Automation

바이럴 비디오의 샷과 카메라 움직임, 자막, 음향, 프롬프트를 프레임별로 분해하고 복제 제작도를 출력하는 rea-video 오픈소스를 소개합니다.

셸 스크립트의 표준 출력을 macOS 메뉴바와 드롭다운으로 변환하는 도구인 SwiftBar의 설치와 플러그인 작성, 실무 활용 패턴을 정리합니다.

AI 브라우저 Aside를 쓰고 일주일도 안 돼 유료 결제까지 한 서종훈 님이 그동안 맡겨 본 일 100가지를 Threads 글 13개로 정리했습니다. 매일 도는 루틴, 링크 하나로 하는 지표 분석, 여러 도구를 오가는 업무, 생활 쇼핑까지 열 가지 유형으로 묶고, 작성자가 꼽은 장점과 한계, 댓글 문답을 함께 정리했습니다.

Claude Managed Agents로 Slack과 GitHub를 정해진 시간에 읽고 요약을 올리는 자동화 예제를 따라가며, 북마크·게시 확인·원장·선호 파일·예산 상한처럼 무인 에이전트가 틀리지 않게 하는 장치를 정리했습니다.

단 하나의 프롬프트로 콘셉트 수립부터 나레이션, 음악, HTML 렌더링, 자동 검수까지 완료하는 Claude Code 모션그래픽 제작 스킬입니다.

Dots를 직접 써 본 사용자가 먼저 제안하는 동작, 설정 없는 시작, 무료 사용량을 장점으로 꼽았습니다. 하나의 연속된 화면에서만 작업해야 하는 한계도 함께 정리합니다.

OpenAI 키노트에서 매끄럽지 않았던 Dots 라이브 데모를 OpenAI Developers가 다시 찍어 올렸습니다. 영상 속 세 가지 업무 장면과 이를 한국어로 옮긴 과정을 정리합니다.

Google Workspace CLI(gws)를 활용해 웹 대시보드 대신 구글 시트를 현황판으로 사용하는 안정적인 AI 에이전트 업무 자동화 구축 방안을 소개합니다.

Codex 내장 브라우저로 ChatGPT Pro를 함께 활용해 기획과 실행을 분담하는 AI 협업 흐름을 소개합니다.

원하는 결과를 얻으려 고민하는 대신 Claude와 같은 LLM에 메타 프롬프트를 입력하여 최적화된 프롬프트를 자동으로 생성하는 방법을 소개합니다.

Hermes Agent 기반으로 작동하며 복잡한 태스크를 구조화된 워크플로우로 전환하는 오픈소스 스킬 팩인 Oh My Hermes(OMH)의 기능과 설치 방법을 소개합니다.

트렌드 리서치부터 세로 스크롤 뷰어 조립까지, Claude Code 환경에서 27개 전문 AI 에이전트가 웹툰 한 회차를 자동 제작하는 하네스 아키텍처를 분석합니다.

에이전틱 코딩을 주제로 한 실전 기술 스터디 운영 방식을 공유합니다. 클로드 코드를 활용해 프로젝트 적용과 자동화된 기록 문화를 만드는 과정을 다룹니다.

AI 에이전트의 성공적인 실행은 루프 설계에 좌우됩니다. LOOPER는 목표만 입력해 실행하기보다, 실제 작업 전 루프 구조를 분석하고 최적화하는 ‘설계 계층’ 역할을 합니다.

단순한 프롬프트 입력을 넘어 49가지 제품 관리 스킬과 워크플로우를 구조화된 파일로 에이전트에 이식하는 프레임워크를 분석합니다.

Claude Code CLI를 단순 코딩 도구가 아닌 제품 기획자의 사고방식과 의사결정 프레임워크를 실행하는 AI 에이전트로 활용하는 방법과 실무 전략을 다룹니다.

단순한 프롬프트 작성을 넘어 업무 프로세스를 재설계하는 실제적인 AX(AI 전환)의 단계별 로드맵과 직군별 접근법을 공유합니다.

개발 과정의 반복 작업을 AI 비서로 자동화하는 방법을 소개합니다. 지난 작업 이력을 분석해 패턴을 식별하고, 재사용 가능한 스크립트로 패키징하여 개발 생산성을 높이는 전략을 제시합니다.

AI 협업에서 중요한 것은 컨텍스트 인프라를 갖추고 개인의 판단 기준을 작업 흐름에 반영하는 일입니다. 지속 가능한 AI 워크플로우를 만드는 구체적인 방법을 다룹니다.

작성자와 리뷰어 역할을 분리해 코드의 사각지대를 없애고 생산성을 높이는 이중 에이전트 구성 전략을 정리했습니다.

AI 재시도와 비용 낭비를 줄이는 분석 프레임워크와 도구별 최적화 전략을 다룹니다.

AI 에이전트를 실무에 투입하면 처음엔 결과물 위치도 제각각이고 산출물 양식도 매번 달라집니다. 폴더 구조를 조직도 기반으로 정비하고 SOP를 명문화하면 퀄리티가 일정해지는 이유를 정리했습니다.

NotebookLM, Claude, Gemini를 파이프라인으로 연결해서 보고서를 슬라이드로 만드는 과정을 정리했습니다. 단일 모델로는 구조화와 서식 제어를 동시에 잡기 어렵고, 역할을 나눠야 각 단계에서 제대로 된 결과가 나옵니다.

증시 지수, 금리, 원자재 가격을 매일 수동으로 수집하는 반복 업무를 없앤 자동화 파이프라인입니다. GitHub Actions와 Python으로 서버 없이 돌아가고, 결과는 텔레그램으로 받습니다.

AI 에이전트에게 디자인 지침서를 먼저 읽히고 슬라이드를 만들게 하는 방식인데, 결과물 품질이 눈에 띄게 일정해집니다.

n8n으로 자동화 파이프라인을 짜다 보면 아이템 흐름과 에러 처리에서 막히는 지점이 생깁니다. 그 지점들을 실무 경험 기반으로 정리한 영상입니다.