코딩을 잘하지 못해도 코덱스나 클로드코드를 통해 우리의 생각과 하루를 정리하는 사람은 나중에 이직을 하거나 새로운 커리어를 쌓을 때 큰 도움을 받을 수 있습니다.
많은 사람이 AI 에이전트 도구를 보면 무언가를 만들어야 한다고만 생각합니다. 앱을 만들고, 서비스를 만들고, 큰 프로젝트를 완성해야 돈값을 한다고 생각합니다. 물론 그것도 중요합니다만, 그게 전부는 아닙니다.
코덱스, 클로드코드, 그록 같은 도구를 보면 구글 워크스페이스나 여러 업무 도구와 연결되는 기능들이 많습니다. MCP든, API든, 자동화 연동이든 결국 핵심은 이거입니다.
"내 하루의 반복 업무를 줄이고, 내 생각을 정리하고, 내 기록을 자산으로 바꾸는 것입니다."
그런데 많은 사람이 이 소소한 워크플로우를 놓치고 있습니다. 거창한 프로젝트를 만들 생각만 하다가, 정작 매일 반복하는 작은 업무를 자동화할 기회를 놓칩니다. 그러면 우리는 비싼 구독료를 내고도 많은 혜택을 제대로 못 쓰는 셈입니다.
AI 도구의 진짜 가치는 대단한 무언가를 만드는 데만 있지 않습니다. 오늘 한 일을 정리하고, 회의 내용을 요약하고, 고객 응대 기록을 남기고, 반복 문서를 자동으로 만들고, 내가 자주 하는 판단을 체크리스트로 바꾸는 데도 큰 의의가 있습니다.
이런 것들은 당장 화려해 보이지 않지만, 시간이 지나면 강력한 차이를 만듭니다. 하루하루 흩어지는 생각이 기록으로 남고, 기록이 패턴이 되고, 패턴이 나만의 업무 시스템이 되는 겁니다.
내일 사무실에 가면 책상에 앉아서 한 번 곰곰이 생각해보면 좋겠습니다. 내가 매일 반복하는 일은 무엇인가. 내가 자주 복사해서 붙여넣는 문장은 무엇인가. 내가 매번 비슷하게 정리하는 보고서는 무엇인가 말이죠
어떤 업무를 AI에게 맡길 수 있을까요? 어떤 기록을 자동으로 남길 수 있을까요? 어떤 판단을 체크리스트로 만들 수 있을까요?
다시 말하자면 처음부터 거창한 서비스를 만들 필요는 없습니다. 하루 업무 중 10분 걸리던 일을 3분으로 줄이는 것부터 시작하면 됩니다. 매일 반복되는 작은 일을 하나씩 자동화하는 것이 결국 우리가 가장 현실적으로 할 수 있는 AI 활용입니다.
Claude Code를 그냥 대화창처럼 쓰면
프로젝트 커질수록 같은 지시를 계속 반복하게 됩니다.
Claude Code Best Practice라는 오픈소스 문서 모음이
지금 5만 스타를 넘었는데
인기 있는 이유가 좀 보입니다.
내용은 꽤 건조한 편입니다.
폴더 위치
파일 예시
명령어 예시
역할 분리 예시가 계속 나와서
처음 세팅할 때 옆에 펼쳐두기 좋습니다.
처음 열면 네 군데부터 보세요.
1) .claude 안의 agents로 subagent 역할 나누기
2) commands 폴더로 반복 작업 명령어 만들기
3) skills와 hooks로 실행 전후 규칙 걸기
4) MCP 설정과 memory를 프로젝트 단위로 남기기
vibe coding으로 빠르게 만들다 보면
리뷰 기준이나 파일 규칙이나 커밋 전 체크를
매번 말로 다시 설명하게 되는데
이런 건 파일로 빼두는 게 훨씬 편합니다.
Codex에서 AGENTS.md 쓰는 분들도
CLAUDE.md랑 .claude 폴더 구성을 같이 보면
automation 룰을 어디까지 고정해둘지 감 잡기 좋습니다.
통째로 따라 할 필요는 없고
subagent
command
hook
memory 예시만 골라서
내 프로젝트에 맞게 가져오면 됩니다.
GitHub 링크는 댓글에 붙여둘게요!
Claude Code feels completely different once you install this.
Anthropic quietly released an official plugin called claude-code-setup and it basically turns Claude Code from “pretty good” into an actual AI dev environment.
It scans your project and recommends:
→ hooks
→ skills
→ MCP servers
→ subagents
→ automations
Then sets everything up step-by-step for you.
Most people are using Claude Code completely vanilla…
which is why their experience feels messy.
