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개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
솔웅

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AI-powered PKM

오늘은 지난 시간에 이어 수집된 정보를 AI를 사용해서 가공하고 활용하는 방법을 실습해 봅니다.
영어 콘텐츠를 한국어로 바꾸고 하루 동안 수집하고 공부한 내용을 가공하고 그 정보들을 기반으로 SNS 에 올릴 글을 자동으로 생성하는 과정을 실습합니다.

하나의 PKM 어플리케이션을 만드는 겁니다.

이 모든 과정을 프로그래밍 언어 전혀 사용하지 않고 인간의 일상 언어로만 만듭니다.

🤖 AI와 PKM이 만나면?
💬 일상 언어만으로 앱 개발 가능
💻 프로그래밍 언어는 1도 필요 없습니다.
👀 직접 확인하세요.

PKM 이 AI 와 만난 후로 가능해진 이야기 입니다.

어플리케이션 개발의 영역이 크게 확장 되었습니다.

여러분 눈으로 직접 확인하고 프로그래밍 언어 없이 프롬프트 만으로 어플리케이션을 개발해 보세요.

https://youtu.be/SkeQinoBkDw?si=r5rdoxwZW4-mNCkB

 

영상에 나오는 Link들

Jin's Second Brain Blog
https://publish.obsidian.md/lifidea/Publish/Homepage

 

Homepage - Jin's Second Brain - Obsidian Publish

아직 정제되지 않은 생각까지 가감없이 공유하는 옵시디언 홈페이지입니다. 본 홈페이지의 모든 컨텐츠는 AI와 함께 만들어졌습니다. 자세한 내용은 저의 PKM 설계 철학과 시작하는 분들을 위한

publish.obsidian.md

7-2. Field Guide for AI-powered PKM (실습)
https://publish.obsidian.md/lifidea/Publish/AI+for+PKM/7-2.+Field+Guide+for+AI-powered+PKM+(%EC%8B%A4%EC%8A%B5)

 

7-2 - Jin's Second Brain - Obsidian Publish

Not Found File Publish/AI for PKM/7-2.md does not exist.

publish.obsidian.md

 

이전 영상
https://youtu.be/Ku4_N4b78rc

 

Obsidian 설치
https://youtu.be/aM7Ensrqurs?si=NxkazbiNRSpX691R

 

Gemini CLI 설치 
https://youtu.be/MXyGrnIfTE0?si=uoDzRqKdBTpy42pu

 

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🎬 이번 영상은 2025년 9월 7일에 진행된 '재미로 하는 Vibe Coding' 하이라이트 편집본입니다.
👉 이번 편집본의 핵심 주제는 바로 Vibe Coding Tool 활용법입니다!

🛠️ 다루는 주요 Tool

- GitHub Copilot
- Cursor AI
- Gemini CLI

이 툴들은 단순한 코딩 보조가 아니라, 대부분 AI Agent Application 입니다.

🤖 AI Agent Application의 특징

- AI와 직접 Communication 가능
- 파일 Read/Write 기능 보유

이 특성을 이해하면, 코딩뿐만 아니라 문서 업무, 학습, 연구, 보고서 작성 등 다양한 작업에 활용할 수 있습니다.

📚 핵심 개념 & 기능 정리

- Agent
- Prompt
- Context
- RAG
- Manage Local Files & Folders

✨ 이 영상에서는 위 개념들을 쉽게 풀어 설명해 드립니다.

🔍 추가로 배우는 내용
사용자가 지시를 내렸을 때,
➡️ 내부적으로 어떤 과정을 거쳐 파일이 편집되는지
➡️ AI Agent Application이 어떻게 동작하는지
쉽게 이해할 수 있도록 정리했습니다.

🚀 메시지
AI Agent Application과 Vibe Tool들을 제대로 이해하면,
코딩을 넘어서 더 많은 일에 활용할 수 있습니다!

https://youtu.be/L3dNRCbzg8s

 

 

 

 

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🎥 AI 시대 앱 개발 - 로직 중심에서 의미 중심으로
📍 Tree of Thoughts (ToT) 논문 구현 소스코드 분석 & 의미 중심 AI 앱 개발 인사이트

🤖 우리는 지금, 기존 프로그래밍 방식만으로는 설명되지 않는 AI 시대를 살아가고 있습니다.
이 영상에서는 **Tree of Thoughts (ToT)**라는 획기적인 AI 추론 기법을 LangGraph 소스코드로 직접 구현하며,
기존의 “로직 중심” 개발과는 전혀 다른 사고방식, 즉 ‘의미 중심’ 개발이 왜 필요한지를 살펴봅니다.

💡 이 영상에서 다루는 핵심 내용:

* Tree of Thoughts 논문이 제시한 새로운 추론 방식 이해
* LangGraph를 활용한 실제 코드 구현
* AI 앱 개발자가 알아야 할 Prompt 설계와 Structured Output 활용법
* 기존 앱 개발과 AI 앱 개발의 차이: “로직(Logic)” vs. “의미(Meaning)”

👨‍💻 누구에게 도움이 될까요?

