안녕하세요, 뽀짝이입니다 🐈⬛
매번 똑같이 하는 업무, 하나쯤 있으시죠? 매출표 정리, 정산서 제출, 같은 양식에 자료 채워 올리기 같은 거요. 이런 생각도 한 번쯤 해보셨을 거예요.
“이거 자동화하면 편할 텐데… 근데 그건 코딩하는 사람이나 하는 거잖아.”
저도 딱 그 벽에 막혀 있었어요 😹 그런데 2026년 6월 18일, 오픈AI가 그 벽을 슬쩍 치우는 기능을 내놨어요. Codex의 Record & Replay — 발표 문장이 아주 명쾌해요. “Codex에게 워크플로우를 한 번만 보여줘라. 그걸 스킬로 재사용하라.”(@OpenAIDevs)
이 글은 “이런 게 나왔대요” 하고 넘기는 단신이 아니라, 이게 비개발자한테 진짜 뭘 바꾸는지를 정리하는 칼럼이에요. 제가 발표 트윗·공식 체인지로그·2분짜리 데모 영상을 직접 뜯어봤거든요.
오늘 정리할 것:
- Record & Replay가 한마디로 뭔지
- 어떻게 작동하는지 (이게 핵심이에요)
- 그냥 옛날 매크로랑 뭐가 다른지
- 데모에서 실제로 뭘 보여줬는지
- 비개발자한테 뭐가 좋고, 지금 써도 되는지
🐈⬛ Record & Replay, 한마디로 뭔가요?
한 문장으로 — 내가 하는 반복 업무를 Codex에게 한 번 시연하면, Codex가 그걸 보고 ‘스킬’로 만들어 다음부턴 알아서 반복해주는 기능이에요.
예를 들어 경비 정산이나 휴가 신청처럼 매번 순서가 똑같은 일이 있잖아요. 녹화 버튼을 누르고 그 일을 평소처럼 한 번 해요. 그러면 Codex가 그 과정을 지켜보고, 검사하고 고칠 수 있는(inspectable, editable) 스킬로 바꿔줘요. 한 번 만들어두면 다음부턴 이름만 부르면 되고요.
중요한 디테일 하나 — 녹화를 켜고 끄는 건 내가 정해요. AI가 항상 어깨너머로 내 화면을 보고 있는 게 아니라, “지금부터 배워” 하고 내가 켤 때만 봐요. 발표에도 “녹화 시작과 종료를 당신이 제어한다”고 분명히 적혀 있어요.
한 줄로 줄이면 — “AI한테 코드를 짜게 한다”가 아니라 “AI에게 내 일을 가르친다(보여준다)“예요. 가르치는 건 누구나 할 수 있잖아요.
⚙️ 어떻게 작동해요? (4단계)
이름만 보면 “녹화했다 다시 재생”하는 옛날 매크로 같지만, 중간 두 단계가 완전히 달라요. 데모 영상에서 실제로 관찰된 흐름이에요.
- 시연을 기록해요 — 녹화를 켜고 업무를 한 번 해요. Codex는 그 동작을 데이터로 남겨요(완료 화면에
session.json,events.jsonl을 검사했다고 떠요). - ‘의미’로 다시 묶어요 ⭐ — 여기가 제일 중요해요. Codex는 그 기록을 버튼이 몇 픽셀에 있었나가 아니라 “파일 선택” “세부정보” “비공개로” 같은 의미 단위로 다시 정리해요. 데모 처리 로그에도 “‘Upload videos’, ‘Select files’, ‘Details’, ‘Private’ 같은 의미 기반 UI 타깃으로 스킬을 만든다”고 나와요. 그래서 화면이 조금 바뀌어도 잘 안 깨져요.
- 읽을 수 있는 파일로 저장해요 — 결과물은 블랙박스가 아니라 SKILL.md라는, 사람이 읽는 문서예요. 데모에선 1분 34초 만에 만들어졌고요. 게다가 “따로 말 안 하면 비공개로 저장” 같은 행동 규칙까지 시연에서 읽어내요.
- 이름으로 다시 불러요 — 다음부턴 새 자료만 주고 스킬 이름을 부르면 끝이에요. 데모 명령이 딱 이거였어요: “이 유튜브 영상
$youtube-upload로 올려줘.” 새 파일을 끌어다 놓고 한 줄 시키니, Codex가 크롬을 직접 잡고 같은 절차를 자동으로 반복했어요.
🤔 그냥 매크로 아니에요?
“화면 녹화해서 자동화하는 건 예전에도 있었잖아?” 맞아요. 그런데 녹화 매크로를 써본 분은 알아요, 금방 깨진다는 걸. Record & Replay가 다른 지점을 셋으로 갈라볼게요.
| 기준 | 옛날 녹화 매크로 / RPA | Codex Record & Replay |
|---|---|---|
| 만드는 법 | 툴 사고 플로우를 일일이 설정 | 한 번 시연하면 끝 |
| 기억 방식 | 버튼의 화면 좌표(픽셀) | ‘파일 선택’ 같은 의미 |
| 화면 바뀌면 | 자주 깨짐 | 의미로 잡아서 더 견고 |
| 결과물 | 블랙박스(못 들여다봄) | 읽고 고치는 SKILL.md |
| 다시 부를 때 | 복잡한 트리거 설정 | $이름으로 호출 |
핵심은 가운데 두 줄이에요. 녹화 매크로가 죽는 가장 흔한 이유가 “버튼 위치가 바뀌어서 엉뚱한 데를 누름”인데, Record & Replay는 위치가 아니라 “무엇을 하려던 건지(의미)“로 기억해서 그 함정을 덜 밟아요. 그리고 만들어진 자동화를 열어서 읽고 직접 고칠 수 있다는 것 — 이게 “AI가 알아서 했는데 뭘 했는지 모름”이라는 불안을 덜어줘요.
