나의 AI 에이전트 전환기 (w. 클로드 코드, 오픈클로) transcript

지난 한 달 동안 저는 제 업무를 최대한 AI 에이전트로 전환하는 일을 해 봤습니다.이 영상을 통해 제가 만든 제식들이 직원들인 저의 AI 에이전트들을 공유하겠습니다. AI 에이전트 중심으로 일한다는게 뭔지 구체적인 사례가 궁금하셨던 분들은 끝까지 채널 고정해 주세요. 2026년 들어서 분명 기어가 바뀌긴 했거든요. 아직 많은 분들이이를 체감 못 하시는 거 같아서 최대한 저를 통해서 와닿게 보여 드리고 싶었습니다. 누누히 강조하지만 AI 에이전트를 만들고 또 운용할 때 진짜 중요한 건 어떤 도구를 쓰느냐, 어떤 기능이 새로 나왔느냐가 절대로 아닙니다. 대부분의 유튜브는 시의성과 대중성 때문에 이런 내용을 다루는데요. 이번 영상에서는 그런 거 다 포기하고 아주 구체적인 저의 사례를 최대한 보여 드리게 했습니다. 정답이라고 할 수 없겠지만 하나의 사례는 될 것 같고요. 이거 보시고 여러분들이 따라하고 싶은 점이나 제 구성에서 개선할 부분에 대한 조언도 댓글로 많이 남겨 주시길 바랍니다. 제 에이전트 시스템은 크게 두 층으로 아닙니다. 업무와 일상인데요. 업무 비선은 클로드 코드가 일상 비서는 오픈 클로우가 하고 있습니다. 여기 보이시는 화면에서 아래가 클로드 코드 에이전트들이고요. 위가 오픈 클로우 세팅입니다. 제가 해 보니까 꼭 이렇게 나눠야 하는 건 아닌데요. 하나의 툴로 다 해도 되는데요. 이렇게 한 데는 또 나름의 이유가 있긴 합니다. 그리고 클로드 코드 에이전트들과 오픈 클로우 모두 저는 맥니에 설치해서 세팅을 해 놨고 저희 사무실에서 24시간 동안이 맥미니는 꺼지지 않고 돌아갑니다. 24시간 켜져 있기 때문에 텔레그램으로도 언제든이 에이전트들에게 제가 일을 시킬 수 있고요. 제가 정해 놓은 시간에는 얘가 혼자 알아서 돌아가서 먼저 저에게 필요한 정보를 알려 주기도 합니다. 업무용 에이전트는 클로드 코드로 만들었는데요. 제 클로드 코드 튜토리얼 영상에서 설명했듯이 저는 업무별로 폴더를 만듭니다. 각 업무별로 어떻게 일이 처리되어야 하는지를 상세하게 미리 정의해 둡니다.이 단계에서는 이걸 하고 다음 단계에선 이걸 판단해. 이런 식으로 해 두는 거죠. 요런 걸 하네스 엔지니어링이라고 부릅니다. 최근 AI 모델들은 놀랍게 똑똑해져서 클로드 오퍼스 4.6이나 채지 5.4 같은 모델들은 정말 일을 잘합니다. 마치 적토마 같다고 할까요? 하지만이 적토마들은 때로는 잘못된 길로 갑니다. 길들려지지 않았기 때문이죠. 여기서 하네스가 말에 안장을 뜻하는 겁니다.이 적토마가 내 의도에 맞게 가도록 할지를 미리 정의해 놓는 것. 그것이 하네스 엔지니어링입니다. 이건 채 때도 비슷한게 있었어요.

