My Current AI Stack: The Tools, Models, & Apps I Use Every Day

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💡 한 줄 결론

My Current AI Stack: The Tools, Models, & Apps I Use Every Day를 중심으로, Orca는 수주에서 수개월이 걸리는 장기 프로젝트에 사용한다. 현재 Keepsake Threads와 교육용 iOS 앱 두 프로젝트를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

📌 핵심 요점

1. Orca는 수주에서 수개월이 걸리는 장기 프로젝트에 사용한다. 현재 Keepsake Threads와 교육용 iOS 앱 두 프로젝트를 운영하며, 모바일에서 진행 상황을 확인하고 작업 계속을 지시한다.
2. Herder는 개별 실험과 영상 기획·조사에 사용한다. 발표자는 세션 복원과 메모리 사용 측면에서 Orca보다 낫다고 평가하지만, 측정 결과를 제시하지는 않는다.
3. Hermes 데스크톱은 전문 에이전트 프로필과 반복 작업을 관리하는 도구다. 용도별 프로필을 통해 세션과 스킬을 정리하고, 필요한 작업 환경으로 쉽게 전환한다.
4. 모델 선택은 성능에 대한 체감과 사용 한도에 따라 바뀐다. 현재는 Opus 5.5를 팀 리더로, Astra를 위임받는 실행 모델로 활용하며, 사용 여유가 부족하면 다른 GPT 모델로 전환한다고 설명한다.
5. 썸네일·설명문 제작은 전용 워크플로로 반복하고, 로컬 모델 실험은 별도 프로필로 분리한다. 모바일에서는 Orca와 Telegram을 통해 프로젝트 및 운영 에이전트와 소통한다.

🧩 배경과 문제 정의

발표자는 여러 AI 도구를 시험하는 영상 제작자이면서 실제 프로젝트와 콘텐츠 제작 업무도 수행한다. 이번 영상은 시험해 본 도구 전체가 아니라, 일상 업무에서 실제로 사용하는 앱·모델과 각각의 사용 상황을 보여주려는 목적이다. 소개하는 구성은 9월 말 기준이며 새로운 도구와 모델이 나오면 달라질 수 있다고 설명한다.

핵심 문제는 성격이 다른 작업을 어떻게 관리할 것인가다. 장기간 이어지는 개발 프로젝트, 며칠 동안 진행하는 실험과 영상 조사, 정해진 규칙을 반복하는 콘텐츠 제작에는 서로 다른 관리 방식이 필요하다. 발표자는 Orca·Herder·Hermes 데스크톱의 역할을 나누고, 모델 선택과 전문 프로필을 결합해 이 문제에 대응한다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. 실제 일상 스택을 소개하는 목적과 기준 시점

• 다양한 도구와 모델을 시험하는 활동과 별개로, 실제 프로젝트 및 콘텐츠 제작에 사용하는 일상 워크플로를 보여주겠다고 보여준다. [00:37]
• 구성은 9월 말의 스냅샷이며 계속 바뀔 수 있다. 시청자에게도 사용하는 모델과 플랫폼을 공유해 달라고 요청한다. [01:04]
• Agent Wiki's를 홍보한다. 기본 위키는 무료이며, Pro는 전용 위키와 커스텀 스킬을 제공한다고 보여준다. 월 9.99달러의 가입 가격 유지 조건과 향후 가격 인상 계획도 언급한다. [01:45]

2. Orca로 장기 프로젝트와 모델 협업 관리

• Orca는 최근 도입한 도구로, 수주에서 수개월이 걸리는 장기 프로젝트에 사용한다. 매끄러운 인터페이스를 긍정적으로 평가한다. [02:26]
• Claude Code와 Hermes Agent를 함께 배치한다. 현재는 Opus 5.5가 팀을 이끌고 Astra에 작업을 위임하며, 과거에는 사용 한도와 모델 선호에 따라 기획·실행 역할을 바꿨다고 보여준다. [03:31]
• Keepsake Threads와 교육용 iOS 앱 두 프로젝트만 운영한다. 모바일에서 진행 상황을 확인하고 짧게 지시하면서, 컴퓨터 앞에 오래 앉아 있지 않아도 작업을 이어간다. [04:59]

