Automation

이 영상의 제목은 “코딩 배우지 마세요” 이지만, 실제로 보여 주는 내용은 코딩이 완전히 필요 없다는 선언에 가깝지 않습니다. 더 정확히 말하면 발표자는 SDK 설치나 Claude Code 문법부터 배우는 대신, Claude 데스크톱 대화창에서 에이전트가 따라야 할 역할 정의, 행동 규칙, 출력 형식을 먼저 말로 설명하고, 그 설명을 실행 가능한 지침 파일로 굳히는 흐름을 보여 줍니다. 즉 핵심은 “코드를 안 쳐도 된다” 가 아니라 “에이전트 명세를 자연어로 먼저 외주화할 수 있다” 에 있습니다 (근거: t=2, t=10, t=12, t=49, t=52, t=57). 그래서 이 글은 이 영상을 “주식 추천 프롬프트” 로 읽지 않고, 자연어 요청이 어떻게 MD 지침 파일, 에이전트 팀, 코워크(Cowork) 실행 컨텍스트, 병렬 리서치, PDF 보고서, 예약 작업으로 이어지는지 정리하는 워크플로 문서로 읽습니다. 영상 후반으로 갈수록 진짜 포인트는 종목명보다 운영 루프에 있습니다. 에이전트 명세 생성 -> 폴더 적재 -> Cowork 실행 -> 병렬 분석 -> 산출물 수정 -> 예약 실행 이라는 루프가 이 영상의 실전 가치입니다 (근거: t=68, t=146, t=217, t=263, t=347, t=465). 더보기

이 영상이 흥미로운 이유는 “대본만 넣으면 20분 만에 영상이 나온다” 는 선언 자체보다, 그 결과에 도달하기까지 30일 동안 어떤 시행착오가 있었는지를 꽤 투명하게 공개한다는 데 있습니다. 발표자는 이 영상 자체도 자신이 대본만 쓰고 나머지는 AI가 처리했다고 설명하면서, 프리미어 프로나 애프터이펙트, 캡컷 같은 편집 툴을 열지 않고도 모션 그래픽 영상을 자동 생성할 수 있다고 말합니다. 하지만 동시에 여기까지 오는 데 30일이 걸렸고, 오늘의 목적은 마법 같은 프롬프트를 자랑하는 것이 아니라 그 30일에서 건진 핵심 인사이트를 압축해서 공유하는 것이라고 못 박습니다 (근거: t=0, t=7, t=17, t=22, t=26, t=61). 더보기

이 영상이 흥미로운 이유는 “Claude Code로 앱 하나를 빨리 만들었다” 는 데 있지 않습니다. 오히려 이미 가지고 있는 롱폼 영상과 자막을 바탕으로, 숏츠 후보를 고르고 자르고 렌더링하고 다시 고치는 과정을 Claude Code와 어떻게 협업할 수 있는지 거의 날것 그대로 보여 준다는 점이 핵심입니다. 발표자는 처음부터 “숏폼을 못 만드는 이유는 시간이 없어서” 라는 운영 병목을 제시하고, 1시간 안에 로컬 기반 숏츠 생성기를 같이 만들어 보자고 선언합니다. 그래서 이 영상은 완성품 자랑보다, 문제 정의와 실행 루프를 어떻게 에이전트에게 넘기는지 관찰하는 데 더 큰 가치가 있습니다 (근거: t=0, t=17, t=56, t=3126). 더보기

2026년 3월 21일 기준으로 browser-use 의 GitHub 저장소 페이지는 81.6k stars 를 보여 주고, pyproject.toml 과 PyPI 메타데이터는 최신 공개 버전을 0.12.2, 지원 Python 범위를 >=3.11,<4.0 으로 적고 있습니다. README가 이 프로젝트를 짧게 설명하는 문장은 "Make websites accessible for AI agents" 인데, 이 한 줄이 의외로 정확합니다. browser-use 는 단순한 브라우저 매크로나 Playwright 래퍼가 아니라, 웹페이지의 상태를 LLM이 판단할 수 있는 작업 공간으로 바꾸고, 그 판단을 다시 브라우저 액션으로 연결하는 계층 을 만들려는 프로젝트입니다. 더보기

Claude Code에서 ‘스킬(Skills)‘은 가장 강력한 확장 포인트 중 하나입니다. Anthropic 내부에서는 이미 수백 개의 스킬이 활발하게 사용되고 있으며, 이를 통해 개발 속도를 획기적으로 가속화하고 있습니다. 하지만 스킬의 유연성이 높다 보니, 어떤 종류의 스킬을 만들어야 할지, 어떻게 작성하는 것이 가장 효과적일지 파악하기 어려울 때가 많습니다. 더보기

Claude를 처음 접할 때 가장 헷갈리는 지점은 모델 이름이 아니라 도구의 역할 구분 입니다. 이번 영상은 그 혼선을 정면으로 다룹니다. 초반에는 ChatGPT와 Claude의 결과물 차이를 보여 주고, 중반에는 설치와 세팅을 짚고, 후반에는 Skills, Cowork, Code를 각각 어떤 종류의 일에 붙여야 하는지 실제 예시로 분해합니다.1 더보기

바이브코딩(Vibe Coding) 관련 콘텐츠는 많지만, 실제로 돈을 받고 무엇을 만들었는지까지 공개하는 사례는 생각보다 드뭅니다. 이번 영상이 흥미로운 이유는 “두달만에 3500” 이라는 강한 문구 자체보다, 최소한 공개 페이지와 댓글만 봐도 외주 실험의 방향, 숨고 같은 유입 채널, 그리고 실제로 언급된 프로젝트 종류가 제법 구체적으로 드러난다는 점에 있습니다.12 더보기