GPTS죠. 하지만 GPTS는 프롬프트로만 모델을 규율한다면 요즘 AI 에이전트의 한네스 엔지니어링은 클로드.md, MD, 뭐 스킬스, 서브 에이전트 이런 걸로 상세히 규율합니다.이 개념들은 다른 영상에서 더 자세히 학습하실 수 있을 것이고요. 근원적으로 제가 본질을 설명한다면 모델을 규율할 때 프로포트뿐 아니라 코드 스크립트, 규정 문서, 참고 파일, 양식 파일 등으로 더 빡세게 규율하는게 요즘 하네스 엔지니어링이라고 부르는 것의 핵심입니다. 그래서 한네 엔지니어링이 잘된 AI 에이전트는 GPTS보다 훨씬 안정적이고 더 복잡한 일도 잘 처리해 줍니다. 저는 현 시점에서 이미 모든 디지털 기반의 지식 노동이 한네스 엔지니어링만 잘하면 AI 에이전트로 전환이 가능하다고 느끼고 있습니다. 그러니 조금만 과장을 더하면 사실상 이미 AGI 수준에는 왔다라고 생각을 합니다. 일상 비선은 오픈 클로로 세팅을 해 놨는데요. 오픈 클로의 장점은 좀 더 가볍게 접근할 수 있다는 점입니다. 폴더 구조 같은 거 안 크게 안 잡고 일단 시켜 볼 수 있습니다. 그리고 컴퓨터를 직접 조작하는 컴퓨터 유즈 기능이 좀 더 유연한 거 같습니다. 그래서 컴퓨터 화면을 기반으로이를 처리해 주는 거에서 클로드 코드보다 조금 나았습니다. 하지만 이런 차이는 클로드 코드에서도 이미 컴퓨터 유즈가 출시되었기 때문에 점점 없어질 거라 생각합니다. 여기 보이는 NA도 원래는 클로드 코드에서 스케줄 기반 동작이 안 돼서 제가 사용했던 건데 요즘은 클로드에도 스케줄 기능이 출시됐습니다. 그래서 기능적으로는 클로드 하나만 써도 다 되는 방향으로 나아가고 있습니다. 현 시점에서는 아직은 오픈 클로가 더 캐주얼하고 컴퓨터 유즈 기능이 더 좋더라 요렇게는 말씀드릴 수 있겠습니다. 오픈 클로는 하네스를 느슨하게 잡는 대신 빠르게 이것저것을 시켜볼 수 있는게 장점입니다. 오픈클로 컨트롤 채팅창에서 어 생각나는 대로 시켜보고 싶으신 것을 그냥 말해 보면 됩니다. 그래서 뭐 카카오톡 나와의 채팅 내용을 자동으로 아카이빙 한다든지 KTX 열차를 조회하고 빈 좌석을 모니터링 한다든지 뭐 요런 것도 구현할 수 있었습니다. 당연히 코딩 없이 구현했고요. 어, 요것들의 구현 아이디어도 나름 독특한데 이따가 보여 드리도록 하겠습니다. 제가 느끼는 클로드 코드와 오픈 클로우의 차이를 요약하자면 뭐 한네스를 얼마나 빡빡하게 조일 수 있느냐의 차이라고 생각합니다. 정밀하게 설계할 건지 유연하게 맡길 건지. 근데 업무 목적이라면 클로드 코드가 더 빡빡한 하네스 엔지니어링이 가능하니까 더 정확하게 처리되고 일정 수준의 퀄리티가 담보되기 때문에 더 적합하다고 생각합니다. 클로드 코워크보다 제가 클로드 코드를 선호하는 이유도 더 빡빡한 하네스 엔지니어링이 가능하기 때문입니다. 일단 제 업무용 에이전트인 클로드 코드 구성부터 소개하고 오픈 클로우은 가볍게 활용 아이디어 중심으로 소개하겠습니다. 저는 유튜버이자 AI 활용 기업 교육 강사입니다. 교육 콘텐츠를 제작하고 고객사 영업하고 강의하고 뭐 이런 업무를 합니다. 이런 업무의 80% 정도를 저는 AI 에이전트에 도움을 받을 수 있게 세팅 해 놨다고 생각합니다. 아직 100% 업무를 다 할 수 있는 것도 아니고 모든 일을 위임할 수준은 아닌데요. 지금도 꽤 조수같이 주니어 직원 같이 일을 잘 해 줍니다. 지금 기준으로 클로드 코드 프로젝트가 18개쯤 됩니다. 제 업무를 업무 목적별로 하나씩 쪼개 놓은 폴더가 18개가 있다. 이렇게 생각하시면 될 거 같아요. 가장 중심에 있는 건 자비스라고 하는 비서실장 에이지트인데요. 제가 그냥 자비스라고 이름을 지었습니다. 얘의 역할은 라우터라고 설명할 수 있습니다.이를 분배해 주는 역할이에요. 저는 업무 단위별로 에이전트가 설계되어 있는데 이걸 매번 여러 폴더별로 VS 코드를 실행해서 왔다 갔다 하는게 불편했고 텔레그램과 연결하려고 하니까 하나의 창구가 필요하더라고요. 그래서 자비스한테 전체 에이전트 구성을 알려주고이를 분배해 주는 역할을 시켰습니다. 그래서 얘한테 다 시키면 얘가 알아서 적절한 프로젝트를 찾아서 미리 설정해 놓은 한네스대로 처리를 해 줍니다. 