3. Herder로 실험과 영상 기획 진행

• Herder는 Spark 장비와 Windows 환경에서 사용한다. 며칠간 이어질 수 있지만 완료 후 계속 유지하지 않는 실험, 영상 기획과 조사에 활용한다. [05:57]
• 최근에는 Opus 5.5를 많이 사용하며 발표 자료 제작 능력을 높게 평가한다. 이전에는 Hermes와 Astra, Grok도 활용했고, 최신 Grok의 속도는 이전보다 느리게 느껴졌다고 드러낸다. [06:54]
• Herder는 닫은 세션을 이어가는 기능이 Orca보다 안정적이고 메모리 사용도 적다고 평가한다. Orca에서는 세션을 다시 시작해야 하는 경우가 있다고 보여준다. [07:58]

4. Hermes 데스크톱의 전문 프로필과 세션 정리

• Hermes 데스크톱은 Hermes Agent 세션과 영상 기획에 사용한다. 여러 전문 프로필 사이를 전환하기가 TUI보다 편하다고 보여준다. [08:41]
• Hyperframe 영상, iOS 앱 제작 등 용도별 프로필을 만들고 각 프로필에 필요한 전용 스킬을 개발한다. [09:08]
• 모든 작업을 기본 프로필 하나에 모으면 세션을 잃어버리기 쉽다고 드러낸다. 프로필 분리는 세션·스킬 정리와 에이전트 구성을 가볍게 유지하는 데 도움이 된다고 보여준다. [09:32]

5. 썸네일·설명문 제작을 전용 워크플로로 반복

• 제목, 원하는 썸네일 설명, 참고 이미지를 전용 에이전트에 제공해 썸네일을 제작한다. [09:56]
• 영상 위치를 알려주면 Whisper를 실행해 전사문을 만들고 이를 바탕으로 설명문을 작성한다. 전용 에이전트가 결과물 형식과 마스코트 배치 규칙을 알고 있어 매번 요구사항을 다시 설명할 필요가 없다고 드러낸다. [10:37]
• 중요한 세션은 고정해 관리한다. Hermes에서는 주로 GPT 계열 모델을 사용하고, 사용 여유가 많은 모델은 일반 에이전트 작업에, Astra는 더 무거운 작업에 활용한다고 보여준다. [11:09]

6. 로컬 모델 실험 분리와 Telegram 운영 연결

• DGX Spark의 로컬 모델 실험에는 별도 Hermes 프로필을 만든다. 다른 모델이 만든 스킬을 가져오지 않는 빈 프로필과 분리된 환경을 사용한다고 보여준다. [11:46]
• 모바일에서는 Telegram으로 VPS 에이전트와 소통한다. Agent Wiki's 운영과 관련된 오류 점검·분류, 위키 업데이트 작업을 이 경로에서 처리한다. [12:24]
• 또 다른 DGX Spark 에이전트인 Hibana에도 Telegram으로 질문하며, 모바일에서 에이전트와 연락하는 추가 수단으로 활용한다. [12:33]

7. 세 도구를 나누는 이유와 최종 모델 평가

• 세 도구를 따로 쓰면 탭이나 사이드바를 탐색하는 대신 앱 사이를 빠르게 이동할 수 있다고 보여준다. Orca의 장기 프로젝트, Herder의 실험, Hermes 데스크톱의 콘텐츠 제작을 오가며 상태를 확인한다. [13:06]
• 현재 주요 작업에는 Opus 5.5를 선호한다. Astra는 코딩을 잘하지만 자주 멈춰 계속 진행하도록 독려해야 하며, Opus 5.5와 Fable 5.1에서는 그 문제가 덜했다고 평가한다. [13:37]
• 자신의 전체 스택 소개를 마무리하고, 시청자가 프로젝트·실험·로컬 AI에 쓰는 도구와 작업별 모델 조합을 댓글로 공유해 달라고 요청한다. [14:09]

