스크립트
00:00:00트위터와 스퀘어의 공동 창업자인 잭 도시가 Buzz를 출시했는데, 첫 2주 만에 2만 개가 넘는
00:00:05스타를 받았습니다. 짧은 시간에 얼마나 큰 인기를 얻었는지 잘 보여주는 대목이죠.
00:00:10게다가 아직 아주 초기 버전입니다. 사람들은 벌써 슬랙 킬러라 부르며
00:00:14Hermes나 OpenClaw 같은 에이전트 셋업과 비교하고 있습니다. 평소처럼 저희도 직접 설치해서
00:00:19정말 쓸만한지 확인해 봤습니다. 채널에 Claude 에이전트와 GPT 에이전트를 함께 집어넣고
00:00:24여러 작업을 협업하게 시켜보았고, 그 외의 기능들도 빠짐없이 살펴보았습니다. 하지만 저희가 맞닥뜨린
00:00:28문제점들은 정확히 이 앱의 가장 큰 장점이라고 내세우는 부분들에서 발생했습니다.
00:00:33그렇다면 이로써 이야기는 끝이어야 하겠지요. 하지만 Buzz가 제대로 해낸 부분들도 있기 때문에 꼭 그렇지만은 않습니다. 예를 들어,
00:00:37실제 환경에서 AI 에이전트에게 실제 업무를 맡길 때 마주하는 가장 큰 난제 중 하나를 해결해 냈거든요.
00:00:41처음 오신 분들을 위해 소개해 드리자면, 저희는 소프트웨어 회사이며 이곳은 저희 채널 AI Labs입니다.
00:00:46AI로 비즈니스를 최적화하는 방법을 알려드리고 있죠. 여러분만의 사업이 없더라도 이러한 기술을 익혀서 다른 사람의 비즈니스를
00:00:51최적화해 주고 수익을 얻을 수도 있습니다. 이번 영상에서는 Buzz가 정확히 무엇인지,
00:00:55실행했을 때 어떤 점이 고장 나는지, 그리고 과연 써야 할 도구인지 살펴볼 것입니다.
00:01:00자, 이 파트는 Buzz가 뭔지 모르는 분들을 위한 것입니다. 이미 잘 알고 계신다면,
00:01:05다음 파트로 바로 넘어가셔도 됩니다. Buzz는 기본적으로 여러 에이전트를 한곳에서 조율할 수 있게 해주는 앱입니다.
00:01:09단순한 그룹 채팅방인데, 인간뿐만 아니라 AI 에이전트들도 채팅방의 멤버로 참여한다는 점이 다릅니다.
00:01:14Buzz는 완전 무료 오픈소스 도구입니다. 이것이 바로 사람들이 Buzz를 슬랙 킬러라고 부르는 이유죠. 자, 에이전트들이 서로 대화하며
00:01:20그룹을 조율하는 기능은 완전히 새로운 것은 아닙니다. 이미 Claude Code에도 에이전트 팀이라는 기능이 있으니까요.
00:01:30하지만 그 모든 과정은 터미널 안에서만 일어나기 때문에 팀의 다른 그 누구도 볼 수 없습니다. 또한 에이전트 팀은
00:01:35오직 Claude 에이전트만 실행할 수 있으며 다른 모델은 쓸 수 없습니다. 슬랙에서 팀원들과 함께 에이전트를 작동시키는 방법도 있습니다.
00:01:41Anthropic의 이 기능은 Claude Tag라고 부르지만, 팀 및 엔터프라이즈 플랜에서만 제공되고
00:01:45프로나 맥스 플랜에서는 쓸 수 없습니다. Codex 역시 슬랙 연동 기능을 제공하며, 이건 모든 유료 플랜에서 작동합니다.
00:01:51하지만 Claude와 Codex 연동 기능을 둘 다 연결한다고 해도, 두 시스템은 서로 협업할 수 있는 방법이 전혀 없습니다.
00:01:57오직 인간이 멘션할 때만 작동하죠. 따라서 둘 사이의 모든 작업을 여러분이 직접 중간에서 전달해야 합니다.
00:02:02바로 이 지점에서 Buzz가 필요해집니다. 에이전트들이 서로 직접 대화할 수 있게 해주기 때문입니다.
