Transcript
00:00:00여러분의 클라우드 코드 에이전트 OS가 형편없는 이유는 여러분이 잘못된 것에
00:00:05집중하고 있기 때문입니다.
00:00:05여러분은 이런 대시보드나 커맨드 센터 같은 화려한 겉모습에만
00:00:09모든 시간을 쏟고 있습니다. 클라우드 코드 에이전트 OS에서 실제로 가치를 창출하는 것에
00:00:14집중하는 대신 말이죠.
00:00:15그 핵심은 바로 모든 것을 실제로 구동하는 기술 및 자동화 백본입니다.
00:00:20문제는 이런 높은 수준의 시스템을 구축하는 데 시간이 걸리고,
00:00:25화려하지도 않으며 다소 지루할 수 있다는 점입니다.
00:00:28특히 엄청난 조회수를 끌어모으는 화려한 커맨드 센터들과
00:00:33비교할 때 더 그렇겠죠. 하지만 진실은 에이전트 OS에서 어떤 가치라도 얻으려면,
00:00:37특히 관측성이나 대시보드,
00:00:40커맨드 센터 같은 부분에서 가치를 얻으려면,
00:00:42이 백본이 제대로 갖춰져야만 합니다. 강력한 에이전트 OS에는
00:00:48세 가지 구성 요소가 있기 때문입니다. 첫 번째는 바로 여기서 보시는
00:00:52기술 및 자동화 백본입니다.
00:00:54클라우드 코드를 활용해 우리에게 신뢰할 수 있는 결과물을 주는
00:00:58시스템으로 만드는 개념입니다.
00:00:59여러분이나 팀, 혹은 고객의 일상적인 워크플로우와 작업들을 가져와서
00:01:05기술로 바꾸고, 적재적소에 그 기술들을 자동화로 전환하는 것입니다.
00:01:09그 과정에서 보시는 것과 같은 응집력 있는 시스템을 구축하는 것이죠.
00:01:14그래야 같은 일을 반복하더라도 높은 수준에서
00:01:19일관된 결과물을 얻을 수 있습니다. 두 번째는 메모리 레이어입니다.
00:01:23컨텍스트 엔지니어링을 어떻게 처리할까요? 글쎄요,
00:01:27여러 가지 방법이 있습니다.
00:01:28지식 그래프를 활용한 LightRAG 같은 아주 복잡한 방식을 쓸 수도 있고,
00:01:32아니면 옵시디언처럼 단순한 도구를 쓸 수도 있습니다.
00:01:36대부분의 사람들에게는 80% 정도의 해결책만으로도 충분하니까요.
00:01:40그리고 이 모든 것이 확정된 후에야 OS용 대시보드나 커맨드 센터가
00:01:45의미를 갖게 됩니다. 대시보드의 가치는 크게 두 가지 측면에서 오기 때문입니다.
00:01:51첫 번째는 관측성 측면입니다.
00:01:53터미널 환경이 갖는 약점들을 보완해 준다는 개념이죠.
00:01:57소셜 미디어 채널의 지표를 확인하거나,
00:02:00다양한 오디언스 데이터를 빠르게 분석하고,
00:02:03모든 조사 자료를 한 탭에서 보는 것들 말입니다.
00:02:06나머지 절반의 가치는 여기 보이는 버튼들에서 나옵니다.
00:02:10클라우드 코드의 강력한 기능을 터미널을 전혀 모르는
00:02:14팀원이나 고객에게 제공하고 싶을 때 유용합니다.
00:02:17기술 아키텍처를 대신 구축해서 이 버튼들에 할당해 주면,
00:02:22그들은 클릭 한 번만으로 그 기술들을 실행할 수 있게 됩니다.
00:02:26그래서 오늘은 이 기술 백본을 제대로 설정하는 법을 보여드리고,
00:02:30이어서 대시보드에 대해 이야기해 보겠습니다. 실제 활용도가 매우 높거든요.
00:02:35여기에는 크게 두 가지 경로가 있습니다.
