로 행동하는 점이 실제 작업을 단순화해주었고 Atlas는 보안이나 동작 정책 때문에 일부 자동화에 제약이 있는 것으로 보였습니다. 따라서 디자인과 포맷을 선호하더라도 실제 웹 기반 자동화와 생산성 측면에서는 현재로서는 Comet을 추천할 만하며 OpenAI의 Atlas 업데이트가 나오면 다시 검토할 가치가 있습니다.

👤 Stephen Robles • 👁️ 129,005회

▶️ 영상 보기

---

3 AI "Secrets" 99% of People Don't Know

<img src="https://img.youtube.com/vi/dJN4nQ5Verw/maxresdefault.jpg" alt="3 AI "Secrets" 99% of People Don't Know" style="width: 100%; max-width: 480px; height: auto; border-radius: 8px; margin-bottom: 16px; cursor: pointer;">

📋 3줄 요약

1. 3 AI "Secrets": Notebook LM을 활용해 맞춤 강의·슬라이드·강의자료를 자동 생성해 학습 준비 시간을 크게 줄이는 방법이에요
2. Perplexity와 Gemini Canvas를 결합해 수초~수분 내에 웹 리서치 기반의 리포트, 인터랙티브 대시보드, 인포그래픽을 만드는 비법이에요
3. GPT 프롬프트*를 전문가 역할로 설계해 고품질 카피, 정돈된 프로젝트 문서(PDF 포함)와 폴더 구조를 자동화하는 실전 팁이에요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Notebook LM을 선보였어요. AI 활용 비법에 관심 있는 분이라면, 어떤 실전 기술들이 생산성을 급증시키는지 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 Notebook LM을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 맞춤 강의 제작, 심층 리서치, 프로페셔널 리포트 작성 같은 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다.

첫 번째 비법은 Notebook LM을 활용한 맞춤 교육·콘텐츠 생성이에요. Notebook LM은 Drive, 웹사이트, YouTube 링크 등 다양한 출처를 삽입해 자료를 학습시키고, 그 기반으로 슬라이드·강의 노트·음성 내레이션(voiceovers)까지 자동으로 만들어 줍니다. 특히 홈스쿨링 사례처럼 한 주제에 대해 일련의 강의(커리큘럼)를 순서대로 설계하고, 각 강의별 요약과 퀴즈까지 생성할 수 있어서 초기 준비 시간을 크게 단축합니다. 프로세스는 자료 삽입 → Train sources 선택 → 퍼블리시(노트북 생성) → 필요하면 프롬프트 부분을 수정해 세부 스타일이나 목표를 조정하는 식으로 진행되며, 실제로 몇 분 또는 약 1분 반 정도면 개별 웹페이지 개요나 강의 초안이 나오는 경우도 있습니다.

두 번째 비법은 Perplexity와 Gemini Canvas를 연계한 리서치·시각화 워크플로예요. Perplexity로 특정 키워드나 회사(SBUX 같은 티커) 관련 SEC filings 등 원문을 모아 30페이지 분량의 자료 목록이나 핵심 리소스 리스트를 빠르게 뽑아낼 수 있고, 또한 그 결과를 Canvas로 불러오면 단 몇 초에서 몇 분 내에 인터랙티브 대시보드나 인포그래픽 형태로 변환할 수 있습니다. 특히 재무 분석가 사례처럼 건강성, 성장성, 수익성, 리스크, 경쟁 위치, 경영진 논의 등 특정 섹션을 지정하면 Canvas가 시각화(차트·요약 카드·타임라인)로 정리해 주어 임원 회의용 보고서처럼 보이는 결과물을 쉽게 얻을 수 있어요. 이 과정은 원문 수집 → 변환(Transform) → 시각화 템플릿 선택 → 필요 시 레이아웃 수정 → 공유의 흐름으로 이루어집니다.

세 번째 비법은 GPT를 특정 직업·역할로 설정해 프롬프트를 전문가 수준으로 설계하는 방법이에요. 예를 들어 ‘최고 카피라이터’ 역할로 지시하면 클릭률과 전환을 높이는 카피, 심층 심리 기반의 판매 문구, 여러 버전의 A/B 테스트용 문장들을 빠르게 생성하고, 생성물은 프로젝트 폴더에 정리해 PDF로 다운로드하거나 문서 섹션에 저장해 재사용하기 편하게 구성할 수 있습니다. 또한 에이전트 개념을 도입해 단계별로 리서치→초안→편집→검토(휴먼 어프루벌) 워크플로를 자동화하면 반복 작업의 품질과 속도가 동시에 향상됩니다.

비교와 추천을 드리면, 교육용 콘텐츠나 커리큘럼 설계가 목표라면 Notebook LM을 우선 활용하는 것이 가장 효율적이에요. 심층 리서치와 보드용 시각 보고서가 필요하면 Perplexity로 자료를 모으고 Gemini Canvas로 시각화하는 조합을 추천해요. 마케팅 카피나 프로젝트 문서 자동화가 필요하다면 GPT에 전문가 역할을 부여하고 프롬프트 엔지니어링*을 통해 출력 형식(폴더 구조, PDF, 섹션 구분 등)을 미리 정의해 두시면 생산성이 크게 올라갑니다. 이러한 세 가지 기법을 목적에 맞게 조합하면 수작업으로 수시간 걸리던 일들을 수분 내로 줄일 수 있고, 결과물의 품질도 일정하게 유지할 수 있어요.

👤 Helena Liu • 👁️ 107,542회

▶️ 영상 보기

---

Starting AI Automation business

📋 3줄 요약

1. AI 자동화 비즈니스는 적은 초기 자본으로도 외부 팀의 반복 업무를 자동화해 바로 매출을 만들기 좋은 사업 모델이에요
2. 시작 방식은 **고객(예: 미디어팀)**을 찾아 반복 작업을 정의하고, 프리랜서나 담당자에게 그 작업을 자동화하도록 **시범 비용(예: $100)**을 지급해 검증하는 형태예요
3. 검증 후 자동화 워크플로우를 표준화·패키지화하면 재현성과 확장성이 생기므로, 초반에는 '자동화해 줄 사람을 찾고 돈을 지불할 의향이 있는 고객'을 빠르게 확인하는 것이 핵심이에요

📖 자세한 내용 최근 한 창업자가 AI 자동화 비즈니스를 선보였어요. AI 자동화 비즈니스에 관심 있는 분이라면, '어떻게 적은 자본으로 시작해 바로 수익을 만들 수 있을까'라는 궁금증을 느끼실 텐데요. 한 창업자가 갑자기 AI 자동화 비즈니스를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 반복 업무를 찾아 자동화해 가치를 환원하는 과정은 생각보다 까다로운 작업입니다. 고객을 발굴하고, 자동화할 업무를 명확히 정의하고, 자동화 결과를 실제 업무에 적용해 돈을 받는 단계 각각에서 실패 요인이 존재하거든요.

