My AI Setup Feels Like Cheating (Here''s All of It)

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💡 한 줄 결론

My AI Setup Feels Like Cheating (Here's All of It)를 중심으로, 여러 실행 환경을 묶는 조정자가 중심이다. Claude Projects는 로컬 파일이 필요한 편집·개발 작업과 클라우드에서를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

📌 핵심 요점

1. 여러 실행 환경을 묶는 조정자가 중심이다. Claude Projects는 로컬 파일이 필요한 편집·개발 작업과 클라우드에서 가능한 조사·웹페이지 제작을 서로 다른 세션에 배분한다. Dots는 음성 요청을 받아 로컬·클라우드 Codex 세션을 시작하고 업무를 맡긴다.
2. Claude는 제작에, Codex는 운영에 배치한다. 발표자는 Claude Code를 앱·디자인·슬라이드·영상 제작에 우선 사용하고, Codex는 일정·이메일·Slack과 컴퓨터 조작에 활용한다. 이는 발표자의 작업 경험에 따른 역할 분담이다.
3. 휴대전화와 음성이 작업 지시와 수정을 연결한다. 이동 중 슬라이드를 요청하거나 디자인 수정을 전달하고, 이메일 답장 방향을 말하는 방식이다. 로컬 컴퓨터 작업은 컴퓨터가 켜져 있어야 하며, 이메일 전송은 사용자의 지시를 거친다.
4. Composio가 연결과 스킬의 반복 설정을 줄인다. 발표자는 앱 30개와 자주 쓰는 스킬 20개를 모아 여러 에이전트에서 사용한다. Grockbot의 Twitter 조사도 웹훅과 스킬로 호출해 주된 작업 접점에서 위임한다.
5. 연결 공유와 기억 공유의 완성도는 다르다. 플랫폼을 바꿔도 앱과 스킬을 이용하도록 구성했지만, 진행 중인 일의 맥락을 이어받는 기억 공유는 해결하지 못했다. 영상 편집에는 추가 수정이 필요했고, YouTube 업로드는 검토할 초안으로 저장한다.

🧩 배경과 문제 정의

• AI 에이전트 도구가 늘어나면서 선택과 활용 방식이 복잡해졌다. 발표자는 여러 도구를 시험하는 데 1만 달러를 썼으며, 행정 업무·사업 운영·전체 플랫폼 합산 200만 명 이상의 팔로어를 대상으로 하는 콘텐츠 제작에 사용할 조합을 골랐다.
• 핵심은 작업을 직접 수행하는 에이전트뿐 아니라, 요청을 받아 로컬 컴퓨터와 클라우드의 여러 세션에 배분하는 조정 도구다. Claude Projects와 Dots를 주된 접점으로 사용한다.
• 플랫폼마다 도구 연결과 스킬을 다시 설정해야 하는 부담을 줄이기 위해 Composio를 공통 연결 계층으로 둔다. 플랫폼 사이에서 기억까지 이어지게 만드는 방법은 아직 해결하지 못했다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. Claude Projects로 로컬 작업과 클라우드 작업을 배분한다

• 로컬 Claude Code는 컴퓨터의 파일에 접근할 수 있어 다운로드 폴더의 영상을 편집하고 YouTube에 올리는 식의 작업을 맡길 수 있다. 컴퓨터의 파일이 필요하지 않은 작업은 별도의 클라우드 세션에서 처리할 수 있다 [01:22]
• Claude Projects의 주 세션은 조정자 역할을 한다. 최신 영상으로 클립 세 개를 만들고 Drive에 업로드하라는 요청은 기존 로컬 편집 스레드로 전달되며, 여러 스레드의 실행 상태를 한곳에서 확인할 수 있다 [02:13]

2. 휴대전화와 음성으로 작업을 지시하고 결과물을 수정한다

• Claude iOS 앱에서도 프로젝트와 실행 중인 세션을 확인할 수 있다. 로컬 컴퓨터가 켜져 있으면 휴대전화에서 컴퓨터 작업을 제어할 수 있고, 클라우드에서 만든 웹 결과물은 팀에 공유할 수 있다 [03:54]
• 결과물을 열어 디자인과 표의 형식을 바꾸라는 수정 사항을 음성으로 전달한다. 텍스트를 직접 입력하지 않고도 결과물을 반복해서 다듬는 방식이다 [04:40]

