2025년 11월 3일 새벽 1시의 소식

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

📌 오늘 뉴스레터를 읽고 나면..

1. AI 스타트업 대다수가 실패할 가능성 — 읽고 나면 수익화·데이터·컴퓨팅 비용과 차별화 부족 같은 구조적 리스크를 이해해 투자·사업 전략에 반영할 수 있어요.
2. ChatGPT Atlas의 인터넷 브라우저 통합 — 읽고 나면 실시간 웹 접근으로 최신 출처 기반 응답을 활용하는 법과 정보 검증이 어떻게 바뀌는지 알 수 있어요.
3. Reddit이 AI 학습에 활용되며 플랫폼은 거의 수익을 얻지 못하는 문제 — 읽고 나면 데이터 크롤링·상업적 재사용의 경제적·윤리적 쟁점과 대응 방안을 생각해볼 수 있어요.
4. DeepSeek의 30억 파라미터 OCR과 10배 압축 기술 — 읽고 나면 메모리·연산 효율을 크게 높여 모델 배포와 비용 구조를 바꿀 잠재력을 이해할 수 있어요.
5. Claude Skills로 만든 AI 에이전트 군단 — 읽고 나면 재사용 가능한 자동화 도구로 업무를 대체·확장하는 실제 활용 사례와 도입 아이디어를 얻을 수 있어요.

다 읽으면 이것보다 더 많답니다!

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Why MOST AI Companies are going to fail.. #carterpcs #tech #ai

📋 3줄 요약

1. 제목은 대부분의 AI 기업(AI 기업)이 실패할 가능성이 높다는 경고를 중심으로 하고 있어요
2. 실패의 원인으로는 수익화의 어려움, 데이터·컴퓨팅 비용 문제, 차별화 부족 같은 구조적 요인이 지목돼요
3. 투자자와 창업자는 초기부터 명확한 수익 모델, 데이터 확보 전략, 비용 구조 최적화를 우선 고려해야 한다는 결론을 제시해요

📖 자세한 내용 최근 carterpcs에서 Why MOST AI Companies are going to fail.. 영상을 선보였어요. AI 업계의 성공 가능성에 관심 있는 분이라면, 왜 대부분의 AI 기업이 실패할지 궁금하실 텐데요. carterpcs가 갑자기 Why MOST AI Companies are going to fail.. 영상을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 지속가능한 수익 모델을 찾고 경쟁 우위를 유지하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다.

제목과 설명만으로는 영상에서 제시한 구체적 사례나 수치가 제공되지 않아 상세한 주장들을 직접 인용할 수는 없어요. 또한 일반적인 맥락에서 AI 기업들이 직면하는 주요 문제로는 명확한 수익화 전략 부재, 데이터 접근성과 품질 문제, 높은 컴퓨팅 및 운영 비용, 제품 차별화 실패, 그리고 규제·윤리 리스크 등이 자주 거론됩니다. 더 나아가 초기 투자로 기술을 빠르게 확장했지만 단기 매출로 이어지지 않는 구조적 한계가 실패로 연결되는 경우가 많습니다.

성공한 사례와 실패한 사례를 비교하면 핵심은 수익 모델의 현실성, 데이터 파이프라인의 견고함, 비용 구조의 관리 능력입니다. 또한 시장에서 실제로 지불할 의사가 있는 문제를 정확히 겨냥하는지, 경쟁사 대비 지속적인 성능·데이터 우위를 확보했는지도 중요한 판단 기준이에요. 따라서 창업자와 투자자는 기술적 가능성뿐 아니라 초기에 수익화 경로, 데이터 전략, 비용 최적화 계획을 명확히 세우는 쪽을 우선 고려해야 한다는 점을 권장합니다.

👤 CarterPCs • 👁️ 550,786회

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Deepseek vient de faire EXPLOSER l'industrie de l'IA

📋 3줄 요약

1. DeepSeek OCR은 Deepseek에서 선보인 파라미터 30억(3 billion) 규모의 모델로, 1000단어를 100토큰* 시각적 표현으로 압축해 약 97%의 정확도를 달성하며 10배 압축을 실현했어요
2. 이 10배 압축은 메모리 한계, 학습 속도, 컨텍스트 창 비용이라는 세 가지 문제를 동시에 완화하며 대규모 문서 처리의 병목을 줄여줘요
3. 문서 검색과 OCR 기반 인덱싱에 즉시 적용 가능해 비용과 지연을 크게 줄일 수 있으며, 기업의 컨텍스트 확장 전략에 빠르게 통합될 실용적 가치가 있어요

📖 자세한 내용 최근 Deepseek에서 DeepSeek OCR을 선보였어요. 텍스트 압축과 컨텍스트 한계에 관심 있는 분이라면, 이 모델이 어떻게 1000단어를 100토큰* 시각적 표현으로 줄이면서도 높은 정확도를 유지하는지 궁금하실 텐데요. Deepseek이 갑자기 DeepSeek OCR을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 대규모 문서 처리에서 메모리 한계, 학습 속도, 컨텍스트 창 비용 문제는 생각보다 까다로운 작업입니다.

DeepSeek OCR은 파라미터 약 30억 규모의 비교적 작은 모델을 사용하면서도 97**% 수준의 문자 인식 정확도**를 보고하고 있으며, 핵심은 텍스트를 이미지처럼 인코딩해 시각적 토큰으로 표현하는 방식이에요. 특히 1000단어를 100토큰으로 압축하는 과정은 컨텍스트 창을 효율적으로 사용하게 해 메모리 사용량을 줄이고 학습·추론 속도를 높입니다. 또한 파일과 연동해 문서를 빠르게 색인하고 검색할 수 있으며, 파일 벡터 스토어에 연결하여 문서 검색 파이프라인에 통합하는 방식이 실무 적용에서 유리해요. 더 나아가 임베딩을 생성해 기존 LLM 기반 워크플로우와 결합하거나 RAG* 전략과 함께 사용하면 대형 텍스트를 저비용으로 처리할 수 있습니다. 이와 함께 LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드 같은 구성 요소에 연결해 자동화된 문서 처리·검열·검증 파이프라인을 구성할 수 있고, MCP로 서드파티 앱 연동, 체킷으로 위젯 커스터마이징 같은 외부 통합도 고려할 수 있어요. 퍼블리시 기능 → 체킷 연동 → UI 커스터마이징 흐름으로 엔드유저 인터페이스를 빠르게 배포하는 것도 현실적인 실행 방법이에요.

