음성 명령으로 클로드 코드 제어하기: SPEAK to SHIP 에이전틱 코딩 AI 어시스턴트

IndyDevDan 구독자 43,800명

요약

이 영상에서는 Cloud Code와 Anthropic Claude를 활용해 음성 명령으로 작동하는 개인 AI 어시스턴트를 만드는 과정을 단계별로 소개한다. Hello World 예제 생성부터 HTTP 요청 처리, 스펙 작성과 Python CLI 도구 구현까지 실제 코드 데모를 통해 확인할 수 있다. ‘귀(음성→텍스트)’, ‘뇌(Cloud Code)’, ‘목소리(텍스트→음성)’ 세 가지 요소를 결합해 에이전틱(agentic) 코딩의 강력함을 보여준다. 특히 더 많은 컴퓨트를 투입해 더 큰 가치를 창출하는 ‘컴퓨트 우위’ 전략과 비용 대비 효율성을 강조한다.

주요 키워드

Cloud Code Agentic coding 개인 AI 어시스턴트 컴퓨트 우위 실시간 음성인식 트리거워드 웹 검색 도구 스펙 작성 CLI 에이전틱 시스템

하이라이트

🌟 음성 명령으로 Hello World 예제와 HTTP 요청 코드를 자동 생성해 개발 생산성을 대폭 향상한다.
🔑 개인 AI 어시스턴트의 핵심은 실시간 음성인식(귀), Cloud Code 에이전트(뇌), 텍스트→음성 변환(목소리) 세 요소의 결합이다.
🚀 ‘sonnet’ 같은 트리거워드로 항상 대기하며 실행 가능한 에이전트를 구축하고, 이전 대화를 참조해 맥락을 유지한다.
📌 Anthropic 웹 검색 도구 문서를 읽고 스펙을 작성한 뒤, Python 단일 파일 스크립트로 완전한 CLI 도구를 구현한다.
⚡️ Cloud Code는 다른 AI 코딩 도구와 달리 에이전틱 프로그래밍이 가능해 자연어 지시만으로 무한 확장되는 워크플로를 구축할 수 있다.
💡 ‘컴퓨트 우위’ 전략으로 더 많은 컴퓨트를 투자해 더 큰 엔지니어링 가치를 창출해야 성공을 보장한다.
💲 실제 사용 비용을 분석한 결과 10일에 $100가 소모되었으며, 비용 대비 산출물을 극대화하기 위한 ROI 전략이 필요하다.
📣 채널의 세 가지 우선순위(작동하는 소프트웨어 빌딩, 엔지니어 잠재력 활성화, 가치 창출로 수익 창출)를 명확히 강조한다.

용어 설명

Agentic coding (에이전틱 코딩)

AI 에이전트가 독립적으로 도구 호출과 작업 흐름을 실행해 개발을 자동화하는 방식

Cloud Code

Anthropic Claude 기반의 에이전틱 코딩 도구로, 자연어 지시를 받아 워크플로와 코드를 자동 생성한다

트리거워드

에이전트를 활성화하기 위해 음성 인식 후 특정 단어를 감지하는 키워드

CLI(Command Line Interface)

명령줄에서 프로그램을 실행하고 파라미터를 전달하는 인터페이스

스펙(spec)

도구나 API의 구조·동작·인터페이스를 문서화한 설계 사양

컴퓨트 우위(compute advantage)

더 많은 연산 자원(컴퓨트)을 투입해 상대적으로 더 큰 가치를 얻는 전략

GPT-4.1-Mini

입력된 텍스트를 간결히 압축하거나 요약하는 데 최적화된 소형 언어 모델

실시간 음성인식(real-time speech-to-text)

마이크로 입력된 음성을 즉시 텍스트로 변환하는 기술

Anthropic 웹 검색 도구

Anthropic에서 제공하는 웹 검색 API로, 외부 데이터 조회 기능을 AI 어시스턴트에 통합한다

Claude에게 여섯 가지 주요 언어(Python, JavaScript, Java, C++, Go, Ruby)의 Hello World 예제를 "starter coding" 폴더에 생성하도록 지시한다. 이어서 URL을 CLI 파라미터로 받아 HTTP 요청을 수행하고 코드 라인마다 주석을 추가하는 예제를 자동으로 업데이트한다.

[00:10] 클로드에게 간단한 Hello World 예제를 6개의 인기 프로그래밍 언어로 만들어달라고 요청하고, 이를 starter coding 디렉토리에 저장하도록 지시합니다.

[00:38] 클로드가 성공적으로 예제를 생성한 후, HTTP 요청 기능을 추가하고 URL을 CLI 파라미터로 받으며 모든 코드에 주석을 달도록 추가 요청합니다.

실시간 음성→텍스트 변환 라이브러리를 사용해 음성을 입력받고, Cloud Code 에이전트를 통해 자연어 지시를 코드 작업으로 즉시 실행한다. 대형 요청을 취소해보며 항상 대기하는 개인 AI 비서 기능을 시연한다.

[01:06] 실시간 음성-텍스트 변환 시스템이 사용자의 말을 인식하여 에이전트 코딩 도구로 전달하는 과정을 설명합니다. 약 700줄의 코드로 구성된 단일 파일에 시스템의 '귀', '두뇌', '목소리' 기능을 통합했습니다.

[01:50] 스크립트 내부의 문제점을 해결하기 위해 클로드 코드를 활용하는 방법을 시연합니다. 특히 중복된 코드 대신 상수를 사용하는 리팩토링 작업에 초점을 맞춥니다.

스크립트에 남겨진 기본 Cloud Code 도구 리스트 중복 문제를 샘플로 제시한 뒤, 'sonnet' 같은 트리거워드를 통해 에이전트를 활성화하고 스프레드 연산자로 도구 목록을 재사용하도록 코드를 업데이트한다.

[02:30] AI 비서가 특정 트리거 단어('소넷' 등)에 반응하는 방식을 설명하고, 실제로 트리거 단어를 사용하여 클로드 코드가 명령을 실행하는 과정을 보여줍니다.

[03:14] Claude Code를 실행하고 스프레드 연산자를 사용해 파일 상단에 정의된 상수를 재사용하도록 코드를 개선했습니다. Claude Code 시스템의 두 가지 문제점으로는 비용이 많이 든다는 점과 실행 시간이 오래 걸린다는 점이 있습니다.

AI docs 디렉터리에서 단일 파일 스크립트와 웹 검색 도구 문서를 읽어 합친 뒤 specs 폴더에 새로운 스펙 문서를 생성하도록 플랜을 작성한다. 여기서 검색 쿼리, 인증, 도메인 필터링, 위치 컨텍스트 등을 포함한 설계 사양을 정리한다.

[04:04] Anthropic에서 새로 출시한 웹 검색 도구를 활용해 보려고 합니다. AI 문서 폴더에 이미 관련 문서가 있으며, 이를 UV 단일 파일 스크립트와 결합하여 웹 검색 도구의 구체적인 데모를 만들 계획입니다.

스펙 문서에 웹 검색 도구의 마크다운 예시를 실제 코드로 통합해 완전한 사양을 완성한다. API 요청, 인용(citation) 형식, 오류 처리, 확장 옵션 등을 구체적으로 명시해 구현 준비를 마친다.

[05:01] 어시스턴트를 활용해 스펙 디렉토리에 새 계획을 작성했습니다. 이 계획은 명령줄에서 검색 쿼리를 받아 Anthropic의 웹 검색을 사용하는 독립형 Python 스크립트의 구조, 의존성, 인증 등을 포함합니다.

[05:32] 만들어진 계획에 구체적인 코드 예제가 빠져있어, AI 문서의 Anthropic 웹 검색 도구 마크다운 파일에서 실제 코드 예제를 가져와 추가하도록 요청했습니다. 이 코드 예제는 실제 구현의 프레임워크로 사용될 것입니다.

[05:59] 좋은 계획이 좋은 프롬프팅이라는 원칙에 따라, 코드 작성을 위한 프레임워크를 마련하고 있습니다. 성공적인 엔지니어링은 올바른 방법을 지속적으로 반복하는 것에 달려 있습니다.

[06:28] Anthropic 웹 검색 UV 스펙 코드를 업데이트했으며, 도구 설정, API 요청, 인용 추출 및 응답 형식을 포함한 완전한 예제가 준비되었습니다. 오류 처리와 개선된 인용 형식도 포함되어 있습니다.

작성된 스펙대로 self-contained Python 스크립트를 생성하고, 명령줄 인자 처리, 인증 체크, 인용 예시, 출력 형식 및 에러 코드를 지원하도록 구현한다. 실제 검색 쿼리를 실행해 결과를 확인하고 코드베이스에 커밋한다.

[06:50] 업데이트된 문서를 검토하니 명령줄 인터페이스, 웹 검색 기능, 차단된 도메인, 도구 및 최대 사용량 등 전체적으로 향상된 것을 확인했습니다. 이제 구현을 시작할 준비가 되었습니다.

[07:10] LLM과 에이전트 시스템 통합에서 중요한 것은 컨텍스트 재사용성입니다. Claude Code 팀이 최근 'Claude Continue'와 'Claude Resume' 같은 세션 관리 기능을 출시했으며, 이는 특정 세션으로 돌아갈 수 있게 해줍니다.