3. 내부 업무 앱을 만들고 자연어로 화면을 개선한다

• Native Note는 약 10개 SaaS의 기능을 합친 내부 도구로, Excalidraw 형태의 문서·북마크·YouTube 분석·영상 편집 기능을 담고 있다. 전용 프로젝트에 고정 영상 제거, 칸반 제목 이동, 불필요한 구분선 삭제, 필터 위치와 배경 질감 변경을 요청한다 [06:01]
• 조정자가 요청을 기존 작업 스레드로 보내고, 로컬 Claude Code 세션이 수정과 배포를 진행한다. 배포가 끝난 뒤 앱을 새로고침하자 변경된 화면이 나타난다 [07:22]

4. 복잡한 자료를 슬라이드로 바꿔 학습한다

• Anthropic의 S1 문서처럼 텍스트와 데이터가 많은 자료를 평소 영상 구성에 맞게 정리하고 시각화한다. 매출과 운영비, 자금이 쓰이는 곳을 도표로 바꿔 문서 내용을 이해하는 데 활용한다 [08:45]
• 슬라이드에는 연간 1,000만 달러 이상을 지출하는 고객 약 250곳과 100만 달러 이상을 지출하는 고객 1,900곳이 시각화되어 있다. 같은 고객의 지출이 전년 1달러에서 현재 9달러로 늘었다는 예시와 컴퓨팅 자원·위험 요소도 포함한다 [09:49]

5. 디자인 시안에서 실제 앱 구현까지 연결한다

• Claude Projects에 통합된 디자인 모드로 Native Note의 초기 화면을 설계하고 반복 수정했다. 휴대전화에서도 Figma 형태의 디자인 보드를 만들고 여러 대안 중 하나를 선택할 수 있다 [10:42]
• 선택한 디자인을 앱에 구현하거나 배포하도록 요청하면, 클라우드에서 디자인한 뒤 로컬 세션을 띄워 구현하는 식으로 작업을 이어갈 수 있다. 사용자가 각 단계의 실행 환경을 일일이 지정할 필요가 줄어든다 [11:05]

6. 영상 편집과 설명용 애니메이션을 반복 제작한다

• 기존 영상 두 편은 AI가 전체 편집을 맡았지만, 완성 과정에는 추가 수정이 필요했다. Claude Projects는 일정한 스타일의 설명용 애니메이션을 만드는 데도 사용한다 [11:31]
• Karpathy의 트윗을 설명하는 영상은 첫 버전 이후 Opus 5.5에 수정 프롬프트를 전달해 두 번째 버전으로 개선했다. 화면을 더 넓게 보여주도록 바꾼 영상을 Twitter에 게시했으며, 좋아요 2,000개와 조회수 16만 회를 얻었다 [12:44]

7. V2로 영상의 버전과 제작 과정을 공유하려 한다

• 개발 중인 V2는 ‘영상 편집을 위한 GitHub’를 지향한다. 영상 버전마다 사용한 프롬프트와 파일을 추적하고, 팀원이 영상을 포크하거나 공개·공유할 수 있도록 만드는 구상이다 [13:14]
• 특정 편집기나 에이전트에 종속되지 않도록 설계하고 있으며, 프롬프트를 에이전트에 전달해 영상 버전 관리를 시작하는 방식을 제시한다. 무료·오픈소스로 제공할 예정이고, 당시에는 팀과 개발하면서 대기 신청을 받고 있다 [13:46]

8. 이메일의 마감일과 피드백을 콘텐츠 일정으로 바꾼다

• Superhuman 협찬 구간에서는 Mail과 Superdocs를 연결해 이메일 정보를 실행 계획으로 옮기는 작업을 다룬다. Mail은 이메일 앱이고, Superdocs는 문서·표·프로젝트 추적기를 함께 다루는 협업 공간이다 [14:36]
• ChatGPT에서 예정된 영상 관련 이메일의 납기와 최신 피드백을 찾고, 이를 영상별 다음 행동과 누락 사항이 있는 콘텐츠 캘린더로 정리한다. 원본 이메일과 대조해 검토하고, 변경 사항이 생기면 문서 갱신을 요청하는 방식이다 [15:10]

9. Dots 음성 대화로 여러 Codex 세션을 조정한다

• Dots와의 음성 대화는 발표자가 사용 시간 기준으로 가장 많이 활용하는 AI 방식이다. 아침에 걸으면서 대화하며, Dots를 로컬·클라우드 Codex 세션에 작업을 배분하는 개인 에이전트로 사용한다 [15:44]
• Native Note의 최근 변경을 조사하고 같은 배경을 목록·캘린더 화면에도 적용한 뒤 배포하라고 요청한다. Dots는 MacBook Pro에서 새 Codex 세션을 시작했다고 알리지만, 그 시점에는 수정과 실제 배포가 아직 남아 있다 [16:41]