00:02:37제가 지금까지 보여드린 두 가지 버전이 그것인데요.
00:02:40하나는 지금 보시는 것처럼 옵시디언 내부에 통합된 형태입니다.
00:02:44통합 터미널까지 쓸 수 있어서 아주 멋지죠. 다른 하나는
00:02:47배포에 최적화된 웹 앱 버전입니다.
00:02:50다른 팀원을 참여시키거나 고객을 위한 패키지를 만들려는 분들에게
00:02:53적합하죠. 하지만 세부적인 방법으로 들어가기 전에,
00:02:56오늘의 스폰서인 '저'의 소식을 잠깐 전하겠습니다. 아시다시피
00:03:01Chase AI Plus에 'Claude Code 마스터클래스'를 출시했습니다.
00:03:03초보에서 AI 개발자가 되는 가장 빠른 방법이죠.
00:03:06여기에 '에이전트 OS 마스터클래스'도 새롭게 추가했습니다.
00:03:11오늘 영상의 프롬프트, 대시보드, 설정값 등 모든 내용을
00:03:15Chase AI Plus에서 훨씬 심도 있게 확인하실 수 있습니다.
00:03:19고정 댓글의 링크를 확인해 주세요. 또한 오늘,
00:03:23이 영상이 올라갈 즈음에
00:03:24에이전트 OS의 세 가지 레이어를 설정하는 법에 대한
00:03:28무료 웨비나를 진행할 예정입니다. 참여하고 싶으시면
00:03:32마찬가지로 고정 댓글의 링크들을 꼭 확인해 보시기 바랍니다.
00:03:35자, 모든 가치가 여기에 있다면 이걸 어떻게 설정해야 할까요?
00:03:38그리고 왜 이런 구조일까요? 왜 조직도처럼 보일까요?
00:03:42보시는 것처럼 생산성, 리서치, 콘텐츠 같은
00:03:46여러 섹션으로 나뉘어 있는 이 조직도 구조는,
00:03:49보이지 않는 시스템을 시각화하도록 도와주기 위한 장치일 뿐입니다.
00:03:53여러분의 사고 모델을 돕기 위한 것이죠.
00:03:54여러분은 매일 혹은 매주 다양한 영역에서
00:03:58수많은 일을 처리하고 있습니다. 비즈니스든 일상생활이든 말이죠.
00:04:01저의 경우에는 그 영역들이
00:04:04생산성, 구글링, 리서치, 콘텐츠, 커뮤니티,
00:04:09에이전시, 세일즈 등으로 나뉩니다.
00:04:13우리가 해야 할 일은 여러분이 하루 동안 처리하는
00:04:18거대한 업무의 덩어리들을 정리하는 것입니다.
00:04:21그 다양한 작업들을 분리해서 개별적인 기술로 만들어야 합니다.
00:04:26왜 기술로 만들어야 할까요? 아마도 지금
00:04:30클라우드 코드를 사용하는 방식은,
00:04:32무언가 필요할 때마다
00:04:34터미널에서 클라우드 코드를 실행해 일일이 지시를 내리는 식일 겁니다.
00:04:37그저 성능이 조금 더 좋은 챗GPT처럼 쓰고 있는 셈이죠.
00:04:41같은 일을 매번 하고 있다면,
00:04:44왜 그걸 하나의 기술로 체계화하지 않으시나요?
00:04:47기술로 체계화하면 몇 가지 이점이 생깁니다. 첫째로,
00:04:51매우 편리합니다. 전체 작업을 가져와서
00:04:54몇 문장씩 설명하며 요청하는 대신,
00:04:56단어 하나로 그 기술을 실행하면 알아서 다 해줍니다.
00:05:00편리함이 첫 번째고요. 둘째는 체계화되어 있기 때문에,
00:05:05'기술 제작 기술(skill creator skill)' 같은 도구로 테스트도 가능합니다.
00:05:09우리가 만든 기술들의 성능을 실제로 측정할 수 있다는 뜻이죠.
