클로드코드 서브 에이전트 활용해서 테스트 코드 작성하기

클로드코드 YOLO 모드 어떻게 생각하시나요?

Claude Code의 Subagents(서브 에이전트)로
업무를 역할 단위로 쪼개고, 필요하면 100개~1000개까지 병렬로 띄우는 워크플로우를 소개합니다.

이 영상에서는 예시로 E2E 테스트를 다루지만,
핵심은 Planner / Generator / Healer 조합으로 작업을 분업하고
컨텍스트를 분리해서 충돌 없이 확장하는 방법입니다.

이 영상에서 다루는 내용
- Subagents 개념과 생산성이 올라가는 이유
- Planner → Generator → Healer 역할 분리 전략
- 병렬로 띄웠을 때 충돌을 줄이는 구성 팁

타임스탬프
- 00:33 Playwright Test Agents 세팅하기
- 03:13 Planner, Generator, Healer Agent 역할
- 05:08 Claude Code YOLO 모드를 활용하는 이유
- 06:10 Planner Agent로 테스트 시나리오 도출하기
- 08:06 병렬 작업에서 의존성 제거하기
- 10:06 Generator Agent로 테스트 코드 생성 병렬 처리하기
- 12:47 Healer Agent 사용해서 실패한 테스트 케이스 복구하기
- 15:07 Subagents 활용해야만 하는 이유

Subagents 풀버전 영상 보기
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지금은 코딩을 배우는 시대가 아닌 이유
👉🏻 https://fanding.kr/@devbrother/post/169671

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AI 코딩 에이전트 규칙 파일, 이제는 하나의 규칙 포맷으로 표준화해서 관리할 때입니다.

이번 영상에서는 OpenAI Codex 팀을 포함한 여러 에이전트 팀이 함께 만든 표준 규칙 파일인 AGENTS.md를 소개하고,
- 왜 AGENTS.md가 필요한지
- 어떤 에이전트/도구들이 지원하는지
- 500줄을 넘기지 않는 구조화 방법(중첩 AGENTS.md)
- 팀 협업에서 어떻게 리뷰/버전관리/온보딩에 활용할지
까지 실전 관점으로 정리합니다.

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- 당첨자 발표: 2025-12-20 (토)

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이번 영상은 커서 2.2 버전에서 새로 출시한 기능 Visual Editor에 대해서 소개합니다.
이 기능은 단순히 에디터에 몇 가지 편리함을 추가한 정도가 아니라 소프트웨어 개발 방식 자체의 패러다임을 전환한게 아닌가 평가를 받고 있는데요

굉장히 빠르게 성장하고 있는 Cursor는 출시 2년만에 연간 매출 10억 달러(약 1조 3천억원) 규모로 성장하며 역사상 가장 빠르게 10억 달러 ARR에 도달한 기업중 하나가 되었습니다. 최근 시리즈 D 투자 유치에서 기업가치 239억 달러(약 38조원)를 평가 받기도 하는데요,
이번 영상에서는 이 엄청난 성과의 배경에 있는 Cursor의 현재와, 디자인 툴 마저 위협할 Visual Editor 기능이 무엇을 할 수 있는지 알아보겠습니다.

이슈가 있어서 예정된 업로드보다 조금 늦어졌지만...
이번 영상은 OpenAI의 최근 코드 레드 사태와 그리고 AI 패권 경쟁에 대해서 다룹니다.
현재 AI 3대장 OpenAI, Anthropic, Google 각각의 장단점과 전략은 어떨지...
여러분은 누가 이 경쟁에서 승리할거라 생각하시나요?

https://fanding.kr/@devbrother/post/167280

(촬영일: 12월 4일)

이번 영상은 Notion의 유료 광고가 포함되어 있습니다.
https://ntn.so/devbrotherAgent

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이번 영상에서는 클로드 스킬의 사용법과 활용 방식에 대해서 소개합니다.
아직까지 클로드 스킬에 대해서 구체적인 활용 사례에 대해 이해가 가지 않는다면 이번 영상 무조건 도움 되실겁니다!

#NotionPartner #노션파트너 #Notion #NotionAI #노션에이전트

구글이 일 냈네요... Gemini 3 Pro와 Antigravity(IDE)가 출시되었습니다.
이번에 구글이 새로운 Gemini 모델 Gemini 3 Pro 모델과
그리고 아무도 모르게 준비하던 야심찬 프로젝트인 Antigravity 코드 에디터가 출시되었습니다.

요즘 구글 때문에 아주 여기 저기서 난리인데요...!

이번 영상에서는 Gemini 3 Pro 모델과 Antigravity 코드 에디터에 대해서 느낀 첫인상과
앞으로의 코드 에디터 경쟁 구도에 대한 개인적인 생각을 공유드립니다.

여러 의견 많이 남겨주세요!

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바이브코딩 말고 진짜 AI로 SaaS 개발하는 가장 현실적인 방법
https://youtu.be/smW3raqdTv0

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📌 *이번 영상 소개*

AI 코딩 에이전트 (Cursor, Claude Code, Codex 등) 활용 할 때 다들 에이전트 병렬로 띄워두고 활용 많이 하시나요?
저는 보통 적게는 2~3개 정도 많게는 5개 이상도 띄워서 활용하는 편인 것 같습니다.
이런 병렬 에이전트 상황에서 여러개의 에이전트가 같은 코드를 건드려서 충돌이 발생한 경험들 있으실겁니다.
최근에 커서에서 신규 기능으로 출시된 Git Worktrees가 이런 문제점을 전부 해결해 줄 수 있는데요,
정말 혁신적인 기능입니다...!

바이브코딩 말고 진짜 AI를 활용해 SaaS 개발하는 가장 현실적인 방법
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📌 *이번 영상 소개*
한참 유행타던 바이브코딩의 열기가 굉장히 많이 식었습니다. 아무래도 아직까지는 바이브코딩의 한계점이 명확한데요, 이번 영상에서는 최근 바이브코딩 서비스의 추락과 원인 그리고 현실적으로 AI를 통해 개발하기 위해서 필요한 여러가지 개념과 기술스택, 유용한 서비스들을 총 정리해서 전달드립니다.

📌 *타임라인*
00:00 : 바이브코딩의 추락
03:45 : 모든 SaaS 개발을 가능하게 하는 필수 개발 개념
04:28 : Frontend vs Backend
06:13 : API (Application Programming Interface)
06:43 : Error
07:34 : Framework vs Library
08:31 : Database
09:34 : Storage
10:17 : Auth
11:19 : Email
11:49 : Deploy
12:19 : Monitoring
13:44 : 모든 SaaS 개발을 가능하게 하는 유용한 서비스 소개
14:16 : Next.js (Frontend & Backend Framework)
14:53 : Supabase (Database, Auth, Storage)
16:20 : Resend (Email)
17:07 : Vercel (Deploy)
18:24 : Sentry (Monitoring)
19:22 : 앞의 모든 개념과 기술스택 서비스들을 실제 프로젝트 기반으로 학습하려면?

여러분 안녕하세요, 개발동생입니다.

다가오는 10월 23일,
3번째 콜로소 강의를 오픈하게 되었습니다!

이번 강의에서는 4가지 SaaS 프로젝트를 완성하며
[실제 수익화까지 가능한 SaaS 개발 전 과정]을 경험합니다.

많은분들이 다양한 사이드 프로젝트를 시도하면서도
실제 유료 서비스를 운영하기는 어려워하시곤 합니다.

그래서 아이디어를 수익화 가능한 SaaS로 완성하는
개발-수익화-운영-성장의 전 과정을 실제 프로젝트로
함께 다뤄보고자 준비하였습니다.

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https://bit.ly/devbrother3-70000-ytb

감사합니다!! 🙏🏻

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여러분 이번에 커서 1.7 버전 업데이트로 굉장히 유용한 기능들이 추가되었습니다.
그 중에서 Cursor Browser 기능이 훌륭한데요, 물론 기존에도 Playwright MCP, Chrome DevTools MCP 활용이 가능했지만 커서에 아예 Browser Automation 기능이 통합이 되어서 사용성이 정말 좋아졌습니다.
계속해서 기다리던 기능이 이번에 추가 되어서 너무 좋네요!!

이번 영상은 길벗출판사의 지원을 받아 제작되었습니다.

MCP의 개념이나 기본적인 구축 방식 등에 대해서 책으로 빠르게 보고 싶으신 분들께
"나만의 MCP 서버 만들기 with 커서 AI"를 추천드립니다.

🔗 https://gilbut.co/c/25081389cC

그리고 개발동생 채널 구독자분들꼐 감사드리는 마음으로 작은 이벤트를 준비했습니다. 🎁
아래 구글폼을 제줄해주시면 추첨을 통해 3분께 전자책을 보내드리겠습니다.

🔗 마감되었습니다!

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📌 *이번 영상 소개*
최근에 Cursor에서 Claude Code로 많은 개발자들이 넘어가고 있는 상황인데요,
관련해서 Claude Code의 효과적인 활용 방식에 대해서 많이들 궁금해 하시는 것 같습니다.
이번 영상에서는 Claude Code의 주요 환경 설정 방법이나 효과적인 워크플로우 그리고 유용한 Claude Code 관련 서비스까지 Claude Code의 A-Z를 소개합니다.

📌 *타임라인*
00:22 : Claude Code 설치
00:33 : CLAUDE.md 설정 방법
02:16 : MCP 연동 방법 + 구독자 이벤트❤️
04:37 : LiveMCPBench
05:22 : Shift + Tab
05:44 : Slash Commands
06:08 : Output Style
08:53 : Subagents
11:10 : Parallel Subagents
12:36 : Hooks
16:49 : CLAUDE.md vs Hooks
17:31 : /clear
18:30 : /resume
19:05 : /export
19:49 : Custom Slash Commands
20:49 : Bash Mode
21:50 : BypassPermissions Mode
22:39 : DevContainers
25:39 : CCUsage
26:14 : SuperClaude
27:17 : Claude Code Templates

🔗 LiveMCPBench: https://arxiv.org/pdf/2508.01780
🔗 Claude Code Development Container: https://docs.anthropic.com/en/....docs/claude-code/dev
🔗 CCUsage: https://ccusage.com/
🔗 SuperClaude: https://superclaude-org.github.io/
🔗 Claude Code Templates: https://www.aitmpl.com/

이 영상에는 Notion의 유료 광고가 포함되어 있습니다
https://ntn.so/개발동생AIFW
↑ 영상에 등장한 Notion의 “AI 미팅 노트” 기능을 무료로 사용해보세요!
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📌 *이번 영상 소개*
이번 영상에서는 얼마전 Claude Code에서 출시된 신기능 Subagents를 활용하면 최적화된 컨텍스트를 통해 멀티 에이전트를 실행 가능합니다.
영상에서는 Claude Code의 Subagents 기능과 Playwright MCP를 연동하여 AI 주도 개발에서 굉장히 중요한 E2E 테스트를 자동화 하는 워크플로우를 공유 드립니다.

🔗 영상에서 활용한 프로젝트: https://github.com/devbrother2024/memo-app

이번에 OpenAI에서 GPT-5 모델이 출시되었습니다.
전반적인 성능이 굉장히 올라가게 되었고, 특히 코딩 성능도 좋아졌다고 하는데요.
과연 Claude 4 Sonnet, Claude 4.1 Opus 모델보다 더 나은 성능을 보여줄지 궁금합니다.

그리고 Claude Code의 대체제로 Cursor에서도 Cursor CLI를 출시하게 되었는데요.
Cursor CLI를 활용해보며 느꼈던 장단점과 Claude Code와의 차이점에 대해서도 전달드립니다.

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🔗 개발동생 MCP 강의 (얼리버드 초고속 매진): https://bit.ly/3Z45XAc
🔗 개발동생 AI 주도 개발 강의 (완강율 1위): https://bit.ly/4iSR3VK

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TRAE AI 코드 에디터가 2.0 버전으로 대규모 업데이트가 되었습니다.

제 영상에서는 처음 소개해드리는 IDE 인데요, 이번 업데이트에서 SOLO Mode 라는 신규 기능이 추가가 되었는데 꽤나 사용성이 좋고 이전 버전보다 훨씬 에이전틱한 개발이 가능해졌습니다.

💡 TRAE Pro 첫 달 할인가: 월 $3

SOLO Mode는 TRAE Pro 구독 + SOLO Code 인증 후 이용하실 수 있습니다.
구독 후 아래 SOLO Code 인증 URL을 통해(선착순 10명) SOLO Mode를 바로 체험해보세요!

🔗 TRAE IDE 바로가기
https://bit.ly/4o020aO

🎁 구독자 선착순 10명 SOLO Code 제공!
(아래 URL을 통해 인증 후 SOLO Mode 사용 가능)
https://www.trae.ai/solo-code?....SOLOcode=mO1Amgr6nwj

CodeRabbit은 AI 기반 코드 리뷰 자동화 도구입니다.
코드래빗을 도입하고 난 뒤로 코드 리뷰 시간이 절반 이상이 줄어들었고, 코드 품질 자체도 굉장히 많이 높아지게 되었습니다.
코드래빗을 특히 AI 코딩 에이전트(Cursor, Windsurf 등)와 함께 사용했을 때 그 효과가 배가 되는 것 같습니다.

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앞으로는 한 명의 개발자가 AI 에이전트를 몇 개나 활용하게 될까요?

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📌 *이번 영상 소개*
이번 영상에서는 2025년 6월 15일 기준으로 Cursor와 Windsurf에 대한 솔직하고 객관적인 리뷰를 제공합니다.
여러분들의 AI 코드 에디터 선택에 도움이 될 수 있도록 가격, 지원 모델, 성능, 기능 측면에서두 에디터를 비교분석합니다.

