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김진환 저자님에게 직접 듣는 Gemini CLI의 모든 것 & 궁금증 해결 Q&A
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0:02
오케이. 어, 시작이 된 거
0:05
같습니다. 송출된 거 같고. 오케이.
0:08
잠시만요.
0:10
안녕하세요.
0:12
안녕하세요.
0:17
>> 저요.
0:19
잠시만요.
0:20
>> 네.
0:21
>> 네.
0:22
네. 네, 여러분 안녕하세요.
0:24
지금부터 이제 방송 시작을 하도록
0:26
하겠습니다. 혹시나 제 목소리 잘
0:27
들리시면은 어, 댓글로 한번 그 써
0:32
주시면은 좋을 것 같습니다. 오케이.
0:41
자, 아무튼 이제부터 이제 녹화를
0:42
할테니까 저희는 저희끼리 이제 잘
0:47
요가리를 까고 나중에 한번 열심히
0:49
이제 편집해 가지고 올려 보도록
0:52
하겠습니다.
0:53
>> 네.
0:53
>> 네. 안녕하세요. 저는 슬기로운 통계
0:56
생활 쓸통이 이삭입니다. 네. 오늘은
0:59
어이 재미나 CL CL 완벽 가이드
1:02
저자이신 김진환 님 어 모시고 저희
1:05
고수초대서 오랜만에 한번 다시 하는
1:08
걸로 시작을 해 보도록 하겠습니다.
1:09
진나님 안녕하세요.
1:11
>> 안녕하세요.네
1:12
>> 간단하게 자기 소개 한번
1:14
부탁드립니다.
1:16
>> 어 안녕하세요. 저는 김진환이라고
1:18
하고요. 어, 예전에 이제 데이터를
1:21
하다가 데이터가 조금 잘 못하는 거
1:24
같아 가지고 알을 좀 많이 썼고
1:26
그러다가 개발도 하다가 글도 쓰다가
1:29
이제 하고 싶은 대로 살다가 어쩌다
1:31
보니 이제 지금은 학교에서 학생들
1:34
상대로 뭐 AI나 데이터 분석 이런
1:37
것들을 가르치고 있는 김진환이라고
1:39
합니다.
1:40
>> 반갑습니다.
1:41
>> 네. 반갑습니다.
1:44
또 어쩌다 보니 이렇게 저희도 이제
1:46
만나게 되었네요.
1:48
>> 그렇죠? [웃음]
1:50
제가 이제 저도 저 지나님 처음
1:53
어떻게 보면 이제 발견한 어떤 그
1:55
날이 저 생각이 나는데 제가 알해
1:58
가지고 막 찾아보고 있다가 저도 이제
2:01
알을 최근에 좀 안 했었거든요. 안
2:03
했다가 어이 뭐가 업데이트가 되었지
2:06
막 하면서 막 알해 자료 찾아보다가
2:09
제가 진화원님을 발견을 하고 그
2:12
링크드인으로 아마 제가 메시지를
2:14
드렸었나 아니면은메일로 한번 드렸었나
2:17
기억이 안 나
2:18
>> 아 처음에는 그 아마 샤이니
2:21
컨퍼런스였나 포스 컨퍼런스였나 아마
2:23
둘 중 하나였던 거 같은데 그거 글을
2:26
제가 쓴 거 보시고
2:28
>> 맞아요. 그걸로 댓글 주셨나
2:30
링크인으로 주셨나 아마 그랬었던
2:32
거라고 이제 이런저런이
2:34
러브레터를 보냈죠.
2:36
>> 한번 [웃음]
2:38
이야기 한번 해 보자.
2:40
>> 아 저님 제가 제가 그러니까 변 만나
2:44
그런 어떤 자료들을 딱 보면서 아
2:46
되게 알 좋아하는 사람 되게 오랜만에
2:48
또 한 분 만났구나. [웃음]
2:50
>> 아
2:52
>> 그런 느낌으로 제가 한번 연락
2:54
드렸었던 거 같습니다.
2:55
>> 맞습니다.
2:56
>> 네. 근데 또 그 인연이 또 이렇게
2:58
돼 가지고 저희가 이렇게 같이
3:00
라이브를 또 하게 됐네요.
3:02
>> 네. 아, 알기를 했어야 되는데
3:04
아쉽네요. [웃음]
3:05
>> 나중에 또 한번 예, 요가일 한번
3:08
까도록 하겠습니다.
3:10
>> 그 일단은 저희 그 여기 화면에
3:13
보시면 여러분 왼쪽 하단에 보면은
3:15
이제 책이 아마 세 개가 돌아갈 텐데
3:18
하나는 저희 이번에 그 출간하게 된
3:21
빗분기 R 책. 그리고 데이터 과학을
3:23
위한 소프트 엔지니어링이라고요
3:26
책은 이제 저희 커뮤니티에서 그 지금
3:30
책 나눔 이벤트를 하고 있고요.
3:31
그다음에요 핑크색 책 있죠?요 핑크색
3:33
책이 지금 재미나이 CLI 이거 언제
3:36
나왔죠?
3:37
>> 이거 월요일 날부터 이번 주
3:40
월요일부터 서점에 나왔을 거예요.
3:42
>> 네. 진짜 완전 핫한 완전 따끈따끈한
3:44
신간이고요 책 이제 이번에 그
3:47
술관하셔 가지고 저희 쪽 방문해
3:50
주셔서 이야기를 해 주실 어
3:52
예정입니다.네
3:54
일단은 좀 가볍게 몇 가지 그
3:57
질문으로 시작을 할 텐데 요거 책
4:00
제목이 이게 시리즈로 제가 알고
4:02
있는데 요즘 바이브 코딩이에요.
4:04
그죠?네
4:06
>> 맞습니다.
4:06
>> 네. 그래서 이제 책 제목부터가 너무
4:08
힙한데 사실 바이브 코딩이라고 하면은
4:12
이게 너무나 사람들이 많이 알게 된
4:14
개념이기도 하지만 그래도 혹시나 저희
4:17
시청자분들 중에서는 좀 익숙하지
4:20
않으신 분들도 있으니까 뭔가 작가님이
4:23
생각하는이 바이브 코딩이란 무엇인가
4:26
요거에 대해서 한번 또 이야기를 한번
4:28
해 보도록 하겠습니다.
4:30
>> 아 바이브 코딩이요? 네.
4:31
>> 일단은 그 제가 알고 있는 바이브
4:34
코딩의 어는 그 외국의 어떤 이제
4:37
고수 선생님이 AI 막 프로그래밍을
4:39
하면서 막 음악 들면서 아 바이브를
4:41
느끼면서 코딩하면서 했더니 결과가 잘
4:44
나왔다. 이게 바이브 코딩이다라고
4:46
해서 시작된 걸로 알고 있어요.
4:47
그런데 이제 우리나라에 들어오면서이
4:50
또 상당히 마케팅 용어로 변질된 것
4:53
같다라고 생각을 하는데 왜냐면은이
4:56
바이브 바이브라는 것 단어 자체도
4:59
굉장히 좀 애매한 단어라고 좀 생각을
5:01
해요. 왜냐면 제가 문과 감성이 전혀
5:03
없어 가지고 [웃음]
5:05
바이브 코딩이라고 하는게 결국에는
5:07
저는 이제 AI와 함께 뭔가 코딩을
5:10
하고 작업을 하는 거다라고 생각을
5:12
해요. 근데 이게 그 정도인가라는
5:15
생각을 하면은 사실 우리가
5:17
>> 네
5:17
>> 어 뭐 집에서 뭐 전철역을 간다 하면
5:20
뭐 서점을 간다라고 할 때 걸어가는
5:22
방법도 있고 자전거를 타고 가는
5:24
방법도 있고 차를 타고 가는 방법도
5:26
있잖아요.
5:27
>> 네. 이제 우리가 그냥 걸어간다라고
5:30
하기도 하지만 뭐 자동차를 타고 간다
5:32
해서 막 모빌리티 퍼스트 이동 막
5:35
이런 얘기를 하진 않잖아요. 근데
5:37
물론 용어를 붙인다고 하면 그렇게 할
5:38
수 있긴 하겠지만 마찬가지로
5:41
뭐 우리가 인터넷에서 온라인에서
5:43
지식을 검색할 때 뭐 당연히
5:45
브라우저로 검색을 하지만 바이브 검색
5:47
이런 거 아라고 표현을 하지 않지만
5:50
아무래도 이제 AI를 사용해서
5:53
작업하는 것이 우리가 여태까지 뭔가를
5:55
만들던 것과는 굉장히 좀 다른
5:57
테러다임이다 보니까 그것을 잘 좀
6:00
쿠킹하게 설명하기 위해서 나온 용어가
6:02
아닐까라고 이제
6:04
>> 저는 생각을 하고 근데 이제 또 정작
6:06
그 바이브 코딩 고수님들께서 보시면은
6:08
아 전혀 그거 아니다라고 생각할 수
6:10
있는데 그렇기 때문에 사실 그니까
6:13
오히려 바이브 코딩이 뭐다라고
6:15
정의하는게 어렵기 때문에 어 이제는
6:18
누구나 다 해 볼 수 있는 그런
6:19
시대가 아닌가 그렇게 주당을 할네.
6:22
알겠습니다. 이게 근데 이제 저도이
6:25
바이브 코딩이라고 하는 단어 그리고
6:27
여러분들도 이제 느끼겠지만은이
6:29
네이밍이라는게 진짜 무서운 거
6:31
같아요.
6:32
그렇지 않아요? 저희 사실 이제 저도
6:35
이제 강의고 강의를 하는 사람이고
6:37
업으로 하고 그다음에 강사인데
6:40
강의 제목에 바이브 들어가면
6:44
일단 요즘에는 진짜 잘 팔리고 예
6:47
그런 거를
6:49
>> 그 저한테 이제 수업 제작 의뢰하시는
6:51
분들도 바이브 어쩌고 저쩌고를 꼭
6:54
만들어 달라 뭐 이런 식으로 AI
6:56
바이브 요런게 진짜 핫한 거
6:57
같습니다.
6:58
>> 맞아요. AI라는 키워드 혹와
7:02
함께하는 뭐 AI 네이티브, AI
7:05
트랜스포메이션 이런 단어들이
7:07
>> 네.
7:07
>> 굉장히 많은 사랑을 받고 있죠.
7:09
>> 그렇죠. 그리고 또 제가 생각하기에
7:11
이제 바이브 코딩과 또 뗄려야 뗄 수
7:14
없는 그 단어가 비전공자 코딩.
7:19
>> 맞습니다.
7:20
>> 네. 비전공자 코딩. 그러니까 이제
7:22
바이브 코딩이라고 하는 거 자체가
7:24
이제 코딩을 이해하지 않고 그냥 내가
7:27
하고 싶은 거를 A한테 IIAI한테
7:29
이제 물어가면서 뭔가를 만들어 낸다
7:32
그럼에도 잘 돌아간다가 이제 맥락인데
7:36
그러면 이제 누구나 할 수 있고
7:38
비전공자 할 수 있고 요렇게 돼 가는
7:40
거잖아요.
7:41
>> 그렇죠. 맞아요.
7:43
>> 어떻게 생각하시나요?
7:45
저는 약간 바이아스가 껴 있는게 저는
7:49
이제
7:50
>> 생명과를 메인으로 하긴 했지만 학부
7:52
때 잠깐 컴퓨터과에 속했던 적이
7:55
있습니다. 그래서 전공자지만
7:58
전공자가 아닌 그런 애매한 관객이는데
8:01
>> 그 상태에서 이제 그 관점을 얘기를
8:02
하면은 원래 어 그러면 그니까
8:05
비전공자 코딩 바이브 코딩이라는
8:07
단어가 나왔다라고 하면은 전공자는
8:09
그러면 과연 코딩을 어떻게 하는가
8:11
이거를 생각해 볼 필요가 있다고
8:12
생각해요. 그 주장을 하고 싶습니다.
8:15
>> 그럼 전공자들은 어떻게 코딩을 하느냐
8:17
보통 이제 어 만들어야 될 목표가
8:20
있겠죠. 이제 그거 하기 위해서 뭐
8:22
어떤 것을 채우고 뭐 구현하고 하는
8:24
거는 고수들은 그렇게 하는 거고
8:27
저처럼 좀 모자한 사람들 어떻게
8:28
하냐면은 아 이거를 하기 위해서 뭘
8:31
해야 될까를 이제 먼저 찾습니다.
8:34
구글이든 뭐 아니면 각자 지원하는 뭐
8:37
프레임워크나 라이브러리나 그런
8:39
프로그램 언어의 공식 문서들 이런
8:41
것들을 찾고 그거를 이제 갖다가 있는
8:44
예시코드 있죠? 예시코드, 헬로월드
8:45
이런 것들을 붙여보면서 하나씩
8:47
고쳐가면서 아, 되네, 안 되네.
8:48
이걸 하는 건데 바이브 코딩은 이제
8:51
그 단계를 구글에 검색하는게 아니라
8:53
책을 뒤는게 아니라 AI한테 이거
8:56
뭐야? 이거 어떻게 해라고 물어보는
8:59
걸로 대체된 거다라고 저 생각을
9:00
해요. 그런데 이제 보통 컴퓨터
9:03
공학과에서 상당히 많은 것을 상당히
9:05
다양한 것들을 다루지만 코딩의
9:07
관점에서 본다라고 하면은 결국에는 어
9:10
내가 코드를 실행하고 코드가 깨졌을
9:13
때 에러를 고치는 그 디버 과정을
9:16
굉장히 깊게 트레이닝한다고 전
9:17
생각하거든요.
9:18
>> 근데 이제 그 과정은 보통 이제
9:21
비전공자는 많이 겪지를 않죠.
9:23
경험하지 않은 부분이라서 그게 어려운
9:25
부분인데 AI가 에러도 확인해 주고
9:28
에러를 고쳐 주기도 하고 적당한
9:30
코드도 주다 보니까 그러면 이제
9:33
비전공자도 충분히 할 수 있는 거
9:34
아닌가라는 배경이 나오게 된게 그런
9:38
방향이 아닐까 그 생각합니다.
9:39
>> 음. 맞습니다. 그러니까 결국에는
9:42
누구나 쉽게 배울 수 있다. 그리고
9:46
이제 시도해 볼 수 있다. 그런데
9:48
저는 이제 저도 이제 그 동의하고
9:50
그다음에 개인적으로는
9:53
뭐라 하지? 다 할 수 있는게 됐는데
9:56
차이가 점점 진짜 잘할 수 있는
9:59
사람과 이게 퍼포먼스 안 나는 사람의
10:01
차이가 점점 벌어지는
10:03
>> 그런 느낌이 이제 돼 가는 거
10:04
같아요.
10:05
>> 달리기 누구나 낄 수 있잖아요.
10:07
맞습니다.
10:08
>> 네. 근데 이제 우사인 볼트가
10:10
존재하고 저 같은 사람이 존재하는 거
10:14
>> 누구나 달리기는 뛸 수 있지.
10:15
>> 그죠? 그죠? 그렇죠. 음
10:17
>> 누구나 잘뛸 수 있는 신발인데 이제
10:19
원래 잘 뛰던 사람은 더 잘 뛰는
10:21
거고 안 뛰본 사람은 어느 정도 뛸
10:23
수 있게 하는 거고
10:25
>> 여기 지금 이제 댓글이 하나
10:27
올라왔는데 얼마 전에 안티그래비티라고
10:29
이제 구글에서 발표를 했는데 요게
10:31
책에 반영되었을까요? 이렇게 물어보신
10:33
거 같아요. 네. 어 아닙니다. 그
10:36
안티그래비티는 그 재미나 CL는 약간
10:39
터미널에서 쓰 쓰는 프로그램이고 안티
10:41
그래비티는 약간 vs 코드나 포지트론
10:44
아니면 이런 식의 아이디 에디터라고
10:47
하죠. 에디터 프로그램으로 알고 있고
10:50
그것 때문에 저의 입장도 약간이
10:53
재미나의 3.0이랑 안티그래비티
10:55
때문에 약간 약간 입장이 난춰지긴
10:57
했는데 안티 그래비티는 출판사에서
10:59
별도의 도서로 준비하고 있는 걸로
11:01
알고 있습니다.