비교하면 기존의 대형 컨텍스트 모델은 컨텍스트 창 확대에 따른 토큰 비용과 메모리 부담이 컸는데 DeepSeek OCR의 10배 압축은 이 구조적 제약을 완화합니다. 중국과 미국 간의 기술 경쟁 속에서 Deepseek 같은 접근법은 문서 중심 애플리케이션에서 비용 우위를 제공할 가능성이 크며, 기업 입장에서는 대규모 문서 처리 비용을 낮추고 응답 지연을 줄이는 것이 명확한 이점이에요. 따라서 문서 검색, 고객 지원 자동화, 대규모 아카이빙 검색 등 텍스트·이미지 혼합 데이터가 많은 워크로드에는 우선적으로 도입을 검토해보시길 권합니다. 마지막으로 모델 압축 기법과 임베딩·파인튜닝* 역량을 함께 개발하면 온프레미스나 온디바이스 추론으로 확장할 때 더 큰 효과를 볼 수 있어요.

👤 Vision IA • 👁️ 117,492회

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The OpenAI Internet Browser Has Arrived: ChatGPT Atlas w/ Dave Blundin & Alexander Wissner-Gross

📋 3줄 요약

1. 최근 OpenAI에서 ChatGPT Atlas를 선보였어요 — ChatGPT에 인터넷 브라우저 기능을 통합해 실시간 웹 접근으로 최신 정보와 출처 기반 응답을 제공하는 것이 핵심입니다.
2. ChatGPT Atlas는 대화형 인터페이스 안에서 웹 검색과 링크 추적, 출처 표기를 결합해 시시각각 변하는 정보에 대한 응답 정확도를 높이려는 목적을 가지고 있어요.
3. 실무적 관점에서는 최신 정보 확인이나 조사·리서치 용도로 유용하지만, 실시간 웹 접근이 가져오는 개인정보 노출과 신뢰성 문제를 고려해 적절한 가드레일을 적용하는 것이 권장됩니다.

📖 자세한 내용 최근 OpenAI에서 ChatGPT Atlas를 선보였어요. 인터넷 브라우저 통합 기능에 관심 있는 분이라면, ChatGPT가 실제 웹을 어떻게 안전하고 신뢰성 있게 활용하는지 궁금증을 느끼실 텐데요. OpenAI가 갑자기 ChatGPT Atlas를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 실시간 웹 검색을 안전하고 정확하게 통합하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다.

ChatGPT Atlas는 ChatGPT 내부에 브라우저 수준의 웹 접근을 넣어 실시간으로 업데이트된 정보와 웹 출처를 참조할 수 있도록 설계되어 있어요. 또한 개발자와 기업 사용자는 API를 통해 외부 서비스와 연동하거나 에이전트를 구성해 반복적 검색·추적 작업을 자동화할 수 있고, 프롬프트* 설계에 따라 검색 품질과 응답 형식을 조정할 수 있어요. 검색 정확도를 개선하려면 임베딩* 기반의 검색이나 벡터 스토어* 연동을 통해 관련 문서 우선순위를 정할 수 있고, 더 나아가 결과에 대한 출처 링크와 메타데이터를 함께 제공하도록 설정할 수 있습니다. 다만 브라우저 통합은 사용자 입력이나 검색 결과에 포함된 민감 정보가 외부로 노출될 위험을 키우므로 PII* 관련 필터링과 접근 제어 같은 가드레일 적용이 필수입니다.

기존의 오프라인 지식 기반 ChatGPT와 비교하면 ChatGPT Atlas는 최신성 측면에서 우위를 가지지만 그만큼 프라이버시와 신뢰성 관리가 중요해요. 따라서 최신 정보가 필수적인 리서치, 경쟁사 동향 파악, 실시간 뉴스 추적 같은 용도에서는 적극 추천할 만하지만, 민감한 고객 데이터나 내부 비밀을 다루는 환경에서는 별도의 보안 설정(접근 권한 제한, 쿼리 마스킹, 로그 관리)을 먼저 마련하시는 것이 좋습니다. 결론적으로 ChatGPT Atlas는 실시간 웹 접근을 통해 지식 생성과 업무 자동화를 진일보시키는 도구지만, 사용 목적과 데이터 민감도에 따라 적절한 통제 전략을 병행해서 도입하시는 것을 권해요.

👤 Peter H. Diamandis • 👁️ 97,426회

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800+ hours of Learning Claude Code in 8 minutes (2026 tutorial / unknown tricks / newest model)

📋 3줄 요약

1. Claude Code의 800**+시간** 학습을 8분으로 압축한 핵심 팁과 트릭을 정리해요
2. D.R.Y. 기반의 재사용 가능한 프롬프트, 병렬 개발 워크플로우, 고성능 설정 클론 전략이 중심이에요
3. 실무 적용 관점에서는 먼저 프롬프트 템플릿과 설정 복제(clone)로 빠르게 프로토타입을 만들 것을 권장해요

📖 자세한 내용 최근 Anthropic에서 Claude Code를 선보였어요. Claude Code 사용법과 트릭에 관심 있는 분이라면, 800시간 이상의 실전 학습 결과가 어떤 원칙과 설정으로 요약되는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Anthropic이 갑자기 Claude Code를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 대형 언어 모델을 실제 코드 워크플로우에 안전하고 생산적으로 통합하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. 제작자는 오랜 사용 경험을 8분 분량으로 압축해 핵심 원칙과 실무 팁을 정리해 보여줘요.