📌 *타임라인*
00:31 : 가격 비교
01:49 : 지원 가능 모델과 성능 비교
06:43 : 대표 기능 비교
08:35 : 베타 기능 비교 (Background Agent, BugBot, Browser, Preview)
12:39 : Tab 기능 비교 (feat. Supermaven)
15:24 : Agent 기능 비교
16:38 : 실제 Agent 기반 MCP 개발 데모
21:37 : 어떤 코드 에디터를 선택해야 할까?

개발동생이 콜로소에서 진행한 강의들이 2025년 상반기 결산에서
"완강 우수상", "화제의 신인상"을 수상하게 되었습니다.

제 강의 포함 수상 강의들은 현재 6월 10일까지 *최대 30% 할인 중* 이라고 하니,
혹시 아직 개발동생 강의를 못 보셨다면 이 기회에 콜로소에서 만나보세요!

🔗 개발동생 MCP 강의: https://bit.ly/3Z45XAc
🔗 개발동생 AI 주도 개발 강의: https://bit.ly/4iSR3VK

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📌 *아래는 영상 소개 내용입니다.*
커서 0.49, 0.50 업데이트 주요 기능에 대해 소개해드립니다.
그리고 저의 커서 세팅이나 멀티 에이전트 활용 방식에 대한 유용한 팁도 전달해드립니다!

콜로소 MCP 강의 1차 얼리버드 완판!

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📌 *아래는 영상 소개 내용입니다.*
이번 영상에서는 Context7 MCP 서버를 소개시켜 드립니다.
Context7 MCP 활용하면 개발할 때 최신 정보가 업데이트 되지 않은 LLM의 문제를 해결할 수 있습니다.
매번 기술문서 찾으러 시간 낭비할 필요 없이, Conetxt7으로 효율적으로 개발해보세요!

*영상 주요 내용*
1️⃣ Cursor @Docs vs Context7 비교하기
2️⃣ Context7 + Sequential Thinking 으로 MCP 서버 개발하기

🔗 https://github.com/upstash/context7
🔗 https://github.com/modelcontex....tprotocol/servers/tr

콜로소 온라인 클래스 2편 1차 얼리버드 완판!
5월 15일 0시, 가격이 크게 인상된다고 합니다.

✔️다운받으셨던 [얼리버드] 6만 원 쿠폰 5/14까지 사용 가능
✔️강의 페이지 내 [얼리버드] 4만 원 쿠폰 5/14까지 다운로드/사용 가능

👇 강의 페이지 확인하기 👇
🔗 https://bit.ly/4k8uqMY

🎁30% 할인 적용 개발동생 1편+2편 패키지도 5/14까지 구매 가능하니 많은 관심 부탁드립니다.

좋은 강의로 인사드릴 수 있도록 열심히 준비하겠습니다.
감사합니다!

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이번 영상에서는 Task Master AI + Supabase MCP를 활용해서 복잡한 프로젝트를 에러 없이 빠르게 개발하는 방식을 전달드립니다.

🔗 https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
🔗 https://supabase.com/docs/guid....es/getting-started/m

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이제 단순 LLM이 아니라 AI Agent 시대입니다.
텍스트 생성, 코드 생성의 시대는 끝났습니다.
이제는 AI가 외부 서비스나 도구를 활용할 수 있게 되었습니다.

이번 영상은 AI Agent 구축의 필수 기술인 MCP(Model Context Protocol)에 대해서 말씀 드리겠습니다.
MCP에 대한 설명이나 연동 방법 그리고 직접 MCP 서버를 구축하는 방법까지 있으니 영상 끝까지 시청해주세요 ㅎ

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📌 *이번 영상 소개*

이번에 커서 0.46 버전 에이전트 기능 활용해보셨나요?
저는 에이전트 사용해보고 정말 놀랐습니다. 성능 향상이 어마어마 합니다...!
이번 영상에서 커서 에이전트 사용 방법과 MCP 서버 연동 방법 등 정말 유용한 정보 전달드립니다.

Open-Source MCP servers
🔗 https://cursor.directory/
🔗 https://glama.ai/mcp/servers
🔗 https://smithery.ai/

예제코드
🔗 https://github.com/devbrother2024/voice-memo-app

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📌 *이번 영상 소개*

이번 영상은 커서 신규 업데이트 내용에 대해서 전달드립니다.
DeepSeek 모델이 공식적으로 지원 시작하게 되었고, Project Rules 라는 신기능이 추가되었습니다. 정말 활용도가 높은 기능들이 많이 업데이트가 되었습니다.

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📌 *이번 영상 소개*

이번 영상은 커서를 활용해서 테스트 코드를 자동화 하는 방법을 말씀 드립니다.
테스트 코드를 작성하면 AI 주도 개발의 단점인 버그 발생이나 코드 안정성 문제를 굉장히 많이 개선할 수 있습니다.

영상 길이가 길어서 타임라인 추가했습니다.
필요하신 분들은 타임라인 참고해주세요 :)

[타임라인]
00:56 : Playwright 프레임워크 소개
03:09 : 커뮤니티 기반 이미지 생성 서비스 소개
04:34 : Playwright 테스트 코드 예시
08:18 : 테스트 코드 작성의 장점
09:43 : 테스트 코드 자동화 방법
15:39 : Cursor Notepad 활용 방법
20:01 : 기능 개발과 테스트 코드 동시 작성 활용 사례

🔗 개발동생 MCP 강의 (얼리버드 초고속 매진): https://bit.ly/3Z45XAc
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Github Copilot이 무료 요금제가 출시되었습니다.
예전보다 기능도 많이 업데이트가 되어서 일주일 정도 다시 사용해봤습니다.

콜로소 얼리버드 마지막 강의 할인 기간
12월 31일까지입니다!
🔗 https://bit.ly/4iSR3VK

안녕하세요, 개발동생입니다.

얼마 전 콜로소와 함께한 온라인 클래스 소식을 전해드렸는데요,
그때 주말 동안 1차 얼리버드 수량이 모두 마감되었다고 합니다!

많은 관심과 성원에 감사드립니다!

그리고 원래는 오늘부터 가격이 인상되어야 하지만, 더 많은 분들께 혜택 드리고자 콜로소에서 일요일 자정까지만 얼리버드 현재 가격을 유지해준다고 합니다.

혹시라도 관심이 있지만 아직 수강 신청하지 못한 분들은 내일 일요일까지만 4만원 할인 쿠폰이 적용 가능하니 하니까 혜택 꼭 챙겨가셨으면 좋겠습니다!

🔗 콜로소 커리큘럼 & 쿠폰 바로가기
https://bit.ly/4gluWpB

오랜 기간 준비하고 많은 분들이 기대해주시는 만큼
좋은 강의로 만나 뵙도록 노력하겠습니다.

감사합니다.

콜로소 개발동생 클래스
🔗 https://bit.ly/3OhlmaH

이번 영상에서는 Cursor를 활용해서 데이터베이스를 정말 빠르게 연동하고 스키마를 생성하는 방법을 공유드립니다.

그리고 오늘은 조금 특별한 소식도 있는데요 :)

개발동생과 온라인 클래스 전문 플랫폼 콜로소가 준비한
온라인 클래스가 다가오는 11월 21일 오픈할 예정입니다.

그리고 개발동생 구독자분들 한정으로 특별히 정식 오픈 전,
[7만 원 할인 쿠폰]을 제공받았습니다! (최대 할인율이에요)

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알찬 강의 자료는 물론 실전 프롬프트와 풀스택 개발 스타터 킷까지
풍성한 혜택도 있으니, 이번 기회 놓치시면 안됩니다🏃🏻

곧 강의 오픈 소식으로 찾아뵙겠습니다!

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코딩 시간을 절반으로 줄일 수 있는 AI 코딩 워크플로우를 소개합니다.
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이 워크플로우를 통해서 여러분들의 개발 시간을 줄이는데 도움이 되었으면 합니다.
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프로젝트 레포지토리(PRD, Instruction, 코드 등)
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Ollama 보다 빨랐다던 vLLM을 뛰어 넘는 서빙 엔진? 글로벌 빅테크가 선택한 오픈소스 SGLang! 🚀

⏱️ Timestamps (타임스탬프)

0:00 - 인트로: vLLM을 압도한 SGLang
0:48 - SGLang 프로젝트 소개
1:43 - vLLM의 핵심 기술 1: RadixAttention
4:45 - 추론 성능 비교: Ollama vs vLLM vs SGLang
6:03 - vLLM의 한계점
6:57 - SGLang, 언제 써야 할까?
7:32 - 마무리

📑 Reference

SGLang 공식 GitHub
https://github.com/sgl-project/sglang

LMSYS Org 공식 홈페이지
https://www.lmsys.org/

PyTorch 블로그 (grok이 Sglang의 서빙 엔진으로 사용한다)
https://pytorch.org/blog/sglang-joins-pytorch/

NVIDIA NGC이 SGLang 지원
https://catalog.ngc.nvidia.com..../orgs/nvidia/contain

젠슨황 GTC 2026 연설에 SGLang이 포함
https://www.lmsys.org/blog/2026-03-25-gtc2026/

#sglang #vllm #ollama #llm #opensource #ai #오픈소스

RTK-AI 10가지 필수 팁 완벽 가이드! 🚀

이번 영상에서는 RTK(Rust Token Killer)를 더욱 스마트하고 안전하게 활용할 수 있는 10가지 핵심 꿀팁을 소개합니다.

⏱️ **Timestamps (타임스탬프)**

00:00 - RTK-AI가 내 터미널 사용을 원격으로 엿보고 있다?!
00:28 - ripgrep 설치 안하면 무조건 오류 발생합니다!
00:40 - RTK-AI를 내 입맛대로 설정하는 방법!
01:00 - RTK-AI에서 특정 명령어만 압축을 제외하는 방법!
01:30 - 토큰을 더 절약할 수 있는 꿀팁!
01:59 - 특정 폴더 안에서만 RTK-AI를 켜는법!
02:29 - 이거 설정 안하면 SKILL.md와 충돌납니다!
03:03 - rtk gain 여러가지 확인 방법
03:27 - RTK-AI가 Claude 외에 지원하는 AI 도구들
03:43 - 불편한게 있다면 그냥 기다리는 것도 해결방법?

📑 **Reference**

RTK (Rust Token Killer) GitHub
https://github.com/rtk-ai/rtk

RTK 원격 수집(Telemetry) 관련 문서
https://github.com/rtk-ai/rtk/blob/master/docs/TELEMETRY.md

#rtk-ai #claudecode #바이브코딩 #ai #오픈소스

RTK(Rust Token Killer)로 Claude Code 토큰 대폭 절약하기 💸

이번 영상에서는 Claude Code로 바이브 코딩을 할 때 스트레스를 주었던 토큰 부족을 획기적으로 줄여주는 오픈소스, RTK(Rust Token Killer) 를 소개합니다.

터미널에서 실행되는 불필요한 시스템 출력과 노이즈를 똑똑하게 압축하여 Claude에게 꼭 필요한 정보만 전달하는 RTK의 핵심 원리를 짚어봅니다.

RTK가 지원하는 주요 명령어의 압축 전후 결과를 보여주고, RTK의 Hooking 기술을 통해 어떻게 Claude Code에 통합되어 토큰 절약을 제공해주는지 세부적으로 소개합니다.

마지막으로, SWE-Bench 데이터셋을 활용한 실제 토큰 절감 테스트 결과와

RTK의 한계점과 사용시 알아두셔야 할 사항까지도 정리합니다.

⏱️ Timestamps (타임스탬프)

0:00 - 인트로: 설치 한번으로 토큰을 절약할 수 있다?
0:38 - RTK(Rust Token Killer) 프로젝트 소개
0:50 - RTK의 핵심 아이디어
1:51 - 얼마나 줄어들까? RTK 사용 전/후 비교
4:10 - RTK 작동 원리
6:42 - 검증 테스트 : RTK 토큰 절약 효과 확인
8:43 - RTK의 한계점과 Tread-Off
9:55 - 마무리

📑 Reference

RTK (Rust Token Killer) GitHub
https://github.com/rtk-ai/rtk

SWE-Bench Verfied 데이터셋
https://huggingface.co/dataset....s/SWE-bench/SWE-benc

#rtk-ai #claudecode #바이브코딩 #ai #오픈소스

vLLM 활용도를 200% 끌어올리는 필수 Argument 설정 가이드! (OOM 해결부터 성능 최적화까지)

이번 영상에서는 vLLM의 엄청난 속도 향상 효과를 제대로 맛보기 위해 꼭 알아야 할 Argument(설정값) 튜닝 가이드를 준비했습니다.

보면 울렁거릴 것 같은 vLLM이 제공하는 수많은 Argument들을 아래와 같이 두 가지 케이스로 나누어, 각 주요 Argument에 대한 설명과 어떻게 조정해야 하는지 쉽게 설명해 드립니다!

Case 1. VRAM이 부족해서 메모리를 절약해야 할 때
Case 2. VRAM이 넉넉해서 처리 속도를 극대화할 때

마지막으로, 모든 상황에서 반드시 체크해야 할 Argument와 그 사용법을 소개합니다.

⏱️ Timestamps (타임스탬프)

0:00 - vLLM의 Argument를 알아야 하는 이유
0:51 - VRAM 부족해 메모리 절약을 위한 필수 Arguments
2:58 - 최후의 보루 : vLLM의 Offloading 사용법
3:54 - vLLM 처리 속도 극대화를 위한 필수 Arguments
6:00 - 공통: --tensor-parallel-size
6:12 - 공통: --quantization
6:57 - 마무리


📑 Reference

vLLM Arguments (공식 페이지)
https://docs.vllm.ai/en/stable..../configuration/engin

#vllm #ollama #llm #opensource #ai #오픈소스

초보자도 쉽게 따라 하는 OpenClaw + vLLM 연동 완벽 가이드! 🚀

로컬 LLM을 사용하면서 Ollama의 병렬 처리 한계(병목 현상) 때문에 답답하셨나요? 이번 영상에서는 추론 속도를 극대화해주는 강력한 서빙 프레임워크인 vLLM을 OpenClaw에 연동하는 과정을 단계별로 알기 쉽게 소개합니다.

