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[🔖 Guárdalos ]
llm-wiki를 사용한지 한달이 되었고, 클로드에게 한달 동안 어떤 작업이 이뤄졌는지를 물어보았다. 몇가지 변곡점이 있었다.
정리하면서, 수업을 듣는 대학원생들, 같이 공부하는 교수님들이 처음 세팅해서 쓰는 방법들도 정리를 해보았다.
https://t.co/MvHbbdQZQt
Free IELTS Practice from British Council
1. LISTENING
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2. READING
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3. WRITING
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4. SPEAKING
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[ 인천공항 꿀팁 모음.zip ]
1. 스마트패스📍
→ 얼굴 인식 등록하면 출국장 빠르게 통과
• T1 4층 25번 게이트 근처
• T2 4층 231번 게이트 근처
• T2 4층 268번 게이트 근처
2. 공항 찜질방 🧖
→ 비행 전후 쉬어가기 딱 좋음
T1
• 사우나 2시간 10,000원
• 주간 6시간 20,000원
• 야간 6시간 25,000원
T2
• 스파 2시간 11,000원
• 주간 6시간 22,000원
• 야간 6시간 28,000원
3. 긴급여권 발급🛂
→ ���권 두고 왔을 때 긴급 발급 가능
• 발급 53,000원 (+사진 촬영 10,000원)
• 준비물: 신분증 / 여권사진 / 항공권 / 신청사유서
위치
• T1 3층 체크인 카운터 쪽
• T2 중앙 정부종합행정센터
* 인천공항 맛집 리스트도 참고해👇
🚨 자녀에게 ‘세금 없이’ 돈 주는 법, 이 3가지만 알면 끝
1️⃣ 기본 원리 (가장 중요)
* 증여세는 10년 누적 기준
* → 최근 10년 동안 받은 금액을 합산해서 과세
* → 따라서 “나눠서 + 타이밍 맞춰서” 주는 게 핵심
2️⃣ 세금 없이 줄 수 있는 금액
* 성인 자녀: 5,000만원 (10년마다)
* 미성년 자녀: 2,000만원 (10년마다)
👉 이 금액까지만 주면 증여세 0원
3️⃣ 가장 깔끔한 기본 전략
* 성인 자녀 기준
→ 10년마다 5,000만원씩 증여
예시
* 2026년: 5,000만원
* 2036년: 다시 5,000만원
👉 관리 쉽고, 세금 없음
4️⃣ 크게 줄 수 있는 “핵심 타이밍”
특정 이벤트 때는 한 번에 크게 가능
* 결혼 시: 최대 1.5억 (5천 + 추가 1억)
* 출산 시: 최대 1.5억
👉 양가 부모 활용하면
→ 최대 3억원까지 비과세 가능
5️⃣ 절세 효과 크게 만드는 방법
* 부모 각각 증여 → 한도 2배
* ���부모까지 활용 → 더 확대
* 현금 대신 주식·자산으로 증여
→ 이후 상승분은 세금 없음
6️⃣ 세금이 발생하는 경우 (감 잡기)
* 6,000만원 증여
→ 세금 약 100만원
* 1억원 증여
→ 세금 약 500만원
👉 생각보다 세율은 낮지만
→ 누적되면 부담 커짐
7️⃣ 반드시 주의할 점
* 3개월 내 신고 필수
* 세금은 자녀가 내는 것
* 부모가 대신 내주면 → 또 증여로 간주
* 조부모 → 손자 증여는 할증 과세 있음
✅ 한 줄 정리
👉 “10년 단위로 나눠 주고, 결혼·출산 때 크게 준다”
→ 이게 가장 현실적인 최적 전략입니다.
한국에서 합법적으로 자산 물려주는 법ㅣ260409
1. 한국 상속·증여세는 명목 최고세율 50%로 OECD 최고 수준이지만, 구조를 잘 짜면 실제 세 부담을 절반 이하로 낮출 수 있음. 핵심은 한꺼번에 물려주려다 세금 폭탄을 맞는 게 아니라, 시간과 수증자를 분산해서 과세표준 자체를 낮추는 것임. 세금을 줄이는 건 절세지 탈세가 아니고, 아는 만큼 아낄 수 있는 구조임.
