2025년 11월 2일 새벽 1시의 소식

이 문서는 AI 관련 주요 키워드로 검색된 최근 인기 YouTube 영상들을 요약한 것입니다.

📌 오늘 뉴스레터를 읽고 나면..

1. YouTube AI 필터 논란을 통해 플랫폼의 자동 분류가 제작자 노출과 시청 경험에 어떤 영향을 주는지 알 수 있어요.
2. VITA‑EPFL의 Stable Video Infinity로 무한 길이·프레임 연속성을 유지하는 장시간 AI 영상 생성 기술의 원리와 응용 가능성을 알 수 있어요.
3. Google AI Studio가 Gemini·Imagen을 기반으로 앱 스토어형 생태계를 지향한다는 소식으로 AI 앱 제작·배포 기회와 개발자 영향력을 파악할 수 있어요.
4. 10분 만에 Python AI 에이전트를 만드는 실전 가이드를 통해 LangChain과 OpenAI API로 빠르게 동작하는 에이전트를 구현하는 방법을 배울 수 있어요.
5. 21분짜리 데이터 분석 AI 가이드로 DIG 접근법과 자동화 도구를 활용해 데이터 전처리·시각화·해석을 빠르게 수행하는 법을 익힐 수 있어요.

다 읽으면 이것보다 더 많답니다!

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YouTube AI Filter Is Making My Videos Dangerous To Watch

📋 3줄 요약

1. YouTube AI Filter가 제작자의 영상들을 '시청 위험'으로 분류해 시청 경험을 손상시키고 있다고 주장하고 있어요.
2. 제작자는 해당 분류로 인해 영상 접근성이나 노출에 부정적 영향이 생긴다고 문제 제기하고 있어요.
3. 플랫폼의 필터 동작 방식 확인과 오탐을 줄이기 위한 개선, 사례 수집을 통한 대응이 필요하다고 주장하고 있어요.

📖 자세한 내용 최근 YouTube에서 AI Filter를 선보였어요. YouTube AI Filter에 관심 있는 분이라면, 자신의 영상이 왜 '위험한 시청'으로 분류되는지 궁금증을 느끼실 텐데요. YouTube이 갑자기 AI Filter를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 자동화된 분류 시스템에서 맥락을 제대로 파악하지 못하면 오탐이 생기기 때문에 분류 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다.

제작자의 표현에 따르면 YouTube AI Filter가 본인의 영상을 위험한 것으로 분류해 시청 경험과 접근성에 문제가 발생하고 있다고 해요. 설명란에는 후원용 링크만 포함되어 있어 구체적 증거(예: 경고 표시 스크린샷, 제한 메시지, 통계)는 본 문서의 출처로부터는 확인되지 않습니다. 또한 제목에서 제기된 '위험한 시청' 분류는 추천 노출, 재생 환경 변경, 시청자 접근성 제약 등 플랫폼 내 여러 영역에 파급될 가능성이 있는데, 정확한 영향 범위는 추가 증거가 필요합니다.

자동화 필터와 인간 심사의 비교 측면에서 보면 규칙 기반이나 학습된 모델은 문맥 이해에서 한계가 있어 예상치 못한 분류가 나올 수 있어요. 이와 함께 제작자가 제안할 수 있는 실무적 대응은 분류 사례를 체계적으로 수집해 플랫폼에 제출하고, 가능한 경우 이의 제기 절차를 밟는 것과 커뮤니티에 사례를 공유해 문제를 가시화하는 방법이에요. 제한된 정보만으로 전반적 원인과 기술적 세부 사항을 단정할 수는 없으니, 같은 문제가 발생하면 로그·스크린샷 등 증거를 모아 공식 채널로 문의하는 것이 현실적인 첫걸음이에요.

👤 Anton Petrov • 👁️ 547,000회

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Infinite AI video, 4K images, realtime videos, DeepSeek breakthrough, Google’s quantum leap: AI NEWS

📋 3줄 요약

1. Stable Video Infinity는 VITA-EPFL에서 발표한 '무한 길이' AI 영상 생성 기술로, 이름 그대로 시간적으로 연속된 장시간 영상 생성에 집중하고 있어요
2. 이 기술은 프레임 간 연속성 유지와 확장성 문제를 해결하려는 접근을 통해 기존 단편적 영상 생성 한계를 넘는 것을 목표로 해요
3. 실무적으로는 내러티브가 길거나 백그라운드 루프처럼 연속성이 중요한 콘텐츠 제작에 유용하며, 장시간 생성에서의 품질·계산 부담이 주요 고려사항이에요

📖 자세한 내용 최근 VITA-EPFL에서 Stable Video Infinity를 선보였어요. 무한 길이 AI 영상 생성에 관심 있는 분이라면, 어떻게 긴 시퀀스에서 프레임 일관성을 유지하면서도 영상 길이를 무한히 확장할 수 있는지 궁금증을 느끼실 텐데요. VITA-EPFL이 갑자기 Stable Video Infinity를 출시한 이유는 긴 시간 동안 끊김 없이 자연스러운 영상을 만드는 것이 많은 응용(시뮬레이션, 배경 루프, 장편 내러티브 등)에서 핵심 과제이기 때문일까요? 사실 긴 시퀀스 생성에서 프레임 간의 시각적 일관성 유지와 계산 자원 관리는 생각보다 까다로운 작업이에요. Stable Video Infinity는 오픈소스 리포지토리 기반으로 접근성을 확보해 실험과 확장이 가능하다는 점이 특징이에요. 또한 프롬프트를 통해 초기 조건을 제어하고, 시드 프레임을 연속적으로 확장하는 방식으로 설계되어 장시간 흐름을 만들 수 있도록 설계되어 있어요. 이와 함께 Krea Realtime 14B는 실시간 생성에 초점을 둔 도구로 저지연 상호작용을 목표로 하고, UltraGen은 모델·플레이어 관련 프로젝트로 고화질 생성 파이프라인과 연계되는 사례로 소개되어 있어요. 더 나아가 ChatGPT Atlas는 OpenAI의 새로운 제품군으로 지식·맥락 연결을 강조하고, DeepSeek OCR은 이미지에서 텍스트를 추출하는 OCR 툴로 문서화·검색 워크플로우에 활용할 수 있어요. Google의 최근 보도들은 Google Earth AI와 양자 컴퓨팅(quantum) 관련 성과를 다루며 지리정보 처리와 계산능력 측면에서 가능한 새로운 적용들을 시사하고 있어요. 종합하면, 무한 길이 영상이 핵심 목적이라면 Stable Video Infinity가 가장 직접적인 선택이에요. 반대로 실시간 상호작용이나 저지연 처리가 필요하면 Krea Realtime 같은 실시간 특화 툴이 더 적합하고, 이미지 내 텍스트 추출이 필요하면 DeepSeek OCR을 검토하는 것이 좋습니다. 또한 장기적인 파이프라인 설계 시에는 임베딩과 벡터 스토어 기반 검색 연동, 온디바이스 추론* 가능성 등을 고려해 워크플로우를 설계하는 것이 실제 운영에서 품질과 비용을 동시에 관리하는 데 도움이 돼요.

