스크립트
00:00:00최근 엄청난 주목을 받고 있는 루프 유형이 하나 있는데, 바로 건틀릿 루프라고 불리는 것입니다.
00:00:04이 루프는 사람들이 실제로 거대한 앱이나 제대로 된 고품질 게임을 단 한 번에 구축할 수 있게 해줍니다.
00:00:10예를 들어, 저희가 거대한 제품 제작을 맡겼더니 1시간 넘게 걸리긴 했지만 버그 하나 없이 작업을 완료했습니다.
00:00:16그리고 그 모든 과정의 기반이 되는 프롬프트는 여러분이 예상하는 것만큼 복잡하지도 않습니다.
00:00:20하지만 그게 다들 입 모아 얘기하는 부분이죠.
00:00:22그들이 말해주지 않는 것은 이 루프에 두 가지 치명적인 문제가 있다는 점이며, 바로 그 문제들 때문에 게임을 만드는 데는 괜찮지만
00:00:28실제 프로젝트에는 사용할 수 없는 것입니다.
00:00:31따라서 이를 해결하려면 완전히 새로운 기술이 필요하다고 생각하겠지만, 전혀 그렇지 않습니다. 해결책은 이미 예상치 못한 방식으로 개발되어 배포되었으니까요.
00:00:38처음 오신 분들이라면 환영합니다.
00:00:40저희는 소프트웨어 회사이며, 이 채널은 AI를 활용해 비즈니스를 최적화하는 방법을 알려드리는 AI 랩스입니다.
00:00:45만약 여러분만의 비즈니스가 없다면, 이 기술을 활용해 다른 사람의 비즈니스를 최적화해주고 수익을 얻을 수도 있습니다.
00:00:50이번 영상에서는 해당 루프가 무엇인지, 그 두 가지 문제는 무엇이며 어떻게 이미 해결되었는지 살펴보겠습니다.
00:00:55자, 만약 이미 건틀릿 루프가 무엇인지 잘 알고 계신다면 다음 섹션으로 건너뛰세요. 이 부분은 그냥 배경 지식이니까요.
00:01:00하지만 건틀릿 루프를 살펴보기 전에, 먼저 '루프'가 무엇인지 알아야 합니다.
00:01:04루프가 도입되기 전에는 클로드(Claude)로 뭔가를 만들 때 여러분이 직접 검토해야 했습니다.
00:01:07프롬프트를 보내고, 결과가 돌아오면 살펴보고, 무엇이 잘못되었는지 알려주고, 제대로 될 때까지 이 과정을 계속 반복하는 식이었죠.
00:01:13루프란 더 이상 여러분이 그런 식으로 티키타카를 주고받지 않는 상태를 말합니다.
00:01:16에이전트에게 목표와 도달해야 할 기준만 주면, 목표에 도달할 때까지 스스로 작업물을 계속 검토하는 것입니다.
00:01:21여러분은 마지막 결과물만 확인하면 됩니다.
00:01:23건틀릿 루프는 최근 큰 인기를 끌고 있는 새로운 유형의 루프입니다.
00:01:27사람들은 단 하나의 프롬프트만으로 게임, 3D 월드, 완전한 웹사이트를 제작하는 데 이를 사용해 왔습니다.
00:01:32하지만 그 이면의 원리는 결과물만큼 거창하지 않습니다. 전체 방식이 고작 세 줄짜리 프롬프트에 불과하며, 그것이 루프를 작동시키기 때문입니다.
00:01:40이 모든 것은 맷 슈머(Matt Schumer)가 X(트위터)에 1인칭 슈팅 게임 데모를 올리면서 클로드가 기존 에셋을 전혀 사용하지 않고 단일 프롬프트로 이를 제작했다고 밝히면서 시작되었습니다.
00:01:50이 게시물이 큰 인기를 끌었던 이유는, AI 모델이 단 하나의 프롬프트로 완벽하게 플레이 가능한 게임을 만들어내는 것이 사람들이 생각했던 이 모델들의 한계를 뛰어넘었기 때문입니다.
00:01:57며칠 후, 그는 실제로 게임을 구축한 방법을 공개했고 이 방법에 '건틀릿 루프'라는 이름도 붙여주었습니다.
