챕터별 상세
00:00
GLM Mythos 스택의 개념과 GLM-5.1의 특징
GLM Mythos는 특정 모델이 아니라 GLM-5.1 엔진에 여러 도구와 워크플로우를 결합한 최적화된 코딩 스택이다. GLM-5.1은 일반적인 챗봇으로 사용할 때는 다소 과잉 반응하는 경향이 있으나, 에이전트 환경에서는 지시 이행과 디버깅 능력이 매우 뛰어나다. 특히 파일 검사, 변경 사항 적용, 오류 확인을 반복하는 장기 작업에서 강점을 보였다. 이러한 특성을 활용해 단순 대화형 AI를 실질적인 코딩 에이전트로 변모시키는 것이 본 스택의 핵심이다.
01:28
스택 구성 요소: Kilo CLI와 가성비 플랜
GLM Mythos 스택은 엔진인 GLM-5.1, 터미널 환경인 Kilo CLI, 규율을 담당하는 KingMode, 디자인 감각을 더하는 Frontend Design Skill로 구성된다. Kilo CLI는 터미널 우선 환경으로 다양한 모델을 지원하며 에이전트 작업에 적합한 쉘을 제공한다. 사용자는 약 3달러부터 시작하는 GLM 코딩 플랜을 통해 고가의 구독료 없이도 강력한 모델 API를 사용할 수 있다. 이는 비용 효율성을 극대화하면서도 전문적인 개발 환경을 구축할 수 있게 한다.
04:01
KingMode와 Ultrathink를 통한 모델 규율 확립
KingMode는 모델이 게으름을 피우지 않고 엄격하게 지시를 따르도록 강제하는 시스템 프롬프트이다. 'Zero Fluff' 규칙을 통해 불필요한 미사여구를 제거하고 핵심 정보만 출력하게 하며, 'Ultrathink' 키워드로 심층 추론을 활성화한다. 모델은 복잡한 작업 시작 전 구조를 평가하고 아키텍처를 먼저 생각한 뒤 실행에 옮기게 된다. 이를 통해 모델이 성급하게 코드를 작성하다가 오류를 범하는 문제를 사전에 방지했다.
bash
/connect
// Z-AI Coding Plan 선택 후 API 키 입력
/models
// glm-5.1 선택Kilo CLI에서 GLM-5.1 모델을 연결하고 설정하는 명령어 예시
04:59
Frontend Design Skill로 AI 특유의 단조로움 탈피
AI가 생성한 앱은 종종 천편일률적이고 단조로운 UI를 가지는 문제가 있다. Frontend Design Skill 프롬프트는 모델에게 시각적 계층 구조, 강력한 타이포그래피, 의도적인 여백 활용 지침을 제공한다. 이를 통해 표준적인 카드 레이아웃이나 기본 버튼에서 벗어나 세련된 디자인의 결과물을 생성하도록 유도했다. 결과적으로 AI가 만든 느낌이 나지 않는, 즉시 배포 가능한 수준의 UI 품질을 확보했다.
05:43
GSD 워크플로우를 통한 컨텍스트 부패 방지
GSD(Get Sh*t Done)는 작업을 코드베이스 매핑, 단계 논의, 계획 수립, 실행, 검증의 5단계로 분리하는 오픈소스 워크플로우 레이어이다. 대부분의 사용자가 거대한 프롬프트 하나를 던지는 것과 달리, GSD는 작업을 작은 단위로 쪼개어 컨텍스트가 비대해지는 것을 막는다. 각 단계마다 결과물을 검증하고 다음 단계로 넘어가기 때문에 모델이 이전 결정을 잊어버리는 현상을 방지했다. 이는 프로젝트의 일관성을 유지하고 에이전트의 성공률을 높이는 결정적인 역할을 했다.
07:36
실전 데모: 영화 트래커 앱 구축 프로세스
실제 영화 트래커 앱을 구축하며 전체 스택의 작동 방식을 시연했다. 먼저 Ultrathink와 GSD 프롬프트를 사용해 전체 아키텍처를 설계하고 필요한 데이터베이스 테이블과 스키마를 정의했다. 이후 인증 기능과 트렌딩 피드를 포함한 첫 번째 수직 슬라이스를 계획하고 실행했다. 모델은 Kilo CLI를 통해 파일을 생성하고 린트 오류를 확인하며 스스로 수정하는 과정을 반복했다. 최종적으로 디자인 가이드가 적용된 세련된 UI와 실제 작동하는 백엔드 기능을 갖춘 결과물을 단시간에 완성했다.
text
ULTRATHINK: follow a GSD style workflow.
First inspect and map this codebase.
Then identify the missing architecture for a movie tracker with authentication, saved movies, trending view, and user history.
Discuss unclear product decisions before implementation.
After that, plan phase 1 as a vertical slice, execute it, run checks and verify the deliverables.GSD 워크플로우와 Ultrathink를 활성화하여 복잡한 앱 개발을 시작하는 프롬프트 예시
용어 해설
- 컨텍스트 부패(Context Rot)
- — AI 모델과의 대화가 길어질수록 이전의 결정이나 맥락을 잊어버리고 엉뚱한 코드를 생성하는 현상이다. 대화 이력이 비대해지면서 모델의 추론 능력이 저하되는 문제를 의미하며, 이를 방지하기 위해 워크플로우를 단계별로 분리하는 관리가 필요하다.
- 에이전트 워크플로우(Agentic Workflow)
- — 단순히 질문에 답하는 챗봇 형태를 넘어 AI가 스스로 파일을 읽고, 코드를 수정하며, 터미널 명령어를 실행하고 결과를 검증하는 일련의 자율적 작업 흐름이다. 모델의 원시 성능보다 시스템 프롬프트와 도구 활용 능력이 결과물의 품질을 결정한다.
- 시스템 프롬프트(System Prompt)
- — AI 모델의 역할, 행동 지침, 제약 사항을 정의하는 최상위 지시문이다. 본 영상의 KingMode처럼 모델이 불필요한 설명을 생략하고 엄격한 논리적 구조에 따라 답변하도록 강제하여 에이전트의 규율을 확립하는 데 사용된다.
- 수직 슬라이스(Vertical Slice)
- — 전체 기능을 한꺼번에 구현하는 대신, 특정 기능 하나를 데이터베이스부터 UI까지 완전히 작동하도록 작게 쪼개어 개발하는 방식이다. AI 코딩 시 복잡도를 낮추고 각 단계마다 확실한 검증이 가능하게 하여 오류 발생률을 줄인다.
언급된 리소스
AI 분석 전체 내용 보기
AI 요약 · 북마크 · 개인 피드 설정 — 무료
출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 29.수집 2026. 03. 29.출처 타입 YOUTUBE
인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.