2025년 11월 4일 새벽 1시의 소식

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

📌 오늘 뉴스레터를 읽고 나면..

1. Google이 Pixel 10과 Gemini Live를 공개해 휴대폰에서 실시간 AI 보조와 새로운 사용자 경험이 어떻게 변화할지 알 수 있어요.
2. 자기 개선형 AI는 모델이 스스로 코드·데이터·프롬프트를 수정해 성능을 자동으로 향상시키는 방향으로 빠르게 발전 중이라 자동 최적화의 가능성과 위험을 이해할 수 있어요.
3. General Atomics의 세계 최초 AI 지원 핵융합 디지털 트윈은 실험 데이터와 AI를 결합해 플라즈마 거동을 실시간으로 모사하므로 핵융합 연구·제어의 실용화 전망을 엿볼 수 있어요.
4. 미국의 ‘AI 시대’ 논의에서는 NVIDIA 가속 컴퓨팅이 대규모 모델 학습과 국가적 연구 인프라의 핵심임을 확인하고 인프라 투자와 경쟁력의 중요성을 배울 수 있어요.
5. Borium은 연구자 전용 검색·요약 플랫폼으로 방대한 논문을 GPT-4 기반으로 심층 검색·요약해 연구 효율과 근거 기반 의사결정 개선 방법을 알 수 있어요.

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Google Pixel 10 with Gemini Live | Actually New

📋 3줄 요약

1. Google이 **Pixel 10 with **Gemini Live****를 선보였다는 점이 핵심 메시지예요
2. 제공된 자막 파일에는 실제 발화 내용이 포함되어 있지 않아 Pixel 10과 Gemini Live의 구체적 기능·성능 설명을 확인할 수 없습니다
3. 현재 자료만으로는 기능 비교나 실사용 예시를 정리할 수 없어 전체 자막 또는 공식 스펙이 필요합니다

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Pixel 10 with Gemini Live를 선보였어요. Pixel 10과 Gemini Live에 관심 있는 분이라면, 새 제품에서 어떤 기능이 추가되었고 Gemini Live가 실제로 어떤 역할을 하는지 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 Pixel 10 with Gemini Live를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 모바일 디바이스에 고성능 AI 기능을 통합하고 실시간 응답 성능과 개인정보 보호를 동시에 만족시키는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. 특히 온디바이스 추론*과 같은 기술적 과제는 전력, 지연, 모델 크기 등 여러 요소를 동시에 고려해야 하죠.

제공된 자막 파일은 **플레이리스트 헤더(#EXTM3U 등)*만 포함되어 실제 발화 내용이나 기능 설명 텍스트가 존재하지 않습니다. 따라서 Pixel 10과 Gemini Live의 구체적 기능 이름, 성능 지표, 비교 수치, 또는 제조사가 강조한 실제 사용 사례를 현재 자료만으로는 확인할 수 없습니다. 만약 전체 자막이나 공식 스펙 문서가 있다면 화면 녹화 기반 기능, 카메라 개선 항목, Gemini Live의 클라우드 연동 여부와 같은 세부 항목과 파일·벡터 스토어 연결 사례 등 실무적 정보를 정리할 수 있어요.

결론적으로 현재 주어진 정보로는 Pixel 10의 차별점이나 Gemini Live의 정확한 동작 방식(예: 온디바이스 처리 대 클라우드 처리), 배터리·성능 영향, 또는 경쟁 제품과의 비교 수치를 제시할 수 없습니다. 원하시면 원문 영상의 전체 자막이나 핵심 스크립트를 제공해 주시면 Pixel 10과 Gemini Live의 구체적 기능, 실제 사용 예시, 비교·추천을 상세히 정리해 드릴게요.

👤 Made by Google • 👁️ 3,545,634회

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Oreo: The next AI Company 🍪

📋 3줄 요약

1. Oreo가 자체 AI 사업을 준비 중이며 브랜드 차원에서 대규모 투자로 본격 진출하려 하고 있어요
2. Oreo(또는 모회사)는 $40 million을 투입해 온라인 생성기에만 의존하지 않고 자체 모델을 구축하려 하며 내년부터 TV 광고를 대체하는 것을 목표로 하고 있어요
3. 쿠키 브랜드의 대규모 직접 투자 사례로, 광고 제작과 미디어 투입 방식에 실질적 변화를 불러올 가능성이 큽니다

📖 자세한 내용 최근 Oreo에서 AI 사업을 선보였어요. Oreo의 AI 확장에 관심 있는 분이라면, 왜 쿠키 회사가 광고 제작 영역까지 직접 건드리려 하는지 궁금하실 텐데요. Oreo가 갑자기 AI 사업을 시작한 이유는 무엇일까요? 사실 TV 광고를 AI로 대체하고 자체 모델을 구축하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Oreo는 단순히 온라인 생성기를 테스트하는 수준을 넘어서서 직접 인프라와 모델을 갖추려는 움직임을 보이고 있어요. 공개된 자막에서는 $40 million을 투자해 '직접 빌드(building out)하는' 계획을 언급하고 있으며, 내부적으로 자체 모델을 만들자는 논의가 있다는 내용이 반복됩니다. 이와 함께 광고 제작을 자동화해 내년부터는 TV 광고를 대체하겠다는 목표도 나와 있어, 단기간 내 상업적 적용을 염두에 둔 실행 전략임을 알 수 있어요.

또한 Oreo의 접근은 외부 생성 도구에 의존하는 일반적 실무와 비교해 더 높은 통제력과 맞춤형 결과물을 노리는 방향이에요. 더 나아가 자체 구축은 성능 최적화와 데이터 소유권 측면에서 장점이 있지만 초기 투자와 인력, 하드웨어(예: 맞춤형 칩) 검토 등 실행 비용이 큽니다. 따라서 브랜드 측면에서는 자체 구축으로 광고 제작 비용 구조를 바꾸려는 공격적 전략으로 볼 수 있고, 광고주나 마케터는 Oreo의 결과를 보고 '직접 구축 vs 서드파티 활용' 중 어느 쪽이 효율적인지 판단해야 할 시점이에요.

