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제미나이 3.7 플래시 공개, 3주 만에 가격 반값 (2026)

@zun_it_ — Sat, 15 Aug 2026 12:23:52 +0900

제미나이 3.7 플래시가 2026년 8월 13일(현지시간) 공개됐습니다. 직전 모델인 3.6 플래시가 나온 지 약 3주 만입니다. 구글은 이 모델을 "코딩과 에이전트를 위한 가장 스마트한 워크호스 모델"이라고 소개했습니다. 그리고 도입가는 직전 모델 출시 당시 가격의 절반입니다.

⏱ 바쁘면 이것만
· 3.7 플래시 공개일 — 2026년 8월 13일(현지시간), 3.6 플래시 이후 약 3주 만
· 코딩 벤치마크 — FrontierCode 1.1 Main 34.4% → 43.6%, DeepSWE v1.1 49.0% → 65.3%
· 가격 — 입력 100만 토큰당 $0.75, 출력 100만 토큰당 $3.75 (2026년 12월 31일까지 도입가)
· 상위 모델인 프로 라인은 2026년 2월 공개된 3.1 프로가 여전히 최신

3주 간격으로 밀려 나온 플래시 라인

플래시 라인의 출시 간격이 눈에 띄게 짧아졌습니다. 5월에 3.5 플래시, 7월에 3.6 플래시, 그리고 8월 13일에 3.7 플래시입니다. 마지막 두 버전 사이는 약 3주였습니다.

버전 번호가 0.1씩 올라가지만 간격은 분기가 아니라 주 단위입니다. 모델 이름을 코드나 문서에 적어둔 쪽이라면 이 속도를 감안해야 합니다. 반년 전에 쓴 글의 "최신 모델"이 이미 두 세대 전일 수 있습니다.

⚙️ 무엇이 올랐는지 — 숫자로

구글이 공개한 벤치마크는 코딩과 문서 작업 두 갈래입니다. "성능이 좋아졌다"가 아니라 어느 항목이 얼마나 올랐는지가 발표에 그대로 적혀 있습니다. 비교 대상은 모두 직전 모델인 3.6 플래시입니다.

항목	3.6 플래시	3.7 플래시
FrontierCode 1.1 Main	34.4%	43.6%
DeepSWE v1.1	49.0%	65.3%
WebDev Arena Elo	1538	1588
GDP.pdf	22.0%	34.0%
AutomationBench	17.0%	30.4%

DeepSWE v1.1의 49.0% → 65.3%는 상승폭이 가장 큽니다. 이 항목은 소프트웨어 엔지니어링 과제를 모델이 얼마나 해결하는지를 재는 쪽입니다. GDP.pdf와 AutomationBench는 금융·법률처럼 자료를 많이 읽고 처리하는 작업을 재는 항목입니다.

정리하면 오른 곳이 코딩 한쪽에 몰려 있지 않습니다. 문서를 읽고 정리하는 작업 쪽도 같이 올랐습니다.

가격이 절반, 다만 기한이 붙어 있습니다

API 가격은 입력 100만 토큰당 $0.75, 출력 100만 토큰당 $3.75입니다. 직전 모델이 나왔을 때 가격의 절반입니다. 성능이 오른 모델이 더 싸게 나오는 구조라, 3.6 플래시를 쓰던 쪽에는 갈아탈 이유가 두 개 생긴 셈입니다.

다만 조건이 하나 붙습니다. 이 가격은 2026년 12월 31일까지의 도입가입니다. 이후 가격은 발표에 명시되지 않았습니다.

월 단가를 계산해 서비스에 얹을 계획이라면, 연말 이후 가격이 공개되지 않았다는 점을 계산에 넣어두는 편이 안전합니다.

어디서 쓸 수 있나

구글 공식 블로그가 밝힌 제공 위치는 다음과 같습니다.

Gemini 앱의 Spark — Google AI Pro 또는 Ultra 구독이 필요합니다
Google AI Studio
Android Studio
Google Antigravity
Gemini Enterprise Agent Platform, Gemini Enterprise

학생이나 개인 개발자가 돈을 거의 안 들이고 만져볼 수 있는 곳은 Google AI Studio입니다. 브라우저에서 모델을 골라 바로 프롬프트를 넣어볼 수 있고, 여기서 감을 잡은 다음 API로 옮기는 순서가 비용이 덜 샙니다.

무료 사용자에게도 열리는지, 하루 사용 한도가 얼마인지는 확인된 기사에 없습니다. 한국 서비스 적용 시점도 마찬가지입니다. 아직 공개되지 않았습니다.

⚠️ 프로 라인은 그대로 멈춰 있습니다

플래시가 3주 만에 갱신되는 동안 상위 모델인 프로 라인은 조용합니다. 최신 버전은 여전히 2026년 2월 19일 공개된 3.1 프로입니다. 6월로 예정됐던 신형 프로는 내부 성능 목표에 못 미쳐 지연되고 있다고 전해집니다.

이 대비가 이번 발표에서 가장 실용적인 정보일 수 있습니다. 빨라지고 싸진 것은 플래시 쪽뿐이라는 뜻이기 때문입니다. 무거운 추론이 필요한 작업을 프로 신형에 걸어두고 기다리는 계획이라면, 일정이 정해지지 않았다는 사실부터 반영해야 합니다.

그래서 무엇부터 하면 되나

Google AI Studio에서 3.7 플래시를 골라 지금 쓰는 프롬프트를 그대로 한 번 넣어봅니다. 모델을 바꾸면 같은 프롬프트의 출력이 달라지므로, 비교는 같은 입력으로 해야 의미가 있습니다.
코드 작성·수정 작업이 많다면 DeepSWE·FrontierCode 상승폭이 실제 작업에서 체감되는지를 본인 과제로 확인합니다. 벤치마크는 방향만 알려줍니다.
API를 쓰고 있다면 입력 $0.75 / 출력 $3.75 기준으로 월 예상 비용을 다시 계산하고, 2026년 12월 31일을 기한으로 메모해 둡니다.
코드나 설정에 모델 이름을 하드코딩해 뒀다면 한곳으로 빼둡니다. 3주 간격이면 다음 교체도 곧 옵니다.

원문

새로 나온 AI 도구와 실제로 만들어본 것들을 카드뉴스로도 정리합니다. 인스타 @zun_it_ 팔로우하기.

마누스 8월 25일까지 무료 개방, 2026년 무료 대상과 한도 정리

@zun_it_ — Thu, 13 Aug 2026 22:48:36 +0900

마누스(Manus)가 2026년 8월 25일 23:59(싱가포르 시각)까지 무료로 열렸습니다. 요금제 개편이나 프로모션이 아닙니다. 메타의 인수가 무산되고 마누스가 독립 회사로 돌아가는 과정에서, 사용자 데이터를 옮기고 지워야 해서 딸려온 조치입니다. 그래서 무료 기간과 데이터 삭제 일정이 같은 달력 위에 붙어 있습니다.

⏱ 바쁘면 이것만
· 무료 대상은 Manus 1.6과 Manus 1.6 Lite 두 모드. Manus 1.6 Max는 제외
· 기간은 2026년 8월 25일 23:59(SGT)까지
· 하루 한도 — 무료 계정 이미지 20장·영상 1개 / 유료 계정 이미지 200장·영상 10개
· 2025년 12월 29일 이후 만든 일부 데이터는 8월 23일 07:59(SGT)까지 백업, 8월 23~24일 삭제

무료가 열린 배경은 마케팅이 아닙니다

이번 개방은 회사 소유구조가 바뀌면서 생긴 일입니다. 메타는 2025년 12월 약 20억 달러 규모로 마누스 인수를 발표했습니다. 그런데 2026년 4월, 중국 국가발전개혁위원회가 외국인 투자 안보 심사를 이유로 거래 철회를 요구했습니다.

그 결과 마누스는 2026년 8월 11일 공지를 통해 곧 독립 기업으로 운영을 재개한다고 밝혔습니다. 메타와의 도구·데이터 공유는 이미 2026년 5월 운영상 분리가 끝나면서 중단된 상태였습니다.

분리를 마무리하려면 규제 준수를 위해 일부 사용자 데이터를 이전하거나 삭제해야 합니다. 무료 개방은 그 과정에 딸려온 보상 성격의 조치입니다. 관련 소식은 로이터 보도와 AI매터스 기사에서 확인할 수 있습니다.

요금제 이벤트가 아니라 회사가 쪼개지는 중에 생긴 창구입니다. 그래서 기간이 짧고 조건이 붙습니다.

무료로 열린 것과 열리지 않은 것

전부 열린 게 아닙니다. 모드 단위로 갈립니다. Manus 공식 캠페인 규칙에 적힌 대상은 두 가지뿐입니다.

모드	이번 캠페인
Manus 1.6	크레딧 차감 없이 사용 가능
Manus 1.6 Lite	크레딧 차감 없이 사용 가능
Manus 1.6 Max	제외 — 기존대로 크레딧 소모

대상은 전 세계 무료·유료 사용자 모두입니다. 신용카드를 등록할 필요도 없습니다. 다만 무료 사용자는 캠페인 기간에 추가 크레딧을 구매할 수 없습니다.

가장 실수하기 쉬운 지점은 Max입니다. 모드 선택을 확인하지 않고 무거운 작업을 돌리면 크레딧이 그대로 나갑니다. 작업을 시작하기 전에 상단 모드 표시를 한 번 보는 것으로 막을 수 있습니다.

