클로드 4 × 제미니 2.5: 대부분이 놓치는 워크플로우

Grace Leung 구독자 30,400명

요약

이 영상은 AI 오케스트레이션 관점에서 Claude 4와 Gemini 2.5를 함께 활용해 최적의 결과를 얻는 워크플로우를 제시합니다. 각 모델의 강점을 이해하고 역할 분담을 통해 대규모 데이터 처리, 전략적 인사이트 생성, 비주얼 스토리텔링 등에 적용하는 실전 사례를 다룹니다. 특히 Gemini의 광범위한 컨텍스트 윈도우와 Claude의 자율 메모리 기능, 심도 있는 분석 역량을 결합하는 방법을 설명합니다. 다양한 업무용 가이드와 실제 활용 팁을 통해 조직 내 AI 활용 능력을 높이는 핵심 전략을 제공합니다.

주요 키워드

AI 오케스트레이션 Context Window Memory Multi-Modal Strategic Intelligence Audience Intelligence Persona Visual Storytelling AI Agent Workflow

하이라이트

🔑 AI 오케스트레이션이 미래다: 하나의 AI에 집착하지 말고 각 모델의 강점을 조합해야 최상의 결과를 얻을 수 있다.
⚡️ Gemini는 1~2백만 토큰 컨텍스트 윈도우를 활용해 대규모 문서와 데이터셋을 빠르게 분석하는 데 탁월하다.
🌟 Claude는 전략 기획, 스토리텔링, 디테일한 분석에 강점이 있어 초기 분석을 깊이 있는 인사이트로 전환한다.
📌 두 모델을 결합하면 Gemini의 스케일과 속도로 초기 분석을 수행하고 Claude로 정교한 내러티브와 시각 자료를 완성할 수 있다.
🚀 Claude 4의 자율 메모리 기능은 프로젝트 맥락을 자동 업데이트·구조화해 필요할 때 즉시 불러와 활용한다.
🔍 딥 오디언스 인텔리전스 워크플로우로 고객 데이터 패턴 분석부터 심리적 페르소나 제작까지 고품질 타깃 메시지를 개발할 수 있다.
🎤 AI 스피킹 코칭은 Gemini로 발표 패턴을 분석하고 Claude로 스크립트를 개선한 뒤 native 오디오를 생성해 연습∙교육에 활용 가능하다.

용어 설명

Context Window(맥락 창)

모델이 한 번에 처리할 수 있는 텍스트나 데이터의 최대 분량

Memory(메모리)

대화 맥락을 저장해 자동으로 업데이트하고 불러오는 모델 기능

AI Orchestration(오케스트레이션)

여러 AI 모델을 역할별로 조합해 최적의 결과를 도출하는 방식

Multi-Modal Processing(다중 양식 처리)

텍스트, 이미지 등 여러 형태 데이터를 동시에 분석하는 기능

Persona(페르소나)

목표 고객군을 대표하는 가상의 인물 프로필

AI Agent(에이전트)

자율적으로 작업을 수행하고 상호작용하는 인공지능 구성 요소

Claude 4와 Gemini 2.5 중 어느 한쪽을 고집하기보다 두 모델을 협업시켜야 한다는 마인드셋을 제시합니다. 절대 우승자는 없으며, 서로 보완하는 역할 분담이 핵심입니다.

[00:00] Claude 4와 Gemini 2.5 출시에 대해 둘 중 하나를 선택하기보다는 AI 오케스트레이션 관점에서 두 모델을 모두 활용하는 것이 파워 AI 사용자의 올바른 마인드셋이라고 제안합니다.

[00:25] 실제 사용 경험을 바탕으로 Gemini는 대용량 컨텍스트와 속도에서, Claude는 전략적 사고와 세밀한 분석에서 각각 장점을 보인다고 분석하며, 둘의 협업 방식을 제시합니다.

Gemini는 대규모 컨텍스트 윈도우(1~2백만 토큰)로 스케일과 속도에 강점을 지닙니다. Claude는 전략적 기획, 스토리텔링, 정밀 분석역량이 뛰어납니다. 두 모델의 코드 생성 접근 방식 차이도 설명합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

Gemini로 대규모 초기 분석과 멀티모달 입력 처리를 수행한 뒤, Claude로 전략 인사이트 변환·내러티브 작성·시각 자료 제작을 맡기는 일반적 프로세스를 소개합니다.