Docker를 활용한 깔끔한 vLLM 설치법과 Openclaw와 연동 실습까지 이번 영상에 모두 담았습니다!

⏱️ **Timestamps (타임스탬프)**

0:00 - 인트로: Openclaw와 vLLM를 사용하면 장점
0:36 - vLLM 구축 - 왜 Docker 인가?
1:11 - vLLM 구축 - Docker 설치 실습
2:35 - vLLM 실행 명령어 설명
4:51 - vLLM 구축 - vLLM 구동 실습
5:08 - Openclaw와 연동 방법
6:53 - 마무리

📑 **Reference**

🚨 Docker를 활용한 vLLM 설치 가이드 (*중요*)
https://weirdeveloper.notion.s....ite/Docker-vLLM-331e

🚨 Openclaw 설치 가이드 (*중요*)
https://weirdeveloper.notion.s....ite/Openclaw-331edc5

Docker 기반 vLLM 설치 및 배포 가이드
https://docs.vllm.ai/en/stable/deployment/docker/

모델별 Tool Call 파서(--tool-call-parser) 설정 참고
https://docs.vllm.ai/en/stable..../configuration/engin

OpenClaw - vLLM 연동 공식 가이드
https://docs.openclaw.ai/providers/vllm


#openclaw #vllm #로컬llm #ai

Ollama를 뛰어넘는 괴물 같은 오픈소스 vLLM! 🚀

이번 영상에서는 Ollama 대비 TPS가 약 19배 높고, 응답 속도는 8배나 빠른 강력한 오픈소스 'vLLM'을 소개합니다.
vLLM의 핵심 기술인 PagedAttention과 Continuous Batching의 원리에 대해 알기 쉽게 살펴보고,
마지막으로 동일한 모델 환경에서 Ollama와 vLLM의 실제 추론 속도를 비교한 테스트 결과까지 전달해 드립니다.

⏱️ Timestamps (타임스탬프)

0:00 - 인트로: Ollama를 압도한 vLLM
0:42 - vLLM 프로젝트 소개
1:44 - vLLM의 핵심 기술 1: PagedAttention
4:13 - vLLM의 핵심 기술 2: Continuous Batching
5:10 - 추론 성능 비교: Ollama vs vLLM
6:58 - 마무리 (+ 개인적인 생각)

📑 Reference

vLLM 공식 GitHub
https://github.com/vllm-project/vllm

Qwen3-8B 양자화 모델 (HuggingFace)
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B-AWQ

vLLM의 PagedAttention 논문
https://arxiv.org/abs/2309.06180

Ollama와 vLLM 비교: 성능 벤치마킹 심층 분석 자료 (RedHat)
https://developers.redhat.com/articles/2025/08/08/ollama-vs-vllm-deep-dive-performance-benchmarking?_gl=1*1prrvjj*_gcl_au*MTk5OTcyOTM3MS4xNzcwODE1ODQ3&extIdCarryOver=true&sc_cid=RHCTG0180000382536#

vLLM 개발자 '권우석' 박사님 프로필
https://woosuk.me/

NVIDIA-supported vLLM
https://docs.nvidia.com/deeple....arning/frameworks/vl

AMD-supported vLLM
https://www.amd.com/ko/develop....er/resources/open-so

vLLM 설치 명령어 정리
https://weirdeveloper.notion.s....ite/vLLM-323edc521ab

테스트 코드
https://github.com/weirdevelop....er/llm-inference-ben

#vllm #ollama #llm #opensource #ai #오픈소스

24GB VRAM으로 671B 모델을? Ollama를 압도하는 KTransformer 완벽 가이드!

이번 영상에서는 24GB VRAM으로 671B 모델을 실사용 가능한 수준으로 실행할 수 있게 하는 무서운 오픈소스, KTransformer를 소개합니다.
KTransformer의 MoE(Mixture of Experts) 모델 구조에 맞춘 '최적화된 오프로딩' 원리에 대해 먼저 살펴보고,

KTransformer를 사용하실 분들을 위한 상세한 설치 과정을 단계별로 설명합니다.
마지막에는 동일한 모델로 KTransformer과 Ollama 간의 추론 속도 비교하고 테스트 결과까지 전달합니다.

⏱️ Timestamps (타임스탬프)

0:00 - 인트로: Ollama 다음은 KTransformer?
0:52 - KTransformer 프로젝트 소개
1:40 - 기존 Ollama(llama.cpp), 무엇이 문제였을까?
2:58 - KTransformer 핵심 알고리즘 : MoE Offloading
4:14 - 속도 비교: Ollama vs KTransformer
6:35 - 마무리 (+ 개인적인 생각)

📑 Reference

KTransformer 깃허브
https://github.com/kvcache-ai/ktransformers

Qwen3-30B-A3B 모델 (HuggingFace)
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B

Qwen3-30B-A3B 양자화 모델 (HuggingFace)
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-GGUF

KTransformer 설치 명령어 정리
https://weirdeveloper.notion.s....ite/Ktransformer-314

테스트 코드
https://github.com/weirdevelop....er/llm-inference-ben

---

Ollama AVX2 최적화 지원
https://github.com/ollama/ollama/issues/1317

Ollama MoE offloading 업데이트
https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/15077

#ktransformer #ollama #llm #opensource #ai #오픈소스

저사양 GPU에 초대형 LLM을 실행할 수 있는 AirLLM 소개!

이번 영상에서는 매달 나가는 클라우드 구독비와 고가의 GPU 없이도, 오픈소스 도구인 AirLLM을 활용해 일반 가정용 PC에서 70B급 대규모 언어 모델(LLM)을 구동하는 방법을 소개합니다.

AirLLM의 핵심인 '계층별 추론(Layer-wise Inference)' 방식을 통해, 단 4GB의 VRAM 환경에서도 거대한 파라미터 덩어리인 Llama3 70B 모델이 어떻게 작동하는지 그 원리를 살펴보고 직접 코드를 통해 실습해 봅니다.

⏱️ Timestamps (타임스탬프)

0:00 - 인트로: VRAM 부족 문제와 AirLLM
0:45 - AirLLM 프로젝트 및 개발자 소개
0:56 - AirLLM 핵심 작동 원리 (메커니즘)
2:20 - 지원 모델 및 신규 모델 신청 방법
2:50 - AirLLM 실습: Llama3-70B 구동 및 코드 설명
4:52 - 실행 결과 분석 및 마무리

📑 Reference

AirLLM 깃허브
https://github.com/lyogavin/airllm

Llama3-70B 모델 (HuggingFace)
https://huggingface.co/meta-ll....ama/Meta-Llama-3-70B

실습 코드
https://github.com/weirdevelop....er/AirLLM-Example-Co

#AirLLM #llm #opensource #ai #오픈소스

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AI 도구 몇 개만 돌려도 뇌 과부하 온다는데, 왜 한국인은 멀쩡할까요?
썸네일 속 **'나 한국인인데?'**라는 근거 있는 자신감, '폴리크로닉(Polychronic)'의 실체를 공개합니다.

3/15 라이브 편집본입니다. https://youtube.com/live/Y8o5zU1VulE

🕒 타임라인
[00:00:35] 모노크로닉 vs 폴리크로닉
[00:02:22] AI 시대의 새로운 워크플로우
[00:04:10] '잡부'의 시대와 역할 붕괴
[00:05:54] 한국인의 강점
[00:07:31] 결론: 개인 관리자의 시대

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이번 라이브에서 AI 시대, 한국인이 오히려 유리하다는 말… 진짜일까? 같이 이야기해보았습니다!🔥

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AI 시대에 공부 순서가 왜 중요해졌는지, 탑다운과 바텀업 접근의 차이를 이야기합니다.
3/1 라이브 편집본입니다. https://youtube.com/live/3l9FoKjI1sM

🕒 타임라인
[00:39] 변화의 현실: 상한선과 하한선 파악하기
[02:47] AI가 잘하는 것과 못하는 것
[04:56] 왜 다시 '컴퓨터 기초'인가?
[07:52] 공부 방법의 함정: 탑다운(Top-down)의 위험
[10:18] AI 시대의 올바른 공부법: "한 번만 제대로 뚫어라"
[12:45] 향후 계획: 진짜 바닥부터 AI 에이전트 만들기
[13:37] 결론: 성공은 한 번이면 충분하다

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이번 라이브는 막연한 AI 공포는 털어내고, 탄탄한 기본기와 AI 활용법을 더해 나만의 무기를 만드는 2026년형 필승 전략을 담았습니다! 이 영상이 여러분의 길을 밝혀주는 든든한 가이드가 되어, AI 시대 속에서도 자신감 있게 쭉쭉 나아가시는 데 꼭 도움이 되었으면 좋겠습니다.

[1. 도입 & 트렌드 점검]

[0:00] 오프닝: 2026년, AI 공부 이제 어떻게 해야 할까?
[4:32] 정보의 홍수 속 'AI 에이전트'가 의미하는 것
[10:53] 알파고부터 챗GPT까지, 지난 역사가 우리에게 주는 힌트
[17:24] 미디어가 만드는 허황된 공포와 틱톡식 정보 소비의 부작용
[22:52] 허황된 판단을 막아주는 기술의 '상한선'과 '하한선' 보기
[33:03] (썰) 현대차 자율주행, 일론 머스크 X.AI가 젊은 인재를 데려가는 이유
[43:37] 한국의 핵심 주력 산업(반도체, 제조, 로봇)과 소프트웨어 인력의 기회
[50:11] 집에 있는 냉장고에 AI가 안 들어간 이유 (에이전트 이야기)

[2. AI와 인간의 진짜 역할 차이]

[53:23] 시니어와 주니어, AI 도입 이후 일자리는 어디로 이동하고 있는가?
[1:01:01] AI를 활용한 '바이브 코딩'의 현실과 함정
[1:04:48] 클로드 토큰을 불태우며 끝까지 몰아붙여 본 'AI의 한계'
[1:09:51] 발산적 사고: AI가 인터넷 검색과 짜깁기, 아이디어 도출을 잘하는 이유
[1:16:50] 수렴적 사고: AI가 절대 '나만의 구체적 정답' 하나를 찾아주지 못하는 이유
[1:25:41] 결국 돈을 버는 해결책을 만들고 최적화를 결정하는 건 '당신'입니다

[3. 실무자의 엔지니어링 생존 전략]

[1:32:25] 프로그래밍을 편하게 해준다는 AI, 왜 결국 다시 '메모리 기초'로 돌아오는가
[1:41:45] 알고리즘 문제 풀이, 이제는 정말 계속해야 할까? (코딩 테스트의 미래)
[1:48:19] (꿀팁) AI를 이용해 어려운 전공서적/논문을 가장 쉽게 공부하는 법
[1:55:38] 차세대 핵심 먹거리: 피지컬 AI(로보틱스)와 물리학/수학/기하학의 중요성
[2:00:14] "한국인의 평균 얼굴"로 이해하는 LLM 응답 방식의 근본적 한계

[4. 2026년 AI 시대 완벽 융합 공부법]

[2:03:33] AI 에이전트를 다룰 줄 알아야 하는 시대가 왔습니다
[2:08:22] 기존 백엔드 인력들의 RAG 도전과 한계, 결국 다시 '컨텍스트 메모리'
[2:24:07] 넷플릭스 엔지니어도 고민하는 진짜 문제: "토큰 값과 레이턴시를 어떻게 아낄 것인가?"
[2:30:56] [메인 핵심] AI 시대의 역대급 공부법: 탑다운(Top-down)과 바텀업(Bottom-up)
[2:35:28] 바이브 코딩 등 '탑다운' 환상에 빠진 사람들이 플랫폼의 노예가 되는 이유
[2:38:40] 그렇다고 '바텀업(저수준 언어, 기초)'에만 갇히면 안 되는 이유
[2:44:19] 처음부터 한 방에 뚫어라! 실패할 확률을 0으로 만드는 융합 공부법

[5. 추천 로드맵과 멘탈 관리]

[2:53:04] 기초 강의(C++, 알고리듬 등)를 암기식이 아니라 이렇게 활용하세요
[3:05:43] 그래픽스, 벌컨, 쿠다가 로보틱스와 공간 인식(3D)에 주는 강력한 무기
[3:13:23] (최초 공개) 2026 올해의 교육 로드맵: '바닥부터 AI 에이전트 만들기'
[3:19:48] 마무리: 무지에서 오는 불안감은 당연합니다. 흔들리지 말고 집중하세요.

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"단톡방 읽기 지치셨죠? AI 에이전트에게 화면을 보여주면 생기는 일"

✨ 놓치면 후회하는 하이라이트
[00:00:08] 기존 한계: AI의 불투명한 작업 방식과 카톡 제어의 어려움
[00:03:08] 개발 소개: 제미나이 기반의 '화면 인식형' AI 에이전트 제작
[00:05:34] 카톡 시연: 단톡방 요약 및 사람처럼 마우스·키보드 조작
[00:07:26] 자기 학습: 실수를 피드백 받아 스스로 가이드를 업데이트
[00:16:24] 종합 평가: 높은 자유도 대비 느린 속도와 비용 문제 분석

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이번 라이브에서는 오픈클로의 기능 설명이 아니라, 왜 이 기술이 AI 판을 흔드는 구조적 변화인지를 분석하는 내용이었습니다.