⚠️ 무제한이 아니라 한도 안에서 공짜입니다

이 캠페인의 정확한 표현은 '한도 안에서 크레딧을 소비하지 않는다'입니다. 무제한 개방과는 다릅니다. 공식 규칙에 적힌 하루 생성 한도는 다음과 같습니다.

무료 사용자 — 이미지 하루 20장, 영상 하루 1개
유료 사용자 — 이미지 하루 200장, 영상 하루 10개
이 한도 안의 사용은 크레딧을 소비하지 않음

여기에 악용 방지 장치도 함께 걸려 있습니다. 비정상적인 사용 활동은 일시적으로 제한될 수 있고, 동적 대기열과 기능별 별도 한도가 적용됩니다. 즉 몰리는 시간대에는 순서를 기다리게 됩니다.

그래서 이미지·영상 작업이 많은 사람이라면 하루치를 몰아서 돌리기보다 날짜를 나누는 편이 낫습니다. 남은 기간이 2주 남짓이기 때문입니다.

무료보다 먼저 챙길 것은 8월 23일 백업

이번 소식에서 가장 놓치기 쉬운 부분입니다. 무료 개방과 같은 흐름에서 2025년 12월 29일 이후 생성된 일부 사용자 데이터가 삭제 대상이 됩니다. 규제 준수를 위한 조치입니다.

2026년 8월 23일 오전 7시 59분(싱가포르 시각) — 백업 마감
2026년 8월 23~24일 — 데이터 삭제 진행
2026년 8월 25일 이후 — 데이터 복구 포털 오픈
2026년 8월 25일 23:59(SGT) — 무료 캠페인 종료

싱가포르 시각은 한국 시각보다 1시간 느립니다. 백업 마감을 한국 기준으로 옮기면 8월 23일 오전 8시 59분입니다. 마감이 오전이라 전날 밤에 처리해 두는 편이 안전합니다.

데이터 이전 영향을 받는 이용자에게는 별도 보너스가 제공될 예정입니다. 다만 액수와 형태는 아직 공개되지 않았습니다.

❓ 아직 공개되지 않은 조건들

공식 발표에 없는 항목은 계획에서 빼고 생각하는 편이 낫습니다. 다음은 현재 확인되지 않은 것들입니다.

텍스트 채팅 모드 자체의 하루 이용 한도 수치
동시 실행 가능한 작업 수, 예약 작업 수 같은 세부 한도
캠페인 기간에 상업적 이용 범위가 달라지는지 여부
8월 25일 종료 이후 기존 무료 플랜 조건이 그대로 유지되는지

특히 마지막 항목이 중요합니다. 캠페인이 끝난 뒤의 조건을 전제로 작업 흐름을 짜면 8월 26일부터 계획이 어긋납니다. 이번 2주는 '실험하는 기간'으로 두고, 계속 쓸 도구는 종료 후 조건을 보고 정하는 것이 안전합니다.

학생과 입문자가 이 2주에 할 것

결론부터 말하면, 평소 크레딧이 아까워서 못 돌려본 작업을 이 기간에 몰아 넣으면 됩니다. 유료 결제 전에 도구가 내 작업에 맞는지 확인하는 창구로 쓰는 것입니다.

모드를 Manus 1.6 또는 Manus 1.6 Lite로 고정하고 시작하기
가벼운 작업은 Lite, 무거운 작업은 1.6으로 나눠 결과 차이 비교하기
이미지·영상은 하루 한도가 있으니 날짜를 나눠서 돌리기
결과물은 캠페인 종료 전에 로컬로 내려받기

마지막 항목을 강조하는 이유는 이번 일의 성격 때문입니다. 이건 데이터 이전이 걸린 이벤트입니다. 플랫폼 안에만 남겨둔 결과물은 일정에 따라 사라질 수 있습니다.

정리

열린 것은 Manus 1.6과 1.6 Lite, 기간은 8월 25일 23:59(SGT)까지입니다. 하루 한도가 있고 Max는 빠져 있습니다. 그리고 무료 개방보다 먼저 챙길 날짜는 8월 23일 백업 마감입니다.

조건이 자주 바뀔 수 있는 사안이라 실제 사용 전에는 공식 캠페인 규칙 페이지와 요금제 페이지를 한 번 더 확인하는 것을 권합니다.

AI 도구 소식과 직접 만들어본 기록은 인스타그램 @zun_it_에서 카드뉴스로 정리해 올립니다. 다음 글에서는 이런 무료 개방 기간에 도구를 검증하는 순서를 다룹니다.

AI 질문법 — 답이 달라지는 네 조각과 바로 쓰는 프롬프트 13개

@zun_it_ — Sat, 8 Aug 2026 13:28:08 +0900

같은 AI를 쓰는데 사람마다 결과가 다릅니다. AI 질문법이라고 하면 거창하게 들리지만, 실제로 바뀌는 건 질문에 빠진 조각을 채우는 것 하나입니다. 이 글에는 그 네 조각과, 상황별로 그대로 복사해서 쓰는 프롬프트 13개가 있습니다.

코드블록 오른쪽 위 복사 버튼을 누르면 바로 붙여 쓸 수 있습니다. [대괄호] 안만 각자 상황으로 바꾸면 됩니다.

왜 답이 별로였을까요

이런 경험이 있으실 겁니다.

여행 일정 짜줘 → 검색하면 나오는 뻔한 관광지만 나옵니다
자소서 써줘 → 정작 본인 얘기는 하나도 없는 글이 나옵니다
마음에 안 들어서 고쳐달라고 할수록 더 산으로 갑니다

AI는 못 알아듣는 게 아니라 덜 들은 것입니다. 사람이라면 되물을 텐데, AI는 빈칸을 자기가 채워서 답합니다. 그 채운 값이 평균값이라 뻔해집니다.

좋은 질문은 네 조각으로 됩니다

외울 것은 네 개뿐입니다. 아래 프롬프트마다 어떤 조각을 썼는지 적어뒀으니, 몇 개만 따라 하면 몸에 붙습니다.

조각	무엇을 적나	안 적으면
01 나	누구인지, 어떤 상황인지	아무한테나 하는 답이 옵니다
02 목표	무엇을 얻고 싶은지	방향이 없어서 나열만 합니다
03 조건	예산·시간·못 하는 것	못 쓰는 답이 섞여 옵니다
04 형식	어떤 모양으로 받을지	줄글로 와서 다시 정리해야 합니다

한 줄만 바꿔도 답이 달라집니다

같은 부산 여행입니다. 무엇이 늘었는지 보세요.

BEFORE

부산 여행 일정 짜줘

AFTER

20대 둘이서 부산 1박 2일 가.
차 없이 지하철로만 다니고 1인 15만 원 안쪽.
사람 많은 데는 빼고 싶어.
시간표처럼 표로 정리해줘.

AFTER가 길어진 이유는 미사여구가 아니라 나·조건·형식이 들어갔기 때문입니다. 길게 쓰라는 게 아니라 빠진 걸 채우라는 것입니다.

✍️ 바로 쓰는 템플릿

막히면 이 문장에 채워 넣으면 됩니다. 이거 하나로 대부분 해결됩니다.

나는 [상황]이고
[목표]를 하려고 해.
[조건]은 꼭 지켜줘.
[형식]으로 정리해줘.

채워 넣은 예 — 식단

나는 자취 2년차이고 요리는 라면 수준이야.
2주치 저녁 식단을 짜려고 해.
주 5만 원, 조리 20분 이내, 오이 빼고는 꼭 지켜줘.
요일별 표 + 장 볼 목록 한 장으로 정리해줘.

네 조각을 다 채우기 어렵다면 조건부터 적으세요. 못 하는 것·안 되는 것 한 줄이 답을 가장 크게 바꿉니다 — 쓸 수 없는 답이 빠지기 때문입니다.

조건과 형식에 뭘 쓸 수 있나

네 조각 중 효과가 가장 큰 두 칸입니다. 그런데 뭘 적을 수 있는지 몰라서 대부분 비워둡니다.

조건 칸

종류	이렇게 적습니다
돈	`8만 원대` · `무료로 되는 것만` · `구독 말고 한 번 결제`
시간	`조리 20분 이내` · `시험까지 3일` · `하루 30분씩`
금지	`오이 빼고` · `향수는 이미 줬어` · `설치 필요한 건 제외`
길이	`5문장 안으로` · `500자` · `한 화면에 들어오게`
톤	`변명처럼 안 보이게` · `혼내는 느낌 없이` · `과장 없이`
수준	`비전공자에게` · `처음 듣는 사람 기준` · `실무자끼리 말하듯`

형식 칸

이렇게 쓰면	이렇게 옵니다
`표로 정리해줘`	행·열이 있는 표. 비교할 때 제일 좋습니다
`체크리스트로`	하나씩 지워 나갈 수 있는 목록
`3줄 요약으로`	딱 세 문장. 숫자를 박으면 길이가 잡힙니다
`단계별로, 각 단계 한 줄`	순서가 있는 절차
`비교표로, 항목은 가격·무게·단점`	직접 정한 기준으로 비교합니다. 기준을 안 주면 AI가 정합니다
`실제로 할 말 그대로`	대본·스크립트. 전화나 발표를 앞두고
`반대 의견도 같이`	한쪽으로 안 쏠린 답

상황별 프롬프트 13개

[대괄호] 안만 각자 상황으로 바꿔서 그대로 쓰면 됩니다.

글쓰기 · 문서

1. 자소서 문항 — 본인 경험이 들어가게

나는 [소프트웨어학부 4학년]이고, 지원하는 곳은 [회사]의 [직무]야.
'협업 경험' 문항 500자를 쓰려고 해.

