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    <title>Chandler Nguyen</title>
    <link>https://chandlernguyen.com/ko/</link>
    <description>AI builder, lifelong learner, product creator. 18-year advertising veteran learning to code at 40 and building AI products.</description>
    <language>ko</language>
    <lastBuildDate>Tue, 20 Oct 2026 00:02:15 GMT</lastBuildDate>
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      <title>Chandler Nguyen</title>
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    <managingEditor>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</managingEditor>
    <webMaster>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</webMaster>
    <copyright>Copyright 2026 Chandler Nguyen</copyright>
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    <item>
      <title>Knora 1.2, App Store에 출시</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/10/20/knora-1-2-is-on-the-app-store/</link>
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      <pubDate>Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>Knora 1.2가 출시되었습니다. 영어 목소리 15개, 4가지 억양, 삭제된 스타일 축, 수정된 두 가지 오디오 결함. 이제 농담은 목소리 안에 있습니다.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Product</category>
      <category>Build In Public</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
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      <title>목소리가 곧 농담이에요</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/10/18/the-voice-is-the-joke/</link>
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      <pubDate>Sun, 18 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>Knora의 영어 캐스트를 새로 만들고, 스타일 선택지를 없앴어요. 테스트는 모두 통과했는데도 남아 있던 오디오 결함 두 개를 찾아냈고요. 1.2는 이미 App Store에 올라가 있어요. 그리고 이번에 배운 건, 사실 코미디에 관한 게 아니었어요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Product</category>
      <category>Build In Public</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>맥이 죽었어요. Chrome과 DeepSeek로 다시 세웠죠.</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/10/16/my-mac-died-i-rebuilt-it-with-chrome-and-deepseek/</link>
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      <pubDate>Fri, 16 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>맥이 죽어서, 드라이브를 밀고 Chrome과 에이전트 하니스 하나만으로 처음부터 다시 시작했어요. 그랬더니 같은 기계에서 여유 공간이 약 60 GB 늘었고, 저는 애플리케이션 단위로 생각하는 습관을 끊었습니다.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Build in Public</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI-native 미디어 운영이란 무엇인가요?</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/10/06/what-is-ai-native-media-operations/</link>
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      <pubDate>Tue, 06 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI-native 미디어 운영은 AI가 대부분의 실행을 맡을 때 광고·마케팅 팀이 캠페인 라이프사이클을 어떻게 돌리는지를 뜻해요 — 리서치, 플래닝, 액티베이션, 리포팅, 측정. &quot;우리는 AI 도구를 쓴다&quot;와 무엇이 다른지, 라이프사이클의 각 단계가 어떻게 바뀌는지, 그리고 사람이 여전히 소유하는 것이 무엇인지 정리했어요.</description>
      <category>AI</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI-Native 미디어 운영: 전략 가이드</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/09/30/ai-native-media-ops-strategy-guide/</link>
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      <pubDate>Wed, 30 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI-native 미디어 운영의 전략은 대부분 순서의 문제예요: 더 많은 도구를 사기 전에 운영 모델과 리서치-측정 루프를 고치세요. 이 가이드는 전략 레인을 지도로 그려요 — &quot;native&quot;의 의미, 옛 워크플로 위의 AI가 실패하는 이유, 리서치와 플래닝이 어떻게 바뀌는지, 플래너가 살아남는지 — 그리고 각 질문의 더 깊은 글로 안내해요.</description>
      <category>AI</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>거의 UI가 없는 앱을 만들었다. 그게 핵심이었다.</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/09/24/i-built-an-app-with-almost-no-ui/</link>
