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책 소개 챗GPT, 제미나이, 클로드가 노션 안에? ‘진짜’ 일잘러들만 몰래 쓰는 노션 AI 활용법 노션 속 깔끔하게 정리한 정보들을 번거롭게 복사해 챗GPT, 제미나이, 클로드에게 물어보고 있었다면? 사실 노션 AI 안에서 이 작업을 간편하게 할 수 있다. 이 책은 인기 있는 AI 모델을 총망라해 사용할 수 있는 ‘노션 AI’ 사용법을 다룬다. 초보자라도 어렵지 않게 따라 할 수 있도록 실무 예제도 아낌없이 담았다. 여기에서 더 나아가 단계별 작업을 미리 설정하고 정해진 조건에 따라 실행되도록 하는 노션의 업무 자동화 기능인 ‘에이전트’까지 다룬다. 노션 공식 컨설턴트인 ‘시리얼(전시진)’ 저자가 아낌없이 푸는 노하우와 함께 노션을 더욱 잘 쓰는 일잘러로 거듭나 보자. 서지 정보 출판사 제이펍 도서명 업무와 일상을 혁신하는 방법 노션 AI 부제 업무 효율 200% 올리는 노션 AI 워크스페이스 구축하기 지은이 전시진 옮긴이 (없음) 감수자 (없음) 시리즈 (없음) 출판일 2026. 10. 15 페이지 364쪽 판 형 크라운판(170*225*18) 제 본 무선(soft cover) 정 가 23,000원 ISBN 979-11-24946-01-5 (13000) 키워드 노션, 노션AI, 에이전트, 데이터베이스, 커넥터, 대시보드, 커스텀에이전트 분 야 인공지능 / 생성형 AI 출판사 서평 회의록 작성, 자료조사, 데이터베이스 자동화… 생각 없이 반복했던 모든 업무, 이제 노션 AI에게 도움받자 AI의 발전으로 이제 업무의 상당 부분을 맡길 수 있게 되었다. 하지만 대부분 자료 정리에만 노션을 사용하고, 정작 AI는 각 사이트에서 나눠 사용하곤 한다. 이때 노션 AI를 사용하면 챗GPT나 제미나이, 클로드 같은 인기 AI는 물론 이미지와 영상 생성 특화 AI까지 한곳에서 쓸 수 있다. 요금도 여러 사이트에서 나눠 낼 필요 없이 한 사이트에서만 결제하면 되므로 편리하다. 그뿐만 아니라 정해진 시기나 순서에 맞춰 일정하게 작동하는 자동화 기능인 ‘에이전트’ 사용법도 다뤄, 노션을 더욱 편리하게 사용할 수 있도록 돕는다. 이 책은 《업무와 일상을 정리하는 새로운 방법 노션》 등 인기 베스트셀러를 집필한 노션 공식 컨설턴트 저자의 신간으로, 노션 AI 활용법을 실용적인 실무 예제와 함께 설명한다. 자세한 실습 과정을 따라 하다 보면 어느새 업무의 과정이 이전과는 비교할 수 없을 정도로 간단해져 있을 것이다. 주요 내용 CHAPTER 01~02. 노션의 기본기와 노션 AI 기초 설정하기 블록, 데이터베이스 등 꼭 알아 두어야 할 노션의 기본 개념과 노션 AI 사용 전 필요한 것들을 설정합니다. CHAPTER 03~04. 노션AI를 활용한 업무 진행하기 자동 녹음으로 회의록을 작성하고, 주제에 맞는 이미지를 생성하는 등 실무 예제와 함께 본격적으로 노션 AI를 실습해 봅니다. CHAPTER 05. 함께 쓰면 효율이 2배가 되는 에이전트 사용하기 시간이나 행동을 설정하면 미리 정해둔 도구가 작동하도록 하는 노션의 자동화 기능, ‘에이전트’ 사용법을 알아봅니다. 대상 독자 ■ 평소 적극적으로 업무에 노션을 사용하는 사람 ■ 노션을 회사 내 업무 툴로 도입하고 싶은 사람 책 속으로 노션 AI는 질문에 답변을 생성하는 것을 넘어, 내가 노션 안에서 쌓아온 정보와 맥락을 기반으로 답변해 줍니다. 페이지에 작성한 문서부터 데이터베이스에 정리한 정보, 페이지 위에서 주고받은 댓글까지 모든 것이 노션 AI가 활용할 수 있는 재료가 됩니다. (106쪽) 노션 AI에게 문서 작성을 요청할 때 결과물의 품질이 들쑥날쑥하다면 도구의 문제가 아니라 요청 방식의 문제일 가능성이 높습니다. 같은 AI 모델에 같은 주제를 던져도 어떻게 요청하느냐에 따라 결과물은 완전히 달라집니다. OICES는 Order, Information, Constraints, Example, Style이라는 5가지 요소의 앞 글자를 모은 프레임워크로, 노션 AI에게 요청할 때 빠뜨리기 쉬운 정보를 체계적으로 담아낼 수 있도록 도와줍니다. (150쪽) 노션은 워크스페이스 내부의 정보뿐만 아니라 Slack, Google Drive, GitHub 같은 외부 서비스에 흩어진 자료까지 AI 커넥터를 통해 하나로 연결할 수 있습니다. 이 기능을 활용하면 여러 도구를 오가며 자료를 찾는 대신, 노션 안에서 검색 한 번으로 필요한 정보를 곧바로 확인할 수 있습니다. (217쪽) 노션 AI, 일반 에이전트, 커스텀 에이전트는 모두 노션 안에서 AI를 활용하는 방식이지만 실행 범위가 다릅니다. 노션 AI가 사용자의 질문에 답하는 기본 대화 기능이라면, 일반 에이전트는 페이지 생성이나 문서 수정처럼 실제 행동까지 수행합니다. 커스텀 에이전트는 여기서 더 나아가, 사용자가 매번 요청하지 않아도 정해진 조건에 따라 자동으로 실행되는 업무 자동화 도구입니다. (283쪽) 지은이 소개 전시진(Sireal) 스마트워크와 생산성 도구를 취미처럼 즐기다 관련 업계에 취업까지 하게 된 IT 덕후. 협업 툴 컨설팅 회사 ‘시리얼’을 운영하며 조직의 업무 효율 향상을 위한 강의, 컨설팅, 콘텐츠를 제작하고 있다. 