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11/9 선데이 라이브 편집본입니다. 현실의 3D 공간을 디지털로 옮기는 AI 기술로 구글, 테슬라, 애플 같은 글로벌 기업들이 이미 자율주행, 로봇, 광고, 게임, 영화 제작 등에 적극 활용하고 있습니다. 어디에 쓰이는지 앞으로 AI 시대 어떤 변화를 가져올지 간단하게 요약해서 풀어드렸습니다. 궁금한 점이나 의견은 댓글로 남겨주세요:)

📍타임라인
00:58 가우시안 스플래팅 간단요약
02:55 어디에 쓸 수 있는가? 어떤 산업에 영향을 줄 것인가?
17:29 게임 분야 적용 전망
20:57 언리얼 시연(postshot 사용)
30:34 마무리

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이번 영상에서는 2025년 한 해의 주요 AI 기술 발전을 돌아보며, 2026년 주목해야 할 핵심 트렌드와 변화의 방향성을 분석했습니다.

📍타임라인
00:00 2025년 돌아보기
08:05 바이브 코딩 ➜ 바이브 엔지니어링 시대
11:01 AI 버블 논란?
12:27 2026년 테크 전망
19:07 2024, 25년 하이프 사이클 살펴보기
24:50 3차원 공간 데모 [World Labs AI]
26:27 3D 가우시안 스플래팅 장기적인 방향?
31:00 AI는 OOO다.

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📍타임라인
00:01:17 벌컨 강의 설문조사 피드백
00:45:09 AI를 보는 관점 두 가지
00:50:00 컴퓨터 그래픽스와의 연관성
01:08:37 벌컨을 쉽게 배운다고?
01:31:03 "벌컨 실시간 렌더링" 주요 내용
01:40:29 데모
01:52:04 환경
02:10:15 강의 관련 Q&A

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"AI 나도 할 수 있을까?" 수학이나 이론에 대한 부담으로 망설이던 분들도 딥러닝의 구조와 흐름을 명확히 이해할 수 있습니다.

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✅ 강의 노트 링크
https://github.com/HongLabInc/HongLabAI

✅ 목차
00:00:00 강의 소개
00:12:08 파이썬 복습
00:31:12 숫자
00:38:33 함수
00:50:21 미분
01:15:32 머신러닝의 기본 개념
01:24:41 확률
01:38:40 통계
01:55:56 직선 맞추기
02:16:34 뉴럴네트워크 소개
02:32:29 경사 하강법
02:52:26 파이토치로 훈련시키기
03:23:35 뉴럴네트워크로 곡선 맞추기

✅ 질문/답변은 디스코드에서 진행합니다.
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인공지능/딥러닝을 시작하면서 수학이 어렵고 막막하게 느껴지는 분들을 위해, 기초를 탄탄히 다질 수 있는 유용한 가이드라인을 제공합니다! 구독과 많은 관심 부탁드리며, 더 좋은 영상으로 찾아뵙겠습니다:)

📍타임라인
00:00 오늘의 주제
00:55 AI 엔지니어 트랜드
05:08 현실적인 공부 전략
09:00 미적분학
13:15 선형대수
20:01 통계
22:46 프로그래밍 실력
26:12 마무리
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2025년, 여러분은 인공지능과 협력하여 무한한 가능성을 열어갈 준비가 되어 있습니다 AI가 변화시키는 세상에서 여러분의 가능성은 무한합니다. 계속해서 도전하고, 배우며, 꿈을 향해 나아가세요! ✨

📍타임라인
00:00 자기 소개
01:02 사회적 분위기 변화
05:05 신입 영영 안뽑나
07:05 채용 트랜드
12:38 올바른 공부 전략
20:53 효율적인 공부 순서
40:05 분야별 분석
42:21 홍랩 2025 비전
43:01 FAQ
47:17 마무리
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지난 LLM 사전학습(https://youtu.be/osv2csoHVAo)에 이어서 이번에는 파인튜닝에 대한 영상을 준비했습니다. 구독과 좋아요를 누르고 더 빠른 소식을 받아보세요!

✅ 강의 노트 링크
https://github.com/HongLabInc/HongLabLLM

✅ 목차
00:00 파인튜닝의 필요성
06:53 카나나 모델 소개
10:55 데이터셋 준비
14:06 훈련 전 확인
19:48 Base 모델 훈련
21:00 Base 모델 결과 확인
27:53 Instruct 모델 훈련
36:40 Instruct 모델 결과 확인
40:22 그 다음은?

✅ 질문/답변은 디스코드에서 진행합니다.
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LLM을 제대로 이해하고 활용하고 싶은 분들을 위한 1시간 핵심 정리 강의입니다.
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2편 풀파인튜닝 영상 👉https://youtu.be/NrDZmSDvXXw?si=HgJapGBYWFSvtTwF

✅ 강의 노트 링크
https://github.com/HongLabInc/HongLabLLM

✅ 목차
00:00 AI 트랜드
03:59 전체 과정 요약
11:06 훈련 데이터 준비
14:44 토큰화
20:22 데이터로더
28:49 모델 정의
33:48 훈련
37:17 결과 확인
48:44 한국어 훈련
53:59 마무리

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📍타임라인
03:22 LLM 현황
12:52 챗GPT 이긴 딥시크(Deep Seek)?
29:50 인공지능(Artificial Intelligence: A Modern Approach) 교과서 핵심 요약
1:49:02 AI 에이전트 - 프롬프트 엔지니어링
2:00:16 LLM 기반 AI 에이전트
2:15:28 개발자 관점에서 기회
2:26:48 AI 엔지니어 관점에서 기회
2:32:39 채팅창 질문 & 답변, 마무리

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#ai #ai에이전트 #deepseek

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#인공지능 #ai #트렌드

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#llm #인공지능 #ai

안녕하세요, 바이브랩스입니다.

오늘은 AI 업계를 술렁이게 만든 상징적인 소식 하나를 깊이 들여다봅니다. 오픈AI 초기 멤버이자 테슬라 자율주행 AI 디렉터, 그리고 유레카랩스 창업자였던 안드레 카파시가 이번에는 클로드를 만드는 엔트로픽의 프리트레이닝 팀에 합류했습니다. 단순한 이직 뉴스로 보기엔 그 의미가 너무 큽니다.

이번 영상에서는 카파시가 왜 하필 지금, 왜 엔트로픽인지, 그리고 그가 맡게 될 "클로드로 클로드를 더 잘 만드는" 프리트레이닝 가속화 팀이 무엇을 뜻하는지 차근차근 풀어드립니다. 마이크로그라드·나노GPT·CS231n·Zero to Hero로 이어진 그의 교육자 정체성, 테슬라에서 다룬 현실 세계 거대 AI 시스템, 미드 트레이닝과 신세틱 데이터에 대한 그의 관점이 어떻게 엔트로픽의 미래와 맞물리는지 이야기합니다.

또한 AI 경쟁의 진짜 축이 "누가 더 큰 모델을 만드느냐"에서 "누가 더 빠른 연구 루프와 더 좋은 학습 데이터를 가져가느냐"로 옮겨가고 있다는 점, 그리고 사람이 AI를 쓰는 시대에서 AI가 AI를 만드는 시대로 넘어가는 전환점에 카파시가 서 있다는 사실이 개발자에게 어떤 신호인지도 함께 짚어봅니다. 바이브랩스가 그 흐름을 가능한 한 쉽게, 그리고 차분하게 정리했습니다.

00:00 — 카파시 엔트로픽 합류 소식
00:41 — 프리트레이닝 팀 합류의 진짜 의미
01:39 — 카파시라는 인물이 특별한 이유
02:25 — AI 시대의 교과서가 된 그의 콘텐츠
03:29 — 테슬라와 오픈AI에서 쌓은 경험
05:39 — 엔트로픽에서 그가 풀려는 질문
06:43 — 안전한 회사에서 공격적 플랫폼으로
07:46 — 인간의 도구가 다시 인간을 확장한다
08:19 — AI 연구 루프 경쟁의 시대로

끝까지 시청해주셔서 감사합니다. 영상이 도움이 되셨다면 좋아요와 구독으로 응원해 주세요. 바이브랩스는 앞으로도 AI와 바이브 코딩 관련한 의미 있는 흐름을 계속 정리해드리겠습니다.

작가 제안하기 : futurewave@gmail.com

[작가 오픈톡방]
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[실무에 바로 쓰는 일잘러의 챗GPT 프롬프트 74가지]
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[바이브 코딩 커서 AI와 클로드 코드로 누구나!]
https://www.yes24.com/product/goods/161924116

[챗GPT, 글쓰기 코치가 되어 줘 : 교양부분 세종우수도서]
https://www.yes24.com/product/goods/144539067

안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상은 '바이브 코딩 기초 강의 시리즈' 한 편으로, 어려운 자료 한 편을 받아 AI가 요약하고 비유로 설명하고 4컷 만화 8~10장짜리 학습 페이지로 만들어내는 'AI 이해 파이프라인'을 처음부터 끝까지 직접 구축하는 과정을 담았습니다.

예전에는 정보가 부족해 자료를 찾아 헤매던 시대였다면, 지금은 자료가 너무 많아 오히려 고르지 못하는 시대입니다. 그래서 핵심은 '그림 생성'이 아니라 '이해 설계'라는 관점에서, 단순 이미지 모음이 아닌 개념·한 줄 요약·등장인물 소개·4컷 카드·짧은 해설·오늘 배운 것 3줄 정리까지 담긴 한 장의 학습 콘텐츠 페이지를 결과물로 잡았습니다.

영상에서는 Notion에 정리한 'Comic Research Lab' 빌드 프롬프트를 기반으로 Claude Code(클로드 코드)에게 역공학으로 명세를 던지고, Rails 8 + Codex CLI + gpt-image-2 조합으로 백엔드와 잡, 컨트롤러, 뷰까지 단계별로 생성하는 흐름을 보여드립니다. CodexRunner의 보안 설계, 마스터 프롬프트 작성, GenerateComicJob 오케스트레이션, OutputValidator로 카드 수·PNG 용량·외부 URL을 검증하는 방식까지 실제 명령어와 함께 따라가실 수 있습니다. 중간에 발생한 포트 충돌, Tailwind CSS 캐시 누락 같은 현실적인 트러블슈팅도 그대로 담아 두었어요. 마지막에는 '안드레 카파시가 엔트로픽에 입사한 이유'를 주제로 직접 4컷 학습 만화 페이지가 자동 생성되는 모습까지 확인합니다.

루비 온 레일즈로 AI 서비스를 만들어 보고 싶은 분, Codex CLI나 gpt-image-2를 안전하게 웹 서비스에 붙이는 패턴이 궁금한 분, 그리고 '바이브 코딩'이라는 작업 방식이 실제로 어떻게 흘러가는지 보고 싶은 분 모두에게 도움이 될 거예요. 바이브랩스의 다른 강의도 함께 보시면 흐름이 더 잘 잡힙니다. 영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요 한 번씩 부탁드릴게요.

00:00 정보 과잉 시대의 문제 제기
00:45 AI 이해 파이프라인 컨셉 소개
01:40 결과물은 이미지가 아니라 학습 페이지
02:30 Notion 빌드 프롬프트와 핵심 사용자 흐름
03:50 CodexRunner 보안 설계와 한 줄 정의
05:10 Claude Code로 Rails 8 앱 스캐폴딩
06:40 모델·잡·CodexRunner·마스터 프롬프트 구현
08:20 포트 충돌과 Tailwind 캐시 트러블슈팅
09:30 새 만화 만들기 폼과 프로젝트 화면
10:40 카파시 주제로 4컷 학습 만화 자동 생성
12:00 마무리와 다음 강의 안내

작가 제안하기 : futurewave@gmail.com

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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 요즘 AI 코딩 도구 시장에 미묘한 변화가 감지되고 있습니다. 얼마 전까지만 해도 '복잡한 코딩은 클로드 코드'라는 평이 일반적이었지만, 최근에는 코덱스로 눈을 돌리는 개발자가 늘고 있죠. 이 영상에서는 단순히 '어느 게 더 좋냐'를 비교하지 않습니다. 그보다 더 본질적인 질문, '왜 개발자들이 도구를 바꾸기 시작했는가'를 함께 살펴봅니다.

클로드 코드의 최근 성능 체감 변화와 정책·과금 구조의 흐름이 어떻게 개발자의 자동화 파이프라인 설계에 영향을 주는지, 그리고 코덱스가 CLI·데스크톱·클라우드·리모트 기능까지 붙으면서 어떻게 '에이전트형 작업 환경'으로 진화하고 있는지 차근차근 풀어봤습니다. 특히 헤르메스 같은 에이전트와 결합했을 때 펼쳐지는 자동화 시나리오, 그리고 슬래시골·하이퍼프레임스까지 이어지는 흐름을 구체적인 사례로 보여드립니다.

바이브랩스 채널의 바이브 코딩 기초 강의 시리즈에서는 이렇게 도구 선택의 관점을 넓혀가는 영상을 꾸준히 다루고 있어요. 단순히 어떤 도구를 쓰느냐가 아니라, 내 작업장을 어디까지 확장할 것인가에 대한 시각을 함께 키워보시면 좋겠습니다.

00:00 인트로 — AI 코딩 도구 시장의 변화
00:49 왜 개발자들이 도구를 바꾸기 시작했나
01:47 클로드 코드 정책 변화와 개발자의 고민
03:22 코덱스가 에이전트형 IDE로 진화하는 흐름
04:11 리모트 기능이 바꾸는 작업 방식
05:22 코덱스를 내 서비스에 붙이기
06:07 헤르메스 에이전트와 코덱스의 조합
07:37 슬래시골 — 명령에서 목표로
08:34 하이퍼프레임스와 만나는 코덱스
09:15 클로드 코드와 코덱스, 어디에 둘 것인가
11:09 마무리 — 도구 선택의 관점

영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원해주세요. 바이브랩스의 다음 영상에서 또 만나뵙겠습니다.

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[챗GPT, 글쓰기 코치가 되어 줘 : 교양부분 세종우수도서]
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 요즘 클로드 코드를 쓰는 분들 사이에서 불만이 터져 나오고 있습니다. 6월 15일부터 클로드 -p 같은 자동 호출 방식이 별도의 월간 크레딧으로 계산된다는 공지 때문인데요. 이 영상은 클로드를 업무 자동화·문서 요약·개인 파이프라인에 쓰고 계신 분이라면 꼭 한 번 정리하고 넘어가야 할 이야기를 담고 있습니다.

