더 나은 대규모 언어 모델(LLM) 개발을 위한 AI 기술 마스터하기

AI 기술이란 무엇인가요?

AI 기술은 LLM 또는 에이전트가 반복적으로 호출할 수 있는 논리와 규칙의 작은 단위입니다. 이 기술은 모델이 특정 작업을 수행하거나 완료하는 방법을 알려주는 구조화된 단위입니다. 매번 그냥 프롬프트를 입력하는 것과는 다릅니다. 기술은 폴더 또는 파일에 저장되며, AI는 작업이 일치하면 이를 로드할 수 있습니다.

Claude에서 기술은 지침과 선택적 코드가 포함된 폴더입니다. Claude는 알고 있는 기술을 스캔하고 작업을 요청할 때 필요한 것만 로드합니다.

OpenAI Codex도 기술을 만들 수 있도록 지원합니다. 이들은 이름, 설명 및 Codex가 사용할 수 있는 지시사항이 포함된 패키지입니다. Codex는 워크플로우에 대해 자동으로 또는 사용자가 지시할 때 스킬을 선택할 수 있습니다.

이 보기에서 스킬은 사용자가 입력한 단일 프롬프트에 덜 의존하고, 대신 이미 사용할 줄 아는 도구를 활용하는 작업자처럼 LLM이 작동하도록 만듭니다.

• 작업 자동화

스킬은 모델이 반복적인 작업을 기억할 수 있게 합니다. 예를 들어, 스킬은 에이전트가 보고서를 작성하는 방법, 슬라이드 데크를 만드는 방법 또는 코드 품질을 확인하는 방법을 알려줄 수 있습니다. 그 스킬이 존재하면 매번 지시사항을 다시 작성할 필요가 없습니다. 에이전트는 스킬을 보고 이를 따를 수 있습니다.

• 도구 호출

에이전트는 세상에서 행동하기 위해 외부 도구와 함께 작업해야 합니다. 스킬은 종종 에이전트가 정의된 방식으로 이러한 도구를 호출할 수 있게 합니다. 스킬은 코드나 스크립트를 포함하거나 서비스, API 또는 도구를 호출하는 방법을 알 수 있습니다. 에이전트가 도구가 필요한 단계를 만나면, 스킬이 이를 안내합니다. 이는 작업을 반복 가능하게 하고, 즉흥적인 프롬프트에서의 무작위 호출을 줄여줍니다.

• 메모리 사용

에이전트에서의 메모리는 하나의 프롬프트를 넘어 정보를 저장하고 재사용하는 능력을 의미합니다. 스킬은 절차, 선호도 또는 워크플로의 단계를 저장하여 이를 도울 수 있습니다. 에이전트는 필요한 경우 관련된 과거 작업 정보를 프롬프트로 다시 불러올 수 있습니다. 메모리는 더 긴 작업이나 에이전트가 시간 경과에 따라 상태를 추적해야 할 때 연속성을 돕습니다.

• 다단계 추론

대규모 언어 모델은 작업을 여러 부분으로 나누면 더 잘 수행합니다. 스킬은 에이전트를 일련의 단계로 안내하는 청사진 또는 지침을 제공함으로써 이 아이디어를 지원합니다. 이들은 에이전트가 매 단계마다 처음부터 추측하지 않도록 보장합니다.

추론 논리를 가진 에이전트는 스킬을 활용하여 다음에 어떤 단계를 수행할지, 무엇을 우선 호출할지, 한 단계의 결과를 다음 단계에 어떻게 연결할지를 결정합니다.

• 에이전트 워크플로우

에이전트 워크플로우는 더 큰 작업을 해결하기 위한 작업과 확인의 시퀀스입니다. 기술은 에이전트가 워크플로우의 일부를 처리할 수 있는 알려진 방법을 제공합니다. Claude와 Codex 모두에서 기술을 쌓거나 결합할 수 있으므로, 에이전트는 여러분이 별도로 지침을 다시 작성하지 않아도 한 단계에서 다음 단계로 이동할 수 있습니다. 에이전트는 기술의 설명을 읽고, 규칙을 불러오며, 맥락에서 작업을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 워크플로우는 데이터 정제로 시작하여 분석, 보고로 진행될 수 있습니다. 각 부분은 하나의 기술일 수 있습니다. 에이전트는 각 단계를 기술이 지시하는 것에 맞춰 고정합니다.

