개요
반복적인 프레젠테이션 제작 업무로 정작 중요한 전략적 작업에 집중하지 못하고 계신가요? 이 영상은 Claude Code와 멀티 에이전트 시스템을 활용해 리서치부터 디자인, PPT 파일 생성까지 전 과정을 자동화하는 실전 솔루션을 제시합니다. 단순한 도구 사용법을 넘어, AI 에이전트 팀을 설계하고 조직하는 방법론을 통해 업무 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.
이 영상은 빌더 조쉬(UX Joseph)가 1만 명 이상의 뉴스레터 구독자와 3만 명 이상의 소셜 미디어 팔로워를 보유한 AI 전문 크리에이터로서의 경험을 바탕으로 제작한 콘텐츠입니다. 실무 현장에서 직접 검증한 자동화 워크플로우를 공유하며, GitHub에 100% 무료 오픈소스로 전체 코드를 공개하여 즉시 활용할 수 있도록 지원합니다.
핵심 내용
서브 에이전트 vs 스킬: AI 조직 설계의 핵심
Claude Code에서 제공하는 서브 에이전트(Sub Agent)와 스킬(Skills)은 각각 다른 역할을 수행합니다. 서브 에이전트는 판단과 리서치가 필요한 ‘정규직 직원’에 비유할 수 있으며, 웹 조사, 자료 정리 등 복잡한 의사결정이 필요한 작업을 담당합니다. 반면 스킬은 명확한 매뉴얼에 따라 반복 작업을 수행하는 ‘프리랜서’로, 디자인 적용이나 PPT 파일 생성 같은 정형화된 업무를 처리합니다.
실제로 영상에서는 리서치 에이전트가 웹에서 ‘AI 트렌드’나 ‘빌더 조쉬’ 같은 주제를 자동으로 조사하고, 자료 정리 에이전트가 이를 프레젠테이션에 적합한 구조로 재구성하는 과정을 보여줍니다. 토큰 소모량 측면에서도 서브 에이전트는 광범위한 프롬프트 가이드라인을 포함하므로 비용이 높지만, 스킬은 정해진 매뉴얼만 따르므로 효율적입니다.
실무에 적용할 때는 비용과 복잡도의 균형을 고려해야 합니다. 모든 작업을 서브 에이전트로 처리하면 토큰 비용이 과도하게 증가하고, 반대로 스킬만 사용하면 유연성이 떨어집니다. 다만 팀 단위로 협업할 경우 브랜드 가이드라인과 산출물 표준화가 중요하므로, 디자인 스타일이나 폰트(예: Pretendard) 같은 일관성 유지가 필요한 부분은 스킬로 고정하는 것이 효과적입니다.
PPT 자동화 팀 구조 설계: 기획-디자인-개발 분업 체계
영상에서 제시한 PPT 자동화 팀은 3단계 역할 분담으로 구성됩니다. 첫째, 기획 팀은 리서치 에이전트와 자료 정리 에이전트로 이루어지며, 웹 서치 도구를 활용해 최신 정보를 수집하고 슬라이드별 콘텐츠를 발표 흐름에 맞게 구조화합니다. 둘째, 디자인 팀은 Anthropic의 공식 frontend-design 스킬을 활용하여 랜딩페이지 디자인 감성을 PPT 레이아웃과 타이포그래피에 적용합니다. 셋째, 개발 팀은 pptx 스킬을 통해 최종 .pptx 파일을 자동 생성합니다.
특히 흥미로운 점은 Claude의 공식 GitHub 스킬을 가져와 프로젝트에 통합하는 방식입니다. GitHub 경로에서 frontend-design.md와 pptx.md 파일을 직접 참조하도록 프롬프트에 URL을 포함시키면, Claude Code가 해당 스킬의 전체 매뉴얼을 자동으로 로드하여 적용합니다. 이를 B2B 프레젠테이션 시나리오에 적용하면 기업 브랜딩에 맞춘 일관된 디자인 템플릿을 유지할 수 있고, B2C 마케팅 자료에서는 트렌디한 프론트엔드 감성을 PPT에 반영할 수 있으며, SaaS 보고서 작성 시에는 데이터 시각화와 구조화된 정보 전달에 특화된 레이아웃을 자동 생성할 수 있습니다.
