공모전 한 건이 끝날 때마다, 재료는 압축해서 드라이브로 옮기고 지워요
공모전 작품을 하루에도 여러 건 내다 보니 영상 배경과 렌더 파일이 빠르게 쌓였어요. 한 건이 끝나면 재료를 압축해 드라이브에 보관하고 로컬에서 지우는 방식으로 바꾼 이유와 아쉬운 점을 정리했어요.
Insight 인사이트
이랩스튜디오(E:LAB STUDIO)가 서비스를 만들고 운영하면서 배운 것과 생각을 정리한 글이에요. 제품 기획, 개발, AI 도구, 운영 이야기를 주제별로 모아 뒀어요.
일을 보조 세션으로 나눴더니, 한 번에 읽는 양은 절반 아래로 줄었어요
가장 무거운 루틴 세 개의 일을 보조 세션으로 나누고 일주일을 쟀어요. 메인 세션의 최대 문맥은 464k에서 194k로 줄었지만, 전체 토큰은 5% 줄어드는 데 그쳤어요.
AI 루틴의 토큰, 새로 쓰기보다 다시 읽기에 썼어요
루틴 실행 기록을 실제로 재 보니 토큰을 가장 많이 쓴 건 이미지도, 긴 문서도 아니었어요. 단계마다 그 회차의 대화 전체를 다시 읽는 구조였어요.
출처를 하나 더 붙이기 전에, 같은 숫자인지부터 확인해요
207개 회사의 숫자를 대조하며 배운 건 비교 횟수보다 기준이에요. 빈 칸, 값의 차이, 이유를 모르는 차이를 나눠 기록했어요.
조회수만으로는 못 고르는 다음 소재, 릴스 7편에서 배웠어요
이번 주 오전 릴스 7편의 조회수 중앙값은 170회였어요. 조회수와 저장, 공유를 함께 읽으면서 형식 판단과 소재 판단을 나누는 방법을 정리했어요.
같은 일에 100분과 18분, 차이는 브라우저 탭 하나였어요
브라우저로 글을 차례로 열어 처리하는 AI 에이전트 루틴이 같은 일을 하면서 100분이 걸리기도, 24분이 걸리기도 했어요. 원인은 모델이 아니라 오래 열려 있던 탭이었고, 규칙 세 줄을 바꾼 뒤…
AI 검색은 우리 글을 인용할까? 4곳에 같은 질문 12개를 던져 봤어요
구글 AI 개요, 네이버 AI 브리핑, Perplexity, ChatGPT에 같은 질문 12개를 물어본 첫 측정이에요. 답변 48개 중 저희 글이 출처로 걸린 건 2번이었고, 둘 다 직접 센 숫자…