00:00:00이번 영상에서는 결합 방법을 보여드리겠습니다
00:00:01클로드 코드(Claude Code)와 노트북LM(NotebookLM)의 강력한 기능을
00:00:04노트북LM-py라는 도구를 활용해서 말이죠.
00:00:07이것은 오픈 소스 라이브러리로
00:00:09노트북LM을
00:00:11AI 에이전트가 사용할 수 있는 CLI 도구로 통합해 줍니다.
00:00:14왜 이 도구를 사용해야 하는지 궁금하실 텐데요,
00:00:16클로드 코드는 실행 능력이 매우 뛰어나지만
00:00:18반면에 노트북LM은
00:00:20정리되지 않은 문서나 조사 자료,
00:00:22다양한 소스들을 명확하고 근거 있는 이해로 바꿔주며
00:00:26이를 클로드 코드에 전달해 실행할 수 있게 합니다.
00:00:28제 활용 사례를 예로 들어보겠습니다
00:00:30영상 뒷부분에서 자세히 보여드릴 텐데요.
00:00:32간단히 보시다시피, 클로드 코드 대신
00:00:33노트북LM 기능을 사용해서
00:00:35제가 개발한 '북 제로(Book Zero)'라는 제품의
00:00:38비교 분석을 수행할 수 있었습니다.
00:00:39여기 보시는 것처럼, 저는
00:00:42이 CSV 데이터 안에 있는 35개의 경쟁사를 분석하고
00:00:46각 경쟁사에 대한
00:00:48심층 비교 분석을 요청했습니다.
00:00:49더 나아가, 이를 지식 베이스로 활용하여
00:00:51어떤 제품 방향성을
00:00:54택해야 할지 결정할 수도 있습니다. 유용하죠?
00:00:56예를 들어, 두 개의 노트북에 정리된
00:00:59경쟁사 조사 내용을 바탕으로
00:01:01다음과 같은 질문에 답할 수 있습니다.
00:01:02"다음에 무엇에 집중해야 할까?"
00:01:04그러면 지라(Jira) 보드에 있는
00:01:06모든 티켓들을 훑어보고
00:01:08현재 애플리케이션 상황을 파악한 뒤,
00:01:10경쟁사 조사 결과로 구축된
00:01:11지식 베이스와 결합하여 분석해 줍니다.
00:01:13게다가 이것을 개발 용도로만
00:01:15사용할 수 있는 게 아니라,
00:01:16콘텐츠 제작에도 활용할 수 있습니다.
00:01:18여기 보이는 것들은 모두 제미나이(Nano Banana 2), SEO 기술,
00:01:20그리고 노트북LM 기능을 사용하여
00:01:22생성된 것들입니다.
00:01:24기본적으로 모든 경쟁사에 대해
00:01:26우리가 가진 지식 베이스를 결합하여
00:01:27시장의 다른 경쟁사들과 경쟁할 수 있는
00:01:29블로그 포스트 콘텐츠를 작성하는 것이죠.
00:01:32이처럼 클로드 코드 대신 노트북LM을 활용할 수 있는
00:01:34매우 실용적인 사례들이 많습니다.
00:01:37그 점을 염두에 두고,
00:01:38이번 영상에서 바로 그 내용을 다룰 것입니다.
00:01:40구체적으로는 CLI가 제공하는
00:01:43모든 기능을 살펴보고,
00:01:44로컬 환경에 어떻게 설치하고
00:01:46설정하는지 알아볼 것입니다.
00:01:47그리고 더 나아가서,
00:01:48AI 에이전트에 통합할
00:01:49노트북LM 기능(skills)들을
00:01:52보여드릴 예정입니다.
00:01:55이 모든 것을 이번 영상에서 공개합니다.
00:01:57관심 있으시다면,
00:01:58바로 시작해 보죠.
00:01:59자, 본격적으로 시작하기 전에
00:02:00처음 오신 분들을 위해 짧게 소개하겠습니다.
00:02:02제 이름은 에릭입니다.
00:02:03아마존, AWS, 마이크로소프트 같은 기업에서
00:02:05시니어 소프트웨어 엔지니어로 수년간 근무했습니다.
00:02:08제가 그동안 배우고 경험한
00:02:09AI 코딩부터 자동화, Web3,
00:02:11커리어 발전 등 모든 지식을
00:02:15여러분과 나누기 위해 이 채널을 시작했습니다.
00:02:17누구나 실제로 따라 할 수 있는
00:02:19실용적인 튜토리얼로 풀어서 설명해 드립니다.