다양한 LLM에서 AI 기술을 생성하는 방법

AI 모델은 특정 작업을 학습하는 데 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 반복적으로 동일한 지시를 입력하는 대신, 이제 이러한 모델들에게 한 번만 가르칠 수 있습니다. 바로 이것이 기술이 필요한 이유입니다. 이는 사람들이 AI와 작업하는 방식을 바꾸고 있습니다. 다만, 각 회사는 이를 약간 다르게 처리하고 있습니다. Claude, OpenAI, 그리고 Anthropic이 각각 이를 어떻게 처리하는지 살펴보겠습니다.

Claude

Claude에서 기술(skill)은 SKILL.md라는 이름의 파일이 포함된 폴더입니다. Claude는 시작 시 이름과 설명을 읽습니다. 작업이 설명과 일치하는 것처럼 보일 때, Claude는 전체 지시를 로드합니다. 파일에는 기술의 기능과 Claude가 이를 사용해야 하는 상황에 대한 설명이 포함되어야 합니다.

Claude에서 예제 스킬로 스킬을 만드는 방법은 무엇인가요?

단계별 가이드를 따라 Claude에서 예제 스킬을 사용하여 빠르게 스킬을 만들어 보세요.

단계 1
1. Claude에 접속하여 "설정"을 클릭하세요.

Claude에 로그인한 후, 메인 화면에서 프로필을 클릭하여 설정 버튼을 찾으세요. 설정 인터페이스로 들어가기 위해 그것을 클릭하세요.

단계 2
1. 예제 스킬을 선택하세요.

"기능"을 클릭하여 "예제 스킬"을 찾아보세요. 여기서 Chat에서 시도해볼 수 있는 여러 예제를 볼 수 있습니다. 원하는 것을 찾아 클릭하여 슬라이드 버튼을 활성화하세요.

단계 3
1. 채팅에서 예시 기술을 시도해보세요

예시 기술을 활성화한 후 채팅에서 사용할 수 있습니다. "채팅에서 시도하기"를 클릭하여 작업을 시작하세요.

Claude가 기술의 능력과 실행 방법을 이해하기 위해 기술을 분석하고 읽은 다음, 기술 내용을 기반으로 워크플로를 수행합니다. Claude가 분석과 작업을 완료할 때까지 잠시 기다려주세요. 그 후 결과를 확인하고 다운로드할 수 있습니다.

Claude에서 맞춤 기술을 만드는 방법

Claude에서 맞춤 기술을 만드는 데 필요한 참고 자료입니다

단계 1
1. 설정에서 맞춤 기술을 추가하세요

설정 인터페이스에서 "기능"에 접근한 후 "추가"를 클릭하여 맞춤 기술을 만드세요 열면 세 가지 옵션이 표시됩니다: 1. Claude로 생성하기 - 자세한 프롬프트를 주면 Claude가 맞춤 기술을 생성합니다 2. 기술 설명 작성하기 - 기술 이름, 설명, 지침을 포함합니다 3. 기술 업로드 - 생성한 기술 파일을 업로드합니다

단계 2
1. 맞춤형 스킬 생성

필요에 따라 생성 방법을 선택할 수 있습니다. 여기에서는 예시로 "스킬 지침 작성"을 선택합니다. Claude에게 창의적인 영화 캐릭터 포스터를 위한 비행기 디자인, 창의성 강조, 대담하면서도 균형 잡힌 색상, 그리고 몇몇 고전 영화에 대한 경의를 포함하도록 설계 도와달라고 요청하고 싶습니다. 아래 이미지는 Claude에게 제공한 지침을 보여줍니다.

단계 3
1. 생성한 스킬 테스트

맞춤형 스킬을 확인한 후에는 "사용자 스킬" 패널에서 스킬을 찾을 수 있습니다. 슬라이드 버튼을 클릭하여 열어보세요. 예제 스킬과 달리, 커스텀 스킬은 완전히 편집 가능합니다. 이제 "채팅에서 시도"를 클릭하여 무엇이 일어나는지 확인해 봅시다.

스킬 지침을 분석하여, AI 스킬의 요구사항과 설명에 따라 Claude는 일관된 생성이 가능한 AI 생성 패널을 만듭니다. 포스터 디자인을 위한 여러 고전적인 영화 스타일 옵션을 제공합니다.

