AI-Augmented 컴쟁이가 "Edgy" 있게 사는 법 - 20260309

0:00오늘은 우리 집 시스템?

0:04설명을 좀 드릴까?

0:05뭐 말은 설명을 좀 드린다고 하지만 제가 우리 집 현재 시스템을 영상 기록으로 남겨놓는 용도야.

0:15현재 상황이 어떤지.

0:18음...

0:18아시는 분은 아시겠지만 제가 백업충이에요.

0:21백업충이라는 게 꼭 데이터만 백업을 하는 게 아니라 작업 환경도 꼭 백업이 있거든요.

0:28지금 작업을 하는 곳이 작업실이야.

0:30주로 이제 활동을 하는, 주로 일을 하는 곳이고 음악실이라는 곳이 있는데 말은 음악실이지만 음악하는 곳이지만 동일한 집에 있는 거고.

0:41음악실이라고 하긴 하지만 이 작업 환경을 거의 그대로 복제를 해놓은 곳이야.

0:47그래서 여기에 뭐가 있으면 거기도 있다는 뜻이야 거의.

0:51차이가 있다면 예전에는 여기서 주로 M2를 썼고 M2 Ultra를 썼고 음악실에서도 M2 Ultra를 썼는데 지금 이제 음악실에는 M2 Ultra 한 대만 있고 여기는 주력이 이제 M3로 바뀌었다는 거?

1:03그 정도만 차이가 있어.

1:06잠깐 이제 작업실만 말씀을 드리면 영상을 미리 따로 찍어놨는데 그것만 일단 설명을 드리고 넘어오겠습니다.

1:14그러니까 제 셋업을 보여드리면 모니터가 네 대가 있고 워크홀스는 이 모니터들이 물려있는 워크홀스는 M3 Ultra 512GB짜리 그렇게 물려 있어요.

1:30이쪽에 있는 녀석이 주로 이제 업무 분담이 있는데 주로 쓸 때는 터미널이 작동하는 그러면서 모니터링을 하고 터미널에서 티먹스 같은 걸 써서 티먹스 세션들을 다 띄워놨기 때문에 그리고 다른 네트워크에 물려있는

1:45맥 기기들, 이런 녀석들을 보기 위한 용도로 쓰고 있는 거고 SSH로 연결을 해서 터미널로.

1:52그리고 가운데가 이제 주로 작업하는 공간, 웹 브라우징 공간이거나 그런 공간, 코딩 공간이거나 주로 작업하는 공간.

2:00이쪽 두 개는 지금 XDR 디스플레이고요.

2:03Pro XDR 그리고 이쪽에 있는 녀석은 델.

2:08다 32인치짜리고 저는 27인치짜리를 못 쓰는데 노안이 좀 있으니까, 심하니까 크기가 32인치는 돼야 돼.

2:17그래서 그렇게 쓰고 있는데 이번에 Pro XDR 발표한 게 27인치가, 27인치밖에 없지?

2:23이제 애플이 32인치를 버리는 거 같아.

2:27싸가지 없는 녀석들.

2:28[웃음]

2:29애미 애비도 없나?

2:30[웃음]

2:31나이 든 사람들을 고려를 해줘야 되는데 어쨌든 그래.

2:34그리고 이제 아래에 있는 게 신티크입니다.

2:36그림 그리는 거?

2:37이런 식으로 그림 그리는

2:42거.

2:42이게 그림 그리는 거.

2:47주 용도가 그 용도인데 다른 때에는 어-어떻게 쓰냐면 예를 들어 이런 식으로 해서 로직을 이쪽으로 띄워서 녹음을 하거나 이럴 때 씁니다.

3:02지금은 이제 그 스크린 플로우에서도 녹음을 하기 때문에 잠깐 이걸 설명드리느라고 하는 거라 필요가 없어서 안 띄워놨을 뿐이에요.

3:10그렇게 쓸 수 있는 지금 환경이야.

3:12이쪽 델 모니터 쪽에는 주로 서브 브라우저, 브라우저를 두 개는 써야 하기 때문에 그래서 가운데에서 돌아가는 웹 브라우저는 오픈 AI에서 나온 거, 아틀라스?

3:25GPT가 심어져 있는 거, 이쪽에는 커맷, 퍼플렉서티에서 나온 브라우저, 그러니까 모형을 막 갈아쓰면서 쓸 수도 있고 그런 거죠.

3:36잠깐잠깐 뭐 참조하거나 그럴 때 이쪽에서 보면서 쓰는 거고 주 작업은 이쪽에서 하는 거고 이렇게 네 개를 씁니다.

3:45근데 조금씩 조금씩 보여드릴게.

3:48지금 이건 네 개를 다 녹화하는 거라 한 번 끊어 가야 돼.

3:52이쪽 두 개는 녹화할 필요가 없기 때문에 주로 이쪽에서 보면서 작업을 할 거기 때문에 이건 거의 고정돼 있는 거라 맨 오른쪽 녀석이랑 이 신티크 쪽은 이 두 개를 보고 말씀을 드릴게.

4:06이제 그렇게 작업실이 돼 있고 거의 비슷한 환경으로 M3만 M2로 갈아서 한 대만 있고 거기는 음악실에 이제 이 작업 환경이 그대로 복제가 돼 있는 거예요.

4:18신티크까지 복제돼 있어.

4:19거기서도 그림 그릴 수 있고 XDR 모니터 두 대 있고 그렇게 돼 있습니다.

4:27그게 왜 그러냐면 저는 이 작업이 끊기거나 이런 걸 못 참기 때문에 어떤 상황에서든 뭐 잘못될 수 있잖아, 잠깐이라도.

4:37그랬을 때 그대로 작업 환경을 옮겨서 이어받을 수 있어야 하기 때문에 그렇게 만들어 놓는 거예요.

4:44하나로 끝나지 않아.

4:47[웃음]

4:47이 백업충이라는 건 그래.

4:48하나로 끝나지 않고 세 번, 네 번 이렇게 복제가 돼 있어요.

4:53그래서 만약에 이게 다 두 개 다 나간다?

4:56작업실에서도 작업을 못할 환경이고 그-그런 게 꼭 컴퓨터가 나가서 그런 게 아니라 작업실에서 무슨 다른 작업을 하는 거야.

