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사용 기록, 자료 분석과 적용 계획을 구분해 정리했습니다. 최근 공개·본문 보강 순이며 원래 작성일은 각 글에 남깁니다.
휴일 하루 만에 읽은 《키르케》 — 마녀가 아니라 성장 서사였다
매들린 밀러의 《키르케》를 휴일 하루 만에 읽었다. 오디세이아의 조연이던 마녀가 주인공이 되면 어떻게 달라지는지, 왜 손에서 놓기 어려운지 정리했다.
《키르케》 인물관계도: 누구의 가족이고, 어떤 신일까
《키르케》를 읽다가 헷갈리는 가족관계와 신들의 정체를 큰 관계도로 정리했다. 헬리오스의 자녀들부터 메데이아, 미노타우로스, 오디세우스까지 찾아볼 수 있다.
intent.md와 AI 네이티브 SDLC: 1인 개발에 적용할 문서와 승인 기준
Anthropic의 intent.md 제안을 기존 BRIEF·SPEC·PLAN·STATE에 연결했다. 목적과 미해결 질문을 적는 예시, 승인한 버전과 검사 증거를 관리하는 방법을 정리한다.
Jev System One 모델: 확률을 읽는 법과 에이전트 도입 실험
Jev의 Noul·Choice·Score, 확률과 신뢰도의 차이, LangChain 연동 범위를 공식 문서로 확인했다. 뉴스 필터·발행 검수·모델 라우팅에 붙이기 전 비교할 항목을 정리한다.
SNS 자동화 에이전트 운영 사례: 조회수와 가입 전환을 따로 확인하기
운영자의 허락을 받아 소개하는 SNS 자동화 사례. 공유된 조회수와 가입 수의 한계를 짚고, 실행·검수·기록 구조에 유입 측정과 비용 점검을 붙이는 방법을 정리했다.
AI 에이전트와 중간관리자의 업무: 보고 자동화와 결정 책임을 나누기
조직을 납작하게 만든다는 주장보다 먼저, 정보 취합·일정 조율·품질 검수에서 에이전트가 맡을 범위와 사람이 책임질 결정을 구분했다.
AI 코드의 안목을 기르는 90일 훈련: 선택 이유와 실패 기록 남기기
안목을 감각으로만 설명하면 연습하기 어렵다. 작은 구현 두 개를 비교하고 예상과 실제 결과를 대조하는 90일 계획을 만들었다.
AI 코딩 용어사전: 토큰부터 하네스까지 오류를 구분하는 7가지 관점
AI 코딩 용어를 블로그 검색 기능 수정이라는 가상 작업에 연결했다. 용어의 뜻을 외우는 데서 그치지 않고 오류를 어디서 확인할지 구분한다.
아이가 ChatGPT로 숙제를 끝낸 뒤, 부모가 시험할 세 가지 규칙
ChatGPT로 숙제를 푸는 아이와 첫 힌트, 자기 설명, 개인정보 확인을 시험해 보려 한다. 아직 효과를 확인하지 않은 세 규칙과 입시·기초 학습을 나눈 부모의 기록이다.
AI에게 물어보면 되는 시대, 내 것으로 남는 공부를 설계하기
AI가 만든 결과물을 내가 설명할 수 있는지 확인하는 공부법. 큰 그림에서 시작하되 빈칸을 찾고, 기억에서 꺼내고, 다른 문제에 적용하는 절차를 정리했다.
수학 금메달과 시계 읽기 사이: AI Index를 업무 평가표로 바꾸기
벤치마크 순위를 그대로 업무 성능으로 읽지 않기 위한 평가 설계. 자료 요약 과제를 예로 표본, 정답 기준, 실패 비용과 재시험 조건을 정리했다.
AI로 빨리 만드는 일과 돈을 버는 일 사이: 1인 사업의 확인 순서
제작 시간 단축을 매출 성과로 착각하지 않기 위한 메모. 고객 문제, 완성 기준, 검토 비용, 반복 구매를 나눠 확인하는 작은 사업 실험을 제안한다.
리서치 산업의 AI 전환을 작업 단위로 보는 법
리서치의 수집, 정리, 해석, 승인 과정을 작업 단위로 나누고 AI와 사람이 맡을 범위를 정한 20년차 실무자의 기준.
AI 시대 보안 준비: 작은 서비스의 패치·권한·복구 절차 만들기
보안 경고를 많이 찾는 것보다 내 서비스의 위험을 확인하고 수정하는 절차가 필요하다. 패치 우선순위, AI 검수 경계, 복원 시험을 작은 서비스 기준으로 설계했다.
