AI 콘텐츠 실험실

최근 Claude Code와 함께 작은 로컬 서비스 앱을 하나 만들었습니다. 사진이나 짧은 영상을 업로드하면 9:16 세로 비율의 MP4를 생성해 주는 '쇼츠/릴스 생성기' 입니다. 아직 누구나 접속해서 사용할 수 있는 웹서비스는 아닙니다. 제 로컬 환경에서 실행되는 MVP(최소 기능 제품) 1단계 수준이죠. 하지만 이번 작업은 저에게 꽤 큰 의미가 있었습니다. 아이디어를 실제로 작동하는 앱으로 구현해 냈고, 기능을 하나씩 추가하면서 오류를 확인하고, 어느 지점까지를 1단계 완료로 볼지 스스로 판단했기 때문입니다. 왜 만들게 되었나: 반복 작업의 병목 쇼츠나 릴스를 만들 때마다 반복되는 지루한 과정들이 있습니다. 사진을 세로 비율로 맞추고, 영상을 자르고, 배경음악을 넣고, 텍스트를 얹어 다시 MP4로 내보내야 합니다. 처음에는 그냥 편집 프로그램으로 직접 하면 된다고 생각했습니다. 하지만 계속 만들다 보니 편집 자체보다 이 '반복 작업' 자체가 가장 큰 병목 이 되었습니다. 그래서 생각했습니다. "사진이나 짧은 영상을 넣으면 기본적인 쇼츠/릴스용 MP4를 자동으로 뚝딱 만들어 주는 로컬 도구가 있으면 어떨까?" 이번 MVP는 이 단순한 아이디어에서 출발했습니다. 드래그 앤 드롭으로 사진과 영상을 업로드하는 쇼츠 생성기 로컬 MVP 메인 화면 기술 구조: 초보자도 이해할 수 있는 구성 웹 화면과 백엔드 서버를 나누어 구성했습니다. 복잡한 서비스를 만들려는 게 아니었기에, "파일 업로드 후 9:16 세로 MP4 생성"이라는 핵심 기능에 집중했습니다. Next.js: 눈에 보이는 웹 화면을 담당하는 프론트엔드 FastAPI: 업로드와 요청을 처리하는 백엔드 서버 FFmpeg: 영상 변환과 합성을 담당하는 도구 Pillow: 텍스트 카드 이미지를 만드는 이미지 처리 도구 AI 시대, 개발의 역할 분담 이번 작업에서 가장 중요한 포인...

본진 브랜드의 정체성을 선명하게 유지하기 위해 익명 실험 채널(쇼츠, 음악)을 물리적, 논리적으로 분리하여 운영하는 전략을 시각화한 이미지입니다. 새로운 유튜브 실험 채널을 만들 때 많은 분들이 영상 제작 기술부터 고민합니다. 하지만 실제로 시작해 보면 더 먼저 정해야 할 문제가 있습니다. 새 채널을 기존 블로그나 본진 브랜드와 연결할 것인지, 아니면 별도 실험 공간으로 분리할 것인지 입니다. 이 판단을 미루면 콘텐츠 주제가 섞이고, 독자는 이 브랜드가 무엇을 하는 곳인지 헷갈릴 수 있습니다. 특히 쇼츠, AI 음악, 테스트용 채널처럼 아직 방향이 검증되지 않은 콘텐츠는 본진과 섞기보다 실험 채널로 분리해 관찰하는 편이 안전할 수 있습니다. 이 글은 제가 쇼츠형 콘텐츠와 음악형 콘텐츠를 실험하면서 본진 브랜드와 익명 실험 채널을 분리하기로 한 이유를 정리한 운영 사례입니다. 글을 읽고 나면 새 유튜브 채널을 만들 때 분리할지, 연결할지, 어떤 기준으로 기록할지 를 판단할 수 있습니다. 새로운 채널, 왜 기존 브랜드와 분리해야 할까? 새로운 채널은 처음부터 성공 여부를 확신하기 어렵습니다. 어떤 주제가 조회수가 잘 나올지, 어떤 썸네일이 반응이 좋을지, 업로드 시간대는 언제가 최적인지 직접 부딪히며 테스트해야 합니다. 하지만 이런 잦은 실험을 기존 브랜드 계정에서 바로 진행하면 문제가 생깁니다. 실험 콘텐츠의 주제가 기존 브랜드의 성격과 다를 경우, 방문자 입장에서는 '이 채널이 도대체 뭘 하는 채널인지' 정체성이 흐려지기 때문입니다. 예를 들어, 제 본진 사이트의 성격은 AI 운영, 기록, 시스템화에 맞춰져 있습니다. 그런데 여기에 갑자기 쇼핑형 숏폼이나 음악 플레이리스트가 올라온다면 기존 구독자들은 당황할 수밖에 없습니다. 따라서 이런 실험은 별도의 독립된 채널에서 진행하는 것이 훨씬 자연스럽고 안전합니다. 본진과 실험 채널의 명확한 역할 분리 이번에 채널을 분리하면서 정한 운영 기준은 아주 단순합니다. ...

