AI개발자

AI 사용법에 정답은 없다 - 리버럴 아츠(교양)으로 해결하는 방법

2026-04-04T06:22:04Z

26년간의 IT엔지니어로서의 노하우로 깨달음을 얻은 AI를 다루는 방법에 대해 소개합니다. 2장부터 6장까지는 브런치 유료 구독자만 보실 수 있습니다. 브런치북으로 출간완료하려면 10장이상을 써야 하는데 이번 책은 6장까지만 정리한 내용이라서 나머지는 홍보용으로만 적어둔 내용임을 알려드립니다. 제1장: 생성AI를 못 쓰는 진짜 이유 - '모르겠다'를 분

AI 사용법에 정답은 없다 - 리버럴 아츠(교양)으로 해결하는 방법

2026-04-04T06:20:54Z

AI 사용법에 정답은 없다 - 리버럴 아츠(교양)으로 해결하는 방법

2026-04-04T06:19:40Z

AI 사용법에 정답은 없다 - 리버럴 아츠(교양)으로 해결하는 방법

2026-04-04T06:18:23Z

프롬프트 100개보다 이 연습 1시간이 낫다 - AI 멘탈링이 가르치는 진짜 것

2026-04-04T06:08:48Z

여기까지 5장에 걸쳐 써온 것을, 하나의 선으로 연결한다. 제1장: '모르겠다'를 분해하는 힘이 모든 것의 출발점 제2장: 언어화해서 AI에게 던져라. 구조화는 AI가 한다. 돌아온 것에 파고들어라 제3장: 컨텍스트의 차이가, 같은 AI를 써도 1:100의 격차를 만든다 제4장: 교양(리버럴 아츠)은 '가로의 깊이'를 내는 부스터. 바텀업으로도 탑다운으로도

뇌의 워킹 메모리 한계를 AI로 돌파하는 법 - '사고의 외부화 엔진' 실전 가이드

2026-04-04T05:59:11Z

먼저 말해 둔다. 2장에서 "언어화해서 AI에게 던져라"고 썼다. 이 장도 얼핏 비슷한 이야기로 보일 수 있다. 하지만 전혀 다르다. 2장은 일을 처리하는 이야기였다. 테스트 계획을 만들고, 사업 계획을 쓰고, 눈앞의 태스크를 완료시킨다. 언어화→AI에게 던진다→돌아온 것에 파고든다. 목표가 명확하고, 완성물이 있다. 이번 장은 답이 없는 질문을 끝없이

교양이 생성AI의 출력을 10배 바꾼다 - 언어화만으로 부족한 이유와 교양(리버럴 아츠)의 역할

2026-04-04T05:23:35Z

왜 한국 대기업은 피벗에 실패했는가? - 3초 만에 날아간 이야기 교양 이야기를 하기 전에, 내 자신의 에피소드를 하나 쓴다. 어느 프로젝트에서 "왜 한국 대기업의 AX 추진은 이렇게 느린가"라는 이야기가 나왔다. 보통 생각해 보면, "경영층의 IT 리터러시가 낮다" "레거시 시스템이 발목을 잡는다" "예산이 안 나온다" 이런 답이 나온다. AI에게 물어봐

AI 시대 1:100 생산성 격차의 정체 - 컨텍스트 설계 능력이 당신의 연봉을 결정한다

2026-04-04T06:11:48Z

교양은 잡지식 모으기가 아니라, 서로 다른 걸 이어서 보는 감각 생성AI는 거울이다 ChatGPT가 처음 나왔을 때, 전 세계가 "AI 대단하다"며 들썩였다. 뭘 물어봐도 답해준다. 논문을 요약해 준다. 코드를 써준다. 이메일 문구를 생각해 준다. 대단하다. 확실히 대단하다. 그런데 반년쯤 쓰다 보면 깨닫는 것이 있다. "AI 대단하다"고 느끼는 정도가 사