다른 스킬 지침은 서로 다른 결과를 생성합니다. 브랜드 일관성 유지, 데이터 분석, 워크플로 조직화 같은 다양한 작업에 커스텀 AI 스킬을 사용할 수 있습니다. 이 가이드를 통해 Claude에서 커스텀 스킬을 생성하는 방법을 잘 이해하고 배우시길 바랍니다.

OpenAI

OpenAI의 Codex 에이전트는 기술도 지원합니다. Codex에서는 기술이 동일한 개념에 따라 작동합니다: 에이전트가 필요에 따라 로드할 수 있는 지침이 포함된 폴더입니다. 내장 도구를 사용하여 기술을 만드는 데 도움을 받을 수 있습니다. 새로운 기술은 Codex가 매번 전체 프롬프트를 다시 작성하지 않고 반복 가능한 작업을 수행하도록 도와줍니다.

OpenAI는 기술을 재사용 가능한 번들로 정의합니다. 각 기술에는 이름, 짧은 설명, 작업 단계가 포함됩니다. Codex는 설명을 확인하고 사용자 요청과 일치하는 기술을 선택합니다. 표준은 공유된 에이전트 기술 형식에서 비롯됩니다.

OpenAI에서 AI 스킬을 개발하는 방법은 무엇인가요?

코덱스가 초기 파일을 생성하도록 하거나 직접 스킬을 만들 수 있습니다.

단계 1
1. 스킬 생성기 사용하기

Codex CLI 또는 IDE 확장에서 다음 명령을 실행하여 내장 스킬 생성기를 사용하세요: $skill-creator

명령어 뒤에 프롬프트를 추가하여 스킬이 수행해야 할 작업을 설명할 수 있습니다. 생성기는 스킬이 무엇을 하는지, 언제 실행되는지, 오직 명령어만 사용하는지 아니면 코드까지 사용하는지를 묻습니다. 그 후 기본 구조가 포함된 SKILL.md 파일을 생성합니다.

편집기를 사용하는 것을 선호하거나 완전한 통제를 원한다면 스킬을 수동으로 생성할 수도 있습니다.

단계 2
1. 스킬 파일 설정하기

직접 설정하는 경우, 스킬 폴더를 저장할 위치를 선택하세요:

• 개인용으로는 사용자 스킬 경로에 폴더를 생성하세요 (예: ~/.codex/skills/<skill-name>).
• 프로젝트용으로는 해당 저장소의 .codex/skills/<skill-name> 폴더 내에 생성하세요. 그런 다음 해당 폴더 안에 SKILL.md 파일을 만드세요. 맨 위에 아래와 같이 간단한 YAML 프런트 매터를 넣으세요:

--- name: <skill-name> description: <what the skill does and when to use it> ---

그 아래에, 스킬이 따라야 할 지침 또는 예제를 추가하세요. 이 지침은 Codex가 스킬 실행 시 어떻게 행동해야 하는지를 지시합니다.

단계 3
1. 기술 로드 및 사용

SKILL.md 파일을 저장한 후에는 Codex를 재시작해야 새 기술을 찾을 수 있습니다. Codex가 재시작되면, 기술의 이름과 설명을 학습하고, 그 기술이 하는 일과 일치하는 요청이 있을 때 이를 언제 사용할지 알게 됩니다. 기술이 나타나지 않거나 자동으로 작동하지 않을 경우, 다음 세 가지를 확인하세요: 파일이 올바른 폴더에 있는지, SKILL.md를 정확히 철자했는지, 이름과 설명이 너무 길거나 잘못된 형식이 아닌지 확인하세요.

Anthropic (기술 생성자)

Anthropic의 기술 접근 방식은 간단한 텍스트 파일을 중심으로 설계되었습니다. 이 파일들은 명확한 레이아웃을 따르며 복잡한 설정이 필요하지 않습니다. Claude는 필요한 경우에만 이러한 파일을 찾아 로드하여 AI가 빠르게 유지됩니다.

각 기술은 폴더 안에 존재합니다. 핵심 부분은 SKILL.md 파일입니다. 그 파일은 YAML 프런트 매터로 시작하며, 이름과 설명이라는 두 가지 필수 정보를 포함합니다. 파일의 나머지 부분은 기술을 사용하는 단계별 가이드와 예제를 포함합니다. 기술은 작업에 세부 정보가 더 필요하면 같은 폴더에 있는 추가 파일을 참조할 수도 있습니다.

Anthropic에서 AI 기술을 만드는 방법은 무엇인가요?

