Astra × Aside 올인원 : 모션그래픽부터 업무자동화·앱개발까지 18개 실전 프로젝트(w. 힉스필드, 코덱스)

전문가 인터뷰

Astra가 생각하고, Aside가 실행할 때
일의 방식은 어떻게 달라질까

🤖 AI가 계획하고, 실행하고, 다시 검수하는 시대

좋은 답변 하나만 받아서는 실제 업무가 끝나지 않습니다. 자료를 읽고 판단한 뒤 파일을 만들고, 웹사이트나 업무 도구로 옮겨 실행하고, 결과가 맞는지 확인해야 비로소 하나의 일이 마무리됩니다. 권오서 강사는 이 긴 흐름에서 Astra와 Aside의 역할을 나눕니다. Astra가 목표와 기준을 정하고 결과물을 만들면, Aside가 로그인된 웹 환경에서 필요한 작업을 실행합니다. 마지막에는 사람과 Astra가 저장된 결과를 다시 확인하고, 잘 작동한 기준을 다음 작업의 규칙으로 남깁니다. 이번 강의는 이 방식을 콘텐츠 제작, 업무 자동화, 영상편집, 웹서비스, 3D 게임 등 18개 프로젝트로 풀어냅니다. AI의 답변을 소비하는 데서 그치지 않고, 실제 결과물을 완성하고 다시 재현할 수 있는 작업 방식은 어떻게 만들어지는지 권오서 강사에게 물었습니다.

🧐 AI를 ‘답변 도구’가 아니라 ‘작업 파트너’로 쓰다

Q. 먼저 강사님 소개와 함께, 현재 AI를 실제 업무와 프로젝트에 어떻게 활용하고 계신지 말씀해 주세요.

권바이브 안녕하세요. 비전공자 디자이너 출신 바이브코딩 강사 권오서, 권바이브입니다. 패스트캠퍼스에서 지난 2월 안티그래비티와 클로드코드를 활용한 15개 실전 프로젝트 강의를 제작했고, 이후 기업·공공기관·교육기관에서 다양한 직무의 비개발자를 대상으로 AI와 바이브코딩을 가르쳐왔습니다.
저는 AI를 단순히 문장이나 코드를 대신 만들어주는 도구보다 기획부터 구현, 디자인, 검수까지 함께 진행하는 작업 파트너로 활용하고 있습니다. 콘텐츠 기획과 제작, 업무 문서와 자동화, 웹서비스 프로토타입, 영상 작업처럼 서로 다른 프로젝트에서도 먼저 목표와 입력 자료, 완료 기준을 정한 뒤 AI가 만든 파일과 실제 화면을 확인합니다. 반복해서 사용할 수 있는 작업 방식은 스킬과 에이전트 규칙으로 남겨 다음 프로젝트에 다시 활용하고 있습니다.

Q. 수많은 AI 도구 중 지금 Astra와 Aside의 조합에 주목해야 한다고 생각하신 이유는 무엇인가요?
권바이브 실제 업무는 좋은 답변 하나를 받는 데서 끝나지 않습니다. 자료를 읽고 판단한 뒤 파일을 만들고, 다시 웹사이트나 업무 도구로 옮겨 실행하고, 결과가 맞는지 확인해야 합니다. Astra는 복잡한 추론과 코딩, 조사, 문서 제작을 포함한 여러 단계의 작업을 끝까지 이어가는 데 강점이 있습니다. Aside는 로그인된 웹 환경에서 실제 브라우저 작업을 수행할 수 있다는 장점이 있고요. 두 도구를 함께 사용하면 AI의 생각과 제작이 실제 실행으로 이어지기 때문에 콘텐츠 제작부터 업무 자동화와 서비스 운영까지 더 현실적인 작업 흐름을 만들 수 있다고 판단했습니다.

🌀 첫 결과보다 중요한 것은 재현과 검수

Q. Astra를 처음 사용했을 때 ‘이전 모델과는 확실히 다르다’고 느낀 순간이 있었나요?

권바이브 가장 확실하게 차이를 느낀 순간은 영상편집 에이전트를 만들었을 때였습니다.
원본 강의 영상과 편집 기준을 전달하자 Astra가 작업 순서를 설계하고, 로컬의 음성 전사 도구와 FFmpeg를 연결해 원본 확인부터 전사, 컷 판단, 본편 편집, 자막, 세로형 쇼츠 제작까지 이어갔습니다. 첫 결과에서 끝내지 않고 저장한 편집 기준을 두 번째 원본에 다시 적용해 같은 과정을 재현하기도 했습니다. 재실행 과정에서는 단순한 음량 검사만으로 잡지 못한 박수와 재촬영 구간, 중요한 화면이 너무 작게 보이는 쇼츠 문제도 발견했습니다. 실제 음성과 화면을 다시 확인해 수정한 뒤 그 기준을 다음 작업 규칙에 반영했죠.
이때 느낀 차이는 단순히 첫 답변이 더 좋아졌다는 것이 아니었습니다. 하나의 목표를 여러 파일과 도구에 걸친 작업으로 나누고, 실행하고, 결과를 검수한 뒤 다음 작업에 사용할 규칙까지 남기는 흐름이 훨씬 자연스러워졌다는 점이었습니다.