👤 AI Search • 👁️ 89,600회

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Data Analysis With AI In 21 Minutes

📋 3줄 요약

1. Data Analysis With AI: AI를 활용하면 반복적인 데이터 정리·전처리와 시각화 작업을 훨씬 빠르게 자동화할 수 있어요
2. *DIG 접근법(Describe → Introspection → Goal-setting)**을 통해 데이터 이해와 검증 단계가 필수이며, 샘플 추출·형식 확인·중복/통화 확인 같은 검사 절차가 중요해요
3. 실무적 권장: 먼저 CSV 업로드 → AI에 데이터 설명 요청 → 무작위 샘플 검사 → 정리·그룹화(예: 부서별 집계) → 차트·대시보드 생성 → 재현 가능한 스크립트/README로 검증 루트를 마련하세요

📖 자세한 내용 최근 LTX2에서 LTX2 엔진을 선보였어요. Data Analysis With AI에 관심 있는 분이라면, 실제로 AI로 어떤 단계까지 자동화하고 검증해야 할지 궁금하실 텐데요. LTX2가 갑자기 엔진을 출시한 이유는 생산성과 워크플로우 혁신을 위해서일까요? 사실 데이터 정리와 전처리, 시각화, 그리고 결과 검증은 생각보다 까다로운 작업입니다.

먼저 배경과 문제를 정리하면 DIG*(Describe, Introspection, Goal-setting)이라는 접근법이 강조돼요. EDA*(탐색적 데이터 분석)처럼 먼저 데이터를 기술(Describe)하고 샘플을 뽑아 형식과 누락값(예: NaN), 잘못된 통화 표기, 중복 등을 확인하는 과정이 중요해요. 이 단계에서 프롬프트*를 써서 "파일을 설명해줘", "랜덤 샘플 5개 보여줘", "통화가 USD 외에 섞여 있는지 확인해줘" 같은 구체적 요청을 하고 AI가 파싱을 제대로 했는지 검증해야 추후 오류가 전파되는 일을 막을 수 있어요.

특히, 또한 AI를 이용해 수행할 수 있는 구체적 작업은 다음과 같아요. CSV 업로드 후 AI에게 컬럼 구조(예: timestamp, name, email, department, role, salary 등)를 설명하게 하고 무작위 샘플과 통계(최대/최소/중앙값 등)를 확인한 다음, 부서명 변형을 지능적으로 그룹화해 부서별 등록 수를 바 차트로 그리는 식의 시각화를 빠르게 만들 수 있어요. 더 나아가 파일 정리 자동화(여러 Excel 통합, ZIP 파일 풀기/압축, 폴더 계층 유지), 이미지·비디오 처리(프레임 추출 → 300px 리사이즈 → 그레이스케일 변환 → 대비 +30% → 1초 간격 GIF로 합치기) 같은 멀티미디어 조작도 워크플로우로 연결할 수 있어요. 이 과정에서 에이전트*를 써서 반복적·단조로운 태스크를 맡기고, *임베딩·벡터 스토어**를 연결해 문서 검색과 유사도 기반 그룹화를 적용할 수도 있어요.

비교와 결론으로서 실무적 권장은 명확해요. AI는 인간의 반복 작업을 크게 줄여주지만 **환각(hallucination)**과 파싱 오류가 잦으니 무조건 신뢰하면 안 돼요. 따라서 먼저 Describe로 데이터 구조와 샘플을 확인하고 Introspection 단계에서 패턴·이상값·통화·중복 같은 '레드 플래그'를 찾아내며 Goal-setting 단계에서 원하는 산출물(예: 부서별 등록수 바 차트, 시계열 재고 대시보드, 자동 리포트 생성 파이프라인)을 명확히 설정하는 것이 좋습니다. 실무적으로는 "CSV 업로드 → AI에게 데이터 설명 요청 → 랜덤 샘플/통계 검증 → 정리·그룹화·시각화 생성 → 시각화 재현 가능한 Python/SQL 스크립트와 README로 문서화" 순서를 추천드려요. 이렇게 하면 AI를 생산성 가속기로 활용하면서도 결과의 재현성·검증성을 확보할 수 있습니다.

👤 Tina Huang • 👁️ 38,687회

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Build a Python AI Agent in 10 Minutes