00:02:07그래서 한 에이전트가 다른 에이전트에게 작업을 넘겨줄 수 있고, 매번 여러분이 메시지를 전달해 주기를 기다릴 필요 없이
00:02:12마치 팀원들처럼 서로 조율합니다. Buzz를 사용하면 이미 구독 중인 Claude Code와 Codex
00:02:17구독을 잭 도시의 코딩 에이전트인 Goose와 함께 연결할 수 있습니다.
00:02:22그런 다음 이 모두가 동일한 작업을 함께 수행하도록 만들 수 있죠. 여러 에이전트가 동일한 공간에서
00:02:27작업할 때는 어떤 녀석이 무엇을 했는지 알아야 할 필요가 있는데, Buzz는 정확히 이를 추적할 수 있는 방법을 제공합니다.
00:02:31따라서 모든 에이전트가 각자의 이름과 로그인을 가지며, 해당 에이전트가 수행한 모든 작업은 그 이름으로 기록됩니다.
00:02:36무언가 고장 나면 스크롤을 올려 어떤 에이전트가 문제를 일으켰는지 찾아낼 수 있으며, 심지어 그 에이전트에게
00:02:41특정 작업을 요청한 게 누구인지까지 거슬러 올라갈 수 있습니다. 에이전트들은 작업하면서 각자의 메모리도 쌓아 나갑니다.
00:02:46Claude Code가 하는 방식과 똑같죠. 작업하면서 메모를 작성하고 그 메모들을 서로 연결해 두기 때문에,
00:02:50백지 상태에서 시작하는 것이 아니라 이전 세션에서 알아낸 내용을 바탕으로 다음 세션이 시작됩니다.
00:02:55그리고 그 모든 메모가 채널에 남아 있기 때문에, 그것을 작성한 에이전트뿐만 아니라 채널 안의 모든 에이전트가 그 내용을 파악할 수 있습니다.
00:02:59자, Buzz를 설치하려면 GitHub 페이지의 안내를 따를 수도 있지만, 거기에 있는 빠른 시작 경로는
00:03:04사용자가 직접 앱을 호스팅하려는 사람들을 위한 것이므로 그토록 어려운 방식을 따를 필요는 없습니다.
00:03:09대신 최신 릴리스 페이지로 이동하면, 그곳에서 바로 설치 프로그램을 받을 수 있습니다.
00:03:14에셋 섹션으로 스크롤해서 내려가면, 윈도우나 맥 등 본인이 사용하는 운영체제에 맞는
00:03:19설치 프로그램을 찾을 수 있습니다.
00:03:24어떤 것을 받아야 할지 모르겠다면, 이 링크를 Claude Code에 주고 알맞은 것을 다운로드해 달라고 하면 됩니다.
00:03:28설치 프로그램을 다운로드한 후에는 다른 앱들과 마찬가지로 평소처럼 설치를 진행하면 앱을 열 준비가 끝납니다. 처음
00:03:33실행할 때는 두 가지 선택지가 있습니다. 누군가 이미 만들어 둔 커뮤니티에 참여할 수도 있는데,
00:03:37이를 위해서는 그들의 커뮤니티 링크와 초대장이 필요합니다.
00:03:42아니면 저희처럼 직접 만들 수도 있죠. 이름을 고르면 그 이름이 주소가 됩니다.
00:03:46해당 주소는 호스팅 처리되므로 직접 무언가를 설정할 필요가 없습니다. 그 후 에이전트를 연결하면 앱이
00:03:51거의 모든 것을 알아서 처리해 줍니다. Claude Code가 아직 없다면, 앱이 그것도 함께 설치해 줍니다.
00:03:56Buzz가 해당 에이전트를 실행하는 데 필요한 모든 것과 함께 말이죠. 따라서 터미널을 만져야 하는 경우는
00:04:01Claude 계정에 로그인할 때 딱 한 번뿐입니다. 그런 다음 에이전트를 생성해야 합니다. 앱을 설치하면 기본적으로 3개가 제공되며,
00:04:06그 위에 원하시는 만큼 자신만의 에이전트를 추가로 만들 수 있습니다. 에이전트 만들기를 누르고 이름을 입력한 다음,
00:04:12설명을 적어주면 그 설명이 곧 에이전트의 지침이 됩니다. 그런 다음 설치되어 있는 코딩 도구 중 하나를 선택하고,
00:04:17저희는 Codex를 선택한 뒤 원하는 모델을 골랐습니다. 에이전트를 생성하면 바로 실가동에 들어갑니다.
00:04:22이 모든 과정을 들으면 방금 출시되어 다른 모든 것을 대체할 대단한 물건처럼 들리지만,
00:04:26거품을 터뜨리고 그 실체를 들여다보기 전까지는 말이죠.
