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말만 하면 메모 정리? Grok Bot 'Notes Bot' 템플릿 정리 (제작자 설명 기준)

"I just built a 'Notes Bot' template for Grok Bot." X 사용자 @XFreeze 가 2026년 10월 18일 오전 4시 57분(KST)에 공개한 Grok Bot용 Notes Bot 템플릿을 리서처K가 정리했습니다. 아래 기능은 모두 제작자 설명 기준 입니다. ▶ YouTube에서 쇼츠 보기 공식 봇이 아닌 개인(제3자) 템플릿입니다 템플릿 페이지에는 "SpaceXSI가 아닌 서드파티 사용자가 만든 봇이며, 사용자를 대신해 행동할 수 있다"고 적혀 있습니다. 페이지 제목 "Notes Bot by X" 의 'X'는 X사가 아니라 제작자 @XFreeze의 표시명입니다. 제작자가 설명한 기능 (제작자 설명 기준) 마이크를 누르고 말하면 정리된 메모로 저장 메모에서 할 일·작업 추출 마감이 되면 알림 매일 할 일 요약, 캘린더에 알림 추가 (게시물에만 있고 템플릿 페이지 설명에는 없음) Google Docs에 저장 @XFreeze는 10월 19일 오전 4시 16분(KST) 후속 게시물에서 이 봇을 "개인적으로 가장 좋아하는 봇"이라고 소개했습니다. 템플릿 공유는 공식 기능 Grok Bot 공식 변경 기록(v0.30.0, 2026-08-28)에 따르면 봇을 템플릿으로 공유할 수 있고, 다른 사람은 링크에서 자기 사본을 추가합니다. Notes Bot도 이 방식으로 공유됐습니다. 쓰기 전에 확인하세요 개인이 만든 봇이므로 연결하는 Google 계정 권한 범위 를 직접 확인하세요. 한국어 음성 메모가 잘 정리되는지는 미확인 입니다. AI 에이전트를 업무와 생활에 어떻게 쓸지 고민이시라면 찰리초이 홈페이지 에서 더 많은 AX 자료를 보실 수 있습니다. 출처 (확인일 2026-10-19 KST) @XFreeze Notes Bot 템플릿 공개 게시물 (20...
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[모바일 구글드라이브 스프레드시트 앱 팁] 시트에 삽입된 차트 및 이미지 보기

2015년 10월20일자로 구글드라이브의 스프레드시트 앱이 새롭게 업데이트 되었습니다.

이번 업데이트에서 주목할 만한 기능 몇가지 소개
  1. 시트안에 삽입된 차트 보기 기능 추가 (이전 버전에서는 시트에 삽입된 차트 및 이미지를 볼 수 없었음)
  2. 시트안에 삽입된 이미지는 Excel (.xlsx) 로 보내기 한 후 스프레드시트에서 볼수 있는 기능 제공 (현재 안드로이드 버전만 지원 됨)
    1. 이전 버전에서는 모바일에서 시트내의 이미지를 보기 위해서는 구글 지원팀에서 알려준 꽁수 모바일 크롬브라우저를 통해서 드라이브 접속후  브라우저 뷰잉을 통해서 이미지 보기 가능하였으나 전용 앱이 아닌 브라우저를 통해서 뷰잉을 해야 함으로 매우 불편하였음.
    2. 지난 7월에 구글지원팀에 기능 추가를 공식 요청하였었고, 드디어 이번에 이 기능이 추가 되었습니다.
  3. 탐색 기능 추가 - 데스크탑에서는 시트의 데이터를 분석하여 자동으로 차트를 만들어주는 기능이 이번 안드로이드용 스프레드시트에 추가됨.  
    

시트안에 삽입된 차트 보기



시트에 삽입된 이미지 보기




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Aside 브라우저, 이렇게 쓰고 있습니다: 대표 활용 사례와 직접 써 본 후기