노션 기초를 친절하게 안내한 《업무와 일상을 정리하는 새로운 방법 노션》과 구글 워크스페이스, 슬랙 등 협업 도구 사용법을 다룬 《실무에 바로 쓰는 일잘러의 협업 도구 컨설팅》, 《20가지 템플릿으로 배우는 노션 Notion》을 출간했다. - 노션 한국 사용자 모임 (페이스북) facebook.com/groups/notion.so (네이버 카페) cafe.naver.com/notionkr 유튜브: youtube.com/@sirealco 인스타그램: www.instagram.com/sireal_co/ 스레드: www.threads.com/@sireal_co 오픈채팅: open.kakao.com/o/g6rahq6c 차례 이 책의 구성 머리말 Chapter 01 기본부터 쉽게, 노션 시작하기 Notion 01 노션 계정 생성 및 설치하기 Notion 02 요금제 이해하기 Notion 03 노션의 기본 구조 알아보기 Notion 04 블록 기반 에디터의 작동 원리 살펴보기 Notion 05 데이터베이스가 필요한 이유 Notion 06 데이터베이스 소스 관리하기 Notion 07 데이터베이스 속성의 종류와 쓰임 살펴보기 Notion 08 데이터베이스 보기의 종류와 쓰임 살펴보기 Notion 09 데이터베이스에서 필터로 필요한 정보만 보기 Notion 10 데이터베이스에서 정렬로 우선순위 관리하기 Notion 11 연결된 데이터베이스 활용하기 Notion 12 관계형 데이터베이스와 롤업 배우기 Chapter 02 노션 AI로 내 업무 연결하기 Notion 01 챗GPT와 노션 AI의 차이 Notion 02 노션 AI의 4가지 핵심: 검색, 생성, 분석, 실행 Notion 03 노션 AI 활용 전 요금제 준비하기 Notion 04 노션 AI 인터페이스 익히기 Notion 05 노션 AI를 호출하는 4가지 방법 Notion 06 커넥터 알아보기 Chapter 03 유능한 부사수, '일반 에이전트'와 협업하기 Notion 01 AI 노트 시작하고 녹음하기 Notion 02 OICES 프롬프팅으로 노션 AI에게 질문하기 Notion 03 @멘션으로 맥락 있는 문서 만들기 Notion 04 AI 블록: 페이지 내 자동 업데이트 영역 만들기 Notion 05 문서를 완성하는 AI 비주얼 블록 Notion 06 데이터베이스 만들기: 기획부터 파일 활용까지 Notion 07 AI 자동 채우기로 속성 자동화하기 Notion 08 수식으로 계산 자동화하기 Notion 09 웹 검색 활용하기 Notion 10 AI 커넥터로 외부 앱 연결하기 Chapter 04 나만의 비서 만들고 지침과 기술 설정하기 Notion 01 노션 AI의 지침 설정하기 Notion 02 노션 AI의 기술 시작하기 Notion 03 직무별 비서 직접 활용하기 Chapter 05 나만의 전문가 팀, 노션 AI 200% 활용하기 Notion 01 노션 AI로 프로젝트 관리 대시보드 만들기 Notion 02 일반 에이전트와 커스텀 에이전트의 차이점 Notion 03 자동화의 기본 개념: 트리거와 액션 Notion 04 커스텀 에이전트 생성하기 Notion 05 트리거 설정하기 Notion 06 에이전트의 지침 작성하기 Notion 07 도구와 사용 권한 설정하기 Notion 08 데이터베이스 에이전트로 더 정교하게 속성 채우기 Notion 09 커스텀 에이전트 활용 시나리오 Notion 10 커스텀 에이전트 공유와 팀 협업 @jpub
2026.10.08
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글로벌 멀티미디어 소프트웨어 기업 사이버링크가 크리에이티브 제품군 ‘디렉터 스위트(Director Suite)’의 연례 대규모 업데이트를 단행하고 ‘파워디렉터(PowerDirector)’와 ‘포토디렉터(PhotoDirector)’ 신규 버전을 동시에 선보인다고 18일 밝혔다. 이번 업데이트는 AI 에이전트와 AI PC 온디바이스 연산을 창작 과정의 중심에 배치한 것이 핵심이다. AI가 개별 기능을 제공하는 데 그치지 않고 사용자의 의도를 파악해 여러 단계의 작업을 수행함으로써 영상 편집부터 사진 보정, 비주얼 디자인까지 창작 전 과정을 지원한다. 또한 마케팅 콘텐츠 제작 플랫폼 ‘프로미오(Promeo)’에도 프로미오 에이전트(Promeo Agent)가 함께 적용돼 영상·이미지 창작을 넘어 마케팅 콘텐츠 제작 영역까지 활용 범위가 넓어졌다. ‘도구를 다루는 일’에서 ‘의도를 읽는 일’로… AI 에이전트가 바꾸는 창작 과정 생성형 AI가 단편적인 기능을 넘어 창작 흐름 전반으로 확장되는 흐름에 맞춰 CyberLink는 이번에 AI 에이전트 기능을 제품의 핵심 작업 과정에 통합했다. 사용자가 원하는 결과를 자연스러운 언어로 설명하면 나머지는 AI가 처리하는 방식으로, 여러 기능과 설정 사이를 오가며 반복하던 시간을 줄일 수 있다. 영상 창작에서는 파워디렉터의 신규 기능인 AI 어시스턴트(Agentic Editor)가 여러 소재를 하나의 완성된 콘텐츠로 정리해 준다. ‘릴스 하나 만들어 줘’와 같은 요청만으로 소재 정리와 편집이 이뤄지며, 자연어 명령으로 화면 속 개체 제거와 필터 적용, 전환·특수효과 삽입은 물론 자막 자동 생성까지 처리할 수 있다. 하나하나 손으로 조작해야 했던 복잡한 과정이 AI와 함께 만들어 가는 작업으로 바뀐 것이다. 이미지 창작에서는 포토디렉터의 대화형 편집(Edit by Chat) 기능이 한층 발전했다. 레이어를 여러 겹 쌓고 복잡한 보정을 거칠 필요 없이 한 문장으로 원하는 바를 설명하면 인물 보정과 이미지 스타일 조정, 비주얼 디자인 개선은 물론 텍스트 삽입까지 완성된다. 마케팅 콘텐츠 제작에서는 프로미오 에이전트가 같은 개념을 상업용 콘텐츠 영역으로 넓힌다. 