무료 Augment Code가 Cursor와 Windsurf를 제압합니다! 대규모 코드베이스 인덱싱을 위한 신개념 AI 코딩 RAG

Josh Pocock 구독자 18,000명

요약

영상은 현재 AI 코딩 도구들이 대규모 코드베이스를 다루면서 겪는 성능 저하 문제와 한계점을 짚어보고, 이를 해결하기 위해 무료로 제공되는 Augment Code 도구를 소개합니다. Augment Code는 VS Code 확장 프로그램으로, 복잡한 코드 구조를 빠르게 인덱싱하고 문서화하며, 코드의 깊은 문맥을 효과적으로 이해하도록 도와줍니다. 시연 과정에서는 코드 동기화, 자동 문서 생성, 그리고 콘텐츠 관리 시스템(Contentful)과의 통합을 통해 실제 프로젝트에 어떻게 적용되는지를 보여줍니다. 마지막으로, 향후 AI 코딩 환경에서의 경쟁력 확보와 비즈니스 성장에 기여할 수 있는 추가 솔루션들도 간략히 소개합니다.

주요 키워드

Augment Code VS Code 확장 AI 코딩 도구 코드베이스 인덱싱 문맥 이해 자동 문서 생성 동적 페이지 Contentful 임베딩 LLM

하이라이트

🔑 AI 코딩 도구 경쟁 속에서 커져가는 대규모 코드베이스 관리의 어려움을 짚어봄.
⚡️ Augment Code의 주요 강점은 복잡한 코드 구조에 대해 빠르고 정밀한 인덱싱 및 문맥 이해 제공.
🚀 VS Code 등 다양한 IDE와의 손쉬운 통합을 통해 개발 환경에 부담 없이 적용 가능함을 시연.
🌟 자동 문서 생성 및 코드 개선 기능 데모를 통해 실질적인 업무 효율 향상을 입증함.
📌 무료로 제공되면서도 프로페셔널 및 엔터프라이즈 플랜 등 다양한 옵션을 제공하여 확장성이 높음.

용어 설명

AI 코딩 도구

인공지능을 활용하여 코드 작성, 수정, 문서화 등 다양한 개발 업무를 지원하는 소프트웨어.

코드베이스 인덱싱

대규모 코드 저장소 내의 코드들을 효과적으로 검색하고 접근할 수 있도록 구조화하는 과정.

임베딩

코드나 텍스트 데이터를 수치적으로 표현하는 방식으로, 머신러닝 모델이 이를 이해하고 처리할 수 있도록 변환하는 기술.

LLM (대규모 언어 모델)

방대한 텍스트 데이터를 학습해 자연어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델.

여러 AI 코딩 도구들이 경쟁 중이며, 복잡한 코드베이스를 다루면서 발생하는 성능 저하 문제를 소개합니다. 기존 툴들이 단순 작업에는 효과적이지만, 프로젝트 규모가 커지면 한계가 드러납니다.

[00:00] AI 코딩 도구에 대한 소개와 현재 상황을 설명합니다. 다양한 AI 코딩 도구들을 리뷰해왔으며, 현재는 AI 코딩 IDE와 확장 프로그램들의 경쟁이 치열한 상황입니다.

[00:35] 간단한 앱 개발에서 대규모 코드베이스로 발전할 때의 문제점을 설명합니다. 기존 AI 코딩 도구들은 코드베이스가 커질수록 성능이 저하되는 한계가 있습니다.

[01:08] 대규모 코드베이스에서의 효과적인 정보 검색과 컨텍스트 관리의 중요성을 강조합니다. LLM이 정확한 정보를 찾고 적절한 맥락을 제공하는 것이 핵심입니다.

대규모 코드 인덱싱 문제를 해결하기 위한 새로운 도구, Augment Code를 소개합니다. 이 도구는 코드 문맥 이해와 빠른 검색 능력을 강조하여 경쟁 우위를 마련합니다.

[01:37] Augment Code 소개와 특징을 설명합니다. VS Code 확장 프로그램이지만 다른 도구들과 함께 사용할 수 있는 장점이 있으며, 무료로 제공됩니다.