11:01
>> 음. 이이 CLI라고 하는 것을 이제
11:06
여러분들이 또 아셔야 되고 좀 있다가
11:08
이제 또 보여 드릴 수도 있을 것
11:09
같은데 그거에 대한 이야기는 조금
11:11
바로 이제이어서 해 보도록
11:12
하겠습니다. 그리고 이제 진화 님이
11:15
제가 알기로 이제 생명공학을
11:18
전공을 하셨는데 이제 실제로 이제
11:21
개발자의 길로 이제 들어서고 결국엔
11:23
또 이제 데이터 분석 과정 요런
11:25
쪽으로 이제 가셨단 말이죠. 예.
11:27
그리고 혹시 뭐 계기가 있나요?
11:30
아, 그 아까 잠깐 얘기가 나왔는데
11:32
저는 이제 학부 때 바이오랑 컴퓨터를
11:35
같이 공부를 했어요. 네. 이제 보통
11:39
바이오에서
11:40
졸업을 하게 되면은 취업을 하는
11:42
경우도 있긴 하지만 대학원을 가는
11:45
경우가 꽤 많습니다. 근데
11:47
>> 제가 바이 그니까 바이오랑 컴퓨터를
11:49
같이 하는 친구가 저희 학교에서
11:51
그렇게 많지 않았거든요. 그 당시만
11:53
해도. 음. 근데요 바이오 생명 공학
11:56
쪽에는 바이오 통계 혹은
11:58
바이오인포메틱스라고 하는 좀 특이한
12:01
분야가 있어요. 그거는 이제 바이오
12:03
백그라운드도 필요하고 컴퓨팅
12:05
백그라운드도 필요하고 통계
12:08
백그라운드도 필요한 약간 융합문이라고
12:10
전
12:11
>> 융합돼 있네요. 네. 맞아요.
12:12
맞아요. 맞습니다. 그런데 이제
12:14
그거를 연구하시던 그 저희 모교회
12:17
제지도 교수님이 이제 통계
12:18
전문가셨는데 그분 입장에서 보시기에는
12:20
제가 굉장히 매력적인 학생으로 보였나
12:24
봐요. 바이오도 아는 거 같고
12:26
컴퓨터도 아는 거 같고 하다 보니까
12:27
이제 아이
12:29
>> 성원의 그 간택을 입어 가지고
12:31
대학원에 가서
12:33
>> 예 그렇게 됐고요. 근데 이제
12:35
교수님이 이제 속으셨죠. 저는 이제
12:37
두 개 다 잘한게 아니라 두 개 다
12:38
애매하게 한 학생이었는데
12:41
아무튼 이제 바이오인포메틱스를 공부를
12:43
했고요. 그러다 보니까
12:44
바이오인포매틱스는
12:46
보통 이제 실험을 같이 하는 랩도
12:48
있긴 한데 저희 랩은 실험을 하진
12:50
않았고요. 다른 바이오랩에서 실험을
12:52
하면은 이제 그 나온 데이터들을 이제
12:55
분석하는 그런 통계 방법이라든지
12:58
컴퓨팅 방법 이런 것들을 많이 고민을
13:00
하는 연구를 했습니다. 그러다 보니까
13:02
이제 아 컴퓨터 쪽을 이제 저는 조금
13:06
더 잘했어요. 저희 선배는 지금
13:08
어디지? 유펜인가 해서 바이오 포닥을
13:11
하고 계시는데 그분은 바이오를 굉장히
13:13
잘하셨고
13:14
>> 근데 이제 저는 바이오 인포메틱스를
13:16
하면서 컴퓨팅이 너무 재밌는 거예요.
13:18
데이터 분석 가지고 노는게 너무
13:20
재밌었거든요.
13:21
>> 네. 아, 이제이 학교를 내가 언제
13:24
졸업할지 모르겠지만 졸업을 하면은
13:26
알로 먹고 사는 사람이 돼야겠다.
13:28
근데 이제 알로 먹고 사는 거는
13:30
바이오 분야보다는 데이터 분석 분야로
13:33
보면 조금 더 범위가 넓었어요.
13:35
지금은 어떤지 모르겠습니다. 그러니까
13:38
>> 그래서 졸업을 하고 데이터 분석을
13:40
하는 그 딱 제가 졸업할 때가 코로나
13:43
시즌이었거든요. 그때 막 뉴스에서네.
13:46
>> 21세기에 제일 섹시한 직업이 데이터
13:48
과학자가 어쩌고 저쩌고 하면서
13:50
>> 한때 그랬었지. 한 때
13:52
>> 한참 이제 거품이 올라갔을 때라 올라
13:56
>> 딱 도망갔다가
13:57
>> 네
13:58
>> 근데 이제 아마 그이 채널 많이
14:01
보시는 분들도 아시겠지만 데이터
14:02
분석이 그렇게 마냥 아름답지가
14:05
않습니다. 굉장히 굉장히이 뒷약기가
14:07
많은데 아무튼 거기서 있다가 아
14:10
데이터 분석도 재밌긴 한데 저는 이제
14:13
R을 가지고 놓는게 재밌지. 가지고
14:14
데이터 분석하는 거는 그렇게 막 모든
14:17
상관 없어 가지고
14:18
>> 개발도 하고 특히 샤이니도 많이
14:20
다르고 했다가
14:21
>> 음
14:22
>> 이렇게 개발로 넘어와서 즐금슬금 이제
14:25
그냥 AI 한다 이러고 이제 사람들이
14:27
오해를 하시는데 아무튼 이런저런
14:29
것들을 하고 있습니다.
14:31
>> 시류가 이제 AI로 가고 있으니까
14:35
>> 맞습니다.네
14:36
>> 제가이 저자 소개를 봤는데 고양이를
14:40
좋아한다고 적혀 있습니다.
14:42
>> 아 맞아요. 네. 그래서 고양이
14:44
사료값을 벌기 위해서이 책을 썼다는
14:47
소문이 있는데 사실인가요?
14:49
>> 어, 맞은 맞고요. 절반은 이제
14:52
고양이 말고 이제 인간 사료값을
14:54
위해서 [웃음]
14:55
>> 분유값.
14:56
>> 예. 맞. 신생화 사료 분유를 위해서
14:58
열심히 섰습니다.
14:59
>> 음.
15:01
알겠습니다.
15:03
뭐 여기 보면은 키우시는 고양이 자랑
15:06
짧게 10초.
15:07
>> 아, 고양이요? 저희 고양이 지금서
15:11
자고 있는데 굉장히 예쁘고 굉장히
15:13
귀엽고 그리고 개냥이고 저만 좋아하는
15:16
그런
15:16
>> 아 개냥이에요?
15:17
>> 예 개냥이에요.
15:18
>> 어 개냥이 쉽지 않은데
15:20
>> 맞아요. 저한테만 개냥이고 근데
15:22
와이프한테도 이렇게 되면 되면 하고
15:24
>> 아 진짜요?
15:25
>> 모르는 사람 하학질하고 그래요.
15:26
>> 어 또 그게 또 그 매력이죠.
15:30
집사한테만 잘해 주는
15:34
>> 알겠습니다. 이제 그러면은 저희가 좀
15:37
본격적으로
15:38
>> 네.
15:38
>> 그 저희 재미나이 CLI라고 하는
15:42
요게 이제 도대체 뭐가 다른가에
15:44
대해서 좀 한번 이야기를 해보해 봐야
15:47
될 거 같은데 이제 일단 CLI라고
15:49
하는게 결국에는 이제 터미널이잖아요.
15:52
그죠? 맞아요.
15:53
>> 근데 요즘에 사실 AI가 너무 그
15:57
서비스가 너무 많아 가지고 뭐 여기
15:58
제가 써 놓은게 이제 채 GPT
16:00
그다음에 클로드 코드 뭐 커서 뭐
16:03
요런 거 그리고 이제 저희 지금
16:04
재미나이 너무 많은데 이런 서비스들이
16:08
있고 그다음에 이게 결국에는 인터넷
16:11
브라우저나 뭐 이런 걸로 이제 작업을
16:13
결국엔 할 수 있는데 왜 터미널을
16:17
사용하는이 CLI라고 하는 것을 책을
16:20
이제
16:20
>> 내셨으면 왜 이거를 공부 공부를 해야
16:23
되는지
16:23
>> 아
16:24
>> 그거에 대한 이야기를 좀
16:26
>> 이해를 시켜 주시면은 아마 많은
16:28
분들이 더 좋아하실 것 같습니다.
16:30
>> 예. 일단은 제가이 책을 쓰게 된
16:32
배경은이 재미나 시 너무 좋아서
16:34
모두가 알아야 된다 이런 마음을
16:36
가지고 한 건 아니고요.
16:38
>> 재미나 시가 나와서 써 봤는데
16:39
재밌었다 이런 글을 썼어요. 그 요즘
16:42
아이들라가 이제 그걸 보고
16:44
>> 출판사에서 연락을 주셔서 한번 해
16:46
보자라고 해서 쓰게 됐고요. 어
16:49
말씀해주신 것처럼 사실 채 GPT
16:52
클로드 코드 그다음에 기더브 코파일러
16:54
커서 이런 식의 그 터미널 기반의
16:58
AI도 굉장히 많고 심지어 코덱스도
17:00
있죠. 굉장히 많고 터미널이 아니라
17:03
웹에서 쓸 수 있는 재미 GPT
17:05
퍼플렉시티 그록 같이 AI들이 굉장히
17:07
많아요. 그런 상태에서 만약에 제가
17:11
그럼에도 불구하고 여러분들 재미나의
17:13
CLI를 꼭 쓰셔야 됩니다라고 하면은
17:15
그건 조금 약파리가 아닌가라는 생각이
17:17
>> 들고네. 재미나이 CLI는 약간
17:21
굉장히 좀 특이한 포지션을 잡고
17:22
있다라고 저는 생각해요. 일단은
17:25
재미나이 CLI는 구글이 만든
17:27
재미나이 모델을 CLI에서 쓸 수
17:29
있다라고 보시면 되는데 그렇기 때문에
17:33
재미나이랑도 경쟁이 해야 경쟁을 해야
17:36
되고요. 제미나이 CLI는 웹버전에
17:38
비해서
17:39
>> 그리고 애초에 저도 제미나이
17:40
CLI뿐만 아니라 웹버전 재미나이도
17:42
굉장히 많이 씁니다. 동시에이
17:44
CLI로 제공되는 AI 서비스 여기
17:47
있는 것처럼 코덱스 클로드 코드 뭐
17:49
커서 이런 것들랑 비교를 해야 돼요.
17:51
근데 일단은 재미나이랑 제미나이
17:54
CLI 두 개를 비교해서 본다라고
17:56
하면은 어 저 이런 비유를 최근에
18:00
생각했는데 아 기똥찬 비유다 혼자
18:02
생각하면서 만족을 했습니다. 뭐냐면은
18:04
>> 그 상님 혹시 운전하시나요? 운전
18:07
>> 네네 네
18:08
>> 면허 혹시 오토신가요? 수동
18:10
>> 아 저는 오토입니다.
18:12
>> 저도 오토거든요. 근데 저는 그
18:14
재미나이 웹 혹은 모바일 앱을 쓸 수
18:16
있는 재미나이랑 재미나이 CLI가
18:19
약간 오토와 수동의 차이라고 생각을
18:22
해요.
18:22
>> 무슨 말인가면은
18:24
>> 우리가 엄청나게 막 엄청 빡센 작업을
18:27
하는게 아니 대부분의 경우 웹 버전의
18:30
재미난이로도 충분히 해결 가능하고
18:33
대체로 편리합니다. 심지어 우리가
18:35
이제 운전을 예로 들었는데 우리가
18:36
어딜 갈 때 막 수동이 무조건 좋은
18:41
경우가 없진 않지만 애지간하면은 자동
18:44
그 오토 자동차로도 애지간들 다 갈
18:46
수 있거든요.
18:47
>> 네. 근데 엄청나게 막 큰
18:50
짐을 실어야 되는 엄청나게 큰
18:51
트럭이라든지 아니면 수동으로만
18:53
운전해야 되는 뭐 포뮬런 F1 이런
18:56
상황에서는 그니까 약간 특수한
18:59
상황에서는 재미나의 CLI가 더 잘할
19:01
수 있는 것이 있다라고 저는 이해를
19:04
하기 시작했어요. 그게 좋고 그럼
19:06
이제 거기에서 말하는 특수한 상황이
19:08
뭐냐?
19:09
>> 그 중에 하나가 저는
19:11
>> 파일 관련 작업이라고 생각을 해요.
19:14
>> 음. 로컬
19:15
>> 네. 맞아요. 맞아요. 로컬 작업이고
19:17
코드를 뭐 수정하고 하는 것도 있는데
19:19
물론 그것도 사실 웹 버전 재미나해서
19:22
가능하긴 합니다. 파일 올리고
19:24
다운로드 받고 하면 되는데 그 왔다
19:26
갔다 하는 거를 CLI에서는 굳이
19:28
하지 않아도 바로바로 반영이 되니까
19:30
좋다라는게 있고 특히 이게 어떨 때
19:32
깡패냐면은 아마 이따가 나올 것
19:34
같기도 한데 나노바나라고 해서
19:37
재미나이에 지금 킬러 기능이 엄청나게
19:41
사랑을 받고 있어요.
19:42
>> 그죠?
19:43
그게 정확하게 이미지 파일을 생성하는
19:45
거거든요. 그리고 CLI를 하면서
19:49
파일 작업을 하고 동시에 다른
19:50
프로그램들과 연동이 되는 것이 굉장히
19:53
많습니다. 그래서
19:54
>> 그게이 그냥 재밌나이와 CLI의
19:57
차별점이다라고 이야기를 하고요.
20:00
그러면 이제 왜 다른 CLI 툴들
20:03
중에서 재미나이 CLI냐라고 하면은
20:05
아 저는 이제 다시 말하지만 재미나
20:07
CLI가 조금 좋다라고 이제 광신론는
20:10
아닙니다. 다른 툴 다 장단점이 있고
20:13
>> 이따가 가능하면은 나중에 재밌는 제가
20:16
이미지 님 하나 이제 검색하게 보여
20:18
드릴게요. 아무튼 네네
20:19
>> 각가 장단점이 있는데 재미나이
20:21
CLI가 코덱스나 클로드런 곳에 비해
20:24
가지는 장점은 두 가지인 거 같아요.
20:26
첫 번째로는 나노바하나 빼고
20:28
>> 첫 번째로는이 백그라운드에 구글이라는
20:31
큰 IT 형님이 있습니다. 그래서
20:34
다른 서비스에 비해서 구글이 에라
20:36
모르겠다라고 하면서 굉장히 많은
20:38
푸시를 해 주고 있고 굉장히 많은
20:39
업데이트를 하고 있고 그리고 뭐
20:42
토큰의 사용량이라든지 모델의
20:44
성능이라든지 비용 이런 것들에 있어서
20:47
굉장히 부자치 받을 레미처럼 좀 많은
20:50
것을 가지고 있다라고 생각을 해요.
20:51
일단은음
20:52
>> 첫 번째 장점이고
20:54
>> 네
20:54
>> 두 번째로는 제미나의 CLI는이
20:58
조금 설명이 길어질 수도 있는데 오픈
21:00
소스로 코드가 동개되어 있습니다.
21:02
그래서
21:03
>> 상당히 많은 컨트리뷰션이 이루어지고
21:05
있고 상당히 빠르게 업데이트 되고
21:08
있어요. 심지어 오늘도 버전이
21:09
업데이트 됐거든요.
21:10
>> 아,
21:11
>> 일주일 단위로 업데이트가 되고
21:12
있어요.
21:13
>> 그 책 쓰는 입장에서는 되게
21:15
힘들시겠네요.
21:16
>> 엄청 엄청 엄청 곤란했죠. 왜냐면
21:19
처음에 책 쓰기 시작할 때는
21:21
0.1이었어요. 너무 당연하게도.
21:23
>> 네.
21:24
>> 원고를 이제 딱 탈고 했을 때는
21:25
0.9였고.
