Brain · Worker · Workshop
AI 서비스 지도 — 두뇌·일꾼·작업장, 아홉 역할로 숲 보기
툴 이름은 매주 늘어납니다. 그래도 들어가는 자리는 두뇌, 일꾼, 작업장 셋입니다. 무리마다 역할이 세 개라 칸은 아홉입니다. 이 글은 그 아홉 칸으로 숲을 먼저 보여주고, 칸 안에서 무엇을 시험할지까지 적습니다.
게시 2026-09-28 · 2026년 9월 모델 일정 반영
Part 1 · 지도
이름 목록이 아니라 역할
Claude에 익숙해질 때쯤 GPT가 바뀌고, Cursor를 깔면 OpenCode가 보이고, 영상을 검색하면 Higgsfield와 Magnific, Artlist가 줄줄이 나옵니다. OpenRouter, KIE, Hugging Face, Ollama까지 보이면 “이걸 다 결제해야 하나”가 먼저 떠오릅니다.
다 결제할 필요가 없습니다. 만들 결과물을 먼저 정하고, 그 결과물에 필요한 역할만 고릅니다. “AI를 공부하겠다”는 목표로는 고를 수가 없습니다. 30초 광고 한 편, 조사 보고서 한 건, 반복 업무 하나 자동화처럼 끝이 보여야 필요한 것과 없어도 되는 것이 갈립니다.
무리
3
두뇌, 일꾼, 작업장. 새 이름이 나와도 이 셋 중 어디에 넣는지부터 정한다.
역할
9
무리마다 역할이 세 개다. 제품 카탈로그가 아니라 일의 자리 아홉 칸이다.
첫 질문
결과물
공부 목록부터 만들지 않는다. 30초 영상, 보고서 한 건, 반복 업무 하나처럼 끝낼 결과물을 먼저 적는다.
판단
내 일
발표 영상과 후기 한 편으로 갈아타지 않는다. 같은 일을 시켜 보고 품질, 시간, 고친 양, 비용을 적는다.

새 툴이 나오면 질문도 하나입니다. 이건 두뇌인가, 일꾼인가, 작업장인가. 이름이 같아도 자리는 다를 수 있습니다. Claude는 두뇌이고 Claude Code는 일꾼입니다. Gemini는 프런티어이고, 같은 구글의 Gemma는 오픈 모델입니다. OpenCode는 일꾼이고 OpenCode Go는 모델 통로입니다.
Part 1 · 지도
에이전트, API, 터미널
지도를 읽기 전에 단어 세 개만 고정합니다. 이 세 개가 흔들리면 아홉 칸도 제품 광고처럼 읽힙니다.
- 에이전트는 대답만 하는 AI가 아닙니다. 브라우저, 파일, 터미널 같은 도구를 직접 써서 일을 끝까지 합니다.
- API는 AI를 내 프로그램에 꽂는 연결선입니다. 홈페이지에 들어가지 않아도 부르고, 쓴 만큼 돈을 냅니다.
- 터미널은 마우스 대신 글자로 명령을 넣는 창입니다. 오늘 이야기하는 도구 상당수가 여기서 설치되고 실행됩니다.
실제 조합은 이렇게 읽습니다. Terax에서 OpenCode를 실행하고, OpenRouter로 DeepSeek를 부릅니다. DeepSeek은 두뇌, OpenRouter는 그 두뇌를 끌어오는 통로, OpenCode는 일꾼, Terax는 작업장입니다. 이름은 네 개지만 역할은 겹치지 않습니다.
Part 1 · 지도
아홉 칸 한 장
아래 표가 이 글의 전부입니다. 뒤의 절은 칸을 하나씩 펼친 것입니다. 표를 먼저 보고, 내 결과물에 해당하는 칸만 깊게 읽어도 됩니다.