👤 Alberta Tech • 👁️ 1,584,021회

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You've Been Using AI the Hard Way (Use This Instead)

📋 3줄 요약

1. AI를 단발성 프롬프트*로 계속 사용하는 건 'Hard Way'이며 반복 작업과 불필요한 *API 호출**로 비효율을 낳는다고 지적하고 더 구조화된 접근을 권장해요
2. 대안은 프롬프트 템플릿화, 상태 관리와 툴·데이터 연동을 통한 워크플로우* 개선으로 호출 횟수와 비용을 줄이는 방식이에요
3. 실무 적용 예로는 고객 응대 챗봇의 환불/구독 해지 같은 반복 업무를 템플릿화하고 *파일·벡터 스토어 연결**로 자동화하는 것을 추천해요

📖 자세한 내용 최근 AI에서 새로운 사용법을 선보였어요. AI 사용 효율화에 관심 있는 분이라면, 왜 지금까지 어렵게 AI를 써왔을까라는 궁금증을 느끼실 텐데요. AI가 갑자기 더 쉬운 사용법을 제안한 이유는 무엇일까요? 사실 단발성 프롬프트* 반복과 무분별한 API* 호출, 그리고 체계화되지 않은 워크플로우* 관리 부족은 생각보다 까다로운 작업이며 비용과 시간 낭비로 이어지기 쉽습니다.

이 대안은 몇 가지 실무적 원칙을 중심으로 합니다. 먼저 프롬프트를 템플릿화하고 상태를 관리해 동일한 요청을 매번 처음부터 만들지 않도록 하며, 또한 툴과 데이터 소스 연동을 통해 모델 호출을 최소화하고 결과의 신뢰도를 높입니다. 더 나아가 파일 기반 검색이나 문서 검색을 위해 파일을 벡터 스토어*에 넣어 참조 가능하게 하고, 자주 쓰는 작업은 재사용 가능한 프롬프트 블록이나 파이프라인으로 묶어 자동화하는 방식이 제시됩니다. 예를 들어 고객 응대 챗봇에서는 환불·구독 해지 처리 같은 반복적인 플로우를 템플릿과 상태 관리로 구성하고, 관련 문서를 벡터 검색으로 불러오는 식으로 전체 처리 단계를 줄일 수 있어요.

비교해 보면 전통적 방식은 단일 요청-응답을 계속 반복하는 반면 구조화된 접근은 프롬프트 재사용, 캐싱, 툴 연동으로 호출 수와 오류율을 동시에 낮춥니다. 따라서 실무에서는 먼저 핵심 반복 작업을 식별해 템플릿화하고 상태 저장소와 외부 데이터 소스 연동을 구축한 뒤 점진적으로 자동화하는 것을 권장합니다. 이런 방식은 응답 일관성 확보, 비용 절감, 유지보수성 향상이라는 세 가지 실질적 이점을 제공합니다.

👤 NetworkChuck • 👁️ 555,454회

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Better Than ChatGPT? Meet the Ultimate AI for Researchers

📋 3줄 요약

1. Borium은 연구자 전용 검색·요약 플랫폼으로, Deepseek와 GPT-4 기반 검색으로 1억 6천만 개 이상의 논문과 14만 개 저널을 대상으로 심층 검색을 제공합니다
2. Borium은 논문별 요약과 DOI·원문 링크를 포함한 근거 기반 출처 제공, 이미지·도표 표시, 업로드한 개인 논문 자료 정리 기능이 핵심 차별점이에요
3. 연구자 관점에서는 문헌 탐색·초기 리뷰·요약 작업에서 ChatGPT보다 실무적 효용이 높아 1차 자료 조사용으로 강력히 추천해요

📖 자세한 내용 최근 Borium에서 Borium 플랫폼을 선보였어요. 연구자용 AI에 관심 있는 분이라면, Borium이 ChatGPT보다 문헌 검색과 정리에 더 도움이 되는지 궁금하실 텐데요. Borium이 갑자기 Borium을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 대규모 학술 문헌을 정확하게 찾아 인용과 함께 요약하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Borium은 Science Navigator라는 허브를 중심으로 작동하며, Deepseek와 GPT-4 같은 LLM을 활용해 심층 검색과 분석을 수행해요. 또한 플랫폼은 160**,000,000여 편의 논문과 140,000여 개 저널**을 크롤링·색인해 실시간 결과를 제공하며, 논문 단위의 전체 요약을 자동으로 생성하고 이후 추가 질문으로 세부사항을 더 깊게 파고들 수 있게 해줘요. 여기에 각 주장마다 DOI와 원문 링크를 명시해 근거 추적이 쉽고, 논문 내 이미지·도표를 바로 보여주며 스크롤로 상세 내용을 확인할 수 있어요. 개인 지식 관리는 업로드한 논문을 폴더와 카테고리로 정리하고 저장해 두는 방식으로 이루어지며, 이 내부 지식베이스는 vector store 형태로 구성되어 문서 유사도 검색이 가능하고 문서는 embeddings로 표현되어 관련 문헌 추천 정확도를 높여요. 템플릿 기능은 흐름도·실험 프로토콜·개념도 같은 시각 자료를 자동 생성하거나 기존 템플릿을 편집해 연구 계획 초안 작성에 바로 쓸 수 있게 돼 있어요. 또한 템플릿에서 생성한 입력은 프롬프트 형태로 내부 엔진에 전달되어 사용자 맞춤 산출을 도와줘요.

ChatGPT와 비교하면 Borium은 범용적 대화 능력보다는 ‘근거 기반 학술 탐색과 정리’에 최적화돼 있어요. 장점은 방대한 학술 데이터베이스와 실명·DOI로 연결되는 참조 제공, 논문별 자동 요약 및 도표·이미지 제공, 업로드한 개인 자료와의 통합 검색, 그리고 근거가 없으면 "해당 논문이 없어 답변 불가"처럼 명시적으로 응답해 무분별한 환각(hallucination)을 줄인다는 점이에요. 반면 단점으로는 UI에서 일부 패널 확장이 불편해 세부 탐색이 번거로울 때가 있고, 필터 설정에 따라 결과가 최근 3~5년 등으로 한정되어 보일 수 있으며, 플랫폼 데이터가 일부 오래된 항목을 포함할 가능성도 언급됐어요. 결론적으로 문헌 검색·초기 리뷰·증거 기반 요약을 빠르게 수행해야 하는 연구자에게는 Borium을 1차 도구로 권장하고, 창의적 글쓰기나 범용적 질의응답이 필요할 때는 ChatGPT 같은 범용 모델을 보완 도구로 병행하는 것을 권장해요.