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      <pubDate>Thu, 24 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>제 코미디 앱에 대한 최고의 평가는 친구 넷과 한 잔의 술이 놓인 테이블에서 나왔습니다 — 그리고 첫 버전은 그 평가를 통과하지 못했습니다. 그래서 저는 농담 포맷을 걷어냈고, 그다음에는 인터페이스를 걷어냈습니다. 이 글에서는 제스처 하나짜리 앱이 무엇을 강제하는지, 왜 75초라는 상한이 테이블에 머무는 시간의 제약인지, 그리고 하루 종일 보는 지표가 &apos;주의(attention)&apos;인 사람에게 가장 불편한 부분이 무엇인지 다룹니다.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Product</category>
      <category>Build In Public</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI-Native 미디어 운영: 실행 가이드</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/09/22/ai-native-media-ops-execution-guide/</link>
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      <pubDate>Tue, 22 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>실행은 AI-native 미디어 운영이 갈리는 곳이에요: AI가 실제로 얼마나 많은 일을 맡는지, 제작· 리포팅·측정이 어떻게 바뀌는지, 무엇을 거버넌스해야 하는지, 90일 안에 어떻게 롤아웃하는지. 이 가이드는 실행 레인을 지도로 그려요.</description>
      <category>AI</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI-Native 미디어 운영: 에이전시 모델 가이드</title>
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      <pubDate>Wed, 16 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>에이전시에게 AI 질문은 도구를 도입할지가 아니라 모든 경쟁사가 그것을 가진 뒤 무엇을 팔지예요. 이 가이드는 에이전시 모델 레인을 지도로 그려요 — 무엇을 유지·변경·판매 중단할지, AI-native 회사가 가격과 인원에서 어떻게 비교되는지, 일의 가격을 어떻게 정할지, 지속 가능한 해자가 어디인지요.</description>
      <category>AI</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>9개 에이전트 마케팅 플랫폼을 오픈소스로 내놨어요</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/09/14/i-gave-my-9-agent-marketing-platform-away-as-open-source/</link>
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      <pubDate>Mon, 14 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>STRAŦUM의 v1이 MIT 라이선스로 공개됐어요. 에이전트 9개, Postgres 스키마 2개, 로케일 10개 — 그리고 Row Level Security가 꺼진 채 배포돼서, 브라우저에 로드되는 키만 있으면 누구나 접근할 수 있었던 테이블 하나까지. 제가 무엇을 내놓았고, 다시는 같은 방식으로 만들지 않을 것은 무엇인지, 그리고 왜 포크해서 자기만의 것을 만들어도 되는지 정리할게요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Product</category>
      <category>Build In Public</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>마케팅 팀에게 &quot;AI-native&quot;가 실제로 뜻하는 것 (AI-assisted와 비교)</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/09/09/ai-native-vs-ai-assisted-marketing-teams/</link>
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      <pubDate>Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI-native는 모델이 첫 패스를 만들고 사람이 리뷰·결정하는 것이고, AI-assisted는 사람이 일을 만들고 일부를 빠르게 하려고 모델을 쓰는 것이에요. 같은 도구, 다른 무게중심이죠. 여기서 차이와 비교표, 그리고 팀이 실제로 어느 쪽인지 알려주는 짧은 진단을 정리했어요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Marketing</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>퍼레이드 문제: 옛 워크플로 위의 AI가 실패하는 이유</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/09/02/the-parade-problem-ai-media-workflows/</link>
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      <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>퍼레이드 문제는 한 번도 재설계하지 않은 워크플로에 AI를 붙일 때 생기는 일이에요: 더 빠른 첫 단계, 그 뒤의 똑같은 병목, 더 이른 완료는 없음. 왜 이러는지, 대부분의 AI 파일럿에서 살아남는 네 가지 병목, 그리고 차량을 빠르게 하는지 경로를 다시 설계하는지 구별하는 법을 정리했어요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Marketing</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI가 미디어 일의 얼마나를 실제로 할 수 있나요? 75–80% 원칙</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/08/27/how-much-of-media-work-ai-can-do-the-75-80-principle/</link>