The real power comes from the ecosystem around it.
Install:
/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official
Bookmark this before you forget it.
NotebookLM 100% 뽑아쓰는 프롬프트 20가지
요즘 AI를 이렇게 쓰는 사람이 많죠
"요약해줘"
"한 줄로 정리해줘"
근데 NotebookLM은 일반 AI랑 달라요
내가 넣은 자료(파일, 링크, 유튜브)를
분석·정리해주는 리서치 특화 도구에 가까워요
특히 이런 분들에게 유용해요
🎓학생 → 공부 자료 완전 정복
🎬크리에이터 → 리서치를 콘텐츠로 변환
💼직장인 → 보고서, 회의록 빠르게 이해
📊마케터 → 시장 자료에서 인사이트 추출
🔎연구원 → 여러 자료 비교 분석
문제는 도구가 아니라 질문이에요
같은 자료도 프롬프트 하나로 완전히 다른 결과가 나와요
그래서 바로 복붙해서 쓸 수 있는
프롬프트 20개를 정리했어요
공부, 리서치, 콘텐츠 제작할 때
아래 프롬프트부터 써보세요
프롬프트⤵️
Anthropic just shipped Claude's 10 finance agents.
Available in Cowork, Code, API, and Office.
How to install in 4 steps.
1. Install in Cowork.
- Open Settings → Plugins → Add plugin.
- Paste: https://t.co/SCo2Vbrqty
- Pick the agents you want from the list.
2. Install for Microsoft Office.
- Open the GitHub link (above).
- Copy the install command into Claude Code.
- Run /claude-for-msft-365-install:setup to finish.
3. Connect your data sources.
- There are 17 data partners at launch.
- Add the ones you pay for as connectors.
4. Pick one. Run today.
- Map one agent to a job on your plate this week.
- Paste the prompt. Edit it. Run it.
Try these prompts:
✦ pitch-agent
Pulls comps, precedents and LBO numbers into a branded pitch deck.
"Draft a 12-slide pitchbook for our acquisition of [TargetCo]."
✦ meeting-prep-agent
Pulls past notes, recent news and talking points into a one-page brief.
"Build a one-page brief for tomorrow's 10am with [Client]."
✦ earnings-reviewer
Reads earnings reports and flags the surprises and risky wording.
"Summarise [Ticker]'s Q1 earnings and flag every surprise vs forecast."
✦ model-builder
Builds a working financial model in your spreadsheet from one prompt.
"Build a valuation model for [TargetCo] vs six similar companies."
✦ market-researcher
Pulls sector trends, competitor moves and pricing into one memo.
"Write a 1,000-word memo on European fintech lenders."
✦ valuation-reviewer
Audits a valuation model and challenges every assumption inside it.
"Review the valuation model on [sheet]. Challenge every assumption."
✦ gl-reconciler
Matches your books against bank statements and flags any mismatches.
"Reconcile our bank books against last month's statement."
✦ month-end-closer
Runs your monthly accounts checklist end to end and flags any issues.
"Run the April month-end close on our standard checklist."
✦ statement-auditor
Audits the books for errors and control gaps before they ship.
"Audit April's P&L and balance sheet against our books."
✦ kyc-screener
Vets new clients against watchlists and ownership records.
"Run a background check on [NewClient]. Pull ownership records."
Free Claude playbooks → https://t.co/1F12fOTjss
Repost ♻️ to help someone in your network.
Claude Code can now connect to financial datasets in seconds.
Prompt for financial research, company data, access to 17,000+ stocks, and much more.
Here's how to connect in just 60 seconds:
1. Open Claude Code and paste:
"claude mcp add --transport http financial-datasets https:// mcp. financialdatasets. ai/"
2. Authenticate
Type:
"/mcp" inside Claude Code and complete the OAuth flow in your browser.
You can verify the server is connected at any time:
"claude mcp list"
2. Start prompting
Example prompts:
“What is Apple’s current P/E ratio and market cap?”
“Show me Tesla’s income statement for the last 4 quarters.”
“How has Bitcoin’s price changed over the past year?”
3. Help
If you run into errors, just ask Claude to help you by scanning the official docs here: https://t.co/6yP8VlEa8H
당신의 글이 AI가 쓴 티가 나는 이유
바로 em dash(—, 줄표) 때문이다.
왜 AI는 em dash를 많이 쓸까?
AI 학습 데이터에 em dash가 많이 포함된
영문 텍스트(에세이, 교양서, 소설 등)가 많기 때문이다.
em dash는 주로 영미권에서
강조 또는 부연 설명을 위해 사용된다.