핵심적 기능과 기법으로는 먼저 D.R.Y.(Don't Repeat Yourself) 원칙을 강조하며 프롬프트* 템플릿을 만들어 재사용성을 확보하는 방법을 설명해요. 또한 API* 연동을 통해 모델 호출을 자동화하고, 에이전트* 워크플로우로 반복 작업을 조합해 개발 효율을 올리는 접근을 제시해요. 더 나아가 임베딩을 생성해 파일을 벡터 스토어에 저장하고 문서 기반 검색에 활용하는 실전 예시를 다루며, My Claude Code setup repo (edmund-io/edmunds-claude-code) 같은 설정을 클론해 시작하는 전략을 권장해요. 이와 함께 제작자가 선호하는 MCP servers와 'Build & ship features in PARALLEL' 패턴, 그리고 'Clone CRACKED setups' 방식으로 빠르게 기능을 배포하는 방법도 소개해요. Max plan에서 최신 모델 접근 권한을 확보하면 일부 고급 설정과 성능 이점을 바로 활용할 수 있어요.

비교와 결론 측면에서는 다른 AI 코딩 보조 도구들과 달리 Claude Code는 프롬프트 재사용 구조와 에이전트형 워크플로우를 잘 설계하면 생산성 상승 효과가 크다는 점이 특징이에요. 따라서 명확한 추천은 다음과 같아요: 첫째, D.R.Y. 원칙으로 프롬프트 템플릿을 먼저 만들고 둘째, 가능하면 edmund-io/edmunds-claude-code 같은 검증된 설정을 클론해 빠르게 환경을 구성하며 셋째, MCP 서버나 병렬 배포로 기능을 동시에 실험해 결과를 빠르게 얻으세요. 이런 순서를 따르면 Claude Code의 학습 곡선을 크게 줄이면서 실무 적용 속도를 높일 수 있어요.

👤 Edmund Yong • 👁️ 73,655회

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Claude Skills Built Me an AI Agent Army (They Run Everything Now)

📋 3줄 요약

1. Claude Skills는 Claude 플랫폼에서 재사용 가능한 자동화 도구로, 전역 혹은 프로젝트별로 디지털 직원들을 배포해 여러 업무를 대신 수행하게 해요
2. Claude Skills는 필요한 컨텍스트만 선택적으로 끌어와 'context rot'로 인한 성능 저하와 환각 문제를 줄여주며, 마크다운과 실행 스크립트로 손쉽게 커스터마이징할 수 있어요
3. 실무적으로 Claude Skills로 UTM 생성기, A/B 테스트 에이전트, 마케팅 분석기, 트윗→뉴스레터 변환기 같은 템플릿을 빠르게 만들어 반복 업무를 자동화할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Anthropic에서 Claude Skills를 선보였어요. Claude Skills에 관심 있는 분이라면, 어떻게 수십 개의 디지털 직원들을 만들어 실제 업무를 완전히 맡길 수 있는지 궁금하실 텐데요. Anthropic이 갑자기 Claude Skills를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 LLM에 지나치게 많은 컨텍스트를 넣으면 성능 저하와 환각(hallucination)이 발생하는데, 이 'context rot' 문제는 대규모 자동화에 큰 걸림돌이에요. Claude Skills는 이 문제를 해결하기 위해 전역 또는 프로젝트별로 필요한 컨텍스트만 가져오는 방식으로 재사용 가능한 워크플로우와 에이전트를 배포하도록 설계되었어요.

구체적으로 Claude Skills는 작업을 모듈화된 구성요소로 분리해 필요할 때만 맥락을 결합합니다. 또한 마크다운 파일에 지침, 참조 문서, 실행 스크립트를 넣어 스킬을 정의할 수 있고 Artifact Builder 같은 도구로 UTM 링크 생성기 같은 간단한 유틸리티를 즉시 만들 수 있어요. 더 나아가 A/B 테스트 생성기, 마케팅 캠페인에서 인사이트를 뽑아주는 분석기, 실시간으로 트윗을 받아 뉴스레터 스타일과 톤으로 변환하는 tweet-to-newsletter 변환기 같은 실제 데모가 가능하고, LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드 구조로 기능을 분리해 안정성을 확보합니다. 또한 파일, 벡터 스토어* 연동, 웹 검색 기능을 통해 외부 문서를 참조할 수 있고 퍼블리시 기능 → 체킷 연동 → UI 커스터마이징 순으로 배포해 위젯 형태로 바로 운영환경에 넣을 수 있어요. 가드레일로 개인정보 유출을 막고 휴먼 어프루벌로 민감한 응답을 검토하며 MCP로 서드파티 앱을 연동하는 등 실무적인 통합 지점도 제공합니다.

비교하면 Claude Skills는 Sub-agents보다 대화 바깥에서 재사용 가능한 자동화 단위를 제공하고, Claude Projects의 협업 컨텍스트와는 별개로 전역적 규칙과 스킬을 적용할 수 있어요. 따라서 반복 업무 자동화, 마케팅 데이터 분석, 콘텐츠 변환 같은 사례에서 도입 가치가 큽니다. 다만 핵심 병목은 도구 자체보다도 프롬프트* 설계와 AI 활용 능력으로, 프롬프트 엔지니어링을 강화하면 스킬의 성능을 크게 끌어올릴 수 있어요. 실무적으로는 템플릿으로 시작해 점진적으로 퍼블리시 기능 → 체킷 연동 → UI 커스터마이징 순으로 배포해 내부 가드레일과 휴먼 검토를 병행하는 방식을 권장합니다.

