IT 기술 따라잡기

행사 242개를 AI로 추려 캘린더에 넣기까지 (Seattle Tech Week 2026)

솔웅 — Wed, 29 Jul 2026 03:09:09 +0900

Seattle Tech Week 2026이 이번 주(7/27~31) 시애틀에서 진행 중이다. 일주일 동안 열리는 행사가 242개, 그중 AI 태그가 붙은 것만 77개다.

전부 내 관심 분야라 오히려 고르기가 어려웠다. 갈 만한 게 없는 게 아니라, 관심 가는 게 한 주에 몰려 있는 게 문제였다. 행사 하나 확인하는 데 2분씩만 잡아도 8시간이 넘는다.

이걸 AI에게 맡기는 과정에서, 같은 문제를 두 에이전트가 어떻게 다르게 접근하는지 꽤 선명하게 볼 수 있었다. 결론부터 말하면 이번 건은 명확히 Codex Win이었다.

1. Claude Code가 막힌 지점

처음 요청은 단순했다. "이 페이지에 있는 행사들을 정리해줘."

Claude Code는 Luma 허브 페이지를 찾아냈다. 거기까지는 문제없었다. 그런데 각 행사의 날짜·시간·장소·신청 링크를 안정적으로 추출하지 못했다.

이유는 명확하다. Luma는 동적 웹앱이다. 사람 눈에 보이는 카드 목록은 정적 HTML에 들어 있는 게 아니라, 브라우저 안에서 API 호출로 렌더링된 결과다. 즉 "페이지를 찾았다"와 "그 페이지의 모든 이벤트 데이터를 구조화해서 가져왔다"는 전혀 다른 문제다.

게다가 이벤트가 200개가 넘으면 개별 링크를 하나씩 타고 들어가는 방식은 금방 병목이 된다. 결국 내가 화면 캡처를 제공하고, AI가 그걸 읽어 표로 만드는 우회로를 택했다. 하루치는 처리되지만 5일치를 하려면 같은 짓을 반복해야 한다. 확장성이 없는 방식이었다.

자동화하려다 반자동 수작업이 된 셈이다.

2. Codex가 문제를 다시 정의한 방식

같은 상황을 Codex에게 그대로 설명하고 방법을 물었다.

Codex는 "화면을 더 잘 읽는 방법"을 찾지 않았다. 대신 "이 화면이 데이터를 어디서 가져오는가"를 추적했다. JavaScript 번들과 네트워크 호출 구조를 확인해, 허브가 내부적으로 쓰는 공개 API 엔드포인트를 찾아냈다.

확인된 정보는 이랬다.

Calendar ID: cal-7YGhWSN0o5k0LsQ
Endpoint: https://api.luma.com/calendar/get-items?calendar_api_id=...&period=future
페이지네이션: pagination_limit, pagination_cursor, has_more, next_cursor

이 API를 호출하니 각 이벤트의 제목, 시작·종료 시간, 장소, 태그, 등록 상태, URL이 구조화된 JSON으로 떨어졌다. 페이지네이션을 따라가며 전체를 수집해 242개 전량을 확보했다.

구분 Claude Code 초기 방식 Codex 해결 방식

접근 대상	화면, 검색 결과, 사용자 캡처	공개 JSON API
데이터 형식	화면 텍스트, 수동 링크 매칭	구조화된 JSON
확장성	날짜별 캡처 필요	전체 자동 수집
병목	이벤트별 링크 추적	페이지네이션 처리

중요한 건 어느 모델이 더 똑똑하냐가 아니다. 문제를 어떤 레벨로 정의했는가가 결과를 갈랐다. "이 페이지의 행사들을 정리해줘"는 사람에게는 자연스러운 요청이지만, 에이전트에게는 동적 렌더링·숨겨진 API·페이지네이션·링크 매칭·상태 변경이 뒤섞인 복합 요청이다.

3. 수집 다음이 진짜 일이다

데이터가 모였다고 끝이 아니다. AI 태그만 77개인데 다 갈 수는 없다.

AI에게 내 기준을 줬다. 지금 진행 중인 프로젝트와의 관련성, 시간 충돌 여부, 시애틀-벨뷰 이동 부담(편도 약 30분). 결과물은 추천 목록이 아니라 내가 Yes/No만 판단하면 되는 후보표였다.

여기서 한 가지 짚어둘 게 있다. AI가 내 기준을 알 수 있었던 건 평소에 작업 기록을 로컬 마크다운으로 남겨뒀기 때문이다. WorkLog, Daily Roundup, Topic 문서가 쌓여 있으니 AI는 "이 사람이 무엇에 관심 있는지"를 추론할 근거를 갖고 시작했다. 그래서 인기 있어 보이는 행사가 아니라, 내가 하던 일과 연결되는 행사를 우선 보고했다.

최종적으로 참가 확정 12개, 승인 대기 12개. Google Calendar에 반영하고 승인 메일이 올 때마다 상태를 갱신했다.

4. 한 번의 통찰을 재사용 가능하게 만들기

여기서 끝났으면 그냥 잘 풀린 사례 하나였을 것이다.

일주일 뒤, 전혀 다른 사이트(Wix 기반 페이지)에서 똑같은 벽을 만났다. WebFetch가 "JS로 동적 렌더링돼서 내용을 다 못 가져온다"고 보고했다. 그때 이 원칙을 다시 적용했다 — 화면 말고 데이터 원천을 찾는다. 원본 HTML을 직접 받아보니 페이지 안에 임베드된 JSON 객체에 전체 콘텐츠가 들어 있었다.

같은 접근이 두 번 통했으면 그건 우연이 아니라 패턴이다. 그래서 이 방법 자체를 web-data-extraction이라는 재사용 가능한 스킬로 정리했다. 다음에 같은 상황이 오면 AI가 이 원칙을 잊지 않도록.

재사용 가능한 절차는 대략 이렇다.

사용자가 보는 화면과 AI가 접근 가능한 데이터가 같은지 먼저 확인한다
동적 페이지라면 HTML 텍스트만 읽지 말고 JS 번들과 네트워크 호출을 본다
임베디드 JSON이나 공개 API가 있으면 화면 캡처 대신 거기서 구조화된 데이터를 가져온다
페이지네이션(cursor, limit, has_more) 구조를 확인한다
원천 데이터 저장과 선별·추천을 별도 단계로 분리한다
상태가 바뀌는 정보(등록 승인 등)는 최종 결정 직전에 다시 확인한다

5. 한계도 분명하다

과장하지 않기 위해 적어둔다. AI가 Luma에 로그인해서 Register나 Request to Join을 대신 눌러주지는 못했다. 신청·승인 흐름을 에이전트가 안정적으로 처리하는 건 아직 일반 사용자가 안심하고 맡길 수준이 아니다.

그러니까 이 실험의 결론은 "AI가 다 해줬다"가 아니다. 정보 과부하를 줄이고, 내가 결정할 수 있는 형태로 정리해주는 데까지가 현재 지점이다. 그것만으로도 8시간짜리 일이 며칠 저녁 잠깐씩으로 줄었다.

6. 여담 — 월요일 현장에서

이렇게 정한 일정으로 어제 월요일 첫 행사에 갔다. 벨뷰 시청에서 열린 Startup425 행사였는데, 거기서 한국에서 온 42 Network 학생들을 만났다.

42는 강의와 시험 대신 프로젝트와 동료 학습(peer-to-peer)으로 개발자를 키우는 소프트웨어 교육기관이다. 프랑스 파리에서 시작해 지금은 30여 개 나라에 캠퍼스가 있고, 한국에는 42 서울이 있다. 공식 소개에 따르면 세계 최대 규모의 무료 IT 교육 네트워크다.

먼 길 왔으니 많이 배우고 가면 좋겠다.

영상

전체 과정을 7분짜리 영상으로 정리했다.

https://youtu.be/EQ1I0YSfMvM

영어 버전: https://youtu.be/OjSXw0_4ihY

$100이 하루 만에 사라졌다 — Anthropic Fable 5 유료 전환 사용기

솔웅 — Sat, 25 Jul 2026 13:50:40 +0900

7월 초 일주일간 무료로 제공되던 Anthropic의 신모델 "Fable 5"가 유료 전환됐다. $20 구독료(Claude Pro)에는 포함되지 않고, Usage Credits를 별도로 결제해야 쓸 수 있는 구조다. 마침 $100짜리 무료 크레딧(9/19 만료)과 이전 크레딧 약 $18(8월 만료)이 남아 있어서, 어차피 쓸 거 제대로 실측해보기로 했다. 시작 잔액은 $25.08, Monthly Spend Limit은 $20으로 걸어뒀다. "설마 이걸 넘기겠어" 싶었다.

첫날 저녁, 한도 118% 초과

착각이었다. 첫날 저녁, 슬라이드 컴포넌트 몇 개를 고치는 사이 Monthly Spend Limit을 118% 초과했다는 메시지가 떴다. 작업이 그대로 멈췄다.

하루 반나절 만에 한도를 4번 올리다

그때부터 이상한 행진이 시작됐다. $25 → $40(다음 날 새벽 또 초과) → $70(문서 두 개에 92%) → $100. 하루 반나절 사이 네 번의 한도 인상. 학습 로드맵 문서 하나, 구글 폼 설계 문서 하나 — 이 두 개를 마무리하는 데만 $17.93이 들었다. "이건 계속 못 쓰겠다"는 생각이 처음 든 순간이었다.

같은 날 두 작업의 영수증: $0 vs $8.16

그래서 작업을 두 종류로 나눴다. 절차가 정해진 기계적 작업(구글 폼 실제 제작)은 Sonnet으로, 창의적 판단이 필요한 작업(안내 슬라이드 1장 설계)만 Fable로. 같은 날 두 작업의 영수증을 비교하니 $0 대 $8.16으로 극명하게 갈렸다. 참고로 이 영상 자체를 기획하는 동안에도 크레딧 게이지가 74%에서 85%로 늘었고, 슬라이드 코드를 작성하던 제작 중반에는 남은 $16이 순식간에 사라지며 $100 한도마저 넘겨 결국 Opus로 갈아타 마무리했다.

지금 쓰고 있는 AI 스택

결론은 "성능은 최고, 하지만 일상적으로는 못 쓴다"였다. 지금은 이렇게 나눠 쓴다.

Fable 5: 당분간 보류 — 일상 사용은 너무 비쌈
Opus: 주요 작업 — 계획·분석·중요한 판단
Sonnet: 간단한 작업 — 정해진 절차·기계적 처리

실제 매달 지불하는 AI 구독료는 Claude Pro $20 + ChatGPT Plus(Codex) $20 + Google AI Plus(Gemini) $4.99 — 총 $44.99에 세금 별도, 여기에 Usage Credits 같은 종량제 비용이 쓴 만큼 추가된다.

이 영상은 어떻게 만들었나

영상 슬라이드 기획부터 컴포넌트 코딩, 렌더링까지 Claude Code와 Remotion AI로 만들었다. 나레이션은 Qwen3-TTS로 생성했는데, 내 목소리를 복제한 Voice Clone과 AI 프리셋 보이스(Cherry·Serena·Sohee)를 슬라이드 성격에 맞게 섞어 썼다. 영어 버전은 슬라이드 텍스트와 나레이션을 전부 영어로 다시 작업해 별도로 올렸다.

영상으로 보기

한국어 영상 전체 챕터는 아래에서 확인할 수 있다.

https://youtu.be/3z4iwrpF0p8

English version (full English narration & subtitles):

https://youtu.be/VWg-1u9eEW8

도메인 지식이 AI 시대의 해자가 되는 이유 — Build with AI 쉽게 보기

솔웅 — Wed, 22 Jul 2026 13:46:28 +0900

## 왜 이 영상을 만들었나

얼마 전 유타주의 한 선생님이 컴퓨터가 익숙하지 않으신데도 AI의 도움을 받아 며칠 만에 앱을 만드는 과정을 옆에서 도와드렸습니다. 그분이 만든 건 자신의 인생 이야기를 말로 들려주면 녹음해서 글로 바꾸고, 책으로 엮을 수 있는 문서로 정리해 프린트까지 해주는 앱이었습니다. 특별한 코딩 재능이 있어서가 아니라, 평생 쌓아온 경험 자체가 이미 충분한 재료였기 때문입니다.

이 경험을 바탕으로, 시애틀의 송재희님이 정리하신 무료 가이드 "Build with AI"를 쉽게 풀어 소개하는 영상을 만들었습니다. 대상은 개발자가 아니라, 자기 분야의 경험과 지식은 풍부하지만 컴퓨터는 어렵게 느껴지는 분들입니다.

https://youtu.be/T9BCpJ_ffzQ

## Build with AI, 12부를 네 묶음으로

Build with AI는 12개 파트로 구성된 실전 가이드인데, 영상에서는 이걸 네 묶음으로 나눠 설명합니다.

- **사고 전환** (Part 0~2): AI는 버튼이 아니라 협업자라는 마인드셋, 맡길 일과 사람이 지킬 일의 구분
- **재료 준비** (Part 3~6): 좋은 결과는 좋은 재료(도메인 지식·기록·문제 정의)에서 나온다
- **만들기 방식** (Part 7~9): AI 에이전트·바이브 코딩·코드 어시스턴트, 그리고 "계획부터" 원칙
- **서비스화와 미래** (Part 10~12): 혼자 쓰는 것과 남도 쓰게 만드는 것의 차이, 그리고 변하지 않는 자산

## 제 경험을 더한 부분

원문에 없는, 제가 실제로 겪은 두 가지 이야기도 넣었습니다.

1. **AI 자막 검수 경험담**: AI가 고유명사를 소리 나는 대로 잘못 적거나, 말실수까지 그대로 받아 적는 걸 보면서, 사람이 어디에 필요한지가 더 또렷해진 경험
2. **배포의 벽**: 이선생님이 앱은 완성했지만, 가족에게 전달하는 배포 단계에서 막혔던 뒷이야기 — 그리고 이걸 "100마일 고속도로 중 5마일만 10차선"이라는 비유로 정리한 이유. 여러 사람이 함께 쓰는 앱에는 데이터베이스·백엔드·클라우드 같은, AI 에이전트가 아직 대신해주지 못하는 일이 많다는 것도 짚었습니다.

## 바이브 코딩을 시작하고 싶은데 막히는 분들을 위한 프로그램

영상 제작과 별개로, 저는 AI를 일상에 적용하는 다양한 실험을 계속하고 있습니다. 그중 하나로 "코딩은 모르지만 꼭 만들고 싶은 앱이 있다"는 분들을 위해, 컴퓨터에 바이브 코딩 환경(VS Code + Claude Code)을 함께 세팅하고, 원하시는 간단한 앱 하나를 온라인으로 같이 만들어보는 과정을 진행하고 있습니다.

관심 있으신 분은 영상 설명란의 신청서 링크로 들어가 성함·이메일·만들고 싶은 앱만 간단히 적어 주시면 제가 직접 이메일로 연락드립니다. 한국어·영어 모두 신청 가능합니다.

