파도바람소리

[파도바람소리 @padobalamsoli]

세상은 거대한 ORE같다

[GPTaku @GPTaku]

아직도 클코쓰면서
LLM wiki가 뭐냐?? 이거 어떻게 하냐??

스레드에 글올리는 사람들 있어서
LLM wiki 스타터 만들어서 올렸다

사용법이나 그런거 넣어놨으니 클코에 물어보고
어차피 이게 모두에게 정답은 아니고 사용하면서
고도화와 개인화는 하면서 써야함

그냥 지피타쿠라는 사람은 이렇게 쓰는구나?
이렇게 생각하면 될거 같음

문서 많아진다 싶으면 Vector DB도 붙여보고
인덱스 레이어도 나눠봐야하고 손 많이간다 이거

[Amto @XAMTO_AI]

有人把交易公司的底层架构整个端出来了，GitHub上直接飙到8w+ stars，这数字离谱。

说白了，这就是给你白嫖了一整支AI金融分析师天团：

1️⃣ 多个AI团队并行干活，分析师啃财报、盯全球突发事件
2️⃣ 研究员多空互怼，左右手互搏吵架
3️⃣ 交易员拍板出决策，风控最后兜底
以前华尔街靠信息差和团队配置筑起的护城河，现在正被开源一铲一铲填平。普通人手里的牌，真的越来越多了。
https://t.co/vieB8im0VB

[LinearUncle @LinearUncle]

推荐这篇文章
《斯坦福STORM方法：如何让Claude在几分钟内像博士一样做研究》

这篇文章介绍的斯坦福 STORM 方法，是一种能让你在几分钟内，利用 Claude 完成相当于博士级研究的提示词框架。其核心在于模拟多角色视角来消除研究盲点。

我建议提取提示词组合做成适合自己的SKILL.md让agent执行,这点原作者没有提到。

[Amto @XAMTO_AI]

20分钟捅出一篇能投顶刊的论文，这事儿现在真不是吹牛批。

🔗 https://t.co/OdlaYkpSM4

以前做实证有多熬人你们心里都有数：选题、扒文献、洗数据、因果识别、稳健性检验、画表、写正文，一套流程干下来俩仨月就没了，还得防着referee挑刺、防着期刊反AI，博士生直接被卷到抑郁边缘。

现在斯坦福REAP联手copaper把这套东西给开源了，23000+个专业Agent技能，横扫经济、政治、社会、心理等8大社科领域，顶尖研究员的方法论全被打包成能直接调的Skill，从选题到投稿一气呵成全自动。

🔗 https://t.co/Dy1pebpzza

卷王时代，趁手工具不在身边，是真的会被淘汰出局。

[져니의빚갚아야지 @07yeonnie07]

두 번 전 재산 날렸지만 시드 5천으로 순자산 6.5억 만들고 지금 월배당 200만 받는 중인 아기엄마

더 충격적인 건
대박 종목 잡은 게 아님
오히려 반대였음
“다시는 안 망하는 구조”를 만든 거였음

40대 파이어족 인터뷰 봤는데
포트폴리오가 생각보다 현실적이라 정리함

1. 어떻게 망했냐

첫 번째는 전 배우자 사업 실패
아파트 한 채값 날리고 이혼
두 번째는 권유받은 개별주
700만 원 넣었는데 한 달 만에 상장폐지
그냥 0 됨

두 번 다 바닥 찍고 깨달은 게 있음
“수익률보다 매달 현금 들어오는 구조가 먼저다”

2. 현재 자산 구조

순자산 6.5억
부채 0
포트폴리오는 이렇게 짬

배당주 40%
커버드콜 40%
성장주 10%

비트코인 + 달러 현금 일부

핵심은 간단함

한 방 노리는 구조가 아니라
매달 현금 나오고
한 종목 망해도 같이 안 죽는 구조임

3. 실제로 들고 있는 것들
미국 배당 ETF
→ SCHD 8천만 원

한국 배당 ETF
→ 고배당 ETF 7천만 원

성장주
→ S&P500 추종 ETF
→ 한국형 + 미국 직투
주식만 약 4.5억
미국이랑 한국 거의 반반
개별주 없음
화려한 종목픽 없음
대박 테마주 없음
근데 월배당 200만 나옴

4. 커버드콜을 넣은 이유

커버드콜은
주가가 크게 오를 때 먹는 수익 일부를 포기하는 대신
매달 현금흐름을 많이 받는 ETF임
즉, 목적이 다름
성장주 = 자산 불리기
커버드콜 = 월 현금 만들기

