IT 기술 따라잡기

스타벅스는 왜 바리스타를 더 고용했을까요?

AI 자동화가 대세인 시대에, 시가총액 1,120억 달러짜리 회사가 오히려 
사람 손길을 더 늘리는 선택을 했습니다. 
이 작은 역설에서 시작된 영상을 오늘 공개합니다.


## 영상 소개

이번 영상은 Naver US의 김진영님이 Gobi Space에 올려주신 글을 바탕으로 만들었습니다.
경제학자 Alex Imas의 연구, 철학자 르네 지라르의 모방적 욕망, 
그리고 은하철도 999까지 — 세 가지 렌즈로 AI 시대의 가치를 들여다봅니다.

핵심 메시지는 하나입니다.

> AI가 모든 것을 할 수 있게 될수록, 사람의 온기는 더 희소하고 더 가치 있어진다.

한국어 버전과 영어 버전을 동시에 공개합니다.

▶ 한국어 영상
https://youtu.be/_CiVi_ryzgM

▶ English Version
https://youtu.be/_NN1vsuuPSU

## 영상에서 다루는 내용

**Part 1. 스타벅스의 역설**
자동화를 강화했다가 고객을 잃은 스타벅스.
바리스타 재고용, 손글씨 이름, 세라믹 컵의 귀환.
첨단 기업이 선택한 것은 결국 사람의 손길이었습니다.

**Part 2. 역사는 이미 답을 알고 있습니다**
농경 혁명, 산업 혁명, 정보 혁명 — 매번 일자리가 사라진다는 공포가 있었지만
경제는 언제나 새로운 영역을 만들어냈습니다.
Alex Imas는 다음 영역을 'Relational Sector(관계 섹터)'라고 부릅니다.

**Part 3. 욕망의 경제학**
르네 지라르의 모방적 욕망 이론이 AI 시대에 새롭게 읽힙니다.
인간이 만든 예술은 44% 프리미엄, AI가 만든 예술은 21%.
AI가 개입했다는 사실만으로 사람들은 그 가치를 다르게 느낍니다.

**마무리. Catch Up AI의 생각**
은하철도 999의 철이처럼 — 유한하고 불완전한 인간의 삶이
AI가 무한함에 가까워질수록 오히려 더 소중한 것이 될 수 있습니다.


## 이번 영상은 AI 실험이기도 했습니다

저의 채널 Catch Up AI의 핵심 테마는 **'AI를 일상에 적용하는 실험'** 입니다.
이번 영상 제작 과정 자체가 하나의 실험이었습니다.

### 🎨 AI 이미지 모델 3종 비교
영상에 등장하는 만화 4컷을 세 가지 AI 모델로 각각 생성하고 비교했습니다.

| 모델 | 특징 |
|------|------|
| DALL·E 3 | 만화책 스타일, 스토리텔링에 잘 맞음 → 본편 채택 |
| gpt-image-2 | 순수 이미지 품질은 압도적 |
| Gemini 3 Pro Image | 한국어 텍스트를 이미지에 자동 삽입하는 경향 있음 |

비교 결과는 영상 마지막 **쿠키 영상**에서 직접 확인하실 수 있습니다.

### 🗣️ TTS 자동 나레이션
Microsoft edge-tts를 활용해 한국어와 영어 나레이션을 생성했습니다.
영어 버전은 단순 번역이 아니라, 영어권 문화에 맞게 의역해서 사용했습니다.

### 🎬 Remotion — 코드로 만드는 영상
React 기반의 Remotion 프레임워크를 사용해서 
슬라이드 데이터만 바꾸면 한국어/영어 두 버전이 동시에 렌더링되는 구조로 만들었습니다.
전체 제작 과정은 아래 라이브 방송에서 실시간으로 공개했습니다.

