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AI 대세전환
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책소개
목차
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지은이의 말 12Chapter 8개의 스킬, 하나의 여정 이 책을 읽기 전에 학습 자료 내려받기 1장 코딩을 몰라도 괜찮습니다 1. 앤트로픽은 어떤 곳인가 2. 코딩을 모르는 당신에게도 클로드 코드가 필요한 이유 3. 직접 일하는 AI, 클로드 코드 4. 클로드 생태계: 채팅, 코워크, 클로드 코드 5. 스킬: 코워크를 나만의 비서로 만드는 방법 6. 요금제 안내: 어떤 플랜이 필요한가 7. 코워크 시작하기: 설치부터 첫 실행까지 2장 문서 자동화, 반복 업무를 줄이는 방법 1. 왜 PPT가 첫 번째 실습인가 2. 실습 전 준비: doc-automation 스킬 3. 실습 1: PDF를 PPT로 변환하기 4. 실습 2: URL을 PPT로 변환하기 5. 실습 3: 기업 정보를 활용한 정부지원사업용 PPT 제작하기 6. 실습 4: 한글(HWPX) 문서 - 양식은 그대로, 내용만 바꾸기 3장 엑셀 자동화, 스킬을 직접 만들어 보기 1. 왜 스킬을 직접 만들어야 하는가 2. Skill Creator: 대화로 스킬 만들기 3. excel-automation 스킬 만들기 4. 실습 1: 고객 관리 데이터 정리하기 5. 실습 2: 쇼핑몰 매출 데이터 분석하기 6. 실습 3: 멀티 채널 판매 데이터 취합하기 7. excel-automation 스킬 살펴보기 4장 회의록 자동 정리, 회의가 끝나면 정리도 끝나 있게 1. 회의는 끝났는데 정리가 시작이다 2. 실습 전 준비 3. 실습 1: 음성 파일로 회의록 자동 정리하기 4. 실습 2: 노션 녹음 텍스트로 회의록 자동 정리하기 5장 스킬 커스터마이징, 마케팅 전문가 되기 1. 왜 스킬을 찾아서 커스터마이징해야 하는가 2. 잘 만들어진 스킬 뜯어보기 3. 실습 1: 마케팅 심리학, 써보고 평가하기 4. 실습 2: 앵커링, “왜 취소선 가격이 먹히는가” 5. 실습 3: 사회적 증거, “리뷰 없으면 안 산다” 6. 마음에 안 들면 다시 고치기 7. 스킬 생태계 둘러보기 8. 오픈소스 라이선스 6장 데이터 수집 시스템, 데이터를 자동으로 모으기 1. 아침 9시, 보고서가 도착한다 2. 실습 전 준비: data-collector 스킬 확인하기 3. 실습 1: 첫 번째 리서치 실행, “화장품 트렌드 알려줘” 4. 실습 2: 도메인 바꿔 실행하기, ‘반도체 시장’ 5. 실습 3: 자동화 시스템 구축, “이걸 매일 자동으로 실행해줘” 7장 콘텐츠 리서치 자동화, 트렌드 찾기를 자동으로 1. 매일 아침, 검색창 앞에서 보내는 90분 2. 실습 전 준비: content-research 스킬 확인하기 3. 