00:05:14그렇게 하면,
00:05:16해당 기술을 썼을 때와 안 썼을 때를 AB 테스트하여 효용성을 확인할 수 있고,
00:05:20좋은 기술이 쌓일수록 본래 비결정론적인 성격의 시스템에서
00:05:25점점 더 결정론적인 결과물을 얻게 됩니다. LLM에 대해
00:05:30이야기할 때, 구조상 필연적인 무작위성이
00:05:33존재할 수밖에 없는데, 이 무작위성을
00:05:38최대한 줄일수록 시스템은 더 나은 성능을 보여줍니다.
00:05:42일상적인 작업들을 기술로 바꿔 체계화하는 것이
00:05:45그 목표를 향한 아주 큰 진전입니다.
00:05:47많은 분이 이 말에 공감하시겠지만, 정작 실제로
00:05:50터미널 앞에 앉아 마이크를 켜고 Claude를 향해
00:05:54“내 일과가 이렇고 주로 이런 일들을 해. 여기서 기술로
00:05:59추출할 만한 게 있을까? 있다면 기술 제작 기술로 만들어줘”라고
00:06:04말해본 사람은 아마도
00:06:05손에 꼽을 정도로 적을 겁니다. 참 안타까운 일이죠.
00:06:09클라우드 코드를 활용하는 가장 쉽고도 강력한 업그레이드 중 하나인데 말이죠.
00:06:14...
00:06:15이 시각화 자료는 여러분의 생각을 돕기 위한 것입니다. 우리는
00:06:19수많은 영역에서 각기 다른 다양한 일들을 하고 있으니까요.
00:06:22종종 여러 작업을 하나로 묶어서
00:06:28이른바 '워크플로우 기술'이나 '고차원 기술'로 만들 수도 있습니다. 예를 들어,
00:06:32제게는 '콘텐츠 캐스케이드(content cascade)'라는 기술이 있습니다.
00:06:33이 기술은 실질적으로 콘텐츠 재가공 도구입니다.
00:06:37유튜브 영상을 만들고 이 기술을 실행하면 여러 단계가 자동으로 진행됩니다.
00:06:42유튜브 영상을 만들고 '콘텐츠 캐스케이드' 기능을 불러오면 여러 가지 일을 처리해 줍니다.
00:06:46링크드인과 트위터용 게시물도 만듭니다. Playwright를 실행해
00:06:50직접 업로드까지 해주죠.
00:06:54수많은 개별 작업이 포함되어 있지만,
00:06:57각각 9개의 기술로 나눌 필요 없이
00:07:00이제는 단 하나의 기술로 해결됩니다.
00:07:03생산성이 엄청나게 향상되는 것이죠.
00:07:04여러분이 일상에서 이런 시도를 해보신 적이 있으신가요? 아마 없으실 겁니다.
00:07:09...
00:07:12자신의 업무 과정을 단계별로 살펴보고
00:07:13체계화하는 것, 그것이 바로 에이전트 OS의 진정한 힘입니다.
00:07:18메모리 레이어나 대시보드 같은 것들은
00:07:21그 핵심을 더 돋보이게 해주는 장식에 가깝습니다.
00:07:24팀원들과 함께 일할 필요가 없거나,
00:07:27이런 시스템을 패키징해서 판매할 계획이 없다면,
00:07:30기술 구축 단계까지만 해도 이미 남들보다 훨씬 앞서 있는 겁니다.
00:07:32이게 바로 80%의 해결책인 셈이죠.
00:07:35실행 과정은 원리만 알면 아주 간단합니다.
00:07:38제가 말씀드린 대로 터미널을 열고 새 세션을 시작해서
00:07:43그냥 평소처럼 업무에 관해 이야기해 보세요. 그리고 마지막에
00:07:47“이걸 기술로 만들 수 있을까?”라고 묻는 겁니다.
00:07:51이 과정을 매우 상세하게 안내하는 프롬프트도 가지고 있지만,
00:07:54핵심은 결국 이것입니다. “내가 하는 일을 기술로 바꾸고, 테스트한다.”