[01:21] Claude의 새로운 메모리 기능과 Gemini의 대용량 처리 능력을 결합해 방대한 데이터를 전략적 인사이트로 변환하는 워크플로우를 소개하고, Claude 메모리의 자율적이고 구조화된 특징을 설명합니다.

Gemini의 광범위 컨텍스트 윈도우로 긴 문서와 데이터셋 분석을 실행하고, Claude의 메모리 기능을 활용해 실행 가능한 전략 대시보드를 제작하는 구체적 워크플로우를 다룹니다.

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Claude 4는 대화 중 프로젝트 맥락을 자동으로 업데이트하고 필요 시 구조화된 형태로 불러옵니다. ChatGPT나 Gemini 메모리보다 더 에이전트형이고 자율적인 메모리 관리 특징을 설명합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

Claude를 업무에 도입하는 무료 가이드(프로젝트 설정, 핵심 기능, 명령어 템플릿, 실무 활용 사례)를 HubSpot에서 제공한다는 점과 활용법을 안내합니다.

[05:10] HubSpot에서 제공하는 Claude AI 완전 가이드를 소개하며, 직장에서 Claude를 효과적으로 활용하기 위한 설정 방법, 핵심 기능, 실제 활용 사례들을 담은 무료 리소스임을 안내합니다.

[06:01] 심층 고객 인사이트 분석 워크플로우를 소개합니다. 기존의 표면적인 고객 리서치를 넘어, 수천 개의 실제 고객 피드백을 Gemini로 패턴 분석하고 Claude로 심리적 배경을 분석하여 고품질 페르소나를 개발하는 방법입니다.

수천 건의 고객 반응 데이터를 Gemini로 패턴 분석한 뒤, Claude를 통해 심리적 인사이트를 도출해 고품질 페르소나를 제작합니다. 타깃 마케팅 메시지 개발에 활용할 수 있습니다.

타임라인 정보가 없습니다.

발표와 스피치 패턴을 Gemini로 분석하고 Claude로 스크립트를 전문적으로 개선합니다. Gemini로 native 오디오 버전을 생성해 내부 교육·콘텐츠 재활용·개인 연습에도 적용할 수 있습니다.

[08:15] AI 기반 스피치 코칭 워크플로우를 설명합니다. 말하기와 프레젠테이션 스킬 향상을 위해 Gemini로 말하기 패턴을 분석하고 Claude로 스크립트를 전문적으로 재작성하며, 자연스러운 오디오까지 생성하는 종합적인 코칭 시스템입니다.

[11:36] 프레젠테이션 비주얼 시스템 구축에 대해 다룹니다. Claude의 전략적 비주얼 스토리텔링 능력을 활용하여 최고 컨설팅 회사 수준의 고품질 비주얼과 전략적 차트를 주문 제작할 수 있는 시스템을 Gemini와 Claude로 구축하는 방법을 소개합니다.

Claude의 전략적 비주얼 스토리텔링 역량을 활용해 Gemini와 함께 컨설팅 수준의 차트와 비주얼 제작 시스템을 구축합니다. 고품질 시각 자료를 온디맨드로 생성 가능합니다.

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Gemini가 초기 버전을 생성하면 Claude가 비평·개선을 거쳐 순환적으로 발전시키는 피드백 루프 방식을 설명합니다. 항상 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.

[15:02] 두 AI를 함께 사용하는 가장 강력한 협업 방식을 제시합니다. 단순한 협업을 넘어 서로의 작업을 비판하고 개선하는 시스템으로, Gemini가 초기 버전을 생성하면 Claude가 비평가 역할을 하여 누락된 부분을 분석하고 추론을 통해 최고의 결과를 도출하는 방법입니다.

어떤 AI가 ‘최고인가’가 아니라 ‘이 단계에 적합한가’를 묻는 관점 전환을 제안합니다. 커뮤니티 참여와 Claude 와 MCP 관련 다음 영상을 권장합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

[00:00] Claude 4와 Gemini 2.5가 출시되었습니다.

[00:02] 모든 사람들이 Gemini가 더 좋은지 Claude가 더 좋은지 궁금해하는 걸 알고 있어요.

[00:07] 하지만 제 생각은 둘 다 사용하면 어떨까요?

[00:09] 미래는 AI 오케스트레이션에 관한 것이 될 거예요.

[00:12] 적어도 이것이 파워 AI 사용자로서 가져야 할 마인드셋입니다.

[00:16] AI 분야에서 절대적인 승자는 찾을 수 없을 거예요.