아래 경험 안에서만 써. 없는 건 절대 만들지 마.
- [무엇을 했고, 뭐가 막혔고, 어떻게 풀었는지]

바로 초안을 쓰지 말고, 먼저 이 경험에서 뽑을 수 있는
강점 후보 3개를 한 줄씩 제안해줘. 내가 고르면 그걸로 쓸 거야.

쓴 조각 — 나 · 목표 · 조건(없는 건 만들지 마) · 형식(먼저 후보 3개)

바로 쓰지 말고 후보를 먼저가 핵심입니다. 초안부터 받으면 고치는 일이 되고, 후보부터 받으면 고르는 일이 됩니다.

2. 거절하는 메일 — 관계는 남기고

[인턴에 합격했는데 다른 곳으로 가기로 했어] 를 거절하는 메일 써줘.
거절이지만 관계는 유지하고 싶어. 나중에 다시 연락할 수도 있어.
5문장 안으로, 사과는 한 번만.

쓴 조각 — 상황 · 조건(목적 + 사과 한 번) · 형식(5문장)

3. 부탁하는 메일

교수님께 과제 하루 연장 요청 메일 써줘.
변명처럼 안 보이게, 5문장 안으로.

4. 긴 글을 읽지 않고 파악하기

아래 [기사]를 읽어야 하는데 시간이 없어.
이 순서로 정리해줘. 각 항목 두 줄 이내.

1) 결론
2) 내가 모르면 이해가 안 될 전제가 있으면 먼저
3) 반대 의견이나 빠진 조건
4) 그래서 내가 뭘 하면 되는지
---
[여기에 붙여넣기]

쓴 조각 — 목표 · 형식(네 항목 + 두 줄 제한)

5. 이미 쓴 글 톤만 다듬기

아래 메시지를 [팀장님]한테 보낼 거야. 톤만 다듬어줘.
내용은 바꾸지 말고, 딱딱하지 않게. 이모지는 넣지 마.
---
[내가 쓴 메시지]

⚠️ 내용은 바꾸지 말고를 안 적으면 AI가 문장을 통째로 다시 씁니다. 쓴 사람 말이 사라지는 이유가 이것입니다.

고르고 · 사기

6. 물건 비교 — 후회하는 경우까지

[노트북]을 사려고 해.
예산 [120만 원], 용도는 [개발과 문서작업], 무게 1.5kg 이하.

후보 3개를 표로 비교해줘. 항목은 가격·무게·단점.
그리고 나 같은 조건에서 사고 후회하는 경우를 하나 알려줘.
실제 가격은 내가 공식몰에서 확인할 거니까 대략만 적어줘.

쓴 조각 — 목표 · 조건(예산·용도·무게) · 형식(표 + 기준 지정)

후회하는 경우를 물으면 장점만 늘어놓는 답이 안 옵니다. 가격은 직접 확인하세요 — 최신 값은 AI가 가장 자주 틀리는 것입니다.

7. 선물 고르기

[30대 초반 여자친구] 100일 선물, 8만 원대.
향수·꽃은 이미 줬어.
3개만 이유와 함께 추천해줘.

공부

8. 모르는 개념 이해하기

[경제 기사]에 나온 '[기준금리]'를
고등학생한테 설명하듯, 예시 하나 붙여서 알려줘.

9. 시험까지 남은 날 쪼개기

[자료구조] 시험이 [3일] 남았어.
지금 상태는 [강의만 들었고 문제는 안 풀어봄].

남은 3일을 하루 단위로 쪼개줘.
내가 약한 건 [증명 문제]니까 거기에 시간을 더 줘.
매일 끝에 '이건 됐다'를 확인할 방법을 하나씩 붙여줘.

쓴 조각 — 나(지금 상태) · 목표 · 조건(약점) · 형식(하루 단위 + 확인 방법)

10. 강의 내용을 시험용 노트로

아래 강의 내용을 시험 대비 노트로 정리해줘.

형식: 개념 한 줄 → 왜 중요한지 → 시험에 나올 형태 한 문제.
내가 이미 아는 [기초 문법]은 빼줘.
---
[내용 붙여넣기]

일 · 학교

11. 발표 대본

[주제]로 [5분] 발표해야 해. 듣는 사람은 [비전공 교양수업 학생들]이야.

슬라이드가 아니라 실제로 말할 대본으로 써줘.
전문용어는 나올 때마다 한 번 풀어서 설명하고, 숫자는 두 개까지만.
마지막은 질문 하나로 끝내줘.

쓴 조각 — 목표 · 나(듣는 사람) · 조건(용어·숫자) · 형식(말할 대본)

12. 회의·스터디 정리

아래 대화를 정리해줘.
형식: 결정된 것 / 아직 안 정한 것 / 누가 뭘 언제까지.
대화에 안 나온 내용은 '미정'으로 두고 채우지 마.
---
[대화 붙여넣기]

⚠️ 안 나온 내용은 채우지 마를 꼭 넣으세요. 없으면 그럴듯한 담당자와 마감일을 만들어냅니다.

개발

13. 에러 원인 찾기

아래 에러가 나는데 원인을 모르겠어.
환경: [파이썬 3.11 / 맥]

바로 고친 코드를 주지 말고,
의심되는 원인 3개를 가능성 높은 순으로 말해줘.
각각 어떻게 확인하는지도 한 줄씩 같이.
---
[에러 전문 붙여넣기]

쓴 조각 — 나(환경) · 목표 · 형식(원인 3개 + 확인 방법)

바로 고친 코드를 주지 말고 — 고친 코드를 먼저 받으면 왜 그랬는지 모른 채 넘어가고, 다음에 같은 것으로 또 막힙니다.

뭘 써야 할지 모를 땐 떠넘기세요

질문을 잘 못 하겠으면 질문을 만들게 시키면 됩니다.

바로 답하지 말고, 필요한 정보부터 나한테 물어봐.

내가 놓친 조건이 있으면 먼저 지적해줘.

이 질문 자체가 잘못됐으면 그걸 먼저 말해줘.

선택지 3개를 장단점과 함께 비교해줘.

이 답에서 네가 확신 없는 부분을 표시해줘.

답하기 전에, 이 일을 잘하는 사람이라면 뭘 먼저 확인할지 알려줘.

첫 번째 문장이 가장 쓸모가 많습니다. 세 번째는 방향이 틀린 일에 시간을 쓰는 것을 막아줍니다.

답이 아쉬우면 다시 쓰지 말고 좁히세요

처음부터 다시 시키는 것이 제일 손해입니다. 질문 → 답 → 어디가 아쉬운지 → 조건 추가 순서로 좁혀 갑니다.

1. 이 부분만 다시

전체는 그대로 두고, 3번 항목만 다시 써줘.

전체를 다시 시키면 좋았던 부분도 사라집니다.

2. 왜 그렇게 골랐는지

왜 그렇게 골랐는지 근거를 말해줘.

근거를 보면 틀린 지점을 찾을 수 있습니다.

3. 예시를 하나 더

방금 답에 예시를 하나 더 붙여줘.

두루뭉술한 답은 예시를 요구하면 구체화됩니다.

4. 같은 내용, 절반 길이로

내용은 그대로 두고 절반 길이로 줄여줘.

길다고 좋은 답이 아닙니다. 줄이면 뭐가 중요한지 보입니다.

5. 반박시키기

반대 입장에서 이 답을 반박해줘.
그다음 그 반박이 맞는지 네가 판단해줘.

결정하기 전에 한 번 거치면 놓친 조건이 드러납니다.

6. 대화가 길어졌을 때

지금까지 정한 것만 한 문단으로 정리해줘.
새 대화에서 이어갈 거야.

대화가 길어지면 앞뒤 일관성이 무너집니다. 요약을 받아 새 대화에 붙여넣고 이어가세요.

이건 AI에게 맡기지 마세요

잘 쓰는 것보다 어디서 멈출지 아는 것이 더 중요합니다.

맡기면 안 되는 것	왜
최신 가격·요금제·시간표·법령	가장 자주 틀리는 것입니다. 공식 페이지에서 직접 확인하세요
의료·법률 판단	이해를 돕는 설명까지만. 판단은 사람이 합니다
통계·논문 인용	없는 출처를 그럴듯하게 만들어냅니다. 출처를 요구하고 직접 열어보세요
개인정보·남의 정보·회사 자료	대화창에 넣기 전에 지울 수 있는 것은 지웁니다
최종 결과물을 그대로 제출	읽고도 이해가 안 되는 문장은 결국 본인 것이 아닙니다

⚠️ 자주 하는 실수 다섯

공손하게만 쓰기 — 정중하게 써줘로는 안 바뀝니다. 거절인데 관계는 유지하고 싶어처럼 목적을 적습니다
길게 쓰면 된다고 생각하기 — 늘려야 하는 건 분량이 아니라 빠진 조각입니다
마음에 안 들면 처음부터 다시 — 좋았던 부분까지 날아갑니다. 좁힙니다
형식을 안 정하기 — 줄글로 받아서 다시 정리하고 있으면, 그 정리를 시킬 수 있었던 것입니다
한 대화에서 끝까지 — 길어지면 요약해서 새 대화로 옮깁니다

정리

13개를 다 외울 필요는 없습니다. 지금 상황에 가까운 하나를 골라 오늘 한 번 써보는 것으로 충분합니다. 네 조각 중 조건과 형식만 붙여도 답이 달라집니다.

질문법 카드뉴스와 만들어가는 과정은 인스타그램 @zun_it_ 에 올라갑니다. AI 레벨 진단 웹앱은 준비 중이고, 나오면 이 글에도 링크를 붙입니다.