구체적으로는 고객(예: 미디어팀)의 반복 작업을 먼저 관찰해 가장 단순한 자동화 과업을 뽑아내는 것이 출발점이에요. 더 나아가 프리랜서를 고용하거나 내부 담당자와 협업해 그 작업을 자동화하고 작은 금액으로 시범 운영해 보세요. 이 과정에서 최소한의 기능으로 빠르게 검증하는 전략, 즉 최소기능제품(MVP)* 같은 접근과 간단한 자동화 워크플로우*를 설계해 반복해서 테스트하는 방식이 효과적이에요. 영상의 사례처럼 미디어팀의 반복 편집·업로드·게시 일정을 자동화해 단건으로 비용을 받거나, 작업당 과금 구조로 시범 계약을 맺는 방식이 대표적 예시입니다.

비교해서 말하면, 대규모 플랫폼이나 복잡한 제품을 처음부터 만들려 하기보다 '누군가 이미 돈을 지불하는 반복 작업'을 찾아 자동화해주는 방식이 초기 리스크가 훨씬 낮아요. 따라서 권장은 고객 발굴 → 작은 예산으로 파일럿 자동화 진행 → 자동화 성공 시 표준화·패키지화하여 확장하는 순서예요. 이렇게 하면 초기 자본이 크지 않아도 빠르게 현금 흐름을 만들 수 있고, 자동화 결과를 바탕으로 가격 정책과 제공 범위를 단계적으로 넓혀갈 수 있어요.

👤 Dan Martell • 👁️ 77,853회

▶️ 영상 보기

---

YouTube CEO LEAKS Major AI Update For YouTube

📋 3줄 요약

1. YouTube CEO Neil Mohan이 공개한 주요 내용은 YouTube의 AI 생성 콘텐츠 대응 방안과 새 수익화 모델이에요
2. 핵심은 AI 생성물에 대한 **투명성(라벨링)**과 초상권·권리 보호를 위한 유사성 탐지·신고 포털·권리 선택 기능 결합이에요
3. 결과적으로 전면 금지 대신 라벨링·탐지·포털·소유권 선택을 통해 창작자 보호와 새로운 수익 기회를 열려는 접근이에요

📖 자세한 내용 최근 YouTube에서 AI 대응 프레임워크를 선보였어요. AI 생성 콘텐츠와 플랫폼 수익화에 관심 있는 분이라면, AI로 만든 영상이나 음성이 유통될 때 누가 책임지고 누가 수익을 가져가는지 궁금하실 텐데요. YouTube이 갑자기 AI 대응 프레임워크를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 AI 생성물의 스펙트럼을 구분하고 초상권·저작권을 보호하며 플랫폼 신뢰를 유지하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다.

이 프레임워크의 구체적 구성은 투명성(라벨링), 탐지·식별(유사성 탐지), 그리고 권리·수익 처리 채널로 이어집니다. 먼저 투명성 측면에서 YouTube는 AI 생성 콘텐츠를 메타데이터나 영상 앞부분의 라벨로 표시하고, 시청자에게 경고성 배지(예: 노란색 안내)를 제공하는 방식을 제시했어요. 이 라벨링은 지금은 구현이 완벽하지 않아 B- 정도의 초기 단계로 보이지만 기본 원칙은 '표시하라'는 것입니다. 또한 파트너 프로그램과 연동되는 신고·조치 포털을 만들어 채널 수준에서 악용 사례를 제보하고 대응할 수 있게 하고, Content ID 유사한 메타포를 적용해 권리자가 자신의 초상·음성·콘텐츠가 무단으로 사용되는 채널을 자동으로 탐지하고 조치할 수 있게 설계하고 있어요. 여기서 유사성 탐지 알고리즘은 얼굴·음성·스타일의 일치도를 판단해 문제가 될 가능성이 있는 콘텐츠를 식별하고, 발견되면 권리자에게 선택권을 제공하는 역할을 합니다. 더 나아가 플랫폼은 창작자가 다른 사람의 음성·얼굴을 리믹스한 사례에 대해 소유권을 선언하고 수익을 나눌 수 있는 '소유권 선택 및 라이선싱' 경로를 준비하고 있으며, 내부적으로는 생성용 버튼(프롬프트 입력으로 VO 모델 등으로 음성·영상 생성)을 통해 합법적 창작을 용이하게 하는 옵션도 염두에 두고 있습니다. 인프라와 라이선싱 연결을 위해 API* 연동이나 파트너 툴과의 협업이 뒤따를 가능성도 언급됐습니다.

비교와 결론으로 보면 YouTube의 접근은 두 가지 극단, 즉 전면 금지나 무조건 허용 중 어느 쪽도 택하지 않고 합법성과 투명성을 통해 중간 지대를 관리하려는 방식이에요. 예를 들어 VidIQ 같은 편집·보조 도구로부터 완전 합성(합성 음성·얼굴·퍼스낼리티)으로 넘어가는 스펙트럼을 인정하면서, 라벨링·탐지·포털·라이선싱을 조합해 창작자 보호와 플랫폼의 검열 부담을 줄이려 합니다. 다만 집행은 불완전할 수 있고 악용 여지는 남아 있으니 창작자 입장에서는 자발적 라벨링과 권리 선언을 통해 투명성을 확보하는 편이 안전하며, 가능하다면 소유권·라이선스 옵션을 통해 리믹스에서 발생하는 수익을 일부 확보하는 전략을 추천합니다.

