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최종 업데이트: 2026.03.22 | 총 84개 자료
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Anthropic의 AI 어시스턴트. 긴 문서 분석(최대 1M 토큰)에 강점. Artifacts로 코드/표/다이어그램 생성.
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바로가기Gemini API를 무료로 실험하는 개발자 플레이그라운드. 텍스트/이미지/TTS/Live 모델 테스트.
바로가기AI 검색엔진 + Super Agent. 웹사이트/프레젠테이션 자율 생성, 이미지/영상 생성 지원 올인원 플랫폼.
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Ray3 모델로 4K HDR 프로덕션급 영상 생성. 시네마틱 품질과 정교한 카메라 움직임.
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바로가기Google 앱 개발 플랫폼. 인증, Firestore DB, 스토리지, 호스팅, 푸시알림, Analytics.
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# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI() # OPENAI_API_KEY 환경변수 필요
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 친절한 한국어 어시스턴트입니다."},
{"role": "user", "content": "파이썬 리스트 컴프리헨션을 쉽게 설명해줘."}
],
max_tokens=1000,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)# pip install anthropic
import anthropic
client = anthropic.Anthropic() # ANTHROPIC_API_KEY 환경변수 필요
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=1024, # Claude는 max_tokens 필수!
system="당신은 시니어 파이썬 개발자입니다.",
messages=[
{"role": "user", "content": "간단한 TODO 앱 코드를 작성해줘."}
]
)
print(message.content[0].text)# pip install requests beautifulsoup4 openai
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from openai import OpenAI
def scrape_text(url):
resp = requests.get(url, headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0"}, timeout=10)
soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
for t in soup(["script","style","nav","footer"]): t.decompose()
return soup.get_text(separator="\n", strip=True)[:3000]
def analyze(text, question):
client = OpenAI()
r = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{"role":"system","content":"웹 분석 전문가. 한국어 답변."},
{"role":"user","content":f"내용:\n{text}\n\n질문:\n{question}"}
])
return r.choices[0].message.content
text = scrape_text("https://example.com/article")
print(analyze(text, "핵심 주장 3가지를 요약해줘"))# pip install "transformers[torch]"
from transformers import pipeline
# 감성 분석
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
print(classifier("이 영화 정말 재미있었어요!"))
# 요약
summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
print(summarizer("여기에 긴 텍스트...", max_length=130))
# 번역 (한→영)
translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-ko-en")
print(translator("오늘 날씨가 정말 좋습니다."))# pip install langchain langchain-openai
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "당신은 {role} 전문가입니다. 한국어 답변."),
("user", "{question}")
])
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.7)
chain = prompt | model | StrOutputParser()
result = chain.invoke({
"role": "마케팅",
"question": "릴스 마케팅 전략 3가지를 알려줘"
})
print(result)AI 사용 팁
더 잘 활용하는 방법
ChatGPT 사용 팁
| 팁 | 설명 |
|---|---|
| 역할 부여 | "당신은 ~입니다"로 시작하면 전문성 있는 답변 |
| 4단계 구조 | 역할 + 목적 + 조건 + 예시 순서로 구성 |
| 예시 제공 | 원하는 출력 예시 1개만 넣어도 정확도 극적 향상 |
| 단계별 요청 | "step by step으로 설명해줘" → 논리적 답변 유도 |
| 출력 형식 지정 | "표로 정리해줘", "JSON으로" 등 형식 명시 |
| 후속 대화 | "좀 더 ~하게 수정해줘"로 반복 개선 |
Claude 사용 팁
| 팁 | 설명 |
|---|---|
| Projects 활용 | 문서/지침 업로드 시 새 대화에서도 맥락 유지 |
| 긴 문서 처리 | PDF/논문/계약서 통째로 분석 가능 (최대 1M 토큰) |
| Artifacts | 코드/표/다이어그램을 Artifacts로 생성 → 바로 실행/복사 |
| Claude Code | 터미널에서 "claude" 명령어로 코드베이스 전체 이해/수정 |
| max_tokens 필수 | API 사용 시 반드시 명시 (OpenAI와 다른 점) |
Midjourney 파라미터 치트시트
| 팁 | 설명 |
|---|---|
| --ar 16:9 | 가로세로 비율 (16:9 와이드, 9:16 세로, 1:1 정사각) |
| --v 7 | 모델 버전 (최신 V7) |
| --s 250 | 스타일 강도 (0~1000, 높을수록 예술적) |
| --chaos 50 | 결과 다양성 (0~100) |
| --sref [URL] | 스타일 레퍼런스 이미지 |
| --cref [URL] | 캐릭터 레퍼런스 (일관된 캐릭터) |
| --no text | 특정 요소 제외 |
| --tile | 타일형 반복 패턴 (벽지/패턴용) |