▶ 제작 과정 라이브 방송
https://www.youtube.com/live/7tPIJle2O2E?si=YksUeQKVpu8C2OgH

## 마치며

이번 영상의 주제인 '휴먼터치'와, 이 영상을 만든 방식(AI 도구 총동원) 사이의 아이러니가
저 스스로도 참 흥미롭습니다.

AI가 만든 영상이 "사람의 온기가 중요하다"고 말하는 것.
어쩌면 그 아이러니 자체가 이 시대를 잘 보여주는 것 같기도 합니다.

영상 보신 후 어떤 모델의 이미지가 마음에 드셨는지,
그리고 AI 시대에 여러분의 Human Touch는 무엇인지 댓글로 남겨주세요 😊

감사합니다.

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📺 Catch Up AI 채널: https://www.youtube.com/@catchupai

🌐 https://catchupai.net/

오랜 시간 블로그를 통해 IT 기술의 변화와 그 과정에서의 배움을 기록해 오고 있습니다. 

최근 AI 에이전트를 일무에 적용하며 직접 경험한 독특한 사례가 하나 있었는데, 이를 통해 앞으로 우리가 마주하게 될 소프트웨어 개발 방식의 변화에 대해 개인적인 견해를 공유해 보고자 합니다.

🛠️ 흥미로운 발견: 구현되지 않은 기능을 수행한 AI

최근 고비(GOBI)라는 AI 에이전트 기반 프로젝트를 테스트하던 중이었습니다. 

당시 제가 사용하던 버전에는 '댓글 달기' 기능이 아직 로직조차 짜이지 않은 상태였습니다. 

당연히 명령어도 존재하지 않았죠.

그런데 제가 음성으로 지시를 내리자 놀라운 현상이 벌어졌습니다. 

이 에이전트가 에러를 뱉는 대신, 시스템 내부의 데이터 구조를 스스로 분석하더니 **"전용 명령어는 없지만, 내가 알고 있는 다른 기능을 요렇게 조합하면 결과적으로 해결할 수 있겠네!"**라고 스스로 판단하여 우회로(Workaround)를 설계해 성공시킨 것입니다.

🧠 새로운 SDLC의 가능성: 자가 진화하는 소프트웨어

이 경험은 저에게 전통적인 **Software Development Life Cycle (SDLC, 소프트웨어 개발 생명 주기)**이 앞으로 어떻게 진화할 수 있을지에 대한 강력한 영감을 주었습니다.

지금까지의 SDLC가 기획자(PO)나 분석가(BA)가 사용자의 요구를 미리 '예상'하여 만드는 과정이었다면, 미래에는 다음과 같은 모델이 더 확대될 것으로 보입니다.

예상에서 시도로: 완벽한 앱을 만들기 위해 모든 단계를 거친 후 배포하는 것이 아니라, 핵심 아이디어만 담은 POC 수준의 앱을 먼저 세상에 내놓습니다.

실시간 요구사항: 사용자가 실제로 도구를 사용하며 내리는 지시나 겪는 실패(Workaround의 필요성)가 곧바로 가장 정확한 '요구사항'이 됩니다.

자가 진화: 사용자가 보유한 수준 높은 AI 개발자가 그 요구사항을 즉시 구현하고 시스템에 통합합니다. 소프트웨어가 사용자와 함께 호흡하며 실시간으로 진화하는 것입니다.

물론 금융이나 의료처럼 고도의 안정성이 필수인 영역은 전통적인 방식이 견고하게 유지되겠지만, 사용자 경험이 중요한 대다수의 서비스 영역에서는 이러한 '자가 진화형 프로세스'가 점점 더 큰 비중을 차지하게 될 것이라 생각합니다.

🚀 빌더(Builder)가 설계해야 할 미래

이제 빌더의 역할은 모든 기능을 직접 코딩하는 단계를 넘어, AI가 스스로 성장할 수 있는 안전한 운동장인 **'하네스(Harness)'**를 얼마나 잘 설계하느냐로 옮겨갈 것입니다.

