12편까지 구글 AI 도구를 하나씩 써봤습니다. 이번에는 이것들을 연결하면 어떻게 되는지 시도했습니다. 각각 쓸 때는 “편리하네” 정도였는데, 연결하고 나서는 달랐습니다. 내가 하는 일의 양 자체가 줄었다. 비개발자가 코딩 한 줄 없이 이 구조를 만든 과정을 적어봅니다.
NotebookLM → AI Studio — 정보를 지식으로 바꾸는 첫 단계
매일 이런 상황이었습니다. 뉴스 탭 20개 열어놓고 읽다가 뭘 읽었는지 잊어버리고, 메모장에 복붙해두고 나중에 또 정리해야 하고. 시간이 아까웠습니다.
바꾼 방법은 이랬습니다. 중요한 아티클이나 보고서 링크를 NotebookLM에 한꺼번에 넣습니다. “오늘 이 자료들에서 핵심 3가지를 뽑아줘”라고 요청합니다. NotebookLM은 내가 넣어준 자료 안에서만 답을 찾기 때문에 엉뚱한 내용이 나오지 않습니다.
요약이 나오면 그걸 AI Studio의 시스템 프롬프트에 붙여넣습니다. “너는 오늘 이 내용을 전부 숙지한 상태다”라고 설정해두면, 그 이후 대화는 최신 정보를 이미 알고 있는 AI와 나누는 셈이 됩니다.
처음에는 생각보다 매끄럽지 않았습니다. NotebookLM 요약을 그냥 복붙하면 AI Studio가 맥락을 잘 못 잡았습니다. 요약이 너무 짧으면 답변이 피상적이었고, 너무 길면 토큰 한도에 걸렸습니다. 몇 번 시도 끝에 찾은 팁 — “핵심 포인트만 bullet point 5개로 정리해줘”라고 명시적으로 요청하면 AI Studio에 넘겼을 때 가장 잘 작동했습니다.
AI Studio → Google Flow — 텍스트가 이미지와 영상이 됐습니다
초안이 나왔습니다. 다음 문제는 비주얼이었습니다. 블로그 썸네일이나 유튜브 쇼츠용 영상을 만들려면 전에는 Canva 열고 이미지 찾고 편집하는 데 한 시간은 썼습니다.
AI Studio 초안에서 핵심 장면 묘사를 뽑아서 Google Flow에 넣습니다. “서울 야경을 배경으로 노트북 작업하는 여성, 영화적인 조명”처럼 구체적으로 쓰면 이미지가 나옵니다. 마음에 들면 Veo 엔진으로 8초짜리 영상으로도 변환해봅니다.
여기서 가장 많이 막혔던 건 프롬프트 언어 문제였습니다. 한국어로 입력하면 간혹 의도와 다른 이미지가 나왔습니다. 영어가 훨씬 정확했습니다. AI Studio에서 나온 한국어 초안을 영어로 번역해서 Flow에 넣는 단계가 추가됐습니다. 번거롭긴 했지만 결과 품질 차이가 있어서 그냥 감수했습니다.
이미지 생성에는 20~30초, 영상 변환은 1~2분이 걸렸습니다. 같은 프롬프트에서 원하는 결과가 나오기까지 평균 3~4번은 재시도했습니다. 그래도 외부 디자이너에게 의뢰하던 것과 비교하면 압도적으로 빨랐습니다.
Antigravity에 넘기면 그다음은 안 해도 됐습니다
이 단계가 제일 신기했습니다. 글과 영상이 준비되면 보통 직접 SNS에 올리고, 반응 확인하고, 정리하는 작업이 남습니다. Antigravity에 이걸 미션으로 넘겼습니다. “이 영상을 월·수·금 오후 7시에 인스타그램에 예약 업로드하고, 반응을 매주 월요일에 정리해줘.”
에이전트가 실제 브라우저를 켜고 업로드하고 모니터링합니다. 첫 주를 지켜보니 진짜로 됐습니다. 월요일 아침에 보고서가 도착했습니다. 내가 한 건 미션 설정뿐이었습니다.
미션 설정에서 주의할 점이 있었습니다. 처음에 너무 간단하게 쓰니까 에이전트가 업로드 시간을 맞추지 못했습니다. “매주 월·수·금 오후 7시 정각, KST 기준”이라고 시간대까지 명확하게 써야 했습니다. 계정 로그인 정보도 미리 연동해두지 않으면 로그인 화면에서 멈춰버렸습니다. 설정에 한 시간 정도 들어갔지만, 그 이후로는 실제로 손이 안 갔습니다.
다만 한계도 있습니다. 인스타그램이 인터페이스를 업데이트한 주에 에이전트가 업로드를 못 하고 대기 상태로 빠진 적이 있었습니다. 완전히 방치하기보단 일주일에 한 번 정도 확인이 필요합니다.
전체 파이프라인을 시간순으로 정리하면 이렇습니다
한 편의 블로그 + 쇼츠 영상을 만드는 전체 흐름입니다.
| 단계 | 도구 | 소요 시간 | 하는 일 |
|---|---|---|---|
| 1 | NotebookLM | 15분 | 자료 3~5개 투입, 핵심 bullet point 5개 추출 |
| 2 | AI Studio | 20분 | 요약을 시스템 프롬프트에 넣고 초안 작성 |
| 3 | Google Flow | 30~45분 | 핵심 장면 영어 프롬프트로 이미지+영상 생성 |
| 4 | Antigravity | 10분 | 미션 등록 (예약 업로드+반응 모니터링) |
| 합계 | 75~90분 |
연결 전에는 같은 작업에 4시간 가까이 걸렸습니다. 자료 조사 1시간, 초안 1~2시간, 이미지 편집 1시간, 업로드 30분. 지금은 절반 이하로 줄었습니다.
솔직히 아직 완전 자동화는 아닙니다
도구 간 데이터를 넘기는 과정이 완전히 자동화되지는 않습니다. NotebookLM 결과를 AI Studio에 넣을 때, AI Studio 초안에서 영어 프롬프트를 만들어 Flow에 넣을 때 — 이 부분은 아직 직접 복붙하고 번역해야 합니다. “연결이 된다”는 게 클릭 한 번에 넘어간다는 뜻은 아니었습니다.
하지만 중요한 건, 이걸 만드는 데 코드를 한 줄도 안 썼다는 겁니다. 비개발자가 이 정도 구조를 갖출 수 있다는 게 달라진 환경입니다. 세팅에 반나절 정도 들어갔지만, 한번 잡아두면 반복 작업이 눈에 띄게 줄었습니다.
10편에서 AI한테 메일 보내달라고 했더니 진짜 보낸 것처럼, 구글 AI 도구들은 각각 놀랍지만 연결했을 때 진짜 가치가 나옵니다. 다음 14편이 마지막입니다. 14편에 걸쳐 써본 것들을 정리하면서 진짜 쓸 만한 조합을 뽑아볼 예정입니다.
