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머스크가 직접 소개한 Grok Bot 대형 업데이트 5가지: X DM, @bot 태그, 안드로이드 어시스턴트

일론 머스크가 X에 "Big Grok @Bot update" 라고 직접 소개한 Grok Bot 신기능을 정리했습니다. xAI 직원이 올린 약 5분짜리 신기능 소개 영상과 Tesla North 보도를 바탕으로, 리서처K가 핵심 5가지를 1분 쇼츠로 담았습니다. ▶ YouTube에서 쇼츠 보기 ① X DM 읽고 답장하기 Grok Bot이 이제 X 채팅 DM을 읽고 답장할 수 있습니다. 스팸을 보낼 수 없도록 제한이 걸려 있지만, 제한의 구체적인 내용은 공개되지 않았습니다. ② X에서 @bot 태그로 일 맡기기 X 스레드에 @bot 을 태그하면 요청한 일을 처리합니다. 먼저 X 플러그인 을 설치하고 설정해야 합니다. ③ 안드로이드 기본 디지털 어시스턴트 어제 소개한 아이폰 액션 버튼에 이어, 안드로이드에서도 Grok Bot을 기본 디지털 어시스턴트 앱 으로 지정할 수 있습니다. (갤럭시 기준) 설정 → 애플리케이션 → 기본 앱 선택 → 디지털 어시스턴트 앱 → Grok Bot · 다른 안드로이드 기기는 메뉴 이름이 다를 수 있습니다. 지정한 뒤 어시스턴트 단축키를 길게 눌러 호출합니다. 갤럭시 측면 버튼은 기본값이 다른 어시스턴트라서 설정 → 유용한 기능 → 측면 버튼 → 길게 누르기 → 디지털 어시스턴트로 바꿔야 할 수 있습니다. 이 방법으로 Grok Bot이 실제로 호출되는지는 미확인 입니다. 지정할 때 '어시스턴트가 화면 내용을 포함해 사용 중인 앱 정보를 읽을 수 있다'는 시스템 경고가 뜹니다. 꼭 읽고 결정하세요. ④ 음성 통화 30분 기억 음성 통화를 끊었다가 다시 걸면 이전 통화와 전체 대화 기록을 이어서 기억합니다. 다만 30분 동안만 유지됩니다. ⑤ 새 커넥터 @bot 계정 발표에 따르면 Robinhood, Coinbase, Trello, PostHog, beehiiv, eToro 커넥터가 새로 추가됐습니다. 참고 Grok Bot 공식 변경 기록은...
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[알아두면 쓸모 있는 구글워크스페이스 팁]Google 드라이브에서 파일 자동 분류하고 민감한 자료 외부 유출 자동 차단하기 (고급 DLP)

Google Workspace Enterprise 버전, Education Fundamentals, Standard, Teaching and Learning Upgrade, Plus 버전, Essentials 버전 에서는 Drive 용 DLP 를 사용하여 민감한 데이터 손실을 방지할 수 있습니다.

Drive 용 DLP (Data Loss Prevention)을 사용하여 아래와 같이 데이터 손실을 방지할 수 있습니다.

  • 사용자가 이미 공유했을 수 있는 민감한 콘텐츠의 사용을 감사하여 사용자가 업로드한 민감한 파일에 대한 정보를 수집합니다.
  • 최종 사용자에게 민감한 콘텐츠를 도메인 외부에 공유하지 않도록 직접 경고합니다.
  • 민감한 정보(예: 주민등록번호)를 외부 사용자와 공유하는 것을 방지합니다.
  • 관리자 또는 다른 사용자에게 정책 위반 또는 DLP 사고를 알립니다.
  • 정책 위반에 대한 정보로 사고의 세부정보를 조사합니다.

이와 같은 Drive 용 DLP와 Drive 라벨 를 이용하여 Drive 내의 문서나 파일들을 자동 분류한 후 라벨을 부여할 수 있게 되었습니다. Gmail에서의 라벨 및 필터와 같은 개념입니다.

자동 분류는 DLP 규칙을 기반으로 문서 분류할 수 있습니다. 이 기능은 현재 Google 드라이브의 모든 파일에 적용할 수 있으며 파일 분류를 위해 드라이브 라벨과 필드를 사용합니다. 

예를 들면, 금칙어 '보안문서', 'Confidential', 'Security' 라는 단어가 파일명이나 문서내에 포함되어 있다면 자동으로 라벨 '내부용'' 을 자동으로 부여할 수 있습니다. 그리고, Drive DLP 규칙을 만들어 라벨 'Confidential' 이 부여된 모든 문서는 자동으로 도메인 외부 공유를 차단 시킬 수 있습니다.



DLP는 데이터 공유를 방지하는 규칙을 통해 데이터 정책을 시행함으로써 문서를 쉽고 눈에 띄게 분류하는 데 도움이 됩니다.

드라이브의 파일에 메타데이터(드라이브 라벨)를 적용한 후 각 라벨에 대해서 DLP 규칙 작업을 만들 수 있습니다. 또한 드라이브 라벨을 규칙 조건으로 사용하여 공유 라벨 또는 필드를 사용하는 문서에만 적용되는 특수 규칙을 정의할 수 있습니다. 예를 들면, 드라이브내의 파일중에서 '내부용' 이라 이러한 기능을 사용하여 회사의 데이터 보안 정책에 따라 문서를 분류할 수 있습니다.



구글워크스페이스에 대한 자세한 활용가이드 및 유용한 팁은 아래 도서를 참고하시기 바랍니다.  

구글 워크스페이스 활용을 위한 자세한 내용은 일하는 방식의 전환, 구글워크스페이스 활용 가이드 도서



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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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