👤 Dr Amina Yonis • 👁️ 85,278회

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World's First Interactive AI-Enabled Fusion Reactor Digital Twin

📋 3줄 요약

1. General Atomics의 인터랙티브 AI 지원 핵융합로 디지털 트윈은 실험 데이터와 AI를 결합해 플라즈마 거동을 실시간으로 모사하는 세계 최초의 시스템이에요
2. DIII-D National Fusion Facility와 국제 파트너십으로 실제 실험 환경과 연동하고, 초고온 플라즈마 제어라는 복잡한 물리 문제를 보완하도록 설계되었어요
3. 이 디지털 트윈은 실험 횟수와 비용을 줄이고 제어 전략을 빠르게 검증해 핵융합 상용화 연구를 가속화할 실용적 가치를 제공해요

📖 자세한 내용 최근 General Atomics에서 인터랙티브 AI 지원 핵융합로 디지털 트윈*을 선보였어요. 핵융합과 디지털 트윈에 관심 있는 분이라면, 이 시스템이 실제 플라즈마 실험과 어떻게 실시간으로 연결되고 실험 설계나 제어에 어떤 변화를 줄지 궁금증을 느끼실 텐데요. General Atomics이 갑자기 인터랙티브 AI 지원 핵융합로 디지털 트윈을 공개한 이유는 무엇일까요? 사실 초고온 플라즈마를 제어하기 위한 물리학은 매우 복잡해서 심지어 가장 빠른 슈퍼컴퓨터도 실험 수준의 빠른 응답 속도로 완전한 시뮬레이션을 수행하기가 어려워요.

이 시스템은 AI 모델과 실제 실험 데이터를 결합해 슈퍼컴퓨터 기반의 느린 고해상도 시뮬레이션을 보완하는 방식으로 작동해요. 특히 실험 진단 장비에서 나오는 측정값과 과거 실험 이력을 학습해 실시간으로 예측을 제공하고, 서로게이트 모델을 통해 계산 비용을 크게 줄이며 운영자가 즉시 시나리오를 테스트할 수 있도록 설계되어 있어요. 또한 DIII-D National Fusion Facility와의 협업을 통해 다양한 실험 조건과 국제 파트너들의 데이터가 통합되며, 데이터 동화 기법으로 실험 관측치와 모델 예측을 결합해 더 현실적인 상태 추정이 가능해요. 그 결과 운영자는 실험 전에 제어 파라미터를 가상으로 조정해 최적화하거나 비상 상황 대응 전략을 검증할 수 있어 실험 효율을 높일 수 있어요.

전통적인 슈퍼컴퓨팅 시뮬레이션과 비교하면 이 접근법은 실시간 상호작용과 실험 연계성 측면에서 강점이 있어요. 따라서 연구소나 시설에서는 비용이 많이 드는 반복 실험을 줄이고 제어 알고리즘을 빠르게 검증하는 용도로 우선 적용할 만한 실용적 가치를 제공해요. 장기적으로는 AI 기반 디지털 트윈이 실험 설계 사이클을 단축하고 제어 실패 리스크를 낮추며 핵융합 상용화 연구를 가속화하는 데 기여할 가능성이 큽니다.

👤 NVIDIA • 👁️ 62,557회

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America’s Next Great Leap: The Age of AI

📋 3줄 요약

1. 미국의 다음 대도약은 AI이며, 그 중심에는 NVIDIA accelerated computing이 있어요 — 이 인프라가 대규모 모델 학습과 연구를 가능하게 합니다.
2. NVIDIA accelerated computing은 고성능 연산 자원과 소프트웨어 스택으로 혁신가·과학자들이 차세대 인프라를 구축하도록 돕습니다.
3. 결과적으로 미국의 기술 주도권 회복과 경제적 경쟁력 강화를 위해 가속 컴퓨팅 기반 인프라 투자가 핵심이라는 결론이에요.

📖 자세한 내용 최근 NVIDIA에서 NVIDIA accelerated computing을 선보였어요. AI에 관심 있는 분이라면, 미국이 어떻게 다시 기술 주도권을 확보하려 하는지 궁금증을 느끼실 텐데요. NVIDIA가 갑자기 NVIDIA accelerated computing을 앞세운 이유는 무엇일까요? 사실 방대한 계산 자원과 특화 하드웨어 없이 AI 혁신을 지속하기는 생각보다 까다로운 작업입니다. 트랜지스터, 슈퍼컴퓨터, 인터넷, 스마트폰처럼 인프라와 컴퓨팅 성능이 혁신을 이끌어온 전례가 있기 때문이에요.

NVIDIA accelerated computing은 GPU 기반의 고성능 연산과 소프트웨어 생태계를 결합해 모델 학습 속도와 추론 효율을 높여요. 또한 데이터센터와 슈퍼컴퓨터용 솔루션을 제공해 연구자와 스타트업이 대규모 모델을 실험하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 더 나아가 엣지 디바이스와의 연동 가능성, 에너지 효율 개선, 주요 AI 프레임워크 및 라이브러리와의 호환성으로 전체 AI 개발 파이프라인을 가속화하는 역할을 합니다.

과거의 기술 도약들과 비교하면 이번 AI 시대는 컴퓨팅 인프라가 곧 경쟁력의 핵심이라는 점에서 유사해요. 따라서 정책결정자와 기업은 연산 인프라 투자, 인재 양성, 산업·학계 협업에 우선순위를 둬야 합니다. 결론적으로 연구 기관과 스타트업은 NVIDIA accelerated computing 같은 가속 인프라를 전략적 자원으로 고려하고, 장기적 경쟁력 확보를 위해 컴퓨팅 역량과 데이터 전략에 집중하는 것이 합리적이에요.