자연어로 마케팅 요구사항을 설명하면 AI가 브랜드와 상품, 콘텐츠 목적을 이해해 이미지와 영상, SNS 마케팅 소재 제작을 능동적으로 돕는다. 기획부터 디자인, 결과물 산출까지 이어지는 과정의 진입 장벽이 낮아진다. 개인 크리에이터의 영상 콘텐츠와 사진 디자인부터 브랜드와 소상공인의 마케팅 소재까지 CyberLink는 제품별 AI 에이전트를 통해 다양한 창작 상황을 아우르는 AI 창작 경험을 구축해 나가고 있다. 생성형 AI 지속 확장, 창작 보조에서 콘텐츠 생성으로 CyberLink는 영상과 사진, 비주얼 콘텐츠 창작 전반으로 AI 활용 범위를 꾸준히 넓혀가고 있다. 이번 AI 에이전트 전면 도입과 함께 ‘파워디렉터 2027’과 ‘포토디렉터 2027’에는 10종 이상의 생성형 AI 기능과 모델 업데이트가 새로 추가됐다. 생성형 AI는 사운드 창작 영역으로도 확장됐다. 음성과 팟캐스트, 멀티트랙 녹음, 음원 복원, 믹싱에 특화된 ‘오디오디렉터 2027’에 AI 음악 생성기가 새롭게 탑재됐다. 텍스트로 설명만 입력하면 용도에 맞는 오리지널 음원이 생성돼 AI 창작이 시각 콘텐츠를 넘어 사운드 제작까지 이어진다. 이와 함께 포토디렉터는 1400종 이상 카메라의 RAW 파일 형식을 지원한다. 일상적인 창작부터 전문 촬영 작업 워크플로까지 폭넓게 대응할 수 있는 처리 환경을 갖췄다. AI PC로 넓어진 연산 선택지, 창작 현장에 더 가까이 AI PC 생태계가 빠르게 성장하는 흐름에 맞춰 포토디렉터 신규 버전에는 AI PC 모드가 도입됐다. 지원되는 AI 기능을 기기 자체의 연산 능력으로 실행할 수 있다. 이에 따라 사용자는 창작 상황에 맞춰 클라우드와 온디바이스 연산 중에서 유연하게 선택할 수 있어 연산 성능을 확보하면서도 더 즉각적인 AI 이미지 창작 환경을 누릴 수 있다. CyberLink는 AI 에이전트와 생성형 AI, AI PC 온디바이스 연산이라는 세 가지 축을 통해 차세대 AI 창작 생태계를 넓혀 가고 있다. AI가 단일 조작을 돕는 데 그치지 않고, 의도 파악부터 콘텐츠 산출까지 창작 전 과정에 참여하도록 하는 것이 목표다. CyberLink 제1사업부 빈센트 린(Vincent Lin) 사장은 “생성형 AI가 사람들이 콘텐츠를 만드는 방식을 바꾸고 있다. 다음 단계의 핵심은 AI에 더 많은 기능을 넣는 것이 아니라 사용자가 무엇을 하고 싶은지를 AI가 실제로 이해하도록 만드는 데 있다고 본다”며 “파워디렉터와 포토디렉터, 프로미오에 AI 에이전트를 깊이 있게 적용해 사용자가 원하는 바를 자연스럽게 설명하면 여러 단계를 거쳐야 했던 작업을 AI가 대신 처리하도록 했다”고 말했다. 이어 “생성형 AI와 AI PC 온디바이스 연산을 통해 AI를 실제 창작 현장에 더 가깝게 두고, 크리에이터가 창의성과 콘텐츠 자체에 더 많은 시간을 쓸 수 있도록 하겠다”고 덧붙였다. 이번 신버전 디렉터 제품군은 CyberLink가 ‘AI 기능 도입’ 단계를 지나 ‘AI 기반 창작 과정’ 단계로 넘어가고 있음을 보여준다. CyberLink는 앞으로도 자체 AI 기술과 멀티미디어 소프트웨어의 결합을 심화해 사용자의 요구사항 이해부터 콘텐츠 생성과 창작 실행에 이르는 영상·이미지·마케팅 콘텐츠 전반의 지능형 창작 생태계를 구축해 나갈 계획이다. AI를 단순한 창작 도구가 아니라 사용자의 작업을 함께 완성하는 파트너로 만들겠다는 구상이다.
2026.09.20
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바이브 코딩: 프로덕션의 원칙 생성형 AI와 에이전트로 완성하는 소프트웨어 개발의 미래 책 소개 생각의 속도로 개발하라! 생성형 AI 시대, 개발의 판도를 바꾸는 ‘바이브 코딩’ 인터넷 등장 이후 소프트웨어 개발 생태계를 뒤흔든 가장 파괴적인 변화가 시작되었다. 구글·아마존 출신의 전설적 엔지니어 스티브 예기와 《피닉스 프로젝트》의 거장 진 킴이 AI 시대를 코딩과 함께 살아가는 사람들을 위한 명확한 로드맵을 제시한다. 이 책은 코드 자동완성을 넘어 의도와 흐름을 중심으로, AI를 자유자재로 지휘해 견고한 프로덕션급 시스템을 구축하는 실전 방법론을 다룬다. 복잡한 문법과 환경 설정의 제약에서 벗어나 대화형 개발로 전환하는 법, 생소한 언어와 프레임워크도 자유롭게 활용하는 역량, 그리고 혼자서도 팀 단위의 프로젝트를 빠르게 완수하는 압도적 생산성을 경험해보라. 서지 정보 출판사 제이펍 저작권사 IT Revolution 원서명 Vibe Coding: Building Production-Grade Software With GenAI, Chat, Agents, and Beyond (9781966280026) 도서명 바이브 코딩: 프로덕션의 원칙 부제 생성형 AI와 에이전트로 완성하는 소프트웨어 개발의 미래 지은이 진 킴, 스티브 예기 옮긴이 이보라 출판일 2026. 09. 03 페이지 500쪽 판 형 크라운판변형(170*225*2.9) 제 본 무선(soft cover) 정 가 30,000원 ISBN 979-11-24205-84-6 (93000) 키워드 챗GPT, 제미나이, 클로드, 커서, 코덱스, 아키텍처, 에이전틱코딩, 인공지능코딩, AI에이전트, 콘텍스트엔지니어링 분 야 인공지능 / 생성형 AI 출판사 서평 AI 에이전트 시대의 ‘바이브 코딩’ 완벽 지침서 생성형 AI의 등장 이후 소프트웨어 개발 생태계는 인터넷 혁명에 비견될 만큼 파괴적인 변화를 맞이하고 있다. 