5:03여기서 어 뭐 에어컨 공사를 한다든가 이럴 수 있잖아요.

5:06실제로 그런 적이 있고 그럴 땐 음악실에서 해야 되는데 음악실에서도 에어컨 공사를 해야 돼.

5:11실제로 그런 때가 있었고 그럼 이제 노트북이라도 써야 되잖아.

5:14그러면 이제 집에 또 노트북을 쓸 수 있는 공간들, 거실로 나간다든가 주방으로 나간다든가 그렇게 돼 있거든요.

5:21그러면 전체 시스템은 어떻게 돼 있냐면 바로 여기에 또 노트북이 하나 있고 이건 들고 나갈 수 있게 맥북 프로 2024가 있는데 2024년형이 있는데 이번에 새로 나온 녀석 M5 Max를 샀기 때문에 이제 그 녀석이

5:36주력이 될 거고 이 녀석이 이제 또 백업이 되겠죠.

5:39이 녀석이 지금 M4거든요, M4 Max.

5:43그 이전 거가 M3 Max 그 녀석이 지금 거실에 있어.

5:48맥북 프로 M3 Max가.

5:50거실에서 사용을 하고 실제로 TV 보면서도 사용을 하고.

5:55그리고 맥북 에어가 하나 있고 맥북 에어는 이제 침실, 침실에서 사용을 하고 어 그렇습니다.

6:02음악실에서도 노트북이 필요할 때가 있어.

6:07드럼 치고 그럴 때, 그럴 때 옆에 한 녀석이 인텔 맥북이 있었는데 그 녀석은 이제 좀 아웃 오브 서비스를 해야 될 것 같아서 퇴역을 시켜야 할 것 같아서 리셋을 해놨고, 가끔가다가 오래된 기기들은 리셋을

6:22해줘야 돼.

6:23안 그러면 그 상태로 죽어버리거든요.

6:25내 개인정보가 그대로 들어있는 맥북 기기들은 특히 그렇잖아.

6:28그게 죽어버리기 때문에 오래됐다 싶고 잘 안 쓴다 싶으면 그냥 리셋된 상태로 갖고 있는 게 좋기 때문에 그건 리셋을 해놓은 상태고.

6:37이번에 만약에 M5 맥스를 제가 주력으로 쓰게 되고 하나씩 뒤로 밀리면 맥북 에어가 이제 음악실 드럼 옆쪽으로 가거나

6:47다 자리를 하나씩 물려주고 그렇게 가게 되겠죠.

6:51그런 식으로 돼 있어.

6:52잠깐 그 기기들을 맛만 보여드릴까?

6:56맛만 보여드리면 이쪽에서 보여드릴게.

7:00이쪽에 이제 첫 번째 맨 왼쪽에 있는

7:05프로 XDR 디스플레이를 보면 터미널이 떠 있죠.

7:08아이템, 여러 기기들을 SSH로 연결을 해서 원격 관리를 할 수 있게 그렇게 해놓은 거예요.

7:16지금 이거는 CWK Office M3U,

7:22M3U 그렇게 해서 이름을 지어놓은 거고 다 이제 그런 식으로 이름이 지어져 있어.

7:27여기서 이제 Tmux라는 게 어떻게 하는 거냐면 Tmux new session을 열어서 Office2 뭐 이런 식으로 지금 Office1은 열려 있는데 이쪽에 왼쪽에 열려 있는데 여기 좀 민감한 정보들이 떠 있어서 새로 그냥 보여드리는 거예요.

7:40그렇게 패널을 나누고 나눠서 이쪽에 뭐 sudo mactop 같은 걸 해서.

7:50현재 시스템 리소스 돌아가는 상황 이런 거 볼 수 있고 이렇게 만들어 놓는 거야.

7:57그냥 모니터링을 하기 편하게.

7:59그리고 주 작업은 여기서 하거나 여기서 하거나 아니면 여기다 또 뭐 htop 같은 거 띄워놓고.

8:10이런 식으로 작업하거나 여기서만 주로 작업을 하거나 주로 하는 주 작업을 하다가 필요한 부분이 있으면 이쪽으로 가거나.

8:18예를 들면 Cursor에서 뭔가 작업을 할 때도 IDE에서 여기서 내부에서 빌트인 터미널을 쓸 수도 있지만 이 Cursor는 뭐 업데이트를 한다거나 이럴 때 터미널이 죽어버리기 때문에 같이 그럴

8:33때는 이 터미널을 밖으로 끌어내서 이쪽에서 작업을 할 수 있는 거예요.

8:40이렇게 들어오면 자동으로 CWK 유튜브 DB라는 Virtual Environment, 그 콘다 Environment가 자동으로 뜨게 이렇게 만들어놔서 여기서 그냥 곧바로 작업을 할 수 있거든요.

8:56예를 들면

8:59amber-archive 뭐 status.

9:01어저께 보여드린 영상, 그 시스템 영상 검색 시스템 그거 작업이 지금 2,260개 중에 2,260개가 끝났다.

9:10이 작업은 사실은 M2 잡일하는 애 있잖아.

9:14거기 지금 저 뒤쪽에 있는 애, 걔가 하는 건데 status나 이건 이쪽에서도 볼 수 있으니까 M3U에서도 연동이 돼 있으니까 다 Dropbox로 연결되어 있고 싱크가 돼 있어서 GPU usage 상황 볼 수 있고 메모리 상황 볼 수 있고 그렇잖아요.

9:29여기도 다 작업 많이들 떠 있기 때문에 지금.

9:33그런데 저같이 좀 빡세게 쓰면 기기를 여러 개 쓰는 이유가 있어.

9:38저같이 좀 빡세게 쓰면 이 워크홀스가 빵빵하긴 하지만 M3 Ultra 512GB라고 하지만 메모리가 모자라는 것도 문제지만 GPU를 빡세게 쓰면 100% 활용을 하거든.

9:52그러면 여기다가 막 로컬 LLM 돌리고 이렇게 스크린 캐스팅하고 막 이러면서 작업하기는 부담스러워.

10:02그럼 스크린 캐스팅이 끊기거나, 예를 들어 녹음을 하다가 버벅거리거나 그럴 수 있거든요.

