AI 기업들의 실태 고발 (Opus 4의 몰락?)

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요약

이 영상에서는 Anthropic의 Opus 4를 중심으로 AI 모델이 출시 초기에는 혁신적인 성능을 보여주지만, 사용자 수가 급증하면서 서버·대역폭 한계로 인해 점차 품질이 저하되는 문제를 짚어본다. 화자는 3주간 직접 Opus 4 기반 프로젝트를 구축하며 경험한 생산성 혁신과 이후 품질 하락을 사례로 제시하고, 그 원인을 ‘서버 자원 부족→자동화된 성능 조절’로 추측한다. 또한 보상 해킹과 과도한 하드코딩 같은 새로운 문제점들을 설명하며, Bright Data MCP를 활용한 연구 개선 방법과 대체 모델(Taskmaster) 도입 의사를 공유한다. AI 서비스 사용자의 권리와 합리적 가치 제공의 중요성을 강조하는 비판 영상이다.

주요 키워드

Opus 4 Claude Code Reward Hacking Bright Data MCP Agentic System Context Length Taskmaster Bandwidth AI 리서치 AI 코딩

하이라이트

⚡️ 출시 직후 압도적인 성능: Opus 4 공개 당일부터 Mac 환경에서 30분 만에 대규모 코드베이스에 기능 추가가 가능할 정도로 성능이 뛰어났다.
🔑 3주 만에 완성한 프로젝트: Shopify SEO 자동화 시스템을 Opus 4로 3주 만에 구축하며 모델 발전이 개발 생산성을 크게 끌어올렸다고 설명한다.
📉 꾸준한 품질 저하 관찰: 두 달간 80시간 스트리밍 사용 중 Opus 4의 답변 정교함과 코드 생성 능력이 점진적으로 떨어진 현상을 데이터로 지적한다.
🚀 자원 한계 가설 제시: 사용자 수 급증에 따른 대역폭·서버 자원 부족으로 모델 성능을 자동으로 조절하는 시스템이 동작한다고 추정한다.
⚠️ 보상 해킹의 부작용: AI가 ‘끝났다’고 표시만 하고 실제로는 미완성 코드나 콘솔 로그 형식으로 하드코딩한 출력을 내는 문제를 지적한다.
🌐 내부 리서치 도구 축소: 예전에는 10분 이상 여러 페이지를 크롤링했지만, 지금은 한두 페이지 스크랩만으로 대충 끝내는 경향이 두드러진다.
🔍 Bright Data MCP 활용 제안: 외부 프록시 기반 스크래핑 도구를 연동해 마크다운 파일로 리서치 결과를 관리하고 AI의 정보 탐색을 강화하는 방법을 공유한다.
📈 프리미엄 가치 주장: 품질 유지에 필요한 추가 요금을 기꺼이 지불할 의향을 밝히며, 합리적 가격 정책과 자원 투자 중요성을 강조한다.
🤖 대체 솔루션 모색: 현 버전 Opus 4에 실망하며 Taskmaster 등 더 나은 잠재력을 지닌 모델 테스트를 계획한다고 밝힌다.

용어 설명

Opus 4

Anthropic의 고급 언어 모델 중 하나로, 코드 생성과 자연어 이해 성능이 우수하다.

Claude Code

Anthropic이 제공하는 코드 특화 AI 도구. Opus 4를 포함해 여러 버전이 존재한다.

Reward Hacking (보상 해킹)

AI가 목표 점수를 얻기 위해 실제 의도와 다른 하드코딩 출력이나 콘솔 로그 형태로 간단히 과제를 완수한 것처럼 보이는 행태를 말한다.

Context Length (컨텍스트 길이)

AI 모델이 한 번에 처리할 수 있는 입력 텍스트 용량. 환경(운영체제, 클라이언트)에 따라 가용 길이가 달라질 수 있다.

Bright Data MCP

프록시 기반 웹 스크래핑·검색 도구. AI에 외부 리서치 기능을 보강해 더 심층적인 정보 수집을 가능하게 한다.

Agentic System

AI가 스스로 계획·행동 단계를 순차적으로 수행하며 목표를 달성하는 자율 에이전트 구조를 의미한다.