이제 개발자는 문법과 복잡한 세부 구현에 갇혀 밤을 새우는 대신, 자연어로 원하는 바를 설명하고 AI가 이를 눈앞에서 즉시 실현해내는 ‘바이브 코딩’의 시대를 살아가고 있다. 코드 자동완성을 넘어, 인간의 의도와 맥락을 중심에 두고 복잡한 소프트웨어를 직관적이고 빠르게 구축하는 거대한 개발 패러다임의 전환이 시작된 것이다. 이 책은 구글과 아마존을 거치며 대규모 시스템을 지휘해온 전설적인 개발자 스티브 예기와 데브옵스 구루이자 베테랑 저자인 진 킴이 의기투합하여 쓴 바이브 코딩 전문서다. 두 거장은 단발성 프롬프트 팁이나 특정 도구 설명에 치중하는 대신, AI 에이전트 체계와 협업하며 '프로덕션 레벨'의 견고한 소프트웨어를 만들어내는 정교한 전략과 패러다임을 집대성했다. 바이브 코딩은 개발자를 대체하는 것이 아니라, 자잘한 단순 작업에서 벗어나 시스템 전체의 구조와 완성도를 지휘하는 ‘헤드 셰프’로 탈바꿈시킨다. 지루한 보일러플레이트 코드 작성과 에러 수정의 늪에서 벗어나, 여러 아이디어를 동시에 빠르게 탐색하고 검증하는 창의적인 업무와 본질적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕는다. 이 책은 콘텍스트 관리부터 에이전틱 워크플로, 신뢰할 수 있는 테스트와 클린 코드 원칙까지 시간이 지나도 변하지 않을 바이브 코딩의 본질을 담아냈다. 개인의 생산성 향상에서 출발하여 팀과 조직 단위의 협업 프로세스로 확장해 나가는 실전 가이드를 탑재하였으며, AI라는 강력한 파도 위에서 주도권을 쥐고자 하는 모든 소프트웨어 엔지니어와 테크 리더에게 가장 확실한 이정표가 되어줄 것이다. 추천사 이 책은 속도와 생산성의 향상에 머무르지 않고 더 큰 도전, 자율적 설계, 배움의 즐거움, 그리고 더 나은 선택을 위한 다각도의 검토까지 아우르며 대학이 길러내야 할 미래 인재의 방향을 제시합니다. 나아가 교육·연구·행정의 현장에서 AI를 어떻게 균형 있게 활용할 것인지 깊이 고민하게 합니다. _김정은, 인하대학교 디지털혁신전략센터장 이 책은 본질적인 질문에 대해 콘텍스트 관리, 새로운 개발 방법론, 구체적인 실행 지침 등 폭넓은 영역에 걸쳐 명쾌한 요령과 의미를 전달할 뿐만 아니라, 개발 문화 전체를 관통하는 핵심 통찰을 전달합니다. _맹기완, 뉴런데브 유튜브 채널 운영자 및 기업 대표 이 책은 단순 도구 사용법이나 모델 변화에 따라 계속 바뀌는 프롬프트 작성법에 의존하지 않습니다. 대신 바이브 코딩에서 결코 변하지 않을 핵심 원칙을 골라낸 뒤, 흥미로운 요리사 비유와 현업의 풍부한 실무 경험담을 입혀서 ‘아, 이렇게 하면 저렇게 되겠구나!’ 하는 깨달음을 선사합니다. _박재호, 레인보우브레인 CTO 단순 반복 작업에서 벗어나 나만의 아이디어를 빠르게 실험하고, 결과물에 대한 온전한 심리적 소유감을 느끼며 개발의 진짜 재미를 되찾는 경험은 무척 짜릿합니다. AI 기반의 융합 기술이나 로보틱스처럼 복잡한 시스템을 고민하는 수많은 엔지니어와 연구자들에게, 이 책은 기술을 대하는 완전히 새로운 감각을 선사할 것입니다. _박지섭, KOREATECH 미래융합학부 교수 이 책은 바이브 코딩을 단순히 낙관적 서사로만 소비하지 않습니다. 오히려 요구 사항 정의부터 아키텍처 설계, 검증, 배포에 이르기까지 소프트웨어 개발의 전 과정을 어떻게 오케스트레이션해야 하는지를 비전공자의 시선에서도 명확히 이해할 수 있도록 정교하게 풀어냅니다. _윤혜식, 투마일스 대표 이 책은 그 개념을 쉽게 풀어내는 데 그치지 않고, 왜 지금 이 방식이 중요한지, 그리고 누구나 어떻게 시작할 수 있는지를 차분하고 친절하게 보여줍니다. 기술을 ‘배우는’ 시대를 넘어 기술로 ‘만들어보는’ 시대에, 이 책은 변화의 선두에 선 이들에게 든든한 출발점이 되어줄 것입니다. _이선민, 재정경제부 전략경제자문단 AI Agent 커머스분과위원 AI 전환기는 업무 환경이 급변하고 기존의 일하는 방식이 해체되어 재정의되는 시기입니다. 이러한 격변기에는 일의 본질이 무엇인지 탄탄한 철학으로 중심을 잡는 사람, 그리고 신기술이 더 많은 사람에게 도움이 되도록 부작용을 경계하며 친절하고 안전하게 길잡이가 되어주는 사람이 무척 절실하고 귀합니다. 이 책은 그 필요성에 정확히 부합하는 가이드북입니다. _이재흥, 시민기술네트워크 상임이사(국가인공지능전략위원회 민간위원) AI를 단순한 도구가 아니라 유능한 개발 동료이자 팀원으로 활용하려면 무엇을 맡기고 무엇을 통제해야 하는지 구체적으로 짚어줍니다. 단순히 토이 프로젝트를 넘어 상용화 수준의 프로덕션 바이브 코딩을 원한다면, 이 책이 가장 현실적이고 명확한 이정표가 되어줄 것입니다. _한재선, 다오랩 랩장 & KAIST 전산학부 겸직교수 책 속으로 바이브 코딩은 저희의 삶을 바꾸었듯이, 여러분의 삶도 바꿀 수 있습니다. 바이브 코딩을 익히면 더 야심 찬 프로젝트를 맡을 수 있고, 더 빠르고 자율적으로 일할 수 있습니다. 무엇보다 중요한 것은, 주도적으로 소프트웨어를 만드는 즐거움을 다시 발견하게 된다는 점입니다. 이는 선임 아키텍트, 갓 코딩 부트캠프를 졸업하고 입사한 사회 초년생, 혹은 수년 전에 개발에서 물러났지만 새로운 가능성을 엿보고 있는 분들 모두에게 해당됩니다. (23쪽) AI 동료는 머릿속 원대한 비전을 실행 가능한 작업 단위로 세분화하도록 도와줍니다. 