👤 Greg Isenberg • 👁️ 70,141회

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How Reddit Is Being Exploited For AI Training (& Left With Pennies)

📋 3줄 요약

1. Reddit이 AI 모델 학습을 위해 플랫폼 게시글이 대규모로 활용되지만 플랫폼에 돌아오는 수익은 매우 적다는 문제를 제기하고 있어요
2. 크롤링·데이터셋 구축·상업적 재사용 방식이 핵심 원인이고, 이로 인해 Reddit의 기존 보상 구조가 실효를 거두지 못하고 있다는 점이 강조돼요
3. 결과적으로 Reddit은 API 유료화나 접근 제한 같은 대응을 모색하지만 근본적 해결은 법적·기술적·경제적 조치의 복합적 결합이 필요하다고 요약할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Reddit에서 ‘대규모 사용자 콘텐츠 데이터’ 활용 현상을 선보였어요. AI·기술·창업에 관심 있는 분이라면, Reddit 데이터가 어떻게 AI 모델 학습에 쓰이고 플랫폼에는 어떤 보상이 돌아가는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Reddit이 갑자기 데이터 접근 정책을 바꾸거나 요금을 매긴 이유는 무엇일까요? 사실 플랫폼의 공개 게시글을 대량으로 수집하고 상업적 모델에 제공하는 일은 법적·기술적·경제적으로 까다로운 작업입니다.

제목이 가리키는 쟁점은 몇 가지로 정리할 수 있어요. 우선 대규모 크롤링과 데이터셋 구축 과정에서 공개된 포스트들이 수집되어 상업적 모델 학습에 재사용되는 방식이 문제의 핵심입니다. 또한 플랫폼 측의 수익 분배 구조가 그 재사용을 정당하게 보상하지 못한다는 점이 갈등을 키우고 있어요. 더 나아가 접근 제어와 API 정책, 이용약관 해석, 그리고 기술적 차단 수단의 유무가 플랫폼과 데이터 이용자 사이의 힘의 균형을 좌우합니다.

비교와 결론으로는 다음을 말할 수 있어요. AI 기업들이 공개 콘텐츠를 모델 향상에 적극 활용하는 반면 플랫폼은 트래픽 외에 실질적 수익을 얻기 어려운 구조적 불균형이 존재합니다. 따라서 단순한 기술적 차단이나 일시적 요금 부과만으로는 한계가 있고, API 유료화·데이터 라이선스 협상·법적 규제 정비 등 법적·경제적 수단과 함께 기술적 대응을 병행해야 보다 지속가능한 해결책이 마련될 가능성이 큽니다.

👤 Logically Answered • 👁️ 46,616회

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24 NEW Things You Should Be Using AI For...

📋 3줄 요약

1. 24가지 실용적 AI 활용법을 한눈에 정리했어요 — 일상과 업무에서 바로 쓸 수 있는 사례들을 모아뒀어요
2. 활용 영역은 쇼핑 비교·구매, 여행 예약·지도/식당 탐색, 일정·문서 관리, 콘텐츠 제작(비디오 더빙·번역 포함) 등으로 구성돼요
3. 목표는 반복 업무 자동화와 의사결정 가속화로 시간 절약과 결과 품질 개선을 기대할 수 있다는 점이에요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Gemini를 선보였어요. AI에 관심 있는 분이라면, 일상과 업무에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 Gemini를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 일상과 업무에 맞는 AI 활용법을 찾아 적용하는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다. 24가지 실용 사례는 제품 비교·구매 결정, 할인 및 딜 탐색, 기술 지원 자동화, 요리 레시피 생성, 곤충 식별 같은 일상 과제부터 사무공간 검색, 문서 생성, 캘린더와의 대화 기반 일정 관리, 에어비앤비 예약, 지도와 음식점 탐색, 음악 추천, 오디오·비디오 더빙 및 번역, 협업 그림 작성, 긴 문서 요약과 질의응답에 이르기까지 매우 광범위합니다. 구체적으로는 프롬프트* 작성으로 제품 비교 템플릿을 만들고 API* 연동으로 캘린더·예약 시스템을 연결하며 파일을 임베딩해 벡터 스토어에 저장해 문서 검색을 구현할 수 있어요. 또한 에이전트를 구성해 반복 작업을 자동화하면 캘린더에 말로 약속을 잡거나(캘린더 대화), 에어비앤비를 찾아 예약하는 흐름을 자동으로 처리할 수 있습니다. Sora와 HeyGen은 오디오 더빙과 자동 번역에 유용하고 Gemini Co-Drawing과 Flow는 이미지 생성·협업에 적합하며 NotebookLM은 긴 리포트나 논문을 빠르게 요약하고 질의응답할 때 강력합니다. 예를 들어 파일을 벡터 스토어에 연결하여 문서 검색을 구축하면 특정 프로젝트 관련 문서만 빠르게 찾아 활용할 수 있고, 비디오 더빙은 HeyGen 같은 도구로 언어별 더빙을 자동화할 수 있어요. 비교와 결론으로는 용도별로 우선순위를 두는 것이 좋습니다. 일상적 질의응답과 채팅형 서포트는 ChatGPT 같은 범용 모델을 먼저 시도하고, 연구나 문서 정리가 주목적이라면 NotebookLM을, 이미지 협업과 창작이 필요하면 Gemini Co-Drawing 또는 Flow를, 비디오 더빙과 번역은 HeyGen·Sora를 우선 고려하세요. 비용이나 접근성 측면에서는 무료 계층과 유료 기능을 적절히 섞어 사용하고, 민감한 데이터 처리에는 PII 보호 방안을 마련하는 것이 중요합니다. 우선은 한두 가지 사례(예: 캘린더 대화, 문서 생성)로 작게 시작해 확장하는 방식으로 적용하면 리스크를 줄이면서 생산성을 빠르게 높일 수 있어요.

👤 Matthew Berman • 👁️ 44,374회

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How I use Claude Code for real engineering

📋 3줄 요약

1. Claude Code의 plan mode를 활용해 거친 프롬프트에서 출발해 코드베이스를 탐색하고 다단계 플랜으로 대규모 기능을 분해합니다
2. 구현 단계에서는 적극적인 자동 수락(auto-accept) 전략을 쓰고 컨텍스트 윈도우 관리와 토큰 사용 모니터링을 병행하며, 플랜을 GitHub 이슈로 저장해 컨텍스트 리셋을 넘어 보존합니다
3. 결과적으로 Plan Mode + 다단계 분해 + 이슈 기반 보존 + 간결성 규칙 조합은 복잡한 엔지니어링 작업을 AI에 위임하면서도 통제력과 코드 품질을 유지하는 실무적 워크플로우를 제공합니다

📖 자세한 내용 최근 Anthropic에서 Claude Code를 선보였어요. Claude Code의 plan mode에 관심 있는 분이라면, 대규모 코딩 프로젝트를 어떻게 신뢰성 있게 분해하고 구현까지 맡길 수 있을지 궁금증을 느끼실 텐데요. Anthropic이 갑자기 Claude Code를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 대규모 코드베이스를 AI와 함께 계획하고 구현하면서도 컨텍스트 한계와 품질 관리를 동시에 해내는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다.