👤 vidIQ • 👁️ 41,551회

▶️ 영상 보기

---

Cursor AI Just Got a Massive Upgrade Over Claude Code

📋 3줄 요약

1. Cursor AI가 Claude Code를 기능적으로 따라잡고 일부 영역에서는 앞서기 시작했어요 — 대규모 업그레이드로 에이전트 관리·브라우저 자동화·보안이 크게 개선되었어요
2. Cursor가 도입한 핵심 개선점은 플랜 모드로 긴 실행의 에이전트를 안정적으로 돌리는 기능, Playwright 기반 네이티브 브라우저 자동화, 그리고 샌드박스 터미널과 훅으로 위험한 시스템 명령을 막는 보안 강화예요
3. 실무적 결론은 사용 사례에 따라 다르지만, 대부분의 자동화·에이전트 중심 작업은 Cursor로 옮겨도 좋고 모델 성능·큰 모델 한도는 Claude를 병행 구독하는 전략이 합리적이에요

📖 자세한 내용 최근 Cursor에서 Cursor AI를 선보였어요. AI 에이전트와 자동화 도구에 관심 있는 분이라면, Cursor가 어떻게 Claude Code를 앞서게 됐는지 궁금하실 텐데요. Cursor가 갑자기 Cursor AI 대규모 업그레이드를 발표한 이유는 무엇일까요? 사실 에이전트 관리와 안정적인 웹 자동화는 생각보다 까다로운 작업입니다. Cursor는 과거 Claude Code가 강세를 보였던 에이전트·자동화 영역에서 여러 가지 실용적 문제를 해결하려고 했어요. 우선 플랜 모드가 강화되어 사용자가 무엇을 빌드할지 지시하면 시스템이 후속 질문을 던지고 구체적 계획을 만들어 메모리에 저장한 뒤 실제 구현까지 이어가도록 했어요. 이와 함께 긴 실행의 에이전트를 안정적으로 유지하는 기능이 들어와서 백그라운드에서 서버를 돌리거나 상태를 잃지 않고 연속 작업을 수행하는 상황이 훨씬 신뢰성 있게 바뀌었어요. 또한 로컬 호스트 서버 관리와 자동 백그라운드 미리보기 기능이 개선되어 프론트엔드 앱을 만들 때 실시간으로 결과를 확인할 수 있어요. 특히, Cursor는 사용자 작업 흐름을 더 직관적으로 만드는 여러 도구를 추가했어요. 예를 들어 플랜에서 생성된 할 일 목록이 자동으로 follow(추적)되어 수동으로 일일이 체크할 필요가 줄었고, 사용자 정의 명령과 슬래시 명령을 통해 프롬프트를 미리 정의한 템플릿처럼 실행할 수 있어요. Claude에서 쓰던 명령을 그대로 복사해서 옮길 수 있는 호환성도 제공되며, 훅(hooks)을 통한 파일 읽기·쓰기 제어로 중요한 파일을 삭제하지 못하게 차단하는 보안성이 더해졌어요. 터미널과 CLI* 도구도 대폭 향상되어 서버를 백그라운드에서 돌릴 때 실패하거나 상태를 잃는 문제가 많이 줄었고, 샌드박스 터미널로 에이전트가 단일 명령으로 시스템을 망가뜨릴 위험을 방지해요. 더 나아가 Playwright 기반 네이티브 브라우저 자동화는 브라우저 내에서 클릭·타이핑·스크롤을 자연스럽게 수행하고 스크린샷·콘솔 출력·네트워크 탭까지 캡처해 자동화의 정확성과 효율을 크게 끌어올렸어요. Cursor는 에이전트 거버넌스 측면에서도 Conductor와 유사한 멀티 에이전트 관리(별도 트리로 분리해 동시 작업 실행)와 Git 연동을 강화해 에이전트를 프로젝트 단위로 버전 관리하고 복제할 수 있게 했어요. 또한 자동 콤팩트(autocompact) 기능으로 대화가 길어지면 요약해 공간을 확보하는 등 UX가 세심하게 다듬어졌고, 설정 편집을 위한 시각적 에디터가 있어 settings.json을 수동으로 건드리는 번거로움이 줄었어요. 통합 측면에서는 Slack 연동, OS 알림, 웹 공유 링크 생성 등으로 운영·모니터링이 편리해졌고, MCP와 MCP API를 통한 인증·서드파티 연동 지원으로 엔터프라이즈 환경에 맞춘 확장성도 제공해요. 비교와 결론을 말씀드리면 모델·요금·한도 측면에서 차이가 분명해요. Cursor는 사용량 기반 체계에서 약 $20 요금이 실사용에 가치를 주는 구조로 모델 선택과 토큰* 최적화에 초점을 맞추고 있어서 실무 자동화와 연속 코딩 세션에 효율적이에요. 반면 Claude는 Sonnet 4.5 같은 큰 모델을 제공하지만 토큰 소비가 빠르고 일정 시간(보고된 예: 30분 내 한도 도달, 또는 5시간 윈도우 리셋 등)으로 제한되는 구조가 있어 장시간 연속 작업에 제약이 생길 수 있어요. 최근 Anthropic 측 한도·퍼포먼스 이슈도 보고되어 단일 서비스에만 의존하기보다는 두 플랫폼을 목적에 맞게 병행하는 전략이 권장돼요. 실용적 조언으로는 복잡하고 긴 실행이 필요한 플랜·에이전트 작업은 Cursor를 우선 고려하시고, 매우 큰 모델 성능이나 특정 고성능 처리(또는 기존에 Claude에 의존하던 워크플로우)는 Claude를 병행 구독하는 방식이 현실적이에요.

👤 AI LABS • 👁️ 31,065회

▶️ 영상 보기

---

The Complete AI Stack and Workflow for 100M+ Video Views

📋 3줄 요약

1. AI Stack and Workflow로 100M+ 비디오 조회수를 만든 전 과정을 보여줘요 — OpenAI 기반 에이전트 중심의 노드형 워크플로우로 콘텐츠 기획부터 배포까지 연결합니다
2. 핵심 구성은 node-based interface와 LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드, MCP를 통한 외부 앱 연동 및 API 기반 자동화와 템플릿화된 퍼블리시 파이프라인이에요
3. 실무 적용 포인트는 스크립트→캡션→편집 트리거를 템플릿으로 자동화한 뒤 퍼블리시 기능 → 체킷 연동 → UI 커스터마이징으로 플랫폼별 배포 루트를 만들면 된다는 점이에요

📖 자세한 내용 최근 OpenAI에서 Agent Kit을 선보였어요. AI 스택과 워크플로우에 관심 있는 분이라면, 어떻게 단일 파이프라인으로 수많은 플랫폼에 맞춰 콘텐츠를 대량 생산·배포하는지 궁금하실 텐데요. OpenAI가 갑자기 Agent Kit을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 콘텐츠 기획부터 편집, 캡션 생성, 플랫폼별 포맷 변환, 업로드까지 통합 자동화하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다.