코드를 짜주는 AI 에이전트. 하지만 실전에서 가장 중요한 것은 전체 작업 흐름을 기획하고 명확한 멈춤 조건을 설정하는 사람의 통제력입니다. 최근 Builder Josh 유튜브 채널에 올라온 라이브 강좌 녹화본을 보며 OpenAI Codex 사용법을 직접 따라 해봤습니다. OpenAI 협찬으로 소개된 강좌였지만, 제가 집중한 부분은 기능의 화려함이 아니었습니다. 중장년의 입장에서 직접 Codex를 설치하고 작은 앱을 만들어보며, AI 코딩 에이전트를 실전에서 어떻게 다뤄야 하는지 감각을 익히는 것이 목적이었습니다. 처음에는 단순히 "Codex로 코딩을 대신할 수 있을까?" 하는 호기심으로 시작했습니다. 하지만 실습을 마친 후 깨달은 점은 분명했습니다. Codex는 코드를 빠르게 짜주는 훌륭한 도구이지만, 그보다 훨씬 중요한 것은 사람이 AI의 작업 범위와 멈춤 조건을 명확히 설계해야 한다는 점 이었습니다. 1. 낯설었던 플러그인과 스킬(Skills) 개념 이해하기 이번 실습에서는 Codex 앱 설치부터 Claude Code 작업 흐름 가져오기, bkit-codex 설치 등을 순서대로 진행했습니다. 처음에는 VS Code 터미널에서 실행하는 CLI 환경이나 플러그인, MCP 같은 용어들이 어떻게 맞물려 돌아가는지 헷갈렸습니다. 하지만 직접 부딪혀보니 조금씩 윤곽이 잡혔습니다. 플러그인(Plugin): AI가 외부 도구(예: Figma)와 직접 연결되어 일할 수 있게 돕는 다리 역할 스킬(Skills): AI가 특정 작업 방식을 더 잘 따르도록 만들어주는 실무 지침서 단순한 기능 추가가 아니라, AI가 내 의도대로 움직이게 만드는 핵심 부품이라는 것을 이해하게 되었습니다. 2. Figma MCP의 매력, 그리고 무료 환경의 한계 가장 신기했던 것은 /figma-use 명령어를 활용한 실습이었습니다. MCP(Model Context Protocol)를 통해 Codex가 제 Figma 파일...

