(첫 메시지, 한 단락)
"지금 아래 허깅페이스 데이터셋이 난리야. 이걸로 스타트업 대표들에게 바로 활용할 수 있는 서비스나 앱을 만들어 볼 수 있을까? 최근에 합성패널이나 FGI를 AI로 해보는것들이 이슈가 되고 있는 상황이라. 이번주 수요일에 있는 CEO모임 행사에서 소개해주고 이렇게 쓸 수 있다는걸 보여주고 싶어서 그래."
Crescendo Equity Partners 워크샵
클로드 코워크 실습
사용법
각 단계의 ⓘ 동그라미를 클릭하면 진행 상황이 저장됩니다. 노란 메모창엔 직접 적어두면 다음에 열어도 그대로. 위쪽 실습 / 프롬프팅 노하우 탭으로 자유롭게 오가실 수 있습니다.
PART 0 · 준비물
Claude Cowork 켜기 ⏱ 5분
사전 설치를 못 하셨거나 막히신 분들을 위한 단계입니다. 이미 켜져 있으시면 Part 1로 바로 가시면 됩니다.
단계 0-1
Claude 계정 확인
claude.ai 에 가입. 요금제는 세 가지 — Claude Pro ($20/월) · Max ($100/월) · Max ($200/월). 본 워크샵 실습은 Max $100 으로도 충분합니다 (Opus 토큰 한도 안에서 무리 없이). 평소 헤비 유저시면 $200, 가볍게 시작하시면 Pro $20 도 가능.
왜 Max를 권장하나? 토큰 한도 신경 안 쓰고 Opus 모델을 쓰는 게 결과 품질이 압도적으로 좋습니다.
단계 0-2
Cowork 데스크톱 앱 다운로드 + 설치
아래에서 본인 PC에 맞춰 선택하세요. 선택한 OS만 자세한 안내가 펼쳐집니다.
MAC
- claude.ai/download 접속
- "Mac (Apple Silicon)" 또는 "Mac (Intel)" 다운로드
- .dmg 더블클릭 → Claude 아이콘을 Applications로 드래그
- 실행 시 "개발자를 확인할 수 없음"이 뜨면 시스템 설정 → 개인정보 보호 및 보안 → "그래도 열기"
WINDOWS
- claude.ai/download 접속
- Windows 버전 다운로드 후 ClaudeSetup.exe 실행
- SmartScreen 경고 뜨면 "추가 정보" → "실행"
- 설치 후 .NET이나 추가 컴포넌트 자동 설치되며 한두 번 재시작 가능
주의: 최근 출시된 퀄컴(Snapdragon X) 기반 저전력 노트북은 Cowork 호환 이슈가 있습니다. 인텔/AMD x86 기반 PC에서 동작이 안정적입니다.
📝 설치 중 막힌 부분
단계 0-3
작업 폴더 만들고 권한 주기 (가장 중요!)
C 드라이브 통째로 권한 주지 마세요 — 인덱싱이 너무 오래 걸리고 보안상 위험합니다.
MAC
- Finder에서
~/Documents/Claude새 폴더 생성 (cmd+shift+N) - Cowork에서 "이 폴더를 작업 폴더로 써줘" 입력하거나 폴더 선택 UI에서 지정
WINDOWS
- 탐색기에서
C:\Users\(내이름)\claude새 폴더 생성 - 한글 사용자 이름이면 영문 위치 권장 —
D:\claude\도 OK - Cowork에서 폴더 선택 UI로 지정. 권한 부여 다이얼로그 뜨면 허용
이 단계가 50%입니다. 폴더만 잘 잡혀 있으면 그 다음 실습은 다 흐르듯 갑니다.
📝 내 작업 폴더 위치
단계 0-4
실습 더미 파일 다운로드
오늘 실습에 쓰일 가상 시나리오 파일들. 모두 가상 회사 ㈜시그마플로우(반도체 박막증착장비) 기준으로 준비. 폴더에 다 넣어두세요.
- 회의록-CEO주재-임원회의.txt — Part 1
- B2B영업미팅-녹취록-반도체.txt — Part 2
- Q3-Q4-손익계산서-반도체장비.csv — Part 3 Finance
- NDA-검토용-초안.txt — Part 3 Legal
- B2B-콜드아웃리치-반도체.md — Part 3 Sales
- PM-신제품-피처-아이디어.md — Part 3 Product
- Marketing-고객성공사례-원자료.md — Part 3 Marketing
✓ 체크포인트
실습 환경 준비 끝.
Part 1부터는 한국어로 한 번 던지는 것부터 시작. 따라가시면 됩니다. 아래 프롬프트가 길어 보이는 게 부담스러우시면, 위쪽 [프롬프팅 노하우] 탭에 "실은 이런 프롬프트도 AI랑 같이 만들면 됩니다"라는 내용을 함께 보세요.
PART 1 · 사례 ① — 메인
EASY회의 끝나자마자 — 업무 지시까지 완료 ⏱ 10분
평소 비서/주니어가 한두 시간 들여 회의록 정리하고 업무 지시 메모 만들던 일. 회의 끝난 5분 안에 사장님이 직접.
단계 1-1
상황 — 임원회의 끝났다
가상 시나리오: ㈜시그마플로우 박현수 CEO가 임원회의 90분 마쳤습니다. Q2 매출, 신제품 v3 출시, TSMC 추가 스펙 — 세 가지 안건. 결정 사항 여러 개, 담당자 다섯 명, 마감일 다양함.
녹취 또는 회의록 텍스트 — 오늘은 회의록-CEO주재-임원회의.txt를 사용.
실제 적용: 본인이 주재하시는 회의를 핸드폰 녹음 후, .txt나 .m4a 파일 그대로 Cowork에 던지면 됩니다.
단계 1-2
이 프롬프트를 그대로 던지기
프롬프트 ① · 회의록 → 업무 지시
내가 주재한 임원회의 녹취록(회의록-CEO주재-임원회의.txt)이야. HTML 아티팩트로 다음 5가지를 한 화면에 만들어 줘.
1. 회의 핵심 요약 (3~5줄, 다른 임원에게 그대로 공유 가능한 수준)
2. 결정 사항 표 (무엇을 / 누가 / 언제 / 검증 방법). 미결 안건도 분리 표시.
3. 담당자별 업무 지시 카드 (그대로 메일/메신저로 보낼 수 있게)
4. 다음 회의 의제 초안
5. CEO 본인이 직접 챙겨야 할 것 (빨간색 하이라이트)
톤: 한국 회사 임원 톤. 결정은 단정형, 미결은 "추가 검토 필요".
먼저 한 번 만들고, 추가로 더 넣었으면 하는 게 있는지 나한테 물어봐 (ABA — Ask Before Answer).
💡 마지막 줄 "ABA — Ask Before Answer"가 보이시죠? 이게 김덕진 소장이 평소 쓰는 패턴입니다. 자세한 건 위쪽 [프롬프팅 노하우] 탭에서.
단계 1-3
결과 확인 + 발송 가능한 형태로
1~2분이면 사이드바에 정리된 HTML이 뜹니다. 한국어로 수정 요청만 하면 됩니다:
- "이지혜 CTO 카드 마지막 줄을 더 부드럽게."
- "TSMC 협상 건은 빨간색으로 옮겨, 내가 직접 챙겨야 해."
- "각 카드를 마크다운으로도 추출, 슬랙에 그대로 붙여넣게."
예상 결과
한 화면에 회의 요약 + 결정 사항 표 + 담당자 카드 6명 + 다음 회의 의제 + CEO 직접 챙김 빨간 박스. 임원진에게 슬랙으로 한 번에.
같은 패턴 응용 — 다른 회의 시나리오 4개
V1신제품 기획회의 → PRD 초안
신제품 기획회의 녹취록(첨부)이야. 회의에서 나온 피처 아이디어를 정리하고, RICE 우선순위 + Top 3 PRD 초안을 만들어 줘. 결정된 안건과 미결 안건을 분리해서 표시. ABA로 추가 정보 필요하면 먼저 물어봐.
V21on1 미팅 → 코칭 노트
팀장과 한 1on1 미팅 녹취(첨부)야. 부하의 성장 관심사 + 막혀있는 부분 + 다음 1on1까지 시도해볼 액션을 정리해 줘. 본인이 동의 모호한 부분은 별도 표시.
V3이사회 회의 → 의결사항 보고
이사회 회의 녹취(첨부)야. 의결된 사항·반려된 사항·이월된 사항을 표로 정리하고, 각 이사진에게 보낼 회의 결과 통지문 초안. 정관·의결정족수 위배 사항 있으면 빨간색.
V4영업본부 주간회의 → 딜별 액션
영업본부 주간회의 녹취(첨부). 진행 중 딜 5개 각각의 진척·블록·다음 액션 카드. 위기 딜 빨간색, 결재 임박 골드. 각 영업담당자에게 그대로 보낼 형태로.
같은 패턴으로:
📋 신제품 회의 → PRD 변환
📞 CS 콜 녹취 → 액션 카드
🎓 사내 교육 → 위키 페이지
📊 분기 실적 → IR 메시지
⚖️ 법무 미팅 → 위험 정리
PART 2 · 사례 ② — 메인
MEDIUM고객사 다녀온 차 안에서 — 팔로업까지 끝 ⏱ 15분
B2B 영업 미팅은 끝났을 때부터가 진짜 시작. 누가 뭘 약속했고, 다음 미팅은 언제, 후속 메일은 어떻게 — 보통 한두 시간 들이는 일.