제가 현재 집중하고 있는 Vibe Guiding 프로젝트의 최종 목표 또한, 이처럼 사용자의 맥락을 이해하고 스스로 부족한 기능을 채워가며 함께 성장하는 소프트웨어를 만드는 것입니다.

아직은 하나의 현상을 보고 던지는 화두에 가깝지만, 모두가 수준 높은 AI 개발자를 소유하게 된 이 시대에 우리가 고민해 봐야 할 지점임은 분명해 보입니다. 더 자세한 분석과 시각화 자료는 아래 서브스택 글에 정리해 두었습니다.

🔗 상세 분석 읽어보기

Substack (KR): https://lifidea.substack.com/p/ai-3c7?r=57u2e2

Substack (EN): https://lifidea.substack.com/p/the-age-of-user-builders-a-paradigm?r=57u2e2

30년 가까이 IT 현장에서 일하면서 기술의 변화를 수없이 목격해왔지만, 요즘처럼 변화의 체감 속도가 빠른 시기는 드물었던 것 같습니다. 
이 블로그를 15년 넘게 운영해오면서 여러 기술 사이클을 기록해왔는데, 지금 AI가 만들어내는 변화는 그 어느 시기와도 결이 다릅니다. 
특히 올해 들어 제가 직접 실험하고 있는 AI와의 협업 방식이 빠르게 진화하고 있어서, 그 과정을 기록으로 남기고 싶었습니다.

지난 4월 26일, Catch Up AI 채널에서 세 번째 시즌의 일곱 번째 AI in Action 라이브 방송을 진행했습니다. 
3시간 분량의 핵심 내용을 5분짜리 하이라이트 영상으로 정리했고, 한국어와 영어 버전을 모두 만들었습니다.

📺 한국어 영상: https://youtu.be/Eg73eVizKsk

📺 English version: https://youtu.be/LgJffd_65S0

이번 포스팅에서는 영상 내용뿐 아니라, 영상을 만드는 과정 자체에서 얻은 것들도 함께 나눠보려 합니다.

AI가 라이브 방송을 진행한다는 것의 의미
이번 방송의 가장 인상적인 실험은 GOBI Desktop AI를 공동 MC로 세운 것이었습니다. 단순히 질문에 대답하는 수준이 아니라, 방송 전체의 흐름을 함께 이끌었어요.

강원도 사투리로 시작해서 전라도, 경상도, 교포 말투를 자연스럽게 넘나들었고, 제가 잠깐 자리를 비운 사이에도 시청자들과 소통을 이어갔습니다. 다음 순서를 스스로 판단하고, 뉴스를 정리하고, 방송 흐름을 유지했어요.

오랫동안 AI를 도구로 사용해왔는데, 이번 경험은 달랐습니다. AI가 컨텍스트를 파악하고 자율적으로 판단하는 장면은, 단순한 자동화와는 질적으로 다른 무언가가 시작되고 있다는 느낌을 줬습니다.

OpenAI 이미지 스킬 — 라이브로 2분 만에 제작
두 번째 실험은 OpenAI gpt-image-1 기반의 이미지 생성 스킬을 라이브 방송 중에 직접 만드는 것이었습니다. 필요한 기능을 프롬프트로 정리하고 스킬 생성을 요청했더니, 말 그대로 2분이 채 안 걸렸습니다.

바로 동일한 프롬프트로 기존의 Gemini 이미지 스킬과 결과물을 비교해봤는데, 흥미로운 차이가 있었습니다.

OpenAI gpt-image-1: 텍스트 렌더링, 공간 배치 지시, 대화형 수정에서 강점
Gemini 2.5 Pro: 정보 밀도 높은 인포그래픽, 세부 정보 표현에서 강점
어느 쪽이 낫다기보다, 용도에 따라 적합한 도구가 다르다는 걸 확인했습니다. 앞으로는 썸네일이나 삽화는 OpenAI, 슬라이드용 인포그래픽은 Gemini를 기본으로 가져가려 합니다. 단 한 번의 테스트로 결론짓기는 어렵고, 계속 사용하면서 각자의 강점을 숙달해나가는 과정이 필요하겠죠.