처음에는 거친 구두 프롬프트로 아이디어를 입력한 뒤 plan mode로 코드베이스를 탐색하고 명확화 질문을 생성하는 흐름이 핵심이에요. 이어서 복잡한 작업을 다단계 플랜으로 분해하고 각 단계별로 실행 계획을 만들며, 각 단계는 별도의 컨텍스트 윈도우에서 처리할 수 있도록 설계합니다. 더 나아가 커스텀 규칙으로 **간결성 규칙(그가 말한 favorite concision rule)과 미해결 질문을 플랜에 자동으로 포함시키고, 구현 중에는 *토큰 사용량을 지속적으로 모니터링해 컨텍스트 소진을 방지합니다. 또한 작성한 플랜은 GitHub API*를 통해 이슈로 저장해 컨텍스트 리셋 이후에도 플랜을 복원하고 재활용할 수 있게 만듭니다.

비교하자면, 단발성 프롬프트로 기능을 만들 때보다 이 접근법은 초기 설계와 단계 분해에 더 많은 노력을 투자하지만, 그만큼 대규모 기능을 AI에 맡길 때 발생하는 리스크를 줄여줍니다. 더 나아가 자동 수락(auto-accept)을 구현 단계에 적극 적용하면 AI가 상당한 작업을 처리하게 하면서도 사람의 검토 규칙을 병행해 품질을 유지할 수 있어요. 결론적으로 대형 프로젝트나 여러 컨텍스트 창을 넘나드는 작업에는 Claude Code의 plan mode + 다단계 분해 + GitHub 이슈 보존 + 간결성 규칙 조합을 추천하고, 간단한 버그 픽스나 소규모 작업에는 단일 프롬프트 접근이 더 빠를 수 있다는 점을 염두에 두시면 좋습니다.

👤 Matt Pocock • 👁️ 40,552회

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Laziest Way to Make Money with AI in 2026 (FOR BEGINNERS)

📋 3줄 요약

1. 2026년 가장 '게으른' 돈 버는 방법은 AI로 자동화된 Shopify 스토어를 빠르게 만들고 운영하는 것, 특히 AI Store Builder를 활용한 2분 스토어 생성 전략이에요
2. AI Store Builder를 통해 짧은 시간에 스토어를 퍼블리시하고 Debutify 같은 테마, AutoDS 드롭쉬핑, Omnisend 이메일 자동화로 운영 부담을 크게 줄일 수 있어요
3. 초보자 실행 흐름은 AI Store Builder → Shopify 연동 → 소액 테스트 광고로 제품 검증(여러 크리에이티브 동시 테스트) → 주문 처리 자동화로 확장하는 방식이에요

📖 자세한 내용 최근 BuildYourStore에서 AI Store Builder를 선보였어요. AI Store Builder에 관심 있는 분이라면, 정말 '게으르게' 돈을 벌 수 있을지 궁금하실 텐데요. BuildYourStore가 갑자기 AI Store Builder를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 제품 발굴, 디자인, 광고 세팅 같은 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. AI가 상품 페이지 생성, 이미지·카피 자동화, 초기 설정을 대체하면서 시작 비용과 시간이 크게 줄었어요. AI Store Builder는 2분 내 스토어 생성 기능을 핵심으로 하고, 더 나아가 Shopify와의 원클릭 연동 퍼블리시 기능을 제공해요. 또한 Debutify 같은 고전환 테마 적용을 바로 지원하고 AutoDS 같은 드롭쉬핑 툴과 연동하면 주문 처리 및 공급자 관리가 자동화돼요. 이와 함께 Omnisend로 이메일 자동화 세팅을 연결하고 Creatify 같은 툴로 광고 크리에이티브를 빠르게 제작하는 흐름이 가능해요. 스토어를 빠르게 띄우고자 할 때는 프롬프트를 통해 원하는 상품 카테고리·브랜딩 톤을 입력하면 제품 설명과 이미지가 자동 생성되고, 필요한 경우 API 연동으로 재고·주문 정보를 실시간 동기화할 수 있어요. 비교하면 전통적 방식은 상품 리서치·상품 페이지 제작·광고 세팅에 수일에서 수주가 걸리지만, AI 기반 흐름은 '2분 생성 → 몇 시간 내 퍼블리시 → 며칠 내 소액 테스트'로 시간 축을 크게 단축시켜요. 실제 사례로는 별도 대대적 작업 없이 신규 스토어가 단기간에 $100K 매출을 기록한 사례가 소개되었고, 핵심은 소액으로 여러 크리에이티브를 동시에 돌려 빠르게 승률을 판단하는 광고 공식이에요. 따라서 초보자에게 권장되는 실전 전략은 AI Store Builder로 MVP 스토어를 만들고 Shopify와 결합한 뒤 AutoDS·Omnisend로 주문·이메일 흐름을 자동화하고, Creatify로 다양한 광고 크리에이티브를 소액 테스트해 검증된 제품만 확장하는 방식이에요.

👤 Ac Hampton • 👁️ 36,513회

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’90s web design hack with Gemini 🌐

📋 3줄 요약

1. '90s web design hack with Gemini'라는 제목이 핵심 주제로, Gemini를 활용해 90년대 웹 디자인을 재현하거나 활용하는 내용이 주제예요
2. 제공된 자막은 HLS(m3u8)* 플레이리스트와 timedtext API* 호출 정보만 포함해 대사나 설명 텍스트는 포함되어 있지 않아요
3. 상세한 단계·예시를 요약하려면 전체 자막(VTT*) 또는 대사 전사가 필요해요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Gemini를 선보였어요. 90s web design hack에 관심 있는 분이라면, Gemini로 90년대 웹 디자인을 어떻게 재현하거나 활용할 수 있을지 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 Gemini를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 90년대 스타일의 레이아웃, 그래픽, 폰트, 그리고 제한된 HTML/CSS 관습을 현대 AI로 정확히 재현하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다.

