OpenAI Build Week는 Codex와 GPT‑5.6으로 실제로 쓸 수 있는 무언가를 만들어 보자는 간단한 도전에서 시작했습니다. 도전에 기꺼이 나서서 직접 만들고 시도하는 즐거움이 가득한 한 주를 만들어 주신 모든 분께 감사드립니다.
186개국에서 4만 7천 명에 가까운 사람이 참가해 OpenAI 역대 최대 규모의 해커톤이 되었습니다. 참가자들은 8일 동안 8천 개가 넘는 프로젝트를 출품했습니다. 온라인 커뮤니티 행사 7회와 오프라인 행사 60회에 모여 서로 배우고 새로운 도구를 시험하며 직접 만든 결과물을 선보였습니다.
Build Week에서는 앞으로 누가 어떤 소프트웨어를 만들게 될지도 엿볼 수 있었습니다. 코딩 경험이 없는 수의사는 환자의 응급도를 분류하는 도구를 만들어 인력이 부족한 자신의 동물병원에서 시범 운영하고 있습니다. 카이로의 한 심장내과 의사는 병원 근무 틈틈이 심정지 대응을 위한 연구용 프로토타입을 만들었습니다. 개인적인 경험을 살려 말로 소통하기 어려운 사람을 돕거나 베트남어 발음을 가르치는 도구를 만든 수상자들도 있었습니다. 개발자들은 MCP 보안, 공간 오디오 설계, 직접 조작할 수 있는 고대 기계 복원에 도전했습니다.
이 프로젝트들은 소프트웨어를 만드는 사람들의 배경이 다양해지고, 이들이 도전할 수 있는 일의 범위도 넓어지고 있음을 보여 줍니다. 개발자는 더 복잡한 시스템에 도전하고, 다른 분야의 전문가도 자신이 아는 것을 실제로 작동하는 소프트웨어로 구현할 수 있습니다.
오늘 일상생활을 위한 앱, 업무 및 생산성, 개발자 도구, 교육 등 4개 부문의 수상작 8개를 발표합니다.
심사위원들은 기술 구현, 디자인과 사용자 경험, 기대 효과, 아이디어의 완성도를 기준으로 각 프로젝트를 평가했습니다.
8개 수상 팀에 지급하는 상금은 총 10만 달러입니다. 각 부문 1위 팀에는 OpenAI DevDay 입장권, Codex 팀과 만나는 시간, ChatGPT Pro 1년 이용권도 제공됩니다.
부문마다 수상작을 두 개만 고르기는 어려웠습니다. 전체 갤러리에서 OpenAI Build Week 참가자들이 무엇을 만들었는지 살펴보세요.
일상생활을 위한 앱
1위: Second Voice
제작: Ravitez Dondeti
Ravitez Dondeti에게는 어린 시절 말하기 장애가 있는 친척이 있었습니다. 그는 손짓으로 대화를 나누려 애쓰던 때를 기억합니다. 그 친척이 세상을 떠난 뒤에야 미처 묻지 못한 것도, 하지 못한 말도 얼마나 많았는지 깨달았습니다.
그 경험이 Second Voice의 출발점이었습니다. Ravitez는 구음장애가 있거나 몸을 움직이는 데 제약이 있어 대화 중에 자신의 말을 전달하는 데 도움이 필요한 사람들을 위해 Build Week 기간에 혼자 이 도구를 만들었습니다.
Second Voice는 사용자가 말한 일부 내용과 미리 저장해 둔 표현, 그 순간의 대화 맥락을 종합해 사용자가 말하려 했을 법한 문장 몇 개를 제안합니다. 사용자가 문장을 고르거나 고친 뒤에야 앱이 소리 내어 읽기 때문에 어떤 말을 전할지는 사용자가 결정합니다.
처음에 Ravitez는 문장을 복원하는 일이 가장 어려울 거라고 생각했습니다. 막상 만들어 보니 사소해 보이던 결정들이 가장 중요했습니다. 선택지를 몇 개 보여 줄지, 얼마나 빨리 띄울지, 움직임에 제약이 있는 사람이 선택을 확정하는 데 얼마나 힘이 드는지를 고려해야 했습니다.