이 사람은 이미 두 번 무너져봤기 때문에
수익률보다 멘탈 유지가 더 중요했던 거임

매달 돈이 들어오면
하락장에서도 덜 흔들림

5. 세금까지 계산함

배당을 많이 받아도 문제가 있음
연 금융소득 2천만 원 넘으면
금융소득종합과세 대상이 될 수 있음

그래서 한국 커버드콜 비중을 활용함
월 250만 원 받아도
세금상 잡히는 금액을 줄이는 구조로 설계한 거임
그냥 배당 많이 받는 게 아니라
세후 현금흐름까지 본 거

이게 진짜 디테일임

6. 개별주를 버린 이유

이 말이 제일 현실적이었음
개별주는 회사 하나 망하면 0이 됨
ETF는 안에 100개, 500개씩 들어 있어서
하나 망해도 계좌가 0이 되진 않음
상장폐지 맞아본 사람이라
이걸 뼈로 아는 거임

개별주 한 방보다
ETF 분산이 훨씬 덜 섹시하지만
살아남을 확률은 훨씬 높음

결론

이 사람의 핵심은
수익률이 아니라 생존 구조였음
정리하면 이거임
개별주 몰빵 안 함

ETF로 0 될 가능성 줄임

배당주로 기본 현금흐름 만듦
커버드콜로 월배당 강화함

성장주는 10%만 가져감
세금까지 계산해서 설계함

나는 그동안
“뭐 사면 많이 오를까?”만 봤는데
이 사람은 질문 자체가 달랐음

“어떻게 하면 다시는 무너지지 않을까?”

큰돈 버는 것보다
안 망하는 판을 먼저 짜는 것

이게 진짜 자산가 마인드였음.

[Josh Kim @joshpdletter]

AI 네이티브 기업 만드는 순서는 우선 '맥락'을 쌓는 데서 출발한다.

도구는 헤르메스를 쓰던, 오픈클로를 쓰던, 클로드를 쓰던 상관없다.

1. 우선 맥락, 즉 회사의 회의록이나 의사결정 문서, 오늘 할일/완수한 일 등을 사람이 계속 데이터로 밀어넣는 행동부터 해야 한다.

2. 회의록를 데이터로 쌓는 것부터 한다. 노션이든, 플라우드노트든, 일반 녹음이든 자동을오 회의록이 매일 md나 기타 내용으로 적재될 수 있도록 처리한다.

3. 사내의 업무기록일지와 회사 홈페이지 등을 활용해 전체 회사 도표와 업무 등 SOP와 SSOT 초안을 만드는 것이 중요하다. 그 초안을 만들고 매일 회의록이나 업무 일지 통해 자동 갱신하도록 크론잡을 돌린다.

4. 매일 회의록과 데이터가 적재되고, SOP가 갱신되려면 1일 1~2회 크론잡을 헤르메스가 돌리던가, 오픈클로가 돌리던가 해야 한다. 슬랙 내부의 대화록 통해서 수집하도록 한다.

5. 문제는 이 쌓이는 구조 자체를 만든다는 것 자체가 챌린지다. 회의록 폴더를 매일 새로 생성시키고 쌓게끔 AI에게 지시해야 하고, 그걸 사람이 원할 때 들여다볼 수 있도록 옵시디언 vault로 열어서 쉽게 파악하게끔 하는 후행 작업이 필요하다.

6. 또한, SOP와 SSOT를 매일 자동 갱신하면서 결국 이후 조직의 구성원들에게 체감될 수 있을만한 결과물, 아티팩트를 체감시켜주는 것도 필요하다. 리더만 이걸 체감했고 인프라를 깔았다 한들, 모든 구성원의 체감되는 공감대가 없으면 AI 네이티브 기업은 꿈과 같은 이야기다.

7. 따라서 스스로 헤르메스가 매일 하는 일들이 직원들에게 '놀라움'을 줄 수 있도록 매일 AI가 직원들에게 태스크를 제시하게 하고, 그걸 자동화할 수 있도록 가이드해주는 작업들이 필요하다. 그것은 결국 리더의 몫이다.

8. 'AI 요금제 구독시켜줘도 안써요'는 당연하다. 왜냐면 리더가 미리 보여주지 못했기 때문이다.

9. 위 내용을 열심히 제작하는 이유는, 잭 도시는 회사가 '하나의 지능'이 될 수 있다고 믿고 사람이 없이도 AI가 훨씬 더 많은 일들을 대체할 수 있는 구조로 나아갈 수 있다고 이야기 했기 때문이다. (실제로 그는 4천명을 감원했다.)

10. Y컴비네이터가 최근 제시한 여러 AI네이티브기업 만들기 영상들을 통해서도 계속 배우고 있는데, 정말 유용하다. 다만 그들은 how를 알려주기보다는 what을 제시하는 데 가까우며, 이를 실제로 실천하는 한국 기업도 잘 없다는 사실을 발견했다.