👤 NVIDIA • 👁️ 54,194회

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From Idea to $650M Exit: Lessons in Building AI Startups

📋 3줄 요약

1. 아이디어에서 $650M 엑싯까지: AI 스타트업은 적절한 시장 선택과 고객이 실제로 쓰는 제품으로의 전환에 집중해야 성공 확률이 높아요
2. 데모가 아닌 '신뢰 가능한 제품'을 만들기 위해서는 평가·테스트·가드레일·좁은 도메인 집중이 핵심이에요
3. 가격·판매 전략과 고객 신뢰(투명성·감사로그·휴먼 인더루프)가 마케팅과 하이프보다 회사를 성장시켜 $650M 엑싯으로 이어졌어요

📖 자세한 내용 최근 Casetext에서 CoCounsel을 선보였어요. AI 스타트업에 관심 있는 분이라면, 어떻게 아이디어를 회사로 키워 $650M 엑싯을 만들 수 있는지 궁금하실 텐데요. Casetext가 갑자기 CoCounsel을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 데모를 실제 고객이 신뢰하는 도구로 만드는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. Casetext의 공동창업자 Jake Heller는 시장 선택, 제품 신뢰성, 영업과 가격 전략, 그리고 고객 신뢰 구축을 연결해 Thomson Reuters로의 $650 million 인수를 이끌어 냈어요. 먼저 스타트업 유형을 명확히 구분해야 해요. Assist(보조), Replace(대체), Do the Unthinkable(새로운 일 수행)라는 세 가지 옵션 중에서 Casetext는 실제 법률 업무의 통증을 해결하는 Assist 유형에 집중했고, 좁은 도메인에 깊이 파고들어 고객이 바로 쓸 수 있는 기능을 만들었어요. 또한 신뢰성 확보를 위해 Evals을 꾸준히 돌리고 자동화된 테스트와 휴먼 인스펙션을 결합했으며, 개인정보 노출을 막기 위한 PII 처리와 감사 로그를 설계했어요. 문서 기반 법률 검색과 초안 작성에는 RAG 아키텍처**와 벡터 스토어를 연결해 정확한 근거를 제공했고, 여러 도구를 조합하는 워크플로우에는 에이전트* 오케스트레이션과 프롬프트* 설계가 핵심 역할을 했어요. 마지막으로 서드파티 시스템과의 연동을 위해 API를 통해 워크플로우를 연결하고, 온보딩·지원·SLA 같은 ‘제품이 아닌 주변 경험’에도 신경 써서 고객 신뢰를 쌓았어요. 비교와 결론으로서 핵심 권고는 명확해요. 제품 품질이 마케팅과 하이프보다 장기적 가치를 만든다는 점에서 창업 초기에는 좁은 시장에서 빠르게 판매해 실제 사용 데이터를 모으고, Evals로 성능을 계량화하며, 가드레일과 휴먼 인더루프를 통해 리스크를 낮추는 데 자원을 집중해야 해요. 가격과 영업은 가치 기반으로 설계해 'land-and-expand' 전략을 쓰고, 투명한 감사 로그와 검증 가능한 근거로 고객 신뢰를 쌓으면 자연스럽게 확장과 인수 기회로 이어질 수 있어요. 결국 Casetext의 경로는 '시장 선택 → 신뢰 가능한 제품화 → 영업·가격 전략 → 고객 신뢰'를 순차적으로 실행한 사례로, 같은 원칙을 좁고 실무적인 문제에 적용하면 아이디어를 큰 엑싯으로 연결할 가능성이 높아진다고 권해요.

👤 Y Combinator • 👁️ 46,989회

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Self Improving AI is getting wild

📋 3줄 요약

1. 자기 개선형 AI는 모델이 스스로 코드·데이터·프롬프트를 수정하고 재학습해 성능을 자동으로 높이는 방향으로 급속히 발전하고 있어요
2. Huxley-Gödel Machine 등 최근 연구는 자기 개선형 시스템이 최적화에 근접하는 방법을 제안하며, 실제로 에이전트 기반 워크플로우와 자동 파인튜닝 루프가 핵심 역할을 하고 있어요
3. 실무적으로는 빠른 성능 향상과 함께 안전성·데이터 무결성 리스크가 커지므로, 가드레일과 휴먼 인더루프를 둔 단계적 도입을 권장해요

📖 자세한 내용 최근 여러 AI 기업에서 자기 개선형 AI 관련 연구와 도구를 선보였어요. 자기 개선형 AI에 관심 있는 분이라면, 어떻게 시스템이 스스로 성능을 개선하고 코드나 데이터를 업데이트하는지 궁금하실 텐데요. 왜 여러 조직이 갑자기 자기 개선형 AI를 적극 개발하고 있을까요? 사실 모델이 스스로 행동을 수정하고 재학습하는 과정은 성능뿐 아니라 안전과 데이터 무결성 문제로 생각보다 까다로운 작업입니다.

Huxley-Gödel Machine 논문과 같이 최근 발표된 연구들은 인간 수준의 코딩 에이전트 개발을 목표로 하며, 에이전트* 기반의 자동화 루프를 강조해요. 또한 이러한 시스템은 LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드 구조로 설계되는 경우가 많고, 모델의 출력을 자동으로 테스트·검증한 뒤 실패하면 코드 패치와 재배포를 수행하는 워크플로우를 갖고 있어요. 더 나아가 로그로부터 샘플을 수집해 파인튜닝을 자동화하거나, 프롬프트 변형을 시도해 성능을 빠르게 개선하고, API* 연동으로 외부 평가 도구와 통합하며, 임베딩을 생성해 벡터 스토어에 인덱싱해 문서 검색을 강화하는 패턴이 보입니다. 예시로는 코드 작성 에이전트가 테스트 실패 시 자체적으로 수정안을 만들고 단위테스트를 통과하면 배포까지 진행하는 흐름이나, 파일·벡터 스토어에 연결해 문서를 검색해 답변 근거를 생성하는 고객 응대 챗봇 템플릿(환불/구독 해지 처리 등)이 있어요. 퍼블리시 기능 → 체킷 연동 → UI 커스터마이징 같은 실행 경로로 내부 서비스에 빠르게 배포할 수 있고, 가드레일로 개인정보 유출 방지와 휴먼 어프루벌 단계를 넣어 위험을 줄이는 접근이 사용됩니다.