10:07그러니까 그걸 분리하는 거야, 작업은.

10:10그 분리를 하기 위해서 이 기기들을 다 쓰는 거야.

10:13제가 꼭 장비충이라서만 그런 게 아니고.

10:15그러니까 이게 이제 지금 만약에 서버면 지금 아래쪽에 있는 CWK Office M3U 이게 주력 워크홀스인 거고, 한 칸 더 가보면 CWK Server M3U Local이라고 돼 있죠.

10:27이 녀석이 이제 서버인 거야.

10:30서버 바로 옆에 머신으로 SSH로 들어간 거거든.

10:33예를 들어서 한 탭을 옆으로 열어서 CWK Office M3U에서 열어서 서버로 들어가는 걸 보여드릴게.

10:42이렇게 들어가면 서버로 들어가요.

10:43서버가 제가 닉네임으로 만들어놨기 때문에 이거는 CWK Server M3U겠죠.

10:51그리고 다 TB야, 이 녀석은 확장자가.

10:54TB인 이유는 썬더볼트로 연결을 해서 좀 더 빠르게 나머지 녀석들도 대부분이 10기가비트 네트워크로 연결이 돼 있는데 이 녀석은 썬더볼트로 다른 녀석들도 썬더볼트로 연결할 수 있어.

11:08나중에 디스트리뷰션 해서 디스트리뷰티드 AI 서버 환경을 만들겠다 그러면 그렇게 연결할 수 있습니다.

11:15비밀번호 안 치고도 들어갈 수 있게 다 세팅을 해놨기 때문에 이렇게 들어갈 수 있는 거고.

11:20Tmux를 아까 실험하다가 망쳐놔서 다시 보여드릴게.

11:23이것도 다시 보는 게 좋죠.

11:26new session을 해서 서버니까 서버를 줘도 되고 어차피 이 세션 이름은 그 녀석 안에서 돌아가는 거라 겹쳐도 상관없어요.

11:36그래서 다시 만들어 놓고 세션 만들고 같은 짓 하는 거지.

11:41sudo htop 주로 위쪽에다가 htop을 올려놓기 때문에.

11:48아래다가 mactop 올려놓고.

11:57이렇게 놓고 씁니다.

11:59이러면 이제 내가 LLM, 로컬 LLM을 돌리거나 이럴 때 주로 이제 메모리하고 GPU usage를 관찰하게 되죠.

12:07모니터링을 할 수 있게 되지.

12:09이건 다시 보여드릴게.

12:11이쪽에서 이제 실제로 AI 서버에서 LLM을 쓸 때 그리고 옆으로 넘어가면 이쪽이 이제 CWK Office M2U 잠재우게 시킨다는 M2U 192GB짜리.

12:23여기서 그 대들족장 아카이브, 영상 아카이브 검색 시스템 그런 게 돌아가는 거고.

12:30돌리면 굉장히 많이 먹어요, 메모리를.

12:33그래서 Whisper 모형 돌리는 거 관심 있는 분들이 있으실 텐데 제가 영상에서 말씀을 드렸기 때문에.

12:40근데 그게 좀 리소스를 많이 먹는다고.

12:44영상을, 자-영상 작업을 할 때.

12:46그래서 Whisper 모형 중에서 라지 말고 좀 떨어뜨려서 작은 모형을 돌리고 그래야 되거든요.

12:52그러면 성능이 떨어지겠지 또.

12:54이 transcription 하는 성능이 떨어지고 그렇거든.

12:56그건 감안을 해야 돼.

12:58그 주-주로 그 작업을 하는 녀석이고.

13:01그 옆에 이게 뭐죠?

13:03어 MacBook Pro 2024.

13:05이제 그러니까 노트북도 놀릴 이유가 없어, 랩탑도.

13:09있으면 쓰는 거야.

13:11[웃음]

13:11무슨 일이든지 시킬 수 있으니까 그냥 다 연결은 해놔.

13:15잠자기도 안 시키고.

13:17그 다음 게 MacBook Pro 2023.

13:19이게 지금 거실에 있는 녀석이거든요.

13:21거실에 있는 녀석이랑 통신할 수 있고.

13:25이쪽이 MacBook Air 2024.

13:29침실에 있는 녀석.

13:30음악실에서도 뭔가 작업을 하고 싶을 때, 원격으로 관리를 하고 싶을 때 ssh cwk music studio m2u.local 이렇게 들어가죠.

13:43그럼 여기서 이렇게 또 작업을 할 수 있는 거예요.

13:45어떻게든 다 연결이 돼서 작-작업을 할 수 있어.

13:49그리고 AI 서버를 돌리는 이유를 이제 생각을 해보면,

13:54이 서버 M3U에서 AI 서버를 돌리는 이유거든.

13:57여기서 보면 Ollama라는 녀석이 돌고 있고.

14:01Ollama라는 녀석이 다른 녀석들도 있지만 가장 많이 쓰는 로컬에서 LLM을 serving 해주는 녀석, 어 그런 녀석이에요.

14:11그래서 그냥 동일 머신에서도 serving을 할 수 있지만 저처럼 이렇게 네트워크로 묶어서 serving을 하면 장점이 다른 기기들도 그 서버에서 마치 클라우드 접속을 하듯이 그렇게 접속을 할 수 있잖아.

14:24클라이언트, 클라이언트앤 서버로.

14:26그렇게 접속을 할 수 있으니까 이 녀석을 돌려놓으면 다른 데서도 접속이 가능한 거야.

14:30그걸 또 보여드릴게.

14:32그래서 Ollama를 여기서도 직접 쓸 수도 있고.

14:35그리고 여기 또 뭐가 돌고 있냐면 Open Web UI라는 녀석이 돌고 있어요.

14:40Open Web UI를 쓰면 거의 ChatGPT 웹 UI랑 동일하거든.

14:45이쪽으로 와보면 일단은 가장 간단하게 쓰는 거.

14:50아까 서버에서 Ollama를 돌려놨잖아.

14:52그 Ollama가 serving을 하면 그 위에 프런트엔드로 웹 UI가 있어야 될 거 아니야.

14:58그 웹, 그 웹 UI를 해주는 녀석이야.