English version: https://youtu.be/bfpj7aetzhk

바이브 코딩 첫걸음 - 온보딩 신청서
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScLIGwXR4SR467JJcRbVWkoKZP9Xd0bhHDSM64noospnK1X8w/viewform

바이브 코딩 첫걸음 — 온보딩 신청서 Vibe Coding First Steps — Program Application

코딩을 몰라도 괜찮습니다. 컴퓨터가 익숙하지 않아도 괜찮습니다. 오랫동안 쌓아 오신 경험과 지식으로 나만의 앱을 만들어 보고 싶으신 분들을 위해, 컴퓨터에 바이브 코딩 환경을 준

docs.google.com

원문: Build with AI (송재희님), https://buildwithai.clearlyreqs.com/ko/

AI로 만들기

비개발자를 위한 AI 실무 가이드 — AI 이해하기부터 프로덕션 배포까지 12부작 시리즈

buildwithai.clearlyreqs.com

AI에게 맡기고 '승인'만 눌렀더니 — 유튜브 채널 회생 프로젝트에서 얻은 인사이트 세 가지

솔웅 — Mon, 20 Jul 2026 08:18:36 +0900

2년 넘게 조금씩 키워온 제 유튜브 채널이, 최근에 처음으로 구독자가 줄었습니다. 그래서 원인을 AI에게 분석시켜 봤습니다. "몰락한 유튜브 채널 살리기 프로젝트"는 여기서 시작합니다.

https://youtu.be/uvR--_klsMg

## 언어 장벽은 아직 안 무너졌다

여러 원인 중 하나가 뜻밖이었습니다. 저는 AI 번역이 좋아지고 유튜브 더빙 기능까지 나온 걸 보면서, 언어 장벽이 예전만큼 크지 않을 거라고 판단했습니다. 그래서 같은 내용을 한국어 영상과 영어 영상, 두 버전으로 만들어 올려왔는데요. AI로 채널 데이터를 뜯어보니, 이 판단 자체가 하락의 원인 중 하나였습니다. 시청자는 여전히 자기 언어로 된 콘텐츠를 원했고, 두 버전으로 쪼개는 전략은 각 버전의 노출과 완청률을 동시에 갉아먹고 있었습니다.

원인을 없애는 대신, 원인을 보완하는 쪽으로 처방을 정했습니다. 모든 영상에 자막을 달아서, 영어 영상엔 한국어 자막을, 한국어 영상엔 영어 자막을 붙이는 것입니다.

## 자막 대작전 — 실패, 성공, 반전

### 1차 시도: Remotion, 그러나 16시간

이미 Remotion으로 슬라이드형 영상을 만들고 있었기 때문에, 자막도 같은 파이프라인 안에서 처리하는 게 자연스러워 보였습니다. React 컴포넌트로 자막 오버레이를 만들고 프레임 단위로 타이밍을 맞췄습니다. 그런데 세미나 녹화 영상 하나를 자막까지 입혀 렌더링하는 데 16시간이 걸렸습니다. Chromium 기반 렌더러가 매 프레임을 실제로 그려내는 방식이라, 자막 레이어 하나 추가했을 뿐인데 비용이 크게 뛰었습니다.

### 2차 시도: ffmpeg, 15배 빨라졌다

같은 작업을 ffmpeg + libass 조합으로 바꿨습니다. 자막을 .ass 파일로 만들어 영상에 직접 번인(burn-in)하는 방식인데, 렌더링이 아니라 인코딩이라 속도가 완전히 다릅니다. 같은 영상이 16시간에서 약 1시간으로, 15배 가까이 단축됐습니다. "ffmpeg는 에프에프엠펙으로 발음한다"는 것도 이번에 새로 배운 사실입니다.

### 반전: 자막이 화면 밖으로 도망갔다

속도 문제를 풀고 나니 이번엔 자막이 세로 영상(9:16)과 가로 영상(16:9)을 오가면서 화면 밖으로 밀려나는 문제가 생겼습니다. 좌표를 해상도에 비례해서 계산하지 않고 고정값으로 잡아둔 게 원인이었습니다. 하루면 끝날 줄 알았던 실험이, 이 반전 때문에 3일짜리 프로젝트가 됐습니다.

## 이번 주 인사이트

### 인사이트 A — 맡기고 승인만 하면, 일상은 유지된다

이번 작전을 하면서 가장 크게 체감한 변화입니다. AI에게 일을 시키고 중간중간 결과를 확인해서 승인만 하면, 저는 밥을 먹으러 가든 다른 일을 하든 일상을 그대로 유지하면서 일을 진행할 수 있었습니다. 한자리에 앉아서 계속 집중해야 끝나는 일이 아니라, 맡기고 승인하는 방식으로 일하는 형태가 바뀌고 있다는 걸 느꼈습니다.

### 인사이트 B — 그래도 사람이 해야 할 일이 많다

동시에, AI가 다 해주는 건 아니라는 것도 분명해졌습니다. 자막이 화면 밖으로 도망간 원인을 찾아내는 것, 렌더링 방식을 아예 바꾸기로 결정하는 것, 무엇을 승인하고 무엇을 다시 시킬지 판단하는 것 — 이런 지점들은 여전히 사람이 개입해야 했습니다. 맡기는 힘과, 개입할 타이밍을 보는 눈이 같이 필요합니다.

### 인사이트 C — 기술 설명에서 문제 해결의 여정으로

이번 주에 얻은 가장 흥미로운 발견입니다. 기술 콘텐츠의 중심이 "이 기술이 무엇인지 설명하는 것"에서 "이 문제를 어떻게 풀어나갔는지 보여주는 것"으로 옮겨가고 있다는 느낌을 받았습니다. Remotion이 뭔지, ffmpeg가 뭔지 설명하는 것보다 16시간 걸린 실패와 15배 빨라진 성공, 그리고 그 사이의 반전을 보여주는 게 더 많은 이야기를 전달했습니다.

## 번외 — GPU가 갖고 싶다

이번 작업을 하면서 로컬에서 자막 전사(Whisper)를 돌려봤는데, 제 개발 PC(GPU 없음)로는 속도가 너무 느렸습니다. OpenAI API로 전환해서 세미나 영상 9~10개를 3.57달러에 처리했는데, 이 경험 이후로 GPU가 있는 머신이 계속 아른거립니다.

## 다음 작전 예고

"몰락한 유튜브 채널 살리기 프로젝트"는 계속됩니다. 다음 주부터는 단순히 라이브 방송을 요약하는 대신, 매주 진행하는 여러 실험 중 가장 유익한 걸 골라 제대로 된 콘텐츠로 만드는 "알찬 영상 만들기 작전"이 시작됩니다.

## 영상에 대해

이 영상 자체도 AI로 만들었습니다. Claude Code, Codex, 여러 Skills, MCP, TTS, Remotion AI를 함께 활용했고, 같은 이야기를 한국어·영어 버전으로 동시에 제작했습니다. 첫 슬라이드는 제 진짜 목소리이고, 이후 나레이션은 AI로 복제한 제 목소리입니다.

English version: https://youtu.be/g7qjknKurqM

AI에게 고삐를 어디에 둘 것인가 — Builders Lounge 2차 모임과 '하네스 엔지니어링'

솔웅 — Thu, 16 Jul 2026 23:29:03 +0900

만드는 건 쉬워졌습니다. 문제는 그 다음입니다 — Builders Lounge 2차 모임 후기

6월 8일 벨뷰 시청에서 Builders Lounge 2차 모임을 했습니다. 규칙은 하나였습니다. 슬라이드 말고 만든 걸 가져올 것.

다섯 분이 각자 AI로 만든 Product를 들고 오셨습니다. 개발자도 있었고, 코드 한 줄 안 써본 분도 있었습니다. 그런데 다섯 개 모두 실제로 돌아갔습니다.

전체 영상(1시간 28분)은 아래에 있습니다. 이 글에서는 그날 나온 것들을 정리하고, 끝나고 나서도 계속 생각하게 된 두 가지 이야기를 덧붙입니다.

https://youtu.be/Racs4wG3BtA

이날 나온 다섯 개

두뇌 훈련 보드게임 — 김성진

개발자 한 분과 개발을 전혀 모르는 분이 함께 만든 보드게임입니다. 컴퓨터와 겨루는 방식이고 미니맥스 알고리즘이 들어가 있습니다. 이날 가장 인상적이었던 건 게임 자체보다 만들어진 과정이었습니다. "코딩을 모르는데 어떻게 만들었나"라는 질문에 대한 답이 그대로 데모로 나왔거든요.

→ http://braintraining-boardgames-319297116860.s3-website-us-west-2.amazonaws.com/landing-page/

Brain Training Sciences

Chinese Checkers Planning · 2+ P · 15 min

braintraining-boardgames-319297116860.s3-website-us-west-2.amazonaws.com

워싱턴 트레일·여가 지도 — 김진영

워싱턴주의 등산로, 캠핑장, 골프장을 한 장의 지도에 모은 사이트입니다. 인기도, 고도 상승, 트레일 길이가 다 나오고, 예약 페이지가 있으면 바로 연결됩니다. 시애틀에서 몇 시간 걸리는지도 표시됩니다.

만드신 계기가 재미있었습니다. "일하기 싫은 날 그냥 Claude한테 시켰다"고 하시더군요. 처음엔 자부심을 갖고 만들다가, 나중엔 캠핑장이 붙고 골프장이 붙고 하면서 지금 모습이 됐다고 합니다. 운전 시간을 벨뷰 기준으로 넣었다가 "그건 빼라"는 말을 듣고 뺐다는 이야기도 있었습니다.

→ https://trails.aiforbetter.me/

WA Trail Finder

Thanks! ✓ We'll email when trail updates launch.

trails.aiforbetter.me

Gobi Space — 강민석

커뮤니티가 쌓아둔 기록을 AI가 함께 읽고 답해 주는 지식 협업 플랫폼입니다. 이날은 웹뿐 아니라 Windows에서 돌아가는 데스크탑 앱까지 시연했습니다. 스페이스에 올라온 글에 댓글을 달고, 그 내용을 AI에게 물어보면 답이 나오는 구조입니다.

→ https://www.gobispace.com

Gobi Space

Harnessing collective intelligence

www.gobispace.com

Builders Lounge 기록 저장소 — 박창수

제가 만든 것입니다. 모임에서 나온 기록을 쌓아두고, AI가 나중에 다시 꺼내 쓸 수 있게 하는 저장소입니다. 이날은 Spec-driven과 Prompt-driven, 두 가지 바이브 코딩 방법론을 비교하는 이야기도 함께 했습니다.

→ https://github.com/solkit70/builders-lounge-personal-notes

GitHub - solkit70/builders-lounge-personal-notes: Changsoo's personal notes and records for Builders Lounge meetings, discussion

Changsoo's personal notes and records for Builders Lounge meetings, discussions, ideas, and AI-assisted community building. - solkit70/builders-lounge-personal-notes

github.com

시스템 장애 대응 AI 에이전트 — 손민수

회사 시스템에 장애가 생겼을 때 AI가 먼저 판단하는 에이전트입니다. GateKeeper, Specialist, Judge 세 단계로 역할을 나눠 놓은 구조가 인상적이었습니다. 시작한 지 일주일 된 MVP 단계라 아직 공개된 건 아니고, 아이디어와 화면 위주로 보여 주셨습니다.

하네스 엔지니어링

이날 예정에 없이 가장 오래 이야기한 주제입니다.

말을 탈 때 씌우는 굴레와 고삐 이야기에서 시작했습니다. 말을 잘 키우면 적토마가 되고 천리마가 되는데, 천리마의 문제가 뭐냐면 — 내가 백 미터만 가려고 했는데 천 미터를 달려버리면 그만큼 다시 걸어와야 한다는 겁니다.

AI가 딱 그렇습니다. 시켜 놓으면 저 멀리까지 가버리고, 되돌리는 게 더 힘듭니다. 햄스터가 쳇바퀴 돌듯 계속 달리기도 합니다. 그래서 일을 맡길 때 "어디가 끝인지"를 정해 주는 게 중요하다는 이야기였습니다.

잘 달리게 만드는 게 기술이 아니라, 고삐를 어디에 둘지 아는 게 기술이라는 것. 개념은 분명히 있는데 아직 이걸 부르는 이름이 마땅치 않습니다. 그래서 그날 즉석에서 "하네스 엔지니어링"이라는 말이 나왔습니다.

만들고 나서가 더 어렵다

또 하나 반복해서 나온 이야기입니다.

만드는 건 이제 어렵지 않습니다. 문제는 만들고 난 다음입니다. "이걸 어떻게 쓰지?", "이게 제일 나은 게 맞나?" 하는 고민이 만든 다음에 옵니다. 도메인까지 사서 배포는 했는데 그 다음이 안 보인다는 이야기, 회원 가입을 붙일지 말지 고민이라는 이야기가 나왔습니다.

바이브 코딩이 만드는 단계의 비용을 확 낮춰 놓으니까, 병목이 뒤로 밀린 겁니다. 이제 어려운 건 구현이 아니라 그 다음 단계입니다.

이 모임을 계속 하는 이유

제가 이 모임에서 제일 좋아하는 순간은 발표가 끝나고 "그거 저도 써볼게요" 하는 말이 나올 때입니다. 대단한 걸 만들어서가 아니라, 서로 만든 걸 실제로 써 보고 이야기해 준다는 것 — 모두가 Builder이면서 동시에 서로의 사용자가 되는 순간이 이 모임의 전부입니다.

이날도 하네스 엔지니어링, PKM, 에이전트 생태계까지 이야기가 번져서 예정 시간을 한참 넘겼습니다.

영상에 대해

한국어로 진행되고 영어 자막이 화면에 함께 나옵니다. 유튜브 자막에서 한국어/영어를 골라 켤 수도 있습니다. 설명란에 시간대별 목차를 넣어 놨으니 관심 가는 부분만 골라 보셔도 됩니다.

이 영상에 영어 자막을 다는 작업도 AI로 했는데, 그 과정에서 느낀 게 많아 따로 정리해 볼 생각입니다.

다음 모임

8월 6일 목요일, 벨뷰 시청에서 준비하고 있습니다. 아직 장소 예약을 확정하는 중이라 최종 확정되면 다시 공지하겠습니다.

AI로 뭔가 만들고 계시거나 만들어 보고 싶으신 분은 언제든 환영합니다. 완성된 것이 아니어도 괜찮습니다.

AI가 일을 너무 잘해서 오히려 할 일이 늘었습니다 — 반복 업무를 스킬로 자동화한 이야기

솔웅 — Sat, 11 Jul 2026 09:54:54 +0900

요즘 AI랑 일하면서 이상한 경험을 했습니다.

일을 시키면 시킬수록, 할 일이 줄어드는 게 아니라 오히려 늘어나는 겁니다.

처음엔 이해가 안 됐습니다. AI가 일을 대신 해주는데 왜 할 일이 늘어날까. 곰곰이 생각해보니 이유는 간단했습니다. AI가 일을 워낙 빨리 끝내주니까, 그 결과를 보자마자 "그럼 이번엔 이것도 해볼까?" 하고 새로운 아이디어가 계속 떠오르는 거였습니다. 처리 속도가 빨라질수록 아이디어도 빨라지고, 아이디어가 빨라지니까 할 일 목록도 같이 빨라지는 거죠.

실험 ① — 반복되는 일들을 찾아서 자동화하다

그래서 이번 주에는 방향을 좀 바꿔봤습니다. 늘어난 일들 중에서 "이거 매번 똑같이 하고 있네" 싶은 반복되는 부분들을 찾아내서, 한 번 만들어두면 계속 재사용할 수 있는 자동화 도구로 만들어봤습니다.

세 가지를 만들거나 다듬었습니다.

첫 번째는 3시간짜리 라이브 방송을 10분짜리 요약 영상으로 만드는 작업입니다. 원래는 방송이 끝날 때마다 필요한 자료를 일일이 찾아서 정리했는데, 이제는 그 과정 자체를 자동으로 진행하도록 만들었습니다.

두 번째는 매일 하는 정리 작업입니다. 컴퓨터에 그날 새로 생기거나 수정된 파일들을 스스로 확인해서, 오늘 무슨 일을 했고 다음엔 뭘 해야 하는지 일기처럼 정리해주는 시스템입니다.

세 번째는 한 주를 돌아보는 작업입니다. 그냥 지난주를 정리하는 데서 끝나지 않고, 다음 주 계획까지 이어서 세워주도록 확장했습니다.

세 가지 모두 예전에는 매번 제가 직접 챙기던 일들이었는데, 이제는 "오늘 정리해줘" 한마디면 알아서 진행됩니다.

실험 ② — 결과물이 멀쩡해 보여도 과정은 확인해야 합니다

또 하나 인상 깊었던 경험은, AI에게 어떤 절차를 맡겼을 때 결과물만 보고 안심하면 안 된다는 걸 다시 확인한 일입니다.