21:27
근데 이제 그때 좀 밀어졌어요.
21:29
왜냐면 추석 연휴도 있었고 좀 있으면
21:32
데미나이 3이 나온다. 좀만 기다리자
21:33
해 가지고
21:35
>> 오케이.서 한 1, 2주 기다리겠지
21:36
했는데 결국에는 11월 말에 재미나의
21:39
3.0이 나왔거든요. 아닌가? 아무튼
21:41
그랬던 걸로 기억을 해요.
21:42
>> 그래서 출가 확정이 됐을 때는
21:44
제미나의 CLI 버전이
21:46
0.19였어요.
21:48
>> 아
21:48
>> 0.19였고 오늘은 또 0.20이
21:50
20이 됐나 그럴 거예요. 그래서
21:52
>> 굉장히 업데이트가 낮고
21:55
>> 어떻게 보면 장점이기도 하지만
21:57
>> 약간 소리 소문 없이 사라지는
21:59
기능들도 있어서 어떻게 보면 변화가
22:01
빠르고
22:03
그렇지만 그만큼 또 하나의 단점은
22:07
변화가 빠르고 여러 기능들이
22:08
추가되면서 계속 다른 그 CLI
22:11
툴들에 비해서 좋아지는 방면으로
22:13
가려고 노력을 많이 하고 있다.요 두
22:15
개 정도 다른 툴에 비해서 큰 장점이
22:18
아닐까라고 생각을 합니다.
22:20
>> 여기 프리랜서 님이 도스 유닉스 VI
22:24
에디터 세대입니다. 하 이렇게 해
22:26
주셨네요.
22:28
>> VI 에디터네
22:30
>> VI 에디터 진짜 한번 써 보려고
22:32
노력했다가
22:33
>> 네
22:34
>> 포기했잖아요. 저도 그냥 그 콜론만
22:38
기억을 하고네
22:40
>> 처음에 에디터 배울 때 오히려
22:42
친구한테 쏘고 이맥스로 배웠었거든요.
22:44
아, 이맥스.
22:46
>> 예. 그래서 이제 결국에는 그냥 VS
22:49
코드가 최고다. 그런 생각을 하게
22:51
되더라고요.
22:52
>> 그 B 에디터는 너무 배우기 힘들어
22:54
가지고 그것까지 있잖아요. 게임까지
22:56
있잖아요.
22:57
>> 아, 맞아요. 온라인에서 그 해봤다가
23:00
아, 이게 뭐 하는 짓인가 저는 그만
23:03
더 썼는데 프리랜스님 대단하십니다.
23:07
>> 심지어 이거 재미난 CLI에서도 아마
23:09
BI 모드가 있을 거예요. 제
23:11
>> 아, 맞아요.
23:12
>> 네, 맞습니다. 어, 그러니까는 제가
23:14
생각하기에 그 서버 작업하시는 그
23:17
서버에서 이제 많이 그 작업을 하시는
23:20
뭐 백엔 엔진이어나 이러신 분들은이
23:23
CLI를 상당히 많이 쓸 거 같아요.
23:26
>> 그죠?
23:28
>> 예.
23:29
>> 그죠?
23:30
>> 아무래도 백엔드 하시는 분도 이제
23:32
까만 하면 신글자 뛰어놓고 하는
23:34
작업이 굉장히 많기도 하고 익숙하
23:37
익숙하기도 하고
23:38
>> 네. 그러니깐요.
23:40
그렇군요. 오케이.
23:42
일단 어 그 보면은 재미나의 CLI
23:48
뭐 정확히 무엇이 다른가 이렇게 제가
23:49
이제 해 놨는데
23:51
>> 일단은 여기 책에 보면은
23:53
>> 뭐 무료로도 충분하다 아니면은 뭐
23:57
30초 만에 할 수 있다. 뭐 이런
23:59
다 단어 후킹 이제 문장들이 있는데
24:02
>> 네
24:03
>> 이게 수료 솔직히 말씀을 하셔서 위료
24:06
결제를 안 해도 실무에서 쓸 만한가
24:08
아니면은 이제 맛보기 정도인가
24:11
>> 요게 이제 궁금합니다.
24:13
>> 아 일단은 무료로도 충분합니다.
24:16
충분한데
24:17
>> 실무를 어느 기준으로 보느냐가 좀
24:19
다른 거 같아요. 만약에 내가
24:21
엄청나게 빡센 작업을 해 가지고
24:23
리서치 리포트를 만들고 아니면 뭐
24:25
한다라고 하면은 무료로도 되긴 되는데
24:29
한계가 있어요. 왜냐 무료 유료
24:30
차이가 저는 그 AI 사용 모델이라고
24:33
일단 생각을 하거든요. 사용량은 둘째
24:35
치고.
24:36
>> 네네. 근데 무료로 쓸 수 있는 거는
24:38
재미나 2.5 플래시 모델인가 그럴
24:41
거예요. 물론 그 모델도 굉장히
24:43
좋지만 예전에 D3에 비해 한참 좋고
24:46
그렇지만 2.5 플래시에 비해서
24:49
당연히 2.5%가 좋고 2.5%보다
24:51
3.0% 저번에 나온게 엄청
24:54
좋거든요.
24:55
>> 네.
24:55
>> 근데 이제 3.0% 엄청 좋은 모델로
24:58
갈수록 무료 버전에선 사용량이
25:00
적습니다.
25:01
>> 음.
25:01
>> 그래서 뭐 간단하게 뭐 이거 정리해
25:03
줘. 간단하게 이거 뭐야? 요런 거는
25:05
사실 플래시 모델로도 충분이 되고
25:07
그런 것들을 위한 작업으로는 무료로
25:10
충분한데 좀 많이 해야 된다. 아니면
25:13
어려운 막 추론 모델 이런 것들
25:15
있잖아요. 그런 걸 시켜야 된다라고
25:17
하면은
25:18
>> API 키를 달아서 유료로 쓰는게
25:21
낫다라고 주장을 하는데 그럼에도
25:23
불구하고 저는 이제 API 방식으로
25:27
쓰는 유료가 그리고 웹 버전 재미나
25:29
있죠. 한 달에 2만 원, 3만
25:31
원이가내는 거. 그거에 비해서 더
25:32
싸다고 생각을 하거든요. 음.
25:35
그래서
25:36
>> 그 이제 저도 이거 읽으면서이 책
25:39
읽으면서 아까 저 구글 워크스페이스로
25:42
이제 저는 연결해서 썼 쓰고 있다라고
25:45
이제 말씀을 드렸는데이 재미나의
25:47
CLI도 구글 워크스페이스 결제하신
25:50
그 결제하신 분들은 연결해서 쓸 수가
25:53
있더라고요. 아까 저는 이제 성공을
25:54
해서 이제 좀 그 보여 드릴 수
25:56
있는데 그
25:59
그냥 재미나이 그 결제에서 쓰시는
26:02
것보다 구글 워크스페이스 결제해서
26:05
쓰시는게 더 싸요.
26:07
>> 네. 네. 그리고 이제 저는 제가
26:08
아마 영상요 설명란에다가도 아마 링크
26:11
붙여 놨는데 그 제가 이제 실용자라서
26:14
그 10% 할인 링크 붙여 놨거든요.
26:17
그래서 혹시나 관심 있으신 분들은
26:19
그거 사용해서 이제 써 주시면은 아마
26:21
할인도 받고 아마 제가 알기로
26:23
14달러였던가 그랬던 거 같아요.
26:25
그래서 그걸로 하시면 더 싸게 이용을
26:27
하실 수 있습니다. 오케. 그리고 어
26:32
구글 재미가 이제 다른 AI 도구들
26:36
클로드 뭐 채비티 이런 것들보다는 뭐
26:39
이것 하나는 기가 막히게 잘한다 하는
26:42
어떤 뭐 킬러 기능 이런게 있나요?
26:44
아, 또 황노 바나나, 대노 바나나
26:48
이런 이야기할 수밖에 없는데 일단
26:49
그거는 너무 빠른 거니까 빼고
26:51
>> 네. 한 두 가지 정도가 있었던 거
26:54
같은데 일단은 구글이 만든 거잖아요.
26:57
재미난 CLI가. 네.
26:58
>> 그렇기 때문에 구글이 만든 서비스와의
27:01
연동이 굉장히 쉽습니다. 물론 다른
27:03
틀긴 되는데 걔네에 비해서 연동
27:05
방법이 쉬워요. 근데 연동이 되는게
27:08
보통 두 가지 생각하면 될 거
27:09
같아요. 첫 번째로는 재미나
27:11
CLI에서 바로 구글 서치가
27:13
가능합니다.
27:14
>> 어, 바로
27:15
>> 예. 이게 그러니까 이게 왜 좋은
27:19
거냐를 하면은 AI의 그런 이론적
27:21
배경도 알아야 되는데 AI는 결국에는
27:23
우리가 아 이제 구글에 이제 개발자가
27:26
한 땀 한 땀 어떤 텍스트라든지
27:28
데이터를 학습시킨 그런 결과를
27:30
기반으로 답변을 하잖아요.
27:31
>> 네.
27:32
>> 근데 AI가 만약에 학습하지 않은
27:34
내용이 있다라고 하면은 답변이
27:36
이상해질 수밖에 없습니다. 왜냐면
27:38
사실 당연한 거죠. AI 사람도
27:40
마찬가지예요. 그런데 구글은 이제
27:42
구글 검색을 붙여 가지고 내가
27:44
찾아봤는데 내 지식에서 모르겠다,
27:46
없다라고 하면은 바로 얘가 검색을
27:48
해요.
27:49
>> 음.
27:49
>> 그래서 제가 최근에 테스트해 봤던
27:51
기능 중에 하나가 재미나의 CLI한테
27:54
새로 나온 뭐 나온지 얼마 안 된
27:56
그런 기능에 대해서 설명해 줘라고
27:58
하면은 당연히 모르죠. 그럼 이제
28:00
제가 구글 서치해 가지고 연동해
28:02
가지고 그거를 정리해서 유약하고
28:04
만들어내는 기능이 있다. 이게 첫
28:06
번째고. 그리고 두 번째로는 이제
28:09
아까 말씀하셨던 구글 워크스페이스도
28:11
마찬가지고 GL이라든지 구글 닥스
28:14
이런 것들과의 연동이 좀
28:16
부드럽습니다. 근데 이제 아무래도
28:19
외국이 조금 더 연결해서 쓸 수 있는
28:21
구글 서비스가 많다라고는 생각을
28:24
하는데 그럼에도 불구하고 다른 툴들에
28:26
비해서는 훨씬 더 편한 점이 아닌가?
28:29
>> 음.
28:30
>> 이렇게 생각합니다.
28:31
>> 오케이. 아니, 저 방금 무슨 생각
28:34
했었냐면은
28:35
그 GL이나 요런 거 진짜 많이
28:39
쓰는데 저는 이제 개인적으로 지금
28:42
운영하는이 회사가 회사 회사 시스템이
28:45
구글 워크스페이스라서 Gmail 진짜
28:47
많이 쓰거든요. 근데 확실히 그런
28:49
쪽으로 많이 그이
28:52
CLI가 아니더라도 지금 다 그냥 뭐
28:56
구글 떡 들어가도 여기 재미나이 다
28:58
뜨고 그다음에 Gma도 다 뜨고 그래
29:00
가지고 어
29:01
>> 구글이 진짜
29:03
>> 한때 맨 처음 초창기 때 그 오픈
29:05
AI랑 구글이랑 맨 처음에 그
29:07
발표하면서 뭔가 실수했었잖아요.
29:09
>> 바드 해가지고
29:11
>> 예 바드 완전 찍고 날려먹었죠. 예맞
29:14
한 한창 개쪽 팔리고 그 이미지가
29:19
약간 망가지면서이 오픈 AI GPT가
29:22
사실 선점을 해 가지고 지금 시장이
29:24
이렇게 됐는데
29:26
>> 그 검색
29:28
기능을 이제 그 구글이 이제 검색
29:32
시장을 원래 거의 독점하다시피 하고
29:33
있는 상황에서
29:35
>> 그 데이터를
29:38
>> 가지고 있는 결국에는이 AI라고 하는
29:40
거 성능이 어떤 데이터 가지고
29:42
있는가가 진짜 중요하잖아요.
29:44
장기적으로 봤을 때 그냥 구글이 그냥
29:47
잡을 거 같다는 생각이 저는 요즘에
29:50
많이 들더라고요.
29:53
>> 그죠? 그죠?
29:54
>> 네.
29:56
>> 근데 아까 얘기하려다 말았던 건데
29:58
혹시 그 인터넷 창에다가
30:00
>> 이거 검색해 보실 수 있나요? 그
30:02
구글에다가
30:04
>> 인트싱ing 더월드 모스트 파워
30:07
모델이라고 한번 검색해 보시겠어요?
30:10
>> 네.이 이 이미지를 AI 얘기할
30:12
때마다 항상 보고 있는데
30:14
>> 인프로싱더월즈
30:17
모스트 파워
30:19
>> 예
30:21
>> 그 아마 검색하면 이미지가 여러 개
30:23
나올 거네요. 네네.
30:25
>> 근데 이제 그중에
30:27
>> 어이 이미지가 보여줄 수 없는데 그
30:29
>> 아 보이고 이
30:30
>> 서로 돌아가면서
30:32
>> 네네. 분들 자랑하는 민이 있거든요.
30:34
저는 이제 이게 정확하게 지금 AI
30:36
시장을 반영한다라고 생각을 해요.
30:38
[웃음]
30:39
>> 이제 최근에 재미나 3가 나오면서
30:42
우리가 검색도 되고 데이터로 좋은 거
30:44
나서 제일 좋았다라고 했지만
30:46
>> 바로 그다음 주에 이제 클로드가
30:48
오퍼스 4.5 내면서 우리가 더 좋은
30:50
있었고
30:51
>> 그리고 또 바로 다음 주에 딥식이
30:53
나와 가지고 우리가 훨씬 더 싸게
30:54
했다 하면서 서로 이제
30:56
>> 잡아먹고 물고 있어서
31:00
>> 가장 좋은게 뭐가 될까는 잘
31:03
모르겠지만 이제 소비자 입장에서는
31:06
>> 네
31:06
>> 이제 누가 이기든이기는 사람 내
31:08
편하면서
31:09
>> 맞아요.
31:10
>> 잘 쓰 중요하지 않을까 그런
31:11
생각합니다.
31:12
>> 결국에는 이게
31:15
경쟁이니까 그죠?
31:17
>> 맞아요.
31:18
>> 네. 지금 최고을 이겨야지 발표를 할
31:21
거 아니에요. 본인들도 살아가려면.
31:24
>> 그래서 다 이제 돌아가면서 결국에는
31:26
이제 돌아가면서 먹기게 되겠지만 예.
31:29
아무튼 요즘에 구글에 폼이 심상치
31:32
않다.
31:33
>> 그죠?
31:34
>> 예. 예. 아까 예. 지나가든
31:36
말씀하셨지만은 진짜 나노바나도 아주
31:39
미쳤고 지금 여러분 보시는이 PPT
31:42
역시도 이제 나노바나로 만든
31:45
PPT입니다.
31:46
이거 아주 너무 좋아요. 네.
31:51
그리고요 100만 토큰 컨텍스트라고
31:53
하는 거를
31:54
>> 네. 그 이제 또 책에서 이제 제가
31:57
읽었는데 그러니까 이이
32:01
>> 결국에는 이제 컨텍스트라고 하는게
32:04
기존에 있는 어떤 대화 내용들을
32:07
기록을 하는 거를 이제 컨텍스트라고
32:10
어찌 보면 할 수 있을 건데 혹은
32:12
이제 뭔가 프롬프트를 쳤을 때 그
32:16
프롬프트에 해당되는 배경 지식을
32:18
100만 토큰을 준다라고 지금 되어
32:21
있는 거잖아요. 미나이이 CLI는
32:23
사용할 수 있다.
32:25
>> 어, 약간 비슷하면서 다른데 100만
32:29
토큰 컨텍스트가 저도 약간 그 LM
32:32
만들고 하는 모델 연구가 아니어서
32:34
표현이 다를 수 있어요. 그런데 저는
32:36
이거 어떻게 이해했냐면은 이게
32:38
토큰이라는 단위가
32:40
>> 네.