| 무리 | 역할 | 하는 일 | 이름 |
|---|---|---|---|
| 두뇌 | 프런티어 | 각 회사의 가장 강한 비공개 모델. 공식 앱과 API로만 쓴다. | Claude, ChatGPT, Grok, Gemini. 메타 Muse Spark도 이 경쟁에 다시 들어왔다. |
| 두뇌 | 오픈 모델 | 가중치가 공개된 모델. 내 컴퓨터에 내리거나, 여러 업체가 싸게 빌려 준다. | DeepSeek, GLM, Qwen, Kimi. 가볍게 돌릴 때는 Gemma, Mistral. 목록의 출발점은 Hugging Face. |
| 두뇌 | 모델 통로 | 모델을 내 도구에 연결하고 요금을 내는 창구. | OpenRouter, KIE, OpenCode Go, Ollama, NeuralWatt. Hugging Face 유료 추론도 여기다. |
| 일꾼 | 전문 작업실 | 그 서비스 화면에 들어가 결과물을 만든다. | 영상은 Higgsfield·Magnific, 음악·소스·AI 스튜디오는 Artlist, 조사·문서·슬라이드는 Genspark. |
| 일꾼 | 코딩 에이전트 | 코드를 고치고 테스트한다. | Cursor, OpenCode, Kiro, Claude Code, Codex, Gemini CLI. 에디터 확장은 Cline, Roo, Kilo, Continue. |
| 일꾼 | 비서형 에이전트 | 코딩이 아니라 일상 업무를 계속 맡긴다. | 클라우드형은 Grok 봇, Meta Muse. 설치형은 OpenClaw, Hermes, NanoClaw, ZeroClaw. |
| 작업장 | 관제실 | 에이전트를 실행하고, 나눠 돌리고, 밖에서 지시한다. | Terax, Orca, Paseo. 맥 터미널 세션은 tmux, AI 터미널은 Warp도 비교 대상. |
| 작업장 | AI 브라우저 | 로그인, 검색, 양식, 비교처럼 웹에서 하는 일을 에이전트에게 맡긴다. | Aside, Ego Light. 노트북을 덮어도 일이 이어지는 클라우드 비서와는 다른 자리다. |
| 작업장 | 기반 도구 | 필요할 때 하나씩 더하는 바닥. 대부분의 설치와 실행이 여기서 시작된다. | 터미널과 셸, Git·GitHub, Python, Docker, Tailscale. 맥 설치 도구로 Homebrew. |

Part 2 · 두뇌
프런티어 모델
가장 먼저 볼 칸입니다. 다른 도구의 성능은 결국 여기서 갈립니다. 프런티어는 각 회사가 가진 가장 강한 모델입니다. Anthropic의 Claude, OpenAI의 ChatGPT, xAI의 Grok, Google의 Gemini가 여기 들어갑니다. 보통 모델 파일을 공개하지 않고 공식 앱이나 API로만 씁니다. Meta도 Muse Spark라는 비공개 모델로 이 경쟁에 다시 들어왔습니다. 뒤에서 나오는 개인 에이전트 Muse와 이름을 섞지 않습니다.
2026년 9월만 봐도 순위가 빨리 바뀝니다. GPT-6 Astra는 9월 3일 제한 공개 뒤 9월 4일 일반 공개됐습니다. Grok 4.7은 9월 21일, Claude Opus 5.5는 바로 다음 날인 9월 22일입니다. 더 나은 모델을 쓰는 일은 설레발이 아닙니다. 다만 발표 영상이나 남의 후기 하나만 보고 주력을 바꾸지는 않습니다.
한 모델만 쓰면 그게 AI의 원래 실력인 줄 압니다. 같은 일을 여러 곳에 시키면 어느 업무에서는 수준 차이가 크게 벌어지고, 다른 업무에서는 거의 없습니다. 비교하지 않으면 지금 쓰는 모델이 좋은지 판단할 기준 자체가 없습니다. 네 곳을 전부 결제하라는 뜻은 아닙니다. 무료로 감을 잡고, 예산이 되면 한 달에 한 곳씩 집중합니다. 돈은 자주 쓰게 되는 곳에만 냅니다.
같은 실제 업무로 시험합니다.
- 영상 제작자는 같은 제품의 30초 광고 기획안을 맡긴다.
- 개발자는 실제 프로젝트의 작은 버그 하나를 맡긴다.
- 사무 업무라면 늘 쓰던 보고서 한 건을 조사부터 마지막 문장까지 맡긴다.
- 기록은 네 칸이면 된다. 결과물 품질, 걸린 시간, 내가 다시 고친 양, 든 비용.

서비스마다 먼저 볼 지점이 다릅니다.
- Claude는 긴 문서를 읽고 생각을 정리하는 일부터 맡겨 본다.
