“느좋이면 합격입니다”
노션(Notion) 창업자 이반 자오는 이제
‘느좋’인 사람을 뽑는다고 한다.
그의 인재 공식은 심플하다.
인재 = 능력(경험) × 취향(가치관) × 주도성(의지)
문제는 AI가 ‘능력’을 평준화 시켰다는 점이다.
이제 누구나 AI를 활용해 그럭저럭 괜찮은 글쟁이,
프로그래머가 될 수 있다. 능력은 흔해졌고 복제도 쉽다.
남은 건 복제가 불가능한 두 가지, 취향과 의지다.
“취향은 LLM 모델 안에 없으니까요”
무엇을 세상에 내놓고 싶은지, 어느 방향으로 갈지 같은
고유한 가치관(취향)은 AI가 학습할 수 없다.
남들보다 집요하게 파고드는 끈기(의지)도 마찬가지다.
그래서 노션은 이제 채용 과정에서 이력서를 보지 않는다.
경력 한 줄보다 “당신은 무엇에 끌리는 사람인가”를 본다.
출처: BZCF
제가 부동산에 집착하지 않는 이유는
한가지 입니다.
한국의 인구 추계때문입니다.
잘아시겠지만 현재 인구 유지를 위해
필요한 출산율은 2.1명입니다.
최후의 보루가 1.1명이며 이것조차도 급속한 인구폭락을 막기위한 수치입니다.
현재 한국은 0.7~8명정도 수준
1.1이 무너지면서 인구 모수 역시나 급속하게 낮아졌으며. 올해 출산율이 반등했다는 기사 역시 당해년도 출생한 사람들이 많아서 소폭 증가한거지. 이미 모수가 폭락한 시점에서 막을 수없는 단계입니다.
서울.경기는 그래도 가구수나 인구나 늘지 않냐 하시겠지만. 이것도 1인가구 상승의 원인이며 2033년 정점찍고(경기도만) 모두 폭락 예정입니다.
물론 여기서 최고 급지들은 예외입니다. 인구가 줄 수록 치안과 인프라 유지가 되는 최고 상급지들로 사람들은 더 모일거고.
강남3구를 비롯 마용성 같은곳이나 한강변 . 역주변등은 가격방어가 될겁니다.
제가 2년전 재미있게 읽은 보고서가 있는데
국회입법조사처에서 내놓은
"인구감소 적시대응을 위한 출산율.이동률별 인구변화"
보고서입니다. 상당히 긴 보고서인데
연도별 인구 추계와 앞으로의 가구수. 각 지역의 인구 동향과 노인인구 비율. 생산가능인구. 부양비등을 상세히 분석해 놓은 보고서입니다.
지방쪽은 이미 소멸단계로 가고있고
서울과 경기권만 언급하자면
서울은 2023년 937.2만 명에서
2073년 381~461만명 지금의 40%수준으로 인구는 감소합니다.
경기도는 2023년 1300만명에서
2073년 900만명으로 지금의 60%수준으로 감소합니다.
1. 인구가 줄어드는데 재건축이나 재개발이 가능한가.?
지금 돈을 푸는 속도로 봐서 물가는 급등할 가능성이 커지고. 생산인구의 급격한 감소등으로 인한 인건비 상승. 등등으로 분담금이 엄청나게 커질 예정이라서 진행이 될가능성은 거의 없다고 보는게 맞습니다.(지금도 분담금 문제로 재건축 중단된곳 많습니다) 노후화는 진행될거고 상급지 제외, 지금 지어지는 아파트들은 재건축이 앞으로 힘들거라 생각됩니다.
2. 재건축.재개발이 멈추면?
대부분의 아파트와 기존 주택들은 노후화 될 가능성이 큽니다. 서울 인구가 거의 1/3토막 나기때문에 초상급지 말고는 서울 내에서도 낙후된 지역은 슬럼화 가능성이 커집니다.
3. 내가 살아 생전에는 괜찮은데?
이건 맞습니다. 제가 부동산이 아닌 금융쪽으로 자산을 세팅하려는 이유도 이때문입니다. 노후화 슬럼화 될 수록 부동산 자산가치는 떨어질것이고 현금화 가능성 역시나 떨어질겁니다. 저는 자녀가 있기 때문에 제가 사는 동안에는 뭐..부동산에 큰 변동이 있을것같지 않지만 제 자녀때에는 많이 달라질 가능성이 큽니다. 그래서 금융쪽으로 자산을 세팅해 놓으려고 합니다.
4. 그럼 상급지 매수 하면되겠네.
맞습니다. 최고상급지는 가격 방어가 되거나 오히려 가치는 더 상승할거라 봅니다. 서울 인구가 줄면 인프라.치안 등등 모두 낙후되거나 나빠질 가능성이 크고 그렇게되면 돈이 있는 사람들은 더더 비슷한 사람들끼리 모이고모여서 그곳의 가치는 더 커질것이라 생각됩니다.
솔직히 해외로 나가야하는 생각도 해봤는데 한국인에게는 한국이 최곱니다.
한국은 아시다시피 부동산:금융자산 비율이 7:3. 정도입니다. 미국은 반대죠.
저도 부동산이 필수적 자산이라는 생각은 하지만 국가전체적으로 봐서는 국가경제를 좀먹는 자산이라 생각합니다.
