AI, 도구가 아니라
— 내 동료로

쓰는 법이 아니라 — 같이 일하는 법

경매 한 건의 일생을 — 따라갑니다

오늘 예제는 따로따로가 아니라 — 입찰 전 분석부터 낙찰, 월세 관리까지 이어지는 한 흐름입니다.
🏠 표시가 붙은 화면이 이 이야기의 장면들 — 경매가 아니어도, 여러분의 일로 바꾸면 똑같이 됩니다.

💡 진행 안내 — 중간중간 실제 화면 시연으로 오갑니다. AI 응답이 느린 시연은 미리 받아둔 결과로 빠르게 보여드리고, 직접 돌리는 것도 결과까지 기다리지 않고 끊어갈 수 있어요.

도구에서 — 동료로

필요할 때 꺼내 쓰는 도구에서 — 일을 주고받는 동료로.

동료로 가려면 — 어떤 능력이 더 필요할까?

하네스 엔지니어링

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야생말

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→

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하네스를 씌운 말

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야생말

하네스를 씌운 말

하네스란 — 결국 규칙·가이드를 줘서, 내가 원하는 목표 쪽으로 이끌게 하는 것.

Harness Engineering — 모델에 고삐를 씌우기

기본 모델은 똑똑하지만 그대로 두면 제멋대로. 내가 원하는 방향으로 인도하는 장치를 씌우는 일 — 그게 하네스.

Context = '무엇을 아는가' · Harness = '어떻게 행동하는가'

전문가의 노하우를 → 하네스로

10년+ 경매 고수(모쌤·테쌤)가 전화로 답해주던 노하우 — 규칙·가이드로 만들어두면,

하네스 — 가이드 · 규칙 · 노하우

거창한 계획이 아니라 — 일상의 한 장면에서 시작.

gstack = 전문가가 만든 가이드·규칙·노하우가 든 하네스. 다음 — 있을 때와 없을 때를 데모로 비교.

같은 케이스 — 하네스가 있고 없고

"외국인 대상 한국어 배우기 서비스 만들어줘" — 같은 요청, 결과는 딴판.

같은 사람 · 같은 AI — 하네스 하나로 결과가 달라진다. (지금 라이브로 비교)

이미 만들어진 '전문가 하네스'를 — 받아서

gstack은 온라인 서비스나 기타 IT 관련 하네스라면 — 분야 전문 하네스도 이미 공개돼 있음.

내 분야에도 — 누가 만든 전문 하네스를 받아 바로 시작 가능.

출처: github.com/xbtlin/ai-berkshire · 프로젝트가 공개한 실전 수익률 기록은 자체 주장(참고용).

컨텍스트 엔지니어링

AI가 '말귀를 못 알아듣는' 느낌 — 사실은 맥락이 부족한 것.

AI가 우리 상황을 제대로 알아듣게 — 맥락을 갖춰 주는 것, 이게 컨텍스트 엔지니어링.

Context Engineering — 맥락을 챙겨 주기

목적은 한마디로 — "개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣게". 같은 질문도 배경 정보를 얼마나 잘 주느냐로 결과가 갈립니다. 예를 들어 — 카페를 한다고 가정해 볼게요.

맥락이 쌓일수록 — 대충 말해도 찰떡같이 알아들음. (결과의 약 80%) — 매번 설명 말고, 한 번 파일로.

AI를 팀원처럼 — 회의·채널에 데리고 다니기

단톡방·채널에 "@Claude"로 불러두면 — 옆에서 우리 일을 보며 맥락을 쌓아감.

💬

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💬

채널에 '@Claude' 호출

팀 누구나 같은 AI와 이어서 협업.

🧠

우리 일·문화를 학습

갈수록 업무 맥락을 익혀 — 매번 배경 설명 X.

👀

안 시켜도 챙김 (능동적)

놓친 일·미해결 건을 알아서 추적.

