커서와 같은 앱이 있지만 10배 더 간단하다고 상상해 보세요. 이것이 바로 파이고라입니다. 너무 제한적인 다른 앱들과 달리, 파이고라는 프로덕션 준비가 된 앱을 구축하는 데 필요한 모든 도구를 제공하여 실제 비즈니스로 전환할 수 있습니다. 이 비디오에서 저는 바로 그것을 보여드리겠습니다. 첫 번째 단계는 pyagora.ai로 이동하여 계정을 만드는 것입니다. 그렇게 하면 오른쪽 상단에 "파이고라 열기"라고 적힌 큰 흰색 버튼이 보일 것입니다. 그것을 클릭하면 IDE로 이동하게 됩니다. 보시다시피 파이고라는 실제로 VS Code 위에 구축되어 있습니다. 이는 커서에서 찾을 수 있는 모든 기능을 웹 브라우저에서 훨씬 더 쉽게 사용할 수 있다는 것을 의미합니다. 보여드리겠습니다. 하나의 프롬프트로 시작합니다. 여기 꽤 자세한 프롬프트를 준비했고, 그냥 보낼 것입니다. 그리고 그런 하나의 프롬프트로 파이고라가 나머지를 처리할 수 있습니다. 먼저 사양을 작성하기 시작합니다. 이것은 하나의 큰 파일, 즉 전체 사양 파일이며, 기본적으로 AI를 위한 주요 방향과 같습니다. 제가 만들려는 것은 AI 논문을 위한 퀵북 같은 것입니다. 60페이지짜리 논문을 5분짜리 요약본으로 만들어주는 퀵북 같은 앱은 없습니다. 그것이 제가 지금 만들고 있는 것이고, 파이고라로는 매우매우 쉽습니다. 그래서 제 하나의 프롬프트로 LLM이 기반으로 구축할 수 있도록 최적화된 이 상세한 사양 파일을 만들었습니다. 물론 원한다면 어떤 변경도 할 수 있습니다. 원한다면 일반 마크다운으로 볼 수도 있고, 만족한다면 그냥 "예"를 클릭하고 첫 번째 단계인 프론트엔드 구축으로 진행할 수 있습니다. 파이고라는 실제로 모든 것을 한 번에 시도하지 않고 단계별로 작동한다는 점에서 매우 잘 구성되어 있습니다.
분명히 먼저 사양 파일로 시작했지만, 그런 다음 프론트엔드 구축을 시작합니다. 실제로 왼쪽을 보면 작업 섹션을 볼 수 있으며, 이는 파이고라가 프로젝트를 어떻게 생각하는지 볼 수 있는 매우 좋은 UI입니다. 에픽 1 또는 스테이지 1은 프로젝트 범위를 정의하는 것이며, 이는 사양 작성과 에픽 및 작업 정의라는 두 가지 작업으로 나뉩니다. 이제 스테이지 2로 넘어갑니다. 그리고 이것이 아마도 파이고라와 다른 모든 바이브 코딩 앱의 가장 큰 차이점일 것입니다. 그것은 전체 경험에 집중한다는 것입니다. 단순히 2초 만에 화려한 MVP를 만들려고 하지 않습니다. 많은 앱이 그렇게 할 수 있지만, 파이고라는 대신 전체 개발 프로세스에 집중합니다. 제가 말해야 한다면, 이것은 앱을 프로덕션으로 가져오고, 앱이 준비되고, 작동하고, 모든 버그를 수정하도록 설계되었습니다. 실제로 그렇게 화려하지 않은 모든 단계를 수행하는 데 도움이 됩니다. 파이고라가 실제로 VS Code 브라우저 버전에 구축되어 있기 때문에, VS Code에서 할 수 있는 모든 것을 브라우저에서 바로 할 수 있습니다. 이것이 진정한 힘입니다. 파이고라를 가장 쉽게 설명하는 방법은 커서와 볼드 앤 러버블(Bold and Lovable) 등 그 중간 어딘가에 있는 것입니다. 제한하지 않으면서도 일반 영어로 사용할 수 있는 이상적인 지점을 찾으려고 노력하는 것 같습니다.