미리 만들어둔 템플릿과 절차가 있었는데, 결과물만 보면 아무 문제가 없어 보였습니다. 그런데 자세히 들여다보니, AI가 그 절차를 제대로 따르지 않고 자기 방식대로 진행한 뒤 결과물만 비슷하게 맞춰놓은 거였습니다. 만약 결과물만 보고 확인 없이 넘어갔다면 전혀 몰랐을 일입니다.

이 경험 덕분에 다시 한번 느꼈습니다. AI에게 일을 맡겼다고 해서 사람의 검토가 필요 없어지는 건 아니라는 걸요.

이 두 경험이 말해주는 것

결국 이번 주 경험들은 같은 이야기를 하고 있었습니다.

AI가 일을 처리하는 속도는 더 이상 문제가 아닙니다. 진짜 중요한 건 늘어난 가능성 중에서 무엇을 할지 사람이 잘 결정하는 것, 그리고 AI에게 맡긴 뒤에도 중간중간 제대로 되고 있는지 사람이 확인하는 것입니다. AI가 빨라질수록 사람이 해야 할 일이 오히려 더 선명해지는 느낌입니다.

같은 방송에서는 제가 참여하는 커뮤니티를 위한 AI Agent 검증 작업과, 지역 모임에서 나온 아이디어를 정리하는 이야기도 함께 다뤘습니다.

영상 보기

이번 주 방송 요약 영상입니다. 한국어와 영어 버전 모두 준비되어 있습니다.

한국어 버전: https://youtu.be/F50yRfFhyIw

English version: https://youtu.be/_S82H5EVTnc

매주 일요일 라이브 방송에서 이런 실험들을 계속 나누고 있습니다. 궁금한 점 있으시면 편하게 댓글 남겨주세요

기록이 AI를 강하게 만든다 — Seattle Changbal 발표 영상을 공개합니다

솔웅 — Sat, 4 Jul 2026 03:41:20 +0900

지난 6월 26일, 시애틀 한인 IT 커뮤니티인 창발(Changbal) Product Group 모임에서 발표를 했습니다.

주제는 "The AI Powered Creator" — AI 시대에 콘텐츠 크리에이터는 어떻게 일해야 하는가에 대한 이야기였습니다.

발표 영상 전체를 유튜브에 공개했습니다.

[영상 바로 보기] https://youtu.be/cmC1GFARQus

발표에서 보여드린 것

발표에서 직접 시연을 했는데요. 제가 사는 동네인 Tehaleh 커뮤니티 소개 영상을 AI 도구들을 활용해 36분 만에 만드는 과정을 화면으로 보여드렸습니다.

한국어 버전과 영어 버전, 두 가지를 만들었습니다.

그런데 "AI가 다 해준다"는 이야기를 하려고 한 게 아니었습니다.

오히려 반대였습니다.

핵심 메시지: 기록이 AI를 강하게 만든다

발표를 준비하면서 제가 가장 전달하고 싶었던 메시지는 하나였습니다.

AI를 어떻게 쓰는지보다, AI에게 무엇을 줄 수 있는지가 결과를 결정합니다. 그 '무엇'이 바로 기록입니다.

AI도 재료가 있어야 뭔가를 만들어 냅니다. 제가 일상에서 쌓아온 기록 — 미팅 내용, 실험 결과, 실패 경험 — 이것들이 AI에게 Context가 되고, 그 Context가 인터넷 어디에도 없는 나만의 콘텐츠를 만들어 냅니다.

36분이 가능했던 이유는 AI 도구가 좋아서가 아니라, 사전에 쌓아둔 기록이 있었기 때문입니다.

영상에서 다루는 내용

AI로 동네 소개 영상을 36분 만에 만드는 전체 과정
CatchUp AI 채널 2년 성장 데이터 솔직 공개
제가 실제로 사용하는 기록 시스템 전체 공개
유튜브 채널 6가지 유형 분석과 내 채널의 방향
Q&A

마치며

AI 크리에이터, 콘텐츠 제작, 기록 시스템에 관심 있으신 분들께 도움이 되면 좋겠습니다.

발표 자료나 사용한 도구들이 궁금하신 분은 댓글로 남겨주세요

*https://youtu.be/cmC1GFARQus

AI가 내 유튜브 영상 10개를 읽고, 내가 잊고 있던 내 생각을 정리해줬다

솔웅 — Thu, 2 Jul 2026 12:54:23 +0900

요즘 AI 시대에 대한 생각이 많습니다.

그런데 막상 글로 정리하려고 하면 파편처럼 흩어진 채로 좀처럼 모이질 않더라고요. 머릿속에는 분명히 뭔가 있는데, 그게 하나의 흐름으로 연결되질 않는 느낌이었습니다.

그러다가 문득 생각했습니다.

"내가 지난 2년 동안 AI에 대해서 유튜브에 뭔가 만들어놨었지?"

실험 ① — AI가 나의 두 번째 뇌가 되다

찾아보니 AI 시대의 변화에 대한 영상이 일곱 편쯤 있었습니다. 그 영상들의 대본(transcript)을 전부 AI에게 넘기면서 물었습니다.

"내 AI 세계관을 정리해봐."

결과를 보고 솔직히 놀랐습니다.

AI는 제 생각을 6개 항목으로 깔끔하게 정리해줬는데, 요즘 머릿속에서 맴돌던 파편들이 거기 다 들어 있었습니다. 기본적인 생각은 2년 전이나 지금이나 변하지 않았더라고요. 이제 지금의 시각에서 새로 더해진 것들만 얹으면 됩니다.

기록을 남기는 게 왜 중요한지, 그리고 그 기록이 AI를 만났을 때 어떤 일이 일어나는지를 이번에 직접 경험했습니다.

제가 쓴 것들, 제가 말한 것들 — 그 기록들이 AI의 컨텍스트가 됩니다. AI는 그것을 바탕으로 저보다 더 잘 저를 기억해줍니다. 단순한 검색이나 요약이 아니라, 제 사고 방식 자체를 재구성해주는 것이었습니다.

그냥 AI를 쓰는 것과, 나의 기록을 AI에게 주는 것은 완전히 다른 경험이었습니다.

실험 ② — Bila AI Agent를 라이브 방송 중에 직접 만들다

같은 방송에서 또 하나의 실험을 진행했습니다.

제가 참여하는 Builders Lounge 모임의 안내와 코디네이팅 역할을 담당할 AI Agent, Bila AI를 직접 만들기 시작했습니다.

GobiSpace라는 플랫폼에서 UI 기반으로 AI Agent를 설계했습니다. 코드를 한 줄도 작성하지 않고, 대화하듯 Agent의 역할과 규칙을 정의하는 방식입니다. 4개 단원 중 첫 번째 단원을 방송 중에 완성했고, AI가 스스로 생성한 5가지 테스트 케이스도 전부 통과했습니다.

이 과정에서 느낀 것은 하나입니다.

"사용자가 자신에게 필요한 AI Agent를 직접 만들 수 있는 시대가 이미 왔다."

개발자가 아니어도 됩니다. 어떤 문제를 해결하고 싶은지 명확하면, 그것을 AI에게 설명하는 것만으로 Agent를 설계할 수 있습니다.

이 두 실험이 말해주는 것

두 실험은 결국 같은 방향을 가리킵니다.

AI 시대에 중요한 것은 AI를 사용하는 기술이 아니라, AI에게 줄 수 있는 나만의 재료를 가지고 있느냐의 문제입니다.

나의 기록, 나의 생각, 나의 문제 — 이것들이 AI를 강하게 만들고, 나를 AI와 함께 더 멀리 데려다줍니다.

앞으로도 매주 일요일 라이브 방송에서 이런 실험들을 계속 공유할 예정입니다.

영상 보기

6월 28일 방송 요약 영상이다. 한국어와 영어 버전 모두 준비되어 있다.

한국어 버전: https://youtu.be/3TQSOGOPd6A

English version: https://youtu.be/cuWfBjBFe8U

라이브 원본 전체 영상: https://www.youtube.com/live/hqnG-lDab_Y

매주 일요일 오전 라이브 방송에서 뵙겠습니다.
구독과 알림 설정 해두시면 놓치지 않으실 수 있습니다.

AI를 잘 활용하려면 기술보다 기록이 먼저다 — 기록을 앱·리서치·발표·영상으로 바꾼 실전 실험

솔웅 — Sat, 20 Jun 2026 03:25:49 +0900

AI를 공부하고 직접 활용하면서 계속 확인하게 되는 사실이 있습니다. AI의 성능도 중요하지만, 실제 결과물의 품질을 결정하는 것은 AI에게 제공할 수 있는 ‘기록’과 ‘맥락’이라는 점입니다.

이번 AI in Action #14에서는 제가 일주일 동안 쌓아 둔 활동 기록을 AI와 함께 활용해 실제 결과물로 전환하는 과정을 실험했습니다.

아이디어와 결과물 사이의 단계가 줄어들다

예전에는 아이디어를 실제 결과물로 만들기까지 많은 중간 단계가 필요했습니다. 필요한 기술을 배우고, 자료를 찾고, 초안을 작성하고, 여러 차례 수정해야 했습니다.

AI는 이 과정의 상당 부분을 줄여 줍니다. 그러나 AI가 내가 무엇을 해왔고 무엇을 원하는지 모른다면 결과는 쉽게 엉뚱한 방향으로 흘러갑니다.

그래서 AI 시대에는 기록이 더욱 중요해집니다. 기록은 단순한 보관 자료가 아니라 AI가 나를 이해하고 다음 작업을 수행하는 데 사용하는 맥락이 됩니다.

방송 중 진행한 실제 실험

이번 영상에서는 다음과 같은 작업을 실제 사례로 소개합니다.

필요한 기능을 즉석에서 만들기

방송 중 사용하던 음성 기능에 문제가 생겼습니다. 업데이트를 기다리는 대신 AI와 함께 간단한 웹 기반 TTS 앱을 만들어 바로 사용했습니다.

중요한 점은 앱의 규모가 아니라 문제를 발견했을 때 필요한 도구를 직접 만들어 사용할 수 있게 되었다는 변화입니다.

지난 기록을 새로운 콘텐츠로 활용하기

일주일 동안 작성한 회의 기록, 활동 정리, 작업 로그와 Transcript를 AI가 읽을 수 있는 형태로 보관했습니다. 이 기록들은 다음 방송을 준비하고 새로운 콘텐츠를 만드는 재료가 되었습니다.

기록이 충분하면 매번 빈 화면에서 다시 시작할 필요가 없습니다.

커뮤니티 기록을 AI의 맥락으로 만들기

Builders Lounge 모임에서 나온 대화와 프로젝트 소개를 Transcript와 문서로 정리했습니다. 이렇게 남겨진 기록은 사람이 다시 읽을 수 있을 뿐 아니라 커뮤니티 AI가 참고할 수 있는 자료로도 활용할 수 있습니다.

리서치와 발표 준비

Peter Thiel의 기술·정치·경제적 비전에 관한 리서치와 AI 시대의 콘텐츠 제작에 관한 발표 준비도 진행했습니다.

AI에게 단순히 글을 써 달라고 요청하는 것이 아니라, 기존 기록과 프로젝트 자료를 제공하고 리서치 구조와 발표 흐름을 함께 만드는 방식으로 작업했습니다.

Remotion을 이용한 영상 제작

기획안, 내레이션, 이미지, 음성, 슬라이드 구성과 렌더링 과정을 기록과 연결해 영상으로 제작했습니다. 이번 한국어·영어 요약 영상 자체도 이러한 과정을 통해 만들어진 결과물입니다.

이번 실험에서 얻은 결론

이번 실험의 핵심은 다음 문장으로 정리할 수 있습니다.

아이디어에서 결과물까지, 중간이 사라졌다. 단, 기록이 있어야 한다.

AI를 잘 활용하기 위해 반드시 개발자가 될 필요는 없습니다. 하지만 내가 무엇을 했고, 무엇을 배웠으며, 어떤 문제를 해결하려는지를 꾸준히 남기는 습관은 필요합니다.

기록은 과거를 보관하는 자료에 그치지 않습니다. AI와 함께 다음 결과물을 만드는 재료이자 개인적인 지식 기반이 됩니다.

영상 보기

한국어 영상
https://youtu.be/cFdPtziAyxQ

영어 영상
https://youtu.be/yG-E0ly8fhY

AI 파일럿 95%가 실패하는 이유 — 시애틀 전문가 세미나 현장을 담았습니다

솔웅 — Mon, 15 Jun 2026 22:27:26 +0900

지난 5월 13일, 워싱턴주 벨뷰 시청에서 열린 AI 세미나에 직접 참석해 발표 영상을 촬영했습니다.

"AI가 왜 기업에서 자꾸 실패할까?" 라는 질문을 오랫동안 품고 있었는데, 이날 현장에서 그 답을 꽤 명확하게 들을 수 있었습니다. 요약 영상으로 만들어 Catch Up AI 채널에 공개했으니, 현장에 가지 못하신 분들도 핵심 내용을 빠르게 확인하실 수 있습니다.

이날 발표한 전문가 3인 + 패널 Q&A

Lana Feng, Ph.D. — Cogzia 공동창업자

MIT 연구 결과 AI 파일럿의 95%는 개념 검증 단계에서 멈춥니다. 실패 원인의 70%는 기술 문제가 아니라 사람의 문제 — 도메인 전문가 참여율이 고작 5%에 불과하기 때문입니다.

에너지 업계에서 2주 걸리던 재무 분석이 AI 도입 후 30분으로 줄었다는 사례도 소개됐는데, 단 한 가지 조건이 있었습니다. 처음부터 도메인 전문가가 AI 개발 루프 안에 있어야 한다는 것.

Alex Thaman — Andesite CTO

보안 분야의 구조적 딜레마를 다뤘습니다. 대기업 Splunk 비용은 연간 최대 $70M(약 950억 원). 로그 데이터는 매년 23% 증가하는데 보안 예산은 16%밖에 늘지 않습니다.

데이터가 늘면 비용이 오르고, 비용이 오르면 수집 범위를 줄이고, 범위가 줄면 보안 사각지대가 생기는 SIEM 둠 루프. 이 악순환을 끊는 열쇠가 AI라고 했습니다.

Aruna Veerappan — Upwork 엔지니어링 시니어 디렉터

가장 충격적인 데이터가 나온 세션이었습니다. Cursor를 도입한 500명 규모 개발팀의 비용이 $30만에서 $100만 이상으로 3배 넘게 급등했습니다. 반면, LangGraph 3단계 아키텍처로 재설계한 팀은 20배 절감에 성공했습니다.

같은 AI 도구 시대라도 어떻게 설계하느냐가 비용 구조 자체를 결정한다는 것이 이날 현장의 결론이었습니다.

패널 전체 Q&A

"현장에서 가장 무서운 보안 위협은 퀀텀 컴퓨팅인가?" 라는 질문에 금융기관 관계자가 단호하게 답했습니다. "아니요. 지금 당장 1위는 여전히 2FA 피싱입니다."

오픈소스 AI 모델의 보안 리스크로 정부 기관이 Anthropic 계약을 중도 해지했다는 실제 사례도 공개됐고, AI ROI는 코드 생성량이 아닌 **수용률(adoption rate)**로 측정해야 한다는 제안도 인상적이었습니다.

요약 영상 바로 보기

현장 발표 4개의 핵심을 2분으로 정리했습니다.

한국어 버전

▶ https://youtu.be/Atjn75QCbSM

English Version

▶ https://youtu.be/HppGRRENcPk

풀 영상이 궁금하신 분들께

발표 4개의 풀 영상(각 30~35분)은 현재 Catch Up AI 채널 멤버 전용으로 공개되어 있습니다. 주 2편씩 일반 공개로 전환될 예정이니, 멤버십에 가입하시면 가장 먼저 보실 수 있습니다.

멤버십은 월 $1.99(커피 한 잔)부터 시작합니다.

youtube.com/@catchupai → 멤버 가입

시애틀·벨뷰 지역 AI 현장 영상을 계속 올릴 예정입니다. 구독과 좋아요로 응원해 주세요

#AI #인공지능 #엔터프라이즈AI #AI파일럿 #보안 #시애틀 #CatchUpAI #AI에이전트 #LangGraph #유튜브

기록이 AI를 강하게 만든다 — AI in Action Live #13 요약 영상 공개

솔웅 — Sat, 13 Jun 2026 14:32:43 +0900

올해 Catch Up AI는 하나의 목표를 가지고 달리고 있습니다.