이러한 고민의 결과를 영상으로 찍었다(1편) : https://t.co/6MYKEiodFs

실험 수기는 계속된다.

[나중에볼정보 @laterinfo_]

고시 3관왕이 알려주는 독서법

1. 아무 때나 읽지 말 것

배우고 싶은 분야가 생겼거나, 지금 고민 중인 문제가 있을 때 책을 펼쳐야 함. 필요한 게 있을 때 읽는 책만 뇌에 남음. 그냥 괜찮아 보여서 산 책은 시간 낭비가 될 확률이 높음.

2. 손을 움직이면서 읽을 것

펜 들고 밑줄 치고, 메모하고, 낙서하면서 읽어야 함. 오감을 쓸수록 뇌가 활성화됨. 책이 더러워질수록 한 번 읽은 효과가 세 번 읽은 것을 넘음.

3. 읽은 걸 콘텐츠로 만들 것

블로그든 인스타든 어디든 좋음. 책 내용을 정리해서 올리는 순간, 지식이 나만의 것으로 전환됨. 그냥 읽고 덮은 사람은 1%도 안 남지만, 정리해서 쌓아둔 사람은 90% 이상을 가져감.

4. 정독 강박을 버릴 것

처음부터 끝까지 꼼꼼히 읽어야 한다는 생각이 독서를 멈추게 만듦. 가볍게 훑으면서 자극 주는 부분만 체크하면 충분함. 30분씩 끊어 읽고, 안 맞는 책은 과감히 버리고 더 쉬운 책으로 갈아타는 게 현명함.

책을 많이 읽는 게 목표가 아님. 한 권을 읽더라도 손으로 잡고, 정리하고, 내 언어로 바꿔서 내보내는 과정을 거쳐야 진짜 내 것이 됨.

[Angina Pectoris @yeoulabba]

https://t.co/7eem6wvIAa

[AI 카페인 ☕️ @AI_Caffeine]

이 플러그인 하나만 붙여도
Claude Code 체감이 진짜 확 달라질 수 있음.

Anthropic이 조용히 공개한
claude-code-setup이라는 공식 플러그인인데,
이걸 쓰면 그냥 “그럭저럭 쓸 만한 Claude Code”가 아니라
훨씬 제대로 된 AI 개발 환경처럼 바뀌는 느낌임 👀

이 플러그인이 해주는 건 꽤 명확함.

프로젝트를 스캔한 뒤에
아래 같은 구성을 추천해줌:
· Hooks
· Skills
· MCP 서버
· Subagents
· 자동화 흐름

그리고 끝이 아니라
이걸 하나씩 직접 깔고 연결할 수 있게
단계별로 세팅까지 안내해줌.

솔직히 아직도 많은 사람들이
거의 오리지널 Claude Code 상태로만 쓰고 있는데,
그래서 사용감이 산만하고
효율성이 애매하다고 느끼는 경우가 많아 보임.

근데 Claude Code의 진짜 힘은
모델 자체보다
주변 생태계를 어떻게 붙여서 쓰느냐에서 훨씬 크게 갈리는 듯.

설치 명령어는 이거임:
/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official

이건 나중에 찾으려면 은근 귀찮을 수 있어서
일단 저장해두는 걸 추천함.

#AI #AICaffeine #Claudecode #Anthropic

[감자 @nowlovepan]

챗GPT 상위 0.1%만 아는 사용법

사실 챗GPT를 잘 쓰는 사람은
질문을 잘하는 사람이 아님

일을 맡기는 방식이 다름

대부분은 이렇게 씀

“블로그 글 써줘”
“요약해줘”
“아이디어 줘”
“대본 만들어줘”

근데 이렇게 쓰면 결과물이 뻔하게 나올 수밖에 없음

진짜 잘 쓰는 사람은
챗GPT를 검색창처럼 쓰지 않고
내 작업을 계속 같이하는 팀원처럼 세팅함

1. 프로젝트를 나눠서 쓴다

글쓰기용
유튜브용
사업 아이디어용
투자 공부용
자동화용

이렇게 목적별로 프로젝트를 나눠둠

그러면 매번 처음부터 설명할 필요가 줄어듦

이 프로젝트에서는 어떤 톤으로 말할지
어떤 자료를 참고할지
어떤 결과물을 만들어야 하는지

이런 맥락이 쌓이기 때문임

2. 커스텀 지침을 제대로 쓴다

대부분은 커스텀 지침을 비워둠

근데 여기에 내 일하는 방식을 넣어두면
답변 퀄리티가 꽤 달라짐

예를 들면

나는 짧고 강한 문장을 좋아함
반복되는 결론을 싫어함
초보자도 이해할 수 있게 설명해줘
답변은 바로 복사해서 쓸 수 있게 줘
불확실한 내용은 확실하다고 말하지 마