[07:41] 구축한 시스템에는 단순한 대화 트래커가 있어 대화 기록을 쉽게 관리할 수 있습니다. Claude Code를 프로그래밍 가능한 도구로 사용하기 때문에 컨텍스트 관리가 더 필요합니다.

[08:14] 이제 Claude에게 Anthropic 웹 검색 UV 스크립트 스펙을 읽고 새로운 UV 단일 파일 스크립트로 구현해달라고 요청했습니다. Claude Code는 충분히 지능적이고 검색 능력을 갖추고 있어 이러한 복잡한 요청을 처리할 수 있습니다.

Cloud Code의 도구 호출 능력을 강조하며, Cursor나 CodeX 같은 다른 AI 코딩 도구 대비 에이전틱(agentic) 프로그래밍과 무한 확장성 측면에서 우위에 있음을 설명한다. 자연어 기반 워크플로 자동화의 사례를 제시한다.

[08:40] Cloud Code는 충분히 자율적이어서 요청을 처리하고 코드베이스 내에서 필요한 모든 정보, 특히 스펙과 AI 문서를 검색할 수 있습니다. 이것만으로도 Cloud Code가 시작하기에 충분합니다.

[09:05] 클라우드 코드를 사용해 새로운 UV 단일 파일 스크립트를 구현해 보겠습니다. 결과물이 생성되었고 잘 만들어진 것 같습니다.

[09:14] Anthropic 웹 검색 UV를 위한 독립형 파이썬 스크립트가 생성되었으며, 커맨드 라인 지원, 오류 처리, API 키 확인, 인용 형식, 색상 출력, 시간대 지원, 사용량 추적, 도메인 필터링, API 오류 처리 기능이 포함되어 있습니다.

[09:40] 이 시연의 목적은 개인 AI 비서의 능력을 보여주는 것입니다. 생성된 스크립트를 실행해보기 위해 README를 확인하고, 파일에 실행 권한을 부여한 후 'anthropic claude code'로 검색을 실행했습니다.

[10:37] 검색이 성공적으로 작동했고 결과를 받았습니다. 이 모든 코드는 설명란의 링크를 통해 접근할 수 있으며, 'Cloud Code is Programmable' 코드베이스에 포함될 예정입니다.

[10:56] 우리는 클라우드 코드를 프로그래밍 가능한 자율적 코딩 도구로 활용하는 방법을 계속 탐색하고 있습니다. 이는 개인 AI 비서를 더 효과적으로 만들어줍니다. 터미널에서 보셨듯이 단순한 대화를 통해 Cloud Code가 다양한 작업을 수행하도록 할 수 있습니다.

더 많은 컴퓨트를 투입해 더 큰 가치를 얻는 '컴퓨트 우위' 개념을 소개하고, 실제 10일 사용 비용($100)을 공개한다. 비용 대비 효율을 극대화하기 위한 ROI 전략과 새로 출시된 Max 플랜의 혜택을 검토한다.

[11:23] Cloud Code는 멋진 시작 코드를 작성했을 뿐만 아니라 계획도 작성했습니다. 여러 문서를 병합하고 계획을 작성했으며, 그 계획에는 실제 코드의 핵심 프레임워크가 포함되어 있었습니다. AI 계획 초안을 활용해 실제 코드를 생성하는 방식입니다.

[11:43] 코드 개발 중 소넷(Sonnet) 어시스턴트를 사용해 Anthropic 검색 README를 기본 README로 병합하고 중복 파일을 제거하는 작업을 자동으로 백그라운드에서 실행시킵니다.

[12:10] 코드 작업시 위험한 병합이나 삭제 작업을 수행할 때는 항상 현재 코드를 먼저 커밋해두는 것이 좋으며, 이런 명령어는 짧은 별칭으로 설정하는 것이 효율적입니다.

[12:32] 700줄짜리 개인 AI 어시스턴트의 핵심 가치는 '컴퓨팅 파워가 곧 성공'이라는 원칙에 있으며, 생성형 AI 시대에는 컴퓨팅 파워를 확장할수록 엔지니어로서 더 큰 성공을 거둘 수 있습니다.

시청자에게 감사 인사를 전하며, 채널의 세 가지 우선순위(1. 작동하는 소프트웨어 빌딩, 2. 엔지니어 잠재력 활성화, 3. 가치 창출로 수익 창출)를 공유한다. 이 원칙들이 콘텐츠 방향을 견인한다고 강조한다.

[13:16] Claude Code는 무한히 프로그래밍 가능한 에이전트 코딩 도구로, 프롬프트 내에 도구 호출을 내장하여 자연어로 도구를 호출하고 스크립트에 내장하며 여러 인스턴스를 쌓아 컴퓨팅 파워를 확장할 수 있습니다.

[14:04] 이 채널의 목표는 과장된 이야기가 아니라 실질적인 엔지니어링 가치를 전달하는 것이며, 개인 AI 어시스턴트는 그 구체적인 예시로 Claude Code 호출 방식을 보여줍니다.

[14:31] 클라우드 코드 명령어를 이전 예제와 같은 방식으로 설정하고 있으며, underscore_2에서 프로그래밍 가능한 클라우드 코드의 간단한 예시를 보여주고 있습니다.

[14:53] 현재 업계에는 클라우드 코드의 용도와 다른 도구들과의 차별점에 대한 혼란이 있습니다. 도구들을 'OR'가 아닌 'AND'로 생각하여 함께 사용하는 것이 중요합니다.

[15:17] 현재 시장에서 에이전틱 프로그래밍 도구는 희소하며, AI 코딩은 에이전틱 코딩의 작은 부분집합에 불과합니다. Windsurf, Cursor, Klein 등과 달리 Codeex만이 가장 유사한 기능을 제공합니다.

[16:04] Codeex의 유일한 장점은 오픈 모델을 지원한다는 점으로, 다양한 AI 모델을 선택할 수 있습니다. Claude Code가 자신들의 모델을 개방한다면 경쟁에서 즉시 우위를 점할 것입니다.

[16:35] 클라우드 코드라는 강력한 에이전틱 도구는 비용 측면에서의 단점도 있습니다. 하지만 그 논의 전에 채널이 곧 5만 구독자를 달성하게 된 것에 대한 감사 인사를 전하고 싶습니다.

[17:21] 매주 중급 및 시니어 엔지니어들을 위해 콘텐츠를 만들고 있으며, 실제 가치 있는 소프트웨어 구축에 중점을 두고 있습니다. 엔지니어들은 본질적으로 회의적이어서 많은 시청자들이 아직 구독하지 않았지만, 준비가 되면 언제든지 환영합니다.

모든 개인 AI 어시스턴트는 음성→텍스트 변환(귀), Cloud Code 에이전트(뇌), 텍스트→음성 변환(목소리) 세 파트로 이루어짐을 설명한다. OpenAI TTS와 GPT-4.1-Mini를 활용한 압축 및 대화 응답 처리 방식을 소개한다.

[17:46] 이 채널은 사기나 속임수가 아니며, 유일하게 판매하는 Principal AI 코딩 과정은 수강한 모든 엔지니어에게 큰 가치를 제공했습니다. 다음 단계를 위한 기반을 마련하고 있으며, 성공을 위한 컴퓨팅 능력 확장에 중점을 두고 있습니다.

[18:09] 뛰어난 엔지니어들과 고성과자들이 이 채널을 시청하고 있어 자랑스럽습니다. 매주 콘텐츠를 만드는 것은 많은 노력이 필요하지만, 다른 엔지니어를 돕는 가치 있는 일이라고 생각합니다.

[18:41] 세 가지 우선순위를 가지고 있습니다: 1) 살아있는 소프트웨어 만들기, 2) 엔지니어링 잠재력 개발, 3) 가치 창출을 통한 생계 유지. 이 순서가 중요하며, 이것이 채널을 차별화하는 요소입니다.

[19:21] 최우선 순위는 제가 자는 동안에도 작동하는 살아있는 소프트웨어를 만드는 것이며, 이런 미션 덕분에 다른 곳에서는 찾을 수 없는 독특한 가치를 제공할 수 있습니다. 이 우선순위는 변하지 않을 것이며, 구독자 수에 상관없이 계속 가치 있는 콘텐츠를 만들어갈 것입니다.

[20:02] 시니어 엔지니어뿐만 아니라 입문자들에게도 응원을 보내며, 복잡한 내용을 배우고 한계를 넘으려는 노력을 칭찬합니다. 주니어 엔지니어가 성장하는 최고의 방법은 실력 있는 엔지니어들과 함께 시간을 보내는 것입니다.

Cloud Code 코드베이스, 음성→클로드 코드 샘플, 실시간 음성인식 라이브러리 링크를 안내한다. Principled AI Coding 강좌와 다음 코스 예고를 통해 시청자에게 엔지니어링 원칙 중심 학습을 권장하며 영상 마무리한다.

[20:35] 채널이 거의 5만 구독자에 도달했지만, 단순한 숫자보다 중요한 것은 채널에서 다루는 기술과 활용 방법, 그리고 원칙이라고 강조합니다. 도구나 모델보다는 그것을 어떻게 활용하는지가 중요합니다.

[21:00] Claude Code의 비용에 대해 설명하며, 10일 만에 100달러가 들었다고 말합니다. 단순히 비용을 소비하는 것이 아니라 투자 대비 더 많은 가치를 얻는 것이 중요하다고 강조합니다.