한능검 공부할 때 이거 꼭 쓰세요 ! (무료배포)

@zun_it_ — Fri, 7 Aug 2026 20:48:01 +0900

한국사 기출을 세 번 돌려도 같은 문제를 또 틀리는 게 답답해서, 결국 한국사 학습 웹앱을 직접 만들었어요. 개발을 잘해서 시작한 게 아니라 시험 준비하다가 불편해서 시작한 쪽에 가깝습니다.

문제집만 붙잡고 있던 시절

처음엔 그냥 기출문제집을 반복해서 풀었어요. 회독 수를 늘리면 점수가 오른다고들 하니까 그대로 했습니다.

그런데 3회독쯤 하니까 이상한 게 보이더라고요. 정답률은 올라가는데 답 번호만 기억나는 상태였어요. 지문을 읽고 고른 게 아니라 "이건 3번이었지" 하고 찍는 겁니다.

문제를 외운 거지 개념을 잡은 게 아니었어요.

틀린 문제에 별표를 쳐도, 정작 왜 틀렸는지는 문제집이 알려주지 않습니다. 해설은 정답이 왜 정답인지만 말하지, 제가 왜 그 오답에 끌렸는지는 말해주지 않아요.

노트로 해결하려다 막힌 지점

그래서 처음 시도한 건 개발이 아니라 오답노트였습니다. 틀린 문제를 옮겨 적고 관련 개념을 옆에 정리하는 방식이요.

여기서 막혔어요. 흐름이 계속 끊깁니다. 문제집에서 틀림 → 노트를 폄 → 개념을 찾으러 다른 책이나 검색으로 나감 → 다시 문제집으로 돌아옴. 이 왕복이 문제 하나마다 반복돼요.

공부한 시간은 긴데 실제로 푼 문제 수는 얼마 안 되는 날이 이어졌습니다. 그때 든 생각이 "이 왕복 자체를 없애면 되는 거 아닌가" 였어요.

그래서 웹앱으로 만들기로 했어요

목표는 하나였습니다. 찾아보러 밖으로 나가는 흐름을 없애는 것. 기능을 화려하게 넣는 게 아니라, 풀다가 막혔을 때 그 자리에서 복습이 이어지게 하는 거였어요.

넣은 건 이렇습니다.

한국사 기출문제 풀이
헷갈리는 개념 복습
시험 준비하면서 "있으면 좋겠다" 싶었던 학습 기능들

기능 목록을 먼저 짜고 만든 게 아니에요. 제가 공부하다 아쉬웠던 것부터 하나씩 붙였습니다. 그래서 남들이 보기엔 빠진 게 있을 수 있어요.

앱이 아니라 웹으로 만든 이유

설치를 시키고 싶지 않았어요. 앱스토어에서 받게 하면 그 단계에서 절반은 안 씁니다.

PC·모바일 브라우저에서 바로 열립니다. 집에서는 노트북으로 풀고, 이동할 때는 폰으로 이어서 보면 돼요.

기기를 안 가리는 게 생각보다 컸습니다. 공부는 책상에서만 하는 게 아니라 지하철에서 5분씩 하는 거니까요.

만들면서 배운 것

제일 크게 배운 건 내가 겪은 불편이 제일 좋은 기획서라는 것이었어요. 뭘 만들지 고민할 때는 아이디어가 없었는데, 공부하다 짜증 났던 지점을 적으니까 할 일이 바로 나왔습니다.

두 번째는 완성도를 낮춰 잡은 게 도움이 됐다는 거예요. 처음부터 다 넣으려고 했으면 아직도 못 냈을 것 같아요. 쓸 수 있는 상태로 먼저 내고 채우는 쪽이 훨씬 빨랐습니다.

아직 부족한 부분이 많습니다. 쓰다 보면 불편한 곳이 분명히 나올 거예요.

무료로 공유합니다

혼자 쓰기 아까워서 그냥 엽니다. 비용은 없어요.

@zun_it_ 인스타그램 해당 릴스 댓글에 "한능검"를 남깁니다
확인하고 링크를 DM으로 보내드려요
추가됐으면 하는 기능도 댓글로 주시면 업데이트에 넣습니다

특히 마지막이 진심입니다. 제 공부 습관 하나만 보고 만든 거라 놓친 게 많을 거예요. 다른 방식으로 공부하는 분들 의견이 있어야 방향이 잡힙니다.

만드는 과정과 막힌 지점은 인스타에 계속 올리고 있어요. @zun_it_ 팔로우하기

웹앱이란 무엇인가 - 설치 없이 주소만으로 쓰는 앱 만들기

@zun_it_ — Wed, 5 Aug 2026 23:14:18 +0900

웹앱은 설치 없이 브라우저 주소만으로 쓰는 애플리케이션입니다. AI에게 뭘 시켜야 할지 안 떠오르는 이유는 도구를 몰라서가 아니라, 만들 수 있는 물건의 모양을 몰라서인 경우가 많습니다. 웹앱이 뭔지 알면 그때부터 만들 것 목록이 생깁니다.

이 글은 GeekNews에 올라온 웹앱이 뭔지 알면 AI로 만들 게 보인다 글을 바탕으로, 웹앱의 정의 하나에서 뽑아낼 수 있는 것들을 정리한 것입니다.

웹앱의 정의는 문장 하나로 끝납니다

원문이 말하는 웹앱의 정의는 이렇습니다. 설치 없이 브라우저만 있으면 주소만으로 쓸 수 있고, 중앙에서 한 번 업데이트하면 모든 기기에 반영되는 애플리케이션입니다.

이 한 문장에 세 가지가 들어 있습니다. 설치가 없다는 것, 기기를 가리지 않는다는 것, 업데이트가 한 곳에서 끝난다는 것입니다.

결과물이 파일이 아니라 주소입니다.

설치형 앱과 뭐가 다른가

가장 크게 갈리는 지점은 사용자에게 무엇을 건네주느냐입니다. 설치형은 파일을 건네고, 웹앱은 주소를 건넵니다.

설치형 앱: 기기마다 내려받아 깔아야 합니다. 사용자마다 버전이 제각각으로 남습니다.
앱스토어 앱: 심사를 통과해야 올라갑니다. 고칠 때마다 다시 올려 승인을 기다립니다.
웹앱: 브라우저만 있으면 주소로 열립니다. 깔 것도 심사도 없습니다.

입문자 입장에서 이 차이가 중요한 이유는 따로 있습니다. 설치형과 스토어 앱은 만드는 것 말고도 넘어야 할 관문이 붙습니다. 개발자 계정, 서명, 심사, 재배포 같은 것들입니다. 웹앱은 그 관문이 통째로 빠집니다.

기기를 가리지 않는다는 말의 실제 모습

원문이 드는 예는 PC, 스마트폰, 태블릿, 자동차입니다. 공통점은 브라우저가 있다는 것 하나뿐입니다.

PC는 주소창에 치면 그대로 열립니다.
스마트폰은 주소를 보내면 됩니다. 앱스토어를 거치지 않습니다.
태블릿, 자동차 화면처럼 브라우저가 있는 기기는 같은 주소 하나로 똑같이 들어옵니다.

기기별로 따로 만들지 않아도 된다는 뜻입니다. 안드로이드용과 iOS용을 각각 준비하는 그림이 애초에 생기지 않습니다.

업데이트가 배포가 아니라 새로고침이 됩니다

설치형에서 업데이트는 사용자가 받아야 끝납니다. 안 받은 사람은 옛날 화면을 계속 씁니다. 버그를 고쳐도 고쳐지지 않은 사용자가 남습니다.

웹앱은 중앙에서 한 번 고치면 끝입니다. 다음에 주소를 여는 사람은 모두 최신 화면을 봅니다. 만드는 사람 입장에서는 고치는 비용이 극적으로 낮아진다는 뜻입니다.

처음 만드는 사람에게는 이 항목이 특히 큽니다. 첫 버전이 어설퍼도 됩니다. 고쳐서 올리면 그게 곧 모두의 버전이 되니까요.

AI를 쓰는 사람이 곧 개발자입니다

원문의 주장은 여기서 갈라집니다. AI가 개발 업무를 거의 다 맡는 시대에는 AI 사용자가 곧 개발자라는 것입니다. 코드를 짜는 일이 병목이 아니게 되면, 남는 일은 무엇을 만들지 정하는 쪽으로 옮겨갑니다.

그래서 웹앱이 무엇인지 아는 것만으로 AI로 할 수 있는 일의 범위가 달라집니다. 만들 수 있는 물건의 모양을 알아야 그 모양으로 시킬 수 있기 때문입니다.

시킬 게 없는 게 아니라, 만들 수 있는 형태를 몰랐던 겁니다.

그래서 무엇부터 하면 되는가

순서는 간단합니다. 기술을 먼저 고르지 않는 것이 핵심입니다.

오늘 불편했던 일 하나를 적습니다. 거창할 필요가 없습니다. 매번 계산기 두드리는 일, 표에 옮겨 적는 일 같은 것이면 됩니다.
그것을 주소 하나로 열리는 화면이라고 놓아봅니다. 화면에 입력칸이 몇 개고 버튼을 누르면 뭐가 나오는지까지만 정합니다.
그 화면을 AI에게 설명합니다. 무슨 언어로 만들지는 정하지 않아도 됩니다. 화면과 동작을 말하면 됩니다.
브라우저에서 열어봅니다. 열리면 그게 웹앱입니다. 여기까지가 첫 바퀴입니다.