VS Code 등에서 Augment Code 확장을 설치하고, 프로젝트의 코드베이스와의 동기화를 진행하는 과정을 시연합니다. 짧은 시간 내에 코드 인식이 완료됨을 보여줍니다.

[02:36] Augment Code의 주요 기능과 지원 플랫폼을 소개합니다. VS Code, JetBrains, Neovim과의 통합을 지원하는 전문 소프트웨어 엔지니어를 위한 도구입니다.

[02:48] AI 코딩 도구의 새로운 접근: 단순한 프로그램 생성을 넘어 복잡한 코드베이스 발전을 돕는 도구의 필요성을 설명합니다.

[03:10] 주요 기업들의 신뢰: DataStax, GoFundMe, Advisor 360 등 유명 기업들이 이 도구를 사용하고 있음을 소개합니다.

[03:38] 성능 벤치마크: GitHub Copilot과 비교하여 더 높은 정확도를 보여주는 CC Val 매치 결과를 설명합니다.

[03:59] 독특한 기술 접근: 기존 OpenAI나 Pinecone과 다른, 자체 개발한 인덱싱과 임베딩 검색 시스템을 소개합니다.

[04:40] 가격 정책 소개: 커뮤니티, 프로페셔널, 엔터프라이즈 등 다양한 요금제와 각각의 특징을 설명합니다.

[05:24] Augment Code 설치 방법을 설명합니다. 설치 버튼을 클릭하고 로그인한 후 선호하는 IDE에서 다운로드하면 됩니다.

[05:38] 설치 후 첫 실행시 작업공간 동기화 권한이 필요하며, 동기화는 빠르게 완료됩니다.

[06:03] 프로젝트 개요에서는 Next.js 14 앱의 주요 특징, 기술 스택, 아키텍처 등을 자세히 보여줍니다.

자동 문서 생성 기능을 통해 선택한 코드에 대해 설명과 테스트 작성, 문제 수정 등의 작업을 수행합니다. 도구의 빠른 응답성과 정확한 문맥 파악이 돋보입니다.

[07:00] 사용자 인터페이스는 직관적이며, 코드 탐색과 문서화 기능을 제공합니다.

[07:21] 슬래시 명령어로 다양한 기능을 사용할 수 있으며, 코드 검색, 설명, 문제 수정, 테스트 작성, 문서화 등이 가능합니다.

[08:07] 백엔드 모델의 정확한 종류는 알 수 없지만, 빠르고 효율적이며 무료로 제공되는 것이 큰 장점입니다.

[08:29] 개발자가 코드 변경사항을 적용하는 방법을 설명합니다. 변경사항을 하나씩 또는 전체 수락할 수 있으며, 문서화가 정상적으로 추가되었음을 확인했습니다.

Contentful과의 연동을 통해 동적 페이지(케이스 스터디 페이지)를 생성하는 시연을 합니다. JSON 데이터를 활용해 실제 화면에 반영되는 과정을 단계별로 보여줍니다.

[08:53] 새로운 케이스 스터디 페이지를 만들기 위해 Contentful 콘텐츠 모델과 통합하는 과정을 시작합니다. JSON 데이터 구조를 설정하고 testimonial 구조를 정의합니다.

[09:17] 케이스 스터디 페이지의 요구사항을 설명합니다. 동적 페이지 생성, 클릭 가능한 리스트 뷰, 블로그와 유사한 구조를 구현하고자 합니다.

[09:42] Augment Code의 빠른 처리 속도를 강조하며, 필요한 인터페이스와 함수들을 생성하고 페이지 구조를 설정합니다.

[10:23] 코드베이스에 변경사항을 적용하고 타입 에러를 해결하는 과정을 진행합니다. 최종적으로 케이스 스터디 페이지를 생성하고 Contentful에서 테스트합니다.

[11:03] 케이스 스터디 페이지 로딩 문제를 해결하기 위해 Augment에 문제를 보고하고 타입 에러를 전달했습니다.