국가입장에서 생산성없는 자산에 폭탄돌리기라 생각하기때문입니다.(내 자산을 더 비싼가격에 사줄 사람이 있어야 유지되는 구조)
미국의 401k. 제도처럼 60세 이후부터는 노후를 보장하고 연금에 투자되는 돈이 기업에 흘러들어가 기업이성장하고 그게 다시 국민 자산 증가라는 결과로 가야한다고 생각합니다. 그래서 금융자산인 주식에 투자하고 있기도 하구요.
상급지 소유자는 솔직히 걱정하실 필요가 없긴하지만, 저처럼 자녀 가지신 분들은 한번쯤은 고민해볼 필요가 있다고 봅니다.
자료는 한번 읽어 보세요. 읽다보면 좀 우울해지긴 한데, 현실 직시하고 내 자녀의 미래를 다시 한번 생각하게 되더라구요.
요즘 Claude나 GPT 잘 쓰는 사람들 사이에서 은근 많이 나오는 팁
이제 긴 Markdown 문서 뽑게 하지말고
아예 html 파일로 만들게 시키는게 훨씬 나음
예를 들면
- 투자 리서치 대시보드
- 일정표 + 플로우차트
- 드래그 가능한 작업보드
- 코드리뷰 ui
- 프롬프트 실험툴
- 슬라이드형 보고서
이런걸 그냥 한번에 생성 가능함
특히 좋은 점이 텍스트 벽 읽는 느낌이 아니라 바로 눌러보고 수정하고 공유 가능하다는 거
프롬프트는 그냥 단순하게
“깔끔한 html 파일 하나로 만들어줘
다크모드 지원하고 모바일 반응형 넣어줘”
이정도만 던져도 꽤 괜찮은 결과 나옴 요즘은 ai를 글 생성기처럼 쓰는 사람이랑 인터페이스 생성기처럼 쓰는 사람 차이가 점점 커지는 느낌
🚀 Superpowers
> AI 에이전트가 소프트웨어를 구축하는 정말 체계적인 방법
https://t.co/w2RMqBUCWt
이건 필수예요. 바로 설치해서 활용해보세요.
Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Gemini CLI 어디서든 말이죠.
Superpowers의 핵심은 단순해요. 코드부터 쓰지 않아요.
에이전트는 코드 작성에 바로 뛰어들지 않고, 먼저 질문을 통해 스펙을 끌어내죠.
설계가 확정되면 "주니어 엔지니어도 따라갈 수 있을 정도"로 명확한 구현 계획을 세우고, TDD/YAGNI/DRY 원칙을 강조합니다.
이후 태스크마다 새로운 서브에이전트가 투입되어 작업과 검수를 반복하며, 수시간 자율 작업도 가능합니다.
이 모든 게 자동으로 일어나요. 스킬이 상황을 감지하고 트리거되기 때문에, 사용자가 매번 명령을 내릴 필요가 없죠.
⚙️ 7단계 워크플로우는 중요합니다!
1. brainstorming
- 코드 작성 전에 활성화됩니다.
- 거친 아이디어를 질문을 통해 다듬고, 대안을 탐색하며, 설계를 섹션별로 나눠서 검증받습니다.
- 설계 문서를 저장합니다.
↓
2. using-git-worktrees
- 설계 승인 후 활성화됩니다.
- 새 브랜치에 격리된 워크스페이스를 만들고, 프로젝트 셋업을 실행하며, 테스트 베이스라인이 깨끗한지 확인합니다.
↓
3. writing-plans
- 승인된 설계와 함께 활성화됩니다.
작업을 한입 크기의 태스크(각 2~5분 분량)로 분해합니다.
모든 태스크에는 정확한 파일 경로, 완전한 코드, 검증 단계가 포함됩니다.
↓
4. subagent-driven-development / executing-plans
- 계획이 완성되면 활성화됩니다.
- 태스크마다 새로운 서브에이전트를 투입하고 2단계 리뷰(스펙 준수 → 코드 품질)를 진행하거나, 배치 단위로 실행하면서 사람의 체크포인트를 거칩니다.
↓
5. test-driven-development
- 구현 중에 활성화됩니다.
- RED-GREEN-REFACTOR를 강제합니다.
- 실패하는 테스트 작성 → 실패 확인 → 최소한의 코드 작성 → 통과 확인 → 커밋.
- 테스트보다 먼저 작성된 코드는 삭제합니다.
↓
6. requesting-code-review
- 태스크 사이에 활성화됩니다.
- 계획 대비 코드를 리뷰하고 심각도별로 이슈를 보고합니다.
- Critical 이슈는 진행을 차단합니다.
↓
7. finishing-a-development-branch
- 모든 태스크가 완료되면 활성화됩니다.
- 테스트를 검증하고, 선택지(머지 / PR 생성 / 브랜치 유지 / 폐기)를 제시한 뒤, 워크트리를 정리합니다.
💭
Superpowers는 "에이전트한테 일 시키면 알아서 잘 하겠지"라는 기대를.. "에이전트가 정해진 프로세스를 따르게 만들면 실제로 잘 한다"는 접근으로 전환시키는 프레임워크예요.
코드를 쓰기 전에 생각하게 하고, 계획 없이 구현하지 못하게 하고, 테스트 없이 코드를 남기지 못하게 하고, 검증 없이 완료를 선언하지 못하게 합니다.
이것들이 강제된다는게 핵심이에요.
"Claude + Obsidian = 진짜 AI 직원"
> AI에게 뇌를 줬더니, 비즈니스의 절반을 맡아서 하고 있음..
대부분의 사람들은 AI를 기억상실증에 걸린 임시직처럼 쓰고 있어요.