📋 3줄 요약

1. Python AI Agent을 10분 만에 만드는 실전 가이드로, 최소한의 설정과 코드로 동작하는 에이전트 구조를 빠르게 구현하는 방법을 보여줘요
2. LangChain 기반의 langraph 접근법과 OpenAI API 연동으로 LLM을 연결하고, 도구(tool)들을 정의해 외부 작업(파일 생성·검색 등)을 수행하게 만들어요
3. .env에 OpenAI API 키를 넣고, 데코레이터로 툴을 등록한 뒤 agent.invoke로 입력·히스토리·도구 호출을 관리하면 즉시 인터랙티브한 에이전트를 실행할 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 LangChain에서 langraph 접근법을 선보였어요. Python으로 10분 만에 AI 에이전트를 만들고자 하는 분이라면, 어떤 최소한의 단계로 동작 가능한 에이전트를 구현할 수 있는지 궁금하실 텐데요. LangChain과 langraph 조합은 에이전트 설계, 도구 연결, 모델 호출을 비교적 단순한 흐름으로 정리해 주기 때문에 빠른 프로토타입 작성에 적합해요. 사실 외부 API 연동, 상태(히스토리) 저장, 입력/출력 포맷 관리 등은 생각보다 까다로운 작업이라 체계가 없으면 금방 복잡해지기 쉽습니다. 설치와 초기 설정은 매우 구체적이에요. 먼저 프로젝트 폴더를 만들고 가상환경을 준비한 뒤 langchain, langraph, openai, python-dotenv 같은 패키지를 설치합니다. OpenAI API* 키를 발급받아 .env 파일에 저장하고 환경변수를 로드하면 모델 호출 준비가 끝납니다. 코드 상에서는 LLM을 모델로 정의하고, 시스템 메시지·프롬프트로 모델 동작을 제어하며, 데코레이터를 이용해 툴(예: JSON 파일로 샘플 사용자 생성, 파일 저장, 간단한 검증 함수)을 정의합니다. 각 툴은 함수 형태로 만들고 읽기 쉬운 문자열 반환 규칙을 갖춰야 하며, 툴을 agent에 등록하면 에이전트가 필요할 때 해당 툴을 호출해서 외부 작업을 수행합니다. 또한 agent.invoke 호출은 입력, 이전 메시지(히스토리)를 합쳐 컨텍스트를 구성하고 툴 호출 횟수나 단계 수(예: 50회 제한)로 안전장치를 둘 수 있습니다. 비교와 결론으로는, langraph 기반 접근은 빠른 실험과 반복에 강점이 있어 단시간 데모나 내부 자동화 스크립트 작성에 추천드려요. 더 나아가 시스템 메시지나 프롬프트를 빠르게 바꿔 모델의 동작을 즉시 조정할 수 있고, 툴을 추가해 파일 I/O나 간단한 데이터 파이프라인을 연결하면 실제 업무에 바로 활용할 수 있습니다. 반면 복잡한 장기 기억, 고도화된 RAG 시스템이나 대규모 벡터 스토어 연동처럼 고도화된 기능이 필요하면 추가 설계가 필요하니, 우선은 빠른 프로토타이핑 용도로 시작해 점차 확장하는 방식을 권해드립니다.

👤 Tech With Tim • 👁️ 37,623회

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5 Ways to Make Money With AI Music (Beginner Friendly Methods)

📋 3줄 요약

1. AI 음악(AI 음악)으로 수익화하는 초보자 친화적 5가지 방법을 안내해요
2. 몇 초 만에 상업적 이용 가능한 원곡을 만들 수 있는 도구를 활용해 트랙을 제작하고 배포하는 방식이 핵심이에요
3. 저작권 리스크를 줄이기 위해 원곡 생성과 적절한 라이선싱 전략을 병행하는 것이 실무적 관건이에요

📖 자세한 내용 최근 MusicGPT에서 MusicGPT라는 새로운 AI 음악 생성 도구를 선보였어요. AI 음악으로 돈 버는 방법에 관심 있는 분이라면, 어떤 경로로 수익을 낼 수 있는지 궁금하실 텐데요. MusicGPT가 갑자기 MusicGPT를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 완전한 원곡을 만들고 저작권 문제 없이 수익화하는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다.

MusicGPT는 몇 초 내에 상업적 이용이 가능한 원곡을 생성하는 기능을 제공하고, 사용자 맞춤 스타일·무드·템포를 지정하는 인터페이스를 통해 빠르게 트랙을 만들어 주는 점이 특징이에요. 또한 프롬프트*로 원하는 악기 구성이나 분위기를 지시할 수 있고, WAV/MP3 등으로 간편히 내보내기하여 스톡 음악 플랫폼 업로드나 콘텐츠 BGM으로 바로 활용할 수 있어요. 이와 함께 상업적 라이선스 옵션과 커스터마이즈 가능한 프리셋이 있어 반복 작업을 줄여주며, 더 나아가 외부 유통(배급사 업로드)이나 직접 라이선스 판매를 위한 파일·메타데이터 준비도 손쉽게 할 수 있게 설계돼 있어요.

추천되는 실무적 흐름은 트랙 생성 → 파일 다운로드 → 판매·배포 채널에 업로드 → 라이선스·가격 설정이라는 단순한 절차로 요약할 수 있어요. 또한 오디오 스톡 플랫폼 판매, 콘텐츠 제작자용 BGM 제공, 스트리밍 유통을 통한 스트리밍 수익, 맞춤 커미션(프리랜스) 제공, 샘플팩·번들 판매 같은 배포·수익화 경로를 조합하는 것이 실용적이에요. 다만 영상 설명에선 MusicGPT 추천 링크와 스폰서 안내, 그리고 모든 방법에 성공 보장은 없다는 면책 문구가 명시되어 있으니 각 플랫폼의 저작권·라이선스 정책을 반드시 확인하고 자체 검증을 병행하는 것을 권장해요.

👤 Paul J Lipsky • 👁️ 36,039회

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How to Use Figma AI To Make Sites 10X More Beautiful

📋 3줄 요약

1. Figma AI를 활용하면 디자인 아이디어를 빠르게 시각화하고 **스타일(컬러, 폰트, 전체 톤)**을 자동으로 제안해 사이트를 더 아름답게 만들 수 있어요
2. 단계별 프롬프트 기반 워크플로우로 페이지 구조와 컴포넌트 사양을 먼저 확정한 뒤 Figma AI로 디자인을 생성하면 혼란 없는 구현 가능한 산출물을 얻을 수 있어요
3. 기획 → 프롬프트 실행 → 출력 병합 → 스타일 잠금 순으로 진행하면 Figma AI로 반응형 프로토타입을 빠르게 만들고 개발자에게 넘기거나 자동 변환 도구로 코드로 이어갈 수 있어요

📖 자세한 내용 최근 Figma에서 Figma AI를 선보였어요. Figma AI에 관심 있는 분이라면, AI로 디자인을 훨씬 빠르고 정확하게 만들 수 있을지 궁금하실 텐데요. Figma가 갑자기 Figma AI를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 자동 생성된 디자인을 코드 관점에서 조직화하고 실제로 동작하는 프로토타입으로 만드는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. 프롬프트* 한 번으로 모든 것을 던지면 색상과 페이지가 정리되지 않은 상태로 쏟아져 나오기 때문에 처음부터 기획과 구조를 명확히 잡는 것이 핵심이에요.