Cursor + Claude Code + 터미널: CLI 기반 자동화 환경 구축
실제 개발 환경은 Cursor 에디터를 사용하되, Claude Code는 터미널(CLI) 환경에서 실행됩니다. 프로젝트 폴더를 생성한 후 Cursor에서 “Terminal → New Terminal”을 열고 claude 명령어를 입력하면 Claude Code 세션이 시작됩니다. 이때 플랜 모드(Plan Mode)를 먼저 활성화하여 AI가 제시하는 구현 계획을 검토하는 것이 중요합니다.
플랜 모드에서 폴더 구조(agents/, skills/)와 각 .md 파일의 역할이 명확히 정의되면, 실행 승인 후 Claude Code가 자동으로 전체 환경을 구축합니다. 첫 테스트는 “AI 트렌드로 테스트 PPT 만들어 줘” 같은 간단한 명령으로 시작하며, 초기에는 디자인이 기대에 미치지 못할 수 있으므로 “디자인 스킬이 잘 연동이 안 된 것 같아. 디자인 스킬을 제대로 확인하고 다시 개선해 줘. 폰트는 Pretendard를 고정적으로 써 줘” 같은 피드백으로 반복 개선합니다.
실전 활용법
영상의 내용을 실제로 적용하려면 다음 과정을 따라해볼 수 있습니다:
먼저 개발 환경 세팅부터 시작합니다. Cursor 에디터를 다운로드하고, Claude Code는 공식 사이트의 “Get Claude Code” 버튼을 통해 설치합니다. 새 프로젝트 폴더를 생성한 후 Cursor에서 열고, 터미널을 실행하여 claude 명령어로 세션을 시작합니다. 이 단계에서는 터미널 환경에 대한 기본적인 이해만 있으면 충분하며, 복잡한 명령어 지식은 필요하지 않습니다. 대략 10-15분 정도 소요됩니다.
다음으로 에이전트 팀 설계 프롬프트 작성을 진행합니다. 본인의 업무 특성에 맞게 수정하되, 예를 들어 마케팅 보고서가 주 업무라면 리서치 에이전트에 “경쟁사 분석 및 시장 트렌드 조사”를 명시하고, 디자인 스킬에 “마케팅 자료에 적합한 비주얼 강조” 같은 가이드라인을 추가합니다. 여기서 주의사항은 GitHub 스킬 URL을 정확히 복사해야 한다는 점과, 플랜 모드를 반드시 먼저 활성화하여 구현 계획을 검토해야 한다는 점입니다.
마지막으로 테스트 및 반복 개선으로 마무리합니다. “AI 트렌드로 테스트 PPT 만들어 줘” 같은 간단한 주제로 첫 PPT를 생성하고, 결과물의 디자인, 내용 구성, 정보 정확도를 평가합니다. 초기에는 폰트가 일관되지 않거나 레이아웃이 깨질 수 있으므로 “폰트는 Pretendard로 고정하고, 슬라이드당 핵심 메시지 1-2개로 단순화해 줘” 같은 구체적인 피드백을 제공합니다.
심층 분석
영상은 PPT 자동화라는 구체적인 사례를 통해 AI 에이전트 오케스트레이션의 가능성을 잘 보여주지만, 몇 가지 한계점도 존재합니다. 가장 큰 문제는 리서치 정보의 정확성입니다. 영상에서도 빌더 조쉬의 사업 매각 건수가 86개라고 잘못 표기된 사례처럼, 웹 크롤링 기반 리서치는 신뢰도 검증 없이 정보를 수집할 위험이 있습니다. 실무에서는 리서치 에이전트의 프롬프트에 “공식 웹사이트, LinkedIn, Crunchbase 같은 검증된 출처만 참조하고, 불확실한 정보는 ‘출처 미확인’으로 표기”라는 규칙을 명시해야 합니다.
