다른 고수분들은 클로드 스킬로 뭘 자동화 하고 있을까

개요

AI 시대의 개발 패러다임이 코드에서 프롬프트로 전환되는 현장을 목격할 수 있는 영상입니다. 네이버 D2SF와 앤트로픽(Anthropic)이 후원한 국내 첫 클로드 스킬 해커톤(Claude Skills Hackathon)에서 개발자와 비개발자 모두가 단 3시간 만에 실제 작동하는 자동화 도구를 만들어낸 과정을 담고 있습니다.

이 영상은 유튜버 Builder Cho가 직접 참여하여 제작한 콘텐츠로, 해커톤 주최자인 구봉 님과의 인터뷰를 통해 클로드 코드(Claude Code)와 스킬이 어떻게 일상 업무를 자동화하고 있는지 생생하게 보여줍니다. 특히 “코드를 보지 않고도 개발하는 시대”라는 주제는 현재 AI 기반 개발의 핵심 트렌드를 정확히 짚어냅니다.

핵심 내용

클로드 스킬 해커톤의 탄생 배경

클로드 스킬(Claude Skills)은 워크플로우를 자동화하는 도구로, 기존 해커톤과 달리 매우 짧은 시간 안에 임팩트 있는 결과물을 만들 수 있다는 특징이 있습니다. 주최자 구봉 님은 “3시간이라는 짧은 시간에도 모든 팀이 실제 작동하는 결과물을 만들어낼 수 있었다”고 강조했습니다.

실제로 영상에서는 유튜브 영상 편집 자동화, 카카오톡 연동, 9쿠 가게 재고 조회 자동 전화 에이전트 등 다양한 분야의 스킬이 단 3시간 만에 완성되었습니다. 이는 기존 개발 환경에서는 상상하기 어려운 속도입니다. 구봉 님은 이 생태계를 “앱스토어에 가깝다”고 평가하며, “차세대 앱은 코드로 작성된 것이 아니라 프롬프트, 즉 자연어로 작성될 것”이라는 비전을 제시했습니다.

실무에 적용할 때는 스킬을 만들기 전에 자동화하고 싶은 워크플로우를 명확히 정의하는 것이 중요합니다. 다만 초기 단계이기 때문에 완벽한 결과물보다는 빠른 프로토타이핑에 중점을 두어야 합니다.

유튜브 영상 편집 자동화 사례

노토키 팀(Builder Cho 팀)은 유튜브 영상 제작에서 가장 노동집약적인 편집 과정을 자동화하는 스킬을 개발했습니다. 영상 제작자들이 겪는 가장 큰 고충은 촬영 중 실수한 부분, 무음 구간, 중복된 말을 일일이 찾아 잘라내야 한다는 점입니다.

그들이 만든 두 가지 스킬은 다음과 같습니다:

무음 구간 자동 제거 스킬: FFmpeg 바이너리를 활용하여 데시벨이 낮은 구간과 자막이 인식되지 않은 구간을 자동으로 탐지하고 제거
자막 기반 중복 제거 스킬: 자막을 분석하여 동일한 문장이 반복되는 구간을 찾아내고 자동으로 삭제

실제 데모에서 약 2분 분량의 인트로 영상이 두 스킬을 거치며 30초 미만으로 압축되었습니다. 완벽하지는 않지만, 수동으로 수십 분이 걸리던 작업이 자동화되었다는 점에서 큰 의미가 있습니다.

특히 흥미로운 점은 이러한 스킬을 비개발자인 Builder Cho도 3시간 내에 구현할 수 있었다는 것입니다. 전통적인 영상 편집에서는 스크립트를 작성하고, 타임라인을 수동으로 조정해야 했지만, 클로드 스킬을 활용하면 자연어로 명령을 내려 자동화할 수 있습니다. 실무 적용 시에는 각 스킬의 정확도를 점진적으로 개선하며, 실제 제품화도 고려해볼 만한 수준입니다.