채팅을 열고, 맥락을 붙여넣고, 답변을 받고, 탭을 닫아요.
다음 대화? 처음부터 다시 시작이에요. 나를 다시 설명하고, 내 사업을 다시 설명하고, 유용한 답변이 나오길 기도하죠.
그건 AI 직원이 아니에요. 성격 있는 검색 엔진에 가까운 것..
문제는 AI가 아니라, 우리가 AI에게 기억할 것을 아무것도 주지 않는다는 데 있어요.
이건 오후 반나절이면 만들 수 있고 거의 비용 없이 운영할 수 있는, 진짜 기억하는 AI 직원 시스템이에요.
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지식 베이스 = Obsidian을 비즈니스 운영 체계로
Obsidian은 무료 노트 앱이에요. 모든 것을 컴퓨터의 일반 텍스트 파일로 저장하죠. 구독도 없고 종속도 없어요. 폴더와 마크다운 파일이 서로 연결되는 구조예요.
이걸 비즈니스 운영 시스템으로 바꿀 수 있어요. 어떻게 구성하느냐가 핵심이죠.
- Memory 파일:
절대 잊지 않는 직원을 위한 온보딩 문서라고 생각하면 돼요. 내가 누구인지, 사업 구조, 프로세스, 사용하는 도구, 커뮤니케이션 스타일, 목표까지. Claude가 한마디 하기 전에 알아야 할 모든 것을 담아요.
- Client Roster:
모든 활성 클라이언트의 핵심 정보, 상태, 담당자를 정리한 파일이에요.
- Action Tracker:
모든 미완료 작업, 담당자, 마감일을 추적해요.
- 프레임워크 라이브러리:
영업 프로세스, 프로덕션 워크플로우, 조직 구조 등을 문서화해요.
- 템플릿 폴더:
콜 노트, 팔로업 이메일, 제안서, 일일 브리핑 등 재사용 가능한 포맷을 만들어두면 Claude가 자동으로 채워 넣어요.
그리고 이 모든 파일이 서로 연결되어 있어요. 모든 파일에는 부모가 있고, 중앙 홈 페이지로 다시 연결돼요. 비즈니스의 지식 그래프가 만들어지는 거예요.
기본적인 구성은 오후 반나절이면 충분해요. Memory 파일이 가장 오래 걸리는데, 사실상 누군가가 나와 함께 일하려면 알아야 할 모든 것을 브레인덤프하는 과정이에요.
한번 만들어두면? 모든 AI 대화가 극적으로 유용해져요. 더 이상 제로에서 시작하지 않으니까요.
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자동 기억 루프 = 통화가 곧 지식이 되는 시스템
이 부분이 모든 것을 바꿔놓았다고 해요. 흐름은 이래요.
Fathom 같은 도구로 통화를 녹음하고 텍스트로 변환해요
→ Zapier가 자동으로 Google Drive 폴더에 녹취록을 저장해요
→ Claude Cowork가 MCP 커넥터를 통해 Drive에 접근해서 매일 최신 녹취록을 가져와요.
여기서 "처리한다"는 것의 의미가 중요하죠.
1. 원본 녹취록을 읽어요
2. 논의 내용 요약을 추출해요
3. 모든 의사결정 사항을 뽑아내요
4. 모든 액션 아이템을 식별해요. 담당자와 마감일까지..
5. 이 모든 것을 Obsidian vault의 올바른 파일에 기록해요
액션은 Action Tracker로, 의사결정은 로그로, 클라이언트별 정보는 해당 클라이언트 파일로 자동 분류되는 거예요.
↓
인텔리전스 레이어.. 수동 캐비닛을 능동 비서로
Obsidian은 뇌예요. 하지만 그 자체로는 정리된 서류 캐비닛에 불과해요.
구조화되어 있고 정돈되어 있지만, 수동적이죠.
Claude Cowork가 이걸 능동적으로 만들어줘요.
Cowork는 데스크톱에서 실행되면서 MCP를 통해 실제 도구들과 연결됩니다.
MCP를 AI에게 작업 환경의 열쇠 꾸러미를 주는 것이라고 생각하면 돼요.
Slack, Google Calendar, Gmail, Google Drive, ClickUp 등 무엇이든 연결할 수 있어요.
이건 Claude가 vault만 읽는 게 아니라는 뜻이에요. Slack 채널도 읽고, 캘린더도 확인하고, Drive 파일도 불러오고, 이미 가지고 있는 지식과 모든 것을 교차 참조해요.
"Slack 확인해서 클라이언트별 상황 정리해줘"라고 하면 몇 분 안에 전체 상태 보고를 받을 수 있어요.
누가 순조로운지, 누가 막혀있는지, 어디서 피드백이 늦는지, 뭐가 내 주의를 필요로 하는지. Slack을 열지 않고도요.
"이번 주 일정 뭐 있어?"라고 하면 캘린더와 함께 vault의 관련 맥락을 같이 가져와요. 어떤 클라이언트를 만나는지, 지난번에 뭘 논의했는지, 어떤 액션이 아직 열려있는지까지.
그건 챗봇이 아니에요. 비서실장이죠.
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복리 효과! 매일 조금씩 더 똑똑해지는 AI
여기서부터 정말 흥미로워져요.
녹취록이 처리될 때마다 vault에 맥락이 추가돼요. Claude와의 세션이 끝날 때마다 요약이 vault에 기록돼요. 모든 결정이 로그에 남고, 모든 액션이 추적돼요.
vault는 매일 성장해요. 그리고 Claude가 매 세션 시작 시 vault를 읽으니까, 대화할 때마다 더 많이 알게 돼요.