00:02:21물론 모든 리소스와 템플릿,
00:02:23그리고 커뮤니티 지원을 받을 수 있는
00:02:26스쿨(Skool) 커뮤니티도 운영하고 있습니다.
00:02:27한 단계 더 도약할 준비가 되셨다면
00:02:29제 유튜브 채널을 확인하시고
00:02:30구독 버튼을 눌러주세요.
00:02:32이제 다시 영상으로 돌아가 보겠습니다.
00:02:34좋습니다, 시작을 위해
00:02:34가장 먼저 해야 할 일은
00:02:35notebooklm-py 페이지로 이동하는 것입니다.
00:02:38찾기 편하시도록
00:02:39이 저장소의 링크를 영상 설명란에
00:02:41남겨두겠습니다.
00:02:42기본적으로 이 저장소는
00:02:44모든 노트북LM 기능은 물론,
00:02:46클로드 코드나 AI 에이전트가
00:02:49노트북LM의 기능에 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있게 해주는
00:02:52파이썬 API와 CLI를 포함하고 있습니다.
00:02:55보시다시피 이 저장소에는
00:02:57노트북LM이 제공하는
00:02:59완전한 기능들이 모두 포함되어 있습니다.
00:03:00예를 들어, 노트북 생성,
00:03:02목록 조회, 이름 변경 또는 삭제가 가능합니다.
00:03:05원하는 모든 소스를 삽입할 수도 있고,
00:03:07질문 추출이나 대화 기록 확인,
00:03:09채팅 페르소나 설정도 가능하죠.
00:03:12또한 자동 가져오기 기능과 함께
00:03:14조사 모드를 심층(deep) 또는 고속(fast)으로 설정할 수 있습니다.
00:03:17더 나아가 노트북LM으로 생성한
00:03:19모든 결과물, 즉 오디오, 비디오, 슬라이드 덱 등
00:03:21모든 종류의 파일을
00:03:23다운로드할 수도 있습니다.
00:03:24이 도구를 사용하면 그런 것들도 추출이 가능합니다.
00:03:28즉, 웹 UI에서 제공하는 모든 기능을
00:03:31CLI에서도 동일하게 수행할 수 있다는 뜻입니다.
00:03:33그럼 이제 우리 로컬 머신에
00:03:35어떻게 설치하는지 살펴보겠습니다.
00:03:37여기 설치 섹션이 보이시죠?
00:03:40간단하게 기본 설치와 함께
00:03:42브라우저 로그인 지원 기능을 설치할 것입니다.
00:03:44처음 한 번 브라우저에서 로그인하고
00:03:46인증 정보를 저장하기 위해서죠.
00:03:47이 부분을 복사하겠습니다.
00:03:50그리고 새 터미널 세션으로 이동합니다.
00:03:52여기에 'erictech-notebook-lm'이라는
00:03:53폴더가 있습니다.
00:03:55가장 먼저 할 일은
00:03:57가상 환경을 만드는 것입니다.
00:03:59이것이 가상 환경 생성을 위한 명령어입니다.
00:04:01가상 환경이 생성되면
00:04:03활성화해 줍니다.
00:04:04활성화한 다음에는
00:04:06아까 복사한 설치 명령어를 붙여넣습니다.
00:04:09이제 준비가 다 됐으니
00:04:11설치를 완료하겠습니다.
00:04:13설치가 끝나면
00:04:15이런 결과 화면이 나옵니다.
00:04:16이제 노트북LM CLI가 잘 설치되었는지
00:04:18버전을 확인하여
00:04:21검증해 보겠습니다.
00:04:22현재 제가 사용 중인 노트북LM CLI의
00:04:24버전은 이렇습니다.
00:04:26다음으로 살펴볼 것은
00:04:28노트북LM 사용을 위한
00:04:29인증 방법입니다.
00:04:30이것은 빠른 영상 가이드입니다.
00:04:32기본적으로 브라우저를 통해
00:04:33로그인하려면 이 명령어를
00:04:35사용하면 됩니다.
00:04:37터미널로 가서
00:04:39해당 명령어를 붙여넣으면
00:04:41브라우저가 열립니다.
00:04:42거기서 구글 계정으로 로그인하면
00:04:44노트북LM에 대한 인증이 완료됩니다.
00:04:47로그인하고 나면 보시는 것처럼
00:04:49루트 디렉토리에 인증 정보가 저장됩니다.
