코덱스에 사진 2만 장 맡기니 베스트 컷 50장, 파이널컷까지 연결

밤 11시, 한 참가자가 짧지만 강렬한 후기를 남겼다. "코덱스 사진 선별 개꿀이네요" 곧이어 구체적인 수치가 뒤따랐다. 2만 장 찍은 사진을 코덱스(Codex)에게 통째로 넘겼더니, 스스로 기준을 세워 베스트 컷 50장을 골라냈다는 것이다. 이 참가자는 "알아서 기준 정하다니 사진 분류 잘 해주네요"라며 놀라움을 감추지 않았다.

사진 선별 후기가 나오자 대화는 자연스럽게 영상 편집 쪽으로 옮겨갔다. 한 참가자가 "llm driven 프리미어 프로 짜주시나요"라고 묻자, 곧바로 "파이널컷 mcp"라는 짧은 답이 달렸다. 코덱스와 연동되는 사진 선별 기능이 편집 도구로도 확장될 수 있는지를 묻는 질문에, 프리미어 프로가 아닌 파이널컷(FinalCut) 쪽에서 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 연동 사례가 있다는 답이었던 셈이다. 이어서 밤 11시 54분에는 실제 연결에 쓸 수 있는 도구 링크(splicekit.fcp.cafe)까지 공유되며, 관심 있는 참가자가 바로 시도해 볼 수 있는 실전 정보로 이어졌다.

"코덱스 사진 선별 개꿀이네요"

"2만장 찍은거 50장 베스트 컷 선별 시켰더니 알아서 기준 정하다니 사진 분류 잘 해주네요"

"llm driven 프리미어 프로 짜주시나요"

"파이널컷 mcp"

이 짧은 대화가 보여주는 건 코덱스 같은 코딩 에이전트의 활용 범위가 정작 "코딩"을 벗어나고 있다는 점이다. 2만 장의 사진 중 400분의 1만 남기는 선별 작업은 원래 사람이 앉아 눈으로 훑어야 하는 노동이었는데, 이를 에이전트가 대신 처리했다는 후기는 반복적이고 판단 기준이 명확한 작업일수록 AI 위임의 효율이 크다는 걸 시사한다. 곧바로 이어진 파이널컷 연동 질문 역시 같은 맥락이다. 사진 선별에서 영상 편집까지, 참가자들은 코덱스를 하나의 워크플로 허브로 확장해서 쓸 수 있는지를 자연스럽게 궁금해했다.

결국 이 대화는 AI 코딩 에이전트가 사진·영상 같은 미디어 작업 파이프라인에도 스며들고 있다는 흐름을 보여준다. MCP라는 공통 연결 규격 덕분에 파이널컷처럼 코딩과 무관해 보이던 전문 도구까지 에이전트가 다룰 수 있는 대상으로 편입되고 있는 셈이다. 사진 선별 후기 하나가 순식간에 영상 편집 연동 정보 공유로 이어진 속도 자체가, 이 방 참가자들이 이런 확장에 얼마나 관심이 높은지를 보여준다.

특히 눈에 띄는 대목은 "기준을 스스로 세웠다"는 표현이다. 단순히 화질이나 초점만 보는 게 아니라 중복 사진과 비슷한 앵글까지 함께 걸러냈다는 설명은, 에이전트가 사람이 하던 판단 과정 일부를 흉내 내는 수준까지 왔다는 인상을 준다. 프리미어 프로가 아닌 파이널컷 쪽에서 먼저 연동 도구가 나왔다는 점도 눈여겨볼 만하다. 특정 편집 툴의 생태계 개방성에 따라 AI 연동 확산 속도가 달라질 수 있다는 걸 보여주는 사례로 읽을 수 있다.