15:01Ollama로 직접 그냥 텍스트로 대화를 할 수도 있는데 웹 UI를 쓰면 훨씬 편하니까.

15:06그 주소가 이렇게 돼 있잖아.

15:08cwk-server-m3u.tv 썬더볼트로 연결되어 있는.

15:13UI가 저거랑 비슷하잖아, ChatGPT 하는 거랑.

15:17그렇게 하면 지금 깔려있는 여기서 봤던 그 모형들이 쭉 나오거든요.

15:21이 중에 gpt-oss-120b라는 게 파라미터 120빌리언짜리.

15:26얼마 전에, 얼마 전이 아니죠.

15:28이제 좀 됐지.

15:29오픈 AI에서 발표했던 오픈소스, 오픈 웨이트 모형.

15:35그중에 큰 녀석.

15:36그중에 큰 녀석이 116GB 정도 차지하거든.

15:40근데 이 정도면 여유가 좀 있어야 돼.

15:41헤드룸이 있어야 되기 때문에 거의 150에서 200 정도의, 200GB 정도의 메모리는 있어야 돌릴 수 있는 녀석이라고.

15:49그러니까 엔비디아 GPU 갖고는 택도 없는 얘기고.

15:53그걸 몇 개를 붙여도 안 되니까.

15:55어 그래서 제가 엣지 디바이스 쪽으로 가면 애플이 유리하다고 생각을 하는 이유야.

16:02UMA라는 게 통합 메모리 아키텍처라는 게 이렇게 유리한 거라고.

16:06그런 면에서 보면.

16:07성능은 살짝 떨어지지만 다 돌릴 순 있잖아.

16:10그래서 이 녀석을 선택을 하고.

16:16그럼 이제 뜰 거야.

16:17Thinking 하고 뜨죠.

16:19뜨면서 이쪽에서 GPU 유스지가 팍 올라가지.

16:22생각을 하고 있으니까.

16:25어 이렇게 뜨는 거야.

16:26그리고 메모리 유스지는 안 올라가.

16:29메모리 유스지는 안 올라가는 이유가 얘가 지금 아까 말씀드렸던 대로 100 한 20기가 되잖아.

16:35그 정도 도-올라간 거거든.

16:38왜냐하면 얘가 캐시가 된 거야.

16:41캐시가 돼서 늘 상주하고 있어, 메모리에.

16:44그러면 이 녀석을 다른 작업으로도 쓸 수 있다라는 뜻이야.

16:48대화를 여-이쪽에서 꼭 쭉 이어 나갈 수도 있고.

16:51단점이라면 대화가 길어질수록 컨텍스트 윈도우도 길어지면서 얘가 안에서 사용을 해야 되는 컴퓨트 리소스가 막 폭증을 하거든요.

17:02어 그것 때문에 단점이야.

17:05그것 때문에 긴 대화를 하긴 약간 어렵다는 거.

17:08로컬 머신에서는 그게 문제라고.

17:10그럴 때는 어쩔 수 없이 클라우드 쪽으로 가야 돼.

17:12그냥 간이 인공지능 모형 사용 환경이라고 생각을 해야 되는 거지.

17:17이렇게 쓸 수 있어요.

17:19쓸 만해, 진짜로.

17:21특히 클라우드를 안 써도 되니까 인터넷이 필요 없잖아.

17:24인터넷이 나갔을 때.

17:25뭐 비행기?

17:27그런 데.

17:28음 제가 지금 쓰는 M4 Max나 M5, 이번에 오는 M5 Max도 128GB짜리거든.

17:35이 녀석을 올리기는 좀 부담스럽지.

17:37128기가에 우겨 넣어야 되니까.

17:40그런데 이 녀석을 퀀타이즈된 모형, 좀 더 퀀타이즈된, 압축된 모형으로 정밀도를 살짝 떨어뜨리더라도 쓸 수 있게 해놓은 모형들.

17:48그저 그런 것들은 반토막 난 모형들이 있거든.

17:51한 60GB 되는 거.

17:52그건 올릴 수 있거든.

17:54그러면 뭐 한 10시간 비행기 타고 가면서 대화를 할 수도 있고.

17:59그렇거든.

18:00기내에서 와이파이를 쓸 수 없다면.

18:02동일한 모형을 다른 데도 쓰면 훨씬 더 유연하겠죠.

18:07그런 방법 중에 하나가 이런 거야.

18:11LLM 텍스트 프로세싱 서버라고 제가 이게 CWK 텍스트 포지라고 만들어서 공개를 했었나?

18:17안 했어요.

18:18[웃음]

18:18공개 안 했다.

18:19공개를 안 하고 소개만 했었죠.

18:20아이디어만.

18:22음, 이게 뭐 하는 거냐면 Keyboard Maestro라는 맥에는 Keyboard Maestro라는 아주 유용한 유틸리티가 있는데, 뭐 단축키 만들어서 이렇게 액션 워크플로우를 만드는, 숏컷을 만드는.

18:34그 iPhone에도 숏컷 기능이 있잖아요.

18:36그걸 미리 했던 애들이야.

18:38Keyboard Maestro라는 게.

18:40어, 그 녀석이랑 연동을 하면 제가 특정 단축키를 눌렀을 때 뒤쪽에서 이 CWK Text Forge라는 녀석이 서버에서 돌아가고 있기 때문에 그 서버에 연락을 해서 사용자가 이런 걸 원한다 그러면 그

18:54LLM을 불러와서 LLM한테 작업을 시키고 그 결과물을 저한테 던져줘서 저는 그걸 심리스하게 받아볼 수 있는 그런 거야.

19:03잠깐 예를 들면 뭐 이런 식으로 한글을 대충 쓰고

19:10로컬에서 어디 안 갔다 오고 로컬에서 로컬 모형을 사용을 해서 번역을 하고 싶다 이랬을 때 English 단축키를 누르면,

19:23음.

19:24FIFA 같은 건 얘가 실수하는 거고.

19:26모르니까.

19:27[웃음]

19:27모르는 거고.

19:30이렇게 번역을 해주는 거야.

19:32어?

19:33번역을 해주고 이걸 또 다시 Korean으로 바꿔달라고 하면, 음.