2. 가장 기본적이고 강력한 전략은 10년 단위 사전 증여임. 증여재산공제는 10년마다 리셋되는데, 자녀·성년 기준으로 5000만 원, 배우자는 6억 원까지 세금 없이 줄 수 있음. 여기에 2024년부터 신설된 혼인·출산 증여공제를 더하면 자녀가 결혼하거나 아이를 낳을 때 추가로 1억 원을 비과세 증여 가능함. 즉 성인 자녀 한 명에게 결혼 시 최대 1억 5000만 원을 세금 없이 줄 수 있음.
3. 상속세는 사망 전 10년 이내 상속인에게 준 증여, 5년 이내 상속인이 아닌 자에게 준 증여가 상속재산에 합산됨. 그래서 가능��면 일찍, 즉 상속 개시 10년 전부터 증여를 시작해야 합산이 안 됨. 부모가 50대 이상이면 지금 당장 시작해야 효과가 나는 이유가 여기 있음. 10년 텀으로 증여하면 자녀 한 명당 두 번의 공제를 활용할 수 있고 세 부담이 크게 줄어듦.
4. 미래 가치가 오를 자산을 먼저 증여하는 것도 핵심 전략임. 지금 5억짜리 비상장 주식이 나중에 50억이 돼도, 증여 시점 평가액인 5억 기준으로만 세금이 매겨짐. 부동산도 마찬가지임. 개발 예정지나 저평가 자산을 현재 낮은 가격일 때 증여하면 나중에 가치가 올라도 그 차익에 대한 증여세는 없음. 시간과 가격 상승분이 자녀에게 귀속되는 구조가 됨.
5. 여러 명에게 분산 증여하면 세율이 낮아지는 효과가 생김. 과세표준 40억짜리 자산을 자녀 한 명에게 주면 50% 세율이 붙지만, 두 명에게 나눠주면 세율이 30%로 떨어지고 세금이 수��� 원 줄어듦. 손자녀는 직계비속이지만 자녀가 아닌 경우 30% 할증이 붙긴 하지만, 자산 규모가 크면 세율 분산 효과가 할증을 상쇄하기도 함. 며���리·사위도 기타 친족으로 1000만 원 공제가 가능함.
6. 배우자 공제는 상속 시 가장 강력한 카드임. 배우자 법정상속분 내에서는 최소 5억 원, 실제 상속받으면 최대 30억 원까지 공제가 됨. 2026년부터는 최소 공제 금액이 5억에서 10억으로 상향되고 일괄공제도 5억에서 7~8억으로 오를 전망임. 배우자와 자녀에게 적절히 분산해 1차 상속 때 배우자 공제를 최대한 활용하고, 2차 상속에서 나머지를 자녀에게 넘기는 2단계 전략이 효과적임.
7. 비상장 법인을 자녀 명의로 설립해 자산을 이전하는 방법도 부유층이 자주 쓰는 방식임. 자녀 법인에 부동산·주식을 저가 매각하거나 무상으로 이용하게 해주면 법인 가치가 올라가면서 자녀 지분의 가치가 불어나는 구조임. 이 과정이 합법과 탈법 사이의 경계선이기도 함. 국세청은 '특정 법인과의 거래를 통한 이익 분여'를 증여로 간주하고 세금을 매기는 규정을 두고 있음. 설계를 잘못하면 오히려 세금 폭탄을 맞을 수 있어 반드시 전문가와 함께 해야 함.
8. 기업 오너라면 가업상속공제가 단연 최강의 절세 수단임. 10년 이상 운영한 중소·중견기업(자산 5000억 원 미만)을 상속하면 최대 600억 원까지 상속세를 공제받을 수 있음. 가업 영위 기간이 30년 이상이면 600억, 20년 이상이면 400억, 10년 이상이면 300억 한도가 적용됨. 단 피상속인이 최대주주 지분의 40% 이상을 10년 이상 보유해야 하고, 사후에 5년간 고용 유지 요건도 충족해야 함.
9. 부동산은 공시가격과 시장가격의 차이를 활용하는 게 핵심임. 증여·상속 시 부동산 평가는 원칙적으로 시가이지만, 시가를 알 수 없는 경우 공시가격으로 평가함. 공시가격은 시장가보다 통상 70~80% 수준이기 때문에 이 차이만큼 세 부담이 줄어드는 효과가 있음. 또한 일정 조건을 충족하면 동거주택 상속공제(최대 6억 원)도 추가로 받을 수 있음. 10년 이상 같이 살면서 1세대 1주택 요건을 갖추면 됨.