단계 2-1
상황 — 파운드리 고객사 미팅 다녀왔다
시그마플로우 김상훈 CSO가 ASIA-Foundry에 박막장비 v2.5 데모. 2시간 30분 미팅, 가격·납기·옵션 협상 다 들어 있음. 내일까지 정식 견적과 PoC 자료 발송, 다음 주 사장 결재 받아야 합니다.
녹취록은 B2B영업미팅-녹취록-반도체.txt.
단계 2-2
이 프롬프트로 한 번에 다섯 가지 받기
프롬프트 ② · B2B 영업 팔로업
방금 다녀온 영업 미팅 녹취록(B2B영업미팅-녹취록-반도체.txt). 우리는 시그마플로우, 상대는 ASIA-Foundry. HTML 아티팩트로 5가지:
1. 미팅 핵심 요약 (합의·갭 3~5줄)
2. 약속 매트릭스 — 우리 약속 / 상대 약속 / 미해결 (마감일·책임자 표)
3. 황민수 부장에게 보낼 후속 메일 초안 (한국어 비즈니스 톤, 3~4단락, CTA 포함)
4. 내부 영업팀·임원진 공유용 미팅 노트 (사장 결재 받을 사항 분리)
5. 다음 미팅 준비 체크리스트 + 가격 시나리오 3개 (best/likely/worst)
톤: 사실 위주. 추측은 "(추정)" 표시. 가격 숫자 정확. 한국 비즈니스 톤.
먼저 만들고, 추가로 짚어야 할 게 있는지 물어봐.
단계 2-3
받은 결과물 미세조정 + 발송
2~3분 안에 한 페이지짜리 팔로업 패키지가 완성됩니다. 황민수 부장 메일 → Outlook 복사. 미팅 노트 → 사장 결재. 체크리스트 → 영업팀 슬랙.
후속 다듬기 ①
황민수 부장 메일을 더 짧게. 3단락 → 2단락. "PoC 프로그램" 부분이 셀링 톤이야 — 더 담백하게 사실만.
후속 다듬기 ②
가격 시나리오 3개를 디테일하게. 5억 6,500 / 5억 6천 / 5억 5천 각각의 우리 마진과, 어떤 옵션을 추가/제거해서 마진을 보존할지 표로.
같은 패턴 응용 — 다른 B2B 영업 시나리오 4개
V1첫 미팅 후 워밍 메일
방금 첫 인사 미팅 다녀왔어(첨부 메모). 30분짜리 가벼운 미팅, 다음 미팅 잡아야 함. 후속 메일 짧게(150단어) + 다음 미팅 옵션 3개. 너무 적극도 너무 소극도 아닌 톤.
V2가격 협상 후 결재 요청
고객사 가격 협상 다녀왔어(첨부). (1) 협상 결과 정리 (2) 사장 결재 요청 1페이지 (3) 양보 vs 받음 표 (4) 결재 통과 핵심 메시지 3줄. 사장이 "왜 이 가격" 물을 때 답변 미리.
V3거절 후 재진입 전략
고객사가 우리 제품 거절했어(첨부). 거절 이유 추출 + 6개월 뒤 재진입 후크 3개 + 그 동안 보여줄 신뢰 신호 + 재진입 메일 초안.
V4계약 직전 클로징 체크리스트
계약 거의 다 됐어(첨부). 마지막 점검(법무·재무·기술·납기) 체크리스트. 우리 측 위험·상대 측 위험 분리. 사장 결재 1페이지.
✓ 두 사례 패턴
"한국어로 한 번 잘 부탁하는 일" — 그 이상이 아닙니다.
회의록·녹취 던지기 → 한국어로 무엇을 받고 싶은지 → 받고 → 다듬기. 다음 Part 3에서는 더 강력한 무기 — 앤트로픽이 만든 부서별 전문가 플러그인 5개.
PART 3 · Customize 메뉴
플러그인 — 부서별 전문가 5명을 한 번에 데려오기 ⏱ 25~30분
앤트로픽이 직접 만든 부서별 전문가 플러그인. 설치 1분, 체험 5분씩. 이게 Cowork의 진짜 차별점입니다.
단계 3-1
Customize 메뉴 열기 + 5개 플러그인 설치
좌측 상단 Customize 클릭 → 5개 부서 플러그인 각각 Install:
- finance, legal, sales, product-management, marketing
비유: 일반 Cowork은 "똑똑한 일반 비서". 플러그인 설치 후엔 그 분야를 10년 한 사람으로 바뀝니다.
📝 추가 설치 부서
단계 3-2
체험 ① Finance — 분기 손익 변동 분석 (5분)
박현수 CEO가 "Q3 vs Q4 영업이익이 왜 -28%인지 한 페이지로". Q3-Q4-손익계산서-반도체장비.csv
finance:variance-analysis
finance 플러그인의 variance-analysis로 첨부 CSV 분석. Q3→Q4 영업이익 -28% 핵심 드라이버 3개 + 워터폴 차트(HTML) + 일회성 vs 구조적 변동 분리 + 다음 분기 의사결정 3가지. CSV 비고란의 Q4 이벤트 모두 반영. 이사회/투자사(크레센도) 보고용 1페이지 IR. 추정은 "추정" 명시. 먼저 만들고 추가 필요사항 ABA.
같은 패턴 응용 — 다른 finance 시나리오 4개
V1월말 결산 빠른 점검
finance 플러그인의 close-management로 첨부 GL trial balance에서 이상 항목 자동 감지. ±20% 벗어난 계정 + 회계팀 확인 요청 항목. CFO 5분 1페이지.
V2부서별 비용 효율 분석
finance 플러그인으로 첨부 부서별 P&L 비교. 효율적/비효율적 부서 + 부서장 메모 + CFO 1페이지.
V3환율 시나리오 시뮬
finance 플러그인으로 첨부 P&L 환율 ±5%/±10% 영업이익 시뮬. 환헤지 비용 vs 효과. 다음 분기 가이던스 환율 가정 추천.
V4투자사 IR용 변동 요약
finance 플러그인으로 첨부 분기 손익을 사모펀드 LP 보고용 1페이지 IR. 정량 결과 큰 숫자 + 가이던스 + 위험 3개 + LP FAQ 5개와 답변.
단계 3-3
체험 ② Legal — 미국 회사 NDA 1분 검토 (5분)
시그마플로우 × Apex Microchip 공동개발 NDA 검토. NDA-검토용-초안.txt
legal:nda-triage
legal:nda-triage로 첨부 NDA 검토. 우리는 시그마플로우(수령자), Apex Microchip이 발신.
- 전체 위험도: GREEN/YELLOW/RED
- 위험 조항별: 조항·우려·시장 표준·수정 문구 (영문/국문)
- 우리에게 유리한 조항 (협상 카드)
- Apex 측에 보낼 영문 답신 메일 초안
특히 한미 B2B 패턴 (IP 일방귀속, 캘리포니아 관할, 손해배상 한도 부재) 짚어줘.
ABA로 더 필요한 정보 있으면 먼저 물어봐.
왜 강력: 변호사 대체 X, 변호사 가기 전 1차 거름. 사업개발 1주 → 1일.
같은 패턴 응용 — 다른 legal 시나리오 4개
V1공급계약서 검토
legal 플러그인의 contract-review로 첨부 공급계약서 검토. 우리(공급자) 입장 위험 조항 + 협상 카드 + 시장 표준 비교 + 영업팀 협상 가이드 1페이지.
V2SLA 검토
legal 플러그인으로 첨부 SLA 검토. 가용성/응답시간/보상 조항 시장 평균 분석. 너무 엄격한 항목 + 협상 문구 + 위반 시 노출 정량화.
V3라이센스 계약 검토
legal 플러그인으로 첨부 SW 라이센스 검토. 사용범위/IP/재배포/지역 분석. 가능 vs 불가 표 + 위반 리스크 시나리오.
V4개인정보처리방침 점검
legal 플러그인의 compliance로 우리 개인정보처리방침 GDPR/PIPA 점검. 보완 항목 우선순위 + 수정 문구. CCPA/PIPL도 같이.
단계 3-4
체험 ③ Sales — B2B 콜드 아웃리치 (5분)
한울세미콘 김재진 전무 (HBM4 양산 + 평택 라인 증설) 대상. B2B-콜드아웃리치-반도체.md
sales:draft-outreach
sales:draft-outreach로 첨부 자료 기반 한울세미콘 김재진 전무에게 콜드 아웃리치.
- 1차 이메일 (한국어 250단어 이내, 제목 후보 3개)
· 후크: HBM4 + 평택 증설 + 본인 산업신문 인용
· 신뢰: 메모리 A사 표준편차 1.2nm→0.6nm 데이터
· CTA: 60분 기술 미팅 (영업 X)
- 5일 후 LinkedIn 팔로업
- 거절 시 응대 멘트 3개
톤: 데이터·결과 중시 실력자에게 동료 엔지니어 톤. "AI" 남용 X. 250단어 이내.
ABA로 우리 회사 추가 컨텍스트 필요한 게 있으면 먼저 물어봐.
같은 패턴 응용 — 다른 sales 시나리오 4개
V1워밍 메일 (이전 인연 활용)
sales 플러그인으로 [회사명] [의사결정자]에게 워밍 메일. [지난 SEMICON에서 명함 교환] 사이. 짧게(150단어), 그때 대화 자연스럽게 인용, 30분 미팅 CTA.
V2컨퍼런스 후 후속
sales 플러그인으로 SEMICON Korea 인사 [의사결정자]에게 후속 메일. 부스 대화 + 약속한 자료 + 다음 미팅 제안. 부스 분위기 살리는 한 줄로.
V3LinkedIn 메시지 (짧게)
sales 플러그인으로 [의사결정자] LinkedIn DM. 100단어 이내, 친근하지만 명확. 콜드 톤 X, 동료 톤 O. 본인 LinkedIn 게시물 인용 자연스럽게.