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      <pubDate>Thu, 27 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>제가 지켜본 미디어 과업에서 AI는 대략 75–80%를 해요 — 제작·조립·패턴 찾기에서 가장 많고, 협상·관계·최종 판단에서 가장 적죠. 사람으로 남겨야 할 20%를 찾는 휴리스틱이지 벤치마크가 아니에요. 여기 그 모양과 자기 과업을 감사하는 법이 있어요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Paid Media</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI가 미디어 리서치, 페르소나, 데이터 우위를 바꾸는 방식</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/08/21/how-ai-changes-media-research-personas-and-data/</link>
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      <pubDate>Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI는 미디어 리서치를 주로 빠르게 하는 게 아니라 연속적으로 만들어요. 페르소나는 한 번 쓰는 문서에서 시스템이 갱신하는 살아 있는 모델이 되고, 지속 가능한 우위는 공개 리서치(이제 모두에게 싼)에서 당신의 독점 퍼스트파티 데이터와 메모리로 옮겨가죠. 무엇이 바뀌는지, 그리고 거버넌스가 서류가 아니라 선결 조건인 이유를 정리했어요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Marketing</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI 미디어 플래닝과 측정 설계</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/08/14/ai-media-planning-and-measurement-design/</link>
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      <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI 미디어 플래닝은 모델이 같은 브리프와 예산에 여러 구조화된 옵션을 초안하고, 플래너가 덱 하나를 조립하는 대신 고르고 다듬는다는 뜻이에요. 팀이 덜 계획하는 절반은 측정이죠: 플랜은 생성되는데 측정 설계가 그대로면, 더 많은 옵션을 더 빨리 만들고 더 배우는 건 없어요. 둘을 함께 설계하세요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Paid Media</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>월 $200이던 AI 비용이 $45로 줄었어요. 덜 배포한 게 아니라 더 배포했죠.</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/08/11/deepseek-v4-pro-two-months-cost-savings/</link>
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      <pubDate>Tue, 11 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>6월: $57.01. 7월: $33.09. OpenCode로 DeepSeek V4 Pro에 전환한 지 두 달 만에 AI 비용이 75% 내려갔어요. 커밋 기록이 증명하죠 — 덜 만든 게 아니라 더 많이 만들었다고요. 4개 제품에 걸친 786개 커밋. 전체 내역을 공개할게요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Product</category>
      <category>Build In Public</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI가 미디어 제작을 이끌 때의 액티베이션</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/08/07/activation-when-ai-drives-media-production/</link>
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      <pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI가 제작을 이끌면 액티베이션은 자산을 만드는 데서 파이프라인을 감독하는 데로 옮겨가요: 변형, 카피, 적응이 볼륨으로 만들어지고 리뷰가 진짜 제약이 되죠. 운영자의 일은 가드레일을 세우고, 리뷰 기준을 정의하고, 기계를 언제 멈출지 아는 것이 돼요.</description>
      <category>Paid Media</category>
      <category>AI</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>조립이 아니라 인텔리전스로서의 리포팅</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/07/31/reporting-as-intelligence-not-assembly/</link>
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      <pubDate>Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI가 리포트를 조립할 때 — 당기고, 결합하고, 포맷하고, 서술할 때 — 애널리스트의 가치는 차트를 만드는 데서 읽는 데로 옮겨가요. 리포팅은 조립이 아니라 인텔리전스가 되죠. 여기서 기계가 가져가는 것, 사람으로 남는 것, 회의가 해석에 쓰이도록 리포트를 다시 설계하는 법이 있어요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Analytics</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI-native 미디어 팀을 위한 90일 롤아웃</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/07/25/90-day-ai-native-media-ops-rollout/</link>
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      <pubDate>Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI-native 미디어 팀을 위한 90일 롤아웃: 1–30일에 제약을 고치고 브리프 하나를 기계가 읽게 만들고, 31–60일에 그 단계를 끝에서 끝까지 돌리고 리뷰 기준을 세우고, 61–90일에 측정하고 확장할지 결정해요. 한 단계, 한 소유자, 확장 전의 증거죠.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Strategy</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>에이전시 설계 결정 프레임워크 (유지 / 변경 / 판매 중단)</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/07/19/agency-design-decision-framework/</link>