비교하자면 전통적 자동화·워크플로우 도구(n8n 등)는 수백 개의 노드로 광범위한 연동을 제공하는 반면, 자기 개선형 에이전트 플랫폼은 몇 개의 핵심 노드(예: LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드)로 반복적 학습과 수정을 수행해 빠른 반복 속도를 얻는 경향이 있어요. 결과적으로 자기 개선형 AI는 기능 개선 속도가 빠르지만 잘못된 수정이나 데이터 오염, 악의적 변형에 의한 리스크도 커서 규제·모니터링과 같은 운영적 안전장치가 필수적이에요. 실무적 권고로는 초기에는 제한된 권한으로 단계적 배포를 하고, 로그 기반의 자동 파인튜닝 루프와 휴먼 인더루프 검토를 병행하며, 민감정보가 포함되지 않도록 임베딩·데이터 파이프라인을 분리하고 가드노드로 개인정보 유출을 차단하는 방식을 권장해요.

👤 Wes Roth • 👁️ 45,812회

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The REAL POWER of Claude Agent SKILLS (Why Most Are Missing It) | Claude Skills Explained

📋 3줄 요약

1. Claude skills는 계정 수준에서 재사용 가능한 업무 지침 모음으로, 반복 작업의 일관성과 이동성을 제공해요
2. 기존 프로젝트의 한계(지침 비휴대성, 재활용 불가)를 해결하고, 공식·커스텀·커뮤니티 세 가지 유형으로 어디서든 호출해 사용할 수 있어요
3. 당장 적용 가능한 즉효성 활용법은 테마 기반 프레젠테이션·문서·대시보드 자동화이며, 반복성(3회 이상), 교육 필요성, 포맷 일관성 기준을 만족하면 스킬을 만들어 쓰는 것을 권장해요

📖 자세한 내용 최근 Anthropic에서 Claude skills를 선보였어요. Claude skills에 관심 있는 분이라면, 반복 작업을 계정 전체에서 재사용하고 워크플로우를 더 쉽게 조합할 수 있을지 궁금증을 느끼실 텐데요. Anthropic이 갑자기 Claude skills를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 동일한 지침을 여러 채팅마다 반복 입력하고 프로젝트별로 고립되어 재사용하기 어렵다는 문제상황은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Claude skills는 재사용 가능한 사용자 매뉴얼 같은 개념으로, 작업을 어떻게 처리할지, 어떤 도구를 쓸지, 어떤 표준을 지켜야 할지를 문서화해 계정 레벨에서 사용할 수 있게 만든 기능이에요. 또한, Claude 웹 앱·Claude Code·Claude API* 어디서든 활성화해 호출할 수 있고, 공식 스킬·커스텀 스킬·커뮤니티 스킬 이렇게 세 가지 형태가 있어요. 설정에서 capabilities로 이동해 code execution과 file creation을 켠 뒤, 미리 정의된 공식 스킬을 선택하거나 스킬 파일*을 업로드해 활성화할 수 있고 스킬 생성이 필요하면 non-technical 사용자를 위한 skill-creator 도구로 ZIP 형태의 스킬을 만들어 바로 업로드할 수 있어요. 예시로 공식 'theme-factory'는 10가지 테마를 제공해 랜딩페이지나 프레젠테이션에 바로 스타일을 적용할 수 있고, FAQ 문서는 7페이지 분량으로 포맷을 일정하게 생성했으며 블로그 워크플로우는 키워드 리서치와 블로그 라이터 스킬을 연쇄 호출해 6페이지짜리 완성 문서를 만들어 냈어요. 다만 스킬은 문맥에 따라 자동 트리거되지만 항상 발동하지 않을 수 있어 계정 수준 커스텀 인스트럭션을 추가해 관련 스킬을 항상 고려하게 하는 것이 좋고, 너무 많은 스킬을 동시에 켜면 Claude가 혼란스러워질 수 있으니 실제로 사용할 것만 선택하는 것을 권장해요. 또한 Notion·Ahrefs처럼 외부 연동을 필요로 하는 경우 *MCP 도구**를 적절히 선별해 포함하고, 스킬 내에 예시 사용법과 부모(참조) 스킬 명시, 실패 시 백업 플랜을 넣어 유지보수를 쉽게 만드는 것이 중요해요.

Claude는 '뇌'로서 결정을 내리고 스킬은 그 결정을 수행하는 지침집이며 MCP는 외부 행위를 수행하는 도구 세트, 프로젝트는 특정 작업을 위한 작업공간이라는 점에서 역할이 분명히 구분돼요. 따라서 스킬을 언제 만들어야 하느냐는 세 가지 기준으로 판단하면 좋습니다: 동일 지침을 채팅 간 반복하는지(세 번 이상), 사람에게 교육해야 할 표준 프로세스인지, 품질·포맷 일관성이 매번 필요한지. 이 중 두 개 이상 해당하면 스킬을 제작하는 것이 가치가 큽니다. 실전 팁으로는 첫째로 공식 스킬을 확장해 브랜드 템플릿을 적용하는 방식으로 빠르게 만들기, 둘째로 이미 잘 작동하는 프로젝트 워크플로우를 패키지화해 스킬로 전환해 포팅 가능하게 만들기, 셋째로 키워드 리서치→콘텐츠 작성처럼 작은 스킬들을 모아 프로젝트 내에서 파이프라인처럼 연결하는 방식이 있어요. 운영 상 주의점은 프로 요금제의 주간 사용 한도로 비용이 빠르게 소진될 수 있으니 가장 반복적인 워크플로우 위주로 스킬을 만들고, MCP 함수가 변경될 수 있어 정기적 유지보수가 필요하며 실패 시 대체 경로를 설계하는 것입니다. 결국 단기적으로 가장 큰 성과는 테마 기반 프레젠테이션·문서·대시보드 자동화 같은 '즉시 적용 가능한' 작업에서 나오며, 장기적으로는 스킬을 잘 설계해 포팅성과 조합성을 확보하는 것이 Claude 생태계의 핵심 이점이에요.

