- 신영선
- 심화 과정
- 클로드코드&안티그래비티
파일 하나로 AI 직원 60명이 알아서 일합니다
미국에서 화제인 AI 파일, 한국인 99%는 모릅니다
- 릴스 영상을 저장 또는 공유하기로 기록 해놓습니다.
- DM으로 받은 링크를 카톡으로 옮겨 놓습니다.
- PC로 접속해서 AI 즐겨찾기 폴더를 만들어 저장해놓습니다.
- 바로 사용을 해봅니다. 절대 미루지 마세요. (⭐ 제일 중요)
1. agent.md 파일
https://docs.google.com/document/d/1YSlVGwsB87WEpwjHkn3ru43BmgDbfDSQuVByKtxyuto/edit?usp=sharing
2. 활용법
1. 문제의 원인과 해결 로직
AI(LLM)는 확률적으로 작동하기 때문에 완벽하지 않으며, 단계를 거듭할수록 오류가 누적되는 치명적인 문제가 있습니다.
원인: AI가 모든 실무를 직접 처리하려고 하면, 각 단계의 성공률이 90%라도 5단계를 거치면 최종 성공률이 59%로 떨어집니다.
해결책: 따라서 AI에게 직접 일을 시키는 대신, AI는 '의사결정(판단)'만 하게 하고, 실제 ‘작업(실행)'은 항상 일관된 결과를 내는 컴퓨터 코드에게 맡기는 방식으로 복잡성을 낮춰야 합니다.
2. 핵심 요약: 3단 분리 구조
이 문서는 업무 지시, 판단, 실행을 3개의 층으로 완벽히 분리하는 아키텍처를 제안합니다. 회사의 조직도와 유사하게 이해하시면 됩니다.
- Layer 1: 지침서 / '업무 매뉴얼'
- 중간 관리자에게 주듯 자연어로 작성된 업무 표준 매뉴얼입니다
- 목표, 사용할 도구, 예외 상황 등을 정의하며
directives/폴더에 저장됩니다.
- Layer 2: 지휘 및 조율 / 'AI 매니저 (저의 역할)'
- 매뉴얼을 읽고, 어떤 도구를 어떤 순서로 쓸지 결정하는 지능형 라우팅 역할입니다.
- 직접 웹사이트를 크롤링하는 것이 아니라, 크롤링 코드를 실행하도록 지시합니다.
- Layer 3: 실제 실행 / '실무 작업자'
- API 호출, 데이터 처리 등을 빠르고 정확하게 수행하는 파이썬스크립트 코드들입니다.
execution/폴더에 저장됩니다.
3. 실무 도입을 위한 단계별 실행 방안
이 시스템을 대표님의 비즈니스에 바로 적용하기 위한 구체적인 세팅 순서입니다.
- 1단계: 작업 폴더 구조화
.tmp/: 작업 중 생기는 임시 파일 보관용 (항상 삭제 및 재생성 가능하게 관리).
directives/: 마크다운 형식의 업무 매뉴얼(SOP) 보관.
execution/: 파이썬 실행 도구 보관.
- 2단계: 업무 매뉴얼(Directive) 작성
- 자동화하고 싶은 업무(예: 경쟁사 데이터 수집)의 지침을 작성하여
directives/에 넣습니다.
- 3단계: 실행 도구(Python Script) 배치
- 실제 데이터를 긁어오거나 가공할 파이썬 코드를
execution/에 준비합니다. 기존 도구가 있는지 먼저 확인하고, 없을 때만 새로 만듭니다.
- 4단계: AI에 문서 주입 및 실행
- 현재 보여주신
# Agent Instructions파일과 작성한 매뉴얼을 AI 환경(Claude, Gemini 등)에 입력하면, AI가 인간의 개입 없이 코드들을 활용해 업무를 완수합니다.
4. 리스크 예측 및 우선순위 판단
이 자동화 시스템을 운영할 때 발생할 수 있는 리스크와 선제적 대응 전략입니다.
- 리스크 1: 예기치 않은 오류 발생 및 중단
대응 전략 : 스크립트 실행 중 에러가 나면 AI가 스스로 에러 로그를 읽고 코드를 수정하여 재테스트하는 루프를 갖춰야 합니다. 수정 후 성공하면 향후 작업을 위해 매뉴얼에 해당 학습 내용을 업데이트해야 합니다.
- 리스크 2: AI의 자의적인 규칙 변경
대응 전략: AI가 업무 매뉴얼을 지속적으로 개선하되, 명시적인 허락 없이 기존 지침을 마음대로 덮어쓰거나 삭제하지 못하도록 엄격히 통제해야 합니다.
- 리스크 3: 데이터 유실 및 접근성 문제
대응 전략: 결과물은 로컬 환경이 아닌 구글 시트, 구글 슬라이드 등 사용자가 언제든 클라우드에서 접근할 수 있는 곳에만 저장하도록 원칙을 세워야 합니다.
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