Leaf Meta 🇰🇷

20년차 IT/AI 엔지니어 | 메타인지 엔지니어
막힌 생각이 흐르는 지점을 설계하고,
AI로 인류의 난제에 접근하는 방식을 연구합니다.

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한국이 또 해냄. 이번엔 K파업 수출
https://t.co/p7WpL0VB8V

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@mrkayhyun 👍 전환 비용이 코드 한 줄이 아니라 의존성 전체라는 말씀이 핵심이네요. 거기에 이번 RTX 스파크는 노트북에서 개발해 클라우드로 그대로 배포하는 흐름까지 만들어서, 해자가 데이터센터에서 개발자 책상 위로 넓어진 느낌입니다.

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엔비디아의 진짜 해자는 GPU 성능이 아니라, 개인 PC부터 데이터센터까지 하나로 묶어버린 CUDA 생태계다

[NVIDIA @nvidia]

A new beginning for @Windows PCs deserves a global celebration.

Join us at one of our @NVIDIARTXSpark launch events. Try out demos on the new laptops, pick up some swag, and enter for a chance to win an @ASUS ProArt P14 RTX Spark laptop signed by Jensen. Plus, more exclusive experiences to discover at each stop.

Here's where we'll be:
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📍Event details and how to join us coming soon.

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📌 에이전트에게 매번 같은 설명을 반복하고 있다면 저장해둘 ~ECC 사용법

어제 시킨 걸 오늘 또 설명하고 있다면, 에이전트가 아니라 순서가 비어 있는 거예요.

1) 도구를 많이 모은 저장소가 나쁜 건 아니에요. 다만 ECC는 도구 창고가 아니라, 계획하고 테스트하고 검토하고 기억하는 일의 순서를 미리 깔아주는 세트입니다.

2) 말로 테스트부터 하라고 부탁하면 편해질 것 같죠. 하지만 대화가 길어지면 에이전트가 그 말을 잊을 수 있어서, 부탁을 단계로 바꿔둔 거예요.

3) 운영하는 사람은 개발자 affaan-m 한 명이고, 제 스킬 리뷰의 10월 트렌딩 로그에 10월 17일 기준 별 281,679개로 올라 있어요. 다만 스킬 하나하나의 품질은 아직 확인하지 못했어요.

4) 활용 포인트는 혼자 일할 때라고 생각해요. 혼자일수록 내 코드를 봐줄 눈이 없잖아요, 그 빈자리를 따로 도는 검토 단계가 채워주고, 퇴근 전에 저장해두면 다음 날 이어서 시작할 수 있어요. 새 기능은 /ecc:plan, 검토는 /code-review, 빌드가 깨지면 /build-fix, 이어하기는 /save-session 과 /resume-session 으로 기억해두면 돼요.

5) 설치는 npx [email protected] setup 한 번이면 되고, 두 겹으로 쌓으면 중복되니 한 길만 고르는 게 안전해요. 여러분은 지금 어느 단계에서 가장 자주 막히세요, 혼자 검토하다 놓친 적은 없으셨나요?

지금 저장해두지 않으면 다음 주에도 같은 설명을 처음부터 하게 되는 것, 이 글이 중요한 이유는 좋은 결과가 더 좋은 말이 아니라 한 번 깔아둔 순서에서 나온다는 걸 짚어주기 때문입니다.

https://t.co/6J0uCFJbb3
https://t.co/V1MkKygbRd

#메타인지 #ECC #클로드코드 #혼자개발 #북마크

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📚 AI 에이전트 스킬 생태계 리뷰
(458개 저장소, 62장, 약 400쪽)

GitHub 스타 2만 7천 개짜리 스킬 저장소가 이미 폐기됐다는 걸 아셨나요?

openai/skills (27,856⭐) 는 폐기됐고, 현행인 openai/plugins (7,276⭐) 보다 3.8배 더 주목받고 있습니다. 폐기 사실은 README 첫 단락에만 있습니다.

스타수만 보고 스킬을 고르면 이런 일이 생깁니다.