질문의 질 = 아웃풋의 질 - 도메인 지식보다 먼저 갖춰야 할 3가지 능력

2026-04-03T15:26:38Z

1장에서 "생성AI를 못 쓰는 진짜 이유"고 썼다. 이제부터가 본론이다. 언어화해서 AI에게 던져라. 거칠어도 된다. 정리는 AI가 해준다. 돌아온 것에 논리적으로 반론을 던져라. 이게 이 책에서 가장 하고 싶은 말이다. 언어화 = 컨텍스트 설계 생성AI 세계에 "컨텍스트 엔지니어링"이라는 개념이 있다. 2025년 6월, 전 OpenAI 연구원 Andr

생성AI를 못 쓰는 진짜 이유 - '모르겠다'를 분해하지 못하기 때문이다!

2026-04-03T14:49:46Z

"프롬프트보다 사고력이 중요하다" - 나만 하는 말이 아니다 솔직하게 쓴다. "AI 사용법보다 사고력이 더 중요하다" 라는 주장 자체는 나만의 것이 아니다. 어떤 인지과학자는 "AI에게 없는 사고력을 기르는 방법"으로 사람의 신체에 기반을 둔 직관이야말로 AI가 결코 가질 수 없는 인간의 힘이라고 이야기한 주장을 들은 적이 있다. 필자가 얼마전 만났던 AI

Skills로 '커맨드형' 자동화 만들기 - 슬래시 커맨드로 품질 보증 워크플로우 자동화하기

2026-04-03T14:03:40Z

Skills란 무엇인가 3장·4장에서 Hooks를 사용한 이벤트 기반 자동화를 학습했다. Hooks는 "무언가가 일어나면 자동으로 실행한다"는 구조였다. Skills는 그것과 대조적인 "커맨드형" 자동화다. 사용자가 /스킬명 을 입력함으로써 정의된 워크플로우가 기동된다. Hooks = 이벤트 기반 (자동 발화) → 커밋 시 lint, 파일 저장 시 포맷S

Hooks로 트리거형 자동화 만들기 - AI 가드레일 설계 - Hooks로 위험 명령어 차단과 자동 품질 검증

2026-04-03T13:19:41Z

Hooks란 무엇인가 Hooks는 Claude Code 내부에서 "무언가가 일어났을 때" 자동으로 스크립트를 실행하는 구조다. git의 pre-commit 훅이나 Webpack 플러그인과 같은 발상이다. 예를 들어, "Claude Code가 Bash 명령어를 실행하려 했을 때", "Claude Code가 파일을 쓴 직후", "Claude Code가 오류를

CLAUDE.md 자동화 기반 만들기 - Thin Orchestrator AI 자동화 기반 설계와 권한 제어 실전

2026-04-03T12:54:01Z

CLAUDE.md는 "AI에게 보내는 영구 지시서" CLAUDE.md는 Claude Code가 세션 시작 시 자동으로 읽어 들이는 마크다운 파일이다. 프로젝트 루트에 두기만 하면, 매번 같은 프롬프트를 손으로 입력하지 않아도 AI가 "자신이 누구이고, 무엇을 해야 하는지"를 이해한 상태로 시작한다. 수작업하던 시절, 저자는 매일 아침 이런 프롬프트를 입력하

Claude Code 자동화 구조 4가지 - Hooks·Skills·MCP·외부 스크립트 4가지

2026-04-03T11:38:12Z

자동화는 하나의 기술만으로 완성되지 않는다 앞 장에서 '수동 Claude Code의 한계'를 살펴봤다. 그렇다면, 자동화하려면 어떻게 해야 할까? 결론부터 말하면, Claude Code 자동화에는 4가지 구조가 필요하며, 각각 잘하는 영역이 다르다. 하나만으로는 전체를 커버할 수 없다. 첫번째 핵심: Hooks - 이벤트 기반 자동 실행 Hooks란? H