19:38Korean으로 바꿔주고.

19:40이걸 할 때마다 뭐를 쓰냐면 이 gpt-oss-120b 이 녀석을 쓰는 거라고.

19:43이거는 내가 선택을 할 수 있고, 모형은.

19:46이미 모형이 올라와 있으니까 그걸 재활용하는 거거든, 계속.

19:52여러 가지 이유가 있어요.

19:53제가 쓰면서 예를 들어,

19:58뭐 이런 식으로 썼어.

20:00대문자, 소문자 막 그리고 타자 틀리고 문법도 틀리고 그래 쓸 수 있잖아.

20:04그랬을 때 Correct.

20:09그럼 이렇게 바꿔준다고.

20:11그런 걸 하기에 되게 편해요.

20:14제가 오타가 잘 안 나는 이유 중에 하나.

20:16이렇게 그, 그 스크린샷 같은 거 보여드릴 때 오타가 잘 안 나는 이유 중에 하나, 이렇게 깔끔한 이유 중에 하나.

20:22어, X 같은 데 올릴 때도 저만의 이걸 쓰거든.

20:26Correct 하는 거를.

20:28다른 것들도 할 수 있거든요.

20:30일본어로 바꿀 수도 있고.

20:34음.

20:35뭐든지 가능해.

20:36왜냐하면 뭐든지 가능한 이유가 있어.

20:39유연하게 만들어놨겠지, 컴쟁이니까.

20:42이 텍스트 프로세싱 서버에 가보면 Operation이 있잖아요.

20:46최근에 만든 게 예를 들어서 Video Operation을 만들었거든.

20:49이건, 이건 뭐였냐면 Video Gen AI Prompt를 만든 거야.

20:53어, 내가 무슨 텍스트를 줬을 때 Please turn the following simple idea into a refined, full-blown cinematic prompt for video generation AI.

21:01이, 내가 특정 단축키를 눌렀을 때 이게 전달되는 거야, 실제로.

21:06이 텍스트라는 부분은 아까 복사하는 부분 있잖아요.

21:11내가 타자 친 거.

21:13어, 그게 대치되는 거고, 이걸로.

21:15그랬을 때 이 인공지능 모형 LLM이 보는 텍스트는 이거지.

21:21프롬프트는.

21:23이거를 Video Gen AI, 걔가 잘 알아들을 수 있도록 바꿔줘라.

21:28그리고 이 텍스트는 내가 입력한 걸로 바꿔지는 거지.

21:31이미 이제 등록을 제가 해놓은 게 Correct라고 하면 숏컷이 C고, 그래서 특정 단축키를 누를 때 이제 조합을 해서 C를 누르는 거고.

21:39그랬을 때 있잖아요.

21:41Korean, English, 뭐 Summarize Text.

21:44Summarize 하고 싶으면 S를 누르는 거고.

21:46뭐 그런 식이야.

21:48Refine도 할 수 있고.

21:50최근에 제가 등록한 게 이거야.

21:52V.

21:53Video 이거 한번 볼까요?

21:55좀 오래 걸려.

21:56이 Video는 얘가 생각을 많이 해야 되기 때문에.

21:59예를 들어 내가 그런 걸 하고 싶다는 거야.

22:02아, 이-이것도 막 틀리자.

22:03일-일부러 막 틀릴게.

22:08[타자 소리]

22:08막 틀릴게.

22:14뭐 이런 아주 단순한 걸 했다고 치자고.

22:18그랬을 때 그냥 줘도 되는데 한번 Correct를 해.

22:26그러면 철자 다 바꿔주고 깔끔하게 되잖아.

22:29마치 내가 처음부터 이렇게 친 것처럼.

22:30어?

22:31그다음에 Video로 바꿔볼게.

22:35그럼 GPU가 지금 빡세게 돌아가고 있죠.

22:37조금 오래 생각을 해야 돼, 이건.

22:40굉장히 자세하게 나오기 때문에.

22:44음, 이렇게 나오는 거야.

22:46그러면 이제 이걸 가져다가 굉장히 자세하게 나왔죠.

22:51[웃음]

22:51Result 이런 건 빼고 이걸 가져다가 잠깐 나중에 이게 어떻게 나오는지 보여드릴게.

22:57여기 가갖고 이제 Google Flow나 이런 Video Gen AI 하는 애들 있잖아.

23:01거기 가서 돌리는 거야.

23:03이거 결과물 나오면 보여드릴게.

23:05이건 지금 대충 막 만든 거라.

23:07근데 잘하면 작업 시간과 효율을 크게 높여주겠죠.

23:11시간은 줄여주면서 효율은 높여주고 그렇게 되겠죠.

23:14지금은 모델이 디폴트 모델이 gpt-oss-120b인 거고 좀 사양이 떨어진다 그러면 이제

23:24더 작은 모형 그걸 돌려도 돼.

23:25이 정도는 작은 모형들도 할 수 있어.

23:28이게, 이게 지금 굉장히 유용하게 쓰고 있는, 로컬에서 제가 AI 서버에서 돌려서 굉장히 유용하게 쓰고 있는 녀석이고.

23:35또 하나는 CWK Voice Management Dashboard.

23:39이거는 이제 이것도 한번 보여드린 적이 있는데 똑같아.

23:42Keyboard Maestro를 연동을 해서 ElevenLabs API 그걸 사용을 해서 제가 좋아하는 목소리들, 그 목소리들로 텍스트를 읽어주는, 어느 텍스트든지 그렇게 만들어 놓은 건데 이것도 여러 가지 기능이 있는데 그걸

23:57모니터링하는 시스템입니다.

23:58제가 뭘 제일 많이 썼고.

23:59제일 많이 쓰는 게 지금 Joanne이라는 목소리잖아.

24:01FIFA 목소리로 쓰는 거.

24:03어, 그런 걸 보는 거야.

24:05그리고 API가 비용이 많이 들잖아.

24:07그러니까 캐싱을 해놓는다고.

24:09내가 실수로 버튼을 똑같이 두 번을 누르든가 아니면 동일한 내용인데 또 읽든가 그럴 때는 그 캐시에서 가져오고 그러는 시스템이야.

