Happycapy 시작하기: 2026년 완전 초보자를 위한 튜토리얼

Summary

Happycapy는 설치도, 설정도, 코딩도 필요 없이 브라우저에서 완전히 실행되는 에이전트 네이티브 컴퓨터입니다. 이 튜토리얼에서는 30분 이내에 첫 번째 Desktop을 만들고, AI 에이전트를 실행하고, Skill을 설치하고, 첫 번째 자동화된 작업을 실행하게 됩니다. 마지막에는 잠들기 전에 작업을 맡기고 아침 커피와 함께 결과를 확인할 수 있는 작동 환경을 갖추게 됩니다.

What You'll Build

다음 6단계를 따라가면 완전히 작동하는 개인 AI 워크스페이스를 갖추게 됩니다. 구체적으로 다음을 의미합니다:

• 프로젝트의 지속적인 파일 허브 역할을 하는 이름이 지정된 Desktop.
• 정의된 페르소나와 선택된 언어 모델을 가진 맞춤형 AI Agent.
• 에이전트의 기본 기능을 확장하기 위해 설치된 최소 하나의 Skill.
• 수동 트리거 없이 실행되는 예약된 파일 처리 작업, 즉 하나의 자동화된 작업.

이 설정은 전문 Happycapy 사용자가 첫날에 실행하는 것을 그대로 반영합니다. 모든 것이 클라우드 샌드박스에 있으므로, 노트북을 닫아도 작업은 계속됩니다.

Prerequisites

시작하기 전에 다음을 확인하세요:

무료 등급은 Haiku 및 MiniMax 모델에서 월간 제한된 사용량을 제공하며, 이 튜토리얼의 모든 단계를 완료하기에 충분합니다. Opus나 Sonnet 모델로 진행하고 싶다면 Pro 또는 Max 구독을 통해 더 높은 토큰 한도를 이용할 수 있습니다.

Step 1: Create Your Account and Tour the Interface

https://happycapy.ai/signup으로 이동하여 이메일 주소로 계정을 만드세요. 이메일을 확인하고 로그인하면 Home 대시보드로 이동합니다. 아무것도 건드리기 전에 60초 정도 시간을 들여 화면을 둘러보세요.

왼쪽 사이드바에는 세 가지 주요 섹션이 있습니다:

• Desktops — 이름이 지정된 프로젝트 워크스페이스입니다.
• Agents — 설정하고 재사용하는 AI 페르소나입니다.
• Skills — 에이전트가 호출할 수 있는 기능 플러그인입니다.

상단 바에는 현재 크레딧 잔액과 모델 선택기가 표시됩니다. 크레딧은 토큰 단위로 소비되며 모델에 따라 비용이 다릅니다. Opus가 가장 많이 소모하고, Haiku와 MiniMax가 가장 적게 소모합니다. 이 튜토리얼에서는 크레딧을 절약하기 위해 모델을 기본값(Haiku 4.5)으로 두세요.

Step 2: Create Your First Desktop

Desktop은 ~/a0/workspace/<desktop-id>/에 지속적인 공유 디렉토리를 가진 이름이 지정된 프로젝트 워크스페이스입니다. 에이전트가 생성하거나 읽는 모든 파일은 여기에 저장되며, 여러 세션이 동일한 파일에서 병렬로 실행될 수 있습니다 — 이 점이 Happycapy를 단순한 채팅창과 근본적으로 다르게 만드는 부분입니다.

첫 번째 Desktop을 만들려면:

1. 왼쪽 사이드바에서 **"+ New Desktop"**을 클릭합니다.
2. my-first-project처럼 설명이 잘 드러나는 이름을 지정합니다.
3. Create를 클릭합니다.

이제 격리된 파일 환경이 생겼습니다. 절대 꺼지지 않는 클라우드 컴퓨터의 프로젝트 폴더라고 생각하면 됩니다. Desktops 기능 페이지에서는 여러 에이전트 간에 Desktop을 공유하거나 병렬 워크플로를 설정하는 등의 고급 옵션을 다루니, 이 튜토리얼을 마친 후 참고하세요.