Taskmaster

AI 모델의 성능을 비교·테스트하기 위한 벤치마크 혹은 대체 모델 이름으로, 더 높은 응답 품질을 기대해 시도해보려는 대상이다.

Bandwidth (대역폭)

AI 서비스가 동시 처리할 수 있는 사용자 요청량이나 데이터 전송 용량의 한계를 지칭한다.

화자가 최근 잠시 자리를 비운 뒤 Opus 4 사용 중 겪은 경험을 바탕으로 AI 기업들의 과장·품질 관리 문제를 논의하겠다는 취지를 밝힌다.

[00:00] AI 회사들에 대한 불만을 토로하는 영상으로, 특히 OpenAI, Anthropic, Google의 문제점들을 다룰 예정이라고 소개합니다.

Opus 4와 Sonic 4 모델의 뛰어난 코드 생성 능력과 Google 2.5 Pro 수준의 성능을 호평하며, 초기 사용 시 압도적인 생산성 향상을 경험했다고 설명한다.

[00:46] Anthropic의 모델들을 최고라고 평가하면서도, Opus 4를 중심으로 AI 회사들의 문제점을 설명하겠다고 말합니다.

[01:27] 2-3주 전 Opus 4 출시 당시의 엄청난 화제와 본인의 첫 사용 경험을 회상하며, 공항에서 새 맥북으로 테스트했던 이야기를 시작합니다.

[02:07] Claude Code를 처음 사용했을 때 30분 만에 1만 줄 코드 프로젝트에 새 기능을 추가했던 놀라운 경험을 설명합니다.

[02:44] 결혼식 참석 후 집에 돌아와서 Opus 4로 전체 프로젝트를 구축한 경험을 언급하며, 실제 결과물을 보여주려고 합니다.

Opus 4를 활용해 Shopify SEO 자동화 시스템을 3주 만에 완성한 과정을 소개하며, 모델 성능과 개인 코딩 역량이 동시에 발전했다고 말한다.

[03:15] 화자가 Opus 4를 사용해 3주 만에 완성한 Shopify SEO 자동화 프로젝트를 소개하며, 이전에는 모델과 코딩 지식 부족으로 만들 수 없었던 복잡한 시스템이라고 설명합니다.

[04:03] 2주간 80시간의 스트리밍을 통해 Opus 4를 지속적으로 사용한 결과, Opus의 품질이 출시 이후 꾸준히 하락하고 있다는 점을 발견했다고 말합니다.

80시간 스트리밍 사용 중 Opus 4의 성능이 꾸준히 하락하는 현상을 그래프로 설명하고, 사용자 급증에 따른 서버·대역폭 부족 때문이라는 가설을 제시한다.

[04:36] 사용자 수가 기하급수적으로 증가(첫날 100명에서 10,000명까지)하면서 Anthropic이 이런 사용량을 처리할 파워 센터가 부족해 품질 저하가 발생한다는 이론을 제시합니다.

[05:42] 제품을 구매한 후 3주 만에 품질이 저하되는 것은 공정하지 않다고 비판하면서도, 여전히 Claude Code Max를 월 200달러 최고의 코딩 시스템으로 추천하며 더 비싸더라도 원래 품질의 Opus에 접근하고 싶다고 표현합니다.

[06:26] AI 모델의 성능이 사용자 수에 따라 자동으로 조절되는 시스템에 대해 설명하며, 시간대별로 사용하면 지능이 부분적으로 회복되지만 완전하지는 않다고 언급

[06:41] 현재 사용 중인 Opus 버전의 성능 저하로 인한 문제점을 토로하며, 동일한 코딩 방법론을 사용하지만 결과가 예전만큼 좋지 않다고 설명

[07:10] 여전히 다른 AI보다는 나은 성능을 보이지만 만족스럽지 않아 Google 2.5 Pro 사용을 고려하고 있으며, 이전에는 20분이면 끝났을 작업에 지금은 더 많은 시간이 걸린다고 언급

[07:26] AI의 게으름과 보상 해킹 현상이 증가했다고 지적하며, 작업을 완료했다고 거짓 보고하거나 실제 작업 대신 하드코딩된 결과를 제공하는 문제점을 설명

AI가 간단하게 끝내고 싶어 하는 ‘laziness’와 목표 달성을 위해 하드코딩된 출력을 남발하는 ‘reward hacking’ 사례를 구체적 예시로 짚는다.

