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AI 홈페이지 디자인 지침(taste-skill) 제미나이에 붙여 봤어요 | 지어낸 가게 정보 6개 → 1개·규칙 10개 중 9개 → 10개 (2026년 11월)

✅ 결론부터 말할게요깃허브 인기 디자인 지침(taste-skill)을 제미나이에 붙였더니, 부탁하지 않은 가게 정보를 지어내는 일이 6개 → 1개로 줄었어요.디자인 규칙 10개 점검은 9개 → 10개로 거의 비슷했어요.그래서 이렇게 하세요: AI로 가게·동아리 홈페이지를 만들 땐, 지침을 붙이고도 주소·길 안내를 꼭 직접 확인하세요.🧪 테스트 환경 (2026년 11월 14일 직접 테스트)· 쓴 AI: 제미나이 웹, 화면에 표시된 모드 이름 'Hydrogen', 임시 채팅· 요금제: Google AI Pro 계정 · 기기: PC 크롬· 지침: Leonxlnx/taste-skill (깃허브, 무료 공개 MIT 라이선스, 스타 약 11.5만 개 · 2026년 11월 14일 기준, 버전 2.5.1 · 커밋 f..

클로드 시트로 용돈 기록표 만들어 봤어요 | 15개 중 15개 정답·500원 모자란 것도 먼저 알려 줬어요 (2026년 11월)

한눈에 결론✔ 용돈 메모 14줄을 붙여 넣었더니, 클로드 시트가 표를 만들고 15개 중 15개를 맞혔어요.✔ 고쳐 달라고 하자 "500원이 모자라요"까지 먼저 알려 줬어요.👉 용돈 메모가 있다면, 그대로 붙여 넣고 "표로 만들어 줘"라고 해 보세요.🧪 테스트 환경· 날짜: 2026년 11월 12일 저녁· 도구: 클로드(Claude) 유료 요금제, 기본 채팅 창· 모델: Opus 5.5, 생각 정도 '중간'· 기기: 윈도우 PC, 크롬 브라우저· 정답: 제가 미리 계산기 프로그램으로 계산해 둔 값클로드 시트가 뭐예요?클로드 시트(Claude Sheets)는 클로드 안에서 쓰는 표 만들기 기능이에요.엑셀처럼 칸과 수식(자동 계산 식)이 있어요.차이는 하나예요. 말로 부탁하면 클로드가 표를 대신 만들어 줘..

AI 계획 노트 지침(planning-with-files) 제미나이에 붙여 봤어요 | 새 채팅 이어 하기 12개 중 8개 → 12개 (2026년 11월)

결론 먼저✔ 깃허브 '계획 노트 지침'을 붙이니, 새 채팅에서 이어 하기 질문 12개 중 12개를 맞혔어요(지침 없이는 8개).✔ 차이는 어려운 질문 4개에서 났어요. 지침 없이 0개, 지침 넣고 4개.👉 그래서 할 일: 긴 숙제나 행사 준비는 처음에 "계획표·알아낸 것·진행 기록 3가지로 정리하면서 해 줘"라고 부탁하세요.테스트 환경 (2026년 11월 11일)· 시험한 지침: 깃허브 OthmanAdi/planning-with-files (버전 표시 73606e0, MIT 라이선스, 스타 약 2.8만 개 · 2026년 11월 11일 기준)· AI: 제미나이 웹, 빠른 'Flash' 모드, 임시 채팅(기록이 남지 않는 대화)· 기기: PC 크롬 브라우저· 설치한 것: 없음. 지침 글의 핵심 부분만 복사..

한 줄 결론구글 Vids(구글의 영상 만들기 사이트)로 15초 AI 영상을 만들어 봤어요. 부탁 10개 중 8개를 지켰어요.하지만 영상 속 한글 글씨는 4개 중 2개만 정확했어요.👉 그래서 이렇게 하세요: 짧은 장면은 맡기고, 글씨·대사는 나중에 직접 넣으세요.🧪 테스트 환경날짜: 2026년 11월 10일 (화) 저녁계정: 구글 AI 프로(유료) 요금제 계정기기: 윈도우 PC, 크롬 브라우저설정: Vids 'AI 동영상 만들기' · Omni 모델 · 720p · 가로 화면만든 영상: 15초 1편, 10초 1편 (모두 처음 결과 그대로 채점)요즘 AI로 짧은 영상을 만드는 사람이 많아요.구글이 11월 5일, Vids에서 15초짜리 AI 영상을 만들 수 있게 바꿨다고 발표했어요.구글 계정만 있으면 한 달..

