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이번 주 인사이트
AI 활용 상위 1%는 무얼 하고 있나?
IT 실력이 받쳐주면서 AI를 하루 12시간 넘게 쓰는 분들이 요즘 세 가지에 꽂혀 있습니다.
쉽게 말해, 이들은 클로드코드·코덱스에 "이거 해줘" 식으로 단발 요청하지 않습니다. 대신 AI가 스스로 일하는 구조를 짜두고, 세 가지 기법으로 작업하죠. 하나씩 보면 어렵지 않습니다.
에이전틱 엔지니어링
AI에게 목표와 도구를 주고, 스스로 일하게 만드는 방식.
→ 목표만 주면 AI가 자료 조사 → 초안 → 검토까지 스스로 단계를 밟아 처리합니다.
하네스 엔지니어링
AI가 실수 없이 일하도록 가이드·도구·검증기·리소스 구조를 갖추는 것.
→ 자주 하는 실수·해결법과 도구·자료를 문서로 정리해 AI가 늘 참고하게 — '잘 일할 작업 환경'을 깔아주죠.
루프 엔지니어링
생성 → 검증 → 원인 분석 → 개선 → 재실행을 반복하도록 설계하는 것.
→ 한 번에 안 돼도 AI가 결과를 점검하고 고쳐 다시 실행하기를 될 때까지 반복합니다.
각 기법을 어떻게 적용하느냐엔 '공식 룰'이 없습니다. 결국 작업에 따라 문서 + 바이브코딩으로 만든 프로그램으로 구성될 때가 많고요. 작업마다 무엇을 문서로 남기고, 무엇을 도구로 만들고, 검증을 어떻게 걸지를 판단할 수 있어야 합니다.
한 달간 적용하며 가장 도움이 된 예가 네이버 블로그 자동 포스팅입니다.
네이버 블로그는 에디터가 특수해 자동 포스팅이 매우 어렵습니다. 그렇다고 글마다 이미지까지 일일이 넣어 발행하자니 시간이 너무 많이 걸렸죠.
그래서 AI로 브라우저를 면밀히 제어하는 도구와 바이브코딩으로 만든 포스팅 보조 프로그램을 만들어, AI가 그 에디터를 직접 다루게 했습니다.
실수할 때마다 실수와 해결법을 md에 기록하고 반복 시도하게 했고요. 이 전체가 일종의 에이전틱·하네스·루프 엔지니어링입니다. 그 결과 이제는 글을 다듬고 이미지를 넣고 링크까지 한 번에 깔끔하게 자동 포스팅합니다.
이 기법들이 어려운 건 아닙니다. 클로드코드 파트1 강의에도 유튜브·카드뉴스 구조에 이미 적용돼 있고, 파트2 강의에서 바이브코딩까지 되면 프롬프트·구조를 다듬어 충분히 가능합니다. 오픈클로 강의로 에이전트 활용을 익히면 특수한 프로그램·에이전트 아이디어와 감이 생기죠 — 오픈클로도 결국 내부의 md 파일과 바이브코딩 프로그램으로 동작하니까요.
익히다 보면 사고가 쌓이고, 무엇을 문서로·도구로 만들지, 검증을 어떻게 걸지에 대한 판단 감각이 생깁니다. 그러면 이 기법들을 자연스럽게 적용하며 — 더 다양한 개발, 자동화, 수익화까지 가능해지죠.
이 기법을 시험하는 전 세계 상위 1%도 마찬가지입니다. 많이, 다양하게 쓰다 보면 결국 비슷한 생각에 닿죠. 그래서 지금은 AI를 '투자'로 여기고 많이 써보는 게 중요합니다.
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