AI BROWSER STORY "브라우저가 대신 클릭해 준다면?" Aside로 일하는 방법 탭 수십 개를 오가며 하던 조사, 정리, 게시, 점검. 이 반복 작업을 AI 브라우저 Aside에게 맡긴 사례를 소개합니다. 다른 사용자들의 대표 사례와 제가 직접 써 본 경험을 함께 담았습니다. 01 CONCEPT Aside는 어떤 브라우저일까? 한 줄 요약: "AI가 내 대신 웹사이트를 직접 조작해 주는 브라우저" 크롬이나 웨일은 사람이 직접 클릭하고 입력합니다. Aside는 여기에 AI 에이전트가 들어 있어서, "쿠팡에서 최근 주문한 커피 장바구니에 담아줘"처럼 말로 지시하면 AI가 화면을 읽고 클릭하고 입력하며 작업을 끝냅니다. 일반 브라우저 사람이 검색하고, 복사하고, 붙여넣고, 로그인하고, 정리합니다. 단계마다 내 손이 필요합니다. Aside 브라우저 목표만 말하면 AI가 여러 사이트를 오가며 여러 단계를 이어서 처리합니다. 사람은 확인과 승인만 합니다. 내 로그인 그대로 이미 로그인한 사이트를 그대로 조작합니다. 별도 연동이나 API 설정이 필요 없습니다. 스킬 · 루틴 · 메모리 한 번 시킨 방식을 스킬로 저장하고, 주간·일간 루틴으로 자동 반복하며, 내 선호를 기억합니다. 브라우저 + 내 컴퓨터 웹 작업뿐 아니라 내 PC의 파일 읽기, 영상·문서 생성 같은 작업도 함께 처리합니다. Lasso(올가미) 선택 화면 영역을 드래그하거나 동그라미로 지정해 "이 부분 정리해줘"라고 전달합니다. 복사·붙여넣기가 필요 없습니다. 외부 도구 연결 CLI, MCP, Skill로 코딩 에이전트와 연동하고 Slack으로 원격 지시도 가능합니다. 모델 선택 원하는 AI 모델을 연결해 속도와 비용을 조절할 수 있습니다. 사용자 중에는 저렴한 모델을 붙여 주력으로 쓰는 분도 있습니다. 02 BACKGROUND 왜 AI 브라우저가 나왔을까? 챗봇은 ...
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개인 AI 에이전트 비교 · 2026년 9월 25일 Muse와 OpenClaw: 같은 에이전트인가, 새로운 개인비서인가 Muse가 OpenClaw 코드를 그대로 실행하는 클론이라는 증거는 없습니다. 다만 에이전트의 기본 구조와 제품 철학은 크게 닮았고, Muse의 새로움은 개념보다 배포 방식·보안 모델·대중화에 있습니다. 에이전트 개념은 OpenClaw ≈ Muse입니다. 구현은 다릅니다. OpenClaw가 사용자가 직접 운영하는 개방형 하니스라면, Muse는 Meta가 호스팅하는 소비자용 서비스입니다. 1. 왜 ‘일반인용 OpenClaw’라는 말이 나왔나 Muse 출시 뒤 초기 사용자들은 두 제품의 내부 파일 체계를 비교했습니다. SOUL.md , IDENTITY.md , USER.md , MEMORY.md , AGENTS.md , TOOLS.md 같은 이름뿐 아니라, 에이전트의 성격과 행동 경계를 정하는 문장까지 비슷하다는 지적이 나왔습니다. The Verge도 두 제품이 핵심 파일 이름과 “Be genuinely helpful, not performatively helpful” 같은 문구를 공유한다고 보도했습니다. [2] 파일 규약 OpenClaw: 성격·사용자·기억·도구를 텍스트 파일로 관리합니다. Muse: 이름과 역할이 유사한 파일 체계가 관찰됐습니다. 제품 형태 공통점: 질문에 답하는 챗봇을 넘어 브라우저와 도구를 사용해 실제 일을 수행하는 개인 에이전트를 지향합니다. 논란의 핵심은 화면이 비슷하다는 정도가 아닙니다. 에이전트 하니스, 즉 모델이 기억·도구·규칙을 활용하도록 둘러싼 실행 구조와 성격 문서까지 닮았다는 점입니다. 2. Meta의 공식 설명 Meta Superintelligence Labs 제품 책임자 Nat Friedman은 Muse를 “처음부터 새로 만들었지만, 제품으로서는...
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한 줄 요약: Jev는 글을 생성하는 챗봇이 아니라, 소프트웨어가 직접 사용할 판단값과 확률을 100ms 내외로 빠르게 반환하는 System One 의사결정 전용 모델 이다. 최근 AI 개발자 커뮤니티에서 Jev 가 빠르게 주목받고 있다. 항공권을 약 7초 만에 찾고, 광고 수백 개를 수십 초 안에 분석하고, 논문 1,018편을 0.08달러에 분류했다는 사례들이 등장했다. 숫자만 보면 새로운 초고속 생성형 AI처럼 보인다. 하지만 Jev를 ChatGPT나 Claude의 더 빠르고 저렴한 대체품으로 이해하면 핵심을 놓친다. Jev는 글을 생성하는 AI가 아니라, 소프트웨어가 사용할 판단값을 빠르게 반환하는 의사결정 전용 모델이다. TypeSafe AI는 이를 새로운 모델 계열인 System One Model 이라고 부른다.[1] 이 글에서는 TypeSafe의 공식 발표와 개발 문서, 초기 활용 사례를 바탕으로 다음 질문에 답한다. Jev는 정확히 무엇인가? 기존 LLM과 무엇이 다른가? 어떤 업무에 유용한가? Hermes 같은 AI 에이전트와 어떻게 연결할 수 있는가? 기업 데이터와 개인정보를 외부 API로 보내는 보안 문제는 어떻게 봐야 하는가? 1. 기존 LLM이 자동화에서 부딪히는 문제 ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 LLM은 기본적으로 사람이 읽는 문자열을 생성하는 모델 이다. 보고서 작성, 설명, 대화, 코드 생성에는 매우 강력하다. 그러나 기업의 업무 시스템이 필요한 것은 종종 긴 설명문이 아니다. 예를 들어 고객 문의가 들어왔을 때 프로그램이 알고 싶은 것은 다음과 같다. 어느 부서가 처리해야 하는가? 긴급도는 얼마인가? 환불 요청인가? 사람이 확인해야 하는가? 자동 처리해도 되는가? 일반 LLM에 이런 질문을 하면 자연스러운 문장이나 JSON을 생성하도록 프롬프트를 작성한 뒤, 결과를 다시 파싱하고 검증해야 한다...
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