API가 완료되었고 이제 페이지를 구축하고 있습니다. 그래서 홈페이지도 완료되었고, 이제 관리자 로그인 페이지를 구축하고 있습니다. 여기에서 파일을 볼 수 있으며 실제로 탐색할 수 있습니다. app.tsx를 살펴보겠습니다. 짠, 코드 편집기에서 열어볼 수 있고, 변경 사항을 확인할 수 있습니다. 파이고라로 구축한 모든 코드를 실제로 소유합니다. 이제 앱을 시작하거나 스스로 시작하고 있습니다. 그래서 왼쪽에서 "앱 보기"를 클릭할 수 있습니다. 우리의 V1이 어떻게 생겼는지 보겠습니다. 연구 논문 허브입니다. 좋습니다. 모든 연구실 중에서 MIT, 스탠포드, 카네기 멜론을 선택할 수 있습니다. 좋습니다. 이것이 우리의 홈페이지입니다. 이미 다크 모드와 라이트 모드가 도입되어 있습니다. 꽤 좋네요. 그리고 여기 논문들이 몇 개 있습니다. 멋진 호버 UI를 보세요. 매우 멋진 프론트엔드입니다. 그래서 첫 번째 버전치고는 전혀 나쁘지 않습니다. 전체 화면으로 어떻게 보이는지 보고 싶다면 여기 드롭다운에서 마우스를 가져가 탭에서 열기를 클릭하면 전체 화면으로 열립니다. 예, 좋아 보입니다. 모든 주요 기능이 여전히 작동합니다. 파이고라가 보안을 처리하는 프론트엔드와 백엔드 사이에 매우 안전한 인증 계층이 있습니다. 이것이 이 도구를 다른 모든 도구와 차별화하는 또 다른 점은 실제로 안전하고 인증을 처리해 준다는 것입니다. 그러나 지금까지 저는 하나의 프롬프트만 보냈고, 다른 모든 것은 파이고라가 구조화된 방식으로 처리했다는 점을 주목하십시오.
따라서 프론트엔드에 만족하면 "UI 구축 완료"를 클릭할 수 있습니다. 변경 사항을 원하는지 묻습니다. 그것은 정말로 당신과 함께 작업하려고 노력합니다. 영어로 입력하거나, 중단하거나, 버튼을 클릭하고 변경 사항으로 작업할 수 있습니다. 저는 "UI 구축 완료"를 클릭할 것입니다. 왜냐하면 솔직히 말해서 전혀 나쁘지 않기 때문입니다. 꽤 견고하다고 생각합니다. 작업 보기가 어떻게 생겼는지 보겠습니다. 프론트엔드가 작동하고 있고, 우리는 그것을 작업하고 있습니다. 그리고 이것은 어떤 일이 일어나고 있는지 더 잘 파악할 수 있는 매우 좋은 보기입니다. 그리고 다시, 언제든지 사양 파일을 방문하여 검토하고 업데이트할 수 있습니다. 예를 들어, 헤더가 마음에 들지 않아 헤더를 없애고 싶다면, 그냥 쉽게 삭제할 수 있습니다. 그리고 그것을 저장하면 파이고라는 당신이 변경 사항을 만들었다는 것을 알고 그 변경 사항과 함께 앞으로 나아갈 것입니다. 좋습니다. 예, 백엔드를 구축합시다. 그것이 다음 단계입니다. 프론트엔드에 만족한 후에야 백엔드를 구축할 것입니다. 예를 들어, 라이트 모드 다크 모드 토글이 고장 났다면, 백엔드로 이동하기 전에 먼저 그것을 고쳤을 것입니다. 다시 말하지만, 다른 많은 바이브 코딩 앱들은 이런 전략적인 방식으로 작동하지 않습니다. 그들은 서두르려고 하고, 모든 것을 한 번에 하려고 합니다. 프로그래머라면 그것이 재앙의 레시피라는 것을 알 것입니다. 올바른 방법은 한 가지를 하고, 그것이 작동하는지 테스트하고, 두 번째 것을 하는 것입니다.