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      <pubDate>Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>에이전시 설계 결정 프레임워크는 모든 서비스를 유지·변경·판매 중단으로 나눠요. 축은 가치가 어디 앉는지 — 조립이냐 판단이냐 — 와 AI가 딜리버리 경제성을 어떻게 바꾸는지예요. 무엇을 파는지 분류하는 법, 그리고 그 둘레의 사람과 가격에 무슨 뜻인지 정리했어요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Marketing</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>7개 언어로 된 40개의 AI 팟캐스트를 평가했습니다. 6가지 파이프라인 수정 후 — 무엇이 개선되었는지.</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/07/16/i-evaluated-ai-podcast-pipeline-six-fixes-what-improved/</link>
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      <pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>7개 언어로 된 40개의 실제 에피소드에서 AI 팟캐스트 파이프라인을 평가하는 평가 프레임워크를 구축했습니다. 검토 단계가 스크립트를 오히려 악화시키고 있었습니다(3.34 → 2.91). 인용 URL이 모두 가짜처럼 보였습니다(점수: 1.28). 중국어가 가장 약한 로케일이었습니다(2.88). 6가지 수정, 하루, 그리고 새로운 모델 이후 — 여기에 전/후 숫자와 제가 한 모든 변경 사항이 있습니다.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Product</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI가 미디어 플래너를 대체하나요?</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/07/11/will-ai-replace-media-planners/</link>
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      <pubDate>Sat, 11 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI는 미디어 플래너를 대체하지 않아요. 플래닝 일 안의 조립을 대체하고 판단을 남기죠. 플랜 초안 쓰기, 채널 간 예산 매핑, 주간 뷰 만들기는 이제 대부분 자동화 가능해요. 어떤 제약이 중요한지 정하고 그에 추천을 거는 건 아니죠. 역할은 사라지기보다 집중돼요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Marketing</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI 팟캐스트 호스트가 &apos;Trời ơi&apos;를 13번 외친 후 배운, 실제로 지켜지는 시스템 프롬프트 작성법</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/07/07/how-i-write-system-prompts-that-get-enforced/</link>
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      <pubDate>Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI 팟캐스트 호스트를 위해 며칠 동안 시스템 프롬프트를 정성껏 작성했습니다. 그들은 모든 단어를 읽고 거의 전부를 무시했습니다. 해결책은 더 나은 단어가 아니었습니다 — LLM이 파이프라인 내에서 규칙이 어디에 위치하느냐에 따라 규칙을 완전히 다르게 처리한다는 점을 이해하는 것이었습니다.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Product</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI-native 에이전시 vs 전통 에이전시</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/07/04/ai-native-agency-vs-traditional-agency/</link>
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      <pubDate>Sat, 04 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI-native 에이전시와 전통 에이전시는 더 큰 도구 예산을 가진 같은 사업이 아니에요. 차이는 기본값이 어디 앉는지, 일에 어떻게 인력을 꾸리는지, 고객이 실제로 무엇을 사는지예요. 전통은 팀과 시간을 팔고, AI-native는 운영 모델과 판단을 팔아요, 기계가 첫 패스를 하면서요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Agency</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI 시대에 사내에 남는 것 vs 에이전시</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/06/28/what-stays-in-house-vs-agency-ai-era/</link>
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      <pubDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI 시대에 사내-대-에이전시 결정은 더 이상 주로 비용의 문제가 아니에요. 복리로 쌓이는 층을 지키세요 — 브랜드 판단, 퍼스트파티 데이터, AI를 나아지게 하는 고객 메모리 — 그리고 탄력적 제작과 전문 실행에는 에이전시를 쓰세요. 결정적 질문은 가격에서 복리로 옮겨갔어요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Marketing</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>일주일 만에 전체 커리큘럼 아키텍처를 무너뜨린 단 하나의 질문</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/06/26/after-i-shipped-prova-i-rewrote-the-curriculum-two-more-times/</link>
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      <pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>4월에 출시한 제품은 엔진이 맞았다. 6월에 확정한 제품은 척추가 맞았다. 그 사이: 두 번의 완전한 커리큘럼 재작성, 일주일 만에 아키텍처를 무너뜨린 프레임워크, 그리고 3월부터 물었어야 할 질문.</description>