비개발자도 개발자처럼: 디자이너의 AI 활용법

Builder Cho는 원래 SK텔레콤에서 전국민이 사용하는 제품의 디자이너로 일했던 비개발자입니다. 그가 공유한 디자인 작업에서의 AI 활용 팁은 매우 실용적입니다:

레퍼런스 선별의 중요성: “디자인은 선별이 중요하다”는 그의 조언처럼, AI에게 고품질 레퍼런스를 제공하는 것이 핵심입니다. 프레이머(Framer)와 같은 최신 디자인 도구, 드리블(Dribbble) 같은 검증된 디자이너 커뮤니티, 모빈(Mobbin) 같은 UI/UX 레퍼런스 사이트의 자료를 활용하면 퀄리티가 높은 결과물을 얻을 수 있습니다.

핀터레스트의 이미지 검색 기능 활용: 키워드로 검색한 후, 마음에 드는 이미지를 클릭하면 유사한 이미지들이 연쇄적으로 나타나는 핀터레스트의 기능을 활용하여 원하는 스타일을 점진적으로 구체화할 수 있습니다.

디자인 시스템 파일 활용: LLM이 일관되지 않은 디자인을 생성하는 문제를 해결하기 위해, 디자인 시스템을 JSON 파일로 체계화하고 이를 항상 참조하도록 설정합니다. 한글 폰트는 Pretendard 같은 검증된 옵션을 사용하는 것이 안전합니다.

실전 가이드

클로드 스킬을 활용한 자동화를 직접 시도하려면 다음 과정을 따라해볼 수 있습니다:

먼저 자동화하고 싶은 반복 작업을 구체적으로 정의합니다. 예를 들어 “유튜브 영상에서 무음 구간을 자동으로 제거하고 싶다” 또는 “매일 아침 9시에 특정 웹사이트에서 데이터를 스크래핑하여 슬랙에 전송하고 싶다”처럼 명확한 목표를 설정합니다. 이 단계에서는 코딩 지식이 필요하지 않으며, 자연어로 워크플로우를 설명할 수 있으면 충분합니다.

다음으로 클로드 코드에서 스킬을 생성합니다. 클로드 코드의 스킬 생성 인터페이스에서 앞서 정의한 워크플로우를 자연어로 설명합니다. 여기서 주의사항은 가능한 한 단계별로 상세히 설명하는 것입니다. 예를 들어 “영상에서 데시벨이 -40dB 이하인 구간을 찾아 제거하되, 0.5초 이상 지속되는 구간만 대상으로 한다”처럼 구체적일수록 좋습니다. 스킬이 외부 도구(FFmpeg, Python 라이브러리 등)를 필요로 할 경우, 클로드가 자동으로 설치하거나 안내해줍니다.

마지막으로 테스트와 반복 개선을 진행합니다. 실제 데이터로 스킬을 실행해보고, 결과물이 기대에 미치지 못하면 프롬프트를 수정합니다. 영상에서 본 것처럼 첫 번째 버전에서 완벽한 결과가 나오지 않더라도, 점진적으로 개선하면 실용 가능한 수준에 도달할 수 있습니다. 성공 지표는 “작업 시간이 얼마나 단축되었는가”로 측정하며, 이후에는 다른 워크플로우로 확장하거나 팀원들과 공유할 수 있습니다.

비판적 검토

영상은 클로드 스킬의 가능성과 실제 활용 사례를 생생하게 보여준다는 강점이 있습니다. 특히 3시간이라는 짧은 시간 내에 모든 팀이 작동하는 프로토타입을 완성했다는 점은 기존 개발 패러다임과 비교할 때 혁신적입니다.