[21:54] 다양한 도구 간 컴퓨팅 이점을 비교할 때 중요한 것은 투자 대비 얼마나 많은 가치를 얻을 수 있는지입니다. 현재 Claude Code는 가장 높은 가치와 투자 수익률을 제공하는 도구라고 평가합니다.

[22:28] Claude Code는 비싸지만 제공하는 가치에 비하면 상대적으로 비용이 낮다고 설명합니다. 계속 사용할 것이며, 최근 출시된 Max 플랜에 대해서는 아직 고민 중이라고 언급합니다.

[22:54] AI 서비스의 비용 효율성에 대한 고민. 많은 AI 연구소가 계정당 사용량에 제한을 두고 있어 실제로 얼마를 지불해도 한도가 존재하는 문제가 있다.

[23:18] Claude 사용자에게 더 유리한 구독 모델. Claude 데스크톱이나 웹을 사용하는 경우 통합 구독이 매력적이지만, 사용량 한도에 도달하지 않는 사용자에게는 명확한 이점이 없음.

[24:05] Claude Code의 주목받는 성장. Hacker News에서 246개의 댓글이 달릴 정도로 업계의 관심이 커지고 있으며, 다른 AI 코딩 도구(Cursor 포함)와 비교해도 Claude Code가 더 뛰어나다고 평가함.

[25:09] 업계의 인식 변화와 앞으로의 계획. 업계가 Claude Code의 중요성을 인식하기 시작했으며, 발표자는 Claude Code 창시자들이 참여한 팟캐스트를 통해 더 자세한 정보를 얻을 계획임.

[25:23] 영상에 대한 기대감을 표하며 설명란에 관련 링크를 제공할 것임을 언급합니다.

[25:33] Claude Code는 최고의 에이전틱 코딩 도구로, 700줄의 코드만으로 강력한 음성-클라우드 코드 개인 AI 비서를 구축했음을 설명합니다.

[25:51] 개인 AI 비서의 핵심 구성 요소 세 가지로 '귀'(실시간 음성-텍스트 변환), '뇌'(Claude Code), '목소리'(OpenAI)를 소개합니다.

[26:34] OpenAI 음성 출력 시스템을 설명하며, GPT-4.1 Mini를 사용해 Claude Code가 반환한 상세 내용을 간결하게 압축하는 방법을 설명합니다.

[27:13] 개인 AI 비서 구축 방법을 요약하고, 이 강력한 도구를 개발자들이 활용할 수 있도록 코드베이스를 공유함을 설명합니다.

[27:43] Principled AI Coding을 소개하며 도구가 아닌 원칙에 초점을 맞추는 학습 방법론을 강조합니다.

[28:03] 현재 개발 중인 다음 레벨 코스에 대해 언급하며, 차세대 에이전틱 코딩을 활용해 더 발전된 내용을 다룰 것이라고 예고합니다.

[00:10] 클로드, 빌드할 준비 됐어?

[00:12] 도와드릴 준비 됐습니다. 무엇을 만들고 싶으신가요?

[00:14] 좋아, 간단하게 시작해보자.

[00:16] 클로드, 6개의 가장 인기 있는 프로그래밍 언어로

[00:20] 간단한 Hello World 코딩 예제를 만들어줘.

[00:22] 그리고 이것들을

[00:24] starter coding이라는 디렉토리 안에 넣어줘.

[00:31] starter coding 폴더에 Python, JavaScript,

[00:32] Java, C++, Go, Ruby에 대한

[00:34] Hello world 예제들이 생성되었습니다.

[00:38] 훌륭해. 좋아, 클로드, 이제 그 예제들을 가지고

[00:41] HTTP 요청을 만드는 방법을 보여줘.

[00:44] URL을 CLI 파라미터로 전달하고 모든 코드 라인에 주석을 달아줘.

[00:59] 6개의 프로그래밍 예제를 업데이트했습니다.

[01:01] URL 파라미터를 사용한 HTTP 요청 방식으로 변경했고

[01:03] 상세한 주석도 추가했습니다. 좋아요.

[01:06] 여러분이 보시는 것처럼, 여기서는 실시간

[01:09] 음성-텍스트 변환이 실행되고 있고

[01:11] 그 결과가 우리의 에이전트 코딩 도구로 전달되고 있습니다.

[01:15] 이건 정말 멋진 기술이죠, 그렇지 않나요?

[01:17] 실시간으로 음성이 텍스트로 변환되는 걸 보니까요.

[01:19] 실시간으로 이걸 보는 게 정말 좋습니다.

[01:21] 클로드 코드의 프로그래밍 가능한 코드베이스 내부에서

[01:23] 모든 것을 약 700줄의 코드로 된

[01:26] 단일 파일 안에 설정해놨습니다.

[01:28] 우리는 '귀', '두뇌', 그리고

[01:31] 우리의 개인 AI 비서의 '목소리'를 갖추고 있습니다.

[01:33] 이제 이것을 자세히 분석해볼 텐데,

[01:35] 우선 이 큰 요청을 취소하겠습니다.

[01:37] 이건 정말 멋진 기술입니다.

[01:38] 우리는 대화를 통해

[01:40] 우리를 위해 변경 사항을 만들어주는 개인 AI 비서를 갖고 있습니다.

[01:43] 이 영상에서는 클로드 코드가 어떻게

[01:45] 개인 AI 비서의 게임 룰을 완전히 바꾸는지

[01:48] 이야기할 겁니다.

[01:50] 유용한 변경 사항을 계속 만들어 봅시다.

[01:52] 스크립트 내부에 문제가 있습니다.

[01:54] 클로드 코드 도구의 기본 목록이 보이시죠.

[01:56] 그리고 이것을 검색해보면,

[01:58] 사실 이걸 아직 사용하고 있지 않습니다.

[02:01] 이건 실제로 제가 이 영상에서

[02:03] 보여주기 위해 남겨둔 문제점입니다.

[02:05] 제가 여기서 하고 싶은 것은

[02:08] 클로드 코드로 구동되는 우리의

[02:10] 개인 AI 비서가 이 변경을 대신 해주는 것입니다.

[02:12] 같은 ID로 다시 실행해 봅시다.

[02:14] 멋진 기능 중 하나는 이전 대화를 참조할 수 있다는 점입니다.

[02:17] 잠시 후에 그걸 보여드리겠습니다.

[02:19] 일단 이걸 시작해 봅시다.

[02:21] 이제 우리의

[02:22] 개인 AI 비서가 우리의 말을 듣고 있는 걸 볼 수 있습니다.

[02:25] 이것은 항상 켜져 있는 비서입니다.

[02:27] 진행하면서 자동으로 텍스트를 수정하는 것도 볼 수 있습니다.

[02:30] 여기서 잠시 일시 중지해 보겠습니다.

[02:32] 그러면 아무 일도 일어나지 않는 것을 보실 수 있을 겁니다.

[02:35] 아무 일도 일어나지 않았죠.

[02:38] 이는 트리거 단어가 감지되지 않았기 때문입니다.

[02:41] 제 트리거 단어는 여기

[02:42] 이 네 가지 중 하나입니다.

[02:45] 그리고 제가 이 단어를 말하는 순간,

[02:46] 비서가 실제로 동작하기 시작합니다.

[02:49] 자, 이제 이 변경을 해봅시다.

[02:50] 소넷, 우리의 허용된 도구 CLI 파라미터를 업데이트해 줘.

[02:53] 파일 상단에 있는 상수를 사용하도록 이것들을 업데이트해 줘.

[02:57] default_cloud_code_tools라는 상수가 있어.

[02:59] 항목을 중복해서 사용하는 대신

[03:01] 이 상수를 사용하도록 해줘.

[03:04] 여기서 감지될 거야.

[03:06] 자, 됐네. '소넷'은 내 트리거 단어 중 하나거든요.

[03:08] 그래서 이제 실행될 겁니다.

[03:10] 이제 명령이 실행될 거예요.

[03:12] 보시다시피 클로드 코드가 실행되기 시작했습니다.

[03:14] 이 명령을 실행하네요. 보시다시피 Claude Code가

[03:15] 시작되었습니다. 여기서는 스프레드 연산자를

[03:18] 사용해서 파일 상단에 정의한 상수를

[03:21] 재사용할 수 있도록 해야 합니다.

[03:22] 맞죠? 우리가 정의한 기본 Claude Code 도구들이

[03:25] 왼쪽에서 사용되는 것을 확인하고 싶습니다.

[03:27] 곧 이야기하겠지만, 이 시스템은

[03:29] 완벽하지 않습니다. 첫 번째로 Claude Code는

[03:31] 비용이 많이 듭니다. 그리고 두 번째

[03:33] 문제는 우리가 process message 메서드를

[03:35] 업데이트했다는 건데, 이제 이 메서드가

[03:37] default claw tools 상수를 사용합니다.

[03:39] 85~93줄에 있는 CLI 매개변수용 상수인데,

[03:41] 이렇게 하면 도구 목록 중복을 피할 수 있죠. 훌륭합니다.

[03:45] 그리고 두 번째 이슈는 시간이 좀 걸린다는 점입니다.

