AI video just changed forever because OpenArt just launched a new category called vibe directing. Instead of generating one clip at a time, you direct an entire video just through chat. So, you describe the idea, you refine the story, change the characters, adjust the pacing, and director rebuilds the whole project while keeping everything consistent. The characters, the voices, even the style stays the same. And it can generate up to 5 minutes of cinematic video in a single go. So, this isn't just another AI video generator, it's a completely new way to create videos. If you make any kind of content, I'd seriously recommend trying OpenArt Director. Just comment vibe and I'll send you the link.

이제 ChatGPT 5.6과 Fable 5를 함께 실행할 수 있습니다. Fable은 관리자 역할을 하고 ChatGPT는 엔지니어 역할을 하게 되며, 이를 통해 10 배 더 나은 결과를 얻고 사용량 제한에 도달하는 것을 방지할 수 있습니다. 그래서 이제는 하나의 AI에게 모든 것을 계획, 구축, 테스트 및 수정하도록 맡기는 대신 , 각 모델에 서로 다른 작업을 부여하게 될 것입니다. 그러니까 Fable 5가 프로젝트를 관리하고 ChatGPT 5.6이 빌드를 담당하는 거죠. 이를 설정하려면 두 가지 다른 것이 필요합니다. 그러므로 ChatGPT Codex가 필요합니다. 데스크톱 애플리케이션을 사용해도 되고, 당연히 Claude Code도 필요합니다. 그다음에는 GitHub로 이동하여 Claude Code용 Codex 플러그인을 설치하면 됩니다. 그 다음에는 페이지를 아래로 스크롤하여 이 간단한 지침을 따르거나, 이 내용을 모두 복사하거나, GitHub 링크를 가져와서 Claude Code에게 주고 "이 모든 것을 설치해 주세요"라고 말할 수도 있습니다 . 다음으로, Claude Code를 실행하고 이 프롬프트를 붙여넣으세요. 지금 화면에 보이는 내용을 저장해서 스크린샷을 찍으시거나, 댓글에 "필요해요"라고 남겨주시면 제가 보내드리겠습니다 . 이제 해당 프롬프트가 입력되면 루트 스킬이 설치되고, 그 후에는 {슬래시} 루트를 입력하기만 하면 됩니다. 그러면 Fable이 사용자를 인터뷰하고 계획을 생성한 다음 GPT 5.6에 전달하고, GPT 5.6은 배포 전에 작업을 검토합니다 . 이 모든 것을 포함한 전체 설정과 두 모델을 함께 사용하는 다양한 활용 사례를 원하시면 댓글에 "필요해요"라고 남겨주세요. 바로 보내 드리겠습니다.

Only a few days ago, ChatGPT quietly stopped being a chatbot for everyone. There's a new tab at the top that says work, and millions of people will likely click it for the first time this week. Because until this week, that capability was baked into a tool called Codex. And Codex sounded like it was built for programmers. So, few ChatGPT users ever touched it. But here's actually what changed with that capability {slash} tool. Is instead of typing a question and getting back an answer, similar to