이런 식으로 넣어두는 것임

3. 바로 답변하지 말고 먼저 질문하게 만든다

이게 생각보다 중요함

챗GPT가 결과물을 못 만드는 이유는
능력이 부족해서가 아니라
내가 정보를 너무 적게 줬기 때문일 때가 많음

그래서 이렇게 시키면 좋음

“바로 답하지 말고,
이 작업을 잘하려면 나에게 먼저 물어봐야 할 질문 5개를 해줘”

이 한 문장만 넣어도
결과물이 훨씬 덜 뻔해짐

4. 초안에서 끝내지 않는다

상위 사용자는 첫 답변을 최종본으로 안 씀

초안
비판
수정
비교
최종본

이 과정을 돌림

예를 들면 이렇게 말함

“방금 답변의 약한 부분을 5개 지적해줘”
“독자가 중간에 이탈할 부분을 찾아줘”
“더 강한 훅으로 다시 써줘”
“내 말투에 맞게 덜 AI스럽게 고쳐줘”

챗GPT는 한 번에 완벽한 답을 주는 도구가 아니라
계속 고치면서 좋아지는 도구에 가까움

5. 기억시킬 것과 지울 것을 구분한다

챗GPT는 내가 자주 하는 작업 방식이나 선호를 기억하게 만들 수 있음

내 말투
내 콘텐츠 주제
내가 싫어하는 표현
자주 쓰는 글 구조
내가 운영하는 계정 방향

이런 건 기억시키면 좋음

반대로 민감한 개인정보나
나중에 답변에 섞이면 안 되는 내용은 남기지 않는 게 좋음

잘 쓰는 사람은 AI에게 많이 맡기는 게 아니라
무엇을 기억하게 할지까지 관리함

6. 프롬프트보다 작업 흐름을 만든다

이제는 “좋은 프롬프트 하나”보다
반복 가능한 작업 흐름이 더 중요함

예를 들면 글을 쓸 때도

자료 요약
핵심 추출
훅 10개 생성
초안 작성
AI 티 제거
내 말투로 수정
최종본 압축

이 순서로 계속 쓰는 것임

이렇게 하면 매번 새로 고민하지 않아도 됨

AI를 잘 쓰는 사람은
기능을 많이 아는 사람이 아니라
자기 일을 반복 가능한 구조로 바꾸는 사람임

결국 차이는 여기서 남

누구는 챗GPT에게 질문만 하고
누군가는 챗GPT에게 일을 맡길 시스템을 만듬

이 차이가 쌓이면
하루 작업량이 완전히 달라질 수밖에 없음

[한고. @hangosister]

예전엔 사람을 좋아하게 되면
그 사람의 취향이 가장 궁금했음.

무슨 음악 듣는지.
어떤 영화 좋아하는지.
인스타에는 뭘 올리는지.
카페 가면 뭘 시키는지.

그런 걸 하나씩 알아가는 게 재밌었음.

근데 나이 먹고 연애 몇 번 해보니까
취향은 생각보다 별로 안 중요한 것 같음.

오히려 진짜 중요한 건 겉으로는
절대 안 보이는 것들이었음.

퇴근하고 집에 오면 바로 씻는 사람인지.
주말에 알람 없이도 일찍 일어나는 사람인지.
택배 상자를 며칠 동안 안 버리는 사람인지.

설거지를 바로 하는 사람인지.
빨래를 모아서 하는 사람인지.
아프면 병원 가는 사람인지.
아픈데 버티는 사람인지.

돈을 아끼는 사람인지.
돈을 쓰는 기준이 있는 사람인지.

생각해보면 사람을 좋아하게 만드는 건
취향인데 사람을 계속 좋아하게 만드는 건
생활인 것 같음.

예쁜 카페를 좋아하는 건 중요하지 않았음.

근데 카페 들어가서 직원한테
어떻게 말하는지는 중요했음.

맛집을 얼마나 아는지는 중요하지 않았음.

근데 식당에서 물 갖다주는 사람한테
어떻게 대하는지는 중요했음.

연애 초반에는 상대가 나를 좋아하는지
궁금했는데 시간이 지나니까

상대가 자기 자신을
어떻게 다루는지가 더 궁금해졌음.

방이 너무 더러우면 왜 그런지.
돈이 없으면 어떻게 행동하는지.
스트레스 받으면 누구를 찾는지.
실수했을 때 사과할 줄 아는지.

생각보다 사람의 대부분은
특별한 순간보다
평범한 화요일 저녁에 드러났음.