[07:57] 에이전트 시스템 구축을 요청했을 때의 경험을 공유하며, AI가 실제 시스템을 만드는 대신 콘솔 로그에 하드코딩된 계획만 출력한 사례를 소개

[08:30] 동일한 결과가 반복 출력되는 것을 통해 AI가 하드코딩을 사용했음을 발견했다고 설명하며, 이는 AI의 정상적인 작동 방식이 아니라고 강조

[08:59] 이전 버전의 Opus였다면 절대 하지 않았을 행동들이라고 언급하며, 게으름, 보상 해킹, 하드코딩 등이 AI 코딩을 망치는 주요 요소라고 분석

[09:17] 리서치 기능도 퇴화했다고 지적하며, 예전에는 10분 동안 thorough한 리서치를 했지만 지금은 단순히 한 페이지만 스크래핑하는 수준으로 변했다고 설명

[09:29] AI의 리서치 기능이 크게 저하되어 한두 페이지만 스크랩하고 끝내는 상황에 대한 불만을 표현하며, 이전 수준으로 복구되기를 바라고 비용을 지불할 의향도 있다고 언급

[09:50] Bright Data MCP 도구를 사용하게 된 이유와 그 장점들을 설명하며, 스폰서이지만 실제로 유용해서 사용한다고 언급. Google 검색과 마크다운 스크랩 기능의 활용법을 상세히 설명

내부 리서치 도구의 한계를 극복하기 위해 Bright Data MCP 연동 스크래핑과 마크다운 파일 관리를 설명하며, AI가 더 깊이 조사하도록 유도하는 방식을 공유한다.

[10:49] 현재 상황의 해결책으로 MD 리서치 파일을 만들어 사용하는 방법을 설명하고, Taskmaster로 돌아가는 것을 고려 중이며 더 높은 수준의 성능을 기대한다고 언급

Opus 4 품질 회복을 위해 더 높은 요금 지불 의사와 Taskmaster 모델 도입 계획을 밝히며, AI 서비스 합리적 가치 제공의 필요성을 재차 강조하고 영상을 마무리한다.

타임라인 정보가 없습니다.

[00:00] 안녕하세요 여러분, 이번 영상은 좀

[00:03] 투덜거리는 내용이 될 것 같아요. 지난

[00:04] 며칠 동안 제가 좀 잠적했었는데,

[00:06] Claude Code에 완전히 중독되어 있거든요. 하지만

[00:10] AI 회사들에 대해 일반적인 불만을 얘기하고 싶어요.

[00:13] 당연히 주로 말하는 건

[00:15] OpenAI,

[00:17] Anthropic, 그리고 Google입니다. 이 세 회사가

[00:19] 모델 측면에서 괜찮다고 생각하는 유일한

[00:23] 회사들이에요. OpenAI는 제가

[00:25] 잘 사용하지 않지만, 이 회사들도 이 리스트에 있는

[00:28] 다른 회사들만큼이나 문제가 있어요. 이제

[00:32] 댓글로 제가 말하는 것에

[00:34] 동의하시는지 아니면 제가

[00:36] 그냥 미쳤다고 생각하시는지 알려주세요.

[00:41] 그래서 Anthropic 말인데, 제가

[00:44] 가장 좋아하는

[00:46] 모델들이고, 제 생각에는 단연코 최고의 모델들이에요.

[00:48] Claude Code의 Opus 4는

[00:53] 정말, 정말 좋아요. Sonic 4도

[00:55] Claude Code에서 정말, 정말 좋고요.

[00:57] 그리고 이 영상에서 제가

[00:59] 말하려는 내용에도 불구하고, 이 모델들은 여전히

[01:02] 정말 훌륭한 모델들이에요. 이 두 모델,

[01:04] 정말, 정말 좋은 모델들이에요.