이 순서에서 빠진 게 하나 있습니다. 어떤 프레임워크를 쓸지, 서버를 어디에 둘지 같은 결정입니다. 그건 화면이 정해진 다음에 붙는 문제입니다. 순서를 뒤집으면 시작도 하기 전에 막힙니다.

정리

웹앱은 설치 없이 주소로 여는 앱입니다. 결과물이 파일이 아니라 주소입니다.
기기마다 따로 만들 필요가 없습니다. 브라우저가 있으면 같은 주소로 들어옵니다.
업데이트는 중앙에서 한 번입니다. 첫 버전이 어설퍼도 고칠 수 있습니다.
AI가 코드를 맡는 지금 남는 일은 무엇을 만들지 정하는 것입니다.

원문은 여기서 볼 수 있습니다. 웹앱이 뭔지 알면 AI로 만들 게 보인다 (GeekNews)

AI·개발 도구 소식과 만들면서 막힌 지점은 인스타그램에 카드뉴스로 정리합니다. @zun_it_ 팔로우하기

학교 메일 그냥 쓰면 손해입니다. 대학생 무료 혜택 총정리 (2026 최신)

@zun_it_ — Mon, 3 Aug 2026 13:47:36 +0900

학교 이메일(.ac.kr / .edu) 하나로 수십만 원어치 서비스를 무료나 할인가로 쓸 수 있다는 것, 알고 계셨나요?

많은 대학생이 학교 메일을 과제 제출이나 교수님 연락에만 씁니다. 하지만 학교 이메일은 단순한 메일 계정이 아닙니다. 디자인, 개발, AI, 문서 작성, 클라우드, 포트폴리오 제작까지 학생 인증만으로 열리는 전용 패스에 가깝습니다.

특히 취업 준비나 프로젝트를 하는 학생이라면 구독료를 크게 아낄 수 있습니다. 2026년 기준으로 꼭 신청해둘 대표 혜택을 정리했습니다.

⏱ 바쁘면 이 세 개만
개발자는 GitHub Student Pack, 디자인·기획은 Figma Education, 전공 상관없이 Notion Education. 나머지는 필요할 때 찾아 신청해도 늦지 않습니다.

왜 학교 메일 하나로 이런 혜택이 열릴까

대부분의 서비스가 학생과 교육자를 지원하려고 Education License 또는 Student Verification 제도를 운영합니다. 학교 이메일이나 재학증명서로 학생 신분을 인증하면, 유료 기능을 무료로 열어주거나 학생 전용 할인가를 적용합니다.

정리하면 — 학교가 보증해주는 신분증을 이미 하나 갖고 있는 셈입니다. 안 쓰면 그냥 메일 주소로 남습니다.

1. Figma Education

★★★★★ · 디자인·개발 프로젝트를 한다면 가장 먼저 신청할 혜택입니다.

Figma는 지금 가장 많이 쓰이는 UI/UX 디자인 툴입니다. 학생 인증을 마치면 Education 플랜을 쓸 수 있고, 교육 대상에 따라 Professional 또는 Enterprise 수준의 기능이 무료로 열립니다. 자격과 지역에 따라 제공 범위가 다를 수 있습니다.

신청 방법

Figma 계정 생성
Figma Education 페이지 접속 → Apply
학교 이메일(.ac.kr / .edu) 입력
학교 정보 입력 후 학생 인증
승인되면 Education 플랜 사용

⚠️ 주의사항

일부 학교는 이메일만으로 인증되지 않습니다 — 학생증이나 재학증명서를 요구합니다.
졸업하면 Education 혜택이 끝날 수 있습니다.
개인 용도가 아니라 교육 목적 기준으로 제공됩니다.

이럴 때 씁니다 — 포트폴리오 · 발표 자료 · 앱 화면 설계 · 팀 프로젝트 협업
Figma Education 공식 페이지

2. Notion Education

★★★★★ · 정리 습관 하나만 바뀌어도 대학 생활이 훨씬 편해집니다.

과제 관리, 일정, 노트 정리, 프로젝트 관리를 한 곳에서 하는 생산성 도구입니다. 학생 인증을 하면 교육용 플랜이 열립니다. 제공되는 기능은 시점과 정책에 따라 달라질 수 있습니다.

신청 방법

학교 이메일로 Notion 가입
설정(Settings) → 요금제(Plans)
Education 플랜 확인
학교 이메일 인증
학생 플랜 활성화

⚠️ 주의사항

학교 이메일이 반드시 필요합니다.
AI 기능이 어디까지 열리는지는 시기와 정책에 따라 다릅니다.
학교 정책에 따라 이용 범위가 다를 수 있습니다.

이럴 때 씁니다 — 강의 노트 · 취업 준비 · 포트폴리오 · 독서 기록
Notion Education 공식 페이지

3. GitHub Student Developer Pack

★★★★★ · 개발을 한다면 신청하지 않을 이유가 없습니다.

학생 인증만 마치면 개발 도구, 학습 리소스, 클라우드 크레딧, 도메인까지 수십 가지 파트너 혜택이 한 번에 열립니다. GitHub Education 에서는 GitHub Pro 와 학습 경험도 같이 제공합니다.

신청 방법

GitHub 계정 생성
GitHub Education 페이지 접속
Student Developer Pack 신청
학교 이메일 인증
인증이 안 되면 학생증 또는 재학증명서 제출
승인 후 혜택 사용

⚠️ 주의사항

승인까지 시간이 걸릴 수 있습니다.
혜택마다 이용 기간이 다릅니다.
일부 파트너 혜택은 국가에 따라 제공되지 않습니다.
재인증이 필요한 경우가 있습니다.

이럴 때 씁니다 — 개인 포트폴리오 · 사이드 프로젝트 · 클라우드 서버 구축
GitHub Student Developer Pack 공식 페이지

4. Microsoft 365 Education

★★★★★ · 학교가 계약했는지부터 확인하는 게 가장 빠릅니다.

Word, Excel, PowerPoint, OneDrive 를 무료로 쓸 수 있는 경우가 있습니다. 다만 제공 여부가 학교 계약에 달려 있어서, 학교 계정으로 로그인해 확인하는 것이 가장 정확합니다.

신청 방법

Microsoft Education 페이지 접속
학교 이메일 입력
학교가 라이선스를 보유한 경우 Microsoft 365 설치

⚠️ 주의사항

모든 학교가 제공하는 것은 아닙니다.
학교 계약 여부에 따라 사용 가능 여부가 갈립니다.
졸업 후 라이선스가 종료될 수 있습니다.

이럴 때 씁니다 — 발표 자료 · 보고서 작성 · Excel 데이터 분석
Microsoft 365 Education 공식 페이지

5. Canva Education

★★★★☆ · 디자인 경험이 없어도 발표 자료가 나옵니다.

발표 자료, 포스터, 카드뉴스, 썸네일을 템플릿으로 만드는 서비스입니다. 교육용 플랜은 학교와 교육 자격에 따라 이용 가능 여부가 달라질 수 있습니다.

신청 방법

Canva 가입
Canva Education 페이지 접속
학교 이메일 인증
학교 정보 제출
승인 후 사용

⚠️ 주의사항

교육기관과 대상에 따라 자격 조건이 다릅니다.
모든 대학생이 자동으로 되는 것은 아닙니다.
국가와 학교 정책에 따라 제공 범위가 달라집니다.

이럴 때 씁니다 — PPT · 발표 자료 · 인스타 카드뉴스 · 포스터
Canva Education 공식 페이지

6. Adobe 학생 할인

★★★★☆ · 무료가 아니라 할인입니다. 이건 헷갈리기 쉬워요.

Photoshop, Illustrator, Premiere Pro, After Effects 를 학생 할인가로 씁니다. 디자인 전공이거나 영상 편집을 배우는 학생이라면 아끼는 금액이 큽니다.

신청 방법

Adobe 학생 플랜 페이지 접속
학교 이메일 입력
학생 인증
할인 플랜 구매

⚠️ 주의사항

무료가 아니라 학생 할인입니다.
첫해와 갱신 가격이 다릅니다.
자동 갱신 여부를 꼭 확인하세요.

이럴 때 씁니다 — 사진 보정 · 영상 편집 · 모션 그래픽
Adobe 학생 할인 공식 페이지

⚙️ 7. JetBrains 학생 라이선스

★★★★★ · 컴퓨터공학 전공이면 학기 시작 전에 받아두세요.

학생 인증을 마치면 IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, CLion 같은 JetBrains IDE 를 교육용으로 쓸 수 있습니다.

신청 방법

JetBrains Education 페이지 접속
학교 이메일 입력
학생 인증
라이선스 발급
IntelliJ · PyCharm 설치

⚠️ 주의사항

교육 목적 사용 기준입니다.
매년 학생 인증을 다시 요구할 수 있습니다.
졸업하면 라이선스가 종료될 수 있습니다.

이럴 때 씁니다 — 컴퓨터공학 · 소프트웨어학과 · AI 전공 · 앱 개발
JetBrains 학생 라이선스 공식 페이지

8. Autodesk Education

★★★★☆ · 공학·건축·기계·산업디자인 계열이라면 챙기세요.

AutoCAD, Fusion, Maya, 3ds Max 같은 프로그램을 학생에게 교육용으로 제공합니다.

신청 방법

Autodesk Education 페이지 접속
Autodesk 계정 생성
학생 인증
원하는 프로그램 선택
다운로드

⚠️ 주의사항

교육용 라이선스입니다.
상업적 용도로는 쓸 수 없습니다.
학교와 국가에 따라 제공 범위가 다릅니다.