그중 일부 작업은 에이전트가 스스로 처리하도록 에이전트에게 위임하고, 일부는 당신이 직접 AI와 협업하여 설계와 구현을 진행할 수도 있습니다. AI는 당신이 허락하는 한 실무를 담당하는 개발자, 멘토, 디자이너, 아키텍트, 코드 리뷰어, 페어 프로그래머로서 모든 단계에서 도움을 줄 수 있습니다. (63쪽) AI 코딩은 개발 생태계 전반에 걸쳐 연쇄적인 확산이 가능한 시스템 리스크(systemic risk)를 안고 있습니다. AI가 야기할 시스템 리스크에 걸린 판돈은 우리가 기존 소프트웨어 개발에서 마주했던 어떤 비용보다 더 클 수 있으며, 실패 시 훨씬 엄청난 악몽을 불러올 것입니다. 그러나 우리가 지난 수십 년간 실무를 통해 쌓아온 원칙과 관행은 새 시대에 맞게 개선되어, AI 코딩에 숨겨진 함정을 피할 수 있도록 도와줄 것입니다. (102쪽) 효과적인 프롬프팅을 위한 기법에서 시작해, 코딩 에이전트라는 놀라운 개념을 탐구하고, 이어 AI 도우미들에게 도구에 대한 직접적인 접근 권한을 부여하는 것이 여러분의 개발 경험 전반을 어떻게 바꿀 수 있는지를 깊게 탐구할 예정입니다. 진이 비디오 발췌 프로젝트에서 돌파구를 찾아내고, 스티브가 UI 디버깅을 하며 얻었던 깨달음을 포함해, 각 접근 방식에 대한 실제 예제를 단계별로 살펴봅시다. (166쪽) 바이브 코더들은 셰프들이 할 수 없는 일을 할 수 있습니다. 우리는 비디오 게임을 할 때처럼 언제든 중간에 체크포인트를 만들고(저장) 마음대로 그 지점으로 돌아갈 수 있습니다. AI 자체에는 체크포인트 기능이 내장되어 있지 않습니다. 대부분은 진행 상황을 저장하고 복원 기능을 제공하는 깃 등의 버전 관리 시스템을 사용해 체크포인트를 만듭니다. (291쪽) 그런데 AI가 프런트엔드와 백엔드 모두를 다룰 수 있다면, 과거 프런트엔드와 백엔드 팀 분리를 위해 내렸던 결정들이 장애물이 될 수 있습니다. 프런트엔드와 백엔드용 에이전트가 각각 존재해 별개로 코딩을 하고, 두 에이전트는 각각 다른 개발자가 운영한다고 가정해봅시다. 이때 두 에이전트가 서로 겹치는 영역에 대한 정보를 공유할 수 있을까요? 작업 조정과 동기화는 가능할까요? 차라리 AI 에이전트 하나가 모든 것을 처리하도록 맡기는 게 더 나을 수도 있습니다. (410쪽) 바이브 코딩이 돌아가는 주방에선 나만의 프롬프트, 글로벌 규칙, AGENTS.md 파일, 공유 메모리 같은 것들이 프로젝트 표준 역할을 수행합니다. 프로젝트 표준이 있으면 누구나 숙련된 바이브 코더들이 발견한 훌륭한 팁과 접근 방식을 활용할 수 있습니다. 시행착오를 겪으며 비틀거리는 대신, 프로젝트 투입 첫날부터 거인의 어깨 위에 서서 작업할 수 있다는 소리입니다. (456쪽) 지은이 소개 진 킴 Gene Kim 1999년부터 고성과 기술 조직을 전문적으로 연구하고 있다. 엔터프라이즈 보안 소프트웨어 기업인 트립와이어의 창립자이자 CTO로서 13년간 재직했다. 그의 저서들은 누적 100만 부 이상 판매되었으며, 《유니콘 프로젝트》는 월스트리트 저널 베스트셀러로 선정되었다. 또한 《피닉스 프로젝트》, 《데브옵스 핸드북》, 《Wiring the Winning Organization》 등을 공동 집필했다. 공저로 참여한 《Accelerate》로 싱고 출판상(Shingo Publication Award)을 받았으며, 2025년엔 《Wiring the Winning Organization》으로 미국품질학회(ASQ)가 주관하는 크로스비 메달(Crosby Medal)을 수상했다. 2014년부터 엔터프라이즈 테크놀로지 리더십 서밋(Enterprise Technology Leadership Summit)을 주최하며 대규모의 복잡한 조직에서 일어나는 기술 변혁을 지속적으로 탐구하고 있다. 스티브 예기 Steve Yegge 1992년 지오워크스(GeoWorks)에서 컴퓨터 프로그래머로 커리어를 시작했다. 1998년부터 2005년까지 아마존에서 시니어 엔지니어 및 시니어 매니저로 근무하면서 2-티어 아키텍처에서 N-티어 서비스 아키텍처로의 전환을 이끌고 고객 서비스 툴 전담 부서를 총괄했다. 2005년부터 2018년까지는 구글에서 시니어 스태프 엔지니어 및 시니어 엔지니어링 매니저로 재직했다. 구글 재직 당시 그가 구축한 내부 지식 엔진 그록은 구글의 코드 검색 시스템과 연동되어 99%라는 압도적인 내부 만족도를 기록하기도 했다. 이후 싱가포르의 차량 공유 및 결제 플랫폼 기업인 그랩(Grab)에서 엔지니어링 총괄을 역임했으며, 2022년부터는 소스 그래프(Sourcegraph)에서 코디(Cody) AI 어시스턴트 개발을 주도했다. 2011년에 작성한 <Yegge Rant>와 2024년에 작성한 <주니어 개발자는 죽었다>라는 글로도 잘 알려져 있다. 옮긴이 소개 이보라 모던웹연구소 대표로서 AI와 블록체인을 결합한 연구 및 서비스 개발에 집중하고 있다. 마이크로소프트 MVP로 선정되었으며, 금융기관, IT 기업, 대학 등에서 강의를 병행하고 있다. 서강대학교 미래교육원 겸임교수로 재직하며 디지털자산 최고위 과정, 오픈소스 개발, 메타버스 입문 등을 강의했고, ‘모던 JavaScript 튜토리얼’ 한국어 프로젝트(ko.javascript.info)를 리드하며 국내 자바스크립트 생태계 발전에 기여했다. 옮긴 책으로는 《You Don’t Know JS Yet》(한빛미디어, 2024)이 있다. 대한민국 최대 여성 IT인 커뮤니티를 운영하는 비영리단체 ‘위민후코드코리아’의 대표이자 (사)시민과기술의 이사로 활동하면서 IT인의 사회 공헌과 성장을 이끄는 데 앞장서고 있다. 차례 한국어판 추천사 009 / 옮긴이 머리말 014 / 헌사 017 추천사 018 / 서문: 먼저 읽어주세요! 