Augment Code의 장점을 정리하며, 코드베이스 관리에 있어 탁월함을 강조합니다. 이어서 AI 기반 비즈니스 솔루션 및 추가 서비스에 대한 간단한 홍보와 호출 문안이 포함됩니다.

[11:15] 누락된 함수가 추가되었고, 케이스 스터디 페이지가 성공적으로 업데이트되어 테스트 케이스가 정상적으로 표시됩니다.

[11:35] 기본적인 구현은 완료되었으나, 향후 UI/UX 개선이 필요한 상태입니다.

[11:56] Augment Code의 주요 장점으로 완전 무료이며, 전체 코드베이스에 대한 깊은 맥락 이해가 가능하다는 점을 강조했습니다.

[12:27] 채널 소개와 함께 AI, 코딩, 마케팅 관련 콘텐츠 구독을 안내합니다.

[12:50] Stride AI의 다양한 서비스와 비즈니스 기회에 대해 소개합니다.

[00:00] 좋습니다. 이 채널에서는

[00:01] 다양한 AI 코딩 도구들을 다뤄왔습니다.

[00:03] Windsurf도 다뤘고

[00:05] Cursor, Aid도 다뤘고

[00:08] Bolt.new, Temple Labs도 살펴봤죠.

[00:10] Pythagora, Project idx, R code도 다뤘고

[00:14] Klein, bolt.DIY 등 정말 많은 도구들을 다뤄봤습니다.

[00:17] 솔직히 말해서 지금은

[00:19] AI 코딩 IDE 확장 프로그램과 도구들의 경쟁 시대입니다.

[00:23] 모든 회사가 최고의 도구를 만들려 하고 있고

[00:25] 제가 이 채널에서 많은 도구들을 써봤고

[00:27] 여러분들도 제가 테스트하는 것을 보셨을 텐데

[00:29] 한 가지 발견한 점이 있습니다.

[00:31] 이 도구들 중 일부는

[00:33] 특정 부분에서 그다지 좋지 않다는 거죠.

[00:35] 간단한 투두리스트 앱이나

[00:38] 다른 앱을 만드는 건 쉽습니다.

[00:41] 제로에서 시작해서 어느 정도

[00:44] 괜찮은 수준까지 빠르게 만들 수 있죠.

[00:46] 프로토타입을 만들 때

[00:48] VZ나 Bolt, Lovable 같은 브라우저 AI 코딩 도구로

[00:51] 시작하고 나서

[00:53] Cursor나 Windsurf로 가져와서

[00:55] 개발을 이어갈 수 있지만

[00:57] 개발이 며칠, 몇 주, 몇 달로 이어지면서

[01:00] 코드베이스가 커지면 커질수록

[01:02] 솔직히 말해서

[01:04] AI 코딩 도구의 성능이

[01:07] 대부분 더 떨어지게 됩니다.

[01:08] 현재의 모델로도

[01:11] 대규모 코드베이스를 특정 방식으로 인덱싱하고

[01:14] LLM이 그 정보를 검색해서

[01:17] 건초더미 속 바늘처럼 정보를 찾아

[01:20] 정확한 답변을

[01:21] 올바른 맥락과 함께

[01:23] 제공할 수 있다면 매우 강력할 것입니다.

[01:26] 이 문제를 정말 잘 해결한다면

[01:28] AI 코딩 분야에서

[01:29] 큰 이점을 가질 수 있겠죠.

[01:32] 오늘 영상에서는

[01:34] 이런 문제를 해결했다고 주장하는 도구를 살펴보겠습니다.

[01:37] 바로 Augment Code입니다.

[01:40] 처음 이 도구를 보면

[01:41] '아, 이건 그냥 또 다른 VS Code 확장 프로그램이네.

[01:43] IDE도 아닌데, VS Code 확장 프로그램을 쓸 거면

[01:45] GitHub Copilot이나 Kite를 쓰지'

[01:47] 라고 생각하실 수 있습니다.

[01:49] 이해합니다. 하지만 계속 지켜봐 주세요.

[01:51] 오늘 영상에서

[01:53] Augment Code를 어떻게 사용하고

[01:54] 왜 이 도구가 대규모 코드베이스의 컨텍스트 관리에

[01:58] 가장 뛰어나다고 하는지

[02:00] 복잡한 대형 레포지토리에서 어떻게 동작하는지 보여드리겠습니다.