이번 변화의 핵심은 단순히 '요금이 비싸졌다'가 아니라, 같은 클로드를 어디서 어떻게 부르느냐에 따라 계산 방식이 달라진다는 점입니다. 채팅창에서 쓰는 클로드, 터미널에서 부르는 클로드, 자동화 안에서 돌아가는 클로드가 겉으로는 같지만 안에서는 다르게 청구될 수 있다는 거죠. 영상에서는 변경 대상(에이전트 SDK, 클로드 Code SDK, GitHub Actions 등), 사용자가 헷갈리는 이유, 그리고 왜 사람들이 정책 변화에 이렇게 민감하게 반응하는지를 차근차근 짚어봅니다. 바이브랩스가 자주 다뤄온 '도구를 어떻게 오래 신뢰하며 쓸 것인가'라는 관점에서, 이번 사건을 단순한 가격 이슈가 아닌 신뢰의 문제로 풀어 설명드립니다.

00:00 — 클로드 코드 사용자들의 불만
00:27 — 클로드 -p가 뭐고 왜 중요한가
01:03 — 6월 15일부터 바뀌는 것 정리
01:24 — 같은 클로드, 다른 계산 방식
02:14 — 사용자가 진짜 화나는 지점
03:11 — 정책 변화가 흔드는 건 '내 작업 흐름'
04:46 — 사용자는 철새가 아니라 거주자
05:55 — AI 시대의 구독은 거주지 선택이다
06:14 — 우리가 봐야 할 진짜 질문

끝까지 함께 고민해 주시면 좋겠습니다. 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원 부탁드리고, 바이브랩스의 다음 영상에서 또 만나요.

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바이브랩스의 바이브 코딩 기초 강의 시리즈에 오신 것을 환영합니다. 이번 영상에서는 Node.js, Python, Git 설치를 마친 분들을 위해 클로드 코드 CLI 설치부터 맥스플랜 구독, 그리고 처음 익혀야 할 핵심 명령어들까지 차근차근 알려드립니다.

클로드 코드를 처음 다루는 분들이라면 어디서부터 시작해야 할지 막막하실 텐데요. WSL 없이 네이티브로 설치하는 방법부터 시작해 npm을 활용한 CLI 설치, 가짜 사이트와 진짜 클로드 AI를 구별하는 팁, 그리고 코딩 학습에 가장 적합한 맥스플랜 구독까지 실제 화면을 보며 함께 진행합니다.

특히 클로드 코드를 실행한 뒤 자주 쓰게 될 /clear, /compact, /init, /context, /doctor, /exit 같은 명령어들의 역할과 사용 시점을 자세히 설명드립니다. 컨텍스트 토큰이 어떻게 소비되고 오토 컴팩트가 언제 작동하는지, 어떤 모델을 언제 선택해야 하는지까지 실무 관점으로 짚어드릴게요.

00:00 — 도입: 설치 마지막 단계 안내
00:21 — npm으로 클로드 코드 CLI 설치
00:56 — 진짜 클로드 AI 사이트 구별법
01:34 — 맥스플랜 구독 진행 과정
02:32 — 클로드 코드 실행과 인증 방식 선택
03:45 — Opus, 소넷, 하이쿠 모델 차이
04:25 — 필수 명령어 clear와 compact 설명
06:13 — init과 context로 프로젝트 관리하기
08:07 — doctor, MCP, exit 명령어 살펴보기

바이브랩스에서는 앞으로도 실제 프로젝트를 함께 만들며 클로드 코드 활용법을 더 깊이 다뤄드릴 예정입니다. 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원해 주세요.

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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상에서는 백엔드 개발에서 가장 많이 사용되는 파이썬(Python)을 윈도우 컴퓨터에 설치하는 방법을 처음부터 끝까지 자세히 안내해 드립니다. 코딩을 처음 시작하시는 분, 바이브 코딩 기초 강의를 따라오시는 분이라면 꼭 보셔야 할 필수 영상입니다.

파이썬 설치는 단순해 보이지만, 한 가지 옵션을 놓치면 나중에 골치 아픈 환경 변수 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 'Add Python to PATH' 체크박스는 절대 빠뜨리시면 안 되는 핵심 포인트인데요. 이 영상에서는 python.org 공식 사이트 접속부터, 올바른 인스톨러 선택(Standalone Installer), 설치 옵션 체크, 그리고 파워쉘에서 정상 설치 여부를 확인하는 방법까지 단계별로 보여드립니다.

영상 타임라인
00:00 — 파이썬 설치 시작 안내
00:03 — python.org 접속 및 다운로드 메뉴 이동
00:16 — 윈도우 인스톨러 선택 (Standalone Installer)
00:27 — 설치 파일 실행 및 옵션 확인
00:35 — Add Python to PATH 필수 체크
00:47 — 파이썬 3.14 설치 진행 및 완료
00:59 — 관리자 권한으로 파워쉘 재실행
01:13 — python --version으로 설치 확인
01:23 — pip --version으로 패키지 매니저 확인

바이브랩스 채널에서는 코딩 입문자도 막힘없이 따라올 수 있도록 친절하고 디테일한 강의를 계속 만들어 가고 있습니다. 영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요 부탁드립니다. 다음 강의에서 또 만나요!

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바이브 코딩을 본격적으로 시작하기 전, 반드시 거쳐야 하는 개발 환경 세팅 단계입니다. 이번 영상에서는 프론트엔드와 백엔드 개발 모두에서 가장 널리 사용되는 Node.js 엔진을 윈도우 환경에 설치하는 방법을 처음부터 끝까지 차근차근 안내해 드립니다.

바이브랩스의 바이브 코딩 기초 강의 시리즈를 따라오시는 분들이라면 꼭 챙겨 두셔야 하는 필수 코스입니다. 크롬 브라우저에서 Node.js 공식 사이트로 이동하는 방법부터 설치 위자드 진행 시 반드시 체크해야 하는 'Add to PATH' 옵션까지, 놓치기 쉬운 디테일을 꼼꼼하게 짚어 드립니다.

설치가 끝나면 파워셸을 관리자 권한으로 실행해 node -v 와 npm -v 명령어로 정상 설치 여부까지 확인하는 과정을 함께합니다. 처음 개발 환경을 세팅하는 분들도 화면을 그대로 따라 하시면 누구나 막힘없이 완료하실 수 있습니다.

00:00 — 강의 도입 및 설치 안내
00:07 — Node.js 소개와 다운로드 페이지 이동
00:25 — 윈도우 설치 프로그램 다운로드
00:34 — 설치 위자드 진행 단계
00:45 — Add to PATH 옵션 필수 체크
01:02 — 설치 진행 및 완료
01:07 — 파워셸 관리자 권한 실행
01:25 — node -v / npm -v 설치 확인

바이브랩스의 바이브 코딩 강의는 앞으로도 차근차근 이어집니다. 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원해 주세요. 다음 영상에서 또 만나요!

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바이브 코딩으로 앱을 만들기 시작하면 거의 모든 분들이 똑같은 길을 갑니다. 처음에는 화면을 신나게 만들다가 어느 순간 멈춰서 묻게 되죠. "이 데이터는 어디에 저장하지?" 그때부터 SQLite, 수파베이스, 포스트그레스, 노SQL 같은 낯선 이름들이 쏟아져 들어옵니다.

이번 바이브랩스 영상은 데이터베이스 종류를 백과사전처럼 외우는 영상이 아닙니다. 핵심은 단 하나, "내가 만들려는 서비스에는 어떤 디비가 현실적으로 맞는가"를 판단하는 구조를 같이 보는 것입니다. 디비 선택은 단순한 기술 선택이 아니라 책임의 선택이라는 관점에서 차근차근 풀어드립니다.

영상에서는 구글 시트/노션(자전거), SQLite(소형차), 수파베이스(운전기사 딸린 중형차), 포스트그레스 직접 운영(트럭), 몽고 DB 같은 노SQL(서랍장), 덕DB(분석실)까지 비유로 정리합니다. 그리고 수파베이스를 쓸 때 만나게 되는 RLS, 언언키와 서비스 롤키 같은 보안 이슈를 초보 눈높이에서 짚어드립니다. 마지막에는 디비 선택을 위한 7가지 질문과, 그 질문을 그대로 옮긴 "디비 주치의" 웹 진단 도구도 소개합니다.

00:00 — 디비에서 막히는 바이브 코딩 초보의 흔한 길
01:39 — 디비 선택은 기술이 아니라 책임의 선택
02:46 — 자전거·소형차·트럭, 디비를 차에 비유하기
03:32 — SQLite는 왜 의외로 좋은 출발점인가
04:26 — 수파베이스의 매력과 RLS·키 관리의 함정
06:23 — 포스트그레스 직접 운영과 노SQL의 빛과 그림자
07:50 — 디비를 고르기 위한 7가지 질문
08:56 — 초보가 자주 빠지는 두 가지 착각
10:01 — 디비 주치의: 내 서비스 진단 도구 소개
11:55 — 마무리: 앱은 화면에서 시작하지만 서비스는 데이터에서 버틴다

바이브랩스는 비개발자도 자기 서비스를 직접 만들 수 있도록, 화면 너머의 "진짜 운영" 감각을 함께 키워가는 채널입니다. 이 영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원해 주세요. 다음 영상에서 더 깊은 이야기로 찾아뵙겠습니다.

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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상에서는 소스코드 관리를 위한 필수 도구 Git을 윈도우 PC에 설치하는 방법을 처음부터 끝까지 차근차근 안내해 드립니다. 개발 공부를 막 시작하셨거나, 바이브 코딩 강의를 따라오시면서 환경 설정 단계에서 막히신 분들이라면 이 영상 하나로 깔끔하게 해결하실 수 있습니다.

크롬 브라우저로 Git 공식 사이트에 접속하는 것부터, 본인 OS에 맞는 인스톨러 다운로드, 설치 옵션 하나하나의 의미와 권장 설정, 그리고 마지막에 PowerShell에서 정상 설치 여부를 확인하는 방법까지 빠짐없이 다룹니다. 특히 설치 직후 "git을 찾을 수 없다"는 오류가 났을 때의 대처법(PowerShell 재시작)도 함께 보여드리니, 같은 상황에서 당황하지 않으셔도 됩니다.

00:00 — Git 설치 시작 안내
00:04 — 크롬에서 Git 공식 사이트 접속
00:13 — Install for Windows 다운로드
00:26 — 인스톨러 실행 및 초기 설정
00:37 — Git Bash 프로파일과 자동 업데이트 옵션 체크
00:48 — Next 진행 및 권장(Recommend) 설정 선택
00:58 — Open SSH와 보안 라이브러리 선택
01:10 — 설치 완료 및 Finish
01:22 — PowerShell에서 git --version 확인
01:36 — 경로 인식 오류 시 PowerShell 재시작 후 재확인

영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요 한 번 눌러주시면 바이브랩스가 더 좋은 강의를 만드는 데 큰 힘이 됩니다. 감사합니다!

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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 우리는 매일 뉴스, 블로그, 좋은 아티클을 읽지만 대부분은 브라우저 탭을 닫는 순간 사라져 버리죠. 북마크에 넣어도, 노션에 저장해도 다시 보지 않는다면 그건 지식이 아니라 그냥 위치만 옮겨놓은 디지털 고물상에 가깝습니다.

그래서 이번 영상에서는 단순히 웹글을 '저장'하는 방법이 아니라, 읽은 글을 내 글쓰기 재료 창고로 '편입'시키는 흐름을 처음부터 끝까지 만들어 봅니다. 핵심 흐름은 이렇습니다 — 크롬 확장으로 본문을 추출 → 텔레그램으로 전송 → 맥미니에서 24시간 대기 중인 헤르메스 에이전트가 수신 → 제텔카스텐(옵시디언)의 Young Raw 폴더에 문헌 메모로 저장 → 사용자가 직접 연구 노트로 승격.

실습은 코덱스(Codex)로 진행했습니다. 새 프로젝트 '웹 클리퍼'를 만들고, 크롬 확장 플러그인부터 단계별로 빌드합니다. 본문 추출 → 텔레그램 전송 → 봇 간 통신 한계 발견 → 클립보드 복사 + 텔레그램 공유창 열기 방식으로 우회 → 헤르메스가 메시지를 받아 옵시디언 볼트의 영 로우(Young Raw) 폴더에 자동 저장하는 과정까지, 실제 시행착오를 그대로 담았습니다.

특히 텔레그램 봇이 다른 봇의 메시지를 보지 못하는 문제를 만났을 때, 어떻게 원인을 분석하고 가장 현실적인 대안(공유창 + 붙여넣기 방식)을 선택했는지도 함께 보실 수 있어요. 마지막에는 제텔컨넥트(ZettelConnect) 스킬을 통해 기존 연구 노트와 자동으로 연결되는 모습까지 보여드립니다.

00:00 — 인트로: 읽은 글은 왜 다 사라지는가
02:00 — 저장이 아니라 편입: 글쓰기용 지식관리의 핵심
04:00 — 왜 텔레그램을 중간에 두는가
05:30 — 전체 구조 8단계 한눈에 보기
07:00 — 코덱스로 웹 클리퍼 프로젝트 생성
09:30 — 본문 중심 추출과 크롬 확장 등록
14:00 — 텔레그램 전송 기능 추가와 첫 에러 해결
17:00 — 봇 간 통신 한계 발견과 우회 전략
19:30 — 공유창 + 클립보드 방식으로 안정화
22:00 — 헤르메스가 영 로우(Young Raw) 폴더에 저장하기
24:30 — 옵시디언에서 연구 노트로 승격하는 흐름
26:30 — 마무리: 한 문장이 다시 자라나는 시스템

이 시스템의 진짜 목적은 자동 저장이 아닙니다. 읽은 글이 사라지지 않게 붙잡고, 내 생각과 연결하고, 나중에 영상·강의·책의 재료로 되살리는 것이죠. 영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원 부탁드립니다. 바이브랩스의 다음 영상에서 또 만나요.