여기서 우리는 정확히 그것을 볼 수 있습니다. 그것은 당신에게, 즉 인간에게, 배포하기 전에 앱을 어떻게 테스트해야 하는지를 알려줍니다. 이것은 생각해보면 너무나 명백한 기능이지만, 다른 어떤 바이브 코딩 앱도 사용자, 즉 인간에게 테스트 방법을 알려주지 않습니다. 이 웹사이트가 인간에 의해 사용될 것이라면, 인간에 의해 테스트되어야 합니다. 두 가지 테스트를 해보도록 하겠습니다. 먼저 등록 페이지를 엽니다. 직접 링크를 볼 수 있으며, 이 단계를 클릭하면 더 자세한 결과를 얻을 수 있습니다. 등록해 보겠습니다. 간단한 이메일 david@vectal.ai admin123을 입력하겠습니다. 매우 안전하죠. 계정 생성. 계정이 성공적으로 생성되었습니다. 좋습니다. 이것은 작동합니다. 이제 로그인 페이지를 테스트해 보겠습니다. 여기를 클릭하여 로그인 페이지를 로드하겠습니다. 그리고 david@vectal.ai admin123을 입력하면 로그인 성공이라고 뜨면서 로그인될 것입니다. 놀랍습니다. 두 테스트 모두 통과했습니다. 모든 것이 작동한다고 클릭할 수 있습니다. 우리 작업이 어떻게 생겼는지 보겠습니다. 에픽 3, 즉 스테이지 3에 있으며, 더 많은 단계가 설정되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 이것은 정말 좋습니다. 프로세스에서 당신이 어디에 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다. AI 도구가 소통하지 않고 사용자와 협력하지 않을 때 저는 개인적으로 그런 것을 좋아하지 않습니다. 그건 그렇고, 이것은 방금 출시된 v2 업데이트입니다. 파이고라가 이 비디오를 후원해 줄 만큼 친절했기 때문에 제가 얼리 액세스를 얻었습니다. 하지만 제가 이 비디오를 출시할 때 이 업데이트는 라이브 상태입니다. 따라서 이 비디오를 업로드된 당일에 보고 있다면, 파이고라 V2가 방금 출시되었다는 의미입니다. 이 소프트웨어는 끊임없이 진화하고 있으며, 전체 프로세스를 안내하는 바이브 코딩 도구로 만들어졌습니다. 따라서 바이브 코딩을 시작하고 싶고, 모든 보안 문제와 다른 도구들의 모든 결함과 모든 제한 사항을 피하고 싶다면, 파이고라가 답입니다. 커서나 윈드서프만큼 복잡하지 않으면서도 여전히 사용하기 매우 쉽고, 일반 영어로 입력하는 것만으로도 사용할 수 있습니다. 그러니 다시 한번 pyagora.ai로 가서 직접 사용해보세요. 제 말을 믿지 말고, 10분만 시간을 투자하면 이 도구가 잠재력이 있다는 것을 알게 될 것입니다.
이제 관리자 플래그로 사용자 모델을 업데이트하고 관리자 사용자 스크립트를 생성하는 작업 2를 시작하려고 합니다. 위 작업을 실행하시겠습니까? 예, 물론 원하지 않는 작업은 건너뛸 수 있고, 편집을 클릭하여 작업을 업데이트할 수도 있습니다. 모든 제어 권한이 있지만, 다시 말씀드리지만 UI는 매우 간단합니다. 사용자 모델 업데이트, 관리자 생성. 이 작업은 다섯 단계로 나뉩니다. 이것은 좋은 프로 엔지니어링입니다. 모든 것을 한 번에 하려고 하는 대신 작은 단계로 나누고 각 단계를 한 번에 수행합니다. 그리고 이 모드를 전환할 수도 있습니다. 저는 이 오류 전용 모드를 아주 좋아합니다. 때때로 프론트엔드 로그나 백엔드 로그를 보면 매우 위협적일 수 있습니다. 수백 줄이 있을 수 있지만, 오류만 보고 싶다면 오류 전용을 클릭하면 됩니다. 그리고 여기에서 다양한 오류를 명확하게 볼 수 있습니다. 이것이 초보자를 소프트웨어 개발에 입문시키는 방법입니다. 이 모든 도구를 추상화하고 당신에게 숨기려고 하는 것이 아닙니다. UI와 UX를 단순화하여 이 도구를 배우고 개발자처럼 생각할 수 있도록 하는 것입니다.
이제 앱을 다시 테스트해야 합니다. 앱 보기를 클릭하겠습니다. 파이고라가 다섯 가지 단계를 제시했습니다. 관리자 생성 스크립트를 실행하고 터미널을 열어보겠습니다. 이것은 실제로 터미널 작업입니다. 겁먹지 마세요. 파이고라가 VS Code 위에 구축되어 있기 때문에, Windows 사용자라면 Command J 또는 Control J를 눌러 내장 터미널을 열고 npm run create admin 명령어를 복사하여 실행하면 됩니다. 붙여넣기를 허용해야 합니다. admin@example.com 비밀번호 123입니다. 그걸 기억하도록 노력해 봅시다. 엔터. 오류가 몇 개 있습니다. 이것을 복사하겠습니다. 채팅 모드로 전환해 보겠습니다. 채팅 모드의 차이점은 질문을 하는 것이지 앱을 구축하는 것이 아니라는 것입니다. 모든 진지한 AI 앱은 채팅 모드가 필요합니다. "주신 명령어를 실행할 때 위와 같은 오류가 발생했습니다. 무엇이 잘못되었고 어떻게 고칠 수 있습니까? 짧게 답변해 주세요." 짠, 보내겠습니다. 매우 빠른 응답입니다. 패키지.json이 누락된 것 같습니다. 채팅 모드에서 벗어나서 이렇게 말하겠습니다. "다음 오류가 발생했습니다. 이걸 붙여넣어 주세요. 고쳐주세요." 그리고 이것은 좋습니다. 이것이 버그 헌팅 모드입니다. 다른 도구와 달리 파이고라는 버그를 숨기려고 하지 않습니다. 당신이 아무리 유능한 프로그래머라도 버그는 피할 수 없습니다. 그리고 버그가 없는 척하는 대신, 버그를 해결할 도구를 제공하는 것이 올바른 접근 방식입니다. 이 버그 헌팅 모드가 바로 그것입니다. 버그를 재현할 방법을 찾는 것입니다. 사용자가 명령어를 실행했습니다. 네, 이제 그것을 재현하려고 할 것입니다. 그리고 그 파일을 만들었습니다. 패키지.json이 누락된 것 같습니다. 루트 레벨 패키지.json 파일을 만들어서 관리자를 생성하는 해결책입니다. 좋습니다. 그렇게 한 것 같습니다.