[02:03] 멋진 점은

[02:05] Cursor, Windsurf, Augment Code 중에

[02:08] 하나만 선택할 필요가 없다는 겁니다.

[02:10] VS Code 확장 프로그램이기 때문에

[02:11] AI 코딩 에디터를 사용하면서도

[02:14] 복잡한 것을 이해해야 하거나

[02:16] 건초더미 속 바늘을 찾아야 할 때

[02:19] 또는 Cursor가 실패할 때

[02:21] 이 도구를 사용할 수 있습니다.

[02:23] 가장 좋은 점은

[02:24] 100% 무료라는 거죠. 자, 그럼

[02:27] 바로 시작해보겠습니다.

[02:29] 오늘 영상에서 다루는 모든 링크는

[02:31] 아래 설명란에 있습니다.

[02:32] 웹사이트와

[02:34] 문서를 꼭 확인해보시기 바랍니다.

[02:36] 전문 소프트웨어 엔지니어와

[02:37] 대규모 코드베이스를 위해 만들어진

[02:39] 최초의 AI 코딩 어시스턴트입니다.

[02:42] VS Code, JetBrains, Neovim과 통합되어

[02:45] 다양한 통합 기능을 제공하고

[02:47] 단순히 AI 코딩만 시도해봤다면

[02:48] 처음부터 프로그램을 만드는 것을 도와주는 AI를 사용해보셨다면,

[02:51] 이제는 복잡한 코드베이스를 발전시키는 데 도움을 주는 AI를 경험해보세요.

[02:54] 대부분의 개발자들이 어려움을 겪는 부분이 바로 이것입니다.

[02:57] 아시다시피, 처음 시작하는 것은 쉽지만

[02:59] 프로젝트를 완성하고

[03:00] 실제로 끝까지 해내거나

[03:02] 효율적으로 최적화하는 것은

[03:04] 매우 어려운 일입니다.

[03:06] 이것이 바로 많은 사람들이

[03:08] 어려움을 겪는 부분이죠.

[03:10] 여기서 볼 수 있듯이

[03:12] 세계 최고의 소프트웨어 기업들이

[03:13] 이 제품을 신뢰하고 있습니다.

[03:15] DataStax와 같은 큰 기업들,

[03:18] GoFundMe, Advisor 360, Contentful, Webflow 등이

[03:21] 사용하고 있죠.

[03:23] 가장 크고 복잡한 레포지토리도

[03:26] Augment를 통해 몇 분 만에 파악할 수 있으며,

[03:28] 새로운 프로젝트나 익숙하지 않은 코드베이스에서도

[03:30] 자신감 있게 업데이트를 할 수 있습니다.

[03:32] 프로덕션 소프트웨어에서는

[03:34] 작은 변경이란 없지만,

[03:36] Augment가 이러한 도전을 관리해줍니다.

[03:38] 여기 벤치마크를 보시면,

[03:40] CC Val 정확도 매치 비율을

[03:43] 확인할 수 있는데,

[03:45] GitHub Copilot과 비교했을 때

[03:47] Augment가 더 높은 점수를 보여줍니다.

[03:49] 어떻게 이것이 가능한지,

[03:51] 어떻게 이런 주장을 입증하는지,

[03:53] 그리고 어떻게 작동하는지 궁금하실 텐데요.

[03:56] 자세한 내용은 블로그 포스트 링크를

[03:58] 아래에 남겨두겠습니다.

[03:59] 그들만의 독특한 접근 방식이 있는데요,

[04:01] 간단히 말하면, 현재 검색에서 주된 접근 방식은

[04:03] OpenAI와 같은 일반적인 모델 API를 호출하여

[04:05] 코드 파일과 문서의 스니펫에 대한

[04:08] 임베딩을 생성하고

[04:10] Pinecone과 같은 임베딩 검색 API를 사용하여

[04:12] 쿼리와 관련된 스니펫을 검색하는 것입니다.