[00:20] 저는 첫날부터 이렇게 믿어왔어요.

[00:22] 각 AI 모델은 서로 다른 분야에서 뛰어난 성능을 보입니다. 저는 둘 다 사용해봤어요.

[00:25] 제가 본 바로는

[00:26] Gemini는 100만에서 200만 토큰이라는 방대한 컨텍스트 윈도우 크기를 바탕으로 규모와 속도에서 뛰어나고

[00:31] Claude는 전략과 스토리텔링에서 뛰어나며, 정밀한 분석으로 세부 사항에 더 주의를 기울입니다.

[00:35] 둘 다 코딩을 잘 하지만 접근 방식이 다릅니다.

[00:39] Gemini는 기능을 위해 구축하는 것을 발견했어요.

[00:42] 빠르고, 기술적이며, 데이터 중심적입니다.

[00:47] 프로토타입을 빠르게 구축하고 구현하는 데 좋습니다.

[00:50] 반면 Claude는 영향력, 전략적, 아름다움에 더 중점을 둡니다.

[00:54] 그리고 심리적으로 인식합니다.

[00:56] 그래서 일반적으로 이들을 사용하는 최적의 방법을 찾았어요.

[01:00] Gemini가 방대한 컨텍스트 윈도우와 멀티모달 파워로 무거운 작업을 처리하게 하고

[01:04] 데이터셋을 다루고, 멀티모달 입력을 분석하며, 대규모 초기 분석을 만들게 합니다.

[01:08] 그리고 Claude가 전략적 디자이너가 되어

[01:13] 원시 분석을 정밀한 인사이트와 설득력 있는 내러티브로 변환합니다.

[01:17] 그리고 사려 깊은 추론으로 시각적으로 놀라운 결과물을 만들어냅니다.

[01:21] 이 접근법이 하나의 모델보다 훨씬 더 나은 결과를 제공하는 게임 체인징 워크플로우들이 있습니다.

[01:25] 첫 번째는 방대한 데이터를 전략적 대시보드로 변환하는 것입니다.

[01:27] Claude의 새로운 메모리 업그레이드와 함께 말이죠.

[01:31] 저는 Claude의 인사이트를 좋아하지만

[01:33] 컨텍스트 윈도우 제한이 대부분의 사람들에게는 골칫거리입니다.

[01:36] 이를 극복하기 위해

[01:37] 우리는 Gemini의 100만 컨텍스트 윈도우를 사용해서 매우 긴 문서, 데이터셋, 보고서를 분석하게 하고

[01:42] Claude가 메모리를 사용하면서 이를 실행 가능한 전략적 인텔리전스로 변환하게 할 수 있습니다.

[01:46] 또 다른 놀라운 점은 Claude가 따로 지시하지 않아도 메모리를 자동으로 업데이트한다는 것입니다.

[04:48] 그래서 어떤 채팅에서든 특정 프로젝트의 컨텍스트를 검색해달라고 요청하면

[04:51] 자동으로 가져다 줍니다.

[04:53] 그리고 사용자 제어가 더 많은 ChatGPT와 Gemini의 메모리와 달리

[04:57] Claude 4의 메모리는 더 구조화되어 있고, 자율적이며 에이전트적입니다.

[04:59] 만약 직장에서 Claude를 더 많이 사용하는 것을 고려 중이라면

[05:03] HubSpot에서 제공하는 훌륭한 리소스가 있습니다.

[05:06] 여러분과 공유하고 싶은 것은

[05:07] Claude AI 완전 가이드입니다.

[05:11] 설명란에 링크를 넣어두었어요. 무료로 다운로드할 수 있습니다.

[05:13] 이 가이드는 기본적으로 직장 환경에서 Claude 사용을 시작하기 위해

[05:17] 알아야 할 모든 것입니다.

[05:19] 프로젝트를 통해 Claude를 제대로 설정하는 방법을 보여주고

[05:23] 핵심 기능과 조직에서 Claude를 효과적으로 구현하는

[05:27] 모범 사례에 대해 자세히 다룹니다.

[05:29] 또한 복잡한 데이터 분석이나

[05:33] 비즈니스 인텔리전스를 위한 시각화 생성 같은

[05:38] 직장에서 Claude를 사용할 수 있는 구체적인 실제 상황들이나

[05:42] 업무 우선순위를 관리하는 개인 비서로 Claude를 사용하는 것도 다룹니다.

[05:46] 이 모든 영역이 Claude가 정말 뛰어난 분야들입니다.

