분류 전체보기24 구글 시트 자동화 완전 정복: 앱스크립트로 업무 효율 10배 높이기 구글 시트 앱스크립트로 반복 업무를 자동화하고 업무 효율을 극대화하는 실전 가이드. 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 단계별 구글 시트 자동화 노하우를 공개한다.구글 시트 자동화가 필요한 이유현대 비즈니스 환경에서 데이터 처리와 분석 업무는 매일 반복되는 필수 과정이다. 엑셀이나 구글 시트에서 동일한 작업을 매번 수작업으로 처리하는 것은 시간 낭비일 뿐만 아니라 휴먼에러 발생 가능성을 높인다.구글 시트 자동화를 통하면 다음과 같은 업무들을 완전히 자동으로 처리할 수 있다:데이터 입력과 정리 작업보고서 생성과 배포이메일 자동 발송데이터 시각화와 차트 생성외부 API 연동을 통한 실시간 데이터 수집구글 앱스크립트 기본 개념과 시작 방법구글 앱스크립트는 구글이 제공하는 클라우드 기반 자바스크립트 플랫폼이다. 별도.. 2025. 7. 27. AI 코딩 어시스턴트 비교: GitHub Copilot vs Cursor vs Claude Code 2025년 프로그래머들이 가장 많이 사용하는 AI 코딩 도우미인 GitHub Copilot, Cursor, Claude Code를 실제 사용 경험을 바탕으로 비교한다. 각 도구의 장단점, 가격, 사용법을 쉽게 설명하고 초보자부터 전문가까지 자신에게 맞는 AI 코딩 파트너를 찾을 수 있도록 실용적인 가이드를 제공한다.AI가 코딩을 도와주는 시대가 왔다컴퓨터 프로그래밍이 어렵다고 생각하는 사람들이 많다. 하지만 2025년 현재 인공지능이 코딩을 도와주는 도구들이 등장해서 프로그래밍이 훨씬 쉬워졌다. 마치 구글 번역기가 외국어를 쉽게 만들어준 것처럼, AI 코딩 어시스턴트는 프로그래밍을 누구나 할 수 있게 만들어주고 있다.현재 가장 인기 있는 세 가지 AI 코딩 도구가 있다. Microsoft가 만든 GitH.. 2025. 7. 26. AI 코딩 어시스턴트 비교: GitHub Copilot vs Cursor vs Claude Code 2025년 개발자들이 주목하는 AI 코딩 어시스턴트 GitHub Copilot, Cursor, Claude Code의 기능과 성능을 실제 사용 경험과 벤치마크 데이터를 바탕으로 심층 비교한다. 각 도구의 가격, 통합 방식, 코드 생성 품질, 실무 활용도를 종합 분석하여 개발 환경과 프로젝트 규모에 맞는 최적의 AI 코딩 파트너를 선택할 수 있는 완벽한 가이드를 제공한다. 🚀 2025년 AI 코딩 어시스턴트 현황인공지능이 개발 워크플로우의 핵심으로 자리잡은 2025년, 세 가지 주요 AI 코딩 어시스턴트가 개발자들의 선택을 받고 있다. GitHub의 검증된 생태계를 기반으로 한 Copilot, VS Code를 뛰어넘는 AI 네이티브 에디터 Cursor, 그리고 터미널에서 직접 작동하는 Anthropic의.. 2025. 7. 26. Claude vs ChatGPT vs Gemini: 2025년 AI 모델 성능 비교 분석 2025년 최신 AI 모델인 Claude 4, ChatGPT o3/GPT-4.5, Gemini 2.5 Pro의 코딩, 추론, 멀티모달 성능을 실제 벤치마크 데이터로 비교 분석한다. 각 모델의 강점과 약점, 실무 활용도, 가격 대비 성능을 종합적으로 검토하여 개발자와 기업이 최적의 AI 모델을 선택할 수 있도록 가이드를 제공한다. 📊 2025년 AI 모델 경쟁 현황2025년은 인공지능 모델들이 전례 없는 성능 향상을 보여주는 해이다. Anthropic의 Claude 4가 코딩 벤치마크에서 새로운 기록을 세웠고, OpenAI는 추론에 특화된 o3 시리즈와 대화형 GPT-4.5를 동시에 출시했으며, Google의 Gemini 2.5 Pro는 멀티모달 처리에서 독보적인 위치를 차지하고 있다.Claude 4: .. 2025. 7. 24. AI + 노코드 자동화의 한계는 어디까지인가 – 사람이 개입해야 하는 5가지 순간 아무리 잘 짜인 자동화도, ‘사람’이 필요한 순간이 있다.AI와 노코드 도구가 확장되는 시대, 우리는 어느 지점에서 멈추고 개입해야 할까? 1. 판단이 필요한 예외 상황 – AI는 ‘맥락’을 완벽히 이해하지 못한다자동화의 가장 큰 한계는 맥락(Context) 에 있다.예를 들어, 고객 이메일 응대를 자동화한다고 해보자. AI가 문맥을 분석해 ‘불만 접수’인지 ‘단순 문의’인지를 구분하더라도, 비꼬는 어조나 중의적인 표현까지 해석하기는 어렵다.특히 아래와 같은 예외 상황에서는 사람이 반드시 개입해야 한다."진짜 실망입니다. 그런데 다시 주문하고 싶네요" → 자동화 시스템은 클레임인지, 구매 의사인지 구분 못함"그냥 귀찮아서 쓰는 거예요" → 의도 파악 실패 가능👉 자동화는 정형화된 패턴에 강하지만, 맥락.. 2025. 7. 23. 노코드로 시작하는 첫 번째 AI 에이전트 구축 노코드 AI 에이전트 구축 완전 가이드 | Zapier, Make.com으로 고객 문의 응답, 데이터 수집 분석, 소셜미디어 관리 자동화하기. 프로그래밍 지식 없이도 실용적인 AI 에이전트 만드는 방법 공개 노코드로 시작하는 첫 번째 AI 에이전트 구축노코드 AI 에이전트 구축의 현실적 접근AI 에이전트 구축에 대한 관심이 높아지고 있지만, 많은 사람들이 복잡한 프로그래밍 기술이 필요하다고 생각하여 시작을 망설이고 있습니다. 하지만 2025년 현재, 노코드 플랫폼들의 발전으로 인해 프로그래밍 경험이 없는 사람도 충분히 실용적인 AI 에이전트를 구축할 수 있게 되었습니다. 이러한 접근 방식은 단순히 기술적 진입장벽을 낮추는 것을 넘어, 아이디어를 빠르게 실현하고 테스트할 수 있는 환경을 제공합니다.노코드.. 2025. 7. 19. 이전 1 2 3 4 다음
