같이보기에 늦게 온 시청자, AI가 '지금 무슨 상황이에요?'에 대신 답한다
Google DeepMind AI Hackathon에서 하루 동안 AI 부분을 만든 같이보기 매니저 Watch Party Host. 늦게 온 시청자에게 지금 방송 시점까지 요약하고, 아직 방송되지 않은 장면을 말하는 채팅은 올라오는 순간 블러로 덮습니다. 현장에서 막힌 곳과 평가, 수상작을 보고 깨달은 것까지 정리했습니다.
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직접 해 본 것에서 나온 목록, 후기, 판단 기준.
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동네 치과 원장의 AX가 회사보다 빨랐던 이유: 권한, 인프라, 보상
비전공자인 한 동네 치과 원장이 랜선 공사에서 시작해 AI 전화 응대, 보험 서류 자동 대조, 사내 검색, 경영 리포트까지 병원 안에 직접 만들었습니다. 회사의 AX보다 빨랐던 이유를 권한, 인프라, SW 지식, 업무 지식과 보상으로 나눠 보고, 회사와 개인이 각자 무엇부터 하면 되는지 정리했습니다.
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안드레 카파시의 AI 깔때기, 클로드 코드와 코덱스 같은 에이전트로 코딩을 맡기는 사람은 단 0.2%
안드레 카파시는 수학과 코드 일에 클로드 코드, 코덱스 같은 최신 AI 에이전트를 깊이 쓰는 사람을 세계 인구의 0.2%, 약 2천만 명으로 어림합니다. 2026년 10월 그가 X에 올린 AI 깔때기 4칸을 한국어로 풀고, 깔때기가 생기는 이유 세 가지, 많은 직장인이 무료 챗봇을 가끔 쓰는 2칸에 머무는 이유, 3칸으로 넘어가는 첫걸음을 정리했습니다.
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클로드 스킬 추천 기준 3가지: 82개 만들어 27개만 쓴 뒤 고른 56개
클로드 스킬 추천 목록보다 먼저 필요한 것은 클로드 스킬을 고르는 기준입니다. 스킬을 82개 만들고 110일 동안 27개만 쓴 뒤 세운 기준 세 가지를 정리했습니다. 최근 90일 안에 갱신됐는가, 회사에서 써도 되는 라이선스인가, 어울리는 상황이 분명한가입니다. GitHub 저장소 화면에서 확인하는 위치와, 위키독스에 무료로 공개한 가이드북의 스킬 56개를 어떻게 골랐는지도 함께 담았습니다.
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Aside는 제2의 Cursor가 될 수 있을까?
Aside는 한국 출신 창업자 세 명이 만든 Y Combinator 투자사의 AI 브라우저입니다. 브라우저와 앱의 속이 왜 대부분 크로미움인지, Selenium에서 Playwright로 이어진 브라우저 자동화가 어느 방향이었는지, Aside가 그 방향을 어떻게 반대로 돌렸는지 짚고, VS Code를 복사해 고쳐 커진 Cursor의 길을 Aside가 갈 수 있을지 판단 근거를 정리했습니다.
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만들기가 쉬워지면 안 만드는 것이 일이 된다: AI 문서의 신호대소음비
AI와 일하면 문서를 만드는 비용이 0에 가까워집니다. 그래서 세션이 길어질수록 STRUCTURE.md, PIPELINE.md, PLAN.md 같은 파일이 즉흥적으로 늘어나고, 어떤 문서가 기준인지 잃어버립니다. 신호대소음비 개념을 빌려 문서를 갱신형과 기록형으로 가르고, 프로젝트 루트에 둘 수 있는 이름을 다섯 개로 고정하고, 그 검사를 에이전트가 아니라 스크립트에 맡긴 정리 규칙을 실측과 함께 정리했습니다.
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커뮤니티 추천 4곳과, 성장으로 잇는 활용법 5가지
커뮤니티 추천을 찾다가 어디에 들어갈지 못 정하고 있다면 드립니다. 학습 커뮤니티를 고르는 기준 3개, 제가 지금 활동하는 곳 4곳, 그리고 들어간 다음에 실제로 성과를 남기는 활용법 5가지를 정리했습니다.
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인프런 챌린지 채점 디스코드 봇: 미션 수집부터 유사도 판정까지
319명이 신청한 인프런 챌린지에서 심화 미션 워크플로를 자동으로 받아 채점한 디스코드 봇의 구조, 책 원본과 비교하는 유사도 판정 방식, 그리고 제출물을 저장하지 않아 겪은 사고까지. 챌린지 운영 시스템을 만들려는 분께 드립니다.
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3rd n8n Seoul Meetup 발표 정리: 우리는 정상영업 중
회사에서 AI 도입을 맡았거나, 지원 없이 혼자 업무에 AI를 넣어야 하는 분께 드립니다. 병원, 대기업, 1인 사업 세 곳에 n8n을 도입하며 겪은 시행착오와 교훈을 발표 슬라이드 그대로 옮겼습니다.
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회사에 AI 자동화가 정착하는 4단계: 승부는 챌린지에서
인포그랩 Next Delivery Stack 2026에서 제조 그룹의 n8n 도입기와 IT 인프라 담당자의 후기를 들었습니다. 교육 횟수를 늘려도 쓰지 않던 사람들이 챌린지에서 직접 만들기 시작했고, 그 다음에 운영과 문서화라는 숙제가 왔습니다. 회사 담당자와 개인 실무자가 각 단계에서 할 일을 정리했습니다.
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AI 공부 효과 실험: 연습 48% 상승, 시험 17% 하락
고등학생 약 1,000명에게 GPT-4를 주고 수학을 공부하게 한 실험이 있습니다. 연습문제 성적은 48% 올랐는데, AI 없이 치른 시험에서는 AI 없이 공부한 학생들보다 17% 뒤처졌습니다. 흥미로운 것은 하락이 사라진 그룹이 따로 있었다는 점입니다. AI에게 사고를 맡기지 않고 배우는 법을 실험 결과와 제 실행 기록으로 정리했습니다.
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n8n 6주 완독 챌린지 후기: 할인 알림부터 환율 리포트까지
319명이 신청한 n8n 6주 완독 챌린지의 기록. 비개발자 수강생들이 매주 만들어낸 자동화 응용작과 수강평 4.9점의 후기, 6주 뒤 무엇이 달라졌는지 정리했습니다.
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바이브코딩 데이터 어디서 구하나요? 공공 데이터 API 소스 9곳
AI로 뭔가 만들려는데 데이터가 없어서 막히는 사람을 위한 실전 목록. 국내 공공 데이터 포털 6곳과 API 모음집 3곳을 용도별로 정리하고, AI에게 맞는 API를 고르게 하는 방법까지 다룹니다.
