지피터스 뉴스레터는 모두가 AI 발전 속도에 뒤처지지 않도록 커뮤니티의 가장 흥미로운 AI 활용법을 전합니다.
- 챗GPT 프로젝트 별 메모리 설정
- 포켓몬GO처럼, 위치기반 AI 챗봇 수집 게임 만들기
- MCP + Claude로 메타 광고 자동 리포팅
- 오픈채팅방에서 반응 좋은 URL로 노션 페이지 생성하기
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8월 28일까지, 매일 밤 진행됩 니다!
- 참여 방법: www.gpters.org/events에서 신청 (회원가입 불필요)
- 줌 링크는 토크 전 이메일 및 문자로 발송
- (오늘 저녁 8시) [젠스파크 공식 지원] 젠스파크로 하고 싶은 거 다해!
- (오늘 저녁 9시) "재미"의 뇌과학: 게이미피케이션의 원리, 몰입을 해부하다
구글이 사용자가 검색한 내용에 대해 더욱 복잡한 질문을 하고, 특정 주제에 대해 더욱 자세히 알아볼 수 있게 후속 질문을 할 수 있는 AI 모드를 글로벌 출시했습니다. AI 모드는 Google One AI Premium 구독자를 대상으로 출시됐으며, Search Labs를 통해 사용할 수 있습니다.
샘 알트만, GPT-6는 개인화 된 메모리 기능에 집중할 예정
OpenAI CEO, 샘 알트만은 GPT-6가 기존 모델과 다른 새로운 페러다임이며 GPT-4와 GPT-5를 출시하는데 걸린 시간보다 더 빠르게 출시될 것(2년 5개월 내)라고 이야기했습니다. 또한, 사용자의 취향, 일상, 특이한 습관에 맞춰 개인화하는데 집중할 것이라 이야기합니다.
OpenAI Response API로 Gmail, 구글 캘린더 등에서 컨텍스트를 가지고 올 수 있음
OpenAI의 Response API가 업데이트 되었습니다. 이제 단일 API 호출로 Gmail, 구글 캘린더, Dropbox 등에서 컨텍스트를 가지고 올 수 있고, 자체 데이터베이스를 실행하지 않아도 채팅 스레드를 유지할 수 있습니다.
기본기: 챗GPT 프로젝트의 기능에 프로젝트 메모리가 추가되었습니다. 챗GPT 프로젝트를 만들 때 Memory > Project-only에서 설정할 수 있습니다. 프로젝트 메모리를 이용하면, 이전에 저장된 메모리, 외부 프로젝트의 대화는 참조되지 않고, 같은 프로젝트 내 대화안에서만 대화를 참조합니다.
요약: jaden lee님은 회사동료들과 함께 포켓몬GO처럼 길에서 AI 챗봇을 수집하는 RPG게임을 만들기로 했습니다. 그래서 GPS와 Google Places API를 이용해 위치 기반 AI 챗봇 수집 게임을 만들었습니다.
단계별 방법:
- 사용자의 현재 위치를 기반으로 Google Places API에서 주변 상권 데이터를 가져와, 해당 장소마다 AI 챗봇을 자동으로 생성했습니다.
- 사용자가 이동할 때마다 새로운 챗봇을 만나 대화할 수 있도록 설계했습니다.
- 단순한 대화에 그치지 않고, RPG처럼 대화를 통해 다양한 업적을 달성할 수 있는 시스템을 추가했습니다.
흥미로운 점: 위치 데이터와 Google Places API를 이용해서 주변에 있는 AI 챗봇과 만나 대화한다는 컨셉이 흥미로웠습니다.
요약: 메타에서 광고를 집행할 때는 성과가 잘 나오는지 확인하기 위해, 매번 메타 비즈니스 관리자를 통해 캠페인 데이터를 CSV 파일로 다운받고, 이를 회사에서 보는 형태로 다시 정리하는 과정을 거쳐야합니다. tobey님은 이 과정을 개선하기 위해 MCP + Claude로 이 과정을 자동화했습니다.
단계별 방법:
- Claude에 Meta Ads MCP를 연결했습니다.(링크)
- Meta Ads MCP를 통해 얻은 데이터를 Claude를 이용해 회사에서 사용하는 형태로 전환했습니다.
- 이제 Claude에서 요청할 때마다 메타 광고에 대한 리포팅을 받아볼 수 있게 되었습니다.
흥미로운 점: 메타 광고 결과를 정리하고, 이에 맞추어 광고 요소를 개선하는 일은 퍼포먼스 마케터가 매일 반복하는 업무입니다. 이 과정에서 메타 광고를 정리하는 반복적인 업무를 자동화했다는 점에서 흥미로웠습니다.
요약: 오픈채팅방이 활발한 경우 대화가 너무 많아 유용한 링크를 다 살펴보지 못하는 문제가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 오픈채팅방 대화에서 AI가 판단한 유용한 링크를 노션 페이지로 만드는 것을 클로드코드 명령어로 자동화한 김태현님의 사례입니다.
단계별 방법:
- 카카오톡 오픈채팅방에서 대화를 Export해서 messages.csv를 얻었습니다.(채팅방 설정 > 대화 내용 내보내기)
- ClaudeCode에게 message.csv를 분석해 반응이 많은 상위 10%의 URL들만 선별해 url.csv를 만들어달라고 요청했습니다.
- 노션 MCP를 이용해 url.csv를 이용해 노션 페이지를 만들어 달라고 요청했습니다.
- 이제까지 클로드코드와 진행했던 대화를 클로드코드 명령어로 만들어달라고 요청해, 한 번의 호출로 반복해 사용할 수 있는 커스텀 명령어로 만들었습니다.
흥미로운 점: 클로드코드에서 문제를 해결해 가면서, 완성된 결과물을 반복 가능한 커스텀 명령어 형태로 만든 부분이 흥미롭습니다.