세부적으로 들여다 보면요. 뭐 교육 설계 에이전트 그룹이 있는데요. 고객사 이름 뭐 직무 수준을 입력하면은 맞춤형 AI 실습 옵션들을 순차적으로 생성해 줍니다. 한 회사당 보통 10여가지 실습 시나리오를 뽑아 주는데 이게 예전엔 제가 몇 시간씩 걸리던 작업이었습니다. 실습 교육 완료 후에 고객사에서 요청이 있으면 수강생들 결과물을 제출받아서이 결과물과 함께 평가 기준만 에이전트에게 제시를 해 주면 수강생들 결과물을 쭉 평가해 주고 개인별 피드백 자료도 생성해 주고 결과 보고서까지도 만들어 줍니다. 그다음 그룹으로는 강의 슬라이드를 만드는 에이전트 그룹입니다. 요즘 제가 제일 중점을 두고 만들고 있는게 강의 슬라이드 PPT 에이전트인데 제가 클로드 코드로 PPT 만드는 건 굉장히 다양한 시도를 해 봤습니다. 최대한 양식을 지키면서 생성하는 방법도 알게 되었고 어느 정도 자율성을 주면서 스타일 가이드 기반으로 PPT를 만드는 것도 어 가능하다는 걸 확인했습니다. 뭐 이것도 뭐 따로 영상으로 제작해 볼 생각입니다. 현재 저는 강의 슬라이드 제작 목적으로는 이렇게 두 가지 에이전트를 병렬로 운영하고 있습니다.어요 두 에이전트는요. 어느 정도 디자인 가이드는 잡아주고 그 안에서는 자율성을 가지고 스스로 만드는 방식으로 운영하고 있습니다. 기본적으로는 HTML을 만든 다음에 HTML을 PPT로 전환하는 구조인데요. 어 이렇게 시키면요. 10분 정도 지나면 이런 결과물을 제 구글 드라이브에까지 업로드를 해 줍니다. 뭐 조금 고칠 부분이 있지만 꽤 훌륭하죠. 구글 드라이브에서 열어보고 제가 고치고 합치고 이런 마무리 작업을 합니다. 젠스파크나 노트북, LM 등으로 PPT 만드는 방법도 있지만 클로드 코드로 만드는 것의 가치는 점점 내 스타일대로 내 의도에 맞게 PPT 만드는 한네스를 조일 수 있다는 점입니다. 그리고 별도로 비용이 안 든다는 점도 있고요. 어 콘텐츠 제작에서도 뭐 블로그 제작이나 유튜브 영상 생성, 유튜브 편집도 에이전트로 해보고 있습니다. 블로그는 이전 영상에서 보여 드렸던 것처럼 AI 에이전트로 생성한 블로그를 저희 회사 블로그에 개제하고 있고요. 실제로 유입도 늘어나고 있습니다. 유튜브 영상 제작과 편집은 아직은 파일럿 단계인데요. 괜찮은 모션 그래픽 기반의 개념 설명 영상을 만들어 주는 정도는 되는 거 같고요. 편집의 경우에는 무금이나 어 이런 불필요한 말들을 러프컷으로 정리해 주는 정도는 편집 에이전트로 만들어서 사용해 보고 있습니다. 자막이나 전환 효과 같은 것도 될 거 같은데 아직은 다듬어 보고 있습니다. 그리고 저는 리서치나 학습에서도 AI 에이전트를 굉장히 적극적으로 사용하고 있는데요. 요즘 에이전트 활용 관련해서는 링크드인이 가장 인사이트가 좋은 글들이 많더라고요. 제가 15명사분들의 계정을 모니터링하고 있고 그분들이 링크데인의 글을 쓰시면 매일 제 에이전트가 어제 날짜로 쓴 글들을 모아서 저에게 알려 줍니다. 유튜브의 경우에는 오히려 한 번씩 제가 경쟁 채널이라고 생각하는 훌륭한 동료 유튜브들 채널을 같은 방식으로 모니터링해서 제가 영상을 제작할 만한 주제나 썸네일 아이디어 등을 어 추천을 해 주도록 해 놨습니다. 저는 이런 링크이나 유튜브나 뭐 쓰레드 볼 때마다 좋은 글들이거나 다시 보고 싶으면 카톡 나에게 보내기를 해 두는데요. 이것도 자동으로 매일 어제 보낸 링크들을 정리해서 볼 수 있는 저만의 사이트를 하나 만들어서 직접 운영하고 있습니다. 이런 바이브 코딩도 클로드 코드가 잘해 줍니다. 저만을 위한 사이트를 직접 만드는 거죠. 바이브 코딩하는 과정에서 클로드가 리드와라고 하는 웹크 아카이 툴이 있다길래 뭐 제가 좋은 거 같다고 했더니 그걸 벤치마킹에서 만들었습니다. 리드와이즈라고 하는 도구가 있다는 것도 그걸 벤치마킹해서 요렇게 만들어 준 것도 클로드 코드가 다 해 준 겁니다. 영업 쪽에서는 뭐 이메일 분류 에이전트를 만들어서 쓰고 있는데요. 제 GL을 뒤져서 기업 강의 관련 문의나 요청 사항을 골라내 주는 애고요. 