이제 다시 시도해 보겠습니다. 다시 터미널을 열고 같은 명령어를 복사하여 지우기를 입력하고 보내겠습니다. 여전히 오류가 발생합니다. 올바른 디렉토리에 있지 않은 것 같습니다. 여기에서 버그가 감지되었습니다. 이것들은 다른 것들입니다. "모두 수정"을 클릭하거나 설명할 수 있습니다. 여전히 오류가 발생합니다. 올바른 디렉토리에 있는지 확실합니까? 이 오류가 무엇이며 어떻게 해결할 수 있는지 이해하도록 도와주세요. 짧게 답변해 주세요. 오류를 보면 명확합니다. 예, package.json은 서버 디렉토리에서 명령어를 실행해야 합니다. 예, 그리고 실행해야 할 명령어를 제공합니다. 예상대로 올바른 디렉토리에 있지 않았습니다. 좋습니다. 다시 지우고 이것을 해보겠습니다. 예, paper briefs 폴더로 cd하고 명령어를 실행해야 합니다. 이것이 모든 VS Code 기능이 유용한 이유입니다. 파일 구조를 볼 수 있고, 서버가 여기 있다는 것을 볼 수 있습니다. 서버를 실행하라고 했지만, 우리는 작업 공간 디렉토리에 있었습니다. paper briefs에 있어야 한다는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 이제 잘 되기를 바랍니다. 다른 오류가 발생했지만 좋습니다. 진행하고 있다는 의미입니다. 이것을 복사하겠습니다. "좋은 소식입니다. 다른 오류가 발생했습니다. 진행 중이라는 의미입니다. 이 오류가 무엇이며 어떻게 해결할 수 있는지 짧게 설명해 주세요." 사실 "해결 방법을 알려주세요"라고 말하는 대신 "그리고 해결해 주세요"라고 말할 수 있습니다. 파이퍼가 해결할 수 있는데 제가 왜 직접 해결합니까? 2025년에는 AI 에이전트가 있습니다. 그것은 MongoDB가 정의되지 않았음을 나타냅니다. 환경 파일은 존재하지만 관리자 생성 스크립트가 제대로 로드하지 못하는 해결책입니다. 이제 몇 가지 변경 사항을 만들고 있습니다. 예상 결과도 알려줍니다. 디버깅과 터미널에 익숙하지 않은 초보자라면 예상 결과가 무엇인지 모를 수 있지만, 다행히도 버그 헌터 모드는 그것을 위해 설계되었습니다. 다시 실행해 보겠습니다. 짠, 터미널. 짠. 좋습니다. 관리자가 성공적으로 생성되었습니다. 이메일과 비밀번호 123이 있습니다. 놀랍습니다. 이것은 작동했습니다. "이것은 작동했습니다. 다음 단계는 무엇입니까?"라고 말할 수 있습니다. 작업을 살펴보겠습니다. 우리가 어디에 있는지 보겠습니다. 로그인 구현, 그리고 이것을 시작해야 합니다.