00:07:58그리고 비즈니스나 팀의 다른 영역으로 확장해 나가는 것이죠.
00:08:01이 방식은 철저히 여러분 개인에게 맞춤화된 시스템이 될 것입니다.
00:08:06시중에 떠도는 수많은 기술의 홍수 속에서 길을 잃기 십상인데,
00:08:10'Awesome Claude Skills' 같은 거대 저장소에서
00:08:15천만 개의 기술을 훑어보며 내 일상을 바꿔줄 무언가를 기대하곤 하죠.
00:08:19그건 마치 모래사장에서 바늘 찾기와 같습니다.
00:08:21그보다는 클라우드 코드의 가장 강력한 장점이
00:08:25개인 맞춤형 설정이 매우 쉽다는 점임을 기억해야 합니다.
00:08:27왜 이 장점을 시스템적으로 더 활용하지 않으시나요?
00:08:31물론 개인 맞춤형 외에도 거의 모든 사람이
00:08:34가치를 느낄 만한 기술들이 몇 가지 있습니다. 생산성 측면에서
00:08:38구글 에코시스템을 사용하신다면,
00:08:39전에 언급한 'GWS CLI' 같은 도구를 통해
00:08:43구글 내의 모든 작업을 기술로 만들 수 있습니다.
00:08:44이메일 분류, 구글 드라이브 작업, 캘린더 일정 관리 등 말이죠.
00:08:48또한 클라우드 코드에 기본으로 포함된 표준 MCP 커넥터를
00:08:53활용할 수도 있습니다. Gmail, 구글 캘린더, 드라이브 연동 기능이죠.
00:08:58이 방식의 유일한 단점은 이메일을 직접 '발송'할 수는 없지만,
00:09:01'초안' 작성은 가능하므로 대부분의 사람에게는 충분한 해결책이 됩니다.
00:09:05직접 확인하고 보내고 싶어 하는 분들도 많으니까요.
00:09:06설정에 30초도 안 걸리면서 생산성은 엄청나게 높여주는데,
00:09:11정작 실행에 옮기는 사람은 거의 없습니다. 자,
00:09:15기술 제작 과정을 마쳤다면 다음은 의사결정 단계입니다.
00:09:17각 기술의 자동화 방식을 정해야 합니다. 요청 시에만 실행할지,
00:09:20아니면 클라우드 코드 내에서 정기적으로 실행할지 말이죠.
00:09:24클라우드 코드의 자동화는 크게 두 가지 방식으로 나뉩니다.
00:09:27'로컬 자동화'와 '클라우드 자동화'입니다.
00:09:30어떤 걸 써야 할지 모르겠다면 그냥 로컬을 선택하세요.
00:09:33컴퓨터가 켜져 있을 때 실행되는 방식입니다.
00:09:36클라우드 방식은 Anthropic의 서버에서 실행되므로,
00:09:39그들이 비용을 지불하는 만큼 횟수 제한이 있을 수 있습니다.
00:09:43또한 클라우드 서버에서는 여러분의 로컬 컴퓨터 환경,
00:09:47즉 CLI 도구나 기술들, 파일들에 접근할 수 없습니다.
00:09:49따라서 헷갈린다면 대부분의 경우 로컬 자동화가 정답입니다.
00:09:55이것이 바로 클라우드 코드 에이전트 OS의 백본을 만드는 과정입니다.
00:09:59제가 계속 클라우드 코드라고 말하지만, 사실 그건 엔진일 뿐입니다.
00:10:02이에 대해서는 나중에 조금 더 자세히 이야기하죠.
00:10:04엔진은 Codex나 다른 어떤 것으로도 교체할 수 있습니다.
00:10:07우리는 지금 엔진을 얹을 섀시를 만들고 있는 거니까요.
00:10:10엔진은 언제든 갈아끼울 수 있습니다.
00:10:11따라서 제가 드리는 말씀은 Codex 같은 다른 도구에도 동일하게 적용됩니다.