ChatGPT, instead with this tool, you hand it a whole job or task. It'll go off and work on that for hours without you having to watch it. It'll then come back with finished work, such as spreadsheets, reports, decks, all types of things. And it's already included in what you're paying for. If you're new here, I'm Dylan. I run an AI consultancy. And I've spent the last few months moving my clients onto this exact tool, back when it still had the scary name of Codex. So, in this video, I'll show you the four settings to get it right before your first task. And then the five places this tool gets its true power. So, let's get into it. Now, the big news here is that OpenAI has combined Codex with ChatGPT into a single super app they're calling ChatGPT Work. And this is now available on Mac, Windows, and chat.openai.com. It's specifically right now available for Pro, Enterprise, and {dot} edu users. And then probably in the next week or so, it'll be available for Business and Plus. And then finally for the free users, they'll get access eventually with smaller models. Now, and the way you can see this is if you simply go to chat.openai.com, you log into your account, you'll see that there's a new toggle here for work. So, we have chat and work. The slight difference between the two is that when you look at work, you have a few additional options. So, we have choose and a project, so you can work inside of a project here. And I'll talk specifically about why this matters for the desktop app in a second. We then have plugins where different systems AI can access and use, which it has always had, but again, this is slightly different for the desktop app. Then we have some suggestions here of how we could use this based off of what OpenAI thinks is suitable for the systems in the work we have currently. Now, what's novel here and why is there so much leverage that can be created by using this tool? Well, the true power sits inside the desktop app. So, the first thing you need to do is download the ChatGPT desktop app. Once you've downloaded it, it's going