뭐 저희 회사 같은 경우에는 노션의 강의나 매출건들을 테이블로 정리해서 공유하고 있는데이 중에서 적합한 노션 데이터베이스 페이지를 자동으로 찾아내서 메일 내용을 요약해서 업데이트 해 주는 역할까지 해 줍니다. 오늘 어떤 고객사가 뭐 계약서 회신 대기 중인지 어떤 건이 결정이 안 되는지 짚어 주는 역할입니다. 유용한 거 같아서 매일 아침에 알아서 어제 날짜 기준에 메일을 다 확인해 가지고 저에게 리마인드 메시지를 보내도록 자동화도 해 놨습니다. 세금 계산서 발행도 저는 에이전트한테 시켜보고 있습니다. 어떤 회사한테 200만 원 세금 계산서 끊어 줘 하면은 전자 세금 계산서 발행도 에이전트가 해 줍니다. 이외에도 번역, 음성 생성, 크롤링, NA 자동화 시나리오 제작 등 저만을 위한 업무 도구들을 만들어서 사용하고 있습니다. 이렇게 필요한 도구들은 직접 만들어 쓸 수 있으니 B2B 소프트웨어 시장이 대규모로 축소된다는 말도 체감할 수 있었습니다. 특히 제 크롤링 에이전트가 성능이 끝내주는데요. 쿠팡 리뷰라든지 나라장토 공고라든지 정말 잘 수집해 줍니다.이 에이전트가 제가 이전에 올렸던 웹 크롤링 유튜브 재생 능력에서 소개했던 옥토파스라고 하는 툴보다 훨씬 크롤링을 잘합니다. 그리고 심지어 무료고 더 쉽습니다. 이제 옥토파스는 안 배워도 될 거 같습니다. 이것도 추후에 다른 영상에서 구현 방법을 소개해 드리겠습니다. 이제 두 번째 에이전트 도구인 제 일상 비서 오픈 클로 얘기를 해 볼게요. 아까 말씀드렸듯이 이쪽은 한네스를 느슨하게 잡습니다. 폴더 구조 크게 안 짜고 컴퓨터를 직접 쓰게 하는 방식이라 좀 더 유연하게 접근합니다. 업무용 에이전트가 정밀하게 일하는 일잘러 팀원이라면 이쪽은 뭐든 시킬 수 있는 진짜 비서에 가깝습니다. 다양한 걸 할 수 있겠지만 제가 오픈 클로로 하고 있는 걸 말씀드릴게요. 첫 번째 제가 시키고 있는 건 제 캘린더 관리 및 일정 관리에요. 예전에 일정 잡을 때 뭐 구글 캘린더 들어가서 이렇게 클릭하잖아요. 지금은 그냥 텔레그램에 다음 주 화요일 오후 2시에 뭐 김민수 씨와 티타임 한시간 잡아 줘. 뭐 혹은 방금 LG 전자에서 온 메일에서 줌 미팅 일정이 있는데 캘린더에 등록해 줘. 이렇게 시킵니다. 그러면 캘린더가 만들어집니다. 그리고 매일 아침 9시에 제 캘린더에 있는 그날의 이벤트는 저한테 쭉 브리핑도 해 줍니다. 두 번째는 카카오톡 아카이빙입니다. 아까 말씀드렸던 것처럼 저는 카카오톡에서 나에게 보내기를 엄청 씁니다. 길 가다가 생각난 것이나 뭐 참고할 만한 링크 뭐 꼭 봐야 할 것 같은 유튜브 영상 링크 같은 것들을 이제 카톡 나에게 보내기를 해 놓는데요. 이걸 오픈 클로우가 하루에 두 번 카카오톡 나에게 보내기 메시지 내역을 자동으로 이렇게 긁어다가 어 제가 지정한 구글 시트에 내용을 정리해 줍니다. 뭐 링크만 있으면은 그 링크를 들어가 보고 링크 내용까지 보강해서 구글 시티에 정리해 줍니다. 아까 보여 드렸던 그 바이브 코딩으로 만든 저만의 학습 도구가이 오픈 클로우가 긁거운 카카오톡 나에게 보내기 그 내용들을 제가 다시 찬찬히 학습하기 좋게 보여주는 그런 역할을 하는 겁니다. 오픈 클로가 이제 카톡에서 링크나 글을 수집하고 구글 시트에다가 데이터베이스로 정리해 주는 역할까지만 수행하고 제가 학습하는 과정에서는 제가 만든 바이브 코딩 웹사이트를 이용해 가지고 편리하게 컨텐츠를 보는 것이죠. 이렇게 사람처럼 컴퓨터를 통제하는 걸 해 주는게 오픈 클로우의 편리성이라 생각합니다. 제가 카톡 말고 뭐 자동화 툴과 연결될 수 있는 뭐 레인드랍 같은 북마크 툴도 써 봤는데요. 저의 습관이 쉽게 안 바뀌더라고요. 자동화하려고 앱을 바꾸니까 더 불편했습니다. 이제는 오픈 클로덕에 그런 정보를 끌어다가 내가 원하는 방식으로 자동화하고 시각화할 수 있어서 좋았습니다. 카톡이 API를 제공해 주지 않지만 사람처럼 동작하는 에이전트는 막을 수 없는 겁니다. 어 세 번째 해보고 있는 일은 K텍스 좌석 감시인데요. 제가 세종으로 이사오고 나서 K텍스를 자주 타는데 은근 이거 표고하기가 어렵더라고요. 그래서 텔레그램에 오송 서울 내일 오전 9시부터 10시까지 조회 이렇게만 입력하면 KTX ST SRT 좌석 조회도 해 주고 만약 좌석이 없으면 좌석이 나올 때까지 모니터링 시키는 것도 됩니다. 