      <category>AI</category>
      <category>제품</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI-native 에이전시에 몇 명이 필요한가요?</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/06/20/how-many-people-does-an-ai-native-agency-need/</link>
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      <pubDate>Sat, 20 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI-native 에이전시는 같은 결과에 전통 에이전시보다 적은 사람이 필요하고, 숫자는 리뷰 역량으로 정해져요, 제작 볼륨이 아니라요. 모양은 작고 시니어한 포드가 한때 더 큰 팀이 필요했던 것을 나르는 것이죠. 더 적고, 더 시니어하고, 책임 있는 것이 전부 설계예요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Agency</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI 에이전시 서비스 가격 정하는 법</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/06/14/how-to-price-ai-agency-services/</link>
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      <pubDate>Sun, 14 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>시간이 아니라 판단과 결과에 가격을 매기세요. AI는 시간과 비용의 연결을 끊어서, 시간 기반 모델은 더 빨라진 것에 당신을 벌해요. AI-native 해법은 고객이 실제로 사는 것 — 결정, 기준, 결과 — 의 가격을 정하고, 제작을 당신이 통제하는 입력 비용으로 다루는 거예요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Agency</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>제 AI 앱의 오프라인 모드에는 AI가 필요 없었어요. 필요했던 건 &apos;지루함&apos;이었죠.</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/06/10/offline-mode-didnt-need-ai-it-needed-boring/</link>
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      <pubDate>Wed, 10 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>DIALØGUE의 iOS 앱을 위해 똑똑하고 AI에 특화된 오프라인 모드를 만들 뻔했어요. 그러다 좀 더 지루한 질문을 던졌죠 — iOS가 이미 나한테 뭘 주고 있지? — 그랬더니 진짜 어려운 일은 똑똑해지고 싶은 충동을 참는 거였어요. &apos;에피소드를 다운로드해서 비행기에서 듣는다&apos;는 것 뒤에 있는, 표준적이고 전혀 화려하지 않은 장치들, 그리고 왜 지루한 쪽을 고르는 게 더 노련한 선택이었는지 적어볼게요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Build in Public</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI-native 에이전시가 더 싼가요?</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/06/07/is-an-ai-native-agency-cheaper/</link>
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      <pubDate>Sun, 07 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI-native 에이전시는 흔히 결과 단위로 더 싸고, 총지출에서는 좀처럼 더 싸지 않아요. 절약은 더 작은 청구서가 되기 전에 탄력성과 속도로 나타나죠 — 더 많은 변형, 더 많은 시장, 더 빠른 변화로요. 그리고 가장 싼 견적은 보통 리뷰 기준이 조용히 흐트러진 것이라, 그해 가장 비싼 선택이 돼요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Agency</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>네이티브는 겉껍데기가 아니다: DIALØGUE iOS 앱을 다시 만든 이야기</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/06/01/native-isnt-a-skin-rebuilding-dialogue-ios/</link>
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      <pubDate>Mon, 01 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>DIALØGUE iOS 앱을 처음엔 웹 제품의 이식판으로 출시했다가, 네이티브로 다시 만들었어요. 탭 세 개, 잠금 화면 오디오, 동기화되는 자막, 끈질긴 오프라인, 그리고 Siri까지. 폰 크기로 줄인 웹 앱은 결국 그냥 웹 앱이니까요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Build in Public</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI 시대에 에이전시가 판매를 멈춰야 할 것</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/05/30/what-agencies-should-stop-selling-ai-era/</link>
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      <pubDate>Sat, 30 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>기술로 가격 매긴 조립 판매를 멈추세요 — 가격이 지금 전달하는 가치가 아니라 한때 필요했던 노동을 반영하는 서비스요. 수동 리포트 패키지, 볼륨 제작 라인 항목, 따로 파는 업로드와 QA, 규모의 제네릭 콘텐츠가 그렇죠. 어려운 건 결정이 아니라 고객을 잃지 않고 나가는 거예요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Agency</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>두 개의 AI 모델로 사이트를 다시 만들었어요: 디자인은 Opus, 실행은 Codex</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/05/25/opus-for-design-codex-for-execution-rebuilt-my-site/</link>