우선 좋은 결과를 얻으려면 철저한 기획 중심의 워크플로우가 필요해요. 제작자는 브레인스토밍 단계에서 타깃, 핵심 기능, 페이지 목록을 정리하고 시스템 프롬프트로 코딩·구조 규칙을 강제한 다음 페이지별 아키텍처를 정의합니다. 그다음 여러 단계로 나눠 프롬프트를 실행해 각 단계별 출력(페이지 구조, 색상·폰트·스타일 사양, 플레이스홀더, to‑do 목록)을 만들고 이들을 병합해 최종 프롬프트로 Figma에 입력하면 훨씬 정돈된 디자인과 코드 스니펫을 얻을 수 있어요. 실제로 Figma AI는 링크에서 스크린샷을 캡처해 pageelinks.mmd 같은 파일을 만들고 10개 이상의 링크를 추출해 할 일 목록과 우선순위를 자동 생성하는 등 맥락을 모아주는 기능을 제공합니다. 또한 이미지 아이콘은 항상 assets로 관리해야 하고 긴 화면은 가로 스크롤 카드처럼 구현해야 한다는 작은 규칙들로 반응형 구현이 훨씬 수월해집니다. 프롬프트와 병합 과정에서 에이전트를 연결하거나 API로 외부 시스템과 연동하면 추가 데이터를 가져오거나 자동화 파이프라인을 구성할 수 있어요. 모크 데이터 생성 기능을 통해서 개발 초기 단계에 실제 같은 데이터로 확인해볼 수도 있습니다.

비교와 결론으로, Figma AI는 정확한 기획과 단계적 프롬프트 설계가 뒷받침될 때 진가를 발휘해요. 프로토타이핑 목적이라면 스타일과 구조를 잠그고 결과물을 개발자에게 넘기는 것으로 충분하고, 혼자 구현하는 개발자라면 Warp Code 같은 변환 도구로 Figma 컴포넌트를 React/Next.js 코드로 자동 변환하거나 MCP 같은 서버 연동으로 백엔드 목업(Supabase 연동 등)까지 연결하는 흐름이 현실적인 선택이에요(참고로 Warp Pro 요금제는 $5 등 실용적 옵션이 제공됩니다). 다만 자동 생성물도 레이아웃 미세 조정, 이미지 소스 점검, 일부 컴포넌트의 구조 수정은 필요하니 완전한 자동화에 의존하기보다는 '기획 → 프롬프트 분할 → 출력 검토·병합 → 스타일·아키텍처 잠금 → 코드 변환/전달' 순서를 권장합니다.

👤 AI LABS • 👁️ 25,008회

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Les MCP ont créé l’IA parfaite (et voici comment l’utiliser)

📋 3줄 요약

1. MCP*는 Modèle Contexte Protocole의 약자로, 서로 다른 도구와 문맥을 표준화해 ‘완성된’ AI 에이전트를 설계하는 새로운 접근법이에요
2. MCP는 컨텍스트 전달과 프로토콜 기반 상호작용으로 에이전트의 일관성·신뢰성·확장성을 개선해 실제 비즈니스 워크플로우에 바로 적용할 수 있어요
3. MCP 설계로 고객 응대나 업무 자동화 같은 실무용 에이전트를 빠르게 구축하고, 단계적으로 n8n 같은 워크플로우 도구와 연동해 운영하는 것을 권장해요

📖 자세한 내용 최근 Zapier에서 Modèle Contexte Protocole(MCP)를 선보였어요. MCP에 관심 있는 분이라면, 어떻게 여러 도구를 결합해 실제 업무에서 쓸 수 있는 안정적인 에이전트를 만들고 자동화할지 궁금하실 텐데요. Zapier이 갑자기 MCP를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 서로 다른 모델과 툴을 연결해 데이터 일관성, 응답 신뢰성, 권한 관리를 확보하면서도 유지보수가 쉬운 시스템을 만드는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다. MCP는 이 문제를 프로토콜과 컨텍스트 레이어로 해결하려고 설계되었어요. 또한 MCP 기반 아키텍처는 에이전트를 모듈화해 LLM 노드*, Tool 노드, Guard 노드로 역할을 분리합니다. 이와 함께 파일 기반 검색을 위해 벡터 스토어에 문서를 연결하거나 웹 검색 노드를 추가해 최신 정보에 접근할 수 있고, Claude나 ChatGPT 같은 모델을 API로 호출해 모델을 교체하거나 혼합해서 사용할 수 있어요. 더 나아가 프롬프트* 엔지니어링으로 에이전트 행동을 세밀하게 제어하고, 가드레일과 휴먼 어프루벌을 통해 개인정보 유출이나 잘못된 결정 위험을 낮출 수 있습니다. 예시로 파일을 벡터 스토어에 넣어 문서 검색 기반 상담 에이전트를 만들거나, 환불·구독 해지 처리를 담당하는 고객 응대 챗봇 템플릿을 구성해 바로 운영에 투입할 수 있어요. 배포 흐름은 퍼블리시 기능 → n8n 연동 → UI 커스터마이징 순으로 진행해 외부 워크플로우와 연결하고, 필요에 따라 Claude/ChatGPT 모델을 교체하는 방식으로 확장하시면 됩니다. 기존의 단일 LLM 접근법과 비교하면 MCP는 도구 연동성과 프로토콜 표준화 측면에서 유리해 복합적인 비즈니스 프로세스에 더 적합해요. 반면 단순 질의응답이나 내부 문서 조회처럼 복잡한 외부 연동이 필요 없는 경우에는 가볍게 모델만 사용해도 무방합니다. 결론적으로 복잡한 자동화, 여러 서드파티 앱 연동, 그리고 운영 중 안전성 확보가 목표라면 MCP 기반 설계를 추천드리며, 초기에는 고객 지원용 템플릿으로 시작해 문서 연결(벡터 스토어)과 n8n 워크플로우를 순차적으로 도입해 확장하는 방식이 현실적이에요.