구매하게 하는 것도 될 거 같은데 이제 로그인 해 두면은 왠지 코레일에서 연구 밴시킬 거 같아 가지고 로그인 없이 조회만 하고 있습니다. 코레일 관계자께서 혹시이 영상을 보신다면은 밴하지 말아 주시면 좋겠습니다. 구연 아이디어가 뭐 재밌는데요. 코레일 웹사이트는 모든 접근을 철저히 막더라고요. 근데 모바일은 안 막아 두셨더라고요. 이거 보고 막으시면 좀 슬픈데. 그래서 제가 안 쓰는 구형 안드로이드 폰을 맥니에 연결하고 ADB와 SCRC파이라고 하는 파이썬 라이브러리를 이용해서 컴퓨터가 폰을 통제할 수 있게 해주면 그다음부터는 오픈 클로우가 카톡 나에게 보내기 아카이빙 내역을 가져오듯이 폰에서 코레이톡 앱을 통제해 가지고 조회 자석 감시를 해 주는 방식입니다. 오픈 클로우와 같은 컴퓨터 유스가 되는 에이전트로 자동화 시나리오를 설계해 보니까 이제는 자동화의 성역이 무너진 느낌입니다. 사람처럼 웹과 앱에 접속해서 일 처리를 대신해 주니까 업체 쪽에서 자동화 기능을 제공하지 않아도 내가 하고자 하는 것은 다 자동화 할 수 있었습니다. 제가 이렇게 에이전트를 많이 만들고 운용하면서 배운 점을 공유하고 싶습니다. 지난 클로드 코드 튜토리얼 영상에서 소개했던 에이전트를 설계하는 프롬프트들을 아예 메타 스킬로 만들어 두고 반복적으로 쓰고 있습니다. 저는 제가 만든이 메타 스킬들을 활용해서 전체 에이전트 설계도를 만들고 설계도의 허점과 모순을 제거하고 에이전트 스스로 자신의 시스템을 개선하도록 하고 있습니다. 제가 강의용으로 만든 스킬들이니까 이것도 후속 영상을 통해서 자세히 설명해 드리려고 하고요. 먼저 궁금하신 분들을 위해서 기터브 링크는 영상 상세 설명란에 남겨 둘테니까 살펴보시고 나름대로 재수정해서 쓰셔도 됩니다. 부족한 부분도 분명 있을 거예요. 제가 코드를 보고 직접 짠 건 아니니까요. 그러면 피드백 남겨 주시면 더 좋을 것 같습니다. 바이브 코딩을 해서 별도의 웹사이트나 앱을 만들 때는 슈퍼파워스라고 하는 메타 플러그인을 사용하고 있어요. 좀 더 복잡한 프로그램을 구현할 때나 에러 없는 바이브 코딩 결과물을 만들고 싶을 때 뭐 권장하는 플러그인이 있는데이 중에서 저랑 가장 잘 맞는 거 같아서 저는 슈퍼파워스를 쓰고 있습니다. 너무 복잡하지도 않으면서 결과물도 좋아서 저는 저와 잘 맞다고 느끼고 있습니다. 이처럼 에이전트 활용을 잘하기 위해서는요. 설계와 구현을 도와주는 이런 메타적인 방법 중 나에게 맞는 걸 직접 만들어 쓰시거나 아니면 가져다 쓰시는게 좋습니다. 에이전트를 만들고 나면 거기서 끝이 아닙니다. 오히려 그때부터 진짜 중요한게 시작된다고 생각합니다. 바로 검증하고 개선하는 루프를 돌리는 겁니다. 에이전트가 만든 결과물에 대한 피드백을 주거나 뭐 특별히 뭘 개선할지 모르겠어도 어떻게 개선할 수 있어? 물어보면서 계속 검증 개선 루프를 돌립니다. 마치 신입싸운 OJT를 하듯이 피드백을 줄수록 에이전트도 그 실수를 반복하지 않고 성능 또한 좋아집니다. 이런게 채지와 같은 LRM만 사용하는 것과 에이전트를 사용하는 가장 큰 차이라고 생각합니다. 쓸수록 나에게 맞춰지고 시스템 자체가 성장한다는게 말이죠. 여기서 더 나아가서 저는 진짜 놀랐던게 바로 오토리서치라고 하는 접근법인데요. 이건 안드레 카파가 맨 처음 제시했던 개념인데 AI에게 평가 기준을 알려주고이 평가 기준에 부합할 때까지 계속 스스로 검증 개선 루프를 돌려서이 평가 기준을 맞추라고 시키는 겁니다. 그러면 AI가 혼자 실행해 보고 결과물을 평가 기준에 넣어보고 평가 점수가 낮으면 왜 낮은지 분석해서 개선 과제 노출하고 그걸 가지고 새로운 시도해 보고 평가 점수가 높으면 반영하고 아니면 그 실험을 위해서 수정했던 걸 버리고 이걸 에이전트가 혼자서 스스로 반복하는 거예요. 그러고 나면 정말 성능이 좋아지더라고요. 어 저는 이걸 강의 PPT 제작 에이전트에 적용을 해 봤는데요. 이게 첫 번째 버전의 결과물인데 열 번째 실험의 결과물은 이렇게 좋아진 겁니다. 놀랍죠? 