10. 컴퓨터 조작으로 YouTube 업로드 초안을 준비한다

• 최종 편집본이 준비되면 Dots에 YouTube 업로드를 맡긴다. 에이전트는 영상 자막을 분석하고 Chrome에서 파일을 업로드하며, 설명을 작성하고 협찬 이메일에 필요한 링크가 있으면 반영한다 [19:00]
• 업로드 결과는 초안으로 저장하고 사용자에게 검토를 요청한다. 휴대전화에서 로컬 Codex 세션을 시작하고 작업 중 스크린샷을 받으면, 에이전트가 컴퓨터를 어떻게 조작하는지도 확인할 수 있다 [19:31]

11. Claude는 제작에, Codex는 개인 비서와 운영 업무에 배치한다

• Claude Code는 콘텐츠 사업에 필요한 결과물 제작과 학습용 시각 자료에 주로 사용한다. 시각 디자인과 영상 편집에 강점이 있다고 보기 때문에, 무언가를 만들어야 할 때 우선 맡기는 도구다 [20:03]
• Codex는 일정·이메일·Slack 메시지를 관리하는 개인 비서와 행정 업무에 활용한다. 직접 개별 세션을 다루기보다 Dots에 말해 필요한 Codex 세션을 시작하는 방식을 선호한다 [20:34]

12. 이메일과 Slack 응답을 산책 중 음성으로 처리한다

• 발표자는 이메일의 약 90%를 음성 대화로 처리한다고 한다. 불필요한 이메일은 AI가 자동 보관하고, 남은 약 20~25개를 중요도순으로 읽도록 요청한다 [21:21]
• 이메일을 들은 뒤 답장 방향을 말하면 에이전트가 문안을 읽어주고, 사용자가 전송을 지시한다. Slack 답변도 하루 중 잠깐씩 걷는 시간에 처리해 컴퓨터 앞에서 수행하던 업무를 이동 중 대화로 바꾼다 [21:54]

13. Composio로 앱 연결과 사용자 도구를 중앙화한다

• Composio는 여러 에이전트가 같은 앱 연결과 스킬을 사용하게 만드는 중심 도구다. ClickUp의 브랜드 계약, Convex의 앱 데이터, 이메일·캘린더·Notion·앱 호스팅·검색 도구 등을 플랫폼마다 다시 연결해야 하는 부담을 줄인다 [22:27]
• 발표자는 Composio에 앱 30개를 연결해 사용한다. YouTube 계정을 조작하는 연결과 직접 만든 Native Note 도구도 포함되며, Composio에 연결한 다른 에이전트에서도 해당 도구와 사용 지침을 활용할 수 있다 [23:42]

14. API 접근과 스킬 배포도 공통 연결로 묶는다

• Composio의 Instant는 검색·음성·이미지·영상 생성 등에 필요한 여러 API를 하나의 API로 연결한다. 개별 서비스의 API 키를 각각 설정할 필요를 줄이고, 사용한 API 비용에 따라 과금하는 방식으로 드러난다 [25:29]
• FAL을 통해 여러 영상·이미지 모델에 접근할 수 있으며, 발표자는 영상 모델 사용 비용이 Higgsfield보다 저렴하다고 평가한다. 이런 서비스 접근까지 묶어 Composio를 플랫폼 이동을 돕는 ‘에이전트 여권’으로 본다 [25:48]

15. 플랫폼 사이의 기억 공유는 해결되지 않은 과제다

• 각 에이전트 플랫폼이 사용자에 관한 기억을 따로 보관하므로, 플랫폼을 바꾸면 이전 작업의 맥락이 그대로 이어지지 않는다. 앱 연결과 스킬처럼 기억도 중앙화하는 단순한 작업 방식을 찾고 있다 [26:58]
• Supermemory를 Composio에 연결해 보았지만, 기억을 충분히 자주 갱신하도록 만드는 방법을 찾지 못했다. Claude에서 Codex로 옮겨도 진행 중인 일을 알고 이어받게 만드는 것이 남은 과제이며, 완성된 해법은 제시하지 않는다 [27:31]