[03:47] 보시다시피 오디오 재생 자체는

[03:50] 9초가 걸렸습니다. 괜찮은 수준이죠.

[03:51] 하지만 에이전트 코딩 도구를 실행하는 데는

[03:53] 상당한 시간이 소요되었습니다.

[03:56] 변경사항이 적용된 것을 확인할 수 있네요.

[03:58] 아주 좋아 보입니다.

[04:00] 자, Anthropic에서 방금 웹 검색 도구를 출시했는데,

[04:04] 이것을 조금 사용해 보고 싶습니다.

[04:08] 이 문서는 이미

[04:09] 우리의 AI 문서 폴더에 있습니다.

[04:11] 우리의 세 가지 필수 폴더 중 하나죠.

[04:13] 이 디렉토리를 코드베이스 내에 설정하는 것을

[04:15] 강력히 추천합니다.

[04:16] 우리의 어시스턴트도 이 폴더에 접근할 수 있습니다.

[04:18] 그럼 이제 새 계획을 만들어봅시다.

[04:19] 이것과 UV 단일 파일 스크립트를 결합하여

[04:22] 웹 검색 도구가 어떻게 작동하는지

[04:24] 구체적인 데모를 얻을 수 있도록 하겠습니다.

[04:26] 제 어시스턴트를 활용해서

[04:28] 이 계획을 구성하고 구현해보겠습니다.

[04:30] 지금 빠르게 리셋하고

[04:32] 시작하겠습니다. Sonnet, AI 문서 디렉토리에 있는

[04:36] 파일 몇 개를 읽어봐. UV 단일 파일 스크립트와

[04:39] 또 Anthropic 웹 검색 도구

[04:41] 문서를 읽어봐.

[04:44] 이것들을 하나의 스펙으로 통합해서

[04:47] 스펙 디렉토리 안에 저장해줘.

[04:49] 이 스펙은 Anthropic의 새 웹 검색 기능을

[04:51] UV 단일 파일 스크립트로 구현하는

[04:53] 최소한의 버전을 어떻게 만들 수 있는지

[04:55] 설명해야 해. 여기서는 계획만 만들어줘.

[04:58] 스펙 디렉토리에 새 계획을 작성해줘.

[05:00] 알겠습니다.

[05:01] 스펙 디렉토리에 완전히 새로운 계획을

[05:03] 작성해줘. 네, 보시다시피

[05:05] 자연어의 문제점 중 하나는 원하는 내용을

[05:08] 정확히 전달하는 데 시간이 걸린다는 점입니다.

[05:10] 저는 자세한 스펙을 만들었습니다.

[05:11] 명령줄에서 검색 쿼리를 받아

[05:13] Anthropic의 웹 검색을 인증과 함께 사용하고,

[05:14] 인용과 함께 결과를 형식화하며,

[05:17] 도메인 필터링이나 위치 컨텍스트 같은

[05:18] 옵션을 지원하는 독립형 Python 스크립트입니다.

[05:20] 이 스펙은 스크립트 구조, 의존성, CLI,

[05:22] 인증, 사용 예제, 출력 형식,

[05:24] 오류 처리, 그리고 향후 개선 사항을 다룹니다.

[05:26] 네, 전반적으로 좋아 보입니다.

[05:29] 그런데 코드 예제가 빠진 것 같네요.

[05:32] Sonnet, 파일을 업데이트해줘. 구체적인 코드 예제가

[05:35] 빠졌어. AI 문서에 있는 Anthropic 웹 검색 도구

[05:37] 마크다운 파일에서 실제 코드 예제를 가져와서

[05:39] 그것을 추가해줘.

[05:42] 우리가 이를 프레임워크로 사용할 것이기 때문에

[05:46] 구체적인 코드 예제가 필요해.

[05:48] AI 문서의 Anthropic 웹 검색 도구

[05:50] 마크다운 파일에서 실제 코드 예제를 가져오고

[05:53] 그것이 추가되도록 해줘. 코드를 작성할 때

[05:56] 구체적인 예제가 필요하기 때문에

[05:58] 이를 프레임워크로 사용할 거야.

[05:59] 이것을 실제 코드 작성의 프레임워크로

[06:02] 사용할 예정입니다. 여기 업데이트가

[06:04] 들어오고 있습니다. 그래서

[06:06] 이것은 '훌륭한 계획이 곧 훌륭한

[06:08] 프롬프팅'이라는 트렌드를 계속 이어가는 것입니다.

[06:11] 이것이 레슨 5의 핵심 원칙이며

[06:13] 채널에서 수없이 언급했죠.

[06:14] 계속 언급할 것입니다. 왜냐하면

[06:16] 성공적인 엔지니어링이란,

[06:18] 어떤 일이든 성공하려면

[06:20] 항상 새롭고 다른 아이디어에 관한 것이 아니라

[06:22] 같은 올바른 방법을 반복해서

[06:24] 계속 실행하는 것이기 때문입니다.

[06:26] 저는 Anthropic 웹 검색 UV 스펙 코드를 업데이트했습니다.

[06:28] 도구 설정, API 요청, 인용 추출 및

[06:32] 응답 형식을 다루는 예제를 포함했습니다.

[06:34] 오류 처리, 특정 Anthropic 오류 코드 및

[06:36] 개선된 인용 형식이 포함된

[06:39] 완전히 작동하는 예제가 있습니다.

[06:41] 이 스펙은 이제 Anthropic의 실제 문서에서 가져온

[06:43] 코드로 구현할 준비가 되었습니다.

[06:45] 좋습니다. 여기 문서를 살펴보면

[06:47] 업데이트된 버전이 훨씬 좋아 보입니다.

[06:50] 우리의 명령줄 인터페이스와

[06:51] 웹 검색 기능을 볼 수 있습니다.

[06:54] 이 부분이 좋네요. 차단된 도메인,

[06:56] 도구들, 최대 사용량이 있습니다.

[06:57] 전체적으로 다시 문서를 살펴보겠습니다.

[07:00] 타입 이름, 최대 사용량. 좋습니다.

[07:02] 이건 맞아 보입니다. 우리의 개인 AI 도구가

[07:05] 이 계획을 구축해 주었습니다.

[07:07] 문서를 읽고 이제 이것을

[07:09] 구현할 시간이라고 생각합니다.

[07:11] 이 부분이 좋은 점은, 여러분이 LLM과

[07:14] 에이전트 시스템을 통합하는 시스템을 구축하고 있다면

[07:17] 정말 중요한 부분입니다.

[07:18] 컨텍스트 재사용성이 필요합니다.

[07:20] 이것은 Claude Code 팀이

[07:21] 더 많은 시간을 투자하여 구축하기를

[07:22] 바라는 부분입니다.

[07:24] 그들은 최근에 'Claude Continue'라는 기능을

[07:26] 출시했는데, 이것으로 이전 세션을

[07:28] 이어갈 수 있습니다. 또한

[07:30] 'Claude Resume'도 추가했습니다.

[07:32] Claude Resume를 클릭하면

[07:34] 다양한 세션이 표시되는데,

[07:35] 특정 세션으로 돌아가는 좋은 방법입니다.

[07:39] 제가 구축한 시스템에는 단순한

[07:41] 대화 트래커가 있는데, 출력 디렉토리에서

[07:43] 볼 수 있습니다. CC를 클릭하면

[07:45] 기본적인 대화 기록만 추적하고 있음을

[07:47] 알 수 있죠. 그래서 여기 인트로가 있습니다.

[07:49] Claude Code, 구축할 준비 됐어? 등등.

[07:51] 이것은 대화를 다시 불러오는 좋은 방법입니다.

[07:54] 물론 여기서는 Claude Code를

[07:55] 프로그래밍 가능한 도구로 사용하고 있습니다.

[07:57] 즉, 컨텍스트 관리를 조금 더 해야 한다는 의미입니다.

[08:00] 이제 이것을 실행하고

[08:02] 이 기능을 구현해 봅시다.

[08:03] 물론, 이것은 대화를 다시 로드하는

[08:05] 좋은 방법입니다. 확실히 여기서

[08:06] Claude Code를 프로그래밍 가능한 도구로 사용하고 있으므로

[08:08] 컨텍스트 관리를 조금 더 해야 합니다.

[08:10] 이제 실행하고

[08:12] 이 기능을 구현해 봅시다.

[08:14] Claude, Anthropic 웹 검색 UV 스크립트 스펙을 읽고

[08:17] 이것을 완전히 새로운 UV 단일 파일 스크립트로

[08:21] 구현해 봅시다.

[08:24] 좋습니다. 이정도면 충분할 것 같습니다.

[08:26] 여기서 큰 장점은 Claude Code가 충분히 똑똑하다는 것입니다.

[08:30] 충분히 지능적이고, 검색 능력도 충분합니다.

[08:33] 에이전트로서 충분한 능력을 갖추었습니다.

[08:35] 즉, 지능적이고 검색 기능이

[08:37] 충분히 있습니다.