저는이 오토 리서치 방법론을 저에게 적용해 보면서 생각보다 내 일에 많은 부분들이 이런 검증 가능한 평가 기준으로 평가할 수 있구나라는 걸 깨달았습니다. 인간의 직관이나 창조성 이런 걸 아예 AI가 모조리 대체할 수 있겠다라고 할 수 없겠지만 직장인의 사무 업무의 상당수는 평가 가능한 지표로 AI가 스스로 개선하도록 할 수 있어 보입니다. 그래서 오히려 이런 사무 노동보다는 인간 사이의 관계나 더 근본적인 고찰이나 연구 같은 영역으로 앞으로 직장인들이 진출하지 않으면 정말 어렵겠다. 몸소 느꼈습니다. 예쁜 PPT를 만드는 것. 이것도 뭐 명확한 기준이 없을 것 같지만 기준을 세우고 계산할 수 있더라고요. 이런 경험을 하면서 제 일에 대해서 좀 더 깊이 있게 이해하 이해하게 되었습니다. 오토 리서치로 내 스킬과 내 에이전트를 개선하는 방법은 해외 유튜브에서 많이 소개하고 있는데요. 이것도 제가 아까 공유드렸던 메타 스킬 중에 하나로 저는 만들어서 쓰고 있어요. 기터으로 공유드리니까 궁금한 분들은 직접 살펴보셔도 될 거 같아요. 에이전트 시대의 놀라운 점은 적극적인 벤치마킹이 되게 쉽고 매우 효과적이라는 점입니다. 요즘 제가 또 놀랐던 포인트가 뭐냐면 이제는 무엇이 가능한지만 알면 AI가 해 준다. 바로이 점입니다. 이건 정말 과장이 아닙니다. 목표 제시만 하면 거기까지 AI가 어떻게든 데려다 주기 때문에 누군가 코딩을 통해서 어떤 문제를 해결했다라고 하는 사실만 안다면 뭐 좀 더해서는 코딩까지 아니더라도 뭐 어떤 방법으로 접근하면 된다더라 정도의 아이디어만 알아도 AI 에이전트가 그 문제를 종국에는 해결해 줍니다. 현재 AI 수준에서는 뭐 원천 기술을 개발한다든지 연구한다든지 뭐 이런 데는 적용이 어려울 수도 있겠다 싶긴 한데요. 직장인의 사무노동 정도는 어떤 일인건간에 어떤 직무 산업인 거간에 충분히 AI가 해 줄 수 있다고 전 느꼈습니다. 벤치마킹할 대상만 지정해 주면 AI는 그 목표에 금방 도달합니다. 자기 전문 분야가 아닌 분야도 이런 방식으로 일단 해 볼 수 있고요.

AI와 대화하면서 배울 수 있고 전문적인 결과물을 충분히 뽑아낼 수 있습니다. 이런 점에서 저는 주니어와 시니어가 새롭게 정의되어야 한다고 생각하고 신입 레벤의 분들도 더 빠르게 스니어가 될 수 있는 오히려 기성 산업의 스니어보다 더 잘할 수 있는 접근법을 취할 수 있다고 감히 조언해 드리고 싶습니다. 어떻게 제가 벤치마킹을 시도하고 있는지를 조금 더 구체적으로 보여 드릴게요. 가장 직접적인 방법은 깃터브입니다. 저도 아까 그 메타 스킬들을 기터브 링크로 공유드렸는데요. 비개발자분들은 대부분 내가 할게 아니다 뭐 싶으셨겠죠? 기타브 링크 들어가면 영어 써 있고 뭐 폴더 구조 이렇게 나오는데 뭔 말인지 모르겠죠. 괜찮습니다. 클로드 코드가 알아서 이해해서 여러분의 일에 적용을 해 줄 겁니다.이 링크를 클로드 코드에게 주고이 기터부처럼 나도 하려면 어떻게 해야 해? 이렇게 물어보시기만 하면 됩니다. 아 물론 조금 더 배경 지식이 있으시면이 스킬을 담은 기터라면이 레포를 클론해서이 스킬을 유저 스코프로 설치해 줘. 이런 식으로 정확하게 설명을 해 주면 더 좋지만 어떻게 해야 해 묻는 것만으로 충분히 시작할 수 있습니다. 저도 IT 업계에서 10년간 일했지만 부끄럽게도 개발자가 아니라서 기터브를 제대로 쓰기 시작한 건이 에이전트로 코딩을 본격적으로 하기 시작한 2026년 올해가 처음이었습니다. 절대 어렵지 않고요. 기타브는 코드를 저장하고 형상을 관리하는 코딩을 위한 구글 드라이브다 정도만 기억하셔도 충분합니다.이 이 기터브가 중요한 이유는 클로드 코드 입장에서 가장 따라하기 쉬운 형태로 정리된 업무 안목지이기 때문입니다. 기터브 링크를 주는 것만으로 클로드 코드는 굉장히 잘 따라합니다. 이런 이유로 깃터브로 이제 프로젝트를 만들고 공유를 해 주는 거 같습니다. 깃터브 벤치마킹을 하는 좀 더 신박한 방법 하나 더 알려 드리면 저는 심층 리서치를 통해서 내 문제를 해결할 수 있는 기터브 레포를 찾아보는 방식으로 에이전트 세팅을 많이 시작하는데요. 이게 정말 효과적이더라고요. 이렇게 내가 하고자 하는 걸 담고 있는 기터브 프로젝트를 찾아보라고 하면은 찾아줍니다.