- 1주차: 기본적인 것만 알아요. 나는 누구인지, 뭘 하는지
- 4주차: 클라이언트, 팀 역학, 프로세스, 커뮤니케이션 선호도, 이전 20번의 대화 결과까지 파악하고 있어요
- 8주차: 내가 놓친 것들을 잡아내기 시작해요. 잊어버린 통화에서의 약속을 상기시켜 주고, 기한 지난 액션을 알려주고, 비즈니스의 다른 부분들을 연결해요
전통적인 의미에서 더 똑똑해지는 건 아니에요. 읽는 지식 베이스가 계속 성장하니까 더 똑똑해지는 거예요.
AI 직원이 매일 스스로 조금씩 더 온보딩하는 셈이에요.
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직접 만들어보아요! 5가지 구성 요소는?
1. Obsidian (무료) — 구조화된 지식 베이스
Memory 파일, 홈 페이지, 그리고 추적이 필요한 것들(클라이언트, 통화, 액션, 템플릿)을 위한 폴더로 vault를 구성해요. 오후 시간을 내서 Memory 파일을 작성하세요. 이건 AI를 위한 온보딩 문서예요. 꼼꼼할수록 좋아요.
팁 하나: Obsidian vault를 Google Drive 안에 넣어두면 여러 기기에서 동기화돼요. 어디서든 같은 vault, 같은 컨텍스트를 Claude에게 제공할 수 있어요.
2. 통화 녹취 → Google Drive — 녹음하고 텍스트로 변환하는 도구
Fathom + Zapier 조합이면 제로 수동 작업으로 녹취록이 Drive에 쌓여요. 하지만 수동 내보내기로 폴더에 넣는 것도 충분해요 — 완벽이 실행의 적이에요.
3. Obsidian MCP — vault와 Claude를 연결하는 다리
오픈소스 MCP 서버를 설치하면 Claude가 vault의 모든 파일을 직접 읽고, 만들고, 편집하고, 검색할 수 있어요. 설정은 약 5분 정도면 돼요.
4. Claude Cowork + MCP 커넥터 — 인텔리전스 레이어
Obsidian MCP, Google Drive, Slack, Google Calendar 등 각 도구를 MCP 커넥터로 연결해요. 핵심 설정은 이거예요: Cowork 사용자 환경설정에서 매 세션 시작 시 Memory 파일을 읽도록 지시하는 것. 이 한 줄이 지속적인 컨텍스트를 부여해요.
5. Custom Instructions — 모든 것을 하나로 묶는 접착제
Claude의 커스텀 인스트럭션에 한 줄을 추가해요: "질문에 답하기 전에 항상 Obsidian vault에서 관련 노트를 검색하고, 찾은 내용을 활용해서 응답해 줘."
이 한 줄이 Claude가 매 응답 전에 vault를 읽게 만들어요. Cowork에서든, Claude Projects에서든, MCP에 접근 가능한 어디서든 동작해요.
💭
코드도 필요 없고, 복잡한 자동화도 필요 없어요. Obsidian은 무료이고, MCP 커넥터도 무료예요. 유일한 유료 요소는 Claude와 녹취 도구뿐...
이건 팀을 대체하는 게 아니에요. 사람이 하는 창의적 결정, 관계 구축, AI가 못하는 일은 여전히 사람의 몫이죠.
하지만 운영 오버헤드는요? 컨텍스트 스위칭은요? "지난주 통화에서 뭐 합의했더라?"는요? 아침 7시에 Slack을 스크롤하면서 밤사이 무슨 일이 있었는지 파악하려는 건요?
그건 꼭 내가 할 필요가 없는 일이에요. 도구는 그 뒤에 있는 시스템만큼만 좋아요.
클로드 쓰는 사람은 무조건 보세요!! 🧵
아직 클로드를 그냥 채팅창처럼만 쓰고 있다면 사실상 기능의 10%만 쓰는 겁니다.
이 5가지 기능을 알면 클로드가 챗봇에서 나만의 작업 환경으로 바뀝니다.
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✅ 1. Cowork — 직접 실행하는 AI 에이전트
그냥 '방법을 알려주는 AI'가 아니라 로컬 파일을 직접 읽고, 만들고, 수정하는 실행 모드
대표 활용:
• 자동 리포팅 → 차트 포함 PPT 생성
• 파일 정리 → 지저분한 다운로드 폴더의 파일을 자동 분류·정리
• 코드 리팩토링 → 코드베이스를 읽고 리팩토링 후 새 파일 작성
* 팁:
📁 ABOUT ME 폴더 안에 컨텍스트 파일 생성
• about-me.md → 업무와 역할
• my-voice.md → 말투, 싫어하는 표현, 예시 3개
• my-rules.md → 먼저 질문하기, 계획 보여주기, 승인 받기
위 3개 파일을 넣어두면,
매 세션 컨텍스트를 다시 설명할 필요가 없습니다.
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✅ 2. Opus 4.6 + 확장 사고 — 진짜 추론 엔진
확장 사고(Extended Thinking)를 켜면 클로드의 작동 방식이 바뀝니다.
즉시 답하는 대신, 내부적으로 생각을 정리하고 계획을 검토한 뒤 실행합니다.