- ChatGPT는 일반 대화를 Chat, 여러 단계의 조사와 제작을 Work로 나눠 보면 차이가 빨리 보인다.
- Grok은 채팅 창만 보고 판단하지 않는다. 뒤에서 다루는 비서형 에이전트, Grok 봇이 따로 있다.
- Gemini는 대화뿐 아니라 구글의 이미지·영상 제작과 코딩 도구까지 같이 놓고 비교한다.
섞어 쓰는 예도 있습니다. Opus 5.5로 계획과 뼈대를 잡고, Grok 4.7에게 그 작업을 충분히 분석하게 한 뒤 실행을 맡기는 식입니다. 가장 강한 모델에게 머리를 맡기고, 다른 모델에게는 손을 맡깁니다. 내 업무에서 더 빠르고, 덜 고치고, 납득할 비용으로 끝났을 때 주력을 바꿉니다.
Part 2 · 두뇌
오픈 모델
프런티어의 무기가 최상단 성능이라면, 오픈 모델의 무기는 선택지와 가격입니다. 여기서 말하는 공개는 모델 파일, 정확히는 가중치입니다. 누구나 내려받아 내 컴퓨터에서 돌릴 수 있고, 여러 업체가 같은 모델을 저렴하게 빌려 주기도 합니다.
DeepSeek, GLM, Qwen, Kimi는 코딩과 추론에서 프런티어를 빠르게 따라잡는 쪽입니다. Google의 Gemma와 Mistral은 가볍게 돌리기 좋은 모델로 자주 씁니다. 가벼운 반복에는 저렴한 오픈 모델을, 복잡한 코딩과 기획에는 프런티어를 씁니다. 이름값으로 순위를 매기지 말고, 내 업무가 끝나는지로 판단합니다.
Hugging Face는 “어떤 모델이 있지, 이 모델은 뭘 잘하지”의 출발점입니다. 설명, 크기, 사용 조건을 한곳에서 봅니다. 같은 사이트에 원격으로 모델을 돌려 주는 유료 서비스도 있습니다. 그 유료 추론을 쓰면 그 부분만 다음 칸, 모델 통로에 해당합니다.
Part 2 · 두뇌
모델 통로
모델을 골랐다면 어떻게 끌어다 쓰고 어디에 돈을 낼지 정합니다. 통로는 두뇌 그 자체가 아닙니다. 두뇌를 일꾼과 작업장에 연결하는 창구입니다. Cursor나 Kiro처럼 요금제에 모델 사용료가 이미 들어 있는 제품도 있습니다. 그때는 통로를 따로 결제해야 하는지부터 확인합니다. 두 번 내는 일이 생깁니다.
| 무리 | 역할 | 하는 일 | 이름 |
|---|---|---|---|
| 통로 | OpenRouter | 프런티어와 오픈 모델을 한 창구에서 바꿔 끼운다. | 관리와 비교가 목적일 때. |
| 통로 | KIE | 이미지, 영상, 음성, 채팅 모델을 API로 연결한다. | 키에 안내는 공식 API보다 대체로 30~50%, 일부는 최대 80% 낮다고 적는다. 모든 모델이 항상 그 폭은 아니다. 품질, 속도, 실패 처리를 같이 시험한다. |
| 통로 | OpenCode Go | OpenCode에서 쓸 모델을 월 10달러에 제공한다. | 저렴하지만 무제한이 아니다. 사용 한도가 있다. |
| 통로 | Ollama | 내 컴퓨터에서 오픈 모델을 무료로 돌리거나, 클라우드에 돈을 내고 원격 모델을 쓴다. | 어느 쪽이든 모델을 끌어오는 통로다. |
| 통로 | NeuralWatt | 토큰 대신 실제로 쓴 에너지, 킬로와트시를 기준으로 요금을 매긴다. | 가격표의 단위 자체가 다르다. |
어디가 제일 싼지는 가격표 한 줄로 알 수 없습니다. 같은 업무의 성공률, 걸린 시간, 재시도 횟수, 결과물 하나를 완성하는 총비용을 비교합니다. 싼 모델이 세 번 실패하고 조금 비싼 모델이 한 번에 끝나면, 결국 비싼 모델이 더 쌉니다. 이 사이트에서는 AI API 비용 계산으로 토큰 단가를 먼저 견줍니다.
