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💡 한 줄 결론

챗GPT + 덕테이프 + 코덱스 앱 입문 가이드의 핵심은 챗GPT, 코덱스 앱, 코덱스 CLI를 한 도구처럼 쓰기보다 이미지·리서치·로컬 파일·자동화·터미널 작업별로 나눠 써야 구독료와 토큰을 덜 낭비한다는 것이다.

📌 핵심 요점

1. 챗GPT와 코덱스는 같은 OpenAI 계정 안에서도 사용량이 공유되지 않으므로, 이미지 생성·리서치처럼 챗GPT가 편한 작업은 챗GPT에서 끝내고, PC 파일 접근이나 자동화가 필요한 작업만 코덱스로 넘기는 전략이 강조된다.
2. 챗GPT는 이미지 생성, 심층 리서치, 엑셀·구글 시트 연결처럼 UI 기반으로 바로 시작하기 쉬운 작업에 강하고, 특히 스프레드시트 안에서 조사·입력·수식·서식 정리를 이어 가는 흐름이 실용적으로 소개된다.
3. 코덱스 앱은 특정 폴더 접근 권한을 받아 내 PC의 파일을 직접 보고 작업할 수 있다는 점이 핵심 차별점이며, PDF 요약, 한글 HWPX 양식 작성, 카카오톡 같은 PC 애플리케이션 조작 사례로 설명된다.
4. HWPX 스킬은 AI가 한글 문서 구조를 더 안정적으로 다루도록 돕는 매뉴얼형 지침에 가깝고, 설치 후 재시작과 스킬 검색으로 정상 설치 여부를 확인해야 한다.
5. 코덱스 CLI는 터미널에서 실행되는 텍스트 기반 조작 방식이므로, 초보자는 홈 디렉터리처럼 넓은 위치가 아니라 비주얼 스튜디오 코드에서 작업 폴더를 먼저 열고 실행 범위를 제한하는 편이 안전하다.

🧩 배경과 문제 정의

• 챗GPT, 코덱스 앱, 코덱스 CLI는 같은 OpenAI 계정 안에서도 사용량 구조와 적합한 작업 범위가 다르다. 유료 구독자가 비용 대비 효율을 높이려면 도구별 역할을 먼저 구분필요가 있다.
• 클로드와 클로드 코드 사용 흐름이 강하지만, 모든 작업에서 한 도구가 늘 최선인 것은 아니다. 챗GPT와 코덱스 계열 도구도 함께 비교해 볼 필요가 있다.
• 이미지 생성, 리서치, 자동화, 컴퓨터 유즈, 터미널 기반 코딩처럼 작업 유형이 나뉘므로, 기능별 처리 위치를 정해두면 토큰과 시간을 줄일 수 있다.
• 입문자에게는 요금제, 사용량 표시, 설치 환경, UI 차이 같은 기본 조건이 실제 활용 난이도에 큰 영향을 준다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. 라이브 시작과 전체 커버 범위 확정

• 참석자가 적을 수 있다는 분위기 속에서도 정해진 시간에 바로 시작하며, 초보자를 대상으로 챗GPT, 덕테이프, 코덱스 앱 입문을 다루는 흐름이 잡힌다 [03:18]
• 다룰 범위는 코덱스 앱에 한정되지 않고 코덱스 CLI까지 포함하는 것으로 정정되며, 제한된 시간 안에 핵심 기능을 빠르게 훑는 방식으로 진행된다 [03:39]

2. 책의 문제의식과 도구를 폭넓게 써야 하는 이유

• 챗GPT 구독료는 적게는 20달러, 많게는 100달러나 200달러까지 올라갈 수 있어, 같은 돈을 내고도 기능을 제대로 쓰지 못하면 비용 낭비가 된다 [04:17]
• 입문서는 한두 기능에 머물기보다 사용자가 유료 도구들을 폭넓게 경험하고, 충실한 입문 수준까지 도달하도록 구성되는 방향을 취한다 [04:38]

3. 진행할 실습 구성과 코덱스 CLI 환경 준비

• 첫 흐름은 챗GPT와 코덱스의 독특한 요금제 구조, 각 도구의 특징, 챗GPT·코덱스 앱·코덱스 CLI의 차이를 구분하는 데서 시작한다 [05:20]
• 챗GPT에서는 이미지 생성과 엑셀·스프레드시트 조작을 실습하고, 코덱스 앱에서는 한글 스킬 자동화와 컴퓨터 유즈 기반 카카오톡 채팅방 확인을 다룬다 [05:39]