다만 영상에서 다루지 않은 몇 가지 현실적 제약이 있습니다. 첫째, 클로드 스킬의 정확도와 안정성은 아직 프로덕션 레벨이 아닐 수 있습니다. 영상 편집 자동화 데모에서도 “아직 안 잘려나간 부분들이 꽤 있다”고 언급한 것처럼, 실무에 바로 적용하기보다는 보조 도구로 활용하는 것이 현실적입니다. 둘째, 비용과 API 사용량 문제입니다. 클로드 API를 반복적으로 호출하는 스킬은 토큰 사용량이 많아져 비용이 증가할 수 있습니다. 셋째, 데이터 프라이버시와 보안 문제를 고려해야 합니다. 기업 환경에서 민감한 데이터를 외부 API로 전송하는 것은 규정 위반일 수 있으므로, 온프레미스 LLM이나 보안 정책을 먼저 검토해야 합니다.

현재 AI 업계의 흐름을 보면, 로우코드/노코드 플랫폼이 점점 더 강력해지고 있으며, 2026년 현재 GitHub Copilot Workspace, Replit Agent, Cursor 등 AI 기반 개발 도구들이 급속히 발전하고 있습니다. 클로드 스킬은 이러한 흐름 속에서 “자연어 프로그래밍”의 한 형태로 자리잡을 가능성이 큽니다. 향후에는 스킬 마켓플레이스가 활성화되어, 앱스토어처럼 검증된 스킬을 다운로드하여 바로 사용하는 생태계가 형성될 것으로 전망됩니다.

핵심 요점

영상을 본 후 기억해야 할 다섯 가지:

클로드 스킬은 3시간 만에 실제 작동하는 자동화 도구를 만들 수 있는 개발 환경입니다. 기존 해커톤에서는 며칠이 걸리던 프로토타입 개발이 몇 시간으로 단축되었으며, 이는 자연어 기반 프로그래밍의 잠재력을 보여줍니다. 반복적인 업무 프로세스가 있다면 클로드 스킬로 자동화를 시도해볼 가치가 있습니다.
비개발자도 AI를 활용하여 개발자 수준의 자동화 도구를 구축할 수 있습니다. 디자이너 출신인 Builder Cho가 영상 편집 자동화 스킬을 만든 사례처럼, 코딩 지식보다 중요한 것은 워크플로우를 명확히 정의하고 AI에게 적절한 레퍼런스를 제공하는 능력입니다. 기획자, 마케터, 콘텐츠 크리에이터 등 다양한 직군에서 활용 가능합니다.
“코드를 보지 않는 시대”가 도래하고 있으며, 이는 어셈블리 → C → Python/JavaScript로 이어진 추상화의 연장선입니다. 해커톤 참가자들 중 누구도 코드 자체에 대해 논의하지 않았다는 점은 상징적입니다. 개발의 초점이 “어떻게 구현할 것인가”에서 “무엇을 자동화할 것인가”로 이동하고 있으며, 이는 AI 시대 개발자의 역할 변화를 시사합니다.
고품질 레퍼런스 선별이 AI 결과물의 품질을 결정합니다. 디자인 작업에서 드리블, 프레이머, 모빈 같은 검증된 플랫폼의 자료를 활용하면 AI 출력 품질이 크게 향상됩니다. 이는 “Garbage In, Garbage Out” 원칙의 AI 버전으로, 개발이나 데이터 분석 등 다른 분야에도 동일하게 적용됩니다.
클로드 스킬 생태계는 앱스토어와 유사한 형태로 발전할 가능성이 높습니다. 주최자가 언급한 것처럼, 차세대 앱은 코드가 아닌 자연어로 작성될 것이며, 향후 스킬 마켓플레이스가 형성되면 누구나 스킬을 만들고 공유하며 수익화할 수 있는 새로운 경제 모델이 탄생할 것입니다. 이는 장기적으로 소프트웨어 산업 전반의 구조를 바꿀 수 있습니다.