Expected result: 새 Desktop이 사이드바에 나타납니다. 클릭하면 왼쪽에 빈 파일 트리, 오른쪽에 세션 패널이 있는 워크스페이스 화면이 열립니다.

Step 3: Build Your First AI Agent

Happycapy의 AI Agent는 SOUL, USER, IDENTITY, MEMORY, AGENTS라는 다섯 개의 Markdown 설정 파일로 정의되는 커스터마이즈 가능한 페르소나입니다. 첫날부터 다섯 개를 모두 편집할 필요는 없습니다 — Happycapy는 각 파일에 대해 합리적인 기본값을 제공합니다.

각 파일이 제어하는 내용은 다음과 같습니다:

첫 번째 에이전트를 만들려면:

1. 사이드바에서 **"+ New Agent"**를 클릭합니다.
2. 이름을 지정합니다(예: Research Assistant).
3. 모델을 선택합니다 — 이 튜토리얼에서는 Haiku 4.5를 사용하세요.
4. USER 파일에 자신을 설명하는 한 줄을 추가합니다: I am a [your role] who needs help with [your main task type].
5. 나머지 파일들은 기본값 그대로 둡니다.
6. Save Agent를 클릭합니다.

에이전트 설정에 대한 자세한 내용은 고급 페르소나 스태킹과 다중 모델 라우팅을 다루는 AI Agents 기능 페이지에서 확인할 수 있습니다.

Expected result: 에이전트가 Agents 목록에 나타납니다. 선택하고 세션을 열면 페르소나 컨텍스트가 미리 로드된 채팅 인터페이스가 표시됩니다.

Step 4: Install Your First Skill

Skill은 일반적으로 킬로바이트 단위의 가벼운 플러그인으로, 에이전트가 할 수 있는 일을 확장합니다. Happycapy는 MCP 프로토콜을 지원하며 30만 개 이상의 Skill을 제공합니다. 설치에는 약 20초가 걸립니다.

이 튜토리얼에서는 에이전트가 Desktop 워크스페이스의 파일을 읽고, 쓰고, 정리할 수 있도록 파일 관리 Skill을 설치합니다:

1. 사이드바에서 Skills로 이동합니다.
2. 검색창을 사용해 File Manager(또는 자신의 작업과 관련된 다른 Skill)를 찾습니다.
3. Install을 클릭합니다.
4. 확인 화면에서 해당 Skill을 Research Assistant 에이전트에 할당합니다.
5. Confirm을 클릭합니다.

설치 후 에이전트와 세션을 열고 다음과 같이 입력하세요:

List all files currently in my workspace.

에이전트는 File Manager Skill을 호출하여 ~/a0/workspace/<desktop-id>/를 스캔하고 파일 목록을 반환합니다. 워크스페이스가 비어 있으면 그렇게 알려줄 것입니다 — 이 시점에서는 그것이 올바른 결과입니다.

Expected result: 에이전트가 추가 설정을 요청하지 않고 파일 목록(또는 워크스페이스가 비어 있다는 확인)으로 응답합니다.

Step 5: Run Your First Automated Task

이제 Desktop, 에이전트, Skill이 모두 준비되었으니 무언가를 자동화할 차례입니다. 이 단계에서는 코드나 워크플로 빌더 없이 일반 언어로 여러 부분으로 이루어진 작업을 에이전트에게 지시합니다.

세션 채팅에서 다음과 같이 입력하세요(주제는 자신에게 맞게 조정하세요):

Create a file called weekly-summary.md in my workspace.
Add a section called "Key Findings" with three placeholder bullet points.
Then add a section called "Next Actions" with two placeholder items.
Save the file when done.