현재 스테이지 3의 작업 2 업데이트를 진행 중이며 테스트를 완료했습니다. 문제가 해결되었는지 확인해 보겠습니다. 좋습니다. 다른 단계를 완료해 봅시다. 데이터베이스에서 관리자 사용자를 확인하고 터미널을 열어 다음 쿼리를 실행합니다. 복사하겠습니다. 어느 폴더에서 이 쿼리를 실행해야 하는지 물어봐야 할 것 같습니다. 채팅 모드로 전환하여 어떤 디렉토리에서 이 쿼리를 실행해야 하는지 물어보겠습니다. 모든 디렉토리에서요? 좋습니다. 그렇게 해보겠습니다. 다시 clear를 입력하겠습니다. 명령을 찾을 수 없습니다. 채팅 모드를 끄고 지침을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 쿼리는 사용자 세부 정보 문서만 반환해야 합니다. 좋습니다. 이것을 복사하겠습니다. 2단계 테스트 중 오류가 발생했습니다. 무엇이 문제인지 이해하도록 도와주고 고쳐주세요. 짧게 답변해 주세요. 버그를 재현할 방법을 찾아보겠습니다. 문제는 사용자가 MongoDB 명령줄 mongo가 설치되어 있지 않다는 것입니다. 이것들은 터미널 테스트이고, 이것들은 인앱 테스트이므로 기술적인 것과 UI 작업의 좋은 조합입니다. npm을 실행합니다. 좋습니다. mongo 명령 대신 이 명령을 복사하여 좀 더 신뢰할 수 있는 방법으로 확인해 보겠습니다. 짠, 엔터. 관리자가 발견되었습니다. 좋습니다. 좋습니다. 비밀번호 123 또는 그와 비슷한 것입니다. "좋습니다. 이 스크립트를 실행했고 작동했습니다. 다음 단계는 관리자로 로그인하는 것이라고 했습니다." 로그인 페이지로 이동해 보겠습니다. 이 내장 링크가 정말 마음에 듭니다. 이것들을 사용해야 합니다. 흥미롭게도 관리자 자격 증명이 유효하지 않습니다. 로그인하는 데 문제가 있다고 말해 보겠습니다. 어쩌면 변경되었을 수도 있습니다. 버그 감지. 네, 그냥 모두 수정 버튼을 클릭했습니다. 정말 쉽습니다. 파고나가 어떻게 고치는지 보겠습니다. 문제는 관리자 로그인 컴포넌트에 하드코딩된 모의 자격 증명이 있다는 것입니다. 프론트엔드에 문제가 있는 곳이 표시됩니다. 프론트엔드 전용이었을 때 남아있던 것 같습니다. 이제 백엔드가 있으므로 백엔드에서 인증을 처리해야 합니다. 버그를 찾았고 수정하려고 합니다. 앱을 다시 테스트해 주세요. 관리자 생성 스크립트로 생성한 자격 증명을 사용해야 합니다. admin@example.com으로 로그인하고 예상치 못한 오류가 발생합니다. 어떤 오류인지 보겠습니다. 구문 오류입니다. 이 오류를 수정하는 데 집중하겠습니다. 간단한 변경일 것입니다. 예상치 못한 문자입니다.
그러나 이것은 우리가 마주쳤던 것과는 다른 버그입니다. 다른 오류가 보인다면 진행하고 있다는 의미입니다. 그리고 사실, 버그와 오류를 수정할 모든 도구가 있습니다. 인간의 개입이 필요합니다. 콘솔 출력에서 생성된 세 가지 비밀 값을 복사하여 교체하십시오. 흥미롭네요. 기본적으로 사이드 퀘스트를 주었습니다. 서버와 env 파일을 살펴보겠습니다. 이 세 가지를 교체해야 합니다. 생성된 세 가지를 복사하세요. 이것은 매우 좋습니다. 파이고라가 인간의 개입이 필요한 부분을 인식하고 무언가를 해달라고 요청합니다. 이 세 가지를 복사해야 합니다. 첫 번째는 액세스 토큰이어야 합니다. 여기 있습니다. 저장. 가시성을 위해 분리해 놓겠습니다. 그런 다음 새로 고침 토큰은 두 번째 것이어야 합니다. 복사하겠습니다. 여기 새로 고침 토큰이 있습니다. 붙여넣겠습니다. 마지막으로 세션 토큰, 세션 비밀입니다. 짠, 저장. 저는 env 파일이 업데이트되었다고 말할 것입니다. 예, 이것을 해야 합니다. 앱으로 돌아가야 합니다. 왼쪽 파이고라 아이콘을 클릭하고, 앱을 클릭하겠습니다. 로그인 페이지로 가야 합니다. 어쨌든 다시 시도해 보겠습니다. 다시 확인해 보겠습니다. 로그인해야 할 것입니다. 아니요, 여전히 오류가 발생합니다. 모두 수정을 클릭하고 파이고라가 이 오류를 수정하도록 해봅시다. 이제 새로운 스크립트를 제공합니다. 여기에 놓겠습니다. 터미널을 열고 지웁니다. 버그가 있었지만, 페이지를 새로 고치고 메시지에 있는 버튼을 사용하면, 예를 들어 "예" 메시지가 있을 때 이것을 다시 로드하면 종종 문제가 해결됩니다. 또는 다른 팁은 "앱 보기"를 다시 시작하는 것입니다. 도움이 되는 또 다른 방법이거나, 필요하다면 전체 앱을 다시 로드하는 것입니다. 하지만 이제 모든 것이 작동합니다. 터미널을 통해 보여드렸지만, 등록 페이지도 거부합니다. 다음 작업인 랩 API 엔드포인트 생성을 구현해 봅시다. 사양을 다시 검토하고 작업을 살펴보겠습니다. 우리는 스테이지 4에 있습니다. 첫 세 단계를 완료했습니다. 이제 연구 랩에 대한 CRUD 작업을 구현하고, 관리자 랩 관리를 위한 API 엔드포인트를 포함합니다. 주로 RSS 피드를 사용해야 합니다. 어쩌면 이 단계를 건너뛸 수도 있겠습니다. 여기서 무슨 일이 일어나는지 보겠습니다. 그리고 사전에 버그를 감지하고 있습니다. 정말 좋습니다. 좋습니다. 변경 사항을 적용했습니다. 무엇인가를 테스트하라고 할까요?