한국에서는 주로 문학 작품에서 쓰이고,
부연 설명은 괄호나 쉼표로 대신하기 때문에
em dash를 남발하면 바로 AI가 작성한 티가 난다.
개인적으로 글쓰기를 안하더라도 em dash가 많으면
가독성이 떨어지기 때문에 미연에 방지하는 중
*추가로, 요즘 AI들이 "박는다, 박아줌, 박기" 같은 표현을
남발하는 경향이 있으니 참고
em dash 방지 방법⤵️
요즘 AI랑 일하면서 제일 피로했던 게, 매 대화마다 제가 누군지, 뭘 하는 사람인지 다시 설명하는 거였어요.
새 창 열 때마다 "저는 이런 사람이고 지금 이런 프로젝트들을 굴리고 있고…" 하는 도입부가 매번 비용이거든요.
그래서 한 달 정도 인프라를 깔았습니다.
저를 4개 레이어로 — 타고난 기질, 가치관, 잘 작동하는 능력, 실제 행동 — 풀어서 그래프 노드로 만들었어요.
출발점은 사주였습니다. 명리 분석에서 나온 제 기질 패턴들, 어떤 상황에서 어떻게 작동하는 사람인지를 노드로 박아둔 거죠.
이런 자기 자료를 몇 개만 깔아둬도 매번 하던 자기 설명이 한 번에 압축되더라고요.
그 위에 진행 중인 프로젝트들 — R&D, SaaS, 투자, 글쓰기 — 을 같은 온톨로지로 다 연결해뒀습니다.
효과가 생각보다 큽니다.
주식을 예로 들면, 어떤 종목이 끌려서 들어가고 싶을 때 보통은 그냥 매수 버튼 누르잖아요.
근데 AI가 제 온톨로지를 보고 "당신은 방향 잡는 직관은 강한데 타이밍·규모는 데이터로 가야 하는 사람인데, 지금 그 데이터가 비어 있어요" 같은 말을 해줘요.
종목이든 사업 결정이든, 행동 직전에 한 번 거울을 보게 해주는 거죠.
저보다 저를 더 차분하게 봐주는 제3자 코치가 항상 옆에 있는 느낌이에요.
혼자 정할 때 빠지기 쉬운 자기 합리화에서 한 발짝 떨어뜨려 주거든요.
물론 이 맥락이 전부 앤트로픽 서버에 쌓인다는 단점은 있어요. 그건 인정합니다.
일개 소시민 정보가 거기 쌓여 봐야 뭐 얼마나 대단한 자료겠어요.
지금은 LLM 지능이 이만큼 올라온 시기에 이걸 어떻게 다룰지, 제 나름의 방법론을 만들어가는 게 더 우선이라고 보고 있어요.
안정적으로 쓸 만한 로컬 LLM이 자리 잡으면 개인 특화 모델로 갈아탈 생각이고, 그때 그대로 옮겨 심을 수 있는 자기 맥락을 지금 만들어두는 거예요.
LLM 활용은 결국 모델 성능 싸움이 아니라 컨텍스트 설계 싸움이라는 걸 매번 다시 확인하게 됩니다.
어떤 프롬프트를 잘 짜느냐보다, 자기 맥락을 얼마나 정직하게 깔아뒀느냐가 답의 질을 정하는 것 같아요.
6개월간 클로드 코드를 매일 사용한 시니어 개발자의 조언
수많은 시행착오 끝에 진짜 생산성을 올려준 Claude Code 워크플로우
■ 복잡한 건 무조건 'Plan' 모드부터
코드 쓰기 전에 접근 방식/단계부터 먼저 뽑기
■ '전체 기능 구현' 금지, 항상 첫 스텝부터
처음부터 "이 기능 전체 구현해줘" = 망하는 지름길
한 단계 만들고, 리뷰하고, 다음 단계로 넘어가는 식으로 쪼개기
■ 'Preview' 적극 활용
데스크톱 앱의 Preview 기능으로
프런트엔드 코드를 렌더링하고
눈으로 보면서 디버깅하기
■ 버그는 직접 고치지 말고 Claude에게 시켜라
에러 로그·스크린샷·테스트 결과 던져주고
"여기서 이렇게 깨진다, 네가 고쳐라"
Claude가 스스로 맥락을 업데이트하게 만들기
■ 리뷰 전에 /simplify 한 번 돌려라
과설계, 쓸데없는 추상화, 중복 코드를
먼저 다듬고 나서 리뷰하면 훨씬 덜 피곤하다.
■ 세션 끝날 때 '레트로'를 남겨라
"오늘 세션에서 배운 점/결정/실수/다음 할 일
정리해서 retro 노트 만들어줘"라고 시키기
노하우를 쌓는데 도움이 된다.