32:40
>> AI한테 뭔가를 물어볼 때 우리
32:42
글자를 쓰잖아요.
32:43
>> 한 글자의 토큰 하나다라고 생각을
32:45
하면 좀 이해가 편하더라고. 그래서
32:47
100만 토큰이라고 하는 거는 네.
32:49
100만자
32:51
>> 이어지는 대화가 100만 자까지 될
32:52
수 있다라고 생각하면 됩니다. 그런데
32:55
>> 근데 이게 어떤 그 함정이 있냐면은
32:59
>> 네
32:59
>> 우리가 예를 들어서
33:01
>> 안녕 재미나이야라고 하면은 안녕
33:04
재미나이야 일곱 글자잖아요. 네.
33:06
네. 네.
33:07
>> 그렇게 물어보면 토큰이 일곱 개가
33:08
써야 될 거 같은데
33:09
>> 나중에 그 선생님들 재미난 CA를
33:11
한번 써 보시고 종료하면은 이제
33:13
사용한 토큰이 나와요.
33:15
>> 그러면 기본이 몇만을 쓰거든요.
33:18
>> 아, 기본이 몇만을 쓴다.
33:20
>> 맞아요. 그 이유가
33:21
>> 네.
33:22
>> 그냥 안녕 재미나이야 자체 여섯
33:24
글자인데 그거에 대해서 구글이
33:26
자체적으로 아,이 문장을 입력받았고이
33:29
문장이 뭘까를 추론하면서 계속 지원자
33:32
묵부 답고 묵변하고 하면서 토큰을
33:34
많이 쓰더라고요.
33:35
>> 음. 음.
33:36
>> 그래서 이게 100만이라고 이만큼
33:38
얘긴 하지만 실제로 쓸 수 있는 건
33:40
100만보다는 조금 작다 이렇게
33:41
보시면 될 거 같아요.
33:42
>> 그러니까는 사용자가 물어보는 그
33:44
프롬프트만 토큰으로 치는게 아니라
33:47
>> 사용자가 물어본 프롬프트 플러스 거기
33:49
안에서 돌아가는 추론 연산까지 다
33:53
해서 이제 토큰이 계산이 된다.
33:55
>> 맞아요. 맞아요. 물론 그럼에도
33:57
불구하고이 백란 토큰이 다른 제가
33:59
다른 뭐 클로드나 코덱스 이런 것도
34:02
다 토큰을 쓰는데 비슷한 방식으로
34:04
출론의 토큰을 쓰는데 100만이라는
34:06
양이 다른 것에 많이는 해요.
34:08
>> 음. 그렇구나.
34:11
이게 그러면 재미나이가 그 좋은
34:13
건가요? 아니면 재미나이 CLI가
34:16
이렇게 지원을 하는 건가요?
34:18
>> 아, 요건 재미나이 CLI일 거예요.
34:20
>> 아, 알겠습니다. 오케이. 그렇군요.
34:23
>> 네.
34:25
그다음에어요
34:28
제미나이닷 MD라고 하는 거가 이제
34:32
있던데 요거는 그 다른 어떤 뭐
34:35
커서나 요런 데에서도 이제 클로드
34:37
코드나 요런 데에서도 사용하는 어떤
34:40
그 파일인데 요게 이제 어떤 역할을
34:43
하는 건가요? 어, 그리고 왜 이런
34:45
거를 이제 사용하면 좋은지, 그리고
34:47
CLI에서 요런게 이제 왜 중요한지
34:50
요런 거 좀 설명을 해 주시면 또
34:51
좋을 것 같습니다.
34:52
>> 아, 또 굉장히 다양한 질문을 준비해
34:55
주셨네. 일단은 그 재미나 A,
34:58
재미나이뿐 아니라 다양한 AI는
35:00
굉장히 많은 텍스트를 합습을 합니다.
35:02
그래서 여기 있는 이미지를 예시로
35:04
들면은 어 파이썬으로 1더를 계산하는
35:08
코드를 알려 줘라고 했을 때 화이썬을
35:11
가르치는 사람이 작성한 텍스트도 있을
35:14
거고 화이썬을 배우고 나서 이제
35:16
블로그에다가 복습한 학생이 쓴 글도
35:18
있을 거고 디자이너 혹은 뭐 어쨌든
35:21
굉장히 다양한 관점에서의 글들을
35:23
학습하기 때문에 그것들을 기반해서
35:26
답변할 수 있는 스타일이나 형식
35:29
관점인게 굉장히 다양해요. 미국
35:31
만약에 이걸 우리가 지정하지 않으면
35:33
약간 그 이거 뭐지? 슬롯
35:35
모신이나듯이 랜덤하게 하나가 나오는
35:37
거잖아요. 그러다 보니까 이제 그거를
35:39
좀 내가 원하는 스타일로 내가 원하는
35:42
방향과 목적으로 대한게끔 하는게
35:45
원래는 이제 프롬프트에다가 답변할 때
35:48
여기 써진 것처럼 뭐 모든 코드는
35:50
PP 스타일과 준수해 조과 같이 이제
35:53
제한을 프롬프트 하는 건데
35:55
>> 문제는 이제 매번 거기다가
35:57
프롬프트에다가 몇 글자 안 되지만
35:59
입력하는게 귀찮고 번거롭습니다.
36:01
그래서 이러한 약간 행동 지침이라는
36:04
표현이 좀 괜찮을 것 같은데 이거를
36:05
이제 미리 마크다운 형식을 사용해서
36:09
별도의 파일에다가 저장을 해 두면은
36:11
제미나이는 어떤 내가 프롬프트에
36:14
대해서 아 프롬프트를 사용해서
36:15
물어봤을 때 이제 그것에 추가로이
36:19
재미나이다 MD라고 하는 행동신
36:21
파일을 읽고 그걸 답변으로 사용하는
36:23
그런 거다고 이해하면 되겠죠. 근데
36:27
얘도 코널도 엄청 씁니다. [웃음]
36:31
>> 아, 그래서 저도 기억이 나요.
36:33
그러니까는이 컨텍스트 그러니까는
36:35
제미나이닷 MD든 아니면은 뭐 클로드
36:38
MD였나 그런 것이 컨텍스트 파일을
36:41
또
36:42
>> 엄청 깔끔하게 그리고 컨 콤팩트하게
36:46
저 그 작성을 하는게 그 사용량
36:49
체크할 때 되게 중요하다고
36:51
하더라고요. 그래서
36:52
>> 그거 이제 어떻게 그
36:55
>> 쓰는지네 요런 것도 그 내용이 있죠,
36:58
지금.
36:59
>> 어, 그거는 자세하게 안 다뤘을 거.
37:01
왜냐면은 이유가 있습니다. 왜냐면은
37:04
AI가 나온지 얼마 안 돼 가지고
37:05
사람들도 아직 이렇게 쓰는게
37:08
콤팩트하게 쓰는 거다. 이렇게 쓰는게
37:10
최적화된 거다를
37:11
>> 음
37:12
>> 아직 잘 몰라요. 그래서 특히 이제
37:13
클로드 쪽에서 그게 굉장히 심한데 뭐
37:16
하나 잘못 물어봤다가 지원자 답변하고
37:18
답변하고 답변하고 날려먹어서 뭐 비용
37:20
엄청 커졌다. 그니까 우리 옛날에
37:21
AW에서 잘못 써가지고 비용 엄청냈다
37:24
하는 것처럼
37:25
>> 그런 이벤트가 많이 나오고 있어서
37:27
>> 음
37:27
>> 사실 그리고 특히 이제이 생성형 AI
37:30
재미나이든 뭐 GPT든 이거를
37:32
사용하는 방식이나 목적이 사람마
37:35
다르기 때문에 어떻게 쓰는게 좋다라고
37:37
회기라든 답변을내는 건 어렵지 않나
37:39
그렇게 생각합니다.
37:40
>> 음. 예. 엔지니어링이 결국에는 또
37:44
중요한 시대가 오겠네요. 그죠?
37:46
맞아요.
37:47
>> 중간에 이제 또 답 어 댓글이 또
37:49
하나 나왔는데 자동차 비유처럼 다양한
37:52
차량 제조사 뭐 현대, BM, 뭐
37:55
B, PO, VO 4등 장단점이
37:58
있듯이 차이가 있겠으나 본질적으로
38:00
이동산이에 어떻게 어디에 가치를 두고
38:03
활용하는게 중요한 것 같아요.
38:06
>> 맞아요. 맞아요. 말씀이 정확하시고
38:08
AI 모델마다 약간의 특장점은
38:11
있어요. 당연히 약간 얘는 요걸 조금
38:13
더 잘한는데 얘는 물고 잘한다 하는
38:14
건데 대체로 저는 이제 대동서하다라고
38:17
표현을 하고 누가 쓰느냐 이거를
38:20
어디다 쓸 거냐 이게 더 중요한
38:22
시제가 된게 아닌가
38:23
>> 음
38:24
>> 합니다.
38:25
>> 그 여러분 지금 여러분은 보시는 그
38:27
여러분들도 혹시 본인의 뭔가 가장 최
38:31
AI 모델이 있으시다면 저희한테 좀
38:34
알려 주세요. 그리고 이유 왜 나는
38:36
이게 좋더라 요런 것도 써 주시면은
38:39
참 좋을 것 같습니다.
38:41
오케이. 그다음에 어
38:45
잠시만요. 그다음에
38:47
뭐가 있나? 이걸로 어떻게 칼퇴를 할
38:50
수 있는가?
38:52
여기 부분은 이제 조금 어 뭐라
38:56
하지? 저희 지금 터미널 연결해
38:59
가지고 뭐 CLI 이렇게 할 수 있는
39:01
것들을 좀 얘기를 좀 해 주시면은
39:04
좋을 것 같은데. 어.
39:08
아, 어떻게 할까요? 이거를 제가
39:10
한번 지금
39:14
터미널을 한번 볼까요? 잠시만요.
39:28
이게 재미난 CLI뿐만 아니라 다른
39:30
이제 터미널 툴도 결국에는 그니까
39:33
본인의 업무에 대한 이해도가 높을수록
39:35
생산성을 더 많이 올릴 수 있다라고
39:38
생각을 하거든요.
39:39
>> 음.
39:40
도가 높다라고 하는 거는 내가 어떤
39:42
업무를 하고 있고 왜 하고 있고
39:44
동시에 어 어떤 프로세스들을 거치는데
39:47
사실 모든 업무가 다 AI가 할 수
39:49
있는 건 아니고 약간 정해진 단계로
39:53
반복하는 부분을 대체하는 건 AI가
39:55
굉장히 잘해요. 특히 이제 저는 어떨
39:58
때 많이 쓰냐면은
39:59
>> 문서 요약해서 하나 만들어 줘.
40:01
아니면은 티어도 던져주고 이거
40:03
기반으로 뭔가 이렇게 써 줘라고 초안
40:06
만들 때 굉장히 많이 쓰거든요.
40:08
>> 네. 네.도
40:09
도 되고 아니면 아까 여기서 장표에서
40:11
보여진 것처럼 뭐 커밋 로그 유약해서
40:15
>> 보고서 처음보다는 그 뭐냐 그
40:17
스탠드업 미팅할 때나 이번 주 뭐해야
40:20
하는 그런 것들 요약할 때도 굉장히
40:22
좋고요. 자동화가
40:24
좋은데이
40:27
또 다른 이야기가 있습니다. 아무튼
40:29
먼저 준비하신 거 있으신가요? 아.
40:30
아, 아니요. 아니요. 준비한 건
40:32
없고요.
40:33
>> 그냥 이제 제가 저 아까 저도네이
40:36
>> 연결을 해 보니까 여러분 이게 지금
40:39
그 제 거 맥북의 터미널 화면 지금
40:41
공유를 한 거거든요. 그러니까
40:43
여러분이 맥북을 쓰시면은 요렇게
40:45
보이실 테고 아니면은 윈도우 쓰시면은
40:47
뭐 파워쉐이나 아니면 뭐 cmd 그
40:50
명령어 프롬프트 창 있잖아요. 여기에
40:53
이제 제가 재미나이라고 치면
40:56
요렇게 떠요. 지금 보시면은
41:02
제가 지금 녹화랑 뭐 이것저것 다
41:04
하고 있어 가지고 지금 좀 그
41:08
느릴 수도 있는데 아무튼 요렇게
41:09
뜹니다. 요렇게 그래서 이제 재미나이
41:12
연결이 되어 있고 그다음에 여기 지금
41:15
가운데에 타이 메시지 패스 파일
41:18
이렇게 돼 있잖아요. 이렇게 지금
41:20
현재 폴더 뭐 예를 들어
41:24
현재 폴더에 이게 왜 그 엄청 약간
41:29
흐리게 보이더라고요.이
41:31
뭐라지? UI를 이렇게 구성을 이렇게
41:34
해 놓은 건지네
41:35
>> 궁금하네요.
41:36
>> 아마요 재미나이가 옛날에는 빨강 파랑
41:40
초록 노란 컬러를 밀었는데 최근에
41:42
아니지 반대구나 예전에는
41:44
>> 핑크색 파란색 요요 딱 재미나 로고
41:47
색깔 있죠? 그 색깔을 잃었어요.
41:49
그래서 이렇게 바꾼 건데 이거 설정이
41:51
또 가능합니다.
41:53
>> 음. 그렇.
41:54
>> 그래서 저 까만 걸로 쓰고 있어요.
41:56
>> 아, 그렇군요. 오케이. 나중에 저도
41:58
바꿔서 뭔가 해야겠다.
42:00
>> 여기 더블팡 님. 어, 안녕하세요.
42:03
오랜만이 오랜만이신시죠? 아니,
42:06
아니지. 제가 오랜만에 방송을
42:07
했네요. 그죠? 15일에 GPT
42:10
만료인데 재미나이로 갈아타면 되나요?
42:14
>> 재미나이 무료로 쓸 수 있어서 써
42:16
보시고. 네. 어려우니까 예, 양
42:19
다리를 걸쳐 놓고
42:22
>> 예, 맞아요.
42:23
>> 예, 사용을 하시면 되지 않을까?
42:26
>> 저도 GPT도 쓰고 재미나이도 쓰고
42:28
합니다.
42:28
>> 네. 요거 지금 보시면은 그 현재
42:32
폴더에 뭐 파일리스트 알려줘 이렇게
42:34
제가 이제 터미널에다가 이제 써
42:36
놨는데 현재 폴더에 뭐 이런 식으로
42:38
그 어찌 보면은 저희가 뭐 터미널
42:42
명령어 사실 모르잖아요, 여러분.
42:45
근데 그런 명령어들을 얘가 어차피 다
42:48
알고 있고 내가 지금 들어 있는 그
42:52
현재 그 작업 디렉토리 워킹 디렉토리
42:55
안에 있는 파일들이나 이런 정보를
42:57
재미나가 사실 다 볼 수 있으니까
42:59
요걸 가지고
43:01
그 어떤 특정 어떤 명령을 수행시킴에
43:05
있어서 훨씬 편리한 장점이 있는
43:07
거죠. 그 예를 들어서 뭐 어이 내가
43:10
어떤 폴더 안에 여러 가지 이제 파일
43:12
이름이 있는데이 파일 이름을 내가
43:14
원하는 형식으로 그냥 바꿔 줘라고
43:16
하면 사실 그거를 그 채 GPT로
43:20
브라우저 통해 가지고 이제 들어간다
43:23
뭔가 수행하고자 하면은 그 폴더를 다
43:25
자체로 올려 버려야 되잖아요. 혹은
43:28
뭐 그 명령어
43:30
그 이름을 바꾸는 뭐 파이썬 명령어
43:33
혹은 배시 명령어를 알려 줘 해
43:35
가지고는 그거를 이제 복사해서 이제
43:38
터미널에다 돌려야 되는데 이제 그
43:40
CLI를 이렇게 쓰면 그거 자체를
43:42
그냥 없애고 여기 명령어 프롬프트를이
43:45
터미널에다 바으로 직접 입력해서 이제
43:48
얘가 알아서 돌아가는 그런 상태가
43:50
되는 거죠.