00:02:03그는 에이전트에게 '좋은 게임'을 만들라고 지시할 수도 있었겠지만, '좋다'는 기준은 AI가 스스로 결정하는 것이며 스스로 기준을 정하는 에이전트는 대충 만든 작업물도 통과시키기 마련입니다.
00:02:11그래서 그는 그 대신 작업물을 비교할 실제 게임 기준을 제시했습니다.
00:02:14일단 이 방법이 세상에 알려지자, 다른 사람들도 직접 실행해보기 시작했습니다.
00:02:17오픈에이아이(OpenAI)의 창립 멤버 중 한 명인 안드레이 카파시(Andrey Karpathy)는 이러한 결과가 중요한 이유에 대해, 이처럼 고품질의 작업은 과거에는 소요되는 시간에 비해 얻는 가치가 턱없이 부족해 제작할 가치가 없었기 때문이라고 말했습니다.
00:02:28하지만 AI 모델에는 그런 한계가 없기 때문에, 사람들은 모델의 한계를 최대한으로 밀어붙이는 다양한 아이디어를 거침없이 실험해 보았습니다.
00:02:34더 자세히 알아보기 전에, 저희 채널을 구독해주시고 좋아요 버튼을 눌러주시면 정말 감사하겠습니다.
00:02:39이러한 작은 지지가 저희에게는 아주 큰 힘이 됩니다.
00:02:43이제 이 루프가 내부적으로 어떻게 작동하는지 실제로 알아봅시다.
00:02:46슈머는 자신이 사용한 정확한 프롬프트를 공개했는데, 전체 게임을 구축한 것은 단 세 줄에 불과했습니다.
00:02:51각 줄은 빌드의 서로 다른 부분을 담당하며, 여러분이 무엇을 만들든 똑같은 세 줄을 작성할 수 있을 만큼 단순합니다.
00:02:57첫 번째 줄은 무엇을 만들고 있는지 정의합니다.
00:03:00슈머의 경우 1인칭 슈팅 게임을 만드는 것이었죠.
00:03:02그리고 해당 줄의 나머지 절반은 도달해야 하는 품질 수준을 정의하는데, 바로 최근 콜 오브 듀티(Call of Duty) 게임 수준이었습니다.
00:03:09그는 업계에서 가장 예산이 많이 투입되는 게임을 일컫는 AAA급 품질을 요구했으며, 텍스처부터 물리 엔진에 이르기까지 문자 그대로 모든 면에서 완벽해야 한다고 명시했습니다.
00:03:18두 번째 줄은 어떻게 구축해야 하는가에 대한 내용으로, 작업이 어떻게 나뉘는지 결정하는 부분입니다.
00:03:23메인 에이전트에게 목표를 스스로 더 작은 부분들로 쪼개고 각 부분을 개별 하위 에이전트에게 맡기도록 지시합니다.
00:03:28하위 에이전트가 뭔지 모르시는 분들을 위해 설명하자면, 메인 에이전트가 생성하는 별도의 에이전트들로 각각 다른 에이전트들이 무엇을 하는지 보지 못한 채 저마다 자신의 메모리 안에서 작은 작업을 수행합니다.
00:03:38그리고 프롬프트에는 이 점이 매우 구체적으로 명시되어 있습니다.
00:03:40여러분에게 번거로움이 전가되지 않도록 에이전트가 직접 작업을 쪼개야 하는 것이죠.
00:03:44하지만 에이전트는 여전히 자신이 올바른 방향으로 가고 있는지 알아야 하며, 그것이 바로 비평가(critic)가 존재하는 이유입니다.
00:03:49프롬프트는 메인 에이전트가 생성하는 각 에이전트에 루프를 설정하고, 각 에이전트의 작업물을 검토하기 위해 별도의 하위 에이전트를 붙입니다.
00:03:56그 검토용 하위 에이전트를 비평가라고 부릅니다.
00:03:58비평가의 유일한 임무는 작업물을 검토하는 것이며, 수준이 충분하지 않다면 만족스러워질 때까지 수정하도록 빌더 에이전트에게 다시 돌려보냅니다.