첫째, 배경과 문제를 짚어보면 제작자들은 반복되는 파일 관리, 자막·클립 분리, 플랫폼별 포맷 변환, 에셋 검색 같은 수작업에 많은 시간이 소모돼요. 또한 여러 모델과 툴을 연결해 의도한 결과를 안정적으로 얻는 일이 쉽지 않고, 미리 만들어둔 규칙이나 템플릿 없이 편집팀에 일일이 지시해야 하다 보니 확장이 어려워요. 그래서 핵심은 '모델 + 툴 + 배포'를 코드 없이 시각적으로 묶어 운영할 수 있는 환경을 만드는 것입니다. 이 과정에서 반복 가능한 템플릿과 자동화된 검증 루틴이 없으면 속도와 품질을 동시에 잡기 어렵습니다.

둘째, 구체적 기능과 특징을 보면 Agent Kit 기반의 node-based interface로 모델과 툴을 끌어다 연결하는 방식이 중심이에요. LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드로 역할을 분리해 LLM이 생성한 초안에 툴(예: 검색·이미지 생성·다운로더)을 적용하고 Guard 노드로 안전성·정합성을 체크합니다. 또한 MCP 노드를 통해 Gmail, Dropbox 같은 외부 앱을 직접 연결해 파일 전송·스토리지·공지 등 운영 업무를 자동화하고, API를 통해 음성·이미지·자막 생성 서비스와 연동해 실시간으로 에셋을 받아올 수 있어요. 스크립트·프롬프트·템플릿 관리는 prompt를 템플릿화해 재사용 가능하게 만들고, 미리보기(Preview)로 워크플로우를 검증한 뒤 퍼블리시 기능 → 체킷 연동 → UI 커스터마이징 흐름으로 실제 배포 채널에 자동 업로드합니다. 이와 함께 자동 캡션 생성, 플랫폼별 트랜스코드·비율 변환, 메타데이터 채우기 같은 세부 단계가 워크플로우 안에 들어가서 사람이 개입할 지점을 최소화합니다.

셋째, 비교와 결론 및 권장 사항을 말하자면 기존 수동 편집 중심 파이프라인과 달리 에이전트 기반 노드 워크플로우는 반복 가능성과 속도 면에서 우위에 있어요. 또한 템플릿화하면 동일한 포맷의 콘텐츠를 빠르게 여러 플랫폼으로 내보내면서도 브랜드와 페이스에 맞춘 커스터마이징이 가능합니다. 실무적으로 권장하는 접근법은 Agent Kit/Agent Builder로 먼저 핵심 노드(LLM/Tool/Guard)를 구성하고, MCP를 통해 외부 스토리지·커뮤니케이션 채널을 연결한 뒤 소규모로 퍼블리시 자동화를 테스트해 점진적으로 확장하는 것입니다. 이렇게 하면 편집 파이프라인을 표준화하고 반복 가능한 템플릿으로 속도를 내면서도 품질을 유지할 수 있어요.

👤 Greg Isenberg • 👁️ 29,802회

▶️ 영상 보기

---

Jotform Instagram Agent Tutorial – How to Automate Instagram DMs with AI

📋 3줄 요약

1. Jotform Instagram Agent를 활용해 Instagram DM을 AI로 자동 응대하고 메시지 흐름을 자동화하는 방법을 다뤘어요
2. 계정 연동, 트리거 기반 응답 설정과 퍼블리시로 실시간 DM 처리를 구현하는 흐름을 설명해요
3. 설정대로 적용하면 인바운드 메시지 분류와 자동응답으로 상담 처리 속도와 효율을 빠르게 높일 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Jotform에서 Instagram Agent를 선보였어요. Instagram DM 자동화에 관심 있는 분이라면, 어떻게 AI로 DM을 분류하고 개인화된 답변을 만들 수 있을지 궁금하실 텐데요. Jotform이 갑자기 Instagram Agent를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 수많은 메시지의 분류, 개인정보 보호, 플랫폼 제약을 고려한 응답 생성은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Jotform Instagram Agent는 계정 연동, 트리거 설정, 응답 템플릿 작성, 테스트 및 퍼블리시의 흐름으로 자동화를 구현해요. 또한 사용자는 조건부 분기와 변수 매핑을 통해 간단한 워크플로우를 구성할 수 있고, LLM 노드를 활용한 자연어 응답 생성에 프롬프트* 템플릿을 적용해 보다 자연스러운 메시지 처리가 가능해요. 외부 서비스 연동은 API를 통해 처리할 수 있으며, 에이전트는 REST 호출이나 내부 데이터 참조로 추가 정보를 끌어와 답변을 보강하는 방식으로 동작할 수 있어요. 예시로는 신규 문의에 자동 응답을 보내고 폼으로 리드를 수집한 뒤 예약 확인이나 환불 절차로 연결하는 흐름을 만들 수 있어요.

기존의 채팅봇 빌더들과 비교하면 Jotform Instagram Agent는 폼 기반 데이터 수집과의 통합이라는 강점이 있어요. 더 단순한 문의 분류와 자동 응대가 목적이라면 코딩 없이도 충분히 도입 가능하고, 폼 데이터와 연동해 리드 관리까지 연결하기 편리해요. 반면에 매우 복잡한 고객 여정이나 고도의 커스텀 로직(예: 복잡한 상태 머신, 외부 CRM과의 심층 동기화)이 필요하다면 전문 자동화 플랫폼이나 커스텀 개발을 고려하는 편이 낫습니다.

