김욱영
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메타, AI가 끊긴 대화를 이어가는 챗봇 개발 중

지피터스 뉴스레터는 모두가 AI 발전 속도에 뒤처지지 않도록 커뮤니티의 가장 흥미로운 AI 활용법을 전합니다.

  • 강의 커리큘럼을 기반으로 학습 자료 만들기
  • 게임 UI 형태의 페르소나 챗봇 개발하기
  • 비개발자가 클로드MCP와 Supabase를 이용하여 DB 구조 설계하기
  • 캐릭터 이미지에 의상만 변경하기

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지피터스 소식
AI 뉴스

메타, AI가 끊긴 대화를 이어가는 챗봇 개발 중

메타는 페이스북 메신저, 왓츠앱, 인스타그램 내에서 대화가 끊긴 경우 AI가 끊긴 대화를 이어갈 수 있게 돕는 챗봇을 개발하고 있습니다. 이 AI 챗봇은 과거의 채팅 내역을 이용해 대화가 끊긴 채팅방에서 먼저 대화를 걸어 참여율을 높이도록 기획되었습니다.

Cloudflare, AI 크롤링 기본 차단 기능 도입

웹 인프라 기업인 Cloudflare는 AI 크롤러가 웹사이트를 크롤링하는 것을 차단하는 기능을 기본으로 도입했습니다. 대신 웹사이트를 AI 봇이 크롤링할 때 마다 결제하는(Pay per Crawl) 모델을 도입할 예정입니다. Cloudflare에 의하면 OpenAI의 크롤링-추천 비율은 1,700:1에 불과해, AI로 인해 콘텐츠 크리에이터들이 상당한 트래픽을 잃고 있다고 밝혔습니다.

xAI의 Grok, AI로 게임을 만드는 기능 추가 예정

일론머스크가 CEO로 있는 xAI의 Grok에서 AI로 게임을 빌드하고 생성할 수 있는 기능을 추가할 예정입니다. 또한, 이번주 중으로 Grok 4와 함께 코딩을 돕는 Grok 4 Code를 출시할 계획입니다.

1일 1 기본기

기본기: 유료 강의가 너무 비싸서 망설이신 적 있다면, 챗GPT 딥 리서치 기능으로 무료 학습 자료를 만들 수 있습니다.


단계별 방법:

  1. 유료 강의의 세부 커리큘럼(실라버스)를 복사합니다.
  2. 챗GPT로 가서 딥 리서치 기능을 킵니다.
  3. 복사한 세부 커리큘럼과 아래 프롬프트를 넣고 실행합니다.

프롬프트:

아래 나와 있는 강의의 실라버스 (syllabus)는 내가 지금 당장에 배워야 하는 내용인데, 강의 가격이 너무 비싸. 그래서, 동일한 내용을 학습할 수 있는 인터넷 자료를 찾아서 보는 순서를 정리하고 어떤 내용을 핵심으로 배워야 하는지 정리해줘. 블로그, 유튜브 등을 찾아주고 논문과 같이 어려운 것은 더 쉽게 배울 수 있는 다른 매체를 찾아줘.
AI 활용 사례 (1/3)
게임 UI 형태의 페르소나 챗봇 개발하기

요약: 채팅UI에서 AI 캐릭터와 대화하는 것이 아닌, 비주얼 노벨처럼 게임UI로 대화할 수 있는 AI 채팅을 만든 임미르님의 사례입니다. 14명의 다양한 캐릭터와 대화할 수 있고, 플레이할 수 있는 링크를 공유해주셨습니다.


단계별 방법:

  1. 챗GPT 이미지 생성기능, 미드저니와 같은 이미지 생성 기능을 이용해 도트그래픽의 게임 에셋을 만들었습니다.
  2. 챗GPT와 클로드를 이용해, 캐릭터 14개에 설정과 시스템 프롬프트를 만들어달라고 요청했습니다.
  3. Cursor에서 만들고자 하는 AI 채팅 서비스를 PRD.md 문서에 설명했고, 이를 Cursor에 claude-4-sonnet thinking 모드로 하나부터 열까지 만들어달라고 요청했습니다.

흥미로운 점: 플레이해볼 수 있는 게임까지 만든 부분이 너무 흥미로웠고, 게임UI도 이미지 생성 AI로 만든 것 처럼 느껴지지 않을정도로 퀄리티가 높았습니다. 여기서 직접 플레이해볼 수 있습니다.

AI 활용 사례 (2/3)
비개발자가 클로드MCP와 Supabase를 이용하여 DB 구조 설계하기

요약: 개발 지식이 없는 최원혁님은, LLM과 데이터베이스 역할을 하는 Supabase를 이용해, 병원 시술을 추천하는 서비스의 MVP를 구축했습니다. 특히, 엑셀에 나열 되어있던 병원 시술 리스트를 LLM과 대화하며 적절한 DB 구조를 설계할 수 있었습니다.


단계별 방법:

  1. 챗GPT의 딥리서치 기능을 이용하여 병원 시술 추천 서비스가 어떠한 형태로 구현되어야 하는지에 대한 요구사항(PRD)을 구체화했습니다.
  2. 엑셀로 나열되어 있던 병원 시술 내역을 클로드에게 입력하고, 데이터베이스를 어떻게 설계해야 하는지 DB 스키마 형태를 요청했습니다.
  3. 클로드에 Supabase MCP를 연결하고, 클로드가 알려준 DB 스키마를 Supabase에서 구현해달라고 요청했습니다.
  4. Supabase에 구축된 데이터베이스를 기반으로 Loveable과 Cursor에서 병원 시술 추천 MVP를 구축할 수 있었습니다.

흥미로운 점: 데이터베이스의 형태가 어떻게 되어야 할지 DB 스키마를 구축하는 일은, 웹 서비스를 개발하는 과정에서 매우 까다로운 부분 중 하나입니다. 이걸 클로드MCP에 Supabase를 연결하여 DB 구조를 쉽게 설계한 부분이 놀라웠습니다.

AI 활용 사례 (3/3)
캐릭터 이미지에 의상만 변경하기

요약: 물결2님은 복잡한 이미지 편집 없이 AI에 도움으로 캐릭터 이미지의 의상만 변경하고 싶었습니다. 그래서 openart.ai의 inpaint 기능을 이용해 손쉽게 의상만 변경해냈습니다.


단계별 방법:

  1. 캐릭터 이미지와 캐릭터에 입히고 싶은 의상을 준비합니다. openart.ai에서도 이미지를 생성할 수 있습니다.
  2. 캐릭터 이미지에 연필모양 아이폰(inpaint)를 선택해, 변경하고 싶은 부분을 마스크합니다.
  3. image guidance에 입히고 싶은 의상을 넣고 Create를 클릭합니다.


흥미로운 점: 일관성을 유지한 상태에서 의상만 바꿀 수 있는 기능이 흥미로웠습니다. 판매할 제품의 목업 이미지를 만드는데 사용해도 좋겠습니다.

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