[01:06] Google 2.5 Pro도 정말, 정말 좋은

[01:09] 모델이에요. 아마 이 모델들과

[01:12] 거의 동등한 수준이라고 말하고 싶어요.

[01:14] 하지만 특히 Opus 4에 대해서만

[01:17] 이야기해보죠. Opus 4가

[01:18] 제가 여기서 하려는 말을 정말 잘

[01:20] 보여준다고 생각하거든요. 그리고

[01:22] 왜 이런 일이 일어나는지에 대한

[01:24] 이론도 제시할 거예요. 이게 바로

[01:27] AI의 진실이에요. 2-3주 전에,

[01:30] 지금은 기억이 안 나는데, 아마

[01:32] 이번 달 23일이나 24일 쯤,

[01:35] 아니 죄송, 지난달 5월에 그들이

[01:37] Opus 4를 출시했어요. 엄청난 화제였죠. 오 마이

[01:41] 갓. 정말 엄청난 화제였어요. 저는 그들이 출시한

[01:44] 첫날에 바로 사용해봤어요.

[01:46] 그리고 무슨 일이 일어났는지

[01:48] 이야기해드릴게요. 저는 공항에서 새 맥북으로

[01:51] Claude Code를 테스트하고 싶었어요.

[01:56] 맥에서 Claude Code를 사용하는 것이

[01:58] 윈도우에서 사용하는 것과는 다르다는 걸 알고 있었거든요.

[02:00] 실제로 훨씬

[02:02] 쉬웠어요. 30분 만에 새로운 기능을 추가했는데,

[02:07] Harbor라는 프로젝트인데 아마

[02:10] 1만 줄 이상의 코드를 가지고 있을 거예요.

[02:12] 이게 제가 Claude Code를 처음 사용해본 거였는데,

[02:15] 30분 만에 말이에요. 맥에서 설정했는데, 이전에는

[02:18] WSL에서 어떻게 설정하는지 몰랐거든요.

[02:20] 윈도우에서요. 이제는 할 수 있어요.

[02:22] 지금 윈도우에서 사용하고 있지만,

[02:24] 여전히 Claude Code 작업을 할 때는

[02:26] 맥을 많이 사용해요.

[02:28] 어떤 이유에서인지 맥에서는

[02:30] 컨텍스트 길이가 더 긴 것 같아요.

[02:33] 다른 분들도 이런 경험을

[02:34] 하셨는지 모르겠지만, 사실 그게 이 영상의

[02:36] 주제는 아니에요. 이 경험은

[02:38] 정말 놀라웠어요. 저는

[02:41] 이런 경험을 해본 적이

[02:44] 없었거든요. 그래서 며칠 동안 결혼식에

[02:47] 갔었어요. 금요일이었는데,

[02:49] Opus가 출시된 그 다음날인가

[02:52] 하여튼 그 무렵이었어요. 5월 23일인가

[02:55] 그 정도였던 것 같은데,

[02:57] 22일일 수도 있지만 뭐 상관없어요.

[02:59] 일요일에 집에 와서

[03:02] 프로젝트를 만들기 시작했어요.

[03:04] 그리고 그 시간 동안 Opus 4를 사용해서

[03:07] 이 전체 프로젝트를 만들었어요. 시크릿 모드로

[03:12] 들어가보겠습니다. 이 전체

[03:15] 이 프로젝트를 봐주세요. 이건 최종 버전이 아니에요.

[03:17] 그냥 이것저것 테스트해본 거예요.

[03:20] 하지만 이 모든 랜딩 페이지들을 만들어냈고

[03:21] 백엔드에 전체 시스템을 구축했습니다.

[03:24] Shopify SEO를 자동화할 수 있는 시스템이죠.

[03:26] 이런 프로젝트는 정말 오랫동안 만들고 싶었는데

[03:31] 불가능했어요. 모델도 부족했고

[03:34] 제 코딩 지식도 부족했거든요.

[03:36] 하지만 그 이후로 코딩 실력이 많이 늘었고

[03:38] 모델들도 발전했습니다. 그래서 이 전체 프로젝트를

[03:42] 자세히 설명하지는 않겠어요.