V4거절 후 재진입 메시지
sales 플러그인으로 1년 전 거절한 [회사명]에게 재진입. 우리 발전한 점 + 시장 환경 변화 + 재검토 가치. 처음과 같은 사람에게도 어색하지 않게.
단계 3-5
체험 ④ Product Management — 신제품 PRD 작성 (5분)
v4 피처 7개 우선순위·PRD 정리. PM-신제품-피처-아이디어.md
product-management:feature-spec + roadmap
product-management의 feature-spec과 roadmap-management로 첨부 피처 7개 정리. HTML 아티팩트로:
1. RICE 우선순위 매트릭스 (7개 표)
2. Top 3 PRD 초안 (문제·사용자스토리·요구사항·KPI)
3. 분기 로드맵 (Now/Next/Later)
4. 추가 검증 필요 가정 리스트
5. CFO·CEO 한 줄 보고 (R&D 45억 예산 대비 Top 3 선정 이유)
반도체 장비 B2B 톤. 가정·사실 구분. 영업·CS·공정기술팀 인용 살리기.
ABA로 우리 회사 의사결정 위계 추가 정보 필요하면 먼저 물어봐.
같은 패턴 응용 — 다른 product management 시나리오 4개
V1고객 인터뷰 → 페인포인트
product-management의 user-research-synthesis로 첨부 고객 인터뷰 5개 통합. 공통 페인포인트 Top 5 + 인용구 + 후속 검증할 가설. 우선순위 높은 건 빨간색.
V2경쟁 제품 분석 → 차별화
product-management의 competitive-analysis로 첨부 경쟁사 3개(ASML/AMAT/TEL) 비교. 피처 매트릭스 + 차별화 포지셔닝 + 약점 보강 + 영업 배틀카드 1페이지.
V3분기 OKR 작성
product-management로 다음 분기 우리 팀 OKR. 회사 전사 OKR(첨부) 기반 + 자원 고려 + 측정 가능 KR 3개 + 분기 중간 점검 시점.
V4신제품 출시 후 회고
product-management로 v3 출시 후 1개월 데이터(첨부) 회고. KPI 달성도 + 예상과 다른 점 + 다음 버전 우선순위 변경 + 영업·CS·공정 피드백. 이사회 1페이지.
단계 3-6
체험 ⑤ Marketing — 고객 성공사례 케이스 스터디 (5분)
ASIA-Foundry 6개월 도입 결과 → SEMICON Korea 부스 1페이지 PDF. Marketing-고객성공사례-원자료.md
marketing:content-creation + brand-voice
marketing의 content-creation과 brand-voice로 첨부 자료를 4가지로:
1. 1페이지 케이스 스터디 (HTML, 인쇄 가능, 정량 결과 큰 숫자, CTO 인용 박스)
2. 영업팀용 3페이지 상세 자료 (마크다운)
3. LinkedIn 짧은 포스트 3개 (한·영, CTO 인용 위주)
4. 인터랙티브 헤드라인 옵션 5개 (한국·글로벌)
브랜드 톤: 차분, 신뢰, 실력 있는 한국 회사. 자랑보다 데이터. 고객 목소리로 검증.
ABA로 우리 브랜드 톤 더 알려줘야 할 게 있으면 먼저 물어봐.
같은 패턴 응용 — 다른 marketing 시나리오 4개
V1신제품 보도자료
marketing의 content-creation으로 v3 출시 보도자료. 매일경제 양식 + 임원 인용 1개 + 정량 데이터 3개 + 푸터. 영문(SemiWiki·EE Times용)도.
V2LinkedIn 포스트 시리즈 5회
marketing으로 SEMICON 주간 LinkedIn 시리즈 5개. 월~금 다른 톤·주제 (월:인사이트/화:사례/수:인터뷰/목:데이터/금:회고).
V3SEMICON 부스 메시지 패키지
marketing으로 SEMICON 부스 풀 패키지 — (1) 디스플레이 큰 글자 5개 (2) 1분 피치 (3) 30초 데모 (4) 명함 교환 후 후속 메일 (5) 자주 받는 질문 5개와 답변.
V4잠재 고객 이메일 시퀀스 5회
marketing의 email-sequence로 nurture 5회 시퀀스. 1주 간격, 다른 가치(사례·기술·가격·CTA·closing). HTML. 미오픈자 SMS 백업도.
단계 3-7
정리 — B2B 회사 우선 깔 플러그인
| 부서 | 반도체·B2B SW 시나리오 | 우선도 |
|---|---|---|
| Sales | 콜드 아웃리치 · 기술 미팅 준비 · ASML/AMAT 배틀카드 | ★★★★★ |
| Legal | 미국·유럽 NDA·공급계약 · 한미 IP 협상 | ★★★★★ |
| Product | 차세대 모델 PRD · 로드맵 · 피처 우선순위 | ★★★★ |
| Marketing | 고객 성공사례 · SEMICON 자료 · 글로벌 발표 | ★★★★ |
| Finance | 분기 손익 · 크레센도 보고 · TSMC 단가 자료 | ★★★★ |
먼저 깔 3종 세트: Sales + Legal + Product.
📝 우선 깔 3개
✓ 플러그인 = 도구가 아니라 동료
5명 회사가 50명 회사처럼 일하게 됩니다.
플러그인은 그 분야의 일하는 방식·표준·체크리스트를 가진 동료입니다. 다음 Part 4에서는 — 이런 도구를 외부 데이터셋까지 끌어와 직접 만드는 사례.
PART 4 · 본 사례 ⭐
ADVANCED50분 — AI 합성 시장조사 도구 직접 만들기 ⏱ 50분
NVIDIA가 4월 23일 풀어준 한국인 700만 페르소나로 가상 패널 8명 시뮬레이터. B2B 회사도 결국 의사결정자는 사람.
단계 4-1
데이터셋 1분만 보고 가기
탐색기에서 1~100만 사이 숫자 입력. 한 사람의 직업·가족·취미·식생활까지 다 보입니다.
B2B 적용: "공정기술팀장 50대 남성, 수도권 거주" 페르소나로 필터. 가격 발표 시 첫 반응, ASML 대비 어떤 점 더 보는지 — 진짜 인터뷰 전 가설 잡기.
단계 4-2
한 줄 부탁으로 시작
⚠️ 주의: 아래 프롬프트는 강의용으로 정리한 "최종 형태"입니다. 실제로 김덕진 소장은 처음에 한 줄로 시작해서 클로드와 대화하면서 만들었습니다 — 그 과정은 [프롬프팅 노하우] 탭에 있습니다.
프롬프트 ④ · AI 합성 FGI 시뮬레이터
NVIDIA Nemotron-Personas-Korea(huggingface.co/datasets/nvidia/Nemotron-Personas-Korea) 데이터셋으로 우리 회사 컨셉을 8명 한국인 페르소나에게 묻고 답변 받는 AI FGI 시뮬레이터를 Cowork 아티팩트로.
[기능]
- 컨셉/주제 입력 · 타겟 필터(성별/연령/지역/직업) · 패널 8명 자동 추출 · 페르소나 카드 + 모달 · 모더레이터 질문 → 일제히 답변 · 인사이트 종합 + 인용구 + 후속 질문
[데이터]
- 100만 중 분포 유지 800~1200명 샘플 → 임베드
- HuggingFace Datasets Server API 페이지네이션 (parquet 통째 X)
[디자인]
- 좌측 사이드바 + 우측 메인, 라이트모드 한국어
천천히 한 단계씩. 막히는 게 있으면 ABA로 먼저 물어봐.
단계 4-3
중간에 부딪힐 두 가지
⚠ 흔한 문제 ① — Rate limit (429)
전체 데이터셋 ~2GB. "Datasets Server API로 100명씩 페이지네이션해 줘" 한 번 더 짚으면 OK.
⚠ 흔한 문제 ② — 아티팩트 사이즈 초과
"800~1,000명으로 줄이고 핵심 텍스트만 남겨서 슬림화"
📝 부딪힌 문제 + 해결
단계 4-4
완성된 시뮬레이터 사용 — B2B 시나리오
- 컨셉: 우리 신제품/서비스 한 단락
- 타겟 필터: 40~50대 남성, 수도권, 키워드 "엔지니어"
- 패널 8명 추출 → 카드, 1~2명 클릭 디테일 확인
- 모더레이터 질문: "가격이 N억원이면 결재 들어갈 때 어떻게 설명하시겠어요?"
- 일제히 묻기 → 15~25초 후 답변 + 인사이트 + 인용구 + 후속 질문
마법은 인용구(가장 강한 통찰 1줄)와 추천 후속 질문. 진짜 고객 인터뷰 들어갈 때 진짜 알고 싶은 것만 들고 가시면 됩니다.
같은 시뮬레이터 응용 — 다른 시나리오 4개
V1가격 민감도 (저가/중가/고가)
같은 컨셉을 가격만 달리(1억 vs 5억 vs 10억) 8명 패널. 결재 의향과 통과 가능성 시뮬. 의사결정 갈리는 가격 강조 + 가격대별 핵심 의사결정 요인.
V2광고/메시지 A/B 테스트
광고 카피 2개 동시에 보여주고 어느 쪽이 매력적인지. 세그먼트별 선호 차이 + 가장 효과적인 후크 추출 + V3 카피 자동 제안.
V3신규 카테고리 진입 가능성
신규 카테고리(예: 컨슈머) 진입 가정. 700만 중 잠재 고객 5명 자동 추출 + 각자 반응 + 진입 장벽 + 첫 고객 5명.
