Do It All Solo with AI

Claude Code · Codex · Grok 데스크톱을 설치하고, 왜 이제 코드를 볼 필요가 없는지, 구독료는 얼마나 드는지부터 솔직하게 정리합니다.

1. 0.1도구 소개 — Claude Code · Codex · Grok, 그리고 가격

   IDE 없이 에이전트 데스크톱만으로 작업하는 이유, 크롬 확장 설치와 권한 허용, 설치가 막혔을 때 물어보는 법, 그리고 세 구독을 다 쓰면 월 700달러가 드는 현실적인 비용 이야기.

   미리보기10:1110분 11초

브레이킹 배드의 ‘Save Walter White’ 모금 사이트를 클론하며 프로젝트 폴더 지정, 세션 재개, 이미지 교체 요청까지 에이전트 작업의 기본 리듬을 익히고, 완성한 사이트를 Vercel에 배포해 실제 주소로 공개합니다.

1. 1.1savewalterwhite.com 클론 — 폴더 하나 만들고 시작하기

   폴더를 만들고 에이전트에 신뢰를 주는 것부터, 세션의 복불복과 단서를 잘 주는 법, Ctrl+U 업데이트와 세션 복구, npm start로 결과 확인, 내 사진을 GPT 이미지로 합성해 넣기까지. 2026년 9월 22일 기준 GPT Astra · Grok 4.7 · Fable 5.1 시점의 기록입니다.

   15:2715분 27초

2. 1.2Vercel에 배포하기 — Grok에게 “배포해줘” 한 마디면 끝

   1.1에서 만든 클론 사이트 ‘Save Sangwoo’를 실제 주소로 공개합니다. 가장 많이 쓰는 배포 서비스 Vercel에 GitHub 계정으로 가입하고, Grok에 Vercel 플러그인을 설치·인증한 뒤 “vercel에 배포해줘” 한 마디로 배포 설정 파일 작성부터 프로덕션 배포, 접속 확인까지 맡기는 과정. MCP 설치도 마켓플레이스를 찾을 필요 없이 말로 요청하면 되고, 배포 전이라면 index.html만 열어도 결과를 볼 수 있다는 팁까지.

   3:103분 10초

외주 없이 회사 홈페이지를 처음부터 끝까지 직접 만들어 실제 주소로 공개합니다. 가상의 브랜드 ‘Space Tomato’로 세계관을 기획하고 AI로 히어로 이미지·루프 영상·메뉴 전환 영상을 만든 뒤, Codex로 Next.js 랜딩 페이지(애플식 스크롤, 게임 같은 UI)를 구현하고 Vercel 배포와 도메인 연결, SEO와 구글·Bing·네이버 검색 등록, 블로그 CMS, GA4·태그 매니저까지 이어 갑니다. 2026년 4~5월 녹화라 도구 이름은 바뀔 수 있어도 흐름은 그대로 쓸 수 있습니다.

1. 2.1섹션 소개 — AI로 만드는 시네마틱 홈페이지

   “홈페이지 만들어줘” 한 마디로 끝나는 강의가 아닙니다. AI로 기획을 정리하고 히어로 이미지·배경 영상·전환 영상 에셋을 만든 뒤, Next.js로 구현해 Vercel 배포와 도메인 연결, 구글·Bing·네이버 검색 등록, GA4·태그 매니저, AI로 운영하는 콘텐츠 관리(CMS)까지 이어지는 섹션 2의 전체 흐름을 먼저 보여 드립니다.

   2:082분 8초

2. 2.2개발 환경 준비 — AI 구독 · Node.js · Cursor · Codex CLI · Git

   보는 시점에 가장 가성비 좋은 AI 구독을 고르는 기준(녹화 당시 ChatGPT Pro), Node.js와 Cursor 설치, npm으로 Codex CLI를 설치하고 확인하는 법, GitHub 가입과 Git 최초 설정, 영어 이름으로 프로젝트 폴더를 만들어 Cursor로 여는 것까지. 막히면 에러를 복사하거나 화면을 캡처해 AI에게 묻는 습관도 함께 잡습니다.

   9:029분 2초

3. 2.3Next.js 프로젝트 시작 — 세팅은 Codex에게, GitHub 푸시까지

   Cursor 터미널에서 codex --yolo --search로 시작해 Next.js 최신 버전 세팅을 맡기고 localhost:3000 개발 서버를 확인합니다. 포트가 꼬였을 때 다시 띄워 달라는 요청, GitHub에 새 저장소를 만들고 주소만 건네면 연결·커밋·푸시까지 끝나는 흐름.