[05:49] 제가 좋아하는 점은 빠르게 시작할 수 있는 바로 사용 가능한 명령어들을 제공한다는 것입니다.

[05:53] 그리고 언제든 자신의 워크플로우에 맞게 세밀하게 조정할 수 있어요.

[05:57] 아래 설명란에서 확인해보세요.

[05:59] 이 영상을 후원해준 HubSpot에 감사드립니다.

[06:01] 자, 다음 워크플로우는 심층 고객 인사이트 분석입니다.

[06:04] 아마 여러분도 고객 리서치를 해보셨겠지만, 때로는 여전히 표면적으로만 느껴질 수 있어요.

[06:09] 바로 그런 부분이죠.

[06:10] 이제 수천 개의 실제 고객 피드백을 Gemini에 입력해서 패턴을 분석하고,

[06:15] 그 다음 Claude가 그 패턴 뒤에 숨겨진 심리를 깊이 분석하도록 할 거예요.

[06:20] 그러면 훨씬 더 고품질의 페르소나를 만들 수 있습니다.

[08:05] 그래서 이것은 항상 제가 AI를 활용하는 가장 좋아하는 방법 중 하나예요.

[08:09] 그리고 여러분께 적극 추천하는 이유는

[08:11] 이상적인 고객층을 위한 더 타겟팅된 마케팅 메시지를 개발할 수 있기 때문입니다.

[08:15] 다음은 AI 기반 스피치 코칭인데, 말하기와 프레젠테이션은

[08:20] 모든 전문적인 환경에서 중요한 부분이죠.

[08:22] 내용이 탄탄해도 전달 방식이나 말하는 속도는

[08:26] 여전히 개선이 필요할 수 있어요.

[08:27] 사람들이 자주 하는 말이 '너무 빨리 말한다'는 건데, Gemini로

[08:31] 여러분의 말하기나 프레젠테이션 패턴을 분석하고, Claude로

[08:36] 전문적인 글쓰기로 스크립트를 다시 작성할 수 있어요.

[08:37] 더 나아가 Gemini를 사용해서 자연스러운 오디오도 생성할 수 있습니다.

[11:24] 이 워크플로우를 활용할 수 있는 방법은 정말 많아요. 내부 교육

[11:27] 자료, 콘텐츠 재활용, 심지어 말하기를 배우고 싶어서

[11:32] Gemini로 수정된 버전을 생성해서 개인 연습에 활용하는 것까지 가능합니다.

[11:36] 다음은 프레젠테이션 비주얼 시스템을 구축하는 것입니다.

[11:40] 제가 Claude에 대해 지속적으로 칭찬하는 부분 중 하나는 전략적

[11:43] 비주얼 스토리텔링이고, 이것은 제가 가장 좋아하는 활용법 중 하나예요.

[11:47] 그래서 우리는 시스템을 구축해서 고품질의

[11:51] 비주얼과 최고 컨설팅 회사들과 유사한 전략적 차트를 주문 제작할 수 있어요.

[11:56] 그리고 이것이 이제 Gemini와 Claude를 사용해서 가능해졌습니다.

[15:02] 이제 두 AI를 함께 사용하는 가장 강력한 방법을 보여드릴게요.

[15:05] 단순히 서로 협업하게 하는 것이 아니라

[15:08] 서로의 작업을 비판하게 하는 것입니다.

[15:10] 먼저 Gemini가 초기 버전을 만들도록 하고,

[15:14] 그 다음 Claude가 비평가가 되어서 Gemini가 놓친 부분을 분석하고

[15:18] 추론을 통해 개선해 나가는 거죠.

[15:20] 이렇게 하면 항상 최고의 결과를 얻을 수 있습니다.

[17:52] 어떤 AI가 최고인지 묻는 걸 그만하고

[17:57] 이 단계에는 어떤 AI가 더 나은지를 물어보세요.

[17:59] 제 커뮤니티에 참여하시길 권합니다.

[18:01] 제가 채널에서 공유하는 모든 프롬프트와

[18:04] 모든 특별 콘텐츠에 접근할 수 있어요.

[18:05] 가입 링크는 설명란에서 찾으실 수 있습니다.

[18:07] 그리고 가기 전에 Claude와 MCP에 관한 이 영상도

[18:11] 꼭 시청하시길 권해요. MCP는 AI 에이전트 개발에서 중요한 부분이 될 거라서

[18:17] 놓치시면 안 됩니다.

[18:18] 다음에 또 만나요.