V4지역별 반응 차이
서울 4명 vs 지방 4명 동시 비교. 같은 컨셉 답변 좌우 나란히, 차이 가장 큰 포인트 강조 + 지역 마케팅 차별화 제안.
단계 4-5
변형해서 우리 업종에
🏭 B2B 의사결정자 페르소나
📞 영업 멘트 A/B
💰 가격대별 의향
🌏 한국 vs 일본 시장
🤝 SaaS 파일럿 결정 시뮬
변형 · B2B 의사결정 시뮬
방금 만든 시뮬레이터를 변형. "기업 의사결정자 페르소나 8명 (구매팀장/공정기술팀장/IT임원/CFO/운영팀장/CEO/CTO/연구소장)"으로 패널 자동 구성. 각 직무 관점에서 같은 컨셉 평가, 평가 차이가 가장 큰 포인트 자동 강조.
오늘 배운 것을 한 줄로 — "한국어로 한 번 잘 부탁하는 일"
코드 한 줄, 디자이너 한 명, 데이터팀 한 명 없이 — 90분 안에 회의 정리 도구, 영업 팔로업 도구, 부서별 전문가 5명, 그리고 합성 시장조사 도구까지.
읽기 전
이 탭의 목적: 위 [실습] 탭의 프롬프트들이 길어 보여서 부담스러우셨을 겁니다. 사실 김덕진 소장도 그런 프롬프트를 미리 짜놓고 던지지 않습니다. AI랑 대화하면서 같이 만들어 갑니다. 여기서 그 방식을 보여드립니다.
진실
"프롬프트는 결과물이지, 시작이 아닙니다."
완벽한 프롬프트를 미리 머리 속에서 짜내려고 하지 마세요. 그 노력 자체가 AI와 함께 할 일입니다.
✨ 한 줄 정리
위 [실습] 탭의 긴 프롬프트는 "어떻게 시작하면 되는지" 알려드리려고 정리한 것입니다.
실제 작업할 때는 한 줄짜리 자연어 부탁으로 시작하시면 됩니다. AI가 막히면 묻고, 우리가 답하고, 다듬어 가면서 같이 만들어집니다. 오늘 보신 Part 4의 "AI 합성 FGI 시뮬레이터"도 그렇게 만들어진 거예요. 처음부터 그 프롬프트가 있던 게 아닙니다.
실전 사례
Part 4의 시뮬레이터는 이렇게 시작됐습니다
김덕진 소장이 처음 클로드에게 보낸 메시지 — 그리고 이어진 6턴의 대화.
덕진
클로드
(아이디어 4개 제시 + 4가지 명확화 질문)
"브레인스토밍부터 같이 해볼게요. ① AI 합성 FGI ② 신제품 컨셉 테스트 ③ 광고 A/B 테스트 ④ 페르소나 매칭. 어떤 방향이 좋을지, 데모 형식, 청중 업종, 시간 예산을 알려주시면 그 방향으로 만들겠습니다."
"브레인스토밍부터 같이 해볼게요. ① AI 합성 FGI ② 신제품 컨셉 테스트 ③ 광고 A/B 테스트 ④ 페르소나 매칭. 어떤 방향이 좋을지, 데모 형식, 청중 업종, 시간 예산을 알려주시면 그 방향으로 만들겠습니다."
덕진
(4지선다 답)
"AI 합성 FGI 시뮬레이터 / Cowork HTML 아티팩트 1개 집중 / 다양 혼합 업종 / 오늘 + 화요일 일부."
"AI 합성 FGI 시뮬레이터 / Cowork HTML 아티팩트 1개 집중 / 다양 혼합 업종 / 오늘 + 화요일 일부."
클로드
(작업 시작 — 데이터셋 구조 파악)
"좋습니다. 먼저 데이터셋 구조부터..." [HuggingFace API 호출] "100만 레코드, 26개 컬럼, 7개 페르소나 facet 확인. 이제 샘플링 시작합니다." [큰 parquet 다운로드 시도] "...실패. Rate limit 만났네요. Datasets Server API로 페이지네이션 우회할게요."
"좋습니다. 먼저 데이터셋 구조부터..." [HuggingFace API 호출] "100만 레코드, 26개 컬럼, 7개 페르소나 facet 확인. 이제 샘플링 시작합니다." [큰 parquet 다운로드 시도] "...실패. Rate limit 만났네요. Datasets Server API로 페이지네이션 우회할게요."
덕진
(아무 말도 안 함 — 그냥 진행 보고 있음)
클로드
(우회로 찾고 진행)
"60번 페이지네이션으로 2,400명 샘플 완료. 이제 슬림화. 이제 HTML 아티팩트로 빌드..." [아티팩트 사이즈 초과] "...아티팩트가 커서 1,200명으로 줄이고 슬림화 진행. 됐습니다. 사이드바 확인해 주세요."
"60번 페이지네이션으로 2,400명 샘플 완료. 이제 슬림화. 이제 HTML 아티팩트로 빌드..." [아티팩트 사이즈 초과] "...아티팩트가 커서 1,200명으로 줄이고 슬림화 진행. 됐습니다. 사이드바 확인해 주세요."
덕진
(결과 확인 후)
"좋다. 다음 단계로."
"좋다. 다음 단계로."
💡 인사이트
처음부터 끝까지 — 김덕진 소장이 한 일은 "한국어로 자연스럽게 말한 것"이 전부.
완성된 프롬프트는 마지막에 "이 과정을 다른 사람도 따라할 수 있게 정리한 결과물"입니다. 실제 작업 흐름은 ① 자연어 한 단락 → ② 클로드가 명확화 질문(4지선다) → ③ 답 → ④ 클로드가 진행 → ⑤ 막히면 우회 → ⑥ 결과 확인. 한 번도 "프롬프트를 짜라"는 시간이 없었습니다.
패턴 ①
ABA — Ask Before Answer CORE PATTERN
AI가 답하기 전에 먼저 명확화 질문을 하도록 시키는 패턴. 김덕진 소장이 거의 모든 작업에 끝에 붙이는 한 줄.
PATTERN
ABA — Ask Before Answer
"답하기 전에, 더 정확한 답을 위해 필요한 게 있으면 먼저 물어봐."
왜
빈약한 질문에 빈약한 답이 옵니다. AI가 먼저 "정확히 무엇을 원하시나요?"를 묻게 하면 우리가 질문을 다듬을 기회가 생기고, 결과 품질에 큰 차이가 납니다.
언제
새로운 작업, 결과가 명확하지 않은 작업, 우리 회사 컨텍스트가 많이 들어가야 하는 작업.
어떻게
프롬프트 끝에 한 줄 추가하면 됩니다. 예:
· "먼저 한 번 만들고, 추가로 더 넣었으면 하는 게 있는지 나한테 물어봐 (ABA)"
· "답하기 전에, 더 정확한 답을 위해 필요한 정보 3가지만 먼저 물어봐."
· "먼저 한 번 만들고, 추가로 더 넣었으면 하는 게 있는지 나한테 물어봐 (ABA)"
· "답하기 전에, 더 정확한 답을 위해 필요한 정보 3가지만 먼저 물어봐."
실제 예
위 [실습] Part 1 회의록 프롬프트 마지막에 "먼저 한 번 만들고, 추가로 더 넣었으면 하는 게 있는지 나한테 물어봐"가 있는 이유. 클로드가 "임원진 호칭은 직급+이름인가요, 이름만인가요?", "다음 회의 의제까지 포함할까요?" 같은 걸 먼저 묻고 시작합니다. → 결과 품질이 달라집니다.
패턴 ②
메타프롬프팅 — AI에게 프롬프트 짜기를 시키기 ADVANCED
우리가 잘 모르는 분야의 프롬프트는 AI가 짜는 게 낫습니다. 프롬프트 작성 자체를 AI 일로 넘기세요.
PATTERN
메타프롬프팅 — Meta-prompting
"내가 [업무]를 자동화하고 싶은데, 그러려면 어떤 프롬프트가 좋을지 너가 짜줘."
왜
우리가 PM 출신도, 마케팅 전문가도, 법무 전문가도 아닌 분야의 작업을 시킬 때, 그 분야 프롬프트는 우리가 짜는 것보다 AI가 짜는 게 거의 항상 낫습니다. AI는 그 분야 모범 패턴을 알고 있고, 우리는 우리 회사 컨텍스트만 알고 있습니다.
언제
본인이 잘 모르는 부서·분야 작업 (예: PM이 아닌데 PRD 작성, 마케팅 출신 아닌데 캠페인 기획).
어떻게
1단계 — AI에게 프롬프트 작성 의뢰:
"나는 B2B 회사 CSO이고 방금 고객사 영업 미팅 다녀왔어. 미팅 녹취록을 분석해서 후속 메일·팔로업 자동화 도구를 만들고 싶은데, 이런 도구를 만들기 위한 최적의 프롬프트가 뭐가 좋을지 너가 짜줘. 우리 회사 맥락은 [반도체 장비 B2B]야."
2단계 — AI가 프롬프트 초안 제시
3단계 — 그 프롬프트를 그대로 실행하든, 다듬든:
"좋다. 그 프롬프트로 첨부된 녹취록을 처리해 줘."
"나는 B2B 회사 CSO이고 방금 고객사 영업 미팅 다녀왔어. 미팅 녹취록을 분석해서 후속 메일·팔로업 자동화 도구를 만들고 싶은데, 이런 도구를 만들기 위한 최적의 프롬프트가 뭐가 좋을지 너가 짜줘. 우리 회사 맥락은 [반도체 장비 B2B]야."