   4:444분 44초

4. 2.4시네마틱 랜딩 페이지 만들기 — AI 이미지·영상 에셋을 Codex로 구현

   우주 전함 × 토마토 콘셉트의 ‘Space Tomato’ 랜딩 페이지. 레퍼런스를 AI에게 설명시켜 히어로 이미지 프롬프트를 만들고 Grok으로 이미지와 영상을 뽑은 뒤, 디자인 시안을 ref.md로 정리해 Codex에 넘겨 페이지를 만듭니다. 섹션마다 이미지를 생성해 채우고 푸터에 회사 정보를 넣는 반복까지, 에셋 만드는 시간이 얼마나 줄었는지 체감할 수 있습니다.

   13:3213분 32초

5. 2.5애플 스타일 스크롤 인터랙션 ① — 영상을 프레임으로 쪼개 스크롤에 매핑

   완성한 프로젝트를 ZIP으로 복사해 새 폴더·새 저장소에서 실험하는 방법, 그리고 애플 옛 홈페이지처럼 스크롤하면 영상이 재생되고 위로 올리면 되감기는 효과를 설계해 Codex에게 요청하는 과정. 설계는 내가 하고, 구현은 AI와 티키타카로 쌓아 갑니다.

   5:525분 52초

6. 2.6애플 스타일 스크롤 인터랙션 ② — 문제 찾고, 요청하고, 확인하기

   1차 결과를 점검하고, 프레임이 깜빡이는 문제를 증상만 설명해 고친 뒤, 화면 고정과 다음 섹션이 올라오는 등장 효과, 섹션 사이 애매한 구간의 자동 넘김까지 단계별로 다듬습니다. 디자인 키워드를 몰라도 내가 원하는 것만 알면 된다는 프롬프트 요령.

   6:426분 42초

7. 2.7영상 에셋 준비 — Higgsfield와 Codex 앱 조합

   더 창의적인 랜딩 페이지의 핵심은 AI 영상 에셋입니다. 내 GPU로 만드는 방법과 Seedance·Kling 같은 클라우드 서비스의 장단점, 여러 모델을 한곳에서 쓰려고 Higgsfield를 구독한 이유(녹화 당시 Ultra 월 $129), 이번부터 Cursor 대신 Codex 앱으로 작업하는 이유까지.

   2:362분 36초

8. 2.8세계관 기획 — 우주를 먹어 치우는 코즈믹 호러 토마토

   랜딩 페이지도 세계관부터 정합니다. 콘셉트 키 이미지 → 히어로 루프 애니메이션 → 게임 같은 UI 버튼 → 누르면 그 장면으로 넘어가는 전환 영상으로 이어지는 히어로 설계와 일반적인 섹션 구성. 성형외과든 교회든 그 브랜드만의 세계관을 녹이는 법.

   3:203분 20초

9. 2.9콘셉트 키프레임 이미지 — 여러 모델로 뽑아 보고 고르기

   ChatGPT에 세계관을 설명해 영어 프롬프트를 받고, Higgsfield에서 GPT Image 2 · Nano Banana 2 · Grok Imagine으로 같은 프롬프트를 16:9로 비교합니다. 그림처럼 나온 결과를 실사 느낌으로 다시 다듬고, 콘셉트를 가장 잘 표현한 한 장을 골라 다음 작업으로 넘깁니다.

   4:254분 25초

10. 2.10히어로 루프 영상 만들기 — 시작과 끝 프레임을 같게

    시작·끝 프레임에 같은 이미지를 넣어 끊김 없이 반복되는 15초 영상을 Kling 3.0으로 만듭니다. 영상 비율은 입력 이미지 비율을 따라간다는 함정(1:1로 나와서 16:9로 다시), 결과를 보고 프롬프트를 고치는 과정, 같은 프롬프트도 매번 다르게 나와서 여러 번 돌려 고르는 전략까지.

    7:407분 40초

11. 2.11게임 같은 랜딩 페이지 초안 — Seedance 영상 + Codex 앱

    루프 영상을 Seedance 2.0으로 다시 만들어 Kling과 비교하고(녹화 당시 1회 3,000~5,000원), 에셋을 첨부해 Codex 앱에 자연어로 요청해 영상과 영상을 잇는 게임 UI 같은 초안을 만듭니다. AI를 믿되 검증해야 하는 이유(특히 보안·DB), MCP와 스킬을 쓰는 타이밍, 레이아웃 시프트와 큰 화면 글자 크기를 스크린샷으로 고치는 과정까지.