00:10:15이제 대시보드와 관측성 이야기를 하기 전에,
00:10:17옵시디언과 메모리에 대해 짧게 짚고 넘어가겠습니다.
00:10:22많은 분이 옵시디언의 실제 역할과 목적을 혼동하시거든요.
00:10:26옵시디언의 목적은 단순히 '정리 레이어' 역할을 하는 것입니다.
00:10:30옵시디언 자체가 마크다운 파일에 대단한 처리를 하는 건 아닙니다.
00:10:32그저 사용자가 파일들 사이에서 무슨 일이 벌어지는지 파악하고,
00:10:36간편하게 연결할 수 있는 인터페이스를 제공할 뿐이죠.
00:10:39메모리 자체를 근본적으로 바꾸거나 RAG를 수행하는 건 아닙니다.
00:10:42임베딩이나 벡터 데이터베이스를 활용하는 것도 아니죠.
00:10:44멋진 그래픽이 나온다고 해서 진정한 의미의 지식 그래프라고
00:10:48할 수는 없습니다. 하지만 정리가 잘 되어 있다는 것은,
00:10:50수천 수만 개의 문서가 쌓이는 규모에서는 매우 중요합니다.
00:10:54사용자가 자료를 찾는 데 도움이 될 뿐만 아니라,
00:10:55일정 규모 이상의 클라우드 코드 환경에서는 토큰 효율성과 결과의 정교함을
00:10:59결정짓기 때문입니다. 그래서 다들 이걸 언급하는 거겠죠.
00:11:04'Karpathy RAG' 구조를 빠르게 훑어보겠습니다. 원리는 간단합니다.
00:11:09옵시디언이 위치한 '볼트'와 그 아래 하위 폴더들을 이용하는 겁니다.
00:11:13비정형 데이터를 위한 'raw' 폴더, 그걸 보고서나 기사 등으로
00:11:17가공해 저장하는 'wiki' 폴더, 그리고 최종 결과물을 위한
00:11:21'outputs' 폴더로 나눕니다. 예를 들어,
00:11:24AI 에이전트에 대한 조사를 수행하면 결과는 'raw'로 가고,
00:11:28그 조사 내용을 바탕으로 쓴 아티클은
00:11:29나의 'AI 에이전트 위키'에 저장되는 방식입니다.
00:11:32수천 수만 개의 문서를 다룰 때는 매우 중요합니다. 그리고 본인이
00:11:36어디에 무엇이 있는지 파악하는 것뿐만 아니라,
00:11:37결국 일정 규모 이상이 되면 토큰 효율성이나
00:11:40내용 정교화 측면에서 Claude Code에게도 중요해집니다. 그래서 다들 이걸 언급하는 거죠?
00:11:45카파시(Karpathy)의 RAG 구조인데, 빠르게 훑어봅시다.
00:11:47이것은 옵시디언(Obsidian)이 위치한 볼트(Vault)와
00:11:49일련의 하위 폴더라는 개념입니다. 카파시는 말하죠, “이봐요,
00:11:53비정형 데이터를 위한 'Raw' 폴더가 있고, 비정형 데이터를 가져와서
00:11:58보고서나 기사로 변환하는 'Wikis' 폴더가 있습니다.”
00:12:02그리고 결과물을 위한 'Outputs' 폴더가 있죠. 예를 들어,
00:12:05AI 에이전트에 대해 조사한 내용은 'Raw' 폴더로 갑니다.
00:12:09그 조사는 AI 에이전트 위키에 있는 관련 기사로 변환되죠.
00:12:13그걸 다시 슬라이드 자료로 만들 수도 있습니다. 그런 개념이에요.
00:12:16사실 꼭 그렇게 할 필요는 없습니다.
00:12:19여러분 스스로에게 말이 되는 방식을 찾기만 하면 됩니다.