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      <pubDate>Mon, 25 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>TRANSMISSION은 제 역할을 다했어요. 4개월 반이 지났고, 이제 다음으로 넘어갈 때가 됐죠. 메모리얼 데이 연휴 동안 사이트를 다시 만들었는데, 더 흥미로운 이야기는 워크플로우예요. 디자인 판단은 Claude Opus 4.7이, 실행은 GPT-5.5의 Codex가 맡았고, `/goal` 기능 덕분에 Codex는 한 번에 4시간 가까이 자율적으로 돌아갔어요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Build in Public</category>
      <category>Design</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI-native 에이전시를 시작하는 법</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/05/23/how-to-start-an-ai-native-agency/</link>
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      <pubDate>Sat, 23 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>끝에서 끝까지 돌릴 수 있는 좁은 니치에서 AI-native 에이전시를 시작하세요, 풀서비스 메뉴가 아니라요. 맥락 층을 세우고, 한 고객에게 운영 모델을 증명하고, 품질 기준을 정할 수 있는 일의 종류를 고르세요 — 그다음 넓히세요. 폭은 벌어들이는 것이지 여는 게 아니에요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Agency</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>Publicis가 22억 달러에 정말 사려는 것: LiveRamp 딜에 대한 메모</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/05/18/what-publicis-is-really-buying-for-2-2b-liveramp-deal/</link>
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      <pubDate>Mon, 18 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>Publicis는 LiveRamp를 약 22억 달러의 enterprise value로 인수하기로 합의했어요. 저는 이 딜의 흥미로운 질문이 이것이 walled gardens를 대체하거나 오픈웹을 구할 수 있느냐가 아니라고 생각해요. 그렇지 않아요. 더 좋은 질문은 닫힌 생태계 밖에서 광고주들이 여전히 무엇을 필요로 하느냐입니다.</description>
      <category>Marketing</category>
      <category>AI</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI를 위한 마케팅 데이터 거버넌스</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/05/16/how-to-govern-marketing-data-for-ai/</link>
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      <pubDate>Sat, 16 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI를 위한 마케팅 데이터 거버넌스는 모델이 뭔가를 보기 전에 내리는 네 결정으로 귀결돼요: 무엇을 보는지, 어디서 도는지, 결과물의 소유자가 누구인지, 얼마나 보관하는지요. 메모리 층을 먼저 만들고 나중에 거버넌스하는 팀은 흔히 변호사의 감독 아래 그 층을 다시 만들어요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Marketing</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>6개월, 3개의 게임 프로젝트, 출시 0개</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/05/13/6-months-3-game-projects-0-shipped/</link>
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      <pubDate>Wed, 13 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>full-time job을 유지하면서 6개월 동안 game developer가 되려고 했어요. 세 개의 프로젝트를 만들고, 684 commits를 썼고, 실제로 출시한 게임은 정확히 0개였습니다. 무슨 일이 있었는지, 무엇을 배웠는지, 그리고 왜 아무것도 출시하지 못했는지에 대한 이야기입니다.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Product</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI 마케팅 임팩트를 측정하는 법</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/05/08/how-to-measure-ai-marketing-impact/</link>
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      <pubDate>Fri, 08 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>바뀐 결정과 사이클 타임을 측정하세요, 산출 볼륨이 아니라요. 산출은 모델이 싸게 만드는 순간 허영 지표가 돼요. 중요한 신호는 일이 얼마나 빨리 움직이는지, 리뷰가 얼마나 필요한지, AI-assisted 일이 실제로 얼마나 자주 더 나은지, 그리고 어떤 사업 결과가 뒤따랐는지예요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Marketing</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI 오디오 변경 하나로 production이 터져서 2,724줄을 롤백한 이야기</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/05/04/i-rolled-back-2724-lines-after-one-ai-audio-change-broke-production/</link>