대표 활용:
• 복잡한 비즈니스 전략 분석 + 전략 문서 생성
• 소설 플롯, 캐릭터 설정, 전체 아웃라인 구성
• 복잡한 프로젝트 설계 (의존성·리스크 포함)
* 팁:
확장 사고 모드에선 "알려줘", "답해줘" 보다는
“분석해줘 / 비교해줘 / 구조화해줘”처럼
생각할 여지를 주는 프롬프트가 훨씬 좋은 결과물이 나옵니다.
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✅ 3. Plugins — 분야별 전문가
범용 AI한테 전문 업무를 맡기지 마세요.
플러그인은 특정 분야의 용어·프레임워크·모범 사례를 사전 탑재한 전문가 패키지입니다.
대표 활용:
• 마케팅 → GTM 전략, 타깃 페르소나, 채널 플랜
• 법무 → 계약서 요약, 리스크 식별, 표준 조항 작성
• 데이터사이언스 → 분석 스크립트, 시각화, 통계 해석
* 팁:
플러그인 스토어에서 설명을 꼼꼼히 읽으세요.
도움이 되는 예시 프롬프트가 포함된 경우가 많습니다.
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✅ 4. Skills — 나만의 자동화 라이브러리
매번 같은 작업을 반복해서 요청하고 있다면, 작업을 Skill로 저장해 보세요.
한 번 만들어두면 클로드가 자동으로 불러서 실행합니다.
대표 활용:
• 콘텐츠 제작 → 주제만 던지면 아웃라인·초안·제목·SNS 요약까지
• 회의 요약 → 녹취만 넣으면 실행 항목·결정사항 식별·후속 이메일 작성
• 코드 문서화 → Python 파일만 넣으면 함수별 docstring 완성
* 팁:
Skill은 설명이 핵심입니다. "텍스트 요약"이 아니라 "회의 녹취를 받아 발화자 구분, 담당자 포함 실행 항목 추출, Markdown 표 형식으로 출력"처럼 구체적으로 쓰세요.
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✅ 5. Projects — 끊기지 않는 “지속 컨텍스트”
"또 파일 올려야 해?" "또 설명해야 해?"
Projects는 이 반복을 끊어줍니다.
한번 올린 파일과 컨텍스트는
프로젝트 안의 모든 대화에 계속 살아 있습니다.
대표 활용:
• 책 집필 → 리서치·아웃라인·챕터 초안 업로드 → 매 세션 풀 컨텍스트 유지
• 클라이언트 업무 → 고객사별 SOW·미팅 노트·데이터 영구 보존
• 앱/서비스 개발 → 기술 스펙·유저 스토리·코드베이스 업로드→ 새 기능 작성 시 전체 인식
*팁:
파일 이름 규칙을 통일하세요.
예: 2026-03-16_MeetingNotes_ProjectX.md
찾기도 쉽고, 클로드가 참조하기도 쉬워집니다.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
클로드는 단순한 챗봇이 아닙니다.
잘 세팅하면 생각하고, 정리하고, 실행하는 나만의 작업 환경이 됩니다.
저장해두고 하나씩 적용해보세요 🔖
보통의 사람들은 아침에 스마트폰을 킨다.
날씨 확인, 슬랙 열고, 뉴스 스크롤.
그다음 클로드 열어서 뉴스를 보고 궁금한게 뭔가 물어봤다.
이 마지막 행동 즉, 앱을 열어서 AI한테 뭔가를 물어보는 것 이 곧 구시대 유물이 될 것 같다.
이제 엔트로픽이 Dispatch를 출시. 내 컴퓨터에서 24시간 돌아가는 Claude 세션. 폰으로 문자 보내면 일한다. 집에 돌아오면 보고서가 완성돼 있다.
작은 편의 기능처럼 보인다. 내 생각에는 아니다.
이건 AI와 인간 사이의 인프라 레이어를 누가 장악하느냐를 두고 벌어지는 싸움 이다.
아무도 말 안 하는 구조적 변화
2년간 AI의 지배적인 패러다임은 요청-응답이었다. 내가 입력하면 답이 온다. 세션이 끝난다. 내일 다시 열면 기억이 없다.
이 모델이 죽어가고 있다.
OpenClaw는 이미 2025년부터 24시간 돌아가는 에이전트 런타임을 운영해왔다 메모리, 스케줄링, 메시징 통합, 크론 잡. GitHub 별 6만 개. 개발자들은 엔트로픽이 안 만든 걸 먼저 만들었다.
엔트로픽은 오픈 모델 시스템이 만든 것을 지켜봤다. 그리고 직접 만들었다.
가장 오래된 기술 역사의 반복이다. 플랫폼이 결국 서드파티가 그 위에 쌓아올린 미들웨어 레이어를 흡수한다.
그러면 병목이 사라지면 무슨 일이 벌어질까?
AI가 요청-응답일 때, 병목은 인간이다. 깨어있어야 하고, 타이핑해야 하고, 기다려야 한다. AI는 빠르다. 인간이 느리다. 인간+AI의 실질 처리량은 인간의 주의력에 제한된다.
AI가 백그라운드에서 지속적으로 돌면, 그 병목이 사라진다.
잠자는 8시간 동안 에이전트는 40개 기업을 조사하고, 12개 문서를 작성하고, 6개 데이터 소스를 모니터링하고, 3개 워크플로를 실행한다. 같은 인간, 같은 AI 모델로 산출량이 10배가 된다. 모델이 똑똑해진 게 아니라, 아키텍처가 바뀐 거다.