여행 가서 찍은 예쁜 사진보다
비 오는 날 우산 하나 들고
편의점 가는 모습에서 더 많이 알게 됐음.

그래서 이제는 누군가를 좋아하게 되면
그 사람이랑 제주도를 갈 수 있을지보다
마트를 갈 수 있을지가 더 궁금함.

제주도는 1년에 몇 번 가지만
마트는 일주일에 두세 번 가니까.

결국 같이 살아간다는 건
특별한 이벤트 몇 번보다
별일 없는 하루 수천 번을
공유하는 일이었던 것 같음.

[Gang @euphoria_707]

저의 온톨로지 시스템은 지금 이 순간에도 진화 중입니다

이정도면 렌더링 깔끔하게 잘 뽑혔죠?
클로드 Fable 5의 마지막 유작입니다 😇

[부업에미친놈 @lalala13580351]

그림 못 그리는 주부가 AI 그림으로
1년에 4억 넘게 벌었다고 함

성장하는 사람들 영상에서 본 사례인데
처음엔 제목이 강해서 과장인가 싶었음

근데 내용을 보니까
그냥 AI 그림 몇 장 뽑아서 돈 번 구조는 아니었음

영상 속 주인공은
인스타툰 계정 멍디를 운영하는 분이고

팔로워는 영상 기준 1.6만 명 정도

근데 홈택스 화면 기준으로
작년 수익이 약 4억 2천에서 4억 3천 정도라고 함

한 달에 최소 3천만 원 이상은 벌었다는 얘기임

더 신기했던 건
본인이 그림을 잘 못 그린다고 계속 말함

실제로 처음부터 그림 실력으로 승부한 게 아니라
AI로 캐릭터를 만들고
그 캐릭터를 인스타툰에 반복해서 쓰는 방식이었음

여섯 개 정도의 캐릭터를 만들어두고
도장처럼 찍어서 콘텐츠를 만드는 구조

이게 꽤 현실적으로 보였음

보통 사람들은 AI 그림 부업이라고 하면
예쁜 그림을 많이 뽑는 걸 생각함

근데 이 사례는 달랐음

돈이 나온 지점은
그림 퀄리티가 아니라 캐릭터였음

캐릭터가 대신 말해주니까
본인이 얼굴을 드러내지 않아도 되고

생활 이야기
공감 콘텐츠
정보성 콘텐츠
돈 되는 주제까지

전부 캐릭터 입으로 풀 수 있음

이게 인스타툰의 장점 같음

얼굴 노출 부담은 줄고
콘텐츠는 계속 쌓임

그리고 잘 만든 캐릭터 하나가 생기면
계정 운영
전자책
강의
펀딩
협업
브랜드 계약

이런 쪽으로 확장될 수 있음

영상에서 인상 깊었던 말은
팔로워가 1만 명이 안 돼도 수익화되는 케이스가 많다는 부분이었음

결국 팔로워 숫자보다
누가 보는 계정인지
무슨 문제를 해결하는 계정인지
무엇을 팔 수 있는 계정인지가 더 중요해 보였음

개인적으로 이 사례에서 배울 점은 이거였음

AI가 그림을 만들어줬지만
AI가 4억을 벌어준 건 아님

돈이 된 건

캐릭터를 잡고
계정 컨셉을 만들고
사람들이 공감할 이야기를 반복하고
처음부터 수익화까지 생각한 구조였음

그림 실력이 없어서 못 한다는 말은
이제 핑계가 조금 약해진 듯함

다만 AI로 그림 몇 장 만든다고
바로 돈이 되는 것도 절대 아님

진짜 중요한 건
내 캐릭터가 누구한테 말을 걸 건지
어떤 이야기를 반복할 건지
나중에 어떤 상품으로 이어질 수 있는지

이걸 먼저 보는 쪽에 가까움

결국 AI 부업은
기술 자랑보다
콘텐츠를 돈 되는 자산으로 바꾸는 감각이 더 중요한 듯함

출처: 유튜브 성장하는 사람들

[Gang @euphoria_707]

드디어 세컨드 브레인을 원하는 수준까지 구현했음 😎

텔레그램에 기사나 생각을 툭 던지면
→ AI가 알아서 분류하고
→ 옵시디언에 정리된 노트로 쌓이고
→ 매주 AI랑 같이 리뷰하며 노트끼리 연결까지 가능

팔란티어의 파운드리 플랫폼을
개인용으로 만들어보고 싶다는 욕구에서 출발함

구축해둔 온톨로지가
쓰기 시점엔 분류를 제약하는 Grounding Context로,
읽기 시점엔 타입된 관계를 따라가는 Ontology-based Graph RAG로 작동하게 만들어 놓음