[08:39] 요청을 처리할 만큼 에이전트 능력이 있고

[08:40] 충분히 자율적이어서 이 요청을 처리할 수 있고

[08:43] 이 코드베이스 내에서 필요한 것들을

[08:46] 모두 살펴볼 능력이 있죠

[08:47] 특히 스펙과 AI 문서들을요

[08:49] 이것만으로도 클라우드 코드가

[08:51] 시작하기에 충분할 거예요

[08:52] 클라우드 코드는 이 스펙을 읽을 줄 알고

[08:56] 물론 파일 검색을 할 때 스펙 디렉토리도 볼 수 있죠

[08:58] 그래서 이제 이걸 새로운 UV 단일 파일 스크립트로

[09:01] 구현해 보자고 말합니다

[09:02] 그럼 클라우드 코드가 어떤 결과를 내는지 봅시다

[09:05] 자, 결과가 나왔네요

[09:06] 좋아 보이는데요

[09:08] 아주 좋아 보입니다

[09:10] 음, 여기서 어떤 결과가 나왔는지 확인해 보죠

[09:14] Anthropic 웹 검색 UV를 위한

[09:15] 독립형 파이썬 스크립트를 만들었네요

[09:18] 커맨드 라인 지원, 오류 처리,

[09:20] API 키 확인, 인용 형식 및 색상 출력 기능이 포함되어 있습니다

[09:22] 시간대 지원, 사용량 추적,

[09:24] 도메인 필터링 및 강력한 API 오류 처리도 있고

[09:27] 설치 단계, 사용 예시,

[09:28] 출력 세부 정보 및 가격 정보가 포함된

[09:30] README 파일도 있습니다

[09:32] 스크립트는 python anthropic_search.py와

[09:34] 검색 쿼리를 통해 실행됩니다

[09:37] 좋아요. 여기서 제가 정말 보여주고 싶은 것은

[09:40] 개인 AI 비서의 능력입니다

[09:41] 이 스크립트에 너무 집중하고 싶지는 않지만

[09:45] 이왕 만들어졌으니

[09:47] 한번 실행해 보죠

[09:50] 만들어진 README를 열어보겠습니다

[09:52] 여기 검색 쿼리가 있네요

[09:53] 아마 chmod를 실행해야 할 것 같습니다

[09:56] 여기에 권한을 주고요

[09:58] chmod anthropic_search 파이썬 파일

[10:00] 그리고 이제 검색을 실행해 봅시다

[10:04] anthropic claude code로 검색해 보고

[10:06] 어떤 결과가 나오는지 보죠

[10:07] 한 번에 작동한다면 정말 인상적일 것 같네요

[10:09] 요즘 이런 일이 점점 더 많이 발생하는 것 같습니다

[10:11] 간결한 프롬프트 작성 방법을 배울수록

[10:14] 자연스러운 언어로

[10:16] 간결하게 글을 쓸수록

[10:18] 이런 코드를 정리하는 것이 더 쉬워집니다

[10:20] 음, 문제가 있는 것 같네요

[10:23] 여기서 이슈가 발생했습니다

[10:25] 한번 확인해보죠

[10:27]

[10:37] 흥미롭네요. 하나의 검색과 응답을 받았습니다

[10:42] 이러한 기능을 검색하겠습니다

[10:44] 잘 작동하네요. 여기 결과가 나왔습니다

[10:47] 이제 이것을 코드베이스에

[10:48] 커밋하려고 합니다

[10:49] 참고로 이 모든 것은 여러분도 사용할 수 있습니다

[10:51] 설명란에 링크가 있어요

[10:52] 이것은 Cloud Code is Programmable

[10:53] 코드베이스에 포함될 예정입니다

[10:56] 우리는 클라우드 코드를 프로그래밍 가능한

[10:58] 자율적 코딩 도구로 사용하는 방법을 계속 탐색하고 있습니다

[11:02] 이는 개인 AI 비서를 더 좋게 만들 뿐만 아니라

[11:05] 그 어느 때보다 더 효과적으로 만듭니다

[11:07] 방금 터미널에서 보셨듯이 우리는 그저 대화하고

[11:09] 소통하면서 Cloud Code가

[11:11] 우리를 위해 다양한 작업을 수행하도록 할 수 있습니다

[11:13] 이 모든 것이 클라우드 코드의 놀라운

[11:16] 도구 호출 기능 덕분입니다

[11:19] 우리를 위해 멋진 시작 코드를 작성했을 뿐만 아니라

[11:21] 계획도 작성할 수 있었습니다

[11:23] 여러 문서를 병합하고 계획을 작성했으며

[11:26] 그 계획에는 실제 코드의 핵심 프레임워크가 포함되어 있었죠

[11:31] 즉, AI 계획 초안 작성을 활용한 다음

[11:34] 이를 통해 실제 코드를 생성한 것입니다

[11:37] AI 계획 초안을 사용하고

[11:40] 그것을 통해 실제로 새 코드를 생성했습니다

[11:43] 새로운 코드를 만들고 있습니다. 이 주제에 대해

[11:45] 이야기하는 동안, 이것을 실행해 보겠습니다.

[11:47] 그리고 이 추가 README는 필요 없습니다.

[11:49] 그래서 어시스턴트에게 이것을 정리하도록 하겠습니다.

[11:51] 이걸 병합하고 싶습니다. 그래서 소넷(Sonnet),

[11:53] Anthropic 검색 README를 가져와서

[11:56] 기본 레벨 README로 병합해 줄래요?

[11:58] 중복된 README는 원치 않습니다.

[12:01] 정리해주고 나서 Anthropic 검색 README를

[12:03] 완료 후 삭제해 주세요.

[12:05] 이 작업은 자동으로 백그라운드에서

[12:07] 처리될 겁니다.

[12:08] 정말 좋네요. 이런 어시스턴트와 작업할 때,

[12:09] 병합이나 삭제 같은 위험한 작업을 할 때,

[12:11] 저는 항상 가지고 있는 코드를

[12:13] 커밋하는 것을 좋아합니다.

[12:15] 이런 명령을 짧은 별칭으로 설정하는 것을 추천합니다.

[12:17] 저는 지금 이걸 실행할 겁니다.

[12:20] 짧은 별칭으로 설정하는 것을 강력히 추천합니다.

[12:22] 그냥 여기에서 실행하겠습니다.

[12:24] 이게 왜 중요할까요?

[12:26] 700줄짜리 개인 AI 어시스턴트를 갖는 것이 왜 가치가 있을까요?

[12:29] 정말로, 이게 왜 가치가 있을까요?

[12:32] 한 가지 간단한 아이디어 때문에 가치가 있습니다.

[12:34] 여러분도 알고 계시죠. 우리 채널에서 항상 이야기하는 내용입니다.

[12:38] README가 병합되었고,

[12:39] 중복된 파일이 삭제되었으며,

[12:41] Anthropic 검색 문서가 이제

[12:43] 전제 조건, 설정, 사용법,

[12:45] 출력 형식, 주요 참고사항 섹션과 함께 완전히 포함되었습니다.

[12:48] 환상적이네요. 죄송합니다.

[12:50] 네, 방금 중단되었습니다.

[12:52] 죄송합니다. 뭐라고 말하고 있었죠?

[12:53] 핵심 아이디어는 컴퓨팅 파워가 곧 성공이라는 것입니다.

[12:57] 컴퓨팅 파워를 확장할수록, 생성형 AI 시대에

[13:01] 엔지니어로서 더 많은 성공을 거둘 수 있습니다.

[13:03] 이 한 가지 개념만 이해한다면,

[13:05] 여러분은 승리할 것입니다.

[13:07] 성공하기 위한 기반을 마련하는 것입니다.

[13:09] 그럼, 여기에서 Claude Code와 연결된

[13:12] 개인 AI 어시스턴트로 어떻게 더 많은

[13:14] 컴퓨팅 파워를 활용할 수 있었을까요?

[13:16] Claude Code는 프로그래밍 가능한 에이전트 코딩 도구입니다.

[13:19] 단순히 프로그래밍 가능할 뿐만 아니라, 무한히 프로그래밍 가능합니다.

[13:23] 그래서 이런 것들을 할 수 있습니다.

[13:24] 전체 워크플로우를 작성할 수 있죠.

[13:26] 여기 살펴봤던 아주 간단한 예가 있습니다.

[13:29] 새 브랜치를 만드는 프롬프트가 있고,

[13:31] 할 일 목록과 to-do.ts를 만들고,

[13:33] 최소한의 C CLI 애플리케이션을 만든 다음

[13:36] 커밋합니다. 이 프롬프트에는 도구가 내장되어 있습니다.

[13:38] 이게 바로 핵심 아이디어입니다.

[13:40] 이것을 이해하면 많은 것을 이해하게 됩니다.

[13:43] 이 프롬프트에는 도구 호출이 내장되어 있고,

[13:46] 이것이 모든 종류의 놀라운 기능을 열어줍니다.

[13:48] 재사용 가능한 ADW 원칙이죠.

[13:50] 코딩 멤버들은 이것이 얼마나 강력한지 알고 있습니다.

[13:52] 우리는 자연어로 어떤 도구든 호출할 수 있고,

[13:54] 스크립트 안에 내장할 수 있으며,

[13:57] 여러 Claude Code 인스턴스를 쌓을 수 있습니다.

[13:59] Claude Code와 에이전트로 컴퓨팅 파워를 확장할 수 있죠.

[14:01] 여러분이 이것을 직접 보고 계십니다.

[14:04] 저는 이 채널에서 그냥 말만 하지 않습니다.

[14:06] 그냥 과장해서 이야기하지 않습니다.