“아주 작은 UX 결정들이 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 몸을 마음대로 움직이기 어려운 사람이 대화 도중 한마디를 건네려고 할 때는 그런 결정 하나하나가 곧 제품이니까요. 기술적으로 작동하는 앱이라도 실제 상황에서 쓸 수 없다면 충분하지 않습니다.” — Ravitez Dondeti
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2위: AirBridge for Windows
제작: Adam Tarantino
AirBridge는 일상에서 좀처럼 풀리지 않던 문제에서 시작했습니다. Adam의 집에는 곳곳에 AirPlay 지원 스피커가 있었지만 Windows PC에서 간편하게 사용하는 방법이 없었습니다. 2024년에도 당시 OpenAI 모델로 이 문제를 풀어 보려 했지만 실제로 작동하는 제품을 완성하지는 못했습니다.
Build Week에서 그는 다시 도전했습니다.
AirBridge는 Windows에서 재생되는 오디오를 실시간으로 캡처해 가상 오디오 케이블이나 임시 파일 없이 HomePod, Apple TV, Mac으로 바로 스트리밍합니다. 기본 재생 외에도 여러 스피커를 함께 사용하고 방마다 지연 시간을 보정할 수 있습니다. 브라우저 확장 프로그램은 소리는 그대로 두고 영상을 늦춰 화면 속 입 모양과 소리를 맞춥니다.
GPT-5.6 기반 어시스턴트가 음성 명령으로 시스템을 제어할 수 있습니다. 로컬 정책 계층은 어떤 동작을 허용할지 결정하고 실제 기기에서 그 동작이 이루어졌는지 확인합니다.
“소프트웨어 엔지니어로 일한 지 10년이 넘었지만 해커톤은 이번이 처음이었습니다. 실력이 어느 정도든, 아이디어의 규모가 크든 작든 해커톤에 참가해 볼 만합니다. 일단 참가해야 우승할 기회도 생기니까요.” – Adam Tarantino
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일상생활을 위한 앱 부문 결선 진출작
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Bander를 사용하면 가족 구성원들이 AI 어시스턴트가 자신의 계정에서 어떤 작업을 하려는지 실행 전에 확인할 수 있습니다.
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O2 by Agent9은 대기질 측정값, 산불 현황, 경보, 예보를 한곳에 모아 보여 줍니다.
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SayAhead는 농인과 난청인이 전화 통화 내용을 글로 읽고 직접 대화를 이끌고 제어할 수 있도록 돕습니다.
업무 및 생산성
1위: veTriage
제작: Erin Downes VMD
올해 Paoli Vetcare의 수의사는 세 명에서 한 명으로 줄었습니다. 반려동물을 걱정하는 보호자들의 전화는 계속 걸려 왔지만 각 환자의 상태를 평가할 진료 인력은 줄어든 상황이었습니다.
코딩 경험이 없는 61세의 수의사이자 병원장인 Erin Downes는 수십 년간 진료하고 병원을 운영하며 쌓은 판단 기준을 veTriage에 담았습니다. 이 앱은 접수 직원이 의학적 판단을 직접 내리지 않고도 필요한 병력 정보를 수집하고, 응급 징후를 알아보며, 적절한 담당자에게 검토를 요청하도록 돕습니다. 설계의 출발점은 예약이 꽉 찼다고 환자의 상태가 덜 위급해지지는 않는다는 점이었습니다. 진료의 필요성과 병원이 감당할 수 있는 진료량은 별개로 다뤄야 합니다.
Erin의 팀은 이미 veTriage를 시범 운영하고 있습니다. 복잡한 업무 절차를 가장 잘 아는 사람이 이제는 자신에게 필요한 시스템을 직접 만드는 데 참여할 수 있음을 보여 주는 사례입니다. Codex는 Erin이 임상 전문 지식을 병원에서 실제로 쓸 수 있는 워크플로우로 구현하도록 도왔습니다. GPT-5.6은 직원이 접수 상담을 효율적으로 진행하도록 돕고, 의학적 판단은 의료진에게 맡깁니다.