    14:1014분 10초

12. 2.12메뉴 전환 영상 연결 — ‘문의하기’를 누르면 함교로

    메뉴를 누르면 전환 영상이 재생되고 반복 배경 영상으로 이어지는 화면을 만듭니다. 이미지 두 장으로 만드는 4초 전환 영상과 지휘관이 나를 바라보는 15초 반복 배경, 비싼 생성은 핵심 화면 몇 개만 먼저 만드는 판단, 에셋을 모아 Codex에 연결을 맡기고 깜빡임까지 잡는 과정.

    10:4610분 46초

13. 2.13Vercel 배포와 도메인 연결 — GitHub 저장소에서 내 주소까지

    GitHub 저장소를 Vercel에 Import해 배포하고(실패하면 에러를 그대로 AI에게), GoDaddy에서 연습용으로 저렴한 도메인을 산 뒤 DNS에 A 레코드(@)와 CNAME(www)을 넣어 Vercel 프로젝트와 연결합니다. DNS가 반영될 때까지 기다리는 시간까지 그대로 담았습니다.

    7:577분 57초

14. 2.14SEO 설정 — 회사 페이지 · 키워드 · 로고 · OG 이미지 · 사이트맵

    SEO에 무엇이 필요한지 AI에게 먼저 묻고, 회사 정보와 키워드를 넣어 회사 페이지를 따로 만들고, GPT Image 2로 로고를 만들어 파비콘과 OG 이미지까지 적용합니다. 요청을 잘못했을 때 되돌리고 다시 요청하는 법, 배포 후 /sitemap.xml로 확인하는 법.

    7:597분 59초

15. 2.15검색 엔진 등록 — 구글 · Bing · 네이버에 사이트 알리기

    구글 Search Console에 도메인을 등록하고 사이트맵을 제출하고, Bing은 Search Console에서 가져오고, 네이버 서치어드바이저는 HTML 확인 파일을 public 폴더에 올려 소유를 확인합니다. robots.txt·메타 태그처럼 모르는 키워드는 AI에게 묻는 법, 블로그 콘텐츠와 Core Web Vitals로 SEO를 더 끌어올리는 방향까지.

    10:4510분 45초

16. 2.16AI로 콘텐츠 관리(CMS) 만들기 ① — 관리자 페이지 대신 Codex로

    관리자 페이지와 로그인을 만드는 대신 Codex로 블로그 글을 올리는 CMS를 설계합니다. Vercel Storage로 Neon(Postgres)을 연결하고, 블로그가 회사 이름을 알리는 콘텐츠가 되는 이유, 글 올리기를 스킬로 만들어 두는 요청, .env 같은 민감 정보를 GitHub에 올리지 않게 하는 보안 한 줄까지.

    6:206분 20초

17. 2.17AI로 콘텐츠 관리(CMS) 만들기 ② — 블로그 완성과 첫 글

    완성된 블로그 페이지를 점검하고, 태그별로 늘어나는 구조와 회사 이름을 노출하는 방법(숨긴 텍스트 대신 작은 제작 크레딧)을 정합니다. GeekNews에서 소재를 골라 “정리해서 블로그 글로 추가해줘” 한 마디면 스킬이 글 정리부터 DB 업로드까지 해내는 장면.

    5:195분 19초

18. 2.18블로그를 진짜 DB에 연결하기 — Neon DB · Vercel Blob

    블로그 글이 DB가 아니라 코드 속 fallback으로 보이고 있던 것을 발견하고, DB를 쓸지 말지 판단하는 기준을 정리한 뒤 기존 글을 Neon DB로 옮기고 커버 이미지는 Vercel Blob 저장소로 옮깁니다. AI가 요금제를 올려 버린 순간(요금제 확인은 필수), 환경 변수가 자동으로 들어가는 과정, 업로드 스킬 업데이트까지.

    11:4211분 42초

19. 2.19GA4 · 구글 태그 매니저 연결 — 방문자 통계 보기

    GA4 계정과 웹 데이터 스트림을 만들고, 구글 태그 매니저 컨테이너의 설치 코드를 Codex에게 app/layout에 넣게 한 뒤, 측정 ID로 GA4 태그를 추가해 제출·게시하고 실시간 보고서로 확인합니다. GA4는 보고서, 태그 매니저는 센서라는 기본 개념까지.

    12:0212분 2초

먼저 완성작을 보고 「실전 실습 | 로컬 GPU로 뮤직비디오 만들기」에서 전체 제작 과정을 따라갑니다. 뒤의 「선택 리뷰」들은 제작 과정과 판단 기준을 짧게 정리한 복습 영상입니다. 실습을 이해했다면 건너뛰어도 됩니다. 필요한 주제만 골라 보고, 실습 프로젝트 자료는 이 섹션의 자료 목록에서 내려받으세요.