실습 1: 첫 번째 리서치 실행, “IT 트렌드 알려줘” 4. 실습 2: 도메인 바꿔 실행하기, ‘요리 블로그’ 5. 실습 3: 콘텐츠 캘린더 만들기 6. 스킬 뜯어보기: SKILL.md 안 들여다보기 8장 콘텐츠 대량 생산, 하나 만들면 열 개가 나오게 1. 왜 하나를 만들고 나면 또 만들어야 하는가 2. 실습 전 준비: content-repurpose 스킬 확인하기 3. 실습 1: 유튜브 영상을 4개 플랫폼 콘텐츠로 변환하기 4. 실습 2: 콘텐츠 감사, 기존 콘텐츠 점검하기 5. 더 나아가기: 갭 분석과 활용 팁 9장 유튜브 쇼츠 자동 생성, 롱폼 하나로 쇼츠 10개 만들기 1. 쇼츠 하나 30분, 열 개면 다섯 시간 2. 실습 전 준비: generate-shorts 스킬 확인하기 3. 실습 1: 유튜브 링크 하나로 쇼츠 만들기 4. 실습 2: 영상 내용을 카드뉴스로 정리하기 5. 실습 3: 마음에 안 드는 쇼츠 교체하기 6. 실습 4: 리퍼포징과 조합하기, 쇼츠 + SNS 텍스트를 한 번에 7. 쇼츠의 플랫폼별 규격 정리 8. 스킬 뜯어보기: 파이프라인 내부 살펴보기 9. 주의할 점과 트러블슈팅 10장 내레이션 영상 자동 생성, 주제만 넣으면 영상이 나온다 1. 영상 제작 준비: 도구와 개념 2. 실습 전 준비: 환경 설정 3. 파이프라인 설계: 텍스트에서 영상까지 4. 실습 1: 전체 파이프라인 한 번에 실행하기 5. 실습 2: 릴랙스 영상 만들기, 유튜브에 바로 올릴 수 있는 콘텐츠 6. 실습 3: 수정하기, 마음에 안 드는 장면만 다시 만들기 7. 에이전트 오케스트레이션: 여러 AI가 함께 일한다 8. 비용 최적화와 트러블슈팅 11장 디스패치, 폰으로 시키고 컴퓨터가 알아서 1. 출근길 지하철, 노트북은 두고 왔다 2. 세 가지 원격 도구의 차이: 디스패치·리모트 컨트롤·클로드 앱 3. 디스패치 설정하기: 같은 계정이면 끝 4. 디스패치의 핵심 개념: 하나의 대화, 두 개의 기기 5. 실습 1: 밖에서 파일 작업시키기 6. 실습 2: 이전 장의 스킬을 스마트폰에서 실행하기 7. 실습 3: 컴퓨터 사용 - 클로드가 마우스와 키보드를 직접 조작한다 8. 주의할 점과 트러블슈팅 12장 클로드 생태계 한눈에 보기, 코워크 너머의 세계 1. 커넥터: 외부 서비스를 클로드에 연결하기 2. 예약 작업: 시작 버튼 없이 매일 돌아가게 3. Chrome용 Claude: 브라우저 안에서 바로 클로드 사용하기 4. 프로젝트·스타일·메모리: 클로드를 나에게 맞추기 5. 플러그인: 클로드에게 업무 역할을 가르치는 패키지 6. 디스패치와 리모트 컨트롤: 헷갈리기 쉬운 두 기능 마치며 |
저자 소개 2
GoodGang Labs의 AI 엔지니어 겸 연구자로서 AI 아바타 음성 대화 기술을 개발하고 있습니다. 다국어 STT/TTS 모델 연구와 RAG 기반 상용 챗봇 시스템 구축을 주도하며 폭넓은 기술적 경험을 축적해 왔습니다.