00:04:04비평가는 스스로 아무것도 만들지 않으며, 이전 작업에 대한 기억이 전혀 없는 상태로 시작하기 때문에 누가 작업을 만들었는지 혹은 이 부분이 이미 몇 번이나 퇴짜를 맞았는지 알지 못합니다.
00:04:13단지 결과물을 평가할 때 무자비하고 비판적일 정도로 정직해야 할 뿐입니다.
00:04:16세 번째 줄은 최종 결과물이 일치해야 하는 실제 품질 수준이며, 이것이 비평가에게 언제 멈춰도 되는지 알려주는 역할을 합니다.
00:04:23슈머는 에이전트가 제작 중인 게임이 지향해야 할 기준으로 콜 오브 듀티를 설정했습니다.
00:04:28그의 지시는 비평가가 문자 그대로 두 개를 블라인드 방식으로 비교하여 어느 쪽이 더 나아 보이는지 말해야 한다는 것이었습니다.
00:04:33여기서 블라인드란 어떤 것이 클로드가 만든 것인지 알려주지 않는다는 뜻으로, 어느 쪽이 실제 제품이고 어느 쪽이 클로드가 디자인한 게임인지 모르는 상태에서 그중 더 나은 게임을 고르게 만드는 것입니다.
00:04:43그리고 해당 프롬프트의 끝부분에는 알아둘 만한 단어가 하나 더 있는데, 바로 울트라코드(ultracode)입니다.
00:04:47이것은 클로드 코드(Claude Code) 내의 키워드이며, 이를 입력하면 이 작업이 동적 워크플로로 전환됩니다.
00:04:52이는 소수의 에이전트에만 작업을 나누는 대신, 하위 에이전트 함대 전체를 한 번에 실행하는 기능입니다.
00:04:58그리고 이런 식으로 작업을 실행할 때, 우리는 이를 실제로 그래프라고 부릅니다.
00:05:01그래프가 뭔지 모르시는 분들을 위해 설명하자면, 기본적으로 루프의 고급 형태라고 할 수 있습니다
00:05:05단일 에이전트가 혼자 루프를 돌기보다는, 여러 서로 다른 하위 에이전트들이 루프를 도는 방식이죠.
00:05:09이것이 바로 건틀릿 루프가 하고 있는 일입니다.
00:05:12건틀릿 루프라는 이름으로 인기를 끌기 훨씬 전부터 저희의 이전 영상들을 시청해 오셨다면, 이런 내용을 이미 다뤘다는 것을 아실 겁니다.
00:05:18건틀릿 루프가 그리는 것은 다이아몬드 형태의 그래프입니다. 상단의 하나의 작업이 측면에서 동시에 실행되는 여러 하위 에이전트로 나뉘고,
00:05:26다시 하나의 에이전트로 좁혀져 그들이 찾아낸 모든 것을 하나의 답변으로 취합하는 방식이죠.
00:05:31따라서 건틀릿 루프라는 개념 자체가 여러분에게 새로운 것은 아니겠지만, 여러분이 모르는 사실은 이 루프에 상당한 문제가 있다는 점입니다.
00:05:38하지만 어떤 문제들이 있는지 이야기하기 전에, 스폰서 광고 먼저 듣고 가겠습니다.
00:05:42코딩을 배우고 있다면, 포트폴리오 프로젝트를 정말 돋보이게 만들어주는 것은 바로 실제 데이터입니다.
00:05:47대부분의 초보자 프로젝트는 가짜 샘플 데이터로 구동되죠.
00:05:49함정은 실제 데이터를 얻는다는 것이 보통 웹 스크래핑을 의미하며, 이는 누구도 원치 않는 골칫거리라는 점입니다.
00:05:54거기서 바로 SerpApi가 등장합니다.
00:05:55단 한 번의 API 호출로 Google, YouTube 등에서 가져온 깔끔하고 구조화된 검색 결과를 제공해주며,
00:06:00캡차나 프록시 같은 스크래핑 관련 골칫거리들을 알아서 다 처리해 줍니다.
00:06:04여러분은 수백만 개의 실제 데이터 포인트를 깔끔한 JSON 형태로 얻고, 개발하면서 데이터 다루는 기술을 연마할 수 있습니다.