👤 Grace Leung • 👁️ 35,741회

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How to Build & Sell AI Agent Workforces as a Beginner | FULL COURSE

📋 3줄 요약

1. AI Agent Workforces 구축은 반복 업무를 자동화해 24**/7로 동작하는 디지털 팀**을 만드는 과정으로, 설계·통합·운영의 단계별 로드맵이 핵심이에요
2. 초보자에게 유효한 첫 프로젝트는 회의 예약, 발표자료 제작, 통화 전사 등 명확한 입력과 출력이 있는 업무로, 이를 템플릿화해 빠르게 검증할 수 있어요
3. 판매 전략은 워크플로우 템플릿 판매, 관리형 서비스 제공, 구독 기반 과금 모델로 구성해 초기 고객 사례를 만들고 점진적으로 규모를 키우는 방식이 현실적이에요

📖 자세한 내용 최근 Relevance에서 Relevance 플랫폼을 선보였어요. AI Agent Workforces 구축과 판매에 관심 있는 분이라면, 어떻게 시작해서 실제 고객에게 가치를 제공하고 수익화할지 궁금하실 텐데요. Relevance가 갑자기 Relevance 플랫폼을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 디지털 팀을 설계하고 외부 시스템과 안정적으로 연동한 뒤 운영·모니터링까지 하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. 데이터 연결, 인증·권한 문제, 여러 서비스 간의 워크플로우 설계와 오류 대응 같은 요소들이 복합적으로 얽혀 있기 때문이에요.

또한 실제 구현 단계는 에이전트* 설계, 프롬프트* 개발, API* 연동, 데이터 파이프라인 연결 순으로 진행돼요. 더 나아가 LLM 노드로 텍스트 생성과 요약을 처리하고 Tool 노드로 외부 앱(Google Meet, HubSpot, Trello 등)을 호출하며 Guard 노드로 안전성 검증과 개인정보 유출 방지를 담당하게 하는 식으로 구성됩니다. 구체적으로는 Meeting Booker Agent(회의 일정 잡기)와 Participant Finder Agent(참석자 조사), Orchestrator Agent(작업 순서 조정), Gamma Agent(발표자료 생성)를 조합해서 퍼스널 어시스턴트 워크포스를 만들 수 있어요. 이 과정에서 파일 벡터 스토어에 연결하여 문서 검색을 하고, Gamma.app과 연동해 디자인된 슬라이드를 자동 생성하며 HubSpot과 연동해 리드 정보를 가져오는 등 실제 업무 흐름을 자동화합니다. 퍼블리시 후에는 테스트와 모니터링을 통해 프롬프트 수정, 실패 케이스 핸들링, 휴먼 어프루벌 루프를 마련해 안정적으로 운영해야 합니다.

비교와 결론으로는, 전통적 인력 투입 대비 AI Agent Workforces는 초기 설정과 통합에 기술적 비용이 들지만 일단 안정화되면 24/7 운영과 확장성이 강점이에요. 초보자에게 권하는 실전 순서는 먼저 Relevance 같은 플랫폼의 템플릿을 활용해 Meeting Booker와 Participant Finder, Orchestrator 같은 핵심 워크플로우를 하나 완성해 검증하는 것입니다. 그 다음 동일한 패턴을 여러 고객에 복제해 템플릿을 판매하거나 관리형 서비스로 전환해 구독 기반 과금 모델로 수익을 창출하는 방식을 추천해요. 이런 접근은 기술적 리스크를 낮추고 초기 고객 사례를 빠르게 확보하는데 유리합니다.

👤 Liam Ottley • 👁️ 28,001회

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30+ Insane Google AI Studio Use Cases More People Should Know (FREE)

📋 3줄 요약

1. Google AI Studio를 통해 30개가 넘는 무료 실무 활용 사례를 모아 소개하고 있어요
2. 사례들은 *템플릿과 워크플로우 기반**으로 모델 통합, 문서 검색, 고객 응대 자동화 같은 즉시 적용 가능한 아이디어에 초점을 맞추고 있어요
3. 실무적으로는 파일→벡터 스토어 연결*, 프롬프트 조정*, *에이전트 설계**로 빠르게 프로토타입을 만들고 비용 효과적으로 테스트할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Google AI Studio를 선보였어요. Google AI Studio 활용 사례에 관심 있는 분이라면, 어떤 실무 작업을 빠르게 자동화하거나 개선할 수 있을지 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 Google AI Studio를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 다양한 모델을 연결하고 비용 효율적으로 무료로 실험 가능한 워크플로우는 생각보다 까다로운 작업입니다.

특히, Google AI Studio는 템플릿 라이브러리와 모델 연결을 지원하고, 또한 파일 업로드를 통해 벡터 스토어에 연결하여 문서 검색을 구현하거나 프롬프트를 조정해 대화 품질을 개선하는 식으로 활용할 수 있어요. 더 나아가 에이전트 형태로 업무 흐름을 자동화하고 외부 API와 연동해 이메일 요약, 고객 응대(환불·구독 해지 처리 등) 같은 반복 작업을 처리하는 데 쓸 수 있어요. 또한 Magai 같은 툴을 병행하면 여러 모델에 한 번에 접근해 비교·테스트하기 편해요.

다른 플랫폼과 비교하면 Google AI Studio는 무료로 다양한 사용 사례를 빠르게 시도해볼 수 있다는 점이 장점이며, 특히 제품 관리자나 개발자는 템플릿과 워크플로우를 활용해 빠른 프로토타입을 권장해요. 실무적으로는 파일을 업로드해 벡터 스토어에 연결한 뒤 문서 질의응답을 구현하고, 프롬프트를 미세 조정하거나 에이전트로 반복 업무를 자동화하는 흐름을 먼저 시도해보는 것이 현실적인 접근법이에요. 다만 구체적 성능 비교와 비용 분석은 실제 모델과 데이터로 검증해야 하고, 개인정보 관련 가드레일은 별도로 검토해야 합니다.

👤 AI Samson • 👁️ 27,140회

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The Most Important ChatGPT Feature You're Not Using

📋 3줄 요약

1. ChatGPT의 Projects 기능은 여러 채팅을 주제별로 묶고 프로젝트 수준의 맞춤 지침과 지식 기반을 적용해 작업을 조직화하는 핵심 기능이에요.
2. Projects는 파일 업로드로 지식베이스를 만들고 벡터 스토어*와 연동해 환각을 줄이며 내부에서 앱과 미니 자동화(agents)를 실행할 수 있어요.
3. 실무적으로는 유튜브 스크립트 어시스턴트나 워크아웃 트래커 같은 템플릿을 만들어 재사용하고 프로젝트별 지침과 메모리 설정으로 생산성을 크게 높일 수 있으며 무료 플랜에서도 사용 가능해요.