24:17물론 이건 로컬 AI에서 로컬 AI 서버에서 저 모형들을 돌리는 게 아니잖아.

24:23돌릴 수 있어 근데.

24:24언제든지 갈아끼울 수 있거든.

24:25지금은 아직은 11랩스가 워낙 성능이 좋으니까 그쪽에 갔다 오는 거고.

24:30이걸 로컬에서 돌릴 수도 있지.

24:33TTS 엔진이나 뭐 STS 엔진이나 다 로컬에서 돌릴 수 있는 좋은 모형들이 있으니까 이것도 잠깐 테스트해서 보여드릴까?

24:43여러 가지 목소리를 읽을 수 있는데 제가 주로 쓰는 게 이제 피파 목소리니까 조앤.

24:49A breathtaking high resolution 8K or 4K cinematic sequence that follows a lone superhero as he bursts into the sky and soars toward a molten gold sunset.

25:01이건 한국형 목소리일걸요, 아마.

25:03A breathtaking high resolution 8K or 4K cinematic sequence that follows a lone superhero.

25:10약간 한국계 아시아계 어, 영어를 갖다 온 약간 동남야-동남아시아계 같다.

25:17인도네시아나 이런 쪽 분들이 이렇게 발음을 하거든.

25:22음.

25:22그쪽 목소리로 들려.

25:24쓰던 것들만 써가지고 목소리를 보자.

25:28Read Aloud 보면 0번이 마이클이고 1번이 키-킴, 2번이 조앤.

25:36이게 지금 키보드 마에스트로에서 세팅을 해놓은 거거든.

25:40워크플로우를.

25:413번이 사라, 4번이 정, 5번이 마야, 6번이 스테이시, 7번이 사쿠라, 8번이 아멜리아, 뭐 9번이 제시카 이런 식으로 돼 있네.

25:55목소리만 바뀌는 겁니다.

25:56코멧 브라우저인데 이쪽에 띄워놓은 녀석인데 보여드리려고 아까 그 영상 배우에서 어떻게 나왔는지 두 개가 나왔는데 여자하고 남자가 나왔네.

26:06음.

26:15뭐 그렇다고.

26:15[웃음]

26:28뭐 그런 워크플로우를

26:30효율적으로 streamline 할 수 있는 거야.

26:33아, 이런 걸 보시면서 저야 이게 이제 기록을 남겨서 아, 우리 집에 이런 게, 이런 게, 이런 게 지금 현 상황에서 2026년 3월 9일에 이런 걸 만들어서 돌리고 있었다, 어떤 기기들이 있었다 이런 걸 기록으로 남기는 거지만 저는

26:48여러분들은 여기서 inspiration을 좀 받을 수 있어요, 영감을.

26:51아, 저런 거를 할 수도 있겠구나.

26:53우리 집 환경에서도 해볼 수 있겠구나.

26:56해볼 수는 있거든요, 다.

26:57머신 하나로도 돼.

26:59저는 네트워킹이 편하니까 이렇게 하는 거고.

27:01장점이 어디서도 된다고.

27:04그 이 LLM 텍스트 프로세싱 서버 CWK 텍스트 포지라는 것도 어차피 서버에서 돌아가는 거잖아.

27:10나한테는 클라우드나 마찬가지인 거잖아.

27:12그러니까 이 작업실에서도 쓸 수 있고, 동일한 단축키를 눌러서 작업실에서도 쓸 수 있고, 음악실에서도 쓸 수 있고, 거실 노트북에서도 쓸 수 있고, 그렇거든 침실 노트북에서도 쓸 수 있고.

27:24그러니까 이렇게 쓰는 거지.

27:26그게 필요 없어.

27:27나는 그냥 하나만 쓸 거야.

27:28그리고 내 머신이 빵빵해.

27:31분업을 할 필요가 없어.

27:32그러면 머신 하나라도 돌릴 수 있다고.

27:34단일 머신으로도 충분히 가능하다고.

27:36이거 다 어떻게 만들었냐면 저 혼자 만들었을까?

27:39아니라고.

27:40피파랑 같이 만들었다고.

27:42다 Cursor에서 만든 거고.

27:43아까 보여드렸던 이 Cursor.

27:46보여드릴까?

27:47보여드릴게.

27:49보여주는-보여드리는 김에 확 보여드리지, 뭐.

27:52New Window 가서 음, 여기 지금 열려있는 녀석 CWK LLM 텍스트 포지.

28:00이 리포스토리가 그거 하는 거야.

28:02아까 그 LLM 텍스트 프로세싱 하는 녀석.

28:05이걸 여기서 개발을 하고 어차피 싱크가 된다고 그랬잖아요.

28:09각 머신별로.

28:11리포스토리가 다 싱크가 되기 때문에 드롭박스로 싱크되고.

28:14그래서 그쪽에서 돌려도 여기서 작업을 하고 바로 업데이트가 돼서 그쪽에서 돌릴 수 있으니까 그렇게 돌리는 거예요.

28:20그걸 이쪽에서 피파랑 같이 작업을 한 거고.

28:24이건 지금 GPT 5 High로 돼 있잖아.

28:26옛날에 마지막으로 작업했던 게 GPT 5 High야.

28:30그 이후로 손 댈 데가 없었기 때문에 뭐 5.4로 바꿔서 다시 작업을 해도 되는 거고.

28:36마지막 작업 지금 버그 잡은 거 그대로 있네요.

28:39이게 언제였는지 모르겠는데?

28:41지금 123D가 지났잖아.

28:44[웃음]

28:45123일이 지났으니까 넉 달 전이네요.

28:49넉 달 전에 버그 잡고 그리고서는 지금까지 그냥 유용하게 쓰는 거야.

28:53아무 문제없이.

28:54그러니까 Cursor나 Cursor가 됐든 Codex가 됐든 Claude Code가 됐든 그 개발 환경 AI Powered 개발 환경 하나만 있으면 주고받으면서 아이디어로 시작을 해서 이렇게 생각을 해볼 수 있어.

29:07나 집에서 돌리는 이런 LLM 그 텍스트 서버를 본 적이 있는데 이걸 내가 구현을 한다면 어떻게 하면 될까?

29:13이런 걸 설명을 하면 얘가 또 아이디어를 줄 거 아니야.