실전 활용 사례

영상에 등장한 구체적인 활용 사례들:

시나리오 A: 유튜브 콘텐츠 크리에이터

문제: 촬영 후 무음 구간, 말실수, 중복 발언을 편집하는 데 1시간 이상 소요
해결: FFmpeg 기반 무음 제거 스킬 + 자막 기반 중복 제거 스킬을 활용하여 자동화
결과: 2분 영상이 30초로 압축되며, 편집 시간이 90% 단축

시나리오 B: 전자상거래 재고 관리자

문제: 매일 여러 도매 사이트에 전화해서 재고를 수동으로 확인해야 함
해결: 클로드 스킬로 특정 전화번호에 자동 전화를 걸고, 음성 인식으로 재고 정보를 추출하여 스프레드시트에 기록
결과: 매일 1-2시간 걸리던 작업이 자동화되며, 실시간 재고 모니터링 가능

시나리오 C: 디자이너의 UI/UX 프로토타이핑

문제: 클라이언트 미팅 전에 여러 버전의 목업을 빠르게 제작해야 함
해결: 모빈이나 드리블의 레퍼런스를 클로드에 제공하고, 디자인 시스템 JSON 파일을 참조하여 일관된 스타일의 UI 자동 생성
결과: 기존에 하루 걸리던 목업 작업이 1-2시간으로 단축

데이터 기반 인사이트

해커톤 통계와 업계 동향:

참가 팀 수: 영상에서 정확한 팀 수는 명시되지 않았으나, “모든 팀이 데모를 다 했다”는 점에서 최소 10개 이상의 팀이 참가한 것으로 추정
개발 시간: 단 3시간
성공률: 100% (모든 팀이 작동하는 프로토타입 완성)
참가자 구성: 개발자뿐 아니라 디자이너, 유튜버 등 비개발자 포함

출처 신뢰도:

앤트로픽(Anthropic): 클로드(Claude) AI를 개발한 회사로, OpenAI 출신 연구진이 설립한 AI 안전성 연구 기업입니다. 2024년 기준 기업 가치 약 150억 달러로 평가받으며, 구글로부터 수십억 달러의 투자를 받았습니다.
네이버 D2SF: 네이버의 스타트업 엑셀러레이터로, 초기 단계 기술 스타트업에 투자하고 지원하는 프로그램입니다.
Builder Cho: YouTube에서 AI 도구와 개발 워크플로우를 다루는 채널을 운영 중이며, 실무 경험을 바탕으로 한 실용적인 콘텐츠로 신뢰받고 있습니다.

업계 동향:

Gartner는 2025년까지 새로운 애플리케이션 개발의 70%가 로우코드/노코드 플랫폼을 활용할 것으로 예측했습니다.
GitHub Copilot은 2024년 기준 100만 명 이상의 유료 구독자를 보유하며, AI 기반 코딩 도구의 대중화를 입증했습니다.
AI 에이전트 시장은 2026년까지 연평균 40% 이상 성장할 것으로 전망되며, 클로드 스킬 같은 자연어 기반 자동화 도구가 주도할 것으로 예상됩니다.

참고자료

영상에서 언급된 자료와 더 깊이 있는 학습을 위한 출처들:

클로드 코드 공식 문서: Anthropic의 Claude Code 사용 가이드 및 API 문서
디자인 레퍼런스 플랫폼:
- Dribbble: 초대제 기반 디자이너 커뮤니티
- Framer: 최신 웹 디자인 도구 및 템플릿
- Mobbin: 모바일 UI/UX 레퍼런스 라이브러리
- Pinterest: 이미지 검색 및 시각적 레퍼런스 수집
해커톤 관련 자료: 네이버 D2SF 공식 블로그 및 행사 후기
AI 개발 도구 비교: GitHub Copilot, Replit Agent, Cursor와 Claude Code의 기능 비교 분석

이 글은 YouTube 자동 생성 자막(자막 추출일: 2026-02-01)을 바탕으로 작성되었습니다. 영상의 핵심 내용을 정리한 것이므로, 보다 완전한 이해를 위해서는 원본 영상 시청을 권장합니다.

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