스택핀치

긴 회의 영상에서 발언자를 나누고, 필요한 장면만 찾아 요약한 뒤 후속 작업까지 연결하려면 보통 음성 인식·영상 분석·검색·편집 도구를 따로 조합해야 한다. 2026년 9월 18일 공개된 Qwen3.8-Omni-Flash 는 이 간격을 줄이는 데 초점을 둔 네이티브 옴니모달 모델이다. 텍스트·이미지·오디오·비디오를 함께 입력으로 받고, 긴 미디어에서 필요한 근거를 찾은 다음 함수나 도구를 호출해 작업 흐름을 이어 갈 수 있다. 핵심은 “영상을 설명하는 모델”에서 “질문에 필요한 구간을 골라 다음 행동을 계획하는 모델”로의 변화다. 다만 현재 API의 기본 출력은 텍스트이며, 완성된 음성·영상 결과물은 별도 생성 서비스와 플러그인에 의존한다. 이 글은 무엇이 새로워졌는지, 기존 음성 인식이나 비전 모델과 어떻게 다른지, API를 어디서 어떻게 시작하는지, 비용·보안·검수 경계를 어떻게 잡아야 하는지를 공식 자료 기준으로 정리한다. Qwen3.8-Omni-Flash 한눈에 보기 입력: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 출력: 현재 Model Studio 문서 기준 텍스트 컨텍스트: 최대 100만 토큰 작업 방식: 사고 모드, 함수 호출, 웹 검색을 지원하며 Responses API의 내장 도구는 현재 web_search 가 명시돼 있다. 지원 지역: 베이징, 싱가포르, 홍콩, 도쿄, 프랑크푸르트, 버지니아 대표 용도: 긴 회의·강의 요약, 구간 탐색, 발언자와 화면 정보의 결합, 영상 중심 조사, 자막·번역·편집 워크플로의 계획 여기서 옴니모달은 단순히 여러 파일을 받을 수 있다는 뜻보다 넓다. 음성의 내용과 억양, 화면 속 인물과 장면, 시간 순서를 한 요청 안에서 함께 해석하고, 필요한 경우 외부 도구를 연결하는 구조를 뜻한다. 한국어도 공식 입력 언어 목록에 포함돼 있지만, 화자 분리·고유명사·잡음이 많은 녹음은 별도 검수가 필요하다. 기존 방식과 무엇이 다른가 방식 잘하는 일 한계 적합한 상황 음...

문서 초안을 ChatGPT에 붙여 넣고, 답을 다시 Word로 옮기던 과정이 한 단계 줄었습니다. OpenAI는 2026년 9월 17일 Microsoft Word 안에서 작동하는 공식 ChatGPT 추가 기능을 공개했습니다. 같은 Microsoft 추가 기능으로 Excel과 PowerPoint에 이어 Word까지 지원하며, 사이드바에서 메모를 초안으로 바꾸고, 문서를 요약하고, 선택한 문장을 고치고, 제목과 서식을 정리할 수 있습니다. 중요한 점은 “Word가 알아서 완성 문서를 만든다”가 아니라는 것입니다. ChatGPT가 현재 문서를 읽고 수정안을 적용할 수 있으므로, 어떤 범위를 맡길지 정하고 변경된 사실·구조·민감정보를 사람이 확인하는 작업 흐름이 필요합니다. 설치, 편집 순서, 예시, 요금과 개인정보 주의점을 정리합니다. 핵심 요약 ChatGPT for Word는 Free를 포함한 모든 ChatGPT 요금제에서 제공되며, 각 요금제의 토큰·사용량 제한이 적용됩니다. 공식 Microsoft Marketplace의 OpenAI 추가 기능을 설치한 뒤 Word에서 열고 ChatGPT 계정으로 로그인합니다. 초안 작성, 전체 요약, 선택 영역 수정, 제목·서식 조정에 적합하지만 최종 사실 확인과 승인 책임은 사용자에게 있습니다. 추가 기능은 문서를 읽고 바꿀 수 있고 인터넷으로 데이터를 전송할 수 있으므로 기밀 문서는 조직 정책과 데이터 설정을 먼저 확인해야 합니다. 무엇이 달라졌나: 복사·붙여넣기보다 ‘문서 안의 편집’ 기존 방식에서는 Word에서 문단을 복사하고, 브라우저의 ChatGPT에서 요청한 뒤, 결과를 다시 붙여 넣어 서식을 다듬는 일이 흔했습니다. 새 추가 기능은 Word 옆의 사이드바에서 문서 맥락을 읽고 수정 작업을 이어 가는 방식입니다. OpenAI가 공식적으로 확인한 범위는 네 가지입니다. 메모로 초안 만들기, 문서 요약, 선택한 텍스트 수정, 제목과 서식 조정입니다. 작업 기존 왕복 방식 Word 안의 ChatGPT 사람이 확...

