00:00:00클로드 코드는 지구상에서 가장 강력한
00:00:03연구 에이전트일지도 모릅니다. 하지만 그 기능을
00:00:07완전히 활용하려면 이 도구 하나를 추가해야 합니다.
00:00:08현재 대부분의 사람들은 클로드 코드로 연구할 때
00:00:11그저 웹 검색 도구를 사용하라고 지시하고
00:00:13나오는 결과가 충분히 좋기만을 기도하곤 하죠.
00:00:17하지만 더 나은 방법이 있습니다. 만약 여러분께
00:00:19단 5분간의 설정만으로,
00:00:21클로드 코드 내부에서 유튜브의 어떤 섹션이든
00:00:24스크래핑하고, 자막을 추출해서
00:00:26그 정보를 무료이면서도 강력한,
00:00:28미리 구축된 RAG 시스템으로 보낼 수 있는
00:00:32워크플로우를 만들 수 있다고 말씀드린다면 어떨까요?
00:00:35그 시스템이 어려운 작업과 분석을 대신 해주고,
00:00:38그 분석 내용을 바탕으로 슬라이드 덱,
00:00:40인포그래픽, 팟캐스트 등 원하는 결과물을 만들어 냅니다.
00:00:43이 모든 과정에서 토큰 비용은 거의 들지 않죠.
00:00:46너무 꿈같은 이야기처럼 들린다면,
00:00:48보통은 그 말이 맞겠지만 이번 케이스는 다릅니다.
00:00:51오늘날 가장 저평가된 AI 도구인
00:00:55노트북LM(Notebook LM)을 소개해 드리겠습니다.
00:00:58오늘 영상에서는 클로드 코드와 노트북LM의
00:01:00강력한 힘을 결합하는 방법을 보여드릴 겁니다.
00:01:03원래라면 구축과 유지에 매달 수백 달러가 들었을
00:01:06리서치 스택을 무료로
00:01:10대체하는 방법을요.
00:01:11이 내용을 공유하게 되어 정말 기쁩니다.
00:01:14그럼 바로 시작해 보죠.
00:01:15우선 데모로 영상을 시작하겠습니다.
00:01:16터미널을 떠나지 않고도
00:01:19클로드 코드를 사용해 노트북LM의 모든 기능을
00:01:22어떻게 활용할 수 있는지 보여드릴게요.
00:01:24이번 프롬프트를 통해 클로드 코드는
00:01:26몇 가지 작업을 수행하게 됩니다.
00:01:27먼저 커스텀 유튜브 검색 스킬을 사용해
00:01:30클로드 코드 스킬에 관한 최신 트렌드 영상을 찾을 겁니다.
00:01:33걱정 마세요, 이 스킬들을 어떻게 얻고
00:01:35설정하는지는 잠시 후에 보여드릴게요.
00:01:37영상 URL들을 찾은 다음에는,
00:01:39클로드 코드가 노트북LM 스킬을 사용해
00:01:43그 URL들을 노트북LM으로 보내도록 할 겁니다.
00:01:44그다음 노트북LM이 해당 영상들을 분석해서
00:01:49가장 인기 있는 클로드 스킬이 무엇인지 파악하게 하고,
00:01:51그 분석 결과를 우리에게 보내도록 할 겁니다.
00:01:53더 나아가서 결과물도 하나 원하는데요,
00:01:54단순한 텍스트 분석에 그치지 않고
00:01:56주요 스킬에 대한 분석 내용을 담은
00:02:00손글씨 블루프린트 스타일의 인포그래픽을 요청할 겁니다.
00:02:03프롬프트 하나만으로 유튜브를 스크래핑하고,
00:02:06모든 데이터를 수집할 겁니다.
00:02:08그리고 본질적으로 그것을 RAG 시스템에 넣는 것이죠.
00:02:11노트북LM이 바로 그런 시스템이니까요.
00:02:13노트북LM이 외부에서 모든 분석과
00:02:15결과물 제작을 대신 수행하게 할 겁니다.
00:02:18이는 우리가 토큰 비용을 지불하지 않는다는 뜻이며,
00:02:20이 모든 것을 무료로 얻게 됩니다.
00:02:22어떻게 작동하는지 확인해 보죠.
00:02:23결과가 나왔습니다.
00:02:24클로드 코드가 20개의 유튜브 소스를
00:02:26분석을 위해 노트북LM에 업로드했습니다.