📖 자세한 내용 최근 OpenAI에서 Projects를 선보였어요. Projects에 관심 있는 분이라면, 여러 대화와 자료를 어떻게 깔끔하게 정리하고 자동화할 수 있을지 궁금하실 텐데요. OpenAI가 갑자기 Projects를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 채팅이 주제별로 흩어지고 컨텍스트가 뒤섞이는 문제는 생각보다 까다로운 작업입니다. 개별 채팅에 같은 지침을 반복 입력하거나 관련 문서를 매번 첨부하는 일은 시간과 컴퓨팅 자원을 낭비하게 만듭니다.

Projects는 왼쪽 패널의 GPTs 아래에서 New Project로 새 폴더를 만들고 이름을 지정하는 것부터 시작해요. 프로젝트 단위로 커스텀 지침을 업로드하면 그 프로젝트 내부의 모든 채팅에 동일하게 적용할 수 있고, **지식 기반(knowledge base)으로 여러 파일을 드래그해서 self-contained한 참조 영역을 만들 수 있어요. 업로드한 문서는 검색용 레퍼런스가 되어 환각을 줄이고 답변의 정확도를 높이며, 프로젝트 내부에서 바로 앱을 만들거나 미니 자동화와 연동해 워크플로우를 구성할 수 있어요. 파일 형식은 다양하게 받아들이고 플랜별 파일 제한은 Free 5개, Plus 25개, Pro 40개로 설정되어 있으며 대용량 파일은 약 200만 토큰까지 수용 가능한 사례가 언급되었어요. 외부 서비스 연동은 API로 가능하고, 템플릿은 프롬프트 설계 패턴을 반영해 반복 작업을 표준화하며 *임베딩 기반 검색을 통해 관련 문서만 불러오는 방식으로 효율을 높일 수 있어요.

기존의 단일 채팅 방식과 비교하면 Projects는 주제별 정리, 컨텍스트 유지, 중복 컴퓨팅 절약 측면에서 우위에 있어요. 특히 유튜브 스크립트 어시스턴트, 리서치 허브, 워크아웃 트래커 같은 실제 템플릿을 만들어 놓으면 반복 작업이 자동으로 빨라지고 일관성이 생깁니다. 에이전트 모드, Canvas 협업, 미리보기 UI, 미리 만들어진 템플릿과 통합 앱(수천 개 템플릿, 다양한 앱 연동 가능) 등으로 단순한 채팅 박스가 아니라 생산성 허브로 확장할 수 있어요. 추천 실행 순서는 주제별 프로젝트 하나를 만들고 프로젝트 수준 지침과 관련 문서(예: SOP, 플레이북, 디자인 스펙, 계약서 등)를 업로드한 뒤 템플릿을 만들어 반복 작업을 표준화하고, 필요하면 API 연동이나 에이전트를 통해 자동화를 연결하는 방식이에요.

👤 Futurepedia • 👁️ 23,698회

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How AI Agents and Decision Agents Combine Rules & ML in Automation

📋 3줄 요약

1. AI 에이전트와 결정 에이전트가 규칙과 머신러닝*을 결합해 자동화의 일관성과 적응성을 동시에 확보한다
2. 결정 에이전트는 규칙(정책) 적용과 의사결정 책임을 지고 AI 에이전트는 불확실한 언어 처리와 예측을 담당해 상호 보완한다
3. 환불·구독 해지 같은 규칙 준수가 중요하면서 예외가 많은 고객 응대 자동화에 이 결합 방식이 특히 유용하다

📖 자세한 내용 최근 업계에서 AI 에이전트와 결정 에이전트를 결합한 자동화 접근법을 선보였어요. AI 에이전트와 결정 에이전트 결합에 관심 있는 분이라면, 규칙과 머신러닝이 실제 업무에서 어떻게 균형을 이루는지 궁금하실 텐데요. 왜 업계가 이러한 결합 방식을 선택했을까요? 사실 규칙 기반 시스템만으로는 예외 처리와 점진적 학습이 어렵고, 순수 머신러닝만으로는 규칙 준수와 예측 가능한 동작을 보장하기 까다로워요.

결정 에이전트는 정책과 비즈니스 룰을 실행하며 언제 규칙을 우선할지 판단하고, AI 에이전트는 자연어 이해와 예측 모델을 통해 불확실한 입력을 해석해요. 또한 시스템 구성은 LLM 노드, Tool 노드, Guard 노드처럼 역할을 분리해 안전성과 확장성을 확보하고, 데이터 소스는 파일 연결과 벡터 스토어 기반 문서 검색*, 웹 검색 API 연동 등으로 다층화해요. 더 나아가 규칙은 가드레일로 동작해 개인정보 유출 차단 같은 제약을 적용하고 머신러닝 모델은 의도 분류나 리스크 스코어링으로 결정을 보조해 결정 에이전트가 최종 판단을 내리도록 설계돼요.

비교하면 규칙 중심 접근은 예측 가능하지만 확장성이 떨어지고, 머신러닝 중심 접근은 적응성이 높지만 통제하기 어렵죠. 그렇기 때문에 환불·구독 해지 같은 고객 응대 챗봇 템플릿에는 결정 에이전트로 규칙을 처리하고 AI 에이전트로 복잡한 언어 이해를 위임하는 혼합 접근이 적합해요. 마지막으로 운영에서는 가드레일로 개인정보 유출을 막고 휴먼 어프루벌로 민감 사례를 검토하는 워크플로우*를 도입하면 안정성과 민첩성을 동시에 확보할 수 있어요.