[04:14] 하지만 이 방식은 품질이 낮고

[04:17] 지연시간이 길며

[04:18] 보안상의 문제도 있을 수 있습니다.

[04:20] 그래서 Augment는 다른 접근 방식을 택했습니다.

[04:22] 그들은 독자적으로

[04:24] 인덱싱과 임베딩 검색 시스템을 개발하여

[04:26] 모든 제품에 걸쳐 가장 관련성 높고

[04:28] 최신의 컨텍스트를 제공합니다.

[04:30] 블로그에서 더 자세한 내용을 다루고 있지만

[04:33] 작동 방식에 대해 좀 더 설명하자면

[04:35] 독점 시스템이며

[04:36] 곧 그 효과를 직접 확인해보겠습니다.

[04:38] 자, 이제 가격 정책을 보시면

[04:40] 무제한 체험이 가능하고

[04:42] 세 가지 요금제가 있습니다.

[04:45] 커뮤니티 에디션에서는

[04:47] 3,000개의 채팅 메시지,

[04:49] 무제한 완성, 무제한 지시사항,

[04:52] 무제한 편집이 가능하며

[04:53] 커뮤니티 지원도 제공됩니다.

[04:55] 단, AI 트레이닝은 유료인데

[04:58] 코드베이스에 대한 학습이 필요하고

[05:00] 프로페셔널이나 엔터프라이즈 버전을

[05:02] 원하신다면

[05:04] 프로페셔널은 사용자당 월 30달러이며

[05:06] 무제한 채팅과 다른 모든 기능이

[05:09] 무제한으로 제공되고

[05:10] 데이터 학습도 포함됩니다. 엔터프라이즈는

[05:13] 활성 사용자당 월 60달러입니다.

[05:16] 여기에는 추가 기능들이 있는데

[05:17] 슬랙 통합, 분석 등

[05:19] 유용한 기능들이 포함되어 있고

[05:20] 유료 플랜을 사용해보고 싶다면

[05:22] 30일 무료 체험도 가능합니다.

[05:24] 여기 설치 버튼을 클릭해서

[05:26] Augment Code 설치를 시작하세요

[05:28] 로그인을 하신 다음

[05:30] VS Code나 Cursor 또는 원하시는 IDE에서 다운로드하시면 됩니다

[05:32] 자, 보시다시피 제가 Cursor를

[05:34] 실행시켜 놨고

[05:36] Augment가 이미 설치되어 있습니다

[05:38] 설치하고 실행한 후 로그인하면

[05:40] 프로젝트에서 다음과 같은 메시지가 표시됩니다

[05:43] 'Augment의 코드베이스 이해를 위해

[05:46] 보안 Augment 클라우드와

[05:48] 작업공간 동기화가 필요합니다

[05:49] 작업공간 동기화 권한을 허용해주세요'