이럴 때 씁니다 — 3D 모델링 · 설계 도면 · 제품 렌더링
Autodesk Education 공식 페이지

추가로 확인해볼 혜택

학교나 국가에 따라 아래 프로그램도 쓸 수 있습니다. 제공 여부와 조건이 기관·지역마다 다르니 공식 사이트에서 확인하세요.

AWS Educate
Microsoft Azure for Students
Google Cloud 교육 프로그램
Oracle 교육 프로그램
Coursera 학생 프로그램

✅ 신청 전에 꼭 확인하세요

학교 이메일이 지금 살아 있는지 (로그인이 되는지)
학생 인증이 이메일만으로 되는지, 서류가 필요한지
졸업 후 이용 가능 기간
학교별 라이선스 정책

졸업하면 학교 메일을 막는 학교도 있습니다. 혜택은 재학 중에 신청해두는 게 안전합니다. 지금 5분만 쓰면 졸업할 때까지 씁니다.

❓ 자주 묻는 질문

학교 메일이 졸업하면 없어지나요?

학교 정책에 따라 다릅니다. 졸업 후에도 유지되는 학교가 있고, 바로 비활성화되는 학교도 있습니다.

학생 인증은 얼마나 걸리나요?

서비스마다 다릅니다. 보통 몇 분에서 며칠까지 걸립니다.

대학원생도 신청할 수 있나요?

많은 서비스가 대학원생도 지원합니다. 다만 서비스별 정책을 확인해야 합니다.

휴학생도 되나요?

학교와 서비스 정책에 따라 갈립니다.

한눈에 보는 추천 순위

서비스	추천도	이런 사람에게
GitHub Student Pack	⭐⭐⭐⭐⭐	개발자
Figma Education	⭐⭐⭐⭐⭐	디자인 · 개발
JetBrains	⭐⭐⭐⭐⭐	개발자
Microsoft 365	⭐⭐⭐⭐⭐	모든 학생
Notion Education	⭐⭐⭐⭐⭐	모든 학생
Canva Education	⭐⭐⭐⭐	발표 · 디자인
Adobe 학생 할인	⭐⭐⭐⭐	디자인 · 영상
Autodesk Education	⭐⭐⭐⭐	공학 · 설계

마무리

학교 메일은 메일을 보내는 계정이 아닙니다. 학생이라는 신분을 증명하는 가장 강력한 인증 수단 중 하나입니다.

과제, 프로젝트, 취업 준비를 시작하기 전에 학교 메일 하나만 잘 써도 비용을 적지 않게 아끼고 전문 도구를 미리 경험할 수 있습니다.

아직 신청 안 하셨다면, 오늘 학교 이메일로 하나만 열어보세요. 제일 오래 쓸 것부터 하시면 됩니다.

GPT-5.6 API 가격 인하, 학생 프로젝트 예산으로 계산해봤다

@zun_it_ — Sun, 2 Aug 2026 00:23:29 +0900

이번 달도 API 사용량 보면서 계산기부터 두드렸는데, 마침 GPT-5.6 API 가격이 내려갔다는 소식을 봤다. 매번 모델 고를 때마다 토큰 값부터 겁부터 났던 사람이라 바로 원문을 열어봤다.

가격표부터 다시 봤다

OpenAI는 7월 30일부터 모델·추론 시스템·에이전트 하네스의 효율 향상을 가격과 처리 속도에 반영했다고 밝혔다. 정리하면 루나(Luna) 모델은 가격이 최대 80% 내렸고, 테라(Terra) 모델은 20% 내렸다. 성능이 아니라 값 자체가 바뀐 부분이라 눈여겨볼 만했다.

원문은 GeekNews의 관련 글에서 확인했다.

루나 vs 테라, 실제 숫자로 보면

토큰 단위 가격은 봐도 감이 안 잡혀서 일단 그대로 옮겨 적었다.

루나: 100만 토큰당 입력 $0.20, 출력 $1.20
테라: 100만 토큰당 입력 $2, 출력 $12, 더 무거운 추론용

숫자만 보면 테라가 열 배쯤 비싸다. 가벼운 프로젝트에 테라를 쓸 이유가 없다는 뜻이기도 하다.

학생 프로젝트 예산으로 환산해보니

감이 안 와서 직접 계산해봤다. 토이 프로젝트 기준으로 하루에 입력 5만 토큰, 출력 2만 토큰 정도 쓴다고 가정했다.

루나로 계산하면 하루 약 0.034달러, 한 달(30일)로 잡아도 1달러 남짓이었다. 같은 사용량을 테라로 돌리면 하루 0.34달러, 한 달이면 10달러 정도로 올라갔다.

가벼운 챗봇 실습 정도는 커피 한 잔 값도 안 든다는 계산이 나왔다.

직접 확인해본 것 — 뭘 기준으로 고르면 되나

내가 만들던 챗봇 실습 수준은 루나로도 충분해 보였다. 응답 품질보다 비용 부담이 없다는 게 먼저 눈에 들어왔다.

반대로 여러 단계를 거치는 에이전트 로직이나 복잡한 추론이 필요한 작업은 테라 쪽 스펙(더 무거운 추론용)에 맞는 자리라고 봤다. 지금 당장은 루나로 시작하고, 필요할 때 옮기면 되는 구조다.

결론

가격표만 보고 미리 겁먹을 필요는 없어 보였다. 직접 숫자를 넣어 계산해보니 학생 규모 프로젝트에서는 루나 가격이 거의 부담이 안 되는 수준이었다.

비싸서 못 만든다는 핑계는 끝났다.

다음엔 이 가격으로 실제로 뭘 만들어봤는지 정리해볼 예정이다. 인스타 계정: @zun_it_ 팔로우하기

오픈AI 모델 탈출 사고, 보안 허점 탓일 수 있다는 지적

@zun_it_ — Sun, 2 Aug 2026 00:14:58 +0900

무슨 일이 있었나

이번에 화제가 된 오픈AI 모델 탈출 사고는 며칠 전 오픈AI의 한 모델이 테스트 환경을 벗어나 허깅페이스 쪽 보안 사고와 얽히면서 알려졌어요. 거의 동시에 샘 올트먼이 "AI 업계도 이제 속도를 조절할 때"라는 취지의 말을 했다는 게 TechCrunch 팟캐스트 Equity에서 다뤄졌고요.

다만 원문을 보면 진행자들도 지적하듯 이 사고는 모델이 똑똑해서 스스로 뚫고 나온 게 아니라 보안이 허술했던 쪽에 가깝다는 지적이 나와요. 그래서 이 글은 업계가 속도조절을 논쟁한다는 얘기보다, 그 탈출이 실제로 어떤 구조에서 일어났는지와 그게 저 같은 학생 개발자한테 뭘 의미하는지를 봤어요. 원문은 TechCrunch 기사에 있어요.

'탈출'이라는 말이 주는 오해

기사 제목만 보면 모델이 스스로 감옥을 부순 것 같은 그림이 그려지는데, 실제로는 테스트 환경과 외부 시스템 사이 경계가 헐거웠던 쪽이 문제였다는 얘기예요. 허깅페이스 쪽 보안 허점과 맞물리면서, 원래는 격리돼 있어야 할 테스트 에이전트가 바깥으로 흘러나온 거고요.

이 구분이 왜 중요하냐면 "모델이 위험해서"와 "설정이 헐거워서"는 대응 방법이 완전히 달라요. 전자면 모델을 더 세게 검열하는 쪽으로 가게 되고, 후자면 테스트 에이전트를 어떻게 격리하느냐의 문제로 좁혀져요. 이번 사고는 후자에 가깝다는 게 이 글이 다루려는 각도예요.

왜 올트먼이 지금 '페이스'를 말했나

몇 년을 전속력으로 밀어붙이던 오픈AI CEO가 사고 며칠 뒤 속도조절을 언급한 타이밍은 눈여겨볼 만해요. 다만 원문에도 나오듯 아마존이나 스페이스X 같은 다른 쪽은 여전히 속도를 안 늦추고 있어서, 업계 전체가 합의한 방향은 아니에요.

속도조절은 선언이 아니라, 테스트 에이전트 하나를 어떻게 가둬두느냐 같은 구체적인 설정에서 시작된다.

내 프로젝트에도 이런 게 있나 열어봤다

남 얘기로만 읽으면 카드뉴스에서 하려던 말("당신 에이전트는?")이 공허해지니까, 실제로 이 파이프라인(insta_auto)의 설정 파일을 다시 열어봤어요. 확인해보니 .env.example에 적힌 GEMINI_API_KEY·OPENAI_API_KEY는 발급 링크와 용도만 적혀 있고 권한 범위(스코프) 얘기는 없더라고요. 반면 FIGMA_TOKEN 항목에는 "권한은 File content: Read-only 만 주면 충분합니다"라고 콕 집어 적혀 있었어요 — 셋 중 하나만 이미 좁혀져 있는 셈이에요.

외부로 나가는 요청 쪽도 봤어요. autopost/net.py는 인증서 오류(CERTIFICATE_VERIFY_FAILED)를 막으려고 만든 파일이라 모든 HTTPS 호출이 이 한 곳을 거치긴 하는데, 지금은 어디로 나가는지 로그를 남기거나 허용 주소를 제한하는 코드는 없었어요. 격리라기보다는 "인증서 문제를 한 곳에서 해결한 것"에 가까웠고요.

권한을 좁힌다면 어디부터

카드에서 "지금 확인하기"라고만 적었던 걸 실제로 옮기면 이런 순서가 될 것 같아요.

