project.solv 모듈 · AI
AI — 개념과 흐름
도구를 쓰기 전에 무엇을·언제·왜 쓰는지 먼저 정리합니다.
먼저 읽기
생성형 AI — 개념과 흐름 (2026-07 기준) 생성형 AI가 무엇을 하는 도구인지 정리하고, 작업에 맞는 모델을 고르는 기준을 익힙니다.
수업 카드
- 01 AI 실전 프로젝트 수업 구조 잡기 Claude Code, Codex, Gemini, Higgsfield, Figma를 도구별 기능이 아니라 실제 프로젝트 산출물 기준으로 연결합니다.
- 02 Claude + Higgsfield MCP + Meta Ads MCP — AI 마케팅 영상 자동화 Claude에 Higgsfield MCP(AI 영상·이미지 생성)와 Meta Ads MCP(광고 데이터 조회)를 연결해, 광고 집행이 아닌 광고 읽기로 경쟁사 인사이트를 수집하는 워크플로우를 만듭니다.
- 03 Insane-search — 차단된 페이지에서 레퍼런스 가져오기 봇 차단(WAF)으로 막힌 웹 페이지를 자동 우회해 본문·이미지 URL을 가져옵니다. Figma Weave 워크플로우의 레퍼런스 수집 병목을 넘는 보조 도구입니다.
- 05 AI 이름의 지도 — 회사·모델 이름에 담긴 지향점 Anthropic·OpenAI·Google·Meta·Mistral·xAI의 회사명과 모델명 어원을 뜯어보며, 회사의 지향점이 모델의 성격·안전장치·활용법까지 어떻게 바꾸는지 이해합니다. '다 같은 AI'가 아니라 왜 다르게 골라 써야 하는지 감을 잡는 것이 목표입니다.
- 06 AI가 내 기대와 다르게 일하는 이유 — 모르는 것부터 찾기 강한 모델일수록 결과물의 병목은 AI가 아니라 '내가 뭘 원하는지 얼마나 아느냐'로 옮겨옵니다. 지도와 영토의 간극(모르는 것, unknowns)을 비싸지기 전에 싸게 찾아내는 여섯 가지 기법을 익혀, 코딩만이 아니라 기획·디자인·마케팅 어디서든 AI 협업의 결과를 끌어올리는 것이 목표입니다.