43:52
맞아요. 그래서 저는 약간 말씀하신
43:54
거를 어떨 때 쓰냐면은 맥에서는 화면
43:56
스크린샷 찍으면은 이름이
43:59
>> 굉장히 지저분하게 정해지거든요. 뭐
44:01
스크린샷 뭐 날짜 어쩌고 시간 어쩌고
44:03
근데 그거를
44:04
>> 파일 열어보기 전에는 어떤 내용인지
44:06
몰라요. 근데 이제 재미한테 이거
44:08
이미지 봐 가지고 파일 이름은 뭐
44:10
이런 이런 형식으로 해서 해 주면은
44:13
네
44:13
>> 기가 막히게 잘합니다.
44:14
>> 아 진짜요? 대박이다.
44:16
>> 예. 그런 것도 있고
44:17
>> 저 스크린샷 엄청 많이 찍거든요.
44:19
지금 못 보여 드리는데 참아 지웠다.
44:23
라이브 한다고 제가 지웠는데 바탕
44:25
화면에 진짜 스크린샷 그 이미지 파일
44:28
쫙 있거든요.
44:29
>> 맞아요.
44:30
>> 예. 근데 그거 뭐 블로그나 이런데
44:32
올릴 때 그 파일 이름도 사실
44:35
구글에서 랭킹이나 아니면은 이제
44:38
SEO 측면으로 그 파일 이름이
44:41
그림에 있는 내용을 잘 반영하고
44:43
그다음에 내가 타겟하는 어떤 키워드가
44:46
들어가면은 검색이 잘 걸리고 그런게
44:48
있어 가지고 바꿔 바꿔 주거든요.
44:50
맨날.
44:51
>> 네.
44:51
>> 그거를 얘가 기똥차게 잘하겠네.
44:54
>> 그렇죠. 이미지 막 멀티모델 인식해
44:56
가지고 이미지도 제가 알아서 읽고
44:58
>> 그러니까
45:00
>> 괜찮습니다.
45:01
>> 네. 어 프리랜서 님이 저는 클러드랑
45:05
재미나이 아직 사용해 보지는 못했는데
45:07
회사에서 얼마 전 RFP에 따라
45:10
이렇게 구현하겠다를
45:11
입력해서 실제 모바일로 서비스를
45:13
다양하게 구현한 것 같습니다.
45:16
놀랐습니다. 그렇군요.
45:19
아 그리고 이제 그 얘기를 좀 하면은
45:22
그 하긴 해야겠구나. 요
45:25
그 뭐지?이 CLI라고 하는게
45:27
결국에는 우리의 컴퓨터 안에 있는
45:31
>> 파일을 혹은 정보를 재미나이가 다 볼
45:35
수 있는 거잖아요.
45:36
>> 맞아요.
45:37
>> 그래서 이게 그 현업에서 그 하시는
45:41
분들, 일하시는 분들은이 보안 이슈가
45:43
사실이 AI 뭐 이렇게 바이브 코딩
45:46
얘기를 하면은 꽤 빠지지 않고
45:48
나오더라고요.
45:49
>> 아.
45:50
>> 예. 요런 것들은 진짜 요즘에 사실이
45:54
보안 이슈를 뭔가 해결을 하면서
45:57
요것도 잘 사용하고 있게끔 여러 가지
45:59
그 개발이 잘 되고 있죠.
46:03
>> 아 저한테 물어보신 건가요?
46:04
>> 네네.
46:05
>> 제가 AI 모델을 만네 그거에 대한
46:08
제 생각은 어 일단 첫 번째로
46:10
재미나이뿐 아니라 다른 AI 툴들도
46:14
전부 다 동일한 로직을 거치기 때문에
46:16
>> 그죠.
46:17
글이 작정하고 하면은 어떻게든 할 수
46:19
있다. 그래서 그거를 만약에 정말
46:22
보안이 주 그니까 근데 저는 사실 제
46:24
컴퓨터가 털려도 치명적인 사과가
46:26
일어나진 않거든요. 우리 다 하차는
46:28
그런 거라서 근데 정말 중요한
46:30
데이터가 많이 있는 사업
46:32
비즈니스단에서 이야기가 달라지는데
46:34
그러다 보니까 그 보안 이슈를 풀기
46:36
위해서 보통 이제 두 가지 방법을
46:39
하는 거 같아요. 하나는 그 로컬에서
46:41
돌아가는 오픈소스 모델이 있잖아요.
46:43
뭐 OSS라고 부르는데 그 모델을
46:46
설치해 가지고 뭐 추가 파인트닝해서
46:48
돌리던가
46:49
>> 아니면은 자체적으로 LM을 만들던가
46:52
이제 특히 우리나라 대기업 중에 뭐
46:54
네이버의 하이퍼클로바라든지
46:57
엑사원 카나 약간 그런 배경들에서
46:59
시작한 약간 AI 쏘린 막 그
47:02
내용이랑 비슷한게 아닐까라고 생각을
47:04
해요. 그래서 보안이 문제가 될 수는
47:07
있는데 근데 기본적으로 재미나이에서
47:09
재미나 CLI에서 약간 아무래도
47:11
개발적 이야기를 할 수밖에 없는데 빛
47:14
그 이그노어라든지 그다음에 또
47:16
자체적으로 재미나이 이그노어였나
47:19
아무튼 그런 파일을 설정할 수가
47:20
있어요. 그래서이 파일은 그냥 건들지
47:22
마라라고 하는 설정들이 있어 가지고
47:24
원하면 커스텀 할 수 있다 이렇게
47:26
생각하시면 거 같아요.
47:27
>> 아 그렇군요. 저도 이제 저는 이제
47:31
그 이런 어찌 보면은
47:34
뭔가 프레임웍을 만들고이
47:37
뭐라죠? 백핸드나 아니면은 이런 뭐
47:40
네트워을 만든다거나 요런 거를 사실
47:43
저는 지식이 전무하기 때문에 사실
47:46
말씀드리는 거는 조금 조심스럽지만
47:48
그래도 제가 요즘에 그 여러 사람들을
47:52
제가 만나면서이
47:54
어떤 특정 회사에 그니까 대기업
47:57
회사에 그 GPT를 도입을 하시는
48:00
어떤 총괄 책임님하고 이제 얘기를 한
48:02
적이 있는데 이제 그분들도 GPT가
48:05
너무 좋다. 그 사람들이 이제 그
48:08
대기업 같은 경우에는 직원도 되게
48:10
많으니까 쓰고 싶어 할 거 아니에요.
48:12
왜 우리 학 회사는 뭐 이런 시류를
48:15
반영하지 못하냐.
48:18
네. 그런 식으로 이제 컴플레인이
48:20
올라오니까 그분들도 그거를 컴플레인을
48:23
없애고자 어 그럼 이제 도입을
48:25
해보자라고 했는데 사실 그 우리가
48:29
생각하는 것보다이 대기업에서 보안을
48:32
뭔가 담당하신 분들은 진짜 많은 것을
48:35
통제하시더라고요.
48:37
깜짝 놀란게 그 뭐 이제 뭐 당연히
48:41
이제 전화나 뭐 이런 인터넷이나 요런
48:43
것도 당연히 뭐 로그나 이런 거를 다
48:46
이제 감시를 하고 그리고 그 프린트
48:50
된 거 있죠?
48:52
프린트된 것도 그걸 예, 그게 이제
48:56
어, 뭐이 인터넷이나 아니면은 뭐
48:59
유선으로 이렇게 뭔가를 하면은 이게
49:01
로그가 남지만 프린트를 해 버리면은
49:04
그게 이제 볼 수 있는 기능이
49:05
없다라고 해 가지고 거기다가도 뭔가
49:08
그 프린트에다가도 뭔가를 설치를 해서
49:10
어떤 거를 프린트를 했는가 요런 것도
49:13
다 추적을 하는 그런 마당에
49:15
>> GPT를 이제 어떤 특정 회사에다가
49:19
>> 이제 도입을 했는 했는데 거기서 다
49:22
솔랑 다 뭔가 데이터 다 가져가고
49:26
그래 버리면은 이게 말이 안
49:28
되잖아요. 그래 가지고 뭔가 그이
49:31
인트 비슷하게 한꺼플 이렇게 딱 씌워
49:34
가지고 거기에서 이제 그 자료가 다
49:37
이제 걸러지게끔 하고 그다음에 또 그
49:41
파일 자체도 뭔가 암호화가 이제 되어
49:44
있는 상태에서 GPT가 알아먹을 수
49:46
있게끔 뭔가 또 노력을 이제 시도를
49:49
엄청 많이 하시더라고요. 그래
49:51
가지고는 것도 아이 진짜 많은게 많이
49:54
변하고 있구나 하는 생각이 들고요
49:57
CLI도 아마도 이제 그러한 어떤
49:59
환경 하에서 아마 돌아가지 않을까라는
50:01
생각이 듭니다.
50:02
>> CL도 그 저는 이제 아마 그쪽
50:04
분야는 해당이 없는데 보통은 이제
50:06
개인 레벨에서 쓰는 거를 이제 많이
50:08
상상을 하는데 아까 말씀하셨던 구글
50:11
워크스페이스나 혹은 조금 더 프로덕션
50:13
레벨에서는 버텍스 AI라고 하는게
50:15
있다고 하더라고요. 구글에서
50:17
>> 버텍스 AI 네네. 그쪽도 약간
50:19
API 비슷한데 조금 더 빡센 거라고
50:21
전 이해를 하고 있어요. 써 보지
50:23
못했는데요
50:25
>> 재미나 CRI를 쓸 수 있는데
50:27
그거에선 약간 엔터프파이즈 레벨로 뭐
50:29
보안이라든지 그런 기능을 제공하는
50:32
걸로 알고 있어요.
50:33
>> 아, 그렇구나. 그러니까는 요거 말고
50:35
이제 그 엔터프라이즈 뭔가 서비스도
50:37
또 따로 있나 보네요.
50:39
>> 아, 그니까 재미나의 CRI 똑같은데
50:41
그
50:42
>> 사용 방법이라고 하나튼 그거에 따라서
50:45
하시는게 다양하다 정도로 알고
50:47
있습니다. 음, 알겠습니다. 어.
50:48
아, 그리고 이제 저희 아까 그 잠깐
50:51
말씀해 주신게 여기에서 바로 설치
50:54
가능하다고 했잖아요.
50:56
>> 네.
50:56
>> 그런 거를 어떻게 이제 사용을
50:58
하나요?
51:00
여기다가 그거 될지 모르겠네요. 아,
51:03
안 되면 쪽팔린데
51:04
>> 쓰기로운 통계 생활에 대해서 설명해
51:07
줘라고 하면은네
51:08
>> 하지 않을까요? 구글 서치가 아마 뜰
51:10
거 같거든요.
51:12
>> 통계생활
51:13
>> 네, 맞죠?
51:14
>> 유튜브 채널에 대해서
51:17
>> 네.
51:18
>> 설명해 줘.
51:19
>> 네라고 하면 아마 막 하면서 구글
51:21
서치라는 툴이 나올 거예요. 제
51:24
희망으로는.
51:28
맞아. 이렇게 구글 서치하면서
51:30
>> 네.
51:31
>> 이전에 자기가 학습
51:32
>> 아 지금 유튜브 채널 커리해 가지고
51:34
바로 연결이 되는구나. 서칭 웹
51:36
이렇게
51:41
>> 그래서
51:43
구글 서치랑 연동되는게 굉장히 또
51:46
>> 음
51:47
>> 매력이다.
51:50
바로 나오네요. 슬통 랩이라고 하는
51:52
커뮤니티 운영도 하고 있다. 요것도
51:53
사실 최근에 만든 건데 서치를 한게
51:56
맞네.
51:57
>> 음. 음.
51:59
>> 근데 이제 그럼에도 불구하고 가끔씩
52:01
이제 하자를 낼 때가 있어요. 특히
52:03
이제 대화 토큰이 길어질수록 얘도
52:05
약간
52:06
>> 말이 꼬이고 할 때가 있긴 한데
52:08
>> 네.
52:09
>> 그래서 AI를 막 맹신하진 않고요.
52:12
저도 가능하면은 항상 검토하고 쓰려고
52:14
합니다.
52:15
>> 음. 음, 그렇군요. 이게 또 저희
52:18
슬기로운 통계 생활이 구독자분들이나
52:21
지금 이제 실 시청자분들은 사실 또
52:24
그 R을 많이 사용을 하시고 파이썬도
52:27
당연히 요즘에는 좀 많이 들어오셨을
52:29
텐데 그래도
52:31
>> 알선 대용들이 되게 많아요. 여기
52:33
지금이 슬통 구독자분들 중에. 근데
52:36
여러분 이에 저희 알 쓰시는 분들
52:39
중에서 아직도 아마 알 스튜디오
52:42
쓰시는 분 태반인 거 잘 알거든요.
52:44
그럼에도 불구하고 그 파지트론이라고
52:48
그 새로 나왔잖아요, 아이디가.
52:50
그래서 퍼짓에서 나온 퍼지트론에서도이
52:53
그이
52:54
>> 재미난 CLI를 쓸 수가 있습니다.
52:56
예. 그래서 고은 그게 가능하다.
53:00
근데 요게 이제 가능하게 되면은 진짜
53:03
좋은게 어 예를 들어서 우리 데이터
53:06
분석 프로젝트를
53:08
포지트런에서 켜고 혹은 BS 코드에서
53:10
이제 켜고 그 폴더에 있는 파일들을
53:15
다 얘가 볼 수 있고 해석을 해 줄
53:17
수 있고 아니면 코드를 작성을 해 줄
53:19
수 있고 요게 이제 이때부터 또
53:22
신세계가 펼쳐지는 거죠.
53:24
>> 맞아요.
53:24
>> 예. 그래서 여러분 이거 꼭 한번 써
53:27
보세요. 나중에. 그 지금 아마 제가
53:30
띄워 놓을 수 있을 것 같은데. 지금
53:33
띄워 놓은 거 같은데. 잠시만요.
53:42
음.
53:45
이거를 스톱 툴게요.
53:50
그리고
53:52
프레젠트를 어떻게 하지? 잠시만요.
54:05
>> 오.
54:06
>> 네. 여러분 보이시나요? 혹시
54:10
여기 보면 제가 오픈 폴더에
54:23
뭐랄까 파이썬 프랙스라고 하는 요거는
54:26
그냥 거의 빈 폴더라고 보시면
54:28
됩니다. 빈 폴더라고 보시면 되고
54:35
여기에 이제 터미널에다가 이제 오른쪽
54:37
터미널에다가 재미나를 치면은
54:48
요렇게 나온다.
54:50
그래서 현재 예를 들어서 지금이
54:54
폴더가 요렇게 생겼으니까 여기 안에
54:56
있는 파일이 뭐가 있나?
54:58
현재 폴더.
55:09
제가 또 하나 재밌는 걸 알려
55:11
드리면은 그 슬래시하고 네네.
55:14
>> 이닛이라고 치면은
55:16
>> 네.
55:17
>> 그러면 얘가 그 돌아가는 명령어 중에
55:19
아까 우리 재미나이.md
55:21
이야기했었잖아요.
55:22
>> 네. 네. 네.요 요 이닛을 치면은
55:24
제미나 CLI가 현재 폴더 내용을
55:26
읽어서 그거 바탕으로 제미나이.md를
55:29
만들어 주거든요.
55:30
>> 어 이닛을 치면 다시
55:33
>> 네네.이 명령어가 최근에 추가된
55:35
명령어인데
55:36
>> 네
55:37
>> MD가 굉장히 좋은데 사실 사람들
55:39
입장에서 매번 만들기 까다롭다 그런게
55:41
많았어요. 귀찮다네
55:43
>> 자동으로 만들어 줘라 하는 기능을
55:44
>> 아
55:45
>> 또 넣어 줬더라고요. 그래서
55:48
>> 그러면 지금 여기 지금 폴더 제가요
55:51
파이썬 프랙티스라고 하는이 폴더를
55:53
프로젝트 폴더를 연 건데
55:55
>> 여기에다가 이제 이닛을 치면이 폴더
55:58
기준으로 재미나의 MD가 이제 생기는
56:01
거네요.