현재 자막 파일에는 HLS 플레이리스트 형식의 메타데이터와 WebVTT 관련 파일 경로, 그리고 YouTube의 timedtext API 호출 URL이 포함되어 있어요. 파일 상단에는 #EXTM3U, #EXT-X-VERSION:3, #EXT-X-PLAYLIST-TYPE:VOD, #EXT-X-TARGETDURATION:600, #EXTINF:7 같은 HLS 태그들이 있고 URL 쿼리에는 caps, lang, ip, expire, signature, key, fmt, range 등의 파라미터가 나와 있어 실제 대사나 설명 텍스트는 포함되지 않습니다. VTT*는 브라우저에서 자막을 표시하는 표준 포맷이고 해당 URL은 자동 생성 자막(asr) 또는 캡션을 요청하는 형식임을 알려주지만, 현재 문자열 자체가 없어서 Gemini를 어떻게 활용했는지의 구체적 프롬프트나 작업 흐름을 추출할 수는 없어요.

일반적으로 90s 웹 디자인 재현 사례는 구체적 프롬프트(예: 레이아웃 규칙, 색상 팔레트, 폰트 대체 지침), 도구 연동(이미지 생성기, CSS 변환기)과 결과 예시가 포함되어야 실행 가능성이 평가됩니다. 그러나 이번 파일은 그런 설명 문단이 없어 비교할 수 있는 근거가 부족합니다. 따라서 명확한 요약과 재현 가능한 단계, 예시 코드를 원하시면 전체 VTT 파일 내용이나 대사 전사, 또는 영상의 자막 텍스트를 제공해 주세요. 제공해 주시면 Gemini를 사용한 프롬프트 구조, 입력·출력 예시, 적용 가능한 워크플로우 등을 구체적으로 정리해 드릴게요.

👤 Google • 👁️ 29,618회

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AI answers the question of life, the universe and EVERYTHING

📋 3줄 요약

1. AI가 'life, the universe and EVERYTHING' 같은 근본적 질문에 어떻게 답하는지 AI의 역할과 한계를 탐구해요
2. 인터뷰는 LLM과 Gen AI의 현재 능력, AGI 출현 가능성 및 준비 상황을 중심으로 논의해요
3. 실무적 결론으로는 LLM의 통계적 특성, 거버넌스와 투명성 준비가 우선돼야 한다고 제안해요

📖 자세한 내용 최근 Machine Learning Street Talk에서 'AI answers the question of life, the universe and EVERYTHING'을 선보였어요. AI에 관심 있는 분이라면, AI가 삶과 우주에 관한 근본적 질문에 실제로 의미 있는 답을 줄 수 있는지 궁금증을 느끼실 텐데요. Machine Learning Street Talk가 갑자기 'AI answers the question of life, the universe and EVERYTHING'을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 인공지능이 '삶, 우주, 모든 것'처럼 광범위하고 철학적인 질문에 신뢰할 만한 답을 내놓는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. 이 영상은 Blaise Agüera y Arcas와의 인터뷰 형식으로 진행되며, 대화 중 관련 실험과 세부 설정으로 연결되는 참고 링크가 제공됩니다. 또한 Wes Roth가 최근 OpenAI, Google, Anthropic, NVIDIA와 Open Source AI 쪽의 최신 동향을 함께 짚어주고 있어 배경 맥락을 보완해줍니다. 두 번째로 구체적 기능과 특징을 보면, 인터뷰는 LLM의 현재 능력과 그 한계를 중심으로 이야기해요. 또한 모델의 일반화 능력뿐만 아니라 Gen AI 트렌드와 인프라 측면에서 AGI에 대비하는 시나리오들을 논의합니다. 이와 함께 BFF Experiment Setup에 대한 심층 설명 링크가 제공되어 실험 설계와 결과 해석을 직접 확인할 수 있게 구성되어 있어요. 대화 중에는 모델의 응답 신뢰성, 데이터 편향 문제, 프롬프트에 따른 민감도와 같은 기술적 쟁점들이 거론되며, 기업과 연구조직이 직면한 거버넌스·투명성·운영 비용 문제도 실제 사례 중심으로 다뤄집니다. 비교와 결론 측면에서 보면, AI가 거대한 철학적 질문에 '답했다'고 말하려면 단순한 생성 능력 이상의 근거가 필요하다고 정리할 수 있어요. 더 나아가 연구자나 제품 담당자는 LLM의 통계적 한계와 AGI* 가능성에 대한 현실적인 시나리오를 분리해서 평가하고, 모델 거버넌스와 투명성 확보, 인프라 준비를 우선순위로 삼는 것이 합리적이에요. 특히 인터뷰와 연결된 BFF 실험 자료를 통해 모델 행위의 재현성·검증성 여부를 확인하는 과정이 중요하므로, 기술적·정책적 대응을 함께 설계하는 것이 권장됩니다.

