11:31-11:32도구·라이브러리
Uiverse UI 컴포넌트
Uiverse가 좋은 자료라는 반응과 함께 활용 의사가 공유됐다. Uiverse는 버튼·카드 등 CSS/HTML 기반 UI 컴포넌트를 무료로 가져다 쓸 수 있는 오픈소스 UI 요소 라이브러리 웹사이트다. 디자인 작업과 UI 구현에 참고하기 좋은 리소스로 언급됐다.
- Uiverse가 UI 컴포넌트 리소스로 공유됐다.
- CSS와 HTML 기반 요소를 가져다 쓸 수 있다.
- 버튼·카드 등 화면 구성 요소 탐색에 활용할 수 있다.
11:48-11:57워크플로우·방법론
업무용 비서 도입
개인용 AI 비서를 만들어 업무에 활용하려는 계획이 공유됐다. 개인 혼자 쓰는 것과 직원까지 사용할 수 있도록 제공하는 것은 난이도 차이가 매우 크다는 의견이 나왔다. 개인용 도구로 헤르메스와 오픈클로가 추천됐다. 직원 대상 도입은 권한, 운영, 사용성 측면의 추가 설계가 필요하다는 맥락으로 이어졌다.
- 업무용 개인 비서 제작 계획이 언급됐다.
- 직원까지 확장하는 AI 비서는 개인용보다 훨씬 어렵다는 경험담이 나왔다.
- 개인용 도구 후보로 헤르메스와 오픈클로가 제시됐다.
- 오픈클로는 셀프호스팅 AI 에이전트·게이트웨이 도구로 알려졌다.
13:15-13:19질문·트러블슈팅
물리적 모델 실행 성능
27B 모델이 책 한 권 분량의 작업을 수행하면서 장시간 리즈닝하는 모습이 공유됐다. 처리 속도는 약 28 t/s로 느리지만 실제 작업은 수행된다고 평가했다. 27B Q8 환경에서도 비슷한 속도가 나온다는 비교가 있었고, 한 사용자는 비양자화 모델에 MTP 4를 적용해 운용 중이라고 밝혔다. 실행 중 온도는 약 80도까지 올라간다고 언급됐다.
- 27B 모델에 장문 생성 작업을 맡긴 사례가 공유됐다.
- 처리 속도는 약 28 t/s 수준으로 언급됐다.
- 27B Q8 환경에서도 유사한 속도라는 비교가 나왔다.
- 비양자화 모델과 MTP 4 설정이 언급됐다.
- 실행 중 온도가 80도 수준까지 오른다는 관찰이 있었다.
11:29-11:32워크플로우·방법론
UI 주도 개발과 디자인 AI
UI 주도 개발 흐름과 AI 활용 디자인에 대한 이야기가 나왔다. 디자이너는 AI의 제약을 덜 받고 도구를 극한으로 활용해 예술적 결과물을 만들 수 있다는 의견이 나왔다. 생성된 디자인을 그대로 코딩 모델에 전달해 구현시키는 방식도 농담 섞여 언급됐다. Uiverse가 재사용 가능한 UI 요소를 찾는 데 유용하다는 반응이 이어졌다.
- AI를 활용하는 디자이너의 표현력과 생산성을 높게 평가했다.
- 디자인 결과물을 코드 생성 모델의 입력으로 사용하는 흐름을 언급했다.
- Uiverse를 UI 컴포넌트 참고·재사용 자원으로 반겼다.
11:34-11:48AI 모델·프롬프트
고양이 페르소나 봇
고양이 페르소나를 가진 봇과 대화하며 말투·응답 품질을 시험했다. 첫 줄에 한국어 존댓말과 공손한 응답을 명시하면 말투가 안정된다는 팁이 제시됐다. 특정 칭찬 문구에 반복적으로 반응하는 모습이 보여 트리거 또는 프롬프트 패턴 가능성도 언급됐다. 과거 Gemini에서 페르소나를 설정해 놀았던 경험과 캐릭터 채팅 서비스도 함께 거론됐다.
- 캐릭터형 봇의 말투와 응답을 대화 중 반복 테스트했다.
- 시스템·초기 지시에 언어와 존댓말을 명시하는 방법이 공유됐다.
- 동일한 칭찬에 유사한 답이 반복돼 트리거 가능성을 관찰했다.
- Gemini 기반 페르소나 설정 경험과 캐릭터 챗 서비스가 언급됐다.
11:42-11:43기타
AI 서비스 수익 구조
크랙과 뤼튼의 사업 구조를 비교하는 이야기가 나왔다. 뤼튼은 외부 모델 호출 방식이며 매출 대비 영업이익이 낮아 손실 구조라는 설명이 언급됐다. 크랙은 자체 제작 LLM으로 알려졌고 매출은 낮지만 영업이익이 높아 흑자라는 이야기가 공유됐다. 구체적 수치는 제시되지 않았으며 관심을 두고 조사한 내용이라는 맥락이다.