이걸 구축한 이유는
내 투자든, 비즈니스든, 커리어든
LLM의 확률적 답변에 기대는 것이 아니라

과거 맥락에 기반한 더 정확한 답변과
그로 인해 파생되는
확장된 인사이트를 추구하기 위함임

안드레 카파시의 LLM Wiki는
분류체계까지 LLM에 의존하는 방식이라면
내꺼는 분류체계를 내가 정의한 후에
LLM이 그 위에 구현하는 방식

내가 이걸 만들면서 팔란티어가 20년동안
정말 많이 앞서나갔구나라는걸 많이 느꼈음 😇

한동안 핫했던 RAG, MCP
그리고 하네스 엔지니어링도
팔란티어 플랫폼에 자연스럽게 녹아있다는 사실..

#PLTR #온톨로지

[Wanderer @JAYEL2179]

한국의 문제는 돈으로 해결해야 하는 걸 자꾸 말로 떼우려 한다는거. 그런 시대는 지났음. 돈으로 모든걸 해결해야 함.

[부업에미친놈 @lalala13580351]

AI로 30분만에 홈페이지 만들고 건당 300만원 받는 96년생

돈벌쥐 영상에서 본 사례인데
해볼만 하다는 생각이 들었습니다

96년생인데
아임웹과 AI를 활용해서
기업, 병원, 펜션 홈페이지를 만들어 돈을 번다고 함

영상에서 말한 단가는
평균 200~300만 원

많게는 500만 원 이상도 받고
초보자는 포트폴리오가 없으니
처음엔 50만 원부터 시작해도 된다고 함

더 인상 깊었던 건
단순한 주문 접수형 홈페이지 하나를
30분도 안 걸려 만들고
100만 원 넘게 받은 사례였음

방식은 생각보다 단순함

AI로 업종에 맞는 기획을 짜고
메인 카피, 서브 카피, 메뉴 구성, 컬러까지 뽑음

그다음 아임웹 템플릿에 넣고
고객이 준 사진이나 무료 이미지 사이트 자료를 활용해
홈페이지 형태로 만드는 구조

이 부업이 좋은 이유는
단가가 높다는 점 같음

쇼츠나 블로그는 조회수, 클릭, 광고 단가를 기다려야 하는데
홈페이지 제작은 한 건만 받아도 바로 현금이 큼

영상에서는 첫 달 순수익 260만 원
적게 벌 때 월 400만 원
많게는 월 1천만 원 이상도 벌었다고 함

물론 이걸 보고
“AI가 30분 만에 알아서 300만 원 벌어준다”
이렇게 보면 안 됨

진짜 돈이 붙는 지점은
홈페이지 제작보다 영업에 가까워 보였음

크몽에 상품을 올리고
아임웹 포트폴리오를 쌓고
인스타 릴스로 제작 사례를 보여주고
문의가 들어오면 상담해서 계약으로 바꾸는 것

결국 AI는 제작 시간을 줄여주는 도구고
돈은 고객 문제를 해결해줄 때 나오는 구조임

개인적으로 이 사례가 흥미로운 이유는
AI 부업 중에서도 결과물이 꽤 명확하다는 점임

영상
이미지
전자책은 팔릴지 안 팔릴지 애매한데

홈페이지는 사장님 입장에서
당장 필요한 사람이 있음

병원
펜션
청소업체
소상공인
프리랜서
학원

이런 곳은 여전히 홈페이지나 랜딩페이지가 필요함

AI를 잘 쓰는 사람보다
AI로 결과물을 납품할 수 있는 사람이 돈을 버는 시장 같음

앞으로 AI 부업을 볼 때도
“무슨 AI를 쓰냐”보다

이걸 누구한테 팔 수 있는지
그 사람이 왜 돈을 내야 하는지
납품 후 수정과 상담까지 감당 가능한지

이걸 봐야 알듯 함

이런쪽은 디자인을 잘하는 클로드를 사용하면 누구나
홈페이지를 만들 수 있다고 봄 그리고 초보자라면
단가를 낮게 시작해서 경쟁력을 올리면 될 것 같음

그렇다고 절대 유료강의는 듣지마세요
안들어도 다 할수 있습니다.

출처: 유튜브 돈벌쥐

[BioMan🪙 @ganziboy11]

젠슨황에 이어 일론 머스크도 강조하는 인성

똑똑한데 이기적인 직원들은 대부분

1. 조직 분위기를 망치거나
2. 수 틀리면 바로 나가거나
3. 최악의 경우 회사 약점을 잡고 카운터를 날리기도 함

CEO 입장에서는 리스크 덩어리임

[BUGI @Bugi952]

첫 집 사면서 배운 것들

첫 집을 샀음.
끝나고 복기해보니 제일 후회되는 게 돈이 아니었음.
더 못 깎은 것도, 더 좋은 집을 놓친 것도 아니고.

