많은 사람들이 NotebookLM을 단순히 문서 요약 도구로, Google Gemini를 질문답변 도구로만 사용합니다. 하지만 이 두 도구를 결합하면, 연구 노트를 수천 달러를 들여 제작한 것 같은 프리미엄 SaaS 스타일 웹사이트로 변환할 수 있습니다. 이 글에서는 코드를 한 줄도 작성하지 않고 NotebookLM의 깊은 연구 데이터를 Gemini Canvas로 변환하는 전체 워크플로우를 단계별로 살펴봅니다.
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AI 코딩 도구가 좋아질수록 개발은 빨라집니다. 하지만 속도가 올라간다고 해서 프로젝트가 자동으로 좋아지지는 않습니다. 오히려 방향을 잃은 채 빠르게 달리면, 더 빨리 망가집니다.
바로 이 지점에서 많은 팀이 말하는 것이 “Vibe Coding” 입니다. 아이디어와 감각만으로 AI에게 계속 구현을 맡기는 방식입니다. 초기에는 놀라울 정도로 빠르지만, 프로젝트가 조금만 커져도 요구사항이 흔들리고 구조가 무너지기 시작합니다.
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Claude Code는 강력한 리서치 에이전트지만, 단독으로 사용하면 웹 검색 결과에 의존하는 수준에 머물기 쉽습니다. Chase AI 채널의 영상에서는 Claude Code와 Google NotebookLM을 결합하여 YouTube 자동 스크래핑 → RAG 분석 → 시각화 산출물까지 처리하는 무료 워크플로우를 소개합니다. 이 글은 해당 영상을 바탕으로 전체 파이프라인을 단계별로 정리한 노트입니다.
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Claude Code에서 /research 를 한 번 실행하면 NotebookLM이 자료 수집과 분석을 맡고, 다시 Claude Code가 결과를 받아 글쓰기와 후속 작업까지 이어가는 흐름을 만들 수 있습니다.
이 글은 qjc.ai 의 Threads 연속 포스트(원글 + 1~7)를 기준으로, 왜 이런 연결이 필요한지와 실제 파이프라인이 어떤 식으로 작동하는지를 구조적으로 정리한 문서입니다.
문서 확인 시점은 2026-03-06 입니다.
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ykdojo/claude-code-tips는 Claude Code를 오래 쓰면서 생기는 문제(컨텍스트 비대화, 검증 루프 부재, 위험한 자동화, 반복 설정)를 46개의 팁(0-45)과 스크립트/스킬/플러그인 형태로 정리한 저장소입니다. 단순히 “팁을 많이 안다” 보다 중요한 건, 팁을 시스템으로 엮어서 매번 같은 품질로 실행하는 것인데, 이 글은 그 관점(측정 - 컨텍스트 - 검증 - 격리 - 패키징)으로 재구성합니다.
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NotebookLM으로 슬라이드를 만들면 대부분 15~20장에서 멈춥니다. 소스를 아무리 많이 넣어도, 프롬프트를 정교하게 써도 AI가 임의로 내용을 요약하거나 생략합니다. 이 글은 피치타이탄 채널 영상을 바탕으로, 이 제한을 구조적으로 우회하여 40장 이상의 슬라이드를 생성하는 3단계 해킹법을 정리한 노트입니다.
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Claude Code를 설치하고 바로 쓰면 빠르게 결과가 나오지만, 팀 규칙 부재·검증 자동화 부재·역할 분리 부재 때문에 곧 한계에 부딪힙니다.
이 글은 Threads 연속 포스트(원글 + 1~5번 설명)를 근거로, “기본 설정 10%“라는 표현이 실제로 어떤 작업 병목을 뜻하는지 구조적으로 해석한 문서입니다.
문서 확인 시점은 2026-03-02 입니다.
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