GPT-5.6 Sol로 프롬프트 한 번, 6분 45초 만에 3D 유체역학 시뮬레이션을 만들었다

AI로 어디까지 되는지 궁금할 때가 있잖아요. 기사로 읽는 것 말고, 제 손으로 확인해보고 싶은 그런 궁금함이요. 그래서 하나씩 만들어보기로 했어요. 이름은 딸깍 챌린지라고 붙였습니다.

규칙은 하나예요. 프롬프트 한 번. 코드를 직접 쓰지 않고, 구조를 설계하지 않고, 마음에 안 든다고 다시 시키지도 않아요. 한 번 넣고 나온 걸 그대로 씁니다.

첫 번째 주제는 자동차 주변의 바람이었어요. 바람이 자동차를 지나갈 때 무슨 일이 벌어지는지 보여주는 3D 유체역학 시뮬레이션.

프롬프트는 이게 전부였어요

GPT-5.6 Sol에 아래 문장을 한 번 넣고 기다렸어요. 다듬지 않았어요. 말 나오는 대로 썼습니다.

자동차를 하나 두고 바람이 부는거다. 바람이라는 유체가 자동차에게 미치는 영향을 설명할 수 있는
단일 HTML을 만드는데, 모바일과 PC 대응 가능하도록, 디자인은 최소화해서, 마치 디터람스 디자인처럼
미니멀하게. 네모난 자동차, 유체형 자동차, 두가지를 토글로 선택할 수 있고, 바람 부는게 시각적으로
보이고, 바람을 쌔게 약하게 조절할수있고, 3D로 패닝이라고 하나 돌려볼수 있는 매우 심플하지만
유체의 효율을 체감해볼 수 있는 3D 시각 시뮬레이션 및 교육 자료를 만들자. 이게 유체역학을
모르는 학생도 봤을때 오 이런게 있네 라고 이해할 수 있게 만드는거다.

"패닝이라고 하나" 같은 말이 그대로 들어가 있죠. 용어도 정확하지 않고, 문장도 정리가 안 돼 있어요. 그런데 그게 요점이었어요. 머릿속에 있는 대로 말했을 때 어디까지 되는가.

모델이 작업한 시간은 6분 45초였어요.

6분 45초 뒤에 나온 것

외부 라이브러리도 서버도 없이, 파일 하나로 열리는 HTML이 나왔어요. 열어보면 이런 걸 직접 만져볼 수 있습니다.

• 네모난 자동차 ↔ 유선형 자동차 전환
• 풍속 10~140km/h 조절
• 자동차 전면에 생기는 고압 영역 시각화
• 차량 뒤쪽 후류와 소용돌이 크기 비교
• 항력계수, 공기가 미는 힘, 필요 동력 실시간 계산
• 마우스·터치로 3D 회전, 확대, 이동
• 모바일·PC 반응형

물론 실제 설계에 쓰는 정밀 CFD 해석 도구는 아니에요. 숫자는 교육용 근사치예요.

그래도 토글 한 번이면 차이가 바로 보입니다. 같은 70km/h에서 네모난 자동차는 항력계수 0.48에 필요 동력 4.8kW, 유선형으로 바꾸면 0.24에 2.4kW. 정확히 절반이에요. 공식으로 보면 안 와닿던 게 손으로 만지니까 이해됩니다.

읽는 것보다 직접 돌려보는 게 빠를 거예요.

→ 3D 시뮬레이션 직접 만져보기

놀라운 건 결과물보다 만든 방식이었어요

이 코드, 저는 한 줄도 안 읽었어요.

예전 같으면 이런 걸 만들려고 3D 렌더링을 붙이고, 드래그·핀치 같은 조작을 구현하고, 모바일 화면을 따로 대응하고, 계산식을 연결하고, 설명 문구와 화면 디자인까지 다듬어야 했어요. 며칠짜리 일이었죠.

이번엔 원하는 걸 문장으로 설명했을 뿐이에요. 요구사항을 해석하고, 구조를 잡고, 코드를 쓰고, 하나의 HTML로 묶는 건 전부 AI가 했어요.

아이디어를 설명하는 것과, 실제로 작동하는 결과물 사이의 거리가 거의 사라지고 있어요.

완벽한 제품이라는 뜻은 아니에요. 다만 아이디어를 검증하고, 보여주고, 반응을 확인하기엔 충분합니다. AI가 대단한 건 코드를 빨리 써서가 아니라, 막연했던 생각을 바로 만져볼 수 있는 형태로 바꿔주기 때문인 것 같아요.

그다음 병목은 '보여주기'였어요

만드는 데 6분 45초가 걸렸는데, 정작 이걸 남에게 보여주려니 또 막히더라고요. HTML 파일 하나를 카톡으로 보낼 수도 없고, 캡처를 보내면 돌려볼 수가 없으니까요. 인터랙티브한 걸 만들어놓고 정지 화면을 보내는 건 좀 아깝잖아요. AI 결과물이 대화창에 갇히는 이 문제는 별도 글에서 따로 정리해뒀어요.

그래서 1page.run에 그대로 붙여넣었어요. 순서는 이랬습니다.

1. 붙여넣기. 홈 화면 상자에 Ctrl+V. 파일을 끌어다 놓아도 되고요.

2. 바로 미리보기. 왼쪽에 코드 36,035자, 오른쪽에 실제로 돌아가는 화면. 발행하기 전에 여기서 이미 만져볼 수 있어요.

3. 발행. 제목만 확인하고 버튼 하나.

4. 링크 완성. 주소와 QR 코드가 같이 나와요. 발표 자료나 인쇄물에 QR을 그대로 붙일 수 있습니다.

위에서 열어보신 그 주소가 이렇게 나온 겁니다.

바람과 자동차 — 유체역학 3D 실험

서버를 준비하거나 배포 환경을 설정할 일이 없어요. AI가 만들어준 HTML·마크다운을 붙여넣으면 바로 열리는 주소가 됩니다. 이번 같은 실험 도구뿐 아니라 교육 자료, 프로토타입, 보고서, 데이터 시각화처럼 "일단 보여주고 반응을 봐야 하는" 결과물에 특히 잘 맞아요.

이번엔 파일로 받아서 붙여넣었지만, ChatGPT 캔버스나 제미나이 캔버스에서 만든 결과물도, Claude 아티팩트도 같은 방식으로 꺼낼 수 있어요.

만드는 속도가 이만큼 빨라졌으면, 꺼내놓는 속도도 그만큼 짧아져야 하니까요.

다음 딸깍

정리하면 이번 작업은 이랬어요. 프롬프트 한 번, 대기 6분 45초, 결과물은 바로 열리는 웹페이지 하나.

이제 중요한 건 코드를 얼마나 쓸 수 있느냐보다, 무엇을 만들지 구체적으로 상상하고 설명할 수 있느냐에 가까워지고 있는 것 같아요. 프롬프트가 엉성해도 되더라고요. 대신 뭘 원하는지는 분명해야 했어요.

다음 딸깍 챌린지에서는 또 다른 걸 던져볼 생각이에요. 혹시 "이거 될까?" 싶은 게 있다면 직접 한 번 딸깍해보셔도 좋고요. 붙여넣고 발행하기는 30초면 되니까요.