PPT를 클로드 코드로 생성하는 기터브 프로젝트나 영상 편집을 에이전트가 해주는 기터브 프로젝트 이런 식으로 찾아보라고 하니까 이렇게 정리해서 알려 주잖아요.이 내용을 기반으로 괜찮아 보이는 기터브 링크를 주고 이것처럼 하고 싶다라고 하면 클로드 코드가 얼추 에이전트를 세팅해 줍니다. 깃터브가 가장 직접적이지만 깃터브 말고도 뭐 컨텐츠나 뭐 다른 참고 자료를 주는 것만으로도 클로드 코드가 알아서 벤치마킹을 잘합니다. 유튜브 컨텐츠를 텍스트로 전사해서이 자료를 주고 이런 방식으로 에이전트를 만들어 줘라고 한다던가 논문이나 블로그를 주고이 접근법을 적용해 달라고 한다던가 하는 방식이 가능합니다. 어 지금이 영상은 샘 호트먼 님이 클로드 코드로 모션 그래픽 영상을 만드는 법에 대해서 조쉬 님 채널에 나가서 인터뷰하신 건데요. 저도 마침 모션 그래픽 영상을 만들 때 일관성을 유지하면서 퀄리티를 높이는 방법에 대한 고민이 있었는데이 인터뷰 내용 중에 힌트가 있더라고요.이 대본을 릴리스에서 뽑아서 클로드 코드에게 주고 나는 어떻게 적용할 수 있을까를 물어보면 클로드 코드가 이렇게 스스로 아이디어를 캐치해서 접근 방법을 모색합니다. 구체적으로 알려 줄수록 더 정확하고 고품질로 구현이 되겠지만 이런 생각의 편린만으로 솔루션을 구체화할 수 있다는게 저는 에이전트가 준 뭐 또 다른 큰 놀라움이었던 거 같습니다. 에이전트 성능을 높이는 방법으로 실천하는게 저는 클로드 코드를 한 번 더 밀어붙이는 겁니다. 에이전트를 세팅해 줬을 때나 뭐 개선 루프를 돌릴 때 현재 에이전트에 대해서 철저히 비판적인 관점에서 검토하고 개선점을 도출해 줘. 이런 프롬프트를 통해서 개선을 스스로 찾게 합니다. 그것만으로 내적 완결성이 많이 개선되더라고요. 그리고 이런 셀프 자하 비판을 시킬 때는요. 코덱스로도 같이 시킵니다. 코덱스가 이런 전체 구조를 보고 개선을 찾는 건 클로드 코드보다 잘하는 거 같아요. 그리고 서로 다른 의견을 주기도 하니까 코덱스 답변을 클로드 코드에게 붙여 넣으면서 야, 코덱스는 이렇다던데 뭐 이런 식으로 토일을 시키기도 합니다. 두 개의 코딩 에이전트로 내 에이전트를 고치고 개선하게 하면 훨씬 내적인 완결성이 높아지더라고요. 비개발자가 계속 에이전트를 개선하다 보면요. 점점 프로젝트가 좀 지저분해지게 되는데 이런 식으로 내적 완결성을 높이는 과정을 겪도록 하는게 품질 향상에 도움이 됐습니다. 이렇게 스스로 개선하게 하는 접근법도 좋은 거 같고요. 클로드 코드가 말해 준 솔루션이 항상 최선은 아닐 수 있으니까 인간으로서 비판적인 시선으로 검토하고 정말 최선이냐고 되물어보고 다른 과정 다른 관점으로 살펴보게 하고 뭐 이런 과정도 의미가 있었습니다. 예. 뭐 물론 뭐 에이전트를 많이 사용하는게 좋은 것만 있는 건 아닙니다. 에이전트가 많아지니까 읽을 자료나 판단할게 많아졌습니다. 그래서 좀 더 지치는 느낌은 있는 거 같아요.이 문제를 해결하려면 AI 에이전트에게 더 적극적으로 위임을 해야 하나? 뭐 이런 고민을 요즘은 해보고 있습니다. 그리고 에이전트가 한 만들고 끝이 아닙니다. 은근 유지보수하는데 손이 많이 갑니다.