00:04:31자, Buzz를 중심으로 작업 환경을 구축하기 전에 알아두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 저희는 이미
00:04:35Claude 에이전트와 GPT 에이전트를 세팅해 둔 상태였기 때문에, 제대로 테스트를 해보고자 커뮤니티 웹사이트를
00:04:40구축해 달라고 요청했습니다. 첫 번째 프롬프트는 둘 다 멘션하고 원하는 바를 말해주는 일반적인 방식이었고,
00:04:46첫 실행은 순조롭게 시작되었습니다. 둘 다 계획을 세우고 서로의 계획을 검토한 다음,
00:04:51서로를 멘션하기 시작했습니다. GPT가 리뷰를 남긴 후 Claude를 멘션했고,
00:04:56Claude는 메시지를 확인했다고 답한 뒤에... 아무 일도 일어나지 않았습니다. 저희가 들어가서
00:05:01업데이트로 쿡 찌를 때까지 가만히 앉아 있다가 그제야 다시 작업을 이어 나갔죠.
00:05:04그래서 훨씬 더 자세한 내용, 즉 우리가 원하는 바를 정확히 담은 단계별 지침이 포함된 두 번째 프롬프트를 주었습니다.
00:05:09그리고 Claude가 계획을 세우고 GPT가 그 계획을 검토하도록 명시했습니다. 그 방식이 훨씬 더 잘 먹혀서
00:05:13두 에이전트가 제대로 조율을 해냈습니다. 계획이 완료되자 빌드해 달라고 요청했고,
00:05:19Claude가 작업을 시작했습니다. 작업하는 동안 Claude의 활동을 지켜볼 수 있는데, 할 일 목록과
00:05:23수행 중인 모든 작업을 추적하는 모습을 볼 수 있죠. 하지만 이런 방식으로 앱을 빌드하는 것은 오래가지 못합니다.
00:05:28터미널에서 Claude Code를 그냥 실행하는 것에 비해 정말 느리거든요. Claude Code는 빌드의
00:05:32여러 부분을 동시에 작업하는 반면, Buzz는 하나씩 차례대로 처리할 뿐입니다. 게다가 계획 단계에서조차
00:05:37예상보다 훨씬 많은 토큰이 소모되었는데, 이는 설정의 문제라기보다는 설계상의 문제입니다. 하지만 그 문제를
00:05:42이해하기 전에, Claude Code나 Codex 같은 에이전트 도구에서 컨텍스트 윈도우가 실제로 어떻게 작동하는지 이해할 필요가 있습니다.
00:05:46Claude에게 메시지를 보낼 때, 모델이 스스로 과거 메시지를 기억하지는 못합니다.
00:05:52그래서 매번 대화 전체가 다시 전송됩니다. 여기에는 여러분의 예전 메시지들과
00:05:57Claude가 보낸 답변들, 그리고 방금 입력한 새로운 프롬프트가 모두 포함됩니다. 자, Buzz는
00:06:01작업 수행을 위해 각 에이전트 뒤에서 Claude Code 세션을 실행하며, Claude Code는 진행 상황에 따라
00:06:06해당 대화의 자체 사본을 메모리에 유지합니다. 여기서 Buzz의 문제가 발생합니다. 새로운 메시지를 보낼 때마다
00:06:11Buzz는 해당 메시지 하나만 전달하는 것이 아니라 전체 대화 기록을 함께 보냅니다. 하지만 Claude Code에는 이미 이전부터 그 기록이 자체 메모리에 들어 있거든요.
00:06:16결과적으로 동일한 대화가 한 번에 두 곳에 존재하게 되며, 원래 필요했던 것보다 두 배의 토큰을 낭비하게 됩니다.
00:06:25게다가 추가하는 에이전트마다 각자의 컨텍스트를 지닌 개별 세션이 됩니다. 따라서 비용이 선형적으로 늘어나는 게 아니라 곱절로 불어납니다.
00:06:30Anthropic 역시 에이전트 팀을 사용할 때 실행 중인 에이전트 수에 비례하여 토큰 사용량이 증가한다고 말합니다. 공정하게 말하자면, 이 모든 것은 현재 Buzz가 처한 단계의 모습일 뿐입니다. 이제 겨우 2주 된 0.5 버전 제품이며 이러한 문제들은 전부 고쳐질 성격의 것들이죠.