또한 이미지 리서치 및 삽입 기능의 부재도 실무 활용에서 아쉬운 부분입니다. 영상에서 생성된 PPT는 모두 텍스트 기반이며, 로고나 인물 사진 같은 시각 자료는 자동으로 포함되지 않습니다. 현재 Claude Code는 이미지 검색 및 다운로드 기능을 직접 제공하지 않으므로, Unsplash API나 Pexels 같은 외부 이미지 소스를 MCP(Model Context Protocol) 서버로 연결하거나, 사용자가 이미지 폴더를 미리 준비해두고 스킬이 해당 폴더에서 이미지를 선택하도록 설계하는 우회 방법이 필요합니다.
업계 동향을 고려하면, n8n이나 Make 같은 기존 노코드 자동화 도구와 비교할 때 Claude Code의 차별점은 에이전트 간 자연어 기반 협업에 있습니다. n8n은 단일 시나리오를 블록 단위로 구성하지만 에이전트 간 의사결정 공유는 제한적인 반면, Claude Code는 리서치 에이전트가 수집한 데이터를 정리 에이전트가 맥락을 이해하며 재구성할 수 있습니다. 하지만 이는 토큰 비용 증가로 이어지므로, 프로젝트 규모가 커질수록 비용 관리 전략(예: 캐싱, 프롬프트 최적화)이 필수적입니다.
데이터 기반 인사이트
영상에서 언급된 구체적인 통계와 사례는 다음과 같습니다:
빌더 조쉬는 1만 명 이상의 뉴스레터 구독자와 Threads, LinkedIn 합산 3만 명 이상의 소셜 미디어 팔로워를 보유한 AI 전문 크리에이터입니다. 이는 AI 자동화 콘텐츠가 실제 비즈니스 규모로 성장할 수 있는 시장 수요를 방증합니다. 뉴스레터 구독자 규모는 니치 분야(AI 자동화/노코드)에서 상당한 영향력을 의미하며, 이러한 커뮤니티를 대상으로 ASC(연간 멤버십 프로그램) 같은 유료 서비스를 운영하는 구조는 1인 크리에이터 비즈니스 모델의 전형적인 사례입니다.
기술적 측면에서, Claude Code의 공식 GitHub 스킬 저장소에는 frontend-design, pptx, web-research 등 10개 이상의 공식 스킬이 오픈소스로 제공됩니다. 이는 Anthropic이 단순한 AI 모델 제공을 넘어 실무 자동화 생태계 구축에 투자하고 있음을 보여줍니다. 특히 pptx 스킬은 python-pptx 라이브러리를 기반으로 하며, 슬라이드 레이아웃, 폰트, 색상 팔레트를 프로그래밍 방식으로 제어할 수 있어 브랜드 가이드라인 준수가 필수인 기업 환경에 적합합니다.
핵심 인사이트
영상을 본 후 기억해야 할 다섯 가지:
- AI 에이전트 조직 설계가 핵심 역량이다 – 단순히 ChatGPT에 질문하는 수준을 넘어, 리서치·정리·디자인·개발 같은 역할을 분업하고 상호작용하도록 설계하는 능력이 업무 효율성을 결정합니다. 실무에서는 자신의 업무 프로세스를 먼저 분석하여 “어떤 작업이 판단이 필요한가(서브 에이전트)”, “어떤 작업이 매뉴얼 반복인가(스킬)”를 구분한 후, 각 역할에 명확한 프롬프트를 작성하는 것부터 시작하세요.
- Claude Code + Cursor + 터미널 조합이 실무 자동화 환경이다 – 웹 기반 ChatGPT나 Claude는 일회성 대화에 적합하지만, 팀 단위 산출물 표준화와 반복 자동화에는 CLI 도구가 유리합니다. Cursor는 코드 에디터이면서 터미널 통합 환경을 제공하므로, 에이전트 .md 파일을 직접 수정하면서 실시간으로 테스트할 수 있습니다.
- Anthropic 공식 스킬을 활용하면 개발 시간을 90% 단축한다 – pptx, frontend-design, web-research 같은 공식 스킬은 이미 수백 시간의 개발과 테스트를 거쳤으므로, GitHub URL만 프롬프트에 포함시키면 즉시 사용 가능합니다. 직접 스킬을 만들려면 프롬프트 엔지니어링과 파일 구조 설계에 수십 시간이 소요되지만, 공식 스킬은 복사-붙여넣기만으로 80-90% 완성도를 확보할 수 있습니다.