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      <pubDate>Mon, 04 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>팟캐스트 플랫폼의 음성 시스템을 업그레이드하려는 변경을 배포했습니다. 6일과 여러 커밋 끝에 2,724줄의 코드를 삭제하고 안정 버전으로 롤백했습니다. 실제로 일어난 일과 production AI 변경에 테스트를 어떻게 다뤄야 하는지 배운 점을 공유합니다.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Build in Public</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>어떤 마케팅 과업을 자동화할까 (워크플로 감사)</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/05/01/which-marketing-tasks-to-automate/</link>
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      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>볼륨이 높고 판단이 적고 되돌릴 수 있는 과업을 먼저 자동화하고, 볼륨이 낮고 판단이 많고 되돌릴 수 없는 것은 사람으로 두세요. 워크플로 감사는 모든 과업을 빈도, 판단, 되돌릴 수 있음으로 정렬해요. 대부분의 팀이 잘못된 것을 자동화하는 건 도구의 인상으로 고르지, 일의 행동으로 고르지 않으니까요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Marketing</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>유료 미디어를 위한 AI 크리에이티브 제작</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/04/25/ai-creative-production-for-paid-media/</link>
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      <pubDate>Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI는 유료 미디어에서 제작 볼륨을 제약에서 빼죠, 그래서 병목이 콘셉트 품질, 브랜드 규칙, 리뷰로 옮겨가요. 변형은 더 이상 만들기 비싸지 않아요; 어느 변형을 돌릴 가치가 있는지의 판단이 비싸죠. 이기는 팀은 리뷰 기준을 세운 곳이지, 가장 많은 자산을 만든 곳이 아니에요.</description>
      <category>Paid Media</category>
      <category>AI</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>저는 이제 Claude Code를 coding 말고 거의 모든 일에 쓰고 있어요</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/04/22/im-using-claude-code-for-everything-else-but-coding/</link>
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      <pubDate>Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>Claude Max를 해지한 지 19일. 제 패턴은 이제 꽤 분명해졌어요. xHigh의 GPT-5.4를 올린 Codex가 coding 자리를 가져갔고, xHigh의 Opus 4.7을 올린 Claude Code가 제 책상에 남은 나머지 자리를 전부 가져갔습니다.</description>
      <category>AI</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>AI 캠페인 현지화</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/04/17/ai-campaign-localization/</link>
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      <pubDate>Fri, 17 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>AI 캠페인 현지화는 일을 번역에서 트랜스크리에이션과 QA로 옮겨요. 산출물은 네이티브 뉘앙스지 단어 수가 아니고, 모델이 엔진이면서 사람이 브랜드와 시장을 소유하죠. AI 현지화를 번역 과업으로 다루는 팀은 핵심을 놓친 유창한 카피를 내보내요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Marketing</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>Andrew Ng의 7개 강의를 들은 지 2년, 2026년의 저라면 실제로 택할 학습 경로</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/04/16/two-years-after-my-7-andrew-ng-courses-the-2026-path-id-actually-take/</link>
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      <pubDate>Thu, 16 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>2023년에 추천했던 Andrew Ng의 7개 강의가 지금도 맞는 길인지 묻는 분들이 여전히 계십니다. 짧게 답하면, 대부분은 맞지만 그 주변에 깔 로드맵은 바뀌어야 합니다. 이번 글은 2026년 업데이트입니다. 강의별 판정과, builder와 operator로 갈리는 경로까지 정리했어요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Learning</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>Prova를 내놓는 데서 code는 오히려 쉬운 쪽이었다</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/04/13/the-code-was-the-easy-part-of-shipping-prova/</link>
      <guid isPermaLink="true">https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/04/13/the-code-was-the-easy-part-of-shipping-prova/</guid>
      <pubDate>Mon, 13 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>Prova가 progression, billing, auth, state에 대해 real promises를 만들기 시작했을 때 비로소 진짜 product처럼 느껴졌다. 어려운 건 code를 generate하는 일이 아니었다. 그 약속을 지탱하는 contracts를 세우는 일이 더 어려웠다.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Product</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>에이전시가 AI에게 진짜 필요한 것은 더 많은 콘텐츠가 아니다</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/04/09/what-agencies-actually-need-from-ai-is-not-more-content/</link>