1. 4.1완성작 | 일요일 오전 8시를 기다리는 뮤직비디오

   먼저 완성작을 감상합니다. 한도 때문에 사라진 AI 동료와 함께 일하던 기억, 빈자리, 일요일을 기다리는 마음을 90년대 만화풍 장면과 인디밴드 공연으로 풀었습니다. 1920×1080, 24fps, 4,983프레임, 50컷으로 구성했습니다. 이후 「실전 실습 | 로컬 GPU로 뮤직비디오 만들기」에서 실제 제작 과정을 따라갑니다. 뒤의 선택 리뷰는 필요한 주제만 골라 복습하고, 이해한 내용은 건너뛰어도 됩니다. AI로 생성·편집한 영상이며 원곡과 가사 타이밍을 기준으로 최종 편집했습니다. 유튜브 코코코딩딩딩: https://youtu.be/0ITk4UyJudc

   미리보기3:283분 28초

2. 4.2실전 실습 | 로컬 GPU로 뮤직비디오 만들기

   이 섹션의 실제 제작 실습 강의입니다. ChatGPT로 가사와 음악 스타일을 정리하고, Suno에서 음악 파일을 만든 뒤, 로컬 GPU의 ComfyUI·MiniMax H3와 연결해 뮤직비디오를 제작하는 전체 흐름을 따라갑니다. ComfyUI 설치 진입과 템플릿 선택, PC 사양에 맞는 설정 요청, 프롬프트 가이드 활용, 짧은 연결 테스트, 레퍼런스 전달, 첫 결과의 움직임·구도·가사·립싱크 개선까지 실제 화면으로 살펴봅니다. 먼저 완성작을 보고 이 실습 강의를 따라오세요. 뒤에 이어지는 ‘선택 리뷰’ 영상들은 제작 과정을 짧게 복습하는 요약 영상이므로, 내용을 이해했다면 건너뛰어도 됩니다. 실습 프로젝트 자료는 같은 섹션의 자료 목록에서 확인할 수 있습니다. 녹화 기준: 2026년 10월 3일. 서비스 화면·모델 버전·비용은 당시 기준이며, 모델 비교는 강사의 사용 경험입니다. 한국어 자막은 영상에 포함되어 있습니다.

   28:2828분 28초

3. 4.3선택 리뷰 | 한 줄의 경고가 뮤직비디오가 되기까지

   선택 리뷰 영상입니다. 실제 제작 실습을 이해했다면 건너뛰어도 됩니다. 필요한 주제만 골라 복습하세요. 이 수업에서 다루는 내용 일하고 싶었는데, 한도에 도달했다 출발점은 기능이 아니라 감정 · 함께 일하던 기억 → 빈자리 → 일요일 첫 방향을 갈아엎은 이유 가사를 그대로 그리면 설명 영상 · 관계가 없으면 예쁜 장면 모음 그림은 좋은데 영상은 정적이었다 몸이 하는 일 · 카메라가 지나가는 길 · 잠깐 멈추는 이유 입만 고치려다, 얼굴이 어색해졌다 V4: 입 영역 합성의 이질감 · V5: 영상·음성 참조 편집 50컷을 하나의 노래로 24fps · 4,983프레임 · 74개 가사 그룹 · 원곡은 시작점 0초에 고정 여러분의 이미지로 바꿔 만들기 무료: 결과와 시행착오 · 본강의: 판단 기준과 실습 · 자료: 교체 가능한 프로젝트

   미리보기3:153분 15초

4. 4.4선택 리뷰 | 가사를 그대로 그리지 않는 기획과 캐릭터

   선택 리뷰 영상입니다. 실제 제작 실습을 이해했다면 건너뛰어도 됩니다. 필요한 주제만 골라 복습하세요. 이 수업에서 다루는 내용 먼저 한 문장으로 정한다 누가 무엇을 잃었는가 · 어떤 기억 때문에 기다리는가 · 마지막에 무엇이 달라지는가 가사와 장면을 일대일로 묶지 않는다 커피 → 함께 쓰던 자리 · 200달러 → 선택의 무게 · 주말 → 시간이 멈춘 방 세 인물의 역할을 분리한다 주인공: 기다리는 사람 · Opus: 함께 일하던 존재 · 밴드 보컬: 노래를 전달하는 사람 캐릭터 시트가 기준 문서다 정면 · 측면 · 표정 · 의상과 소품 고정 · 장면마다 바꾸지 않을 항목 스타일은 구조로 가져온다 과장된 원근과 실루엣 · 굵은 잉크와 해칭 · 장면을 누르는 거대한 효과 글자 콘티에 이유를 적는다 장면 번호와 가사 구간 · 화면에서 일어나는 행동 · 이 컷이 필요한 이유 다음 단계로 넘어가는 조건 인물 구별이 되는가 · 처음 10초에 상황이 읽히는가 · 결말의 감정이 정해졌는가 실습 자료: 같은 섹션의 「LUDGI MV Workflow v1」ZIP을 내려받고 QUICKSTART.html부터 여세요. Python 3.10+와 FFmpeg가 필요합니다. 기본 편집에는 API 키가 필요 없으며, AI 영상 생성 모델·가중치·계정은 별도입니다. 실제 조작 화면은 설명에 맞게 단계별로 편집했습니다.