Cursor Projects 는 한 번의 채팅으로 끝나지 않는 개발 작업을 맡기는 기능이다. 기능 하나, 여러 저장소에 걸친 마이그레이션, 계속 들어오는 버그 정리처럼 오래 이어지는 목표를 하나의 프로젝트로 만들면 코디네이터가 계획을 세우고 여러 에이전트에 일을 나눈다. 핵심은 “에이전트를 많이 실행한다”가 아니라 공유 맥락, 병렬 작업, 반복 실행, 사람의 검토 를 한 단위로 관리하는 데 있다. 먼저 알아둘 점 Cursor는 2026년 9월 10일 Projects를 베타로 발표했고 모든 사용자에게 순차 배포한다고 안내했다. 화면에 보이는지, 쓸 수 있는 에이전트 양과 비용은 계정·플랜·조직 정책에 따라 달라질 수 있다. 이 글은 공개된 기능과 안전한 시작 순서를 설명하며, 실제 저장소에서 실행한 결과를 재현 보고하는 글은 아니다. Projects는 일반 채팅과 무엇이 다른가 일반 에이전트 채팅은 “이 버그를 고쳐 줘”처럼 범위가 비교적 짧은 일에 잘 맞는다. 반면 Projects의 코디네이터는 직접 코드를 작성하는 역할이 아니다. 해야 할 일을 쪼개고, 구현 에이전트를 배치하고, 결과를 다시 모아 검토할 수 있게 전달한다. 프로젝트 전용 컴퓨터가 클라우드에서 계속 실행되므로 노트북을 닫아도 작업을 이어 갈 수 있고, 로컬 환경 검증이 필요할 때는 로컬 에이전트를 연결하는 구조다. 선택지 적합한 작업 주의할 점 일반 채팅·로컬 에이전트 한 파일 수정, 짧은 조사, 즉시 확인 가능한 버그 대화가 길어지면 맥락과 결정 기록을 직접 관리해야 한다. 단일 Cloud Agent 백그라운드에서 끝낼 수 있는 독립 작업 한 건 작업 간 의존성과 장기 계획은 사용자가 조정해야 한다. Cursor Projects 여러 PR, 여러 저장소, 반복 감시가 필요한 장기 목표 권한·비용·검토 규칙을 먼저 정하지 않으면 자동화 범위가 지나치게 넓어질 수 있다. 코디네이터는 계획과 분배를 맡고, 구현 에이전트의 결과는 테스트를 거쳐 사람의 검토 지점으로 모인다. 시작 전에...

2026년 9월 16일, Anthropic은 Claude Cowork와 일반 Chat을 하나의 Claude 경험으로 통합한다고 발표했다. 이제는 “간단한 질문은 Chat, 여러 단계를 거치는 작업은 Cowork”처럼 시작 위치를 먼저 판단할 필요가 줄어든다. 같은 대화창에서 원하는 일을 설명하면 Claude가 질문 답변, 조사, 파일 작업, 문서·스프레드시트·발표자료 제작 등 작업에 맞는 도구를 선택하는 방식이다. English edition: Read this article in English 이 변화의 핵심은 기능 삭제가 아니라 진입점의 통합이다. 과거 Cowork에서만 쓰던 복합 작업 기능이 새 경험에서는 모든 대화에서 제공된다. 짧은 질문에는 짧은 답을 받을 수 있고, 보고서 작성이나 자료 정리처럼 시간이 걸리는 일은 결과물과 파일까지 요청할 수 있다. 개발자 팀이 반복 지침을 패키지로 공유하는 방법이 궁금하다면 Claude Code 플러그인 가이드 도 함께 볼 수 있다. 하나의 대화가 짧은 질문부터 조사·표·문서·슬라이드 제작과 모바일 진행 확인까지 이어지는 흐름 누가 언제 통합 경험을 받나 새 경험은 Pro와 Max 요금제부터 수 주에 걸쳐 순차 적용된다. 웹, Claude Desktop, 모바일에서 제공되며 같은 요금제라도 계정별 적용 시점은 다를 수 있다. 사용자가 별도로 켜야 하는 설정은 없다. Team과 Free는 이후 제공될 예정이며, Enterprise 조직은 변경 전 최소 30일 전에 관리자가 안내받는다. 현재 Pro 또는 Max인데도 입력창에 Chat 과 Cowork 선택지가 함께 보인다면 아직 기존 경험이다. 이 경우에는 필요에 따라 Cowork를 선택해 작업을 시작하면 된다. 반대로 두 선택지가 사라지고 하나의 대화 입력창만 보인다면 통합 경험이 적용된 것이다. 통합된 뒤에는 예전처럼 Chat과 Cowork를 분리한 화면으로 되돌릴 수 없으므로, 화면이 달라졌다고 오류로 판단할 필요는 없다. 무엇이 달라졌고 무엇...