00:04:51이제 CLI 명령어가
00:04:52설치되고 연결되었으니,
00:04:54다음 단계로는
00:04:55노트북 생성, 리소스와의 채팅,
00:04:56콘텐츠 생성 및 결과물 다운로드 등
00:04:59모든 종류의 작업을 할 수 있습니다.
00:05:01이것들이 노트북LM에서
00:05:02다양한 작업을 수행하기 위해
00:05:05사용할 수 있는 CLI 명령어들입니다.
00:05:07하지만 여기서 가장 중요한 것은
00:05:08기능(skills)을 설치하여
00:05:10CLI 사용법에 대한 정보를
00:05:11대규모 언어 모델(LLM)이나
00:05:14AI 에이전트에 전달할 수 있게 하는 것입니다.
00:05:15그래야 클로드 코드와 노트북LM을 연결할 수 있으니까요.
00:05:18그렇게 하려면,
00:05:19이것이 전체 에이전트 설정 과정입니다.
00:05:20한 가지 방법은 CLI를 통해 설치하는 것인데,
00:05:23노트북LM 명령어로 모든 기능을 설치하는 방식입니다.
00:05:26또 다른 방법으로는
00:05:27NPX를 사용하여 오픈 스킬 에코시스템을 이용하고 싶다면,
00:05:30이 명령어를 사용하면 됩니다.
00:05:31솔직히 말씀드리면, 두 옵션 모두
00:05:33얻을 수 있는 결과는 동일합니다.
00:05:34이번에는 첫 번째 옵션을 복사해서
00:05:36루트 디렉토리에 기능을 설치해 보겠습니다.
00:05:39그러면 모든 프로젝트에서
00:05:40이 기능을 사용할 수 있게 됩니다.
00:05:41새 터미널을 열고
00:05:44명령어를 붙여넣습니다.
00:05:45노트북LM 기능이 루트 디렉토리에
00:05:47완벽하게 설치된 것을 볼 수 있습니다.
00:05:48이제 클로드 코드가
00:05:50노트북LM 기능과 명령어를 인식하게 되었습니다.
00:05:53설정이 끝났으니,
00:05:54단순히 슬래시(/) 명령어를 사용하거나
00:05:55자연어를 사용하여
00:05:57우리가 설정해 둔
00:05:59노트북LM 기능을 호출하면 됩니다.
00:06:01알겠습니다, 노트북LM 기능과 CLI를
00:06:02어떻게 설치하는지 알았으니,
00:06:04실제 작업 흐름에서
00:06:06어떻게 활용하는지 살펴보겠습니다.
00:06:08여기 bookzero.ai라는 서비스가 있습니다.
00:06:09기업용 장부 관리를 위해
00:06:12제가 AI로 개발한 제품입니다.
00:06:14여기서 하고 싶은 것은 노트북LM을 사용해
00:06:16CSV 데이터에 들어있는
00:06:1835개의 AI 금융 경쟁사들을 분석하는 것입니다.
00:06:20각 경쟁사에 대해
00:06:24심층적인 경쟁 분석을 수행하고 싶습니다.
00:06:26주요 기능, 소구점, 가격,
00:06:28마케팅 차별점, 그리고 비교 페이지 등에
00:06:31대해 파악하는 것이죠.
00:06:34제공할 비교 페이지 등에 대해서요.
00:06:35여기 보시는 것이 이 연구를 수행하기 위해
00:06:37우리가 설계한 전체 아키텍처입니다.
00:06:39총 35개의 경쟁업체를
00:06:41서로 다른 등급으로 분류하고 정리했습니다.
00:06:44보시는 것처럼 티어(Tier)별로,
00:06:45직접적인 경쟁자, 인접한 경쟁자,
00:06:48그리고 티어 3 경쟁자들이 있습니다.
00:06:50우리가 하려는 것은 티어 1과 티어 2를
00:06:52하나의 노트북에 넣는 것입니다.
00:06:54노트북당 삽입할 수 있는 소스가
00:06:56300개로 제한되어 있기 때문이죠.
00:06:58첫 번째 노트북은
00:07:00직접적인 경쟁업체들이고, 두 번째 노트북은
00:07:02시장 데이터 전용입니다.
00:07:04여기서 우리가 진행할 방식은
00:07:06심층적인 리서치를 수행하는 것인데,
00:07:08가장 밀접한 8개 경쟁사에 대해서는 심층 쿼리를,
00:07:10티어 2 경쟁사들에 대해서는
00:07:1310개의 빠른 쿼리를 실행할 겁니다.
