API, Repo, Skill, MCP를 하나의 작업 흐름으로 묶어본 밤입니다.

AI 시대의 작업 방식은 100% 완성도를 기다리는 것이 아니라, 먼저 70-80% 수준의 결과물을 만들고 실행하면서 고치는 쪽에 가깝습니다. Codex는 단순 코드 생성기가 아니라, 일을 맡기고 피드백하며 함께 개선하는 작업 파트너로 다루는 것이 핵심입니다.

이번 회차의 한 줄 요약은 이것입니다. AI를 도구가 아니라 “작업 파트너”로 쓰는 방법을 실습한 회차였습니다.

• API: 외부 서비스 연결 통로
• Token 또는 API Key: 외부 서비스를 사용하기 위한 인증 열쇠
• STT: 음성을 텍스트로 변환
• TTS: 텍스트를 음성으로 변환
• .env: API 키처럼 공개되면 안 되는 값을 저장하는 파일
• .gitignore: GitHub에 올리지 않을 파일을 지정하는 설정

1. 만들고 싶은 기능을 자연어로 설명합니다.
2. 필요하면 참고 이미지나 레퍼런스를 제공합니다.
3. Plan Mode로 설계를 먼저 잡습니다.
4. 최소 기능부터 구현합니다.
5. 로컬에서 실행합니다.
6. 에러가 발생하면 Codex에게 에러 메시지를 그대로 주고 해결하게 합니다.

한 번에 완성되지 않는 것이 정상입니다. 오히려 에러를 잡고 수정하는 과정 자체가 가장 중요한 학습입니다.

git status
git add .
git commit -m "first version"
git push origin main

수정 후에는 다시 git add, git commit, git push를 해야 GitHub에도 반영됩니다. Codex에게 Repo를 읽히면 구조 요약, 실행 방법, 개선 포인트를 훨씬 구체적으로 받을 수 있습니다.

• Plugin: 가장 쉽게 사용할 수 있는 연결 방식
• MCP: AI 도구들이 외부 기능을 표준화된 방식으로 연결하는 구조
• API: 가장 원초적이고 직접적인 연결 방식
• Skill: 반복 작업 방식을 다시 사용할 수 있게 만드는 장치

Ralph, Autoresearch, K-skill, 디자인 MD Repo 같은 도구는 모두 “AI에게 반복 가능한 일을 맡기는 구조”라는 관점에서 이해하면 쉽습니다.

AI 기본 디자인은 보라색, 둥근 카드, 그라데이션처럼 비슷한 느낌으로 수렴하기 쉽습니다. 이를 피하려면 참고 사이트, 캡처 이미지, 브랜드 컬러, design.md 같은 기준 문서를 함께 제공하는 것이 좋습니다.

이 사이트의 타이포그래피, 여백, 버튼 스타일을 참고해서 만들어줘.
단, 색상은 우리 브랜드 컬러에 맞춰줘.

1. GitHub Repo 만들기
2. Codex로 작은 프로젝트 하나 만들기
3. .env와 .gitignore 구조 이해하기
4. API Key 연결 실습하기
5. Repo를 Codex에 읽히고 분석 요청하기
6. 마음에 드는 디자인 참고자료 찾아보기

Ralph loop는 목표를 작게 나누고 실행, 검토, 수정, 재실행을 반복하는 구조입니다. Codex /goal은 별도 자동화 도구를 먼저 배우지 않아도 Codex 안에서 목표 기반으로 긴 작업을 맡길 수 있게 해주는 실전 대체 흐름으로 설명할 수 있습니다.