2단계 — AI가 프롬프트 초안 제시
3단계 — 그 프롬프트를 그대로 실행하든, 다듬든:
"좋다. 그 프롬프트로 첨부된 녹취록을 처리해 줘."
실제 예
위 [실습] Part 3-5 PM 프롬프트나 Part 3-6 마케팅 프롬프트가 길고 디테일한 이유는, 김덕진 소장이 메타프롬프팅으로 클로드에게 먼저 "PM 전문가가 보면 이런 프롬프트가 좋다"는 초안을 받고, 그걸 다듬어서 정리했기 때문입니다. 직접 짜려고 했으면 절반 수준이 나왔을 것입니다.
정리
세 가지 작업 방식 — 언제 어떤 걸 쓰는가
| 방식 | 언제 쓰는가 | 시간 | 품질 |
|---|---|---|---|
| A. 완성된 프롬프트 던지기 | 패턴이 정해진 반복 작업 (위 [실습] 탭의 프롬프트들) | 빠름 | 평균~좋음 |
| B. ABA 패턴 | 새 작업, 결과 명확하지 않음 (대부분의 일상 작업) | 중간 | 좋음~매우좋음 |
| C. 메타프롬프팅 | 본인이 잘 모르는 분야 (PM·마케팅·법무 등 내가 전문가가 아닌 분야) | 처음 느림, 다음부터 빠름 | 매우 좋음 |
실전 변환
위 [실습]의 프롬프트들을 ABA·메타프롬프팅으로 다시 풀면
같은 결과를 받기 위한 더 가벼운 방식.
변환 ①
Part 1 회의록 — ABA 버전
가벼운 ABA 버전
첨부한 회의록을 분석해서 임원회의 결과를 정리하고 싶어. 우리 회사는 반도체 장비 B2B이고, 평소 회의 후 어떻게 정리하는지 너가 모르니까 나에게 먼저 3~5가지 핵심을 물어보고 시작해줘.
→ 클로드가 회사 호칭, 정리 형식, 임원 수, 다음 회의 주기 같은 걸 먼저 묻고 시작. 그 다음 결과는 위 [실습] 긴 프롬프트와 거의 동일 품질.
변환 ②
Part 2 영업 팔로업 — 메타프롬프팅 버전
메타프롬프팅 버전
나는 B2B 반도체 장비 회사 CSO야. 방금 고객사 영업 미팅 다녀왔고, 미팅 녹취록을 분석해서 후속 메일·내부 노트·다음 미팅 체크리스트까지 한 번에 정리하는 도구를 만들고 싶어.
이런 작업을 위한 최적의 프롬프트가 뭐가 좋을지 너가 짜줘. 짠 다음에 그 프롬프트로 실제로 첨부 녹취록을 처리해서 결과까지 만들어줘.
→ 클로드가 자기 머리속에 있는 "B2B 영업 팔로업 모범 패턴"을 프롬프트화한 다음 자기가 실행. 사장님은 결과만 받으심. 가장 편한 방식.
팁
실전 팁 다섯 개
01
그냥 시작하세요
완벽한 프롬프트 짜려 머리 쓰지 마세요. 한 줄 자연어로 시작. 클로드가 알아서 명확화합니다.
02
막히면 대화로 푸세요
"이거 안 되네, 다른 방법 가보자" 한 마디면 우회로 찾아옵니다. 위 Part 4 FGI 만들 때도 그랬습니다.
03
프롬프트도 AI에게 시키세요
메타프롬프팅. 본인이 잘 모르는 분야는 프롬프트 작성 자체를 AI 일로 넘기세요.
04
ABA를 끝에 붙이세요
"먼저 물어봐"는 한 줄. 이거 하나로 결과 품질 30% 오릅니다. 거의 모든 프롬프트에 추천.
05
결과 보고 다듬으세요
한 번에 완벽 ≠ 결과. 다듬기 ≠ 실패. 70% 결과 → "이 부분만 바꿔줘" → 90% 결과 → 마무리.
06
'대화 컨텍스트'를 활용하세요
처음 한 작업의 컨텍스트가 같은 대화 안에서 다음 작업에 자동으로 이어집니다. 새 대화 안 열고 같은 대화에서 계속.
흐름
김덕진 소장이 작업하는 실제 흐름
①
한 줄로 시작
"이런 거 만들고 싶다" 자연어 한 단락. 프롬프트 X.
"이런 거 만들고 싶다" 자연어 한 단락. 프롬프트 X.
②
클로드가 명확화 질문
ABA 자동 — 4지선다 또는 3가지 짧은 질문.
ABA 자동 — 4지선다 또는 3가지 짧은 질문.
③
답 (또는 "그냥 진행")
선택지 골라주거나 자유롭게 답.
선택지 골라주거나 자유롭게 답.
④
클로드 단계별 진행
막히면 자동으로 우회로 시도. 진행 상황 보고.
막히면 자동으로 우회로 시도. 진행 상황 보고.
⑤
중간 결과 확인 → 다듬기
"이 부분만 바꿔줘" 한국어로. 한 두 번 반복.
"이 부분만 바꿔줘" 한국어로. 한 두 번 반복.
⑥
완성 → (선택) 프롬프트 정리
다른 사람과 공유하려면 그제야 프롬프트 형태로 압축. 처음부터 짜지 X.
다른 사람과 공유하려면 그제야 프롬프트 형태로 압축. 처음부터 짜지 X.
최종 메시지
"프롬프트는 결과물입니다. 시작은 대화입니다."
위 [실습] 탭으로 다시 가셔서, 이번엔 프롬프트 그대로 던지지 마시고 한 줄짜리 자연어 + ABA 한 줄로 시도해 보세요. 같은 결과가 더 가볍게 나옵니다. 그게 평소 우리가 일하는 방식입니다.
읽기 전
이 탭의 목적: 오늘 워크샵에선 직접 실습하지 않지만, "AI 도구가 풀리고 나서 우리도 이런 게 가능하다"는 의미와 활용 아이디어를 전합니다. 워크샵 후에 사장님이 직접 또는 사내 AX 챔피언과 함께 시도해 보시기를 바랍니다.
참고 사례 ①
광진구청 류승인 주무관 — 비전공자가 만든 두 도구
"7년 동안 HWP와 싸우다가 직접 만들어 버린 사람" — 코딩 안 해본 경영학과 출신 공무원이 2025년 10월부터 생성형 AI를 쓰기 시작해서 한국 공직사회 전체가 쓸 수 있는 인프라를 만들었습니다.
PROFILE
딴짓하는 류주임 (류승인 주무관)
광진구청 / 경영학과 출신 / 비전공자 / 생성형 AI 입문 2025-10
맡은 일
광진구청 소식지 "아차산메아리" 편집. 매월 200개 이상의 HWP 파일을 각 팀에서 받아 편집·정리·발간. 7년째.
불편함
① HWP 파일 내용 추출 매번 수작업. ② 법령정보가 필요할 때마다 국가법령정보센터에서 100번씩 수동 검색.
시작
"이걸 AI로 어떻게 자동화할 수 있을까?" — 2025년 10월부터 본격 생성형 AI 사용. 3~4개월 만에 두 개의 인프라급 도구를 만듦.
운영
Threads @chris_gomdori (딴짓하는 류주임) 에서 만드는 과정을 실시간 공유. 공무원 사회의 작은 영웅이 됨.
도구 ①
kordoc — HWP 문서를 AI가 읽을 수 있게 PARSER
한국 공직사회의 표준 문서 형식인 HWP를 파싱해서 AI가 내용을 추출·비교·분석할 수 있게 해주는 라이브러리.
TOOL
kordoc
"매월 200개+ HWP 소식지를 며칠 걸려 편집하던 일을 몇 시간으로."
왜 충격?
HWP는 한국 공직·교육·법률 사회의 사실상 표준 문서 형식. 그런데 AI(LLM)가 직접 읽을 수 없어서 모든 자동화가 막혀 있던 영역. kordoc 한 라이브러리가 그 벽을 무너뜨림.
무엇이 가능
200개 HWP에서 내용 추출 → AI에 일괄 입력 → 자동 요약·분류·편집·비교. 공직 사회·학교·법무법인이 다 바뀝니다.
링크
github.com/chrisryugj/kordoc · 오픈소스
도구 ②
korean-law-mcp — 한국 법령 전체를 AI가 호출 MCP SERVER
현행 법률 1,600+ · 행정규칙 10,000+ · 대법원/헌법재판소/조세심판원/관세청 판례 — 모든 한국 법령 정보를 AI 어시스턴트에서 한 줄로 호출 가능.
TOOL
korean-law-mcp
"국가법령정보센터를 100번씩 손으로 검색하던 시대의 종말."
규모
현행 법률 1,600+ · 행정규칙 10,000+ · 판례 (대법원·헌법재판소·조세심판원·관세청) 방대
MCP가 뭐?
Model Context Protocol — Anthropic이 만든 표준. AI 어시스턴트가 외부 데이터/도구를 호출하는 공통 인터페이스. "AI 비서가 손을 뻗으면 닿는 도구". 이번 워크샵 Cowork 백엔드에도 MCP가 있어요 (Notion·Slack·Drive 연결할 때).
사용법
Claude나 다른 AI 도구에 korean-law-mcp 서버를 한 번 연결하면, 그 다음부터는 "개인정보보호법 25조 최근 판례 5개 보여줘" 같이 자연어로 물으면 AI가 알아서 호출하고 답합니다.
의미
CEO에게 무엇을 시그널하나 — 4가지
한 비전공자 공무원의 4개월짜리 작업이 어떻게 한국 공직사회 전체에 인프라를 깔게 됐는지. 그게 우리 회사·우리 시장에 의미하는 것.