왜 자동화가 필요한가? - 수동적인 Claude Code의 한계점

2026-04-03T10:35:10Z

Claude Code는 강력하다. 하지만 수동적으로는 한계가 있다 Claude Code를 처음 써봤을 때 충격을 받은 독자가 많을 것이다. "이 버그를 고쳐줘"라고 하면 코드를 수정해준다. "테스트를 작성해줘"라고 하면 테스트 파일이 바로 생성된다. 기존의 개발 경험과는 완전히 차원이 다르다. 하지만 한동안 계속 쓰다 보면, 어느 순간 보이지 않는 벽에 부

AI 시대 한국의 승부처는 현장이다 - 반도체·의료·농업·금융 현장에서 쌓는 대체 불가능한 데이터 해자

2026-03-30T14:25:55Z

이 책을 쓰기 시작했을 때, 나는 하나의 물음을 세웠다. "기반 모델을 만들 수 없는 나라가, AI로 이길 수 있는가?" 다 쓰고 나서, 답이 보여왔다. 이길 수 있다. 단, 이기는 방법을 틀리지 않는다면. 돌아본다 프롤로그에서 확인한 것처럼, 한국은 GPT를 만들지 못했다. 미국의 AI 투자 1,091억 달러에 비해, 한국의 AI R&D 예산 격차는

한국 AI 미국 의존 리스크 완전 분석 - GPU·모델 API·반도체 공급망 3층 구조와 기술 주권 전략

2026-03-30T14:05:48Z

'테크놀로지 주권(Technology Sovereignty)'이라는 말이, 정책 문서에 등장하기 시작한 것은 최근 몇 년의 일이다. AI 패권을 둘러싼 미중 대립이 격화되고, 반도체의 수출 규제가 연쇄적으로 발생하며, 클라우드 인프라가 특정국 기업에 집중되는 상황을 눈앞에서 목격하면서, 각국은 다시 묻기 시작하고 있다. '자국의 중요한 디지털 인프라를,

EU AI법과 ASEAN 시장 - 한국 AI 기업이 미중 사이에서 찾는 제3의 국제 전략

2026-03-30T13:45:26Z

AI의 국제 질서가, 지금 크게 다시 쓰여지고 있다. 미국은 규제 완화·개발 우선으로 키를 꺾었고, 중국은 국가 주도로 'AI 대국' 노선을 달리고 있다. 이 두 극의 사이에서, 한국은 어디에 입지를 취해야 하는가? '미중 의존에서 벗어난다'는 말은 정책 문서에 빈번히 등장하지만, 그렇다면 구체적으로 어떻게 움직이면 좋은가? 이 물음에 답하기 위해,

범용 AI로 지고 특화 AI로 이겨라 - 한국 AI 스타트업이 반도체·의료·K-푸드에서 찾는 진짜 승부처

2026-03-30T13:23:38Z

2025년의 AI 스타트업의 글로벌 조달액은 2,000억 달러(약 320조 원)를 넘어, 과거 최고 수준이었다. 미국 OpenAI 등 상위 3사가 AI 전체의 38%를 차지하고 있으며, 유력 기업에 자금이 집중되고 있다. 320조 원. 이것이 세계의 AI 스타트업에 흘러들어간 자금의 규모다. 그 중 상위 3사만으로 38%. 나머지 무수한 스타트업이 62%

한국 기업 AI PoC 실패 구조 해부 - 도입률은 높은데 성과가 없는 진짜 이유 5가지

2026-03-30T00:30:19Z

"AI를 도입했습니다"와 "AI로 성과를 내고 있습니다"는, 전혀 다른 문장이다. 이 두 문장 사이에, 한국 기업의 현실이 있다. 과학기술정보통신부·정보통신산업진흥원(NIPA) 등의 AI 활용 실태 조사에 따르면, 생성 AI를 기업 업무에 도입한(준비 중 포함) 한국 기업 비율은 2024년 기준 빠르게 30~40%대로 상승하고 있다. 대기업에서는 이미 상