엔트로픽 자체 데이터가 이를 증명한다. 2025년 10월~2026년 1월 사이, Claude 최상위 0.1% 작업 지속시간이 25분에서 45분으로 거의 두 배 증가했다. 에이전트가 더 길게, 더 많이, 더 자율적으로 움직이고 있다.
Dispatch는 이걸 비개발자에게 처음으로 열어주는 문이다.
진짜 불편한건 무엇일까?
"집에 돌아왔더니 보고서가 완성돼 있다"는 경험이 대중에게 퍼지면 무슨 일이 벌어질까.
이건 소프트웨어를 사용하는 경험이 아니다. 직원을 관리하는 경험이다. 인터페이스는 문자고, 상호작용은 위임이고, 피드백 루프는 비동기다.
인간은 소프트웨어를 사용하도록 설계됐다. 관리하도록 설계되지 않았다. 이 기능은 그 정신 모델을 소비자 규모로 조용히 바꾼다 교육을 통해서가 아니라 경험을 통해서. 일주일만 퇴근하면 일이 완료돼 있는 경험을 하고 나면, AI 노동에 대한 인식은 영구적으로 달라진다.
이건 우연이 아니다. Anthropic은 정확히 무슨 일을 하고 있는지 알고 있다.
최근 30일, 모든 주요 AI 플랫폼이 뭔가를 출시했다:
• Anthropic: Dispatch : 지속적 백그라운드 에이전트
• OpenClaw: 오픈 모델 확장 : 플랫폼 독립성
• Stripe: 머신 결제 프리뷰 : 에이전트 간 B2B 거래
• x402: 에이전트 마이크로페이먼트 프로토콜 : HTTP 네이티브 USDC
각각의 발표가 아니다. 같은 인프라의 맞물리는 조각들이다.
지금 만들어지고 있는 것은 발표가 아니라, 실제로 만들어지고 있는 것은 AI 에이전트들이 서로 거래하는 레이어다. 자율적으로, 24시간, 인간이 자는 동안말이다.
Dispatch는 그 레이어로 들어가는 소비자용 문이다.
그 문 앞에 지금 아무도 없다.
앱을 열어서 AI한테 뭔가를 물어보는 마지막 날은, 우리가 생각하는 것보다 훨씬 빨리 올 것 같다는 생각아닌 생각을 했다 .
AI가 당신의 다음 질문을 당신이 생각하기 전에 이미 작업하고 있으니까.
그건 인공지능이 아니다.
파트너다.
옵시디언 활용법 내 경험 기반으로 새로 작성
원문은 -> @Atenov_D 근데 못찾겠어서 인용은 불가..
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[원문]
Obsidian을 자동으로 돌아가는 제2의 뇌로 만든 방법
나는 팀에서 가장 빠르게 일한다. 머리가 좋아서가 아니라, AI 에이전트와 내 노트가 같은 폴더에 있기 때문이다.
대부분 AI는 한 창, 노트는 다른 창에서 쓴다. 복붙하고, 탭 전환하고, 맥락을 잃고, 처음부터 다시 시작한다. 두 배 힘들게 일해서 절반의 결과를 얻는 셈이다.
핵심 원리: 에이전트와 지식 베이스가 같은 디렉토리를 공유하면 하나의 시스템이 된다. 에이전트가 노트를 읽고, 업데이트하고, 정리하고, 내가 놓친 연결점을 찾아준다.
세팅 방법:
1) 하나의 폴더를 공유 — 폴더 하나를 만들고, AI 에이전트 터미널과 Obsidian 모두 그 폴더를 가리키게 한다. 에이전트가 노트를 만들면 Obsidian에 즉시 나타나고, Obsidian에서 쓰면 에이전트가 읽을 수 있다.
2) Terminal 플러그인 설치 — Obsidian 안에서 터미널을 열 수 있게 해준다. 에이전트가 노트 앱 안의 탭으로 살게 되면 창 전환 마찰이 사라진다.
3) AGENTS.md 파일 생성 — 이게 없으면 에이전트는 기억상실증 걸린 LLM이다. 이 파일에 에이전트의 역할, 할 일, 파일 처리 방식, 노트 형식을 적어두면 매 세션마다 이걸 읽고 컨텍스트를 유지한다.
4) 모든 파일은 마크다운(.md) — Obsidian의 기본 포맷이자 LLM이 가장 깔끔하게 읽는 포맷. 변환 오류 없이 깨끗한 텍스트.
5) 노트를 검색 가능한 데이터베이스로 — 작업 자료를 폴더에 넣고 "X에 대한 최근 업데이트가 뭐야?"라고 물으면, 에이전트가 디렉토리를 스캔하고 파일을 읽어서 내 실제 데이터로 답변한다.
6) 그래프 뷰 활용 — 에이전트에게 백링크를 추적하게 하면 연결된 노트들을 읽고, 전체 지식 베이스를 종합해서 수동으로는 놓쳤을 인사이트를 돌려준다.
7) 칸반 보드 자동화 — Kanban 플러그인 설치 후 메시지 덤프, 음성 메모 등을 넣고 에이전트에게 보드에 분배하라고 하면 된다. 핵심은 카드 템플릿을 정해주는 것. 없으면 즉흥적으로 만들고, 있으면 일관된 카드가 나온다.
망하는 3가지 실수:
AGENTS.md가 없음 → 매 세션 처음부터 다시 설명
마크다운이 아닌 형식 사용 → AI가 처리하기 지저분함
에이전트와 노트가 다른 폴더 → 90%가 이렇게 씀. 이걸 먼저 고쳐라
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[내가 활용한 방법]
Obsidian + AI 에이전트 정리법
노트 앱이랑 AI를 따로 쓰면 복붙 지옥임. 같은 폴더를 공유하면 하나의 시스템이 됨.