56:01
>> 맞아요. 맞아요. 그이 지금 커서에
56:03
보시면 아래에 점 해서 파이썬
56:06
프라티스 그가 현재 작업증인 디
56:08
토리가 나와 있고 그거 기준으로
56:10
>> 그니까 이거랑 그 하위 폴더를
56:12
기준으로 하는 걸로 알고 있습니다.
56:14
>> 네. 아 그러면 이제 얘가 알아서
56:16
>> 예. 처음에 빈 MD 파일을 만들고
56:20
>> 그다음에 이제 안에 있는 파일들을
56:22
읽어서
56:23
>> 아이 프로젝트는 뭐다? 앞으로 이렇게
56:26
작업해야 된다. 그런 식으로
56:28
>> 그 MD 파일을 자동으로 만들어 줄
56:30
거예요. 아마. 아, 그렇군요. 이게
56:32
지금 아, 그러면은 여기다가
56:35
하기가 조금 그러네. 진짜 프로젝트
56:39
폴더에다가 하면은 진짜 좋겠다.
56:41
>> 네.
56:41
>> 이거는 제가 그냥 뭔가 테스트를 해
56:45
놓은 거라서 뭔가 목적이나 이런게
56:47
사실 없는데 다른 예를 들어 제가
56:50
지금 뭐 알 책을 작업을 할 때 쓰는
56:53
폴더에다가 하면은 얘가 알아서 이거를
56:56
읽어 주고 그거를 하는군요.
56:58
>> 맞습니다. 맞습니다.
56:59
>> 음. 미나 C가 약간 아까 말씀하셨던
57:02
것처럼 그 터미널에서 하는 작업들을
57:06
이제지가 혼자 할 수 있는데 하기
57:08
전에 약간 물어봐요. 이거 그 파일
57:10
수정이라든지 위험한 작업들은 허용을
57:13
해야 되는 것들이 있어서 필요하면은
57:15
그때그때네
57:16
>> 허용하면 되고
57:17
>> 여기서도 지금 1번 2번 3번으로
57:19
지금 예스 얼라원스랑 뭐라웨이스
57:23
>> 그리고
57:24
>> 물어보는게 나 이제 데미나 MD
57:26
파일을 만들 건데 그러기에서 이제
57:28
어떤 파일이 있는지 보려고 한다.
57:30
그래서
57:31
>> LS라고 하는 터미널 명령어를 실
57:33
실행할 건데
57:34
>> 한 번만 허용할 거냐 아니면 이제
57:36
이후에도 내가 LS 쓸 때 안
57:38
물어보고도 할 수 있게끔 허용할 거냐
57:40
아니면 쓰지 말라 할 거냐
57:42
>> 그죠.
57:43
보통은 이제 근데 어웨이즈를 켜놓고
57:47
쓰는게 이제 사실 맞고 제가 알기로
57:50
이제 요렇게 해놓고 그 왜 기이랑
57:53
연동시켜 가지고
57:55
작업을 얘가 또 다 해 주잖아요.
57:57
>> 맞아요.
57:58
>> 그래서 뭔가 내가
57:59
>> 손 쓸 수 없는 그 지경이 됐다.
58:01
그럼 다시 원상 복귀해 줘라라고 하는
58:04
것도 기술을 통해 가지고 이제 해 줄
58:06
수 있는 거잖아.
58:07
기 기 어 비슷합니다. 자체적으로
58:11
체크포인트라고 하는 기능이 있고요.
58:13
그 안에서 깃을 쓸 거예요. 아마.
58:15
>> 아요 제미나의 그 CLI 자체가
58:18
체크포인트라고 하는 기능이 있고 그
58:20
기능을 구현함에 있어서 이제 깃을 또
58:22
연동을 쓴다.
58:23
>> 네. 네.
58:24
>> 그렇군요.
58:31
일단은 이렇게 한번 해서 보겠습니다.
58:34
뭐 무슨 짓을 하는지.
58:38
어, 다 만들었다고 하네요.
58:39
>> 네.
58:41
지금 근데 뭐 어디 아, 여기 왼쪽에
58:44
>> 여기 생겼다.
58:45
>> 네.
58:46
>> 어,
58:48
요런 식으로.
58:50
>> 예.
58:55
오케이. 좋네요. 나중에 한번
58:57
구경시켜 주세요. 이렇게 되어 있는데
58:59
잠시만요. 저
59:03
일단은 여기에서 그
59:07
이왕한 거 몇 가지만 더 한번 해
59:09
볼까요? 아까 그 여기서 나노바나
59:12
이제 사용할 경우에
59:15
>> 그 명령어를 그냥 여기다가 타입을
59:17
다시 슬래시를 치면 제가 원하는 어떤
59:21
것들이 이제 나오는 거죠.
59:24
>> 기본으로는 여기 있는 것처럼 27개가
59:26
있고요. 나노바나는 약간
59:28
익스텐션이라고 해서 MCP 혹시
59:30
들어보셨나요? 그거 비슷한 개념인데
59:33
그거를 추가로 여기다 터미널에 설치를
59:36
해야 됩니다.
59:36
>> 아 어 여기서 바로 설치 가능한가요?
59:39
설치는 바로 가능한데 API 키를
59:42
써야 될 거예요, 아마.
59:43
>> 어. 어, 그러면 안 되는 건가?
59:47
>> 조금 걸리죠. 한 한 5분, 10분
59:49
이렇게 걸리지 않을까 싶습니다.
59:50
>> 그러면은 그거는 안 하겠습니다.
59:52
>> 네. 근데 어쨌든 설치가 됐다라고
59:54
하면은
59:55
>> 네. 네. 네.
59:56
>> 아, 아닌가? 제 화면을 보여줄 수
59:58
있나?
59:58
>> 어, 한번 보여 주실래요?
1:00:00
>> 잠시만요.
1:00:01
>> 네. 제가 끄겠습니다.
1:00:07
>> 자, 잘 될지 모르겠네요.
1:00:13
아, 저는
1:00:15
큰일이다. 여기서 하면 안 되는데
1:00:16
이거 보통 저는 이제 내문서 그니까
1:00:19
그냥 하면 안 되고 여기서
1:00:21
>> 세미나이를 하고
1:00:23
>> 네. 다큐먼트 들어가서
1:00:25
>> 네. 네.
1:00:25
>> 어, 아까 말씀하신 것처럼 요게 지금
1:00:28
바뀌었네요. 그죠?
1:00:29
>> 네. 저는 위에 이미지 많은 거 좀
1:00:31
번거로워서
1:00:33
>> 다 이었고요.
1:00:34
>> 그리고 추가로 저는 이제 나노 바나나
1:00:36
익스텐션을 설치를 했어요. 조금긴
1:00:38
하지만 설치를 했고 여기다가 이제
1:00:41
>> 어
1:00:42
아 어떻게 무슨 걸 해야 될까 고양이
1:00:46
그림을 그려 줘라고 합니다.
1:00:49
>> 네
1:00:49
>> 그러면은 이제지가 알아서 막 장구를
1:00:52
굴려가면서 아 이게 뭘까 또 열심히
1:00:54
또 토큰을 소모하고 있죠. 그러면
1:00:56
고양의 그림을 그려 드릴게요 하고요
1:00:58
제너레이트 이미지라는 툴을 써서
1:01:00
이미지를 만들겠다라고 하는 거예요.
1:01:02
그 이제 언로 원스가
1:01:03
>> MCP 서버로 이제는게
1:01:06
지금 보이는 거
1:01:06
>> 맞아요.
1:01:07
>> 근데 뭐가 안 된다라고 하는데 아
1:01:10
>> APP키
1:01:12
>> 이게
1:01:13
예 여기서 하면 될 겁니다.
1:01:17
>> 아 이거 API도 뭔가 저장해 놔서
1:01:19
거기다가
1:01:20
>> 맞아요. 맞아요. 폴더에서 저장을
1:01:22
하니까 네.
1:01:23
>> 폴더마다 약간 프로젝트마다 API키
1:01:25
다르게 한다든가 그런 목적인 거
1:01:27
같아요.
1:01:32
아니다. 좀 바꾸죠. 통계를 공부하는
1:01:35
고양이 이미지를 그려 줘라고 하면은
1:01:43
그러면 조금
1:01:46
걸리나요?
1:01:48
예. 그러면 이제 이거 할 거다라고
1:01:50
하고이
1:01:57
나노 바나나를 쓸 수 있습니다.
1:02:00
그리고 아마 API 발급 자체는 돈이
1:02:02
드는 건 아닐 거로 제가 기억을
1:02:03
해서요.
1:02:04
>> 네. 네.
1:02:05
>> 열심히이 만들고 있고 파일을요
1:02:08
터미널로 보여 드릴 수 있을 것
1:02:10
같은데 잠시만요. 아마이 딱 보면은
1:02:11
>> 프리뷰로 해서 볼 수 있지 않나요?
1:02:15
그걸 제가 모르겠습니다. 아니면 제가
1:02:16
그냥 제 그 향을 보여 드릴게요.
1:02:18
>> 네.
1:02:21
이렇게 나왔고 여기 여기 CLI
1:02:23
폴더에 나노 반환 아웃풋이라는 폴더를
1:02:26
제가 만들고
1:02:27
>> 음
1:02:27
>> 그 안에다가 이제 이미지를 만드는
1:02:29
거예요.
1:02:30
>> 음
1:02:30
>> 그
1:02:31
>> 이게 여러분 그 왜
1:02:35
그냥 브라우저에서 나노바나 사용해
1:02:37
가지고 이제 그 생성을 하면은
1:02:41
다운로드를 저희가 매번 받아야잖아요.
1:02:43
근데 그거 다운로드 안 되는 경우도
1:02:45
되게 많은 거 아시나요? 근데 이제
1:02:47
요런 걸로 이제 바로 작업을 하면은
1:02:49
내 컴퓨터에서 바로바로 이렇게 볼
1:02:51
수가 있게끔 그죠?
1:02:54
>> 나온다.
1:03:01
>> 아, 요렇게
1:03:01
>> 그 이런 식으로.
1:03:03
>> 음. 다른
1:03:04
>> 리그레션 해 놨네.
1:03:07
>> 뭐 굉장히
1:03:08
그럴싸. 물론 여전히 약간 한글
1:03:11
글자를 잘 못 그린다거나 하는 사소한
1:03:14
오류도 있긴 한데 약간 글자 없으면은
1:03:16
이미지를 굉장히 잘 만든다라고
1:03:18
생각하시면 뭐 무엇보다
1:03:20
>> 왜 왔다 갔다 하지 않고 그냥
1:03:21
말만으로 이미지 만들 수 있다는 게
1:03:24
>> 장점이 아닐까
1:03:25
>> 음
1:03:26
>> 생각합니다.
1:03:26
>> 그렇죠?
1:03:28
>> 오케이.
1:03:29
이게 이제 그 어찌 보면은 제
1:03:34
생각에는 나노바나는 그 코딩을 하지
1:03:37
않는 분들 있잖아요.
1:03:40
그런 분들이 그 뭐라 하지
1:03:44
뭐 마케팅이라든지
1:03:47
>> 그런 거 카드 뉴스 제작하고
1:03:50
>> 그럴 때 진짜 기똥차고
1:03:52
>> 사실 그 저희 이제 프로그래밍 하는
1:03:55
입장에서는 저는 이런 그 뭐 코덱스나
1:03:59
그리고 여기 지금 그
1:04:02
뭐냐
1:04:03
>> 클로드 코드
1:04:05
>> 예 클로드나 아니면 여기 지금 그
1:04:07
CLI 이렇게 아이디에서 직접적으로
1:04:09
적으로 AI 그 사용해서 이제 할 수
1:04:12
있는 그런 작업들의 그 장점이라고
1:04:16
하면은 진짜
1:04:20
그냥 단적으로 제가 이번에 그 알북
1:04:23
제가 그 출판한 거 있잖아요. 걔가
1:04:25
그래도 한 300페이지 넘어가는
1:04:28
앤데이 컬터 파일로 거의 40개였나
1:04:32
그렇게 작업을 했거든요. 근데 그 어
1:04:36
내가 지금 있는 폴더에 지금 컬토로
1:04:38
챕터가 이제 뭐 이렇게 있다. 근데
1:04:41
그중에서 특정 어떤 그 내가 생각하는
1:04:45
바꾸고자 하는 부분들을 검색해 이제
1:04:48
바꾸는게 아니라 그냥 내가 요런
1:04:51
식으로 설명을 했으면 그거 말고 다른
1:04:53
식으로 설명해 줘라고 해 놓고 그게
1:04:56
한 한 번씩 이렇게지가 알아서
1:04:57
이터레이션 돌아가면서 이제 1 챕터에
1:05:00
요런 거 네가 언급했으니 요렇게
1:05:02
바꾸겠다.
1:05:03
>> 3 챕터 어디 부분은 요렇게
1:05:05
바꾸겠다. 요거를 이제 해
1:05:06
주더라고요. 그래서 이게 따지고
1:05:09
보면은 저 제가 그이 파이썬 책 할
1:05:14
때 검수를 맡겼을 때 그게 검수
1:05:17
맡기는 시간 기간도 한 일주일에
1:05:19
그다음에 한 번씩 그 옷 탈자 뭔가
1:05:23
그 이제 발견하면은 건당으로 거의
1:05:26
5,000원인가 만 원인가 아무튼 뭐
1:05:29
그랬었나? 1,000원이었나? 아무튼
1:05:30
그런 식으로 건당으로 이제 돈을 다
1:05:32
받는 그런 작업을 했었어요. 근데게
1:05:35
진짜 프롬프트 한 줄로 거의 한 5분
1:05:38
그죠.
1:05:39
>> 다 돌아가더라고. 저 그 진짜 깜짝
1:05:40
놀랬어요. 그래서 저랑 같이 이제 그
1:05:43
지금 상도님이 이제 와 이거는 진짜
1:05:46
혁명이라고.
1:05:51
더블케팡님 포지트론 머시기 설치 중.
1:05:58
근데 포지트론이 아마 자체 AI
1:06:01
익스텐션이 들어 있을 거예요. 근데
1:06:03
거기는 엔트로픽
1:06:06
그 모델을 쓰거나 API 키로 아니면
1:06:08
기터브 코파일럿을 기본으로 제공하고
1:06:10
있는데 어찌됐건 둘 다 아닌가? 기터
1:06:13
코펠러든 또 무료로 학생은 좀 무료로
1:06:15
쓸 수 있을 것 같긴 한데
1:06:17
>> 네
1:06:17
>> 그거에 비해서 재미나이도 쓸 수 있다
1:06:20
생각네
1:06:20
>> 지금 그 재미나이가 이제 CLI로
1:06:22
이렇게 들어올 수 있고 아까 제 거
1:06:26
그에서 잠깐 보여 드렸었는데 거기에도
1:06:29
어 코덱스 익스텐션이 돼요.
1:06:32
그러니까는 그 퍼지트론 자체가 이제
1:06:34
VS 코드를 거의 따와 가지고 이제
1:06:37
위에서 올린 거잖아요.
1:06:38
일렉트론이었나? 아무튼 뭐 그거
1:06:40
위에다가 이제 올린 걸로 제가 알고
1:06:42
있는데 그래서 그 BS 코드에서 쓰던
1:06:46
어떤 쓰는 익스텐션 자체를 그냥
1:06:48
포지션에서 다 가지고 쓸 수 있어
1:06:50
가지고 그 코덱스 익스텐션도 그냥
1:06:53
연결하면은 그냥 됩니다. 그래서 지금
1:06:55
아마 퍼지트론에서도 다 이제 쓸 수
1:06:58
있는 상태가 된 거 같아요.