👤 Wes Roth • 👁️ 27,247회

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I finally CRACKED Claude Agent Skills (Breakdown For Engineers)

📋 3줄 요약

1. Claude Agent Skills는 프롬프트 기반의 재사용 가능한 컴포지션 단위로, 핵심 지식은 프롬프트에 남겨두고 스킬은 도구 조합과 상태 관리를 캡슐화하는 용도로 설계해야 해요
2. 스킬을 남용해 모든 커스텀 슬래시 커맨드를 스킬로 전환하는 건 큰 실수이고, 대신 스킬은 서브에이전트·MCP·슬래시 커맨드와 조합해 모듈화하는 것이 효과적이에요
3. 실무 적용은 Git worktree 매니저 스킬처럼 퍼블리시 기능 → MCP 연동 → 체킷 연동 → UI 커스터마이징의 흐름으로 구성하고, 가드레일과 휴먼 어프루벌로 안정성을 확보하세요

📖 자세한 내용 최근 Anthropic에서 Claude Agent Skills를 선보였어요. Agent skills에 관심 있는 분이라면, 언제 스킬을 만들고 언제 MCP나 서브에이전트나 커스텀 슬래시 커맨드를 써야 할지 궁금하실 텐데요. Anthropic이 갑자기 Claude Agent Skills를 확장한 이유는 무엇일까요? 사실 여러 기능을 조합해 에이전트를 설계하는 작업은 프롬프트* 설계, 상태 관리, 외부 서비스 연동 때문에 생각보다 까다로운 작업입니다. 잘못 설계하면 프롬프트 지식을 스킬 내부에 과도하게 옮겨 유지보수성과 재사용성을 떨어뜨리곤 해요.

스킬은 프롬프트를 중심으로 도구를 묶는 재사용 가능한 컴포지션 단위로 접근해야 해요. 또한 LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드 같은 구성 요소를 통해 입력-출력 흐름과 외부 도구 호출을 분리할 수 있어요. 더 나아가 스킬은 출력 스타일(output styles), 플러그인, 훅(hooks)과 결합되어 특정 작업 파이프라인을 캡슐화하고, 파일 벡터 스토어*에 연결하여 문서 검색 같은 상태 기반 작업을 수행하게 할 수 있습니다. 이와 함께 가드레일로 개인정보 유출을 방지하고 휴먼 어프루벌로 민감한 답변을 검토하는 패턴을 넣는 것이 중요해요. 퍼블리시 기능 → 체킷 연동 → UI 커스터마이징의 흐름을 통해 스킬을 실제 제품에 배포하는 과정도 구체적으로 설계해야 합니다.

비교 관점에서 보면 MCP는 서드파티 앱과의 서버 단 연동이나 장기 실행 작업 같은 무거운 통합에 적합하고, 서브에이전트는 특정 도메인이나 상태를 격리해 처리할 때 유리하며, 커스텀 슬래시 커맨드는 경량 트리거와 사용자 인터랙션에 적합합니다. 따라서 올바른 조합은 프롬프트를 근본 단위로 유지하되 스킬을 도구·상태 캡슐화용으로 사용하고, 필요한 경우 MCP로 외부 서비스를 연결하고 서브에이전트로 책임을 분리하며 슬래시 커맨드로 진입점을 제공하는 것입니다. 예를 들어 Git worktree 매니저 스킬은 내부적으로 커스텀 커맨드를 트리거해 서브에이전트가 로컬 작업을 처리하고, MCP로 CI/CD나 파일 스토어를 연동한 뒤 체킷을 통해 위젯을 커스터마이징하는 식으로 구성하는 것이 실무적으로 효율적이에요. 결론적으로 프롬프트는 여전히 핵심 단위이며, Claude Agent Skills는 그 위에 올릴 재사용 가능한 구성요소로 설계하는 것이 가장 실용적입니다.

👤 IndyDevDan • 👁️ 25,188회

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5 serveurs MCP à connaître si vous travaillez avec l’IA

📋 3줄 요약

1. MCP 서버 5종을 소개하며 AI 작업에서 어떤 서버를 우선으로 고려해야 하는지 정리해요
2. 각 MCP 서버는 인퍼런스·학습·임베딩·벡터 스토어·온프레미스 용도로 구분되어 실제 용도별 장단점을 비교해요
3. 실무에서는 초기엔 매니지드 MCP로 빠르게 배포하고, 데이터 민감도나 비용·성능 요구에 따라 온프레미스형 MCP로 전환하는 것을 권장해요

📖 자세한 내용 최근 MCP에서 5개의 서버를 선보였어요. MCP 서버에 관심 있는 분이라면, 어떤 서버를 선택해야 비용과 성능을 모두 만족시킬지 궁금하실 텐데요. MCP가 갑자기 5개의 서버를 공개한 이유는 무엇일까요? 사실 AI 워크로드별로 서버를 맞추고 관리하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. 특히 GPU 자원, 데이터 보안, 배포·운영 비용을 동시에 고려해야 해서 선택 기준이 분명해야 해요.

먼저 구체적으로 어떤 역할을 나눌 수 있는지 보시면, 한 서버는 인퍼런스에 최적화되어 실시간 응답과 낮은 지연을 제공하고, 또 다른 서버는 파인튜닝이나 학습 처리에 적합하도록 고성능 GPU를 제공해요. 또한 임베딩을 생성하고 이를 보관·검색하는 용도로 벡터 스토어 중심의 서버가 있고, 더 나아가 내부 데이터와 규정 때문에 외부 클라우드를 쓰기 어려운 환경을 위해 온프레미스* 배포를 지원하는 서버도 포함돼요. 이와 함께 실제 구성은 LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드로 역할을 분리해서 LLM 요청 처리·외부 API 연동·정책 검사와 안전성 검증을 각각 맡기도록 설계할 수 있어요. 예시로 파일 벡터 스토어에 연결하여 문서 검색을 구현하거나 고객 응대 챗봇 템플릿으로 환불/구독 해지 처리를 자동화할 수 있고, 퍼블리시 기능 → 체킷 연동 → UI 커스터마이징 순으로 배포하면 내부 위젯 형태로 빠르게 통합할 수 있어요.

비교와 결론으로는, 인퍼런스 중심의 서비스라면 지연시간과 확장성에 유리한 인퍼런스 최적화형 MCP를 우선 고려하시고, 대량 데이터 처리나 모델 학습이 주된 요구라면 학습·파인튜닝 지원이 강한 서버를 택하는 편이 효율적이에요. 또한 개인정보나 규제 이슈(가드레일로 개인정보 유출 방지, 휴먼 어프루벌로 답변 검토)가 중요하다면 초기부터 온프레미스형 또는 강력한 보안 기능을 제공하는 MCP를 선택하는 것이 좋고, 비용과 속도를 우선하면 매니지드 MCP로 시작해 필요 시 온프레미스 전환을 검토하는 전략을 추천해요. 마지막으로 실무에서는 GPU 유형, API* 연동 가능 여부, 벡터 스토어 호환성, 운영·모니터링 도구 지원을 체크리스트로 삼아 우선순위를 정하시면 선택이 훨씬 수월해요.