[05:51] 여기서 동기화를 클릭하면

[05:53] 코드베이스 동기화가 시작됩니다

[05:55] 지금 11% 진행 중이고

[05:58] 동기화가 매우 빠르게 완료되었네요

[06:00] Augment가 방금

[06:01] 코드베이스 동기화를 마쳤습니다

[06:03] 이제 보시면 실제로

[06:05] 프로젝트의 개요를 보여주는데

[06:07] 이것은 AI 기반 영업 자동화와

[06:10] 에이전트 솔루션에 중점을 둔 비즈니스인

[06:13] Executive Stride를 위한 Next.js 14 앱입니다

[06:16] 주요 특징으로는 핵심 기능, 기술 스택

[06:19] 아키텍처가 있는데, Next.js 앱 라우터

[06:21] 서버와 클라이언트 컴포넌트

[06:24] 환경 기반 설정을 사용하고

[06:26] 이해하실 수 있을 거예요. 또한

[06:28] 코드베이스에 대해 물어볼 수 있는

[06:30] 다양한 잠재적 질문들을 제공합니다

[06:33] 예를 들어 '사이트 구성은 어떻게 관리되며

[06:35] Liv의 주요 설정은 무엇인가요'와 같은 질문을 할 수 있죠

[06:55] 여기 config.txt와 API 통합이 있고

[07:00] 이런 식의 인터페이스가 보이는데

[07:02] 실제로 매우 좋은 인터페이스입니다

[07:03] 클립보드에 복사할 수 있고

[07:05] 여기를 클릭하면 실제로

[07:08] 이 파일을 열 수 있습니다

[07:10] 보시다시피 우리의 API

[07:13] 통합에 대해 모두 설명하고 있죠

[07:15] JavaScript SDK로 클라이언트를 생성하는 방법

[07:18] 모든 세부 사항을

[07:20] 설명해주고 있습니다

[07:21] 보시다시피 여기서 슬래시를 사용해서 액션을

[07:24] 실행하거나 @ 기호로 파일을 태그할 수 있고

[07:26] 더 많은 기능이 있습니다. 슬래시를 누르면

[07:29] 코드베이스에서 검색하거나

[07:30] 선택한 코드에 대한 설명을 들을 수 있고

[07:34] 선택한 코드의 문제를 수정할 수 있으며

[07:38] 선택한 코드에 대한 테스트를 작성하고

[07:41] 문서화도 할 수 있습니다

[07:43] 선택한 코드에 대한 문서를 작성하는데

[07:45] 이 부분을 하이라이트하고

[07:47] 문서 작성을 클릭한 다음 전송하면

[07:49] 생성이 시작되고 이제

[07:52] 문서가 작성될 겁니다. 네, 보시다시피

[07:54] 코드베이스를 문서화하고 있는데

[07:56] 여기 보면 contentful 클라이언트를

[07:58] 환경 변수로 초기화하고, 콘텐츠 모델에 대한

[08:01] 타입 정의가 있으며

[08:04] 보시다시피 기본적으로

[08:06] 전체 내용을 요약해주고 있습니다

[08:07] 흥미로운 점은 제가 정확히

[08:09] 백엔드에서 어떤 모델을 사용하는지

[08:11] 모른다는 거예요. 커스텀 모델인지

[08:13] 아니면 그냥 Claude나

[08:15] GPT-3.5인지는 모르겠네요

[08:17] 무료로 제공하기에는 꽤 비쌀 텐데

[08:19] 하지만 좋은 모델이고

[08:22] 보시다시피 매우 빠르며

[08:24] 무료로 사용할 수 있고

[08:26] API 키도 필요 없어서 정말 좋습니다. 이제

[08:29] 이제 이것을 구현하기 위해

[08:31] 여기에서 '적용'을 클릭하면 됩니다.