📊 스타수 순위와 톱 30 정밀 리뷰
🏢 Anthropic, OpenAI, Google, MS, Cloudflare 스킬 비교
🔍 보안, 코드리뷰, 문서, 연구, 디자인 도메인별 리뷰
🧪 평가 인프라가 가장 좋은 저장소는 1위의 1.9%
📉 SKILL.md가 0개인데 12만 스타인 저장소
🛠 description 설계부터 평가, 배포까지

스킬 하나하나를 낱개로 보는 페이지가 아니라, 생태계 전체의 흐름과 판단 기준을 한눈에 볼 수 있는 레퍼런스 페이지입니다. 북마크해 두고 스킬을 고를 때, 만들 때 꺼내 보세요 🔖

새로 나오는 스킬은 적절한 시점에 계속 갱신할 예정이고, 업데이트 내용은 제 X에서도 종종 공유하겠습니다.

https://t.co/Sjt8MB8x65

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좋은 코드는 좋은 습관에서 시작된다

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AI의 성능은 기하급수적으로 발전하지만, 인간의 습관과 조직의 관성은 선형적으로도 바뀌지 않는다. 기술 혁명의 진짜 병목은 지능이 아니라, 그 지능을 받아들이도록 세상을 바꾸는 비용이다.

[松田悠玄＠独り起業22年目 @ytk_matsuda]

サム・アルトマン「オレの予想、だいぶ間違ってたわ。AI開発しても全然、世の中変わらんし、100兆円の支払い義務になるわ、最近は、訴訟されまくりだし。正直、詰んだかもしれん」

「GPT-4を出せば一瞬で世界が激変すると思ってたが、完全に俺の間違いだった」――OpenAIトップが明かした「AIが社会を激変させられない最大の壁」

「『AIが今すぐすべての仕事を奪って世界を塗り替える！』と煽り散らかしてきた張本人が、まさかの白旗宣言」 OpenAIのボス、サム・アルトマンがポッドキャストで激白した、「テックオタクたちが思い知らされた冷酷な現実」がコレ👇

・「GPT-4が出れば、すぐにソフトウェア業界がひっくり返ると思ってた」 あれほどの破壊的な知能を世に放てば、瞬く間に古いビジネスモデルが崩壊し、新しい世界に置き換わるはずだと信じ込んでいた。だが現実は違った。アルトマン本人が「社会が変わるスピードの予測を完全に外していた」と素直に敗北宣言。

・社会と経済の「強烈すぎる慣性（惰性）」を舐めていた
どれだけ異次元のAIが登場しようが、世の中の人間は��日と同じやり方で仕事を続け、いつもと同じ会社から物を買い続ける。人間社会は、技術オタクが思うほど身軽にも合理的にも動いてくれない。

・「人間の行動を変えること」は、AIを作るより100倍ムズい
「便利で凄いツールを作れば、みんなすぐに乗り換えるはずだ」――これこそがテックギーク（技術バカ）の最大の勘違い。染み付いた人間の習慣や古い組織のルールを変えさせるのは、途方もなく難易度が高い作業だった。

・技術は人類史上最強、でも「人間側」が追いつかない
AIそのものは人類が発明した中で最もヤバい技術であることに変わりはない。だが、それを受け止める社会や経済システムのアップデートには、想像以上に長い年月がかかる。

・要するに、「『超絶AIを作れば一瞬で世界がひっくり返る！』と息巻いていた仕���け人本人が、どれだけスゴい技術を叩きつけても『昨日と同じやり方』をダラダラと選び続ける人間のしぶとい惰性に直面し、『技術の進化より、人間の行動パターンを変えさせる方が遥かに無理ゲーだったわ』と白目を剥いている」ということです。

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검증세가 아닌 메타인지세…

출력 내용을 검증할 수준이 되지 않은 상태에서 AI를 사용하다 보니 뒤치다꺼리가 생기는 것이라고 생각합니다. 프롬프트를 개떡같이 작성하고, 나온 결과가 맞는지 틀린지도 판단하지 못한 채 AI 탓을 하게 되는 경우가 많은 것 같아요.

문제를 이해하지 못하면 검증할 수 없는데, 이는 AI의 문제가 아니라 사용하는 사람의 문제에 가깝다고 봅니다. 검증세라기보다는 메타인지세에 가깝다고 생각해요. 내가 무엇을 모르는지 인지하지 못하면 프롬프트도 개떡같아지고, 결과가 맞는지 판단할 기준도 없기 때문이죠.

