Parksy Automation OS Whitepaper

01 출발점: “말만 해서 시스템까지 가고 싶다”

1-1. 첫 번째 충격: LLM의 코드 생성 능력

처음 시작은 단순했다.

“그냥 물어보니까 코드까지 다 짜준다?”

텍스트 답변을 넘어서:

• 파이썬 스크립트
• 웹 코드
• 아키텍처 설명
• 자동화 흐름까지 설명 가능

여기서 생긴 기본 욕망:

“내가 말만 하면, 코드·문서·공장·출판까지 한 번에 이어지게 만들 수 있겠는데?”

이게 Parksy OS / EduArt Engineer 프로젝트의 씨앗.

1-2. 두 번째 충격: Claude MCP Desktop = PC 원격 기계 감독

ChatGPT가 “머리”를 대체한다면,
Claude MCP는 “손발+근육+공장 로봇”을 장착해버렸다.

• 로컬 파일 읽기/쓰기
• ffmpeg 실행
• 파이썬 코드 실행
• Node 설치/빌드
• Git 커밋/푸시 자동화
• 폴더 구조 생성/리팩토링
• 심지어 APK 빌드까지 가능

이걸 보고 나온 결론:

“PC는 이제 ‘내가 만지는 컴퓨터’가 아니라,
클로드가 대신 굴리는 자동화 공장이다.”

1-3. 세 번째 발견: GitHub = 출판사 + 코드 공장 본체

GitHub를 단순 저장소로 보지 않고 이렇게 보게 됨:

• 콘텐츠 저장소: MDX, HTML, 이미지, 데이터
• 출판사: GitHub Pages
• 빌드/배포 시스템: GitHub Actions
• 템플릿/표준화 센터: 레포 구조

“GitHub = 내 전체 생태계의 ‘본사 & 출판사 & 코드 공장’”

이 인식 전환이 지금 시스템의 핵심.

02 중간에서 부딪힌 벽들 (실패와 혼란)

2-1. “모바일에서 전부 한다” 시도

초기 목표:

• 인샷 대체도 폰에서
• PWA도 폰에서
• GitHub도 폰에서
• 심지어 거의 모든 편집/출판까지 폰에서

하지만 현실은:

• ffmpeg 대량 처리 → 모바일에서 비현실적
• Node/파이썬/Docker 빌드 → 사실상 PC 필수
• MCP(로컬 제어)는 모바일에서 잘 안 됨
• APK 빌드/디버깅 → PC 환경이 훨씬 필요

핵심 결론:

“폰은 중심이지만, 대형 공장 작업은 PC가 필요하다”는 걸 인정하게 됨.

2-2. PWA로 인샷 대체하려다 깨진 지점

당초 플랜:

“인샷 반복 편집 대신,
Vercel + PWA로 클라우드 인샷을 만들자.”

문제:

• Vercel Serverless Function에는 시간 제한이 있음
• Hobby / Free: 수 초 수준, Pro: 그래도 60초 정도
• 영상 인코딩, 긴 ffmpeg 작업 → 타임아웃 리스크
• 폰 내부 저장소 파일에 직접 접근이 안 됨
• 업로드해야만 처리 가능

결론:

❌ 긴 영상/대량편집/폰 로컬 파일 직통 처리는
PWA/Vercel 조합만으로는 한계가 있다.

2-3. GitHub / Vercel / 도메인 / PWA 혼선기

한때 상태:

• GitHub Pages
• Vercel
• Tistory / WordPress / 도메인
• PWA 레포 따로
• Apps 레포 따로

이 모든 게 직관 없이 섞여서 혼란스러웠던 시기가 있었음.

지금은:

• 도메인 역할 분리 (parksy.kr / eae.kr / dtslib.com)
• 레포 슬롯 7개 고정
• GitOps 기반으로 어느 정도 정리 완료

이 백서는 그 “정리된 상태”를 기준으로 씀.

03 최종 인식: 역할을 명확히 나누자

핵심 키워드: “누가 / 어디서 / 무엇을 / 어떻게 돌리냐”

네 가지 축으로 나눌 수 있다.