“제 나이가 61세입니다. 자기 분야에 깊은 전문성을 가진 다른 분들도 지금부터 직접 무언가를 만들어도 늦지 않았다는 용기를 얻으셨으면 합니다. 저는 코딩 경험이 없지만, 제 분야를 잘 아는 것이 해결책을 만드는 출발점이 될 수 있다는 걸 알게 됐습니다.” – Erin Downes
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2위: Pulse
제작: Mohamed Mostafa Mohamed Labib Abu Taleb
카이로의 심장내과 의사 Mohamed Mostafa Mohamed Labib Abu Taleb은 병원 근무 틈틈이 Pulse를 만들었습니다. 의료 현장에서도 특히 대응이 까다로운 심정지 상황을 위한 연구용 프로토타입입니다.
소생술 중에는 의료진이 여기저기서 환자 상태와 처치 내용을 소리 내어 알립니다. 그러는 동안 팀장은 심장 리듬, 제세동 시행 여부, 약물 투여 시점, 심폐소생술 주기, 가슴압박이 중단된 시간까지 파악해야 할 수 있습니다. Pulse는 심정지 현장의 대화를 듣고 임상 상황을 실시간으로 기록합니다. 이집트 아랍어와 다른 언어를 오가며 하는 말도 처리합니다. 팀 전체가 같은 화면에서 지금까지 어떤 처치를 했고 다음으로 어떤 처치를 할 때가 되었을지 확인할 수 있습니다. Pulse는 긴박한 현장에서 의료진을 AI로 지원하되 결정은 의료진에게 맡깁니다. GPT-5.6은 여러 사람의 말이 뒤섞인 대화를 해석하도록 돕습니다. 처리 과정을 사후에 검증할 수 있는 결정론적 코드는 소생술 워크플로우를 추적하고 근거가 불분명하면 팀에 확인을 요청합니다.
“카이로에서 병원 근무 틈틈이 Pulse를 만들었습니다. 팀도, 연구실도, 지원금도 없었죠. 제대로 된 의료 도구는 대학 연구팀이나 자금이 넉넉한 스타트업에서 나와야 한다고 은연중에 생각하는 사람들이 있습니다. Pulse는 그렇지 않을 수도 있다는 작은 증거입니다.”
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업무 및 생산성 부문 결선 진출작
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LabSpace AI는 실험실과 그 안에 있는 모든 물품을 검색할 수 있는 공간 지도를 만듭니다.
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OpenCounsel은 손상된 법률 서면을 복원하고 출처를 검증해 바로 제출할 수 있는 서류 일체를 만듭니다.
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Tomok – Construction Intelligence는 공정표, 시방서, 보고서를 연결해 인프라 사업 담당 팀이 지연 원인을 추적할 수 있게 합니다.
개발자 도구
1위: Echo Canvas
제작: Kevin Yang
공간 오디오는 게임 엔진에서 장면을 완성한 뒤에야 테스트하는 경우가 많습니다. 그래서 디자이너와 개발자가 설계 초기에 공간의 소리를 어떻게 구성할지 탐색하기가 어렵습니다.
Kevin Yang은 화면을 설계할 때 쓰는 와이어프레임처럼 소리도 미리 설계해 볼 수 있도록 Echo Canvas를 만들었습니다. 협업하는 사람들은 브라우저에서 공간을 스케치하고, 음원과 청취자를 배치하고, 문을 열거나 벽 재질을 바꿔 보면서 그 결과를 즉시 들을 수 있습니다.
GPT-5.6은 정해진 스키마 안에서 장면을 작성하고 설명하는 일을 돕습니다. 결정론적 시스템이 기하 연산과 음향 계산을 담당하고, 오디오는 브라우저에서 로컬로 렌더링됩니다.
덕분에 눈에 보이지 않던 설계 문제를 소리로 듣고 직접 점검할 수 있습니다. 기술 전문가와 비전문가가 함께 여러 설계를 시도해 보기도 훨씬 쉬워집니다.
“추적하는 음선 수를 늘린다고 저절로 제품이 좋아지지는 않습니다. 기하 연산이나 실시간 디지털 신호 처리(DSP)를 AI에 맡기기보다는 정해진 범위 안에서 장면을 작성하고 설명하는 역할을 맡길 때 AI를 가장 신뢰할 수 있다는 것도 배웠습니다.”
프로젝트를 자세히 살펴보거나 데모를 직접 체험해 보세요.