👤 Yassine Sdiri • 👁️ 23,430회

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Agent Hustle Tutorial: How Maverick Uses AI to Hunt Meme Coins Like a Pro

📋 3줄 요약

1. Agent Hustle은 AI 기반 에이전트로 meme coin을 탐색·분석하고 자동매매까지 연결하는 툴이라는 핵심.
2. Maverick의 핵심 워크플로: Solana 지갑 로드 → 컨트랙트 주소로 코인 리서치 → 조건 엔진으로 자동매매 조건 설정 및 실행.
3. 가짜 바이어·새 지갑 탐지, 프롬프트 관리와 구독 한도 확인 등 리스크 관리와 실행 중심 접근이 성공의 관건이라는 결론.

📖 자세한 내용 최근 Agent Hustle에서 Agent Hustle을 선보였어요. meme coin 사냥에 관심 있는 분이라면, AI로 어떻게 코인을 빠르게 선별하고 자동매매까지 연결하는지 궁금하실 텐데요. Agent Hustle이 갑자기 Agent Hustle을 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 변동성이 크고 조작 가능성이 높은 meme coin 시장에서 진짜 거래 신호를 골라내는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다.

Agent Hustle은 특히 에이전트* 기반 워크플로우로 빠른 스크리닝과 실행을 결합하고 있어요. 먼저 Solana 지갑을 로드한 뒤 컨트랙트 주소로 직접 코인을 조회하고 온체인 활동을 분석할 수 있으며, 또한 실시간 분석 화면에서 거래 패턴과 홀더 분포를 확인할 수 있어요. 더 나아가 새 지갑과 묶음 지갑을 구분해 가짜 바이어를 식별하는 기능과, 프롬프트 사용량을 관리하는 설정이 있어 프롬프트 소진과 구독 플랜을 동시에 고려할 수 있습니다. 특히 조건 엔진*을 이용하면 특정 조건 충족 시 자동매매를 걸어두는 것이 가능하고, 툴박스 설정에서는 어떤 신호를 켜고 끌지 세밀하게 조정할 수 있어요. Maverick은 UI 진화와 함께 먼저 코인 목록을 정렬해 후보를 좁힌 뒤 Agent Hustle로 깊이 분석하고, 마지막으로 조건 엔진을 통해 소액으로 전략을 실행하는 흐름을 권장했습니다.

전통적 수작업(DYOR)과 비교하면 Agent Hustle은 스크리닝 속도와 자동화 측면에서 큰 장점이 있지만, 분석 결과를 그대로 신뢰하기보다 사람의 판단을 결합하는 것이 중요해요. 또한 구독 플랜에 따른 프롬프트 한도와 실시간 분석 비용을 고려해야 하고, 툴박스의 가드레일 옵션을 켜서 개인정보 누출이나 과도한 자동체결 리스크를 줄이는 것이 바람직합니다. 결론적으로 Agent Hustle은 meme coin을 빠르게 찾고 초기 실행을 자동화하는 데 강력한 보조 도구이고, 최종 투자 결정은 DYOR과 실행 규율을 더해 관리하는 방식을 추천합니다.

👤 OnChain Revolution Media • 👁️ 22,776회

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Create Realistic AI UGC Ads from Viral Videos with Sora 2... (Topview's NEW UGC AI Agent)

📋 3줄 요약

1. Topview의 Sora 2 기반 UGC AI Agent로 바이럴 영상을 업로드하면 자사 제품을 넣은 리얼한 UGC 광고를 자동으로 재창작할 수 있어요
2. 참조 영상 드래그·제품 이미지 업로드·짧은 문장 입력으로 스토리보드 작성부터 편집·완성 영상 생성까지 대부분 작업을 자동화해 제작 속도가 크게 빨라져요
3. 빠른 A/B 테스트와 대량 크리에이티브 생산에 매우 유용하지만, 저작권·윤리 검수와 인간의 최종 확인 과정은 반드시 병행해야 해요

📖 자세한 내용 최근 Topview에서 Sora 2 기반 UGC AI Agent를 선보였어요. UGC 광고 제작에 관심 있는 분이라면, 바이럴 영상을 어떻게 자사 제품 광고로 빠르게 재창작할 수 있는지 궁금하실 텐데요. Topview가 갑자기 Sora 2 기반 에이전트를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 기존처럼 촬영을 조직하고 모델을 고용해 편집하는 방식은 시간과 비용이 많이 드는 까다로운 작업입니다.

Topview의 시스템은 사용자가 제품 이미지를 업로드하고 참조(바이럴) 영상을 드래그한 뒤 간단한 텍스트만 입력하면 자동으로 결과물을 만들어줍니다. 여기서 에이전트는 업로드된 자료를 분석해 요약(brief)을 만들고, 영상의 스타일·구조를 이해해 스토리보드를 자동 생성한 다음 샷별로 편집을 조합해 최종 영상을 만듭니다. 또한 프롬프트 입력으로 톤과 핵심 메시지를 지정할 수 있고, 내부적으로 API* 연동이나 데이터 기반 분석을 통해 어떤 샷이 핵심인지 판단합니다. 시스템은 참조 영상의 훅·카메라 앵글·클로즈업 패턴을 분석해 어떤 장면이 성과를 낼 가능성이 높은지도 제시하며, 필요하면 질문지(제품 주요 사용자, 주요 포인트, 국가 등)를 통해 세부 정보를 보완하도록 요청합니다. 실제 사례로는 화장품, 청바지, 아이스 탭(ice tub) 같은 세 가지 제품을 테스트했는데, 경쟁사 포맷을 재현해 한 케이스에서 재창작 영상이 2.3M 조회수를 기록했고 유기적 1.2M 조회수를 얻은 뒤 다른 계정에 400K를 더해 총 1.6M 조회수를 만든 기록이 있습니다. 기능 중에는 세로/가로(유튜브 광고용 포함) 선택, 크레딧 소비(예: 한 편 생성에 5 크레딧), 베타 할인 상태, 초안 요약·분석·스토리보드·생성·편집 단계의 자동 진행 등이 포함되어 있고 초기에 초대 코드 없이도 접근 가능하므로 접근성도 높습니다. 한편 제한점도 있어 생성물이 CTA에서 12초 단위로 잘리는 문제, 반복적인 아바타 사용으로 인한 단조로움, 특정 세부 묘사에서 오작동(예: 제품과 물리적 상호작용 재현 한계) 같은 품질 이슈가 관찰되었습니다. 또한 저작권이 있는 참조 영상을 그대로 복제하는 경우 법적·윤리적 위험이 있으므로 주의가 필요합니다.