👤 Shubham SHARMA • 👁️ 22,522회

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How Claude is transforming financial services

📋 3줄 요약

1. Claude가 금융 산업에서 반복 업무 자동화와 의사결정 보조로 활용되며 금융 서비스 운영 방식을 바꾸고 있어요
2. Claude는 내부 시스템과의 API* 연동과 문서 기반 검색을 위한 RAG*·임베딩*·벡터 스토어* 활용으로 대규모 금융 문서 처리에 강점을 보일 수 있어요
3. 실무 적용 시 고객 응대 챗봇 템플릿(환불·구독 해지 처리 등)과 리스크 검토 보조에 우선 도입을 고려할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Anthropic에서 Claude를 선보였어요. 금융 서비스에 관심 있는 분이라면, Claude가 기존의 보고·고객응대·규제 준수 업무를 어떻게 바꿀지 궁금증을 느끼실 텐데요. Anthropic이 갑자기 Claude를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 금융 데이터의 규제·보안·정확도 요구는 생각보다 까다로운 작업입니다.

Claude는 대량의 금융 문서와 대화형 업무를 처리하도록 설계돼 금융권의 반복적 텍스트 작업을 줄이는 데 초점이 맞춰져 있어요. 또한 API* 연동을 통해 기존 트랜잭션 시스템이나 CRM과 연결할 수 있고, RAG* 방식과 임베딩을 결합해 내부 문서·보고서에서 관련 정보를 빠르게 찾아낼 수 있어요. 더 나아가 벡터 스토어를 통해 유사 문서 검색 성능을 확보하고, 프롬프트* 튜닝으로 특정 업무(예: 법규 요약, 신용평가 보조)의 응답 품질을 개선할 수 있어요.

전통적 수작업 기반 프로세스와 비교하면 Claude는 응답 일관성과 처리 속도 측면에서 이점을 제공할 수 있어요. 특히 고객 응대 챗봇 템플릿을 통해 환불·구독 해지 같은 규칙 기반 케이스를 자동화하고, 리스크 검토 보조로 인간 분석가의 검토 시간을 단축하는 용도가 실무적으로 유효할 가능성이 큽니다. 따라서 규제 준수와 데이터 거버넌스 요구사항을 먼저 검증한 뒤 파일 기반 검색·고객응대·리스크 보조 순으로 단계적 도입을 권장드려요.

👤 Anthropic • 👁️ 20,264회

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After n8n's Update, You Should Be Learning THIS Instead of AI Automation

📋 3줄 요약

1. n8n의 최신 업데이트로 인해 단순한 AI 자동화 스킬은 점점 상품화되고 경쟁우위가 사라지고 있어요
2. 대신 배워야 할 것은 문제 발견, 실제 팔리는 오퍼 제작, 수요 창출 등 '비즈니스 스킬'으로, n8n 같은 도구는 이를 구현하는 수단일 뿐이에요
3. 실용적 접근은 고객 발굴 → 검증된 오퍼 제공 → LLM/벡터 스토어 기반 완성형 솔루션으로 결과를 만들어 수요 생성 플라이휠을 돌리는 것이에요

📖 자세한 내용 최근 n8n에서 업데이트를 선보였어요. AI 자동화에 관심 있는 분이라면, 이 업데이트 이후 무엇을 배워야 할지 궁금하실 텐데요. n8n이 갑자기 업데이트를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 단순한 자동화 스킬만으로는 지속 가능한 경쟁우위를 만들기 어려운 상황이에요.

이제 중요한 것은 기술 그 자체보다 고객의 문제를 찾아내고 그것을 돈으로 연결하는 과정이에요. 문제 발견은 고객 인터뷰와 실제 데이터로 니즈를 검증하는 작업이고 더 나아가 그 니즈에 맞는 오퍼를 만드는 과정이 핵심이에요. 제안이 실제로 팔리게 하려면 가격 구조, 보증(리스크 제거), 초기 사례 제공 같은 요소를 포함해야 하고, 이를 통해 초기 고객을 확보하면 수요 생성 플라이휠이 돌아가기 시작해요. 또한 기술적 구현은 LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드로 구성된 구조를 생각하면 되고, 파일을 연결해 문서를 검색하는 용도로는 벡터 스토어와 임베딩을 활용한 RAG* 방식을 적용할 수 있어요. API를 통해 외부 시스템 연동과 워크플로우 자동화도 가능하고, 프롬프트* 설계로 모델 출력을 제어하는 것도 필수적이에요. 구체적 실행 흐름으로는 퍼블리시 기능을 통해 배포한 뒤 체킷 연동으로 위젯을 붙이고 UI 커스터마이징을 거쳐 고객에게 제공하는 방식이 있고, 가드레일로 개인정보 유출 방지와 휴먼 어프루벌을 넣어 안전성을 확보할 수 있어요. MCP로 서드파티 앱을 연동해 완전한 솔루션으로 제공하면 단순 포인트 픽스가 아닌 '완결형 서비스'가 됩니다.

종합하면 권장 학습 방향은 기술 스택을 단기간에 깊게 파는 것이 아니라 '비즈니스 스킬'에 투자하는 것이에요. 문제 발견 역량을 키우고, 실제로 팔리는 오퍼를 만들며, 초기 고객을 찾는 실전 수요 생성 전략을 연습하세요. 그다음에 n8n 같은 자동화 도구와 LLM/벡터 기반 검색을 결합해 고객이 바로 쓸 수 있는 완성형 솔루션을 만들면 실질적 결과와 반복 가능한 플라이휠을 만들 수 있어요. 이런 순서로 접근하면 자동화 도구의 변화에도 흔들리지 않는 경쟁우위를 확보할 수 있어요.

👤 Nick Puru | AI Automation • 👁️ 18,718회

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