단계 1
1. 기술 폴더 생성

먼저 기술을 위한 새 폴더를 생성합니다. 폴더 이름은 project-planning-skill과 같이 케밥 케이스를 사용하세요. 이 폴더 안에서 메인 파일은 반드시 SKILL.md로 이름 지정되어야 합니다. 이 파일은 필수이며 대소문자를 구분합니다.

단계 2
1. SKILL.md 파일 작성하기

SKILL.md를 열고 YAML 전환을 시작하세요. 이 기능이 언제 실행되는지 Claude에게 알려줍니다.

전환 아래에, Markdown으로 명확한 지침을 작성하십시오. Claude가 따라야 할 단계들을 설명하고, 사용자 요청 예시를 추가하며, 일반적인 오류와 수정 방법을 포함하세요. 코드, 문서 또는 템플릿이 필요한 기능의 경우 scripts/, references/, 또는 assets/와 같은 선택적 폴더를 추가할 수 있습니다.

단계 3
1. 기능을 업로드하고 테스트하세요.

스킬 폴더를 압축하여 Claude.ai의 설정 → 스킬에서 업로드하거나 Claude Code 스킬 디렉토리에 배치하십시오. 업로드 후, 스킬을 활성화시킬 질문을 함으로써 테스트하십시오.

모든 LLM 스킬에서 공통적으로 사용되는 요소들

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1. 폴더 구조

모든 LLM 스킬은 자체 폴더 안에 위치합니다. 해당 폴더 안에는 SKILL.md라는 파일이 있습니다. 이 파일은 스킬의 주요 내용을 담고 있습니다. 스킬이 코드나 템플릿 같은 추가 리소스를 필요로 한다면 같은 폴더 안에 추가 디렉토리를 넣을 수 있습니다. 폴더는 에이전트가 필요한 경우 찾고 로드할 수 있도록 명확한 이름으로 지정되어야 합니다.

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1. SKILL.md 파일

모든 스킬의 핵심은 SKILL.md 파일입니다. 에이전트는 먼저 이 파일을 찾습니다. 이 파일은 시스템에 스킬이 무엇이며 작업을 어떻게 수행하는지 알려줍니다. 반드시 이 파일을 SKILL.md로 대문자를 사용하여 정확히 이름을 지정하고 폴더의 최상위에 배치해야 합니다. 이 파일이 없으면 에이전트는 폴더를 무시합니다.

3
1. 메타데이터/YAML 프런트매터

SKILL.md 맨 위에는 약간의 메타데이터가 포함되어 있습니다. 이는 YAML이라는 언어로 작성되었습니다. 적어도 두 가지 필드가 포함되어 있습니다:

- name: 기술의 짧은 이름.

- description: 기술이 무엇을 하는지와 언제 사용하는지 설명하는 두세 문장.

에이전트가 시작될 때, 사용 가능한 기술을 찾기 위해 이름과 설명만 읽습니다.

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1. 지침

메타데이터 아래에는 실질적인 지침을 일반 텍스트나 마크다운으로 작성합니다. 이 부분은 에이전트가 작업을 수행하는 방법을 설명합니다. 단계, 예제, 힌트 및 원하는 모든 지침으로 나눌 수 있습니다. 에이전트는 스킬을 사용하기로 결정한 경우에만 이 부분을 읽습니다. 이 방법은 계속 효율적으로 작동하며, 항상 전체 파일을 로드하는 것을 방지합니다.

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1. 선택적 스크립트 또는 코드

작업에 더 많은 코드나 도구가 필요한 경우, 스킬 폴더 내부에 스크립트나 기타 폴더를 추가할 수 있습니다. 이 파일들은 조회해야 하는 실제 코드 파일, 템플릿 또는 문서를 포함할 수 있습니다. 이것들은 필수는 아니지만, 스킬이 단순한 작성 지침만으로는 부족할 때 유용합니다. 에이전트는 필요할 때만 이 파일들을 로드합니다.

AI 스킬과 프롬프트의 차이점은 무엇인가요?

이제 AI 스킬과 프롬프트의 차이점을 알았으니, Pippit을 사용해 AI 생성 프롬프트로 시각적 콘텐츠를 제작하는 방법을 살펴봅시다.

Pippit AI 간단히 살펴보기: LLM에서 AI 프롬프트 시각화

Pippit은 이미지를 생성하고, 비디오를 만들며, 디자인을 한 곳에서 수행할 수 있는 AI 도구입니다. 에이전트처럼 작동하며, 다양한 모드로 명확한 지침을 전달하여 아이디어에 맞는 결과를 얻을 수 있습니다.