[14:09] 항상 여러분에게 실질적인 엔지니어링 가치를 전달하는 것이 목표입니다.

[14:11] 조금 후에 가격에 대해서도 이야기해야겠습니다.

[14:13] 하지만 개인 AI 어시스턴트는

[14:15] 그것의 구체적인 예입니다. 여기 Claude Code 호출이 있죠.

[14:18] 우리의 메시지 처리 과정에서

[14:20] 설정하고 있는 것을 볼 수 있습니다.

[14:22] 개인 AI 어시스턴트는 바로 그 구체적인 예입니다.

[14:24] 여기에 Claude Code 호출이 있습니다.

[14:27] 우리의 메시지 처리 과정에서

[14:29] 설정하는 것을 볼 수 있습니다.

[14:31] 그 클라우드 코드 명령어를 설정하고 있습니다

[14:33] 이전의 더 단순한 예시들에서처럼요.

[14:35] 그래서 이 코드베이스에서

[14:37] 언제든지 준비가 되면

[14:39] underscore_2에서 클라우드 코드는 프로그래밍 가능하며

[14:42] 이 간단한 예시가 기본 요소로 축소된 것을 볼 수 있습니다.

[14:44] 보시다시피 프롬프트가 있고

[14:47] 거기서 몇 가지 작업을 수행한 다음

[14:49] 프로그래밍 가능한 에이전트 인코딩 도구로

[14:51] 클라우드 코드를 실행하고 있습니다.

[14:53] 현재 업계에서 약간의 혼란이 있습니다.

[14:56] 일부 엔지니어들은 클라우드 코드가 무엇을 위한 것인지,

[14:58] 어떻게 다른지 궁금해하고 있습니다.

[15:00] Cursor가 더 좋은지, 다른 것이 더 좋은지 등이요.

[15:02] 이에 대해 몇 가지 생각을 말씀드리겠습니다.

[15:05] 첫째, 'OR'로 생각하지 말고

[15:06] 'AND'로 생각하세요. 이 도구들을 함께 사용하세요.

[15:09] 다양한 조합을 활용하고

[15:10] 'OR' 사고방식으로 자신을 제한하지 마세요.

[15:12] 그것은 당신을 뒤처지게 할 뿐입니다.

[15:15] 두 번째 요점은 현재

[15:17] 에이전틱 프로그래밍 도구는 다른 곳에 없다는 것입니다.

[15:20] 이 부분에 대해서는 이전 비디오에서

[15:23] 자세히 다룬 바 있습니다.

[15:24] AI 코딩이 에이전틱 코딩의 작은 부분집합에 불과하다는 것을 알고 있지만

[15:27] 이것의 진정한 영향력은 앞으로 이 채널에서 계속 풀어나갈 것입니다.

[15:32] 이 여정의 진정한 임팩트는

[15:34] 채널에서 계속 풀어나갈 예정입니다.

[15:37] 구독하시고 꼭 함께 해주세요

[15:38] 이 여정의 일부가 되어주세요

[15:39] 정말 흥미로워질 테니까요.

[15:41] 이건 Windsurf로는 할 수 없습니다.

[15:43] Cursor로도, Klein으로도 할 수 없어요.

[15:46] Codeex가 이것을 구현하는 데 가장 가까운 유일한 도구입니다.

[15:49] 완전 자동 모드가 있고 프롬프트를 작성하면

[15:52] 어시스턴트가 당신을 위해 작업을 수행합니다.

[15:54] 그래서 이것이 비슷하지만

[15:56] 솔직히 말하자면 Codeex는 특별할 것이 없습니다.

[15:58] 기본적으로 클라우드 코드의 복제품에 불과합니다.

[16:01] 그들이 가진 유일한 이점은

[16:04] 오픈 모델을 지원한다는 점입니다.

[16:07] 원하는 모델을 사용할 수 있죠.

[16:09] 다양한 모델에 대한 맞춤 구성 옵션이 있어요.

[16:12] 당연히 모두가 새로운 Gemini 모델을 향해 달려가고 있죠.

[16:14] 새로운 Pro 모델도 출시되었고, 모두 환상적입니다.

[16:16] 만약 Claude Code가 자신들의 모델을 개방한다면

[16:19] 즉시 이 경쟁에서 승리하게 됩니다.

[16:20] 하지만 그렇게 하지 않을 것 같습니다.

[16:22] 비즈니스 전략 관점에서 보면

[16:24] 좋은 전략적 결정이 아니니까요.

[16:26] 그들은 이 도구로 엄청난 수익을 올리고 있습니다.

[16:28] 이제 여기서 이야기해 볼 만한 내용인데,

[16:30] 이 개인 AI 어시스턴트, 클라우드 코드,

[16:32] 이 강력한 에이전틱 도구는

[16:35] 장미빛 미래만 있는 것은 아닙니다.

[16:36] 비용이 발생하죠. 여기서 볼 수 있듯이...

[16:40] 하지만 이 주제로 들어가기 전에

[16:41] 진행하기 전에

[16:43] 항상 잊어버리는 것이 있는데

[16:45] 잠시 멈추고 진심으로 감사 인사를 드리고 싶습니다.

[16:48] 곧 구독자 5만 명을 달성하게 될 텐데

[16:51] 사실 이렇게 큰 규모가 될 거라고 예상하지 못했습니다.

[16:54] 1만이나 2만 명 정도에서 멈출 줄 알았어요

[16:55] 그리고 그냥 영원히 수평을 유지할 거라고 생각했습니다.

[16:58] 그게 전부일 줄 알았죠.

[17:00] 하지만 여기 거의 5만 구독자에 도달했네요.

[17:03] 곧 5만 구독자를 달성하게 될 텐데

[17:06] 사실 우리가 이렇게 커질 줄은 몰랐습니다.

[17:09] 1만이나 2만 명 정도에서 멈출 줄 알았고

[17:11] 그냥 영원히 수평을 유지할 줄 알았어요.

[17:14] 그게 전부일 거라고 생각했죠.

[17:17] 하지만 여기 거의 5만 구독자에 도달했네요.

[17:19] 정말 감사합니다.