Vibe Guiding 첫 개발 — 두 환경에서 동시에
올해 가장 중요하게 생각하는 프로젝트인 Vibe Guiding의 첫 개발 스텝을 이번 방송에서 시작했습니다. GOBI 멀티 시스템을 대상으로 하는 AI 가이딩 시스템인데, 이번 실험에서 특이한 점은 GOBI Desktop과 VS Code, 두 환경에서 각자 독립적으로 개발을 진행한다는 겁니다.

같은 목표를 가지고 다른 도구와 다른 접근법으로 개발했을 때 결과가 얼마나 달라지는지 비교해보려는 시도입니다. 이번 방송에서는 GOBI Desktop으로 로드맵 초안까지 완성했고, VS Code 버전은 주중 번외편 라이브로 이어집니다.

핵심 인사이트: 자가 진화하는 SDLC
이번 방송에서 공유된 인사이트 중 개인적으로 가장 오래 생각하게 만든 이야기입니다.

GOBI 개발팀에서 실제로 있었던 일인데, AI에게 아직 구현되지 않은 기능을 요청했을 때 에러를 반환하는 대신 기존 기능들을 조합해서 요청을 완수해버렸다고 합니다.

전통적인 소프트웨어라면 "이 기능은 없습니다"라는 에러를 반환했겠죠. 하지만 AI는 "있는 것들로 해결해드릴게요"를 선택했습니다.

이것이 시사하는 바가 크다고 생각합니다. 소프트웨어 개발의 패러다임이 달라지고 있어요. 모든 기능을 완성해두지 않아도 AI가 방법을 찾아주는 방향으로 시스템이 진화하고 있고, 개발자의 역할도 '기능을 구현하는 사람'에서 'AI가 안전하게 자율적으로 움직일 수 있는 환경을 설계하는 사람'으로 이동하고 있다는 느낌을 받습니다. 이 주제로 Substack에 더 깊은 글을 쓸 예정입니다.

이 영상 자체도 AI 실험의 산물입니다
마지막으로 영상 제작 과정도 간단히 공유합니다. 하이라이트 영상은 Remotion(코드 기반 영상 제작 프레임워크)으로 제작했습니다. 슬라이드 데이터를 TypeScript로 정의하면 애니메이션과 레이아웃이 자동으로 구성되고, OpenAI TTS API로 나레이션을 생성한 뒤 ffmpeg로 속도를 조정합니다. 슬라이드 이미지는 Gemini API로 생성했고요.

이 워크플로우의 장점은 한국어 버전과 영어 버전을 동일한 코드 구조로 관리할 수 있다는 점입니다. 데이터 파일만 바꾸면 두 버전이 독립적으로 렌더링됩니다. 반복 제작이 많은 콘텐츠라면 충분히 실용적인 접근이라고 생각합니다.

AI와의 협업 실험은 계속됩니다. 다음 방송에서는 Vibe Guiding 개발이 본격적으로 이어질 예정입니다.

🌐 catchupai.net

🎬 [현장 리포트] WaTech Washington State IT Industry Forum 2026 — 미국 공공 IT 시장 문이 열렸습니다

👉 한국어 :  https://youtu.be/3BffZSHrXo0?si=H8GxE-tD2vRZL_Oa

👉 영어 :   https://youtu.be/Ef_yxpiMcCo?si=JTOOr0k0Pyp8ydGE

지난 4월 14일, 워싱턴 주 정부 IT 기관 WaTech(Washington Technology Solutions) 가 주최하는 Washington State IT Industry Forum 2026에 직접 참석하고, 현장 리포트 형식으로 영상을 제작했습니다.