👤 Kevin Stratvert • 👁️ 27,286회

▶️ 영상 보기

---

Private jets vs AI subscriptions: Modern business expense myths busted

📋 3줄 요약

1. **Private jets vs **AI subscriptions****의 대비를 통해 비즈니스 비용 처리에서 흔히 믿는 신화들을 검증합니다
2. 핵심 메시지는 명확합니다: 모든 지출을 경비로 처리할 수 있는 것은 아니며, 항목별 용도와 증빙이 결정적 역할을 합니다
3. 실무적 결론은 간단합니다: 사치성·자본적 지출(예: private jets)은 비용 인정이 까다롭고, 정기적 운영비 성격의 AI subscriptions는 업무 관련성·증빙이 갖춰지면 경비로 처리될 가능성이 큽니다

📖 자세한 내용 최근 Airwallex에서 비즈니스 비용 신화 해체 캠페인을 선보였어요. private jets와 AI subscriptions에 관심 있는 분이라면, 어떤 항목을 실제로 경비로 처리할 수 있는지 궁금하실 텐데요. Airwallex가 이런 주제를 다룬 이유는 단순히 지출을 분류하는 일이 생각보다 훨씬 복잡하기 때문이에요. 사실 경비 인정 기준과 세무 처리는 여러 요소가 얽혀 있어 혼란을 일으키기 쉽습니다.

Private jets는 대체로 사치성 또는 자본적 지출로 분류되는 경향이 있어요. 또한 개인적 사용과 업무적 사용이 혼재하는 경우가 많기 때문에 사용 목적과 비율을 명확히 증빙하지 못하면 비용 인정이 어렵습니다. 반면 AI subscriptions는 정기적 구독료 형태로 결제되고 업무 수행을 위한 소프트웨어·서비스로 사용될 때 운영비로 분류될 가능성이 높아요. 또한 구독 청구서와 사용 로그, 결제 기록 같은 문서가 남아 증빙 측면에서 유리한 특성이 있습니다. 이와 함께 Airwallex와의 협업 사례에서는 비즈니스 전용 계좌로 거래를 분리하고 영수증·청구서를 체계적으로 관리하는 방식을 통해 경비 처리와 회계 관리를 더 수월하게 할 수 있다고 설명합니다.

결론적으로 private jets와 AI subscriptions을 단순 비교해 어느 쪽이 '무조건' 경비로 인정된다고 말할 수는 없어요. 지출의 성격(사치성 vs 운영성), 업무 관련성, 증빙의 충실성, 그리고 해당 국가의 세법 해석이 모두 결과를 좌우합니다. 따라서 대규모 또는 사치성 지출은 사전에 명확한 사용 목적과 증빙을 준비하고 세무 전문가와 상담하는 것이 바람직하고, AI 구독 같은 정기적 운영비는 계정 분리와 청구서·사용기록 보관을 통해 경비 인정 가능성을 높이는 것이 현실적인 접근입니다.

👤 Finder - UK • 👁️ 24,065회

▶️ 영상 보기

---

Figma To App Store In 37 Minutes With AI [Tutorial]

📋 3줄 요약

1. Figma 디자인을 AI 기반 툴로 바로 코드화해 App Store에 제출 가능한 iOS 앱으로 약 37분 만에 구현하는 워크플로우를 보여줘요
2. 핵심 파이프라인은 Figma → Windsurf 에디터로 스크린·와이어프레임 추출 → AI로 초기 코드 생성 → Expo·EAS 빌드 → TestFlight로 배포하는 흐름이에요
3. 실용적 교훈은 기능을 단순히 유지하고 빠르게 반복하며 TestFlight로 검증한 뒤 앱스토어 심사(약 24시간 소요 가능)에 올리는 것이에요

📖 자세한 내용 최근 Windsurf에서 Windsurf 에디터를 선보였어요. Figma에서 바로 iOS 앱으로 옮기고자 하는 분이라면, 디자인 파일이 실제 앱으로 얼마나 빠르게 바뀔 수 있는지 궁금하실 텐데요. Windsurf가 갑자기 이런 에디터를 출시한 이유는 디자인→개발 간격을 줄여 빠른 검증과 반복을 가능하게 하기 위해서일까요? 사실 Figma 디자인을 실제 iOS 앱으로 변환해 App Store에 제출하는 과정은 생각보다 까다로운 작업입니다.

배경을 조금 더 설명하면, 모바일은 데스크탑과 다른 사용자 행동과 화면 제약을 갖고 있고 앱 아키텍처, 권한, 번들 식별자 등 플랫폼 요구사항을 맞춰야 해서 단순한 화면 복사로는 끝나지 않아요. 특히 Windsurf는 Figma에서 스크린샷과 와이어프레임을 받아 초기 프로젝트와 기본 UI 요소를 자동 생성하고, 개발자가 바로 실행해 볼 수 있는 baseline 파일을 만들어 줍니다. 또한 실기능 구현을 위해 프롬프트로 세부 동작을 지시하고 LLM의 출력물을 점검하며 필요하면 수동으로 수정해 줘야 하는데, 이 과정에서 API* 호출이나 모델 선택에 따라 결과의 정확성 차이가 큽니다.

구체적으로는 다음과 같은 흐름과 기능들이 핵심이에요. 먼저 Figma에서 화면을 airdrop으로 옮기고 기본 와이어프레임을 정리한 다음 Windsurf 에디터로 불러옵니다. 그 뒤 에디터는 탭 바, 온보딩 화면, 감정 선택 그리드(4x 레이아웃), 항목 리스트, 저널 입력 폼, 로컬 스토리지 저장·삭제(휴지통 아이콘) 같은 컴포넌트를 자동 생성하고, 음성 녹음·텍스트 입력·카드 뷰 등 실제 동작을 연결해요. 또한 Expo로 시뮬레이터에서 바로 실행해 보고, EAS를 이용해 iOS 빌드를 진행한 뒤 TestFlight로 내부/외부 테스터에게 배포해 피드백을 받습니다. 빌드·압축 과정은 영상 기준으로 약 6분 47초가 소요됐고, 전체 디자인에서 TestFlight 배포까지는 제목 기준 약 37분 안팎으로 진행되었어요. 다만 모델의 '환각(hallucination)'과 잘못된 코드 생성 문제로 중간에 프롬프트 수정과 코드 디버깅이 필요했고, 이런 경우에는 시뮬레이터가 아닌 실제 기기에서 디버깅해야 더 빠르게 원인을 찾을 수 있었습니다.