[냉침차 @piropiroriyusa]

AI가 아낀 시간의 37%를 AI 뒤치다꺼리에 썼다.

이말 너무 공감...

뉴욕타임스의 분석이다. 결과물이 정확하고 안전하며 실제로 쓸 만한지 확인하는 ‘검증세(verification tax)’다. 이온 스토이카(캘리포니아대 교수)는 “문제를 이해하지 못하면 검증할 수 없다”고 말했다. 기업 고위 임원 대상 조사에서는 90%가 고용이나 생산성에 영향이 없었다고 답했다. 토르스텐 슬록(아폴로 수석 이코노미스트)은 “AI의 생산성 효과는 관찰된 사실이 아니라 여전히 전망에 머물러 있다”고 평가했다. 크리스티안 카탈리니(MIT 슬론경영대학원 연구원)는 “유용한 AI는 검증된 AI뿐”이라고 말했다. AI로 AI를 검증하더라도 두 모델이 같은 사각지대를 공유하면 오류를 놓칠 수 있다는 지적이다.
https://t.co/Ja8KLsG6OV

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📢 AI 시대, 아무도 안 만든 '책임 인프라' 사업 아이디어

(※ 상상 속 아이디어입니다. 실제 서비스 아님 ㅎㅎ)

AI 에이전트가 직원을 대체하는 시대, 다들 "얼마나 잘하냐"만 얘기합니다. 근데 진짜 문제는 "사고 나면 누가 책임지냐" 입니다. 🙃

그래서 상상해봤습니다. 보험 에이전트 + 책임 에이전트, 책임 풀스택 서비스

✔️ 일은 AI 에이전트가
✔️ 과실 판단과 보상은 보험 에이전트가
✔️ 전체 책임 총괄은 책임 에이전트가

사고 나면?

1️⃣ 보험 에이전트가 사고 로그를 분석해서
2️⃣ "A 에이전트 과실 70%, B 에이전트 30%" 식으로 과실 비율 판정
3️⃣ 비율대로 보상금 산정 및 지급
4️⃣ 책임 에이전트가 전 과정을 총괄하며 최종 책임까지 짊어집니다

네, 자동차 사고 과실 비율 판정을 AI 에이전트 세계에 가져온 겁니다. 🚗��
그리고 이 책임 에이전트, 총괄만 하고 빠지지 않습니다. 보험 에이전트의 판정이 틀렸을 땐 책임 에이전트가 대신 책임집니다. (오판 시 ��심사 + 재발 방지 보고서 + 깊은 사과 3종 세트)

사람은 책임을 지지않고 퇴근. 😎

물론 전부 제 상상입니다. 근데 몇 년 뒤엔 진짜 나올 것 같지 않나요? 👀

#AI #AI책임 #책임에이전트 #보험에이전트 #과실비율 #상상력 #사업아이디어 #직장인공감 #AI트렌드 #상상뻥

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지금은 Y2K 시절의 세기말 감성이 다시 돌아온 듯한 분위기다.

이번에는 AI의 폭발적인 성장이 불러온 'AI발 멸망론'이 그 자리를 대신하고 있다. 어쩌면 한바탕 해프닝으로 끝날 수도 있다.
하지만 Y2K와는 결정적으로 다른 점이 있다.
Y2K에는 2000년 1월 1일 0시라는 분명한 날짜가 있었다.
그날이 지나면 '터졌다' 혹은 '아무 일 없었다'로 결��이 났다.
불안에도 끝이 있었던 셈이다.

반면 AI에는 기준이 되는 날짜도, 끝을 선언해 줄 순간도 없다.
기술은 지금도 멈추지 않고 나아가고 있고,
이 불안이 해소될지 현실이 될지는 누구도 단정하지 못한다.

그리고 한 가지는 분명하다.
이 질주에 브레이크를 밟을 생각이 있는 사람은 아무도 없다는 것.
Y2K 때는 모두가 위험을 막기 위해 달려갔다.
이번에는 모두가 더 빨리 달리기 위해 서로를 앞지르고 있다.
멈추면 뒤처진다는 믿음이, 멈출 이유를 하나씩 지워가고 있다.
그래서 이번 세기말은 끝나지 않는다.
다만 어디로 가는지 아무도 모르는 채로, 계속될 뿐이다.