세팅법:
1) Obsidian 볼트 폴더에 AGENTS.md 생성 → 에이전트한테 폴더 구조, 노트 형식, 프로젝트 컨텍스트 알려줌
(저같경 제가 만드는 사이드프젝1, 사이드프젝2, 비트코인 백테스트, 스윙 , 이력정리.. 사업전략 도우미 등등 도와달라고 모두 떠넘김)
2) 모든 파일은 .md로 통일, AI가 읽기 가장 깔끔한 포맷
3) 폴더는 PARA 구조 (Inbox → Projects → Areas → Resources → Archive)
4) 코덱스 cowork /클로드 데스크탑에 옵시디언 valt 폴더 연동시킨뒤 "이거 정리해줘" 하면 알아서 분류, 태그, 링크 생성
5) 모두 하나의 옵시디언 valt에 연결 후
"지난달 비트코인 전략 찾아줘" → 노트 검색해서 답변
"회의록 정리해줘" → 템플릿에 맞춰 자동 생성
"칸반 보드에 태스크 추가해줘" → 바로 반영
핵심은 AI가 내 노트를 읽을 수 있게 만드는 것임
claude 유료 결제 하신 분들은 cowork + 옵시디언 꼭 사용하셔야합니다 ㅜㅜ..
학생때부터 해왔던 모든것들을 자료로 가지고 있는데
워낙 정리를 못해서 바탕화면 google drive에 널려있었음
cowork에 폴더위치랑 구글 드라이브 연동해줬는데
시키지도 않았는데 참가이력을 정리해줬음 뭔가 감동적임
기획서/참가인증서 다 들고 있었으니 정리해준거겠지만
내가 진짜 폴더 하나에 다 짱박아두는 사람이라
저같이 정리 못하는 사람은 꼭 cowork 사용해서 정리해보세요.........
"🚨일론 머스크가 방금, 지구상의 모든 하이브리드 회사에 가장 명확한 사형 선고를 내렸다.
머스크: “스프레드시트가 있는 노트북 한 대가 수백 명의 인간 계산원이 있는 고층 빌딩을 압도할 수 있다. 이제 만약 그 스프레드시트에서 단 몇 개의 셀이라도 사람이 직접 계산한다면, 완전히 컴퓨터로만 이루어진 스프레드시트와는 경쟁 자체가 불가능할 것이다.”
디지털 워크플로우 안에서 단 하나의 생물학적 운영자(인간)가 슈퍼컴퓨터의 속도를 인간이 타이핑하는 속도까지 떨어뜨려 버린다.
하이브리드 회사는 인간이 계산을 끝마치기만을 기다리는 디지털 스프레드시트일 뿐이다.
완전히 알고리즘으로 구성된 존재는 총 계산 속도로 움직이며 생물학적 마찰이 전혀 없기 때문에 하이브리드 모델을 완전히 파괴한다.
머스크: “이것이 의미하는 것은 완전히 AI로만 이루어진 회사들이 그렇지 않은 회사들을 철저히 무너뜨릴 것이라는 점이다.”
현재 비즈니스 사이클의 가장 큰 착각은 전통 기업들이 천천히 그리고 안전하게 AI 시대로 전환할 수 있다는 믿음이다. 그런 전환은 없다. 오직 대체(replacement)만 존재할 뿐이다.
너의 경쟁자는 밀리초 단위로 결정을 내리고 실행하는 완전 자율 네트워크다. 너의 회사는 아직도 이메일 하나 승인하는 데 인간의 손을 필요로 한다. 너의 생존 확률은 정확히 0이다.
오늘날 기업들은 거대한 인원수를 자랑스럽게 생각한다. 하지만 내일의 승자들은 그 대규모 인력을 오히려 두려워할 것이다.
미래의 포춘 500은 10만 명의 직원을 가진 회사가 아닐 것이다. 소수의 운영자와 거대한 자율 AI 에이전트 군단이 이끄는 수조 달러 규모의 엔티티가 될 것이다.
노트북은 이미 승리했다. 고층 빌딩은 아직 자신이 텅 비어 있다는 사실을 모르고 있을 뿐이다.
https://t.co/XotpWOMKiA
팔란티어 CEO의 인터뷰가 지금 화제중..
알렉스 카프는
AI 기술이 고학력·인문계 전공자(대부분 여성이고 민주당 지지 성향이 강한) 백칼라 직업군의 경제적 기반을 크게 흔들어 그들의 정치적 영향력을 약화시킬 것이며,
반대로 배관·전기·기계 등 직업훈련 기반의 블루칼라·노동계층(주로 남성)의 상대적 경제적 힘을 강화할 것이라고 주장했습니다.
쉽게 말하자면
AI 때문에 민주당 좋아하는
똑똑한 언니들은 힘이 쪼끔 작아지고 왜냐면
대부분의 그들의 직업이 없어질것이기에…
노동 일 잘하는 아저씨들은 힘이 커짐.
이런 AI가 노동까지 하기는 아직 무리.
근데 오히려 일을 더 잘하게 도움을 줌..
그래서 정치의 판도가 완전 바뀔거라는 전망..
앤트로픽 클로드에
마케팅 직원 1명인거 아셨나요?