   4:174분 17초

5. 4.5선택 리뷰 | 정적인 장면을 바꾸는 움직임과 밴드 교차 편집

   선택 리뷰 영상입니다. 실제 제작 실습을 이해했다면 건너뛰어도 됩니다. 필요한 주제만 골라 복습하세요. 이 수업에서 다루는 내용 움직임의 주어를 쓴다 인물의 행동 · 카메라의 이동 · 주변 사물의 반응 동작과 카메라를 시간으로 나눈다 0–1초: 시작 상태 · 1–3초: 이동과 행동 · 3–4초: 자세 잠금 붙일 수 있는 카메라 경로 출발점 → 지나가는 지점 → 도착점 · 가속과 감속 · 가려짐과 원근 밴드는 이야기의 리듬을 맡는다 절: 이야기 중심 · 후렴: 퍼포먼스의 에너지 · 브레이크: 멈춤의 대비 컷 앞뒤에 여유를 남긴다 필요한 길이보다 넉넉하게 · 동작 시작 전 구간을 잘라내기 · 오디오는 같은 시간만큼 맞추기 파일럿 후에 배치를 돌린다 대표 컷 1개 · 가장 어려운 동작 1개 · 합격 기준을 적은 뒤 확장 실습 자료: 같은 섹션의 「LUDGI MV Workflow v1」ZIP을 내려받고 QUICKSTART.html부터 여세요. Python 3.10+와 FFmpeg가 필요합니다. 기본 편집에는 API 키가 필요 없으며, AI 영상 생성 모델·가중치·계정은 별도입니다. 실제 조작 화면은 설명에 맞게 단계별로 편집했습니다.

   3:363분 36초

6. 4.6선택 리뷰 | 떠다니는 입을 고치며 배운 립싱크와 화질

   선택 리뷰 영상입니다. 실제 제작 실습을 이해했다면 건너뛰어도 됩니다. 필요한 주제만 골라 복습하세요. 이 수업에서 다루는 내용 입이 선명해도 자연스럽지는 않다 V4: 부분 합성 · 문제: 경계와 얼굴 운동의 불일치 · 판정: 움직이는 영상으로 이름보다 실제 입력과 출력을 확인한다 웹 기능과 공개 API는 다를 수 있음 · 이번 방식: 영상 + 음성 참조 편집 · 원래 구도가 바뀔 가능성 4초 파일럿 → 16개 보컬 컷 짧은 결과를 먼저 확인 · 승인한 기준으로 나머지 적용 · 같은 요청을 중복 접수하지 않기 출력 길이는 반드시 다시 잰다 프레임 수로 비교 · 영상 속도를 늘이지 않기 · 부족한 프레임의 처리 기록 업스케일은 실패한 연기를 복구하지 않는다 얼굴과 손 검수 먼저 · 세부 질감은 보수적으로 · 전체 프레임의 깜빡임 확인 비용과 품질을 함께 기록한다 17회 요청 · 1회 재생성 포함 · 약 $92.71: 할인 전 계산 추정 · 실제 청구액과 구별 실습 자료: 같은 섹션의 「LUDGI MV Workflow v1」ZIP을 내려받고 QUICKSTART.html부터 여세요. Python 3.10+와 FFmpeg가 필요합니다. 기본 편집에는 API 키가 필요 없으며, AI 영상 생성 모델·가중치·계정은 별도입니다. 실제 조작 화면은 설명에 맞게 단계별로 편집했습니다.