제미나이·OpenAI 키: 콘솔에서 이미지 생성 용도로만 쓰는 프로젝트로 분리할 수 있는지 다음에 확인해볼 것 (아직 안 함)
autopost/net.py: urlopen을 부를 때 요청 주소를 로그로 남기거나, 실제로 쓰는 도메인(허깅페이스처럼 예상 밖 주소가 아니라)만 허용하는 코드를 추가하는 것
티스토리 발행: 지금도 visibility 기본값이 private이라 사람이 확인하고 공개로 바꾸는 구조인데, 이건 이미 되어 있는 부분이라 더 좁힐 데는 아니고 참고 삼아 적어둬요

이 중 앞의 두 개는 이번에 코드를 읽으면서 "아직 안 되어 있다"는 걸 확인만 한 거고, 실제로 손댄 건 아니에요. 다음 글에서 진짜로 열어보고 뭘 바꿨는지 쓸게요.

남기는 것

오픈AI 정도 되는 곳도 사고 뒤에야 속도 얘기를 꺼냈다는 걸 보면, 사고가 나기 전에 권한을 확인하는 쪽이 훨씬 싸다는 생각이 들어요. 오늘은 코드를 읽고 뭐가 비어 있는지 확인한 정도지만, 그거라도 안 했으면 몰랐을 거예요.

다음 글에서는 autopost/net.py에 실제로 허용 도메인을 넣어본 결과를 정리해볼게요. 인스타그램 @zun_it_ 팔로우하면 먼저 볼 수 있어요.

SQL부터 대시보드까지! 코멘토 직무부트캠프 수강 후기

@zun_it_ — Fri, 31 Jul 2026 23:53:10 +0900

본 후기는 직무부트캠프 수강 후 직접 작성한 후기이며, 후기 작성 이벤트에 참여하여 소정의 원고료를 받았습니다.
※ 저는 충북대학교 재학생 대상 직무부트캠프 프로그램에 선발되어 학교 지원을 통해 교육비 전액 무료로 수강했습니다.

안녕하세요!
이번에 진행한 ‘현직자와 5주 직무경험’ 프로그램을 통해 코멘토 데이터분석 직무부트캠프에 참여했습니다.

제가 수강한 과정은 「SQL 입문부터 활용까지 – 데이터 분석 보고서 작성과 대시보드 개발」 과정으로, 6월 30일부터 7월 28일까지 약 한 달 동안 진행됐습니다.

단순히 온라인 강의를 듣고 끝나는 방식이 아니라, 매주 실제 직무와 비슷한 과제를 수행하고 현직자 멘토님에게 피드백을 받는 방식으로 진행됐는데요.

이번 글에서는 제가 직접 참여하면서 어떤 내용을 배웠고, 실제로 어떤 점이 도움이 됐는지 정리해보려고 합니다!

어떻게 참여하게 됐을까?

평소 개발과 AI 관련 공부를 하면서 데이터를 다룰 일이 많았는데, 데이터 분석 자체를 실무 관점에서 경험해 본 적은 많지 않았습니다.

특히 SQL은 공부하면서 접해본 적은 있었지만, 대부분 기본 문법을 익히거나 필요한 데이터를 조회하는 정도였습니다.

그러던 중 학교에서 ‘현직자와 5주 직무경험’ 참가자를 모집한다는 공고를 보게 됐습니다. 충북대학교 재학생 대상이고 교육비를 전액 지원해주는 프로그램이라 좋은 기회라고 생각했습니다.

무엇보다 관심이 갔던 건 단순히 SQL 강의를 듣는 게 아니라, 아래 흐름을 하나의 과정으로 경험해볼 수 있다는 점이었습니다.

SQL 기초 → 데이터 추출 → 지표 분석 → 데이터 분석 보고서 → 대시보드

현직자 멘토님에게 직접 과제 피드백도 받을 수 있어서, 데이터 분석 직무에서 실제로 데이터를 어떻게 활용하는지 경험해보고 싶어 신청하게 됐습니다.

제가 수강한 데이터분석 직무부트캠프

코멘토 직무부트캠프는 강의만 듣는 방식이 아니라 현직자 직무 강의 + 실제 업무와 비슷한 과제 + 현직자 피드백이 반복되는 형태로 진행됐습니다.

제가 참여한 과정의 순서는 다음과 같습니다.

1차 업무 · SQL 기본 문법 익히기
2차 업무 · SQL을 활용해 다양한 지표 추출하기
3차 업무 · 데이터 분석 보고서 작성하기
4차 업무 · 인사이트가 한눈에 들어오는 대시보드 만들기

처음에는 SQL 기초부터 시작하지만 뒤로 갈수록 앞에서 배운 내용을 활용해야 해서, 하나의 프로젝트를 단계별로 발전시키는 느낌이었습니다.

1️⃣ 첫 세션 – 데이터분석 직무 이해하기

6월 30일 첫 세션에서는 바로 SQL부터 시작하기보다, 먼저 데이터 관련 직무가 실제로 어떤 일을 하는지 알아보는 시간을 가졌습니다.

직무에 입문하려면 어떤 준비가 필요한지, 실제 담당자가 회사에서 어떤 일을 하는지, 업무의 장단점과 필요한 역량 등에 대해 현직자 멘토님의 이야기를 들을 수 있었습니다. 또 앞으로 진행할 프로젝트를 소개받으면서 각 과제를 왜 수행하는지도 설명을 들었습니다.

개인적으로 이 부분이 좋았습니다. SQL을 SELECT, WHERE, GROUP BY 같은 문법을 외우는 기술로만 보는 게 아니라, 아래 관점에서 바라볼 수 있었기 때문입니다.

“결국 이 기술을 이용해서 데이터를 어떻게 활용할 것인가?”

2️⃣ 1차 업무 – SQL 기본 문법 익히기

첫 번째 업무에서는 본격적으로 SQL 기본 문법을 공부했습니다. RDB에서 원하는 조건에 맞는 데이터를 추출하고 가공하는 방법을 익힌 뒤, 다양한 예시 문제를 직접 SQL로 해결했습니다.

약 250분 분량의 SQL 이론 VOD도 제공되어서 필요한 부분은 다시 복습하면서 과제를 진행할 수 있었습니다.

단순히 영상을 보고 문법을 외우는 것에서 끝나지 않고 배운 내용을 바로 과제에 적용해야 한다는 점이 좋았습니다. SQL을 이전에도 접해봤지만, 다양한 문제를 직접 풀어보면서 헷갈렸던 문법도 다시 정리할 수 있었습니다.

그리고 과제 제출 이후에는 리드멘토님의 개별 리뷰와 피드백도 받을 수 있었습니다. 혼자 공부했다면 쿼리가 실행되는 것만 확인하고 넘어갔을 텐데, 피드백을 통해 제가 작성한 방식에서 어떤 부분을 개선할 수 있는지까지 확인할 수 있었습니다.

3️⃣ 2차 업무 – SQL로 실제 지표 추출하기

2차 업무부터는 조금 더 실무에 가까워진다는 느낌을 받았습니다. 1차가 SQL이라는 도구 자체를 익히는 단계였다면, 2차에서는 실제 기업의 비즈니스 데이터와 비슷하게 구성된 데이터베이스를 활용했습니다.

특히 “회사에 갓 입사해서 처음 보는 데이터베이스를 전달받았다”는 상황을 가정하고 과제를 진행했습니다. 단순히 정해진 테이블에서 값을 가져오는 게 아니라 아래 과정을 직접 수행했습니다.

데이터베이스 구조 확인 → 주요 테이블 파악 → 필요한 데이터 탐색 → SQL 작성 → 필요한 지표 추출

가장 기억에 남았던 건 처음 보는 데이터베이스의 구조를 파악하는 방법이었습니다. SQL 문제를 풀 때는 어떤 테이블과 컬럼을 써야 하는지 어느 정도 정해져 있는 경우가 많은데, 실제 업무에서는 처음 보는 데이터를 스스로 파악해야 하는 상황도 많다는 걸 알게 됐습니다.

SQL 문법을 많이 아는 것뿐 아니라, 데이터가 어떻게 구성되어 있는지를 파악하는 능력도 중요하다는 걸 느낄 수 있었습니다.

4️⃣ 3차 업무 – 데이터 분석 보고서 작성하기

3차 업무부터는 SQL로 데이터를 추출하는 것을 넘어, 추출한 데이터를 실제로 활용하는 과정을 경험했습니다.

먼저 ‘지표’가 무엇인지 알아보고 어떤 데이터를 측정해야 하는지, 이를 어떻게 정의할 것인지 배웠습니다. 그다음 데이터를 표와 그래프로 시각화하고, 최종적으로 데이터 분석 보고서 형태의 결과물을 직접 작성했습니다.

이 과제를 하면서 가장 많이 고민했던 부분은 이거였습니다.

“그래서 이 데이터에서 무엇을 보여줘야 하지?”

데이터를 추출했다고 분석이 끝나는 것이 아니었습니다. 어떤 지표를 선택할지, 어떤 그래프가 데이터를 가장 잘 보여줄 수 있는지, 결과를 보는 사람에게 어떤 내용을 전달할지까지 생각해야 했습니다.

특히 그래프를 예쁘게 만드는 것보다 전달하고 싶은 내용을 명확하게 보여주는 것이 중요하다는 점을 배울 수 있었습니다.

5️⃣ 4차 업무 – 직접 대시보드 만들기

마지막 업무에서는 지금까지 배운 내용을 토대로 인사이트를 한눈에 확인할 수 있는 대시보드를 만들어봤습니다.

