2026-05-14
메시지 733건
참여자 65명
주요 주제 8개
미니 주제 7개
- 본 요약은 AI가 자동으로 생성한 자료입니다. 발화·시간·인용·해석에 부정확하거나 사실과 다른 부분이 있을 수 있습니다.
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📌 공지·결정
편집자P/CC,Cursor,Codex님이 디스코드 연동 영상을 공개했습니다. 봇 토큰 노출 문제로 영상이 비공개 처리되었다가 토큰을 삭제하고 다시 공개되었습니다.
백엔드 전문가이자 Make 공식 기술 파트너인 푸르공님이 에르메스단 디스코드 연사로 초대되었습니다.
Asin_cartel님이 '트레이딩 구축 기초편' 강의를 에르메스단 디스코드에서 토요일 밤 9시에 진행할 예정입니다.
🔥 주요 주제
AI 모델 활용
AI 모델 활용 및 성능 비교
Kimi 2.6의 디자인 생성 능력과 GPT Image 2를 활용한 수정 방식이 언급되었고, GPT-5.5 Instant 모델 사용법과 /fast 토글 기능이 공유되었습니다. 코덱스가 클로드 대비 에이전트 자동화에 유리하다는 의견과 함께 코덱스 5.5 모델이 메인으로 사용된다는 사용자 경험이 공유되었으나, 메타 AI는 아직 갈 길이 멀다는 평가를 받았습니다.
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AI 모델 활용
AI 모델 활용 및 성능 비교
Kimi 2.6의 디자인 생성 능력과 GPT Image 2를 활용한 수정 방식이 언급되었고, GPT-5.5 Instant 모델 사용법과 /fast 토글 기능이 공유되었습니다. 코덱스가 클로드 대비 에이전트 자동화에 유리하다는 의견과 함께 코덱스 5.5 모델이 메인으로 사용된다는 사용자 경험이 공유되었으나, 메타 AI는 아직 갈 길이 멀다는 평가를 받았습니다.
사용자들은 Kimi 2.6이 퓨어한 세팅에서도 디자인 규칙을 잘 지켜 놀랍다는 반응을 보였고, 이를 GPT Image 2와 연계하여 수정하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있다는 팁이 공유되었습니다. GPT-5.5 Instant 모델의 빠른 응답 속도에 대한 관심이 높았으며, /fast 명령어를 통해 에르메스에서 토글할 수 있는 기능이 소개되었습니다. 코덱스는 자동화 작업에 강점을 보여 많은 사용자들이 클로드에서 코덱스로 전환하는 추세이며, 특히 5.5 모델이 주력으로 사용되고 있습니다. 반면, 새롭게 공개된 Meta AI는 아직 기대에 미치지 못한다는 평이 있었습니다. 에르메스 답변이 너무 길다는 불만에는 `$caveman` 명령어로 요약할 수 있다는 팁이 제시되었습니다.
AI 정책 및 시장
클로드(Claude) 정책 변경 논란
클로드 Agent SDK의 종량제 시행 및 50% 사용량 증대 정책에 대한 사용자들의 불만이 터져 나왔고, 이를 '가두리 정책'으로 비판하며 코덱스나 키미로 갈아타려는 움직임을 보였습니다. 이는 상장 준비와 수익성 개선의 일환으로 분석되었습니다.
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AI 정책 및 시장
클로드(Claude) 정책 변경 논란
클로드 Agent SDK의 종량제 시행 및 50% 사용량 증대 정책에 대한 사용자들의 불만이 터져 나왔고, 이를 '가두리 정책'으로 비판하며 코덱스나 키미로 갈아타려는 움직임을 보였습니다. 이는 상장 준비와 수익성 개선의 일환으로 분석되었습니다.
클로드 Agent SDK 예산 분리 및 50% 사용량 증대 정책 발표에 대해 많은 사용자들이 불만을 표출했습니다. 특히 API를 통해 클로드를 사용하던 헤비 유저들은 높은 토큰 비용과 '가두리 정책'에 대한 우려를 나타내며, 코덱스나 키미 등 다른 모델로의 전환을 고려했습니다. 엉클잡스님은 이를 헤비유저의 외부 인프라 견제와 초보 사용자 유치를 위한 이중 노선 전략으로 분석했으며, OpenAI와 Anthropic 모두 상장을 준비 중이기에 수익성 강화를 위한 조치일 수 있다는 의견도 제시되었습니다. 사용자들은 '줄 때 먹어라'는 자세로 현재 코덱스 등의 무료 또는 저렴한 혜택을 누릴 것을 조언했습니다.