Part 3 · 일꾼
전문 작업실
일꾼의 첫 칸은 콘텐츠를 만드는 작업실입니다. 공통점은 내가 그 서비스 화면에 들어가 결과물을 만든다는 점입니다. API로 모델을 바꿔 끼우는 통로와는 다릅니다.
| 무리 | 역할 | 하는 일 | 이름 |
|---|---|---|---|
| 작업실 | Higgsfield | 카메라 움직임, 화면 효과, 장면 연출을 빨리 시험한다. | 영상 연출이 중심일 때 먼저 연다. |
| 작업실 | Magnific | 영상 생성에 이미지, 업스케일, 스톡 소스까지 한곳에서 다룬다. | 업스케일은 이미지나 영상의 해상도를 높이는 기능이다. 이 지도에서는 예전 Freepik이 이름을 바꾼 작업실로 본다. |
| 작업실 | Artlist | 음악, 효과음, 푸티지. 최근에는 AI 스튜디오와 영상·이미지·음성 생성도 들어 있다. | 일부 요금제에서 지정 모델은 크레딧 차감 없이 생성된다. 모든 모델과 설정에 해당하지는 않는다. |
| 작업실 | Genspark | 조사, 문서, 시트, 슬라이드. | 유료 플랜에서 일부 핵심 채팅·이미지 모델을 크레딧 소진 없이 쓰고, 웹 검색을 여러 번 붙여 환각을 걷어 내는 수집에 쓴다. 완전 무제한은 아니다. 많이 쓰면 5시간 단위 제한이 걸리고, 모델과 작업에 따라 월 크레딧이 빠지기도 한다. |
영상은 마음에 드는 장면이 나올 때까지 다시 뽑게 됩니다. 열 번, 스무 번 누르면 한 달 예산이 하루 만에 사라지기도 합니다. 네 곳을 전부 결제하는 것이 정답은 아닙니다. 연출이 중심이면 Higgsfield, 영상에 이미지와 스톡까지 필요하면 Magnific, 음악·효과음과 AI 스튜디오까지면 Artlist, 조사와 문서가 많으면 Genspark. 내 작업에 맞는 한두 곳부터 시작합니다. 영상 엔진을 더 보려면 AI 동영상 툴 칼럼을 이어서 읽습니다.
Part 3 · 일꾼
블렌더로 비싼 크레딧을 줄이는 순서
Seedance 2.5처럼 Higgsfield, Magnific, Artlist에서 쓰는 영상 모델은 생성 한 번의 가격이 싸지지 않습니다. 아끼는 지점은 다시 뽑는 횟수입니다. AI만으로는 구도와 카메라 움직임을 한 번에 맞추기 어렵고, 계속 생성하면 크레딧만 나갑니다. 무료 3D 프로그램 Blender로 가이드 영상을 먼저 만들고, 그 영상을 모션 레퍼런스로 넣습니다. Blender가 움직임을 잡고, AI가 화면의 완성도를 올립니다.

- 콘셉트. Claude에게 장면의 위치, 이동 방향, 순서를 구체적으로 설명한다. 오프닝 이미지 프롬프트와 트래킹 숏, 카메라 앵글을 저장해 둔다.
- Blender. 직접 3D를 깎지 않는다. Claude 같은 바이브 코딩 도구가 배경, 기둥형 오브젝트, 카메라 경로를 만든다. 속도와 위치, 타이밍을 확인하고 첫 프레임을 캡처한다.
- 영상 모델. Higgsfield, Magnific, Artlist의 Seedance 2.5 같은 곳에 블렌더 첫 프레임과 캐릭터 레퍼런스로 시작 이미지를 만든다. 그다음 블렌더 영상을 모션 레퍼런스로, 그 이미지를 시작 프레임으로 넣고 같은 프롬프트를 적용한다.
초안은 싸게 시험하고, 구도가 확정된 장면만 고화질로 뽑습니다.