2위: Sentinel
제작: Malik Bashaar Javaid
MCP 서버는 에이전트에 파일, API, 데이터베이스, 셸 명령어에 대한 접근 권한을 줄 수 있습니다. Malik Bashaar Javaid는 에이전트 기반 시스템을 만들면서 빠른 시작용 템플릿으로 공유된 MCP 서버에서 비슷한 문제를 거듭 발견했습니다. 입력값을 정제하지 않고 셸을 호출하거나, 코드에 자격 증명이 들어 있거나, 권한 경계가 허술한 경우였습니다.
그는 MCP 서버를 배포하기 전에 이런 문제를 찾아내기 위해 Sentinel을 만들었습니다. Sentinel은 결정론적 정적 분석을 수행한 뒤 GPT-5.6이 엄격히 제한된 범위에서 보안 이슈를 실제 소스 코드의 맥락에 비추어 검토하도록 합니다. 여기에 Docker로 격리된 프로브를 결합해 서버의 실제 동작도 테스트합니다. 모델은 보안 이슈를 뒷받침하는 근거를 제시하거나 분석 결과에 이의를 제기할 수 있지만, 실행할 프로브를 새로 만들어 내거나 존재하지 않는 코드를 인용할 수는 없습니다. 모델을 사용할 수 없을 때도 이미 제기된 우려 사항이 아무런 표시 없이 사라지지 않습니다. Sentinel은 보안 이슈를 OWASP Agentic Top 10의 항목과 연결하고 GitHub 코드 스캔에 전달할 수 있습니다. 이를 통해 개발자들은 빠르게 성장하는 MCP 서버 분야에서도 익숙한 빌드 단계 보안 점검을 활용할 수 있습니다.
“모델이 할 수 있는 일을 제한하는 건 프롬프트를 쓰는 것보다 어렵습니다. 제가 가장 많은 시간을 들인 일은 프롬프트 엔지니어링이 아니었습니다. 스키마 검사와 존재하지 않는 코드의 인용을 막는 규칙을 만들고, [GPT-5.6]이 매개변수만 채울 수 있고 직접 작성할 수는 없는 프로브 템플릿을 만드는 일이었습니다.”
Bashaar는 첫 해커톤에서 Sentinel을 만들었습니다. 그는 최근 컴퓨터과학 학위를 받고 졸업했습니다.
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개발자 도구 부문 결선 진출작
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Emberframe Studio는 개발자가 AI 에이전트와 함께 개발할 수 있는 공간형 캔버스를 제공합니다.
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GenUI는 모델이 작성한 JSON을 검증된 네이티브 SwiftUI로 변환합니다.
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Vibe Signal을 사용하면 iPhone이나 Apple Watch에서 Codex의 작업을 확인하고 방향을 조정할 수 있습니다.
교육
1위: Mechanica
제작: Weiying Zhu, Yukun Li, Shan Wei
Mechanica의 아이디어는 박물관을 관람하다가 떠올랐습니다. Shan Wei는 이렇게 말했습니다. “입 밖에 내고 보니 우습기도 하고 민망하기도 한데, 유리 너머의 전시물에 너무 빠져서 진열장에 머리를 부딪힌 적이 셀 수 없이 많아요.”
팀은 전시된 기계를 눈으로만 보는 데서 그치지 않고 직접 작동시키고 분해하면서 원리를 이해하고 싶었습니다. Yukun Li의 표현을 빌리면 “한 문화를 더 가까이에서 보고 느낄 방법”을 찾고 있었습니다.
Mechanica는 단편적으로 남은 역사 기록을 바탕으로 고대 중국 기계 네 대를 실제로 움직이고 조작할 수 있게 복원했습니다. 천문 시계탑부터 현대 컴퓨터가 등장하기 수백 년 전에 만들어진 프로그래밍 가능한 직기까지 다양합니다. 관람객은 기계 장치를 작동시키고 분해해 볼 수 있습니다. 각 부분의 치수가 고전 문헌에 나오는지, 유물을 실측한 값인지, 학술적 추론으로 명시된 값인지도 일일이 확인할 수 있습니다.
어떤 고대 기계는 남아 있는 기록이 사실상 몇 줄의 글뿐이라 어떻게 움직였을지 상상하기 어렵습니다. 역사학자들의 견해가 엇갈리는 부분에서는 Mechanica가 하나의 해석을 정답처럼 제시하지 않고 서로 다른 복원안을 함께 보여 줍니다.