⏳

백그라운드로 길게

몇 시간~며칠짜리 일도 뒤에서 처리.

맥락을 그때그때 주는 걸 넘어 — 팀에 두고 '쌓이게'. AI가 진짜 동료가 되는 방향. (근거: AI타임스 — Slack 속 Claude)

내 두 번째 뇌 (Second Brain)

흩어진 자료를 한곳에 모아 — Claude가 참고하게 만들고, 다시 내 목소리로 글을 써내는 시스템. 경매라면 — 임장 기록·권리분석이 쌓인 나의 '경매 위키'.

LLM WikiObsidian지식 그래프 ↔ 글쓰기

🧠

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루프 엔지니어링

한 방향이 아니라 — 목표에 닿을 때까지 빙글빙글 반복.

예 — 목표를 주고 /loop

한 번 걸어두면 — 사람이 매번 시키지 않아도 계속 돕니다.

루프의 최종 목표 — 에이전트가 되는 것

묻고 답하던 도구에서 → 일을 맡기는 동료로. (STEP 3에서 '자비스'로 이어집니다)

도구가 아니라 — 동료라면

사람 동료에게 일을 맡기듯 — 맥락을 주고, 규칙을 세우고, 끝내 목표만 줍니다.

결국 — 도구 → 동료. 지금 AI가 가는 방향.

용도별로 — 뭐가 제일 적합할까?

자주 하는 일

일상 대화·음성

◎

○

○

글쓰기·문서

○

◎

○

코딩·개발

◎

◎

○

검색·최신 정보

○

○

◎

이미지 생성

◎

–

◎

영상 생성

–

–

◎

무료로 넉넉히

○

○

◎

정답은 없음 — 자주 하는 일 기준으로, 하나만 골라 깊게 쓰세요.

설명은 — Claude 기준

도구마다 쓰는 법은 대부분 비슷. 다만 구체적인 상황을 보여드리려고 오늘은 기본적으로 Claude로 설명 — Claude엔 크게 세 가지 형태.

💬

Chat

묻고 답하는 기본 대화 — 입력창의 '채팅' 모드.

🤝

Cowork

입력창의 '협업' 모드 — 내 파일·폴더를 같이 두고 일 시키는 작업 공간 (예약 작업까지).

⌨️

Code

본격 작업·자동화 — 사이드바 'Code' 탭, 또는 터미널의 Claude Code.

다른 도구도 결국 비슷 — Claude로 감을 잡으면 어디든 통합니다.

비싼 최고 모델도 있고,
무료로 써볼 모델도 많음

처음엔 Frontier로 감 잡고, 반복 실습·민감한 자료는 무료/로컬 모델로 넓히면 됩니다.

* 무료도 서비스별 한도와 라이선스가 다름. 발표일 기준 흐름만 보세요.

만드는 '양'이 — 폭발하는 중

효율을 넘어 — 결과물의 절대량이 폭증. 1년 새 몇 배씩, 사람이 못 따라갈 속도로.

노출 대상이 — 검색에서 AI로

예전엔 검색에 잘 걸리려고 애썼다면(SEO) — 지금은 AI에게 잘 읽히려고 서비스들이 빠르게 바뀌는 중.

사람을 검색으로 데려오던 게임 → AI에게 읽히는 게임으로.

발 빠른 서비스들 — 벌써 AI에 맞추는 중

예시 형식 재현 — 실제는 vercel.com/llms.txt · supabase.com/llms.txt 에서 확인하세요.

생산 폭발의 중심엔 — 당신이 쓰는 LLM

💬

채팅 (LLM)

가장 중요한 생산성의 중심

ChatGPT

Claude

지금 당신이 매일 쓰는 그 채팅 — 그게 생산의 중심.

타이핑하지 말고 — 말로 시키세요

설명하지 말고 — 샘플을 주세요

길게 설명하는 것보다 — 원하는 결과물의 예시 하나가 훨씬 강력. 신입에게도 "이렇게 써" 샘플을 주면 바로 따라 하듯이.