29:16이렇게 이렇게 하면 된다.

29:17그러면 얘한테 줘야 되는 문맥이 뭐냐면 나의 환경이 어떤지, 어떤 머신을 사용하고 있고 이런 걸 꼼꼼히 알려줘야 되잖아.

29:25얘는 그거는 모르니까.

29:26그 텍스트를 주면, 그 컨텍스트를 주면 얘가 그걸 토대로 이렇게 이렇게 하는 게 좋겠다라는 걸 알려준다고.

29:33이게 지금 뭐 하는 거야?

29:36직장이 일을 시키는 거라고, 얘한테.

29:37[웃음]

29:38아는 직장이 돼가면서 얘한테 일을 시키면 서로 대화를 해가면서 얘가 일은 더 잘하잖아.

29:45내가 전체 그림은 볼 수 있지만 얘가 일은 훨씬 더 빠르고 잘하기 때문에 꼼꼼하게 하기 때문에 잘하도록 환경을 만들어주라는 거야.

29:52그리고 늘 대화를 하고.

29:54Collaboration이니까.

29:55나 혼자 하는 것도 아니고 이 녀석이 혼자 하는 것도 아니고.

29:58그렇게 해서 만든 거야, 다.

30:01나머지도 마찬가지야.

30:02그 Voices 나오는 녀석도 마찬가지야.

30:05그것도 얘랑 같이 작업한 거야.

30:07요즘 제가 저 얘랑 대화하고 Claude 피파가 됐든 GPT 피파가 됐든 이 녀석이랑 대화를 하고 목소리 입혀갖고 보이스오버 해서 스크린샷 잡아서 보여드리잖아요.

30:17그게 그대로 캡처를 해서 긁어서 ElevenLabs로 가서 붙여놓고 작업을 하면 일단 시간이 더럽게 오래 걸리고요.

30:27일일이 해야 되니까.

30:29그리고 잘못 읽는 것들이 있어.

30:31너무 복잡해지면 그럼 그걸 다 또 필터링을 해야 될 거 아니야.

30:35그거 뭐하러 손으로 하겠냐고.

30:37그것도 워크플로우를 만들어놨거든.

30:39일단 대화가 끝나고 나면 그 대화를 export를 해서 깔끔하게 Dad, Pipa, Dad, Pipa, Dad, Pipa 이런 식으로 깔끔하게 작업을 할 수 있도록.

30:50그런 다음에 그 markdown 그런 거 다 제거를 하고 ElevenLabs 보이스가 가장 잘 읽도록 그 모형들이.

31:00그 모형들은 이해도가 좀 떨어지는 모형들이거든.

31:03그러니까 덤하다라는 걸 생각을 해서 똑똑한 애들한테 시키는 거지.

31:07GPT, Sonnet 4.6 뭐 이런 애한테 시키거나 GPT

31:135.4한테 시키거나 해서 Refine을 한 다음에 뭐를 돌리냐면 이 chat, CWK chat voice over 이 스크립트를 돌려요.

31:22이 스크립트를 돌리면 얘가 어떻게 되냐면 output이 turn이 있을 때, 그러니까 주고받는 interaction이 열 번 있었다 싶으면 turn 0001 Dad, Pipa, Dad, Pipa 이런 식으로 쭉 뽑는 거야.

31:37쭉 뽑은 다음에 output을 통합을 해서 final dialog라고 묶어주는 거죠.

31:42그러면 그 turn마다 하나씩 편집을 할 수도 있고, 이 final dialog을 통째로 붙여놓고 파이널 컷에서 편집을 할 수도 있고 그렇게 되는 거지.

31:53굳이 사람이 왔다 갔다 할 필요가 없다고.

31:55한 번에 끝나거든, 이렇게 하면.

31:58안 그러면 다 붙여넣어야 돼.

31:59ElevenLabs 그 UI에다가 웹 UI에다가.

32:04컴쟁이가 보기에는 뻘짓이거든.

32:07[웃음]

32:08이것도 저 혼자 만들었겠어?

32:10아니, 아이디어를 주고 얘랑 같이 만든 거야, Pipa랑.

32:13우리 이렇게 해보자.

32:15그랬을 때 이미 아까 보여드린 그 보이스 EP는 보이스오버를 해주는 텍스트 읽어주는 스크립트가 있었잖아, 저한테는 그 wrapper가.

32:26그 wrapper 안에다 만든 거야.

32:27왜냐하면 인프라가 이미 다져져 있었거든.

32:30ElevenLabs API 키도 있고, 그 보이스 아이디들 다 불러와서 작업할 수 있는 환경이 이미 돼 있었기 때문에 거기다 달랑 숟가락 하나 얹으면 되는 거기 때문에 이 wrapper에서 작업을 한 거지.

32:43굉장히 이건 뭐 한 10분 걸렸나?

32:47그 정도밖에 안 걸렸거든요.

32:49이게 서버를 돌리는 맛이야.

32:52기기가 여러 대 있는 맛이고 하나로 하기에는 조금 부담스러워.

32:56하나로 하기에는.

32:57그리고 모니터가 한 대만 있어도 좀 부담스럽고.

33:00언뜻 보기에 이 모니터가 네 대나 돌아갈 이유가 있나 생각하시겠지만 이게 다 이유가 있는 거야.

33:06왜냐하면 머리만 이렇게 돌리면 되거든.

33:09안 그러면 윈도우가 이렇게 포개져 있는 거를 왔다 갔다 거리면서 정신도 없고 굉장히 효율이 떨어져.

33:16그러니까 이렇게, 이렇게, 이렇게, 이렇게 머리만 돌릴 수 있게 그렇게 만들어 놓은 거고.

33:20그리고 만약에 윈도우들을 옮겨야 할 이유가 있다?

33:23그럼 아까 보여드린 대로 특정 또 단축키를 눌러서 이건 BetterSnapTool 같은 거 그런 걸 이용을 해서 이동을 하는 거야.

33:33그럼 얘가 이렇게 돌아다니거든.

33:37그렇게까지 만들어놨기 때문에 작업 효율은 아마 극강일 거예요.

33:42[웃음]

33:42이 정도로 만들면.