023 / 시작하며 027 PART 1 왜 바이브 코딩인가? CHAPTER 01 미래는 도래했다 062 바이브 코딩의 등장 064 바이브 코딩을 둘러싼 논쟁 066 어른을 위한 바이브 코딩 067 생산성이 10배 향상되었다는 주장: 진의 이야기 069 당신은 라인 담당자가 아닌 헤드 셰프다 072 결론 076 CHAPTER 02 프로그래밍, 승자는 없고 생존자만 남다 078 주요 프로그래밍 기술 발전사 079 이제는 더 나은 방법이 있다 081 1990년대의 컴퓨터 그래픽스: 스티브의 이야기 083 결론 085 CHAPTER 03 바이브 코딩의 가치 086 더 빨리 코드를 작성하라 087 더 야심 차게 도전하라 088 더 자율적으로 일하라 090 더 즐겁게 일하라 094 더 많은 선택지를 탐색하라 095 최고의 컨시어지, AI 098 결론 100 CHAPTER 05 모든 지식 노동을 바꾸는 AI 113 소프트웨어 바깥에서의 파괴적 변화 114 주니어 개발자 논쟁을 넘어: 엔지니어링 팀에 미치는 AI의 진정한 영향 116 개발자 일자리는 줄어들지 않고 더 많아질 것 119 AI가 연간 전 세계 GDP 100% 성장을 이끌 수 있을까? 122 결론 124 CHAPTER 06 네 가지 바이브 코딩 사례 연구 126 CNC 머신을 위한 OSS 펌웨어 업로더 구축 126 크리스틴 허드슨, 다시 코딩을 시작하다 129 700명의 아디다스 개발자 사례 131 부킹닷컴의 개발자 생산성 향상 사례 133 결론 135 CHAPTER 07 배워야 할 기술들 136 빠르고 빈번한 피드백 루프 만들기 137 모듈화 139 학습과 재학습 받아들이기 142 자신만의 전문 분야 마스터하기 145 결론 147 PART 2 바이브 코딩 이론과 실습 CHAPTER 08 바이브 코딩 주방 입성 환영 인사 153 첫 번째 바이브 코딩 세션 154 AI에게 언제 도움을 요청할 것인가? 162 추가로 제안하는 실습 163 결론 164 CHAPTER 09 주방과 AI 협업자 이해하기 166 바이브 코딩 루프 167 진의 비디오 클립 생성 툴 169 코딩 에이전트와 함께한 바이브 코딩 세션 179 도구 없는 주방장은 잔소리꾼일 뿐 185 바이브 코딩 핵심 관행 정리 189 코딩 인터페이스의 캄브리아기 폭발 198 결론 199 CHAPTER 10 콘텍스트 도마 관리하기 201 AI 수셰프의 클립보드 202 콘텍스트 이해하기 205 콘텍스트 포화의 위험성 209 출력 콘텍스트 윈도의 한계 210 클립보드에 무엇을 올릴 것인가? 212 서로 반대되는 두 가지 콘텍스트 관리 전략 213 결론 217 CHAPTER 11 보상 함수 하이재킹 219 아기 세기 문제 221 골판지 머핀 문제 223 대충 처리하기 문제 225 쓰레기 투기 문제 228 결론 231 CHAPTER 12 헤드 셰프 마인드셋 233 AI를 도구가 아니라 팀원으로 대하기 234 복잡한 작업 쪼개기 241 AI 어르지 말기 253 관리를 넘어 AI를 가속하는 단계로 258 AI에게 어느 정도의 자유를 줄 것인가? 260 결론 264 PART 3 바이브 코딩을 위한 툴과 기법 CHAPTER 13 개발자 도구의 캄브리아기 폭발 속 항해하기 271 개발자 도구의 캄브리아기 폭발 272 MCP로 AI와 다양한 도구 연결하기 277 MCP 동작 원리 280 결론 285 CHAPTER 14 내부 개발 루프 287 예방 290 감지 302 교정 313 결론 321 CHAPTER 15 중간 개발 루프 323 예방 324 감지 340 교정 346 결론 355 CHAPTER 16 외부 개발 루프 357 예방 358 감지 384 교정 391 결론 398 PART 4 개인 개발자를 넘어서 CHAPTER 17 라인 담당자에서 헤드 셰프로: AI 팀을 지휘하기 406 헤드 셰프를 위한 심화 수업 407 레이어 3을 바꾸는 AI 410 레이어 2에서 개선해야 할 영역들 412 1890년대, 헤드 셰프의 탄생 414 제시가 온콜일 때 누가 바이브 코딩을 할 수 있을까? 418 모두가 바이브 코딩을 하는 시대 421 생성형 AI와 DORA 지표 423 아디다스 개발자 700명의 바이브 코딩 파일럿 프로그램 복습하기 429 부킹닷컴의 바이브 코딩 파일럿 프로그램 복습하기 433 사회 기술의 대가 435 결론 436 CHAPTER 18 바이브 코딩 문화 조성하기 439 리더가 해야 할 일: 경영 전략 세우기 440 사례 연구: 리더보드 447 신시대의 채용: 면접에서 무엇을 평가할 것인가? 448 결론 451 CHAPTER 19 사람과 AI가 공존하는 개발 팀을 위한 표준 만들기 454 협업형 요리책: 공유 AI 규칙과 표준 만들기 455 마인드 멜드와 AI 수셰프: 조정 비용 줄이기 458 소프트웨어 분야에 등장할 새로운 역할들 461 컴퓨터 과학 교육과정에서 예상되는 변화 465 결론 468 APPENDIX A 마무리 및 실천을 위한 제언 473 APPENDIX B 주요 용어집 477 APPENDIX C 내부/중간/외부 루프 481 미주 485 / 참고문헌 490 / 찾아보기 496 @jpub
2026.08.31