ㅋㅋㅋㅋㅋ탈인급 생산성…
앤트로픽 성장 마케팅 팀에 담당자가
단 한 명이었다고 하네요.
10개월 동안 그랬다고 합니다.
3,800억 달러짜리 회사인데 말이죠.
유료 검색.
유료 소셜.
앱스토어.
이메일 마케팅.
SEO까지.
전부 한 사람이 돌렸다고 하네요.
심지어 비전문가였다고 합니다.
맨 처음엔
CSV 파일 하나로 시작했다고 합니다.
광고 플랫폼에서
모든 광고 데이터를 뽑았다고 하네요.
클릭률. 전환율. 지출액.
전부 CSV에 담았다고 합니다.
그걸 Claude Code에 넣었다고 하네요.
그리고 이렇게 말했다고 합니다.
“성과 안 나오는 광고 찾아줘.”
클로드가 바로 분석하고
저성과 광고 표시했습니다.
새 광고 카피도 만들어줬다고 합니다.
여기서 한 번 더 나눴다고 하네요.
제목 담당 에이전트.
설명 담당 에이전트.
제목은 30자 제한이죠.
설명은 90자 제한이라고 하네요.
역할을 분리했더니
결과가 훨씬 좋아졌다고 합니다.
수백 개의 카피가 나왔다고 하네요.
하지만 광고는 글로 끝이 아니죠.
이미지가 필요하니까요.
그래서 Figma 플러그인을 만들었다고 하네요.
헤드라인 불러오고 설명 불러옵니다.
광고 템플릿을 찾습니다.
그리고 텍스트를 자동으로 교체하구요.
0.5초마다 광고 하나 생성된다고 합니다.
예전에는 몇 시간이 걸렸죠.
지금은 몇 분이면 끝난다고 하네요.
이제 광고를 자동으로 돌립니다.
그리고 질문을 던진다고 합니다.
“뭐가 진짜 먹히지?”
피드백 받고 개선.
이후에는 MCP 서버를 붙였다고 하네요.
Meta 광고 API와 연결했다고 합니다.
클로드에게 바로 묻는다고 하네요.
“이번 주 전환율 최고 광고 뭐죠?”
“돈 낭비되는 광고 어디죠?”
대시보드를 열 필요도 없다고 합니다.
클로드가 실시간으로 답해주니까…..
여기서 끝이 아니라고 합니다.
메모리 시스템까지 혼자 만들었다고 하네요.
가설을 기록하고
모든 실험을 기록하고
모든 결과를 저장하고.
그래서 다음 광고를 만들 때
클로드가 과거 데이터를 전부 참고한다고 하네요.
시스템이 매 사이클마다 더 똑똑해졌답니다.
광고 제작 시간은
2시간에서 15분으로 줄었다고 하네요.
광고 변형 수는 10배 늘었다고 합니다.
그리고 지금
대부분의 마케팅 팀보다
더 많은 채널에서
더 많은 테스트를 돌리고 있다고 하네요.
단 한 명이 다 했다는게 놀랍습니다.
Claude Code만 써서 이까지 온거죠…
반성해야겠습니다…
혼자 다 할 수 있다는 생각으로 뭐든 도전해봐얄듯….
🚨BREAKING: Claude can now build a complete YouTube growth strategy that takes channels from 0 to monetization in 90 days.
7 prompts to go from unknown creator to trusted authority in your niche:
(Save this before it goes viral)
자라나는 아이들 중에서
1. 사람들을 끄는 매력이 있고
2. 외모가 괜찮고 (과하지 않은 성형으로도 커버 가능)
3. 말을 재밌고 조리있게 잘하고
4. 타인의 마음을 읽을줄 알고 기획력이 있으면
진로로서 유튜브, 인스타, 틱톡 등 인플루언서는 미래에도 괜찮을거라 본다. 물론 AI-generated 인플루언서들이 쏟아지겠지만, 같은 값이라면 인간은 인간을 더 선호할거다.
서울대 유기윤 교수의 미래계급도 최상단에는 AI, 로봇 플랫폼 기업이 있고, 그 다음에 있는 것이 인기 정치인과 연예인이다.
전국단위로 어느정도 유명해지고 인지도가 있으면, 돈 버는건 일도 아니다. 수입이 일반 직장인들과는 비교가 안된다.
이게 지금보다 더 좋아진다기 보다는 학생들이 공부를 잘 해서 먹고살수 있는 일자리는 앞으로 정말 씨가 마를거다. Intelligence의 종말이 이미 시작되고 있다.
그래서 지금 시대의 부모들은 현재의 입시제도에만 코박고 있을게 아니라, 고개를 쳐들고 멀리 바라보고 세상이 어떻게 변하는지 예민하게 관찰해야 한다. 냉정하게 아이를 관찰하고 가능성이 있다고 판단되면 적극적으로 격려하고 지원하는 것도 괜찮은 선택일 수 있다.
그런데 자식이 유명해져서 밥벌이를 하길 바란다면 진짜 챙겨야 하는게 바로 '인성 교육'이다. 아무리 성공해도 십몇년전의 학폭과 성범죄로 한방에 나락으로 갈 수 있다.
인간이라는 종인 우리는 20년 후의 미래를 계획하도록 진화되지 않았다. 대체로 인간의 결정은 근시안적이며 상상력이 부족하다. 우리는 주로 당장 보상을 안겨주는 일을 추구하며, 이런 행동 때문에 장기적으로 미래의 나는 큰 대가를 치른다.
<퓨처 셀프>, 벤저민 하디