홍정모의 AI 공부 로드맵을 내 과제로 바꾸기: 기초부터 결과물까지
프로그래밍·수학·머신러닝 공부를 결과물과 완료 기준으로 연결했다. 목표 직무에 따라 건너뛸 내용과 먼저 검증할 내용도 달라진다.
호기심을 자동화 실험으로 바꾸기: URL 하나에서 시작하는 작은 설계
『더 퍼지』를 읽고 떠올린 호기심을 작은 자동화 과제로 옮겼다. 수집과 발송을 나누고, 실패 입력과 중단 조건부터 만드는 방법을 정리했다.
에이전트 검수를 분리하는 방법: GAN식 하네스에서 가져올 것과 버릴 것
생성자와 평가자를 나누는 것만으로 검수 품질이 오르지는 않는다. 실행 증거, 반례, 종료 조건을 붙여 블로그 편집에 적용하는 설계다.
코딩 에이전트 성과를 높인 도메인 전문성
Anthropic의 약 40만 세션 분석을 바탕으로 도메인 지식을 입력 규칙, 예시, 검증기로 바꾸는 방법을 정리했다.
Claude Code로 1인 서비스를 준비할 때: 고객 확인부터 승인 가능한 자동화까지
작은 AI 서비스를 준비할 때 고객 조사, 최소 기능, 검수 비용과 발행 권한을 나누는 방법.
Cursor Origin과 Zed Delta를 볼 때: 저장소 이전보다 먼저 확인할 검토 기록
Origin의 두 저장 모드와 Git을 유지하는 Delta를 구분하고, 코드 호스팅 변경 전에 확인할 검토·권한·복구 조건을 정리했다.
MCP 도구를 설계할 때: 검색·권한·실패 처리를 먼저 정한다
REST API를 MCP로 연결한 뒤에도 작업 단위와 승인 경계는 직접 설계해야 한다. 읽기 전용 블로그 도구를 예로 점진적 검색과 오류 처리를 구분했다.
금이 통화량의 171%라는 차트, 분자와 분모부터 확인하기
출처와 기준일이 불분명한 금·통화량 비율을 투자 신호로 쓰지 않기 위한 검증 메모. 금 재고의 범위, 미국 M2, 시점과 역사 비교의 한계를 정리했다.
GPT-5.6 가이드로 다시 설계한 Codex 배치 프롬프트: 중단 뒤 이어가기까지
반복 명령을 줄이는 것에서 출발해 작업 식별자, 검사 증거, 재시도와 재개 조건을 갖춘 12개 항목 배치 프롬프트를 설계했다.
Graphify 도입 전 확인할 것: 코드 탐색 비용과 그래프 갱신을 함께 재기
그래프로 코드 탐색 비용을 줄일 수 있는지 확인하려면 생성 비용과 틀린 연결도 세야 한다. 공식 저장소를 읽고 작은 저장소에서 비교할 실험을 설계했다.
Notion 습관 기록을 다시 열게 만드는 최소 구조
12개짜리 체크리스트를 줄인 뒤에도 남는 문제는 기록을 여는 시점과 빠진 날의 처리였다. 반복 일정과 실제 수행 기록을 나눠 다시 설계했다.
바이브코딩을 안정시킨 하네스 설계와 검증 루프
반복 오류를 타입, 검사 명령, 권한 경계로 막는 방법과 내가 바이브코딩 작업에서 쓰는 하네스 구조.
Hyper-Extract 검토: 회사 문서에 하이퍼그래프가 필요한지 확인하는 방법
복잡한 관계를 저장하는 형식과 검색 품질은 구분해야 한다. Hyper-Extract의 출력 구조, 출처 추적, 갱신 기능을 작은 문서 실험의 확인 항목으로 바꿨다.
인사이트 스토리텔링 도구를 고르는 6가지 기준: 보고서에서 의사결정까지
보고서 자동화부터 인사이트 허브까지, 전달 과정의 어디가 막혔는지에 따라 필요한 도구가 달라진다. 가상 설문 사례로 주장·근거·행동을 연결했다.
한국의 미래를 읽고, 자동매수와 패시브 투자를 다시 구분했다
라키아로 매주 같은 수량을 사는 내 방식에는 여전히 종목 선택과 위험 부담이 남아 있다. 책의 전망을 내 매수 규칙과 바로 연결했던 해석부터 고쳤다.