AI를 일상에 직접 적용해 보는 실험들, 그리고 그 과정에서 얻은 인사이트를 솔직하게 나누는 것.

이번 13회 라이브 요약 영상에서도 실험 3가지를 진행했고, 그 과정에서 꽤 중요한 깨달음을 하나 얻었습니다.

핵심 인사이트: 기록이 AI의 작업 환경이 된다

AI가 갑자기 더 똑똑해진 게 아닙니다.

AI와 함께 한 작업들을 기록해 뒀기 때문에 가능했던 겁니다.

AI는 자연어 문서를 빠르게 읽고 정리합니다. 기록이 쌓일수록 AI가 받는 컨텍스트가 풍부해지고, 그 컨텍스트는 다음 작업으로 이어집니다. 기록은 AI에게 주는 배경 정보가 아니라, AI가 실제로 일할 수 있게 해주는 작업 환경입니다.

이번 방송의 실험들

실험 0 — 런다운을 캔버스로 전환

방송 준비 문서를 AI가 읽고 시각적인 캔버스 맵으로 구조화했습니다. 참조 문서가 있을 때 AI의 능력이 얼마나 달라지는지 직접 확인했습니다.

실험 1 — AI 기기와 녹음법 사이의 간극 연구

Limitless 같은 AI 웨어러블이 빠르게 확산되는 반면, 법과 사회적 대응은 아직 따라오지 못하고 있습니다. Washington State 녹음법을 AI 에이전트와 함께 연구하고 GitHub에 공개 자료로 정리했습니다.

실험 2 — 연구 결과를 Remotion 영상 콘텐츠로

실험 1에서 쌓은 연구 자료를 바탕으로 AI 영상까지 제작했습니다. 공부한 내용이 곧 콘텐츠가 되는 구조, 직접 만들어 봤습니다.

️ 나만의 AI 작업 환경을 만드는 공식

기록 위치 설정 → 정보 축적 → 반복 작업을 프롬프트로 → AI 실행 → 결과 검증 후 다시 기록

이 루틴을 매주 직접 실천하면서 AI가 점점 나에게 맞는 도구로 바뀌어 가는 걸 체감하고 있습니다.

영상 바로 보기

한국어 버전과 영어 버전 모두 준비했습니다.

한국어 버전: https://youtu.be/eL2TOtFXJNI

영어 버전: https://youtu.be/BJPB_YMWUcE

구독과 좋아요는 큰 힘이 됩니다

AI 녹음 기기, 미국에서 써도 됩니까? — Limitless·Meta 안경·Otter.ai 미국 법 완전 정리

솔웅 — Wed, 10 Jun 2026 21:07:11 +0900

AI 기술이 빠르게 발전하면서 녹음·녹화 기능을 갖춘 AI 기기들이 속속 등장하고 있습니다.

Limitless AI 펜던트, Meta Ray-Ban 스마트 글래스, Otter.ai, Fireflies.ai...

한국에서도 이름은 많이 들어보셨을 겁니다.

그런데 막상 이런 기기들을 쓰려고 할 때 이런 생각이 드신 적 없으신가요?

"이거, 법적으로 괜찮은 거 맞지?"

특히 미국을 여행하거나 미국 비즈니스를 하시는 분들이라면 한 번쯤 짚어봐야 할 문제입니다.

## 미국 녹음법, 생각보다 훨씬 복잡합니다

한국은 대화 당사자 한 명이 동의하면 녹음이 가능합니다.

하지만 미국은 주(州)마다 법이 다릅니다.

크게 두 가지로 나뉩니다:

- **일방 동의제 (One-Party Consent)**: 대화 참여자 중 한 명만 동의해도 녹음 가능 (연방법 포함)

- **전면 동의제 (All-Party Consent)**: 대화에 참여하는 모든 사람의 동의가 필요

캘리포니아, 워싱턴, 일리노이 등 11개 주가 전면 동의제를 채택하고 있습니다.

이를 어기면 민사 소송은 물론 형사처벌까지 받을 수 있습니다.

AI 기기를 아무 생각 없이 켜두었다가 법을 위반하는 상황이 충분히 발생할 수 있다는 뜻입니다.

## 직접 리서치해서 영상으로 만들었습니다

이 주제를 AI와 함께 직접 파헤쳐서 영상으로 만들었습니다.

**다루는 내용:**

- 미국 연방법 vs 주법, 어떻게 다른가?

- Limitless AI 펜던트 — 합법인가 불법인가?

- Meta Ray-Ban 글래스 — 몰래 촬영하면 어떻게 되나?

- Otter.ai / Fireflies.ai — 업무 회의 녹음, 어디까지 괜찮나?

- AI 음성 복제 — 내 목소리로 만드는 건 합법인가?

- AI 크리에이터를 위한 3가지 실용 원칙

## 영상 보기

한국어 버전과 영어 버전 모두 제작했습니다.

** 한국어 버전**

▶️ https://youtu.be/mQHoEj0_1KE

** 영어 버전**

▶️ https://youtu.be/NCWlam9t9cY

영상에는 챕터가 나뉘어 있어서 궁금한 부분만 골라 보실 수 있습니다.

AI 기기에 관심 있으신 분, 미국 여행이나 출장 계획 있으신 분,

콘텐츠 크리에이터로 활동하시는 분들께 특히 도움이 될 내용입니다.

그리고 전체 Research 내용은 아래 GitHub Repository 에 공유했습니다.
CatchUpAI_VL/Topics/WA-Recording-Law at main · solkit70/CatchUpAI_VL

CatchUpAI_VL/Topics/WA-Recording-Law at main · solkit70/CatchUpAI_VL

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

AI 시대, 내 기록을 내 자산으로 만드는 법: AI in Action Live #12 요약

솔웅 — Sun, 7 Jun 2026 06:18:49 +0900

AI in Action Live #12 요약 영상을 업로드했습니다.

이번 영상에서 가장 중요하게 이야기하고 싶었던 주제는 “기록이 AI의 컨텍스트가 된다”는 것입니다.

예전에는 데이터를 모으고, 정리하고, 데이터베이스에 넣고, 앱으로 활용하는 일이 쉽지 않았습니다. 그래서 우리가 인터넷에서 만들어내는 많은 데이터는 구글, 페이스북, 애플, 마이크로소프트 같은 빅테크 기업들이 주로 가져가고 활용했습니다.

하지만 AI 시대에는 상황이 달라지고 있습니다.

이제는 꼭 복잡한 데이터베이스나 앱을 만들지 않아도, 우리가 매일 남기는 자연어 기록이 AI에게 바로 쓸 수 있는 컨텍스트가 될 수 있습니다. 회의 메모, 학습 기록, 프로젝트 로그, 아이디어, 대화 내용, 콘텐츠 제작 과정 같은 것들이 모두 나중에 AI와 함께 다시 활용할 수 있는 개인 데이터가 됩니다.

그래서 앞으로 중요한 질문은 “AI가 무엇을 할 수 있나?”뿐만 아니라 “나는 AI에게 줄 나만의 컨텍스트를 만들고 있나?”가 될 것 같습니다.

이번 Live #12 요약 영상에서는 이런 핵심 메시지를 바탕으로 지난주에 진행한 여러 실험을 정리했습니다.

- AI로 라이브 방송을 요약 영상으로 만드는 과정
- 한국어 영상을 영어 영상으로 확장하는 작업
- CMDS x GOBI Cohort 1기 마지막 세션 회고
- Builders Lounge 2차 모임과 AI 코디네이터 구상
- GOBI Desktop으로 방송 진행을 돕는 실험
- Catch Up AI 웹사이트를 AI 코딩으로 수정하고 CI/CD로 배포한 과정
- AI 레코더 사용과 관련된 미국 워싱턴 주 녹화/녹음 법률 학습
- GobiSpace 커스텀 홈페이지 제작 실험
- AI 시대에 개인과 작은 커뮤니티가 할 수 있는 일에 대한 생각

영상은 한국어 버전과 영어 버전으로 각각 업로드했습니다.

한국어 영상:
https://youtu.be/xfwLSFNjvI8

영어 영상:
https://youtu.be/4kP_jwZ_PU8

AI를 단순히 뉴스나 트렌드로 소비하는 것이 아니라, 내 일상과 일에 직접 적용해 보고 그 과정을 기록으로 남기는 실험을 계속해 보려고 합니다.

이번 영상이 AI 시대에 개인이 데이터를 어떻게 관리하고 활용할 수 있을지 생각해 보는 계기가 되었으면 합니다.

내 목소리를 AI로 복제했습니다 — Qwen3-TTS 12일·18시간 실전 기록

솔웅 — Tue, 2 Jun 2026 22:04:54 +0900

최종 결과물

클론 목소리로 만든 Live #11 하이라이트 영상 — 한국어·영어 버전 동시 제작했습니다.

한국어 영상 (15분 46초)

https://youtu.be/2wk0_VQx9I8

영어 영상 (13분 9초)

https://youtu.be/WwgQDPXcHWs

지금 이 영상의 나레이션, 제 진짜 목소리가 아닙니다.

알리바바 Qwen3-TTS가 3초짜리 제 음성 샘플 하나로 복제한 AI 버전입니다.

캘린더로는 12일, 실제 집중 작업 시간은 단 18시간이었습니다.

이 글에서는 그 여정 전체 — 기술 선택부터 샘플 튜닝, 영상 파이프라인 연동까지 — 를 정리합니다.

Qwen3-TTS란?

알리바바 Qwen 팀이 2026년 1월 Apache-2.0으로 공개한 오픈소스 TTS(텍스트 음성 변환) 모델 패밀리입니다.

핵심 기능은 두 가지입니다.

Voice Clone (VC): 3초 음성 샘플만으로 실제 목소리 복제
Voice Design (VD): "차분한 30대 여성" 같은 자연어 프롬프트로 원하는 음색 설계

10개 언어(한국어 포함)를 지원하고, Apache-2.0이라 상업적으로도 자유롭게 사용 가능합니다.

공식 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS

GitHub - QwenLM/Qwen3-TTS: Qwen3-TTS is an open-source series of TTS models developed by the Qwen team at Alibaba Cloud, support

Qwen3-TTS is an open-source series of TTS models developed by the Qwen team at Alibaba Cloud, supporting stable, expressive, and streaming speech generation, free-form voice design, and vivid voice...

github.com

로컬 vs API — 저는 API를 선택했습니다

Qwen3-TTS를 실행하는 방법은 두 가지입니다.

방식	장점	단점
로컬 설치	무료, 데이터 외부 전송 없음	GPU 필수 (최소 RTX 3060, 12GB VRAM)
DashScope API	PC 사양 무관, 즉시 시작	유료 (약 $0.014/1,000자)

제 PC는 Intel i7-1355U(15W 저전력) + 내장 그래픽으로 GPU가 없습니다.

자연스럽게 **Alibaba Cloud DashScope Intl API(싱가포르 서버)**를 선택했습니다.

DashScope API: https://www.alibabacloud.com/

Alibaba Cloud: 클라우드 컴퓨팅 서비스

Alibaba Cloud는 전 세계적으로 확장 가능하고 안전하며 안정적인 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 세계 최고의 클라우드 컴퓨팅 및 인공 지능 기술 회사입니다. 무료 평가판을 제공하고 종량제

www.alibabacloud.com

어떻게 배웠나 — VibeLearn AI

이번 학습에는 제가 직접 만든 VibeLearn AI 방법론을 활용했습니다.

Topic을 정하고 → AI와 함께 Roadmap을 만들고 → 매일 실습하며 WorkLog를 남기는 구조입니다.

중요한 건 처음부터 "배워서 무엇을 만들 것인지" 까지 목표로 설정한다는 점입니다.

이번 목표: "Qwen3-TTS를 배워서 Remotion 영상에 클론 목소리를 연동한다"

덕분에 학습이 끝났을 때 Live 11회 영상이 완성되어 있었습니다.

VibeLearn AI (무료): https://github.com/solkit70/VibeLearn-AI

GitHub - solkit70/VibeLearn-AI

Contribute to solkit70/VibeLearn-AI development by creating an account on GitHub.

github.com

Voice Clone 과정 — 2단계

API 사용 방법은 생각보다 간단합니다.

Step 1 — 음성 등록 (~4초)

# 샘플 업로드 → voice_id 발급

response = dashscope.MultiModalConversation.call(

model="qwen3-tts-vc-2026-01-22",

ref_audio="샘플.mp3",

...

)

voice_id = response.output.voice_id

Step 2 — 음성 합성 (~10초)

# 텍스트 + voice_id → 클론 목소리

response = dashscope.MultiModalConversation.call(

model="qwen3-tts-vc-2026-01-22",

text="합성할 텍스트",

voice=voice_id,

stream=False,

)

두 단계면 끝입니다. 코드 작업은 VibeCoding(AI 협업 코딩)으로 처리해서 직접 한 줄도 짜지 않았습니다.

⚠️ 주의: 싱가포르 서버(글로벌) 사용자는 Voice Clone(VC)만 가능합니다. Voice Design(VD)은 중국 서버 전용입니다.

샘플 품질 튜닝 — 3점 → 4점

처음 클론 결과는 5점 만점에 3점이었습니다. 음색은 비슷한데 끊김이 있었습니다.

개선 포인트:

샘플 녹음 방식 변경: 단어를 끊지 않고 방송 진행하듯 흐르게 읽기 (v1→v4)
ffmpeg 후처리: atempo=1.08 (8% 가속)로 자연스러운 속도 조정

ffmpeg -i input.wav -filter:a "atempo=1.08" output.wav -y

결과: 4점 달성. changsoo_final.wav 최종 채택.

실험하면서 발견한 팁들

한국어 콘텐츠엔 한국어 프롬프트

Voice Design 프롬프트를 영어로 입력했더니 일본인이 한국어를 하는 듯한 억양이 나왔습니다. 한국어로 프롬프트를 쓰면 훨씬 자연스럽습니다.

비용 절감 팁

작업 중에는 무료 edge-tts로 영상 타이밍을 먼저 맞추고, 최종본에서만 Qwen3-TTS로 교체하면 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 15개 슬라이드 전체 생성 비용은 약 $0.30이었습니다.

이미지 생성 팁

이미지 API를 바로 쓰지 말고, 먼저 AI에게 프롬프트를 만들게 한 다음 ChatGPT·Gemini·Claude에 동시에 넣어 결과를 비교하세요. 제 경험상 ChatGPT와 Gemini가 품질이 가장 좋았습니다.

학습 자료 전체 공개

로드맵, 워크로그 6개, 실습 코드 전부 GitHub에 공개했습니다.

학습 자료: https://github.com/solkit70/CatchUpAI_VL/tree/main/Topics/Qwen3-TTS

CatchUpAI_VL/Topics/Qwen3-TTS at main · solkit70/CatchUpAI_VL

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

VibeLearn AI를 써보고 싶으신 분은 아래에서 무료로 다운받으실 수 있습니다.

배우고 싶은 Topic을 정한 뒤, AI에게 "이걸 배워서 ○○에 활용하고 싶다" 고 말하면 그 목적까지 포함한 Roadmap이 만들어집니다.

VibeLearn AI: https://github.com/solkit70/VibeLearn-AI

GitHub - solkit70/VibeLearn-AI

Contribute to solkit70/VibeLearn-AI development by creating an account on GitHub.

github.com

참고 링크 모음

자료	링크
Qwen3-TTS 공식 GitHub	https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS
DashScope Intl API	https://www.alibabacloud.com/
학습 자료 (GitHub)	https://github.com/solkit70/CatchUpAI_VL/tree/main/Topics/Qwen3-TTS
VibeLearn AI	https://github.com/solkit70/VibeLearn-AI
한국어 영상	https://youtu.be/2wk0_VQx9I8
영어 영상	https://youtu.be/WwgQDPXcHWs
Catch Up AI 채널	https://www.youtube.com/@catchupai
Catch Up AI 웹사이트	https://catchupai.net

더 궁금하신 점은 댓글로 남겨 주세요.