에이전트가 각 지시를 순차적으로 처리하는 모습을 지켜보세요. 다음을 수행합니다:

1. Desktop의 공유 디렉토리에 Markdown 파일을 생성합니다.
2. 요청된 구조를 작성합니다.
3. 저장하고 완료를 확인합니다.

이것은 간단한 예시이지만, 동일한 패턴이 PDF 폴더 요약, CSV에서 주간 보고서 생성, 이메일 작성 및 발송과 같은 복잡한 워크플로에도 그대로 확장됩니다. 기능의 한계는 고정된 사전 설정 작업 메뉴가 아니라, 사람이 컴퓨터로 할 수 있는 일 그 자체입니다.

Expected result: 설명한 구조를 가진 weekly-summary.md 파일이 워크스페이스 파일 트리에 나타납니다.

Step 6: Schedule a Recurring Automation

마지막 단계는 필요할 때마다 실행하는 작업에서 진정한 24/7 운영으로 넘어가는 단계입니다. Happycapy를 사용하면 세션을 예약하여 사용자가 자리에 없어도 에이전트가 정해진 시간에 실행되도록 할 수 있습니다.

매일 실행되는 작업을 예약하려면:

1. Desktop을 열고 세션 패널 툴바에서 **"Schedule"**을 클릭합니다.
2. 빈도를 설정합니다(예: 매일 08:00 UTC).
3. 작업 프롬프트 필드에 에이전트가 실행할 지시를 입력합니다 — 예를 들어:

Check the workspace for any new .csv files.
If found, summarize each file into a new .md report.
Name each report summary-<original-filename>.md.

4. Research Assistant 에이전트를 할당합니다.
5. Save Schedule을 클릭합니다.

이 시점부터 에이전트는 08:00 UTC에 활성화되어 워크스페이스를 확인하고, 온라인 상태 여부와 관계없이 발견된 새 파일을 처리합니다.

Expected result: Desktop의 스케줄 목록에 "Next run" 타임스탬프와 함께 예약된 작업이 표시됩니다. 언제든지 비활성화하거나 수정할 수 있습니다.

Verification — Confirming Everything Works

6단계를 모두 완료한 후 다음 체크리스트를 빠르게 확인하세요:

☐ Desktop이 사이드바에 표시되고 비어 있지 않은 파일 트리(최소한 weekly-summary.md)를 가지고 있다. ☐ 에이전트가 모델이 할당된 상태로 Agents에 나열되어 있다. ☐ File Manager Skill(또는 선택한 Skill)이 에이전트 아래에 "Installed" 상태로 표시된다. ☐ 새 세션을 열고 list files를 입력하면 오류 없이 결과가 반환된다. ☐ 예약된 작업이 Desktop 스케줄 패널에 미래의 "Next run" 시간을 표시한다.

다섯 항목이 모두 확인되면 Happycapy 워크스페이스가 완전히 작동하는 것입니다.

Common Issues

Q: 에이전트가 워크스페이스의 파일에 접근할 수 없다고 합니다. A: File Manager Skill이 전역으로만 설치된 것이 아니라 해당 특정 에이전트에 할당되어 있는지 확인하세요. Skills → Installed → assign to agent로 이동합니다.

Q: 튜토리얼 도중에 크레딧이 부족해졌습니다. A: 세션 모델을 Haiku 4.5 또는 MiniMax M2.7로 전환하세요 — 둘 다 가장 낮은 크레딧 요율을 사용합니다. 무료 등급 크레딧은 매달 초기화됩니다.

Q: 예약된 작업이 예상한 시간에 실행되지 않았습니다. A: 스케줄이 로컬 시간대가 아니라 UTC로 설정되어 있는지 확인하세요. Happycapy 스케줄은 기본적으로 UTC로 실행됩니다.

Q: 에이전트가 요청하지 않은 정보를 반복해서 말합니다. A: 에이전트의 SOUL 설정 파일을 열고 다음 줄을 추가하세요: Be concise. Answer only what is asked. 저장하고 새 세션을 시작하세요.