00:06:37아이디어가 나쁘다는 건 아닙니다. 다만 팀을 옮겨갈 만한 도구는 아니라는 뜻이죠. 하지만 여기서 멈춘다면 여러분께 거짓말을 하는 셈이 될 겁니다. 이 도구들 중 그 누구도 만들지 않은 기능들이 Buzz에 담겨 있거든요. 본격적으로 파고들기 전에, 채널 구독과 좋아요 버튼을 눌러주시면 정말 감사하겠습니다. 이 작은 응원 하나가 저희에게는 큰 힘이 됩니다.
00:06:52자, Buzz에는 정말 흥미로운 기능들이 몇 가지 들어 있습니다. 에이전트 도구 중에서 슬랙을 사용하는 것과 가장 흡사한 느낌을 주는 제품이죠. 이어지는 내용이 당장 이 도구로 갈아탈 이유는 되지 못하겠지만, Buzz에 주목할 가치를 부여하는 부분들입니다.
00:07:08첫 번째는 허들(Huddles)입니다. 슬랙에서는 팀과 함께 허들에 뛰어들듯, 여기서는 에이전트와 그렇게 합니다. 허들을 시작하면 에이전트가 참여하고, 여러분이 말을 걸면 에이전트가 대답하죠. 다만 허들은 아직 약간 불안정한데, 에이전트가 마크다운으로 답변을 하기 때문입니다.
00:07:22그리고 마크다운이 소리 내어 읽힐 때는 예상하시는 것만큼이나 꽤 이상하게 들립니다. 기억하시겠지만, 사람들이 Mac mini를 대량으로 사서 서로 체인처럼 엮던 시기가 있었습니다.
00:07:35다른 사람의 서버를 쓰는 대신 자기 컴퓨터에서 직접 대형 모델을 돌리기 위해서였죠. 연산 자원 공유(Compute sharing)는 바로 그런 작업을 할 수 있게 해주는 기능으로 앱에 내장되어 있습니다. 따라서 Mac mini나 기타 컴퓨터가 몇 대 놀고 있다면 그것들을 서로 연결하여, 결합된 성능으로 하나의 큰 모델을 호스팅하고 그 세팅을 팀 전체와 공유해 모든 사람이 동일한 환경에서 작업할 수 있습니다.
00:07:49Buzz는 여러분의 세팅으로 어떤 모델들을 구동할 수 있는지 알려주기도 하며, 고를 수 있는 모델만 약 35개에 달합니다. 설정뿐만 아니라 에이전트 자체를 내보내는 것도 가능합니다.
00:08:05메모리까지 함께 딸려오기 때문에 에이전트가 지금까지 알아낸 모든 것들이 그대로 이동합니다. JSON 파일이나 PNG 파일을 받아 다른 곳에 에이전트를 그대로 가져올 수 있죠.
00:08:17또한 슬랙을 검색하듯이 이 모든 내용을 검색할 수 있어서, 어떤 에이전트가 무엇을 했고 누가 그것을 요청했는지 찾아볼 수 있습니다.
00:08:22이 마지막 기능이 핵심이며, 다른 곳에서는 아직 제대로 구현하지 못한 Buzz만의 독보적인 부분입니다.
00:08:28Buzz는 사람이 보냈든 에이전트가 보냈든 상관없이 모든 메시지에 ID를 부여하여 전송된 기록을 추적합니다. 이를 통해 문제가 생겼을 때 어떤 녀석이 원인 제공을 했는지 기록을 토대로 파악할 수 있죠.
00:08:33팀 단위로 일할 때 어떤 에이전트가 무엇을 했는지 파악하는 것은 작업의 일관성을 유지하는 데 정말 중요하니까요.
00:08:43본격적으로 넘어가기 전에, 스폰서 메시지를 먼저 듣고 가겠습니다.
00:08:49우리는 사이드 프로젝트의 바이브 코딩(vibe coding)을 끝마쳤습니다. 잘 작동했고, 테스트도 마쳤으며 배포 준비가 완료되었죠. 그리고 나서 가장 두려워하는 순간인 라이브 배포 단계가 찾아왔습니다.
00:08:52보통이라면 GitHub와 Vercel 사이를 오가며 설정창을 클릭하고 아무것도 고장 나지 않기를 기도하는 과정을 의미하죠.
00:08:59그래서 AI 에이전트 브라우저인 EgoLite를 사용해 보았습니다. Claude Code를 열고 /ego browser를 입력한 뒤 에이전트에게 배포하라고 지시했죠.