- 플랜 모드로 구현 계획을 먼저 검토해야 비용 낭비를 방지한다 – Claude Code에 바로 실행을 지시하면 의도와 다른 폴더 구조나 역할 정의가 생성될 수 있고, 이를 수정하려면 추가 토큰이 소모됩니다. 플랜 모드를 활성화하면 AI가 “agents/ 폴더에 research.md, organize.md를 생성하고, skills/ 폴더에 design.md, pptx.md를 생성하겠습니다”라는 계획을 먼저 제시하므로, 승인 전에 수정 요청을 할 수 있어 시행착오를 최소화합니다.
- 리서치 정보 검증과 이미지 삽입은 현재 수동 개입이 필요하다 – 웹 크롤링으로 수집한 정보는 사실관계 확인 없이 PPT에 포함될 수 있으므로, 리서치 에이전트 프롬프트에 “출처 표기 및 신뢰도 평가” 규칙을 명시하고, 최종 산출물은 사람이 검토해야 합니다. 또한 현재 버전은 이미지 자동 삽입을 지원하지 않으므로, Unsplash 같은 외부 API를 MCP 서버로 연결하거나, 이미지 폴더를 미리 준비하여 스킬이 참조하도록 설정하는 추가 작업이 필요합니다.
요약자 노트
이 영상은 Claude Code의 멀티 에이전트 기능을 활용한 PPT 자동화 솔루션을 실전 시연을 통해 명확하게 보여줍니다. 특히 서브 에이전트(정규직)와 스킬(프리랜서)의 비유는 개념을 직관적으로 이해하는 데 큰 도움이 되며, GitHub 공식 스킬을 가져오는 방법은 즉시 적용 가능한 실용적인 팁입니다.
다만 몇 가지 한계를 염두에 두어야 합니다. 첫째, 리서치 에이전트가 수집한 정보의 정확성이 보장되지 않으므로(예: 잘못된 사업 매각 건수), 실무에서는 최종 검토 단계를 반드시 포함해야 합니다. 둘째, 이미지 자동 삽입 기능이 없어 텍스트 중심 PPT만 생성 가능하므로, 시각 자료가 중요한 마케팅 프레젠테이션에는 추가 작업이 필요합니다. 셋째, 토큰 비용이 프로젝트 규모에 비례하여 증가하므로, 대량 생성 시 비용 관리 전략(캐싱, 프롬프트 최적화)이 필수적입니다.
그럼에도 불구하고, AI 에이전트 오케스트레이션이라는 새로운 업무 패러다임을 제시하고, 이를 누구나 재현 가능한 오픈소스로 공유했다는 점에서 큰 의의가 있습니다. 특히 1인 비즈니스나 소규모 팀이 반복 업무를 자동화하고 전략적 작업에 집중할 수 있도록 돕는 실질적인 솔루션을 제공합니다.
참고 자료
영상에서 언급된 자료와 더 깊이 있는 학습을 위한 출처들:
- PPT 자동화 GitHub 저장소 (오픈소스): https://github.com/uxjoseph/ppt_team_agent
- Claude Code 공식 다운로드: https://claude.ai/claude-code
- Anthropic 공식 스킬 저장소: https://github.com/anthropics/claude-code/tree/main/skills
- Cursor 에디터 다운로드: https://www.cursor.com/
- 빌더 조쉬 뉴스레터 (AI 인사이트): https://maily.so/josh
- 빌더 조쉬 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/uxjosh/
- 빌더 조쉬 Threads: https://www.threads.com/@joshproductletter
- ASC 연간 멤버십 프로그램: https://asc.oopy.io/
이 글은 YouTube 자동 생성 자막(자막 추출일: 2025-12-25)을 바탕으로 작성되었습니다. 영상의 핵심 내용을 정리한 것이므로, 보다 완전한 이해를 위해서는 원본 영상 시청을 권장합니다.