[AI] AI코딩 관련 동영상 모음

ㅁ 들어가며

ㅇ AI 코딩과 관련된 동영상을 정리한 글이다.

 

ㅁ 이제 코딩 3배 빨라진다고? 커서 AI 실화? (25분 완벽 정리)

ㅇ AI 코드 편집기인 '커서 AI'에 대한 기본적인 소개 영상

 

• 탭 기능: 현재 코드의 맥락을 파악하여 다음 코드를 제안하며, 탭 키를 눌러 쉽게 적용할 수 있다.
• 인라인 편집 기능 (Command/Control + K): 원하는 영역을 지정하여 AI 코드를 활용해 코드를 수정할 수 있다.
• 챗 기능 (Command/Control + I): 자연어로 커서 AI와 직접 대화할 수 있는 기능으로, 다음 세 가지 모드를 지원한다.
  • 에이전트 모드 (자율 실행 모드): 코드 베이스를 학습하고 프로젝트 전체를 스스로 파악하여 자율적으로 처리한다.
  • 에스크 모드 (대화형 상담 모드): 코드에 대한 질문과 답변, 단계별 개발 방법 문의 등 대화형으로 상담한다.
  • 매뉴얼 모드 (정밀 편집 모드): 원하는 특정 부분만 정확하게 수정할 때 사용한다.
  • 컨텍스트: AI와의 효과적인 소통을 위해 중요하며, 파일, 폴더, 특정 코드, 외부 문서 등 다양한 정보를 추가할 수 있다.
• 독스 컨텍스트: 외부 문서나 사이트를 AI의 배경 지식으로 추가하여 프로젝트 파일 외 온라인 문서 전체를 AI에게 학습시킬 수 있다.
• 모델 탭: 사용할 다양한 AI 모델을 활성화할 수 있으며, 품질과 속도를 자동으로 조절하는 '오토 모드'와 최대 성능을 사용하는 '맥스 모드'가 있다.
• 커서 룰: AI에게 원하는 코딩 스타일과 규칙을 가르쳐 일관된 결과를 얻을 수 있게 하는 맞춤 컨텍스트이다.

 

ㅁ MCP 잘쓰면 아무것도 몰라도 바이브코딩 가능합니다

 

ㅇ  영상은 MCP(Minimally Complete Package)를 활용하여 코딩 지식 없이도 웹 개발 및 결제 시스템을 구축하는 방법을 정리함.

• MCP(Minimally Complete Package)의 활용: 코딩 지식이 없거나 최소한의 코딩 지식만으로도 웹 개발 및 결제 시스템과 같은 복잡한 기능을 구현할 수 있는 MCP의 개념과 실제 활용 방법을 이해할 수 있다. 특히 MVP(Minimum Viable Product)를 빠르고 효율적으로 구축하는 데 MCP가 어떻게 도움이 되는지 알 수 있다.
• Superbase 및 Toss Payments MCP 연동: 실제 데이터베이스(Superbase)와 결제 시스템(Toss Payments)을 MCP를 통해 연동하는 구체적인 과정을 배울 수 있다. API 키 설정, 환경 변수 구성 등 실질적인 연동 단계를 익힐 수 있다.
• AI 에이전트를 활용한 개발 자동화: AI 에이전트에게 자연어 명령을 통해 회원가입/로그인 플로우 구현, 장바구니 기능 연동, 결제 시스템 통합 등 복잡한 백엔드 작업을 요청하고 자동화하는 방법을 배울 수 있다. 이는 개발 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 방법이다.
• 백엔드 기능 구현의 단순화: 코딩 복잡성을 줄이고 외부 서비스를 통합하여 웹 애플리케이션의 핵심 기능을 빠르고 효과적으로 구현하는 접근 방식을 이해할 수 있다.
• 실제 프로젝트 적용 사례: "행국 마켓" 예시를 통해 실제 쇼핑몰에서 장바구니와 결제 시스템이 어떻게 작동하는지, 그리고 이를 MCP로 어떻게 구현할 수 있는지 실질적인 시나리오를 경험할 수 있다.

요약하자면, 이 동영상은 백엔드 개발 지식이 부족하더라도 MCP와 AI 에이전트를 활용하여 데이터베이스 및 결제 시스템 연동, 회원가입/로그인 기능 구현 등 실제 웹 개발 프로젝트를 성공적으로 수행할 수 있는 실용적인 방법을 제공한다.