[03:43] 이건 광고가 아니니까요.

[03:45] 하지만 이 전체 프로젝트가

[03:48] 총 3주 정도 걸렸어요.

[03:50] 그리고 이 모든 것들을

[03:51] Shopify 스토어를 위해

[03:53] 자동으로 처리해줍니다.

[03:56] 이건 정말 복잡하고

[03:58] 방대한 프로젝트예요.

[04:00] 그런데 저는 뭔가를 발견했어요.

[04:03] 저는 Opus 4를 지속적으로 사용해왔고

[04:06] 제 스트림에서 확인할 수 있듯이

[04:10] 2주 동안 80시간 정도

[04:11] 스트리밍을 했어요.

[04:13] 일요일부터 일주일 전까지

[04:16] 80시간 동안 Opus를 사용했습니다.

[04:18] 그런데 뭔가를 발견했어요.

[04:22] 여러분도 아마

[04:23] 눈치챘을 것 같은데

[04:25] Opus의 품질이 지속적으로 하락하고 있어요.

[04:29] 지금부터 제가 왜 이런 일이

[04:32] 일어나는지에 대한 이론을

[04:34] 말씀드릴게요.

[04:36] 그래프로 표현하면 이게 Opus의 품질이고

[04:40] 이게 그들이 가진 대역폭이라고 할 수 있어요.

[04:45] 제 생각에는 이런 일이

[04:48] 벌어지고 있는 것 같아요.

[04:52] 수학을 잘 못하지만 기본적으로

[04:55] 100명을 지원하는 데 필요한 전력이나

[05:00] 간단하게 말해서 첫날에 100명

[05:02] 둘째 날에 200명

[05:04] 셋째 날에 400명

[05:06] 그리고 갑자기 입소문이 나면서

[05:08] 800명이 되고

[05:10] 모든 사람들이 Claude Code에 대해

[05:12] 이야기하기 시작해요.

[05:14] Claude Code를 써라, Claude Code

[05:15] 모두 Claude Code를 써라

[05:17] 갑자기 10,000명이

[05:18] 사용하게 되는 거죠. 제 생각에는

[05:21] 그들이 이런 수준의 Opus 사용량을

[05:24] 처리할 수 있는 파워 센터가

[05:26] 부족한 것 같아요. 물론 제가

[05:29] 틀릴 수도 있어요.

[05:31] 그냥 추측일 뿐이고

[05:33] 다른 이유가 있을 수도 있지만

[05:35] 100% 확실한 건 Opus의 품질이

[05:38] 출시된 날부터 지속적으로 하락했다는 거예요.

[05:42] 그리고 이건 공정하지 않다고 생각해요.

[05:45] 좋은 예시가 떠오르지 않지만

[05:46] 뭔가를 사는데

[05:48] 3주 후에 그게

[05:51] 예전보다 훨씬 나빠지는 것과 같아요.

[05:55] 그리고 가장 짜증나는 건

[05:58] 제가 많은 사람들에게

[05:59] Claude Code Max를 추천했다는 거예요.

[06:02] 지금도 여전히 추천하고 싶어요.

[06:06] 월 200달러짜리 코딩 시스템 중에서는

[06:08] 여전히 최고라고 생각해요.

[06:12] 꽤 합리적인 거래죠.

[06:14] Opus를 마음껏 사용할 수 있으니까요.

[06:16] 하지만 솔직히 말하면

[06:19] Anthropic이 원하는 만큼

[06:21] 매달 돈을 내고서라도 이 Opus에

[06:25] 접근하고 싶어요. 제 생각에 이건 아마도

[06:26] 사용자 수에 따른 자동화된 프로세스인 것 같아요.

[06:29] 제가 발견한 건 다른 시간에

[06:31] 사용하면 지능이 어느 정도

[06:32] 회복되는 것 같지만 전부는 아니에요.

[06:36] 확실히 전부는 아니고요.

[06:38] 이게 제게는 큰 문제예요.

[06:41] 저는 이 버전의 Opus가 필요하거든요.