Part 3 · 일꾼
코딩 에이전트
코드를 직접 고치고 테스트하는 에이전트는 작업 방식에 따라 고릅니다. 처음에는 하나만 고릅니다. 도구를 옮겨 다니는 것보다 하나를 깊게 쓰는 편이 빨리 늡니다. 쓰던 VS Code를 그대로 두고 싶다면 Cline, Roo Code, Kilo Code, Continue 같은 확장을 붙입니다.
| 무리 | 역할 | 하는 일 | 이름 |
|---|---|---|---|
| 코딩 | Cursor | 익숙한 편집기 화면에서 AI와 같이 코딩한다. | 처음 하나라면 여기부터 깊게 써 본다. |
| 코딩 | OpenCode | 터미널에서 에이전트에게 일을 맡기고 모델을 바꿔 끼운다. | 통로(OpenCode Go)와 역할이 다르다. OpenCode는 일꾼, Go는 모델 통로다. |
| 코딩 | Kiro | 요구사항과 설계를 먼저 정리한 뒤 개발한다. | 요금제에 모델 사용료가 포함된 제품도 있다. 통로를 또 결제하기 전에 확인한다. |
| 코딩 | Claude Code | Claude 모델 중심의 터미널 코딩 도구. | CLI는 터미널에서 쓰는 프로그램이라는 뜻이다. |
| 코딩 | Codex | OpenAI 모델 중심의 코딩 도구. | 회사 모델과 코딩 도구의 이름을 섞지 않는다. |
| 코딩 | Gemini CLI | Gemini 중심의 터미널 코딩 도구. | Gemini 앱과 같은 이름이어도 자리는 일꾼이다. |
Cursor를 처음부터 보려면 바이브 코딩 A to Z가 이 칸의 실습입니다.

Part 3 · 일꾼
비서형 에이전트
비서형 에이전트는 코딩이 아니라 일상 업무를 계속 맡습니다. 크게 회사가 운영하는 클라우드형과, 내가 설치하는 설치형으로 나뉩니다.
클라우드형의 대표는 Grok 봇입니다. 내 계정에 붙은 클라우드 컴퓨터에서 브라우저를 열고, 파일을 다루고, 터미널 명령까지 실행합니다. 노트북을 덮어도 클라우드에서 하던 일이 이어질 수 있습니다. 한 번 성공한 작업을 스킬로 저장해 매일 정해진 시각에 돌릴 수도 있습니다. 밤사이 자료를 조사하고, 아침에 볼 보고서 초안을 준비하는 식입니다. 절대 멈추지 않는다는 보장은 없습니다. 로그인이 풀리거나 사람의 승인이 필요한 단계에서는 직접 확인하고, 예약 작업이 멈출 수도 있습니다.
Meta의 Muse도 클라우드형입니다. 미국에서 먼저 나온 개인 AI 에이전트로, 앱을 닫아도 클라우드에서 일을 이어갑니다. 비공개 모델 Muse Spark와는 다른 제품입니다.
설치형으로는 OpenClaw, Hermes, NanoClaw, ZeroClaw가 있습니다. AI를 Telegram 같은 메신저와 연결해, 메시지로 일을 시키는 개인 비서를 직접 운영합니다. 예전에는 24시간 에이전트를 원하면 이런 프로그램을 직접 설치하고 관리해야 했습니다. 이제는 회사가 클라우드 작업 환경을 통째로 제공합니다. SNS에서도 관심이 설치형에서 클라우드형으로 옮겨 가는 분위기가 보입니다. 실제 사용량이 얼마나 줄었는지는 통계가 없어 단정하지 않습니다.
내 서버에서 직접 운영하거나 특정 메신저와 깊게 연결해야 하면 설치형을 검토합니다. 입문자라면 클라우드형이나 프런티어 앱이 이미 주는 기능부터 쓰는 편이 편합니다.
Part 3 · 일꾼
룰과 스킬
작업장으로 넘어가기 전에, 어떤 두뇌와 일꾼을 쓰든 같이 적용되는 개념이 있습니다. 도구가 부족한 게 아니라 업무 방식이 아직 문장으로 안 남은 경우가 많습니다.
룰은 항상 지킬 원칙입니다.
- 모든 정보는 근거와 출처를 확인한 뒤에 넣는다.
- 배포 전에는 로컬에서 먼저 띄워 테스트를 마친다.
- GitHub에서 코드를 가져올 때는 위험한 코드가 없는지 먼저 본다.
- 파일이나 폴더 삭제는 에이전트가 바로 실행하지 않고, 사용자에게 확인받는다.
스킬은 특정 업무에서 잘 통했던 순서입니다.
- 제품 자료를 읽는다.
- 시청자를 정한다.
- 30초 대본을 쓴다.
- 장면별 콘티를 짠다.