1:07:02
예. 퍼스트론 얘기를 하면은 또 이제
1:07:05
너무 이야기가 길어질 것 같아 가지고
1:07:07
[웃음]
1:07:11
>> AI가 어
1:07:13
>> 뭐 꼭 재미 저는 재미나 CLI 쓰긴
1:07:15
했지만 사실 어떤 AI든 다
1:07:17
대동수의하다고 말씀을 드렸고 뭐가
1:07:19
그랬든간에
1:07:20
나온 이제 3년 4년밖에 안 된
1:07:22
기술이기 때문에 사실 막 전문가라고
1:07:24
할 수 있는 사람이 그렇게 많지
1:07:25
않거든요. 그래서 지금부터 많이
1:07:27
쓰면서 경험치 쌓아가는게 더 중요한게
1:07:30
아닐까 그런 생각합니다. 맞아요.
1:07:33
이거 뭐 진짜 사실
1:07:36
그 어느 정도로 여러분이 쓰시는지
1:07:39
그런 거는
1:07:41
저도 잘 모르겠지만 어 안 그래도 저
1:07:43
사전 준비한 것 중에 그 얘기
1:07:45
있었는데
1:07:46
>> 그
1:07:49
어디냐? 아,
1:07:51
진화 님이 했던 뭔가 AI를 사용해서
1:07:55
했던 것 중에 가장 쓸데없지만
1:07:57
뿌듯했던게 있다면
1:08:01
>> 쓸데 없지만 뿌듯한 거
1:08:03
>> 저는
1:08:04
>> 그니까
1:08:05
>> 재미나 CLI 나오기 전에도 약간
1:08:07
AI로 개발을 많이 했었어요. 그리고
1:08:09
이제 그때는 기더브 코파일럿을 많이
1:08:12
썼는데
1:08:13
>> 그때 이제 저 사실 지금도 러스트
1:08:15
사용법 모르거든요.고 고사용법도 고
1:08:18
>> 그런 것들 써 가지고 막 뉴스래터
1:08:20
돌리는 거 만들고 그다음에
1:08:23
>> 일렉트론 비슷한게 러스트도 타오리라고
1:08:25
하는 프레임워크가 있어요.
1:08:27
>> 네네.도 도 모바일도 만들 수 있고
1:08:29
뭐 이익스큐터블 EXA 만들 수 있는
1:08:32
프로그램인데
1:08:33
>> 걔가 일렉트론에 비해서 훨씬 더
1:08:35
가볍고 성능이 뛰어납니다. 근데 이제
1:08:37
유일한 단점이 러스트로 되어 있어서
1:08:40
러스트를 모르면은
1:08:42
>> 그걸 손댈 수가 없어요. 근데 AI
1:08:44
님은 알고 계시니까 이제 같이 작업해
1:08:46
가지고 막 이것저것 만들었고 최근에
1:08:50
조금 이제 지금 학교 가고 있지만
1:08:52
학교 가기 이전에 어떤 생각까지
1:08:53
했었냐면은 아 이거 샤이니를 거의 다
1:08:57
심을 수 있을 것 같다라는 확신이
1:08:58
있었거든요. 몇 년 전에 이미 누군가
1:09:00
시도를 했었어요. 그 샤이니 자체를
1:09:02
그냥 exe 파일로
1:09:04
>> 네. 애초에 그거 일렉트론으로 심는
1:09:07
거는 저는 이미 도사가 돼 버렸고.
1:09:09
>> 어. 진짜요?
1:09:10
>> 리로도 할 수 있지 않을까라는 생각.
1:09:12
>> 나중에 좀 가르쳐 그 강의 좀
1:09:14
내주세요.
1:09:16
[웃음]
1:09:17
>> 기회가 되면은 하겠습니다. 이렉션인데
1:09:19
좋은데 너무 무거워 가지고
1:09:20
>> 무거워서
1:09:22
>> 간단한 뭐 1 + 1 계산하는 것도
1:09:24
기본이 300m 400m 하거든요.
1:09:26
일렉터 자체가 커서. 네. 네. 네.
1:09:28
근데 이제 그거를
1:09:30
>> 방금 말씀하신 그 지금 정확하게
1:09:32
이름이 잘 모르겠습니다. 뭐뭐 뭔지
1:09:34
모르겠지만은 아무튼 더 가벼운
1:09:37
프레임웍으로 바꿔서
1:09:39
>> 차이니를 올릴 수 있다.
1:09:41
>> 네. 네.
1:09:41
>> 와 그러면은 사실 되게 좋을 텐데
1:09:44
뭔가 설치 파일로 차이닉을 팔 수
1:09:47
있는 거잖아요.
1:09:48
>> 맞 설치도 되고요. 맞아요. 딱 그냥
1:09:51
RG 파일 딱 전달해 주면은 그거
1:09:53
압축 풀어서 쓰는 거죠. 오,
1:09:56
상품화를 할 수 있는 거네, 결국엔.
1:09:59
>> 그죠?
1:10:00
>> 예.
1:10:02
꼭 하세요.
1:10:03
>> 제가 전회사에서 그거를 너무하고
1:10:05
싶었는데이 시대가 맞지 않아 가지고
1:10:07
못했습니다.
1:10:07
>> 아, 여기 시대가 무슨 상관인가요?
1:10:12
저 요즘에 그 애들 이제 가르치고
1:10:16
이럴 때 제가 파이썬 샤이니로 그
1:10:19
대시보드 만들고 이런 거 제가
1:10:20
가르쳤거든요.
1:10:22
>> 어, 요즘에 이제 AI로 이제 그
1:10:25
대시보드를 만드니까 애들 만든게 진짜
1:10:28
기똥 차요.
1:10:30
>> 어, 예전에는 절대 어,이 애들을
1:10:33
내가이 정도 시간을 가르쳐서요
1:10:36
아웃풋을 뽑을 수 있을까? 절대 못
1:10:38
뽑을 것 같은 것들이 이제 뽑혀서
1:10:41
나오더라고. 그래서
1:10:43
>> 예. 그래서 어 요거 되게 좋다라는
1:10:46
생각이 들었었는데 그게 만약에 뭔가
1:10:49
이렇게 딱 어떤 파일로 패키지와 해
1:10:51
가지고 보낼 수 있다 그러면 진짜
1:10:53
너무 좋을 것 같습니다.
1:10:55
>> 맞아요.
1:10:56
>> 음.
1:10:57
>> 어. 자, 그다음에 또 한번 더
1:10:59
진행을 해 보겠습니다. 거의 다 끝난
1:11:01
거 같은데. 어.
1:11:04
코딩을 몰라도 내 아이디어를 현실로
1:11:06
요거는 뭐 AI면 AI 시대니까는
1:11:10
그렇긴 한데이 비개발자가이
1:11:14
책만 보고 네이티브 애까지 출시가
1:11:16
가능할까요?
1:11:18
아 요게 지금 이제 왜 나온 거냐?
1:11:21
>> 네.
1:11:21
>> 네. 여기 지금 보면은 뭐 중간에 그
1:11:29
앱을 이제 만드는 코인 모니터행 앱을
1:11:32
만든다고 이제 되어 있는데
1:11:34
>> 맞습니다.
1:11:34
>> 이게 이제 뭔가 솔직히 코딩 1도
1:11:37
모르는 코알못이이 책만 보고 앱
1:11:39
출시까지 갈 확률을
1:11:41
>> 몇 퍼센트가 될까?
1:11:43
어허.
1:11:45
의지가 있다면 100이 되는데 근데
1:11:47
제가 구분하고 싶은 거는 앱 개발
1:11:49
배이랑 앱 출시 두 단계는 구분하면
1:11:52
좋을 거 같아요. 그 앱 개발은
1:11:54
2책만으로 되는데 그 만든 앱을 뭐
1:11:57
앱스토어라든지 구글 플레이 스토어
1:11:59
이런 데다 올리고 배포하는 건 아예
1:12:01
다른 과정이거든요.
1:12:02
>> 음.
1:12:03
>> 그래서 그건 저도 잘 모릅니다. 저도
1:12:04
한번 해 봤는데
1:12:06
>> 네. 많이 복잡하더라고요. 물론
1:12:08
그것도 AI한테 물어보면 되긴 되는데
1:12:10
그거는 CLI가 할 수 있는게 아니라
1:12:11
막 서류 내고 매일 보내고 해야 되는
1:12:13
그런 것들이 많아서 그래서 출시는
1:12:16
모르겠지만 출시도 사실 안 될 건
1:12:18
없지만 출시는 조금 더 이거 말고도
1:12:21
다른 운영적인 지식과 경험이 필요하고
1:12:24
네이티 개발은 예 충분히 가능하다.
1:12:27
>> 음. 아, 근데 이제 저는 그 이제
1:12:32
제가 꼰대 느낌이 조금 있을 수도
1:12:34
있는데 이런 말을 하면은 그 여러분
1:12:36
이제 비개발자 뭐 데이터 분석도
1:12:39
마찬가지예요. 그러니까 여러분이 어
1:12:42
저 B 전공자인데 데이터 분석 잘할
1:12:45
수 있을까요? 저는 B개발자인데
1:12:49
뭐 앱 뭐 만들 수 있을까요? 이렇게
1:12:53
하는 거는 그냥 정답이 정해져
1:12:55
있어요. 아, 현재는 비전공자지만
1:12:58
전공자가 되면 데이터 분석을 잘할 수
1:13:01
있고
1:13:02
>> 개발자가 되면 개발을 잘할 수 앱을
1:13:05
만들 수 있고 요런 거예요. 그
1:13:08
>> 근데 이제이 AI 시대가 이제 되면서
1:13:12
>> 비전공자가 전공자가 되는 기간이 엄청
1:13:15
빨라졌다라고 저는 생각을 합니다.
1:13:17
비전공자가
1:13:19
데이터 분석 잘할 수 있냐? 못
1:13:20
합니다.
1:13:22
그리고 [웃음]
1:13:23
이제 비개발자가 앱 뭐 만들 수
1:13:26
있냐? 지금 만들긴 하겠지만은 뭔가
1:13:28
효율적으로 뭐 진짜 뭔가 출시할 수
1:13:30
있는 거 만들 수 있냐? 전공자가
1:13:32
되면은 만들 수 있다. 이제 당연히
1:13:35
A한테 이제 물어보고 그 예전에 저
1:13:37
통계에 가르치는 것도 요즘에 가르치는
1:13:40
거랑 예전에 가르치는 거랑 완전
1:13:41
다른데이
1:13:44
뭐라 그지? 그러니깐
1:13:48
공부를 잘하는 잘할수록 뭔가 찾는
1:13:51
찾는 능력이나 새로운 걸 받아들이는
1:13:53
그런 능력이 되게 좋잖아요. 근데
1:13:56
그게
1:13:57
>> 그죠 그죠. 학습력이 되게 좋은데
1:13:59
그게 진짜 비약적으로 뭔가 높아지고
1:14:03
특히나이
1:14:04
꼬리의 꼬리를 물면서 학 특정 분야를
1:14:07
내가 알고 싶다라는 의지만 있으면은
1:14:09
이게 진짜 깊이까지 가는게 엄청
1:14:11
빨라져 진 거 같아요. 그래서 뭐 제
1:14:15
생각에는 현재 비발자더라도
1:14:18
요거 사실 이런 AI 잘 활용한 채로
1:14:22
뭐 3, 4개월만 이제 구르면은 사실
1:14:24
앱 충분히 만들 수 있죠.
1:14:26
3 4개월도 길고
1:14:28
>> 예
1:14:29
>> 시간만 많으면 3, 4주도 가능하고
1:14:32
오히려 이제
1:14:33
>> 비개발자, 비전공자 이런 사람들이 더
1:14:36
잘할 수 있다고 저는 생각을 하는데
1:14:37
그 이유는 네.
1:14:39
>> 개발자나 전공자는 약간 자기가 배운
1:14:41
그런 프로세스가 있잖아요. 개발은
1:14:43
요렇게 해야 돼. 뭐 앱 요게
1:14:45
들어가야 돼. 분석에는 요런 단계가
1:14:47
있어야 돼라고 하는 그 거에 다칠 수
1:14:50
있다고 생각을 하거든요. 네.
1:14:52
비전공자는
1:14:54
그냥 목적만 있고 이거 가는 과정은
1:14:57
어떻게 해야 되든 상관없는 경우가
1:14:59
많아서 물론 대부분의 경우 그만큼이
1:15:02
잘 다듬어진 길이 아니라 막 헤매기
1:15:04
때문에 고생을 많이 하지만 그렇기
1:15:06
때문에 가끔씩 약간 그 파괴적
1:15:08
혁신이라는
1:15:10
>> 부당한 단어를 쓰고 싶은데
1:15:11
>> 네
1:15:12
>> 그렇기 때문에 생각에 제한이 없어서
1:15:14
더 잘할 수 있지 않나라고 저는
1:15:16
생각합니다.
1:15:16
>> 그죠. 그리고 저도 이제 처하면은 또
1:15:19
너무 또 꽃대처럼 보일까 봐 이게
1:15:22
이제 비전공자는
1:15:24
또 방금 말씀하신 것처럼 이거를 앱
1:15:27
개발을 뭔가 그이
1:15:31
진짜 좀 큰 그림을 보면서 할 수
1:15:33
있는 거 같아요. 그리고 결국에는 앱
1:15:35
개발이라고 하는게 이제 제품을 만드는
1:15:37
건데 제품을 만든다는 건 어떤 특정
1:15:39
문제를 해결하는 어떤게 되는 거겠죠.
1:15:43
그거 캐치하는게 개발자랑 비전공자
1:15:46
놓고 보면은 비전공자 아마 더 많이
1:15:49
잘할 수 있을 것 같아.
1:15:50
>> 예. 잘하죠. [웃음]
1:15:51
>> 예.
1:15:52
>> 그죠?
1:15:53
>> 그래서 이게 이제 요즘에는 이제
1:15:55
충분히 가능하다라는 생각이 듭니다.
1:16:01
아, 요거는 또 아, 이거 너무 시간
1:16:05
많이 뺏는 거 아닌가 싶은데
1:16:08
혹시 시간 언제까지 되시나요?
1:16:10
>> 아, 저는 괜찮습니다.
1:16:11
>> 네. 그러면은 요거 딱 이꼭지만 딱
1:16:13
꼭 하 하고 갈게요. 그러니까
1:16:16
>> 이제
1:16:17
>> 이거는 방금 전에는 비전공자가 뭔가
1:16:19
걱정을 하거나 본인들을 생각한 거죠.
1:16:23
나는 비전공자인데 뭔가 할 수
1:16:24
있을까? 비발자인데 할 수 있을까?
1:16:26
이거는 이제 그 비전공자의 입장이었고
1:16:30
이제 반대로
1:16:32
개발자 기존의 개발자 입장에서는 어
1:16:35
내 존재 가치가
1:16:38
>> 예 없어지는 그런 어떤 느낌이 들 수
1:16:43
있다.
1:16:44
>> 맞아요.
1:16:45
>> 생각이 드는데 요거는 또 어떻게
1:16:46
생각하시는지
1:16:48
>> 그 혹시 제가 최근에 유튜브를 보면서
1:16:52
쇼츠로 또 드라마를 보고 있습니다.
1:16:54
네. 쇼추로 본 드라마 중에 잘
1:16:56
모르고 그냥 쇼츠의 내용을 기억을
1:16:57
하는 거예요. 그 김부장님 그 유승용
1:17:00
스님 나와서 연구하는 드라 유행했다고
1:17:03
하더라고. 그래서 그분이이 회사을
1:17:05
때는 전설적인 인무였지만 이제 연차가
1:17:07
되고 나가고 이제 고생하고 하는
1:17:10
이야기로 알고 있는데 그 저는 AI가
1:17:15
이제 우리 실생활에 거의 왔잖아요.
1:17:17
GPT 때 처음 들어오기 시작했고
1:17:19
아니지 사실 세돌리 형님이 1승 했을
1:17:22
때 이제 여기 앞에까지 왔고 GPT
1:17:25
여기까지 왔고 이제 이제 거의
1:17:26
여기까지 왔는데 AI가 들어왔을 때
1:17:29
개발자뿐만 아니라 수많은 사모직이
1:17:32
대체될거다 하는 연구 리포트도 굉장히
1:17:34
많고 실제로 우리나라는 잘
1:17:37
모르겠어요. 제 뉴스를 잘 안 봐서.
