2026년 9월 3일 (목)

한 줄로내 노하우를 AI에게 넘기려면, 설명서를 쓰지 말고 내가 판단한 기록과 피드백을 쌓아라.

왜 골랐나지금 만들고 있는 brain(내 지식 창고)이 바로 이 강의의 주제입니다.

무슨 내용인가 (3줄)

• 앞 35분은 AI 에이전트(스스로 일을 처리하는 AI)가 무엇으로 이루어졌는지 설명합니다. 기억, 도구, 반복, 추적, 평가.
• 뒤 23분이 핵심입니다. "말로 설명할 수 있으면 그건 진짜 노하우가 아니다." 진짜 노하우는 말로 안 됩니다. 그래서 규칙과 채점표를 아무리 자세히 써도 AI는 나처럼 판단하지 못합니다.
• 대신 내가 판단한 사례와 내가 준 피드백을 쌓으라고 합니다. 이렇게 만든 AI 분신을 딥트윈이라고 부릅니다.

새로 알게 된 것 3가지

• [35:00] 노하우를 종이에 다 써도 진짜 노하우는 거기 없다. 강연자 본인이 규칙을 촘촘히 써서 여러 번 실패했다.
• [52:00] 딥트윈은 저장 방식보다 피드백의 질이 전부다. "상담 선생님에게 말하듯" 자세히 줘야 한다. 하나로 합친 분신은 실패했고, 용도별로 나눈 것(영상 대본용, 제안서용)만 성공했다.
• [43:00] 도구(클로드 코드, 헤르메스 같은 것)는 반년 뒤 바뀔 수 있다. 남는 것은 내 판단 기록이다. 그게 남이 못 베끼는 내 무기다.

지금 할 수 있는 행동이 브리핑에서 틀린 점을 log/feedback.md에 한 줄 쓰기. (5분) 강의가 말한 "피드백 쌓기"의 첫걸음이 이겁니다.

주의"빵집 상품 인식 모델을 운영한 경험"과 "기억·판단·원칙 3층 구조"는 강연자의 경험담입니다. 다른 근거는 없습니다.

구간표

한 줄로AI에게 할 일을 하나씩 시키지 말고 목표를 주라. 임시로 만든 규칙은 때가 되면 지워라.

왜 골랐나매일 쓰는 도구를 만든 사람들의 이야기입니다. 1차 출처입니다.

무슨 내용인가 (3줄)

• Claude Code 팀원 3명의 대화입니다. 1년 전에는 AI의 행동을 하나하나 확인했는데, 지금은 목표만 주고 맡깁니다.
• 일의 70~80%를 슬랙 안의 AI(Claude Tag)로 합니다.
• AI를 감싸는 틀에 넣은 기능들은 모델의 약점을 가리는 붕대입니다. 모델이 좋아지면 지웁니다.

새로 알게 된 것 3가지

• [03:19] "할 일 목록" 기능은 예전 모델이 일을 끝까지 못 해서 넣었다. 1년 뒤 필요 없어져서 지웠다. 만든 것에 애착을 갖지 마라.
• [11:17] 코드 검토는 이렇게 한다. 버그 후보를 넓게 찾고, 후보마다 세 가지 시각으로 다시 따져 진짜만 남긴다. 이 반복을 사람이 아니라 코드가 돌리니 빠뜨리지 않아 믿을 수 있다.
• [08:12] 매일 자동으로 도는 일에 주는 지시문 예: "매일 피드백을 전부 보고, 중요도로 묶고, 확실한 것만 고쳐라."

지금 할 수 있는 행동없음. 오늘 만든 자동 브리핑이 이미 이 방식입니다. 그래서 ★★.

주의[07:56] "생산성 10배"는 본인 주장이고 측정은 없습니다.

구간표

한 줄로만드는 건 쉬워졌다. 알리는 것과 "AI에게 무엇을 시킬지 정하는 것"이 돈을 가른다.

왜 골랐나목표(경제적 자유)에 가장 가까운 실제 사례입니다.

무슨 내용인가 (3줄)

• 벤 세라는 직원 없이 AI만으로 회사를 굴려 8개월 만에 연매출 100억대에 올랐습니다.
• 그 전 제품은 실패했습니다. 똑같은 제품을 만든 경쟁자가 트위터 마케팅으로 이겼습니다. 그래서 이번엔 "알리는 것"에 전부를 걸었습니다.
• AI 요금이 한 달 14억까지 나왔습니다. 중요한 자리에만 비싼 모델을 쓰도록 바꿔 1.4억으로 줄였습니다.

새로 알게 된 것 3가지

• [04:00] 첫 목표는 유료 고객 10명이었다. 10가지 넘게 시도했는데 가장 효과가 큰 것은 회사 만드는 과정을 매주 유튜브에 올린 것이었다.
• [06:30] 비용이 터진 이유는 모든 일에 제일 비싼 모델을 쓴 것. 결정하는 자리 하나만 비싼 모델, 나머지는 싼 모델.
• [07:58] 이 서비스로 회사를 만든 만 명 중 1달러라도 번 사람은 열에 하나. 차이는 "목표를 좁게 정하는 것"과 사람이 끝까지 쥔 20%(취향, 방향, 무엇을 만들지).

지금 할 수 있는 행동다음 쇼츠 만들 때 화면 녹화 켜기. (결정만, 0분) 과정을 올리는 것이 알리는 가장 싼 방법입니다.

주의매출·투자 숫자는 영상 속 주장입니다. 이 브리핑에서 다시 확인하지 않았습니다.