API가 다 바뀌거나 뭐 웹사이트 구조가 달라지면 파이프라인이 고장나기도 하고요. 결과물이 막상이 보다 보면은 아쉬워져 가지고 개선하고 싶어지기도 합니다. 에이전트를 유지보수하는 거 자체가 또 새로운 일이 된 거 같아요. 저는 후배 사원이랑 일해 본지 너무 오래돼서 혼자 일하는게 너무 익숙해져 가지고 이게 굉장히 새로운 일처럼 느껴지기는 하는데요. 사실이 일이라는게 회사에서는 팀장이나 대표가 하는 관리 업무랑 크게 다른 거 같지는 않습니다. 뭐 관리의 대상이 사람이 아니라 AI 에이전트라는게 변화라면 변화일까요? 한 달간에 뭐 제 소감을 정리하면 이렇습니다. AI 에이전트는 이미 닥친 현실이다. AI 에이전트로 업모의 핵심이 실행해서 설계로 바뀐다. 압도적인 효율 차이를 만들어 내기 때문에이는 피할 수 없는 모든 직장인의 분명한 미래이다. 어떠셨나요?

AI 에이전트를 중심으로 일한다는게 어떤 건지이 과정을 잘하려면 어떤 접근법이 도움이 되는지 전달이 됐으면 좋겠네요, 여러분. 이제는 정말 내가 무언가를 하고자 하기만 하면 됩니다. 그리고 AI가 정말 잘해 줍니다. 저는 노코드라고 하는 주제에서 출발한 뭐 유튜버이자 비발자로서 사실 코딩이라는게 굉장히 두렵고 제가 개발자분들과 경쟁할 수 없다 이렇게 생각하고 있었습니다. 제가 할 수 있는게 제한적이다라고 스스로 한계를 짓고 있었고 이건 어느 정도 맞는 말이었습니다. 하지만 저는이 한 달 간의 경험을 통해서 생각을 고쳐 먹었습니다. 나는 무엇이든지 할 수 있다. 무엇이든지 만들 수 있다. 내가 모르는 전문 영역도 에이전트와 할 수 있고 에이전트와 함께 일하면서 빠르게 시니어 전문가급이 될 수 있다. 그렇게 생각하기로 했습니다. 그래서 원래는 컨설팅 프로젝트 같은 것들도 주로 이제 못 한다고 거절했었는데 요즘은 해보고 있습니다. 최근에는 건설 회사와 같이 뭐 캐드 도면을 가지고 수량 산출서를 자동으로 뽑아내거나 뭐 캐드 작업을 자동화해 보는 것도 어 자동화하는 것도 해보고 있습니다. 전통적 산업이라고 인식되었던 건설, 제조, 공공 분야에서도 에이전트가 실제로 돌아가는 걸 목격하고 있습니다. 그러니 여기까지 보신 분들이라면 조직 내에서 꼭 한번 시도해 보셨으면 좋겠습니다. 여러분들이 만약에 회사의 대표님이나 팀장님이시라면 본인이 무조건 꼭 해 보셔야 된다고 말씀드리고 싶습니다. 체험해 보셔야 이해할 수 있습니다. 제가 그 시도를 할 수 있게 밀어 드리고 시행 착오를 줄여 드리는 역할을 하고 싶습니다. 네. 열심히 찍어 봤는데이 영상이 거대한 예고편이 된 것만 같네요. 솔직히 오늘 영상을 잘 이해하신 분이라면 제가 드렸던 힌트만으로 충분히 잘 해내실 수 있을 거라 생각합니다. 방향만 잡아주면 어차피 디테일은 AI가 다 잡아 주니까요. 그래서 솔직히 저 스스로도 이제 강사이자 유튜버로서 자세한 튜토리얼이 구조 굳이 필요할까 뭐 이런 실존적인 생각도 많이 합니다. 뭐 그렇지만 우리 구독자님들이 그런 친절한 영상 좋아하시니까이 영상에서 공유드렸던 것들 중 좀 더 자세히 설명드릴 가치가 있겠다 싶은 반 방법론이나 사례들은 별도의 영상으로 제작해 보겠습니다. 궁금하신 거 댓글로 많이 남겨 주시면 뭐 제작에 꼭 참고해 보겠습니다. 아, 다음 영상은 좀 더 빨리 올 것을 약속드립니다. 알려 드릴게 정말 많네요. 긴 영상 봐주셔서 감사드립니다.