👤 IBM Technology • 👁️ 17,854회

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How I Run My Life with Notion AI Agent! (SUPER-CHARGED)

📋 3줄 요약

1. Notion 3.0은 *Notion AI Agent(에이전트)**를 통해 여러 단계의 작업을 대신 실행해 개인 작업과 생활을 한 곳에서 관리할 수 있게 해요
2. 에이전트들이 멀티스텝 워크플로우*를 실행해 브레인스토밍, 문서 생성, 데이터베이스 구축, 도구 간 검색을 탭 전환 없이 통합 처리해요
3. 실용적 가치는 반복 작업 자동화와 도구 통합에 있어, 여러 AI 툴(예: 5개 툴)을 쓰던 워크플로우를 Notion 하나로 모아 시간과 복잡도를 줄여줘요

📖 자세한 내용 최근 Notion에서 Notion 3.0을 선보였어요. Notion AI Agent에 관심 있는 분이라면, 여러 도구를 오가며 멀티스텝 작업을 자동화하는 방법이 궁금하실 텐데요. Notion이 갑자기 Notion 3.0을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 여러 앱을 전환하고 단계별 작업을 수작업으로 연결하는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Notion 3.0의 핵심은 '팀처럼 작동하는 에이전트' 모델과 그 위에서 돌아가는 워크플로우에요. 에이전트들은 브레인스토밍, 문서 작성, 데이터베이스 생성, 그리고 파일·노트·외부 도구에 대한 통합 검색을 순차적으로 실행할 수 있어요. 또한 사용자는 직접 프롬프트*를 설계해 에이전트에게 의도를 전달하고, 에이전트는 그 지시에 따라 여러 단계를 자동으로 처리해 결과물을 만들어 줘요. 구체적 사용 예로는 최근 노트(Revise Recent Notes)를 자동으로 정리·요약하는 작업, YouTube 대시보드용 스크립트와 메타데이터를 생성하는 워크플로우, 영상 아이디어 브레인스토밍과 해커톤 실행 계획을 단계별로 분해해 할당하는 흐름이 있어요.

이전 방식은 목적별로 3~5개의 별도 AI 툴과 탭 전환을 요구했지만, Notion 3.0은 그 과정을 단일 워크스페이스로 통합하는 데 초점을 맞추고 있어요. 내부적으로는 LLM* 기반으로 자연어 지시를 실행하고, 외부 도구와의 연동을 통해 자료를 모아 처리하는 방식이라 응용 범위가 넓어요. 따라서 반복 업무 자동화와 도구 통합이 필요하거나, 콘텐츠 기획·문서화·프로젝트 계획을 한 곳에서 관리하고자 하는 개인·크리에이터에게 특히 적합해요.

👤 Ishan Sharma • 👁️ 16,118회

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ChatGPT vs Claude vs Gemini: The BEST AI for Research (Hallucination Test Results)

📋 3줄 요약

1. ChatGPT은 연구용 인용 제공에서 가장 안정적 결과를 보였고, Gemini는 가장 낮은 정확도(참조 제공 비율 약 20%)를 기록했습니다.
2. Claude 계열은 모델별로 편차가 컸으며 Sonnet 계열은 높은 신뢰도(특정 케이스에서 100%), Opus 계열은 거의 참조를 제공하지 못했습니다.
3. 결론적으로 깊이 있는 학술 연구에는 웹 검색이 활성화된 GPT 계열(특히 GPT5 기준)이 추천되며, Elicit·Sispace·Consensus 같은 전용 툴과 함께 원문(PDF) 확인을 병행해야 합니다.

📖 자세한 내용 최근 OpenAI에서 ChatGPT, Anthropic에서 Claude, Google에서 Gemini를 선보였어요. AI 연구용 모델 성능에 관심 있는 분이라면, 어느 모델이 인용과 근거 제공을 신뢰할 수 있을지 궁금하실 텐데요. OpenAI가 ChatGPT를 계속 개선하는 이유는 학술적 정확성과 출처 추적에서 경쟁력을 확보하려는 측면도 큽니다. 사실 논문·주장에 대한 실제 참조 검증은 생각보다 까다로운 작업입니다.

먼저 실험의 기준을 보면 두 가지 핵심을 확인했습니다. 하나는 모델이 실제로 존재하는 논문·자료를 정확하게 '제공하는지'였고, 다른 하나는 모델이 제시한 인용이 그 인용문헌 내에서 주장(혹은 근거)을 '지원하는지'였습니다. 또한 프롬프트로는 인용문(quotation) 여부, APA bibliography 형식 출력 요청, 그리고 원문(PDF)의 페이지·타이틀·저자·연도 포함 여부 등을 요구했습니다. 실측 결과 ChatGPT은 약 56%–60% 수준으로 참조를 제공했지만 출처의 완전성(제목·저자·연도 포함)은 균일하지 않았고, Gemini는 약 20%만 참조를 제공해 가장 낮은 성능을 보였습니다. Claude 계열은 모델마다 편차가 컸는데 Sonnet 4는 특정 테스트에서 100% 참조 제공률을 기록한 반면 Opus 4.1은 거의 참조를 제공하지 못해 '혼합된 결과'가 나타났습니다. Flash 2.5 Pro 등 일부 모델은 연구용으로 약 40% 전후의 참조 제공률을 보였고, 유료 서비스라고 해서 항상 더 정확한 것은 아니었습니다. 실험 과정에서는 에이전트 기반 호출과 API* 연동, 웹 검색* 활성화 여부가 결과에 큰 영향을 줬고, 모델들이 만들어내는 '그럴듯한 출력'은 실제 검증을 하지 않으면 오히려 오도하기 쉽다는 점이 반복적으로 확인됐습니다.

비교와 결론 측면에서 명확한 권장이 나옵니다. 가장 깊은 연구·문헌조사를 원하신다면 웹 검색을 활성화하거나 서드파티 검색 기능을 활용할 수 있는 GPT 계열(실험상 GPT5 기준이 가장 우수)을 우선 고려하시는 게 낫습니다. 또한 단일 LLM에 의존하기보다 Elicit(논문 검증·배경 확인 자동화), Sispace(논문 검색·에이전트 기반 문헌 리뷰), Consensus(분야별 합의 탐색) 같은 전용 툴을 병행하면 참조 정확도를 크게 높일 수 있습니다. 실무적인 권장 워크플로우는 모델에게 APA 스타일로 인용을 요청한 뒤 모델이 준 인용을 PDF 원문에서 타이틀·저자·연도·해당 페이지까지 직접 대조하여 '각 주장→PDF 페이지'로 추적하는 방식이며, 이 과정을 수동 또는 안전한 워크플로우로 자동화하는 것이 중요합니다. 종합하면 ChatGPT(및 웹 검색 활성화된 GPT 계열)가 비교군 중 연구에 가장 적합한 선택이었고, Claude는 모델별 편차가 크며 Gemini는 현재 연구용 참조 제공 신뢰도가 가장 낮아 단독 사용은 권장하지 않습니다.

👤 Andy Stapleton • 👁️ 15,591회

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