to look something like this where you have the app and then there's a series of things that are new here. The primary thing that's different between the browser and the desktop app is AI's ability to access files and folders on your computer. It seems like a small thing, but it's a huge lift in the value that you can get from these tools. Now, all of these folders here on the left-hand side, these are actual folders on my computer. So, health is a folder on my computer I've opened here. And the way that I would do that is if I go to health here, I have a series of options. I can choose previous folders I've already done or I can add a new project. When I say new project, we can start from scratch or we can use an existing folder. I'd recommend using an existing folder for most of your specific tasks. So, when you do use an existing folder, it then shows you all the different folders you can choose from. Once you've selected a folder, you can select it and click open and it'll show you something like this where you have the folder you selected. Now, in doing this, there's a series of steps you need to make sure that your setup is done effectively. Quick pause your video. If you're enjoying this, you're going to enjoy two other things. First off, below is a 30-day AI insight series, completely free. You'll get 30 insights in your inbox of how you can apply AI to your business and your work. The second thing is if you'd like to work with me, below are a series of offerings to see if there's a good fit between the two of us. Now, let's go back to the video. The first thing is that when you open a folder, that folder should be dedicated to a given task. A common mistake I see a tons of people make is they open up their downloads folder or their documents folder or even their overall desktop. And when they do that, that folder has tons of things that are unrelated to each other and it's overwhelming for the AI, which reduces the quality of the output from it. So, when you create new folders on your computer, specifically that are going to be