Video: AI 잘 쓰는 사람들은 왜 까만창을 켤까? Codex·Claude Code·Gemini CLI | 버튼 없는 까만창이 더 많은 일을 할 수 있는 이유
Channel: 안될공학 - IT 테크 신기술
Duration: 8m 6s
Source: subtitle (auto, ko)
Transcript:
because you know this is interface on GitHubang URL then네 >> 여러분 안녕하세요. 패치입니다. 요즘 영상들 중에 최신 AI가 몇 시간짜리 일을 대신 끝내는 모습을 보면 정작 화면은 아주 오래된 컴퓨터처럼 보이는게 좀 있어요. 까만 창에 영어랑 명령어가 쭉 올라가고요. 마우스로 누를 버튼도 거의 없는데요. 코덱스나 클러드 코드 아니면 제미나의 CLI 같은 그런 도구들이 주로 일하는 화면입니다. 이게 개발자들한테는 매일 쓰는 익숙한 작업되거든요. 그런데 일반 사용자에게는 저 화면이 나오는 순간 아, 이건 내 수준에서는 못 쓰겠구나 이렇게 느낀대요. AI를 실제로 잘 쓰고 싶어서 찾아봤는데 까만 창이 진입구를 막고 있는 거죠. 그런데 저기에 입력을 하는 부탁을 읽어 보면 의외로 좀 평범합니다. 자,메일로 받은 견적서를 비교해 줘라든지 여기서 조금 더 부탁을 해 보면 지난 달보다 옳은 항목만 표시를 하고 거래처의 이유를 물어보는 답장도 써죠. 이런 겁니다. 어, Gmail에서 어느 버튼을 누르면 될까요?

엑셀을 켜야 할 것 같기도 한데 가격 비교부터 답장까지 한 번에 해주는 메뉴는 선뜻 떠오르지가 않습니다. 왜냐하면 우리가 하려는 일이 애판의 기능보다 길기 때문인데요. 거래처 세 곳이 PDF랑 엑셀 메일 본문으로 제각 견적을 보내면요. 사람은 파일을 열어서 같은 항목을 찾고 엑셀로 옮겨서 계산을 한 뒤에 다시 메일을 써야겠죠. 기존에 자동화도 가능했지만 문서 양식이라든가 항목 이름이 바뀔 때마다 사람이 규칙을 고쳐야 했죠. 그런데 AI의 파일을 다룰 도구랑 실행 권을 연결해 두면 견적세에서 가격을 꺼내서 비교표를 만들도록 맡길 수가 있습니다. 어, 배송비도 포함해 줘라고 이렇게 하면 매일 본문을 확인해 가지고 다시 계산을 하고 지난 달보다 옳은 항목만 표시해서 답장 초환을 써 줘라는 다음 부탁까지 쭉 이어 나갈 수 있죠. GL은 메일, 엑셀은 계산 이런 것처럼 맡은 기능이 딱딱 정해져 있지만 터미널은 컴퓨터에 설치된 프로그램이랑 연결된 서비스를 필요에 따라 가지고 조합을 할 수가 있거든요. 파일을 찾고 PDF를 읽고 가격을 계산한 뒤에 답장까지 쓰는 그런 기능이 처음부터 하나의 앱에 다 들어가 있지 않아도 되는 거죠.

AI는 사용자의 요청을 보고 나서 도구를 고르고 그다음에 중간에 필요한 코드까지 만들 수 있습니다. 이렇게 명령으로 프로그램을 불러서 사용하는 방식을 CLI라고 하는데요. 그리고 그 작업이 보이는 창이 바로 터미널이에요. 개발자용 AI가 이런 환경에서 먼저 퍼진 이유도 기존 개발 도구를 바로 실행을 하고 또 오류를 확인해 가지고 다시 고치는 작업까지 쭉 이어가기가 좋았기 때문입니다. 견적서를 읽다 보니 한 업체는 낮게 가격을 썼고요. 다른 업체는 상자 가격을 적어 놨어요. 숫자만 작은 순서대로 정렬하면 엉뚱한 업체가 최저가로 나오겠죠. 이때는 한 상자에 몇 개가 들어 있는지 이걸 확인해서 기준을 맞춰야 할 텐데요. AI가 문서에서 포장 수량을 찾아내고 상자 가격을 그 수량으로 나누는 짧은 코드를 작성을 하도록 할 수 있겠죠. 계산은 실행된 프로그램이 맞고 AI는 어떤 값을 넣어서 어떤 기준으로 비교를 할지 판단하는 거예요. 수량이 적혀 있지 않다면 추측해서 나누지 않고 확인이 필요하다고 표시를 해야 할 거고요.이 코드가 기존 도구 사이에 연결을 맞습니다.

PDF를 읽는 도구가 꺼낸 자료를 계산하기 좋은 형태로 바꾸고요. 계산 결과를 보고서 양식에다 넣는 거죠. 모든 프로그램을 새로 만드는게 아니라 필요한 부분만 작성을 할 수도 있는 거고요. 검증한 코드를 파일로 남기면 다음 달에도 다시 쓸 수가 있습니다. 이번에 부탁해서 받은 결과물의 비교표뿐만이 아니라 다음 견적서를 처리할 작은 프로그램까지 생기는 건데요. 양식이 달라지면 코드를 고쳐야 되지만 매번 빈손으로 시작할 필요는 줄어드는 거죠. 여기에서 AI가 화면의 버튼을 일일이 누르지 않아도 된다는 그런 이점이 생깁니다. 표를 화면으로 읽으면요. 어느 숫자가 어느 행에 있는지 찾아야 되고 아래쪽 항목을 보려면 스크롤도 내려야 되죠. 근데 도구가 업체명이랑 단가 수량을 항목이랑 값으로 건네주면 그런 화면 탐색을 줄일 수가 있습니다. 사람에게 잘 보이도록 그렇게 꾸며 놓은 화면을 다시 해석하는 과정이 짧아지는 거예요. 원본의 숫자라든가 표를 추출하는 과정이 틀릴 수는 있지만 적어도 뭐 팝업에 가려 가지고 값을 못 읽는 그런 문제는 피할 수가 있거든요.