00:06:09또 하나의 뻔한 할 일 목록(to-do list) 클론 프로젝트 대신, Google 쇼핑 API를 이용한 실시간 가격 추적기를 만들거나
00:06:14Google 트렌드 API로 구동되는 트렌드 대시보드를 만들어 실시간으로 상승하는 트렌드를 보여줄 수 있습니다.
00:06:19그것이 튜토리얼처럼 보이는 프로젝트와 채용으로 이어지는 프로젝트의 차이입니다.
00:06:24250개의 무료 크레딧으로 시작할 수 있습니다. 설명란의 링크를 클릭하시거나 화면의 QR 코드를 스캔해 보세요.
00:06:30이번 영상의 스폰서인 SerpApi에 큰 감사를 표합니다.
00:06:33X나 유튜브에서 수많은 사람들이 건틀렛 루프를 사용해 프로젝트 전체를 단번에 완성하고 있지만,
00:06:38그 이면의 문제점들을 깨닫지 못하는 사람들이 많습니다.
00:06:40크게 두 가지 문제가 있습니다.
00:06:42첫째는 메인 에이전트가 검토 작업을 전적으로 책임진다는 점입니다.
00:06:45비평가들을 생성하고 그들의 지침을 작성하는 방식을 혼자서 관리하죠.
00:06:49결과적으로 여러분은 에이전트나, 비평가들에게 판단 프롬프트가 전달되는 방식을 통제할 수 없습니다.
00:06:55여러분이 준 것이라곤 비교할 게임 하나뿐이고, 그 이후로는 프롬프트에 그저
00:06:59아주 가혹한 비평가가 되어 시각적으로 검토하라고 적혀 있을 뿐입니다.
00:07:01앞서 채널에서도 말했듯, 검토 과정은 에이전트가 알아서 검증하게 내버려두는 것보다 훨씬 구체적으로 설정해야 합니다.
00:07:08즉, 에이전트가 혼자서 모든 것을 파악하고 있다는 뜻이며, 현재 작업하고 있는 규모를 감안할 때
00:07:14장기적으로 무엇이 문제를 일으켰는지 여러분이 알아내지 못할 것입니다.
00:07:17두 번째 문제는 이 방법이 여러분에게 아예 통할지 여부를 결정하는 핵심 문제입니다.
00:07:21해당 프롬프트의 품질 기준은 이미 존재하는 제품이기 때문입니다.
00:07:24슈머는 이를 이미 출시된 게임인 콜 오브 듀티로 설정했기에, 비평가는 '좋다'는 의미를 스스로 정의하는 대신 작업물을 비교할 실제 대상이 있었습니다.
00:07:32이것이 바로 이 방법이 성공한 유일한 이유입니다.
00:07:34그리고 게임을 만들 때는 항상 비교할 대상이 존재하므로 이는 문제가 되지 않습니다.
00:07:38여러분이 제작 중인 랜딩 페이지나 3D 월드도 마찬가지입니다.
00:07:42무엇을 만들고 싶은지 말하면, 비평가가 그것을 살펴보고 둘 중 어느 것이 더 나은지 고릅니다.
00:07:46하지만 완전히 새로운 것을 만들 때는 그 기준을 세워줄 기존 앱이 존재하지 않습니다.
00:07:51비평가는 기준을 지어내고 그에 맞춰 작업물을 통과시키기 시작합니다.
00:07:54그러다 진행 방향이 원하던 바가 아니라는 것을 깨달았을 때는, 이미 엄청난 시간과 토큰을 낭비한 뒤죠.
00:07:59결국 에이전트가 스스로 지어낸 기준에 맞춰 한 번에 뚝딱 만들어진 기능 더미만 떠안게 됩니다.
00:08:05작업을 비교할 대상이 아무것도 없는 상황은 예외가 아니라 오히려 일반적인 경우입니다.
00:08:09만약 여러분의 사업이 구동되는 과금 규칙을 만들고 있다면, 비평가에게 검토를 맡길 만한 완성된 기존 제품이란 존재하지 않습니다.