공부를 더 일찍 안 한 거였음.

웃긴 건 공부를 아예 안 한 게 아니란 거.
세금은 미리 공부해서 낼 게 거의 없게 해놨음.
근데 잔금일 같은 건 "그게 뭐 대수야" 하고 넘겼다가 두고두고 골치였음.

첫 거래라 뭐가 진짜 큰 건지 순서를 몰랐던 거.
커 보이는 건 깊게 파고, 사소해 보이는 건 넘겼는데
정작 그 사소한 게 다 엮여있었음

내가 헛디딘 거 하나씩 복기해봄.

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1. 잔금일을 무심코 넘긴 게 제일 뼈아팠음

계약하다 상대가 "잔금일 좀 미뤄도 되죠?" 하길래
별생각 없이 "네 뭐.." 했음.

근데 이게 내 대출 한도를 깎을 뻔한 거였음.

집 살 때 빌릴 수 있는 돈은 두 개가 정함.

1. LTV - 집값을 보고 정함.
집값의 몇 %까지 빌려주냐는 거. 집값이 그대로면 금리랑은 상관없음.

2. DTI - 내 소득을 보고 정함.
연소득으로 한 해에 갚을 수 있는 원리금이 얼마까지냐는 거.

실제 한도는 이 둘 중에 작은 쪽으로 잘림.

여기서 금리가 끼어듦.
LTV는 집값만 보니까 금리랑 상관없는데, DTI는 금리를 탐.

금리가 오르면 매달 같은 돈을 갚아도 이자로 더 빠지니까
정작 빌릴 수 있는 원금이 쪼그라듦.
DTI 한도가 깎이고, 결국 내 대출이 깎이는 거.

근데 내가 받은 대출은 잔금일이 어느 달이냐로 적용 금리가 갈렸음.
잔금이 한 달 넘어가면 그만큼 오른 금리가 붙는 구조였던 거.
그러니까 잔금일을 무심코 미루면 금리가 한 달치 올라타는 거였음.

가령 금리가 0.3%만 올라도
4억쯤 빌린다 치면 한도가 한 천오백쯤 깎임.
그 천오백은 더 비싼 신용대출로 메워야 하고.

날짜 한 칸이 대출 한도랑 금리를 같이 흔드는 거였는데
그걸 그땐 몰라서 "네 뭐.." 했던 거.

실제로는 6월 금리를 적용받냐, 7월 금리를 적용받냐에 따라
대출 한도가 수천 차이가 나는데 말이지..

그래서 배웠음.
상대가 조건 바꿔달라 하면 그 자리에서 바로 답하면 안 됐음.

은행에 "잔금일 그 달이면 금리 어떻게 되냐" 한 번 물어보고
하루 따져보고 답해도 안 늦었는데.

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2. 금액 분기점을 모르고 들어간 거

이것도 뼈아팠음.

부동산엔 금액 선이 있음. 그 선을 넘으면 규칙이 바뀜.

대표적인 게 6억.
규제지역이 아니어도 6억 이상이면 자금조달계획서를 내야 함.
돈 어디서 났는지 정부에 신고하는 서류임.
요샌 국세청이 6억 이상은 전수로 들여다본다고 함.

근데 이게 정확히 6억부터 걸림. 5억대면 안 냄.
그러니까 그 언저리에선 딱 몇백 차이로 서류 의무가 생겼다 없어졌다 하는 거.

난 이걸 계약할 때 몰랐음.
알았으면 그 선을 의식하고 협상했을 텐데.

미리 아는 게 어렵지도 않았음.
계약 전에 금액이랑 날짜 넣고 검색 한 번 하거나
중개인한테 "이거 걸리는 거 뭐 있냐" 물어보면 다 나옴.
세금은 딱 이렇게 미리 챙겼으면서 분기점은 그걸 안 한 거.

6억 말고도 이런 선은 많음. 취득세 구간이나 양도세 비과세 기준 같은 거.

내 거래가 어디에 걸리는지 미리 알아두면 그게 나중에 협상 카드가 됨.

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3. 내 편 중개인이 따로 있던 건 운이 좋았음

이건 운으로 잘한 거.

한 중개인이 사는 쪽이랑 파는 쪽을 같이 보는 경우가 있음.
양타라고 함.

근데 그러면 그 사람은 거래가 성사돼야 돈을 버니까
내 편이 아니라 딜 성사 편인 거.

난 매수 쪽 중개인이 따로 있었음.
그 사람이 우리 입장에서 서류며 일정이며 다 짚어줬음.