실행이 실패했을 때도 결과를 활용을 합니다. 파일을 찾을 수 없다. 이런 오류가 돌아오면 폴더를 다시 살펴보고 코드가 찾던 단가라는 열이 없으면 실제 열을 읽어 가지고 수정하는 그런 방식인데요. AI가 명령을 내린 뒤에 결과를 받아서 다음 행동을 바꾸는 그런 과정이 이어집니다. 모델에 도구랑 실행 환경을 붙이고요. 권한 확인이라든가 작업 기록까지 관리하는 주변 구성을 하네스라고 부르는데요. 같은 모델이어도이 구성이 다르면 접근할 수 있는 자료랑 실제로 끝낼 수 있는 일이 달라집니다. 처음부터 매일 계정을 연결하실 필요는 없고요. 내려받은 견적서를 한 폴더에다가 넣고 자, 원본은 그대로 두고 같은 수량 기준으로 비교표를 만들어 줘. 이렇게 요청을 하면 되는데요. 어, 견적서를 쓰지 않는 사람이라면 여행 사진 수백장을 같은 크기로 줄이고 촬영 날짜에 맞춰서 이름을 바꿔 가지고 새 폴더에 저장하는 그런 식으로도 시작을 해 볼 수 있어요. 메일을 자동으로 가져오려면 구글이 외부 프로그램에 열어둔 통로인 API랑 사용자의 접근 허가가 필요한데요.

이런 메일이나 캘린더 도구의 기능을 AI가 공통된 방식으로 불러서 쓸 수 있게 그렇게 연결하는 규약이 MCP입니다. MCP로 연결된 메일 도구가 뒤에서 GL API를 호출하는 그런 구성도 가능해요. 매번 우리가 자, 배송비를 확인하고 모르는 조건을 추측하지 말고 가격 옆에다 원문을 붙여 줘. 이런 식으로 설명을 하기도 번거롭죠. 이런 반복 지침이랑 보고서 양식 그리고 필요한 코드를 묶어 둔 것이 스킬인데요. 다음 달에도 같은 방식으로 일하게 만드는 일종에 업무 매뉴얼 같은 거죠. 원문 근거가 실제로 붙었는지 확인하는 단계까지 넣어야지 결과를 믿을 수 있습니다. 자, 그러면은 다 연결했다고 무조건 다 맡겨도 될까요? AI가 읽지 못한 배송비를 영원으로 처리를 하면 계산은 맞아도 선택은 틀릴 수 있겠죠. 그래서 확인한 자료랑 찾지 못한 조건을 결과에다 표시를 하고요. 매일 발송처럼 되돌리기 어려운 행동은 꼭 마지막에 승인을 받게 해야 해요. API가 없는 서비스에서는 허용된 범위 안에서 AI가 화면을 보고 마우스랑 키보드를 조작하는 그런 컴퓨터 유즈를 섞을 수도 있고요.

메일은 API로 읽고 웹사이트에서는 다운로드 버튼을 누르고 그리고 계산은 코드로 처리하는 그런 방식입니다. 그런데 여러분이 일을 왜 계속 까만은 창에서 해야 하는 걸까요? 비교표에서 업체 하나를 제외할 때는 문장으로 부탁하고 기다리는 거보다 그냥 체크박스를 누르는 편이 훨씬 빠릅니다. 이미 클로드 코드도 터미널 밖에 데스크톱이랑 웹에서 사용을 할 수가 있고요. MCP앱스는 연결된 도구가 표랑 버튼 같은 조작 가능한 화면을 대화 안에다가 띄울 수 있도록 합니다. 뒤에서는 프로그램을 실행을 하더라도 사용자가 그 명령을 모두 읽을 필요는 줄어드는 거죠. 앞으로는 견적 비교를 부탁을 하면 가격표 옆에 원문을 여는 버튼이 붙고요. 배송비가 확인되지 않은 업체만 따로 보여주는 그런 화면까지 구성이 될 수 있습니다. 현재 MCP 앱스는 개발자가 미리 준비한 화면을 제공하는 단계이고요. AI가 업무다 화면을 새로 만들어 가지고 안정적으로 연결하려면 버튼의 동작이라든가 표시된 금액을 검증할 장치가 더 필요합니다. 작업이 시작되는 방식도 달라질 수 있는데요.

새로운 견적표가 오면 비교표를 갱신하고 가격이 오르거나 납기가 늦어졌을 때 알려줘.이 이렇게 설정을 해 두는 건데요. GL에는 메일함의 변화를 알리는 기능이 이미 있긴 하지만 AI가 계속 처리를 하려면 그 알림을 작업이랑 연결을 하고 컴퓨터가 꺼져도 실행이 될 환경을 마련해야겠죠. maity maity vs >> 앞으로 AI를 잘 쓴다는 기준에는 내가 뭐 까만 창에 익숙한가 아닌가 이거보다는 내가 반복하는 일을 어디까지 AI한테 맡길 수 있는가 이게 더 크게 들어갈 것 같습니다. 어이 앱는 그런 기능이 없네 하고 그냥 끝내 버렸던 일도 이제는 필요한 도구를 연결해서 만들 수 있는지 물어볼 만해진 거죠. 그럼 오늘은 여기까지 패치였습니다.