Q: Desktop을 만들었는데 세션의 파일을 찾을 수 없습니다. A: 파일은 ~/a0/workspace/<desktop-id>/에 저장됩니다. 독립된 에이전트 세션이 아니라 올바른 Desktop 내부에서 세션을 열었는지 확인하세요.

Extending This Tutorial

기본기를 다졌다면 다음 세 가지 자연스러운 다음 단계가 있습니다:

1. 병렬 워크플로 실행 — 다른 프로젝트를 위한 두 번째 Desktop을 만들고 두 에이전트를 동시에 실행합니다. 각 Desktop은 자체 격리된 파일 시스템을 가지므로 상호 오염이 없습니다. 병렬 세션 설정에 대해서는 Desktops 기능 페이지를 참고하세요.
2. 미디어 Skill 설치 — Happycapy는 Gemini, Seedream을 포함한 미디어 생성 모델을 지원합니다. 에이전트에 이미지 생성 Skill을 추가하고 작성된 보고서와 함께 커버 이미지를 생성하도록 요청해 보세요.
3. 전체 퀵스타트 문서 탐색 — 퀵스타트 가이드는 키보드 단축키, 세션 기록 검색, 워크스페이스 파일을 로컬 머신으로 내보내는 방법을 다룹니다.

By the Numbers

FAQ

Q: Happycapy를 사용하려면 코딩을 알아야 하나요? A: 아니요. Happycapy는 모든 사람을 위해 설계되었습니다 — 필요한 것을 일반 언어로 설명하면 에이전트가 실행을 처리합니다. 코딩 지식은 커스텀 Skill을 작성하고 싶을 때만 필요한 선택 사항입니다.

Q: Happycapy에서 Desktop과 세션의 차이는 무엇인가요? A: Desktop은 세션 전반에 걸쳐 유지되는 공유 파일 시스템을 가진 지속적인 프로젝트 워크스페이스입니다. 세션은 해당 Desktop 내에서 에이전트와 진행하는 하나의 대화입니다. 여러 세션이 동시에 같은 Desktop 파일을 공유할 수 있습니다.

Q: 무료 계정으로 실제 업무에 Happycapy를 사용할 수 있나요? A: 네. 무료 등급은 저비용 모델(Haiku 4.5 및 MiniMax M2.7)에서 월간 제한된 사용량을 제공합니다. 더 많은 토큰 사용량이나 우선 지원이 필요한 일상적인 전문 업무에는 Pro 및 Max 등급을 이용할 수 있습니다.

Q: Happycapy는 ChatGPT나 다른 채팅 AI와 어떻게 다른가요? A: Happycapy는 단순한 채팅 인터페이스가 아니라 완전한 클라우드 컴퓨터를 실행합니다. 클라우드 환경을 넘겨받아 파일을 관리하고, 스크립트를 실행하고, 반복 작업을 예약하고, 사용자가 없어도 24/7 운영할 수 있습니다. 대화형 AI는 프롬프트에 응답하지만, Happycapy는 여러 단계의 작업을 자율적으로 실행합니다.

Q: 에이전트는 몇 개까지 만들 수 있나요?

Q: 팀원과 Desktop을 공유할 수 있나요?

Next Steps — Start Your Free Account

이제 Happycapy를 실제로 활용하는 데 필요한 모든 것을 갖췄습니다: 지속적인 파일 저장을 위한 Desktop, 구성된 AI 에이전트, 설치된 Skill, 그리고 하루 종일 실행되는 예약된 자동화까지. 이를 현실로 만드는 가장 빠른 방법은 매주 수동으로 하던 작업 — 보고서, 요약, 리서치 브리프 — 을 골라 오늘 에이전트에게 맡기는 것입니다. /signup에서 무료 Happycapy 계정을 만들고 오늘 안에 첫 번째 자동화를 실행해 보세요.