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삶이 꿈이라 말하던 이는 떠났고, 그 말을 받아 적은 이는 노래로 남았다.

https://t.co/RoB0vEaGWZ

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@runner4you 그렇죠, 두 종류로 나누면 그 다음이 보이기도 하는데요. 빈칸과 틀린칸으로 가르는 관점이에요 ^^

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📌 올해 읽은 책을 지금 설명할 수 있는가 ~반론

책을 펴지 않고, 지난달에 읽은 책 한 권을 지금 설명해 볼 수 있는가? 막히는 그 자리는 읽기 전부터 몰랐던 곳인가, 읽고 나서 안다고 착각한 곳인가?

1) 많이 읽는 것은 틀린 게 아니다. 그러나 나는 도서관이 한산한 것보다, 무슨 책을 봤고 그 안에 무슨 말이 있었는지 설명해 주는 사람이 사라진 것이 더 걸린다.

2) 심리학에는 설명 깊이의 착각이라는 이름이 붙은 현상이 있다. 사람은 자기가 무엇을 이해했는지 과대평가하고, 그 자신감은 남에게 설명해 보라고 하는 순간 무너진다.

3) 그래서 나는 책을 덮은 자리에 종이 한 장을 끼운다. 이 기록의 이름은 반론 책갈피다. 첫째 줄에 이 책이 내게 팔려는 주장을 쓰고, 둘째 줄에 그 주장이 틀리는 조건을 쓰고, 셋째 줄에 내가 직접 본 장면 하나를 쓴다.

4) 책갈피는 다 읽은 뒤가 아니라 덮은 직후에 쓴다. 페이지를 다시 펴면 저자의 문장이 내 문장을 대신 써 주기 때문이다. 그리고 그 종이를 책에 그대로 끼워 두는데, 다음에 그 책을 펼 때 저자의 서문보다 내 반론이 먼저 보이기 때문이다.

5) 이 종이가 없으면 읽은 권수는 늘고 설명할 수 있는 책은 늘지 않다가, 어느 날 책장 앞에서 "읽었는데, 뭐였지"라고 혼잣말을 하게 된다. 당신이 올해 읽은 책 중에 지금 바로 3분 동안 소개할 수 있는 책은 몇 권인가?

결국 독서력은 읽은 권수가 아니라, 덮고 나서 반박할 수 있는 권수다.

📖 설명 깊이의 착각이란 어떤 것을 안다고 느끼다가, 직접 설명해 보라고 ���면 그 자신감이 급격히 떨어지는 현상이다. 지퍼를 매일 쓰면서도 지퍼가 어떻게 잠기는지 그려 보라면 손이 멈추는 것과 같다. 매끄럽게 읽혔다는 감각과 이해했다는 사실은 다른 것인데, 착각은 그 둘을 붙여 놓는다.

반론 책갈피는 독서 속도를 떨군다. 세 줄을 쓰려고 멈추면 흐름이 끊기고, 재미로 읽는 소설에는 쓸 데가 없고, 반박할 거리가 없는 좋은 책 앞에서는 억지로 트집을 잡게 된다. 장점은 설명할 수 있게 남는다는 한 가지이고, 단점은 느리고 흐름을 끊고 억지를 부르는 여러 가지다. 그래서 모든 책에 쓰지 않고, 남에게 소개할 일이 있을 것 같은 책에만 쓰면 충분하다.

#메타인지 #반론책갈피 #설명깊이착각 #독서법 #책갈피

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@bitbitebyte 한 줄 적고 시작하기, 👍

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AI에게 묻기 전, 30초만 멈춰 ���자.

1️⃣ 내 생각을 한 줄로 먼저 적는다 (메타인지)

2️⃣ 모르는 부분만 AI에게 묻는다.

3️⃣ 최종 선택은 내가 한다.

다이슨은 시제품을 5,127개 만든 끝에 청소기를 완성했다. 라이트 형제는 풍동에서 200여 가지 날개 모양을 시험한 데이터로 비행기를 설계했다.