🧾 결론

• 이 스택의 중심은 도구별 역할 분담이다. 장기 프로젝트, 단기 실험, 반복 콘텐츠 제작을 서로 다른 앱에서 관리한다.
• 전문 프로필과 전용 워크플로는 세션을 찾고 작업 요구사항을 다시 설명하는 부담을 줄이는 장치다.
• 모델과 앱의 조합은 고정된 정답이 아니라 발표 시점의 선택이다. 발표자는 새 모델 출시와 사용 한도에 맞춰 구성을 계속 바꾼다.

📈 투자·시사 포인트

• AI 도구를 평가할 때 모델 성능뿐 아니라 세션 복원, 메모리 사용, 모바일 접근성, 프로필 전환이 실제 업무 지속성에 어떤 영향을 주는지 살펴볼 필요가 있다.
• 사용 한도는 모델 선택과 역할 배분을 바꾸는 요인이다. 이 사례에서는 가장 선호하는 모델을 모든 작업에 일괄 적용하기보다 사용 여유와 작업 무게를 함께 고려한다.
• 콘텐츠 제작에서는 개별 결과물 생성 외에도 기존 작업 규칙과 참고 자료를 재사용하는 워크플로가 중요한 가치로 나타난다.
• 영상은 개인의 사용 경험을 소개하며, 도구 업체의 매출·수익성이나 시장 규모를 제시하지 않는다. 투자 판단의 직접 근거보다는 사용자 요구를 살펴보는 사례로 읽는 것이 적절하다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• 모델 표기에 일관성이 없다. GPT 계열 이름이 ‘GPT 6 solo’와 ‘GPT-6 Soul’로 다르게 나오며, Herder 설명에서는 주로 Opus 5.5를 언급하다가 말미에 Opus 4.5가 등장한다. 정확한 제품명과 버전은 이 자막만으로 확정하기 어렵다.
• Opus의 우수성, Astra의 잦은 중단, Herder의 낮은 메모리 사용과 나은 세션 복원은 발표자의 경험적 평가다. 동일 조건의 비교 실험이나 정량 지표는 제공되지 않는다.
• 발표자는 구성을 ‘9월 말의 스냅샷’이라고 설명하지만 연도를 명시하지 않는다. 모델 출시 시점이나 현재 이용 가능 여부를 자막 밖의 사실로 확장해서는 안 된다.
• 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 작업을 장기 프로젝트, 단기 실험·기획, 반복 제작으로 나누고 각 범주에 필요한 세션 관리 방식을 적는다.
• 도구를 선택하기 전에 세션 종료 후 복원, 메모리 사용, 모바일에서의 진행 확인을 실제 작업으로 점검한다.
• 반복하는 콘텐츠 작업 하나를 골라 입력 자료, 결과물 형식, 참고 이미지와 작성 규칙을 전용 프로필에 정리한다.
• 선호 모델과 대체 모델의 역할을 정하고, 사용 한도 부족이나 반복 중단이 발생할 때 전환할 기준을 마련한다.

❓ 열린 질문

• 세 앱을 나누어 쓰는 방식이 하나의 앱에서 세션을 정리하는 방식보다 실제로 얼마나 시간을 절약하는가?
• Opus·Astra·대체 GPT 모델의 선택은 작업 완료율, 개입 횟수, 사용 비용을 함께 비교해도 같은 결론으로 이어지는가?
• 전문 프로필이 늘어날수록 세션 정리의 이점과 프로필·스킬 유지 관리 부담은 어떻게 달라지는가?