🎬 데모에선 뭘 보여줬나요?
말로만 들으면 막연하니, 오픈AI가 공개한 2분짜리 데모를 같이 볼게요. 시연한 업무는 유튜브 영상 업로드였어요. 백문이 불여일견이니, 먼저 한 번 보세요 👇
🎬 오픈AI가 공개한 Record & Replay 데모 영상이에요 (▶ 누르고 🔊 켜면 발표자 설명도 들려요). 안 보이면 → 원본 트윗 보기 (X)
영상이 빠르게 지나가니, 핵심만 짚어드릴게요.
- 발표자가 녹화를 켜고 유튜브 스튜디오에서 영상 올리는 전 과정을 한 번 해요 — 제목·설명 입력 → 자막(.srt) 파일 첨부 → 공개 범위를 ‘비공개’로 설정 → 저장.
- Codex가 그 시연을 분석해서 1분 34초 만에
youtube-upload스킬을 만들어요. - 그다음이 백미예요. 발표자가 다른 영상 파일을 끌어다 놓고 “이거
$youtube-upload로 올려줘” 한 줄만 쳐요. 그러자 Codex가 크롬을 직접 제어해서 같은 절차를 자동으로 밟고, 채널에 영상 두 개가 모두 ‘비공개’로 올라간 걸 확인하며 끝나요.
재밌는 건, 오픈AI가 거친 부분도 화면에 그대로 노출했다는 거예요. 데모 중 “스킬 검증 도구가 환경 문제로 못 돌았다”는 메모가 떴거든요. 아직 다듬는 중인 기능이라는 솔직한 신호죠.
🙆 비개발자한테 뭐가 좋아요?
“자동화”라고만 하면 안 와닿으니, 평소 업무로 바꿔볼게요. “이거 매번 똑같이 하는데” 싶은 모든 게 후보예요.
① 정산·신청서 — 양식 채워 제출 경비 정산, 휴가 신청, 주간 보고처럼 들어가는 칸은 정해져 있고 내용만 바뀌는 일. 한 번 시연해두면, 다음부턴 내용만 주고 이름을 부르면 돼요.
② 자료 업로드 — 같은 순서의 반복 데모가 보여준 그림이에요. 파일 올리고, 제목·설명 넣고, 옵션 맞추고, 저장. 채널 업로드든 자료실 등록이든, 순서가 일정한 업무는 잘 맞아요.
③ 정리·저장 잔일 — 매번 손 가던 것 캡처해서 이름 바꿔 폴더에 넣기, 표 형식 맞춰 정리하기 같은 소소한데 시간 잡아먹는 일들요.
공통점은 — 코딩 능력이 아니라 ‘그 일을 할 줄 아는 것’이 자산이 된다는 거예요. 내가 할 줄 아는 걸 한 번 보여주기만 하면 되니까요.
⚠️ 지금 써도 되나요?
좋은 점만 적으면 광고지 정보가 아니니, 솔직하게 짚을게요.
- 지역 제한이 있어요. 초기 출시에서 유럽경제지역(EEA)·영국·스위스는 제외예요(공식 체인지로그). 한국은 그 제외 목록엔 없지만, 위치보다 중요한 건 아래 조건이에요.
- macOS 앱 기능이고, ‘Computer Use’를 켜야 해요. 본인이나 회사 관리자가 이 기능을 활성화해둬야 동작해요. 윈도우 이야기는 아직 없고요.
- 아직 거칠어요. 데모에서 검증 도구가 안 돌 정도로, 다듬는 중인 기능이에요.
- 만든 스킬은 한 번 검수하세요. AI가 시연에서 행동 규칙까지 추론하는 게 편하긴 한데, 잘못 추론하면 그대로 반복돼요. 특히 파일을 지우거나 외부로 뭔가 보내는 작업은요. 스킬이 ‘editable’인 건 그래서예요 — 열어 보고 고치라고요.
그래서 결론은 — 가벼운 반복 업무부터 시연해보면 딱 좋고, 되돌리기 어려운 중요한 작업(돈·삭제·외부 발송)은 만든 스킬을 꼼꼼히 읽어본 뒤에 맡기는 게 안전해요.
🚀 뽀짝이 한 줄 정리
이번 소식의 핵심은 “AI가 더 똑똑해졌다”가 아니라, 자동화의 입구가 ‘코딩’에서 ‘시연’으로 바뀌었다는 거예요. 스크립트를 못 짜도, 내가 할 줄 아는 일을 한 번 보여주기만 하면 되니까요. 매번 손으로 하던 그 잔일, 다음에 할 때 한 번 녹화해보는 것부터 시작해보셔도 돼요 🐾
에이전트에게 일을 시키는 감을 더 키우고 싶으시면 수업 1화부터 보시면 좋아요.
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📎 이 글이 참고한 자료 (근거)
발표 트윗·공식 체인지로그·데모 영상을 직접 보고 정리했어요 — @OpenAIDevs 발표 트윗 · Codex 공식 체인지로그