이 포럼은 2023년부터 연 2회 개최되는 행사로, 올해로 6회째를 맞이했습니다.
슬로건은 "Public + Private = Possible" — 주 정부와 민간 기업의 협력을 공식적으로 추구하는 자리입니다.

📌 이 영상에서 다루는 핵심 내용

① 워싱턴 주 CIO Bill Kehoe의 기조연설

"AI 없이는 혁신 없고, 데이터 없이는 AI 없다"
COBOL 코드 변환: 수년 → 수초 / 테스트 케이스 생성: 수백 시간 → 30초
6개 신규 이니셔티브 발표, 특히 민간 기업 직접 참여 채널인 IT Industry Advisory Council 신설 발표
② 4개 워크숍 트랙 — 주 정부가 직접 내놓은 과제들

🌿 환경부: 허가 처리 속도 개선 (데이터 표준화)
🔒 WaTech: IT 설계 리뷰 통합 (보안·프라이버시·AI 컴플라이언스)
💊 복지 기관: Medicaid/SNAP 오류율 감소 → 연방 제재 진행 중, 긴급도 최상
📊 WaTech: 기관 간 데이터 공유 표준화
③ 스타트업을 위한 핵심 인사이트

워싱턴 주 정부 1곳 = 17개+ 기관에 동시 적용 가능한 스케일
ROI를 숫자로 증명하는 제안이 먼저다
"AI를 위한 AI"는 통하지 않는다 — 실질적 문제 해결이 핵심
🎯 이런 분들께 강력 추천합니다

🇺🇸 미국 공공 IT 시장 진출을 준비 중인 한국 스타트업
🤖 GovTech, AI, 데이터 솔루션을 보유한 기업
🇰🇷 미국에서 활동 중인 한인 테크 창업자 & 개발자
정부 조달에 관심 있는 모든 IT/AI 기업
미국 공공 시장은 진입 장벽이 높아 보이지만, 이런 포럼이 그 문을 직접 열어주는 기회입니다. 영상으로 현장 분위기와 핵심 정보를 먼저 확인해 보세요!

AI를 일상에 적용해 보는 실험들을 매주 진행하고 있습니다.

지난 일요일(4월 12일)에는 3시간 라이브 방송을 통해 여러 가지 실험을 진행했는데요, 이번엔 정말 예상치 못한 일들이 많이 벌어졌습니다.

🎬 AI in Action Live #5 — 무슨 일이 있었나
이번 방송의 가장 큰 특징은 GOBI Desktop 앱을 방송 내내 켜두고 진행했다는 점입니다. 시애틀에 기반을 둔 한인 스타트업 Gobi가 개발 중인 앱인데요, 3시간 전체가 사실상 실전 테스트의 장이었습니다.

이번 방송에서 벌어진 일들:

🎙️ AI 공동 진행자 실험
AI에게 방송 진행을 맡겼더니 경상도 사투리, 전라도 사투리, 그리고 일본어까지 막힘 없이 소화해냈습니다. 한국어·영어·일본어를 오가며 진행하는 다국어 방송이 즉흥적으로 성공한 셈입니다.

🗓️ AI 일정 관리 비서 실험
"지난주 결산이랑 이번 주 계획 문서 만들어줘"라고 했더니, AI가 제가 잊고 있던 일정까지 기억해서 문서에 채워 넣었습니다. 매일 AI와 나눈 대화가 쌓이다 보니 AI가 한 주 전체를 파악하고 있었던 거죠.

🚀 Vibe Guiding 아키텍처 첫 공개
앞으로 개발할 AI 가이딩 시스템의 초안 설계도를 이번 방송에서 처음 공개했습니다.

🐛 GOBI Desktop 버그 2건 발견
Agent 메뉴 사용 시 Windows 전체가 약 1분간 freeze되는 현상, 그리고 AI가 실행 없이 완료 보고를 하는 현상 — 두 가지를 라이브 중에 발견하고 즉시 기록했습니다.