used in relation to ChatGPT work, you need to make sure that those folders are scoped to a given task and a given topic because a focused AI is a smart AI. Remember that. That's the first step in our setup. The second one is choosing the right model for the job. And right now, since these new models, GPT-5.6, Sol, Tera, and Luna, are so toke

그래서 단 몇 분 만에, 단 하나의 프롬프트만으로 클라우드 코드를 사용하여 이 모든 잠재 고객을 찾아내고, 정보를 보강하고 , 개인화된 제목 과 본문을 작성한 다음, 이 모든 것을 자연어로 캠페인에 적용할 수 있었습니다. 백엔드에서 클레이가 잠재 고객을 찾고 정보를 보강하는 데 도움을 준 덕분입니다. 오늘은 Cloud Code를 오케스트레이터로, Clay를 데이터 소스로 사용하여 똑같은 작업을 수행하는 방법을 보여드리겠습니다. 제가 항상 듣는 가장 큰 문제 중 하나는 잠재 고객을 찾는 데 어려움을 겪는다는 것입니다. 아시다시피 , 저는 제 채널에서 인맥을 활용하는 것이 가장 좋은 시작 방법이라고 여러 번 이야기했습니다 . 그리고 인바운드 요청을 처리할 수 있다면, 인바운드 요청을 활용하세요. 하지만 규모 확장을 고려하거나 그러한 옵션이 없는 경우라면 콜드 아웃바운드와 같은 방식을 찾아보게 될 것입니다. 콜드콜을 통해 첫 고객을 확보하는 것은 세 가지 주요 이유 때문에 어려울 수 있습니다. 첫째, 적합한 기업을 찾아야 하고, 둘째, 실제 연락처 정보를 얻어야 하며, 셋째, 인공지능이 생성한 스팸성 메시지가 아닌 진정성 있는 연락 메시지를 작성해야 하기 때문입니다. 그러니까 문제는 데이터인데, 실제로 그런 기업들을 찾아내고 이메일을 찾는 게 어렵다는 겁니다. 그리고 또 다른 문제는 도구 사용에 있어서 여러 가지 소프트웨어가 있고, 전환해야 할 탭도 너무 많다는 점입니다 . 그래서 오늘 여러분께 보여드릴 워크플로우에서는 클레이가 데이터 문제를 해결하고 클로드 코드가 도구 문제를 해결할 겁니다. 오늘 제가 보여드리는 방식대로 하면, 여러분은 완전히 새로운 사용자 인터페이스를 배울 필요가 없습니다. 기본적으로 Clay 계정을 만들고, 그 Clay 계정을 Cloud Code에 연결하기만 하면 됩니다 . Cloud Code는 엔드포인트와 사용자의 요구 사항을 파악하는 데 매우 뛰어나기 때문에 나머지는 Cloud Code가 알아서 처리합니다 . 해야 할 일을 명확하게 설명하기만 하면 됩니다. 자, 그럼 실제로 어떻게 적용될지 보여드리겠습니다 . Clay를 Cloud Code에 연결한 후 Cloud Code를 열고 " 안녕하세요, X, Y, Z처럼 보이는 리드 50개를 가져와 주세요. 이게 제 아바타입니다."와 같이 말할 겁니다. 그러면 클라우드 코드가 클레이에게 연락하여 해당 리드를 확보합니다. 리드 목록을 스크랩합니다. 모든 설정을 완료해 주고 초기 잠재 고객 정보도 제공해 줄 것입니다. 그러면 클레이는 다시 한번 그 단서들을 더욱 풍부하게 만들 것입니다. 그러면 해당 회사에서 데이터를 찾을 수 있을 것입니다. 이메일 주소, 전화번호, 그 외 요청하시는 모든 정보를 찾아드립니다. 그러면 해당 데이터가 모두 클로드 코드에게 전송되고 , 클로드 코드는 그 데이터를 바탕으로 맞춤형 연락을 취할 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 개인 맞춤형 접근 방식입니다. 클레이가 수많은 잠재 고객 정보와 상세한 잠재 고객 정보를 제공해 줄 수 있다는 점은 매우 중요하지만, 그렇다고 해서 자동으로 고객을 확보할 수 있다는 의미는 아닙니다 . 그러니까 여러분이 해야 할 일은 클로드 코드 씨가 개인 맞춤형 카피를 작성할 수 있는지 확인하는 것입니다. 이 예시는 제가 만든 데모 프로젝트일 뿐입니다. 보시다시피, 여기에는 제가 클로드 코드에게 제 사업 프로필과 같은 정보를 제공한 컨텍스트 파일이 있습니다. 