한 줄로목소리를 만들어 주는 AI가 더 싸고 더 빨라졌습니다. 웃음·한숨까지 냅니다.

사실 (3줄)

• 인월드 AI가 9월 2일(현지시간) 음성 생성 모델 '실시간 TTS-2'와 가벼운 버전 '플래시'를 공개했습니다.
• 속도는 첫 소리가 나오기까지 25밀리초(플래시 기준), 1초에 106글자를 만듭니다. 언어는 100개 넘게, 사투리는 500개 넘게 지원한다고 합니다.
• 값은 100만 글자에 20.83달러입니다. 아티피셜 애널리시스라는 평가 사이트의 목소리 부문에서 1위(1123점)로 올랐습니다.

나에게 영향공학쇼츠 내레이션을 지금 타입캐스트로 만들고 있습니다. 30초 대본은 300글자쯤이니 한 편에 1센트가 안 됩니다. 말로 연기 지시를 줄 수 있다는 점이 다릅니다. "조금 더 천천히, 놀란 듯이" 같은 문장을 그대로 넣습니다.

판정★★ 요약으로 충분. 다만 "오늘 할 일 1번"으로 한 번 써 보는 것은 값어치가 있습니다.

주의한국어 품질은 기사에 없습니다. 숫자는 모두 회사 발표문에서 나온 것입니다. 평가 순위도 회사가 인용한 것입니다. 직접 들어 보기 전에는 미확인입니다.

한 줄로매일 쓰는 클로드가 싸졌습니다. 특히 같은 자료를 반복해서 읽히는 긴 작업이 싸졌습니다.

사실 (3줄)

• 앤트로픽이 9월 1일(현지시간) 클로드 페이블 5.1과 미토스 5.1을 내놓았습니다. 미토스는 신뢰 접근 프로그램에 든 사람만 씁니다.
• 캐시(한 번 읽힌 자료를 다시 안 읽고 꺼내 쓰는 저장고) 읽기 값이 75% 내려 100만 토큰당 0.25달러가 됐습니다. 기본값은 넣는 글 100만 토큰에 10달러, 나오는 글 100만 토큰에 50달러입니다.
• 보통 일은 25% 싸지고, AI가 알아서 오래 도는 일은 최대 45%까지 싸진다고 합니다.

나에게 영향이 브리핑 자동화처럼 같은 파일(워치리스트, 스킬 파일)을 매번 다시 읽히는 작업이 여기에 해당합니다. 값이 내려갔으니 더 자주 돌려도 됩니다. 기업용으로는 입력·출력 자료를 앤트로픽이 보관하지 않는 방식(EFS)이 생겼습니다. 개인 사용자와는 상관없습니다.

판정★★ 요약으로 충분. 값이 내렸다는 사실만 알면 됩니다.

주의앤트로픽 발표문을 옮긴 기사입니다. 25%·45% 같은 절감 수치는 회사 주장이고, 이 브리핑에서 확인하지 않았습니다. 미확인.

한 줄로클로드의 "추론 단계"를 올리면 값이 25배 뛰는데, 결과는 그만큼 좋아지지 않습니다.

왜 골랐나위 뉴스가 "값이 내렸다"는 발표라면, 이 글은 그 값을 직접 재 본 기록입니다. 발표문이 아니라 실측입니다.

무슨 내용인가 (3줄)

• 사이먼 윌리슨은 새 모델이 나올 때마다 똑같은 주문을 넣습니다. "자전거 타는 펠리컨을 그려라." 이번엔 추론 단계(AI가 답하기 전에 얼마나 오래 생각하는지)만 low·medium·high·xhigh·max로 바꿔 다섯 번 넣었습니다.
• 단계를 올릴수록 시간과 값이 급격히 뛰었습니다. 결과물의 차이는 그만큼 크지 않았습니다.
• 만들어진 그림을 다시 넣어 움직이게도 해 봤습니다. 1.37달러가 들었고, 바퀴가 반대로 돌았습니다.

새로 알게 된 것 3가지

• ["Low & Medium"] low와 medium은 아예 생각을 안 합니다. 나온 글자 수가 각각 1,998개와 1,977개, 값은 10센트 아래였습니다. 낮은 단계는 "생각을 조금 한다"가 아니라 "안 한다"입니다.
• ["High" / "Max"] high는 2,612글자, 30초, 13센트. max는 65,927글자, 14분, 3.30달러. 25배입니다. 시간은 28배입니다.
• ["I didn't ask for flair"] 결과에 대한 본인 평가는 "제미나이 3.7 플래시만큼 멋을 부리지는 않는다"입니다. 그러면서 "나는 멋을 요구한 게 아니라 그림을 요구했고, 그림을 받았다"고 덧붙입니다. 비싼 단계가 더 나은 게 아니라 더 오래 고민할 뿐입니다.

지금 할 수 있는 행동앞으로 클로드에 max를 쓰지 않기로 정하기. (5분, 정하기만) 오래 걸려도 괜찮은 일에만 xhigh를 씁니다.

판정★★★ 꼭 보기. 단, 글 전체가 아니라 단계별 값 부분만 보면 됩니다. 2분입니다.

주의그림 하나로 잰 결과입니다. 코드나 글쓰기에서도 같은 비율인지는 이 글로 알 수 없습니다.

블로그는 오늘 1편만 골랐습니다. 2편을 못 채운 이유는 아래 "제목만 · 블로그"에 적었습니다.