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이커머스 전문기업 커넥트웨이브가 운영하는 가격비교 서비스 다나와는 최근 1년간(2025년 8월~2026년 7월) 주요 생성형 AI 플랫폼을 통한 방문자 수를 분석한 결과, 전년 동기 대비 119% 증가했다. 이번 조사는 웹사이트 트래픽 분석 도구인 구글 애널리틱스(Google Analytics)의 유입 데이터를 기반으로 진행됐다. 기기별로는 PC 웹사이트 방문자가 115%, 모바일 웹사이트 방문자가 127% 증가하며 생성형 AI가 새로운 쇼핑 유입 채널로 빠르게 자리 잡고 있는 것으로 나타났다. AI 플랫폼별 증가율은 제미나이(Gemini)가 910%로 가장 높은 증가세를 기록했다. 이어 챗GPT(ChatGPT)가 92.5%, 퍼플렉시티(Perplexity)가 91.8% 증가했다. 실제 유입 규모는 챗GPT가 가장 컸다. 최근 1년간 생성형 AI를 통한 전체 방문자 가운데 챗GPT 비중은 62.1%로 가장 높았으며, 퍼플렉시티, 제미나이, 클로드(Claude)가 뒤를 이었다. 생성형 AI를 통한 유입 이용자는 가격 비교와 구매 탐색 과정으로 자연스럽게 연결되고 있다. 커넥트웨이브의 자체 분석 결과, 최근 1년간 생성형 AI를 통해 다나와와 에누리를 방문한 이용자 중 다나와는 33%, 에누리는 27%가 제휴 쇼핑몰로 이동했다. 다나와는 이러한 변화에 맞춰 국내 가격비교 플랫폼 최초로 'AI 쇼핑 MCP(Model Context Protocol)'를 선보였다. 이를 통해 AI가 다나와의 실시간 가격 및 상품 데이터를 활용해 이용자에게 적합한 상품과 구매처를 추천할 수 있도록 지원한다. 현재는 클로드와 연동해 서비스를 제공하고 있으며, 향후 챗GPT, 제미나이 등 주요 생성형 AI 플랫폼으로 연동을 순차적으로 확대해 생성형 AI 기반 가격비교 서비스 시장의 주도권을 확고히 확보해 나갈 계획이다. 다나와는 20년 이상 축적한 14억 건 이상의 상품 데이터를 기반으로 쿠팡, 네이버, 11번가, G마켓, SSG닷컴 등 국내 주요 쇼핑몰과 실시간 연동해 가격, 재고, 할인 혜택 정보를 제공하고 있다. 특히 다양한 쇼핑몰에 분산된 상품 정보를 표준화하고 카탈로그화한 데이터 경쟁력이 생성형 AI 시대 핵심 자산으로 평가받고 있다.
2026.08.13
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생성형 AI가 업무 도구로 자리 잡으면서 어떤 AI를 선택하느냐가 생산성에 직접적인 영향을 미치기 시작했다. 이메일 작성부터 프레젠테이션 제작, 스프레드시트 분석, 업무 시스템 연동까지 동일한 작업을 수행한 결과, 종합적인 완성도에서는 챗GPT가 가장 높은 평가를 받았다. 평가 대상은 클로드(Claude), 챗GPT(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 코파일럿(Copilot)까지 총 4종. 실증 테스트는 이메일 작성, 프레젠테이션 제작, 기본 회계 업무, 워크스페이스 연동 등 실제 사무 환경에서 자주 수행하는 업무를 동일한 프롬프트로 실행하는 방식으로 이뤄졌다. 1. 이메일 작성은 모델의 RLHF 성향이 더 크게 작용 업무 일정이 지연되는 상황을 알리는 메일에서는 Claude가 가장 완성도가 높았다. 불필요한 사과를 반복하지 않았고, 일정이 늦어지는 이유와 새로운 마감 시점을 함께 제시하면서 상대방이 판단할 수 있는 정보를 자연스럽게 제공했다. 반대로 후속 메일(Follow-up) 작성에서는 ChatGPT와 Copilot이 더 좋은 결과를 냈다. 두 모델 모두 핵심만 전달하는 구조를 유지했고, 상대방을 압박하지 않으면서도 필요한 행동을 유도하는 문장을 구성했다. 같은 이메일 생성이라도 모델마다 RLHF 과정에서 학습한 커뮤니케이션 스타일 차이가 그대로 드러난 셈이다. 2. 프레젠테이션 생성은 정보 구조를 어떻게 설계하느냐에서 차이 Gemini는 전체 발표 흐름을 하나의 스토리로 구성하면서 슬라이드마다 하나의 메시지만 남기는 Presentation Design 원칙을 가장 잘 구현했다. 레이아웃과 이미지 선택도 비교적 자연스러웠으며 실제 임원 보고용 Deck에 가까운 결과물을 생성했다. Claude는 문장 자체의 완성도는 높았지만 Narrative 비중이 커 발표 자료보다 설명형 문서에 가까웠고, ChatGPT는 논리 구조는 우수했지만 표현이 다소 추상적이었다. Copilot은 웹 환경에서 슬라이드 자체를 생성하지 못하고 개요만 제시하는 데 그쳤다. 3. 스프레드시트 생성에서는 구현 방식에서 차이가 발생 ChatGPT와 Claude는 SUMIF와 IF 같은 Excel Formula를 직접 생성해 결과를 계산했다. 따라서 데이터를 수정하거나 행을 추가하면 모든 값이 자동으로 재계산되는 실제 업무용 스프레드시트가 만들어졌다. 반면 Gemini는 계산 결과를 셀에 직접 입력하는 방식을 선택했다. 처음 보는 결과는 동일하지만 유지보수 관점에서는 차이가 크다. 특히 ChatGPT는 의도적으로 삽입한 중복 데이터를 Potential Duplicate로 별도 표시했고, 예산 대비 지출 차트까지 자동 생성해 단순 계산을 넘어 데이터 검증과 시각화까지 함께 수행했다. 4. Workspace Connector는 Context Management 역량을 확인 Gmail과 Google Calendar를 연결한 뒤 답장이 필요한 메일과 일정 충돌을 찾도록 요청한 결과 ChatGPT와 Gemini는 실제 우선순위가 높은 메일과 출장 일정 충돌을 정확하게 찾아냈다. Claude 역시 대부분의 정보를 올바르게 분석했지만 긴급도 판단은 다소 보수적인 편이었다. Copilot은 일정 충돌보다 중요도가 낮은 메일을 먼저 추천하는 모습을 보였는데, 단순한 Connector 연결보다 Context Ranking과 Priority Resolution 품질이 실제 업무 생산성에 더 큰 영향을 미친다는 점을 보여주는 결과였다. ** 가장 흥미로운 부분은 워크플로우가 생산성을 결정했다는 점 이메일 작성이나 문서 생성처럼 단일 작업에서는 모델 간 성능 차이가 크지 않았다. 