비교와 결론으로 보자면, Topview의 Sora 2 기반 도구는 전통적 촬영·편집 대비 속도와 비용 측면에서 큰 이점을 제공합니다. 더 나아가 빠른 A/B 테스트와 대량의 UGC 크리에이티브 생산이 목적이라면 추천할 만한 선택이에요. 다만 생성물의 신뢰성·윤리성·저작권 문제를 반드시 검수하고, 최종 광고 집행 전 인간의 리뷰와 수정 단계를 넣어야 실무에서 안전하게 확장할 수 있습니다.

👤 Jonny Shapland • 👁️ 18,449회

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Google AI Studio Just Created the New App Store

📋 3줄 요약

1. Google AI Studio가 앱 스토어 형태의 플랫폼으로 자리잡으려 하며 개발자들이 AI 기반 앱을 제작하고 배포할 수 있는 생태계를 지향하고 있어요
2. Google의 최신 모델인 Gemini와 Imagen을 활용해 코딩·추론·창작·이미지 생성 같은 멀티모달 기능을 앱에 통합할 수 있다는 점이 핵심이에요
3. 개발자 경험 개선과 **Builder 프로그램(Perks)**으로 제어권을 강화하고 API 기반 워크플로우를 통해 앱 퍼블리싱 가능성을 열고 있어요

📖 자세한 내용 최근 Google에서 Google AI Studio를 선보였어요. AI 앱 마켓과 개발 툴에 관심 있는 분이라면, Google AI Studio가 어떻게 '앱 스토어' 역할을 하게 됐는지 궁금하실 텐데요. Google이 갑자기 AI Studio를 '앱 스토어'처럼 만든 이유는 무엇일까요? 사실 다양한 모델과 멀티모달* 자산을 통합해 API로 배포하고 관리하는 일은 생각보다 까다로운 작업입니다.

이와 함께 Google AI Studio는 개발자에게 보다 나은 개발 경험을 제공하려는 방향성을 보이고 있어요. 먼저 API*를 통해 모델을 호출하고 앱 로직에 연결하는 흐름을 중심으로 설계되어 있으며, Google이 언급한 'state of the art models'은 코딩, 추론, 창작과 같은 작업에서 강점이 있고 특히 Gemini와 Imagen을 통해 텍스트·이미지 등 멀티모달 처리가 가능하다고 알려져 있어요. 또한 개발자 경험 개선(더 많은 제어권 제공)에 대한 업데이트와 Builder 프로그램(Perks) 같은 참여 경로가 병행되어 있어 개발자가 자신의 모델 기반 서비스나 앱을 구성하고 관리할 수 있는 환경을 마련하려는 의도가 엿보입니다.

기존의 앱 스토어와 비교하면 Google AI Studio는 앱을 단순한 바이너리로 배포하는 것을 넘어서 모델과 데이터, API 중심의 앱 생태계를 지향한다는 점에서 차별화돼요. 따라서 AI 개발자 입장에서는 Gemini·Imagen 같은 모델을 API로 먼저 테스트해보고, 필요하면 Builder 프로그램을 통해 더 많은 제어권과 배포 옵션을 확보하는 접근이 현실적입니다. 멀티모달 기능과 모델 역량을 빠르게 프로토타이핑하여 앱 형태로 묶어 배포하려는 팀에게 Google AI Studio는 유의미한 선택지가 될 수 있어요.

👤 corbin • 👁️ 17,560회

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We Can Finally Create ENDLESS Videos With This NEW AI Video Generator 🔥 (Free & Unlimited)

📋 3줄 요약

1. 새로운 AI 비디오 생성기로 이제 무료·무제한(ENDLESS) 비디오 제작이 가능해요
2. 이 생성기는 크레딧·워터마크가 없고 스마트폰·노트북에서 GPU 없이도 시네마틱한 모션과 동기화된 오디오를 만들어내요
3. 스텝 기반(step-based) 생성과 진행형(progressive) 생성, 숨겨진 고성능 모델 접근을 통해 대량 콘텐츠 제작과 합법적 수익화가 가능해요

📖 자세한 내용 최근 중국 기반 플랫폼에서 새로운 AI 비디오 생성기를 선보였어요. AI로 무제한 비디오 생성에 관심 있는 분이라면, 과연 정말 무료로 제한 없이 고품질 영상을 만들 수 있는지 궁금하실 텐데요. 중국 기반 플랫폼이 갑자기 새로운 AI 비디오 생성기를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 고품질의 모션과 동기화된 오디오를 무제한으로 생성하는 것은 생각보다 까다로운 작업입니다.

특히 이 생성기는 크레딧이나 워터마크 없이 영상을 무제한으로 만들 수 있고 시네마틱한 모션, 사실적인 조명 처리, 그리고 오디오 싱크를 지원해 단일 클립에서도 영화 같은 결과물을 얻을 수 있어요. 또한 스마트폰이나 노트북에서 실행 가능한 구조로 온디바이스 추론을 지원해 별도의 GPU가 없어도 생성이 가능하고, 스텝 기반(step-based) 방식으로 프레임을 단계별로 구성하는 옵션과 실행 시간이 길어질수록 결과가 점진적으로 개선되는 프로그레시브(progressive) 생성기를 함께 제공해 제작 방식의 선택지가 풍부해요. 이와 함께 숨겨진 고성능 AI 모델에 API로 접근해 다양한 스타일·해상도 선택이 가능하고, 서비스 구조상 크레딧 대신 토큰이나 과금 한도가 없는 모델을 사용해 비용 제약 없이 대량 생성이 가능해요. 프롬프트를 통한 세부 지시로 동작·조명·사운드 동기화 제어가 가능하고, 일부 모델은 파인튜닝*으로 특정 장르나 스타일에 맞춘 출력 최적화도 허용해요.