[08:33] 정말 좋은 점은

[08:35] 이 변경사항들을 하나씩 수락할 수 있거나

[08:37] 이렇게 클릭하거나 엔터를 누르거나

[08:39] 또는 이걸 클릭하거나

[08:41] 컨트롤 엔터를 눌러 모두 수락할 수 있습니다

[08:44] 아래로 스크롤하면

[08:45] 문서화만 추가되어야 하는데

[08:47] 제대로 추가된 것으로 보입니다

[08:49] 그래서 전체 수락하겠습니다

[08:51] 이제 새로운 페이지를 추가해보겠습니다

[08:53] 케이스 스터디 페이지가 될 건데

[08:56] 이것을 Contentful의 콘텐츠 모델과

[08:59] 통합하도록 할 것입니다

[09:01] 제가 여기 가지고 있는 콘텐츠 모델과 함께요

[09:04] 여기에 붙여넣겠습니다

[09:06] 이것은 제가 원하는 정확한 testimonial 구조입니다

[09:08] Contentful.com에서 가져온

[09:10] JSON 데이터입니다

[09:13] 자, 이제 이것을 붙여넣고

[09:15] 새로운 testimonial 페이지를

[09:17] 만들고 싶다고 말하겠습니다

[09:19] Contentful의 새로운 콘텐츠 모델에서

[09:21] 데이터를 가져올 것이고, 페이지 이름은

[09:23] case studies로 하고 각 testimonial에 대한

[09:26] 동적 페이지를 가질 것입니다

[09:29] 케이스 스터디 페이지는 모든 케이스 스터디를

[09:32] 클릭 가능하게 보여줄 것입니다

[09:33] 블로그와 동일한 설정으로

[09:36] Vault 페이지를 분석해서

[09:38] 이해하도록 하겠습니다

[09:40] 이제 전송을 클릭하겠습니다

[09:42] 보시다시피 Cursor에서처럼

[09:44] 이런 걸 입력하면

[09:45] 시간이 오래 걸리지는 않지만

[09:48] 로딩이 좀 있을 겁니다

[09:49] Augment Code가 얼마나 빠른지 보세요

[09:52] 여기서는

[09:53] 블로그 페이지와 비슷한 설정을

[09:55] 케이스 스터디를 위해 만들 것이라고 합니다

[09:58] 먼저 필요한 인터페이스와

[09:59] 함수들을 만들어보죠

[10:02] 이제 케이스 스터디 리스트 페이지를

[10:04] 새 파일로 만들어보겠습니다

[10:06] 새 파일을 만들 수 있어서

[10:08] 여기 케이스 스터디가 생겼네요

[10:10] 이제 개별 케이스 스터디를 위한

[10:13] 동적 페이지를 만들겠습니다

[10:14] 새 파일을 만들었고 제대로 되었네요

[10:17] 이 설정은 우리가 원하는 모든 것을

[10:20] 제공해야 합니다

[10:23] 이제 이것들을 개별적으로

[10:24] 적용해보겠습니다. 코드베이스에

[10:27] 새로운 케이스 스터디 페이지를

[10:29] 믿고 전체 수락하겠습니다

[10:31] 여기도 전체 수락하고

[10:33] 그리고 여기서는

[10:34] 생성을 클릭하겠습니다

[10:36] 타입 에러가 많이 나오네요

[10:37] 이 타입 에러들을 여기에 붙여넣겠습니다

[10:39] 여기서 적용을 클릭하고 전체 수락하겠습니다

[10:43] 일부가 해결되었고

[10:44] 몇 개가 더 남았네요

[10:46] 하나만 더 남았습니다

[10:47] 여기서 에러가 나오는데

[10:49] 이것을 복사해서 여기에 붙여넣겠습니다

[10:51] 이제 보시면

[10:53] 케이스 스터디 페이지가 여기 있습니다

[10:55] Contentful에서 테스트 케이스 스터디를

[10:57] 만들고 게시를 클릭하겠습니다

[10:59] 여기서 게시를 클릭합니다

[11:01] 하지만 아직 케이스 스터디가 보이지 않네요

[11:03] 여기 보이지 않네요. 다시 augment로 돌아가서

[11:05] 알려줘야 할 것 같습니다. 그래서

[11:07] case studies 페이지에서 케이스 스터디가

[11:09] 로딩되거나 불러와지지 않는다고 말하고

[11:11] 타입 에러도 함께 붙여넣었습니다

[11:13] 그러자 누락된 함수를

[11:15] 여기에 추가했네요. 이것을 수락하고

[11:17] 이제 케이스 스터디 페이지가 업데이트됩니다

[11:19] 이것도 수락해 보겠습니다

[11:21] 자, 이제 케이스 스터디 페이지에

[11:22] 들어왔고 보시다시피 우리의 케이스

[11:24] 스터디가 로드되었습니다. 이것은 테스트

[11:27] 케이스 스터디인데요, 여기를 클릭하면

[11:29] 실제 동적 케이스 스터디 페이지가