00:02:29노트북LM은 여기 보시는 것처럼
00:02:30상위 5가지 클로드 코드 스킬과
00:02:34그것들이 활용되는 최신 트렌드를 정리해 왔습니다.
00:02:37그리고 요청했던 인포그래픽 결과물도 만들어서
00:02:39우리 프로젝트 폴더에 자동으로 저장해 두었네요.
00:02:42인포그래픽을 한번 살펴보겠습니다.
00:02:44참고로 내부적으로는 나노 바나나 프로 모델이 사용되었습니다.
00:02:47실제로 호출되어 생성된 텍스트와
00:02:49모든 비주얼이 우리가 요청했던 스타일,
00:02:52즉 손글씨 블루프린트 양식에 딱 맞습니다.
00:02:55그리고 두 번째로, 더 중요한 점은
00:02:57이 모든 콘텐츠가 실제 영상들과
00:02:59그 영상들에 대한 분석을 바탕으로 한다는 것입니다.
00:03:01그저 지어낸 이야기가 아니라는 거죠.
00:03:02클로드 코드 내부에서도 확인해 보면,
00:03:04수집한 영상의 제목, 제작자, 조회수,
00:03:06재생 시간, 게시 날짜 등을 볼 수 있습니다.
00:03:08이 모든 정보는 노트북LM 자체에도 반영되어 있습니다.
00:03:10업로드된 모든 소스를 확인할 수 있고,
00:03:12모든 분석 내용과
00:03:14우리가 요청했던 블루프린트 가이드도 볼 수 있죠.
00:03:18이 데모가 언뜻 보기에는
00:03:19다소 단순한 활용 사례처럼 보일 수도 있지만,
00:03:21이 두 도구를 결합했을 때의 가치는
00:03:24아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
00:03:26단순히 노트북LM의 소스 수집 과정을
00:03:28자동화하는 것 그 이상의 의미가 있기 때문입니다.
00:03:30우리가 여기서 했던 모든 일은
00:03:31노트북LM 내부에서 수동으로도 할 수 있는 일이죠?
00:03:33유튜브를 직접 뒤져서
00:03:35원하는 영상을 모두 찾고,
00:03:37복사해서 붙여넣은 다음,
00:03:38분석을 수행하고
00:03:39결과물을 얻어낼 수도 있었습니다.
00:03:41그 과정을 자동화할 수 있다는 것도 좋지만,
00:03:43그게 전부는 아닙니다.
00:03:44그 모든 분석 결과를 우리의 클로드 코드
00:03:47에코시스템으로 아주 손쉽게 가져올 수 있다는 점이며,
00:03:50이 워크플로우의 활용 사례는 거의 무궁무진합니다.
00:03:55그리고 이 도구들의 조합이 강력한 두 번째 이유는
00:03:56노트북LM 자체가 가진
00:03:58엄청난 성능 때문입니다.
00:04:01노트북LM이 하는 일을 직접 구현하려고 한다면,
00:04:04스크래핑 시스템을 구축하고 RAG 시스템으로 연결하고,
00:04:07분석 시스템과 결과물 제작 시스템까지 연동해야 합니다.
00:04:11인포그래픽, 슬라이드 덱 같은 것들까지 포함해서 말이죠.
00:04:13그건 정말 엄청나게 번거로운 작업이 될 겁니다.
00:04:15저도 직접 시도해 본 사람으로서,
00:04:16적어도 N8N 같은 도구로 리서치 부분을 구축해 봤을 때
00:04:18결코 단순한 과정이 아니었습니다.
00:04:20게다가 비용도 발생하는데, 이건 전부 무료입니다.
00:04:23그 점이 제가 여러분께 이 내용을
00:04:24공유하며 들뜬 이유이기도 하죠.
00:04:25또한 여러분이 기대하셔도 좋을 이유는
00:04:27설정 과정이 무척 간단하다는 점입니다.
00:04:30이제 그 부분을 다뤄보겠습니다.
00:04:32설정하는 단계에 오면 여러분은 아마
00:04:33"체이스, 노트북LM을 클로드 코드와
00:04:34어떻게 연결하나요?"라고 생각하실 겁니다.
00:04:38노트북LM에는 공개된
00:04:40공식 API가 없다는 점을 고려하면 말이죠.