4. 챗GPT와 코덱스의 사용량 구조 차이

• 코덱스는 챗GPT와 토큰을 공유하지 않으며, 같은 계정으로 접속해도 챗GPT 화면에는 남은 토큰량이나 사용 가능 시간이 표시되지 않는다 [06:28]
• 챗GPT는 한도 소진 시점이 갑자기 드러나는 방식에 가깝지만, 코덱스 앱과 코덱스 CLI는 남은 사용량과 토큰 제한량을 화면에 표시한다 [07:18]

5. 챗GPT가 더 편한 이미지 생성 작업

• 챗GPT는 이미지 생성과 리서치처럼 UI에서 바로 시작하기 쉬운 작업에 적합하며, 이미지 만들기 버튼으로 별도 스킬 호출 없이 프롬프트를 입력할 수 있다 [09:36]
• 코덱스 앱과 코덱스 CLI에서도 이미지 생성은 가능하지만, 이미지 제너레이션 스킬을 알아야 같은 이미지 생성 모델을 제대로 활용할 수 있어 입문자에게는 절차가 더 복잡하다 [09:56]

6. 심층 리서치 기능의 성격

• 챗GPT의 플러스 메뉴에는 심층 리서치가 있으며, 일반 대화형 답변보다 긴 검색 과정을 거쳐 자료 기반 결과물을 만드는 기능으로 구분된다 [11:42]
• 심층 리서치는 검색 결과와 논문 형태의 공신력 있는 자료를 많이 참조하고, 긴 탐색을 통해 신뢰도 높은 결과물을 만드는 방향에 가깝다 [11:59]

7. ChatGPT와 Codex 앱의 기능 경계

• ChatGPT의 리서치 기능은 문서나 논문 형태의 결과물을 만들 수 있으며, 한 시간 이상 걸리는 신뢰도 높은 작업에도 쓰인다 [12:02]
• Codex 애플리케이션에는 리서치 메뉴가 없고, 스킬과 앱 중심으로 구성되어 있어 ChatGPT와 동일한 작업 범위를 갖지는 않는다 [12:18]

8. 이미지 생성과 수정 기능의 변화

• 자동차 모델명을 구체적으로 넣으면 이미지 결과물의 완성도가 높아지고, ChatGPT와 Codex 앱 사이의 결과 차이는 크게 느껴지지 않는다 [12:51]
• 이미지 생성 결과는 이전보다 일부 스타일이나 표현이 조정된 상태로 보이며, 특정 스타일 재현력도 초기와는 달라진 것으로 추정된다 [13:20]

9. Codex 앱은 내 PC 파일을 다루는 로컬 작업 도구

• Codex 앱은 클로드 데스크톱의 프로젝트 기능처럼 내 PC 파일과 ChatGPT·Codex 기능을 함께 쓰는 도구에 가깝다 [14:12]
• ChatGPT에서는 파일을 직접 업로드해 이미지나 PDF를 처리했지만, Codex 앱은 특정 폴더 접근 권한을 받아 PC 안의 파일을 확인한다 [14:44]

10. 파일 접근 능력이 만드는 작업 흐름 차이

• Codex 앱은 ChatGPT와 유사한 인터페이스를 갖지만, 업로드 없이 PC 특정 폴더의 상황을 파악하고 작업을 수행하는 능력이 추가된다 [17:01]
• 도구 선택 기준은 인공지능이 내 PC를 볼 필요가 있는지 여부이며, PC 접근이 필요할수록 Codex 앱의 가치가 커진다 [17:26]

11. 엑셀·구글 시트용 ChatGPT 설치와 연결 구조

• 실습 흐름은 ChatGPT의 이미지 생성에서 엑셀과 스프레드시트 활용으로 이동하며, 핵심은 엑셀·구글 시트 안에 ChatGPT를 연결하는 구조다 [19:31]
• 검색에서 엑셀 및 구글 시트용 ChatGPT 베타를 찾으면 엑셀용 설치와 구글 시트용 설치 버튼이 나오며, 엑셀은 Office 365 구독 환경에서 더 완전하게 쓰기 쉽다 [19:54]