 

 

ㅁ AI 코딩 망하는 이유 찾았다! Task Master AI로 삽질 끝내는 완벽 가이드 (설치부터 실전까지)

ㅇ Taskmaster AI의 장점

 

• 효율성 증대 및 문제 해결: AI 개발 과정에서 발생할 수 있는 비효율성을 줄이고 문제 해결을 도와 전반적인 개발 프로세스를 최적화한다.
• 체계적인 프로젝트 관리: PRD(제품 요구 사항 문서)를 파싱하여 세부 작업을 자동 생성하고, 작업의 복잡도를 분석하며, 복잡한 작업을 하위 작업으로 분할하는 등 프로젝트를 체계적으로 관리할 수 있도록 돕는다.
• 유연한 AI 모델 활용: 메인, 리서치, 폴백 등 다양한 AI 모델을 지원하여 작업의 특성과 비용 효율성을 고려해 최적의 모델을 선택하고 활용할 수 있다.
• 개발 과정의 자동화 및 생산성 향상: AI 에이전트가 작업을 순차적으로 자동 실행하며, 오류가 발생하면 스스로 수정하고 다음 작업으로 넘어가는 기능을 통해 개발자의 수동 개입을 최소화하고 생산성을 크게 높인다.
• 작업 진행 상황의 명확한 파악: 작업 목록 확인, 복잡도 보고서, 작업 상태 변경 기능 등을 통해 프로젝트의 진행 상황과 각 작업의 상태를 명확하게 파악할 수 있다.

ㅇ Taskmaster AI 활용

 

• 설치: Node.js가 설치되어 있어야 한다. Taskmaster AI 공식 문서에서 CLI 또는 MCP 서버를 통해 설치한다 [01:02]. CLI는 명확한 요청 시, MCP 서버는 작업 수행 시 편리하다 [01:39].
• 프로젝트 초기화: taskmaster init 또는 tm init 명령어를 사용하여 프로젝트를 초기화한다 [03:07]. 이 과정에서 Git 리포지토리 초기화, Cursor AI 설정, 선호 언어 설정 등을 진행한다 [03:26].
• AI 모델 설정: Taskmaster AI는 메인 모델, 리서치 모델, 폴백 모델 세 가지 유형의 AI 모델을 설정할 수 있다 [03:48]. 각 모델은 작업 유형과 비용 효율성을 고려하여 선택한다 [09:34]. 모델 설정을 위해서는 Anthropic API 키와 같은 API 키가 필요하며, 크레딧 결제를 통해 사용할 수 있다 [06:34].
• PRD 문서 파싱: 제품 요구 사항 문서(PRD)를 작성하여 docs 디렉터리에 위치시키고 tm parse prd 명령어를 통해 문서를 분석, 세부 작업을 생성한다 [10:50]. PRD 문서는 templates 디렉터리의 샘플을 참고하여 작성할 수 있다 [11:29].
• 작업 관리:
  • 작업 목록 확인: tm list 명령어를 통해 생성된 모든 작업 목록을 확인할 수 있다 [15:02].
  • 복잡도 분석: analyze complexity 명령어를 사용하여 각 작업의 복잡도를 분석한다 [15:54]. complexity report 명령어를 통해 복잡도 보고서를 확인할 수 있다 [16:32].
  • 하위 작업 분할: tm expand 명령어를 사용하여 복잡한 작업을 더 작은 하위 작업(sub-task)으로 나눌 수 있다 [16:50].
  • 작업 상태 변경: 작업의 상태는 펜딩, 인프로그레스, 던, 리뷰, 디폴드, 캔슬드로 표시된다 [17:54].
• 작업 수행: 채팅 패널에서 작업을 요청하여 MCP 서버를 통해 Taskmaster AI가 작업을 순차적으로 진행하도록 한다 [18:38]. 오류 발생 시 수정하고 다음 작업을 진행하며, 이 과정을 반복하여 모든 작업을 완료한다 [19:26].

 

 

ㅁ 뻔한 AI 답변은 NO!! MCP Server로 아이디어 구체화하는 혁신적 방법 (커서AI, 클로드)

ㅇ Sequential Thinking MCP 서버: 기존 AI의 일반적인 답변 한계를 극복하기 위해 설계된 MCP 서버이다 [01:06]. 복잡한 문제를 한 번에 해결하기보다 작은 조각으로 분리하여 체계적이고 유연하게 해결하도록 돕는다 [01:23]. 이를 통해 AI는 사용자의 구체적인 상황을 분석하여 더 적합하고 구체화된 답변을 제공할 수 있다 [04:06].