   3:493분 49초

7. 4.7선택 리뷰 | 멈칫하는 컷과 읽히지 않는 가사 고치기

   선택 리뷰 영상입니다. 실제 제작 실습을 이해했다면 건너뛰어도 됩니다. 필요한 주제만 골라 복습하세요. 이 수업에서 다루는 내용 음악을 기준 시계로 고정한다 원곡 207.600초 · 편집 24fps · 최종 4,983프레임 멈칫함은 전환 효과만의 문제가 아니다 첫 동작 프레임 · 반복·정지 프레임 · 의도한 쉼과 구분 가사는 읽히는 것이 먼저다 아이보리 글자 + 짙은 패널 · 후렴은 더 크게 · 얼굴과 그래픽의 공간 분리 음원에 있는 가사만 맞춘다 74개 그룹 · 실제 가창과 대조 · 안 부른 후반부를 만들어 넣지 않기 검수는 네 번의 다른 질문이다 내용: 맞는 컷인가 · 화면: 얼굴·손·자막 · 시간: 프레임·소리·컷 · 출력: 해상도·재생 원본과 최종본을 구별해 남긴다 원본 보존 · 버전별 결정 기록 · 최종 파일 해시와 재생 확인 실습 자료: 같은 섹션의 「LUDGI MV Workflow v1」ZIP을 내려받고 QUICKSTART.html부터 여세요. Python 3.10+와 FFmpeg가 필요합니다. 기본 편집에는 API 키가 필요 없으며, AI 영상 생성 모델·가중치·계정은 별도입니다. 실제 조작 화면은 설명에 맞게 단계별로 편집했습니다.

   3:373분 37초

8. 4.8선택 리뷰 | 이미지와 음악을 교체하는 실습 프로젝트

   선택 리뷰 영상입니다. 실제 제작 실습을 이해했다면 건너뛰어도 됩니다. 필요한 주제만 골라 복습하세요. 이 수업에서 다루는 내용 먼저 샘플을 그대로 실행한다 입력 파일 3개 · 프로젝트 설정 1개 · 미리보기 → 검증 → 렌더 이미지는 같은 파일명으로 교체한다 assets/scene_01.jpg · assets/scene_02.jpg · assets/scene_03.jpg 음악과 컷 길이를 맞춘다 assets/music.wav · 컷 길이의 합 · 오디오 종료보다 길면 검증 오류 움직임과 자막을 바꾼다 push_in · pull_out · pan_left · pan_right · 자막 시작과 끝 · 강조 문장은 짧게 영상 클립으로 확장한다 생성 클립을 assets에 추가 · source_in으로 시작점 지정 · 출력은 원곡 오디오 유지 생성용 자료는 별도 템플릿으로 캐릭터·장면·움직임 프롬프트 · ComfyUI API 그래프 예제 · 설치된 노드와 모델 이름 확인 내 프로젝트로 가져가는 순서 샘플 실행 · 이미지 교체 · 음악·타이밍 수정 · 짧은 출력 검수 후 전체 실습 자료: 같은 섹션의 「LUDGI MV Workflow v1」ZIP을 내려받고 QUICKSTART.html부터 여세요. Python 3.10+와 FFmpeg가 필요합니다. 기본 편집에는 API 키가 필요 없으며, AI 영상 생성 모델·가중치·계정은 별도입니다. 실제 조작 화면은 설명에 맞게 단계별로 편집했습니다.

   1개 수업 자료4:344분 34초

9. 4.9선택 리뷰 | 완성 작품에서 유튜브와 강의까지

   선택 리뷰 영상입니다. 실제 제작 실습을 이해했다면 건너뛰어도 됩니다. 필요한 주제만 골라 복습하세요. 이 수업에서 다루는 내용 한 콘텐츠에 모든 것을 넣지 않는다 뮤비: 감정과 작품 · 미리보기: 과정과 신뢰 · 본강의: 재현과 실습 썸네일은 두 가설로 비교한다 A: 인물과 관계 · B: 실제 한도 문구의 공감 · 제목은 동일하게 유지 설명에는 다음 행동을 분명하게 작품의 짧은 소개 · 제작 강의 링크 · 회사와 협업 정보 테스트 결과는 만들어내지 않는다 실제 진행 상태 확인 · 충분한 데이터가 없으면 보류 · 클릭 이후 시청도 함께 배포 자료를 다시 검사한다 API 키와 서명 주소 제외 · 학습자 자료는 접근 권한 적용 · ZIP을 새 폴더에서 실행 완성은 다음 작업의 출발점 무엇을 버렸는가 · 왜 바꿨는가 · 다음에는 무엇부터 검증할까 실습 자료: 같은 섹션의 「LUDGI MV Workflow v1」ZIP을 내려받고 QUICKSTART.html부터 여세요. Python 3.10+와 FFmpeg가 필요합니다. 기본 편집에는 API 키가 필요 없으며, AI 영상 생성 모델·가중치·계정은 별도입니다. 실제 조작 화면은 설명에 맞게 단계별로 편집했습니다.

