AI 도구 매일 노트 — 해고된 개발자의 기록

블로그를 만들고 글을 열심히 쓰는데 검색에 안 나온다면 이 5가지를 확인해봐라. Google 공식 문서와 실전 경험을 기반으로 가장 흔한 실수를 정리한다. 실수 1: Google Search Console에 등록 안 함 가장 많이 하는 실수다. 블로그를 만들었다고 Google이 자동으로 찾아주지 않는다. Search Console에 등록하고 사이트맵을 제출해야 Google이 “이 사이트가 있구나”를 인식한다. 등록 방법: 1. search.google.com/search-console 접속 2. “속성 추가” → 블로그 URL 입력 3. 소유권 확인 (Blogspot은 자동, WordPress는 메타 태그) 4. 사이트맵 제출 (Blogspot: feeds/posts/default ) 등록 후 1~2주면 검색 데이터가 들어오기 시작한다. 실수 2: 메타 설명을 안 씀 검색 결과에서 제목 아래 나오는 회색 텍스트가 메타 설명이다. 이걸 안 쓰면 Google이 본문에서 임의로 뽑아서 보여준다. 그러면 검색자가 “이 글이 내가 찾는 거야?”를 판단하기 어렵고 클릭률이 떨어진다. 메타 설명 규칙: - 160자 이내 - 글의 핵심 내용을 자연스러운 문장으로 - 키워드 나열 금지 (Google이 무시함) - 모든 글마다 고유하게 Blogspot: 글 편집 → 우측 “검색 설명”에 입력. 실수 3: 사이트 속도를 신경 안 씀 Google은 Core Web Vitals로 사이트 속도를 평가한다. 지표 좋음 나쁨 LCP (최대 콘텐츠 페인트) 2.5초 이하 4초 이상 INP (다음 페인트 상호작용) 200ms 이하 500ms 이상 CLS (레이아웃 변경) 0.1 이하 0.25 이상 확인 방법: PageSpeed Insights 에 블로그 URL 입력. 속도를 느리게 만드는 주범: - 최적화 안...

AEO(Answer Engine Optimization)는 ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview 같은 AI 검색 엔진이 내 콘텐츠를 답변의 출처로 인용하도록 최적화하는 것이다. SEO가 검색 순위를 올리는 거라면, AEO는 AI가 내 글을 “정답”으로 골라가게 만드는 것이다. SEO만으로는 부족해졌다 Google 검색의 45%에 AI Overview가 나온다. 사용자가 검색하면 AI가 먼저 답변을 보여주고, 그 아래에 기존 검색 결과가 나온다. 문제는 AI Overview에 인용되는 페이지와 기존 검색 1페이지 결과가 15%만 겹친다 는 것이다. (Backlinko 분석) 검색 1위를 해도 AI가 인용 안 할 수 있고, 검색 21위여도 AI가 인용할 수 있다. 검색 순위와 AI 인용은 별개의 게임이다. AI는 어떤 글을 인용하는가 Princeton 대학 연구(KDD 2024) 에서 AI 가시성을 올리는 방법별 효과를 측정했다. 방법 AI 가시성 증가 출처 인용 추가 +40% 통계/숫자 추가 +37% 전문가 인용문 추가 +30% 권위적 톤 +25% 명확성 개선 +20% 키워드 스터핑 -10% (해로움) 가장 강한 조합은 유창한 문장 + 구체적 통계 다. 키워드를 반복하는 건 오히려 해롭다. 특히 순위가 낮은 사이트일수록 효과가 크다. 출처 인용 추가만으로 최대 115% 가시성 증가 가 나온 사례도 있다. 새 블로그에게 가장 좋은 소식이다. AEO 4가지 핵심 전략 1. 첫 200자에 답변을 넣어라 AI는 글 전체를 읽지만 인용할 때는 첫 부분에서 답변을 추출 한다. 나쁜 예: “오늘날 급변하는 AI 시대에서 우리는…” (200자 동안 답 없음) 좋은 예: “AEO는 AI 검색 엔진이 내 콘텐츠를 인용하도록 최적화하는 것이다.” (첫 문장이 ...