00:08:15따라서 건틀릿 루프는 모방할 만한 무언가가 충분히 가까이 있을 때는 작동하지만, 그렇지 않은 순간 바로 무너집니다.
00:08:21이에 대한 해결책이 있으며, 두 부분으로 나뉩니다.
00:08:23첫째는 검증으로, 에이전트가 검증 방식을 지어내게 내버려두는 대신 우리가 직접 검증 계획을 적절히 세우는 것입니다. 이는 그래프 엔지니어링 영상에서 다뤘습니다.
00:08:30둘째는 루프에 구체적인 요구사항을 부여하여 여러분이 원하는 방향에서 벗어나지 않도록 하는 것입니다.
00:08:35그리고 바로 이때 '웨이파인더(Wayfinder)'라는 기술이 필요합니다.
00:08:37웨이파인더는 맷 포콕(Matt Pocock)이 만들었습니다.
00:08:39그는 설치해서 사용할 수 있는 다양한 스킬 세트를 공개한 소프트웨어 개발자인데, 각각은 서로 다른 작업용으로 만들어졌습니다.
00:08:46웨이파인더는 그의 집중적인 기획 스킬로, 본인의 말에 따르면 AI가 존재하기 전 개발자 시절에 배웠던 업무 기획의 기초를 바탕으로 만들어졌다고 합니다.
00:08:54그리고 코딩에만 국한되어 있지도 않습니다.
00:08:56기획이 필요한 그 어떤 일에도 사용할 수 있죠.
00:08:59이 스킬이 존재하게 된 이유는 아마 여러분도 이미 겪어보셨을 문제 때문입니다.
00:09:03에이전트와 함께 큰 무언가를 기획할 때 목적지는 명확하지만, 그곳에 도달하는 방법은 불명확합니다.
00:09:08그리고 그 사이의 구간을 포콕은 '안개(fog)'라고 부릅니다.
00:09:11에이전트는 자신이 안개 속 에 있다는 사실을 절대 알려주지 않습니다.
00:09:13자신의 추측으로 빈틈을 채우고는 마치 모든 것이 결정된 것처럼 기획을 이어갑니다.
00:09:18그래서 결과물로 받아보게 되는 것은 중간중간 지어낸 부품들이 들어간, 완성된 것처럼 보이는 계획서입니다.
00:09:22그것을 바탕으로 지도를 만들어냅니다.
00:09:23아직 내려야 할 모든 결정들이 각각의 질문으로 그 지도에 올라가며, 그 질문들은 두 개의 그룹으로 나뉩니다.
00:09:30의존하는 모든 것들이 이미 결정되었기 때문에 지금 바로 해결할 수 있는 것들이 있고,
00:09:35아직 살펴보지 않은 무언가 때문에 발목이 잡혀 여전히 안개 속에 있는 것들이 있습니다.
00:09:39그리고 바로 이 부분이 우리에게 중요한 점입니다.
00:09:41웨이파인더는 안개를 만나면 짐작으로 때워 넘기지 않습니다.
00:09:43에이전트를 보내 안개를 걷어내게 하는데, 이는 조사를 통해 수행될 수도 있고,
00:09:47보고 피드백할 대략적인 무언가를 만들거나, 서비스를 직접 가입해 보고 판단하는 등의 현실 세계의 작업으로 수행될 수도 있습니다.
00:09:54이러한 것들은 각각 개별적으로 처리되며, 일단 해결되면 그 답은 다시 지도에 반영되어 그것에 가로막혀 있던 다른 작업들을 진행할 수 있게 열어줍니다.
00:10:01안개가 완전히 걷힐 때까지 질문 하나하나를 거치며 지도를 완성해 나가는 것입니다.
00:10:04그렇게 남게 되는 것은 근거와 함께 기록된 모든 결정 사항들입니다.
00:10:09그리고 웨이파인더는 이 모든 것을 단 하나의 스펙(명세서)으로 변환하는데, 이는 기본적으로 무엇을 왜 만들고 있는지 정리해 주는 단 하나의 문서입니다.
00:10:15이것이 바로 웨이파인더를 건틀릿 루프의 해결책으로 만들어 주는 이유입니다. '콜 오브 듀티'가 게임의 기준점이 되어 주었던 것처럼 말이죠.