성공담을 내 계획으로 옮기기 전에 확인할 정직의 기준
성공한 사람의 루틴을 따라 적기보다 내가 실제로 쓸 시간과 모르는 일을 구분하고 싶다. 남의 성과를 내 실행 능력의 증거로 삼지 않는 계획을 정리했다.
RAG 이후 지식 유지보수: 출처, 충돌, 갱신을 관리하는 법
Karpathy의 LLM Wiki 패턴과 내 반자동 기록을 비교하고, 기존 페이지의 출처·충돌·갱신과 되돌리기를 관리할 설계를 정리했다.
Matt Pocock의 스킬을 작은 기능에 적용하기: 질문·용어·테스트의 연결
예약 변경 기능을 예시로 질문, 도메인 용어와 공개 인터페이스 테스트를 연결해 보는 Matt Pocock 스킬 읽기.
Claude Fable 5 프롬프트를 바꾸기 전에: 버전·권한·검증 기준부터 고정하기
Fable 5 공식 가이드를 읽고 기존 지시를 줄일 때 남겨야 할 조건, effort 비교와 장기 작업의 증거 관리 방법을 정리했다.
모두연 Lab에 떨어진 뒤: 혼자 시작할 Graph RAG 비교 실험
GraphDB 관련 Lab 지원에서 탈락한 기록을 보존하고, 혼자 진행할 비교 실험의 질문·데이터·평가표·중단 조건을 구체화했다.
국민참여성장펀드 조건 다시 읽기: 소득공제·손실 부담·환매와 2차 일정
40% 공제는 40% 환급이 아니고 후순위 출자는 개인 원금 보장이 아니다. 5월 안내의 오류를 고치고 9월 8일 발표된 2차 판매 변경점을 구분했다.
Neo4j LLM Graph Builder 도입 전 점검: PDF 추출·스키마·Azure 보안
산업 리포트 PDF를 그래프로 만들기 전에 확인할 추출 품질, 엔티티 식별, 원문 추적, 데이터 전송 경로를 정리했다. 설치 성공과 업무 도입은 다른 검사다.
Nexus 시계열 예측 논문 읽기: 에이전트 분해보다 먼저 확인할 검증 조건
Nexus의 예측 단계와 실제 결과표를 대조했다. 뉴스의 공개 시점, 시간 순서 검증, 오차 지표와 기준 모델을 정하지 않으면 에이전트가 늘어도 평가가 흔들린다.
놀란의 오디세이는 재밌었다, 혹평을 읽고 남은 질문들
일반관에서 본 오디세이의 속도감과 죄책감이 남았다. 에밀리 윌슨의 비평을 함께 읽으며 재미, 인물의 설득력, 원작 각색을 서로 다른 질문으로 나눴다.
옵시디언에 쌓인 작업 로그를 다시 쓰는 지식으로 바꾸는 방법
커서의 작업 로그를 옵시디언으로 옮기는 것만으로는 재사용이 늘지 않았다. 원본·위키·지침을 구분하고 작은 인수인계부터 시험하는 설계다.
Odysseus 도입 전 점검: 셀프호스팅 AI 작업실의 데이터 흐름과 복구
Odysseus 공식 저장소와 보안 문서를 읽고 로컬 모델, 외부 API, 관리자 권한과 백업을 구분해 도입 기준을 정리했다.
OpenHanako와 OpenClaw 비교: 개인 AI 비서를 고를 때 확인할 운영 조건
메신저로 쓰는 OpenClaw와 데스크톱 중심의 OpenHanako를 기억·권한·복구 기준으로 비교했다. 직접 사용과 공식 문서 검토의 범위를 구분했다.
범주론을 시스템 설계에 가져오기: 합성·정보 손실·호환성의 경계
문서 변환 파이프라인을 예시로 함수 합성, 되돌릴 수 있는 변환과 정보 손실을 구분하고 범주론의 비유가 멈춰야 할 지점을 살폈다.
회사 보고서 검색을 고치는 네 가지 선택: Text RAG부터 GraphDB까지
문서를 못 찾는 원인을 파싱·검색·관계·운영으로 나눴다. 네 기술을 모두 도입하기 전에 질문 세트로 필요한 투자부터 고르는 방법이다.
스스로 개선하는 AI 운영을 설계한다면: 실패 기록에서 다음 검증까지
YC Root Access 영상의 질문에서 출발해 블로그 운영의 실패 수집, 개선 제안, 승인과 회귀 검증을 분리하는 방법을 정리했다.