세 제작자는 소프트웨어 분야에서 수십 년의 경험을 쌓았지만 3D 모델링, 애니메이션, 물리 시뮬레이션, 해커톤은 경험이 거의 없거나 처음이었습니다. Codex는 팀이 3D 모델링과 물리 시뮬레이션, 애니메이션이라는 낯선 영역에 도전하는 데 도움을 주었습니다. 팀은 GPT-5.6 기반 AI 도슨트가 박물관의 자료를 근거로 인용하고, 근거가 없으면 답변을 삼가도록 설계했습니다.
“이제 정말 제 상상력이 닿는 데까지 만들 수 있습니다. 소프트웨어를 25년 동안 개발했지만 3D와 애니메이션은 전혀 제 분야가 아니었어요. 그런데 이제 그 장벽이 사라졌습니다. 누구나 자기 전문 분야를 훌쩍 넘어서는 걸 만들 수 있어요.” – Weiying Zhu
프로젝트 소개와 데모 영상을 확인하거나 디지털 박물관을 방문해 보세요.
2위: Dấu
제작: Robert Huynh
Robert Huynh는 Build Week 전에 해커톤에 한 번 참가한 적이 있습니다. 하지만 자신이 그 자리에 어울릴 만큼 “기술에 능숙하지 않다”는 생각에 반나절 만에 자리를 떴습니다. 이번 Build Week에서는 하노이 행사에 혼자 참가해 베트남어를 배울 때 특히 어려운 성조를 눈으로 보며 연습할 수 있는 코치, Dấu를 만들었습니다.
베트남어를 쓰는 가정에서 자란 Robert는 단어 하나를 말했을 뿐인데 다들 웃음을 터뜨리고, 자신이 쓴 성조 때문에 뜻이 어떻게 달라졌는지 몰라 답답해하는 경험을 잘 알고 있었습니다.
베트남어에서는 같은 음절도 소리의 높낮이와 발성 방식에 따라 여섯 가지 다른 뜻을 나타낼 수 있습니다. Dấu는 이 차이를 눈으로 보여 줍니다. 학습자가 단어를 녹음하면 자신의 음높이 곡선을 검증된 원어민 발음의 곡선과 나란히 볼 수 있습니다. 자신의 발음이 어떤 뜻으로 들렸을지 알아보고, 실제로 소리를 낼 때 무엇을 어떻게 바꿔야 하는지 구체적인 안내도 받습니다.
Robert가 내린 가장 중요한 기술적 결정 중 하나는 AI에 어떤 일을 맡기지 않을지 정한 것이었습니다. 성조 평가는 결정론적 신호 처리가 담당하고, GPT‑5.6은 학습자를 지도합니다. 판단 근거가 불분명하면 Dấu는 잘못된 답을 자신 있게 내놓는 대신 학습자에게 다시 시도해 달라고 요청합니다.
“해커톤에 참가할 만큼 기술을 잘 아는지 고민하던 제가 이제는 혼자 만든 작품으로 결선에 올랐습니다. AI 덕분에 훨씬 더 많은 사람이 직접 무언가를 만들 수 있게 됐어요. 기술을 충분히 익혔다는 생각이 들 때까지 기다리지 않아도 시작할 수 있습니다.” – Robert Huynh
프로젝트 소개와 데모 영상을 확인하거나 직접 사용해 보세요.
교육 부문 결선 진출작
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Canopy는 학습자가 AI에게 배운 내용을 코딩 샌드박스에서 직접 적용해 보도록 합니다.
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Encore!는 아이가 시험에서 틀린 문제를 그 아이에게 맞춘 동화책 형식의 학습 자료로 바꿉니다.
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ResearchOS에서는 연구에서 제시한 모든 주장의 출처를 추적할 수 있습니다.
감사합니다!
전 세계가 함께 만드는 이번 축제를 실현해 주신 모든 제작자와 행사 참가자, Codex 앰배서더 여러분께 감사드립니다. OpenAI의 개발자 소식은 개발자 페이지에서 확인하세요. 직접 만나 교류하고 싶다면 가까운 커뮤니티 행사에 참여해 보세요.