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핵심 요약
Codex는 단순 프롬프트보다 AGENTS.md와 같은 기준 문서 세팅이 중요하다. 이를 통해 리서치, PPT 생성, 이미지 삽입, 소프트웨어 검수까지 이어지는 엔드 투 엔드 자동화가 가능하다.
배경
기존 ChatGPT가 텍스트 답변 중심이었다면, Codex는 실제 파일 시스템과 연동되어 업무 결과물을 직접 생성하고 관리하는 에이전틱 도구로 진화했다.
대상 독자
AI를 활용해 제안서, 보고서 등 실제 업무 산출물 제작 시간을 단축하고 싶은 직장인 및 개발자
의미 / 영향
이 워크플로는 단순 챗봇 활용을 넘어 실제 업무 산출물을 책임지는 '에이전틱 워크플로'의 실무 적용 가능성을 보여준다. 제안서 제작과 같은 고부하 사무 업무에서 AI가 리서치부터 최종 앱 검수까지 수행함으로써 인간은 최종 의사결정에만 집중할 수 있는 환경이 구축된다.
챕터별 상세
00:24
Codex 앱과 ChatGPT의 핵심 차이점
ChatGPT는 일회성 답변을 제공하는 흐름이지만 Codex는 프로젝트 폴더를 맡기는 방식이다. 사용자가 로컬 폴더를 지정하면 AI가 해당 폴더 내의 여러 문서를 참조하여 PPT, 이미지, 검수 리포트 등 실제 파일을 생성하고 관리한다. 프로젝트 단위로 컨텍스트를 유지하기 때문에 반복적이고 복잡한 사무 업무 관리에 더 적합한 구조를 가진다.
01:40
Codex 기본 환경 설정 및 Git 연동
Codex 앱 설치 후 로컬 디렉토리를 프로젝트 폴더로 지정한다. 채팅창에 '해당 프로젝트를 Git 초기화하고 GitHub 리모트 저장소를 생성해줘'라고 요청하면 AI가 직접 터미널 명령어를 실행하여 버전 관리 시스템을 구축한다. 이는 AI가 잘못된 결과물을 만들었을 때 이전 버전으로 원복할 수 있는 안전장치 역할을 한다.
Git은 파일의 변경 이력을 기록하고 관리하는 버전 관리 시스템이다.
09:37
에이전트의 뇌, AGENTS.md와 기준 문서 세팅
Codex의 성능은 프롬프트 하나보다 참조하는 문서 구조에서 결정된다. AGENTS.md에는 작업 규칙과 목표를 정의하고, DESIGN.md에는 브랜드 가이드라인을, business-context.md에는 사업 배경을 작성한다. AI는 이 문서들을 상호 참조하여 사용자의 의도에 정확히 부합하는 결과물을 도출하며, 기존 초안 문서를 고도화하는 과정을 거친다.
AGENTS.md는 Codex 에이전트가 작업을 수행할 때 최우선으로 따르는 지침서 역할을 한다.
19:05
Plan 모드를 통한 작업 계획 수립
복잡한 PPT 제작 전 바로 파일을 생성하지 않고 Plan 모드를 활성화하여 계획을 먼저 확인한다. AI가 수립한 10장 분량의 슬라이드 구성안과 리서치 방향성을 검토하고 승인하는 단계를 거친다. 이 과정은 토큰 낭비를 방지하고 최종 결과물의 품질을 사전에 조율하는 핵심적인 절차이다.
markdown
# AGENTS.md
## 목표
이 프로젝트의 목표는 비개발자도 이해할 수 있는 AI 자동화 컨설팅 제안서 PPT를 만드는 것이다.
## 작업할 때 지켜야 할 원칙
- 초보자가 읽어도 이해할 수 있게 쉬운 말로 작성할 것
- 어려운 기술 용어는 첫 등장 때 한 문장으로 풀어서 설명할 것
- 특정 브랜드의 공식 디자인 시스템이라고 표현하지 말 것Codex 에이전트의 행동 지침과 작업 원칙을 정의하는 AGENTS.md 파일 예시
21:04
Presentations 플러그인과 이미지 생성
활성화된 Presentations 플러그인을 통해 실제 .pptx 파일을 생성한다. AGENTS.md에 정의된 이미지 생성 규칙에 따라 AI가 DALL-E 모델을 호출하여 제안서에 적합한 렌더 이미지를 자동으로 삽입한다. 텍스트 내용뿐만 아니라 시각적 요소까지 포함된 완성된 형태의 제안서 초안이 폴더 내에 생성된다.
25:16
Computer Use를 활용한 PowerPoint 최종 검수
생성된 PPT가 실제 PowerPoint 앱에서 어떻게 보이는지 AI가 직접 확인한다. Computer Use 기능을 통해 AI가 마우스 포인터를 조작하여 슬라이드 쇼를 실행하고 폰트 깨짐, 레이아웃 정렬, 이미지 크기 등을 전수 조사한다. 검수 결과 발견된 문제는 AI가 스스로 수정하거나 사용자에게 리포트 형태로 보고한다.
Computer Use는 AI가 운영체제 레벨에서 실제 앱을 조작할 수 있게 하는 기능이다.
27:57
메모리와 Skill을 이용한 반복 업무 확장
자주 반복되는 작업은 Skill Creator로 등록하여 재사용성을 높인다. 메모리 기능을 활성화하면 이전 대화의 맥락과 선호도를 기억하여 다음 프로젝트 시 더 개인화된 결과물을 제공한다. 또한 특정 조건에서 반드시 실행되어야 하는 검증 로직은 '훅(Hook)'으로 설정하여 워크플로의 안정성을 강화한다.
실무 Takeaway
- Codex 활용 시 긴 프롬프트 하나보다 AGENTS.md, DESIGN.md 등 역할별로 분분화된 기준 문서를 세팅하는 것이 결과물 품질 향상에 더 효과적이다.
- 작업 시작 전 Plan 모드를 활용해 AI의 계획을 먼저 승인하면 불필요한 파일 생성 비용과 시간을 절약할 수 있다.
- Computer Use 기능을 결합하면 AI가 생성한 파일을 실제 소프트웨어 환경에서 구동해보고 레이아웃 오류를 잡아내는 최종 검수 단계까지 자동화가 가능하다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 09.수집 2026. 05. 09.출처 타입 YOUTUBE
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