①
진입 장벽이 사라졌다
코딩 안 해본 경영학과 출신이 4개월 만에 인프라급 라이브러리를 두 개 만듦. "개발자가 아니라서 못 한다"는 핑계가 더 이상 안 통합니다.
②
현장이 가장 잘 안다
7년 동안 HWP와 싸운 사람이 만든 도구가 IT 회사가 만든 도구보다 정확합니다. 현장의 페인포인트를 가진 사람이 곧 가장 좋은 PM.
③
우리 업종에도 똑같다
반도체 KS 인증, 공정 SOP, 협력사 자료, 사내 매뉴얼, 영업 표준 양식 — 우리 업종에도 "AI가 못 읽는 형식"이 가득. 그걸 읽게 만드는 사람이 다음 사례 주인공.
④
"MCP" 라는 새 인프라
Anthropic이 푼 MCP 표준은 모든 회사가 자기 데이터·도구를 AI에 연결하는 새 방식. 회사의 진짜 자산을 AI에 연결하는 인프라. 사내 데이터·도구를 MCP로 풀면 모든 직원이 같은 자산에 똑같이 닿습니다.
활용 아이디어
우리 회사도 시도해 볼 만한 5가지
류승인 주무관과 똑같이, 우리 업종의 "AI가 못 읽는 형식 + 자주 검색하는 데이터"를 풀면 됩니다.
아이디어 ①
사내 표준 문서 MCP화
예: 공급계약서 템플릿, SOP, 품질 매뉴얼
시도법
사내에서 매주/매월 반복적으로 참조되는 표준 문서 5종을 골라, 각각 AI가 호출할 수 있는 작은 데이터베이스로 변환. 직원들이 "공급계약서 6.2조 같은 조항 사례 3개 찾아줘" 같은 자연어로 물어볼 수 있게.
아이디어 ②
업종 데이터 자동 호출 MCP
예: 반도체 KS 인증, 공정 표준, 환경 규제
시도법
우리 업종에서 자주 참조하는 외부 데이터(인증·규제·표준)를 MCP 서버로 만들어 사내에 배포. 류승인 주무관의 korean-law-mcp가 공직 전체 인프라가 됐듯, 우리 업종 표준 MCP가 한국 반도체 업계 인프라가 될 수도.
아이디어 ③
사내 매뉴얼·위키 → AI 어시스턴트 연결
예: 신입 온보딩, 시스템 운영 매뉴얼, FAQ
시도법
사내 매뉴얼·SOP·위키를 한 곳에 모아 AI에 연결. 신입사원이 "월급 명세서 어떻게 발급?"을 인사팀이 아니라 AI에게 직접. 인사팀 부담 ↓, 답변 일관성 ↑.
아이디어 ④
협력사 자료 자동 분류·요약
예: 협력사가 보내는 다양한 형식의 견적·자료·보고서
시도법
협력사들이 PDF·HWP·Excel 다양한 형식으로 보내는 자료를 자동 파싱·분류·핵심 추출. 매월 200개+ 자료 받는 회사라면, 풀타임 한 명 일하던 작업 자동화.
아이디어 ⑤
"AI가 못 읽는 형식"이 우리 업종에 뭐가 있나 — 그게 답
류승인 주무관에게 HWP가 그것이었듯, 우리 업종에도 분명히 있습니다.
시도법
사장님이 "이거 매번 손으로 정리하는 게 피곤한데..." 하시는 그것이 답. 직원들에게 "AI가 못 읽어서 매번 손으로 처리하는 형식이 뭐가 있어?" 물어보시고, 그 중 가장 자주 나오는 것 1개를 첫 프로젝트로. 비전공자 직원에게 맡겨도 됩니다 — 류승인 주무관이 증명했어요.
자료
직접 보러 가기
GitHub · 도구
류승인 주무관 직접
기사 / 보도
✓ 한 줄 정리
"AI 도구가 풀리니, 현장의 사람이 인프라를 만든다."
코딩 안 해본 경영학과 출신 공무원이 4개월 만에 한국 공직사회의 인프라를 두 개 만들었습니다. 우리 회사·우리 업종에도 같은 일이 일어날 수 있습니다. "AI가 못 읽는 형식" 또는 "매번 손으로 검색하는 데이터"가 무엇인지 — 그게 첫 프로젝트입니다.
참고 사례 ②
Edward Kim — rhwp / 거대 기업의 전유물을 개인이 만든다
한컴이 30년 동안 가지고 있던 HWP 편집기 영역에, 한 개인 개발자가 퇴근 후 65일 만에 진입했습니다. 그리고 그게 글로벌 GitHub 트래커 1위까지 갔습니다.
PROFILE
Edward Kim (@gesar69)
현직 개발자 · 회사 다니면서 퇴근 후 작업 · 회사 휴가 1개월 신청해서 전업으로 전환
시작
2025년 2월 5일 — 퇴근 후 작업 시작. "공공기관 웹 페이지에 있는 HWP 문서를 좀 더 편하게 보게 하는 건 어떨까?" 라는 한 가지 질문에서 출발.
크롬 확장 등록
2025년 4월 10일 — 시작 후 65일 차. 퇴근 후 + 주말 FULL 작업의 결과.
바이럴 후
너무 많은 사용자가 몰려서 회사에 1개월 휴가 신청, 전업으로 매달리기로 결정. "내 사이드 프로젝트가 본업이 됐다"의 가장 빠른 사례.
현재
크롬 확장 사용자 폭증. 사용자들이 단순 뷰어를 넘어서 편집 기능까지 쓰기 시작. 다음 업데이트로 .hwpx 저장 기능 작업 중.
도구
rhwp — 한글 없이 HWP 문서 편집 CHROME EXTENSION + WEB
크롬 확장 또는 웹사이트에서 로그인 없이 바로 HWP 문서를 열고 편집. 한컴 한글 설치 안 해도 됩니다.
TOOL
rhwp
"한컴 30년의 영역 → 개인 개발자 65일의 결과물."
기능
크롬 확장: 공공기관 웹페이지에서 HWP 첨부파일을 한 번에 미리보기. 웹사이트: HWP 파일을 드래그해서 편집. 모두 로그인 불필요·무료·오픈소스.
기술
WebAssembly로 구현. 한컴 한글 설치 안 해도 브라우저 안에서 직접 HWP 파싱·렌더링·편집 가능. "브라우저가 한글이다".
사용 현장
공공기관 신청서 작성, 학교 가정통신문 확인, 법무법인 서류 검토 등. "요즘 한글로 문서작업 하는 사람은 없겠지만, 공공기관 신청서 작성할 때 쓰면 유용할 것 같다"는 사용자 후기.
충격
50일 만든 오픈소스가 글로벌 두 부문 탑랭크
Edward Kim 본인이 페이스북에 남긴 글: "올림픽으로 치면 수영과 육상에서 동시 메달인 셈인데, 그게 어떻게 가능했는지는 저도 잘 모르겠습니다."
🥇
Systems / WebAssembly — 1위
전 세계 WebAssembly 시스템 프로젝트 중 1위. 같은 카테고리에 Cloudflare 출신팀의 agent OS, text-to-CAD CADAM 같은 프로젝트들이 줄 서 있습니다.
🥈
DevTools / Code Editors — 7위
전 세계 코드 에디터 도구 중 7위. Tauri로 다시 만든 VS Code(sidex) 같은 프로젝트들 옆자리.
📊
전체 33만 GitHub 프로젝트 중에서
출처: oosmetrics.com 글로벌 GitHub 트래커. "한국에서 만든 한글 문서 라이브러리가 거기 있다는 게 아직도 좀 비현실적입니다" — Edward Kim 본인 글.
🌊
파급효과 — master-of-hwp
한 초등학교 교사분이 rhwp를 기반으로 AI와 HWP를 연결하는 MCP 프로젝트를 시작. 사례 ①(류승인) + 사례 ②(Edward Kim) → 사례 ③ 또 한 명의 비전공자가 만들기 시작. github.com/reallygood83/master-of-hwp
의미
CEO에게 무엇을 시그널하나 — 4가지
사례 ①과 다른 결의 시그널입니다. 이번엔 "거대 기업의 전유물"이 무너지는 패턴.
①
거대 기업의 영역이 더 이상 그들의 것이 아니다
한컴 30년 vs 한 사람 65일. 당신 회사가 30년 지킨 영역도, 누군가 65일 만에 비슷한 걸 만들 수 있다는 시그널. 우리가 그쪽이 될 수도 있고, 우리가 무너질 쪽이 될 수도.
②
"퇴근 후"로 충분하다
전업 X, 회사 그만두기 X. 평일 저녁 + 주말로 글로벌 1위급 도구 가능. 사내 직원에게 "퇴근 후 만들기"를 권장하면 1년 안에 우리 회사 새 인프라가 나올 수 있음.
③
한국에서 만든 게 글로벌 1위
"한국 시장만 노린다"가 아니라 "한국 시장에서 시작해서 글로벌"이 가능한 시대. 영문 README + GitHub 공개만 잘 해두면 글로벌이 알아서 찾아옴.
④
만든 사람이 인프라가 되고, 그 위에서 다음 사람이 만든다
류승인 → kordoc → 초등교사 master-of-hwp → … 인프라가 인프라를 낳습니다. 우리 회사가 인프라급 도구 하나를 풀면, 그 위에서 다음 회사들이 자라납니다. 생태계의 시작점이 되는 길.
활용 아이디어
우리 회사도 시도해 볼 만한 5가지
사례 ①은 "사내 효율화", 사례 ②는 "외부에 풀기 / 글로벌 진출 / 생태계 만들기" 쪽 아이디어.