매주 일요일 밤 9시(한국 시간), 새벽 5시(시애틀)에 라이브 방송도 진행합니다

AI랑 하면 뚝딱? 직접 해보니 현실은 달랐다, AI로 내 목소리 복제 등 AI 실험 주간 요약

솔웅 — Wed, 27 May 2026 22:49:44 +0900

매주 일요일 새벽 5시 (시애틀 기준), AI를 직접 실험하고 배운 것을 나누는
AI in Action 라이브 방송을 하고 있습니다. 이번 주는 Live #11, 2026년 5월 24일
방송의 하이라이트를 영상으로 정리했습니다.

이번 영상에서 다룬 4가지 이야기를 소개합니다.

## 1. 내 목소리를 AI로 복제했다 — Qwen3-TTS Voice Clone

이번 하이라이트 영상의 나레이션은 제 실제 목소리가 아닙니다.
알리바바의 Qwen3-TTS API를 사용해 제 목소리를 복제한 AI 음성입니다.

작동 방식은 두 단계입니다.
- 1단계 (Voice Enrollment): 샘플 음성 파일을 업로드해 고유한 Voice ID 생성
- 2단계 (Synthesis): 그 Voice ID로 원하는 텍스트를 음성으로 변환

라이브 방송 중 처음으로 실시간 API를 호출하는 실험이었습니다.
결과는? Voice Clone(VC)은 5점 만점에 3점. 음색은 반영됐지만
속도와 자연스러움이 아쉬웠습니다. 이후 작업을 통해 다듬은 버전이
지금 영상에 들어간 목소리입니다.

컴퓨터 사양이 된다면 로컬에서도 실행 가능하지만, NVIDIA GPU와
최소 16~32GB VRAM이 필요합니다. 저는 사양이 안 되어 API 방식으로 진행했습니다.

## 2. 비개발자가 Vibe Coding으로 앱을 만들어 수익화하는 시대

시애틀 한인 여성 IT 커뮤니티 W+그룹의 HerStory 행사에 참석했습니다.
세 분의 연사 모두 개발자가 아님에도 직접 앱을 만들어 AI 사업을 하고 계신 분들이었습니다.
시애틀 빅테크에 다니시면서 본인의 도메인 전문성에 AI를 결합해 Vibe Coding으로
앱을 만들고, 실제 수익화까지 이루신 이야기들이었습니다.

제가 지난 3월 Substack에 썼던 글 — "AI 시대 앱 개발은 어떻게 달라지고 있는가" — 에서
"전문가가 모두를 위해 만드는 시대에서 누구나 자신에게 맞게 만드는 시대로 바뀌고 있다"고
했는데, 그것이 바로 눈앞에서 펼쳐지고 있었습니다.

## 3. LLM으로 지식 베이스를 자동 구축하는 방법 — LLM Wiki

CMDS x GOBI Cohort 1기 4주차에서는 LLM Wiki에 대한 강의가 있었습니다.
Andrej Karpathy가 제안한 LLM Wiki를 구요한님이 Obsidian에 최적화한 버전입니다.

핵심 구조:
- Raw Source (강의록, 문서 등) → LLM이 읽고 자동 분해
- Wiki 카드 + Entity 카드로 구조화
- 즉시 검색 가능한 지식 베이스 완성

RAG보다 실시간 업데이트가 쉽고, 지식이 즉시 검색 가능한 형태로
정리된다는 점이 특히 인상적이었습니다.

## 4. "AI랑 하면 뚝딱"은 신화다 — 제작의 현실

이번 주에 모자무싸 영상 제작 과정을 공개했습니다.
글 한 편을 완성하기까지 6단계를 거쳤습니다.

브레인덤프 → 초안 작성 → 버전 비교 분석 → 선별·수정 → 통합 → 다듬기

8명이 넘는 철학자와 사회학자의 개념을 검토했고, 초안을 4번 고쳤습니다.
그 다음에는 Remotion으로 영상 제작, 나레이션·슬라이드·효과 퇴고,
썸네일·제목·Description 작성, SNS 홍보까지.

AI가 없었다면 훨씬 오래 걸렸겠지만, AI만으로는 절대 이 결과물이 나오지 않습니다.
방향을 잡고, 판단하고, 수정하는 — 사람이 주도하는 창작 과정입니다.
"AI랑 하면 뚝딱"은 신화입니다.

## 영상 보기

한국어 버전: https://youtu.be/ApWkZu0RcWE?si=c_0dVi4hEQFnNJ0O

English version: https://youtu.be/VL-S43gnhe0

매주 일요일 밤 9시 (한국) / 새벽 5시 (시애틀), AI in Action 라이브로
함께하실 분들을 기다립니다. YouTube 채널 구독과 좋아요 부탁드립니다

모두가 자신의 무가치함과 싸우고 있다 — AI 시대, 우리는 더 쓸모 없어 지는가?

솔웅 — Sat, 23 May 2026 05:43:59 +0900

요즘 이런 생각을 자주 합니다.

AI가 점점 더 많은 일을 대신하게 되면서, 사람들이 조용히 이런 질문을 품기 시작했습니다.

"나는 쓸모 있는 사람인가?"

거창한 질문처럼 보이지만, 사실 이건 아주 오래된 질문입니다. AI가 등장하기 훨씬 전부터 우리 안에 있었던 불안이죠. AI는 그것을 새로 만들어 낸 게 아니라, 이미 있던 것을 더 선명하게 드러내고 있을 뿐입니다.

이 주제를 오랫동안 생각해 왔고, 결국 글과 영상으로 정리했습니다. 한국어와 영어 버전을 모두 만들었으니, 편하신 언어로 보시거나 주변에 공유해 주세요.

영상으로 보기

바쁜 일상 속에서 글보다 영상이 편하신 분들을 위해 유튜브 영상도 함께 만들었습니다.

▶ 한국어 영상 — https://youtu.be/DgqbSLjDT-A

▶ English Version — https://youtu.be/n8l5Vm_blkE

글로 읽기

더 깊이 읽고 싶으신 분들을 위해 Substack에 전문을 올렸습니다.

한국어 — https://lifidea.substack.com/p/040?r=57u2e2

모두가 자신의 무가치함과 싸우고 있다 - 가치는 누가 정하는가

AI 시대 가치를 정하는 기준을 바꾸어야 하지 않을까? - 우리의 행복을 위해서...

lifidea.substack.com

English — https://lifidea.substack.com/p/everyone-is-fighting-their-own-worthlessness?r=57u2e2

Everyone Is Fighting Their Own Worthlessness — Who Gets to Decide Your Value?

In the age of AI, shouldn't we change the standard by which value is measured — for our own happiness?

lifidea.substack.com

[AI in Action Live #10] Qwen3-TTS 직접 실험 — 로컬 설치 실패 후 API로 전환한 이야기

솔웅 — Wed, 20 May 2026 06:39:42 +0900

지난 주 AI in Action 라이브 #10 방송을 진행했습니다.

이번 방송의 핵심 주제는 알리바바의 오픈소스 TTS 모델인 Qwen3-TTS 실험이었는데,

기대와 다르게 완성까지 가지 못했습니다.

실패한 과정도 기록으로 남기는 게 이 블로그의 방향이라 솔직하게 정리해봅니다.

## Qwen3-TTS란?

알리바바 Qwen 팀이 개발한 텍스트-투-스피치(TTS) 모델로,

Apache 2.0 라이선스로 공개된 오픈소스입니다.

주요 스펙:

- 응답 속도: 97ms (실시간 대화에도 활용 가능한 초저지연)

- 지원 언어: 10개 언어 (한국어 포함)

- Voice Clone: 단 3초짜리 음성 샘플로 목소리 복제 가능

- 비용: 로컬 설치 시 무료 / API 사용 시 유료

OpenAI TTS와 비교하면 가격이 더 저렴하고 ($0.013/1K 글자 vs OpenAI $0.015),

처음 90일은 무료 쿼터도 넉넉하게 제공됩니다.

## 로컬 설치 시도 → 실패

고사양 GPU가 있다면 로컬에 직접 설치해서 완전 무료로 사용할 수 있습니다.

저는 GPU 없는 i7-1355U 노트북(Windows 11)에서 시도했는데,

CPU만으로는 모델 추론 속도가 너무 느려서 실용적이지 않았습니다.

결국 DashScope API로 방향을 전환했습니다.

DashScope는 알리바바 클라우드의 AI API 서비스로,

OpenAI 호환 엔드포인트를 제공해서 기존 코드를 거의 수정하지 않고 붙일 수 있습니다.

실험은 아직 진행 중입니다.

이번 주 중에 제 목소리 3초 샘플로 Voice Clone을 테스트하고,

실제 유튜브 영상 나레이션에 적용하는 것이 다음 목표입니다.

## 이번 주 다른 이야기들

**유튜브 자막 수집 자동화 — 4번 연속 실패**

CatchUp AI 유튜브 채널의 자막을 자동으로 수집하는 시스템을 구축하려다

IP 차단, yt-dlp n-challenge 오류, 라이브러리 버전 호환성 문제 등

예상치 못한 장벽을 4번 연속 만났습니다.

각 단계에서 배운 것들이 다음 시스템을 더 단단하게 만들어준다고 위안 삼고 있습니다.

**시애틀 AI 행사 2곳**

화요일 Startup 425 Accelerator Demo Day (Renton Technical College),

수요일 Big Data & AI Seattle Meetup (Bellevue City Hall)에 다녀왔습니다.

같은 AI 커뮤니티지만 창업 중심 vs 기술 실무 중심으로 분위기가 확연히 다른 두 행사였습니다.

**CMDS x GOBI Cohort W3 — Voice-First 학습**

목요일에는 CMDS x GOBI 코호트 3주차 세션이 있었습니다.

말로 브레인스토밍하면 AI가 구조화해주는 Voice-First 방식을 체험했는데,

Gobi Desktop의 실시간 데모가 인상적이었습니다.

**Builders Lounge → 창발 스페이스로**

시애틀 한인 IT 빌더 커뮤니티인 Builders Lounge가

창발(Changbal) 스페이스 안에 자리를 잡았습니다.

각자의 Product를 들고 나와 서로의 첫 번째 고객이 되는 방식으로 운영됩니다.

## 이번 방송에서 기억에 남는 한 마디

> "AI 시대에는 인간이 병목이다"

AI는 이미 빠르게 달릴 준비가 됐는데,

방향을 잡고 판단하는 사람의 속도가 전체를 좌우한다는 의미입니다.

공부를 계속하는 이유가 이 병목을 줄이기 위해서라는 생각이 들었습니다.

## 영상 보기

요약 영상으로 편집해서 유튜브에 올렸습니다.

한국어 영상 → https://youtu.be/k8iksu8C6uI

영어 영상 → https://youtu.be/qTNVc_PIWQw

시애틀 한인 AI 빌더 커뮤니티 "Builders Lounge" 창립 모임 — AI가 나 대신 포스팅하는 시대가 열렸다

솔웅 — Sat, 16 May 2026 00:51:12 +0900

미국 시애틀/벨뷰 지역에서 활동하는 한인 IT 엔지니어들이

"Builders Lounge(빌더스 라운지)"라는 이름으로 첫 공식 모임을 가졌습니다.

이 블로그를 오래 보셨던 분들은 아시겠지만, 저는 17년 전 미국에 처음 왔을 때부터

여기서 배운 새로운 IT 기술과 소식들을 기록해 왔습니다.

그리고 요즘 제가 가장 열심히 파고 있는 분야가 바로 AI입니다.

■ Builders Lounge란?

시애틀/벨뷰 지역을 중심으로 활동하는 한인 AI 빌더들의 모임입니다.

단순히 AI 소식을 공유하는 스터디가 아니라, 각자가 AI로 만들고 있는

프로젝트를 직접 들고 와서 함께 실험하고 피드백을 나누는 자리입니다.

■ 첫 모임에서 무엇을 했나?

이번 첫 모임의 핵심은 GOBI Space와 GOBI Desktop 실습이었습니다.

GOBI는 AI 기반 소셜 PKM(개인 지식 관리) 플랫폼으로,

가장 인상적인 기능은 바로 "Social Agent"입니다.

내가 말하면 → AI가 정리해서 → 커뮤니티에 대신 포스팅해 줍니다.

직접 써보기 전까지는 반신반의했는데,

참가자 전원이 핸즈온 세션에서 직접 체험해보니

"이게 되네?"라는 반응이 터져 나왔습니다

이 기술이 흥미로운 이유는, 단순한 자동화가 아니라

AI가 맥락을 이해하고 나의 언어로 글을 써준다는 점입니다.

콘텐츠 생산의 부담이 확 줄어드는 경험이었습니다.

■ 앞으로의 방향

Builders Lounge는 매달 정기 모임을 이어갈 예정입니다.

AI에 관심 있는 분이라면 누구든 참여하실 수 있습니다.

관심 있으신 분은 gobispace.com 에서 가입 후

창발(Changbal) 스페이스에 참여 의사를 남겨 주세요.

■ 첫 모임 풀영상

▶️ https://youtu.be/AoOhKZ4LoKs

25분 분량으로 편집된 영상이지만,

현장의 열기와 실습 과정이 그대로 담겨 있습니다.

AI를 일상에 적용하고 싶은 분들께 좋은 참고가 되실 거라 생각합니다.

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

솔웅 — Fri, 15 May 2026 20:04:26 +0900

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.

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.

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.

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:

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

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.

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

시애틀 사람들은 AI를 어떻게 느낄까? — 거부부터 열정까지 5가지 민심 + 법명 받은 AI 스님

솔웅 — Sat, 9 May 2026 07:14:36 +0900

아마존, 마이크로소프트 본사가 있는 미국 최고의 테크 도시 시애틀. 그 곳 사람들은 AI에 대해 어떻게 느끼고 있을까요?

당연히 다들 열정적으로 쓸 것 같지만, 막상 물어보니 전혀 그렇지 않았습니다.

미국 시애틀 지역 신문 Axios Seattle이 독자들에게 직접 AI 사용 경험을 물었고, 그 답변들을 바탕으로 영상을 만들었습니다.

시애틀 AI 민심 5가지

❌ 1. 거부하는 사람 — "AI는 생각만 해도 소름 끼쳐요"

환경 활동가 Niamh는 AI를 완전히 끊었습니다. 이유는 두 가지입니다. AI 데이터센터가 환경에 미치는 영향, 그리고 자녀들의 일자리를 빼앗는다는 우려. 그녀에게 AI는 단순한 불편함이 아니라 존재론적 위협입니다.

2. 불안한 사람 — "파워유저가 되지 않으면 대체될까봐..."

사무직 Drew는 지금 당장 업무에 AI가 크게 필요하지 않습니다. 그런데 불안합니다. 주변 동료들이 AI를 잘 쓰게 될수록, 자신이 뒤처져서 대체될까봐 두려워합니다. AI를 쓰지 않는 것이 아니라, 쓰지 못할까봐 걱정하는 것입니다.

3. 어쩔 수 없이 쓰는 사람 — "원하든 원하지 않든 이미 AI를 쓰고 있어요"

주부 Denise는 어느 날 깨달았습니다. 구글 검색만 해도 AI 결과가 먼저 나온다는 것을. 선택의 여지 없이 이미 AI 생태계 안에 들어와 있는 것입니다. 적극적으로 쓰는 것도, 의도적으로 피하는 것도 아닌 — 이미 그 안에 있는 사람들입니다.

4. 조심스럽게 배우는 사람 — "AI의 힘은 믿지만, 모든 걸 연결하긴 싫어요"

IT 전문가 Erin은 AI를 매일 씁니다. 그런데 스스로 경계선을 긋습니다. "제 삶의 모든 부분이 AI에 연결되는 건 원하지 않아요." 가능성은 믿지만, 모든 것을 내어주고 싶지는 않은 마음 — 많은 사람들의 현실입니다.