ChatGPT와 Gemini 블로그 글쓰기 비교: 초안, 구조화, 검수에 나눠 쓰는 법 AI로 블로그 글을 쓰려고 하면 ChatGPT가 좋은지 Gemini가 좋은지부터 고민하게 됩니다. 하지만 실제로 써보면 중요한 것은 어느 하나를 고르는 것이 아니라 어떤 작업에 어떤 도구를 쓸지 나누는 것 이었습니다. 저는 두 도구를 블로그 글쓰기 과정에서 직접 써보며 역할을 나눠봤습니다. 이 글은 특정 도구가 무조건 더 좋다는 결론이 아니라, 초안, 구조화, 제목, 검수 단계에서 어떻게 활용하면 좋을지 정리한 비교 가이드입니다. 비교 결론 먼저 ChatGPT는 생각 정리와 구조 잡기에 유용했습니다. Gemini는 빠른 후보 생성과 형식 정리에 쓰기 좋았습니다. 어떤 도구든 경험과 사실 검수는 사람이 해야 합니다. AI 초안은 그대로 발행하지 말고 독자 문제와 다음 행동을 보강해야 합니다. ChatGPT가 잘 맞았던 작업 ChatGPT는 제 생각을 대화로 풀어내고 글의 뼈대를 잡을 때 도움이 됐습니다. 특히 경험을 가이드 구조로 바꾸는 데 쓰기 좋았습니다. 글의 독자 문제 정의하기 경험을 단계별 구조로 정리하기 체크리스트나 FAQ 뼈대 만들기 문장이 너무 감상적으로 흐를 때 논리 정리하기 Gemini가 잘 맞았던 작업 Gemini는 제목 후보, 요약, 짧은 설명처럼 빠르게 여러 후보를 뽑아야 할 때 편했습니다. 다만 결과물을 그대로 쓰기보다 비교용 초안으로 보는 편이 좋았습니다. 제목 후보 여러 개 만들기 검색 설명 초안 만들기 목록형 정리와 문장 다듬기 반복 형식의 초안 빠르게 만들기 작업 단계별 도구 선택표 작업 추천 활용 사람이 확인할 것 글감 정리 ChatGPT 내 경험이 실제로 들어갔는가? 제목 후보 Gemini + ChatGPT 비교 과장 표현이 없는가? 본문 구조 ChatGPT 독자 문제가 앞에 나오는가? 검색 설명 Gemini 본문과 약속이 일치하는가? 최종 검수 사람 중심 사실, 링크, 표현 리스크를 확인했는가? AI 글쓰기에서 꼭 피해야 할 흐...

Search Console 오류를 보고 처음 든 생각 구글 서치콘솔(GSC)에 들어갔다가 붉은색 오류 메시지를 보면, 이제 막 블로그를 시작한 초보자는 덜컥 겁부터 납니다. 저 역시 이번에 '색인 생성되지 않음'과 '리디렉션 오류'라는 낯선 단어들을 마주하고 블로그가 망한 것은 아닌지 당황했습니다. 하지만 수십 년간 일하며 얻은 교훈이 있습니다. 오류 메시지가 떴을 때, 급하게 이것저것 만지며 바로 수정하려고 하면 오히려 원본까지 망가진다는 것 입니다. 그래서 이번 구글 서치콘솔 오류 역시 바로 조치하기보다는, 현재 상태가 정확히 어떤지 그 원인을 순서대로 확인해 보기로 했습니다. 현재 블로그의 GSC 상태 블로그 운영 초기에 처음 마주한 구글 서치콘솔 현황입니다.색인된 페이지가 1개뿐이라 당황했지만, 침착하게 원인을 점검해 나갔습니다. 먼저 제 블로그의 구글 서치콘솔 색인 현황을 있는 그대로 들여다보았습니다. 색인 생성된 페이지는 1개였다 블로그에 여러 편의 글을 발행했지만, 정작 구글 검색에 노출될 준비가 된 '색인 생성 페이지'는 단 1개뿐이었습니다. 색인되지 않은 페이지는 22개였다 GSC 화면에서 '색인 생성되지 않은 페이지'가 22개로 표시되었습니다. 구글이 문서는 발견했지만, 아직 검색 결과에 등록해주지 않은 상태입니다. 리디렉션 오류가 16개로 표시됐다 GSC에 표시된 상세 미색인 사유들입니다. 숫자에 놀라 바로 수정하기보다는 '실제 URL 테스트'로 현재 상태를 확인하는 것이 중요합니다. 가장 찝찝했던 부분입니다. '리디렉션 오류'라는 이름으로 16개의 URL이 묶여 있었습니다. 글 주소가 정상적으로 연결되지 않고 있다는 의미로 보였습니다. Sitemap은 정상적으로 읽히고 있었다 다행히 블로그의 전체 지도를 구글에 알려주는 /sitemap.xml 제출 상태는 '성공'이었습니다. 발견된 페이지도 22개로 표시되었습니다. 바로 수정하지 않고 먼저...