- 필요한 이미지와 영상 목록을 정리한다.
룰과 스킬이 있다고 실수가 사라지지는 않습니다. 중요한 행동은 여전히 사람이 확인합니다. 다만 모델이나 툴을 바꿔도 작업 방식은 남습니다. 파일로 남기는 방법은 스킬·로직 칼럼에 더 있습니다.
Part 4 · 작업장
관제실
에이전트 하나에 익숙해지면 일을 나눌 수 있습니다. 하나는 자료 조사, 하나는 코드 수정, 하나는 테스트. 그때 필요한 자리가 관제실입니다. 수부터 늘리지는 않습니다. 여러 에이전트가 같은 파일을 동시에 고치면 일이 오히려 꼬입니다. 하나의 결과를 제대로 검토할 수 있게 된 다음에 나눕니다.
- Terax는 터미널, 코드 편집기, 파일 탐색기를 한 화면에 모은 개발 작업 공간입니다.
- Orca는 여러 코딩 에이전트의 작업 공간을 나눠 동시에 돌리고, 결과를 검토하게 합니다.
- Paseo는 밖에서 휴대폰으로 실행 중인 에이전트를 확인하고 추가 지시를 내립니다.
- 맥에서 터미널 세션을 여러 개 관리하면 tmux, AI 기능이 있는 터미널을 원하면 Warp도 비교합니다.
Part 4 · 작업장
AI 브라우저
에이전트가 일하는 곳은 코드 편집기만이 아닙니다. 로그인하고, 자료를 찾고, 양식을 채우고, 비교하고, 저장하는 일의 상당 부분은 웹브라우저 안입니다. 그래서 웹 업무를 처리하기 쉽게 만든 AI 브라우저가 나옵니다.
Aside는 에이전트가 브라우저의 자동 입력으로 로그인하게 합니다. AI 대화창에 비밀번호를 적어 줄 필요가 없습니다. 결제, 게시, 메시지 전송 같은 민감한 행동은 사람의 승인을 기다리도록 설계됐습니다. Ego Light는 내가 브라우저를 쓰는 동안 에이전트가 별도 공간에서 따로 일합니다. Chrome 설정과 로그인 상태를 가져올 수 있고, Claude Code나 Codex 같은 코딩 에이전트와 같이 씁니다.
예전에는 사이트마다 자동화 코드를 따로 짜고 로그인 문제도 직접 풀어야 했습니다. 이제는 업무를 설명하고 브라우저 화면을 보며 처리하게 시험할 수 있습니다. 브라우저 자동화를 만들던 개발자라면 프로젝트 방향을 다시 생각할 만한 변화입니다. 시장 전체가 이미 그렇게 바뀌었다는 통계는 아직 없습니다.
권한은 좁게 엽니다. 처음에는 조회와 초안까지만 맡깁니다. 전송, 결제, 삭제, 게시처럼 되돌리기 어려운 행동은 내가 확인한 뒤에 실행되게 합니다. 그리고 한 번 더 구분합니다. Grok 봇은 클라우드라 노트북을 덮어도 일이 이어질 수 있습니다. 내 컴퓨터에서 연 AI 브라우저는 노트북을 끄면 같이 멈춥니다.
Part 4 · 작업장
기반 도구
기반 도구는 필요해질 때 하나씩 더합니다. 그중 가장 밑에 있는 것이 터미널입니다. 창과 통역사, 이 두 가지만 구분하면 구조가 단순해집니다.
터미널은 명령을 입력하는 창입니다. 셸은 그 창 안에서 명령을 알아듣고 실행하는 통역사입니다. 창 하나에서 통역사를 바꿔 부를 수도 있습니다.
Windows
Windows Terminal이 창입니다. Windows 11에는 기본으로 들어 있고, 시작 메뉴에서 터미널을 검색하면 열립니다. Windows 10이라면 Microsoft Store에서 무료로 설치합니다. 브라우저처럼 탭을 여러 개 엽니다. PowerShell은 그 창 안의 통역사입니다. Windows에 기본으로 있는 Windows PowerShell과, 따로 설치하는 PowerShell 7이 있습니다. 예전 명령 프롬프트, 흔히 CMD도 같은 창에서 엽니다. WSL은 Windows 안에서 Linux를 돌리는 기능입니다. 개발 도구 설명서는 Mac이나 Linux 기준으로 쓰인 경우가 많습니다. WSL을 쓰면 그 명령어를 거의 그대로 따라 합니다.