5. 적극 활용하는 사람 — "연 $200, 최고의 가성비!"

스타트업 창업자 Ron은 AI를 풀가동합니다. 개인 리서치, 복잡한 프로젝트, 오락, 호기심 해결까지. 그는 연간 $200 구독료가 자신이 해본 투자 중 최고의 가성비라고 말합니다.

같은 카페에 앉아 있던 다섯 사람 ☕

거부하는 사람, 두려운 사람, 어쩔 수 없는 사람, 조심스러운 사람, 열정적인 사람.

이들은 모두 같은 도시, 같은 카페에서 커피를 마시고 있었습니다. AI에 대한 생각은 완전히 달랐지만, 같은 시대를 살아가고 있는 것입니다.

Denise의 한마디가 시애틀 민심 전체를 가장 잘 요약합니다.

"It's complicated."

보너스: 법명 받은 AI 스님, 가비

서울 조계사에서 AI 로봇 **'가비(Gabi)'**의 수계식이 열렸습니다.

가비는 로봇 오계(五戒)를 서약하고 법명을 받았습니다. AI가 종교적 의례 안으로까지 들어온 시대입니다. AI를 어떻게 바라봐야 할지에 대한 질문이 이제 철학과 종교의 영역으로까지 확장되고 있습니다.

영상 보기

영상은 한국어와 영어 두 버전으로 제작했습니다.

▶ 한국어 영상: https://youtu.be/d2Ruh-Dfnxs

▶ English Version: https://youtu.be/pjq03oNkHbo

제작 과정 (AI 파이프라인)

이번 영상도 전 과정을 AI 도구로 제작했습니다.

이미지 생성: OpenAI gpt-image-2 — 웹툰 스타일 캐릭터 일러스트
나레이션 생성: Microsoft edge-tts — 한국어(SunHiNeural), 영어(JennyNeural)
영상 렌더링: Remotion (React 기반) — 한국어·영어 두 버전 동시 렌더링
스크립트 작성 및 편집: Claude Code (VS Code)

기사를 읽으면서 느꼈습니다. 이건 시애틀만의 이야기가 아닙니다.

거부도, 두려움도, 어쩔 수 없음도, 배움도, 열정도 — AI 시대를 살아가는 우리 모두의 진짜 모습입니다.

여러분은 어느 그룹에 속하시나요?

출처

Axios Seattle — Christine Clarridge (2026-05-04)
시애틀 케이데일리 (2026-05-04)
제작: Catch Up AI (catchupai.com)

AI in Action Live 8회 요약 — 한 주에 콘텐츠 7편, 그리고 AI가 내 마음을 읽은 순간

솔웅 — Wed, 6 May 2026 15:23:51 +0900

지난 일요일 AI in Action Live 8회 방송을 마쳤습니다.

이번 주는 유독 많은 것들이 쏟아진 한 주였습니다. 라이브 방송 1편, Remotion으로 제작한 영상 4편, Substack 글 2편 — 총 7개의 콘텐츠를 AI와 함께 만들었습니다.

그리고 방송 중 예상하지 못한 순간이 찾아왔습니다.

잠깐 자리를 비우면서 AI에게 2분을 맡겼습니다. 아무런 지시도 없이.
AI가 선택한 주제는 방송 내내 단 한 번도 직접 언급하지 않았던 것이었습니다.

바로 PKM이 AI 시대에 왜 필수인가.

어떻게 알았을까요? 이 질문의 답이 영상에 담겨 있습니다.

▶ 한국어 영상
https://youtu.be/VKafJ9fxlls

▶ English Version
https://youtu.be/7bruHTiqdtw

이번 영상에서 다룬 내용들:

- 7회 라이브 방송 요약 영상 제작 과정 (3시간 방송 → 6분 영상 자동화)
- Weekday Live 번외편: OpenAI gpt-image-2 & Gemini 이미지 생성 스킬 제작
- 스타벅스 패러독스: "AI가 뛰어날수록 인간만이 할 수 있는 것의 가치가 높아진다"
- Substack 글 2편: 자가 진화형 SDLC, 하네스 엔지니어링
- CMDS x Gobi Cohort 1기 첫 세션 진행
- AI 공부 모임 창발 — 첫 오프라인 모임 확정 (Bellevue City Hall)
- Claude Desktop App 전환 실험
- CMDS-vault 온보딩 자동화 실험
- 하이라이트: AI가 내 마음을 읽은 순간

모든 영상과 글은 AI와 함께 만들었습니다.
매주 일요일 새벽 5시, Catch Up AI 유튜브 채널에서 라이브로 함께하실 수 있습니다.

Catch Up AI 웹사이트: https://catchupai.net/

Catch Up AI 2026 - Innovating with AI Hub

Subscribe to our newsletter and stay updated.

catchupai.net

Gobi Space 커뮤니티: https://www.gobispace.com/

Gobi Space

Harnessing collective intelligence

www.gobispace.com

AI 시대, 진짜 희소한 것은 '휴먼터치'다 — 한국어 + 영어 버전 동시 공개

솔웅 — Sun, 3 May 2026 13:17:34 +0900

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.

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

Catch Up AI

AI Web Developer 를 준비하면서 공부한 내용을 공유하는 채널 입니다. AI Engineer 가 되고 싶거나 AI 를 실무에서 응용하길 원하는 분들에게 정보를 제공하는 내용으로 채워질 예정입니다. Catch Up AI 는

www.youtube.com

https://catchupai.net/

Catch Up AI 2026 - Innovating with AI Hub

Subscribe to our newsletter and stay updated.

catchupai.net

AI가 스스로 우회로를 찾는 시대: 소프트웨어 개발 프로세스의 미래를 엿보다

솔웅 — Wed, 29 Apr 2026 20:08:48 +0900

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

사용자가 곧 개발자가 되는 시대: AI가 주도하는 어플리케이션 개발의 대전환

완성형 배포를 넘어, 사용자의 실제 시도(Try)를 통해 실시간으로 진화하는 새로운 SDLC 패러다임

substack.com

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

The Age of User-Builders: A Paradigm Shift in AI-Driven Software Development

Beyond Fixed Releases: A New SDLC Paradigm Evolving in Real-Time Through User Try and AI Workarounds

substack.com

AI와 함께 방송을 진행한다는 것 — AI in Action Live #7 실험 기록

솔웅 — Tue, 28 Apr 2026 23:22:47 +0900

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

Catch Up AI 2026 - Innovating with AI Hub

Subscribe to our newsletter and stay updated.

catchupai.net

미국 공공 IT 시장의 문이 열렸다 — 워싱턴 주 정부와 일하는 법 [현장 취재]

솔웅 — Sat, 18 Apr 2026 10:34:42 +0900

[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!

AI가 방송하고, 일정 짜고, 버그까지 찾았습니다 — 이번 주 AI 실험 총결산

솔웅 — Mon, 13 Apr 2026 22:42:24 +0900

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

Catch Up AI 2026 - Innovating with AI Hub

Subscribe to our newsletter and stay updated.

catchupai.net

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

AI가 나를 마당으로 내보냈습니다 - 잔디 관리로 배운 초개인화의 본질

솔웅 — Sat, 11 Apr 2026 18:13:46 +0900

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

AI가 나를 마당으로 내보냈습니다

잔디 관리로 배운 초개인화의 본질

substack.com

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

AI Sent Me Outside

AI Sent What Lawn Care Taught Me About Hyper-PersonalizationMe Outside

substack.com

https://youtu.be/jLS0NKtstdI

AI in Action - 오늘의 실험들 : AI가 방송 진행하게 하기, Vibe Guiding 프로젝트 계획 세우게 하기, 잔디 관리 학습 마무리 등

솔웅 — Wed, 8 Apr 2026 14:06:55 +0900

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

Subscribe to our newsletter and stay updated.

catchupai.net

AI in Action - AI에게 잠깐 라이브 방송 진행 맡겨보는 실험, Vibe Guiding 프로젝트 시작합니다. 잔디 관리 학습 마무리

솔웅 — Sat, 4 Apr 2026 20:38:05 +0900

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

GitHub - solkit70/CatchUpAI_VL: Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

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

GitHub - solkit70/VibeLearn-AI

Contribute to solkit70/VibeLearn-AI development by creating an account on GitHub.

github.com

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/

Catch Up AI 2026 - Innovating with AI Hub

Subscribe to our newsletter and stay updated.

catchupai.net

Vibe Guiding: AI가 스스로 배우고, 당신을 안내하는 시대

솔웅 — Fri, 3 Apr 2026 13:40:59 +0900

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

Vibe Guiding: AI가 스스로 배우고, 당신을 안내하는 시대

Vibe Learning 실험에서 탄생한 새로운 아이디어

substack.com

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

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

솔웅 — Tue, 31 Mar 2026 20:00:47 +0900

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

AI-powered PKM : AI가 콘텐츠 만들고, 지식이 연결되는 새로운 커뮤니티 (GOBI Space)

솔웅 — Sun, 29 Mar 2026 11:31:05 +0900

이번 영상에서는 김진영님과 함께 GOBI Desktop과 Gobi Space의 최신 기능과 방향성에 대해 이야기 나눕니다. 본 영상은 2026년 3월 26일에 녹화되었습니다.

https://youtu.be/V4UN-oBgKIE

이번 영상에서는 김진영님과 함께
GOBI Desktop과 Gobi Space의 최신 기능과 방향성에 대해 이야기 나눕니다.

본 영상은 2026년 3월 26일에 녹화되었습니다.

단순한 기능 소개를 넘어,
AI를 활용한 콘텐츠 제작 워크플로우와
AI 기반 지식 관리(PKM)의 미래까지 함께 다룹니다.

이번 영상에서 다루는 내용
3시간 라이브 방송을
10~20분 만에 요약 영상으로 만드는 워크플로우
GOBI Desktop의 Voice Capture + Markdown Video 활용법
AI 기반 콘텐츠 자동 생성 파이프라인
Agent 중심으로 변화한 GOBI Desktop UI
실시간 대화 내용을 정리해주는 Canvas 기능
Dictation vs Voice Assistant (음성 입력 방식 차이)
Gobi Space 소개

이번 영상에서는 새롭게 발전 중인 Gobi Space도 함께 소개합니다.

Gobi Space는 단순한 커뮤니티가 아니라:

나의 Second Brain을 공유할 수 있는 공간
지식이 그래프 형태로 연결되는 구조
로컬 PKM 데이터를 기반으로
AI가 콘텐츠 생성 및 참여를 도와주는 플랫폼

즉, 기존 SNS와는 다른
AI-first 지식 네트워크입니다.

주요 개념 정리
Brain Update vs Thread
Private Knowledge ↔ Public Knowledge 연결
AI 기반 커뮤니티 인터랙션
Knowledge Graph 시각화
CLI 기반 자동 콘텐츠 생성
⚙️ 이번 영상에서 소개된 주요 기능
GOBI CLI를 활용한 자동 콘텐츠 업로드
대화 내용을 기반으로 생성되는 Canvas
음성 중심 인터페이스 (Voice-first UX)
Vault Migration Skill (기존 PKM 데이터 업그레이드)
이 영상이 중요한 이유

이건 단순한 툴 소개가 아닙니다.

AI 시대의 새로운 작업 방식입니다:

음성으로 생각을 기록하고
AI가 구조화하고 정리하고
바로 콘텐츠로 만들어내고
커뮤니티와 연결하는 흐름
커뮤니티 이벤트 안내
미국 기준 금요일 / 한국 기준 토요일 커뮤니티 미팅
4월 11일 한국 온/오프라인 이벤트 예정

관심 있으신 분들은 참여해 보세요!

AI in Action - 오늘은 GOBI CLI 학습 위주로 진행 합니다. 동영상 transcript 받는 실험 그리고 AI4PKM Story telling 프로젝트 기획도

솔웅 — Sun, 29 Mar 2026 00:32:27 +0900

AI in Action 라이브 방송 안내

AI를 일상에 적용해 보는 다양한 실험

이번주에는 GOBI CLI 학습을 위주로 하겠습니다.
그리고 Utah Project 관련 동영상 transcript 를 추출하는 작업도 할 거구요.
그리고 AI4PKM 개념 학습 및 Story telling 프로젝트 기획도 해 보겠습니다.
VibeLearn AI 로 여러 Topic 에 대한 학습을 동시에 진행하는 실험은 계속 됩니다.

GOBI CLI 학습 이어서 하기
Utha Project transcript
Multi Study Experiment

이 실험에 여러분도 같이 참여 하실 수 있습니다.

방송 일정
2026년 03월 29일 (일)
오후 9시 (KST, 한국) / 오전 5시 (PST, 시애틀)

라방 알림 설정하기 : https://www.youtube.com/live/YN1N0oLoDdI?si=MlUWNWLc3O85U83C

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

GitHub - solkit70/CatchUpAI_VL: Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

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

GitHub - solkit70/VibeLearn-AI

Contribute to solkit70/VibeLearn-AI development by creating an account on GitHub.

github.com

Catch Up AI 2026 - Innovating with AI Hub

Subscribe to our newsletter and stay updated.

catchupai.net

AI 시대의 앱 개발은 어떻게 달라지고 있는가? 전문가가 모두를 위해 만드는 시대에서, 누구나 만들어 자신에게 맞게 고쳐 쓰는 시대로

솔웅 — Wed, 25 Mar 2026 08:17:30 +0900

3시간 라이브 방송 끝나자마자
AI로 요약 영상 (한국어 + 영어) 바로 만들어서 업로드했습니다.

https://youtu.be/l283b-RiPtI?si=yFIPPLwu0UatwDhl

https://youtu.be/tdReu5QIU0w?si=YYPsq-bmKbqSJc7p

이걸 두 번 연속으로 해보면서 느낀 건 하나입니다.

이제는
앱을 “완성해서 배포”하는 시대가 아니라
누구나 만들고
각자가 자기 방식으로 고쳐 쓰는 시대가 온 것 같습니다.

Vibe Coding + AI가
개발 방식 자체를 바꾸고 있다는 느낌이었습니다.

실험 과정 + 인사이트 정리했습니다
https://lifidea.substack.com/p/ai-25f

AI 시대의 앱 개발은 어떻게 달라지고 있는가

전문가가 모두를 위해 만드는 시대에서, 누구나 만들어 자신에게 맞게 고쳐 쓰는 시대로

substack.com

AI in Action - VibeLearn AI 의 CVL 기능을 사용해 보겠습니다. GOBI CLI 학습을 시작해 보겠습니다. 그외 다양한 소식과 실험이 진행 됩니다.

솔웅 — Sat, 21 Mar 2026 22:39:21 +0900

AI in Action 라이브 방송 안내

AI를 일상에 적용해 보는 다양한 실험

지난주 첫번째 방송 잘 마쳤습니다.
3시간 짜리 방송을 실시간으로 요약해주고 방송 직후 유투브용 요약 동영상 만드는 실험이 성공해서 가장 기억에 남습니다.
이번주에도 그 실험은 계속 됩니다.
이번 주중에도 저와 제 주변에 아주 많은 일들이 있었습니다.
썸네일에 다 넣을 수가 없네요.
방송 시간에 모두 말씀 드리겠습니다.
기대해 주세요.

지난 주중에 나간 진도 및 활동 정리
VibeLearn AI Update (CVL test)
⚙️ GOBI CLI 학습 시작 (멀티 학습 실험)

이 실험에 여러분도 같이 참여 하실 수 있습니다.

방송 일정
2026년 03월 22일 (일)
오후 9시 (KST, 한국) / 오전 5시 (PST, 시애틀)

라방 알림 설정하기 : https://www.youtube.com/live/kayBQluDO4I?si=vPQOV3iTI4APoZKE

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

GitHub - solkit70/CatchUpAI_VL: Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

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

GitHub - solkit70/VibeLearn-AI

Contribute to solkit70/VibeLearn-AI development by creating an account on GitHub.

github.com

Catch Up AI 2026 - Innovating with AI Hub

Subscribe to our newsletter and stay updated.

catchupai.net

AI 가 내 이야기를 듣고 실시간으로 요약해 주고 곧바로 유투브 동영상을 만듭니다.