00:12:24그리고 본인과 Claude Code가 폴더 시스템을
00:12:29잘 헤쳐 나갈 수 있는 방식으로 만들어야 합니다. 파일이 10만 개라면,
00:12:33이런 기준선이 좋은 시작점이 됩니다. 특히 '마스터 인덱스 파일'과
00:12:37곳곳에 있는 인덱스 파일들 때문이죠.
00:12:40이 인덱스 파일들은 옵시디언의 모든 수준에 본질적으로 존재합니다.
00:12:45옵시디언은 결국 폴더라는 점을 기억하세요.
00:12:47우리가 내려가는 모든 하위 폴더마다,
00:12:49목차처럼 작동하는 폴더가 있습니다.
00:12:52볼트 안에서 'wiki' 폴더를 클릭하면,
00:12:57그 안에는 인덱스 파일이라는 목차가 있고, 이렇게 알려줍니다. “아,
00:13:02여기에는 에이전트, RAG 시스템, 콘텐츠 제작 위키가 있구나.”
00:13:06좋아요. 어디로 갈지 알았으니 AI 에이전트 폴더로 들어갑니다. 그 안엔 뭐가 있을까요?
00:13:11또 다른 인덱스가 있습니다. “이봐요, AI 에이전트 폴더 안에는
00:13:16이 문서와 저 문서가 있어요”라고 말하는 목차죠.
00:13:18카파시의 방식에서 얻을 수 있는 가장 큰 교훈은 인덱스(색인)의 개념이며,
00:13:23옵시디언과 파일 구조의 모든 계층을 내려갈 때마다
00:13:27올바른 방향을 가리키는
00:13:30마스터 문서가 있다는 아이디어입니다.
00:13:33처음에 이걸 갖춰놓지 않으면,
00:13:34문서가 5,000개가 되었을 때 파악하느라 고생 좀 하실 겁니다. 저 같은 경우,
00:13:38제 시나리오에는 여러 폴더가 있습니다. 아카이브, 콘텐츠, 노트,
00:13:42대시보드, 인박스, 운영(ops), 프로젝트 시스템, 위키가 제게는 딱 맞죠.
00:13:47인덱스도 있고, 상황을 잘 파악하고 있습니다.
00:13:49여러분도 자신에게 맞게 이 모든 것들을 커스터마이징해야 합니다.
00:13:53커스터마이징 이야기가 나온 김에, 이제 대시보드 부분으로 넘어가 보죠.
00:13:57이 에이전트 OS를 위한 '커맨드 센터'들 말입니다.
00:14:01이미 가치 제안에 대해서는 조금 이야기했었죠?
00:14:03가시성이 확보된다는 점, 터미널에서는 볼 수 없었던 것들을
00:14:07실제로 볼 수 있다는 점입니다.
00:14:08그리고 누구나 사용할 수 있는 일종의 스킬 패널이 있습니다.
00:14:11다음 질문은, 도대체 왜 이게 두 개나 있느냐는 것이죠.
00:14:14왜 옵시디언 안에 하나가 있고,
00:14:17여기가 지금 옵시디언 내부거든요.
00:14:19왜 또 하나는 로컬 호스트의 스트림릿(Streamlit) 앱으로 되어 있을까요?
00:14:22본질적으로는 웹 앱이죠. 이 둘의 차이점은 무엇이며,
00:14:25어떤 상황에 적합할까요? 스트림릿 애플리케이션이나
00:14:28다른 웹 앱들의 가치는 이렇습니다.
00:14:31에이전트 OS 대시보드 계층은 '배포'를 위한 것입니다.
00:14:35이걸 팀에 제공하거나, 정말로 고객을 위해
00:14:38패키징하고 싶다면 이런 구성이 매우 쉽습니다.
00:14:41GitHub에 템플릿을 올려두고 누구에게나
00:14:46어디서든 아주 빠르게 배포할 수 있습니다.
00:14:48설정하는 데는 정말 몇 초도 안 걸립니다.
00:14:50비기술직 팀원이나 비기술직 고객을 위한 것이라면,
00:14:54최대한 단순하게 유지하면서 스킬에 매핑된 명확한 버튼을 두고
00:14:57실행하게 만드는 것, 그게 그들이 원하는 전부입니다. 훌륭하죠.