00:10:21이 스펙이 똑같은 기준점이 되어, 만들고자 하는 대상이 완료되었다고 볼 수 있는 지점을 검증하는 수단이 됩니다.
00:10:27이 스펙은 앞서 이야기했던 기획상의 안개 문제를 정확하게 해소해 주는 핵심입니다.
00:10:32그 안에 담긴 모든 결정은 대충 짐작한 것이 아니라 실제로 확정된 것이기 때문에,
00:10:35우리 자신의 비즈니스를 위한 결제 규칙이나 참고할 모델이 없는 그 어떤 것을 만들 때에도,
00:10:40비평가 에이전트는 스스로 기준을 지어내는 대신 견고한 기반 위에서 작업을 수행할 수 있게 됩니다.
00:10:44이것이 실제로 어떻게 작동하는지 보여드리기 위해 이 HR 시스템을 예로 들어보겠습니다.
00:10:49사람들은 휴가 신청이나 고충 제기 등을 위해 이를 사용할 수 있습니다.
00:10:52자, 원본 웨이파인더를 설치하고 싶다면 아래의 GitHub 링크를 통해 설치하실 수 있습니다.
00:10:56GitHub 저장소에 Claude Code 안에서 실행할 수 있는 설치 명령어가 있습니다.
00:11:01하지만 원본 스킬에는 한 가지 문제가 있습니다.
00:11:03웨이파인더는 완성된 스펙 작성까지 전 과정을 이끌어가도록 만들어져 있어서 기획 방식이 매우 광범위합니다.
00:11:09하지만 우리가 원하던 것은 그게 아니었습니다. 우리는 명확성을 얻는 부분만 원했고,
00:11:13완성된 계획 외에는 아무것도 남지 않기를 원했습니다.
00:11:16원본 웨이파인더 스킬을 실행하면 질문 세션 동안 내린 모든 결정을 가져와서
00:11:21각각을 에이전트가 나중에 참조할 수 있는 개별 요구사항 파일로 만듭니다.
00:11:26그건 무엇을 만들지 정의해 주었지만, 우리가 원했던 것은 에이전트가 스스로를 검증할 수 있는 열쇠였습니다.
00:11:31그래서 우리는 클로드에게 스킬을 수정해 달라고 요청하여, 모든 결정마다 별도의 파일을 작성하는 대신
00:11:36그러한 결정들을 에이전트가 계속해서 대조해 볼 수 있는 단 하나의 정답 키(Answer Key)로 변환하도록 했습니다.
00:11:41원래의 주요 부분은 유지하면서 나머지 부분을 다른 목표에 맞게 다듬어 스킬을 완전히 다시 작성한 것입니다.
00:11:47그렇게 완성된 것은 훨씬 더 단순한 버전으로, 원본이 만들어내던 개별 티켓들 대신
00:11:51지도와 정답 키라는 단 두 개의 파일만 작성합니다.
00:11:55하지만 또 다른 흥미로운 점이 있습니다. 웨이파인더 스킬은 혼자서 작동하지 않습니다.
00:11:59맷 포콕의 다른 스킬들도 호출하지만, 우리 버전에서는 그 수도 줄였습니다.
00:12:03이 세 가지 스킬만 있으면 되며, 이 역시 아래의 GitHub 링크에서 다운로드할 수 있습니다.
00:12:07예를 들어, 웨이파인더 스킬은 기획 과정의 질문 단계에 Grill.me를 사용합니다.
00:12:12사용하기 위해 클로드 코드를 열고 웨이파인더 명령어를 실행했습니다.
00:12:15에이전트가 혼자서는 시작하지 않는 그런 스킬 중 하나이기 때문입니다.
00:12:18그런 다음 우리가 원하던 것, 즉 HR 시스템에 대해 알려주었습니다.
00:12:21그러자 질문을 시작했습니다.
00:12:23앱이 실제로 누구를 위한 것인지, 무엇이 반드시 포함되어야 하고 무엇은 제외되어야 하는지 물었고,
00:12:27이어서 완료된 상태란 어떤 모습이어야 하는지, 사람들이 사용하기 시작했을 때 무엇이 잘못될 수 있는지 물었습니다.