12. 스프레드시트 안에서 조사와 입력을 한 번에 처리하는 방식

• 엑셀과 ChatGPT를 연결하면 셀을 클릭할 때마다 시트와 셀 위치가 인식되어, 실제 작업 환경 안에서 연결 상태를 확인할 수 있다 [21:51]
• 조사 결과를 시트에 바로 입력할 수 있으며, 패스트·스탠더드·헤비 같은 추론 단계 선택에 따라 처리 속도와 결과 품질의 균형이 달라진다 [22:15]

13. 스프레드시트에서 ChatGPT 사이드바를 붙이는 흐름

• ChatGPT 확장 프로그램을 설치해도 시트 화면에 별도 버튼이 즉시 생기지는 않으며, 확장 프로그램 메뉴에서 ChatGPT 항목과 Open Sidebar를 열어야 한다 [24:15]
• 오른쪽 사이드바에서 로그인을 마치면 스프레드시트 안에서 ChatGPT를 사용할 수 있고, 엑셀 작업과 유사한 방식으로 데이터를 처리할 수 있다 [24:28]

14. 수식·누락·기계적 처리에서 강한 스프레드시트 활용

• ChatGPT는 값 입력 뒤 통계 처리, 함수 적용, 후속 작업 흐름으로 이어지는 스프레드시트 작업에서 수식 설정을 안정적으로 처리한다 [25:12]
• 복잡한 요청에서도 수식을 적용하고 데이터를 구분하며, 사람이 놓치기 쉬운 누락 데이터까지 찾아 기계적 처리 부담을 줄인다 [25:29]

15. 이미지 생성은 집중 작업과 대량 작업을 구분해야 한다

• ChatGPT의 이미지 만들기는 한 번에 생성할 수 있는 이미지가 최대 10개 정도로 파악되며, 관련 옵션도 계속 조금씩 바뀌어 왔다 [26:32]
• 포스 앱에서는 이미지를 한꺼번에 50개까지 만드는 테스트가 가능해, 대량 생성 작업에서는 ChatGPT보다 더 적합한 흐름이 될 수 있다 [26:41]

16. HWPX 스킬 설치와 스킬의 역할

• HWPX 스킬은 K989의 HWPX 스킬 검색이나 skills.sh 사이트 검색으로 찾을 수 있으며, 제공된 명령어를 복사해 코덱스 앱에서 설치를 시작한다 [27:43]
• 코덱스 앱의 새 채팅에서 별도 프로젝트를 고르지 않고 명령어로 한글 스킬 설치를 요청하면, 에이전트가 명령 실행과 설치 과정을 처리한다 [28:17]

17. 재시작과 스킬 검색으로 설치 상태를 확인한다

• 스킬 설치 후에는 코덱스 앱을 완전히 종료한 뒤 다시 실행해야 하며, Windows는 트레이 아이콘 우클릭 종료, macOS는 Command+Q 종료가 필요하다 [29:47]
• 재실행 후 달러 기어 메뉴에서 스킬 아이콘 목록을 열고 HWPX를 검색했을 때 항목이 나타나야 설치가 정상 완료된 상태다 [30:15]

18. 한글 양식 문서를 깨지 않고 채우는 실습

• 코덱스 앱은 한글 문서가 있는 위치에서 작업할 때 효율적이며, 폴더를 새 프로젝트로 지정하거나 스킬과 함께 작업할 파일을 직접 넘겨 문서를 연결할 수 있다 [32:12]
• 비영리법인 현황 제출 양식 같은 서식 파일에 법인명과 가상 정보를 제공하고 1쪽 내용을 성실히 채우라고 요청하면, 스킬이 문서를 기반으로 입력 작업을 수행한다 [33:12]

19. 한글 스킬 업데이트 확인과 컴퓨터 유즈로의 전환

• 이미 한글 스킬이 설치된 경우에는 “한글 스킬이 있는데, 이 명령을 위해 설치할 때 바뀐 부분이 있으면 설치해”처럼 요청해 차이점과 업데이트 여부를 확인한 뒤 진행할 수 있다 [36:12]
• 한글 스킬을 설치해 두면 이후 작업을 더 매끄럽게 처리할 수 있으며, 다양한 분야에서 활용 중인 사용자들을 향한 감사 인사도 계속된다 [36:31]