00:15:01대시보드용 옵시디언은 조금 다릅니다.
00:15:04배포를 포기하는 대신 '사용성'을 얻는 셈입니다.
00:15:08그리고 더 강력하다고 주장하고 싶은데, 훨씬 편리하기 때문입니다.
00:15:11여기 보시는 것처럼 옵시디언 커맨드 센터 안에
00:15:16통합 터미널을 가질 수도 있습니다.
00:15:19이것은 기본적으로 두 세계의 장점을 모두 가졌음을 의미하죠.
00:15:22게다가 옵시디언 내부이기 때문에 제 모든 자료가 바로 여기 있어
00:15:26활용하기 좋습니다. 옵시디언은 무한히 커스터마이징 가능하니까요.
00:15:30여기 오른쪽에는 제 전체 캘린더가 있는데, 이건 플러그인이 아닙니다.
00:15:34그냥 구글 캘린더 웹페이지를 열어둔 것뿐이죠.
00:15:38오른쪽 오버뷰를 통해 그날 어떤 일이 있는지, 할 일이 무엇인지,
00:15:43아주 명확하게 파악할 수 있습니다.
00:15:45활동 피드나 여러 커뮤니티에서 제가 어떤 상태인지도요. 구독자 정보를 더 보고 싶다면
00:15:48전용 탭이 있습니다. 조사를 더 깊게 하고 싶다면
00:15:51그 탭을 누르면 됩니다.
00:15:54유행하는 GitHub 저장소 상황, 해커 뉴스(Hacker News)뿐만 아니라
00:15:58헤드라인이나 X, YouTube 상황, 콘텐츠 기회 등
00:16:02제 스킬들과 연결된 브리핑 자료들도 보여줍니다.
00:16:06다시 말씀드리지만,
00:16:08순수하게 터미널만 사용하는 환경이라면 이런 게 조금 투박하고
00:16:12더 어렵습니다. 하지만 옵시디언 설정의
00:16:14문제는 아까 암시했듯이 바로 '배포'입니다.
00:16:18이런 구성을 팀이나 고객에게 어떻게 배포할 수 있을까요?
00:16:23가능하긴 합니다. 이 대시보드 커맨드 센터는 본질적으로
00:16:28Claude Code가 만든 커스텀 플러그인이니까요. 하지만 다른 사람에게
00:16:32설정해 주기에는 좀 더 투박하고 어색합니다. 그냥 “복제해서 쓰세요”로
00:16:37끝나는 게 아니거든요. “복제한 뒤에 옵시디언으로 가서,
00:16:41이 플러그인들을 활성화하고, 이걸 여기로 옮기고 저걸 저기로 옮기세요” 같은
00:16:44일들을 다 해야 하죠. 그래서 어느 정도 번거로움이 있습니다.
00:16:48그러니 여러분이 1인 운영자이고, “나는 Claude Code를 활용한
00:16:52에이전트 OS를 원해,
00:16:54멋진 커스텀 버튼들도 갖고 싶고,
00:16:58터미널도 한 화면에서 바로 쓰고 싶어”라고 한다면
00:17:02옵시디언 방식이 완벽합니다. 반면에 이걸 팀이나 고객에게
00:17:07패키징해서 실제 제품으로 만들려는 사람이라면
00:17:10웹 앱 방식이 맞습니다.
00:17:12하지만 이 시스템들은 그 기반이 되는 스킬 아키텍처만큼만 강력하다는 걸 이해하세요.
00:17:16이건 Claude Code 위에 얹어진 멋진 레이어일 뿐이니까요.
00:17:19그게 없다면,
00:17:21이건 그냥 번지르르한 껍데기에 불과합니다. 그렇죠?
00:17:26실제 알맹이가 필요합니다. 수익이 어디서 나오는지 잊지 마세요.
00:17:30이제 마무리하겠습니다.