Claude와 ChatGPT를 실제로 써본 기준으로 비교한다. 벤치마크 점수가 아니라 실무에서 체감되는 차이를 정리한다. 2026년 4월 기준이다. 한눈에 보는 비교 항목 Claude (Anthropic) ChatGPT (OpenAI) 최신 모델 Opus 4.6 GPT-5 코딩 강함 (Claude Code CLI) 보통 (Copilot 연동) 글쓰기 자연스러운 톤, 긴 글 강함 구조적, 형식적 톤 이미지 생성 불가 DALL-E 내장 컨텍스트 윈도우 100만 토큰 12.8만 토큰 파일 접근 Claude Code로 직접 수정 업로드만 가능 플러그인/앱 스킬 시스템 (신규) GPTs 스토어 (성숙) 가격 Pro $20/월 Plus $20/월 무료 플랜 있음 (일일 제한) 있음 (모델 제한) 코딩 — Claude가 앞선다 코딩에서 가장 큰 차이는 Claude Code다. Claude Code는 터미널에서 실행되는 CLI 도구로 프로젝트 폴더 전체를 읽고 파일을 직접 생성하고 수정하고 실행까지 한다. ChatGPT는 대화창에서 코드를 생성해주지만 직접 파일을 만들거나 실행하지는 못한다. 코드를 복사해서 붙여넣는 단계가 필요하다. 실제로 Claude Code에게 “Blogger API로 자동 발행하는 스크립트 만들어줘”라고 지시했을 때 30분 만에 작동하는 스크립트가 나왔다. 같은 요청을 ChatGPT에 하면 코드는 나오지만 파일 생성과 실행은 직접 해야 한다. 글쓰기 — 톤이 다르다 같은 주제(“AI 코딩 도구의 장단점을 500자로 써줘”)를 던져보면 차이가 보인다. ChatGPT는 “결론적으로”, “중요한 것은” 같은 표현을 쓰고 번호 리스트로 정리하는 경향이 강하다. 체계적이지만 AI가 쓴 티가 난다. Claude는 문장 길이가 다양하고 대화체...

Claude Code와 Cursor를 실제로 써본 기준으로 비교한다. 둘 다 AI 코딩 도구지만 작동 방식이 근본적으로 다르다. 2026년 4월 기준이다. 한눈에 보는 비교 항목 Claude Code Cursor 유형 터미널 CLI IDE (VS Code 포크) 작동 방식 대화로 지시 → 파일 생성/수정/실행 코드 편집 중 AI 보조 파일 접근 프로젝트 전체 읽기/쓰기 열린 파일 + 컨텍스트 실행 직접 실행 + 디버깅 실행은 별도 터미널 언어 한국어 지시 가능 한국어 가능 (영어 권장) 자동완성 없음 (대화 기반) Tab 자동완성 (핵심 기능) 가격 Claude Pro $20/월 무료 + Pro $20/월 강점 프로젝트 전체 작업, 자동화 기존 코드 편집, 실시간 보조 근본적 차이 — 대화 vs 편집 이게 가장 중요한 차이다. Claude Code 는 대화한다. “블로그 자동 발행 스크립트 만들어줘”라고 말하면 파일을 만들고 의존성을 설치하고 실행까지 한다. 코드 에디터를 열 필요가 없다. Cursor 는 편집을 돕는다. 코드를 쓰고 있으면 다음 줄을 예측하고 선택한 코드를 리팩토링하거나 에러를 설명해준다. 코드 에디터 안에서 작동한다. 비유하면: Claude Code = “이거 만들어줘”라고 시키는 것 Cursor = 옆에서 같이 코딩하는 것 언제 Claude Code가 맞는가 새 프로젝트를 처음부터 만들 때. “마크다운 파일을 Blogger API로 발행하는 스크립트 만들어줘.” 이 한 문장으로 프로젝트가 시작된다. 파일 구조, 설정, 의존성까지 전부 만든다. 자동화 스크립트를 만들 때. 실제로 Claude Code로 만든 것: - Blogger API 자동 발행 스크립트 - Threads API 자동 발행 스크립트 - 두 개 모두 코드를 직접 쓰지 않고 ...