00:04:41다행히 우리보다 훨씬 똑똑한 분들이
00:04:43이미 이 문제를 해결해 두었습니다.
00:04:46이번 경우에는 탕 링(Tang Ling)이라는 분인데요,
00:04:48오늘 우리는 그분의 도움을 받아
00:04:50바로 유튜브 검색 단계입니다
00:04:54노트북LM의 비공식 파이썬 API로
00:04:57활용할 계획입니다.
00:04:58하지만 노트북LM을 설정하기 전에,
00:05:00우리 파이프라인의 첫 번째 단계부터 해결해야 합니다.
00:05:03바로 유튜브 검색과
00:05:04노트북LM이 분석할
00:05:07데이터 소스를 수집하는 것이죠.
00:05:09이를 위해 클로드 코드용으로 제작한
00:05:12커스텀 유튜브 검색 스킬이 준비되어 있습니다.
00:05:15이 스킬은 YT-DLP 종속성을 활용하는 파이썬 스크립트로
00:05:20유튜브의 메타데이터를 스크래핑해 줍니다.
00:05:22제가 클로드 코드에 스킬에 대해 물어보면,
00:05:24마치 우리가 유튜브에 직접 가서
00:05:27"클로드 코드 스킬"을 검색하는 것과 같습니다.
00:05:28제목, 조회수, 작성자 같은 중요한 정보를 수집하죠.
00:05:32그리고 클로드 코드 내부의 이 스킬 설정 파일이
00:05:35이 스크립트를 가장 잘 사용하는 법을 가르쳐 줍니다.
00:05:38이 스킬과 스크립트를
00:05:41설치하고 실행하는 데는 두 가지 방법이 있습니다.
00:05:42첫 번째는 꽤 간단합니다.
00:05:44그저 클로드 코드에 들어가서
00:05:45나를 위해 이 커스텀 스킬을 만들어 달라고 설명하고,
00:05:48YT-DLP 종속성을 사용하여
00:05:51커스텀 유튜브 스크래퍼를 만들고 싶다고 말하면 됩니다.
00:05:54혹은 이 유튜브 검색 스킬의 전체 설정이 담긴
00:05:57MD 파일을 직접 다운로드해서
00:05:59클로드 코드에 전달하고 싶다면 그렇게 하셔도 됩니다.
00:06:01제 무료 스쿨 커뮤니티에 가시면 받으실 수 있고,
00:06:03커뮤니티 링크는 설명란에서 확인 가능합니다.
00:06:04제 스쿨 커뮤니티 이야기가 나온 김에,
00:06:06Chase AI Plus 내부에는
00:06:07제가 며칠 전에 막 공개한
00:06:11클로드 코드 마스터클래스도 있습니다.
00:06:13AI 여정의 시작 단계에 계시거나,
00:06:14기술적인 지식이 부족하더라도
00:06:16클로드 코드를 최대로 활용하는
00:06:18방법을 고민 중이신 분들,
00:06:19현재 가장 강력한 AI 도구인 이것을
00:06:22마스터하고 싶으신 분들이라면
00:06:24이 강의가 딱 맞을 겁니다.
00:06:25관심 있으신 분들은
00:06:26고정 댓글의 링크를 확인해 보세요.
00:06:28유튜브 검색 스킬 설정 파일을 다운로드했다면,
00:06:31클로드 코드에 주고 실행하라고 시키거나
00:06:33그냥 수동으로 클로드 코드에
00:06:35직접 만들어 달라고 프롬프트를 입력하세요.
00:06:36자, 이제 다시 돌아와서
00:06:37노트북LM 연결 설정을 해보겠습니다.
00:06:39이 링크도 영상 설명란에 남겨두겠습니다.
00:06:42설치 과정은 매우 간단합니다.
00:06:44설치하려면,
00:06:45여기에 있는 명령어들을 복사해서
00:06:47터미널에 붙여넣기만 하면 됩니다.
00:06:49이때 클로드 코드 창에서 하시면 안 되고
00:06:51잘못된 겁니다.
00:06:51이렇게 생긴 별도의 터미널 창을 하나 더 열어서
00:06:53거기에 명령어를 붙여넣으셔야 합니다.
00:06:55초기 설치 명령어를 모두 실행한 뒤에는,
00:06:57화면을 아래로 내려서
00:06:59CLI에서 명령어를 하나 더 실행해야 합니다.