몇 가지 사례 연구를 제시했습니다. 저희 사업에 대한 자주 묻는 질문(FAQ) 몇 가지를 추가했습니다 . 저는 증거 자료와 저희 제안, 그리고 웹사이트 내용까지 모두 제출했습니다. 제가 이 채널에서 많이 이야기해왔던 것처럼, 자신만의 AI 운영 체제를 구축하고 클로드 코드에게 여러분 과 여러분의 사업에 대한 데이터를 제공하는 아이디어가 바로 이것입니다 . 이것은 일종의 사전 준비 단계라고 할 수 있습니다. 만약 클라우드 코드가 현재 당신에 대해 아무것도 모른다면, 당신을 위해 정말 효과적인 콜드 이메일 문구를 작성하기는 매우 어려울 것입니다. 자, 그럼 이 부분에 대해서는 잠시 후에 더 자세히 이야기하겠지만, 기본적으로 저희가 하려는 작업의 흐름은 이렇습니다 . 그리고 정말 멋진 점은, 이 과정을 통해 리드, 추가 정보, 개인화된 광고 문구 등이 포함된 CSV 파일을 얻게 되면, 이 파일을 Clay에 업로드하여 바로 도메인을 구매하고, 리드를 워밍업한 후 캠페인을 시작할 수 있다는 것입니다. 이건 정말 제가 지금까지 본 것 중에서 가장 쉬운 잠재 고객 발굴 및 접촉 방법입니다. 자, 여러분께 설정 방법을 보여드리기 전에, 제가 이 영상에서 클레이를 선택한 이유에 대해 이야기하고 싶습니다 . 아마 여러분은 B2B 데이터를 제공하는 다양한 플랫폼에 대해 들어보셨을 겁니다. 제가 클레이를 선택한 이유는 그들이 최고의 데이터를 보유하고 있기 때문입니다. 우선, 그들은 자체 데이터 세트를 보유하고 있을 뿐만 아니라, 수많은 다른 공급업체와 접근 권한을 협상하여 B2B 데이터를 제공하는 여러 플랫폼에 대한 구독료를 지불하는 대신 API 키를 가져와 크레딧만 구매하면 되도록 했습니다. 그러니까 Clay 구독권이 있고 Clay 크레딧이 있다면, 최고의 데이터를 이용하실 수 있을 겁니다. 그리고 정말 멋진 건, 이 체험 활동을 진행하는 동안 폭포가 있다는 거예요. 그러니까 기본적으로 가장 선호하는 공급업체에 먼저 연락해보고, 거기서도 찾지 못하면 두 번째 공급업체로 넘어갑니다. 그래도 찾지 못하면, 결국 적합한 공급업체를 찾을 때까지 계속해서 하위 공급업체들을 차례로 확인하는 거죠 . 그러니까, 만약 한 업체만 고려한다면 , 아마도 잠재 고객의 30% 정도만 적절한 이메일 주소를 찾을 수 있을 겁니다. 하지만 폭포식 시스템을 도입하면 그 수치는 80~90%까지 증가할 것입니다. 그리고 다시 한번 말씀드리지만 , 이 영상을 만들면서 제게 가장 중요했던 점은 여러분께 새로운 사용자 인터페이스를 가르쳐드리고 싶었던 것이 아니라는 것입니다. 그리고 저는 새로운 사용자 인터페이스를 배우는 것을 좋아하지 않습니다 . 저는 제가 사용하는 에이전트, 클라우드 코드 또는 다른 에이전트를 사용하는 것을 선호합니다. 저는 상담원이 페이지 탐색 방법, 엔드포인트 접속 방법, 그리고 제가 필요한 작업을 수행하는 방법을 스스로 파악하도록 하는 것을 선호합니다. 제가 원하는 건 그저 여기 앉아서 자연어로 대화하는 것뿐입니다. 그리고 그게 바로 우리가 클레이와 협업할 수 있는 기본적인 방식입니다. 그리고 저는 이 영상을 제작하기 위해 클레이 팀과 직접 이야기를 나누고 있습니다 . 또한 그들은 플랫폼의 모든 기능을 에이전트 친화적으로 훨씬 더 개선할 계획입니다. 그래서 미래는 밝아 보입니다. 네, 그럼 제일 먼저 해야 할 일은 clay.com에 접속해서 계정을 만드는 것입니다. 클레이는 아주 오래전부터 있었어요. 아시다시피, 인공지능 관련 기술이 이렇게 폭발적으로 성장하기 전부터요. 보시다시피 여기에는 자동화된 인바운드, 리드 스코어링, 자동화된 아웃바운드, CRM 강화 기능이 있습니다. Clay 안에서 할 수 있는 일이 정말 많지만, 그만큼 처음 열어보면 조금 복잡하게 느껴질 수도 있습니다. 그래서 제가 클라우드 코드를 사용해서 모든 걸 조율하는 데 집중하고 있는 겁니다. 자 , 그럼 여기로 오셔서 무료 체험을 시작하고 계정을 만드세요. 그러면 나중에 API 키를 받기만 하면 됩니다. 자, 이제 Clay 플러그인 과 마켓플레이스를 실제로 설치해 보겠습니다. 꽤 쉬워요. 그래서 새 프로젝트를 열었어요. 보시다시피 여기에는 아무것도 없어요. 이게 어떻게 작동하는지 보여드리기 위해서요. 