[11:32] 테스트용으로 잘 작동하는 것을 볼 수 있습니다

[11:35] 물론 이것은 매우 기본적인 것이고

[11:37] 실제로는 이것을 커스터마이즈해서

[11:39] 더 보기 좋게 만들 수 있습니다. 지금은

[11:40] 스타일링이 조금 변경되었지만

[11:42] 괜찮습니다. 나중에 변경할 수 있으니까요

[11:44] 이것으로 augment code에 대한

[11:46] 영상을 마무리하겠습니다. 여러분의

[11:48] 생각을 아래 댓글로

[11:49] 알려주세요. 이 도구를 사용해보셨다면

[11:50] 사용해보신 분들은

[11:52] Cursor나 Windsurf와 비교했을 때

[11:53] 어떻게 생각하시는지 알려주세요

[11:56] 이 도구의 주요 장점 두 가지를 말하자면

[11:58] 첫째로 이 도구는

[12:00] 현재 100% 무료라는 점이고

[12:02] 둘째로는 전체 코드베이스에 대한

[12:05] 더 깊은 맥락 이해가 가능하다는 점입니다

[12:07] 실제로 코드베이스를 구축할 때

[12:09] 개인적으로는 이것으로 시작하는 것을

[12:11] 추천하지는 않습니다. 전체 프로젝트를

[12:13] 처음부터 만드는 데는

[12:15] Cursor나 Windsurf 같은

[12:17] 도구를 추천하지만

[12:19] 프로젝트가 이미 있고

[12:21] 문제 해결에 어려움을 겪고 있다면

[12:24] 이 도구가 매우 유용하고

[12:26] 게임 체인저가 될 수 있습니다

[12:27] 그리고 여러분이 이 채널이 처음이라면

[12:29] 우리는 AI,

[12:30] AI 에이전트, AI 코딩, 마케팅, 영업,

[12:32] 비즈니스 성장에 대한 콘텐츠를

[12:34] 자주 업로드합니다. 이런 콘텐츠가

[12:36] 마음에 드셨다면 좋아요를 누르시고

[12:37] 댓글도 남겨주시고

[12:38] 구독해서 최신 업데이트를

[12:40] 받아보세요. 또한 처음 오신 분들은

[12:42] 우리의 Stride AI 아카데미를

[12:43] 확인해보세요. 링크는 아래에 있습니다

[12:45] 그리고 여러분은

[12:47] 무료 페이스북 그룹과

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[12:50] 그리고 비즈니스를 운영하시면서

[12:52] 맞춤형 AI 성장 솔루션이 필요하시다면

[12:53] AI 예약 시스템, AI 콜센터,

[12:55] AI 자동화 등에 대해 아래에서

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[13:00] 적합한지 확인해보겠습니다

[13:02] 그리고 창업자나 개발자,

[13:04] 기업가이신 분들 중에

[13:06] 다른 비즈니스 오너들에게 이런 AI 솔루션을

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[13:12] 아래에서 상담 예약을 하시면

[13:13] 적합한지 확인해드리겠습니다

[13:15] 다음 영상에서 뵙겠습니다

[13:17] 여러분의 생각을

[13:18] 댓글로 알려주세요

[13:19] AI 코딩 경쟁에서 누가 이길까요?

[13:22] 계속 노력하시고

[13:23] 여러분의 발걸음을 가속화하세요

[13:25] 수천 달러를 들여

[13:26] 예약 담당자를 고용했는데도

[13:28] 리드가 새어나가는 것을 보신 적 있나요?

[13:31] 자격을 갖춘 영업 에이전트팀이

[13:33] 24시간 내내 예약을 잡아주는 것을

[13:35] 상상해보세요. 더 이상 교육에 시간을 낭비하지 않고

[13:37] 성과에 대한 불만도 없으며

[13:39] 일관성 없고 비싼 콜센터에

[13:42] 예산을 낭비하지 않아도 됩니다

[13:43] Stride Agents를 소개합니다

[13:45] AI 기반 예약 담당자가 24/7 근무하며

[13:48] 피곤함 없이 잠자는 동안에도

[13:50] 예약을 잡아줍니다

[13:52] 수천 건의 성공적인 대화로 학습된

[13:54] 우리의 AI 에이전트는 인간 팀보다 10분의 1의 비용으로

[13:57] 더 나은 성과를 냅니다

[13:59] 예약과 전환율을

[14:01] 몇 주 만에 두 배로 늘린

[14:03] 기업들의 대열에 합류하세요

[14:05] AI 혁명에 뒤처지지 마세요

[14:07] 지금 stride agents.com을 방문하여

[14:09] 최첨단 AI 기술로 전체 영업 프로세스를

[14:11] 혁신하세요. AI 에이전트와 함께 여러분의 발걸음을 가속화할 시간입니다