🦾 Astra가 설계하고 Aside가 실행하는 흐름

Q. 두 도구는 각각 어떤 일을 가장 잘하고, 왜 함께 사용해야 하나요?

권바이브 두 도구의 기능은 일부 겹치지만, 실제 프로젝트에서는 역할을 나누는 편이 작업 과정을 이해하고 검수하기 쉽습니다. Astra는 자료와 파일을 함께 읽고 복잡한 작업을 설계하거나 코드·문서·결과물을 만들고 검토하는 데 강점이 있습니다. Aside는 현재 열려 있는 웹페이지의 맥락을 바탕으로 사이트를 이동하고, 정보를 수집하고, 입력과 저장 같은 브라우저 작업을 이어가는 데 적합합니다.
강의에서는 Astra가 목표와 기준을 정해 결과물을 만들고, Aside가 웹에서 필요한 실행을 맡으며, 마지막에는 다시 결과를 확인해 규칙으로 남기는 흐름으로 두 도구를 조합합니다.

Q. 처음 요청하는 순간부터 최종 결과물이 완성되기까지의 흐름을 구체적인 사례로 보여주세요.
권바이브 회의에서 결정한 내용을 문서와 업무 보드에 반영하는 프로젝트를 예로 들 수 있습니다.
먼저 Astra에게 회의 기록 5건과 기존 문서·업무 카드의 현재 상태를 함께 전달했습니다. Astra는 회의에서 언급된 내용을 모두 업무로 만들지 않고, 새로 등록할 일 1건, 수정할 일 1건, 그대로 둘 일 1건, 정보가 부족해 보류할 일 2건으로 구분했습니다. 무엇을 왜 바꿔야 하는지도 기존 자료와 연결해 반영안으로 정리했고요.
사람이 그 반영안을 확인한 뒤에는 Aside가 실제 실습 화면을 열어 승인된 항목만 입력하고 저장했습니다. 저장이 끝나면 문서와 업무 보드를 다시 열어 값이 제대로 들어갔는지 확인했습니다.
마지막으로 Astra가 Aside가 저장한 결과와 처음 계획한 반영안을 다시 대조했습니다. 같은 회의 기록을 한 번 더 실행했을 때 새로 만들어진 업무와 의도치 않게 수정된 항목이 모두 0건인지도 확인했습니다. 이 프로젝트는 한 로컬 실습 작업대 안에서 검증한 사례지만, Astra가 판단과 검수 기준을 만들고 Aside가 실제 화면에서 실행한 뒤 다시 결과를 확인하는 역할 분담을 가장 명확하게 보여줍니다.

Q. 역할을 나누면 토큰 비용과 작업 시간, 결과물의 완성도 측면에서 어떤 차이가 생기나요?
권바이브 먼저 토큰과 작업 시간을 같은 조건으로 통제해 비교한 것은 아니기 때문에 몇 퍼센트가 절약된다고 단정하고 싶지는 않습니다. 다만 역할을 나누면 Astra는 여러 자료를 읽고 기준을 정하거나 코드·문서·파일을 만드는 데 집중할 수 있습니다. Aside는 로그인된 웹페이지의 현재 상태를 읽고 이동, 입력, 저장, 재확인처럼 브라우저에서 이어지는 작업을 맡습니다. 웹페이지의 구조와 화면 상태를 매번 Astra에게 길게 설명하거나 옮겨 적는 과정이 줄어드는 것이죠.
작업 시간은 첫 실행보다 두 번째 실행부터 차이가 커집니다. 처음에는 규칙과 검수 기준을 정하는 시간이 필요하지만, 이후에는 같은 설명을 반복하지 않고 새 자료와 달라진 조건만 전달해 다시 실행할 수 있기 때문입니다. 완성도 측면에서는 역할 분담 자체보다 ‘Astra가 계획하고, Aside가 실행하고, Astra가 저장 결과를 다시 대조하는’ 확인 과정이 중요합니다. 결국 비용을 아끼는 것만이 목적이 아니라, 각 도구가 잘하는 일을 맡기고 사람이 결과를 확인하기 쉬운 구조를 만드는 것이 핵심입니다.

