Amazon Quick으로 만든 CFP Copilot - 프롬프트 입력부터 앱 배포까지 1시간 미만 소요

코드는 필요 없습니다. 오직 프롬프트만 있으면 됩니다. 그리고 실제로 작동합니다.

문제점

저는 정기적으로 컨퍼런스에서 발표하는 AWS Community Builder (AI Engineering)입니다. 새로운 CFP (Call for Papers)가 열릴 때마다, 예전 초록(abstracts)을 복사하여 붙여넣고, 새로운 청중에게 맞춰 다시 작성하며, 어떤 프로젝트가 어떤 청중에게 공감을 얻을지 기억해 내느라 너무 많은 시간을 소비하곤 했습니다.

더 나은 방법이 반드시 있어야 했습니다.

Amazon Quick의 등장

Amazon Quick (이전 명칭 Amazon Quick Suite, 2025년 10월 출시)은 AWS의 에이전트형 AI (agentic AI) 워크스페이스입니다. 자연어로부터 웹 앱을 구축하고, 연구를 수행하며, 워크플로우를 자동화하고, 코드 한 줄 작성하지 않고도 데이터에 연결할 수 있는 AI 팀원이라고 생각하면 됩니다.

제가 사용한 기능은 다음과 같습니다: Apps in Amazon Quick (현재 Preview 단계).

내가 만든 것

CFP Copilot - 이벤트 이름, 마감일, 그리고 선택 사항인 테마 키워드를 입력하면, 사용자의 과거 콘텐츠를 기반으로 상위 3개의 강연 제안서를 추천해 주는 웹 앱입니다. 다국어(JP/EN/ZH)를 지원합니다.

제작 과정 (전체 프로세스)

1단계: 가입하기 (무료, 2분 소요)

quick.aws.com으로 이동 → Google로 계속하기. AWS 계정은 필요하지 않습니다. 무료 플랜을 통해 Desktop 및 Apps를 포함한 Plus 기능을 30일 동안 사용할 수 있습니다.

2단계: Apps 열기 → 프롬프트 하나 붙여넣기

왼쪽 사이드바 → Apps (Preview) → 텍스트 영역에 다음 내용을 붙여넣으세요:

Build a web app called "CFP Copilot" that helps a conference speaker reuse 
and repurpose their past talk content.

...

앱은 약 2분 만에 완전히 생성되었습니다.

3단계: 다국어 지원 추가 (후속 프롬프트 하나)

앱 에디터의 채팅 패널에서 다음과 같이 입력합니다:

Add a language selector at the top with options: Japanese (日本語), English, 
and Chinese (中文). Style it to match the existing dark theme.

완료되었습니다. 세 가지 언어 지원, 코드 작성은 제로(zero)입니다.

4단계: 더 나은 제안을 위해 코퍼스(Corpus) 연결하기

Quick의 채팅창에서 +를 클릭하여 파일을 첨부하세요 → 여러분의 개인 지식 베이스를 업로드합니다 (저는 GitHub README, Qiita 기사, 프로젝트 메모 파일들을 하나의 마크다운(Markdown) 문서로 수집하는 Python 스크립트로 구축했습니다).

AI는 즉시 특정 프로젝트, 과거 강연 주제, 심지어 저의 블로그 기록까지 참조하기 시작했습니다.

5단계: 게시하기

앱 에디터의 우측 상단 → Publish (게시). URL이 즉시 생성됩니다.

⚠ 주의: 시청자가 앱에 접속하려면 무료 Amazon Quick 계정이 필요합니다. 이에 맞춰 기사를 계획하세요.

결과물 (실제 예시)

입력: re:Invent 2027, 마감일 2027-05-01, 주제: "AI 에이전트 자율성(AI agents autonomy)"

#1 - 에이전트에게 맡길 것인가, 인간이 중단할 것인가: 프로덕션 AI 에이전트의 자율성 설계 패턴
Trust or Interrupt: Autonomy Design Patterns for Production AI Agents on AWS
연결 대상: wallet-agent + Amazon Bedrock AgentCore

#2 - MCP로 변화하는 에이전트 설계: 도구, 데이터, 승인 플로우를 통합 프로토콜로 연결하기
MCP as the Nervous System of AI Agents
연결 대상: Aegis (Slack 승인 레이어) + MCP

#3 - 글로벌 AI 에이전트의 상태 관리: Aurora DSQL로 구현하는 서버리스 분산 에이전트 메모리
Stateful Agents at Global Scale: Serverless Distributed Agent Memory with Aurora DSQL
연결 대상: DROPZERO + AgentCore

세 가지 결과물 모두 단순한 모호한 제안이 아닌, 프로덕션 수준의 CFP 초안이었습니다.

아키텍처 (Architecture)

놀라웠던 점 (What Surprised Me)

1. 코퍼스 (Corpus) 데이터 없이도 이미 품질이 좋았습니다. Amazon Quick이 보유한 AWS 서비스에 대한 기본 지식 덕분에, 개인 데이터를 연결하기 전임에도 관련성 높은 제안을 생성할 수 있었습니다.
2. 다국어 출력이 문제없이 작동했습니다. 중국어의 경우 2번의 재시도(retry)가 있었지만, 결국 정확한 출력을 생성해냈습니다.
3. 가입부터 앱 배포까지 전체 흐름이 1시간 미만으로 소요되었습니다.

직접 시도해 보세요 (Try It Yourself)

1. quick.aws.com에서 무료로 가입하세요.
2. 위의 프롬프트를 Apps에 복사하세요.
3. 스피커 프로필 (speaker profile) 섹션을 본인만의 테마로 맞춤 설정하세요.
4. 개인화된 제안을 위해 본인만의 콘텐츠 코퍼스 (content corpus)를 업로드하세요.

다음 단계 (What's Next)

• 본인의 GitHub 또는 블로그 콘텐츠를 위한 코퍼스 수집 스크립트 (corpus collector script) 구축
• 지속적인 메모리 (persistent memory)를 위해 앱을 Quick Index에 연결
• 더 깊은 GitHub 통합을 위해 로컬 MCP 서버 연결

Yuki Yamashita (@yama3133) - AWS Community Builder, AI Engineering 2026
Projects: wallet-agent | DROPZERO | Diagram AI