포토슛앱, 식구앱, 뉴저지무비나잇, 가계부앱과 Tips & Trend.
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Sprint 7
Becoming AI-Native · Issue #6
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이번 정기모임에서 나온 네 가지 프로덕트
이번 호는 지난 호의 연장선이 아니라, 정기모임에서 실제로 다뤘던 프로덕트들을 소개하는 기록입니다. 각자 만든 화면을 보면서 어떤 문제를 풀고 있었는지, 어떤 부분에서 사람의 판단이 들어갔는지 같이 살펴봤어요. 뒤에는 이번 주 Tips & Trend도 조금 더 자세히 정리했습니다.
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정기모임 제품 스크린샷
이번 모임에서는 네 가지 앱 화면이 나왔습니다. 포토슛 준비, 식사 기록, 영화 모임, 가계부 위젯처럼 분야는 달랐지만 공통점이 있었어요. AI가 화면을 빠르게 만들어줘도, “사용자가 무엇을 먼저 봐야 하는가”는 여전히 사람이 정해야 했습니다.
→ 옆으로 밀어서 4개 화면 보기
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앱을 조금 더 풀어보면
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포토슛앱: 촬영 전에 빛을 먼저 보는 도구
태양 위치 화면은 방위각, 고도, 시간별 예측을 한곳에 묶습니다. 사진을 찍으러 가기 전에 “지금 이 장소에서 빛이 어느 방향으로 들어오는지”를 확인하려는 앱이에요. 기능 자체는 계산이지만, 촬영자가 현장에서 바로 이해할 수 있게 만드는 데 UI 판단이 필요합니다.
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식구앱: 식사 기록을 관계의 기록으로 바꾸는 앱
식구앱은 “오늘의 한상”을 중심으로 식사 사진과 한 끼의 맥락을 남깁니다. 화면에 보이는 食口라는 표현처럼, 초점은 음식 데이터가 아니라 같이 먹는 사람과 분위기예요. 그래서 차가운 기록 앱보다 일상의 작은 의식처럼 느껴지게 만드는 것이 중요했습니다.
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뉴저지무비나잇: 취향을 극장페르소나로 보여주는 영화모임 앱
극장페르소나 화면은 멤버의 영화 취향을 뉴저지의 실제 극장 이미지와 연결합니다. 예를 들어 두 멤버의 극장 거리, 지역, 성향을 한 화면에서 비교해요. 단순 프로필보다 “이 사람은 어떤 극장 같은 사람인가”를 보여주려는 시도입니다.
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가계부앱: 숫자보다 상태를 먼저 알려주는 위젯
가계부 위젯은 이번 달 소비가 어느 구간에 있는지 홈 화면에서 바로 보이게 합니다. 초록, 노랑, 분홍처럼 상태가 바뀌면 사용자는 앱을 열기 전에 현재 분위기를 알아차릴 수 있어요. 예산 관리를 숫자표가 아니라 생활 속 신호로 바꾸는 방향입니다.
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이번 주 Tips & Trend
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Tip 1. 원본 노트는 읽기 전용, AI는 위키 레이어만 편집
회의록이나 녹취록을 AI가 바로 고치게 하면 원본 맥락이 사라질 수 있습니다. 이번에 다룬 방식은 원본은 그대로 두고, AI가 따로 만든 위키 문서만 정리하게 하는 구조예요. Obsidian처럼 Markdown 파일을 쓰고 Git으로 변경 기록을 남기면, 나중에 “AI가 어디를 바꿨는지” 되돌아볼 수 있습니다. graphify는 여기서 폴더를 지식 그래프처럼 연결해 검색과 재사용을 돕는 skill/CLI형 워크플로로 보면 안전합니다.
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Tip 2. 모델이 바뀌어도 흔들리지 않는 터미널 작업대
Pi agent 같은 model-agnostic terminal harness는 하나의 모델이나 회사에 묶이지 않는 작업대를 만드는 흐름입니다. Claude, Codex, OpenAI 호환 API, Google 계열 모델을 오가며 쓰는 사람에게 특히 의미가 있어요. 다만 이것이 마이그레이션 문제를 해결한다거나 환각을 막아준다고 말할 수는 없습니다. 더 안전한 표현은 “여러 모델을 한 터미널 워크플로 안에서 실험하기 쉽게 해주는 하네스”입니다.
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Trend. 이미지 한 장에서 3D 공간 초안으로
image-blaster, World Labs, Meshy 같은 도구는 한 장의 이미지나 간단한 프롬프트에서 3D 공간, 오브젝트, 장면 초안을 만드는 흐름을 보여줍니다. 아직 최종 제작물을 바로 뽑는 단계라기보다, 게임 장면, 촬영 공간, 전시 콘셉트를 빠르게 둘러보는 프로토타입에 가깝습니다. 중요한 변화는 “머릿속 장면을 테스트 가능한 공간으로 바꾸는 시간”이 줄어들고 있다는 점입니다.
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Watchlist. EU AI Act는 멈춘 게 아니라 단계적으로 조정 중
EU AI Act는 이미 단계적으로 시행되고 있고, 일부 고위험 AI 의무의 일정은 EU 내부의 간소화 논의에 따라 조정될 수 있습니다. “미국이 멈췄다”처럼 말하기보다는, 이미 시작된 규제가 어떤 의무는 먼저 적용되고 어떤 의무는 뒤로 밀릴 수 있다고 보는 편이 정확합니다. AI 제품을 만드는 팀이라면 투명성, 문서화, 위험 분류를 일찍부터 체크해야 합니다.
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