AI 작업환경을 맥에 붙일 때 성능보다 먼저 확인한 것들
맥미니 M4를 쓰면서 처음 기대한 것은 단순했습니다. 작은 컴퓨터 하나를 켜두고, 그 위에서 AI 도구와 자동화 도구를 계속 돌리면 작업이 꽤 편해질 것 같았습니다. 그런데 실제로 붙여보니 먼저 확인해야 할 것은 성능이 아니었습니다. 모델이 얼마나 빠른지, 어떤 도구가 더 똑똑한지보다 먼저 막히는 부분이 있었습니다. 권한, 폴더 경로, 외장 SSD 연결, 자동 실행, 메시지 응답 조건…
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디스코드에서 AI 직원에게 말로 업무를 시켜보려다 알게 된 것들
디스코드 음성 채널에 AI 에이전트를 붙여 STT, TTS, VoiceReceiver, follow-me 구조를 테스트하며 확인한 장점과 한계를 정리했습니다.
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Obsidian 노트를 AI 작업 지시서로 바꾸는 법
Obsidian 노트를 AI에게 넘길 수 있는 작업 지시서 형태로 정리하는 방식.
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Codex, OpenClaw, Hermes. 누가 뭘 해야 덜 꼬이나
Codex, OpenClaw, Hermes를 기능표가 아니라 작업 위치 기준으로 나눠본 기록.
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Hermes까지 붙이니 AI 작업 흐름이 조금 달라졌다
Hermes를 원격 실행자가 아니라 작업 전달 통로로 보게 된 이유를 정리했다.
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OpenClaw를 붙여보니 모델보다 먼저 봐야 할 게 있었다
OpenClaw를 붙이며 모델보다 먼저 확인해야 했던 런타임 상태와 운영 기준을 정리했다.
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맥미니 M4를 AI 작업대로 쓰며 알게 된 것
맥미니 M4를 개인 AI 작업대로 쓰면서 역할을 어떻게 나눴는지 정리했다.
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Codex Computer Use로 맥 설정을 맡기며 정리한 선
Codex Computer Use에 맥 설정과 브라우저 확인을 맡겨보며, 어디까지 자동화하고 어디서 멈출지 정리한 기록입니다.
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Gemini 맥 앱과 NotebookLM을 내 작업 흐름에 붙이기 전 본 것
Gemini 맥 앱과 NotebookLM 업데이트를 내 AI 작업 흐름에 붙일 수 있을지, 기능보다 운영 기준부터 본 기록입니다.