아이디어 ①
우리 업종의 "거대 기업 전유물" 영역 발굴
예: 반도체 EDA 도구, 공정 시뮬레이터, 특정 표준 검증 도구
시도법
우리 업종에서 ASML·AMAT·삼성·SK·기타 거대 회사가 30년 잡고 있던 도구 중에 "이건 사실 우리도 만들 수 있겠는데"가 무엇인지. 직원에게 물어보세요. WebAssembly 시대엔 가능 영역이 훨씬 넓어졌습니다.
아이디어 ②
WebAssembly로 사내 도구 웹화
예: 데스크톱 전용 사내 툴 → 브라우저 한 줄로
시도법
사내에서 매일 쓰는 데스크톱 전용 도구가 있다면 (라이센스 비용 비싼 것, 설치 까다로운 것), WebAssembly로 웹화 가능성 검토. 영업·CS팀이 외부에서도 바로 쓸 수 있게.
아이디어 ③
사내 직원의 "퇴근 후 시간"을 보장 + 권장
예: 사내 해커톤, "퇴근 후 만들기" 정책
시도법
Edward Kim은 회사 다니면서 퇴근 후 65일로 글로벌 1위를 만들었습니다. 우리 회사도 직원이 퇴근 후 만든 결과를 사내에서 인정·발표·확장하는 문화가 있다면? 분기 1회 사내 데모데이 + "내 회사 인프라 후보" 표창.
아이디어 ④
글로벌 진출 — 영문 README + GitHub 공개
예: 우리 사내 도구를 외부에 풀기
시도법
우리 회사 안에서 잘 쓰고 있는 작은 도구 — 영문 README 잘 쓰고 GitHub 공개만 해도 글로벌 트래커에서 잡힙니다. 처음부터 글로벌 1위를 노리는 게 아니라, 외부에 풀어두면 무엇이 일어나는지 보는 실험으로 시작.
아이디어 ⑤
우리 도구 위에서 다른 사람이 만들 수 있게 풀기
예: API 공개, MCP 서버 형태로 풀기
시도법
류승인 주무관의 kordoc 위에 master-of-hwp가 만들어진 것처럼, 우리 회사 도구 위에서 다른 사람이 만들 수 있게 풀어두기. 한 회사가 인프라가 되면, 한 업종 전체가 그 위에서 자라납니다. 거대 회사가 못 가는 길이 우리에겐 가능합니다.
자료
직접 보러 가기
rhwp 직접 사용
Edward Kim 직접
Ripple effect · 글로벌 트래커
✓ 한 줄 정리
"한컴 30년 vs 한 사람 65일. 다음은 우리 회사일 수도 있습니다."
거대 기업의 전유물은 더 이상 그들의 것이 아닙니다. 사례 ①(류승인 주무관)이 "사내 효율화"의 길을 보여줬다면, 사례 ②(Edward Kim)는 "외부에 풀기 / 글로벌 / 생태계 만들기"의 길을 보여줍니다. 두 길 모두 퇴근 후 시간으로 충분합니다. 우리 회사 직원 중에도 분명히 이미 시작한 사람이 있을 겁니다.
참고 사례 ③
AI가 동료가 되는 순간 — 새로운 시대의 두 풍경
사례 ①·②가 "한 사람이 인프라를 만드는" 패턴이었다면, 사례 ③은 그 다음 단계 — AI를 어떻게 받아들이느냐의 패러다임 자체가 달라지는 풍경입니다. 두 에피소드를 묶었습니다.
EPISODE A
박찬준 — 크래프톤 AI 해커톤 종합 2등 (자필고사 백지 제출자)
고졸 비전공자, 마이스터고 기계과 졸업, 반도체 회사 재직 (현장 설비 → CAD)
충격 포인트
크래프톤 AI R&D 해커톤 1일차 자필고사 → 3분 만에 백지 제출. 전공지식 0. 그럼에도 종합 2등. 경쟁자는 AI 연구원·대기업 현직자·석박사들.
방법
AI 오케스트레이션 — 모델 하나에 다 맡기지 않고 역할 분담:
· GPT-5.4 Pro = 분석/평가 (느리지만 강함)
· Claude Opus 4.6 = 방향·컨설팅 (실시간 파트너)
· Codex / Claude Code = 실무 코드
· Gemini 3.1 Pro = 영상 분석 / 샘플 수집
· GPT-5.4 Pro = 분석/평가 (느리지만 강함)
· Claude Opus 4.6 = 방향·컨설팅 (실시간 파트너)
· Codex / Claude Code = 실무 코드
· Gemini 3.1 Pro = 영상 분석 / 샘플 수집
핵심 메시지
"AI에 무엇을 맡기고 어떻게 검증하고 조합할지 판단하는 능력이 실전 경쟁력입니다."
"AI가 모두를 동일한 출발점에 세웠다."
"AI가 모두를 동일한 출발점에 세웠다."
EPISODE B
오픈클로 밋업 — "요즘 것들의 요즘 AI 에이전트"
새로운 세대의 AI 에이전트 사용 풍경 — 정초아님 페이스북 후기 (르뽀급 깊이)
패러다임 전환
AI를 도구가 아닌 동료/반려/존재로 인식. 캐릭터 이름 붙이고, 인격 부여하고, 같이 일하고 같이 산다. 슬랙·디스코드·텔레그램이 사무실이자 집.
핵심 인용
· "에이전트는 도구가 아니라 동료다."
· "슬랙은 사무실이다."
· "md is new SQL — DB 설계 한 번 없이 .md로만 굴러간다."
· "'엔지니어링'이라고 붙은 건 안 배워도 된다는 뜻."
· "에이전트 장인은 현생의 절실함에서 태어난다."
· "슬랙은 사무실이다."
· "md is new SQL — DB 설계 한 번 없이 .md로만 굴러간다."
· "'엔지니어링'이라고 붙은 건 안 배워도 된다는 뜻."
· "에이전트 장인은 현생의 절실함에서 태어난다."
등장 인물
닿님(뽀야 팀장 → A2A 자율적 교육 모먼트), 타타님(진격의 거인 캐릭터 7~8명), 물결님(원피스 유니버스), 한이룸님(직원 100% 대체로 채용 철회), 카일님(사내 20마리 에이전트 조직), 맥돌님(체육학과 → 헤르메스 에이전트), 지녕님(자몽이 → 전사 배포)
두 풍경의 공통 메시지
"전문지식이 없는 사람이 가장 빠르고, AI를 동료로 대하는 사람이 가장 효율적이다."
박찬준은 자필고사 백지로도 2등을 했고, 오픈클로 밋업의 사람들은 토큰을 흘려보내는 잡담으로 사람-AI 조직 효율을 올립니다. 두 풍경 모두 — 비효율로 보이는 것이 가장 효율적인 도입 전략이라는 같은 결. 사내 직원이 "전문지식 없어서 AI 안 해본다"고 하면 그게 그를 가장 유리하게 만들 수도 있다는 것. 그리고 직원에게 "AI 캐릭터에 이름 붙이고 친해져라" 권하면 그게 가장 빠른 도입 전략일 수도 있다는 것.
A
AI 오케스트레이션 = 새로운 실무 능력
한 모델에 다 맡기는 시대 끝. 모델별 강점에 따라 역할 분담하고 결과 교차 검증하는 능력. 전공지식이 아니라 판단력이 자산.
B
친밀감 = 도입 효율
에이전트 캐릭터화·라포 구축은 비효율이 아니라 비AI 직군 동료의 진입 장벽을 낮추는 장치. 토큰 비용보다 임팩트가 훨씬 큼.
C
"엔지니어링" 단어 보면 안 배워도 됨
프롬프트 엔지니어링·컨텍스트 엔지니어링·하네스 엔지니어링 — "엔지니어링"이 붙은 건 곧 AI가 해줄 거라는 뜻. 그 시간에 더 절실하게 만들고 시켜라.
D
현생의 절실함이 가장 큰 자산
기획서 잘 쓴 사람보다, 매일 그 문제로 고생한 사람이 더 좋은 도구를 만든다. "매일 짜증나는 그것"이 사장님 회사의 다음 인프라.
바이브코딩
이 탭은 "실제로 회사에서 쓰는 앱"을 직접 만드는 흐름입니다. 코드는 한 줄도 안 씁니다. 한국어로 요청하면 클로드가 HTML 앱을 만들어주고, 그걸 직원들에게 배포해서 같이 씁니다. 회의록·고객사 미팅 녹취록을 던지면 5가지 산출물(요약·결정사항·이메일·내부메모·다음 미팅 어젠다)이 자동으로 나오는 앱을 약 30분에 만듭니다.
PART A · 왜 만드는가
"코워크 한 번 띄우는 것도 직원들에겐 부담"
사장님 본인은 코워크가 익숙해도, 임원/현장 직원에겐 매번 "폴더 권한 주고, 프롬프트 쓰고, 결과 받고…"가 어렵습니다. 그래서 특정 업무 하나만 자동화한 미니 앱을 만들어 두면, 직원들은 "녹음 텍스트 붙여넣기 → 버튼" 한 번이면 끝나죠.
이 탭에서 만들 앱
회의 자동화기 (meeting-analyzer.html)
입력: 회의록 또는 고객사 미팅 녹취록 (텍스트 붙여넣기)
출력 5종: ① 한 줄 요약 · ② 결정사항/약속 리스트 · ③ 후속 이메일 초안 · ④ 내부 공유용 메모 · ⑤ 다음 미팅 어젠다
특징: 단일 HTML 파일 (서버 없음). 더블클릭으로 켜짐. API 키만 있으면 모든 직원이 동일하게 씁니다.
