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아이폰 액션 버튼 한 번에 Grok Bot 음성 대화: 설정 경로와 갤럭시·뒷면 탭 대안

아이폰 액션 버튼 을 누르면 Grok Bot 과 바로 음성 대화를 시작할 수 있다는 소식입니다. Grok Bot 공식 계정 @bot 이 2026년 10월 20일 오전 3시 40분(KST) "아이폰 액션 버튼에 설정해 누르면 봇과 대화할 수 있다"고 알렸습니다. 리서처K가 공식 발표, 공식 문서, 사용자 안내를 확인해 설정 경로를 정리했습니다. ▶ YouTube에서 쇼츠 보기 아이폰 설정 경로 (사용자 안내 기준) 공식 발표에는 설정 단계가 나오지 않습니다. 아래 경로는 X 사용자 @cb_doge(공식 계정 아님)가 안내한 표기입니다. 설정 → 액션 버튼 → 단축어 → 단축어 선택 → 'Grok Bot' 검색 → 'Start voice chat' 설정한 뒤 액션 버튼을 길게 누르면 됩니다(사용자 안내 기준). 공식 문서에는 무엇이 있나 Grok Bot 공식 모바일 문서에는 앱 안에서 입력창이 비어 있을 때 'Start voice chat' 을 눌러 봇과 실시간으로 대화하는 기능이 나옵니다. 하지만 액션 버튼 설정법은 공식 문서에 아직 없습니다 (10월 20일 기준). 그래서 단축어 앱에 'Start voice chat' 동작이 실제로 있는지는 미확인 입니다. 근거는 사용자 안내뿐이고, iPhone in Canada 기사도 정확한 단계는 아직 공식 안내가 없으며 화면이 조금 다를 수 있다고 적었습니다. 메뉴 이름은 실제 화면에서 확인해 주세요. 액션 버튼이 없는 아이폰: 뒷면 탭 설정 → 손쉬운 사용 → 터치 → 뒷면 탭에서 이중 탭 또는 삼중 탭에 단축어를 지정할 수 있습니다(Apple 공식 경로). 갤럭시는? Grok Bot 공식 문서에는 액션 버튼처럼 바로 음성 대화로 들어가는 방법이 아직 없습니다(10월 20일 기준). 대신 설정 → 유용한 기능 → 측면 버튼 → 두 번 누르기에서 Grok Bot을 고른 뒤, 측면 버튼을 두 번 눌...
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[Google 드라이브 로드맵] AI 머신러닝이 적용될 새로운 홈 화면

Google 이 지난 7월24일-26일 동안 미국 샌프란시스코에서 개최된 Next 2018 컨퍼런스에서 발표된 내용중에서 가장 관심을 끄는 내용입니다.

Google 드라이브 홈 화면이 아래와 같이 적용될 예정이라고 합니다. 이 화면은 Google이 전략적으로 밀고 있는 Machine Learning 기술을 적용한 Google 드라이브가 될 것으로 보입니다.




Google 드라이브에 문서를 생성하거나 파일을 올릴때 해당 문서나 파일들을 잘 분류하여 저장하기 위한 작업은 시간을 많이 요구하는 일입니다. 요즈음과 같이 협업 할일이 많아지고 새롭게 생성하는 문서들이 많아 질수록 이를 수작업으로 분류하고 찾는 작업은 생산성을 저하 시키는 요소가 됩니다.

Google은 머신 러닝 기술을 적용하여 Google 드라이브에서 발생하는 모든 활동들을 분석 및 학습하여  Priority가 높은 자료가  될 가능성이 파일들 목록을 우선적으로 홈 화면에서 추천을 해주는 기능을 추가한다고 합니다.  이 기능은 현재 Google 드라이브에서 제공하는 Quick Access 기능을 한 레벨 더 업그레이한 기능이라고 합니다.

머신 러닝을 통해서 학습하기 위한 기본 정보들은 아래와 같은 정보들이 될 수 있습니다. 문서의 최신성, 수정 빈도수, 파일 타입, 누구와 빈번하게 협업을 하는지, 공유 옵션, 이메일 또는 캘린더를 통해서 공유되는 형태 등등의 정보를 활용한다고 합니다.














사용자가 중요한 콘텐츠와 작업에 집중하고 집중할 수 있도록 도와줍니다.

드라이브에 우선 순위가 도입되었습니다. 사용자가 파일을 찾고 관심이 필요한 작업을 처리하기 쉽게 만드는 지능형 기능 세트입니다. 우선 순위는 Google AI를 사용하여 팀 및 개인이 비즈니스의 콘텐츠로 작업하고있는 내용을 망라하고 관련 파일 및 중요한 조치를 취할 파일들을 제안해 줍니다.

우선 순위는 사용자의 작업 세트를 유연한 Workspace로 자동으로 모아주고 사용자의 기록 및 환경 설정을 기반으로 검색을 향상 시키며 사용자가 최신 공동 작업자와 관련된 파일을 쉽게 찾을 수 있도록합니다. 파일을 검색하고 사용자를 올바른 다음 단계로 안내하는 등의 시간 소모적 인 작업을 단순화하고 단축함으로써 Priority는 팀이 더 많은 것을 성취하고 가장 큰 차이를 만드는 업무에 집중할 수있게합니다.

베타 테스트 참여

Google 드라이브 우선 순위는 G Suite Basic, Business 및 Enterprise에만 공개되며 조직을 대신하여 G Suite 관리자 만 기본 도메인을 갖고 신청할 수 있습니다. 시작하려면 양식을 작성하십시오.

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G Suite/Chromebook/ChromeOS 전문 블로그 - charlychoi.blogspot.kr


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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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Muse와 OpenClaw: 같은 에이전트인가, 새로운 개인비서인가

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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항공권 예약 그 이상 — Hermes Agent 326개 실사용 사례로 본 '에이전트 시대'의 실제 모습 2026-10-05 · Nous Research 공식 발표 분석 Nous Research가 자사 X 계정을 통해 "Hermes Agent는 항공권 예약 그 이상이다"라며 실제 사용자 326개 사례 모음을 공개했다 ( 원문 트윗 · 전체 목록 ). X, Reddit, GitHub, YouTube, 블로그, 팟캐스트, 링크드인 등 11개 채널에서 수집된 이 사례들은 "에이전트가 실험실을 벗어나 실제로 무엇을 하고 있는가"를 보여주는 꽤 정직한 스냅샷이다. 1. 숫자로 보는 구도 326개 사례는 15개 카테고리로 분류되어 있다. 압도적 1위는 역시 개발 워크플로우지만, 2위인 '개인 비서'가 전체의 15%를 차지한다는 점이 주목할 만하다 — 비개발자 사용자층이 결코 작지 않다는 뜻이다. Dev Workflow 77 Personal Assistant 49 Integrations 32 Creative 26 Business Ops 23 Meta & Ecosystem 23 Cost Optimization 20 Privacy & Self-Hosted 13 Content Creation 12 Research 12 Enterprise 12 Messaging 11 출처 채널: Discord 116 · X/Twitter 61 · Reddit 60 · GitHub 38 · Blog 20 · YouTube 17 · GitHub Gist 4 · Hacker News 4 · LinkedIn 3 · Podcast 2 · Product Hunt 1 2. 다섯 가지 패턴 ① "24시간 켜져 있는 직원" 서사가 압도적으로 많다 $175짜리 중고 Dell OptiPlex, 라즈베리파이5, 5년 된 고장난 GPU 노트북처럼 저사양 장비에서 Her...
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Jev는 더 빠른 챗봇이 아니다: System One Model의 역할과 기업 활용 가능성

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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