[17:21] 정말 긴 여정이었어요. 매주 저는

[17:23] 현장에서 일하는 중급 및 시니어급

[17:26] 엔지니어들을 위해 콘텐츠를 만들고 있죠

[17:28] 매일 실전에서 땀 흘리는 엔지니어들을 위해서요

[17:30] 진짜 가치 있는 소프트웨어를 만드는 것이 중요하니까요

[17:32] 엔지니어들은 본질적으로 회의적이에요

[17:34] 이 채널을 시청하는 사람들 중 상당수가

[17:36] 아직 구독하지 않았어요

[17:38] 그래도 괜찮아요. 준비가 되면

[17:40] 언제든지 구독해도 좋아요. 제가 여기 있을게요

[17:41] 매주 영상을 올릴 테니까요

[17:43] 아직 모르셨다면, 확실히 말씀드리자면

[17:45] 이건 사기가 아닙니다. 속임수도 아니에요

[17:46] 제가 이 채널에서 판매하는 유일한 제품인

[17:48] Principal AI 코딩 과정은

[17:50] 수강한 모든 엔지니어에게 엄청난 가치를 제공했어요

[17:52] 리뷰도 정말 놀라웠고

[17:54] 앞으로 할 일을 위한 기반을 닦고 있어요

[17:56] 다음에 무엇이 올지 이미 느끼실 수 있을 거예요

[17:58] 채널을 계속 보셨다면

[18:00] 우리가 하는 모든 것은

[18:01] 성공할 수 있도록 컴퓨팅 능력을

[18:02] 확장하는 것에 관한 내용이죠

[18:04] LLM, AI 코딩, 에이전트 코딩,

[18:06] AI 에이전트, 그리고 다음에 올 것들에 대해 이야기하고 있어요

[18:09] 자랑스럽게 말씀드릴 수 있는 것은

[18:11] 정말 뛰어난 엔지니어들과

[18:13] 고성과자들이 이 채널을 시청한다는 거예요

[18:16] 여러분이 좋아하는 엔지니어가 좋아하는 엔지니어들이죠

[18:18] 그냥 잠시 멈추고

[18:19] 감사하다는 말을 전하고 싶어요

[18:23] 물론 매주 이렇게 하는 것은

[18:24] 정말 많은 노력이 필요하지만

[18:25] 다른 엔지니어를 돕는 것은

[18:28] 항상 가치 있는 일이에요

[18:30] 생태계에는 너무 많은 잡음이 있고

[18:33] 잡음 대비 가치 비율이

[18:35] 전체적으로 매우 낮다고 느껴요

[18:38] 마지막으로 말씀드리고 싶은 것은

[18:41] 제게는 세 가지 우선순위가 있고

[18:44] 얼마나 커지든 상관없이, 이 우선순위를

[18:48] 여러분이 알아주셨으면 해요

[18:49] 이것이 Indie Devdan 채널에서 우리가 하는 일을

[18:52] 차별화하기 때문이에요

[18:54] 첫째, 살아있는 소프트웨어를 만들고

[18:56] 둘째, 여러분의 엔지니어링 잠재력을 끌어내고

[19:00] 셋째, 가치를 창출해서 생계를 유지하는 것이에요

[19:03] 이 순서가 모든 것을 말해주죠

[19:05] 제 우선순위를 알려드리고 싶고

[19:08] 왜 스스로 우선순위를 갖는 것이

[19:10] 중요한지 강조하고 싶어요

[19:12] 저는 여기서 돈을 벌기 위해 있는 게 아니에요

[19:14] 그건 제 첫 번째 우선순위가 아니라 세 번째예요

[19:17] 단순히 여러분의 엔지니어링 잠재력을 끌어내는 것만이

[19:19] 목적도 아니에요

[19:21] 제 최우선 순위는 제가 자는 동안에도

[19:23] 작동하는 살아있는 소프트웨어를 만드는 것이에요

[19:26] 이런 미션을 가짐으로써

[19:29] 이것을 핵심 사명으로 삼음으로써

[19:32] 다른 곳에서는 찾을 수 없는

[19:34] 독특한 가치를 여러분께 제공할 수 있어요

[19:36] 제 미션과 우선순위 덕분에

[19:38] 이건 변하지 않을 거예요. 바뀌지 않을 거예요

[19:41] 그리고 매주 여기 있을 것이고

[19:43] 구독자 수가 5만이든, 6만이든

[19:45] 얼마나 많아지든 적어지든 상관없이

[19:46] 계속할 거예요

[19:49] 인기 있는 영상도 있을 것이고

[19:51] 잘 안 되는 별로인 영상도 있겠죠

[19:53] 하지만 매 영상마다

[19:55] 여러분의 엔지니어링에 도움이 될

[19:57] 구체적인 가치를 제공하는 것이 목표이고

[19:59] 매주, 매일 그렇게 할 것입니다

[20:02] 매일같이요. 그리고 참고로,

[20:04] 제가 시니어 이상의 엔지니어에 많은 시간과

[20:06] 노력을 집중하는 것은 사실이지만,

[20:09] 모든 입문자분들께도,

[20:11] 배우고 따라오시는 분들께 큰 응원을 보냅니다.

[20:13] 우리가 다루는 내용 중 일부는 꽤 복잡한데,

[20:15] 배우고 자신의 한계를 넘으려는 여러분에게 박수를 보냅니다.

[20:19] 입문자나 주니어 엔지니어로 성장하는 가장 좋은 방법은

[20:21] 다른 실력자들과 시간을 보내고,

[20:24] 자신이 하는 일을 제대로 아는

[20:26] 다른 엔지니어들의 이야기를 듣고,

[20:29] 실제로 무엇을 하는지 아는

[20:31] 구체적인 의견을 가진 엔지니어의 말을 듣는 것입니다.

[20:33] 아무튼, 긴 이야기였네요. 그냥 감사하다는 말을 하고 싶었어요.

[20:35] 우리가 거의 5만 구독자에 도달했네요. 멋집니다.

[20:37] 결국엔 그냥 숫자일 뿐이죠. 중요한 건 이 채널에서

[20:40] 우리가 무엇을 하는지, 어떤 기술을 사용하는지,

[20:42] 그리고 그것을 어떻게 활용하는지입니다.

[20:43] 패턴, 기술, 그리고 가장 중요한 건 원칙이죠.

[20:46] 도구, 훌륭한 모델,

[20:48] 훌륭한 애플리케이션, 좋습니다. 하지만 중요한 건

[20:52] 우리가 그것으로 무엇을 하느냐입니다. 자, Claude Code로

[20:55] 돌아가서, 개인 AI 어시스턴트로

[20:57] 돌아가 봅시다.

[20:58] 우리의 컴퓨팅 확장으로 돌아가죠.

[21:00] 자, 비용에 대해 이야기해 보겠습니다.

[21:03] 음, 여기 좀 강하게 말해볼게요.

[21:06] 이건 제 Claude Code 비용 차트입니다. 오늘

[21:08] 빠르게 이 이미지를 캡처했어요.

[21:10] 여기 보시면 단 10일 만에

[21:13] 100달러에 달했습니다. 그리고 여기에는

[21:16] 다른 기술을 사용한 날도 있습니다.

[21:18] 그래서 확실히 말할 수 있는 건,

[21:20] 제가 컴퓨팅 파워를 충분히 사용하지 않고 있다는 겁니다.

[21:23] 여러분도 충분히 사용하지 않고 있을 겁니다.

[21:24] 이 숫자를 훨씬 더 높일 수 있죠. 그리고 우리는

[21:27] 그렇게 할 겁니다. 분명히 말하자면,

[21:29] 단순히 더 많은 돈을 쓰는 게 아닙니다.

[21:30] 더 많은 돈을 쓰고

[21:32] 더 많은 가치를 얻는 겁니다. 100달러를 쓰고

[21:36] 200달러 상당의 엔지니어링 작업을 완료할 수 있다면,

[21:38] 가능한 한 많은 자금을 투입해야 합니다, 맞죠?

[21:42] 가치 창출기를 갖게 된 겁니다.

[21:44] 이것이 많은 강력한 도구의 특징이죠.

[21:45] 20달러를 넣으면 40달러 가치가

[21:47] 나오는 거죠, 지금 당장. 물론 중요한 점은

[21:50] 모든 도구에서 컴퓨팅 이점을 비교할 때,

[21:52] 진짜 질문은 100달러를 투자해서

[21:54] 다른 도구를 사용했을 때 300달러의

[21:56] 가치를 얻을 수 있는가? 입니다.

[21:59] 그리고 이것이 바로 컴퓨팅 이점

[22:01] 공식의 핵심입니다.

[22:03] 그리고 이것이 우리가

[22:05] 이 채널에서 앞으로 계속 탐구할

[22:07] 내용입니다.

[22:08] 현재로서는 Claude Code보다

[22:10] 더 중요한 도구가 없습니다. 가장 높은 가치를

[22:14] 제공하고 있고,

[22:15] 투자 수익률이 정말 높습니다.

[22:18] 시간과 비용의 교환이 실제로 꽤

[22:21] 낮은 편입니다, 여러분이 시간의 가치를

[22:27] 정말 이해하고 있다면 말이죠.

[22:28] 한편으로는 매우 비싸지만,

[22:30] 다른 한편으로는 무언가가 비싸다는 것은

[22:32] 그것이 주는 가치에 상대적인 것입니다.

[22:35] 어제 거의 50달러가 든 것을 보실 수 있죠.

[22:37] 꽤 거칠죠. 그래서 저는 Claude Code를 사랑합니다.

[22:40] 계속 사용할 겁니다. 절대로

[22:42] 사용하지 말라고 말하는 것이 아닙니다.

[22:44] 그들이 최근에 Max 플랜을 출시했는데,

[22:46] 이 부분에 대해서는 조금 고민을 하고 있습니다.

[22:50] 여러분도 마찬가지일 수 있겠네요.

[22:52] 이게 실제로 돈을 절약할 수 있을지

[22:54] 이게 실제로 비용 절감에 도움이 될지

[22:56] 판단하기 어렵네요. 보시다시피

[22:58] 저는 이런 서비스의 적합한 대상자예요.

[23:00] 이미 100달러를 사용하고 있거든요.

[23:02] 현재 많은 AI 연구소들이 컴퓨팅 자원을 제공할 때

[23:05] 가장 큰 문제점은 여전히 한도가 있다는 겁니다.

[23:08] 얼마를 지불하든 상관없이 말이죠.

[23:10] 얼마를 지불하든

[23:11] 여전히 제한이 있어요. 음...

[23:14] 이게 실제로 도움이 될지 모르겠어요.

[23:15] 가입하기 전에 좀 더 정보를

[23:16] 들어보고 결정할 생각입니다.

[23:18] 저는 Claude 사용자가 아닙니다. 만약 Claude를

[23:20] 사용하신다면, 이 구독은

[23:23] 훨씬 더 매력적이고 흥미로울 겁니다.

[23:26] 통합된 서비스이기 때문이죠.

[23:27] 여기 어딘가에 그렇게 나와 있죠.

[23:29] 맞아요, 하나의 통합 구독이라고 합니다.

[23:31] Claude 데스크톱이나 웹을 사용하신다면

[23:34] 이건 정말 고민할 필요 없는 선택이에요.

[23:37] 그냥 구독하세요. 그게 뭐였더라,

[23:38] 월 100달러 플랜이었죠.

[23:40] 정말 좋은 활용도를

[23:41] 얻을 수 있을 겁니다. 유용하지 않은 경우는

[23:44] 사용량 한도에 도달하지 않을 때죠.

[23:46] 그리고 그 부분에서 계산이

[23:47] 명확하지 않네요. 음, 그들이

[23:50] 그냥 솔직하게 말해주면 좋겠어요.

[23:52] "전체 멤버십을 사용하면 비용이 절감됩니다."

[23:54] API 키로 지불하는 것보다 저렴할 거라고요.

[23:57] 제가 지금 하는 방식보다 말이죠.

[23:58] 이건 이전 영상에서도 언급됐었어요.

[24:02] 그래서 이 부분을 다시 언급하고 싶었어요.

[24:03] 이 서비스는 여기서 이용 가능합니다.

[24:05] 핵심은 웹과 데스크톱을 사용하고

[24:07] Claude Code도 사용한다면, 고민할 필요가

[24:09] 전혀 없다는 점입니다.