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금융권에서 LLM과 AI 기반 서비스를 개발하고 있다. 새로운 기술을 빠르게 도입하는 것보다 실제 업무 환경에서 안정적으로 활용할 수 있는 시스템을 만드는 데 관심이 많으며, 직원과 고객이 겪는 불편을 AI로 해결하는 데 집중해왔다. LLM 파인튜닝을 비롯해 실시간 통역, 화자 분리, 이미지 생성 등 다양한 AI 기술을 하나의 서비스로 엮는 일을 해왔고, 최근에는 클로드 코드를 분석해 사내 코드 에이전트를 만들어 개발자의 업무 방식을 개선했다. 현재는 빠르게 발전하는 AI 기술을 실무 환경에 효과적으로 적용하는 방법을 연구하며, 누구나 AI를 업무에 자연스럽게 활용할 수 있는 환
금융권에서 LLM과 AI 기반 서비스를 개발하고 있다. 새로운 기술을 빠르게 도입하는 것보다 실제 업무 환경에서 안정적으로 활용할 수 있는 시스템을 만드는 데 관심이 많으며, 직원과 고객이 겪는 불편을 AI로 해결하는 데 집중해왔다. LLM 파인튜닝을 비롯해 실시간 통역, 화자 분리, 이미지 생성 등 다양한 AI 기술을 하나의 서비스로 엮는 일을 해왔고, 최근에는 클로드 코드를 분석해 사내 코드 에이전트를 만들어 개발자의 업무 방식을 개선했다. 현재는 빠르게 발전하는 AI 기술을 실무 환경에 효과적으로 적용하는 방법을 연구하며, 누구나 AI를 업무에 자연스럽게 활용할 수 있는 환경을 만드는 데 힘쓰고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2026년 07월 30일
- 쪽수, 무게, 크기
- 360쪽 | 188*245*30mm
- ISBN13
- 9788965404460
출판사 리뷰
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코딩 한 줄 없이 한국어로 빌드하는 기술 자산, 본업의 해방을 넘어 수익형 부업으로 이어지는 투트랙 AI 자동화 교과서
생성형 AI가 우리에게 소개된 지도 어느덧 4년 가까이 되었습니다. 이제는 챗GPT나 클로드를 켜고 업무를 처리하는 모습이 낯설지 않습니다. 문서를 작성하고, 아이디어를 정리하고, 보고서를 요약하는 등 많은 사람이 AI를 업무에 활용하고 있습니다. 하지만 대부분의 활용은 아직도 하나의 패턴에서 크게 벗어나지 못합니다. 질문을 입력하고 답변을 받은 뒤, 필요한 부분을 복사해 문서에 붙여 넣는 수준입니다. 분명 이전보다 편해졌지만, AI가 스스로 내 컴퓨터에서 파일을 다루고, 반복 업무를 대신 수행하며, 내가 자는 동안에도 일을 처리하는 단계까지 나아간 사람은 많지 않습니다. 왜일까요? 그 이유는 바로 AI의 한계가 아니라, 자동화의 진입 장벽에 있습니다. 조금만 더 나아가려 해도 낯선 터미널 명령어와 복잡한 환경 설정, 프로그래밍 언어가 등장합니다. "이 정도는 나도 해보고 싶은데…"라는 마음으로 파이썬 책을 샀다가 환경 설정에서 포기했던 경험이 있는 사람이라면 더욱 공감할 것입니다. 이 책은 바로 그 지점에서 출발했습니다. 저자는 수많은 현장 강의를 진행하며 한 가지 사실을 확인했습니다. 정말 쉬워야 '진짜 자동화'가 된다는 것입니다. 아무리 뛰어난 기술이라도 배우기 어렵다면 대부분의 직장인에게는 그림의 떡일 뿐입니다. 그래서 이 책은 코딩 언어와 복잡한 인프라 설정을 최대한 배제했습니다. 대신 누구나 평소 사용하는 한국어만으로 AI에게 일을 맡기고, 내 컴퓨터와 스마트폰에서 실제로 동작하는 '앱 같은 스킬'을 만드는 방법을 단계별로 안내합니다. 이 책이 궁극적으로 제안하는 것은 새로운 AI 활용 방식입니다. 창을 닫으면 사라지는 일회성 대화가 아니라, 한 번 만들어 두면 반복해서 사용할 수 있는 나만의 AI 시스템을 구축하는 것입니다. AI를 단순한 질문 답변 도구가 아니라 시간을 벌어주고 새로운 가치를 만들어내는 기술 자산으로 바꾸는 것, 그것이 이 책의 기획 의도입니다. 