지식 노동의 에이전트 전환을 점검하기: 맥락·시스템 설계·통제권
출처가 확인되지 않은 6개월 예측 대신 지금 점검할 업무 구조를 정리했다. 입력의 최신성, 단계별 계약, 승인과 복구를 갖춘 에이전트 운영 메모다.
AI가 초안을 늘릴 때, 느린 생산성을 내 작업에 적용하는 법
AI로 자료와 초안을 모으는 속도에 비해 검토할 시간은 적다. 진행 중인 일의 수, 완료 기준, 새 작업을 받는 조건부터 바꿔 보려 한다.
공부 패턴은 반복 횟수보다 회상과 피드백으로 확인한다
자료를 저장하는 순서에는 익숙해졌지만, 저장한 내용을 설명할 수 있는지는 따로 확인해야 한다. 회상 연습과 다음 날의 피드백을 학습 기록에 넣어 보려 한다.
AI가 코드를 싸게 만들수록 기본기가 더 비싸진다
AI가 만든 코드를 오래 유지하려면 변경 비용을 관리해야 한다. 기본기를 품질 게이트로 바꾸는 내 작업 규칙.
직장을 다니며 개인 자동화를 첫 유료 제안으로 바꾸는 조건
Base44 인수 소식을 1인 유니콘의 증거로 읽었던 부분부터 고쳤다. 내가 만든 자동화에서 다른 사람이 맡기고 싶은 작업을 찾는 첫 실험을 설계했다.
스펙 주도 개발의 중심: 상태와 검증 동기화
기획서와 마이프랜 스펙에 GSD의 상태·검증 루프를 더해 요구사항, 결정 기록, 코드와 테스트의 어긋남을 막는 방법.
Spotify Honk에서 배울 것: 대량 변경의 대상 목록·소유자·검증을 먼저 만든다
Spotify 공식 Honk 자료를 읽고 대량 마이그레이션에서 작업 대상, 검증 실패와 사람의 판단을 분리하는 기준을 정리했다.
AI와 청년 고용 연구를 읽는 법: 19% 격차에서 경력 계획까지
스탠퍼드의 청년 고용 연구에서 상대 격차와 인과관계를 구분했다. 직업 이름 대신 업무, 학습 기회, 검증 가능한 경력 기록을 점검하는 방법을 덧붙였다.
Claude Code 창작자 인터뷰를 읽고, 창업 전에 적을 실행 조건
Boris Cherny의 인터뷰가 던진 질문을 내 프로젝트에 옮겼다. 구현이 쉬워질수록 완료 조건, 권한, 운영 책임을 먼저 적어야 어떤 일을 시작할지 판단할 수 있다.
서튼의 LLM 비판을 읽고: 테스트 피드백과 강화학습을 구분하기
리처드 서튼과 Dwarkesh의 논쟁에서 지속 학습의 질문을 골랐다. 테스트 재시도, 외부 메모리, 모델 학습의 차이와 블로그 리다이렉트 검증 예시를 정리했다.
프로젝트 헤일메리를 읽고 시간 지연을 직접 계산해 봤다
광속의 99.9%에서 시간 지연 계수는 약 22.37이다. 소설의 결말을 밝히지 않고, 우주선의 시간과 지구 기준 시간을 구분해 계산과 감상을 다시 정리했다.
AI 도구를 익힐 때 신경가소성을 과장하지 않는 학습법
오류를 읽는 일이 익숙해졌다고 내 뇌의 신경 경로를 확인한 것은 아니다. 반복 연습, 새로운 과제로의 적용, 인문학적 질문을 실제로 관찰할 수 있는 행동으로 옮겼다.
관찰 노트에서 사실과 해석을 나누는 법, Vagabonder 메모
익숙한 자동화를 다시 보는 일에서 관찰한 사실과 내가 붙인 이유를 나눠 적는다. 새 도구를 계속 늘리지 않고도 일상의 불편을 확인하는 방법을 정리했다.
걱정은 걱정일 뿐: 충동 매수 뒤에 만든 판단 기준
SK하이닉스를 충동적으로 산 뒤 걱정과 판단을 구분해 봤다. 책의 문장, 반복적 부정 사고 연구, 투자 계획 원칙을 내 경험에 대조한 기록이다.
Claude로 계획하고 Codex로 구현할 때, 검수는 어디에 둘까
보고서 자동화에서 완료 조건을 빠뜨린 경험을 바탕으로 계획, 자동 검증, 사람 검수의 경계를 다시 나눴다.
