AI 영상 도구 약관을 직접 읽었더니 — 무료 기준이 '수익'이 아니라 '사람 수'였다
무료 조건은 제 수익이 아니라 그 조직의 사람 수였어요. 개인이거나 직원 3명 이하면 무료. 요약에 기대지 않고 라이선스 원문과 공식 FAQ에서 확인한 기준입니다.

처음이라면
저도 개발자가 아닙니다. 무엇을 만들지 정하고, AI가 만든 결과를 확인합니다. 그 일을 하는 순서를 처음부터 적어 두었습니다.

먼저 알아 둘 것
순서
AI에게 일을 시킬 도구를 설치합니다. 터미널(글자로 컴퓨터에 명령하는 창)이 무엇인지부터 봅니다.
이 걸음의 글은 준비 중입니다.
망가져도 괜찮게 저장 지점(Git)을 만듭니다. AI가 고친 것이 틀렸을 때 바로 돌아갈 수 있습니다.
이 걸음의 글은 준비 중입니다.
만든 것을 인터넷 주소로 공개합니다. 처음 배포에서 흔히 만나는 오류도 함께 봅니다.
회원과 자료를 저장합니다. 내 자료가 잘 보이는지보다, 남의 자료가 안 보이는지를 꼭 확인합니다.
막히면
입문 가이드
무료 조건은 제 수익이 아니라 그 조직의 사람 수였어요. 개인이거나 직원 3명 이하면 무료. 요약에 기대지 않고 라이선스 원문과 공식 FAQ에서 확인한 기준입니다.

애드센스를 신청하기 전에 사이트 주소 91개를 열어 본문 글자 수를 세어 봤습니다. 위험한 곳은 글 41편이 아니라 짧은 소개 9개였어요.

지시 속 '아마 그럴 거야'는 틀릴 수 있어요. 조사 AI가 정부 고시 원문으로 틀린 전제를 바로잡은 날을 따라가며, AI가 내 지시를 반박하게 맡기는 법을 배웁니다.

MCP는 AI에게 화면 버튼 대신 정해진 명령 목록을 쥐여 주는 연결 규칙입니다. 3D 설계 프로그램에서 모형을 만들게 한 시험과, 실패를 숨기지 않게 한 규칙을 정리했어요.

AI 가 짠 코드를 리뷰어 없이 검증하는 절차 — 주장을 CLAIMS.md 로 적어 다른 모델에게 반증시키고, 판정이 갈리면 실측으로 결론낸 사흘의 기록
Vercel에서 메일 감시가 안 되는 이유와, Railway+Docker로 옮기면서 겪은 삽질. 비개발자가 Docker를 처음 쓸 때 알아야 할 현실.