10. 종신보���을 상속 재원으로 활용하는 방법도 있음. 보험금은 상속재산에 포함되지만 보험금 수령인을 자녀로 지정하고 계약자를 자녀로 하면 보험금이 상속세 과세 대상 밖으로 빠져나갈 수 있음. 무엇보다 중요한 ��� 이 모든 전략을 조합해 '상속 설계'를 미리 해두는 것임. 세법은 자주 바뀌고, 2026년 공제 확대가 예고된 지금이 전략을 점검하기 좋은 시점임. 건강할 때, 자산이 덜 불어났을 때 시작할수록 절세 효과는 커짐.
📚 무료 AI 튜터, DeepTutor
https://t.co/DgUU0mbjjl
제가 3달 전에 이 프로젝트를 만났던 것 같네요. 그런데 그 기간동안 굉장히 많은 변화가 있었습니다.
HKU, Data Intelligence Lab 에서 꾸준히 개선해왔죠.
교과서/논문/기술문서를 업로드하면, 24시간 잠들지 않는 ��인 AI 튜터가 되어주는 시스템..
멀티 에이전트 튜터링 DeepTutor 해주는 일
- 우리가 올린 교과서/논문/PDF를 읽고 자신만의 지식 베이스를 구축
- 어떤 질문이든 단계별 풀이 + 당신 자료에서 직접 인용해서 답변
- 당신 수준에 정확히 맞춘 퀴즈/연습문제 자동 생성
- 실제 기출 시험을 올리면 같은 스타일/난이도로 연습문제를 뽑아줌
- Deep Research 모드 > 주제를 분해하고 병렬 에이전트를 보내 심층 리포트 작성
- Guided Learning > 자료를 시각적/인터랙티브 학습 경로로 바꿔줌
- AI Co-Writer > 마크다운 에디터 안에서 함께 쓰고, 고치고, 확장
- Math Animator > Manim으로 수학 개념을 애니메이션으로 자동 제작
🤖 Personal TutorBots 놀라운 기능인데요.
TutorBot은 단순 챗봇이 아니라 자율 에이전트.
- 소크라테스식 수학 선생님
- 인내심 강한 글쓰기 코치
- 엄격한 연구 어드바이저
원하는 페르소나로 만들어 주면, 각자 자신만의 memory/personality/workspace를 가지고 움직입니다.
심지어 heartbeat 시스템까지 있어서, 공부 리마인더와 복습 체크인을 스스로 보내오죠.
최근에 Agent-native 아키텍처를 완전히 재설계했네요.
TutorBot / Co-Writer / Guided Learning 이쪽도 대폭 강화했구요.
CLI, Docker, 웹 UI 모두 지원하고 Windows Manim까지 완벽 지원!
한 명이 팀 전체를 이겼다
AI ��이전트 시대, 일의 의미가 바뀌고 있다
원글에서 지목한 Austin Lau는 코드를 한 줄도 몰랐다.
터미널을 처음 열어본 마케터였다.
엔트로픽 입사 후, 동료가 사내 Slack에 "비개발자를 위한 Claude Code 설치 가이드"를 올렸다. 그는 그걸 따라 하다가 구글에 "맥에서 터미널 여는 법"을 쳐야 했다.
그로부터 1주일 후, 그는 피그마 플러그인과 Google Ads 자동화 워크플로우를 직접 만들었다.
광고 소재 하나 만드는 시간이 30분에서 30초로 줄었다. 60배나 빨라져 버렸다.
그리고 이 한 명이, 기업 가치 약 3800억 달러짜리 회사의 성장 마케팅을 사실상 혼자 돌렸다. 말이 된다고 생각하는가?
사실 나도 "이거 좀 바이럴이 심하네" 했는데, 이건 실화다 엔트로픽이 자사 공식 블로그에서 직접 공개했다.
어떻게 한 명이 팀을 대체했나? 시스템의 구조
Austin이 만든 건 도구가 아니라 루프(loop)였다.
Step 1: 데이터 수집 → AI 분석
기존 광고 캠페인 데이터를 CSV로 뽑는다. 클릭률, 전환율, 지출 금액 포함. 이걸 Claude Code에 던지면, 어떤 광고가 죽어가고 있는지 자동으로 짚어준다.