00:12:31질문 34개로 끝난 긴 문답 과정이었습니다.
00:12:34모든 질문에 답하고 나자 인터뷰를 종료하고 .wayfinder 폴더 안에 두 개의 파일을 작성했습니다.
00:12:39첫 번째는 지도 파일로, 우리가 내린 모든 결정과
00:12:42각각의 이유, 그리고 완성된 결과물이 어떤 모습이어야 하는지를 담고 있습니다.
00:12:46두 번째는 정답 키인데, 그것은 오직 검증 항목들로만 이루어져 있으며
00:12:49모든 줄이 통과(pass) 또는 실패(fail) 둘 중 하나로 판정됩니다.
00:12:52따라서 실제로 건틀릿 루프를 시작하기 위해 프롬프트가 필요했습니다.
00:12:55맷이 게시한 그대로의 프롬프트를 복사해서 클로드에게 전달했습니다.
00:12:58그런 다음 우리가 구축 중인 앱에 맞춰 그 프롬프트를 다시 작성해 달라고 요청하면 되는데,
00:13:01우리 경우 그것은 HR 시스템이었습니다.
00:13:03유일하게 바꾸는 부분은 무엇을 기준으로 측정할인가입니다.
00:13:06게임 대신 진실의 원천(Source of truth)이 기획 과정에서 나온 .wayfinder 폴더이며,
00:13:10모든 것이 그 안에 있는 내용에 따라 검증된다고 알려줍니다.
00:13:13원본에서 '콜 오브 듀티'가 작동했던 방식과 정확히 같습니다.
00:13:16그러면 클로드는 우리 앱에 딱 맞게 작성된 동일한 건틀릿 루프 형식으로 전체 내용을 돌려줍니다.
00:13:20그 이후부터는 원본과 똑같은 방식으로 실행되었습니다.
00:13:23하위 에이전트들을 기획하되, 이번에는 모든 것을 대조해 볼 수 있는 정답 키가 있다는 점이 달랐습니다.
00:13:27'대충 비슷한 것'이나 '지름길'은 없다고 에이전트에게 단단히 일러두었습니다.
00:13:30먼저 무엇을 빌드할지 기획한 다음, 설치해야 할 도구를 기획하고,
00:13:34에이전트들이 단단한 기반 위에 구축할 수 있도록 기초 작업을 기획했습니다.
00:13:37그 후, 시스템의 서로 다른 파트를 담당할 많은 에이전트를 한꺼번에 실행했습니다.
00:13:42빌드에는 1시간 33분이 소요되었고, 세션 한도의 약 40%를 소모했습니다.
00:13:47그리고 맥스 플랜 대신 API로 실행했다면
00:13:50동일한 빌드 비용으로 약 116달러가 들었을 텐데, 이는 상당한 금액입니다.
00:13:54하지만 반대편 결과로 나온 것은 우리가 기획했던 그대로의 앱이었습니다.
00:13:58우리가 원했던 모든 기능이 앱에서 정상적으로 작동했으며,
00:14:00약간의 이슈는 있었지만 전반적으로 우리가 필요로 했던 구현 형태에 가장 가까웠습니다.
00:14:05이번 작업을 위해 만든 스킬과 기타 모든 리소스는
00:14:09저희 커뮤니티인 AI Labs Pro에서 이용하실 수 있습니다.
00:14:12그러니 저희 활동에서 가치를 느끼셨고 채널을 지원하고 싶으시다면
00:14:15그것이 가장 좋은 방법입니다.
00:14:17링크는 설명란에 있습니다.
00:14:18이것으로 이번 영상은 끝마치겠습니다.
00:14:20채널을 지원하고 이와 같은 영상을 계속 만드는 데 도움을 주고 싶으시다면
00:14:24아래의 슈퍼 땡스(Super Thanks) 버튼을 통해 그렇게 하실 수 있습니다.
00:14:26늘 시청해 주셔서 감사드리며, 다음 영상에서 뵙겠습니다.
커뮤니티 글
아직 글이 없습니다. 이 영상에 대한 첫 번째 글을 작성해 보세요!
이 영상에 대해 글쓰기