00:17:31이 에이전트 OS 시스템의 가치가 어디에 있는지 좀 더 명확해졌기를 바랍니다.
00:17:36이런 시스템들을 정말 쓸모없다며
00:17:37비난하는 사람들도 일부 보입니다만,
00:17:41전혀 공정한 평가가 아니라고 생각합니다. 그들이 비난할 때는
00:17:45보통 대시보드 측면만을 겨냥하곤 하는데,
00:17:48대시보드나 커맨드 센터를 단독으로만 본다면 그 주장이 맞을 수도 있지만,
00:17:52현실은 그렇지 않죠. 진짜 힘은 다른 곳에 있습니다.
00:17:56대시보드와 이 모든 것들은 일종의 외관이고,
00:17:59중요한 건 그 이면에서 일어나는 일들입니다. 그곳에 초점을
00:18:02맞춰야 한다고 생각해요. 거기에 집중하고 스킬 같은 것들을 생각해보면,
00:18:06이런 질문이 가능하죠.
00:18:07“여러분의 일상생활에 기반해 명문화된 스킬 시스템을 갖추지 말아야 할 이유가 있을까요?”
00:18:11그건 반박하기 어려울 겁니다. 아, 마지막으로 하나만 더요.
00:18:13다른 분들이 비용 문제를 언급하셨는데, 중요한 포인트입니다.
00:18:17특히 최근 상황을 주시해 오셨다면 말이죠.
00:18:20-p 명령어를 통해 '헤드리스(headless)' 방식으로
00:18:22Claude Code를 실행하는 것을 앤스로픽(Anthropic)이 이제는 원치 않는 것 같습니다.
00:18:26원치 않는다는 건, 전용으로 쓰라고 200달러를 주긴 했지만 API 비용으로 처리된다는 뜻이죠.
00:18:31이 구성 전체에 문제가 될까요?
00:18:31상상하시다시피 이 모든 것들은 이면에서 헤드리스로 Claude Code를 돌리고 있으니까요.
00:18:35결론은 '그럴 수도 있고 아닐 수도 있다'입니다.
00:18:40한 달에 200달러면 거의 스팸 수준으로 써야
00:18:45그 금액에 도달할 겁니다. 그래서 실제로는
00:18:49큰 문제가 되지 않을 거라 생각합니다. 만약 문제가 되어
00:18:55사용량 제한에 걸리거나 고객들이 불편을 겪는다면,
00:18:59간단한 해결책이 있습니다. 이 모든 걸
00:19:01CodeT(Codec) CLI 같은 것으로 옮기면 됩니다. CodeT도 훌륭하고
00:19:04이런 문제가 없으니까요. 게다가 가성비도 더 좋습니다.
00:19:09이면에서 모든 것을 CodeT로 교체하는 건 매우 간단합니다.
00:19:12Claude Code를 사용해서 그 작업을 시킬 수도 있어요.
00:19:16코드를 가리키며 이렇게 말하기만 하면 되죠.
00:19:18“자, 이제 Claude 대신 CodeT CLI를 호출하도록
00:19:21바꿔줘.” 그러면 몇 분 만에 리팩토링할 수 있습니다.
00:19:26대시보드에 버튼 하나를 만들 수도 있겠네요. 제가 그럴지도 모르죠.
00:19:30“자, 이제 CodeT 버전으로 가보자”라면서요.
00:19:33그러니 참고만 해두세요. 실제로 99.99%의 사람들에게는
00:19:35아무런 영향이 없을 겁니다. 여기까지입니다.
00:19:40여기서 보신 모든 것들,
00:19:43제 옵시디언 커맨드 센터 설정 같은 구체적인 내용은
00:19:45Chase AI Plus에서 확인하실 수 있습니다.
00:19:50그리고 진행 중인 웨비나도 꼭 확인해 보세요.
00:19:53이 영상이 올라가고 약 20시간 뒤에 시작될 겁니다.
00:19:57그럼 다음에 뵙겠습니다.
00:20:01시청해주셔서 감사합니다.