여기서 한 가지 주의할 점은 이 프로그램을 설치하려면 데스크톱 앱이나 VS Code 확장 프로그램(바로 여기 보이는 것처럼)이 아닌 클라우드 코드 터미널을 통해 설치해야 한다는 것입니다. 그렇다고 해서 VS Code 확장 프로그램이나 클라우드 데스크톱 앱에서 이 플러그인을 사용할 수 없다는 의미는 아닙니다. 단순히 마켓플레이스를 설치한다는 뜻입니다. 이렇게 해야 합니다 . 터미널을 이용하셔야 합니다. 그러므로 이전에 클라우드 코드를 설치해 본 적이 없다면, Google 클라우드 코드 설치를 클릭 하고 이 페이지를 살펴보세요. 정말 간단합니다. 사용하는 운영체제에 따라 명령어를 복사해서 붙여넣기만 하면 됩니다 . 설정이 완료되면 VS Code와 같은 프로그램을 열 수 있습니다. 제가 지금 사용하고 있는 프로그램도 보시다시피 완전히 무료로 다운로드할 수 있습니다. 그다음에는 VS Code 안에서 터미널을 열겠습니다. 클로드라고 입력할게요. 명령 프롬프트나 PowerShell 등 사용 중인 편집기를 열 수도 있습니다. 그리고 일단 이걸 열면 슬래시마켓플레이스를 운영하게 될 거예요. 보시다시피 여기에 slplugin이 있고 마켓플레이스도 보입니다. 저걸 클릭하면 새 제품을 설치할 거예요. 그러니 마켓플레이스에서 플러그인을 설치하세요 . 제가 열어볼게요. 이제 제가 해야 할 일은 '마켓플레이스 추가'를 클릭하는 것뿐입니다 . 그리고 나서 여기 보이는 이 링크를 붙여넣겠습니다 . 그 화면을 캡처하세요. 그리고 그걸 실제로 넣으면, 이 제품이 설치될 겁니다. 점토로 만들고 클라우드 코드를 활용하세요. 시원한. 이제 설치가 완료되었으니, 변경 사항을 적용하기 위해 플러그인을 다시 로드하라는 메시지가 표시되면 진행하겠습니다. 그런 다음 인증을 도와달라고 요청하기만 하면 됩니다. 안녕하세요, 방금 Clay 플러그인을 설치했어요. 제 계정을 연결해도 될까요 ? 인증 좀 도와주시겠어요? 보시다시피 클레이는 여러분이 아주 쉽게 설정할 수 있도록 돕기 위해 자체 스킬을 탑재했습니다. 그러면 클릭해서 열 수 있는 링크가 생성됩니다. 또한, 어떤 이유에서인지 이 파일을 열려고 하면 터미널 창 줄 바꿈이 이상하게 표시될 수 있습니다. 그래서 직접 복사해서 붙여넣어야 할 수도 있어요 . 보시다시피, 좀 특이한 경우가 있거든요. 하지만 전체 내용을 복사해서 붙여넣으면 이제 링크가 제대로 작동합니다. 여기서 해야 할 일은 Clay 에 연결할 워크스페이스를 선택하고 ' 승인'을 누르는 것뿐입니다. 그러면 터미널로 돌아갈

GPT 5.6 출시 후 최고 성능의 소를 쓰고 울트라 모드도 써 봤습니다. 그리고 훨씬 저렴한 테라와 루나까지 최적으로 세팅하고 싶어 스킬을 만들었습니다. 그리고 놀라운 결과를 봤습니다. 클로드 페이블은 좋습니다. 그런데 제대로 수리하면 너무 비쌉니다. 그렇다고 저렴한 모델로 겉보기만 그럴듯한 데모앱을 만들고 싶지는 않습니다. 실제 사용자가 써도 제대로 작동하는 서비스를 만들고 싶습니다. 그런 분이라면이 영상 꼭 보셔야 합니다. 저희이 멘트만 들으면 페이블의 앞승으로 들릴 수 있는데 형격한 차이는 아닙니다. 성능의 차이가 그만큼 줄었고 각자 자기만의 장점이 있죠. 그래서 전문가들도 섣불리 단정 짓지 않습니다. 이럴 때는 이게 좋고 저럴 때는 저게 좋다 식으로 조심스럽게 평가하죠. 결국 어느 것을 쓰든 제대로 쓰는 사람이 이기지 않을까요? 그전에 새로 나온 GPT 5.6은 어떤 특징이 있을까요? 저는 코덱스로 17만 줄의 프로그램을 만들었고 최근 영상에서 공개했습니다. 코덱스 정말 많이 써 봤습니다. 제가 코덱스를 선호하는 가장 큰 이유는 풍부한 토근입니다. 그리고 제 말을 그대로 따르는 충실함입니다. 똑똑해서 제멋대로 하는 것보다 충직하게 시킨 대로 하는게 좋았습니다. 건들지 말라고 하면 건들지 않았고 서브 에이전트 쓰라고 하면 썼습니다. 이만큼만 하라고 하면 딱 그만큼만 했습니다. 원하는 대로 설계할 수 있었죠. 그런데 클로드 코드는 찍기지 않은 일까지 하는 성향이 있었습니다. 대신 영특함이 있었죠. 그래서 좋은 결과를 많이 보여 주기도 했습니다. 그런데 최근의 행보는 놀랍습니다. 트로나온 클로드 코드 모델은 이제 더 충직해졌습니다. 찍키는 일만 하라는 경향을 강화했죠. 