   3:323분 32초

프롬프트 하나와 내 홈페이지 주소만으로, 음악 박자에 맞춘 30초 브랜드 쇼릴을 만드는 법입니다. 결과물을 먼저 보고, 강의 아래 프롬프트를 복사해 내 사이트용으로 만들어 봅니다.

1. 6.1쇼릴 결과물 보기 — 프롬프트 하나로 만든 30초 영상

   럿지 홈페이지 주소와 프롬프트 하나로 AI가 만든 30초 모션그래픽 쇼릴입니다. 사이트 분석, 음악 생성, 박자 분석, 장면 제작, 렌더링까지 AI가 알아서 진행했어요. 먼저 결과물을 보고, 다음 강의에서 같은 프롬프트로 내 사이트 영상을 만들어 봅니다.

   0:3030초

2. 6.2프롬프트 복사해서 만들기 — 주소만 바꿔 내 쇼릴 완성

   강의 아래 프롬프트 카드에 내 홈페이지 주소를 넣고 복사해 Claude Code(또는 Codex)에 붙여넣으면 끝입니다. ‘박자 맞춤’ 한 줄을 켜 두면 AI가 음악을 먼저 만들고 그 박자에 컷을 맞춰요. 완성 뒤에는 말로 고쳐 달라고 하면 되고, 작업 파일로 이어서 만드는 프롬프트도 함께 드려요.

   1:271분 27초

3. 6.3실제 진행 화면 — 프롬프트 입력부터 AI 작업 시작까지

   완성본을 먼저 보고, 새 세션을 열어 프롬프트를 입력하던 실제 화면으로 돌아갑니다. 타이핑은 빠르게 넘기고, 전송한 프롬프트를 크게 띄워 결과물·재료·음악·기준·기법 다섯 뼈대를 짚어요. 전송 뒤 AI가 사이트를 열어 보고 자산 수집과 음악 작업을 스스로 나눠 진행하는 모습까지 보여 드립니다.

   1:591분 59초

실제 나라장터 2차 공고에 지원한 전 과정. 공고서·제안요청서 검토, 시연용 프로젝트 구현과 방향 전환, 정성·정량 제안서 작성, 투찰과 전체 리뷰까지 그대로 기록했습니다.

1. 10.1공고서와 제안요청서 확인 — 이상하면 담당자에게 전화하세요

   공고서는 10페이지 안쪽 요약, 제안요청서는 서약서와 상세가 담긴 문서. 담당자도 사람이라 실수가 잦으니 조건이 이상하면 전화로 확인하는 이유, 5천만원 예산에 로컬 LLM이 왜 불가능한지 계산해 보는 과정, 계약의 무게와 경쟁 현황(공고 하나에 5~10개 업체), 그리고 에이전트와 회의부터 하는 협업 방식.

   7개 수업 자료13:5213분 52초

2. 10.2시연용 프로젝트 소개 — Vercel · GitHub · ElevenLabs · Pinecone

   플러그인 연동과 회원가입, 전체 인프라 구조(Postgres · Blob 스토리지 · 벡터 DB), PRD 공유, 작은 회사가 공공사업에서 밀리는 이유와 3명 회사가 제안서에서 어필하는 법, 5천만원으로 로컬 LLM이 택도 없는 이유까지.

   10:1910분 19초

3. 10.3구현 시작 — 프롬프트 없이 대화 기록으로

   그동안의 대화만으로 구현을 시작하고, 에이전트가 알아서 프로젝트 폴더를 만드는 장면. ElevenLabs · Pinecone · LiveAvatar · GitHub OAuth 키 발급과 .env.local 설정, 1년 전엔 3~5명이 하던 일을 혼자 하게 된 이야기.

   8:408분 40초

4. 10.4구현 방식 변경 — 라이브 아바타 10만원 대신 로컬 모델로

   시연 한 번에 10만원이 드는 LiveAvatar 대신 MuseTalk · Qwen 임베딩 · PGlite로 로컬 시연 영상을 만드는 결정. 시연용 코드는 수주하면 다시 설계해야 하는 이유, 사용량 관리, 로컬 페르소나 첫 대화 데모.

   5:475분 47초

5. 10.5시연 프로젝트 완료 — 기억을 까먹은 AI 고치기

   기억 등록·대화 실험실·아바타 스테이지 QA, 새로 등록한 기억이 반영되지 않는 버그를 말 한 번으로 고치는 과정, 시연 프로젝트에서 적당히 타협하는 기준, Ultra 모델을 남발하면 사용량이 어떻게 되는지.