이 책은 AI 자동화를 본업과 부업, 두 개의 축(투트랙)으로 설계해 확보한 시간을 새로운 가치로 연결하도록 구성했습니다. 첫 번째 축은 '본업: 사무 업무 자동화'입니다. 문서 작성, 마케팅 리서치, 회의록 정리, 보고서 작성처럼 반복되는 업무를 코워크 스킬로 자동화해 시간을 확보합니다. 나아가 PC를 넘어 스마트폰 원격 제어까지 연결해 언제 어디서나 활용할 수 있는 업무 환경을 만듭니다. 두 번째 축은 '부업: 콘텐츠 생산 자동화'입니다. 확보한 시간을 바탕으로 블로그, SNS, 뉴스레터, 쇼츠 등 다양한 플랫폼의 콘텐츠를 자동으로 제작하고 재가공하는 파이프라인을 구축합니다. 1~5장 | 코워크 첫걸음부터 사무 업무 자동화까지 코워크 설치부터 시작해 곧바로 실무에 적용합니다. PDF와 URL, 여러 문서를 하나의 발표 자료로 만들고(2장), 엑셀 데이터를 정리·분석하며(3장), 회의 녹음을 직군별 회의록으로 정리합니다(4장). 이어서 깃허브의 검증된 스킬을 내 업무에 맞게 고쳐 보며(5장), 스킬을 쓰고, 만들고, 고치는 세 가지 방법을 자연스럽게 익힙니다. 6장 | 잠든 사이에도 일하는 자동화 시스템 이제 일회성 작업을 자동화 시스템으로 바꿉니다. 매일 정해진 시각에 코워크가 트렌드를 수집, 분석하고 슬랙으로 보고서를 보내는 흐름을 직접 구축합니다. 7~10장 | 콘텐츠 제작 자동화 콘텐츠 소재를 자동으로 찾고(7장), 하나의 콘텐츠를 여러 플랫폼에 맞게 재가공하며(8장), 유튜브 링크 하나로 쇼츠를 만들고(9장), 내레이션 영상까지 자동으로 제작합니다(10장). 퇴근 후 콘텐츠 제작과 부업을 위한 자동화를 다룹니다. 11~12장 | 폰 원격 제어와 클로드 생태계 확장 자동화의 범위를 넓힙니다. 스마트폰으로 집 컴퓨터에 일을 시키는 원격 실행을 경험하고(11장), 커넥터·예약 작업·플러그인 등 클로드 생태계를 살펴보며(12장) 자신의 업무에 맞는 자동화 환경을 완성합니다. 막히면 바로 해결 ? 카카오톡 Q&A 오픈채팅방 운영 책의 모든 실습 스킬은 플러그인 하나로 설치할 수 있으며, 프롬프트 모음과 심화 학습 부록 PDF까지 깃허브 저장소에서 함께 제공합니다. 실습 중 막히는 부분은 카카오톡 Q&A 오픈채팅방에서 저자와 독자들이 함께 풀어갑니다. |
추천평
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이 책은 스킬이라는 방식으로 AI를 각자의 업무에 맞게 조정하는 방법을 보여 줍니다. 폴더와 문서 몇 개만으로 범용 AI가 내 방식대로 일하는 비서가 되고, 비개발자도 AI를 자기 일에 맞게 활용하는 경험을 시작할 수 있습니다. 결국 경쟁력을 만드는 것은 AI를 내 일에 맞게 길들여 본 경험이며, 이 책은 그 가장 현실적인 출발점입니다. - 유원준 (네이버 LLM 엔지니어)
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기업의 AI 전환에서 가장 큰 병목은 기술이 아니라 사람의 하루입니다. 이 책은 PDF를 발표 자료로 만들고, 회의가 끝나면 회의록이 완성되는 과정을 반복 가능한 업무 절차로 정리해 보여 줍니다. 코드 한 줄 없이 실무에 바로 적용할 수 있는 가장 현실적인 자동화 입문서입니다. - 김신영 (현대오토에버 EX플랫폼개발팀)
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좋은 도구는 결국 좋은 추상화입니다. 이 책은 AI 활용법을 기능이 아니라 스킬이라는 단위로 설명하고, 앞에서 배운 원리를 뒤에서도 자연스럽게 확장하도록 구성했습니다. 버튼을 외우는 것이 아니라 문제를 구조화하는 사고방식을 익히게 해 주는 훌륭한 첫 교과서입니다. - 유준원 (KAIST Math for AI 연구원)
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