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      <pubDate>Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>나는 AI 도구들이 에이전시에게 콘텐츠 볼륨을 팔려는 모습을 계속 본다. 하지만 실제 클라이언트 관계를 다뤄 본 적이 있다면, 더 어려운 문제는 신뢰라는 걸 안다. 격리, 권한, 맥락, 그리고 한 클라이언트의 사고가 다른 클라이언트 쪽으로 새지 않게 하는 것 말이다.</description>
      <category>AI</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>고객-메모리 데이터 해자 만들기</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/04/08/building-a-client-memory-data-moat/</link>
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      <pubDate>Wed, 08 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>고객-메모리 데이터 해자는 AI-native 샵이 고객 둘레에 세우는 맥락 층이에요 — 브리프, 결과, 결정, 브랜드 규칙 — 그래서 일이 매번 다시 시작하는 대신 복리로 쌓이죠. 경쟁사가 도구는 복제할 수 있어요; 당신이 축적한 맥락은 못 하죠. 그게 지속 가능한 이점이에요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Agency</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>코스를 잘라서 YouTube 영상으로 만들려고 했어요. 결국 처음부터 다시 만든 이유를 알려드릴게요.</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/04/07/i-tried-to-clip-my-course-into-a-youtube-video-heres-why-i-rebuilt-it-instead/</link>
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      <pubDate>Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>코스 모듈 하나를 잘라 붙이고 전환 몇 개만 다듬으면 YouTube 영상이 될 줄 알았어요. 틀렸습니다. The Parade Problem을 만들면서 깨달은 건, 좋은 리퍼포징은 클리핑이 아니라는 것이에요. 다른 약속, 다른 청중, 그리고 완전히 다른 첫 30초를 위해 아이디어 자체를 재설계하는 것이었습니다.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Product</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>13개월 만에 Claude Max를 해지한 이유, 그리고 앞으로 30일 동안 Codex로 시험해 볼 것들</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/04/03/why-i-cancelled-claude-max-after-13-months-and-what-im-testing-with-codex-next/</link>
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      <pubDate>Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>저는 13개월 동안 총 US$1,892.38을 내고 쓰던 Claude Max를 해지했습니다. 이건 승리 선언이 아닙니다. STRATUM, DIALOGUE, 강의 플랫폼, 그리고 이 사이트를 Codex를 주력 도구로 써도 같은 속도로 계속 밀어갈 수 있는지 확인해 보는 30일짜리 실험입니다.</description>
      <category>AI</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>Codex 2주 사용 후 $200 Claude Code 플랜을 해지하려고 해요</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/03/31/dropping-my-200-claude-code-plan-after-two-weeks-with-codex/</link>
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      <pubDate>Tue, 31 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>첫 비교 글을 쓴 지 2주 만에 두 도구 모두 대규모 업데이트를 했어요. Codex는 Claude Code가 하지 못한 방식으로 제 제품 전략에 도전했고, Claude Code는 Agent Teams와 AutoMemory를 출시했어요. 결과적으로 저는 월 $200 Max 플랜을 줄이면서도 더 나은 결과물을 얻고 있어요.</description>
      <category>AI</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
    <item>
      <title>프롬프트 라이브러리 vs 운영 모델</title>
      <link>https://chandlernguyen.com/ko/blog/2026/03/30/prompt-library-vs-operating-model/</link>
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      <pubDate>Mon, 30 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>프롬프트 라이브러리는 사람들에게 무엇을 입력할지 알려줘요. 운영 모델은 무엇을 자동화하고, 무엇을 사람으로 두고, 일이 둘 사이를 어떻게 옮겨가고, 결과물에 누가 책임지는지 알려주죠. 둘 중 하나만 복리로 쌓여요. AI 전략이 있다고 믿는 대부분의 팀은 사실 프롬프트 라이브러리를 가진 거예요.</description>
      <category>AI</category>
      <category>Strategy</category>
      <author>contact@chandlernguyen.com (Chandler Nguyen)</author>
    </item>
  </channel>
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