비교와 결론으로 정리하면 전통적 개발 방식과 달리 이 접근법은 설계·구현·테스트 주기를 극단적으로 단축해 빠른 사용자 검증에 유리합니다. 하지만 App Store 심사는 약 24시간 이상 걸릴 수 있고 심사 결과가 일관되지 않아 메타데이터(타이틀, 스크린샷, 설명)와 권한 설정, 번들 ID·프로비저닝 프로파일 같은 준비를 철저히 해야 합니다. 추천 전략은 기능을 최소화한 MVP를 먼저 만들고 TestFlight로 내부 사용자 피드백을 받아 iterating 하는 것입니다. 또한 모델 선택은 비용·정확도 트레이드오프가 있으니, 초기 빠른 실험에는 가벼운 모델을 쓰되 핵심 로직·보안·데이터 관련 부분은 더 정확한 모델이나 수동 검토로 보완하세요.

👤 Starter Story Build • 👁️ 22,166회

▶️ 영상 보기

---

Google Gemini’s NEW Features Are UNBELIEVABLE 👀 (New FREE Tools)

📋 3줄 요약

1. Google의 Gemini가 새로 공개한 무료 도구들(Flow, Mixboard, Studio 연동 등)은 콘텐츠 생성과 앱 빌드를 빠르게 도와줘요
2. Flow는 VO3.1/V3.1 기반의 고품질 비디오·이미지 생성과 장면 스택, 출력 포맷·비율 선택 기능을 제공하고 Mixboard는 아이디어·이미지 브레인스토밍을 즉시 시각화해줘요
3. 개발자와 크리에이터 모두 studio.google.com과 labs.google의 도구로 앱 배포, GitHub 연동, 에이전트 기반 자동화까지 비용 없이 시작해 작업 시간과 비용을 크게 절감할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Gemini를 선보였어요. Gemini의 새로운 무료 도구들에 관심 있는 분이라면, 어떤 도구들이 있고 실제로 어떤 작업을 자동화하거나 가속화할 수 있는지 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 Gemini 관련 무료 도구를 공개한 이유는 콘텐츠 제작과 앱 개발을 더 빠르고 접근성 있게 만들기 위해서예요. 사실 고품질 영상·이미지 생성과 앱 제작, 그리고 워크플로우 자동화는 비용과 기술적 장벽 때문에 생각보다 까다로운 작업입니다.

Flow는 labs.google에서 시각적 흐름(Flow) 에디터로 접근할 수 있고, 영상·이미지 생성 시 종횡비 선택(Landscape/Portrait), 출력 수 설정(프롬프트*당 출력 수는 1개 권장), VO3.1·V3.1 같은 모델 옵션 선택으로 빠른 초안부터 고해상도 결과물까지 만들 수 있어요. 또한 여러 장면을 쌓아(movie/TV 쇼 같은) 연속된 시퀀스를 만들 수 있고, 입력 사진(레퍼런스 이미지)을 업로드해 특정 피사체나 소품을 유지하면서 변형하는 식의 결과도 얻을 수 있어요. 예시로 작은 병아리 이미지를 넣어 장면 전환으로 새(bird)로 바뀌는 하이퍼리얼한 시퀀스를 만들거나, 자동차 콘셉트(예: 미래형 Corvette) 브레인스토밍을 Mixboard에서 즉시 시각화해 썸네일·B-roll·파워포인트용 이미지로 활용할 수 있어요.

studio.google.com은 완전히 개편되어 홈, Chat, 대시보드, 문서화 영역이 분리되어 있고 Vibe·Code Gen 등 코드 생성 기능과 연동되어 앱을 빠르게 빌드·미리보기·공유할 수 있어요. GitHub로 복사해 즉시 배포하거나 퍼블리시 기능으로 웹 위젯 형태로 붙여넣을 수 있고, 개발 파이프라인에 API를 연결해 외부 서비스와 통합하는 것도 가능해요. 더 나아가 Agent Builder와 같은 에이전트 관련 툴로 반복 업무나 개인 워크플로우를 자동화하고, 콘텐츠 피드백 기능은 편집·페이싱·청중 유지(retention) 관점에서 구체적 수정 제안과 맞춤형 제안까지 제공해요. Mixboard(아이디어 보드)는 이미지 생성·배경 제거·복제·조합 기능으로 로고, 썸네일, 인테리어 무드보드 등 실무용 산출물을 빠르게 만들어주고요.

종합하면 Google의 이번 업데이트는 크리에이터에게는 Flow와 Mixboard로 콘텐츠 제작 시간을 단축시키고, 개발자·스타트업에는 studio.google.com과 GitHub 연동으로 프로토타입에서 배포까지 연결할 수 있는 실용적 도구들을 무료로 제공한다는 점이 핵심이에요. 또한 여러 출력을 동시에 요청하면 시간이 크게 늘어나고 결과 품질이 항상 개선되진 않으니 프롬프트당 1개 출력 권장을 지키는 것이 효율적이에요. 결론적으로 짧게는 썸네일·B-roll 생성, 길게는 앱·에이전트 기반 업무 자동화까지 Gemini 생태계의 도구들을 용도에 맞게 선택해 활용하면 비용과 시간을 크게 절약할 수 있어요.

👤 Rob The AI Guy • 👁️ 21,919회

▶️ 영상 보기

---

Claude Code Web Is the Future of AI Development

📋 3줄 요약

1. Claude Code Web은 Anthropic이 선보인 웹 기반 코딩 AI 플랫폼으로, 브라우저와 모바일에서 바로 코드 리포지토리 연동과 개발 작업 자동화를 지원해요
2. 웹 UI와 CLI가 유기적으로 통합되어 GitHub 리포 연동, 브랜치 생성·커밋·푸시, PR 생성, VM 체크와 같은 CI 단계 실행 및 'teleport' 명령으로 터미널 제어까지 가능해요
3. 아직 **컨텍스트 동기화(세션 텔레포트)**와 동시성 이슈, 일부 UX 버그가 남아 있지만 코드 기반 AI 워크플로우를 웹으로 확장하려는 팀에는 당장 도입해볼 만해요

📖 자세한 내용 최근 Anthropic에서 Claude Code Web을 선보였어요. 코딩용 AI 개발 환경에 관심 있는 분이라면, 웹 버전이 기존 도구들과 어떻게 다른지 궁금하실 텐데요. Anthropic이 갑자기 Claude Code Web을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 코드베이스와 리포지토리 연동, 브랜칭과 PR 자동화, 세션 간 맥락 동기화 등은 생각보다 까다로운 작업입니다.