🧠 함께 보면 좋은 영상: AGI 시대, 개인 지식 관리의 가치
이번 방송에서 소개한 AI 뉴스 중 하나로, 김진영님의 발표 영상도 함께 추천드립니다.

시애틀에 거주하시며 AI4PKM 프로젝트를 리드하고 계신 김진영님이 한국 CMDS AI PKM Meetup에서 발표하신 내용인데요.

"AI가 제너럴한 지식을 압도할수록, 나만의 경험과 판단이 담긴 개인 지식의 상대적 가치는 높아집니다."

AGI 시대에 왜 개인 지식 관리가 오히려 더 중요해지는지, 그리고 Gobi가 그리는 커뮤니티 PKM의 미래가 무엇인지를 약 5분 안에 명쾌하게 설명하는 영상입니다. 짧지만 밀도가 높습니다.

📺 영상 링크 모음
🇰🇷 라이브 #5 요약 (한국어, 15분) : https://youtu.be/8G0c_ZhX1Kw?si=9wPxLla-jMdnRKCs

🇺🇸 라이브 #5 요약 (영어, 13분) : https://youtu.be/SMjpBIpH87I?si=MshVOkHpG2RGDtu-

🧠 AGI 시대 PKM의 가치 (김진영님) : https://youtu.be/qJ0AAVjHHK0?si=3-ehgDzqgou5UZ_3

📡 라이브 원본 (3시간 전체) : https://www.youtube.com/live/OMy733naNos?si=kfLFY_6nfR6gbv5J

🌐 Catch Up AI
매주 일요일 밤 9시(한국 시간) 라이브로 진행 중입니다.
서브스택 글, 유튜브 영상 링크 모음은 홈페이지에서 확인하실 수 있습니다.

👉 https://catchupai.net

궁금한 점이나 해보고 싶은 실험이 있으시면 댓글로 남겨 주세요.
다음 라이브 방송(4월 19일 일요일)에서 직접 시도해보고 결과를 공유하겠습니다.

잔디 관리를 AI로 공부하다가 예상치 못한 인사이트들을 얻었습니다.

공부를 시작하자마자 AI가 이런 요청을 해왔습니다.
"마당 사진 찍어 보내주세요", "앞뒤 마당 너비 재서 알려주세요", "스프링클러 컨트롤러 앞에 가서 직접 이렇게 해보세요."

단순한 이론 강의가 아니었습니다. 그리고 그게 시작이었습니다.

이 글에서 다루는 인사이트들:

AI는 생각보다 훨씬 더 초개인화 서비스를 해준다
하지만 그러려면 AI에게 줄 나만의 컨텍스트가 필요하다 — 그게 PKM과 PCM이 중요한 이유
학습 중에 배우는 것도 좋지만, 진짜 가치는 그 다음에 온다
학습 과정에서 내 데이터(문서, WorkLog, 대화 히스토리)가 쌓이면서 AI는 점점 나한테 딱 맞는 가이딩을 해주게 된다
잔디 이야기로 시작했지만, AI 시대를 어떻게 살아야 하는지에 대한 이야기입니다.

👇
https://lifidea.substack.com/p/ai-f7d?r=57u2e2

https://youtu.be/ZIhc46O6ZRw

I was using AI to learn how to care for my lawn — and walked away with something I didn't expect.

The moment I started, AI made requests I never saw coming.
"Take photos of your yard and send them to me." "Measure the width of your front and back lawn." "Go stand in front of your sprinkler controller and follow these steps."

It wasn't a lecture. It was pulling me into my own context. And that changed everything.