Mac
터미널 앱이 창입니다. 응용 프로그램 안의 유틸리티 폴더에 있고, Spotlight에서 터미널을 검색해도 됩니다. 통역사로는 zsh가 기본으로 들어 있어 따로 설치하지 않습니다. 더 편한 창을 원하면 iTerm2를 많이 씁니다. Warp, tmux, Terax도 결국 이 창을 AI 시대에 맞게 다시 만든 제품들입니다. 개발 도구를 설치하다 보면 Homebrew도 자주 만납니다. 앱스토어처럼 프로그램을 명령어 한 줄로 설치하는 도구입니다.
붙여넣기 전에
- 설명서의 명령어가 내 운영체제용인지 확인합니다. Mac·Linux 명령은 PowerShell에서 안 되는 경우가 많습니다. Windows 탭과 Mac 탭이 있으면 내 것을 고릅니다.
- 인터넷에서 복사한 명령은 무슨 일인지 모르면 붙여넣지 않습니다. 터미널에서는 파일 삭제와 설정 변경도 한 줄로 끝납니다. 모르는 명령은 프런티어 모델에게 먼저 설명을 시킵니다.
터미널 다음의 바닥은 네 개입니다. Git은 코드가 언제 어떻게 바뀌었는지 기록합니다. 문제가 생기면 이전 상태로 돌아갈 수 있어, 게임의 세이브 포인트와 비슷합니다. GitHub는 그 코드를 온라인에 보관하고 공유하고 수정 내용을 검토하는 곳입니다. 중요한 자료의 백업까지 완전히 대신하지는 않습니다. GitHub가 빛나는 순간은 남이 만든 공개 코드를 가져올 때입니다. 처음부터 다 만들지 않고, 프로젝트를 찾고 설명서를 읽고 내려받아 시험한 뒤 내 목적에 맞게 고칩니다. OpenCode, Terax, OpenClaw, Ego Light도 GitHub에서 확인합니다.
Python은 여러 도구와 AI API를 내 업무에 맞게 이어 붙이고 반복 작업을 자동화하는 언어입니다. GitHub가 코드의 창고라면 Python은 도구를 잇는 접착제입니다. Docker는 작업 공간을 격리된 상자처럼 분리합니다. 에이전트가 실수해도 컴퓨터 전체로 번지지 않게 할 때 씁니다. Tailscale은 집 컴퓨터, 노트북, 휴대폰을 안전하게 원격으로 잇습니다. 밖에서 집 컴퓨터의 에이전트에 접속할 때 유용합니다.

Part 5 · 실행
아홉 걸음
이름을 외우는 순서가 아닙니다. 결과물 하나에서 시작해, 에이전트를 늘리는 일은 맨 뒤에 둡니다.
- 만들 결과물 하나를 정한다. AI 공부가 아니라 30초 영상 한 편, 보고서 한 건, 반복 업무 하나처럼 구체적으로.
- 프런티어 여러 곳에 같은 일을 맡기고 품질, 시간, 수정량, 비용을 적는다. 새 모델이 나오면 같은 시험에 올린다.
- 잘 통한 방식은 룰과 스킬로 남긴다. 모델이 바뀌어도 작업 방식은 남는다.
- 콘텐츠를 만들다 막히는 곳에만 전문 작업실을 더한다. 네 곳을 한꺼번에 결제하지 않는다.
- 코딩이 필요하면 터미널부터 열고, 코딩 에이전트는 하나만 고른다.
- 반복 업무를 계속 맡기고 싶으면 클라우드형 비서부터 시험한다. 노트북을 덮어도 이어지는지 확인한다.
- 비용을 줄이고 싶을 때 오픈 모델과 통로를 비교한다. 요금제에 모델 사용이 이미 들어 있으면 추가 결제부터 의심한다.
- 웹에서 반복하는 일이 많으면 AI 브라우저를 시험하되, 조회와 초안까지만 먼저 연다.
- 에이전트 하나를 제대로 다룰 수 있게 된 다음에 관제실을 갖추고, 여러 에이전트로 넘어간다. 그 전이면 같은 파일을 동시에 고치게 된다.