• 1. 장치(디바이스)
  • 폰
  • PC
• 2. 플랫폼
  • GitHub
  • Vercel
  • YouTube / SNS
• 3. AI 에이전트
  • ChatGPT
  • Claude MCP
  • Grok
  • GitHub Copilot Agents
• 4. 아티팩트(결과물)
  • MDX / HTML / 웹페이지
  • PWA / APK
  • 영상 / 음원 / 이미지
  • 백서 / 튜토리얼 / 교재

04 각 요소의 ‘정확한 역할 정의’

05 전체 플로우: “말 → GitOps → 출판 → 유통”

5-1. 기본 루프 (콘텐츠/백서/튜토리얼)

1. 말한다
   폰에서 STT로 떠듦 → ChatGPT 스레드
2. ChatGPT가 구조화
   • 개념 정리
   • 섹션 나누기
   • 표/구조화
   • MDX 템플릿에 맞게 가공
3. GitHub로 간다
   MDX/Markdown/HTML로 저장 → 커밋/푸시
4. GitHub Actions가 돈다
   • 빌드 시작
   • 에러 있으면 로그 확인 → 수정 → 재빌드
5. GitHub Pages / Vercel에 출판
   웹페이지/앱 형태로 세상에 노출
6. 필요시 Copilot Agents가 다듬기
   • 스타일/디자인/카테고리/링크 정리
7. 폰에서 최종 소비 & 배포
   • 폰 브라우저/PWA로 확인
   • 필요하면 YouTube/인스타/스레드/블로그에 재배포

5-2. 영상/음원/쇼츠 루프 (인샷 대체 라인)

1. 소스 수집
   • MIDI 다운로드 (PC or 폰)
   • 이미 만들어 둔 이미지/영상 유닛 (폰/클라우드)
2. PC + Claude 공장
   • 파이썬 + ffmpeg 공장 (120곡 등)
   • 규칙대로:
     • 음원 + 영상 매칭
     • 개별 클립 생성
     • concat으로 긴 버전 생성
3. 결과물 전달
   • GitHub, Google Drive, S3 등
   • 또는 폰으로 직접 복사
4. 폰/APK/PWA에서 활용
   • APK: 로컬 클립 재조합, 추가 편집
   • PWA: 업로드 기반 클라우드 편집 (가벼운 용도)
   • YouTube 쇼츠/롱폼 업로드

긴·대량 공정 = PC+클로드 공장
쇼츠 단위 조합/배포 = 폰 & APK & PWA & YouTube

06 이 전체 시스템이 의미하는 것

6-1. 기술적인 의미

• GitOps 기반 1인 창작 공장
• 디바이스 역할 분리: 폰(명령/소비) vs PC(공장)
• AI 팀 오케스트레이션:
  • ChatGPT(설계)
  • Claude(실행)
  • Copilot(편집)
  • Grok(캠페인)
• PWA vs APK 역할 정리
  • 업로드 기반 vs 로컬 기반 자동화

6-2. 창작/비즈니스적인 의미

• 인샷/편집노동 → 시스템으로 치환
• 백서/튜토리얼/세계관/웹툰/쇼츠 전부
  “말 → 구조화 → 코드/액션 → 출판”으로 묶임
• 1인 기업이지만, 실제론:
  • CTO (Claude)
  • CCO/플래너 (ChatGPT)
  • 마케팅 팀 (Grok)
  • 편집부 (Copilot)
  를 둔 회사와 비슷한 구조

07 최종 3원칙 (Parksy Automation OS Core Principles)

1. 말하면 기록된다.
   STT → LLM → GitHub
   대충 말해도 구조화는 시스템이 한다.
2. 기록되면 빌드된다.
   GitHub 커밋 → Actions → 빌드 → 출판
   사람은 버튼 누르고, 에러나면 방향만 잡는다.
3. 빌드되면 퍼블리시된다.
   Pages / PWA / APK / YouTube / SNS
   결과물은 자동으로 여러 채널에 퍼져 나간다.

이 문서는 whitepaper-parksy-os-2025-12.mdx / README.md / 캠페인 스크립트 / 슬라이드 등으로 쉽게 분해·재조합할 수 있도록 설계된 “마스터 버전”입니다.