아직 작동 중입니다. 파이고라가 각 사용자 개입 또는 각 사용자 프롬프트당 수행하는 작업의 양은 인상적입니다. 제가 한 주요 작업은 첫 번째 프롬프트를 보내는 것이었는데, 솔직히 꽤 자세했습니다. 하지만 무언가를 만들고 싶다면 5분 동안 앉아서 그것을 작성할 가치가 있습니다. 그리고 나서 지시를 따르고, 버그가 있다면 무엇이 잘못되었는지 설명하는 것입니다. 그냥 "버그가 있으니 고쳐주세요"라고 말하지 말고, 버그가 어떻게 발생했는지, 버그 직전에 무슨 일이 있었는지, 해결하는 데 도움이 될 수 있는 어떤 정보든지 제공해야 합니다. 앱을 테스트하는 방법을 결정하고 있습니다. 좋습니다. 이제 테스트 지침을 제공할 것입니다. 관리자 자격 증명이 있습니다. UI도 개선되었네요. admin@example.com 비밀번호 123. 여기로 가보겠습니다. 관리자 대시보드. 아, 여기 있습니다. 새 연구 랩 추가 모델을 보아야 합니다. 제가 올바른 위치에 있는지 확실하지 않습니다. 왜냐하면 여기가 다르게 생겼기 때문입니다. 관리자 포털. 어쩌면 설명을 해야 할 것 같습니다. 아, 여기 있습니다. 무슨 일이 있었을까요? 로그를 살펴보겠습니다. 프론트엔드. 관리자 로그인으로 들어가서 실제로 로그인했을 때, 관리자 대시보드로 리디렉션되지 않고 일반 사용자를 위한 일반 로그인 페이지로 다시 리디렉션됩니다. 그래서 관리자 패널을 통해 로그인한 후에는 관리자 대시보드에 액세스할 수 있고, 일반 로그인 페이지로 리디렉션되지 않도록 하십시오. 다른 것은 변경하지 마십시오. 앱을 다시 테스트해 주세요. 좋습니다. 로그인 페이지로 가보겠습니다. 좋습니다. admin@example.com 비밀번호 123으로 로그인. 리디렉션되지 않았습니다. 대시보드에 들어왔습니다. 잠시만요, 좀 더 위로 스크롤해 보겠습니다. 네, 대시보드에 있습니다. 좋습니다. 리디렉션 문제를 해결했습니다. 이제 대시보드에 액세스할 수 있습니다. 그러나 관리자 대시보드 안에 "새 연구 랩 추가" 버튼이 보이지 않습니다. 이것을 고쳐주세요. 다른 것은 아무것도 하지 마세요. 좋습니다. 로그에 무슨 일이 있었는지 알려줄 수 있습니다. 버튼이 있는 페이지를 보았지만 다시 리디렉션되었습니다. 다시 로그인해 보겠습니다. 잠시만요, 그 메시지가 무엇인지 찾아보겠습니다. 하단에 뭔가 있습니다. 무엇인지 찾아보겠습니다. 로그인 성공. 뭐라고 했죠? 빨간색 경고 메시지를 본 것 같습니다. 치명적인 대시보드 오류. 스크린샷.