Step 2: 서브 에이전트 분업
이게 핵심이다. 그는 두 개의 전문 에이전트를 만들었다.
에이전트 A: 헤드라인만 담당 (30자 제한)
에이전트 B: 설명문만 담당 (90자 제한)
하나의 프롬프트로 모든 걸 때리면 품질이 낮아진다. 역할을 쪼개면 각 에이전트가 자신의 제약에만 집중한다. 결과물의 품질이 다르다.
Step 3: 자동 크리에이티브 생성
Claude Code가 만들어낸 헤드라인과 설명문을 Figma 플러그인이 받는다. 클릭 한 번에 100개 광고 배너가 만들어진다. 기존에는 프레임 복사 → 텍스트 붙여넣기 → 사이즈별 반복을 수작업으로 했다.
Step 4: 실시간 성과 분석
Meta Ads API에 연결된 MCP 서버를 만들었다. 이제 "이번 주 전환율 가장 높은 광고는?" 같은 질문을 자연어로 던지면 대시보드 열 필요 없이 바로 답이 온다.
Step 5: 메모리 시스템이 스스로 학습
모든 가설과 실험 결과가 기록된다. 다음 ���운드에서 Claude는 이전에 뭐가 먹히고 뭐가 안 먹혔는지를 자동으로 반영한다. 시스템이 돌아갈수록 똑똑해진다.
결과: 광고 제작 2시간 → 15분. 크리에이티브 산출량 10배 증가. 전담 팀보다 더 많은 채널과 광고 변형을 테스트하게 됐다.
이거 읽고 있는 당신, 이게 마케팅만의 이야기라고 생각을 지금 하고 있나?
인간은 본능적으로 예외를 찾는다. "마케팅이야 원래 자동화되잖아." 그렇다면 다른 곳은? 어떨까?
영업 (Sales)
Salesforce가 2026년 초 공개한 조사에서 AI 에이전트를 쓰는 영업 팀의 94%가 "에이전트 없이는 목표를 달성할 수 없다"고 답했다. 영업 담당자는 근무 시간의 60%를 비영업 업무에 쓰고 있다.
데이터 입력, 보고서 작성, 이메일 초안. AI 에이전트가 이걸 가져가면 남는 시간이 전부 클로징으로 간다. AI를 도입한 영업팀의 83%가 전년 대비 매출이 증가했다고 Salesforce는 밝혔다.
제조 (Manufacturing)
맥켄지 2025 조사에서 ��조업은 AI 비용 ��감 효과가 가장 뚜렷한 분야 중 하나다. 품질 검사, 예측 유지보수, 공정 이상 감지에서 에이전트가 24시간 작동한다. 사람이 8시간마다 교대로 했던 일을 에이전트는 쉬지 않는다.
Siemens는 자사 AI 기반 비전 검사 솔루션이 결함 탐지율을 최대 90%까지 끌어올릴 수 있다고 공식 자료에서 밝혔다. 숙련된 검사원이 놓치는 0.1mm 단위 결함을 카메라와 에이전트가 잡는다.
회계 (Accounting)
회계사는 숫자를 입력하는 사람에서 판단을 내리는 사람으로 역할이 바뀌고 있다. 계정 대사, 이상 거래 탐지, 세금 신고 자동화. 에이전트는 실수 없이 24시간 이 작업을 돌린다. 인간에게 남는 건 그 숫자가 의미하는 바를 해석하는 일이다. 대신 마지막 검토와 승인이 가장 중요하다.
고객 서비스 (가장 극단적인 사례이자 가장 솔직한 교훈)
Klarna라는 스웨덴의 핀테크 회사가 있다.
2024년 초, 이 회사의 AI 어시스턴트는 첫 달에만 230만 건의 대화를 처리했다. 23개 국가, 35개 언어. 전체 고객 서비스 채팅의 66%를 처리했다. 700명 분의 일이다. CEO Sebastian Siemiatkowski는 이 수치를 자사 공식 보도자료에서 직접 발표했다.
그런데 2025년, Klarna는 인간 상담원을 다시 채용하기 시작했다. Siemiatkowski는 Bloomberg에 이렇게 말했다. "우리는 너무 멀리 갔다. 비용 효율만 보다가 품질을 잃었다."