반면 이번에 나온 GPT 5.6에는 클로드 코드의 성향이 더해졌습니다. 여전히 시킨 대로 하지만 에이전트 성향이 강해져서 스스로 테스트하고 위험 요소를 수정하는 등 자율성이 강화되었습니다. 아이러니하죠. 경쟁사의 장점을 서로 흡수한 겁니다. 이번에 GPT 5.6개는 솔, 테라, 루나 세 가지 유형이 존재합니다.이 중이 가장 좋은데 오픈 AI는 성능면에서 솔이 페이블과 비슷하거나 더 낮다고 주장합니다. 하지만 직접 써본 사람들은 최고 난이도의 작업에서 테이블이 더 잘한다고 평가하죠. 그런데 어떤 경우는 솔이 더 나온 경우도 있습니다. 그 정도로 둘 다 최상위 성능 라인에 있습니다. 그리고 테라는 솔의 절반 가격인데도 이전 버전의 GPT 5.5보다 잘합니다. 루나는 솔래 1 가격밖에 안 되지만 성능은 GPT 5.5와 비슷하거나 약간 낮습니다. 기존에도 GPT 5.5를 잘 써 왔는데이 정도 성능을 1분 가격에 쓸 수 있다면 꽤 대박이라는 느낌이 듭니다. 사실 자동화 작업에서는 솔까지 필요하지 않고 루나만으로도 충분할 수 있습니다. 일단이 정도만 설명하고 직접 해 보면서 더 이야기해 보겠습니다. 작업을 시작하기 전에 토큰이 얼마나 남아 있는지 확인해 보겠습니다. 다섯시간 단위로는 65% 주간 단위로는 86%가 남아 있습니다. 모델을 솔의 울트라 모드로 바꿨습니다. 울트라 모드는 서브 에이전트를 적극적으로 사용하는 모드입니다. 따로 지정하지 않아도 알아서 서브 에이전트를 실행하죠. 이번에는 3D 바닷속 게임을 만들어 달라고 해 보겠습니다. 제가 궁금한 것은 세 가지입니다. 성능은 어느 정도인지, 작업 시간은 얼마나 걸리는지, 그리고 토크는 얼마나 사용하는지입니다. 일반적인 GPT는 사용자가 분명하게 쓰라고 지시했을 때만 서브 에이전트를 실행합니다. 하지만 울트라 모드는 다릅니다. 스스로 상황을 판단해서 서브 에이전트를 작동시키죠. 그래서 결과물이 빠르게 나오고 성능도 좋지만 토큰 소비는 심합니다. 가성비가 나쁘다는 말이죠. 대신 작업 속도가 빠르고 높은 성능을 기대할 수 있다는 장점이 있습니다. 한참 작업이 진행되고 있는데요. JPT 5.6을 써보면 느낀 점은 한네스 체계가 잘 잡혀 있다는 것입니다. 하네스는 AI가 긴 작업을 안정적으로 수행하도록 작업 절차와 검증 방식을 정해 놓은 체계입니다. 그래서 한번 지시하면 아주 오랫동안 스스로 작업합니다. 코딩만 하는 것도 아닙니다. 검진과 테스트도 하고 디자인까지 직접 확인합니다. PD 5.5에서 골을 사용하는 것보다도 더 오랫동안 작업합니다. 한네스 체계 자체를 GPD 5.6에 학습시킨듯한 느낌입니다. 약 30분이 지나서 작업이 완료되었습니다. 울트라 모드에서는 확실히 빨리 끝납니다. 작업 내용을 한번 보겠습니다. 단위 테스트를 실행했고 크롬에서 실제로 작동도 시켜 봤습니다. 콘솔 오류와 페이지 오류도 모두 확인했다고 합니다. 모바일 레이아웃과 터치 컨트롤까지 확인했습니다.이 부분이 확실히 바뀌었습니다. 이제는 한네스 체계 아래에서 작동하기 때문에 결과물이 더 안정적입니다. 이번 모델은 긴 작업에 안정적인데 고를 사용하지 않아도 한 번의 프로포트에 여러 시간이 걸린 적도 있습니다. 이번에는 토큰 사용량도 확인해 보겠습니다. 다섯시간 단위 사용량에서 4%를 사용했습니다. 저는 푸드를 구독하고 있고요. 30분 만에 4%를 사용했다면 평소보다 두 세 배 더 많이 쓴 것입니다. 이제 직접 실행해 보겠습니다. 첫 실행인데도 에러가 없어요. 요청한 대로 스쿠버가 등장합니다. 그런데 치매의 공명이라는 사운드도 작동했어요. 게임 데모에서 사운드까지 만들어 준 것은 이번이 처음입니다. 궁금해서 다른 음악도 만들어 보라고 시켰습니다. 그런데 정말 만들어 주는군요. 악보를 먼저 만든 다음 프로그램으로 구동해서 사운드를 생성하는 방식입니다. 한번 켜 볼까요? 나름 괜찮은데요. 솔 울트라 모드를 직접 써 봤습니다.이 모드는 토큰을 많이 사용했습니다. 그 대신 빠른 속도로 최고 수준의 성능을 끌어냈습니다. 그런데 이런 생각이 들었어요. 솔, 테라, 루나를 작업에 맞게 골라서 사용하면 어떨까? 토크는 아끼면서도 성능은 최상으로 유지할 수 있지 않을까요? 그래서 모델 라우터 스킬을 만들기로 했습니다. 하지만 간단한 작업이라고 해서 무조건 가장 성능이 낮은 루나를 쓰는 것이 좋은 방법은 아닙니다. 