00:07:01바로 노트북LM 로그인 명령어입니다.
00:07:04전과 마찬가지로,
00:07:04다른 터미널 창에 이 내용을 붙여넣으세요.
00:07:07그러면 크롬에서 새 창이 열릴 겁니다.
00:07:10거기서 로그인만 하시면 됩니다.
00:07:11한 번만 해두면 모든 준비가 끝납니다.
00:07:13노트북LM 로그인을 통해 인증을 마친 후에는,
00:07:16마지막으로 해야 할 작업이 하나 더 있는데
00:07:17스킬 설정을 마무리하는 것입니다.
00:07:20클로드 코드 내부에서 스킬을 적용하려면,
00:07:22터미널에서 이 명령어를 실행하거나
00:07:25클로드 코드에게 직접 시키면 됩니다.
00:07:27우리가 무엇을 한 건지 이해해 봅시다.
00:07:29우리는 노트북LM 측면에서 두 가지를 했습니다.
00:07:30스킬이 있고
00:07:32프로그램의 실제 API가 있습니다.
00:07:35스킬은 단순히 프롬프트라는 점을 기억하세요.
00:07:37그건 Claude Code에게
00:07:39특정 방식으로 무언가를 하는 법을 알려주는 텍스트일 뿐입니다.
00:07:42여기에 보이는 모든 정보들, 즉
00:07:44"콘텐츠를 생성하는 방법은 이렇습니다."
00:07:46"노트북을 만드는 방법은 이렇습니다."와 같은 것들이죠.
00:07:47이 스킬이 Claude Code에게 그 방법을 가르치고 있는 겁니다.
00:07:50설치가 완료되면 Claude Code에게 이렇게 말하기만 하면 됩니다.
00:07:52"NotebookLM을 사용해서 플래시카드를 만들어줘"
00:07:56혹은 인포그래픽이나 슬라이드 덱을 만들어달라고 말이죠.
00:07:58정말 간단합니다.
00:07:58모든 것이 평이한 일상어로 이루어집니다.
00:08:00그리고 이 프로그램으로 정확히 무엇을 할 수 있는지 궁금하시다면
00:08:02GitHub 안에 모두 나와 있습니다.
00:08:04NotebookLM에서 수동으로 할 수 있는 모든 것을
00:08:06API를 통해 할 수 있고, 그 이상도 가능합니다.
00:08:09여기 보시는 것처럼 웹 UI를 넘어서
00:08:11배치 다운로드도 할 수 있고,
00:08:13퀴즈와 플래시카드를 내보내는 등 여러 가지를 할 수 있습니다.
00:08:16그래서 실제로 우리가 직접 NotebookLM을 실행하는 것보다
00:08:19이 프로그램을 사용하는 것이 더 많은 기능을 제공합니다.
00:08:22그럼 어떻게 작동하는지 이해하실 수 있도록
00:08:24단계별로 하나씩 살펴보겠습니다.
00:08:25가장 먼저 '유튜브 검색 스킬'입니다.
00:08:28다른 스킬들과 마찬가지로 슬래시 명령어를 사용하거나
00:08:30그냥 일상어를 사용할 수도 있습니다.
00:08:32하지만 제가 'yt-search'를 입력하면, 검색어(query)와
00:08:36개수(count) 항목이 나오는 것을 볼 수 있죠.
00:08:37자, 무엇을 찾고 있나요?
00:08:37"Claude Code 스킬"을 찾고 있습니다.
00:08:41데모에서는 모든 과정을 한 번에 진행했지만,
00:08:43때로는 이를 나누어서 작업하는 것이 유용합니다.
00:08:45그래야 소스들이 실제로 무엇인지
00:08:48먼저 직접 눈으로 확인할 수 있으니까요.
00:08:50결과가 여기 나왔습니다.
00:08:51언제든지 결과가 돌아오면,
00:08:53유튜브 링크를 직접 확인할 수도 있습니다.
00:08:55이 스킬의 장점은
00:08:56가져온 내용에 어떤 일이 일어나고 있는지
00:08:58통찰력을 제공해 준다는 점입니다.
00:09:01소스가 마음에 든다면,
00:09:02이제 NotebookLM으로 전송할 수 있습니다.
00:09:04마찬가지로 그냥 일상어를 쓰면 됩니다.