Read in English Claude Code를 쓰다 보면 프로젝트마다 비슷한 지침, 검토 절차, MCP 연결을 다시 설정하게 됩니다. 처음에는 저장소의 .claude/ 폴더에 두는 편이 빠릅니다. 하지만 여러 저장소와 여러 사람이 같은 작업 흐름을 써야 한다면, 파일을 복사하는 방식은 버전 차이와 권한 실수를 키우기 쉽습니다. 이때 필요한 단위가 Claude Code 플러그인 입니다. 이 글은 개인 또는 단일 프로젝트 설정을 언제 플러그인으로 바꿔야 하는지, 최소한의 구조는 무엇인지, 팀에 배포하기 전에 무엇을 검토해야 하는지를 정리합니다. 공식 문서를 기준으로 실제 파일을 놓는 위치와 실행할 명령, 검토할 결과를 구분했습니다. 플러그인 기능 자체를 새로 출시된 기능으로 소개하는 글은 아닙니다. 공유할 구성 요소를 플러그인으로 묶어 여러 팀에 배포하는 개념도입니다. 실제 매니페스트 경로는 아래 예시의 .claude-plugin/plugin.json이며, 그림은 파일 트리를 그대로 표시한 것이 아닙니다. 먼저 구분하기: .claude/ 설정과 플러그인은 역할이 다르다 프로젝트 루트의 .claude/ 는 해당 저장소에만 맞는 빠른 실험과 규칙에 적합합니다. 예를 들어 특정 서비스의 테스트 명령, 그 저장소만의 코드 스타일, 아직 검증 중인 프롬프트라면 저장소 설정으로 시작하는 편이 안전합니다. 반면 플러그인은 스킬, 에이전트, 훅, MCP 서버 설정처럼 여러 프로젝트에서 반복할 구성 요소를 하나의 디렉터리로 묶어 공유하는 방식입니다. 판단 기준 프로젝트 설정 플러그인 주된 목적 한 저장소의 빠른 맞춤 여러 저장소·팀의 재사용 변경 관리 프로젝트 커밋과 함께 관리 독립 버전과 배포 단위로 관리 명령 이름 예: /hello 예: /plugin-name:hello 시작 시점 문제와 규칙이 아직 변할 때 작업 흐름이 반복되고 검토 기준이 안정됐을 때 주의할 점은 경로의 범위입니다. 저장소 안의 .claude/settings.json 은 커밋하면...