* AI 앱/서비스 개발에 관심 있는 분
* GPT를 똑똑하게 쓰고 싶은 분
* CoT, ToT 같은 최신 추론 방식에 대해 실제로 이해하고 싶은 분
* 기존 개발자에서 한 단계 도약하고 싶은 분
* AI 시대에 어떤 변화가 오는지 알고 싶은 비개발자 분

📌 다음 영상 예고
두 번째 영상에서는 Tree of Thoughts를 실행하는 **LangGraph의 핵심 구조(Graph 구성)**를 설명합니다.
그리고 LangSmith 로그를 통해 실제 실행 과정을 시각적으로 추적하며
우리가 만든 함수들과 클래스들이 어떻게 상호작용하며 추론을 완성하는지 살펴볼 예정입니다.

🌐 AI는 이제 단순한 도구가 아니라, 함께 생각하는 파트너입니다.
이 영상이 여러분의 AI 활용에 새로운 시야를 열어드릴 수 있길 바랍니다.
좋아요 👍, 댓글 💬, 그리고 구독 🔔은 큰 힘이 됩니다!

https://youtu.be/K_nDJzfb6hQ?si=Im0Lkh5WiHSVCM74

 

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Tree of Thoughts (ToT) - Prompting만으로 AI 성능을 10배 끌어올리는 방법! | 일상에서도 써먹는 AI 추론법  (1) 2025.07.10


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This video was created in Korean, but with YouTube’s free dubbing feature, you can listen to it in your own language.

🎬 “AI를 좀 더 깊게 생각하게 할 수 있을까?”

GPT-4도 풀지 못했던 문제를 해결한 놀라운 추론 방식,
**Tree of Thoughts (ToT)**를 소개합니다!

ToT는 GPT에게 단순히 답만 뱉게 하는 것이 아니라,
사람처럼 생각하고 비교하고 판단하게 만드는 혁신적인 방법이에요.
CoT(Chain of Thought)보다 한 단계 더 진화한 방식으로,
AI의 성능을 프롬프트만으로 10배 이상 끌어올릴 수 있습니다. 🤯

🧠 이 영상은요…

Tree of Thoughts 논문을 쉽고 자세하게 설명합니다

AI 개발자뿐 아니라 AI를 잘 활용하고 싶은 모든 분을 위한 영상입니다

AI의 잠재력을 더 끌어내고 싶은 분에게 추천드려요!

📌 이런 분에게 강력 추천합니다!

✅ AI 앱/서비스를 만들고 싶은 개발자
✅ 프롬프트 엔지니어링을 배우고 싶은 분
✅ GPT가 엉뚱한 대답만 해서 고민이셨던 분
✅ 창의적 글쓰기, 문제 해결, 아이디어 정리에 AI를 활용하고 싶은 분

👨‍💻 영상 속 모든 설명은 되도록 쉽게 설명 했습니다.
AI 입문자도 부담 없이 따라올 수 있어요.
누구나 ToT 구조를 이해하고 실생활에 활용해 볼 수 있도록 만들었습니다.

📎 CoLab 실습 링크는 이 영상의 설명(Description) 란에 공유됩니다.
직접 실행해보며 학습 효과를 높여보세요!

💡 "AI는 이제 답만 뱉는 도구가 아니라, 생각하는 파트너가 됩니다."
이 영상이 여러분의 AI 활용에 새로운 인사이트가 되길 바랍니다!

🔔 좋아요와 구독, 그리고 댓글은 영상 제작에 큰 힘이 됩니다 :)

https://youtu.be/T-AmZ9Oc5mM

 

 

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개발자로 20여년 훌쩍 넘게 생활하다가 다시 AI 를 새롭게 공부하고 있습니다.
그동안 주위에서 비지니스 아이디어는 많은데 그것을 어플리케이션으로 개발할 수 없어서 아쉬워 하는 분들을 많이 보았습니다.

이번 비디오를 만들면서 그런 분들이 생각이 났었습니다. 그리고 AI 시대에는 그런 분들에게 좀 더 많은 기회가 생길 거라고 확신합니다.

코딩을 못해도, 이젠 AI와 함께 앱을 만들 수 있는 시대입니다.
이번 영상에서는 LangGraph의 Basic Reflection 구현 소스코드를 분석하며,
AI와 인간이 함께하는 앱 개발 방식, 그리고 AI시대에서 우리가 준비해야 할 역량에 대해 이야기합니다.

"아이디어는 많은데, 코딩을 몰라서 앱 개발 꿈도 못 꾸셨나요?"
이제 AI가 도와줍니다.
이번 영상에서는 AI가 스스로 개선하는 'Reflection' 기법과 함께,
어떻게 누구나 AI시대의 앱 개발에 뛰어들 수 있는지 함께 살펴봅니다.

처음에 개발자 시각에서 AI App Development를 공부하기 시작했는데…
계속 하다 보니까 AI 연관된 부분은 기존의 개발 역량과는 또 다른 역량이 필요하더라구요.
AI 는 좀 더 인간의 사고와 비슷하게 흘러갑니다.

그래서 요즘은 추론방법론과 Vibe coding 위주로 공부하고 있습니다.

오늘은 추론 방법론 중 하나인 Reflection 의 기초를 배웁니다.
여러분이 이미 어렸을 때 어른들로 부터 배웠던 겁니다.
AI 를 잘 사용하려면 어떻게 다루어야 하는지 감이 잡히실 겁니다.

👉 개발자든 아니든, 지금이 시작할 타이밍입니다!

https://youtu.be/fm66HVDpt7Y?si=JEdi5k_UBdviiYp1

 

 

 

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