1:17:38
근데 해외나 마이크로소프트든 뭐
1:17:40
구글이든 정리고 엄청 많이 하잖아요.
1:17:43
심지어 IT AI를 다루는 회사인데도
1:17:45
그러면서 아 막 진짜 말씀하신 것처럼
1:17:48
개발자는 뭘 해야 되는가 혹은
1:17:50
개발자가 아니더라도 우리가 하는
1:17:52
업무도 AI에 대체되는 거 아닌가
1:17:55
어떻게 되는가라는 생각을 저도 하게
1:17:57
되는 거 같아요. 애초에 학교에서도
1:17:59
그런 생각을 많이 할 수밖에 없는게
1:18:01
AI가 훨씬 더 이론 설명하고
1:18:05
물어봐도 계속 질문 답변 잘해 주고
1:18:07
지식에 대해서 더 많이 알고 있기도
1:18:08
하고 하는 상황이어서 어떻게
1:18:11
되는가라는 생각을 해 봤는데 뭐 제가
1:18:13
내린 제 결론은 뭐냐면은 이제 우리
1:18:16
같아 AI가 굉장히 싸게 쓸 수 있는
1:18:19
그런 시대가 왔고 접근성이 좋아졌고
1:18:22
뭐 AI 네이티브 시대 왔고라고
1:18:23
하는데 그렇기 때문에 어 두려워할
1:18:27
필요가 있지만 너무 걱정할 필요
1:18:29
없다라고 생각하는게 어 딱 그
1:18:32
김부장님 얘기를 했던 얘기가
1:18:34
회사에서도 올해 있으면은 처음엔 주어
1:18:36
있다가 시니어로 가고 하잖아요. 근데
1:18:39
시니어로 가면은 저연차 팀원들이 이제
1:18:41
막 들어오고 하는데 대부분의 경우
1:18:43
시니어보다는 조금 더 어리고 머리가
1:18:46
말랑말랑한 친구들이 훨씬 더 똑똑하고
1:18:48
이미 스펙도 좋고 하는 애들이
1:18:49
많아요. 그렇다고 해서 아 시니어
1:18:52
선생님들께서 아 주니어 클났다.
1:18:53
비상이다. 잘리는 거 아니냐 이런
1:18:55
생각을 할 수도 있지만 그렇게 염려를
1:18:59
하지 않는 경우가 실장할 많잖아요.
1:19:01
그 이유는 시니어가 된다라고 해서
1:19:04
지식은 떨어질지라도
1:19:06
그 전체 도메인이라든지 경험이라든지
1:19:09
프로세스라든지 아니면 아까 말씀하셨던
1:19:11
문제 해결이라든지 이런 지식과 기술
1:19:14
외적인 부분에 대한 경험치가 점점 더
1:19:16
쌓여가고 그거는 중요하고 알 수 없고
1:19:18
굴러가면서 배워야 되거든요. 그런
1:19:21
상태에서 신역하는 일은 실무가 아니라
1:19:24
실무를 잘할 수 있게 주니어를
1:19:26
매니징하면서 주니를 이끌면서 일을
1:19:29
하게 하는게 신역관 역할이다라고 전
1:19:31
생각을 해요.
1:19:32
>> 마찬가지로
1:19:34
>> 물론이 주니어가 시니어가 되는 시기가
1:19:37
AI로 인해서 확 줄어들긴 했는데
1:19:39
우리도 이제 주니어에서 시니어가
1:19:41
언젠간 될 텐데 AI라는 주니어가
1:19:45
붙은 시니어가 개개인이 된다라고
1:19:47
생각을 합니다. 그래서이 주니어
1:19:49
AI를 경쟁 상대로 볼게 아니라 아
1:19:52
얘가 나를 위해서 일하는 파트너다
1:19:54
혹은 내 팀원이다라고 생각을 하면은
1:19:57
오히려 아 그까 딱 염려되는 것도
1:19:59
맞아요. AI가 더 개발 잘하는데 뭐
1:20:01
하지? 어 그러면 이제 큰일 난
1:20:02
건가? 저는 이제 아 그렇게 하는게
1:20:05
아니라이 AI를 써 가지고 뭘 해
1:20:07
볼까라는 그런 매니징 관점에서 보는게
1:20:11
희망 회로를 돌리는 방법이 아닐까
1:20:13
이렇게 생각합니다.
1:20:14
>> 이게 마침 댓글에도 더블 님이 그래도
1:20:18
아직까지는 최종 깃발은 사람이 끊는
1:20:20
거라 봅니다.
1:20:21
>> 아 맞아요. 그
1:20:23
>> 책임이라는 단어 이해의 관계라는
1:20:26
단어도 굉장히 무시할 수 없어요.
1:20:28
>> 그죠? 그죠? 그죠?
1:20:30
그리고 이게 도메인 지식이 무시 못
1:20:33
하는 거 같아요. 그 한 분야를
1:20:36
그러니까이
1:20:38
본인이 속한 분야에 도메인 지식이
1:20:40
많으신 분들은
1:20:42
AI를 그쪽 분야에 이제 접목을 해서
1:20:46
뭔가를 만들면 사실 다른 사람은 못
1:20:48
보는 AI를 만들 수 있는 AI
1:20:50
서비스를 이제 만들 수 있는 거고
1:20:52
저는 이제 개인적으로 요즘에 뭐 그
1:20:56
SEO나 이런 검색 시장 관련해서
1:21:00
이제 저 엄청 열심히 또 관심이 좀
1:21:03
있는데 요런 쪽에서도 사실 AI를
1:21:06
이제 활용을 할 수도 있고 그다음에
1:21:08
되게 이제 도메인 중에서도 진짜
1:21:12
협소한 부분인데 아무튼 거기에
1:21:14
마이크로 그 서비스를 하는 어떤 AI
1:21:17
서비스를
1:21:18
그게 또 이제 돈이 또 많이 되는 거
1:21:20
같아요. 그런 거를 사실 볼 수 있는
1:21:23
능력은 어느 정도 도메인이에 몸
1:21:26
담았는가 그런게 또 자주 유지자니까이
1:21:29
개발자들만 볼 수 있는 또 뭔가가
1:21:32
있는 거죠.
1:21:33
>> 맞아. 그죠? 그 아 이제 막 그
1:21:36
개발자 진짜 개발 아무것도 모르는
1:21:38
사람이 그 도메인에
1:21:40
그 딱 들어 있는 특히나 개발 영역에
1:21:42
들어 있는 어떤 그 문제점을 볼 수가
1:21:46
없잖아요. 그니까 절대 못 만들죠.
1:21:49
예. 문제를 보면
1:21:51
>> 절대 못 맞는다 제품을.
1:21:54
아무튼 예. 그렇습니다. 예. 그래서
1:21:57
이제 끝났네요. 마지막으로이
1:22:01
>> 책을이 세 명 중에
1:22:04
>> 강매를 한다면
1:22:06
>> 누구한테 강매를 하고 싶나? 1번
1:22:09
매일 야근하는 김델리. 반복적인 문서
1:22:12
작업과 데이터를 이제 가지고 있어서
1:22:15
정리의 시간을 뺏기는 분. 코딩
1:22:17
배우다. 포기한 문과생.
1:22:19
>> 세 번째는 최신 기술에 목마른
1:22:21
팀장님.
1:22:22
>> 네.
1:22:24
셋 셋 중에 누구한테 제하고 싶냐?
1:22:27
>> 예. 강매를 한다면 누구한테 강매를
1:22:29
하고 싶은가요?
1:22:30
>> 저는 가운데 문과생입니다.
1:22:32
>> 어, 가운데예요. 왜요?
1:22:33
>> 예. 하자면은 일단은 매일 야근하는
1:22:37
김대리한테이
1:22:38
제혹은 AI가 들어갔을 때 당연히
1:22:41
시간 단축 효과는 생겨요.
1:22:43
>> 그런데 올해 8월에 한국은행에서 어떤
1:22:46
연구를 했냐? AI 들어갔는데
1:22:48
생명상은 올라갔지만 업무 시간은 줄지
1:22:50
않고 일이 더 늘어났다라고 하는 결과
1:22:53
있었거든요.
1:22:55
그래서 약간 회사에서도 아 맨날 제
1:22:58
3세시간 하던 거 이제 5분 만에
1:22:59
끝내고 논하면은 그래 너 쉬어라가
1:23:01
아니라 너 남은 두 시간 이거 해야지
1:23:04
하면서 일을 더 준대요. 그래서
1:23:06
권장은 하지만 권장하지 않고요. 첫
1:23:08
번째 김대리 님한테는 그리고 최신
1:23:11
기술의 목마는 팀장님은 마 비슷한
1:23:13
맥락인 거 같아요. 팀의 생산성을
1:23:15
올리는 것 뭐 좋은 사례가 되긴
1:23:17
하는데
1:23:19
AI가 들어갈 수 있는 도메인인가도
1:23:23
중요하고 특히 AI가 아까 말씀하셨던
1:23:26
그 GPT 엔터프라이즈 레벨의
1:23:28
보안이라든지 이런 좀 기술 외적인
1:23:31
문제들이 많이 엮겨 있다고 좀 생각을
1:23:33
하거든요. 그래서 물론 이거를
1:23:35
안다라고 하면은 할 수 있는 건
1:23:36
많아지긴 하겠지만 조금 시간이 넘어야
1:23:39
할 단계가 있을 것 같다라고 생각을
1:23:41
합니다. 기술 외생은
1:23:44
사실 문과생이
1:23:45
제일 좋을 것 같긴 한데 코딩보다
1:23:47
포기한 문과생은 재미나의 CLI 혹은
1:23:50
AI가 들어가면은 물론 코딩을 이제
1:23:54
몰라도 되는 거죠. 어떻게 물어보는지
1:23:56
그다음에 물어본 결과를 어떻게
1:23:58
해석하고 어떻게 수정하는지 연습하면
1:24:00
되는 거니까 가장 효과가 좋을 것
1:24:02
같긴 한데 그럼 또 어떤 문제가
1:24:05
생기느냐 코딩 지식을 모르고 코딩을
1:24:07
하면은 AI가 잘못된 결과를 냈을 때
1:24:11
이걸 어떻게 수정하냐 이게 가장 큰
1:24:13
문제가 됩니다. 그래서 해외에서는
1:24:15
어떤 서비스가 났냐면은 바이브
1:24:17
코딩으로 만들었는데 망가진 프로그램
1:24:19
있잖아요. 그걸 들고 오면은 우리가
1:24:22
에러 하나당 몇 달러로 고쳐
1:24:23
주겠다라고 하는 컨설팅 서비스가
1:24:25
나왔어요. 그 실제로 있는지 끝난지
1:24:27
모르겠는데
1:24:29
>> 그지만 하다 보면은 아 이건 이렇게
1:24:32
고치면 되겠구나 이렇게 물어면
1:24:33
되겠구나 에러 이렇게 복사하면
1:24:35
되겠구나 하면서 가장 좀 극적인
1:24:38
결과를 낼 수 있는 사람이 가운데
1:24:40
문과생이 아닐까라고 저는 생각합니다.
1:24:43
>> 그거 말씀하시니까는 진짜 그 새로운
1:24:46
패러다임이네요. 진짜로
1:24:48
>> 기존의 개발 지식이 가지고 있는
1:24:50
사람은 방금 말한 것처럼 그 새로운
1:24:51
시장이 열린 거네.
1:24:53
>> 맞아요.
1:24:54
>> 그리고 또 없던 새로운 그니까 코딩
1:24:56
배우다 포기한 문과생에게도 새로운
1:24:59
시장이 열린 거고.
1:25:00
>> 맞아요.
1:25:01
>> 그죠? 어. 더블팡님이 마지막으로
1:25:04
질문 하나 생각나는게 쓸데없는 질문일
1:25:07
수도 있는데 필요한 문서 작업이 다
1:25:09
HWP면 어떡하죠?
1:25:11
>> 어? HWP 되는 걸로 알고 있어요.
1:25:14
>> 네. 저도 되는 걸로 알고 있습니다.
1:25:15
요거 파이썬에 패키지 있는 걸로 알고
1:25:17
있어요. 그래서 개시켜 가지고 이제
1:25:22
어 나는 요런 요런 거 이제 쓸테니까
1:25:25
HWP로 만들어 줘 하면은 그거 다
1:25:27
되더라고요.
1:25:28
>> HWP가 아마 MCP가 있을 거예요.
1:25:32
마찬가지. 나눠바락처럼 아 아마
1:25:34
찾아범 있을 겁니다. 이미 클로드
1:25:35
쓰는 분들도 많고 해서 누군가 만들어
1:25:37
쓸 거라서
1:25:39
>> 그거 잘 갖다 붙이면은
1:25:40
>> 네. 입니다.
1:25:42
>> 아, 띠용 이러네요. [웃음]
1:25:46
아, 알겠습니다. 아, 오늘 또 너무
1:25:50
재밌게 또 이렇게 한시간 반이나 또
1:25:53
저희가
1:25:54
>> 이야기를 했네요.
1:25:56
>> 아, 감사합니다.
1:25:57
>> 예, 덕분에 너무 재밌게 또
1:25:59
이야기했고이 저희 슬통에서도 다루지
1:26:02
못했던이 AI 이야기를 또 할 수
1:26:05
있어 가지고 전 너무 개인적으로
1:26:06
감사드리고 있습니다.
1:26:08
>> 아, 저도 감사합니다.
1:26:09
>> 예.
1:26:10
다음에 또 기회가 된다면은 다음에는
1:26:13
좀 더 더 이거보다 더 편하게 저희
1:26:17
아까 말씀드 그 잠깐 이야기했던
1:26:20
퍼지트론 파지는 왜 망하고 있는가?
1:26:25
아래 미래는 어떻게 될 것인가?
1:26:27
>> 아 저 그 얘기하면 밤새도 할 수
1:26:28
있죠.
1:26:29
>> [웃음]
1:26:31
>> 그런 거 이제 하면은 아마 저희
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채팅창도 아마 안 오 안 오던 그
1:26:36
구독자분들도 아마 다 와 가지고는
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이제 우리 어떡하냐 이러고 아마
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얘기해 주실 거예요, 진짜.
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>> 네.
1:26:43
>> 아무튼 오늘 너무 감사하고 네.이
1:26:46
여러분 마지막으로 저희 지금 여기
1:26:49
왼쪽 하단에 보이는 그 책들 중에 세
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번째 핑크 책입니다. 여기 그리고
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여기 뭐냐? 그 제가이
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동영상 설명란에다가도 구매 링크 달아
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놨거든요. 그래서 그거 사용하셔서
1:27:03
네. 이야기 그 구매 많이 해 주시면
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너무 감사할 것 같습니다.
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>> 그 혹시 계시는 분들 중에 정말 아
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나 이거 너무 관심 있다 하시는 분도
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있으면은 알려주시면 제가 한 거는
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우편으로 보내 드릴 수 있거든요.
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그래서
1:27:16
>> 아네 네
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>> 예 전달해 주시면 제가 보내 드리도록
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하겠습니다.네
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>> 아 그리고 저도 여기 지금 골든
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랩이시잖아요.
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>> 출판사 한번 연락해 가지고 저희가
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지금 이제 다른 출판사랑도 얘기해서
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신간 나오면은 이런 이벤트 열거든요.
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무료 책나는 이벤트 요런 거 혹시
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지원 가능하냐고 제가 한번 여쭤
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볼게요.
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>> 아마 여러분 중에서도 뭔가 하실 수
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있는 그 책남 이벤트도 한번 기대해
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주세요.
1:27:46
알겠습니다. 오늘 어 너무 감사드리고
1:27:49
지금 늦게까지 저희 시청해 주시는
1:27:51
여러분들도 너무 감사드립니다. 다음에
1:27:53
또 더 좋은 라이브로 찾아뵙도록
1:27:55
하겠습니다. 오케이. 바바이.
1:27:58
>> 감사합니다.
1:27:59
>> 네. 감사합니다. 저 고생하셨어요.
1:28:02
>> 네. 넷.
1:28:09
오케이.
1:28:19
네. 여러분 고생하습니다. 네. 저도
1:28:22
이제 자러 가보도록 하겠습니다.