6개월간 클로드 코드를 매일 사용한 시니어 개발자의 팁
■ 반복 작업은 'Skill'로 만들어라
같은 프롬프트 두 번 이상 쓰면, 스킬로 만들 신호
핵심은 "설명을 명확하게 쓰는 것"
그래야 Claude가 알아서 트리거한다
■ Skill은 '방법', Hook은 '법칙'
Hook은 도구 호출 전에 무조건 실행 → 절대 빠지지 않음
"절대 하면 안 되는 것"은 Hook으로 강제해라
■ '!'를 사용해서 셸 커맨드를 실행해라
Claude한테 "테스트, 타입체크 돌려봐" 시키면 느리다
CLI 명령을 직접 입력하는게 훨씬 빠르다
■ 'CLAUDE.md' 간결하게 유지
비즈니스 컨텍스트, 도메인 지식,
데이터 모델, 명명 규칙 등만 작성한다
■ 'AGENTS.md' 파일 활용
AGENTS.md는 모든 코딩 도구의 새로운 표준이다
이식성을 위해 핵심 로직은 AGENTS.md에 넣고,
CLAUDE.md에서 @AGENTS.md로 가져오게 한다
■ '/security'를 주기적으로 돌려라
보안 리뷰를 자동으로 해주는 커맨드
코드 배포 전 습관처럼 한 번씩 실행한다
As an AI Infrastructure Engineer.
Please learn:
- GPU/VRAM fundamentals, quantization & batching
- vLLM / TensorRT-LLM / inference optimization
- KV caching, speculative decoding & token throughput
- Distributed training basics (DDP/FSDP/DeepSpeed)
- Model serving & autoscaling
- Vector DB retrieval pipelines
- Prompt caching & cost optimization
- Observability for LLM apps
This is what production AI teams actually care about.
🚨 Han creado una skill para Claude que genera el prompt perfecto para cualquier IA.
Funciona con más de 18 herramientas como ChatGPT, Midjourney o Cursor en una sola instalación.
Tiene más de 5.5k stars en GitHub, es gratis y open-source.
Aquí te explico cómo usarla 👇
저의 요즘 클로드 최애 도구
AI가 말귀를 못 듣는다구요?
그건 바로 ouroboros가 필요하시군요!
1. https://t.co/dn5fM8cFVl 설치
2. ooo interview "원하는 거 입력" 실행
3. 요구사항이 명확해질 때까지 AI가 계속 질문함
4. AI가 정리해서 스펙을 만들어줌
AI가 말귀를 못 알아듣는 게 아니라
사실은 우리가 원하는 게 뭔지
우리도 모르는 경우가 많슴다
ooo로 생각 정리하고 개발하십쇼
Si este hilo te fue útil, dale RT al primer tweet para que llegue a más personas 🤝🏼
Sígueme @igus_ai para más contenido de IA que te hacen la vida más fácil.
3부작 완성!!
Claude Code 처음 쓸 때 다들 같은 구간에서 막힙니다.
두 번째 세션에 컨텍스트가 없었습니다.
에이전트한테 다 시켰더니 결과가 충돌했습니다.
하드 룰은 코드 짜다가 생각났습니다.
세 가지를 먼저 정했어야 했습니다.
─────────────────
"무엇을 만드는가. 어떻게 구성하는가. 누가 만드는가."
/project-init — CLAUDE.md + 하드 룰 + ROADMAP.
/harness-init — rules + hooks + memory + 에이전트 라우팅.
/team-init — orchestrator + 리뷰어 + 구현 에이전트팀.
─────────────────
프로젝트 시작 시, 인터뷰 3번을 통해 첫 프로젝트부터 구조가 잡힌 채로 시작할 수 있습니다.
https://t.co/QFF9hdUBzm
🚨BREAKING: Someone built a local knowledge graph for Claude Code that cuts token usage by 49x on daily coding tasks.
It's called code-review-graph and it builds a persistent structural map of your entire codebase using Tree-sitter so Claude reads only the files that actually matter instead of burning tokens scanning everything.
→ 8.2x average token reduction across 6 real repositories
→ Blast-radius analysis traces every caller, dependent, and test affected by any change
→ Incremental updates re-parse only changed files in under 2 seconds
→ Works with Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, and more out of the box
100% Opensource.
Link in comments.
🚨 Someone just open-sourced a tool that converts pdfs to markdown at 100 pages per second.
It's called OpenDataLoader. It runs entirely on CPU and handles complex layouts, tables, and nested structures like a senior dev
100% Free.