정답을 빌릴수록 불확실함을 견디는 힘은 줄 수 있고, 틀려 본 만큼 나를 믿는 힘은 자란다. 적당한 긴장이 수행을 높인다는 여키스-도슨 법칙처럼, 작은 실패는 성장의 재료가 될 수 있다.

답은 빌려도, 성장은 빌릴 수 없다.

#실패해도괜찮아 #메타인지

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📌 답은 빨리 나오는데 일은 왜 늘 처음부터일까~손판단카드

3초 만에 받은 답이 일주일 뒤엔 왜 하나도 기억나지 않는가, 그 답을 내가 만들었다고 말할 수 있는가?

1) 인공지능이 종이보다 빠르다는 말은 틀린 게 아니다. 그러나 속도는 생산성이 아니고, 생각을 맡기면 일은 빨리 끝나도 내 안에 남는 것이 없다.

2) 독일 사회학자 니클라스 루만은 평생 종이 카드에 자기 말로 생각을 써서 이어 붙이는 카드 상자로 연구했고, 책과 논문을 많이 남긴 사람이다. 읽은 것을 자기 말로 다시 쓰면 이해가 생기고, 그 카드가 쌓이면 다음 생각의 재료가 된다. 생각을 바깥에 넘기는 인지적 오프로딩의 반대편에 서 있는 일이다.

3) 이 기록의 이름은 손판단카드다. 첫째 오늘의 판단 한 줄, 둘째 그렇게 판단한 이유 한 줄, 셋째 이 판단이 틀렸음을 알려줄 신호 한 줄이면 충분하다.

4) 나는 인공지능에게 묻기 전에 커피가 식기 전까지 ��년필로 내 답부터 쓴다. 내 답이 먼저 있어야 남의 답과 견줄 기준이 생기기 때문이다. 카드는 일요일마다 종이로 넘겨 본다. 다시 꺼내 보는 순간 기억이 단단해지기 때문이다.

5) 이 카드가 없으면 석 달 뒤 "내가 왜 이렇게 정했지" 하며 같은 고민을 처음부터 다시 치른다. 여러분은 어떤 판단의 이유를 지금 머릿속에만 두고 있는가?

결국 생산성은 빠른 답이 아니라 남는 판단이다.

📖 인지적 오프로딩이란 머릿속에서 해야 할 생각을 외부 도구에 넘기는 현상이다. 약속 시간을 외우지 않고 달력에 맡기는 것과 같다.

장점은 머리를 비워 작업기억에 여유가 생긴다는 점이다. 단점은 넘긴 만큼 스스로 떠올리는 연습이 줄고, 이해가 얕아지고, 도구 없이는 판단의 이유를 설명하기 어려워진다는 점이다. 장점은 한 가지이고, 단점은 여러 가지다. 그래서 맡길수록 편해지는 만큼 내 판단력은 빈다.

#메타인지 #손판단카드 #인지적오프로딩 #카드상자 #아날로그생산성

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📌 열심히 적었는데 설명은 못 하겠을 때 꺼내 쓰는 ~다시쓰기

다 적어 놨는데 왜 설명하라면 입이 막히는가? 노트가 이해를 대신해 준 적이 있었던가?

1) 암기가 목적이라면 많이 빨리 적는 쪽이 유리하다는 말은 틀린 게 아니다. 그러나 목적이 이해라면 기록의 값은 옮긴 양이 아니라 바꾼 정도로 정해지고, ���아 적기만 하는 기록은 이해가 아니라 복사다.

2) 미국 프린스턴대 심리학자 팸 뮬러가 동료와 한 강의 필기 실험에서 키보드로 적은 사람들은 들리는 말을 거의 그대로 옮겼다. 옮기느라 바쁘면 내 말로 바꿀 틈이 없고, 그 결과는 개념을 묻는 문제의 낮은 성적으로 나타났다. 이 바꾸는 과정에 붙은 이름이 자기설명 효과다.