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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상은 바이브 코딩 기초 강의 시리즈의 출발점이 되는 윈도우 환경 세팅 완전 가이드입니다. 코딩을 처음 시작하시는 분, 터미널이 무엇인지 막막하신 분, 명령어가 낯설어 어디서부터 손대야 할지 모르겠는 분들을 위해 가장 기본부터 차근차근 짚어드릴게요.

파워셸을 관리자 권한으로 여는 방법부터 시작해서, 폴더 이동(cd), 현재 위치 확인(pwd), 목록 보기(dir/ls), 새 폴더 만들기(mkdir)까지 실제 화면을 보면서 따라 하실 수 있게 진행했습니다. 탭 키를 활용한 자동완성, 위/아래 화살표로 이전 명령어 불러오기 같은 실전 꿀팁도 함께 담았어요. 이 한 편만 보시면 앞으로 진행될 바이브랩스 강의를 따라오실 때 막힘이 없으실 거예요.

00:00 — 윈도우 환경 세팅 시작
00:09 — 파워셸 관리자 권한으로 실행
00:28 — 터미널이란 무엇인가
00:59 — cd 명령어와 루트 디렉토리
01:13 — pwd와 dir, ls로 위치·목록 확인
01:41 — 폴더 진입과 탭 자동완성
02:42 — 상위 폴더로 돌아가기 (cd ..)
03:01 — 화살표 키로 이전 명령어 재사용
03:47 — mkdir로 새 프로젝트 폴더 만들기
04:24 — my-project 폴더로 이동하며 마무리

터미널은 한 번 익혀두면 평생 쓰는 무기가 됩니다. 영상이 도움 되셨다면 구독과 좋아요, 그리고 댓글로 응원 한마디 남겨주시면 다음 강의 만드는 데 큰 힘이 됩니다. 바이브랩스와 함께 차근차근 성장해 봐요!

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맥에서 파이썬을 처음 설치하시는 분들을 위한 가장 깔끔한 방법을 알려드립니다. 바이브랩스의 바이브 코딩 기초 강의 시리즈에서 이번 시간에는 Homebrew를 활용해 파이썬을 설치하고, 설치가 정상적으로 되었는지 버전까지 확인하는 과정을 차근차근 짚어봅니다.

특히 맥(매킨토시) 환경에서 헷갈리기 쉬운 python과 python3, pip와 pip3 명령어의 차이를 짚어드리니, 개발 환경을 처음 세팅하시는 분들께 큰 도움이 될 거예요.

[이번 영상에서 다루는 내용]
• Homebrew로 파이썬 설치하기 (brew install python)
• 자동으로 최신 버전(0.14)이 설치되는 과정 확인
• python3 --version 명령어로 설치 확인
• pip3 --version 명령어로 패키지 매니저 확인
• 맥에서 python3 / pip3를 써야 하는 이유

[타임라인]
00:00 — 파이썬 설치 시작, Homebrew 사용 안내
00:04 — brew install python 명령어 입력
00:12 — 파이썬 라이브러리 최신 버전 자동 설치
00:15 — 설치 완료 후 확인 방법 소개
00:18 — python3 --version으로 파이썬 버전 확인
00:28 — pip3 --version으로 PIP 버전 확인
00:38 — 맥에서는 python3 / pip3 명령어를 써야 한다는 핵심 정리

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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상에서는 바이브 코딩을 시작하기 위해 꼭 필요한 Node.js 설치 방법을 다룹니다. 맥(macOS) 환경에서 Homebrew를 활용해 깔끔하게 설치하는 방법을 단계별로 보여드릴게요.

Node.js는 자바스크립트 런타임 환경으로, 프론트엔드 개발은 물론 다양한 자동화 작업과 AI 도구 활용에도 필수적입니다. 처음 개발 환경을 세팅하는 분들이라면 이 영상 한 편으로 Node.js와 npm까지 한 번에 설치하고 검증하는 방법을 익히실 수 있습니다.

[영상 흐름]
Homebrew 명령어 한 줄로 Node.js를 설치하고, 설치가 정상적으로 완료되었는지 node -v 와 npm -v 명령어로 버전을 직접 확인하는 과정을 친절하게 안내합니다. 명령어 입력이 처음이신 분들도 그대로 따라오시면 어렵지 않게 설치를 마칠 수 있어요.

[타임라인]
00:00 — 도입: Homebrew로 Node.js 설치 시작
00:06 — brew install node 명령어 입력
00:14 — Node.js 설치 완료 확인
00:21 — node -v 로 버전 확인하기
00:29 — npm -v 로 npm 설치 검증

바이브 코딩 기초 강의 시리즈는 앞으로도 개발 환경 세팅부터 실전 활용까지 차근차근 다룰 예정이니, 채널 구독과 좋아요 한 번씩 부탁드립니다. 다음 영상에서 또 만나요!

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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상에서는 맥(Mac) 환경에서 개발을 시작할 때 가장 먼저 설치해야 하는 패키지 관리자, **홈브루(Homebrew)** 설치 과정을 처음부터 끝까지 차근차근 따라가 봅니다. 개발 도구를 자주 설치하고 업데이트하는 분이라면 홈브루는 선택이 아니라 필수예요.

맥을 처음 사용하시는 분, 또는 "홈브루가 뭔지는 들어봤는데 설치가 망설여졌다" 하는 분께 딱 맞는 영상입니다. 터미널을 처음 다뤄도 따라올 수 있도록 명령어 하나하나의 의미와, 설치 중 흔히 당황하는 포인트(패스워드 입력 시 글자가 안 보이는 현상 등)까지 함께 짚어드립니다.

영상에서는 공식 설치 명령어 입력 → 관리자 패스워드 입력 → 설치 진행 → Next steps 안내에 따른 PATH(환경 변수) 3줄 설정 → `brew` 명령으로 설치 확인까지의 흐름을 그대로 보여드립니다. 명령어와 자료는 별도 노션으로도 제공해 드리니, 영상과 함께 참고하시면서 따라 해보세요.

00:00 — 홈브루 소개와 설치 시작
00:08 — 터미널에 설치 명령어 입력
00:19 — 관리자 패스워드 입력 (안 보여도 정상)
00:33 — 홈브루 설치 진행
00:40 — 설치 후 Next steps 안내 확인
00:53 — PATH 설정 3줄 복사·붙여넣기
01:14 — brew 명령어로 설치 확인
01:23 — 5.014 버전 확인 및 마무리

끝까지 따라오셨다면 이제 여러분의 맥에도 홈브루가 자리 잡았습니다. 이어지는 바이브 코딩 기초 강의에서는 홈브루를 활용해 실제 개발 도구들을 설치하는 과정을 다룰 예정이니, 바이브랩스 채널 구독과 좋아요로 함께해 주세요. 도움이 되셨다면 댓글로 알려주시면 더욱 힘이 됩니다!

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[챗GPT, 글쓰기 코치가 되어 줘 : 교양부분 세종우수도서]
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상에서는 바이브 코딩 기초 강의 시리즈의 일환으로, 맥(macOS)에서 Homebrew를 활용해 Git을 설치하는 방법을 차근차근 알려드립니다. 개발 환경을 처음 세팅하시는 분이나, Git이 무엇인지부터 막막하셨던 분들께 특히 도움이 될 거예요.

터미널에 명령어 한 줄만 입력하면 Git 설치가 자동으로 진행되고, 설치가 끝난 뒤에는 버전 확인 명령어로 정상 설치 여부까지 검증하는 흐름을 함께 따라가 봅니다. 복잡해 보였던 개발 도구 설치가 사실은 얼마나 간단한지 직접 확인해 보세요.

00:00 — 인트로 및 Git 설치 안내
00:05 — brew install git 명령어 실행
00:09 — Git 설치 완료 확인
00:16 — git --version 으로 버전 체크
00:22 — 정상 설치 마무리 정리

바이브랩스의 바이브 코딩 기초 강의 시리즈와 함께라면 누구나 개발 환경 세팅을 어렵지 않게 시작할 수 있어요. 영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요 부탁드립니다. 다음 강의에서 또 만나요!

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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상은 바이브 코딩 기초 강의 시리즈의 한 편으로, 맥북에서 터미널을 처음 사용하시는 분들을 위해 가장 기본이 되는 명령어들을 차근차근 정리해드립니다.

개발을 시작하려면 터미널과 친해지는 게 첫걸음인데요. 윈도우 파워셸과 비슷하지만 맥에서는 어떻게 열고, 어떤 명령어를 써야 하는지 실제 화면을 보면서 따라 하실 수 있도록 구성했습니다. 현재 위치 확인(pwd), 파일 목록 보기(ls), 폴더 이동(cd), 새 폴더 만들기(mkdir), 폴더 삭제(rm)까지 프로젝트 작업에 꼭 필요한 명령어 위주로 다뤘습니다. 탭 자동완성이나 숨김 파일까지 보는 ls -lh 같은 실전 팁도 함께 알려드려요.

00:00 — 터미널 실행하기 (Command + Space)
00:15 — 터미널 기본 소개와 파워셸 비교
00:21 — 현재 위치 확인 pwd 명령어
00:32 — 파일·폴더 목록 보기 ls 명령어
00:37 — cd로 폴더 이동과 탭 자동완성
01:20 — ls -lh로 숨김 파일까지 상세 보기
01:54 — mkdir로 새 폴더 만들기
02:28 — cd ..로 이전 폴더로 돌아가기
02:39 — rm -rf로 폴더 삭제하기
02:58 — 마무리 정리

맥에서 개발 환경을 처음 잡으시는 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다. 영상이 유익하셨다면 좋아요와 구독 부탁드립니다. 바이브랩스의 다음 강의에서 또 만나요!

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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 강의는 IT 비전공자분들을 위한 바이브 코딩 필수 지식 총정리편이에요. 복잡한 코드를 외우지 않아도 괜찮습니다. AI에게 무엇을 시킬 수 있는지, 그 이름과 역할만 알면 누구나 자기 아이디어를 앱으로 만들 수 있다는 사실, 함께 확인해보겠습니다.

이 영상은 코딩이 처음이라 막막하신 분, 기획은 있는데 개발 용어가 어려워 멈춰 있는 분, 그리고 AI를 제대로 활용해 사이드 프로젝트를 시작하고 싶은 분들에게 딱 맞아요. 식당이라는 익숙한 비유로 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, API의 구조를 풀어드리고, 실무에서 바로 쓰는 도구와 프롬프트 작성 노하우까지 차근차근 안내합니다.

핵심 포인트는 이렇습니다. 모든 앱은 입력·처리·출력 세 단계로 설명할 수 있다는 것, 소프트웨어는 홀(프론트엔드)·주방(백엔드)·냉장고(데이터베이스)·주문서(API)라는 네 가지 개념으로 정리된다는 것, 그리고 바이브 코딩의 진짜 실력은 코드를 외우는 게 아니라 AI와 대화하며 결과를 다듬는 프롬프트 루프에 있다는 점이에요. 마지막에는 여러 AI를 지휘하는 오케스트레이션 개념까지 짚어드립니다.

00:00 — 강의 소개와 핵심 메시지
00:23 — 모든 앱의 본질, 입력·처리·출력
00:51 — 세 가지 질문으로 서비스 기획하기
01:15 — 식당 비유로 보는 소프트웨어 구조
01:41 — 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, API
03:37 — 프론트엔드와 백엔드 핵심 기술 정리
04:36 — GitHub, Vercel, Fly.io 배포 도구
05:08 — 프레임워크와 라이브러리, 터미널, 환경 변수
05:59 — LLM과 프롬프트 작성법
07:43 — AI 오케스트레이션과 마무리

오늘 배운 네 가지 개념과 AI와 대화하는 방법만 기억하시면 충분합니다. 바이브랩스와 함께 차근차근 따라오시면 여러분도 오늘부터 바이브 코더예요. 도움이 되셨다면 구독과 좋아요 한 번씩 부탁드립니다. 감사합니다.

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코드를 단 한 줄도 몰라도 앱을 만들 수 있는 시대, 정말 가능할까요? 바이브랩스에서 준비한 이번 영상은 2025년 가장 뜨거운 키워드 '바이브 코딩(Vibe Coding)'의 모든 것을 5분 안에 정리해드립니다.

테슬라 AI 디렉터 안드레이 카파시가 던진 이 새로운 개념부터, 전통 코딩과의 결정적 차이, 그리고 실제로 코드 한 줄 없이 만들어진 앱 사례까지 한 번에 만나보세요. 기획자, 디자이너, 창업가, 그리고 현직 개발자 모두에게 새로운 가능성이 열리고 있습니다.

영상에서는 바이브 코딩의 정의와 등장 배경, 전통 코딩과의 비교표, 새롭게 변하는 개발자의 역할(의도 설계자·가이드·피드백 제공자), 메뉴젠 같은 실제 앱 제작 사례, 그리고 누구에게 이 흐름이 필요한지까지 차근차근 짚어드립니다. 바이브랩스가 함께하는 부트캠프 안내도 마지막에 준비했으니 끝까지 함께해주세요.

00:00 — 코드 없이 앱 만드는 시대의 시작
00:24 — 바이브 코딩이란 무엇인가
00:50 — 2025년 LLM이 바꾼 게임의 룰
01:05 — 전통 코딩 vs 바이브 코딩 비교
01:46 — 누구나 만드는 시대, 개발자의 새 역할
02:19 — 지휘자가 된 개발자, 3가지 핵심 역할
02:58 — 코드 한 줄 없이 만든 앱, 메뉴젠 사례
03:43 — 바이브 코딩은 누구에게 필요한가
04:21 — 부트캠프 참여 안내와 마무리

오늘 영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원 부탁드릴게요. 바이브랩스는 앞으로도 AI와 코딩의 최전선을 가장 친근하게 풀어드리겠습니다.