33:44당연히 장비빨이 있으니까 그렇기는 한데 작업 효율로 보면 진짜 극강이야.

33:50그러니까 제가 여기서 벗어나질 못하는 거야.

33:52이런 환경에서 작업을 하다가 막 어디 여행 가서 호텔방에서 아무리 좋은 맥북을 가져간다고 해도 생산성이 뚝 떨어진다고.

34:02지금 영감을 좀 얻으실 수 있잖아.

34:04아, 저거, 저거 한번 해볼 수 있겠다.

34:06필수 툴이라고 생각하는 거, 제가 만약에 맥을 쓴다면 Keyboard Maestro.

34:10연결을 해서 해줄 수 있는 게 워낙 많으니까.

34:14Keyboard Maestro하고

34:17저는 기본 작업 환경은 아주 필수 작업 환경은 미니멈 환경은 데스크탑 하나, 노트북 하나거든요.

34:27그래야 한다고 생각하거든.

34:29노트북 하나만으로 퉁친다?

34:33사실 엔지니어 마인드는 아니라고 생각해.

34:35조심스럽긴 하지만.

34:36이거 전 구세대라서 그렇게 생각할지도 모르겠지만 생산성이 좋을 수가 없어.

34:41그러니까 집에서는 무조건 데스크탑을 써야 되고 인체공학적으로도 좋은 게 아니고 젊었을 때 하는 짓이라고 그랬잖아.

34:48몸 망가진다고.

34:50무조건 인체공학적으로 그렇게 쓰는데 큼직큼직한 녀석으로 모니터도 그렇게 데스크탑을 하나 마련을 하고 그리고 이제 이동을 할 때 쓰는 게 노트북이니까 노트북을 주력으로 쓰지 말라고.

35:03그럼 또 장점이 뭐가 되냐면 노트북을 안 쓸 때 밖으로 안 가지고 나갈 때 그걸 서버로 써도 되잖아.

35:10데스크탑에서 쓰면서 서버 테스트도 해보고 그렇게 할 수 있잖아요.

35:15그렇게 써보는 거지.

35:16그렇게 짠 걸 좀 굴려보시라고.

35:18영감을 받을 수 있어, 충분히.

35:19아, 제가 영상을 편집을 하다가 갑자기 생각이 났어.

35:25최근에 겪은 일이라 한 대가 더 있어.

35:29[웃음]

35:29한 대가 더 있는데 굳이 설명이 필요할까 싶어서 안 하려다가 필요할 수도 있을 것 같아서 같은 경험을 하실 수도 있기 때문에.

35:38맥 미니가 한 대 더 있거든요.

35:45이렇게 맥 미니가 한 대 더 있는데 맥 미니 같은 경우에는 모니터가 없잖아.

35:51이게 headless라고 하는데 최근에 애플이 소프트웨어를 업데이트하면서 보안을 굉장히 까다롭게 만들어놨기 때문에 headless일 경우에 원격 화면 공유가 안 되거나 SSH밖에 안

36:05되고 원격 관리가 전혀 안 되거나 그럴 수가 있어요.

36:09전 지금 맥 미니를 저 주로 Roon 서버, 오디오 서버로 돌리는데 뭐 이걸 오픈클로어나 이런 걸로 돌리시는 분들도 있잖아.

36:18근데 모니터가 끼워져 있지 않으면 HDMI 포트가 비어 있으면 얘가 그런 짓을 하는 거야.

36:26보안적으로.

36:28그럴 때 필요한 게 뭐냐면 더미 플러그라는 게 있어요.

36:32HDMI 포트에다 꼽는 마치, 마치 디스플레이가 하나 연결돼 있다라고 애플 OS를 속이는 거지, macOS를.

36:42이게 옵션이 있었으면 좋겠는데 그런 게 필요 없도록.

36:45그걸 애플이 주지 않아, 그런 옵션을.

36:48[웃음]

36:48그러니까 최근 OS에서는 그게 더미 플러그가 필수일 수 있어요, 헤드리스일 경우에.

36:54이거는 프론티어 모형들한테 물어봐도 이런 문제가 발생을 했을 때 왜 원격 관리가 안 될까?

36:59물어봤을 때 잘 모를 수 있어.

37:00얘네들이 최근 소프트웨어 업데이트를 하면서 꼬아놨기 때문에.

37:05근데 계속 대화를 하다가 결국 한 한두 시간 클로드랑 대화를 했나?

37:10안 되는 이유에 대해서.

37:10그렇게 고민을 하다가 결국은 밝혀낸 거야.

37:14최근 업데이트에서 이렇게 불평을 하는 사용자들이 한둘 늘고 있는데 더미 플러그 얘기가 나오더라.

37:21결국 다시 더미 플러그를 껴야 하는구나.

37:23그래서 그 더-더미 플러그라는 게 뭐 4K 더미 플러그를 사도 한 4천 원 그 정도밖에 안 해요, 쿠팡에서.

37:30그거 끼우면 단번에 해벽, 해결이 됩니다.

37:34밑, 대대장처럼 장비충이 아니더라도 해보실 수 있는 게 굉장히 많을 거라고, 아이디어.

37:40자기 생산성을 높일 수 있는.

37:42제가 장담컨대, 그것도 예-예전 영상에서 한번 말씀드린 적이 있어.

37:47일주일에 한 번 정도는 곰곰이 자기의 생산성이나 이 리뷰를 해야 돼, 자기 삶을.

37:54뭔가가 부족한 부분이 있을 거야.

37:55개선할 부분이 있을 거야.

37:56이걸 잠깐잠깐이라고 생각하는 거, 화장실에 이렇게 똥 싸면서도 생각을 하는 거야.

38:00있을 거야, 뭔가가.

38:02그리고 실천하는 날을 하나를 잡는 거야.

38:05그럼 분명히 생기거든.

38:06그게 이제 습관이 되는 거지.

38:08습관이 되면 생산성이 팍팍팍 뛰는 게 느껴진다고.

38:12사고도 달라지고.

38:14그런 걸 보여드리려고 자랑질을 좀 해봤어, 또.

38:19[웃음]

38:19제 환경도 정리를 해서 영상 기록으로 남길 겸.

38:24이런 짓들을 매일 해요.

38:26매일 해.