3) 이 기록의 이름은 내 말로 다시 쓰기다. 첫째, 손으로 한 장 안에 줄여 적고 모르는 곳에 물음표를 치고, 둘째, 하루쯤 뒤 노트를 덮고 남에게 설명하듯 내 말로 타이핑하고, 셋째, 맨 위에 "그러니까 결국 이것이다"라는 한 줄을 붙이면 충분하다.

4) 나는 손메모를 한 장으로 한정한다, 종이가 작으면 중요한 것만 골라야 하기 때문이다. 타이핑은 노트를 덮고 시작한다, 막히는 곳이 내가 이해하지 못한 곳이기 때문이다.

5) 받아 적기만 ��� 파일은 열어 봐도 내가 무엇을 이해했는지 알 수 없고, 그 값은 설명해야 하는 순간에 한꺼번에 치른다. 그때 이렇게 말하게 된다. "분명 정리해 뒀는데 왜 설명이 안 되지." 여러분은 어떤 내용을 지금 옮겨 적기만 한 채 이해했다고 믿고 있는가?

결국 좋은 기록은 ���마나 많이 옮겼느냐가 아니라 얼마나 내 말로 바꿨느냐다.

📖 자기설명 효과란 배운 내용을 스스로 설명해 보며 익힌 사람이 읽기만 한 사람보다 더 깊이 이해하는 현상이다. 교과서를 한 번 더 읽는 것보다 친구에게 가르치다 막히는 곳을 발견하는 것과 같다. 손으로 줄이고 내 말로 다시 쓰는 일은 모두 스스로 설명하는 일이다.

장점은 이해가 깊어진다는 한 가지이고, 단점은 여러 가지다. 시간이 더 들고, 내 설명이 틀려도 말끔한 문장이 되면 맞는 것처럼 느껴지며, 설명했다는 기분이 이해했다는 착각을 만들기도 한다. 깊어지는 대가가 착각의 위험이라는 점에서 단점이 더 무겁다.

#메타인지 #내말로다시쓰기 #자기설명효과 #손글씨 #타이핑 #이해

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📌 20만원짜리 키보드 앞에서 망설인 적이 있다면~한계효용

1만원 마우스와 20만원 마우스는 정말 다를까, 부품이 다른 걸까, 그 차이를 내 손이 느끼기는 할까?

1) 비싼 제품이 대체로 더 낫다는 말은 틀린 게 아니다. 그러나 사양표의 차이와 내 손의 차이는 다른 이야기이고, 문제는 내가 무엇이 불편한지도 모른 채 가격부터 ���고 고른다는 데 있다.

2) 부품은 실제로 다르다. 스위치와 키캡 소재, 하우징, 센서, 무선 연결이 올라가고 값의 일부는 소량 생산과 디자인과 사후 서비스로 간다. 독일 경제학자 고센은 같은 것을 거듭 얻을수록 추가 만족이 줄어든다는 한계효용 체감을 정리했는데, 입문 제품에서 한 단계 올라갈 때는 체감이 크지만 그 위로는 값이 훨씬 빨리 오르고 체감은 조금씩만 는다.

3) 이 기록의 이름은 세 줄 메모다. 첫째, 지금 쓰는 물건에서 가장 거슬리는 한 가지, 둘째, 그것을 지워 줄 사양 하나, 셋째, 그 사양이 없을 때 감수할 불편이며, 이 세 줄이면 충분하다.

4) 나는 장바구니에 담기 전에 세 줄을 포스트잇에 손으로 적는데, 쓰다 보면 막연한 아쉬움이 문장이 되기 때문이다. 그리고 한 단계 아래 가격대를 일주일 써 보고 결정하는데, 손 크기와 습관은 사양표에 없고 써 봐야 드러나기 때문이다.

5) 이 메모가 없으면 쓰지 않는 기능에 값을 치르고 서랍에 넣어 두는 일을 되풀이하고, 그때마다 같은 말을 하게 된다. "그때 뭐가 불편한지 적어 둘 걸." 여러분은 어떤 구매의 이유를 지금 머릿속에만 두고 있는가?

결국 좋은 물건은 비싼 물건이 아니라 내 불편을 지워 주는 물건이다.

📖 한계효용 체감이란 같은 것을 하나씩 더 얻을수록 추가로 느끼는 만족이 점점 줄어드는 현상이다. 배고플 때 첫 조각은 맛있지만 다섯 번째 조각은 덜 맛있는 것과 같다.