복잡한 문제, 감정이 얽힌 민원, 뉘앙스가 필요한 상황에서 AI는 한계를 드러냈다. 2025년 11월 기준으로도 Klarna의 AI는 853명 분의 업무를 처리 중이다. 하지만 회사는 지금 AI와 인간을 함께 쓴다. Klarna의 경험이 말해주는 건 이거다.
AI는 팀을 없애는 게 아니라, 팀의 구조를 바꾼다.
나는 오늘도 다시 한번 이야기 한다. 에이전트와 소통하는 법을 배워야 한다 그게 미래의 핵심 기술이다
주커버그는 2026년 1월 말 실적 발표에서 이렇게 말했다.
"예전에는 큰 팀이 필요했던 프로젝트가, 이제 한 명의 뛰어�� 사람이면 된다."
그 "한 명의 뛰어난 사람"이 되는 방법이 뭘까?
코딩? Austin은 코드를 몰랐다. AI를 다루는 기술? 그보다 더 근본적인 것이 우리는 필요하다
문제를 명확하게 설명하는 능력.
Austin이 처음 Claude Code에 던진 질문은 이렇다. "클로드, 나는 피그마에서 작업 중이야. 이 반복적인 복사 붙여넣기 문제를 해결하고 싶어. Figma 플러그인 만드는 걸 도와줄 수 있어?"
기술 지식이 없다. 코드 요청도 없다. 그냥 자신의 문제를 솔직하게 설명했다.
Austin은 이걸 이렇게 표현했다. "당신이 필요한 건 코딩 방법이 아니에요. 당신의 문제와 원하는 결과를 명확하고 간결하게 설명하는 방법이에요."
그렇다면 인간은 무엇을 배워야 하는가
Fortune 500 기업의 90%가 이미 AI 에이전트를 만들고 있다. Microsoft 2025 데이터다. 230,000개 이상의 기업이 Copilot Studio로 에���전트를 빌드했다.
이 흐름 안에서 인간에게 남는 것이 무엇인지를 생각해야 한다.
첫째, 문제 정의 능력. 에이전트는 잘못된 문제를 빠르게 풀어준다. 무엇을 자동화해야 하고, 무엇을 자동화하면 안 되는지 판단하는 건 사람이다. 이게 새로운 핵심 기술이다.
둘째, 에이전트 소통법. 명���어를 잘 쓰는 것이 목표가 아니다. 동료에게 일을 맡기듯, 맥락과 목표와 제약 조건을 명확히 전달하는 것이다. Austin의 말대로 "동료에게 문제를 설명하듯" 하면 된다.
셋째, 메모리 설계 능력. 에이전트는 기록하지 않으면 기억하지 않는다. Austin의 시스템이 점점 똑똑해진 이유는 모든 실험 결과를 기록했기 때문이다. 어떤 정보를 어떻게 기록하고 에이전트에게 전달할지 설계하는 사람이 유리하다.
넷째, 판단과 책임. 에이전트가 만들어낸 Google Ads 카피는 Austin이 직접 검토한 후 올라갔다. "인간 판단이 먼저 담긴 후에야 @claudeai 가 브레인스토밍을 시작한다." 에이전트의 결과물에 최종 책임을 지는 것은 여전히 사람이다.
기술이 없어도 된다, 문제만 있으면
Austin은 처음에 터미널이 뭔지 몰랐다.
그는 지금 @AnthropicAI 의 마케팅을 혼자 돌리고 있다.
그가 가진 건 기술 지식이 아니었다. "내 일의 어떤 부분이 반복적이고 지루한가"를 정확히 아는 능력, 그리고 그것을 에이전트에게 설명하는 끈기였다.
$380B짜리 회사를 혼자 들고 뛰어도 되는 세상이 왔다.
문제는 에이전트를 쓸 수 있느냐가 아니다.
에이전트에게 제대로 물어볼 수 있느냐다.
P.S : 아래 클로드 마케팅 팀의 클로드 코드를 활용하는 방법 이미지를 붙여 놓았다. 최소한 이 두장은 GPT나 클로드를 통해서 한번 분석해보고 내 업무에 적용해보자
Sources: Anthropic 공식 블로그 (2026.01.29) — Austin Lau 직접 인터뷰, 수치 원문 확인 / Klarna 공식 보도자료 (2024.02) 및 Bloomberg, CX Dive (2025.05, 10) — 재채용 전환 경위 포함 / Salesforce State of Sales 2026, Microsoft Build 2025