AI 기술은 LLM에 사고 방식, 수행 단계, 사용하는 스타일을 지시합니다. 이러한 기술을 설정하면 더 명확하고 유용한 프롬프트를 받을 수 있습니다. 이 프롬프트를 Pippit에서 사용할 수 있습니다.

그것의 AI 비디오 생성기 또는 AI 디자인 에이전트는 프롬프트를 스캔하고 고품질 콘텐츠를 생성합니다. Pippit은 여러 AI 모드에서 실행되기 때문에 동일한 기술 기반 프롬프트를 다양한 방식으로 시도하고 출력물을 목표에 맞게 조정할 수 있습니다.

LLM으로 생성하는 데 Pippit을 선택해야 하는 이유

단계 1
1. LLM이 생성한 AI 프롬프트에 신속 대응

Pippit의 AI 비디오 생성기는 텍스트 프롬프트와 LLM 입력, 제품 링크, 이미지, 문서, 비디오 클립을 활용해 비디오를 생성합니다. 이 플랫폼은 Veo 3.1, Sora 2, Lite 모드, Agent 모드를 포함한 AI 모델을 지원하며, 모든 입력을 자동화된 스크립트, 음성 설명, 자막을 포함한 매력적인 비디오 콘텐츠로 변환합니다. 심지어 디지털 아바타가 등장하는 비디오를 25개 이상의 언어로 음악, 전환 효과, 커스터마이징 요소와 함께 촬영이나 광범위한 편집 경험 없이도 생성할 수 있습니다.

단계 2
1. AI 프롬프트를 실제 장면으로 구현

Pippit에는 Seedream 4.5 또는 Nano Banana Pro를 사용해 아이디어와 참고 이미지를 기반으로 일러스트, 마케팅 이미지, 예술작품 및 기타 이미지를 생성하는 AI 디자인 도구가 포함되어 있습니다. 사용자는 가로 세로 비율을 설정하고 프롬프트를 통해 이미지에 텍스트를 추가하며, 확대, 화질 개선, 부분 수정 및 지우개 옵션을 사용하여 이미지를 편집할 수도 있습니다.

단계 3
1. 게시물을 일정 관리하고 추적하기

Pippit은 자동 게시 기능과 분석 대시보드를 제공하여 손쉽게 소셜 미디어 게시물을 일정 관리하고 추적할 수 있습니다. 최대 한 달치 콘텐츠를 계획하여 Facebook, Instagram 또는 TikTok에 게시할 수 있습니다. 플랫폼의 분석 대시보드는 모든 연결된 플랫폼의 팔로워 증가, 참여도 지표, 노출 수, 콘텐츠 성과에 대한 상세한 통찰력을 제공합니다.

Pippit을 통해 LLM이 생성한 AI 프롬프트를 비디오로 전환하는 방법

프레젠테이션, 소셜 미디어 게시물, 광고 등 다양한 목적을 위한 고품질 비디오를 생성하는 AI 프롬프트에 따라 빠른 3단계를 따르십시오.

단계 1
1. 열기 비디오 생성기

• Pippit 계정에 가입하세요. Google, TikTok 또는 Facebook 로그인을 사용하세요. 가장 편리한 방법을 사용하세요.
• 왼쪽 패널에서 "비디오 생성기"를 클릭하세요.
• LLM에서 생성된 동영상 아이디어를 텍스트 입력란에 입력하세요. 프롬프트는 구체적이어야 합니다. "마케팅 동영상을 만들어주세요"라고만 말하지 마세요. "부드러운 전환, 밝은 색상, 현대적인 음악이 포함된 제품 쇼케이스"와 같이 말하세요.
• 상세할수록 Pippit이 원하는 것을 더 잘 이해합니다. 프롬프트를 기술 설명처럼 생각해 보세요. 이는 Pippit에게 정확히 언제 어떻게 작업해야 하는지 알려줍니다.