그러나 Function Calling, Spreadsheet Generation, Connector Integration, Context Management까지 포함한 전체 워크플로우에서는 차이가 분명하게 나타났다. ChatGPT는 가장 균형 잡힌 생산성을 보여줬고, Gemini는 프레젠테이션과 Google Workspace 연동에서 강점을 보였다. Claude는 장문 생성과 문체 완성도가 뛰어났으며, Copilot은 Microsoft 365 환경에서는 여전히 장점이 있지만 독립적인 웹 환경에서는 활용 범위가 제한적이었다. 결국 생성형 AI 경쟁은 이제 "누가 더 좋은 답을 생성하는가"가 아니라 "누가 실제 업무를 끝까지 수행하는 플랫폼을 제공하는가"로 빠르게 이동하고 있다는 점을 확인할 수 있었다. 출처 = https://www.weeklypost.kr/news/articleView.html?idxno=11647
2026.07.15
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아마존은 새로운 AI 비서 알렉사+의 웹 기반 인터페이스를 알렉사닷컴(Alexa.com)에 출시하여, 얼리 액세스 사용자들이 다른 AI 챗봇처럼 브라우저에서 알렉사와 대화할 수 있도록 했습니다. 아마존은 에코 스피커와 파이어 TV를 넘어 알렉사를 더욱 확장하고 있습니다. 아마존은 새로운 AI 비서 알렉사+를 위한 웹 기반 인터페이스인 Alexa.com을 조용히 출시했으며, 얼리 액세스 사용자는 ChatGPT나 구글 제미니처럼 브라우저에서 알렉사와 대화할 수 있게 되었습니다. 현재 Alexa.com은 Alexa+ 얼리 액세스 프로그램 의 일부입니다 . 사용하려면 미국 기반 아마존 계정, Alexa Plus 이용 권한, 그리고 계정에 연결된 아마존 에코 스튜디오 , 파이어 TV 또는 파이어 태블릿과 같은 호환 기기가 하나 이상 필요합니다. 웹에서는 아직 자녀 프로필이 지원되지 않으며, 아마존은 현재 미국 내 출시를 제한하고 있습니다. Alexa.com이 할 수 있는 일 아마존에 따르면 Alexa.com은 "Alexa+의 모든 기능"을 브라우저에서 사용할 수 있도록 해줍니다. 이 사이트는 친숙한 채팅 스타일 인터페이스를 제공하며, 다음과 같은 기능을 이용할 수 있습니다. 일반 상식 질문을 하거나 복잡한 주제에 대해 깊이 있게 질문할 수도 있습니다. 여행 계획을 세우고 티켓 구매 및 일정표를 작성하세요. 할 일, 할 일 목록, 미리 알림을 정리하세요 숙제나 연구에 도움이 필요하세요? 이메일, 요약문 또는 기본적인 창작 텍스트와 같은 콘텐츠를 생성합니다. 무엇보다 중요한 것은 웹 기반 Alexa+가 다른 기기들과 대화 내용을 공유하도록 설계되었다는 점입니다. Alexa.com에서 시작한 대화는 나중에 Echo 스피커, Fire TV 또는 Alexa 모바일 앱에서 이어갈 수 있으며, Alexa는 사용자가 어떤 이야기를 하고 있었는지 기억합니다. 웹 앱은 더 넓은 아마존 생태계와도 통합됩니다. 외부 보고서에 따르면 알렉사+가 문서를 검색하고 이미지를 인식하도록 업로드하는 기능, 레시피를 쇼핑 목록으로 변환하는 기능, 아마존 프레시 및 홀푸드와 같은 서비스와 연동하여 식단 계획 및 식료품 배달을 지원하는 기능 등이 있지만, 이러한 기능 중 일부는 아직 출시 중입니다. 얼리 액세스 제한 사항 Alexa.com은 아직 얼리 액세스 버전으로 분류되어 있으며 몇 가지 주목할 만한 제한 사항이 있습니다. 현재로서는 브라우저 내에서 텍스트 기반 상호 작용만 가능하며, 직접적인 음성 입력은 지원하지 않습니다. 웹사이트에서는 음악 재생 및 일부 엔터테인먼트 제어 기능을 사용할 수 없습니다. 스마트 홈 제어 기능은 에코 기기보다 제한적입니다. 일부 기기 유형 및 루틴은 여전히 앱이나 스피커가 필요합니다. 미국 영어 언어 설정이 되어 있는 성인 프로필만 지원됩니다. 아마존은 시간이 지남에 따라 더 많은 기능이 추가될 것이라고 밝혔으며, 웹 앱은 에코 하드웨어를 완전히 대체하는 것이 아니라 보완하는 도구라고 강조했습니다. 가격 책정 및 포지셔닝 알렉사 플러스는 아마존이 기존 알렉사 음성 비서를 업그레이드한 생성형 AI 버전입니다. 더욱 자연스럽고 단계적인 대화를 제공하며, 서비스 예약이나 후속 조치 처리와 같은 에이전트급 작업을 사용자를 대신하여 수행할 수 있습니다. 이 서비스는 월 19.99달러이지만, 아마존의 이전 발표에 따르면 미국 프라임 회원은 추가 비용 없이 이용할 수 있습니다. 아마존은 Alexa.com을 통해 5억 대가 넘는 기존 Alexa 지원 기기 기반을 활용하면서, Alexa+를 ChatGPT나 Google Gemini 같은 브라우저 기반 AI 챗봇의 직접적인 경쟁자로 자리매김하고 있습니다. 이제 사용자들은 동일한 어시스턴트와 계정에 연결된 Echo의 음성, Fire TV의 터치, 웹 브라우저의 키보드와 마우스 등 다양한 입력 방식을 자유롭게 전환하며 사용할 수 있습니다.
2026.01.22
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인텔 코어 울트라5
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