AI in Action #9 — 시애틀에서 시도하는 AI 일상 적용 실험 기록

미국에 온 지 17년이 됐습니다.

처음 이 블로그를 시작했을 때는 iPhone이 막 나오던 시절이었고, 클라우드라는 단어가 낯설던 때였습니다. 그 이후로 스마트폰 혁명, 소셜 미디어, 빅데이터, 딥러닝… 수많은 기술의 파도가 지나갔는데, 지금 제가 느끼는 건 그 어떤 때보다도 변화의 속도가 빠르다는 겁니다.

그 중심에 있는 AI. 그냥 쓰는 것을 넘어서, 직접 만들고 실험하고 기록하기 시작했습니다. 매주 일요일 AI in Action 라이브 방송을 진행하고 있고, 이번 9회 방송 요약 영상을 유튜브에 올렸습니다. 이 글에서는 영상에 담긴 주요 실험들과 그 과정에서 배운 것들을 공유합니다.

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1. 영상 자체가 실험이다 — 완전 자동화 영상 제작 파이프라인

이번 AI in Action #9 요약 영상은 처음부터 끝까지 코드로 만들었습니다.

사용한 도구들:

• Remotion: React 기반의 영상 제작 프레임워크. 슬라이드 하나하나를 TypeScript 컴포넌트로 작성하면 MP4로 렌더링됩니다.
• Claude Code: 코드 작성, 구조 설계, 스크립트 교정까지 AI와 페어 프로그래밍으로 진행.
• gpt-image-2: OpenAI의 최신 이미지 생성 모델. 27개 슬라이드 중 14장의 실사 이미지를 자동 생성.
• edge-tts (Microsoft): 한국어 TTS 나레이션. ko-KR-SunHiNeural(여성)과 ko-KR-InJoonNeural(남성) 두 목소리로 전체 나레이션 처리.
• Gemini gemini-3-pro-image-preview: 유튜브 썸네일 생성. gpt-image-2로 시도했을 때 한국어 텍스트 렌더링이 불안정해서 Gemini로 전환했는데 결과가 훨씬 좋았습니다.

스크립트 작성 → 슬라이드 코딩 → 이미지 생성 → 오디오 생성 → 영상 렌더링까지, 수동 편집 없이 자동화된 파이프라인으로 한국어 16분 57초, 영어 14분 59초 두 편을 완성했습니다.

제작 중에 겪은 버그들 (이런 내용이 실제로 더 배울 게 많습니다):

• Python Pillow로 썸네일 텍스트를 합성했더니 이모지가 전부 □로 출력 → Malgun Gothic 폰트에 이모지 글리프가 없어서 발생. Gemini로 전환하면서 해결.
• Gobi CLI로 커뮤니티 포스팅 시도했더니 HTTP 404 오류 → 설치된 버전이 v2.0.3이었고 API가 더 높은 버전을 요구. npm install -g @gobi-ai/cli로 v2.0.19 업그레이드 후 해결.
• 포스트 내용이 중간에 잘리는 현상 → 텍스트 내 스마트 따옴표(", ")가 CLI 파싱 단계에서 문자열을 종료시켜 버림. 일반 따옴표로 교체 후 정상화.
• 커뮤니티 포스트에서 특정 항목 이후 글자에 취소선이 표시 → M1~M5처럼 범위를 표시하는 물결표(~)를 Gobi 마크다운 파서가 취소선 기호로 인식. -로 교체 후 해결.

이런 크고 작은 버그들을 하나씩 해결해 나가는 것 자체가 시스템을 더 단단하게 만드는 과정입니다.

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2. 유타 프로젝트 — 도메인 전문가 + AI의 만남

시애틀에서 저, 유타에서 이선생님. 매주 목요일 화상통화로 진행하는 건강관리 앱 개발 프로젝트입니다.

이선생님은 한국과 미국에서 수십 년간 의료 공직에 계셨던 분으로, 본인의 전문 지식을 바탕으로 한 건강관리 서비스를 오랫동안 구상해 오셨습니다. 개발 경험은 전혀 없으시지만, 깊은 도메인 지식을 갖고 계십니다.