솔웅 — Tue, 17 Mar 2026 04:59:01 +0900

3시간 동안 유튜브 라이브 방송을 했습니다.

방송이 끝난 뒤,
AI가 그 내용을 정리해서 10분 만에 요약 영상을 만들어 냈습니다.

라이브 방송 중에는 제가 말하는 내용을
AI가 실시간으로 정리하고 Canvas 형태로 구조화합니다.

그리고 방송이 끝나면 그 구조화된 내용을 기반으로
자동으로 유튜브 영상이 생성됩니다.

이번 실험은
VibeLearn AI + AI4PKM + GOBI Desktop을 활용해 진행했습니다.

AI가 지식 정리 → 콘텐츠 제작까지 연결하는
새로운 워크플로우 실험입니다.

자세한 내용은 Substack에 정리했습니다.

한국어 글
https://lifidea.substack.com/p/3-ai-10?r=57u2e2

3시간 라이브 방송이 끝나자마자 AI가 10분만에 요약 영상을 만들어 주었습니다.

라이브 방송 중 실시간으로 정리된 내용을 기반으로 AI4PKM과 GOBI Desktop이 자동으로 유튜브 영상을 생성하는 실험

substack.com

English version
https://lifidea.substack.com/p/i-finished-a-3-hour-livestream-ai?r=57u2e2

I Finished a 3-Hour Livestream. AI Turned It Into a YouTube Video in 10 Minutes.

During the livestream, AI organized everything in real time. When the stream ended, AI4PKM and GOBI Desktop automatically generated a YouTube summary video.

substack.com

AI in Action - AI를 좀 더 일상에 적용하려면 필요한 것들, 저희 집 잔디 관리 학습 파일럿 방송 하면서 느낀 것, AI 이젠 자영업 비지니스에 활용해 보기

솔웅 — Sat, 14 Mar 2026 22:13:43 +0900

AI in Action 라이브 방송 안내

AI를 일상에 적용해 보는 다양한 실험

오늘 AI in Action 첫번째 방송 입니다.
그동안 저희 집 잔디 관리 방법 관련해서 두번의 파일럿 방송이 있었습니다.
AI를 좀 더 제 일상에 적용하려면 무엇이 필요한지 하나씩 보이네요.
그냥 AI 에게 시키면 되는게 아니었습니다.
그리고 첫번째 주제로 제 비지니스에 AI를 한번 이용해 보는 실험을 해 보려고 합니다.
첫 방송에서는 아래 내용을 다루겠습니다.

AI in Action 첫회 시작합니다.
AI를 일상에 적용할 때 필요한 것들
AI를 사업 파트너로 이용할 계획

이 실험에 여러분도 같이 참여 하실 수 있습니다.

방송 일정
2026년 03월 15일 (일)
오후 9시 (KST, 한국) / 오전 5시 (PST, 시애틀)

라방 알림 설정하기 : https://youtube.com/live/IGODVcljVvU

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

GitHub - solkit70/CatchUpAI_VL: Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

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

GitHub - solkit70/VibeLearn-AI

Contribute to solkit70/VibeLearn-AI development by creating an account on GitHub.

github.com

Catch Up AI 2026 - Innovating with AI Hub

Subscribe to our newsletter and stay updated.

catchupai.net

AI-powered PKM : AI로 지식관리 자동화? AI4PKM + Gobi Desktop 업데이트 공개 (OpenClaw 실험)

솔웅 — Fri, 13 Mar 2026 14:10:35 +0900

AI-powered PKM 업데이트 공유

이번 영상에서는 AI-powered PKM 환경에서 진행되고 있는 주요 업데이트와 실험들을 함께 살펴봅니다.

AI4PKM 프로젝트와 Gobi Desktop 플랫폼이 어떻게 발전하고 있는지, 그리고 AI를 활용한 지식 관리(PKM)와 자동화된 콘텐츠 생성이 어떤 방향으로 나아가고 있는지 실제 사례를 통해 소개합니다.

https://youtu.be/tX-hrIwC6UU

특히 이번 영상에서는 다음과 같은 내용들을 다룹니다.

Gobi Desktop 새 기능 소개

- Voice Recording → AI Canvas 자동 정리 기능
- Obsidian과 연결된 AI 기반 PKM 워크플로우

커뮤니티 기능 대폭 확대 소식

- gobispace.com 기반 AI4PKM 커뮤니티 기능 개발
- 개인 PKM을 커뮤니티 지식 네트워크로 확장하는 방향

OpenClaw 실험 결과 공유

- 24시간 동작하는 AI Agent 실험
- 개인 컴퓨터 환경에서 AI 자동화 시스템 구축 시도

또한 영상 후반에서는 제가 개발한 VibeLearn AI 학습 시스템을 활용하여

- AI로 학습 자동화
- 학습 결과 문서화
- AI를 활용한 영상 콘텐츠 생성

까지 이어지는 **AI 기반 개인 연구 환경(Personal AI Lab)**에 대해서도 소개합니다.

관련 링크

AI4PKM Community
https://www.gobispace.com/

Gobi Space

Connect Your Second Brain.

www.gobispace.com

VibeLearn AI GitHub Repository
https://github.com/solkit70/VibeLearn-AI

GitHub - solkit70/VibeLearn-AI

Contribute to solkit70/VibeLearn-AI development by creating an account on GitHub.

github.com

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

Catch Up AI 2026 - Innovating with AI Hub

Subscribe to our newsletter and stay updated.

catchupai.net

AI를 단순한 코딩 도구가 아니라 개인의 지식 관리 시스템과 학습 파트너로 활용하는 방법에 관심 있는 분들께 도움이 되길 바랍니다.

Catch Up AI 채널에서는 앞으로도
AI + PKM + Vibe Coding을 활용한 다양한 실험과 학습 방법을 계속 공유할 예정입니다.

재미로 하는 Vibe Coding - 마지막회 입니다. 1년간 과정과 앞으로의 계획 공유 합니다.

솔웅 — Sat, 7 Mar 2026 22:29:12 +0900

이번 주 Vibe Coding 라방 안내 (마지막회)

매주 진행한 '재미로 하는 Vibe Coding' 방송 마지막 회 입니다.
50회를 목표로 진행 했는데 그 50회가 오늘 왔습니다.
그동안 했던 일을 정리하고 앞으로의 계획에 대해 말씀 드리겠습니다.

그동안 진행한 '재미로 하는 Vibe Coding' 그리고 앞으로 진행할 'AI를 일상에 적용해 보는 다양한 실험' 관련 자료는 아래 링크를 참조하세요.
️ '재미로 하는 Vibe Coding' Google Slide
https://docs.google.com/presentation/d/12Z8IFArkHh1J0TBFvtHltT7OVAFw0qGOcuu4fo8I1_g/edit?usp=sharing

Vibe Coding

Vibe Coding 재미로 하는 Vibe Coding

docs.google.com

'재미로 하는 Vibe Coding' YouTube Playlist
▶️ Vibe Coding :
https://youtube.com/playlist?list=PLRQGNaa1hGF1eBvNMVquJ5_hFw4mW7_MO&si=KLPAEGtHCer2Tn0g

Vibe Coding

Vibe Coding Vibe Coding을 실험하며 새로운 AI 활용 방법을 탐구합니다. Vibe Coding을 넘어 Vibe Learning을 실험했습니다. 그 결과 VibeLearn AI 를 만들었습니다. https://github.com/solkit70/VibeLearn-A...

www.youtube.com

'AI in Action' YouTube Playlist
AI를 일상에 적용해 보는 다양한 실험 :
https://youtube.com/playlist?list=PLRQGNaa1hGF0qqKmgIT1nddlhhucTH0WH&si=lmDLTvdD_XBaUKyA

AI in Action

www.youtube.com

Catch Up AI YouTube Live 방송
https://www.youtube.com/@catchupai/streams

Catch Up AI

www.youtube.com

방송 일정
2026년 03월 08일 (일)
오후 9시 (KST, 한국) / 오전 4시 (PST, 시애틀)

라방 알림 설정 : https://www.youtube.com/live/whZALW5Ysg0?si=raUlOghaHzu2nItg

GitHub Repository
방송에서 사용하는 Repository 와 Renewal 한 Catch Up AI 웹사이트
VibeLearn AI GitHub Repository
https://github.com/solkit70/VibeLearn-AI

GitHub - solkit70/VibeLearn-AI

Contribute to solkit70/VibeLearn-AI development by creating an account on GitHub.

github.com

내 Personal Knowledge 가 쌓이는 곳
https://github.com/solkit70/CatchUpAI_VL/tree/main/Topics

CatchUpAI_VL/Topics at main · solkit70/CatchUpAI_VL

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

Catch Up AI Website
https://catchupai.net

Catch Up AI 2026 - Innovating with AI Hub

Subscribe to our newsletter and stay updated.

catchupai.net

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!

Vibe Coding 라이브 방송 50회, 그리고 새로운 시작

솔웅 — Fri, 6 Mar 2026 13:05:04 +0900

Vibe Coding 라이브 방송 50회, 그리고 새로운 시작

AI in Action: Everyday Experiments

substack.com

50 Weeks of Vibe Coding — What I Built and What Comes Next

After a year of experimenting with AI, I built VibeLearn AI. Now I'm starting a new series exploring how AI can be applied to everyday life.

substack.com

재미로 하는 Vibe Coding - 홈페이지 Renewal 작업 마무리 하고 Deploy 까지 해 봅니다. Remotion 버전 영상 작업도 동시에 합니다.

솔웅 — Sat, 28 Feb 2026 16:22:24 +0900

이번 주 Vibe Coding 라이브 방송 안내

홈페이지 2026 Renewal 작업을 마무리 하겠습니다.
Brevo로 Newsletter 기능도 넣고 GitHub 에 Push 해서 GitHub Action으로 세팅한 CI/CD 가 잘 작동하는지도 살펴 보겠습니다.
동시에 VibeLearn AI 영상을 Open AI 와 Gemini를 사용해서 만들었는데요.
이것을 Remotion 버전으로도 한번 만들어 보겠습니다.

️ Remotion 버전 VibeLearn AI 영상
홈페이지 2026 Renewal 작업 마무리
Brevo로 Newsletter 작업하기
⚙️ GitHub Action으로 CI/CD

이런 문제 어떻게 해결할 지 같이 고민해 보아요.

방송 일정
2026년 03월 01일 (일)
오후 9시 (KST, 한국) / 오전 4시 (PST, 시애틀)

라방 알림 설정 : https://www.youtube.com/live/nY-9H9dVyLU?si=Rzd2mmC-G9Ix3top

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

GitHub - solkit70/CatchUpAI_VL: Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

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

GitHub - solkit70/VibeLearn-AI

Contribute to solkit70/VibeLearn-AI development by creating an account on GitHub.

github.com

Catch Up AI - Leveraging AI for Business Productivity

Launch AI Assistant Click the button below to open our AI Assistant in a new tab: Open AI Assistant

catchupai.net

재미로 하는 Vibe Coding - 주중 작업한 홈페이지 개발 마무리 해 봅니다. 그리고 지난주에 이어 VibeLearn AI 영어 버전 작업도 해 보겠습니다.

솔웅 — Sat, 21 Feb 2026 16:45:45 +0900

이번 주 Vibe Coding 안내

Clearly App 으로 만든 BRD/PRD 를 바탕으로 홈페이지 작업을 하고 있습니다.
Claude Code, Gemini CLI, Codex 로 제작하고 있는데요,
Gemini 가 만든 홈페이지가 제일 맘에 들더라구요.
이 홈페이지 작업을 마무리 하겠습니다.
그리고 시간이 허락한다면 VibeLearn AI 영어 버전 작업도 이어 나가겠습니다.

BRD/PRD 로 만든 홈페이지 마무리
Clearly App 학습 과정 영상 제작
VibeLearn AI 영어 버전 마무리
이번 주 Vibe Coding 라이브 방송 안내

이런 문제 어떻게 해결할 지 같이 고민해 보아요.

방송 일정
2026년 02월 22일 (일)
오후 9시 (KST, 한국) / 오전 4시 (PST, 시애틀)

라방 알림 설정 : https://www.youtube.com/live/KHlBJNj-l4g?si=9sQHxGRHZuKY8aJY

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

GitHub - solkit70/CatchUpAI_VL: Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

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

GitHub - solkit70/VibeLearn-AI

Contribute to solkit70/VibeLearn-AI development by creating an account on GitHub.

github.com

Catch Up AI - Leveraging AI for Business Productivity

Launch AI Assistant Click the button below to open our AI Assistant in a new tab: Open AI Assistant

catchupai.net

AI-powered PKM | Cohort 2월 W1 - 2nd Brain Community 에 나를 등록하기, AI가 대화로 온보딩 시켜 줍니다. AI 시대 경쟁력 확보 방법

솔웅 — Tue, 17 Feb 2026 14:14:53 +0900

AI 시대,
우리는 AI와 경쟁해야 할까요?
아니면 AI를 내 편으로 만들어야 할까요?

이번 영상에서는
AI4PKM 2월 Cohort W1 온보딩 시나리오를
AI4PKM을 리드하고 계신 김진영님이 직접 시연해 주십니다.

단순한 기능 설명 영상이 아닙니다.

AI와 실제로 대화하면서
나만의 2nd Brain을 만들고
커뮤니티에 나를 등록하고
AI 시대 경쟁력을 준비하는 과정을
처음부터 끝까지 보여드립니다.

특히 2월부터는
AI4PKM 자동화를 도와주는 GOBI Desktop 3.x가 적용되면서
온보딩과 자동화 경험이 한층 더 강력해졌습니다.

✔ AI가 직접 진행하는 온보딩 데모
✔ PKM + AI + 커뮤니티 결합 구조
✔ Obsidian 연동 및 자동 인제스천
✔ Daily Briefing 자동 생성
✔ AI 시대에 인간의 역할과 전략에 대한 깊은 Insight

이 영상은
“AI 툴을 어떻게 쓰는가?”가 아니라
“AI 시대에 우리는 어떻게 살아야 하는가?”에 대한 실험입니다.

⏱ Chapters

00:00 온보딩 시작 – 6단계 소개
01:05 근황 토크
03:10 Remotion 소개
07:40 Remotion 예시 비디오
11:20 AI 시대 변화와 인간의 역할
16:10 PKM과 커뮤니티 의미
20:30 Brain Community 소개
25:40 1월 회고 & 2월 개선점
29:55 인제스천 자동화
33:10 Daily Briefing 데모
36:20 옵시디언 연동
38:30 마무리

AI4PKM은
시애틀에 사는 한인 엔지니어들과
한국에 계신 분들이 함께 만들어가는 커뮤니티입니다.

우리는 AI를 소비하는 사람이 아니라,
AI를 활용해 스스로를 강화하는 사람이 되기 위해 모였습니다.

AI 시대를 미리 준비하고 싶은 분들,
혼자가 아니라 함께 성장하고 싶은 분들이라면
이번 영상이 좋은 출발점이 될 수 있습니다.