00:09:04이미 GitHub에 로그인된 상태였기 때문에 단 한 번에 전체 배포 과정을 처리해 주었습니다.
00:09:11탭을 전환할 필요도, 재인증을 거칠 필요도 없었습니다. 모든 것이 푸시되고 연결되어 90초 만에 라이브 상태가 되었습니다.
00:09:15가장 좋은 점은 EgoLite 스킬이 GitHub에 오픈소스로 공개되어 있어서 직접 살펴볼 수도 있고 확장할 수도 있다는 것입니다.
00:09:21로컬에서 실행되기 때문에 데이터가 기기 밖으로 절대 유출되지 않습니다.
00:09:27또한 완전히 무료입니다. 현재 Mac 전용이므로 macOS를 사용 중이시라면 바로 쓸 수 있습니다.
00:09:30모든 과정을 단 한 번의 패스로 완료하기 때문에 이전에 쓰던 확장 프로그램보다 훨씬 더 빠르다는 것을 체감했습니다.
00:09:34브라우저에서 자동화 작업을 하는 게 있다면 꼭 써보세요. 링크와 GitHub 레포지토리는 고정 댓글에 있습니다.
00:09:41Buzz를 실제로 사용하려면 먼저 알아두어야 할 점이 있습니다.
00:09:47단순한 메시지 하나에 답하는 것조차 전체 사고 과정을 거치며 그 과정에서 수많은 도구를 불러오기 때문에,
00:09:50예상보다 훨씬 많은 토큰을 소모하게 됩니다.
00:09:55간단한 인사말에 답하는 데만 3만 1천 개의 토큰이 소모되었습니다.
00:09:58터미널에서 Claude Code를 통해 동일한 작업을 했다면 똑같은 컨텍스트를 보냈더라도 약 4천 개 정도면 충분했을 것입니다.
00:10:01따라서 장기적으로 실행되는 작업에는 비용 부담이 클 것이며, 앞서 말씀드렸듯 앱을 빌드하는 용도로는 적합하지 않습니다.
00:10:07하지만 Buzz가 진정으로 가장 강력한 성능을 발휘하는 분야가 하나 있는데, 바로 에이전트끼리 서로 논쟁을 붙이는 것입니다.
00:10:11이를 적대적 리뷰(adversarial review)라고 부르며, 한 에이전트는 작업의 허점을 공격하고 다른 에이전트는 방어하게 만듦으로써
00:10:16에이전트 혼자서는 놓쳤을 부분들을 둘 사이의 공방을 통해 잡아내도록 하는 방식입니다.
00:10:21설정하려면 원하는 에이전트들을 멘션하고 각자에게 역할을 부여하면 됩니다.
00:10:24저희는 GPT에게 앱이 무엇을 해야 하는지 정의하는 문서인 PRD를 공격하도록 지시했습니다.
00:10:28PRD에 적힌 모든 내용이 틀렸다고 가정하라고 시켰고, Claude에게는 그것을 방어하도록 했습니다.
00:10:33그러자 두 에이전트가 스레드 안에서 본격적인 공방에 돌입했습니다.
00:10:38GPT가 자신의 주장을 펼치며 PRD의 해당 지점들을 방어해 보라고 Claude를 핑계 삼아 태그했습니다.
00:10:40Claude가 그에 대한 답변을 내놓았고, 그때부터 둘이서 의견을 주고받으며 공방을 이어갔습니다.
00:10:45GPT의 반박이 더 이상 나오지 않자, Claude가 최종 계획을 작성하고 저희에게 확인을 요청했습니다.
00:10:48바로 이 지점에서 공유된 대화방의 진가가 발휘됩니다.
00:10:53두 에이전트 모두 전체 스레드를 볼 수 있기 때문에, 단순히 불쑥 프롬프트를 던져 검토를 지시받는 것이 아니라
00:10:56이전에 어떤 작업이 이루어졌고 어떤 논쟁이 오고 갔는지 정확히 파악하고 있게 되죠.
00:11:01Claude Code의 에이전트 팀도 이런 기능을 제공하며 훌륭하게 수행해 냅니다.
00:11:04하지만 그 에이전트들은 전부 Claude뿐이며, 세션이 끝나면 논쟁의 흔적도 함께 사라집니다.
00:11:07반면 여기서는 서로 다른 두 회사의 모델들이 맞붙고, 그 전체 과정이 끝난 후에도 고스란히 남아 있습니다.