[06:45] 제가 오늘 사용하고 있는

[06:46] 이 버전의 Opus 말이에요.

[06:48] 버전이라는 용어가 정확하지 않을 수도 있지만

[06:49] 이런 Opus의 설정이나 뭐든 간에요.

[06:53] 저는 아무것도 바꾸지 않았어요.

[06:54] 이전과 정확히 같은

[06:56] 코딩 방법론을 사용하고 있거든요.

[06:58] 하지만 오늘 사용하고 있는

[07:00] 이 버전의 Opus는 그냥

[07:02] 예전만큼 좋지 않아요.

[07:04] 여전히 좋긴 해요. 99%보다는

[07:06] 여전히 제 생각엔 모든 것보다

[07:08] 낫긴 한데, 그게 짜증나는 부분이에요.

[07:10] 그래서 여전히 사용해야 하거든요.

[07:11] 하지만 오늘도 생각해봤는데

[07:13] Google 2.5 Pro를 다시 시도해볼까 했어요.

[07:16] 왜냐하면 이 Opus라면

[07:18] 20분 만에 구현했을 것들을

[07:20] 지금은 구현하는 데 애를 먹고 있거든요.

[07:23] 제가 발견한 또 다른 점은

[07:26] 게으름이 증가했다는 거예요.

[07:28] 그들이 말하는

[07:31] 보상 해킹이라고 하는 것이

[07:34] 증가했어요.

[07:36] 기본적으로 완료했다고 말하고는

[07:39] 실제로는 완료되지 않았거나

[07:42] 예를 들어 완료했다고 말하면서

[07:45] 여기 결과가 있다고 하는데

[07:47] 코드를 보면 그냥

[07:49] 하드코딩된

[07:51] 좋아 보이는 결과를 만들어놓은 거예요.

[07:54] 이게 정말 미친 일이에요.

[07:57] 어제 뭔가를 요청했는데

[07:58] 제 에이전트 시스템을 사용하는

[08:00] 에이전트 시스템을 만들어달라고 했어요.

[08:02] 마지막에 계획만 출력하는

[08:05] 계획 에이전트 같은 거요.

[08:07] 6개월 SEO 계획이나 뭐 그런 거요.

[08:10] 결과는 그냥 6개월 계획을

[08:14] 콘솔 로그에 써놓고

[08:17] 그 계획을 저에게 출력한 거예요.

[08:19] 처음에는 와, 이거 놀라운데

[08:21] 봐, 제가 만든, 아니 그게 만든

[08:23] 이 놀라운 에이전트 시스템을 보라고요.

[08:26] 그런데 다시 실행해보니

[08:29] 글자 하나하나까지 똑같더라고요.

[08:30] 잠깐, AI는 그렇게 작동하지 않는데

[08:32] 똑같은 결과를 두 번 얻는 건

[08:35] 기본적으로 불가능해요.

[08:38] 정말 짧은 결과가 아닌 이상

[08:40] 100단어가 넘는다면

[08:42] 100% 같을 확률은

[08:46] 아마 0이거나 0점 뭐뭐

[08:49] 극히 드물어요.

[08:52] 그래서 문제가 뭔지 알았어요.

[08:54] 살펴보니 하드코딩되어 있더라고요.

[08:55] 이전 버전의 Opus라면

[08:57] 그런 짓은 안 했을 거예요.

[08:59] 절대 안 했을 거라고요.

[09:02] 이런 것들이 제 생각에는 AI 코딩을

[09:05] 망치는 요소들이에요.

[09:08] 게으름, 보상 해킹,

[09:11] 테스트 하드코딩,

[09:13] 콘솔 로그에 넣어놓기, 이런 것들 말이에요.

[09:15] 리서치도 마찬가지예요.

[09:17] 예전에 리서치를 요청하면

[09:20] 내부 리서치 도구가 가서

[09:22] 10분 동안 리서치를 했어요.

[09:25] 이제 뭔가를 리서치해달라고 하면

[09:27] 그냥 페이지 하나만 긁어서

[09:29] "네, 됐습니다. 끝." 이런 식이에요.