우리는 안에 있습니다. 연구 랩 추가를 클릭해 보겠습니다. 이 단계의 테스트 지침은 무엇입니까? 테스트 랩과 https://example.com/rs/add-lab 유효하지 않은 만료된 토큰을 사용할 수 있습니다. 로그를 보면 모두 수정이 최선의 선택일 것 같습니다. 이 버그가 수정되었다고 테스트 완료라고 말해야 할 것 같습니다. 제 잘못입니다. 버그를 수정하면 완료로 표시해야 합니다. 그리고 나서 테스트로 돌아갑니다. 단계가 조금 단순화되었습니다. 좋습니다. admin 비밀번호 1234 로그인 성공. 이제 놀랍게도 이전에 보지 못했던 논문 요약을 볼 수 있습니다. 다시 시도해 보겠습니다. MIT AI 뉴스. 퍼플렉시티에서 복사한 공식 RSS 피드입니다. 랩 추가. 잠깐, 이것은 획기적인 발전입니다. 엄청납니다. 총 랩 1개가 있습니다. MIT 루프입니다. 연구 랩 랩 추가 모달. 네, 미뉴 랩 랩 추가. 아니요, 좋습니다. 논문 보기. 이것들은 아마도 프론트엔드의 모의 데이터일 것입니다. 하지만 좋습니다. 논문 보기. 흥미롭습니다. 같은 것일까요? 고급 신경망 아키텍처. 같은 모의 데이터일 수도 있습니다. 네, 괜찮습니다. 고칠 수 있습니다. 하지만 테스트 완료라고 말하겠습니다. 예, 문제가 해결되었습니다. 그리고 AI 요약을 생성해야 합니다. 공개 사이트를 보겠습니다. 기다려 주세요. 여기 있습니다. 앱 시작. AI 요약이 작동했는지 보겠습니다. 논문이 홈페이지에 보입니다. 그러나 클릭하면 AI 요약이 로드되지 않습니다. 아무것도 로드되지 않습니다. 그래서 백엔드에서 논문이 가져와지는 즉시 OpenAI API를 사용하여 해당 논문 또는 기사의 간결한 두 단락 요약을 생성하여 프론트엔드에 표시되도록 하세요. 이 특정 문제를 해결하는 데 집중하고 다른 것은 아무것도 하지 마세요. 좋습니다. 여기 있습니다. 총 논문 수. Google 연구. 논문 보기. AI 요약 생성 버튼이 없지만, 이 접근 방식을 사용해야 합니다. 동의합니다. 백엔드와 관리자 대시보드를 업데이트하여 보이는 논문이 있을 때 각 논문 옆에 AI 요약 생성 버튼을 추가하도록 하세요. 사용자가 이것을 클릭하면 OpenAI API에 연락하여 해당 기사, 연구 논문 또는 블로그 게시물의 간결한 두 단락 요약을 생성할 것입니다. 다른 것은 아무것도 하지 마세요. OpenAI API의 최신 문서를 얻기 위해 빠른 퍼플렉시티 검색도 했습니다. 하지만 이 논문에 요약 생성 버튼이 있는 것이 실제로 좋은 아이디어입니다. 여기서 바로 생성할 수 있습니다. 관리자가 관리자 대시보드에서 생성할 수 있습니다.
이것이 더 합리적이라고 생각하며, 모든 것을 자동화하려고 하는 대신 문제를 고립시킬 수 있습니다. 논문 보기. 잠깐만요, 이것은 새로운 것입니다. 여기를 새로 고쳐 보겠습니다. 여기서 테스트할 수 있습니다. 전체 화면 앱에서 테스트하는 것이 더 좋습니다. 요약이 있습니다. 요약 생성. 이것을 클릭해 보겠습니다. 정말 빨랐습니다. 대시보드로 돌아가서 공개 사이트로 돌아가겠습니다. 이것이 생성된 요약입니까? 로드되지 않는 것 같습니다. 이것이 작동할 수도 있지만, 새로 고쳐보겠습니다. 좋은 진전이지만 프론트엔드가 요약을 로드하지 못하고 있습니다. 다음 문제는 프론트엔드가 논문을 제대로 로드하지 못한다는 것입니다. 홈페이지에 연구 논문 요약이 보이지만, 논문 중 하나를 클릭하면 아무것도 로드되지 않고 로딩에 멈춥니다. AI 생성 요약을 실제로 로드하도록 해야 합니다. 이것을 해결하는 데 집중하세요. 백엔드에서 가져와야 합니다. 프론트엔드가 백엔드와 제대로 통신하고 연구 논문 또는 기사의 제목과 AI 생성 요약을 실제로 로드하도록 하세요. 이것만 해결하는 데 집중하고 다른 것은 아무것도 하지 마세요. 왜냐하면 관리자 로그인에서는 요약을 얻는 것 같기 때문입니다. 그것이 실제로 LLM에 의해 생성된 것인지 아직 확실하지 않습니다. 그래서 프롬프트를 바꾸고 싶습니다. 여기 요약이라고 표시되어 있습니다. 이것이 작동하는 것 같지만 확인해야 합니다. 돌아가 보겠습니다. 잠시만요, 문제를 해결했을 수도 있습니다. 이 연구 논문은 여행 계획 최적화에 중점을 둡니다. 이것이 작동하는 것 같습니다. 백엔드에서 프롬프트가 어디에 정의되어 있는지 확인하기만 하면 됩니다. 확장해 보겠습니다. 채팅으로 전환하여 백엔드에서 AI 생성 요약의 프롬프트가 어디에 정의되어 있는지 물어보겠습니다. AI에게 연구 논문을 요약하는 지시를 알려주는 프롬프트를 어디에서 정의합니까? 어떤 파일에 있는지 짧게 알려주세요. 좋습니다. LLM 서비스입니다. 여기 있습니다.