00:09:05"방금 가져온 소스들로 NotebookLM에 'chase demo'라는
00:09:08제목의 새 노트북을 만들어줘"라고요.
00:09:10그러면 노트북이 생성된 것을 볼 수 있고
00:09:12이제 소스들로 내용을 채우기 시작할 겁니다.
00:09:14몇 분 뒤에 20개의 소스가 모두 로드되었습니다.
00:09:17NotebookLM은 소스가 50개로 제한되어 있습니다.
00:09:19그리고 이 시점에서 여러분은 노트북이 원하는 무엇이든 하게 할 수 있습니다.
00:09:21그래서 우리는 이렇게 말할 수 있죠, "그 영상들을 바탕으로,
00:09:23노트북 LM이 생각하는
00:09:24넘버원 'plod code' 기술은 무엇인가?"
00:09:26자, 다시 말씀드리지만 여기서 정말 멋진 점은
00:09:28이 모든 분석 과정이 외부에서 처리된다는 것입니다.
00:09:31'plod code'가 직접 이 분석을 수행하는 게 아닙니다.
00:09:33'plod code'는 토큰을 소모하지 않습니다.
00:09:35노트북 LM에 요청을 보내고 결과를 가져오는 데
00:09:36필요한 아주 적은 양의 토큰만 사용할 뿐이죠.
00:09:39모든 사고 과정은 구글에 의해 처리되며
00:09:42그 비용 또한 구글이 지불합니다.
00:09:43그렇게 'plod code'는 노트북 LM의 분석 내용을 가져왔습니다.
00:09:47그리고 그 결과가 여기
00:09:49노트북 LM 내부에도 그대로 반영된 것을 볼 수 있습니다.
00:09:50그래서 원한다면 언제든 노트북 LM을 클릭해 들어가서
00:09:52어떤 캡션들을 참조하고 있는지 직접 확인할 수도 있습니다.
00:09:55이러한 방식은 모든 결과물에 동일하게 적용됩니다.
00:09:58오디오 개요,
00:09:59마인드맵, 플래시카드, 인포그래픽 등
00:10:01오른쪽에 보이는 그 어떤 것이든,
00:10:03'plod code'에 프롬프트를 입력하면 알아서 해줄 겁니다.
00:10:06정말 간단하죠.
00:10:08이 연구 워크플로우를 어떻게 활용할지는
00:10:10궁극적으로 여러분의 몫입니다만,
00:10:11이 기능이 얼마나 놀라운지는 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
00:10:15겉보기에는 꽤 단순해 보일 수도 있지만,
00:10:17제 말을 믿어보세요.
00:10:18이와 유사한 작업을 한 번이라도 시도해 보셨다면,
00:10:20특히 유튜브 영상 데이터를 다루면서
00:10:22실제로 지식 창고 같은 것을 구축하고,
00:10:25'plod code'나 다른 에이전트 기반 코드가
00:10:27상호작용할 수 있게 만드는 것이
00:10:30얼마나 어려운 일인지 아실 겁니다, 그렇죠?
00:10:31시간이 매우 많이 소요될 뿐만 아니라
00:10:32상당히 불안정할 수도 있는 작업입니다.
00:10:34하지만 노트북 LM을 통해 이 모든 복잡함이 무료로 해결되었습니다.
00:10:39그래서 저는 이것이 정말 훌륭한 도구라고 생각합니다.
00:10:42여러분도 잘 활용해 보셨으면 좋겠네요.
00:10:44언제나 그렇듯, 앞서 말씀드린 대로
00:10:45모든 리소스는 제 스쿨(Skool) 커뮤니티에서 찾으실 수 있습니다.
00:10:48유튜브 검색 기술을 위한
00:10:52MD 파일이 필요하시다면,
00:10:53무료 커뮤니티에서 꼭 확인해 보세요.
00:10:54그리고 만약 이 분야에 좀 더 진지하게 임하고 싶고,
00:10:56이를테면,
00:10:57"기초부터 AI 개발자 수준까지 끌어올려 줄
00:10:59'clod code' 마스터클래스를 듣고 싶다" 하시는 분들은
00:11:01Chase AI+를 꼭 확인해 보시기 바랍니다.
00:11:03이번 영상에 대한 의견을 댓글로 남겨주시고,
00:11:05늘 그렇듯, 다음에 또 뵙겠습니다.