Here's what I took away from the experience:

AI is capable of far more personalization than most people realize
But to unlock that, you need to feed it your own context — that's why PKM and PCM matter more than ever in the AI era
The learning itself is valuable, but what comes after is even better
As you learn, your personal data builds up — documents, work logs, conversation history — and AI starts giving you answers that fit you specifically, not just anyone
That's when it shifts from a learning tool to a personal guide
It started as a story about lawn care.
It ended as a lesson about how to live in the age of AI.

👇
https://lifidea.substack.com/p/ai-sent-me-outside?r=57u2e2

https://youtu.be/jLS0NKtstdI

🔥 AI로 하루에 영상 5개 만들 수 있을까요?

이번 주 AI in Action 라이브 요약 영상입니다.

이번 방송에서는
👉 새롭게 공개한 Gobi Desktop Capture 기능 (실시간 음성 → 자동 정리 & 시각화)
👉 하루에 AI로 영상 5개 제작한 실험
👉 AI로 잔디 관리까지 학습하고 실제 적용한 과정
👉 그리고 Vibe Guiding 프로젝트 시작

까지 다양한 실험을 진행했습니다.

특히 이번에 인상적이었던 부분은
👉 말하는 내용이 실시간으로 정리되고
👉 바로 콘텐츠로 이어지는 흐름이었습니다.

그리고 중요한 발견도 있었습니다.

❗ AI는 모르면 “그럴듯하게 틀린 답”을 만든다 (할루시네이션)
👉 그래서 결국 중요한 건
AI에게 얼마나 좋은 Context를 주느냐 (PKM) 입니다.

AI를 단순히 쓰는 수준이 아니라
👉 AI와 함께 일하는 방식 자체를 실험하고 있습니다.

영상으로 직접 확인해 보세요 👇

🇰🇷 Korean version
https://youtu.be/q7PW7q-Avn4?si=QD58oW4qbH_Wx0el

🇺🇸 English version
https://youtu.be/_jFivPrSqU4?si=Ymo88oDpo-OUblqD

Catch Up AI 2026 - Innovating with AI Hub

🚀 AI in Action 라이브 방송 안내

AI를 일상에 적용해 보는 다양한 실험

AI와 Voice로 대화를 자주 하게 됐습니다.
얘한테 잠깐 방송을 맡겨봐도 되지 않을까? 하는 생각이 들더라구요.
그래서 AI 에게 라이브 방송 진행 시켜보기 실험 해 보기로 했습니다. ;)
그리고 주중 잔디에 비료도 주고 스프링클러도 세팅하는 실습을 진행했습니다.
잔디 관리 학습 마무리를 해 보겠습니다.
그리고 Vibe Guiding 프로젝트를 시작하는 이야기도 해 보겠습니다.

🌱 잔디 관리 주중 실습 완료 - 마무리  
🎙️ AI 에게 잠깐 방송 진행 맡겨 보기
🚀 Vibe Guiding 프로젝트 시작하기

🧠🤔💬🤝 이 실험에 여러분도 같이 참여 하실 수 있습니다.

🕔 방송 일정
📅 2026년 04월 05일 (일)
🕘 오후 9시 (KST, 한국) / 🕔 오전 5시 (PST, 시애틀)

🔔 라방 알림 설정하기 : https://www.youtube.com/live/5GSX5XuytKE?si=goY3uq88gxb0rD7I

📂 GitHub Repository
방송에서 사용하는 Repository
▶️ https://github.com/solkit70/CatchUpAI_VL

Catch Up AI Vibe Learning 방법론 Template
▶️ https://github.com/solkit70/VibeLearn-AI

📣 라이브 방송에 참여해서 말만 하세요!
✨ 여러분의 아이디어가 실시간으로 구현될 수도 있습니다!

🔥 부담 없이 함께 해요!
🤖 Vibe Coding은 AI에게 코딩을 시키는 것이 아니라,
👥 AI와 함께 호흡하며 배우고 실험하는 새로운 방식입니다.
🙌 지금 바로 함께해 보세요!