AI를 잘 쓴다는 것은 툴 이름을 많이 아는 일이 아닙니다. 새 툴이 나왔을 때 두뇌인지 일꾼인지 작업장인지 물을 수 있고, 내 일로 시험해서 바꿀지 판단할 수 있는 일입니다. 유행은 매주 바뀌어도 그 판단은 오래갑니다. 단비가 실제로 남긴 도구는 AI 작업 방식 칼럼에서 이 지도와 맞춰 보면 됩니다.
Part 5 · 실행
자주 묻는 질문
아홉 곳을 다 결제해야 하나요?
아닙니다. 아홉은 제품 개수가 아니라 역할 칸입니다. 결과물 하나를 정한 뒤, 그 일에 필요한 칸만 고릅니다. 전문 작업실도 영상 연출이면 Higgsfield, 이미지와 스톡까지면 Magnific, 음악과 AI 스튜디오면 Artlist, 조사와 문서면 Genspark처럼 한두 곳부터 시작합니다.
프런티어와 오픈 모델은 무엇이 다릅니까?
프런티어는 Claude, ChatGPT, Grok, Gemini처럼 각 회사의 가장 강한 모델이고, 보통 가중치를 공개하지 않습니다. 오픈 모델은 DeepSeek, GLM, Qwen, Kimi, Gemma, Mistral처럼 가중치가 공개되어 내 컴퓨터에 내리거나 여러 업체가 싸게 제공합니다. 강한 기획은 프런티어, 가벼운 반복은 오픈 모델로 섞어 씁니다.
OpenCode와 OpenCode Go는 같은 것인가요?
이름이 같아도 자리가 다릅니다. OpenCode는 코드를 고치는 일꾼입니다. OpenCode Go는 그 일꾼이 쓸 모델을 월 10달러에 제공하는 통로이고, 무제한이 아니라 사용 한도가 있습니다. 같은 식으로 Claude는 두뇌, Claude Code는 일꾼입니다. Gemini는 프런티어, Gemma는 오픈 모델입니다.
Grok 채팅과 Grok 봇은 왜 따로 봐야 하나요?
채팅은 프런티어 모델을 대화로 쓰는 자리입니다. Grok 봇은 계정에 붙은 클라우드 컴퓨터에서 브라우저, 파일, 터미널을 다루는 비서형 에이전트입니다. 노트북을 덮어도 클라우드 작업이 이어질 수 있습니다. 채팅 품질만 보고 봇의 쓸모를 판단하지 않습니다.
AI 브라우저를 쓰면 컴퓨터를 꺼도 일이 계속되나요?
아닙니다. Aside나 Ego Light처럼 내 컴퓨터에서 연 브라우저는 노트북을 끄면 같이 멈춥니다. 꺼도 이어지는 일은 Grok 봇 같은 클라우드 비서의 자리입니다. 웹사이트를 다룬다와 컴퓨터가 꺼져도 일한다는 기능을 한 문장으로 합치지 않습니다.
키에가 항상 공식 API보다 30~80% 싼가요?
키에 안내는 대체로 30~50%, 일부 모델은 최대 80% 낮다고 적습니다. 모든 모델이 항상 그 폭은 아닙니다. 같은 업무의 성공률, 걸린 시간, 재시도, 결과 하나를 끝내는 총비용을 비교합니다. 싼 모델이 세 번 실패하고 조금 비싼 모델이 한 번에 끝나면, 비싼 쪽이 더 싼 셈입니다.
코딩 도구를 여러 개 깔아 두면 더 빨리 느나요?
처음에는 아닙니다. Cursor, OpenCode, Kiro, Claude Code, Codex, Gemini CLI, 에디터 확장을 오가면 익숙해지기 전에 화면만 바뀝니다. 하나를 깊게 쓰고, 그 결과를 검토할 수 있게 된 다음에 관제실에서 일을 나눕니다. 여러 에이전트가 같은 파일을 동시에 고치면 일이 꼬입니다.
룰과 스킬을 적어 두면 실수가 사라지나요?
사라지지 않습니다. 룰은 항상 지킬 원칙이고, 스킬은 잘 통했던 순서입니다. 모델이나 툴을 바꿔도 그 방식이 남습니다. 삭제, 결제, 게시, 전송처럼 되돌리기 어려운 행동은 여전히 사람이 확인합니다. 처음 브라우저 권한은 조회와 초안까지만 엽니다.