00:07:15대략 총 250개의 소스가
00:07:18이 노트북에 추가될 예정입니다.
00:07:20그리고 두 번째 노트북에는
00:07:2117개 업체 모두에 대해 빠른 리서치를 진행하여,
00:07:25약 136개의 소스가
00:07:27두 번째 노트북에 삽입될 것입니다.
00:07:29결과물로는 보고서와
00:07:31마인드맵, 그리고 분석 내용을 담은
00:07:34슬라이드 덱을 얻게 될 것입니다.
00:07:36이것이 바로 우리가 작업을 수행하는 방식입니다.
00:07:37그리고 여기 보시는 것이
00:07:38이 목표를 달성하기 위한
00:07:40단계별 전체 실행 절차입니다.
00:07:42이제 이 과정을 실행해보고
00:07:44결과가 어떻게 나오는지 살펴보겠습니다.
00:07:46잠시 멈춰보죠.
00:07:47이 주제와 관련된 도구들을 조사하던 중에
00:07:50JobRite라는 플랫폼을 테스트해 보게 되었는데,
00:07:52현재 구직 중이신 분들이라면
00:07:54꽤 흥미로울 만한 서비스입니다.
00:07:55온라인으로 입사 지원을 할 때 느낀 점 중 하나는,
00:07:58대부분의 시간이 채용 공고를 찾는 데 쓰이지 않는다는 겁니다.
00:08:01오히려 그 주변 과정에 시간을 다 뺏기죠.
00:08:03이력서를 고쳐 쓰고, 양식을 채우고,
00:08:05이 직무가 나랑 맞는지 파악하는 일들 말입니다.
00:08:08JobRite는 그 모든 워크플로우를 단순화해 줍니다.
00:08:11여러분의 이력서를 업로드하면,
00:08:12플랫폼이 이를 분석하여 보유 기술과 경험,
00:08:15그리고 여러분에게 적합한
00:08:17직무 유형에 대한 상세 프로필을 구축합니다.
00:08:19그다음부터는 자체 매칭 시스템을 통해
00:08:21직업을 추천하기 시작합니다.
00:08:23유용한 점은 단순히 공고만 보여주는 게 아니라,
00:08:26왜 그 직무가 여러분의 배경과 맞는지 설명해준다는 것입니다.
00:08:29또한 Resume AI라는 기능이 있어,
00:08:30채용 공고 내용에 맞춰서
00:08:32맞춤형 이력서를 생성해 줍니다.
00:08:34지원할 때마다 매번 이력서를 새로 쓰는 대신,
00:08:37시스템이 알아서 적합하게 바꿔주는 거죠.
00:08:39제가 특히 유용하다고 생각한 부분은
00:08:42크롬 자동 완성 확장 프로그램입니다.
00:08:44공통적인 질문들에 한 번만 답해두면,
00:08:47대부분의 지원 양식을 몇 초 만에 자동으로 채워줍니다.
00:08:50또한 Insider Connections라는 기능도 있는데,
00:08:53지원하려는 기업 내부의
00:08:54잠재적인 인맥을 찾는 데 도움을 줍니다.
00:08:56지원서를 그냥 허공에 던지는 게 아니라는 느낌을 주죠.
00:08:59도움이 필요하다면 Orion AI를 활용할 수 있는데,
00:09:01기본적으로 커리어 비서 역할을 합니다.
00:09:04직무, 채용 트렌드에 대해 묻거나,
00:09:07특정 직무의 합격 확률을 높이는 법을 물어볼 수 있습니다.
00:09:09전체적으로 보면, 단순한 도구라기보다
00:09:12구직 과정의 번거로운 부분들을
00:09:14처리하기 위해 만들어진 플랫폼 같습니다.
00:09:16한번 확인해보고 싶으시다면,
00:09:17설명란에 있는 링크를 통해 JobRite를 사용해 보세요.
00:09:20현재 무료로 제공되고 있으며,
00:09:22아래 링크로 얼리 액세스 신청도 가능합니다.
00:09:24좋습니다, 이제 다시 영상으로 돌아가 보죠.
00:09:26자, 결과를 보시면
00:09:27docs 폴더 안에 5개의 결과물 파일이
00:09:30성공적으로 다운로드되었습니다.
00:09:31마케팅 경쟁사 분석 폴더 내부죠.
00:09:34이 파일들은 PPT, MD 파일, 그리고 JSON 파일로,
00:09:37노트북 1과 노트북 2를 통해 수행한
00:09:39모든 리서치 내용이 담겨 있습니다.