PART B · 만드는 흐름
30분, 7단계 ⏱ 30분
코워크에 차근차근 요청하는 순서입니다. 각 단계 프롬프트는 그대로 복사해서 쓰셔도 되고, 본인 업무에 맞게 조금씩 바꾸셔도 됩니다.
단계 A-1
먼저 "Anthropic API 키" 발급
이 앱은 사장님 회사 직원들이 동일하게 쓰기 위해 Claude.ai 구독과는 별개의 API 결제가 필요합니다. (Claude Pro/Max는 웹 채팅용이고, 직원들 앱이 호출하는 건 API용 별도 크레딧이에요.)
- console.anthropic.com 접속 → Claude.ai 계정으로 로그인
- 왼쪽 메뉴 Settings → Billing → Add credit → $20 정도 시작
- 왼쪽 메뉴 API Keys → Create Key → 이름 적당히 (예: "내부앱-회의자동화") → 키 복사 (sk-ant-…로 시작)
- 이 키는 노출되면 누구나 결제 쓸 수 있으니 슬랙·이메일에 절대 평문으로 보내지 마세요.
비용 감각: Claude Sonnet 4.5 기준 회의록 한 건 처리에 약 $0.02~0.05. 직원 10명이 매일 5번씩 써도 한 달 $30~50 수준입니다.
📝 내 API 키 별명 / 발급일
단계 A-2
코워크에 "내가 뭘 만들고 싶은지" 자연어로 설명
핵심은 "왜 만들고 싶은가"를 먼저 길게 말하는 것입니다. 클로드가 이걸 이해해야 좋은 앱을 만듭니다. 아래 프롬프트가 가장 일반적인 시작점이에요.
STEP A-2 · 시작 프롬프트
우리 회사 임원회의·고객사 미팅에서 매번 같은 작업이 반복돼.
회의 끝나고 누군가가 1~2시간 들여서:
- 요약 정리
- 결정사항/액션아이템 뽑기
- 후속 이메일 초안 쓰기
- 다음 미팅 어젠다 만들기
이걸 하고 있는데, 이걸 직원들이 "녹취록 텍스트만 붙여넣으면 자동으로 나오는" 단일 HTML 앱으로 만들어줘.
조건:
1. 단일 HTML 파일이어야 함 (서버 없이 더블클릭으로 켜짐)
2. Anthropic API를 직접 호출 (anthropic-dangerous-direct-browser-access 헤더 사용)
3. API 키는 사용자가 입력하면 localStorage에 저장
4. 두 가지 모드: "내부 회의" / "B2B 영업 미팅"
5. 결과는 5개의 카드로 표시: 한줄요약 / 결정·약속 / 액션카드(또는 후속이메일) / 다음 미팅 어젠다 / 추가포커스
6. 결과를 .md 파일로 다운로드 가능
7. 디자인은 깔끔한 코퍼레이트 톤 — 잉크블루(#0E1A2B), 레드 포인트(#C3261E), 골드(#C9A961), 크림 배경(#F5F1E8)
8. 폰트는 맑은 고딕 / Pretendard / 시스템 산세리프
먼저 전체 구조를 어떻게 잡을지 한국어로 설명한 다음, 그걸 보고 OK 하면 코드 작성 시작해줘.
왜 "조건 1~8"을 미리 다 명시? 클로드는 명세가 명확할수록 한 번에 잘 만듭니다. 모호하게 시작하면 5번 고치게 돼요.
📝 내 회사에선 어떻게 바꿀까?
단계 A-3
구조 확인 → "그대로 만들어줘"
클로드가 구조 설명을 보여주면 90%는 그냥 OK 하시면 됩니다. 단, 다음 두 가지만 확인:
- JSON 모드로 받는가? — 5개 카드를 안정적으로 채우려면 클로드가 JSON으로 응답하게 시키는 게 핵심. 안 보이면 "JSON 응답 받게 해줘"라고 추가 요청.
- API 키가 코드에 박히지 않는가? — 사용자 입력 → localStorage가 맞아야 합니다. 코드에 sk-ant-… 박혀 있으면 절대 안 됨.
STEP A-3 · OK 사인
좋아. 그 구조대로 만들어줘. 그리고 작업 폴더에 meeting-analyzer.html 로 저장해줘.
추가로 신경 써줘:
- 사용자가 API 키 잘못 넣었거나, 크레딧 부족할 때 친절하게 에러 안내 표시
- "처리 중…" 로딩 표시
- 모바일에서도 깨지지 않게 반응형
- 결과 카드는 결과가 도착하면 부드럽게 페이드인
단계 A-4
첫 테스트 — 내 회의록 한 건 던져보기
코워크가 파일을 만들어주면 작업폴더에서 meeting-analyzer.html을 더블클릭. 브라우저에 앱이 열립니다.
- API 키 칸에 sk-ant-… 붙여넣기
- 모드: 내부 회의 선택
- 회의록 칸에 임원회의 녹취록(또는 가짜 샘플) 붙여넣기
- "분석 시작" 클릭 → 5개 카드 차오르는 것 확인
실습용 샘플: 강의안 [실습] 탭 → 사례 1에서 쓰는 ㈜시그마플로우 임원회의 더미 회의록을 그대로 복사해서 시험해보세요.
📝 첫 테스트 결과 · 부족한 점
단계 A-5
"이런 점이 약해" 한 번에 묶어서 수정 요청
여기서부터가 바이브코딩의 본질입니다. 한 번에 한 가지씩 고치지 말고, 테스트 후 모은 불만을 한 번에 던지세요. 클로드는 컨텍스트가 크게 잡힐수록 더 똑똑하게 고칩니다.
STEP A-5 · 일괄 보강
테스트 해봤는데 다음 점들이 약해. 한 번에 다 반영해서 v2로 업데이트해줘.
1. 액션아이템에 "담당자 / 마감일"을 회의록에서 자동으로 추출해서 표 형태로 보여줘
2. B2B 영업 모드일 땐 "고객사 발화 vs 우리 발화"를 구분해서 분석하고, 가격 시나리오 3안(공격적 / 표준 / 안전)을 자동 생성해줘
3. 결과 아래에 "후속 질문" 입력창을 붙여서, "이걸 임원진 톤으로 다시 써줘" 같은 추가 요청을 받을 수 있게
4. 다운로드 .md 파일에 회의 일자·참석자도 메타로 들어가게
5. 한 번 처리한 결과는 페이지 새로고침해도 localStorage에 남아 있게 (실수로 닫아도 안 날아가게)
핵심 깨달음: 사장님이 던지는 5개의 개선 요청이 곧 사장님 회사에서만 통하는 노하우입니다. 동일 앱을 다른 회사가 베껴도 이 5번 보강이 본인 회사 데이터를 모르면 안 됩니다.
📝 우리 회사 특화 보강 5가지
단계 A-6
직원 5명에게 배포 + 피드백 모으기
이 앱이 사장님 PC에서만 돌면 의미가 없습니다. 이메일 첨부 1개로 끝나는 단일 HTML이라는 게 핵심 강점이에요.
- 슬랙/이메일에
meeting-analyzer.html첨부 + 사내 안내문 - API 키는 직원에게 직접 주지 말고, 회사 공용 키 한 개를 사장님이 환경변수로 박힌 버전 따로 만들거나 (또는 IT팀이 사내 프록시 1개 만들어서 분배)
- 1주일 후 직원들에게 "어떤 게 부정확했고 / 더 있으면 좋겠는 게 뭐냐" 단순 설문
STEP A-6 · 배포 패키지 만들기
이 앱을 우리 직원 30명한테 배포할 거야. 다음 두 가지를 만들어줘:
1. 직원용 1페이지 사용설명서 (PDF 또는 한국어 마크다운)
- "이 앱은 뭘 하는가" 3줄
- "API 키는 어디서 받는가" / "분실하면 어떻게 하는가"
- "처리 결과 어디에 저장되는가" (보안 안내)
- "결과가 이상할 땐 어떻게 다시 시도하는가"
2. 사용자가 약 5번 누른 뒤 "이런 결과는 부정확했어요"를 1초만에 사장님께 보고하는 UI
(앱 안에 작은 "👎 부정확" 버튼 → 클릭 시 어떤 입력에 어떤 결과가 나왔는지 자동으로 정리해서 클립보드 복사)
📝 직원 5명 명단 + 첫 테스트 일정
단계 A-7
2주 후 — "두 번째 앱" 후보 정하기
한 개 만들면 끝이 아닙니다. 이게 사내 인프라의 첫 벽돌이에요. 직원들이 매일 짜증 내는 다른 반복 작업을 하나 더 골라 같은 흐름으로 만듭니다.
- 품질 보고서 자동 정리
- 고객 클레임 메일 → 분류·우선순위·답변 초안
- 주간 매출 → 임원진 톤 1페이지 요약
- RFP/제안 요청서 → 우리 솔루션 매칭 자동 정리
크레센트 청중에게
이게 "포트폴리오사 운영 효율 +30%" 의 진짜 그림입니다
외주 SI 발주서 한 장 안 쓰고, 사장님 본인이 한국어로 30분 만에 만든 앱이 임원진 1명의 1주일 시간을 매주 돌려줍니다. 그걸 회사마다 5개씩 만들면 — 그게 "AI 도입했다" 의 진짜 모습이지요.
📝 우리 회사 두 번째 앱 후보 3개
요약 — 코드 한 줄 안 쓰고, 사내 앱 1개 + 배포 + 피드백 루프까지
"AI 잘 쓴다"는 건 챗봇 앞에서 잘 묻는 게 아니라, 회사 안에 작은 자동화 한 개를 박아 넣을 수 있느냐입니다. 그 첫 한 개를 오늘 30분에 만드셨습니다.