에르메스 운영 환경
에르메스 24시간 구동 및 클라우드 환경 구축
에르메스 24시간 구동을 위한 Oracle Cloud 무료 티어 확보가 주요 논의 대상이었으며, 춘천 리전에서의 어려움과 유료 전환 후 무료 티어 내에서 사용하는 팁이 공유되었습니다. M1 맥북이나 안드로이드 스마트폰을 활용하는 방안도 제시되었습니다.
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에르메스 운영 환경
에르메스 24시간 구동 및 클라우드 환경 구축
에르메스 24시간 구동을 위한 Oracle Cloud 무료 티어 확보가 주요 논의 대상이었으며, 춘천 리전에서의 어려움과 유료 전환 후 무료 티어 내에서 사용하는 팁이 공유되었습니다. M1 맥북이나 안드로이드 스마트폰을 활용하는 방안도 제시되었습니다.
에르메스 24시간 구동을 위해 Oracle Cloud 무료 티어를 확보하려는 시도가 많았으나, 춘천 리전에서는 자리가 없어 개설이 매우 어렵다는 경험담이 공유되었습니다. '에르메스칫솔'님은 유료 결제로 등급을 올린 후 무료 티어 내에서 사용하는 것이 효과적이라는 팁을 주었습니다. 일부 사용자는 M1 맥북을 서버로 활용하거나, 안드로이드 스마트폰에서도 오픈클로 구동이 가능함을 언급하며 저비용 24시간 운영 방안을 모색했습니다. '에르메스 3일차'님은 뉴스 요약 등을 위해 24시간 구동을 희망하며 클라우드 연동을 시도 중이라고 밝혔습니다.
에르메스 활용법
에르메스 활용 사례 및 효율성 논의
뉴스 스크래핑, 추천주 요약, 코딩, 자료조사 등 다양한 에르메스 활용 사례가 공유되었으나, 자동화에도 불구하고 중요한 작업에는 여전히 '휴먼 터치'가 필요하다는 점과 디스코드 연동 시 메시지 길이 제한이 불편하다는 의견이 있었습니다.
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에르메스 활용법
에르메스 활용 사례 및 효율성 논의
뉴스 스크래핑, 추천주 요약, 코딩, 자료조사 등 다양한 에르메스 활용 사례가 공유되었으나, 자동화에도 불구하고 중요한 작업에는 여전히 '휴먼 터치'가 필요하다는 점과 디스코드 연동 시 메시지 길이 제한이 불편하다는 의견이 있었습니다.
에르메스를 이용해 아침마다 뉴스 스크래핑 및 요약, 추천주 분석, 일반 질문 답변, 코딩, 자료조사 등의 작업을 수행하는 사례들이 공유되었습니다. 특히 Purier님은 에르메스를 통해 내용을 정리하고 옵시디언에 저장하며 텔레그램으로 대화를 이어가는 일상적인 활용법을 소개했습니다. 하지만 '다람이와 메타버스'님은 아무리 자동화 세팅을 해도 특별한 리서치가 아닌 이상 직접 터미널에서 1대1로 대화하는 것이 가장 효율적이며, 결국 휴먼 터치가 있어야 퀄리티에 만족한다고 강조했습니다. 또한 디스코드 연동 시 긴 답변은 메시지 길이 제한으로 텍스트 파일로 받아야 하는 점이 아쉬움으로 지적되었습니다.
개발 워크플로우
개발 워크플로우 개선과 AI 에이전트
백엔드 전문가 푸르공님의 경험을 통해 Golang과 Docker, 클라우드 서비스를 조합한 에이전트 코딩 환경이 소개되었으며, GitHub Actions와 Claude Code Action을 활용한 자동 코드 리뷰 및 수정 방식이 생산성을 높인다는 인사이트가 공유되었습니다. Go 언어가 에이전트 친화적이라는 의견도 제시되었습니다.
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개발 워크플로우
개발 워크플로우 개선과 AI 에이전트
백엔드 전문가 푸르공님의 경험을 통해 Golang과 Docker, 클라우드 서비스를 조합한 에이전트 코딩 환경이 소개되었으며, GitHub Actions와 Claude Code Action을 활용한 자동 코드 리뷰 및 수정 방식이 생산성을 높인다는 인사이트가 공유되었습니다. Go 언어가 에이전트 친화적이라는 의견도 제시되었습니다.