처음이라 내가 못 보는 걸 대신 봐주는 눈이 하나 더 있는 게 컸음.

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결국 복기해서 남은 건 하나임.

손해는 돈이 모자라서가 아니라
뭐가 중요한지 순서를 몰라서 났음.

근데 그 순서는 첫 거래엔 원래 모름.
책으로 메워지는 것도 아니더라.

그래서 다음엔 순서를 바꾸려고.
돈 더 모으기 전에, 거래에 걸리는 것들부터 미리 알아두는 거.
그리고 처음이라 감 없는 건 먼저 해본 사람한테 물어보고.

공부는 당기고, 경험은 빌리고.
그게 이번에 제일 크게 배운 거임..

[Moomini @moomini00]

서울은 이제 주상복합의 시대가 올 것이다.
일본 타워맨션 트렌드를 그대로 따라갈 거라고 생각한다.

1. 사업자 관점에서 500세대씩 지을수 있는 땅이 없다.
진짜 없다. 살만한 곳은..
(본인도 안 살곳 가져오지 말자)

2. 저층부 상가는 점차 없어질거다.
수익률을 맞추기 위한 목적이 컸고, 아파트에서 똔똔
치고 상가에서 남겨먹는게 국룰이었는데,
상가를 최소화한 트리마제st. 아파트가 대세가 될거다.

3. 학교는 강당형 운동장을 가지고 도심으로 들어갈거다.
인구가 적어져서 통폐합되는 영향도 있는데,
지금 신축학교들을 보면 초/중 또는 중/고가 인프라를
같이 쓰는경우가 많다. 한국에서 학교부지때문에 늘
문제가 되는건 국유재산법과 교육청 자산분리때문이다.

여기서 금융위기가 한번 크게 오고 서울 땅값이 떨어져서 외곽 개발보다 도심지 개발이 더 저렴해지는 시점이 오면, 이 움직임은 더 가속화 된다. 도쿄가 그랬다.

[Leaf Meta 🇰🇷 @leafmeta]

📌 “사이 좋은 팀”이 망하는 이유, 구글이 4년간 180개 팀 뒤져서 찾아낸 진짜 팀웍 정리

•심리적 안전감 (Psychological Safety) : 멍청한 질문, 실수 고백, 반대 의견을 내도 불이익이 없다는 팀의 공유된 믿음. 구글 Project Aristotle이 꼽은 팀 성과 요인 1위
•누구(Who)보다 어떻게(How) : 스타 멤버 모은 팀보다, 발언 기회가 고르게 돌아가는 팀이 이김
•안전감 ≠ 편안함 : 하버드 에이미 에드먼슨 교수 왈, 심리적 안전감은 “솔직해도 된다는 허가”지 기준 낮추기가 아님. 높은 기준 & 높은 안전감이 동시에 가야 학습 구간
•나머지 4요소 : 신뢰성(Dependability), 구조와 명확성, 일의 의미, 영향력. 순서대로 우선순위

💬 진짜 팀웍은 회식도 케미도 아니고, “이 팀에서 틀려도 괜찮은가”라는 매우 단순하고 매우 불편한 질문 하나다. 왜냐하면 구글이 수년간 180개 팀을 갈아 분석했을 때 학벌, 성격, 친밀도보다 심리적 안전감이 성과를 가른 1순위 변수였기 때문 (천재 모아놓고 침묵시키면 그냥 비싼 침묵임).

정리하면 1) 갈등 없는 팀이 아니라 갈등을 말할 수 있는 팀이 강하고 2) 리더가 먼저 “나 이거 모르겠는데?“라고 실토하는 게 최고의 투자 & 3) 반면에 안전감만 있고 기준이 없으면 그냥 동호회가 된다.

물론 우리 팀은 예외라고 믿고 싶을 수 있다. 어쩌면 진짜 예외일 수도 있고… 아닐 확률이 더 높지만, 일단 내일 회의에서 막내가 몇 번 입을 여는지만 세어봐도 답 나온다.

(반박 시 여러분 팀 회의록이 맞습니다. 다음 회의 전에 다시 꺼내볼 수 있게 어딘가 박아두면 좋고)

#팀워크 #심리적안전감 #조직문화

🔗 출처 (공식 docs):

•구글이 직접 공개한 원조 연구 가이드 — Google re:Work, Understand team effectiveness: https://t.co/obo6fR9VJk
•용어를 만든 본인(에드먼슨)의 정의와 오해 정리 — HBR, What Is Psychological Safety?: https://t.co/FS6ForJrKw
•5분컷으로 핵심 자료만 모은 큐레이션 — McKinsey Five Fifty, Is it safe?: https://t.co/z0OBtvq6XN