Read in English Aside Browser(어사이드)는 웹사이트를 읽고 답하는 것에서 한 걸음 더 나아가, 사용자가 허용한 브라우저·계정·파일 문맥을 이용해 여러 단계의 작업을 진행하는 AI 브라우저입니다. 자료를 찾은 뒤 비교표를 만들거나, 로그인한 서비스에서 필요한 정보를 확인하고 검토할 초안을 준비하는 식으로 사용할 수 있습니다. 중요한 것은 “무엇이든 알아서 처리한다”는 기대보다 어느 자료를 사용하고, 어떤 결과를 만들며, 어디에서 멈춰야 하는지 를 정하는 일입니다. 이 글은 공식 도움말을 기준으로 시작 방법, 권한, 활용 예시와 비용을 정리한 안내입니다. 특정 작업의 성공률이나 시간을 측정한 사용 후기는 아닙니다. 자료 확인: 2026년 9월 16일. 기능·메뉴·플랜 조건은 업데이트에 따라 달라질 수 있습니다. 1. 챗봇에 질문하는 것과 무엇이 다를까? 핵심은 답변의 길이가 아니라 작업에 사용할 수 있는 문맥과 행동입니다. 설명을 복사해 넣는 대신 현재 보고 있는 페이지를 연결하고, 사용할 사이트와 결과물까지 지정할 수 있습니다. 공식 문서는 웹 탐색, 파일 작업, 기록 검색, 허용된 자격증명 자동 입력과 승인 요청을 여러 단계의 작업 안에서 다룹니다. 그렇다고 모든 사이트가 같은 수준으로 동작하거나 사람의 검토가 필요 없어지는 것은 아닙니다. 원하는 일 Aside에 맡길 범위 사람이 확인할 것 내용 이해 현재 문서의 요약과 근거 위치 정리 중요한 조건과 예외의 누락 여러 페이지 비교 같은 기준으로 정보를 수집해 표 작성 출처·확인일·서로 다른 과금 조건 계정에 연결된 업무 허용된 자료 조회와 결과물 준비 대상 계정·접근 범위·외부 반영 여부 다른 챗봇에도 검색이나 외부 도구 기능이 있을 수 있으므로 “챗봇은 못 하고 브라우저만 할 수 있다”고 단정할 필요는 없습니다. 브라우저에 흩어진 문맥을 반복해서 옮기는 일이 많은지, 결과를 검토할 수 있는 작은 단위로 맡길 수 있는지를 기준으로 판단하면 좋습니다. 2. 설치와 첫 실행...

AI에게 매번 같은 형식의 회의 요약, 검토, 초안을 요청한다면 프롬프트를 복사해 붙이는 방식은 오래 버티기 어렵습니다. 누군가가 잘 만든 요청문은 개인의 노하우로 남고, 팀원마다 결과 형식도 달라지기 쉽습니다. 2026년 9월 15일 공개된 Notion 3.7의 Agent Skills 는 이 문제를 “재사용 가능한 지침 페이지”로 풀려는 기능입니다. 한 번 정의한 업무 방식과 참고 자료를 스킬로 저장하고, 필요할 때 Notion Agent가 불러 쓰도록 합니다. 이 글은 Notion을 이미 문서·데이터베이스 허브로 쓰는 팀이 스킬을 어디에 쓰면 좋은지, 기존 Custom Agent와 어떻게 구분할지, 권한과 비용을 무엇부터 점검할지를 설명합니다. 회의록 정리 스킬에 넣을 지침서 예시. 기능 설명보다 어떤 입력을 받고 어떤 기준을 지킬지 먼저 정합니다. 먼저 이해할 것: 스킬은 ‘반복 가능한 일하는 방식’이다 Notion은 스킬을 특정 유형의 일을 수행하도록 Notion AI를 가르치는 재사용 가능한 지침이라고 설명합니다. 스킬의 본체는 특별한 코드 파일이 아니라 Notion 페이지 입니다. 따라서 기존 문서처럼 제목을 붙이고, 소유자를 정하고, 동료와 공유하고, 수정 이력을 관리할 수 있습니다. 예를 들어 “월간 사업 검토를 우리 팀의 지표 순서로 작성한다”, “제품 제안서를 디자인·개발 기준으로 비평한다”, “신규 입사자 체크리스트를 회사 정책에 맞게 만든다” 같은 규칙을 한 페이지에 담습니다. 핵심은 단순한 템플릿과 다릅니다. 템플릿이 빈 문서의 모양을 복제한다면, 스킬은 Agent가 요청을 해석할 때 참고할 판단 기준과 작업 순서 를 제공합니다. 평소에는 Agent 채팅에서 / 를 입력해 원하는 스킬을 고르고, 필요한 맥락을 덧붙여 실행할 수 있습니다. 자동 사용은 설명(Description)이 있는 스킬 데이터베이스의 스킬에서 기본적으로 켜집니다. 독립된 스킬 페이지는 먼저 스킬 데이터베이스로 옮기고 설명을 추가해야 하며, Agent는 이 설...