00:11:11그렇다면 과연 Buzz로 갈아타야 할까요, 말아야 할까요?
00:11:17혼자서 작업하고 계신다면, 답은 '아니오'입니다.
00:11:19이런 식으로 에이전트 그룹을 조율하는 것은 가치가 없습니다. 원하는 기능의 대부분은 이미 지불하고 계신 구독 서비스 안에 다 들어 있으니까요.
00:11:21여러 작업을 동시에 돌리고 싶다면 서브 에이전트가 그 역할을 하며 훨씬 비용도 저렴합니다.
00:11:28에이전트들이 서로 논쟁을 벌여 상대가 놓친 부분을 잡아내게 하고 싶다면 Claude Code에 에이전트 팀 기능이 있습니다.
00:11:32Anthropic의 공식 문서에도 다섯 명의 에이전트가 서로의 가설을 반박하려는 바로 그 예시가 나와 있죠.
00:11:38그리고 경쟁사의 모델로 작업을 검토하고 싶다면, OpenAI가 Claude Code 내부에 Codex를 넣어주는 공식 플러그인을 출시했습니다.
00:11:44그 기능은 Buzz가 존재하기 4개월 전인 3월부터 이미 나와 있었죠.
00:11:51따라서 Buzz에서의 에이전트 전환은 그냥 아무 이유 없이 날리는 비용일 뿐입니다.
00:11:54Claude Code와 Codex는 자체 도구와 연동 기능들이 이미 단단하게 결합되어 있는 완성된 세팅입니다.
00:11:57게다가 더 빠르고 토큰도 적게 씁니다. 저희가 직접 눈으로 확인한 바죠.
00:12:04반면 팀 단위로 일할 때는 이야기가 다릅니다. 현재로서는 어떤 에이전트가 무엇을 바꾸었고 누가 그것을 촉발했는지 진심으로 알 도리가 없으니까요.
00:12:08그것이 진정한 미해결 문제이며, Buzz는 그에 대해 세상에 나온 유일한 진지한 해답입니다.
00:12:14Buzz는 에이전트가 무엇을 했는지에 대한 거의 완벽한 기록을 제공하지만, 에이전트가 할 수 있는 일에 대한 통제력은 거의 주지 않습니다.
00:12:19그리고 이 제품은 아직 초기 버전이기 때문에 팀 전체에 도입해 사용할 경우 문제가 될 수 있는 두 가지 단점이 존재합니다.
00:12:24첫째, 종단간 암호화(end-to-end encryption)가 지원되지 않습니다. 따라서 서버를 운영하는 주체가 비밀 메시지를 포함해 그 안의 모든 메시지를 읽을 수 있죠.
00:12:30이것은 의도된 설계입니다. 에이전트가 모든 컨텍스트를 파악할 수 있도록 모든 단일 항목을 검색 가능하게 만들고 싶어 하기 때문입니다.
00:12:36둘째, 에이전트를 특정 채널 하나에만 제한해 둘 수가 없습니다.
00:12:42따라서 추가한 모든 에이전트가 워크스페이스 전반에서 일어나는 모든 일을 볼 수 있습니다.
00:12:45그러므로 팀 내에 보안 유지가 필요한 비밀 업무가 있다면 현재로서는 불가능합니다.
00:12:49따라서 팀으로 일하고 계신다면 시도해 보셔도 좋지만, 혼자서 운영 중이라면 사실 과유불급입니다.
00:12:52자, 저희가 모든 영상에서 만들고 보여드리는 모든 스킬과 워크플로우를 비롯한 기타 자료들은 저희 커뮤니티인 AI Labs Pro에서 찾아보실 수 있습니다.
00:12:57저희의 활동에서 유익함을 얻으셨고 채널을 지원하고 싶으시다면, 이것이 가장 좋은 방법입니다.
00:13:05링크는 설명란에 있습니다.
00:13:10이것으로 이번 영상을 마칩니다.
00:13:11채널을 지원하고 이와 같은 영상을 계속 만들 수 있도록 도움을 주고 싶으시다면, 아래의 슈퍼 땡스(Super Thanks) 버튼을 통해 함께해 주실 수 있습니다.
00:13:13언제나처럼 시청해 주셔서 감사드리며, 다음 영상에서 뵙겠습니다.
00:13:20언제나처럼 시청해 주셔서 감사드리며, 다음 영상에서 뵙겠습니다.