16. Grockbot의 Twitter 조사를 기존 에이전트에서 호출한다

• Grockbot은 Twitter의 링크·최신 기술 소식·뉴스 영상에 넣을 B롤 자료를 찾는 데 활용한다. 별도 화면을 자주 열기보다 Claude Projects와 Dots를 주된 접점으로 유지한다 [28:01]
• 웹훅과 미리 설정한 스킬을 통해 Claude Code나 Codex가 Grockbot에 조사를 요청하도록 연결한다. Claude Duet을 조사해 보고서를 만들라는 요청을 로컬 Claude Code에 입력하자, Grockbot 쪽에서 조사 작업이 시작된다 [28:34]

17. 제작과 업무 조율에 맞춰 AI 도구의 역할을 나눈다

• 클로드 코드의 프로젝트로 앱·디자인·슬라이드·영상 편집에 필요한 자산을 모아 관리한다 [30:06]
• 코덱스의 컴퓨터 사용 기능을 사업 운영과 업무 조율에 활용한다. 이메일·슬랙 등을 통한 대인 조율이 사업에서 차지하는 비중이 크다 [30:14]

18. 외부 도구 연결을 통합하고 플랫폼 변화에 따라 구성을 갱신한다

• 다른 도구와의 연결은 Composio로 중앙화한다. 조사와 게시에 중요한 트위터는 계정 전체에 접근할 수 있는 그록봇에 연결해 활용한다 [30:40]
• 앞서 정리한 활용 방식이 자신의 에이전트 도구 구성으로 하는 일의 90% 이상을 차지한다 [30:53]

🧾 결론

• 이 구성의 중심은 요청을 적절한 세션으로 보내고 실행 상태를 확인하는 작업 조정 방식이다.
• 제작과 운영을 나누고 공통 연결을 사용하면, 도구를 바꿀 때 반복해야 하는 설정 부담을 줄일 수 있다.
• 발표자의 실제 활용 사례에서도 결과물 수정과 검토가 필요하며, 플랫폼 간 기억 이전은 남은 과제다.

📈 투자·시사 포인트

• 사례에서 드러나는 제품 기회는 여러 에이전트의 실행을 조정하고 앱·스킬 연결을 재사용하게 만드는 계층이다. 다만 이 사례만으로 관련 기업의 수익성이나 경쟁 우위를 판단할 수는 없다.
• Native Note가 약 10개 SaaS의 기능을 내부 도구에 합쳤다는 점은, AI로 만든 맞춤형 앱이 기존 업무 소프트웨어의 일부 기능을 대체할 가능성을 보여준다. 유지보수 비용과 대체 범위는 확인이 필요하다.
• 플랫폼 간 기억 공유가 미해결이라는 점은 연결 통합 이후에도 맥락 이전이라는 제품 과제가 남아 있음을 보여준다.
• 발표자는 약 두 달 뒤 구성이 달라질 가능성을 언급한다. 도구 선택에서는 현재 성능과 함께 연결·스킬·작업 맥락을 옮기는 비용도 살펴볼 필요가 있다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• 모델별 디자인·영상 편집 성능과 서비스 간 비용 비교는 발표자의 평가다. 동일 조건의 비교 실험이나 전체 운영비는 제시되지 않았다.
• 자료에 등장하는 모델명, Claude Duet의 접근 조건, V2의 공개 계획은 영상 당시 설명이다. 현재 명칭·제공 범위·출시 여부는 별도로 확인해야 한다.
• Anthropic S1 관련 고객 수와 지출 수치는 발표자가 만든 슬라이드에 등장하는 내용이다. 투자 판단에 사용하려면 원문과 수치의 기준·기간을 대조해야 한다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 자신의 반복 업무를 제작·운영으로 나누고, 로컬 파일 접근이 필요한 작업과 클라우드에서 가능한 작업을 구분한다.
• 자주 사용하는 앱과 스킬 목록을 작성해 플랫폼마다 반복 설정하는 항목부터 공통 연결 가능성을 검토한다.
• 영상 업로드는 초안으로 확인하고, 이메일 답장은 문안을 검토한 뒤 전송하는 절차를 적용한다.
• 이메일에서 만든 일정표는 원본 메일과, 문서에서 만든 슬라이드는 원자료와 대조한다.

❓ 열린 질문

• 에이전트가 진행 중인 업무의 기억을 언제, 어떤 기준으로 갱신해야 다른 플랫폼에서도 이어받을 수 있을까?
• 앱 연결과 스킬을 중앙화한 구성이 실제 설정 시간과 전체 운영비를 얼마나 줄일까?
• 제작과 운영을 나누는 발표자의 방식은 다른 업무에서도 효과적일까?