   10:0310분 3초

6. 10.6정성 제안서 초안 — 공략집(배점표)대로 쓰기

   정성·정량 제안서의 차이, 기술 점수 배점표를 공략집으로 삼는 전략, 100페이지 제안서로 2등 한 경험, 첫 페이지에 요약·사진·시연 프로젝트를 배치하는 이유, 발주처 양식을 따라가는 요령, AI는 보조자이고 운전대는 내가 잡는다는 원칙.

   9:129분 12초

7. 10.7정성 제안서 상세 — 놓친 조건을 AI가 잡아줬습니다

   가로 20페이지 이내 조건을 AI가 잡아준 장면, 텍스트만 가득한 초안을 WBS 도표로 바꿔달라 요청하는 법, 시연 영상 정보를 X에서 얻는 이유, 모션 그래픽을 AI에게 맡겨 보는 시도.

   4:374분 37초

8. 10.8보너스 · 시연 영상 — 럿지 AI 페르소나 통합 시연 (2분 18초)

   제안서에 QR·링크로 넣은 실제 시연 영상. 인물 설정과 기억이 답변·목소리·아바타로 이어지는 페르소나 스튜디오, ElevenLabs 음성과 로컬 립싱크 엔진의 실제 출력.

   미리보기2:182분 18초

9. 10.9정량 제안서 작성과 투찰 — 88~92%의 기계적인 기준

   정량평가 15점을 위한 서류·서약서·신용등급, 참여인력과 책임범위 보완, 사용량은 한 세션에 50%만 쓰는 원칙, 발주처의 이상한 요구에 긁히지 않는 이유, 최종 제출과 4,620만원 투찰까지.

   10:0010분

10. 10.10전체 리뷰 — 공고 확인부터 투찰까지 한 번에

    시연 프로젝트 세팅 파일(setup.cmd · start.cmd · .env.local)과 API 키 발급, 압축파일만 던져주면 AI가 세팅을 끝내는 시대, 정성 제안서의 후킹 전략, 투찰 가격보다 제안서가 중요한 이유까지 전체 흐름 정리.

    1개 수업 자료10:2710분 27초

11. 10.11실제 투찰 진행 — 서류 첨부·송신부터 발표 서류 준비까지

    두 번째 입찰(사업관리 시스템 개발 용역)에 실제로 투찰하는 날의 화면을 그대로 따라갑니다. 마이페이지에서 제안서 제출 화면으로 들어가 제안 담당자와 발표 여부를 입력하고, 정성·정량·기타서류 PDF 3개를 문서 구분과 함께 첨부하는 법, 정량제안서에 필요한 서류를 Codex에게 모아 달라고 맡기는 장면, 투찰 금액을 넣고 입찰서를 출력·송신해 ‘정상 처리’ 알림을 확인하는 순서까지. 연락이 오면 준비하는 발표 서류(10~20부 제본, 비용, 접수처 전달, USB)와, 발주처 담당자에게 지적을 받았을 때 일단 사과하고 편하게 되물어보는 요령도 담았습니다.

    4:234분 23초

두 번째 실전 입찰 기록입니다. 회사 규모에 맞는 사업을 고르는 기준부터 공고서·제안요청서 읽기, AI로 만든 시연 프로젝트로 ‘무엇을 해 줄 수 있는지’ 눈에 보이게 제안하는 전략, 제안서 점검과 투찰까지 처음부터 다시 따라갑니다.

1. 11.1두 번째 입찰 시작 — 이길 만한 사업 고르기, 공고서·제안요청서 읽기

   입찰 보드에서 회사 규모에 맞는 사업을 고르는 기준(누구나 탐나는 작은 사업은 오히려 큰 회사에 유리합니다)부터, 사업관리 시스템 개발 용역 공고를 골라 작업 폴더를 만들고 공고서(참가 자격, 입찰 보증금 면제, 가격 10%·기술 90%)와 30쪽 제안요청서를 Claude와 함께 읽어 제안 전략을 세운 뒤 AI에게 시연 프로젝트를 요청하기까지.

   12:0512분 5초

2. 11.2시연 프로젝트 리뷰와 제안서 점검 — 보이게 제안하고, 현실적으로 투찰하기

   완성한 시연 프로젝트로 ‘무엇을 해 줄 수 있는지’를 눈에 보이게 제안하는 전략, 기술능력평가(80점) 기준을 그대로 따른 제안서 구성, 낙찰 뒤 우선협상 단계까지 감안한 현실 점검, 발표 전략과 혼자 준비하는 법, 최종 점검과 비용 현실, 그리고 실제 투찰 시도까지.

   16:5916분 59초