🗂️ 18개 프로젝트에 담은 선택 기준

Q. 이번 강의의 18개 프로젝트는 어떤 기준으로 선정하셨나요?

권바이브 18개 프로젝트는 단순히 AI 기능을 많이 보여주기보다 실제 업무에서 반복해서 사용할 수 있는 결과물을 남기는 것을 기준으로 선정했습니다.
콘텐츠 기획과 광고 제작부터 경쟁사 조사, 고객 의견 분석, 영업, 주문·발주, 회의 후속 업무, 주간보고, 월말 정산까지 실무 흐름을 먼저 담았습니다. 여기에 모션그래픽, 영상편집, 브랜드 웹사이트, 3D 게임, 예약 SaaS, 개인화 사주 앱, 고객 발표자료처럼 눈에 보이는 결과물을 직접 만드는 프로젝트를 더했습니다.
각 프로젝트에는 공통 기준이 있습니다. 시작할 입력 자료와 완성 결과가 분명해야 하고, AI가 만든 내용을 사람이 어디에서 확인해야 하는지 보여줄 수 있어야 합니다. 자기 자료가 없는 수강생은 제공된 샘플로 완성할 수 있고, 이후에는 자신의 업무 자료로 바꿔 다시 실행할 수 있어야 했습니다.
아직 수강생 대상 정량 조사로 ‘가장 만들고 싶은 프로젝트’ 1위를 정한 것은 아닙니다. 실무 활용성을 기준으로 보면 영상편집 에이전트와 예약 SaaS를, 결과의 시각적 놀라움을 기준으로 보면 3D 미니게임을 대표 프로젝트로 꼽고 싶습니다. 3D 미니게임은 별도의 유료 3D 에셋이나 Blender 모델링 없이 Three.js의 기본 도형과 코드만으로 제작했습니다. 수강생이 1인칭으로 공간을 이동하고, 자원을 채굴하고, 부품을 제작해 다리를 복구한 뒤 마지막 신호기를 작동시키는 흐름을 실제로 플레이할 수 있습니다. 단순한 규칙과 도형에서 시작해 테스트와 수정, 효과음과 반응 추가, 배포까지 거치면 브라우저에서 직접 조작할 수 있는 게임이 완성된다는 점에서 가장 인상적인 결과물이라고 생각합니다.

👥 바이브코딩보다 먼저 보는 ‘고객의 고객’

Q. 어떤 상황에서도 포기하거나 타협하고 싶지 않은 교육 가치 키워드는 무엇인가요?

권바이브 저는 ‘경험’이라는 키워드로 통합되는 것 같습니다. 제가 살아가는 방향에서도 경험을 중요하게 생각하고, 가르칠 때도 수강생이 직접 경험하는 데 중점을 두기 때문입니다. 스스로 겪어보고 실패도 해보고, 더 나아가는 경험을 거쳐야 바이브코딩을 포함한 모든 것을 빠르게 배우며 성장할 수 있다고 봅니다.

Q. 강사님의 이름 앞에 하나의 수식어를 붙인다면 어떤 표현이기를 바라시나요?
권바이브 ‘쉽게 모든 걸’로 불리고 싶습니다. 제가 경험해본 것들을 최대한 쉽게, 그리고 전부 알려드리려고 노력하고 있어서요.

Q. 같은 분야의 다른 전문가와 비교했을 때, 강사님만의 차별화된 교육 방식은 무엇인가요?
권바이브 제 스스로를 전문가라고 생각하지는 않지만, 다른 분들과 비교하자면 저는 ‘고객’의 입장을 많이 따지는 편입니다. 제게는 두 종류의 고객이 있습니다. 제 고객인 수강생, 그리고 고객의 고객인 수강생의 고객입니다. 지난 오프라인 모임에 남성 패션 컨설팅을 하는 분이 참여해 바이브코딩으로 홈페이지를 새롭게 만들고 싶어 하셨어요. 그런데 제가 보기에는 홈페이지를 새로 구축하는 것보다 그 시간에 고객의 성향을 파악하고 그에 맞춘 퍼널을 다듬는 편이 더 좋아 보였습니다. 그것부터 함께 다듬어드렸더니 오히려 만족도가 훨씬 높으셨습니다. 본인이 생각하지 못했던 부분을 함께 고민해준 점을 좋게 봐주신 것 같아요. 저는 바이브코딩을 알려드리지만, 역설적으로 꼭 바이브코딩을 해야 한다고 말하지는 않습니다. ‘고객’과 ‘고객의 고객’의 입장을 함께 바라보는 관점을 살리려고 노력하고 있습니다.

😀 결국 남기고 싶은 것은 신뢰

Q. 앞으로 5~10년 뒤, 사람들에게 어떤 사람으로 기억되고 싶으신가요?

권바이브 5~10년 뒤에는 바이브코딩이 아주 대중적으로 변해 배움이 크게 필요 없어질 수도 있다고 생각합니다. 길어도 2~3년 정도면 지금보다 훨씬 더 발전하지 않을까 싶어요. 그럼에도 저는 거짓 없이 솔직한 사람, 그래서 자연스럽게 신뢰할 수 있는 사람으로 기억되고 싶습니다.