방법론
편집 프로그램 없이 숏폼을 자동으로 만드는 법 — 네 번 실패하고 얻은 것

영상 편집을 배우지 않고, 명령어 한 줄로 세로 영상을 만들고 있습니다. 자막·내레이션·음악까지 자동으로 들어갑니다. 실제로 겪은 실패 네 가지와 해결 방법, 그리고 이 방식이 편집기보다 나은 딱 한 가지 이유를 정리했습니다.

숏폼 영상 자동화 바이브 코딩 ffmpeg
읽으러 가기 →
방법론
AI에게 보내는 첫 요청문: 3줄만 정하면 시작됩니다

코딩을 배우지 않아도 AI와 무언가를 만들 수 있습니다. '알아서 만들어줘'로 헤매던 제가 3줄(무엇을·먼저 될 기능 하나·성공 기준)만 먼저 정하는 방식으로 바꾼 과정과, 그대로 복사해 쓸 수 있는 첫 요청문을 정리했습니다.

첫 요청문 프롬프트 바이브 코딩 비개발자
읽으러 가기 →
운영 인사이트
바이브 코딩의 핵심은 코드가 아니라 하네스였다

Commit Hero를 만들기 전에 먼저 판단 구조를 설계했다. Deep Interview로 방향을 잡고, Plan·Design·AGENTS.md를 통해 AI의 작업 범위를 정한 뒤 구현에 들어간 경험에서, 바이브 코딩에서 사람의 역할은 코딩이 아니라 하네스 설계임을 확인했다.

바이브코딩 하네스 설계 Codex AI 제품 빌드
읽으러 가기 →
운영 인사이트
Codex 실습에서 배운 것 — AI 개발은 명령보다 작업 흐름 설계가 중요하다

Codex 바이브코딩 실습을 통해 AI 코딩 에이전트는 목표만 주면 전체 흐름을 혼자 처리한다는 것을 확인했다. AI 개발의 핵심 역량은 프롬프트 작성 능력이 아니라, AI가 일하는 순서와 권한을 설계하는 운영 능력이다.

Codex 바이브코딩 작업 흐름 설계 AI 에이전트
읽으러 가기 →
운영 인사이트
발산은 새창에서, 수렴은 운영본부에서 한다

AI 도구가 늘어날수록 역할 구분이 먼저다. 새창 GPT는 맥락 없이 발산하는 외부 사고창으로, 메타철부지는 그 결과를 기존 운영 체계에 흡수하는 운영본부로 나눴다. 발산을 막는 것이 아니라 회수하는 구조를 만드는 것이 핵심이었다.

AI 역할 분리 ChatGPT AI 워크플로우 운영 철학
읽으러 가기 →