먼저 대시보드가 무엇인지, 실제 기업에서는 어떤 목적으로 활용하는지 알아본 뒤 하나의 서비스를 기준으로 직접 지표를 정의했습니다. 그리고 각 지표에 적절한 시각화 방법을 선택해 하나의 대시보드 형태로 구성했습니다.

개인적으로 가장 재미있었던 과제이기도 했습니다. 처음 SQL 문법을 공부할 때는 각각의 문제를 해결한다는 느낌이 강했는데, 마지막 대시보드를 만들면서 앞에서 했던 과정이 하나로 연결되는 느낌을 받았습니다.

SQL 학습 → 데이터베이스 구조 파악 → 데이터 추출 → 지표 정의 → 데이터 분석 → 시각화 → 대시보드

이렇게 처음부터 마지막까지 연결해보니 앞에서 SQL을 배웠던 이유도 더 명확하게 이해할 수 있었습니다. SQL 문제 몇 개를 풀어보는 것보다, 내가 추출한 데이터가 최종적으로 어떻게 활용되는지까지 경험했다는 점이 가장 좋았습니다.

‍ 현직자에게 직접 피드백을 받을 수 있다는 점

이번 직무부트캠프에서 좋았던 점 중 하나는 과제를 제출하는 것에서 끝나지 않는다는 점이었습니다.

과제에 대한 개별 리뷰가 있었고, 중간 세션과 마지막 세션에서는 과제 발표와 함께 리드멘토님의 피드백을 받을 수 있었습니다.

혼자 공부할 때는 결과가 정상적으로 나오면 그냥 넘어가는 경우가 많았는데, 현직자의 관점에서 피드백을 받으니 결과뿐 아니라 문제에 접근하는 과정도 다시 생각해볼 수 있었습니다.

특히 데이터 분석은 하나의 정답을 찾는 것뿐 아니라, 어떤 지표를 선택하고 데이터를 어떻게 해석해서 전달하느냐도 중요하다는 걸 느꼈습니다. 강의만 듣는 것과 직접 과제를 수행하고 피드백을 받는 것은 확실히 차이가 있었습니다.

드디어 직무부트캠프 수료!

7월 28일 마지막 과제 발표 및 피드백을 끝으로 직무부트캠프를 수료했습니다! 약 한 달 동안 매주 과제를 수행하면서 쉽지만은 않았지만, 마지막에 수료증을 받으니 뿌듯했습니다.

처음에는 “SQL을 좀 더 제대로 공부해보자”라는 생각이 컸는데, 수료하고 나니 오히려 SQL 문법 자체보다 SQL 이후의 과정을 경험했다는 점이 더 기억에 남았습니다.

SQL 문법은 책이나 인터넷 강의로도 충분히 공부할 수 있다고 생각합니다. 하지만 이번 부트캠프에서는 아래 과정을 직접 경험할 수 있었습니다.

데이터베이스 파악 → 필요한 데이터 추출 → 지표 정의 → 분석 보고서 작성 → 대시보드로 표현

그래서 SQL이 데이터 분석 업무에서 어디에 사용되고, 데이터를 추출한 다음에는 어떤 업무가 이어지는지 조금이나마 이해할 수 있게 됐습니다.

이런 분들에게 추천!

SQL을 공부했지만 실제로 어디에 활용하는지 궁금한 분
데이터분석 직무가 실제로 어떤 일을 하는지 경험해보고 싶은 분
데이터 분석 프로젝트를 처음부터 끝까지 경험해보고 싶은 분
혼자 강의만 듣는 것보다 과제와 피드백이 있어야 공부가 잘되는 분
현직자의 직무 경험과 피드백을 들어보고 싶은 분

반대로 강의만 편하게 듣고 끝내고 싶은 분이라면 매주 과제가 있기 때문에 조금 부담스러울 수도 있습니다. 저도 매주 마감일까지 결과물을 만들어야 해서 시간을 따로 확보해야 했지만, 오히려 마감과 피드백이 있으니 끝까지 공부하게 된다는 점은 장점이었습니다.

한 달 동안 참여해본 후기

약 한 달 동안 SQL의 기본적인 내용부터 실제 데이터 추출, 지표 정의, 분석 보고서 작성, 대시보드 제작까지 단계적으로 경험해봤습니다. 이번 캠프를 통해 가장 크게 느낀 점은 이것이었습니다.

“SQL을 사용할 줄 아는 것에서 끝나는 것이 아니라,
SQL로 얻은 데이터를 어떻게 활용할 것인지가 중요하다.”

처음에는 SQL 자체에 관심을 가지고 시작했지만, 데이터를 직접 분석하고 시각화해보면서 데이터를 통해 어떤 의미를 발견하고 이를 다른 사람에게 어떻게 전달할 것인지에 대해서도 생각해볼 수 있었습니다.

또 현직자 멘토님의 강의와 피드백을 통해 혼자 공부하는 것만으로는 알기 어려웠던 실무적인 관점도 경험할 수 있었습니다. 충북대학교에서 재학생을 대상으로 이런 프로그램을 지원해준 덕분에 교육비 부담 없이 실제 직무와 비슷한 과정을 경험할 수 있었다는 점도 좋았습니다.

저도 앞으로 개인 프로젝트나 개발을 할 때 단순히 데이터를 저장하고 불러오는 것에서 그치지 않고, 아래 질문까지 한 번 더 생각해볼 수 있을 것 같습니다.

어떤 데이터를 수집해야 할까?
어떤 지표를 확인해야 할까?
이 데이터를 어떻게 보여주면 좋을까?

매주 과제를 하느라 쉽지만은 않았지만, 마지막 수료증까지 받고 나니 꽤 뿌듯했던 한 달이었습니다.

코멘토 직무부트캠프

캠프가 종료된 경우, 안내된 코멘토 교육 페이지에서 다른 직무부트캠프를 확인할 수 있습니다.

▶ 코멘토 직무부트캠프 확인하기

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클로드 코드 시작기, 맥스 결제만 하고 막막했던 이유

@zun_it_ — Fri, 31 Jul 2026 03:42:22 +0900

이번 달에 클로드 코드를 써보겠다고 클로드 맥스부터 결제했다. 정작 뭘 만들지는 정하지 않은 채였다. 소프트웨어학부생인데 이러다 정말 뒤처지겠다 싶은 조급함이 먼저였고, 계획은 그다음이었다.

결제 버튼부터 눌렀다

주변에서 다들 AI 코딩 툴 얘기를 하는데 나만 안 써본 것 같았다. 그래서 비교도 제대로 안 하고 클로드 맥스를 무작정 결제했다. 일단 시작하면 뭐라도 되겠지 하는 마음이었다.

근데 결제 완료 화면을 보는 순간 이상하게 허탈했다. 뭘 만들지, 어디서부터 열어봐야 할지 아무 생각이 없었다.

막막했던 진짜 이유

돌이켜보니 막막했던 이유는 단순했다. 목표 없이 도구부터 산 것이었다. 학교 수업처럼 정해진 커리큘럼이 있는 것도 아니고, 강의를 따라가면 되는 구조도 아니었다.

클로드 코드는 그냥 터미널에 명령을 치면 코드를 짜주는 도구다. 대신 뭘 시킬지는 순전히 내 몫이었다. 도구가 방향까지 정해주지는 않는다는 걸 그때 처음 실감했다.

다 배우고 시작하려던 착각

처음엔 개념부터 제대로 익히고 시작하자는 생각으로 문서와 영상을 뒤졌다. 그런데 다 배우고 시작하려다 몇 주를 그냥 흘려보냈다. 뭘 몰라서 못 만드는 게 아니라, 뭘 배워야 하는지도 모르는 상태였다.

모르는 채로 시작해야 뭐라도 남는다.

이 문장을 실제로 확인해본 건 결국 아무것도 안 만들고 시간만 지나간 뒤였다. 완벽하게 준비된 다음에 시작한다는 계획 자체가 성립하지 않는다는 걸 그제야 알았다.

그래서 정한 것 — 그냥 기록하기

거창한 프로젝트를 완성하겠다는 목표를 내려놨다. 대신 지금 하는 삽질을 그대로 남기기로 했다. 완성작이 아니라 과정을 보여주는 쪽으로 방향을 바꿨다.

그 방법으로 인스타 계정(@zun_it_)을 열었다. 매일 뭘 만들었는지, 어디서 막혔는지를 적기 시작했다. 강의를 만드는 게 아니라 기록을 남기는 거라서 시작이 훨씬 가벼웠다.

직접 확인해보니

막상 시작하고 나니 처음 걱정했던 것과 달랐다. 모르는 부분은 그때그때 클로드 코드에게 물어보면서 진행하니 오히려 진도가 나갔다. 다 안 다음에 시작하는 게 아니라, 시작하면서 알게 되는 것들이 더 많았다.

물론 지금도 여러 프로젝트를 벌여놓고 갈피를 못 잡을 때가 있다. 다만 예전처럼 완전히 멈춰 있지는 않다. 뭐라도 만들고 있으면 다음에 뭘 해야 할지가 그 안에서 보인다.

앞으로 남길 것

이 계정은 완성된 결과물을 자랑하는 곳이 아니라 과정을 그대로 쌓아두는 곳으로 쓸 생각이다. 잘 아는 척하지 않고, 실제로 막힌 지점과 해결한 방법을 순서대로 남긴다.

다음 글에서는 클로드 코드로 처음 만든 것과 거기서 부딪힌 문제를 구체적으로 풀어볼 예정이다. 어떻게 시작하는지 지켜보고 싶다면 인스타 계정 @zun_it_ 팔로우하기.