단계 2
1. 비디오 생성프롬프트에서

• 사진, 비디오 클립 또는 참고 자료를 업로드하려면 "미디어 및 기타 추가"를 클릭하세요. 이는 기술에 "자산"을 추가하는 것과 같습니다. 이렇게 하면 Pippit이 필요한 원자재를 제공합니다.
• "모델 선택"을 클릭하세요. 필요에 따라 선택하세요. 라이트 모드는 빠르게 마케팅 영상을 제작할 수 있습니다. 에이전트 모드는 창의적이고 유연합니다. Veo 3.1은 현실감 있는 영상을 잘 처리합니다. Sora 2는 세련된 콘텐츠를 제작합니다.
• 에이전트 모드를 선택하면, 원하는 스타일을 보여줄 참고 영상을 Pippit에 업로드하세요.
• "비디오 설정 사용자 지정"을 열고 비디오 길이를 설정하세요. 나레이션 또는 캡션에 사용할 언어를 선택하세요.
• "생성"을 클릭하세요. Pippit이 영상을 만들어줍니다. 애니메이션, 전환 효과 및 특수 효과가 추가됩니다. 모두 당신이 제공한 지시에 기반합니다.

단계 3
1. 내보내기 및 공유

• “더 편집하기”를 클릭하여 편집 인터페이스를 열고 Pippit에서 생성한 내용을 검토하세요.
• 배경을 교체하고, 자동 캡션을 추가하며, 클립을 자르고, 필터를 적용할 수 있습니다. 작은 조정으로 큰 차이를 만들 수 있습니다.
• “다운로드”를 클릭하여 동영상을 컴퓨터에 저장하세요.
• “게시”를 클릭하여 필요한 곳에 바로 공유할 수도 있습니다.

Pippit에서 LLM이 생성한 프롬프트로 이미지를 만드는 방법

아래 링크를 클릭하여 가입한 후 Pippit으로 이미지를, 일러스트를, 또는 작품을 만드는 세 가지 간단한 단계를 따라 진행하세요:

단계 1
1. AI 디자인 열기

• Pippit 웹사이트 상단 오른쪽에서 "무료로 시작하기"를 클릭하세요.
• 이메일, Google, Facebook 또는 TikTok 계정으로 가입하세요. 편리한 방식을 선택하세요.
• "이미지 스튜디오"를 "창작" 아래에서 클릭하세요.
• "AI 디자인"을 "마케팅 이미지 레벨 업" 아래에서 클릭하세요.
• 프롬프트를 입력하세요. 원하는 내용을 구체적으로 작성하세요. 색상, 스타일, 분위기 및 세부사항을 설명하세요. 구체적으로 작성할수록 Pippit이 비전을 더 잘 이해할 수 있습니다.

단계 2
1. 이미지 생성 프롬프트로부터

• 참조 사진을 업로드하려면 "+" 버튼을 클릭하세요. 아마도 당신이 원하는 스타일의 예시가 있을 수 있습니다. 아마도 AI가 영감을 얻어야 할 특정 요소를 원할 수도 있습니다.
• Seedream 또는 Nano Banana 중에서 선택하려면 "모델"을 클릭하세요. 각 모델은 각기 다른 강점을 가지고 있습니다. 확신이 없다면 Auto에 그대로 두고 Pippit이 결정하도록 하세요.
• 프로젝트에 따라 필요한 화면비를 선택하세요.
• 모든 설명에 따라 이미지를 생성하려면 "생성"을 클릭하고 Pippit의 AI가 작업을 완료할 때까지 기다리세요.

단계 3
1. 장치로 내보내기

• 생성된 이미지를 살펴보십시오. 생각하는 것에 가장 가까운 이미지를 선택하십시오.
• 이미지의 특정 부분을 변경해야 한다면 "인페인트(Inpaint)"를 사용하십시오. 얼굴이 올바르게 보이지 않을 수도 있습니다. 아니면 객체를 바꾸고 싶을 수도 있습니다. 이 도구는 전체를 다시 생성하지 않고 작은 영역을 수정할 수 있습니다.
• 이미지 주위에 더 많은 공간이 필요하다면 "아웃페인트(Outpaint)"를 사용하고 화면 비율이나 크기를 선택하십시오. AI는 원본 이미지의 스타일과 일치하도록 새로운 영역을 채워줍니다.
• 이미지에서 이상한 아티팩트나 실수를 제거하려면 "Eraser"를 선택하세요.
• 더 나은 선명도와 더 뚜렷한 세부 사항이 필요하다면 이미지를 확대하세요. 이미지를 인쇄하거나 큰 화면에서 사용할 계획이라면 이 기능이 매우 유용합니다.
• "Download" 메뉴를 열고 파일 형식을 선택하세요. JPG는 용량이 작고 대부분의 용도에 적합합니다. PNG는 더 나은 품질을 유지하며 투명성을 지원해야 하는 경우에 적합합니다.
• 워터마크를 사용할지 결정하고 "Download"를 클릭하여 이미지를 컴퓨터에 저장하세요.

