I direct AI to ship products.

중소기업용 보안 자가진단 SaaS. URL만 넣으면 취약점을 스캔해 보안 점수와 조치 가이드를 주고, 방화벽 규칙까지 자동으로 배포한다.
보안 담당자가 없는 회사도 URL 하나로. 찾는 데서 끝나지 않고 막는 데까지 간다.
포트·취약점·SSL·헤더를 한 번에. 비파괴 스캔만, 소유권이 인증된 자산만 진단한다.
실서비스로 라이브. 라이브 사이트에서 확인되는 것만 적었다.

AI가 어제 고친 버그를 오늘 또 안 만들게 — 에러 기억·반복 경고 MCP 서버.
세션이 바뀌면 AI는 방금 고친 에러도 잊는다. 기억을 에이전트 밖에 둬서 같은 실수를 막는다.
기억이 없으면 같은 버그가 세션마다 되살아난다. 원장이 있으면 두 번째 시도에서 잡힌다.
// 예시. Claude Code·Cursor·Windsurf 같은 AI 코딩 도구에 MCP로 그대로 붙는다.
PyPI에 라이브. 다른 빌더의 워크플로우에 붙어 돌아간다.

AI 코더·MCP 사용자를 위한 보안 스캐너. 키 유출·개인정보·MCP 설정·프롬프트 인젝션에 Claude Code 환경 점검까지, 설치 없이 npx 한 줄로.
코드를 여러 탐지기로 훑고, 걸린 것을 심각도로 분류해 보여준다.
AI가 만든 코드에서 새기 쉬운 지점들 — 시크릿, 프롬프트 인젝션, 위험한 설정.
// 예시 출력. 설치 없이 npx로 실행, 심각도별로 정리해 보여준다.
npm에 라이브. 한 줄로 돌려보는 보안 첫 관문.
한국어 ↔ 베트남어 실시간 음성 통역. 말하면 바로 상대 언어 음성으로.
음성을 받아 → 인식 → 번역 → 상대 언어 음성으로. 한 흐름으로 이어진다.
세 단계를 매끄럽게 이어야 대화가 끊기지 않는다 — 양방향으로.
백엔드 파이프라인 라이브. 실사용 시나리오(현장 대화)에 맞춰 조율 중.
서울과 호치민을 오가며 매일 쓰는 문제를, 직접 도구로 만든다.
베트남 현지 식자재 주문·운영 시스템. 손님 모바일 주문부터 점주 콘솔·배송·인보이스까지. 고객사는 비공개.
고객사 정보는 밝히지 않되, 실제로 돌아가는 흐름은 그대로 — 손님 주문이 매장 콘솔로 들어와 배송과 인보이스로 끝난다.
식자재는 무게로 팔리고, 주소는 애매하고, 손님은 메신저로 묻는다.
프로덕션 운영 중. 점주·손님 요청을 받아 계속 릴리스한다.
현지에서 실제로 굴러가는 시스템. 9월 이후 커밋 41건.

직접 구축한 파이프라인으로 완성 영상을. 홍보·데모·브랜드 영상 의뢰 제작, 그리고 비개발자용 4주 홍보 자동화 코스.
한 컷 뽑는 게 아니라, 스토리보드부터 완성 영상까지 하나로 이어붙인다.
모델 하나의 결과가 아니라 여러 단계를 엮은 결과라, 캐릭터가 컷마다 흔들리지 않는다.
홍보·데모·브랜드 영상을 유료로 제작합니다. 파이프라인은 결과물의 근거이고, 파는 것은 완성된 영상입니다.
영상 제작 의뢰 →영상은 전부 자체 GPU 서버(Wan2.2)에서 뽑은 결과 그대로, 편집·보정 없음. 화장품은 컨셉샷 변환까지 자체 서버. 원본 제품 사진은 AI로 만든 가상 제품.
같은 파이프라인을 비개발자에게. 제품 사진 한 장으로 컨셉샷과 홍보 영상까지 스스로 뽑는 라인을 4주 안에 갖춘다.



// 같은 제품 사진 한 장에서 빛·배경만 바꾼 결과. 라벨과 형태는 유지된다. 예시 제품은 가상 브랜드.
시나브로코딩 수업용 복셀 교육게임. 학생은 게임 속에서 배우고, 교사는 수업을 제어한다.
교사가 수업을 열면, 학생은 자기 계정으로 들어와 미션을 하고, 진행은 서버에 남는다.
실제 수업 태블릿에서 아이가 마을 NPC와 대화하는 장면, 그리고 전투·건축 플레이. 전부 게임 실제 화면이다.
게임이 재밌는 것만으로는 수업이 안 된다. 교실에서 실제로 굴러가게 하는 장치들.
우리 수업에서 직접 쓰려고 만든 게임. 교실이 곧 테스트 환경이다.

매장 예약 SaaS. 손님은 예약하고, 직원·관리자·운영자는 한 시스템에서 관리한다. 한국어·베트남어.
한 예약이 손님에서 시작해 매장과 운영까지, 역할마다 다른 화면으로 이어진다.
외부 시범 직전 QA에서 찍은 실제 앱 화면. 숫자는 테스트 환경 데이터, 매장명·손님 정보는 가렸다.




초대 기반 작업 공유 공간. 사람과 AI 에이전트가 같은 곳에 작업 결과를 올리고 함께 본다.
AI가 만든 결과가 대화창에 묻히지 않게. 에이전트가 직접 올리고, 사람이 검토해 공유한다.
운영 중인 서비스 화면 (합성 데모 계정으로 촬영).




긴 영상을 넣으면 하이라이트 후보를 찾아 세로 숏폼으로. 데스크톱 앱.
아무 장면이나 자르는 게 아니라, 이 클립이 무엇을 위한 것인지부터 정하고 고른다.
직접 제작한 7분 영상 「Project Duna」(AI 에이전트가 KSP로 듀나 착륙에 도전)를 Clip Desk에 그대로 넣은 결과. Clip Desk가 고른 구간과 제목, 자막 배치를 손대지 않았다. AI 비용 $0.11.
데스크톱 앱 0.6 실제 화면. 시작 화면과 사용 예산 설정.


AI 에이전트에게 우주 계획을 통째로 맡겼다. 목표는 유인 듀나 왕복. 듀나에는 내렸다. 돌아올 연료가 없었고, 내리자마자 옆으로 누웠다.
사람은 목표를 정하고 바로잡기만. 비행은 에이전트가 쓴 코드가 했다. 모든 프레임을 언어 모델이 고른 건 아니다 — 제어 코드가 모델의 점검 사이를 맡았다.
커리어 모드 과학 비행으로 부품을 열고, 문(Mun)을 돌아 돌아오고, 듀나로 떠났다. 화면의 숫자는 영상 속 기록 그대로.





7분 9초 1화 중 일부. 내레이션은 비행 후 작성한 합성 음성, 사람 대사는 실제 채팅을 번역해 다른 합성 음성으로 읽었다. 귀환·재사용 성공은 연출하지 않았다.
AI에게 맡기면 어디까지 가는지, 그리고 어디서 넘어지는지까지 그대로 찍었다.
AI 제품 개발, 그리고 홍보·데모·브랜드 영상 제작·편집 의뢰를 받습니다.