한눈에 보는 결론 (2026년 11월 9일 테스트)앤트로픽(클로드를 만든 회사)이 공개한 'discernment-nudge' 스킬을 제미나이에 붙여 봤어요.점수는 6점 중 3점 → 6점. 계획을 짜 달라는 질문에만 '다시 볼 질문'을 3개씩 붙였어요.그래서 나는? 돈·시간이 걸린 계획을 AI에게 물을 때, 아래 '따라 하기'처럼 붙여 쓰면 돼요.테스트 환경날짜: 2026년 11월 9일 저녁AI: 제미나이 웹, 기본 모드 'Flash', 임시 채팅(기록이 남지 않는 대화)기기: 윈도우 PC, 크롬스킬 출처: 깃허브(프로그램과 문서를 공개해 두는 사이트) anthropics/skills 저장소의 discernment-nudge 폴더저장소 정보: 별 약 19만 개(2026년 11월 9일 기준), 이 스킬은 2..

한 줄 결론제미나이에 사진을 올리고 "AI가 만든 거야?"라고 물으면, 구글 AI로 만든 그림은 4장 중 4장 다 찾았어요.하지만 다른 AI로 만든 그림은 "판단하기 어려워"라고 했어요. (1장 중 0장)그래서 이렇게 쓰세요: "맞다"는 믿어도 되지만, "모르겠다"는 "진짜 사진"이라는 뜻이 아니에요.요즘 SNS에는 AI로 만든 사진이 정말 많아요.진짜처럼 보여서 깜빡 속기도 하죠.그런데 제미나이에게 사진을 보여 주면 AI 사진인지 알려 준다고 해요.그래서 제가 정답을 아는 사진 6장을 만들어서 직접 시험해 봤어요.🧪 테스트 환경· 날짜: 2026년 11월 8일· 도구: 제미나이 웹사이트(gemini.google.com), PC 크롬· 계정: 구글 AI 프로(유료) 계정, 빠른 모드(Flash)· 질문..

한 줄 결론 (2026년 11월 8일 직접 테스트)챗GPT에 GIF(움직이는 그림) 3개를 시켜 봤더니, 확인한 16개 중 14개를 맞췄어요.한글 글자 움짤은 5개 중 5개 만점이었고, 공 튀기는 횟수는 한 번 틀렸어요.그래서 이렇게 하세요: 일반 채팅에서 "다음 내용으로 GIF를 만들어줘"라고 쓰고, 다 나오면 펼쳐서 한 장씩 꼭 확인하세요.🧪 테스트 환경날짜: 2026년 11월 8일 · 장소: PC 크롬 브라우저의 챗GPT 웹계정: 유료 요금제(Pro) · 모드: 기본 빠른 모드(화면에 'Instant'라고 나와요)테스트 3개: ① 공 튀기기 ② 한글 글자 움짤 ③ 제가 그린 눈사람 그림 움직이기요즘 챗GPT에 GIF 만들기가 생겼다는 소식이 많아요.GIF는 몇 장의 그림이 빠르게 넘어가는 움짤 파..

결론부터 말할게요. 깃허브 스타 14만 개짜리 gstack의 코드 리뷰 체크리스트(/review)를 챗GPT에 붙여넣고, 버그 15개를 일부러 심은 가짜 쇼핑몰 코드를 리뷰시켜 봤어요.버그 찾기: 체크리스트 없이 14/15개 vs 넣고 15/15개 (2026년 11월 6일 제 테스트)맞는 코드인데 틀려 보이게 넣은 함정 7개: 둘 다 잘못 지적 0개차이가 난 건 딱 하나, AI가 돌려준 태그 목록의 형태를 검사하지 않는 버그였어요. 체크리스트에 그 항목이 그대로 적혀 있었거든요.예상 밖: 체크리스트가 "줄 번호를 적어라"고 시켜서 적긴 했는데, 일반 코드에서는 10개 중 1개만 정확(최대 8줄 어긋남)했어요.한 줄 요약: 챗GPT 기본 실력이 이미 좋아서 점수 차이는 작아요. 체크리스트의 진짜 쓸모는 "..