Claude와 Codex를 고를 때 승률표보다 먼저 볼 것
출처를 확인할 수 없는 모델 승률을 버렸다. 같은 POC에서 계획과 구현을 따로 평가하는 기록표를 만들었다.
생각은 온 것이고 생각하기는 하는 것이다
떠오른 생각과 붙잡아 굴리는 생각하기를 분리해, 불확실한 회사 프로젝트를 다루는 기준을 만들었다.
세 번째 읽는 니체: 어려운 프로젝트 앞에서 아이가 되고 싶다
낙타와 사자의 태도에 머물던 회사 일을, 내가 규칙을 만드는 작은 실험으로 바꿔 보기로 했다.
RAG 파이프라인으로 고른 오픈소스 AI 도구 7가지
수집부터 관찰과 최적화까지, RAG 파이프라인의 각 단계에 맞춰 오픈소스 AI 도구 7가지를 고르고 도입 기준을 정리했다.
바이브코딩 제품을 실제 구매로 연결하는 고객 인터뷰
바이브코딩 제품의 사용자 대화, 과거 행동, 가격 검증과 유지율을 기록해 기능 개발보다 먼저 확인할 고객 문제를 찾는 법.
Orca 첫인상: 에이전트를 늘리기 전에 작업 공간부터 분리했다
Claude Code와 Codex를 병렬로 사용할 때 Orca와 Git worktree로 작업 공간, 파일 소유권, 검토와 병합 순서를 관리한 기록.
매일 AI로 코딩하는 내가 《AI, 신의 탄생 인간의 종말》을 읽는 법
유드코스키와 소아레스의 강한 결론을 능력, 목표, 배치, 경쟁 전제로 나누고 현재 코딩 에이전트의 권한 문제와 비교했다.
Bun 대규모 포팅의 핵심: 실패 큐와 검증 게이트
Bun의 Zig에서 Rust 포팅 사례를 기준선, 규칙집, 재개 가능한 작업 큐, 회귀 검사와 복구 절차로 분석했다.
언러닝을 만드는 작은 실험과 피드백 루프
작은 실제 작업에서 기준선과 AI 결과를 비교하고, 실패 원인을 설명해 기존 업무 습관을 갱신하는 언러닝 방법.
AI가 초안을 만들어도 최종 책임이 남는 이유
AI 초안을 검증하고 승인하는 책임을 작업 상태와 위험 등급으로 구분하고, 절약한 시간을 판단에 다시 쓰는 방법.
Claude와 Codex를 같이 쓰면 좋은 순간, 오히려 망치는 순간
Claude와 Codex에 설계, 구현, 검토 맥락을 나누어 전달하는 방법과 병렬 실행을 멈춰야 할 조건.
Agent Reach를 WSL에 붙이며 확인한 것: 검색 능력보다 권한 경계
Agent Reach를 WSL에서 점검·설치하는 순서와 쿠키, exec 권한, 로그인 채널을 분리해서 다뤄야 하는 이유.
에이전트 운영을 좌우한 네 개의 루프
LangChain의 네 가지 루프를 OpenClaw 자동화에 적용해 실행 상태, 검증, 중복 방지와 복구 경로를 설계했다.
AI와 함께 생각하는 여섯 가지 작업 습관
생성형 AI 연구의 범위를 확인하고, 가설·출처·반례·설명·직접 표본·회고를 작업에 남기는 여섯 가지 습관을 정리했다.
기업 에이전트를 위한 온톨로지 설계와 권한 모델
기업 에이전트가 객체·관계·출처·권한·행동을 안전하게 다루도록 작은 온톨로지를 설계하고 검증하는 절차를 정리했다.
AI 네이티브 기업을 만드는 업무·승인·학습 재설계
업무 단위와 승인 권한, 검증 증거, 직원의 역할과 학습 경로를 다시 설계해 AI를 실제 운영에 적용하는 방법.
AI 1인 기업의 현실을 가른 고객 유지율
Stripe Atlas의 1인 창업 데이터와 내 자동화 경험을 바탕으로 고객 검증, 수동 제공, 유지율 측정 순서를 정리했다.
Pi Coding Agent 첫 사용: 작은 코어와 확장 경계
Pi의 작은 코어, TypeScript 확장, 다중 모델 구조와 내장 권한 시스템이 없는 실행 경계를 짧은 실험으로 확인했다.