20. 컴퓨터 유즈 설치와 PC 애플리케이션 조작 기능

• 코덱스 앱의 플러그인 영역에서 컴퓨터 유즈 설치를 진행하면 설치 가이드가 나오고, 완료 후에는 컴퓨터 유즈가 사용 가능한 상태로 바뀐다 [37:23]
• 컴퓨터 유즈의 핵심 기능은 사용자의 PC에 있는 애플리케이션을 실제로 조작하고, 화면을 확인하며, 원하는 작업을 최대한 수행하는 것이다 [37:46]

21. 카카오톡 채팅 100건 조사와 실제 화면 조작

• “내 코드를 부탁해” 오픈채팅방에서 최근 채팅 100건을 조사하고 어떤 일이 있었는지 보고하라는 요청을 통해 컴퓨터 유즈 작업이 시작된다 [38:51]
• 컴퓨터 유즈는 카카오톡 채팅방이 열려 있는지 먼저 확인하고, 없으면 오픈채팅방 목록에서 방을 찾아 창을 띄운 뒤 실제 컴퓨터 화면을 사용해 작업을 진행한다 [39:15]

22. 예약 작업으로 오픈채팅 감시 자동화 만들기

• 코덱스 앱의 “예약됨” 기능은 채팅으로 수행하던 작업에 시간을 걸어 반복 실행할 수 있고, 컴퓨터 유즈를 추가하면 PC 앱 조작까지 포함한 예약 자동화가 가능해진다 [40:50]
• 오후 3시나 4시마다 오픈채팅방의 최근 500건을 살펴보고 부적절한 채팅을 한 사용자의 닉네임을 보고하는 방식으로 관리 업무를 예약할 수 있다 [41:24]

23. 예약 실행 테스트와 카카오톡 자동화 활용 조건

• 예약 작업은 매일 아시아/서울 기준 오후 4시에 실행되도록 설정되고, 컴퓨터 유즈로 확인한 뒤 지정된 오픈채팅방 점검을 수행하는 흐름을 갖는다 [43:12]
• 예약 목록의 플레이 버튼을 누르면 즉시 테스트 실행이 가능하고, 채팅방이 새로 열리며 컴퓨터 유즈 명령에 따라 카카오톡 작업이 진행된다 [43:34]

24. 사용량 타이머 전략과 질의응답 전환

• 코덱스 앱의 남은 사용량에는 5시간 단위와 일주일 단위가 공존하고, 5시간 타이머는 채팅을 보내는 순간부터 돌아가기 시작한다 [44:26]
• 하루 작업을 효율적으로 쓰려면 예약 작업을 아침 9시에 시작해 5시간 한도를 오후 2시까지 쓰고, 이후 새 사용량으로 다시 작업하는 전략이 가능하다 [45:02]

25. 헤르메스의 개인화 구조와 토큰 효율의 양면

• 헤르메스는 미리 세팅된 스킬과 에이전트 MD를 바탕으로 동작하고, 사용이 반복될수록 자주 쓰는 작업 방향에 맞춰 스킬과 설정이 수정되는 개인화 도구에 가깝다 [48:10]
• 자주 쓰는 작업이 스킬화되면 반복 지시가 줄어들어 토큰 효율이 생길 수 있지만, 에이전트에게 항상 정확한 지시만 들어가는 것은 아니어서 잘못된 스킬이 주입될 위험도 함께 생긴다 [48:51]

26. 코덱스 화면의 환경 정보와 프로젝트별 Git 설정 차이

• 코덱스 오른쪽 상단의 요약 고정이나 환경 표시와 관련해, 브랜치와 변경 사항이 보이는 경우는 프로젝트 폴더에 Git 설정이 되어 있는지와 연결된다 [50:18]
• 같은 코덱스 화면이라도 선택한 폴더가 Git으로 관리되는 프로젝트인지에 따라 브랜치, 변경 사항, 진행 상태, 적용되는 스킬 정보가 보이거나 보이지 않을 수 있다 [51:22]