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안녕하세요. 바이브랩스 이석현입니다.
오늘 영상에서는 여러 AI 에이전트를 한 곳에서 실행하고 관리할 수 있는 진정한 오케스트레이션 툴, cmux에 대해 알아봅니다.

클로드 코드, 코덱스, 제미나이 CLI 등 다양한 AI를 동시에 호출하는 방법부터, 내장된 웹킷 브라우저를 활용한 테스트, 그리고 멀티 모델 에이전트 구축 실전까지! 기존 터미널의 한계를 넘어서는 cmux의 강력한 기능들을 직접 시연하며 설명해 드립니다.

복잡한 개발 환경을 하나로 통합하고 싶은 분들, 진정한 바이브 코딩을 경험하고 싶은 분들은 이번 영상 놓치지 마세요!

📚 이석현 작가의 책 & 커뮤니티

작가 제안 및 강연 문의: futurewave@gmail.com

[작가 오픈톡방 - 바이브 코딩 함께해요!] https://open.kakao.com/o/gfYQfFPh

[신간] 바이브 코딩 커서 AI와 클로드 코드로 누구나! https://www.yes24.com/product/goods/161924116

[베스트셀러] 실무에 바로 쓰는 일잘러의 챗GPT 프롬프트 74가지 https://www.yes24.com/product/goods/159060578

[세종우수도서] 챗GPT, 글쓰기 코치가 되어 줘 https://www.yes24.com/product/goods/144539067

타임라
00:00 - Intro: cmux란 무엇인가? (진정한 AI 오케스트레이션)
00:45 - cmux의 의미: Claude + Multiplexer
01:31 - 기존 터미널(Ghostty 등)의 한계와 cmux의 차별점
02:18 - cmux의 핵심 기능: 브라우저 내장 및 컨텍스트 스위칭
02:44 - cmux 아키텍처 분석: 에이전트 하네스 시스템
03:07 - cmux 사용 시 꼭 기억해야 할 3가지 핵심 키워드
03:28 - 내장 패널을 활용한 메인 에이전트 컨트롤 (Claude Code)
04:06 - 멀티 에이전트 자율 병렬 처리 및 상호작용
04:42 - 실전 ACT 1: cmux 설치 및 기본 환경 설정 (Mac 전용)
05:16 - cmux.dev 사이트 안내 및 다운로드 방법
06:21 - cmux 인터페이스 소개 (사이드바, 워크스페이스)
06:36 - 단축키 활용법 (Workspace 생성, Tab 추가, 화면 분할)
07:54 - 실전 ACT 2: 유튜브 조회수/좋아요 수집 앱 만들기 (Claude Code 활용)
10:07 - 바이브 코딩을 위한 명확한 프롬프트 입력의 중요성
11:46 - 터미널 내장 브라우저를 통한 데이터 수집 및 진행 상황 확인
12:57 - 수집된 데이터를 바탕으로 React 기반 대시보드 웹앱 요청
14:38 - 수동 크롤링과 API 사용의 장단점 비교
15:02 - 실전 ACT 3: 댓글 수집 및 감정 분석 대시보드 고도화
17:24 - 멀티 모델 오케스트레이션: 작업 효율을 높이는 병렬 에이전트 구성
18:50 - Codex, Gemini 등 다양한 AI CLI 동시 활용 전략 (적재적소 배치)
19:35 - Claude Code (데이터 수집), Codex (코드 리뷰), Gemini (UX 디자인) 협업 시연
22:56 - 여러 에이전트의 작업 결과물을 하나의 대시보드로 통합하기
25:57 - 마무리: cmux의 핵심 요약 (내장 브라우저, 병렬 패널, 독립적/통합적 터미널 제어)
27:15 - 완성된 유튜브 데이터 분석 대시보드 결과물 확인 (다크 모드, 애니메이션 효과)
27:36 - Outro & 바이브랩스 구독/좋아요 부탁드립니다!

안녕하세요! 바이브랩스의 이석현입니다.

이번 영상에서는 최근 업데이트된 클로드 코드의 강력한 핵심 기능, 번들 스킬(Bundle Skills)을 파헤쳐 보았습니다.

단순히 지정된 명령을 수행하는 차원이 아닌 상황에 맞게 여러 AI 에이전트가 병렬로 코드를 분석하고 퀄리티를 높여주는 과정을 제가 직접 개발 중인 GUI 터미널 래핑 서비스를 통해 보여드립니다.

코드를 직접 타이핑하던 시대에서, 이제는 에이전트를 조율하고 오케스트레이션하는 시대로 접어들었습니다. /simplify, /batch, /debug, /loop 등 4가지 번들 스킬이 실무에서 어떻게 1인 개발자의 한계를 부수고 압도적인 생산성을 내는지 직접 확인해 보세요.

영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요, 그리고 따뜻한 댓글 부탁드립니다. 다음 실험을 이어나갈 큰 연료가 됩니다. 감사합니다!

—
[📬 비즈니스 및 강연/제안 문의]
futurewave@gmail.com

[💬 바이브랩스 소통 공간]
바이브랩스 작가 오픈톡방 (비밀번호 없음) : https://open.kakao.com/o/gfYQfFPh

[📚 이석현 작가의 출간 도서]
📖 실무에 바로 쓰는 일잘러의 챗GPT 프롬프트 74가지 : https://www.yes24.com/product/goods/159060578
📖 바이브 코딩 커서 AI와 클로드 코드로 누구나! : https://www.yes24.com/product/goods/161924116
📖 챗GPT, 글쓰기 코치가 되어 줘 (교양 부문 세종도서 선정 우수도서) : https://www.yes24.com/product/goods/144539067

⏱ 타임라인 (Timeline)
00:00 안녕하세요, 바이브랩스입니다! 오늘 다룰 주제 소개
00:26 번들 스킬(Bundle Skill)의 개념과 작동 원리
00:46 기존 하드코딩된 명령어와 프롬프트 기반 번들 스킬의 차이점
01:54 클로드 코드 GUI 래핑 툴 프로젝트 소개 및 실습 준비
02:38 [/simplify] 코드 품질을 프로덕션 수준으로 끌어올리기 (병렬 에이전트 구동)
03:40 /simplify를 통한 메모리 누수 및 스크롤 버그 자동 진단과 해결
05:54 [/batch] 1인 개발자의 한계를 넘는 대규모 병렬 작업 지시하기
07:20 /batch 명령어 실행 시 자동으로 진입하는 계획(Plan) 모드 분석
09:00 단 20분 만에 8가지 주요 단위 작업 계획 및 구현 완료
10:11 [/debug] 복잡한 기능 내부의 숨은 에러를 집중적으로 탐색하고 수정하기
11:02 [/loop] 파이프라인 자동화: 30분 간격 린트 테스트 및 자동 압축 백업 세팅
12:06 마무리: 프로 개발자의 습관, 에이전트 오케스트레이션 시대로의 전환

인간의 감성이 담긴 기획 및 목소리, 그리고 AI의 압도적인 생산성이 만났습니다.

대본부터 렌더링까지 전부 기계에게 맡기는 영혼 없는 자동화가 아닙니다. 작가가 직접 대본을 쓰고 정성껏 녹음한 뒤, 지루하고 반복적인 '시각화 및 컷편집' 노가다만 AI 영상 생성 시스템(VideoGen)에 맡기는 가장 현실적이고 강력한 워크플로우를 소개합니다.

[오늘 라이브 핵심 워크플로우]
1️⃣ 기획 & 녹음 : 인간의 고유한 영역 (대본 작성 및 리딩)
2️⃣ Vrew 컷편집 : Vrew를 활용해서 불필요한 공백을 날리고 MP3 / SRT 데이터 추출
3️⃣ VideoGen & Remotion : 추출된 데이터를 던져주면, AI가 100가지 레이아웃을 조합해 다크 모노톤의 인포그래픽 영상 자동 렌더링!

단순한 툴 소개가 아닙니다. 이 강력한 파이프라인의 핵심 엔진인 'Remotion' 기반의 VideoGen 코드를 직접 뜯어보고 실시간으로 시연합니다.

🎁 [라이브 시청자 단독 특전]
방송에 끝까지 참여해 주신 분들께만! 오늘 시연한 VideoGen 스킬과 시스템 전체 소스코드와 'AI 영상 제작 스킬(프롬프트)' 다운로드 링크를 제공합니다. 방송 중 안내되는 링크를 절대 놓치지 마세요.

#바이브코딩 #바이브랩스 #영상자동화 #Remotion #Vrew #ClaudeCode

🔴 프롬프트 한 방으로 재고관리 끝 — 노션 AI × 쇼핑몰 실시간 연동 라이브

안녕하세요 바이브랩스 랩장 이석현입니다.

"노션에 프롬프트 하나 던지면 재고관리 데이터베이스가 완성된다면?"
"거기에 쇼핑몰까지 연결해서, 주문이 들어오면 재고가 자동으로 줄어든다면?"

오늘 이 라이브에서 전부 보여드립니다. 처음부터 끝까지, 실시간으로.

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📌 이런 분들을 위한 라이브입니다
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✅ 노션으로 재고·주문·업무를 관리하고 싶은 1인 사업자
✅ AI로 뭔가 만들어보고 싶은데 코딩은 모르는 분
✅ "바이브 코딩"이 뭔지 직접 눈으로 확인하고 싶은 분
✅ 노션 데이터베이스를 제대로 써보고 싶은 분

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🎬 오늘 보여드릴 것
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1️⃣ [노션 AI 한 방] 프롬프트 하나로 재고관리 DB 자동 생성
→ 상품명, SKU, 재고수량, 상태, 수식까지 한 번에

2️⃣ [바이브 코딩] 클로드 코드로 초간단 쇼핑몰 만들기
→ 코드 한 줄 안 치고 쇼핑몰이 뚝딱

3️⃣ [연결의 마법] 쇼핑몰 × 노션 실시간 연동
→ 쇼핑몰에서 주문하면 노션 DB 재고가 줄어드는 순간을 함께 봅니다

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🛠 사용 기술
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• Notion + Notion AI — 데이터베이스 생성 및 관리
• Notion API — 외부 앱과 노션 연동
• Claude Code — AI 바이브 코딩
• Next.js + Vercel — 쇼핑몰 프론트엔드 & 배포

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⏱ 라이브 순서
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인트로 — 오늘 만들 것 미리보기
노션 AI로 재고관리 DB 생성 (프롬프트 공개)
수식 속성 추가 — 재고 상태 자동 판별
클로드 코드로 쇼핑몰 바이브 코딩
쇼핑몰 × 노션 API 연동
🔥 실시간 데모 — 주문하면 재고가 줄어드는 순간
Q&A + 마무리

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🎁 라이브 참여 혜택
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• 재고관리 DB 생성 프롬프트 전문 공개
• 수식 속성 5종 치트시트

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🔗 링크
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[작가 오픈톡방]
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[바이브 코딩 커서 AI와 클로드 코드로 누구나!] : https://www.yes24.com/product/goods/161924116
[챗GPT, 글쓰기 코치가 되어 줘 : 교양부분 세종우수도서] : https://www.yes24.com/product/goods/144539067


#노션 #노션AI #재고관리 #바이브코딩 #ClaudeCode #NotionAPI #1인사업자 #자동화 #쇼핑몰만들기 #노코드 #AI활용

안녕하세요. 바이브랩스의 랩장, 이석현입니다.

오늘은 지난 시간에 이어 '웹 게시판 생성 대결' 시리즈 두 번째 영상입니다. 지난번 클로드 3 오퍼스(Claude 3 Opus)의 결과가 다소 아쉬웠죠? 이번에는 여러분의 열화(?) 와 같은 요청에 힘입어 중국의 AI 모델인 GLM-5를 클로드 코드에 연동해 웹 게시판을 만들어 보았습니다.

솔직히 큰 기대 안 하고, 제 사비 30달러를 과감하게 태워서 동일한 프롬프트로 11가지 깐깐한 기능 테스트를 진행했는데요. 결과는 정말... 저도 깜짝 놀랐습니다. 클로드 오퍼스 4.6을 훌쩍 뛰어넘는 GLM-5의 놀라운 코딩 실력과 충격적인 최종 점수를 영상에서 직접 확인해 보세요!

(영상을 기다리며 토로한 저의 짠내 나는 라이브 방송 실패담과 뼈저린 반성 타임도 살짝 담겨있습니다... 😂)

앞으로도 바이브랩스는 현업에서 진짜 쓸 수 있는 AI 코딩, 바이브 코딩에 대한 찐 테스트를 계속 이어갑니다. 영상이 도움 되셨다면 구독과 좋아요, 알림 설정 부탁드립니다!