먼저 gbd4.1을 사용해야 합니다. gbd4가 아니라요. 그리고 프롬프트는 거기에 있습니다. 프롬프트가 어디에 정의되어 있습니까? 프롬프트 생성, LLM용 프롬프트 생성, 요약 프롬프트 생성. 이것을 조사해 봅시다. 여기 있습니다. 모든 것이 작동하는지 확인하기 위해 과감한 조치를 취하겠습니다. 프롬프트 시작 부분을 "GPT 4.1 요약"으로 시작하도록 하세요. 출력은 항상 이 정확한 문자열로 시작해야 합니다. 저장. 프롬프트를 저장했습니다. 이제 앱을 다시 시작할 것입니다. AI가 우리의 새로운 프롬프트를 따르는지 확인하고 싶습니다. 그것이 모든 것이 작동하는지 확인해야 할 마지막 단계이기 때문입니다. 논문 보기, 논문 보기. 아, 작동합니다. GPT 4 요약. 여기 있습니다. 공개 사이트로 가보겠습니다. 여기 있습니다. 네, 이 연구 논문은 구글 리서치가 개발한 대규모 언어 모델과 알고리즘을 사용하여 여행 계획을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 주요 기여는 고급 통신 기술을 통해 여행 계획 프로세스의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 있습니다. 이 연구는 개인이 여행을 계획하는 방식을 혁신하여 시간과 노력을 절약하고 더 정확하고 최적화된 여행 경험을 보장할 수 있다는 점에서 중요합니다. 그런 다음 하드 제한 때문에 잘리지만 고칠 수 있습니다. 여기를 새로 고치고 버그가 수정되었다고 말하겠습니다. 왜냐하면 이제 GB4.1이 요약을 생성하고 있다는 것을 알기 때문입니다. 정말 좋습니다. 요약하자면, 파이고라를 사용하여 풀 스택 앱을 구축할 수 있었습니다. 이 앱을 통해 누구나 평소에는 30분에서 1시간이 걸릴 기사, 블로그 게시물, 연구 논문의 AI 생성 요약을 읽을 수 있습니다. 저는 개인적으로 독서 속도가 느리기 때문에 저에게 필요합니다.
그리고 관리자 대시보드가 있습니다. 당신이 관리자라면 우리가 가지고 있는 로그인으로 액세스할 수 있고, 어떤 연구 랩이 사용 가능한지, 해당 랩의 어떤 논문이 표시되는지 관리할 수 있으며, 이는 누구나 볼 수 있는 공개 사이트에 반영됩니다. 그리고 이것은 풀 스택 앱입니다. 로그인, 인증, OpenAI API를 통한 AI 통합, 요약, RSS 피드 스크래핑 등 많은 기능이 있습니다. 그리고 그것은 일반 영어로 파이고라로 구축되었습니다. 시작할 때 하나의 프롬프트를 주었고, 물론 그것과 함께 작업해야 했지만, 파이고라의 장점은 실제로 당신과 함께 작업하려고 노력한다는 것입니다. 모든 것을 자율적으로 하려고 함으로써 프로세스에서 당신을 배제하지 않습니다. AI 에이전트. 이것은 현재 AI의 현실이 아닙니다. 아마 3년 후, 4년 후에는 AI 에이전트가 모든 것을 할 수 있고 브라우저에서 작업을 테스트할 수 있을 것입니다. 하지만 오늘은 아닙니다. 그리고 파이고라는 그것을 이해하고 커서와 윈드서프, 그리고 볼드 앤 러버블(Bold and Lovable), V제로(Vzero) 등 그 중간 어딘가에 있는 것을 정말로 구축했습니다. 버그를 해결하고, 풀 스택 앱을 구축하고, 과대 광고 없이 배포할 수 있는 모든 도구를 제공하는 것을 구축했습니다. 그래서 이것은 파이고라가 채울 수 있었던 시장의 공백과 같습니다. 다시 한번, 직접 사용해보고 싶다면 pyagora.ai로 이동하세요. 이 비디오가 출시되는 날에 보고 있다면, 파이고라 2.0이 출시되었다는 의미입니다. 지금은 제가 얼리 액세스를 얻었지만, 지금은 파이고라 2.0이 공개적으로 사용할 수 없습니다. 하지만 이 비디오를 볼 때쯤이면 방금 출시된 것입니다. 그러니 pyagora.ai로 가서 시도해 보세요. 분명히 당신이 존재했으면 하는 앱에 대한 아이디어가 있거나, 현재 즐겨 사용하는 앱을 복제해 보려고 할 것입니다. 파이고라로 구축하는 것이 얼마나 쉬운지 놀라게 될 것입니다. 다시 한번 pyagora.ai로 가보세요. 이 비디오를 후원해 준 파이고라 팀에 감사드립니다. 시청해 주신 모든 분들께 감사드리며, 멋지고 생산적인 한 주 되세요. 다음에 뵙겠습니다.
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