결론

이 기사에서는 AI 기술이 무엇인지 다루고 Claude, OpenAI, Anthropic와 같은 다양한 LLM에서의 개요를 제공했습니다. 우리는 폴더 구조, SKILL.md 파일, 메타데이터, 지침, 그리고 선택적 코드와 같은 기술의 공통 부분도 살펴보았습니다. AI 기술이 일반적인 프롬프트와 어떻게 다른지, 그리고 왜 그것들이 작업을 더 재사용 가능하고 구조화되게 만드는지 확인했습니다. 이 기술을 이해하면 더 나은 콘텐츠를 만들고, 단계를 자동화하며, AI 에이전트에서 더 일관된 결과를 얻을 수 있습니다. 이 구조화된 생성형 AI 기술을 사용하여 Pippit으로 실질적으로 활용할 수 있습니다. 지금 바로 Pippit을 사용해 보세요.

자주 묻는 질문

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1. 생성형 AI 기술은 무엇에 사용되나요?

생성형 AI 기술은 AI가 어떻게 생각해야 하는지, 어떤 단계를 따라야 하는지, 그리고 어떤 유형의 출력을 생성해야 하는지를 정의하는 데 사용됩니다. 이는 간단한 프롬프트를 작성, 분석, 코딩 및 창의적인 작업을 위한 모델이 반복할 수 있는 구조화된 프로세스로 바꿉니다. 의료, 금융, 과학 분야에서 생성형 AI는 보고서 요약, 데이터 분석, 연구 또는 진단 작업 속도 향상과 같은 작업을 돕습니다. 피핏의 AI 에이전트를 사용하면 LLM에서 생성한 프롬프트를 활용해 피핏에서 창작 워크플로를 간소화할 수 있습니다.

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1. AI 기술을 배우는 데 얼마나 걸리나요?

AI 기술 학습은 기본적인 이해를 위한 몇 주와 구조화된 워크플로 및 재사용 가능한 지침 작성에 익숙해지는 데 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 많은 사람들이 간단한 프롬프트 논리부터 시작하여 점진적으로 다단계 기술 및 도구 사용으로 발전합니다. AI 기술 학습 방법과 소요 시간을 알게 된 후에는 피핏에서 구조화된 프롬프트를 직접 비주얼 프로젝트에 테스트하면서 더 실질적인 방식으로 학습 내용을 적용할 수 있습니다.

3
1. 가장 유용한 생성형 AI 기술은 무엇인가요?

가장 유용한 생성형 AI 기술에는 명확한 프롬프트 구조화, 단계별 추론, 콘텐츠 계획, 스타일 제어 및 유사 작업에 대한 지침 재사용 능력이 포함됩니다. 이 기술은 작성, 분석, 설계 및 자동화에 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이 기술은 도구 사용, 상황 관리 및 더 긴 작업 흐름에서 모델을 안내하는 데에도 도움을 줍니다.

4
1. Claude의 기술은 다른 AI 기술과 어떻게 다릅니까?

Claude의 기술은 자연스럽고, 유용하며, 안전한 응답을 이해하고 생성하는 데 중점을 두며, 논리적 사고, 요약 및 지침을 철저히 따르는 것에 강점을 둡니다. 다른 AI와 비교하여, Claude는 더 신중하게 설계되어 해로운 결과를 피하고, 다단계 추론이나 민감한 주제와 같은 미묘하고 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 많은 AI 모델이 속도나 창의성에 강점을 두는 반면, Claude는 유용성과 안전성, 명확성을 균형 있게 제공합니다.

5
1. AI 기술이 일자리를 얻는 데 도움이 될까요?

AI 기술은 현대 도구를 다루는 방법과 AI 시스템에 명확한 지시를 내릴 수 있는 능력을 보여주기 때문에 일자리에 도움이 될 수 있습니다. 이 기술들은 콘텐츠 제작, 마케팅, 데이터 작업 및 AI가 일상적으로 사용되는 제품 팀과 같은 역할에서 유용합니다. 이 기술들은 Pippit을 사용하여 실제로 보여줄 수 있습니다. 구조화된 프롬프트를 AI 도구로 비디오, 이미지 및 캠페인으로 변환할 때 가능합니다.