• 7주간의 과정:

요구사항 정리 → 서비스 기획 → 웹 프로토타입 → 검증 → 현재: React Native 모바일 MVP 개발 중.

일반적으로 이 단계까지 오려면 전문 개발팀과 6개월 이상의 시간이 필요합니다. AI와 함께라면 이야기가 달라집니다.

원격 개발 협업에 사용한 기술 스택:

• Expo Go: 앱스토어 출시 없이 실제 스마트폰에서 앱 테스트 가능
• EAS Update (Expo Application Services): 시애틀에서 코드 수정 → 유타 스마트폰 앱 즉시 업데이트

비개발자가 AI와 함께 자신의 아이디어를 앱으로 만들어 나가는 이 실험 자체가 앞으로 많은 분들에게 참고가 될 것이라 생각합니다.

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3. Vibe Guiding — AI 가이드의 다음 단계

이번 주 가장 집중한 실험입니다. M1 개념 정립부터 시작해 이번 주에 M2~M5를 한 번에 완주했습니다.

• 기존 AI 챗봇과의 차이:

일반 AI 챗봇은 문서를 검색해서 방법을 알려줍니다. 하지만 이 사용자가 어떤 OS를 쓰는지, 현재 어떤 버전이 설치되어 있는지, 지금 정확히 어떤 오류 상태인지는 알지 못합니다.

Vibe Guiding은 사용자의 실제 환경을 읽고, 그 상황에 맞는 단계별 가이드를 제공하며, 완료 신호까지 안내합니다. "이 메시지가 나오면 성공한 것입니다" — 추측이 아닌 검증입니다.

Atomic Guide Unit 구조:

• Goal → Prerequisites → Steps → Completion Signal → Known Failures

 

각 매뉴얼이 이 구조를 따르기 때문에 AI가 "성공했다면 이런 결과가 나왔을 것입니다"라고 확신을 줄 수 있는 것입니다.

Guiding Engine 4단계 파이프라인:

1. Collect Context — 사용자 환경 정보 수집 (OS, 버전, 인증 상태)
2. Evaluate Trigger — 현재 상황과 트리거 규칙 매칭
3. Retrieve Manual — Atomic Guide Unit 검색 (직접 생성하지 않고 반드시 기존 매뉴얼에서 가져옴)
4. Compose Guide — 사용자 수준에 맞게 가이드 구성

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4. 이번 주 AI 소식 — CMDS x GOBI Cohort & Builders Lounge

CMDS x GOBI Cohort 1기가 진행 중입니다. 한국의 PKM 전문가 구요한 CMDS CEO, Naver US Director 김진영 님이 함께하는 5주 과정. W1에서는 PKM은 노트 정리가 아닌 라이프스타일이라는 철학을, W2에서는 Claude Code의 6-레이어 구조 (Prompt → Command → Hook → Rule → Skill → Agent)를 다뤘습니다.

그리고 Bellevue 지역 한인 AI 빌더 커뮤니티 Builders Lounge가 5월 7일 Bellevue City Hall에서 첫 공식 오프라인 모임을 가졌습니다. 각자의 AI 프로젝트를 들고 나와 공유하는 실전 빌더들의 모임으로 자리잡아 가고 있습니다.

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영상 보러 가기

17년 전 이 블로그를 처음 만들었을 때와 비교하면, 지금 우리가 살고 있는 기술의 세계는 상상 이상으로 달라졌습니다. 그리고 아직 변화는 현재 진행형입니다.

직접 만들고 실험하면서 배우는 것, 앞으로도 계속 이곳에 기록하겠습니다.

• 🇰🇷 한국어 영상 (16분 57초): https://youtu.be/vnSVoUxbcIQ

 

• 🇺🇸 영어 영상 (14분 59초): https://youtu.be/hq0NB81WYoI

 

궁금한 점이나 비슷한 실험을 하고 계신 분들은 댓글로 나눠주세요 🙌