두 AI에게 — 비교·검증시켜라

한 모델만 믿지 말고 — 둘을 붙여 싸움 붙이기.

폴더(프로젝트)로 — 맥락이 이어지게

“이 폴더 보고 이어서 해줘” — 떠먹이지 말고, 맥락째 이어가게.

채팅으로 끝내지 말고 — 결과물(아티팩트)을 만들게

설명만 듣지 말고 — 눈에 보이게 만들어 보세요.

예약해두면 — 자는 사이 끝나 있음

「매일 아침 7시, 어제 올라온 매물 리포트」처럼 예약(cron)해두면 — 지정 시각에 자동 실행되고, 끝나면 폰으로 알림까지 옴.

새벽에 돌려두면 — 아침엔 결과가 와 있음.

될 때까지 — 스스로 반복 (Loop)

기준을 통과할 때까지 — 알아서 고침.

한 번에 여러 개 — 병렬로

한 번 시키면 — 여러 작업이 동시에 돎.

지금까진 '그대로' 잘 쓰는 법 — 이제부턴 '확장'

매트릭스에서 머리에 칩을 꽂자 — "I Know Kung Fu". 기본 LLM에도 기능을 꽂으면, 갑자기 못 하던 걸 해냅니다.

"I Know Kung Fu"

칼·총을 쥐여주듯 — Skills와 MCP로 능력을 꽂아 봅시다.

MCP — AI를 바깥 '도구·데이터'에 연결

검색해서 '말'하는 게 아니라 — 도구에 '연결'돼 진짜 데이터를 가져옵니다.

'일하는 방식'을 미리 쥐여주기 — Skills

"이런 일은 이렇게 해"를 한 번 정해두면 — 그 다음부턴 알아서 그 방식대로. 제일 와닿는 건 — AI가 진짜 '문서 파일'을 만들어주는 것.

정리하면 — Skills = 일하는 방식(방법·절차를 쥐여줌) · MCP = 손발(바깥 도구·데이터에 연결)

claude.ai에서 켜기만 하면 되는 공식 Skills — 개발자용 묶음 Skills(superpowers·gstack 등)도 따로 있음.

"시키면 → 진짜 결과물이 나옴"

말 한마디로 — 아파트 시세 찾아 카톡으로

AI가 두 개의 MCP를 알아서 이어줌 — 부동산 정보에서 찾고, 카톡으로 보내고.

내가 한 건 '말' 한마디 — 조회도 전송도 AI가 MCP로 알아서.

노션 매물 장부를 — 채팅에서 바로 수정

노션 매물 DB를 MCP로 연결 → 채팅창에서 말로 고치면 → 노션이 바로 바뀜.

이미 있는 노션을 '연결'만 — 이게 MCP. (없으면 직접 만드는 게 바이브 코딩)

재고 확인부터 — 뭐든 MCP로 연결

말로 물으면 — "이 매장에 지금 있나?"까지 AI가 대신 확인.

필요한 건 — 이미 누군가 MCP로 연결해둠. (없으면? 다음의 바이브 코딩.)

내 컴퓨터에 사는 — 24/7 비서들

Hermes Agent

신들의 메신저처럼 — 도구와 채널 사이를 빠르게 오가며 일을 대신 해주는 에이전트. 초보자가 시작하기에 가장 균형이 좋음.

메신저 한 명이 — 네 가지를 다 함

컨텍스트 · 스킬 · 서브에이전트 · 24시간 — 한 도구에 다 들어 있음.

AI가 아니라 — Agent가 내 컴퓨터를 장악하려는 중

묻고 답하던 AI를 넘어 — 내 컴퓨터를 직접 조작하는 에이전트로 발전하는 중.

컴퓨터를 다룰 줄 아는 직원을 옆에 앉힌 셈 — 그래서 '권한을 어디까지 줄까'가 중요해짐.