📚 랩장 이석현 작가의 책 & 소통 공간

[작가 오픈톡방] 함께 AI와 글쓰기, 코딩에 대해 나눠요!
👉 https://open.kakao.com/o/gfYQfFPh

[최신간] 바이브 코딩 커서 AI와 클로드 코드로 누구나!
👉 https://www.yes24.com/product/goods/161924116

[베스트셀러] 실무에 바로 쓰는 일잘러의 챗GPT 프롬프트 74가지
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📩 작가 제안 및 비즈니스 문의 (강연/컨설팅 등)
futurewave@gmail.com

⏱️ 타임라인 (Timeline)
00:00 영상 시작 및 웹 게시판 생성 대결 시리즈 소개
00:26 오늘의 주인공, 소문의 'GLM-5' 모델 테스트 돌입
01:29 클로드 코드(Claude Code)에서 권한 스킵하고 GLM-5 연동하기
02:48 지난번과 100% 동일한 11가지 항목 프롬프트 전송
03:46 (막간 토크) 30달러의 사비 지출과 늦은 밤의 코딩
04:36 [랩장의 반성 타임] 유튜브 라이브 폭망 이유와 뼈저린 깨달음
06:36 드디어 코딩 완료! 프론트엔드 & 백엔드 서버 실행
07:00 [테스트 1] 일반 계정 CRUD (글쓰기, 수정, 삭제) 정상 작동 확인
07:51 [테스트 2] 마크다운(Markdown) 렌더링 검증
08:14 [테스트 3] 유튜브 링크 OG 태그 크롤링 및 배너 표시 확인
08:43 [테스트 4] 좋아요 기능 및 중복 클릭 방지 로직 검증
09:07 [테스트 5] 조회수 중복 증가 방지 로직 (새로고침 테스트)
09:25 [테스트 6] 타인의 글 수정/삭제 권한 접근 차단 확인
09:52 [테스트 7] 대댓글 기능 (중첩된 구조의 댓글 작성) 완벽 작동!
10:46 [테스트 8] 게시판 키워드 검색 기능 검증
11:00 [테스트 9] 최신순, 좋아요순, 조회수순 정렬 기능 테스트
11:24 [테스트 10] 무한 스크롤 (페이지네이션/더보기) 기능
11:48 [테스트 11] 관리자 모드 대시보드 및 새 게시판(QA) 생성 테스트
12:39 대망의 최종 점수 공개! 클로드 오퍼스 vs GLM-5 결과는?
13:27 총평 및 마무리 인사 (GLM-5, 앞으로 애용해야 하는 이유)

안녕하세요, 바이브랩스의 랩장 이석현입니다.

이번 영상에서는 AI 코딩의 강자로 불리는 '클로드 오퍼스 4.6(Claude Opus 4.6)' 모델을 테스트대에 올렸습니다. 과제는 '풀스택 웹 게시판 만들기'입니다.

Python(FastAPI), React, SQLite 등 실제 실무에서 쓰이는 기술 스택을 활용하여 개발자의 기준에서 11가지 항목(CRUD, 인증, 댓글, 조회수 등)을 꼼꼼하게 채점했습니다.

과연 클로드 오퍼스 4.6은 기대만큼의 퍼포먼스를 보여줬을까요? 아니면 의외의 약점을 드러냈을까요? 개발자의 시선으로 분석한 날카로운 피드백과 최종 점수, 영상에서 확인해 보세요.

[영상 타임라인 요약]
[00:00:00] 시리즈 기획 소개: 동일한 프롬프트로 AI 모델별 웹 게시판 생성 능력을 테스트하는 프로젝트의 취지 설명
[00:00:38] 오늘의 실험 모델 및 규칙: 클로드 Opus 4.6 모델 사용 공지 및 11개 항목(만점 22점)의 채점 기준 제시
[00:00:50] 프롬프트 구성 공개: Python(FastAPI), React, Tailwind CSS, SQLite 등 기술 스택 및 기능적 요구사항(CRUD, 인증 등) 상세 설명
[00:02:48] 코딩 실행 및 과정: '클로드 코드(Claude Code)'를 활용한 실제 구현 시작 및 스톱워치를 통한 시간 측정
[00:04:13] 게시판 테스트 기획 의도: 웹 개발의 척도가 되는 게시판 기능을 통해 최신 AI 모델들의 성능을 객관적으로 비교하려는 이유 설명
[00:06:48] 기능 검증 (중간 점검):
[00:06:48] 유튜브 링크 및 좋아요 기능 테스트
[00:07:31] 권한 체크(수정/삭제 제한) 확인
[00:08:02] 조회수 중복 방지 및 업데이트 오류 발견
[00:09:00] 대댓글(재귀적 댓글) 구현 실패 확인
[00:09:45] 검색 및 정렬 기능 테스트
[00:10:40] 무한 스크롤 및 관리자 모드 검증
[00:12:28] 최종 채점 및 평가: 클로드 Opus 4.6의 종합 점수 ??점(100점 만점 환산 시) 기록 및 기대치 대비 아쉬운 성능 총평
[00:13:07] 리더보드 및 다음 예고: 기존 GPT 5.3 모델과의 순위 비교 및 다음 테스트 모델(GLM-5) 안내

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AI 시대, 개발자와 기획자를 위한 필독서들을 만나보세요.

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3. 태그 (쉼표 구분)
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안녕하세요. 바이브랩스 랩장 이석현입니다.
OpenClaw에게 내 컴퓨터의 제어권을 넘겨주는 것이 불안하신가요? 그래서 우리에겐 샌드박스가 필요합니다.

이번 방송은 단순한 툴 설치보다 Parallels 가상 환경이라는 방화벽 뒤에 안전한 실험실을 짓고,
그 안에서 오픈클로(OpenClaw)가 마음껏 코드를 쓰고 지우게 만드는 완벽한 격리 자동화 시스템을 구축합니다.

오늘 저는 맥 미니를 사는 대신, 그 돈으로 소고기 사 먹고 남은 힘으로 오픈클로(OpenClaw)를 세팅하겠습니다.

시스템을 망가뜨릴 걱정 없이, 맥 미니 같은 별도 장비 없이 오직 논리와 구조만으로 완성하는
30년 차 개발자의 무결점 AI 작업실 세팅 노하우를 전수해 드립니다.

설치의 난관을 뚫고, 마침내 텔레그램으로 첫 명령이 수행되는 그 짜릿한 순간을 라이브로 함께 하세요.

다루는 내용:
Ubuntu 가상환경(VM) 최적화 세팅
OpenClaw & 클로드 코드 설치 및 경로 문제 해결
Codex 5.3 oAuth 인증으로 연결
실전 시나리오: 텔레그램으로 서버 파일 조작하기

#AI코딩 #바이브코딩 #오픈클로 #openclaw #몰트봇 #에이전트

VIBELABS는 AI를 활용해 여러분의 아이디어를 가장 빠르고 효율적으로 세상에 내놓는 방법을 연구하고 공유합니다.
구독과 좋아요, 알림 설정은 더 좋은 콘텐츠를 만드는 데 큰 힘이 됩니다.
궁금한 점은 언제든지 댓글로 남겨주세요.

🔔 AI 코딩 연구소, 바이브랩스
문의: [futurewave@gmail.com]

안녕하세요, 바이브랩스의 랩장 이석현입니다!

매달 나가는 AI 구독료, 부담되시죠? 오늘은 무료로 사용할 수 있으면서도 디자인과 코딩의 경계를 허무는 혁신적인 도구, 펜슬(Pencil)을 소개해 드립니다.

펜슬은 피그마(Figma)와 유사한 UI를 제공하지만, VS Code나 커서(Cursor) 같은 IDE와 통합되어 디자인과 코드가 실시간으로 동기화된다는 강력한 장점이 있습니다. 특히 클로드 코드와 MCP 서버로 연동되어, AI에게 말만 하면 디자인을 뚝딱 만들어주고 이를 바로 리액트코드로 변환해 줍니다.

이번 영상에서는 펜슬의 설치부터 클로드 코드를 활용해 가계부 앱을 디자인하고 실제 코드로 구현하는 전체 과정을 담았습니다. 디자인 툴이 낯선 개발자분들도 이제 '펜슬' 하나면 기획부터 구현까지 슈퍼 개발자가 될 수 있습니다.

지금 바로 영상에서 확인해 보세요

(📌영상 핵심 꿀팁) 클로드 코드에게 요청할 때 꼭! "코딩"부터 하지 말고 "펜슬 MCP를 사용해서 캔버스에 디자인해 줘"라고 먼저 명령해야 한다는 점, 잊지 마세요.

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00:00 인트로: AI 구독료 걱정? 무료 툴 '펜슬(Pencil)' 소개
02:10 펜슬 다운로드 및 설치 (Mac 애플 실리콘 버전)
04:30 펜슬 실행 및 인터페이스 (레이어 vs 프레임)
06:20 IDE 연동 1: 커서(Cursor)에서 프로젝트 만들기
08:10 IDE 연동 2: 이메일 인증 및 활성화
09:40 펜슬 캔버스 기초: 템플릿 vs 새 파일
11:20 [중요] .pen 파일 생성 후 '저장'부터 해야 하는 이유
13:00 [핵심] 실패 없는 프롬프트: "코딩 말고 디자인부터"
15:10 실전 데모: 가계부 앱 디자인 생성 (대시보드, 거래내역)
17:30 디자인 시스템 및 컴포넌트 자동화 확인
19:20 Design to Code: 디자인을 리액트(React)로 변환
21:40 수정 노하우: 디자인 변경 시 코드로 반영 요청하기
23:10 추가 기능 구현 팁 (카테고리/리포트) 및 마무리

안녕하세요, 30년 차 개발자이자 작가, '바이브랩스'의 랩장 이석현입니다.

오늘은 단순히 코드를 짜는 AI가 아닌, '개발 팀'을 통째로 운영하는 혁신적인 워크플로우를 소개하려 합니다. 바로 [Orchestration Skill Generator]입니다.

많은 분이 AI를 도구로만 사용하지만, 저는 AI를 동료이자 팀원으로 정의합니다. 이번 라이브에서는 기획(소크라테스 모드)부터 프로젝트 셋업, 그리고 다중 터미널을 활용한 병렬 개발(라운드 로빈)까지, 클로드 코드를 활용하여 완벽한 AI 에이전트 팀을 구축하고 지휘하는 과정을 보여드리겠습니다.

TDD(테스트 주도 개발)와 Contract-First(계약 우선 개발) 원칙을 지키면서도 생산성을 극대화하는 저만의 노하우, 이번 주말에 모두 가져가세요. 개발의 미래는 '작성'이 아니라 '설계'와 '지휘'에 있습니다.

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[저서 소개] 30년 개발 내공과 인문학적 통찰을 담았습니다.

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"개발은 더 싸고 똑똑하게, 디자인은 더 아름답게."

혹시 아직도 비싼 API 비용 때문에 벌벌 떨며 코딩하고 계신가요? 혹은 기껏 만든 앱이 '개발자스러운' 디자인 때문에 외면받아 속상하셨나요?

오늘 바이브랩스 라이브에서는 2026년 개발자의 책상을 완전히 바꿔놓을 두 가지 치트키, '오픈코드(Oh-My-OpenCode)'와 '구글 스티치(Google Stitch)'를 해부합니다.

터미널 기반의 오픈코드가 어떻게 코딩 비용을 획기적으로 줄이고 PM 역할까지 수행하는지, 그리고 디자인 감각이 전혀 없는 개발자도 구글 스티치를 만나면 어떻게 '금손'이 되는지 직접 보여드리겠습니다.

이제 복잡한 코딩과 씨름하는 대신, AI에게 맡기고 커피 한 잔의 여유를 즐기세요. 30년 차 개발자와 함께, 기술 너머의 '일하는 방식'을 바꾸는 시간입니다.

[📌 오늘 라이브 핵심 포인트]

Cost Down: 오픈코드(OpenCode)로 API 토큰 비용 획기적으로 줄이는 실전 세팅법

Design Up: 똥손 탈출! 구글 스티치(Stitch)로 3분 만에 끝내는 고퀄리티 UI 디자인

Workflow: 기획부터 배포까지, AI와 협업하는 '슈퍼 개발자'의 워크플로우 대공개

[🔗 소통 및 저서]

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[방송 소개]

위시켓, 크몽에 올라오는 수많은 프로젝트 공고들.

"기능은 심플한데, 엣지 있게 만들어주세요."

개발자를 가장 난감하게 만드는 이런 모호한 요구사항, 여러분은 어떻게 해결하시나요?

오늘 바이브랩스 라이브에서는 실제 올라온 외주 프로젝트 공고를 하나 골라, '30년 차 개발자의 시선'과 'AI의 속도'를 결합해 해결하는 전 과정을 보여드립니다.

단순히 코딩만 하는 것이 아닙니다. 텍스트 뒤에 숨겨진 클라이언트의 욕망을 읽어내고, MVP와 제안서를 완성하는 **'바이브 코딩'의 진수**를 경험해 보세요.

**[오늘의 라이브 커리큘럼]**

**🔍 1. 프로젝트 헌팅 & 해석**

- 나에게 맞는 프로젝트 공고 선정하기
- "이 문장은 어떻게 해석해야 하는가? 나는 왜 이 기술을 두려워 하는가" 30년 차 개발자의 행간 읽기

**🤖 2. AI 클라이언트 페르소나 분석**

- LLM을 활용하여 의뢰인의 의도를 시뮬레이션하고 숨겨진 니즈(Needs) 채굴하기
- 기획서 없는 프로젝트의 요건 정의(PRD) 순식간에 끝내기

**🏗️ 3. 기술 큐레이션 (Tech Curation)**

- 유행하는 기술 vs 비즈니스에 맞는 기술
- 왜 이 프로젝트에는 이 프레임워크와 디자인 시스템을 써야 하는가?

**⚡ 4. 바이브 코딩 타임어택**

- 구글 AI 스튜디오/반중력/클로드 코드를 활용한 초고속 MVP 구현
- 핵심 기능이 '눈'에 보이게 만드는 과정

**📝 5. 클로징: 거절할 수 없는 역제안**

- 구현된 결과물을 바탕으로 클라이언트를 설득하는 제안서 작성법

**[이런 분들께 추천합니다]**

- 요구사항 분석이 막막한 주니어 개발자/프리랜서
- AI를 활용해 개발 속도와 퀄리티를 동시에 잡고 싶은 분
- "그래서 이걸로 돈을 어떻게 버는데?" 실전 적용이 궁금하신 분

**[사용 툴]**

- 구글 AI Studio / 반중력(Antigravity) / 클로드 코드
- Claude 4.5 Opus / Gemini 3.0 Pro

함께 성장하는 AI 코딩 커뮤니티, 바이브랩스