특히 Claude Code Web은 웹 UI와 CLI를 함께 제공하면서 API* 연동으로 GitHub 리포지토를 직접 연결하고, 원하는 리포를 선택해 요청을 보내면 코드베이스를 분석해 브랜치 생성·커밋·푸시와 실제 PR을 만들어주는 흐름을 자동화해요. 또한 에이전트* 편집 기능과 프롬프트* 설정으로 특정 작업(예: 코드 설명, 리팩터링 제안, 테스트 생성)을 정의할 수 있고, 워크플로우* 단위로 VM 검사나 CI 스텝을 실행해 자동으로 검증을 돌리는 기능이 포함돼요. 더 나아가 모바일과 일반 브라우저 모두 지원해 언제든 세션을 생성·재실행할 수 있고, 'teleport' 명령으로 터미널에서 직접 변경을 적용해 원격 브랜치에 푸시하는 시연이 가능했어요. 특히 실제 사용 예로는 코드베이스 설명을 요청해서 관련 파일을 열람하고, 수정 제안 후 PR을 자동 생성해 GitHub에 반영하는 흐름과 VM 체크를 돌려 결과를 PR에 링크하는 패턴이 반복적으로 등장합니다.

비교하자면 OpenAI의 Codex 계열은 모델 성능이나 일부 언어 이해에서 강점을 보이지만, Claude Code Web은 '리포 연동 → 브랜치/PR 생성 → CI 검사 → 푸시'로 이어지는 엔드투엔드 개발 플로우를 웹에서 바로 연결한다는 점이 차별점이에요. 다만 세션 간 컨텍스트 텔레포트가 가끔 올바르게 동기화되지 않거나, 동시성 문제로 대화 내용이 저장되거나 충돌하는 사례, 일부 UI 정보가 제대로 재사용되지 않는 버그가 보고되었으므로 대규모 프로덕션 도입 전에는 브랜치·PR 패턴과 CI 연동을 점검해볼 필요가 있어요. 요약하면 Claude Code Web은 코드 중심의 AI 자동화와 협업 흐름을 웹으로 간편하게 확장하려는 팀이나 개인에게 실질적 가치를 제공하므로, 현재 릴리스 상태의 장단점을 이해한 뒤 주요 프로젝트에 시범 적용해보는 것을 권해요.

👤 Matt Maher • 👁️ 18,015회

▶️ 영상 보기

---

Claude Skills explained: How to create reusable AI workflows

📋 3줄 요약

1. Claude Skills은 Anthropic이 공개한 재사용 가능한 AI 워크플로우 생성 도구로, 지침 세트(skill.md/YAML)를 템플릿화하여 언제든지 불러와 쓸 수 있어요
2. Google Drive·Slack·GitHub 등 외부 통합과 스크립트/Python 실행, LLM 호출을 통해 문서 검색·툴 연동 등 복잡한 흐름을 자동화할 수 있어요
3. 엔지니어·PM·프로토타입 단계에서 규칙과 컨텍스트를 일관되게 유지하며 문서 작성, 반복 업무, 후속 이메일 등 실무 자동화에 특히 유용해요

📖 자세한 내용 최근 Anthropic에서 Claude Skills을 선보였어요. 워크플로우*에 관심 있는 분이라면, 어떻게 재사용 가능한 AI 워크플로우를 만들 수 있는지 궁금하실 텐데요. Anthropic이 갑자기 Claude Skills을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 대화형 지침을 일관되게 재사용하고, 외부 파일이나 툴과 안전하게 통합하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. 프로토타입에서 대규모 조직으로 확장할 때 동일한 규칙과 컨텍스트를 유지하는 것이 핵심 문제예요.

Claude Skills은 지침 세트를 skill.md나 YAML 형식으로 저장해 템플릿화하는 방식으로 동작해요. 또한 웹·데스크톱 앱과 바로 연결할 수 있고 Google Drive, Slack, Linear, Confluence, GitHub 등과 통합되어 외부 자료를 불러오거나 업데이트할 수 있어요. LLM* 호출을 중심으로 동작하되 외부 API를 호출하거나 Python 같은 스크립트 실행을 통해 실제 작업을 수행할 수 있고, 에이전트 형태로 특정 지침과 컨텍스트를 반복적으로 적용하도록 구성할 수 있습니다. 프롬프트와 관련 리소스를 로컬 디렉토리, GitHub 저장소, 또는 claude.ai 웹 업로드로 관리할 수 있고, 토큰 사용과 응답 일관성도 고려하여 설계하게끔 도와줘요. 이와 함께 출력 포맷과 메타데이터 포함, 폴더 기반 조직화, 템플릿화된 재사용 체계를 통해 문서 검색이나 컨텍스트 기반 응답(예: 특정 파일을 불러와 문서 요약/검색) 같은 실제 워크플로우를 쉽게 만들 수 있어요.

비교하자면 OpenAI의 사용자 정의 GPT 같은 단일 챗 설정과 달리 Claude Skills은 플로우(흐름) 중심으로 여러 노드(프롬프트와 스크립트, 외부 연동)를 묶어 재사용 가능한 워크플로우를 만드는 데 강점이 있어요. 따라서 빠른 프로토타입을 만들거나 PM·엔지니어·디자이너가 동일한 규칙으로 대규모로 확장하려는 경우에 추천드립니다. 구체적 용도로는 문서 작성·PRD 작성 자동화, 반복적인 후속 이메일·주간 로그 생성, 내부 코칭 템플릿, 그리고 외부 파일·툴과 연동되는 고객 응대 템플릿 등에서 특히 가치를 발휘합니다. 퍼블리시 기능으로 배포한 뒤 앱에 연결해 UI를 커스터마이징하는 흐름으로 실제 서비스에 붙일 수 있으니, 일관된 지침과 외부 연동을 중시한다면 Claude Skills을 우선 고려해볼 만해요.