결국 — '컴퓨터에 사는 나의 직원'

도구가 아니라 — '운영체제'처럼 일을 얹는 것.

Hermes로 — 자동화를 꿈꾸다

클로드는 제가 열어서 시키는 것 — 헤르메스는 제 메신저 안에 상주하는 나만의 직원. 내 컴퓨터에서 24시간, 앱을 안 열어도 · 제가 없어도 알아서 돕니다.

코드 대신 — '말'로 만든다

한 줄 한 줄 짜지 않아도 — 원하는 걸 설명하면 AI가 만들어줌.

홈페이지·업무 도구·자동화 — 그리고 이 발표 자료도 바이브 코딩으로 제작.

월세 입금 문자 → 노션 장부에 자동 기록

에어비앤비·은행처럼 API가 없어도 — 문자를 받아 직접 만들면 됨. MCP가 '연결'이라면, 바이브 코딩은 '없으면 만들기'.

흩어진 걸 — 한 화면에

아침 브리핑, 시세 확인, 낙찰 장부, 월세 기록 — 다 자동으로 도는데, 현황은 어디서 보나?
그래서 말로 하나 만들었습니다 — 내 물건 대시보드. (이것도 코딩 한 줄 없이)

입찰 전 브리핑부터 월세까지 — 직원 하나가 다 했다.

마무리 하면서

오늘 한 이야기를 정리하며

생산은 AI가 하면 — 인간은 뭘 해야 할까?

→ 이제, 검증하고 판단하는 사람으로.

검증하고, 판단

AI가 다 만들면 — 사람의 일은 '시키고, 가려내는' 것으로 옮겨감. 내 하루는 어느 쪽인가요?

아직 직접 생산이 6시간이라면 — 옛날 방식으로 사는 것.

생성은 맡기되, 채택은 내가

AI는 가끔 그럴듯하게 틀립니다(할루시네이션). 숫자·법·의료·계약처럼 틀리면 안 되는 것은 반드시 사람이 확인.

이제 — 사장님의 마인드가 필요

사장님은 나보다 개발·디자인·마케팅을 잘해서 이끄는 게 아님. 이 세 가지를 하기 때문 —

생산이 많아지면 — 또 중요해지는 건 뭘까?

이제 누구나 잘 만드는 시대 — 차이는 '간택받는 힘'과 '취향'에서 납니다.

이 반복이 쌓이면 관점이 완전히 달라짐.

거창한 한 방이 아니라 — 내 일의 작은 한 부분부터 바꿔 나가면 됩니다.

햄식이 — 경매 물건 분석툴

🧩 도구 — 바이브 코딩 + 지도/부동산 API(MCP) + Schedule

미다스터치 — 필터 → 노션 DB · 입찰 달력

🧩 도구 — 바이브 코딩 + Notion(MCP) + Hermes

에밀리 — 특허 raw data 정제

🧩 도구 — Claude Projects · NotebookLM + 바이브 코딩

삼형제아빠 — 김프 차익거래 봇

🧩 도구 — 바이브 코딩 + 거래소 API + AWS·Schedule

레이 — 경매 조건 필터 리스트

🧩 도구 — 바이브 코딩 + 에이전트(상세 파싱)

마카롱 — 여러 숙소 운영 자동화

🧩 도구 — Hermes + MCP + Schedule

히연청 — 임차인 응대 자동화

🧩 도구 — Schedule + 메시지 연동(MCP)

행동형남자 — 추천물건 → 캘린더

🧩 도구 — MCP(캘린더) + 에이전트

두리둥실 — API 연동이 막힐 때

🧩 도구 — 막히면 다 던지기 + 교차검증 + MCP/SDK

쌀보리 — 홍보 · 랜딩 · 해외 응대

🧩 도구 — 콘텐츠 생성 + 바이브 코딩 + 번역 응대

100억가보자 — 해외 전시회 기획

🧩 도구 — 딥리서치 · NotebookLM + 챗