결론부터 말할게요 (2026년 11월 6일 직접 테스트)깃허브에서 스타 31만 개를 넘긴 맷 포콕의 grill-me 스킬(실제 내용은 grilling 지침)을 챗GPT 임시 채팅에 붙여넣고, 붙이지 않았을 때와 같은 계획으로 비교했어요.스킬을 넣으니 1라운드 질문이 7개(스킬 없이는 4개·2개), 질문마다 추천 답이 붙어서 15개 중 15개(스킬 없이는 질문별 추천 0개)였어요.제가 미리 심어 둔 빈틈 10개 중 2라운드까지 질문으로 물어본 건 7개 vs 5개. 다만 "언급만 한 것"까지 세면 둘 다 9개라서, 빈틈을 찾는 능력보다 결정하게 만드는 방식에서 차이가 났어요.예상 밖 수확: 제가 실수로 쓴 "11월 22일(토)"가 사실은 일요일이라는 걸 세 번 실행 모두 첫 화면에서 잡아냈어요.테스트 환경테..

결론부터 말할게요요즘 깃허브에서 빠르게 크고 있는 파이썬 웹 스크래핑 도구 Scrapling(스크래플링)을 클라우드 리눅스에 직접 설치해서, 정답을 아는 가짜 쇼핑몰 페이지 5개로 시험해 봤어요.사이트가 클래스 이름을 바꾸거나 감싸는 구조를 추가한 경우, 예전 선택자 그대로 20칸 중 20칸을 찾아냈어요. 같은 선택자를 쓴 BeautifulSoup4는 0칸이었어요.하지만 태그까지 바뀌면 기본 설정에선 0칸이었고, 기준을 30%로 낮추자 찾긴 했는데 가격까지 바뀐 페이지에선 10개 중 7개가 다른 상품의 가격을 정답처럼 돌려줬어요.그 밖에 명령 한 줄로 웹페이지 → 마크다운 변환 20/20, 비슷한 요소 찾기 9/9, 텍스트 추출 속도는 제 측정에서 BeautifulSoup4+lxml보다 약 3.8배 빨랐..

✅ 결론부터 말씀드리면깃허브에서 뜨고 있는 stack-diagram(AI 구조도 그리기 스킬)을 직접 설치해서, 같은 서비스 구조도를 챗GPT 이미지 생성과 나란히 그려봤어요.채점 11개 항목(노드·화살표·방향·한국어 라벨·로고·수정 요청 등)에서 스킬 11/11, 챗GPT 11/11로 동점이었어요. "그림 한 장"만 필요하면 챗GPT로도 충분해요.차이는 수정과 결과물 형태에서 났어요. 스킬은 HTML 14줄만 바꿔 3.8초 만에 다시 그렸고, 라이트·다크 PNG와 HTML 원본이 남아요. 챗GPT는 그림 전체를 새로 만들고, 요청하지 않은 요소 3개를 덧붙였어요.로고 자동 찾기는 22개 중 19개 성공. 그런데 카카오·네이버·토스는 0/3이라 한국 서비스는 로고 주소를 직접 넣어야 해요.🧪 테스트 환..

결론부터 말하면: 스킬을 넣어도 총점은 똑같았고, 놓치는 항목만 바뀌었어요깃허브에서 스타 5.8만 개를 받은 마케팅 스킬 모음 marketingskills의 ai-seo 스킬(GEO 최적화 스킬)을 챗GPT에 붙여 넣고, 안 넣었을 때와 비교했어요.문제 10개를 일부러 심은 블로그 글을 각각 2번씩 점검시켰더니 스킬 없음 16/20점, 스킬 넣음 16/20점으로 같았어요.스킬을 넣으면 비교표·작성자 정보는 2번 다 짚었지만, 작성일이 없는 문제는 2번 다 "문제 아님"으로 넘겼어요(스킬 본문에는 날짜가 중요하다고 적혀 있는데도요).함정 2개(GPTBot·Google-Extended 차단)는 4번 모두 정확히 구분했어요.테스트 환경 (2026년 11월 2일 직접 테스트)· 저장소: github.com/co..