Make 공식 기술 파트너 푸르공님은 현업에서 Golang 개발자로 일하며 Golang + Docker, AWS/GCP 조합으로 백엔드를 구축한다고 밝혔습니다. 특히 개발은 GitHub + GitHub Actions + 클로드코드 웹/모바일로 대부분 해결하며, AI 에이전트에게 운영 서버 접근 권한은 최소한으로만 부여한다고 설명했습니다. 작은 기능 및 버그 수정의 경우 직접 코드를 보지 않고, GitHub Actions에 자동화 테스트를 두고 클로드코드 웹의 CI auto fix 기능을 활용하여 복잡도가 낮은 앱의 안정성을 확보한다고 공유했습니다. Hunhee님은 Golang이 에이전트 코딩에 적합하며, Spring Boot에서 Go로 전환한 후 에이전트가 코드를 더 잘 이해하게 되었다고 밝혔습니다. '에르메스세달차'님은 GitHub Actions를 사용하다 보면 결국 유료 플랜으로 업그레이드하게 될 것이라는 현실적인 조언을 했습니다.
비즈니스 전략
글로벌 시장 및 다국어 콘텐츠 전략
다국어 콘텐츠 제작을 통해 언어 장벽을 넘어 해외 시장(특히 한중일미)을 타겟팅하면 다운로드 수 및 수익성이 크게 증가하며, AI 번역을 적극 활용해야 한다는 조언이 나왔습니다. 유튜브 자막 활용법과 완전한 영어 콘텐츠의 효과에 대한 논의도 있었습니다.
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비즈니스 전략
글로벌 시장 및 다국어 콘텐츠 전략
다국어 콘텐츠 제작을 통해 언어 장벽을 넘어 해외 시장(특히 한중일미)을 타겟팅하면 다운로드 수 및 수익성이 크게 증가하며, AI 번역을 적극 활용해야 한다는 조언이 나왔습니다. 유튜브 자막 활용법과 완전한 영어 콘텐츠의 효과에 대한 논의도 있었습니다.
'다람이와 메타버스'님은 단순 작업 효율화를 넘어 세일즈나 수익화를 고려한다면 언어의 장벽을 넘어 해외로 눈을 돌려야 한다고 강조했습니다. AI를 활용한 번역으로 다국어 적용 시 앱 다운로드 수가 급증했다는 경험담도 공유되었습니다. 특히 한중일미 4개 국가가 수익성 높은 1티어 권역이며, 이들 국가만 타겟팅해도 충분히 시장을 커버할 수 있다는 의견이 제시되었습니다. 유튜브 콘텐츠의 경우 SRT 파일 업로드보다 완전한 영어 콘텐츠가 더 효과적이며, 인도 시장은 조회수는 많지만 수익성은 낮고 클릭팜 문제가 있어 광고 타겟팅에서 지양해야 한다는 현실적인 조언도 있었습니다.
AI 시스템 문제 해결
AI 모델 오류 및 에르메스 동작 문제
GPT 모델이 'BuzzBuzz' 같은 이상한 문자열을 반환하는 버그가 보고되었고, 에르메스가 'Thinking Budget Exhausted' 메시지를 출력하거나 특정 프롬프트(credential 요청)를 거부하는 '고집'을 부리는 문제에 대한 해결 방안이 논의되었습니다.
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AI 시스템 문제 해결
AI 모델 오류 및 에르메스 동작 문제
GPT 모델이 'BuzzBuzz' 같은 이상한 문자열을 반환하는 버그가 보고되었고, 에르메스가 'Thinking Budget Exhausted' 메시지를 출력하거나 특정 프롬프트(credential 요청)를 거부하는 '고집'을 부리는 문제에 대한 해결 방안이 논의되었습니다.
Commit님이 GPT가 'BuzzBuzzBuzz'와 같은 의미 없는 문자열을 갑자기 보내는 이상 현상을 보고하여 사용자들 사이에서 버그나 사용량 폭증으로 인한 양자화 가능성이 제기되었습니다. 또한 '뚱땡슨'님은 에르메스 사용 중 'Thinking Budget Exhausted' 메시지를 보았는데, 이는 모델이 너무 많은 추론에 토큰을 소진하여 응답할 토큰이 부족할 때 발생하는 현상으로, 'max_tokens' 설정 변경이나 'reasoning effort'를 낮추는 것으로 해결할 수 있음이 설명되었습니다. '소확행'님은 에르메스가 credential 관련 프롬프트를 거부하며 '고집'을 부리는 현상을 겪었는데, 다른 게이트웨이의 에이전트가 설득하자 수락하는 기이한 현상이 발생했습니다. 이는 '토큰 로테이션'과 같은 보안 관련 설명을 명확히 해주거나, 프라이빗 레포 운영 시 보안 경고를 생략하도록 설정하는 것으로 완화될 수 있음이 논의되었습니다.