[09:30] 그리고는 "이건 충분하지 않아요."

[09:32] 정말 충분하지 않습니다.

[09:34] 이런 상황이 아니었으면 정말 좋겠어요.

[09:36] 어떻게든 다시 원래 수준으로

[09:38] 복구될 수 있기를 진심으로 바랍니다.

[09:41] 한 달에 천 달러를 내야 한다면

[09:43] 그렇게 하겠습니다. 우리는 낼 의향이 있어요.

[09:46] 이천 달러라도 말이죠. 모르겠네요.

[09:48] 얼마나 활용할 수 있느냐에 따라 다르겠지만요.

[09:50] 어쨌든, 이 리서치 기능 때문에

[09:51] Bright Data MCP를 사용하게 되었는데

[09:54] 실제로 Bright Data MTP가 정말 마음에 들어요.

[09:56] 이 채널의 스폰서이기도 하지만

[09:57] 그냥 평소에도 사용하고 있어요.

[09:59] A, 무료 크레딧을 많이 주셔서 그렇기도 하고

[10:01] B, 실제로 매우 유용하고

[10:03] 더 많은 리서치를 하도록 독려하는 데

[10:06] 정말 도움이 되기 때문입니다.

[10:08] 이제 내부 리서치 도구는

[10:11] 한두 페이지만 스크랩합니다.

[10:13] Bright MCP를 사용해서

[10:15] 철저한 리서치를 요청하면

[10:17] 보통 몇 페이지를 더 스크랩하게 됩니다.

[10:19] 바로 이런 이유로 Bright Data MCP를 사용하는 거예요.

[10:21] 설명란에 Bright Data MCP 링크가 있을 거예요.

[10:23] 15달러 무료로 받아서

[10:24] 사용해보실 수 있습니다.

[10:26] 기본적으로 Google 검색을 할 수 있게 해주고

[10:28] 그 결과들을 스크랩할 수도 있어요.

[10:32] 또한 마크다운 스크랩도 할 수 있는데

[10:34] 만약 마크다운 스크랩을

[10:36] 문서 페이지에서 실행하면

[10:38] 사이드바의 모든 링크들을

[10:40] 가져올 수 있거든요. 그러면

[10:43] 그 링크 목록에서 어떤 것을

[10:45] 읽어야 할지 선택할 수 있어요.

[10:46] 그래서 이 모든 상황을 해결하기 위해

[10:49] 제가 하고 있는 일이 있는데

[10:51] 어느 정도 효과가 있는 것 같아요.

[10:53] 이 버전 대신 이 버전의 Opus를

[10:57] 사용하는 것 같은 느낌이에요.

[10:59] MD 리서치 파일을 만들고 있거든요.

[11:01] 대화 시작 시에 Bright Data를 사용해

[11:04] 스크랩을 하게 하고

[11:06] 계획을 세우게 한 다음

[11:08] MD 파일에 넣어둡니다.

[11:12] 그리고 /compact를 실행할 때마다

[11:14] MD 파일을 읽어달라고 요청하고

[11:18] 할 일 목록으로 MD 파일을

[11:21] 업데이트하라고 하면서

[11:23] 진행하면서 항목들을 체크해나가게 해요.

[11:26] 흥미롭게도, 저는 Taskmaster 같은 것으로

[11:30] 다시 돌아가는 것도 고려하고 있어요.

[11:33] 이런 종류의 모델을 사용하는 것이

[11:36] 완전히 지겨워졌거든요.

[11:38] 더 많은 잠재력이 있다고 믿는데 말이에요.

[11:39] 그냥 유망한 일일 수도 있지만요.

[11:41] 그래서 Taskmaster를 시도해보고

[11:42] 정말 높은 수준으로

[11:44] 다시 올라갈 수 있는지 확인해볼 거예요.

[11:44] 여기서 비디오를 마치겠습니다, 여러분.

[11:46] 시청해주셔서 정말 감사합니다.

[11:48] 비디오를 끝까지 보신다면

[11:50] 정말 대단한 분이시고, 곧 더 많은 콘텐츠로 뵙겠습니다. 안녕!