이 개념의 장점은 어디쯤에서 돈 쓰기를 멈춰도 되는지 가늠하게 해 준다는 한 가지다. 반면 단점은 여러 가지다. 만족을 숫자로 잴 수 없고, 손 크기나 하루 사용 시간 같은 개인차를 지우며, 내구성이나 마감처럼 오래 써야 보이는 가치를 놓치게 하고, 전문 용도에서는 마지막 한 단계가 곧 필요일 수 있다는 점을 가린다. 장점은 한 가지이고 단점은 여러 가지이니, 이 개념은 판단의 출발점일 뿐 답이 되지 못한다.

#메타인지 #세줄메모 #한계효용체감 #키보드 #마우스 #가성비

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📌 월요일 계획은 줄줄 세우면서 지난주 판단의 이유는 잊은 사람의 ~복기

일을 15분 더 한 사람과 그 15분에 배운 점을 적은 사람 중 시험에서 이긴 쪽은 누구였을까. 그런데 우리는 일요일 밤의 그 15분을 월요일 계획에만 쓰고 있지 않���가.

1. 월요일 준비는 틀린 게 아니다. 그러나 복기 없는 계획은 달력만 새것이고 실수는 중고인 채로 한 주를 시작한다.

2. 현재 이탈리아 보코니 대학교 전략학 교수인 지아다 디 스테파노 연구팀은 인도 방갈로르의 한 업무 위탁 회사 콜센터에서 신입 훈련생을 세 집단으로 나눠 실험했다. 한 집단은 훈련 6일째부터 16일째까지 하루의 마지막 15분에 그날 배운 것을 적었고, 대조 집단은 그 시간에 계속 일했다. 최종 훈련 시험에서 적은 집단이 일을 더 한 대조 집단보다 22.8퍼센트 높은 성과를 냈다.

3. 이 기록의 이름은 세 줄 복기다. 첫째 잘 먹힌 판단과 그 이유, 둘째 이유 없이 한 행동, 셋째 월요일에 바꿀 한 가지면 충분하다. 연구는 하루 15분이었고 나는 이를 일주일 단위로 옮겼으니 그 부분은 내 추론이며, 둘째 줄은 "회의에서 이유 없이 입을 닫았다" 한 문장이면 된다.

4. 나는 판단한 날 포스트잇에 이유를 한 줄 남기는데, 일주일 뒤의 나는 결과만 기억하고 이유는 지우기 때문이다. 일요일 저녁 다이어리에 손글씨로 세 줄을 쓴 뒤에야 월요일 계획을 쓰니, ���으로 쓰면 비어 있는 이유가 눈에 보이는 까닭이다.

5. 이유를 적지 않은 판단은 다음 주에 같은 값을 다시 치르고, 나는 같은 실수 앞에서 "지난주에도 이랬는데, 그때 이유를 적어 둘걸" 하고 말하게 된다. 여러분은 어떤 판단의 이유를 지금 머릿속에만 두고 있지 않은가?

결국 일요일은 월요일을 짜는 날이 아니라 지난주에서 월요일의 근거를 캐 오는 날이다.

📖 사후 검토란 미국 육군이 1970년대에 훈련 직후 쓰기 시작한, 하려던 일과 실제로 일어난 일과 그 차이의 이유와 다음에 할 일을 차례로 묻는 현상이다. 축구 경기가 끝난 직후 영상을 돌려 보며 계획과 실제의 차이를 짚는 것과 같다. 내 세 줄은 이 네 질문을 한 주의 판단에 맞춰 줄인 것이다.

사후 검토식 복기는 같은 실수를 줄이고 판단의 이유를 남긴다. 반면 시간이 들고, 혼자 하면 자기 평가가 틀릴 수 있으며, 지나치면 반성이 아니라 자책이 된다. 장점은 실수가 줄어든다는 한 가지이고, 단점은 비용과 착각과 자책이라는 여러 가지다. 그래서 세 줄로 끝내는 쪽이 낫다.

https://t.co/vYxaHkf20f

#사후검토 #세줄복기 #일요일루틴 #손글씨다이어리 #복기