AI 시대의 역할
AI 시대의 '핑프'와 자동화의 한계
'핑프'(핑거 프린세스)라는 용어가 에이전트 코딩 시대에 재해석되며, 에이전트에게 '해줘'라고 하는 것이 현대판 핑프라는 유머 섞인 논의가 있었습니다. 또한 단순 작업 자동화는 유용하지만, 최종 결과물에 대한 인간의 '파이널 터치'가 여전히 중요하다는 의견이 강조되었습니다.
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AI 시대의 역할
AI 시대의 '핑프'와 자동화의 한계
'핑프'(핑거 프린세스)라는 용어가 에이전트 코딩 시대에 재해석되며, 에이전트에게 '해줘'라고 하는 것이 현대판 핑프라는 유머 섞인 논의가 있었습니다. 또한 단순 작업 자동화는 유용하지만, 최종 결과물에 대한 인간의 '파이널 터치'가 여전히 중요하다는 의견이 강조되었습니다.
사용자들은 '핑프'(핑거 프린세스)의 의미를 되새기며, 에이전트에게 '해줘'라고 명령하는 것이 AI 시대의 새로운 핑프의 모습일 수 있다는 재치 있는 농담을 주고받았습니다. 'darkest_alex'님은 'Codex에게: 나 한잔하고 올게. 끝내놔 /goal'이라고 말하는 것을 '극한의 핑프'라고 표현했습니다. 그러나 '다람이와 메타버스'님은 자동화가 생산성을 높이지만, 결국 우리 타겟은 AI가 아닌 인간이기에, 결과물에 대한 인간의 '파이널 터치'가 여전히 필요하며 너무 자동화에 매몰되지 않도록 주의해야 한다고 조언했습니다. '편집자P/CC,Cursor,Codex'님은 에이전트에게조차 물어보지 않는 사람들도 많다며, 도구는 능력과 무관하며 적절한 도구를 잘 다루는 것이 중요하다고 언급했습니다.
💬 미니 주제
디스코드/텔레그램 게이트웨이 비교
텔레그램 게이트웨이를 사용하던 사용자들이 디스코드 게이트웨이의 장점을 언급하며, 디스코드가 더 편리하다는 의견이 많았습니다. 슬랙 또한 비즈니스 환경에서 좋은 선택지로 거론되었습니다.
마누스 환불 경험 공유
마누스 앱 관련 환불 문제에 대해 구글 플레이 고객센터를 통해 직접 환불 신청하는 것이 더 빠르고 효과적이라는 경험담이 공유되었습니다.
CloakBrowser(Agentic Browser) 소개
bkan님이 GitHub의 CloakBrowser를 공유하며, 에이전트가 브라우저를 활용할 수 있게 하여 에르메스 기능을 더욱 강력하게 만들 수 있을 것이라고 기대감을 표했습니다.
에르메스 멀티 에이전트 설정
OCI 서버에 12개의 봇을 만들고 싶다는 질문에, 헤르메스 하나를 설치하고 멀티 프로필 기능을 활용하여 봇을 만들면 된다는 구체적인 설정 가이드가 제시되었습니다.
AI 개발에 적합한 언어 선택
hunhee님이 개인 프로젝트에서 Spring Boot 대신 Golang을 사용하며 에이전트가 코드를 더 잘 이해하고 개발 생산성이 향상되었다고 경험을 공유했습니다. Go 언어의 간결함과 에이전트 친화성이 장점으로 언급되었습니다.
해외에서 본 한국 트렌드
가이드로 일하는 '다람이와 메타버스'님이 해외 관광객들이 보는 한국 트렌드(K-POP, 성수동, 피부과, 방탄소년단 등)를 공유하며, 국내와 해외의 정보 노출도 차이를 설명했습니다.
칸반 토큰 사용량 최적화 문의
칸반 사용 시 토큰 소모가 많다는 질문에, 싼 모델로 변경하거나 에이전트에게 직접 최적화를 요청하는 등의 팁이 논의되었습니다.