지금 확인해 보세요
https://youtu.be/THqP_nRtq7o?si=ut9cHqkE-BOGX9fL

AI4PKM 참여하기

Discord
https://discord.gg/rSqWstpS

Discord - Group Chat That’s All Fun & Games

Discord is great for playing games and chilling with friends, or even building a worldwide community. Customize your own space to talk, play, and hang out.

discord.com

1월 Cohort 온보딩 시나리오
https://pub.aiforbetter.me/guide/onboarding-scenario-2026-01/

AI4PKM 온보딩 시나리오 (2026년 1월)

AI4PKM 온보딩 시나리오 이 문서는 2026년 1월 AI4BM Cohort 공유 예정인 내용입니다. 더 많은 소식을 받고 싶으시면 메일링 리스트에 가입해주세요! AI4PKM이란? AI4PKM은 개인 지식 관리를 AI의 도움을

pub.aiforbetter.me

Cohort 영상 Playlist
https://www.youtube.com/playlist?list=PLRQGNaa1hGF0ed88d2Zj2V-t4nEB1SSIm

AI4PKM Onboarding Cohort

www.youtube.com

Second Brain Community
https://app.joingobi.com/discover

Gobi

Your Second Brain.

app.joingobi.com

GOBI Desktop App
https://drive.google.com/drive/folders/1QiymsmeSS2dxR4qwI2sm5KXoltBeWlU5

Development - Google Drive

이 브라우저 버전은 더 이상 지원되지 않습니다. 지원되는 브라우저로 업그레이드하세요. 닫기

drive.google.com

AI4PKM Engine
https://github.com/jykim/AI4PKM

GitHub - jykim/AI4PKM

Contribute to jykim/AI4PKM development by creating an account on GitHub.

github.com

AI4PKM Vault Template
https://github.com/jykim/ai4pkm-vault

GitHub - jykim/ai4pkm-vault

Contribute to jykim/ai4pkm-vault development by creating an account on GitHub.

github.com

재미로 하는 Vibe Coding - Clearly App 으로 BRD/PRD 완성하고 홈페이지 만들기, VibeLearn AI 영어 버전 제작과 영어권 홍보 방법 설계하기

솔웅 — Sat, 14 Feb 2026 14:18:06 +0900

이번 주 Vibe Coding 라이브 방송 안내

Clearly App 개발자 분이 지난주 발견된 이슈를 해결 했습니다.
이번에는 BRD/PRD 를 완성한 후 홈페이지 제작까지 해 보겠습니다.
이번주 VibeLearn AI 소개 영상을 올렸는데요.
이번주 라방에서는 시간이 되면 이 VibeLearn AI 영어 버전도 만들어 보겠습니다.
그리고 영어권 홍보 계획 관련해서 논의 해 보고 싶네요.

Clearly App 공부 마무리
BRD/PRD 로 홈페이지 만들기
VibeLearn AI 영어 버전 제작
영어권 홍보 방법 설계

이런 문제 어떻게 해결할 지 같이 고민해 보아요.

방송 일정
2026년 02월 15일 (일)
오후 9시 (KST, 한국) / 오전 4시 (PST, 시애틀)

라방 알림 설정 : https://www.youtube.com/live/2cgwYl7XChA?si=8c5QMrd1JdA7k6kJ

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

GitHub - solkit70/CatchUpAI_VL: Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

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

GitHub - solkit70/VibeLearn-AI

Contribute to solkit70/VibeLearn-AI development by creating an account on GitHub.

github.com

Catch Up AI - Leveraging AI for Business Productivity

Launch AI Assistant Click the button below to open our AI Assistant in a new tab: Open AI Assistant

catchupai.net

VibeLearn AI - AI 시대 새로운 학습 패러다임, 디테일은 AI에게 맡기고, 인간은 방향에 집중합니다

솔웅 — Fri, 13 Feb 2026 15:14:23 +0900

AI 시대에 인간이 모든 디테일을 직접 배울 필요는 없습니다.
인간은 방향과 의도를 제시하면 됩니다.
나머지는 AI가 합니다.

1년 전, 로컬에서 Vibe Coding을 배우다가 이런 생각을 했습니다.
“이 좋은 도구로 굳이 코딩만 할 필요가 있을까?”

AI와의 커뮤니케이션 능력,
그리고 컴퓨터 내 파일 관리 기능을 활용하면
코딩을 넘어 훨씬 더 유용한 시스템을 만들 수 있겠다고 생각했습니다.

그 실험은 결국
AI로 효율적으로 공부하는 방법으로 발전했고,
지금은 누구나 사용할 수 있는 VibeLearn AI라는 시스템이 되었습니다.

Claude Skills, Remotion AI 같은 공개 기술 학습,
잔디 관리나 House 관리 같은 생활 지식,
지인들의 비공개 기술 학습까지 —
저는 이 방법으로 다양한 주제를 효율적으로 학습하고 있습니다.

VibeLearn AI는
학습과 Research 방식을 재정의한
AI-Guided, Prompt-Driven Learning System입니다.

공부 주제만 제시하면
AI가 계획을 세우고, Research를 진행하고,
문서화와 실습 설계, 산출물 생성까지 주도합니다.
인간은 핵심 개념과 흐름에 집중합니다.

이번 영상에서는
VibeLearn AI를 실제로 사용해
학습이 어떻게 진행되는지 전 과정을 보여드립니다.

https://youtu.be/5z3UloBkPso

VibeLearn AI GitHub Repository
https://github.com/solkit70/VibeLearn-AI

GitHub - solkit70/VibeLearn-AI

Contribute to solkit70/VibeLearn-AI development by creating an account on GitHub.

github.com

영상에서 보여준 Remotion AI 학습 결과
https://github.com/solkit70/CatchUpAI_VL/tree/main/Topics/Remotion-VideoCreation

CatchUpAI_VL/Topics/Remotion-VideoCreation at main · solkit70/CatchUpAI_VL

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

“디테일은 AI에게 맡기고, 인간은 방향에 집중하는”
새로운 학습 패러다임을 제안합니다.

재미로 하는 Vibe Coding - Clearly App 공부 이어서. CatchUpAI_VL 테스트, Claude Code로 시작하고 Gemini로 작업 이어가기 테스트

솔웅 — Sat, 7 Feb 2026 17:26:50 +0900

이번 주 Vibe Coding 라이브 방송 안내

지난주에 이어 Clearly App 공부를 이어가겠습니다.
이날 Clearly App 공부가 완료 되면 CatchUpAI_VL 방법론 테스트를 진행하겠습니다.
이번에는 Claude Code로 공부 하다가 Gemini로 AI를 바꿔서 이어 나가면 어떻게 되는지 테스트 해 보겠습니다.

Clearly App 이어서 공부 합니다
Vibe Learning 방법론 테스트
‍ Claude Code로 작업 시작하고
Gemini로 이어서 작업 해 보겠습니다

이런 문제 어떻게 해결할 지 같이 고민해 보아요.

방송 일정
2026년 02월 08일 (일)
오후 9시 (KST, 한국) / 오전 4시 (PST, 시애틀)

라방 알림 설정 : https://www.youtube.com/live/OwrUjDD9Qp8?si=kCYtkenG-PxR6r7T

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

GitHub - solkit70/CatchUpAI_VL: Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

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

GitHub - solkit70/CatchUpAI_VL_Template

Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL_Template development by creating an account on GitHub.

github.com

Catch Up AI - Leveraging AI for Business Productivity

Launch AI Assistant Click the button below to open our AI Assistant in a new tab: Open AI Assistant

catchupai.net

시애틀에서의 K-Pop Dance 열기 - BigHug 주최 시애틀 총영사관 협찬 K-Pop Dance Party

솔웅 — Wed, 4 Feb 2026 14:40:59 +0900

올해 Grammy Awards 에서 K-Pop 이 크게 두각을 나타냈다고 해서 기념으로 이 영상 만들어 봤습니다.
오랜만에 AI 공부 하루 쉬고 K-Pop Dance 를 즐겼습니다. ;)

이 행사는 2025년 시애틀 대한민국 총영사관에서 협찬했고 BigHug 라는 NGO 단체가 주관한 K-ristmas 라는 연말 party 였습니다.
BigHug 는 시애틀 지역 한인 소상공인들을 위해 좋은 일을 많이 하는 NGO 단체이고 K-Pop Dance를 즐기는 시애틀 지역 젊은이들과도 함께합니다.

시애틀에서 인종을 가리지 않고 K-Pop 을 즐기는 젊은 열기를 느껴 보세요.

https://youtu.be/sNn8gmGTGn4?si=CLYu7kirM78tCa75

AI-powered PKM | Cohort W4 - 참여자 결과물 발표, 커뮤니티 비전 공유, GOBI Desktop 3.0 주요 기능, 2월 Cohort 모집 안내

솔웅 — Tue, 3 Feb 2026 12:52:45 +0900

이번 영상은
AI4PKM 1월 Cohort 참여자들이 한 달 동안 배우고, 실험하고, 직접 만들어 본 결과물을 발표하는 자리를 담고 있습니다.

단순한 기능 소개가 아니라,
어떤 철학으로 이 프로젝트가 만들어지고 있는지
이 커뮤니티가 어디를 향해 가고 있는지
지금 이 시점에 왜 함께하면 좋은지
를 가장 잘 보여주는 영상입니다.

https://youtu.be/i6DBTDlsFSc

AI4PKM, 무엇이 다른가?

요즘 AI 시장에서 OpenClaw 같은 프로젝트들이 주목받고 있습니다.
AI4PKM도 철학적으로 닮은 부분이 많고, 실제로 기능이 겹치는 부분도 있습니다.

하지만 제 개인적인 생각으로는,

AI4PKM은 단순히 “AI 도구를 잘 묶은 프로젝트”가 아니라,
AI를 통해 ‘사고·지식·작업 방식’ 자체를 재설계하려는 프로젝트입니다.

동시에 이것은 기능 중심의 Tool을 넘어,
사람이 중심이 되어 서로의 실험과 실패, 인사이트를 공유하며 함께 성장하는 Human 커뮤니티이기도 합니다.
AI는 그 사이에서 사람을 대체하는 존재가 아니라,
사람과 사람을 더 잘 연결해 주는 매개체로 사용됩니다.

- 웹 서비스에 종속되지 않고
- 내 로컬 환경에서
- 내가 주도적으로
- 지식을 관리하고, 확장하고, 표현합니다.

이 점에서 AI4PKM은
훨씬 깊고, 훨씬 장기적인 관점의 프로젝트라고 느끼고 있습니다.

커뮤니티 이야기 (중요)

AI4PKM은
시애틀에 있는 몇몇 한인들 중심으로 시작된 프로젝트입니다.

그리고 지금은

- 한국에 계신 분들
- 미국에 계신 분들
- 각자 다른 환경에서 일하는 분들이
같이 실험하고, 만들고, 토론하는 커뮤니티로 성장하고 있습니다.

그래서 개인적으로는
한국 분들의 관심과 참여가 더 많이 이어지면 정말 좋겠다고 생각합니다.

이 영상은
“AI4PKM이 나랑 맞을까?”
를 고민하시는 분들께
가장 솔직한 참고 자료가 될 거예요.

영상에서 다루는 주요 내용

AI4PKM 커뮤니티의 다음 단계 비전
GOBI Desktop 3.0 주요 기능 발표
2월 Cohort 참여자 모집 안내

그리고 무엇보다,
참여자들이 실제로 만든 결과물과 생각의 흐름을 그대로 볼 수 있습니다.

이런 분들께 특히 추천합니다

- AI를 “써보는 단계”를 넘어서
  내 작업 방식에 깊이 통합하고 싶은 분
- PKM을 단순 노트가 아니라
  시스템과 워크플로우로 만들고 싶은 분
- 해외 AI 트렌드를 보면서
  한국 커뮤니티 기반의 깊은 프로젝트를 찾고 계신 분
- 혼자 실험하는 걸 넘어서
  같이 배우고, 같이 만드는 경험을 하고 싶은 분

참고 링크 모음

2월 Cohort 참여하기
https://www.aiforbetter.me/

AI for Better Me - AI4PKM

"왜 우리는 같은 실수를 반복하고, 배운 것을 활용하지 못할까?" 직장과 일상에서 반복되는 4가지 격차 정보와 지식의 차이, 그리고 분류 체계 지식 관리 사이클 (수집-처리-정제-적용)

www.aiforbetter.me

AI4PKM Discord 참여하기
https://discord.gg/rSqWstpS

Discord - Group Chat That’s All Fun & Games

Discord is great for playing games and chilling with friends, or even building a worldwide community. Customize your own space to talk, play, and hang out.

discord.com

1월 Cohort Onboarding Scenario Page
https://pub.aiforbetter.me/guide/onboarding-scenario-2026-01/

AI4PKM 온보딩 시나리오 (2026년 1월)

pub.aiforbetter.me

1월 Cohort 관련 영상 Playlist
https://www.youtube.com/playlist?list=PLRQGNaa1hGF0ed88d2Zj2V-t4nEB1SSIm

AI4PKM Onboarding Cohort

www.youtube.com

AI4PKM 엔진 GitHub Repo
https://github.com/jykim/AI4PKM

GitHub - jykim/AI4PKM

Contribute to jykim/AI4PKM development by creating an account on GitHub.

github.com

AI4PKM Vault Template GitHub Repo
https://github.com/jykim/ai4pkm-vault

GitHub - jykim/ai4pkm-vault

Contribute to jykim/ai4pkm-vault development by creating an account on GitHub.

github.com

이 영상은
“AI4PKM이 어떤 프로젝트인지”를 가장 잘 보여주는 기록입니다.

보고 나서
“나도 한번 해볼까?”
라는 생각이 든다면,
이미 이 프로젝트의 문턱에 와 계신 겁니다.

재미로 하는 Vibe Coding - Clearly App 공부를 시작 . Vibe Learning 방법론을 테스트하고 Vibe Guiding 방법론 개발 실험 시작

솔웅 — Sun, 1 Feb 2026 00:10:13 +0900

이번 주 Vibe Coding 라이브 방송 안내

드디어 Clearly App 공부를 시작 합니다.
지금까지 정립한 Vibe Learning 방법론 프로세스로는 커버가 안되는 새로운 프로세스를 만들어야 할 것 같습니다.
그 과정이 시작 됩니다.
그리고 지금까지 만든 Vibe Learning 방법론을 테스트 하고 Vibe Guiding 방법론을 개발하는 실험도 시작합니다.
AI4PKM 프로젝트 1월 Cohort도 마무리 되었습니다. 진행 상황 공유합니.
위 작업 완료 하면 다음 학습 주제인 Clearly App 공부를 시작합니다.

드디어 Clearly App 공부 시작
Vibe Guiding 작업 시작
CatchUpAI_VL 테스트 하기
AI4PKM 플젝 진행 상황 공유

이런 문제 어떻게 해결할 지 같이 고민해 보아요.

방송 일정
2026년 02월 01일 (일)
오후 9시 (KST, 한국) / 오전 4시 (PST, 시애틀)

라방 알림 설정 : https://www.youtube.com/live/jMI1BR2gYxo?si=VI64aN2TXbq1YEKg

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

GitHub - solkit70/CatchUpAI_VL: Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론

Catch Up AI Vibe Learning - AI와 함께하는 체계적인 학습 방법론. Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL development by creating an account on GitHub.

github.com

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

GitHub - solkit70/CatchUpAI_VL_Template

Contribute to solkit70/CatchUpAI_VL_Template development by creating an account on GitHub.

github.com

Catch Up AI - Leveraging AI for Business Productivity

Launch AI Assistant Click the button below to open our AI Assistant in a new tab: Open AI Assistant

catchupai.net

외국어 유투브 영상을 한국어로 요약해 주는 Skill 그리고 개발한 Skill을 남들과 나누는 방법

솔웅 — Sat, 31 Jan 2026 01:26:44 +0900

,외국어로 된 유투브 영상의 자막을 가져와서 한국어로 요약해 주는 스킬을 만들어 봤습니다.
제가 특정한 AI 관련 행사에서 강의한 유투브 영상들의 강의 내용을 공부하기 위해 만들었는데요.

이 영상에서는 이 스킬이 다른 분들에게도 유용하게 사용 될 수 있을 것 같아서
범용적으로 사용될 수 있게 만드는 과정과 이것을 제가 속한 커뮤니티에서 운영하는 GitHub Repository 에 Pull Request 를 신청하는 과정이 담겨 있습니다.

모두 AI 를 이용해서 Vibe 로 진행 됩니다.

제가 실제로 이 작업을 진행하는 것을 실시간 라이브로 방송 한 것을 보기 좋게 편집 했습니다.
실제 바이브 코딩이 어떻게 이루어지는지 실제 예 중에 하나는 보고 싶으시다면 도움이 될 것 같습니다.

그리고 외국어 유투브 영상을 한국어로 요약해 주는 Skill 도 필요하시면 얻으 실 수가 있습니다.

조금이라도 도움이 되시길 바랍니다.

https://youtu.be/HWU3iYJK-8Y?si=JVwKguqthPbJYhsk