SORA 2와 VEO3보다 우수하다고 소개되는 핵심 근거는 무제한 정책, 모바일 실행 가능성, 그리고 오디오 동기화 및 점진적 개선 기능의 조합입니다. 또한 제작물의 상업적 이용과 수익화가 가능하다고 안내하지만 저작권·책임 문제와 플랫폼의 접근성 변동성은 반드시 검토해야 해요. 결론적으로 빠른 프로토타이핑이나 대량 콘텐츠 생산 목적이라면 이 새로운 무제한 생성기가 매력적이지만, 법적·윤리적 리스크와 장기적 서비스 지속성까지 고려해 보조 워크플로우나 백업 모델을 함께 운용하길 권장해요.

👤 Zerø Limit AI • 👁️ 17,113회

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How To Build A Branded Dropshipping Store With AI Using Shopify In 2026

📋 3줄 요약

1. 최근 Shopify와 AI를 결합하면 AI로 브랜딩된 드롭쉬핑 스토어를 몇 분 만에 만들고 Shopify로 바로 퍼블리시할 수 있어요
2. AI 도구는 상품 리서치(우승 상점 식별) → 브랜드명·컬러 제안 → 이미지(모델 클로너)·카피 생성 → 제품·테마 자동 임포트까지 연결해 실행해줍니다
3. 실무 적용법은 우승 상품 검증 → 공급자(Aliexpress/1688 등) 연결 → AI로 페이지·이미지·카피 생성 → 도메인/DNS·배송옵션·챗봇 연동 후 모바일 최적화로 테스트하는 순서를 추천해요

📖 자세한 내용 최근 Shopify에서 AI builder를 선보였어요. 브랜딩된 드롭쉬핑 스토어에 관심 있는 분이라면, AI로 실제로 얼마나 빠르게 전문적인 상점을 만들 수 있는지 궁금하실 텐데요. Shopify가 갑자기 AI 기반 빌더를 지원한 이유는 실전에서 상품 소싱·브랜딩·이미지 제작·카피라이팅·테마 배포 등 여러 단계를 동시에 해결해야 하기 때문일까요? 사실 이 모든 작업을 수작업으로 연결하는 일은 상품마다 이미지·설명·배송·도메인 설정을 맞추느라 생각보다 까다로운 작업입니다.

AI 빌더는 구체적으로 다음과 같은 기능을 제공합니다. 먼저 상점 리서치 단계에서 이미 매출을 내고 있는 상점을 찾아 수치(매출·주문 수·타깃 국가)를 확인하고, 동일·유사 상품을 AliExpress나 1688에서 소싱하는 과정이 가능합니다. 또한 브랜드명과 브랜드 컬러를 자동 제안하고, 업로드한 샘플 사진을 바탕으로 이미지 모델 클로너를 통해 고해상도 히어로 이미지와 제품 컷을 생성하며, 프롬프트를 통해 상품 설명과 섹션 카피를 자동 생성합니다. 더 나아가 만든 콘텐츠와 상품을 테마(예: Dawn, Horizon) 형태의 ZIP으로 내보낸 뒤 Shopify에 임포트해 퍼블리시 → 테마 커스터마이징 순서로 곧바로 배포할 수 있습니다. 공급자 연동은 앱 설치 후 권한 설정(API 스코프 → 토큰* 발급)으로 이루어지고, 배송 라인(기본 라인/빠른 라인/우선 배송)과 재고 동기화, 패키징 옵션, 창고(직배송 vs 재고 보유) 설정까지 지원합니다. 고객 응대 자동화는 챗봇(Tidio 등)과 연동해 에이전트* 기반의 응답 흐름을 만들고, 워크플로우*(flows)로 장바구니 회수·업셀 제안·환불 처리 같은 자동화를 구성할 수 있습니다. 영상에서 소개된 수치 사례로는 몇일 내 331건 주문이나 30일 $741,000 수익 같은 급성장 사례가 있었고, AI 빌더로 스토어 초안 생성에 5–10분, 테마 임포트는 약 4분, 푸시(배포)는 2분 내외로 설명됐습니다. 빌더 비용은 예시로 $49.99/월이 언급되었고 Shopify 첫 가입 프로모션(예: $1 체험, 3개월 $3 등)과 병행하면 초기 비용을 낮출 수 있습니다.

비교와 결론으로, AI 기반 방식은 수작업 대비 시간과 반복 비용을 크게 줄여 빠른 검증(MVP)과 A/B 테스트에 유리해요. 다만 추천 드리는 실무 프로세스는 명확합니다: 먼저 Winning store를 찾아 어떤 광고·타깃·시장(예: UK·EU·US)을 공략하는지 분석한 뒤 동일·유사 상품 소싱으로 가격·배송 조건을 확인하고, AI 빌더로 브랜드명·컬러·이미지·카피를 생성해 Shopify에 임포트합니다. 그다음 도메인 연결(A 레코드/CNAME/TTL 업데이트), 배송 라인 설정, 챗봇·라이브챗·카트 리커버리 앱 추가, 모바일 최적화 및 랜딩 페이지 훑어보기로 테스트한 후 광고·마케팅을 시작하세요. 초보자에겐 AI 빌더+앱(공급자 연동·챗봇·카트부스터) 조합으로 빠르게 검증해보길 권하고, 확장 단계에선 공급자 품질·배송기간·세금·저작권 문제를 사람이 재검토하면서 워크플로우와 API* 연동으로 안정화시키는 접근을 추천드려요.

👤 THE ECOM KING • 👁️ 14,973회

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Starting our AI agent!

📋 3줄 요약

1. AI 에이전트* 시작은 빠른 초기화와 외부 도구 연결을 통해 에이전트를 실행하는 과정이에요
2. 핵심 흐름은 표준 라이브러리로 typing 준비 → chat.openai API* 연동 → Langraph와 LangChain 조합으로 에이전트 초기화 후 환경 변수* 로딩입니다
3. 실무적 결과물은 에이전트 도구를 활용해 mock 사용자 데이터를 생성하고 JSON 파일로 저장하는 워크플로우*입니다

📖 자세한 내용 최근 우리 팀에서 AI 에이전트를 선보였어요. AI 에이전트에 관심 있는 분이라면, 어떻게 에이전트를 빠르게 초기화하고 외부 도구를 연결하는지 궁금하실 텐데요. 우리 팀이 갑자기 AI 에이전트를 시작한 이유는 무엇일까요? 사실 다양한 외부 도구와 환경 변수를 초기화하고 도구 권한을 연결하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. 특히 여러 라이브러리의 메시지 포맷과 초기화 순서를 맞추는 부분이 복잡해요.