💻🚀 Catch Up AI Website
https://catchupai.net/

🤖 AI가 스스로 배우고, 당신을 안내하는 시대가 옵니다

지난 1년간 Vibe Coding, Vibe Learning 실험을 해오면서 새로운 아이디어가 생겼습니다.

바로 Vibe Guiding입니다.

여러분, 새 앱을 쓸 때마다 매뉴얼 찾고, 튜토리얼 보고, 그래도 모르면 검색하는 과정... 너무 당연해서 불편한 줄도 몰랐죠?

만약 앱이 스스로 여러분에게 맞는 방식으로 안내를 해준다면 어떨까요?
매뉴얼도 필요 없고, 튜토리얼도 필요 없이.

💡 핵심 아이디어는 이렇습니다
Vibe Learning이 만든 교과서급 문서 → AI에게 완벽한 Context가 됩니다.
여기에 사용자 정보가 더해지면 → 각 사람에게 딱 맞는 안내가 자동으로 제공됩니다.

처음 쓰는 사람에겐 입문자 안내를,
어느 정도 써본 사람에겐 심화 팁을,
특정 기능이 필요한 사람에겐 그 기능을 바로 알려주는 시스템입니다.

아직은 실험 중인 아이디어입니다. 하지만 가능성은 충분히 보입니다.

자세한 내용은 아래 Substack 글에서 확인해 주세요 👇
👉 https://lifidea.substack.com/p/vibe-guiding-ai?r=57u2e2

개념 소개 영상도 함께 만들었습니다.
🇰🇷 한국어 영상: https://youtu.be/bNY5GvU6rG4

🇺🇸 영어 영상: https://youtu.be/IFCennFBeUI

이 아이디어에 관심 있으신 분, 또는 본인의 시스템에 먼저 적용해 보고 싶으신 분은 편하게 DM 주세요 🙏

#VibeGuiding #VibeLearning #AI #인공지능 #CatchUpAI #AI활용 #스타트업

📢 딥테크 스타트업이라면 꼭 보세요 — 미국 공공조달 시장 진입의 직통 티켓

미국 진출을 꿈꾸는 한국 스타트업이라면, 이 영상 3분이 방향을 바꿀 수 있습니다.

🎬 지금 바로 영상 확인하세요 👇
▶️ https://youtu.be/ldR8aJRhkto?si=KUCSo6IeO37kx559

시애틀은 지금 수십억 달러 규모의 스마트 인프라 혁신 중입니다.
그 기회의 문을 한국 딥테크 스타트업에게 직접 열어주는 프로그램이 생겼습니다.

🏙️ 2026 K-Startup Smart City & Smart Building Innovation Showcase
📅 2026년 6월 1일 ~ 5일 | 📍 미국 시애틀
🔗 신청: smart-city.seattlepartners.us

단순 전시회가 아닙니다. 이런 기회가 패키지로 옵니다:

✅ 시애틀 시정부·킹 카운티·WSDOT 실제 구매 결정권자와 1:1 미팅
✅ Madrona Venture Group 등 탑티어 VC 네트워킹
✅ 지멘스·허니웰 등 글로벌 기업 파트너십
✅ 시애틀 650+ 시립 건물 대상 파일럿 프로젝트 협력 발굴

🎯 모집 분야
스마트시티 · 스마트빌딩 · 에너지 · AI 데이터 · 모빌리티 · 기후/지속가능성

📝 신청 방법
웹사이트 URL + 솔루션 소개 3~5문장이면 충분합니다.
신청은 지금 → smart-city.seattlepartners.us

⏰ 신청 마감: 4월 6일(월) | 선정 발표: 4월 12일

자격이 될 것 같은 스타트업 대표님들께 이 영상을 공유해 주세요 🙏
많은 한국 기업들이 이 기회를 놓치지 않았으면 합니다.

▶️ https://youtu.be/ldR8aJRhkto?si=KUCSo6IeO37kx559