 

ㅇ Exa Search MCP 서버: AI가 일반적인 웹 검색을 넘어 LinkedIn, Wikipedia, GitHub와 같은 특정 플랫폼에서 전문적인 검색과 경쟁사 분석까지 수행할 수 있도록 돕는 MCP 서버이다 [04:56].

 

ㅇ 두 서버의 연동 활용: Sequential Thinking과 Exa Search를 함께 사용하면, Sequential Thinking이 요청을 분석하고 Exa Search가 전문적인 검색을 수행하여 피트니스 시장 분석과 같은 구체적인 답변을 제공한다 [05:24].

 

ㅇ 주의점: MCP 서버를 사용하면 한 번의 질문에 여러 번의 API 호출이 발생할 수 있으므로, 크레딧 소모에 주의해야 한다 [06:08]. 모든 것을 한꺼번에 요청하기보다 필요한 것만 단계별로 요청하는 것이 좋다 [06:21].

 

ㅇ Sequential Thinking 이란

 

• 복잡한 문제의 체계적 해결: 복잡한 문제를 한 번에 해결하려 하지 않고, 작은 조각으로 분리하여 구조적이고 체계적으로 해결하도록 돕는다.
• 유연한 사고 과정 유도: AI가 요청을 분석하고 프롬프트를 다듬어 더욱 깊이 있고 구조적인 사고를 할 수 있도록 유도한다.
• 구체적이고 적합한 답변 도출: 사용자의 구체적인 상황(취미, 현재 상황 등)을 분석하여 일반적인 답변이 아닌, 해당 상황에 더 적합하고 구체화된 답변을 제공한다.
• 기존 AI 답변의 한계 극복: AI가 깊이 생각하거나 단계별로 분석하는 과정 없이 즉각적인 일반적 답변을 내놓는 기존의 한계를 극복하는 데 도움이 된다.

 

ㅁ 지금까지 쓰던 클로드는 가짜? 클로드AI 200% 제대로 활용하는 방법

 이 영상은 개발자를 위한 ‘클로드(Claude)’의 진짜 활용법과 엔트로픽 콘솔 사용법을 중점적으로 다룬다.

  주요 요지는 다음과 같습니다.

• 범용 클로드(일반 챗봇)와 달리, 개발자용 클로드는 엔트로픽(Anthropic) 콘솔을 활용해 훨씬 강력한 기능을 제공합니다. 일반적으로 알려진 클로드와는 별개로, 엔트로픽 공식 사이트에서 콘솔에 진입하여 별도의 인터페이스와 기능을 사용할 수 있습니다.
• 콘솔의 주요 기능은 3가지입니다.
  1. 프롬프트 자동 생성: 간단한 선택만으로도 매우 상세한 프롬프트 초안을 생성할 수 있습니다.
  2. 프롬프트 버전 및 결과 비교: 프롬프트를 여러 버전으로 변주하면서, 각각 어떤 결과(아웃풋)가 나오는지 표로 비교・분석할 수 있습니다.
  3. 변수 및 자동 예시 생성: 프롬프트 중 임의의 구문을 변수로 지정하고, 다양한 변수 값에 대한 예시를 자동으로 만들어 활용할 수 있습니다.
• 활용 예시로, "앞으로 3년간의 마케팅 플랜에 대한 PPT 제작"을 예로 들어 프롬프트를 생성, 변수로 제품명 등을 지정해 다양한 시나리오에 대한 프롬프트를 자동 실험하는 모습을 보여줍니다.
• 언어나 입력 형식에 제약이 적으며, 중간중간 결과물을 한글로 요청할 수 있습니다.
• ‘이밸루에이트(evaluate)’ 메뉴에서 프롬프트 버전 및 다양한 변수 조합의 결과물을 직관적으로 비교·테스트할 수 있다.
• Zapier, Make 등 자동화 툴과의 연계 테스트도 편리하게 할 수 있어 개발자 프로덕션 워크플로우에 맞춘 확장성이 높다.
• 핵심 메시지: 개발자라면, 일반 클로드 대신 엔트로픽 콘솔(프롬프트 실험실) 중심의 워크플로우로 ‘클로드’를 활용해야 진정한 효율 및 다양한 맞춤 자동화 경험을 할 수 있다,는 점을 설득력 있게 보여준다.

초기 충전(약 $5)이 필요하지만 장기간 사용 가능하며, 실질적 생산성·프롬프트 실험·모듈화된 업무 자동화에 매우 적합한 툴임을 강조한다.