먼저 코드 준비 단계로 표준 라이브러리에서 typing 관련 모듈을 import하고, chat.openai API를 이용해 여러 메시지를 주고받을 준비를 합니다. 또한 Tool을 import하고 React 기반의 에이전트를 생성하는 부분에서 Langraph를 사용해 에이전트 인스턴스를 만들며, 별도의 스크립트로 from.env 또는 load.env 같은 함수를 호출해 환경 변수 파일을 로드합니다. 이와 함께 Langraph와 LangChain을 조합해 초기화 워크플로우를 구성해 순서대로 초기화하고 필요한 도구들을 연결하면 에이전트가 외부 인터페이스에 접근할 수 있게 됩니다. 더 나아가 에이전트 시리즈 도구들은 mock 사용자 데이터를 생성하고 그 결과를 JSON 파일로 저장하는 용도로 사용되며, 실제 실행 방법은 load.env 함수를 호출해 환경을 설정한 뒤 Langraph+LangChain 초기화 → 도구 연결 → 에이전트 실행 순으로 진행하면 됩니다.

비교 관점에서 보면 Langraph와 LangChain의 조합은 도구 초기화와 외부 API 연동이 중요한 워크로드에 유리하고, 단순한 챗 인터페이스보다 외부 시스템 접근과 자동화 작업에 더 적합해요. 또한 환경 변수를 명확히 분리하고 로드하는 방식은 배포 및 테스트 환경에서 재현성을 높여 줍니다. 따라서 빠르게 에이전트를 시작해 mock 데이터 생성이나 자동화된 테스트 파이프라인을 만들고자 한다면, 지금처럼 load.env로 환경을 설정하고 Langraph+LangChain 기반으로 도구를 연결해 에이전트를 실행하는 구성을 권장해요.

👤 Tech With Tim • 👁️ 14,434회

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19yr old explains how to print with Sora 2 yt automation

📋 3줄 요약

1. Sora 2로 **YouTube 자동화(대량 제작)**가 가능해요 — Sora 2는 음성·스크립트·애니메이션 생성까지 통합해 영상을 자동으로 '찍어내는' 워크플로우를 지원합니다
2. 핵심 워크플로우는 간단해요 — 텍스트 입력 → 재생(생성) → 결과 복사 → 업로드로 짧은 사이클로 여러 영상을 찍어낼 수 있습니다
3. 실전 가치: 초기 틈새를 공략해 Sora 2로 콘텐츠 파이프라인을 만들면 수익화와 스케일이 가능해요 (예: 일부 채널은 수만 달러/월 수익을 보고 있음)

📖 자세한 내용 최근 Sora에서 Sora 2를 선보였어요. YouTube 자동화에 관심 있는 분이라면, Sora 2로 정말로 ‘영상 대량 생산’이 가능한지 궁금하실 텐데요. Sora가 갑자기 Sora 2를 출시한 이유는 무엇일까요? 사실 영상 기획·음성·편집·썸네일·업로드를 하나로 묶어 자동화하는 작업은 생각보다 까다로운 작업입니다. 각 단계별로 다른 툴과 비용, 인력이 필요하고 최적화도 복잡하기 때문이에요.

특히, Sora 2는 스크립트 작성부터 음성 합성, 애니메이션 생성, 썸네일 자동화까지 '올인원'으로 처리하는 점이 핵심이에요. 프롬프트* 기반으로 스크립트를 만들고, 바로 음성 합성과 애니메이션을 생성한 뒤 결과물을 복사해 업로드하는 흐름을 제공합니다. 또한 기존에 여러 툴(이미지 생성, TTS, 스크립트용 GPT 구독, 별도 편집툴 등)을 사서 연결하던 방식과 달리 한 번의 입력으로 결과물을 얻을 수 있어 작업 비용과 시간을 크게 줄여줍니다. 더 나아가 Tube Gen 등 이전에 필요했던 별도 파이프라인을 대체하면서 제작 비용을 낮추고 업로드 빈도를 높이는 사례가 많았어요. 예시로 일부 자동화 채널은 한 채널에서 55**,000,000 views**를 기록한 주가 있었고 월 $90,000 수익을 보고하는 경우도 있었으며, 100,000 구독 채널이 월 $14,000를 버는 사례나 14,000 구독 채널이 월 $6,000을 버는 사례도 공유됐습니다. 실행 방법은 단순합니다: 텍스트 입력 → 재생(생성) 버튼 클릭 → 생성된 음성/영상/애니메이션을 복사·붙여넣기 → 업로드 및 썸네일·텍스트만 소폭 편집해 게시하는 식이에요. 커뮤니티 접근은 Discord 초대(하루 30개 초대 코드 등)를 통해 가능하고 일부 템플릿은 무료로 제공된다고 안내합니다.

비교와 결론으로, Sora 2는 이전처럼 여러 툴에 돈을 쏟아붓지 않아도 되는 점에서 장점이 큽니다. 특히 틈새(niche) 콘텐츠—ASMR, 밈, 역사·공포형 스토리, 애니메이션 리믹스 등—에 적용하면 빠르게 채널을 키울 수 있고, 성공한 채널들은 수익을 재투자해 성장을 가속화하고 있습니다. 다만 완전 자동화라 해도 썸네일 픽셀 조정, 텍스트 교정, 업로드 전략 등 사람의 최종 최적화는 필요하고 테스트·재투자를 통해 가장 반응 좋은 포맷을 찾아야 해요. 요약하면, Sora 2는 초기 진입자가 틈새를 공략해 콘텐츠 파이프라인을 자동화하고 빠르게 수익화·스케일할 수 있는 실무적 도구로 평가할 수 있습니다.

👤 Brenny Moon • 👁️ 11,279회

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