- 크랙과 뤼튼의 모델 제공 방식 차이를 언급했다.
- 뤼튼은 여러 LLM을 활용하는 AI 콘텐츠 생성 플랫폼으로 알려졌다.
- 뤼튼의 낮은 영업이익과 손실 구조가 언급됐다.
- 크랙은 자체 제작 LLM 및 높은 영업이익이라는 설명이 나왔다.
12:11-12:14워크플로우·방법론
자소서 AI 윤문
자기소개서 초안을 ChatGPT로 작성한 뒤 다른 도구로 윤문하고, 다시 ChatGPT에 피드백을 받는 흐름이 공유됐다. 이를 통해 사람이 쓴 듯한 문장으로 다듬을 수 있다는 경험담이 나왔다. 다만 윤문에 토큰과 스킬을 쓰기보다 직접 검토·수정하는 편이 낫다는 반론도 제시됐다. 최근 AI 영향으로 자기소개서 비중이 줄어든 것 같다는 의견도 이어졌다.
- ChatGPT 초안 작성 후 별도 윤문 도구를 거치는 방식을 공유했다.
- 윤문 결과를 다시 ChatGPT에 피드백시키는 반복 흐름이 언급됐다.
- 토큰 비용 대비 직접 검토가 더 효율적일 수 있다는 의견이 나왔다.
- AI 확산으로 자소서 평가 비중이 줄었다는 체감이 공유됐다.
12:30-12:30질문·트러블슈팅
Claude·Codex 병행 질문
Claude와 Codex를 함께 쓰는 주된 이유를 묻는 질문이 나왔다. Claude를 메인으로 사용할 경우 사용량을 늘리고 Codex는 보조 도구인지 확인하려는 내용이었다. 해당 구간에는 답변이 이어지지 않았다.
- Claude와 Codex의 역할 분담을 질문했다.
- 메인 도구와 서브 도구의 사용량 배분을 궁금해했다.
- 대화 내 직접적인 답변은 제공되지 않았다.
12:57-13:00배포·운영
관리 페이지 코호트
관리 페이지를 업데이트하면서 코호트 기능을 넣어 보니 좋다는 의견이 나왔다. 이어 방 관리와 대규모 사용자 정리 관련 농담이 오갔지만 구체적인 운영 정보는 공유되지 않았다. 관리 기능을 통한 사용자 세분화·운영 효율화가 유용하다는 맥락이다.
- 관리 페이지 업데이트 작업이 진행 중이라고 언급됐다.
- 코호트 기능의 사용 경험이 긍정적으로 평가됐다.
- 운영 대상 세분화 기능이 관리 효율에 도움이 된다는 맥락이다.
12:14-12:28커뮤니티·잡담
채용 전형 변화
AI 영향으로 자기소개서를 잘 보지 않는 것 같고 코딩 테스트 전형도 줄어든 듯하다는 체감이 나왔다. 그렇다면 무엇을 보고 채용하느냐는 질문에 경력이 중요하다는 농담 섞인 답이 이어졌다. 신입 구직자에게는 어려운 환경이라는 공감이 나왔다.
- AI 시대의 채용 평가 방식 변화에 대한 체감이 공유됐다.
- 자기소개서와 코딩 테스트의 비중이 줄었다는 의견이 나왔다.
- 경력 중심 채용이 신입에게 불리할 수 있다는 맥락이 형성됐다.
11:41-13:10커뮤니티·잡담
세미나 준비와 업데이트
세미나 준비를 해야 하지만 업데이트가 나오지 않아 답답하다는 이야기가 나왔다. 참가자들이 질문 수위와 세미나 지원 가능성을 두고 가볍게 대화했다. 다음 달에도 업데이트가 없으면 아바타 Claude를 시도해 볼 수 있다는 계획도 언급됐다.
- 세미나 준비와 제품 업데이트 지연에 대한 불만이 나왔다.
- 세미나 지원 의사를 밝힌 참여자가 있었다.
- 업데이트 부재 시 아바타 Claude를 시도할 수 있다는 계획이 언급됐다.
12:54-12:57커뮤니티·잡담
하드웨어 구매 잡담
썬볼독 도착을 기다리며 제품 품질을 걱정하는 대화가 나왔다. 과거 젠스파크 구매 경험 때문에 새 제품 구매를 망설이게 됐다는 의견도 있었다. 발열 성능에 대한 만족 반응과, 제품이 기대 이하라면 다른 구매도 취소하겠다는 말이 이어졌다.
- 썬볼독 배송과 제품 품질을 기다리는 대화가 있었다.
- 과거 구매 경험이 이후 구매 신뢰에 영향을 준다는 의견이 나왔다.
- 발열 성능에 만족한다는 사용 반응이 언급됐다.