00:09:40여기서 우리가 속한 전체 니치 시장에 대한
00:09:42완벽한 분석 내용이 담긴
00:09:45MD 파일을 확인할 수 있습니다.
00:09:46이제 슬라이드 덱을 열어보면,
00:09:48esto es exactamente lo que parece.
00:09:50보시는 것처럼 다양한 슬라이드가 있는데,
00:09:52모두 Banana 2를 사용하여 생성되었습니다.
00:09:54게다가 여기 보시는 것처럼,
00:09:55노트북을 열어서 우리가 생성한
00:09:57노트북 내용들을 직접 확인할 수도 있습니다.
00:09:59예를 들어, 직접 및 인접 경쟁사 노트북과
00:10:01추가된 시장 현황 노트북 같은 것들이죠.
00:10:04각각 300개와 171개의 소스가
00:10:07두 노트북에 추가되어 있습니다.
00:10:08그중 하나를 열어보면,
00:10:11우리가 추가한 모든 자료들을
00:10:12확인할 수 있습니다.
00:10:13자, 이제 질문을 던져볼까요?
00:10:15예를 들어, 우리 제품인 bookzero를 기준으로,
00:10:19우리의 판매 포인트는 무엇인지,
00:10:20다른 경쟁사에 비해 어떤 독창성이 있는지,
00:10:23그리고 경쟁사 분석을 토대로 볼 때
00:10:25제품 비전은 어디에 집중해야 할지 물어보겠습니다.
00:10:27이렇게 질문을 던지면,
00:10:29심층 리서치를 위해 추가한 모든 소스를
00:10:30AI가 샅샅이 훑어서
00:10:32답변을 내놓게 됩니다.
00:10:33여기서 저는 설정을
00:10:36학습 가이드로 변경하고 답변을 짧게 유지하도록 했습니다.
00:10:39보시는 것처럼,
00:10:40이것이 제가 받은 전체 답변입니다.
00:10:42핵심 판매 포인트는 영수증 추출 및 매칭에 있어
00:10:44초고속이면서도 높은 정확도를 자랑한다는 점입니다.
00:10:47판매 포인트가 무엇인지
00:10:49명확하게 표시되어 있네요.
00:10:50또한 다른 경쟁사들이
00:10:53어떻게 하고 있는지 분석해 줍니다.
00:10:55bookzero의 독창성은
00:10:57업로드, 가져오기, 매칭이라는 초간단 3단계 워크플로우에 있는데,
00:11:00이는 특히 미국과 캐나다 시장의
00:11:01장부 관리 자동화를 위해
00:11:04설계되었습니다.
00:11:06학습 장벽이 높지 않은 것이 특징이죠.
00:11:08경쟁 트렌드를 살펴보면,
00:11:10시장은 대화형 AI 시스템과
00:11:11제로 터치 방식의 은행 거래 대조로
00:11:13빠르게 이동하고 있습니다.
00:11:16따라서 제품 비전의 경우,
00:11:18영수증 매칭을 넘어 지속적인 실시간 원장 대조로
00:11:20확장하는 데 집중해야 하며,
00:11:23자동화되고 실행 가능한 재무 통찰력을 제공해야 한다고 합니다.
00:11:26이것이 바로 AI가 저에게 제시한
00:11:28제품 비전인데, 아주 짧고 간결합니다.
00:11:31긴 에세이를 읽을 필요가 없죠.
00:11:33설정에서 구성 옵션을 조정하여
00:11:35답변을 짧게 유지하고
00:11:38정확한 정답만 말해달라고 하면 됩니다.
00:11:40자, 여기까지입니다.
00:11:41이것이 바로 Crawl4AI와 NotebookLM의 힘을 결합하여
00:11:43놀라운 자동화를 구축하는 방법입니다.
00:11:46이번 영상에서는
00:11:47로컬 머신에 이를 설정하는 방법과
00:11:49애플리케이션 구축에 활용할 수 있는
00:11:51실질적인 사례들을 살펴보았습니다.
00:11:53제품 결정을 내리거나
00:11:55Crawl4AI와 NotebookLM으로 무언가를 만드는 법 말이죠.
00:11:58물론 현재 제품을 개발 중이시거나
00:11:59제품 마케팅을 개선하고 싶다면
00:12:01Crawl4AI를 활용해 보세요.
00:12:02제품 마케팅 향상을 위해 제가 만든
00:12:0443가지 스킬과 Crawl4AI 사용법에 대한
00:12:08이 영상을 꼭 확인해 보시기 바랍니다.
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