27. 스킬·에이전트 MD는 책과 강의로 보완되는 심화 주제

• 스킬과 에이전트 MD는 짧게 설명하기 어려운 심화 주제로, 책에는 에이전트 MD와 스킬의 설정 방식과 동작 원리를 별도로 자세히 다룬 장이 있다 [52:26]
• 해당 장은 하네스 엔지니어링 입문 가이드 성격의 내용과 실습을 포함하며, 원리 이해부터 스킬 활용까지 관련 질문을 보완해 주는 자료로 안내된다 [52:39]

28. CLI는 앱의 전용 기능이 아니라 텍스트 기반 조작 방식

• CLI는 커맨드라인 인터페이스의 약자로, 텍스트 명령만으로 읽기, 조작, 쓰기, 실행을 처리하는 방식이다 [53:33]
• 터미널은 대표적인 CLI 도구로, 폴더 확인, 디렉터리 이동, 파일 작업 같은 기본 조작도 모두 명령어를 통해 수행된다 [54:15]

29. 안티그래비티 안의 코덱스 CLI 사용은 짬뽕이 아니라 같은 폴더를 보는 방식

• 안티그래비티 화면 안에서 코덱스 CLI를 쓰는 것은 두 도구를 섞어 쓰는 것이 아니라, IDE 내부 터미널에서 별도의 CLI를 실행하는 방식에 가깝다 [55:54]
• 여러 에이전트가 같은 폴더를 바라보게 하면 협업하거나 서로 섞이는 것처럼 보이지만, 실제로는 에이전트끼리 직접 대화하는 것이 아니라 동일한 작업 폴더를 기준으로 결과가 공유된다 [56:42]

30. 코덱스 CLI 설치와 초보자용 실행 위치 선택

• 코덱스 CLI 설치는 검색 결과의 CLI 셋업 안내에서 운영체제별 명령어를 복사해 터미널에 붙여 넣는 방식으로 진행되며, 윈도우에서는 파워셸이나 명령 프롬프트 명령을 사용할 수 있다 [57:15]
• 명령어를 터미널에 붙여 넣으면 설치가 진행되고, 이미 설치된 환경에서는 기존 설치를 삭제할지 묻는 안내가 나타날 수 있다 [57:46]

31. 데스크톱 폴더에서 코덱스 CLI를 실행해 현재 위치를 공유한다

• 비주얼 스튜디오 코드에서 데스크톱 폴더를 열고 하단 터미널을 실행하면, 코덱스 CLI가 해당 디렉터리를 기준으로 동작할 준비가 된다 [1:00:01]
• --yolo 옵션은 권한을 모두 허용하는 실행 방식으로 설명되며, 데스크톱에서 실행하면 사용자가 보는 데스크톱 화면과 코덱스가 접근하는 작업 위치가 같아진다 [1:00:23]

32. 실행 위치를 기준으로 실제 파일 정리 작업이 진행된다

• 이미지 파일을 종류별로 정리하고 숨김 파일은 제외하며 폴더 이름까지 알아서 정하도록 요청하면, 데스크톱의 폴더 구조가 실제로 변경된다 [1:01:00]
• 코덱스 CLI는 실행된 폴더를 중심으로 작업하므로 PC 조작과 파일 정리가 가능하지만, 실행 위치를 잘못 잡으면 의도하지 않은 경로에서 작업이 수행될 수 있다 [1:01:29]

33. 후속 학습 자료와 책 실습 범위가 안내된다

• 다음 라이브 강의에서는 더 세부적인 내용을 다룰 예정이며, 책 기반 강의도 7월 중 업로드를 시작할 계획이라고 안내된다 [1:03:07]
• 책에는 오늘 나온 질문 대부분과 마크다운부터 게임 만들기까지의 다양한 실습이 포함되어 있어, 영상 학습 이후 이어서 참고할 수 있는 후속 학습 자료로 압축된다 [1:03:52]