모델에 질문을 한 번 보내는 것과, 파일을 읽고 도구를 호출하며 여러 단계의 작업을 끝내는 에이전트를 운영하는 것은 다른 문제입니다. 후자에서는 작업 기록, 실행 권한, 중간 실패, 결과물 보관까지 설계해야 합니다. OpenAI Agents API는 Codex의 에이전트 하네스를 OpenAI가 관리하는 API로 사용할 수 있게 하는 선택지 입니다. OpenAI는 2026년 9월 10일 Agents API 공개 베타를 발표했습니다. 이 글에서는 설치 명령을 나열하기보다 무엇을 맡길 수 있는지, Agents SDK·Responses API와 어떻게 다른지, 어떤 작은 업무로 도입 여부를 판단하면 좋을지 살펴봅니다. 자료 확인: 2026년 9월 16일 · 공식 발표와 개발자 문서 기준 먼저 기억할 핵심 관리형 하네스는 모델 자체가 아니라 작업을 이어 가고 도구를 쓰도록 조율하는 실행 기반입니다. 실행 환경을 선택할 수 있어도 도구 권한, 외부 시스템 접근, 승인 기준은 개발자가 정해야 합니다. 긴 작업에 유용한 선택지이지만, 단발성 호출까지 모두 옮길 필요는 없습니다. 1. 관리형 하네스는 무엇을 관리할까? 하네스는 에이전트가 입력을 받고, 필요한 도구를 사용하고, 중간 결과를 다음 단계에 반영하도록 돕는 실행 틀입니다. 공식 개요는 세션, 작업 조율, 컨텍스트 압축, 복구를 OpenAI가 관리하고 애플리케이션은 도구와 실행 환경을 제공하거나 선택한다고 설명합니다. 따라서 “더 강한 모델을 호출하는 API”보다는 에이전트 운영 책임을 나누는 방식 으로 이해하는 편이 정확합니다. Agent: 사용할 모델, 지시문, 도구와 MCP 서버를 정하는 구성입니다. Environment: 파일을 다루고 명령을 실행하는 선택적 샌드박스나 컴퓨터 환경입니다. Session: 여러 차례 입력을 받으며 작업을 이어 갈 수 있는 지속적인 에이전트 인스턴스입니다. Events와 items: 세션에 전달된 입력과 생성된 출력을 추적하는 자료입니다. 예를 들어 첫 요청에...

Diagram Design은 Claude Code나 Codex 같은 코딩 에이전트에 다이어그램 제작 규칙을 더하는 외부 스킬·플러그인입니다. 별도의 웹 편집기에서 도형을 끌어다 놓는 방식이 아니라, 설명할 구조와 목적을 전달하면 에이전트가 HTML·SVG 기반 결과물을 만들도록 돕습니다. 자동화 흐름을 문서에 넣고 싶은데 상자 배치와 색상 정리에 시간을 쓰고 있다면 살펴볼 만합니다. 다만 보기 좋은 그림과 정확한 설계는 다릅니다. 여기서는 설치부터 첫 요청, 결과 검토와 내보내기까지 구분해 정리합니다. 자료 확인: 2026년 9월 16일 · 공식 README·사용 가이드 기반 안내입니다. 먼저 알아둘 세 가지 Diagram Design 자체가 AI 모델은 아닙니다. 사용할 코딩 에이전트가 먼저 준비돼 있어야 합니다. 처음에는 작은 흐름 하나를 정적 HTML로 만든 뒤 검토하는 편이 좋습니다. 공개 저장소라는 사실과 모델 사용료가 무료라는 말은 다릅니다. 1. 어떤 작업에 쓰면 좋을까? 공식 문서는 아키텍처, 흐름도, 시퀀스, 데이터 모델 등 여러 유형을 제공합니다. 기본 결과는 정적 HTML이며, Mermaid·draw.io·Excalidraw 자료를 선택한 크기와 상세도에 맞춰 다시 그리는 기능도 안내합니다. 모든 요소를 그대로 옮기는 단순 변환과는 다릅니다. 설명할 내용 선택 기준 문의 처리나 업무 자동화 순서 처리 단계와 분기가 보이는 흐름도 앱·서버·데이터베이스의 관계 구성 요소와 연결을 보여주는 아키텍처 시간 순서에 따른 요청과 응답 메시지 순서를 구분하는 시퀀스 옵션 두 개의 장단점 그림보다 비교표가 명확할 수 있음 공식 갤러리의 콘텐츠 사이트 아키텍처 예제. © 2025 Cathryn Lavery, MIT License. 원본 예제 보기 이 예제는 단순한 상자 나열이 아닙니다. Reader에서 들어온 요청, Astro Origin이 읽는 MDX 문서와 CMS, 다시 돌아가는 응답을 선 종류와 라벨로 구분합니다. 자신의 결과물에서도 ...