👤 How I AI • 👁️ 16,072회

▶️ 영상 보기

---

Gemini 3.0 Pro is INSANE! How To Access FREE! | Lithium Flow AI

📋 3줄 요약

1. Lithium Flow가 사실상 Gemini 3.0 Pro급 모델로 보이며, 고해상도 SVG 애니메이션과 코드·인터랙티브 생성에서 눈에 띄는 성능을 보였어요
2. King Bench 벤치마크* 기준으로 Gemini 3.0 Pro는 91점인 반면, Lithium Flow 기반 모델은 83점으로 약간 낮지만 실사용 결과물은 Claude Sonnet 4.5보다 훨씬 우수했어요
3. 무료로 접근하려면 web.lamarina.ai에 접속해 프롬프트*를 입력해 두 개의 출력물을 비교하면 어떤 모델인지 확인할 수 있으니 실험해볼 가치는 있어요

📖 자세한 내용 최근 Lithium Flow에서 Gemini 3.0 Pro을 선보였어요. Gemini 3.0 Pro과 Lithium Flow에 관심 있는 분이라면, 실제 성능과 무료 접근 방법이 궁금하실 텐데요. Lithium Flow가 갑자기 Gemini 3.0 Pro을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 미공개 고성능 모델을 검증하고 웹 샌드박스에서 안정적으로 실행해보는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. Lithium Flow는 SVG* 애니메이션, 코드 생성, 인터랙티브 게임 등 실사용 예시 수준의 결과물을 반복해서 만들어내는 능력을 보여줘요.

Lithium Flow는 한 번의 프롬프트로 1분짜리 SVG 동영상을 생성해 South Park 스타일의 에피소드나 UFO가 등장해 캐릭터를 빔업하는 장면 같은 복잡한 연출을 구현해냈고, 자동차가 여러 부품으로 분해·재결합되는 애니메이션이나 펠리컨이 자전거를 타는 SVG 변환 등에서 Claude Sonnet 4.5나 Opus 4.1 대비 더 풍부한 디테일을 만들었어요. 게임 쪽에서는 퀘스트 시스템과 XP가 포함된 '게이미파이드' 할 일 목록, 한 프롬프트로 생성된 플레이 가능한 방 탈출 게임, 코드펜에 올릴 수 있는 미니 게임 등 상호작용 가능한 UI를 바로 생성하는 모습을 보여줬고, Gmail UI 클론은 거의 동일한 인터페이스를 한 번에 만들어냈지만 React Hydration과 시간 차이로 인한 오류는 발생했다고 설명했어요. 기능 검증은 손가락 개수 판별(7개 손가락 테스트)이나 아날로그 시계 읽기 같은 정밀 과제도 포함했고, King Bench 벤치마크* 결과로는 Gemini 3.0 Pro가 91점, 다른 버전이 87점, 이 실험에 사용된 Lithium Flow 계열 모델은 83점, Claude Sonnet 4.5는 62점으로 보고되었어요. 실제로 무료로 체험하려면 web.lamarina.ai에 접속해 프롬프트를 넣고 좌우 두 개의 결과를 비교하면 어떤 모델이 생성했는지 알려주는 방식으로 접근할 수 있고, 다만 트래픽이 많을 때 샌드박스*가 불안정해 실패할 수 있다는 점도 같이 언급되었어요.

비교와 결론으로는, 정량적 벤치마크는 Gemini 3.0 Pro가 최고 성능을 보이지만 Lithium Flow는 벤치마크 수치보다 실물 출력(특히 SVG·UI·게임 코드 생성)에서 Claude Sonnet 4.5보다 훨씬 인상적인 결과를 내며 실험용으로 즉시 써볼 만한 가치가 있어요. 반면 샌드박스 불안정성과 공식 배포판과의 차이 가능성을 고려하면 안정적·상업적 사용을 위해서는 정식 공개를 기다리거나 내부 검증을 병행하는 것이 안전합니다. web.lamarina.ai를 통해 무료로 직접 비교해보고, 목적이 프로덕션인지 실험인지에 따라 사용 여부를 판단해보시길 권해요.

👤 Franklin AI • 👁️ 15,788회

▶️ 영상 보기

---

🚀 Genspark AI Developer 2.0｜Build a native app with one simple prompt! 🎮

📋 3줄 요약

1. Genspark AI Developer 2.0은 프롬프트* 하나로 네이티브 앱을 자동 생성해 빠른 프로토타이핑을 가능하게 해요
2. 프롬프트 기반 워크플로우*로 UI 스켈레톤과 기본 코드, 간단한 게임(🎮) 같은 앱을 신속하게 만들도록 설계되었어요
3. 초기 아이디어 검증이나 MVP 제작에 적합하며, 복잡한 프로덕션 환경은 추가 개발·검토가 필요해요

📖 자세한 내용 최근 Genspark에서 AI Developer 2.0을 선보였어요. 네이티브 앱을 프롬프트* 하나로 바로 만들 수 있다는 점에 관심 있는 분이라면, '정말 하나의 입력으로 완성된 앱이 나올까?'라는 궁금증을 느끼실 텐데요. Genspark이 갑자기 AI Developer 2.0을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 네이티브 앱을 처음부터 설계하고 UI, 로직, 빌드 설정을 맞추는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다.

AI Developer 2.0은 프롬프트 기반 워크플로우*로 개발 초기의 반복 작업을 줄이는 데 초점을 맞추고 있어요. 이 플랫폼은 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 UI 구조와 기본 로직을 자동 생성하고, 에셋과 간단한 인터랙션을 포함한 프로토타입을 빠르게 만들어 줍니다. 또한 간단한 게임처럼 입력한 콘셉트를 즉시 실행해볼 수 있는 형태로 내보내는 흐름을 지원하므로 아이디어를 손쉽게 검증할 수 있어요. 이와 함께 생성된 코드와 리소스는 개발자가 이어서 수정·확장할 수 있게 구조화되어 있어 초기 개발 속도를 크게 끌어올립니다.

전통적인 수작업 개발 방식과 비교하면 AI Developer 2.0은 아이디어 검증과 초기 MVP 제작에서 큰 이점을 제공해요. 더 나아가 교육용 샘플이나 프로토타이핑이 주요 용도이며, 복잡한 데이터 통합, 성능 최적화, 보안 요구사항이 있는 프로덕션 앱은 추가적인 수작업과 검토가 필요합니다. 따라서 빠른 실험과 컨셉 증명이 목표라면 우선 도입을 고려할 만하고, 상용 배포 전에는 코드 품질 및 통합 포인트를 별도로 점검하는 것을 권해요.

👤 Genspark • 👁️ 14,937회

▶️ 영상 보기

---