[24:10] 언급할 만한 점은,

[24:12] 우리 채널이 Claude Code에 대해

[24:14] 가장 먼저 이야기하기 시작한

[24:15] 채널 중 하나였다는 거예요. 하지만 여기

[24:18] Hacker News 내부를 보면, 이제 두 번째 페이지로

[24:19] 넘어가야 할 것 같네요. 보시면

[24:21] Claude Code가 훨씬 더 많은

[24:23] 관심을 받고 있어요. 이 게시물에 Hacker News에서

[24:26] 246개의 댓글이 달렸어요. 정확해요. 제게는

[24:29] 이게 정말 좋은 신호입니다. 업계가

[24:31] 이 도구가 얼마나 중요한지 따라잡고 있어요.

[24:32] 음... 여전히 몇 가지 의문이 있긴 하지만요.

[24:34] 모든 사람들이 항상

[24:36] AI 코딩 도구가 언급될 때마다 비교 대상으로

[24:38] Cursor를 언급하죠. 이 채널에서 보셨듯이,

[24:40] 현재 Claude Code와 비교할 만한 건

[24:42] 없습니다. 이것이 프로그래밍 가능한

[24:44] 에이전트 코딩 도구라는 점을 제외하더라도

[24:46] 다른 도구들은 아직 멀었다고 생각합니다.

[24:47] 그리고 참고로, 화면 오른쪽 하단을

[24:50] 보세요. Cursor 탭이 있죠? 저도

[24:52] Cursor를 사용합니다. 구독료도 내고 있고요.

[24:54] Cursor의 열렬한 팬이에요. 다만 그들의

[24:55] 에이전트 기능은 거의 사용하지 않습니다. 왜냐하면

[24:58] 솔직히 Claude Code가 더 좋거든요.

[25:00] 앞으로 채널에서 '더 좋다'는 게 무슨 의미인지

[25:02] 자세히 살펴볼 수 있을 겁니다. 어쨌든 이건 좋은 일이에요.

[25:05] 업계가 Claude Code의 심각한 영향력을

[25:07] 알아차리기 시작했어요. 이 영상을 마친 후에는

[25:09] Claude Code의 창시자 두 명이 참여한

[25:12] 최근 공개된 팟캐스트를

[25:13] 깊이 들여다볼 생각입니다. 그리고

[25:16] 이 영상이 끝나면 바로

[25:19] Claude Code 제작자 두 명이 참여한

[25:21] 최근 출시된 팟캐스트를 들어볼 겁니다.

[25:23] 이 영상이 정말 기대돼요.

[25:24] 여러분도 확인해 볼 수 있도록

[25:25] 설명란에 링크를 남겨두겠습니다.

[25:26] 이미 이 영상이 대박일 거라는 걸

[25:28] 알고 있고 정말 중요한 아이디어들이

[25:29] 담겨 있을 거예요. 제가 생각하는

[25:31] 중요한 요점은 말이죠. 음...

[25:33] Claude Code는 앞으로도 계속 발전해 나갈 겁니다. 이것은

[25:36] 현존하는 최고의 에이전틱 코딩 도구입니다.

[25:40] 방금 보셨듯이 우리는

[25:41] 매우 강력한 음성-클라우드 코드

[25:44] 개인 AI 비서를 겨우 700줄의 코드로 구축했습니다.

[25:48] 그렇다면 이 구성 요소들은 무엇일까요?

[25:49] 개인 AI 비서의 핵심 요소는

[25:51] 사실 단순합니다. 귀와 뇌,

[25:54] 그리고 목소리가 있습니다.

[25:58] 우리 애플리케이션의 '귀'는

[26:01] 실시간 음성-텍스트 변환(Real Time Speech to Text)이라는

[26:03] 것을 사용합니다. 정말 훌륭한 라이브러리죠.

[26:07] 방금 우리가 사용하는 것을 보셨고

[26:09] 이것은 음성 입력을 텍스트로 변환해서

[26:12] 우리의 '뇌'에 전달할 수 있게 합니다.

[26:14] 그리고 '뇌'로는 당연히

[26:16] Claude Code를 사용합니다. 이것이

[26:18] 실제로 모든 작업을 수행하죠. 이것이

[26:21] 무거운 일을 담당하고, 응답을 생성하며

[26:22] 이를 통해 우리는 음성으로

[26:26] 자연어를 사용해 작업을

[26:28] 완료할 수 있습니다. 마지막으로,

[26:31] '목소리'가 있습니다. 우리의 목소리는

[26:34] OpenAI에 의해 제공됩니다. 보시다시피

[26:37] 간단한 요청입니다. 텍스트를 전달하면

[26:39] 출력 파일을 받고 그 파일을 재생합니다.

[26:41] 여기서 유일하게 중요한 부분은

[26:44] 압축된 음성을 사용한다는 점입니다. 때로는 Claude Code가

[26:46] 많은 세부 정보를 반환하기 때문에

[26:48] GPT-4.1 Mini를 사용해서

[26:49] 반환된 내용을 압축합니다.

[26:53] 깔끔하고 간결한 압축 프롬프트를 사용하는데,

[26:55] 이 코드베이스에서 확인하실 수 있습니다.

[26:58] 기본적으로 내용을 압축하고

[27:00] 매우 간결하게 만들어 자연어로

[27:02] 대화형 응답으로 변환하는 것입니다.

[27:04] 이는 더 작고 빠른 모델을 위한

[27:06] 훌륭한 활용 사례입니다.

[27:07] 시간을 절약할 수 있죠. 그래서

[27:09] GPT-4.1 Mini를 이 문제에 적용하고

[27:12] 훌륭한 성과를 얻고 있습니다.

[27:13] 여러분이 자신만의 개인 AI 비서를 구축할 때

[27:16] 이렇게 하면 됩니다.

[27:18] 이것은 정말 강력한

[27:19] 도구가 될 것이라고 생각합니다. 많은 엔지니어들이

[27:21] 이걸 활용하지 못할 텐데요.

[27:22] 여러분이 원한다면 이런 가치 있는 아이디어를

[27:24] 활용할 수 있도록 공유하고 싶습니다.

[27:26] 이것이 세 가지 구성 요소입니다.

[27:29] 귀, 뇌, 그리고 목소리. 이

[27:31] 코드베이스를 여러분도

[27:32] 사용할 수 있습니다. 링크는 설명란에

[27:36] 있을 거예요. 이것은 Claude Code가

[27:37] 프로그래밍 가능한 코드베이스 내부에

[27:39] 있습니다. 관심 있으신 분들은

[27:40] 엔지니어링을 가속화하고 싶다면

[27:43] Principled AI Coding을 확인하세요.

[27:44] 이것은 원칙에 기반한 방식으로

[27:46] AI 코딩을 배우는 최고의 방법입니다.

[27:48] 오늘과 내일의 AI 코딩 도구와 관련성을 유지할 수 있는

[27:51] 기본 기술을 제공합니다.

[27:53] 이것은 핵심 주제입니다. 우리는 도구가 아닌

[27:55] 원칙에 대해 이야기합니다. 모델이 아닌 원칙을요.

[27:58] 여러분이 알다시피, 다음 레벨 코스가

[28:00] 개발 중입니다. 저는 이 다음에 올 코스를

[28:03] 만들고 있습니다. 이것은 우리가 여기서 한 모든 것을

[28:07] 기반으로 하는 완전히 새로운 코스가 될 것입니다.

[28:08] 계속 지켜봐 주세요.

[28:10] 강력한 차세대 에이전틱 코딩을

[28:12] 사용해 우리가 해온 모든 것을 한 단계

[28:14] 높이게 될 것입니다. 우리가 해온 모든 것을

[28:16] 수배로 확장할 겁니다. 이에 대해 더 말하자면

[28:19] 링크는 평소처럼 설명란에 있습니다.

[28:21] Voice to Claude의 링크도

[28:22] 설명란에 있습니다. 정말 많은 놀라운

[28:24] 실시간 음성-텍스트 변환 기능들이

[28:27] 있어서 수정할 수 있습니다. 이것을 더 빠르게

[28:30] 또는 더 정확하게 만들거나, 속도와

[28:32] 성능 간의 균형을 조절할 수 있는 여러 방법이 있습니다.

[28:36] 실시간 음성-텍스트 변환 라이브러리 링크도

[28:38] 남겨두겠습니다. 그리고 Anthropic 검색도

[28:40] 커밋하겠습니다. 우리의 비서가

[28:43] 이것을 구축했죠. 기본적으로

[28:45] 제 컴퓨터에 말을 해서

[28:47] 230줄의 코드를 작성하게 했습니다.

[28:50] 정말 환상적이고 멋진 일이죠. 앞서 말했듯이,

[28:52] 자연어와 음성을 사용하는 데는

[28:54] 장단점이 있지만, 이것은

[28:56] 우리의 컴퓨팅 능력을 확장해 엔지니어링 영향력을

[28:58] 높이는 또 다른 방법이라고 생각합니다. 말씀드린 대로,

[29:01] 매주 월요일에 저를 찾으실 수 있습니다.

[29:02] 집중하시고 계속 개발하세요.

[29:05] 우리의 컴퓨팅 능력을 확장시켜

[29:08] 엔지니어링 영향력을 높이는 방법이라고 생각합니다.

[29:11] 매주 월요일에 저를 만나실 수 있습니다.

[29:13] 집중하고 계속 개발하세요.