🧾 결론

• 이 영상은 챗GPT, 코덱스 앱, 코덱스 CLI를 “무엇이 더 좋다”로 단순 비교하기보다, 작업 유형에 따라 어디에 맡길지 정하는 입문 가이드에 가깝다.
• 챗GPT는 이미지 생성, 심층 리서치, 스프레드시트 보조처럼 화면에서 바로 결과를 확인하고 다듬는 작업에 적합하다는 흐름이 반복된다.
• 코덱스 앱은 내 PC 파일과 앱을 실제 작업 대상으로 삼을 때 가치가 커지며, 한글 문서 작성이나 카카오톡방 점검처럼 로컬 환경을 봐야 하는 업무에서 장점이 부각된다.
• 코덱스 CLI는 자유도가 높지만 실행 위치가 곧 작업 범위가 되기 때문에, 초보자에게는 설치보다 “어디서 실행할 것인가”가 더 중요한 안전 조건으로 제시된다.
• 검증이 필요한 내용으로는 요금제별 사용량 초기화 지원 여부, 이미지 생성 UI의 당일 변경 상태, 특정 스타일 재현력 변화처럼 영상에서 가능성이나 화면 상태 중심으로 언급된 부분이 있다.

📈 투자·시사 포인트

• 유료 구독의 ROI는 모델 성능 자체보다 “작업을 올바른 도구에 배분하는 능력”에서 크게 갈릴 수 있다.
• 20달러, 100달러, 200달러 같은 구독료를 지불하더라도 사용량 구조와 한도 표시 방식을 이해하지 못하면 실제 생산성 대비 비용 효율이 낮아질 수 있다.
• 개인 사용자와 소규모 운영자는 이미지 생성, 리서치, 문서 작성, 채팅방 관리 같은 반복 작업을 자동화 대상으로 보고, 사람의 시간이 많이 들어가는 지점을 먼저 찾아야 한다.
• 로컬 파일 접근과 PC 앱 조작이 필요한 업무는 단순 챗봇보다 코덱스 앱·컴퓨터 유즈형 도구의 활용 가치가 커질 수 있다.
• 조직이나 개인이 AI 도구를 도입할 때는 “가장 유명한 도구 하나”가 아니라, 챗GPT·코덱스 앱·코덱스 CLI처럼 역할이 다른 도구를 묶어 워크플로를 설계하는 관점이 중요하다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• 제목에는 “덕테이프”가 포함되어 있지만, 제공된 section-detail에서는 덕테이프가 별도 도구나 개념으로 설명된 부분이 뚜렷하게 정리되어 있지 않다. 실제 영상에서 덕테이프가 어떤 맥락으로 다뤄졌는지는 원문 확인이 필요하다.
• 20달러 요금제의 사용량 초기화 쿠폰 유무나 고가 요금제와의 차이는 “가능성”으로 언급된 성격이 강하므로, 현재 OpenAI 공식 요금제와 실제 계정 화면 기준으로 재확인이 필요하다.
• ChatGPT 이미지 생성에서 한 번에 만들 수 있는 이미지 수, 수정 기능의 제공 여부, 특정 스타일 재현력 변화는 서비스 업데이트에 따라 자주 바뀔 수 있으므로 영상 업로드 시점 이후의 현재 상태를 확인해야 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

• 본인 작업을 이미지 생성·리서치·스프레드시트·로컬 파일 처리·코딩·PC 앱 자동화로 나누고, 각 작업을 ChatGPT, Codex 앱, Codex CLI 중 어디에서 처리할지 표로 정리한다.
• 이미지 생성과 심층 리서치는 먼저 ChatGPT에서 처리하고, 대량 이미지 생성이나 별도 앱이 더 적합한 작업은 별도 도구 사용 여부를 검토한다.
• 로컬 PDF, 한글 문서, 데스크톱 파일 정리처럼 PC 폴더 접근이 필요한 작업은 Codex 앱 프로젝트 폴더를 명확히 지정한 뒤 진행한다.
• HWPX 스킬을 설치한 뒤 Codex 앱을 완전히 종료·재실행하고, 스킬 목록에서 HWPX가 검색되는지 확인한다.

❓ 열린 질문

• 영상 제목의 “덕테이프”는 실제로 어떤 기능, 도구, 비유, 또는 워크플로를 가리키는가?
• ChatGPT Plus, Pro, Codex 앱, Codex CLI 사이의 현재 사용량 한도와 초기화 정책은 요금제별로 정확히 어떻게 다른가?
• ChatGPT의 엑셀·구글 시트 확장 기능은 모든 사용자에게 동일하게 제공되는가, 아니면 지역·계정·Office 365 구독 여부에 따라 제한되는가?