AI 쇼츠 제작 워크플로우 1차 실험 작업 화면 AI로 유튜브 쇼츠를 만들고 싶을 때 가장 먼저 막히는 부분은 도구 선택입니다. NotebookLM, Google Vids, 이미지 생성 도구, 편집 도구가 각각 좋아 보여도, 무엇을 먼저 넣고 어떤 순서로 확인해야 하는지 가 정리되지 않으면 시간이 금방 흩어집니다. 저도 처음에는 "AI 도구 하나가 쇼츠를 거의 다 만들어주지 않을까"라고 기대했습니다. 하지만 실제로 해보니 대본은 대본대로, 영상은 영상대로 따로 놀기 쉬웠고, 초보자에게 더 필요한 것은 새로운 도구가 아니라 반복 가능한 작업 순서 였습니다. 이 글은 블로그 글을 바탕으로 NotebookLM에서 쇼츠 대본을 만들고, Google Vids에서 영상 초안을 구성해 본 1차 실험 기록입니다. 읽고 나면 AI 쇼츠 제작을 시작할 때 입력 자료, 대본 변환, 영상 구성, 최종 검수 를 어떤 순서로 나눠야 하는지 판단할 수 있습니다. 📌 워크플로우 요점 수많은 AI 도구 중 나에게 맞는 것을 찾아 연결하는 나만의 워크플로우 가 중요합니다. NotebookLM은 대본 기획자 로, Google Vids는 영상 실행자 로 역할을 나누어 활용했습니다. 수익화보다 먼저 독자에게 유용한 체크리스트형 정보 를 제공하여 신뢰를 쌓는 것이 중요하다고 느꼈습니다. AI 도구 홍수 속에서 길 잃지 않기: 두 도구의 역할 분리 가장 중요한 것은 각 도구의 장점을 연결하는 것입니다. 그래서 이번에는 제작 과정을 단순화했습니다. 핵심 도구를 NotebookLM과 Google Vids 두 가지로 줄이고, 대본 기획부터 영상 클립 구성까지 연결해 보는 실험을 진행했습니다. 이번 실험에서는 두 도구의 역할을 명확히 나누었습니다. NotebookLM과 Google Vids의 역할 분리 NotebookLM: 기획자 역할 NotebookLM은 자료를 먹여 똑똑한 기획자로 활용했습니다. 대본 작성은 물론, 영상을 어떻게 만들지 ...

  AI가 빠르게 정리한 정보와, 직접 겪은 경험에서 나온 글은 독자에게 전해지는 온도가 다르다. 처음 구글 블로그를 열고 글쓰기를 시작했을 때, 나름대로 한 달 치 포스팅 계획을 치밀하게 세워두었습니다. 하지만 막상 부딪혀보니, 서치콘솔의 붉은색 에러 창에 당황하기도 하고, 처음 보는 검색어 유입에 신기해하느라 원래 세웠던 계획과 순서가 종종 틀어지곤 했습니다. 사실 오늘 다룰 'AI 글과 내 글의 차이점'이라는 주제도 16번째 즈음에 쓰려고 예고했던 내용이었습니다. 하지만 그 순간 제게 더 급하고 궁금했던 '서치콘솔 문제 해결'과 '유료 강의에 대한 고민'을 먼저 적다 보니 순서가 자연스럽게 뒤로 밀리게 되었습니다. 어느덧 이 공간에 스무 번째 글을 발행하며, 저는 한 가지 확신을 얻었습니다. 초보 블로거에게 완벽한 계획보다 더 중요한 것은, 그 순간의 진실성을 담아 하나하나 경험을 쌓아가는 것 이라는 사실입니다. 오늘은 제가 20개의 글을 쓰며 온몸으로 깨달은, AI가 결코 대신할 수 없는 '내 글만의 가치'에 대해 이야기해 보려 합니다. 📌 이 글의 결론 완벽한 계획대로만 쓰는 글보다, 그때그때의 진짜 고민을 담은 글이 더 가치 있습니다. AI가 빠르게 정리해 준 많은 정보보다, 내가 직접 겪은 하나의 경험이 더 깊은 공감을 만들 때가 있습니다. 직접 해본 경험과 시행착오는, 독자에게 신뢰를 주는 가장 중요한 자산 중 하나입니다. 계획이 틀어지는 것은 실패가 아니라 '자연스러운 성장'입니다 블로그 초기에는 정해진 목차대로 진도를 빼지 못하면 큰일이 나는 줄 알았습니다. 하지만 서치콘솔 에러를 마주하고 해결책을 찾아 헤매던 밤, 유료 강의 결제창 앞에서 수없이 고민했던 주말의 감정들은 애초에 계획표에는 없던 내용이었습니다. 20개의 글을 써보니, 계획이 조금 틀어지는 것은 실패가 아니라 실제 운영 과정에서 자연스럽게 생기는 성장의 흔적이라는 것을 알게 되었습니다. 그날그날 제가 가...