예를 들어 특정 문구를 찾는 작업은 아주 간단해 보입니다. 하지만 중요한 문구를 제대로 찾지 못하면 기능 전체에 심각한 문제가 생길 수 있습니다. 프론트 엔드 작업에 루나를 사용하는 것도 항상 안전한 것은 아닙니다. 잘못된 코드가 만들어지면 그 코드 때문에 고성능 모델까지 잘못 판단할 수 있기 때문입니다. 반대로 다른 작업과 연결이 적고 가벼운 작업을 많이 처리해야 할 때는 루나가 가장 좋은 선택입니다. 이런 작업에 굳이 비싼 모델을 쓸 이유는 없습니다. 그래서 이런 현실적인 부분을 모두 반영한 스킬을 만들기로 했습니다. 설계는 최pt와 함께 진행했습니다. 그리고 이미지 생성 도구라는 MCP를 사용해 최지T가 연구한 결과를 그곳에 저장할 생각입니다.이 MCP는 하나의 저장소 역할을 합니다. 이전에 영상으로 공개한 적도 있어요. 스킬 이름은 GPT 5.6 모델 라우터라고 정하고이 MCP 저장소에 저장했습니다.이 모델 라우터 스킬을 사용하면 사용자가 작동 방식을 선택할 수 있습니다. 고속눈으로 설정할 수도 있고 균형 모드로 작동시킬 수도 있습니다. 토근을 최대한 악기는 전략 모두도 선택 가능합니다. 목표는 간단합니다. 최상의 성능을 유지하면서 토근은 최대한 전략하는 것입니다. 하지만 두 가지 목표를 동시에 이루기 어려운 상황도 있을 수 있습니다. 그럴 때는 그 사실도 사용자에게 알려 주도록 만들었습니다. 원리는 간단해 보입니다. 하지만 제대로 만들려면 깊은 사고가 필요하고 창의성도 필요합니다. GPT와 대화를 나누며 기본 설계를 등록하고 여러 예외 상황을 토이하면서 최상의 세팅을 맞추고 있습니다.이 스킬의 정책 다양한 사용 예시도 설정했고요. 이런 것들이 만들어질 때마다 프로젝트의 하위 아이템으로 저장했습니다. 최지피트를 이용해 모든 설계를 맞췄고 그 정보는 이미지 생성 도구에 보관해 두었습니다. 이번에 스킬을 만들면서 GPT 5.6의 성능도 제대로 체감했습니다. 느낌을 비교해 보자면 5.5 5가 초등학생 같다면 5.6은 대학생처럼 느껴졌습니다. 클로드도 페이블로 넘어가면서 성능 차이가 확실하게 느껴졌는데 역시 그런 느낌을 받았어요. 이제 코덱스에게 이미지 생성 도구 안에 있는 모델 라우터 프로젝트를 꼼꼼하게 읽으라고 시시했습니다. 그리고 그 내용을 바탕으로 스킬을 만들려고 했어요. 결과적으로 별다른 어려움 없이 스킬이 완성되었습니다. 이제이 스킬을 사용하면 소리 작업을 세 분화합니다. 그리고 각 작업에 가장 잘 맞는 모델을 골라 자동으로 분배합니다. 이게 가능한 이유가 있습니다. 서브 에이전트를 만들 때 솔이 직접 판단할 수 있기 때문입니다. 솔을 쓸지 테라를 쓸지 루나를 쓸지 스스로 선택할 수 있습니다. 출론 강도도 작업에 맞게 정할 수 있죠. 앞서 솔 울트라로 만들었던 예시를 그대로 사용해 보겠습니다. 먼저 현재 또 사용량도 확인해 둡니다. 3D 파속 게임을 만들어 달라는 똑같은 프롬프트를 입력했어요. 그리고 GPT 모델 라우터 스킬을 사용하라고 지시했습니다. 그러자 설계한 대로 세 가지 선택지를 보여 줍니다. 저는 밸런스 모드를 선택하겠습니다. 그러면 작업 계획을 먼저 알려 줍니다. 어려운 작업은 솔이로 처리하고 게임 구현은 테라미디움으로 진행합니다. 테스트는 테라하이를 추천하네요. 저는이 계획을 승인했습니다. 그러면 제한한 계획대로 작업이 진행됩니다. 제가 직접 모델을 배정하는 것보다 소리 제한한 방식이 더 스마트하네요. 약 30분이 지났습니다. 그 사이에 브라우저 테스트와 검증까지 진행하며 꼼꼼하게 작업을 마췄습니다. 토큰양을 보면 5시간 기준으로 2% 사용했습니다. 울트라 모드일 때는 4%였으니깐 약 절반 가량의 토큰을 전략했다는 걸 볼 수 있습니다. 그럼 결과를 볼까요? [음악] 잘 작동하죠. 특별한 오류 없이 정상적으로 구동됩니다. 기존의 울트라 모드는 무조건 최상의 설정을 사용합니다. 그래서 성능은 좋지만 토큰 소모가 심합니다. 하지만이 방식은 작업에 맞게 설정을 조절할 수 있습니다. 필요하다면 우리가 직접 계획에 개입할 수도 있죠.이 이 스킬을 여러 차례 사용해 봤는데 아주 마음에 듭니다.이 스킬은 댓글을 통해 공유해 드리겠습니다. GPT 5.6을 이틀간 거의 풀로 사용해 봤는데요. 전체적인