바이브코딩(vibe coding)은 코드를 직접 쓰지 않고 AI에게 자연어로 지시해서 프로그램을 만드는 방식이다. “이런 기능 만들어줘”라고 말하면 AI가 코드를 작성하고 실행까지 한다. 이 글에서는 Claude Code로 바이브코딩을 시작하는 방법과 실제로 만든 것을 정리한다. 바이브코딩이 뭔가 Andrej Karpathy (전 Tesla AI 디렉터, 현 OpenAI)가 2025년에 처음 쓴 용어다. 핵심은 이거다: 코드를 쓰는 게 아니라 AI에게 원하는 걸 설명하고 결과를 확인하고 안 되면 다시 설명한다. 프로그래밍 언어를 몰라도 된다. 한국어로 지시해도 된다. 다만 “AI가 다 해준다”는 과장이다. 요구사항을 구체적으로 말하는 능력이 필요하다. 왜 Claude Code인가 바이브코딩 도구는 여러 개 있다. 도구 특징 바이브코딩 적합도 Claude Code 터미널 CLI, 파일 직접 생성/수정/실행 자동화 프로젝트에 강함 Cursor IDE 내장, 코드 편집 보조 기존 프로젝트 수정에 강함 GitHub Copilot IDE 내장, 자동완성 한 줄씩 보조, 전체 프로젝트는 약함 Claude Code가 바이브코딩에 적합한 이유: 파일을 직접 만든다. “이 기능 만들어줘”라고 하면 코드 파일, 설정 파일, 디렉토리 구조를 한 번에 생성한다. 복사-붙여넣기 단계가 없다. 실행하고 디버깅까지 한다. 만들고 바로 실행해서 에러가 나면 알아서 고친다. 한국어로 지시할 수 있다. “블로그 자동 발행 스크립트 만들어줘” 이 한 문장이면 시작된다. 실제로 바이브코딩으로 만든 것 직접 만든 사례 2개를 공개한다. 사례 1: 블로그 자동 발행 시스템 마크다운으로 글을 쓰면 터미널에서 명령어 한 줄로 Blogspot에 발행되는 시스템. Claude Code에게 한 지시: “마...

Gemini Gems로 감점제 AI 리뷰어를 만드는 방법이다. gemini.google.com에서 이름과 지시문을 입력하면 5분 안에 완성된다. 코딩 필요 없다. 만들고 나면 코드든 글이든 붙여넣을 때마다 “잘 짰습니다” 대신 감점 목록부터 나온다. Google Workspace를 쓰고 있다면 GPTs 대신 이쪽이 자연스럽다. Gemini도 칭찬부터 한다 Gemini에게 “이 코드 리뷰해줘”라고 하면 “잘 구현되었네요!”부터 나온다. ChatGPT, Claude 다 마찬가지다. AI는 칭찬하도록 훈련되어 있다. 이전 글 에서 ChatGPT GPTs로 감점제 리뷰어를 만드는 방법을 다뤘다. 이번에는 같은 원리를 Gemini Gems에 적용한다. Gemini를 주로 쓰는 사람이라면 이쪽이 맞다. Gems란 뭔가 Gems는 Gemini 안에서 만드는 맞춤형 AI다. 이름과 지시문을 설정하면 그 역할에 고정된 AI가 만들어진다. ChatGPT의 GPTs와 같은 기능이다. GPTs와의 차이는 Google 생태계 안에서 작동 한다는 점이다. Google Workspace를 쓰고 있다면 Gems 쪽이 자연스럽다. 그리고 Gems는 저장 전에 미리보기 로 바로 테스트할 수 있어서 지시문을 조정하기가 편하다. Gemini Gems로 감점제 리뷰어 만드는 방법 필요한 것: - Gemini Advanced (Google One AI Premium, 월 $19.99) - 웹 브라우저 매번 “솔직하게 말해줘”를 반복하는 시간이 쌓이면 한 달에 수십 번의 불필요한 타이핑이다. Gems로 한 번 고정하면 그 비용이 0이 된다. 1단계: Gems 생성 화면 열기 gemini.google.com 접속 좌측 메뉴 → Gems 탐색하기 새 Gem 클릭 2단계: 기본 정보 입력 이름 : 감점제 리뷰어 (또는 원하는 이름) 지시문 : 아래 내용을 그대로 붙여넣는다 3단계: 지시문 입력 이게 핵심이다. 이 지시문이 Gem의 행동...