Jun's 테크노트

"AI 에이전트를 만들고 싶은데, 코딩을 배워야 할까요?"많은 분들이 이렇게 묻습니다. 하지만 최근 AI 트렌드인 '스킬(Skill)' 개념이 매력적인 이유는 명확합니다. 이것은 복잡한 **'코딩(Coding)'**의 영역이 아니라, 업무를 정의하고 구조화하는 **'기획(Planning)'과 '정리(Organizing)'**의 영역이기 때문입니다.막연하게 똑똑한 AI가 아니라, 내 업무에 당장 투입할 수 있는 '실질적으로 작동하는 스킬', 어떻게 만들 수 있을까요? 누구나 따라 할 수 있는 구체적인 제작 방법을 단계별로 정리해 드립니다.1. 스킬 설계의 핵심: '맥락(Context) 패키지' 만들기컴퓨터 바탕화면에 프로젝트를 위한 '새 폴더'를 만들고 이름을 붙이는 것부터 시작해 봅시다. AI에게 특정 ..

최근 생성형 AI 업계의 화두는 단연 ‘에이전트(Agent)’입니다. 스스로 생각하고, 도구를 사용하며, 복잡한 업무를 자율적으로 수행하는 AI. 모든 기업과 개발자가 이 '슈퍼 에이전트'를 만들기 위해 혈안이 되어 있습니다.하지만, AI 모델 '클로드(Claude)'를 만든 앤스로픽(Anthropic)의 생각은 다릅니다. 앤스로픽의 개발자 릴레이션 담당자 배리 장(Barry Zhang)은 최근 매우 도발적인 화두를 던졌습니다.“Don’t build Agents, Build Skills.” > (에이전트를 만들지 말고, 스킬을 만드세요.)이 문장은 단순히 기술적인 조언을 넘어, 우리가 AI를 바라보고 활용하는 방식을 송두리째 바꿔야 한다는 신호탄과도 같습니다. 도대체 ‘에이전트’를 만들지 말라는 것은 무..

우리가 작성한 문서는 이제 두 종류의 독자를 마주합니다. 하나는 사람이고, 다른 하나는 인공지능(AI)입니다. 과거에는 검색 엔진 최적화(SEO)를 통해 구글 봇에게 잘 보이려 노력했다면, 이제는 거대 언어 모델(LLM)이 내 글을 정확하게 이해하고 학습하도록 만드는 **'AI 친화적 포맷(AI-friendly Formats)'**이 필수적인 역량이 되었습니다.아무리 훌륭한 인사이트가 담긴 보고서나 블로그 글이라도, AI가 그 구조를 파악하지 못하면 데이터의 바다에서 실종되고 맙니다. 챗GPT, 클로드, 퍼플렉시티 같은 AI 검색 엔진이 답변을 생성할 때 당신의 콘텐츠를 인용하게 만들고 싶나요? 혹은 사내 데이터를 AI에 학습시켜 업무 효율을 높이고 싶나요? 그렇다면 이제 '형식'을 바꿔야 할 때입니다...

1. 서론: 클라우드 종속에서 벗어나 '로컬 AI'의 세계로지금까지 Sora, Runway Gen-3, Pika Art 같은 서비스들은 놀라운 성능을 보여주었지만, 치명적인 단점이 있었습니다. 바로 비용과 검열, 그리고 프라이버시 문제입니다. 10초짜리 영상 하나를 만드는 데 몇 천 원이 소요되기도 하고, 내가 원하는 표현이 서비스 정책상 막히는 경우도 허다합니다.하지만 LTX-Video와 Wan2.1의 등장은 게임 체인저가 되었습니다. 이 모델들은 상용 서비스에 버금가는, 혹은 그 이상의 퀄리티를 보여주면서도 누구나 무료로 다운로드하여 사용할 수 있습니다. 단 한 번의 설치로, 여러분은 인터넷 연결조차 필요 없는 나만의 **'무제한 영상 생성 공장'**을 갖게 되는 것입니다.이 글에서는 가장 확장성이 ..

안녕하세요. 오늘은 많은 대표님과 실무자분들이 꿈꾸는 **'AI 자동 회계'**의 현실과, 구글 NotebookLM을 활용해 가장 안전하고 똑똑하게 장부를 관리하는 비결을 공유하려 합니다.최근 NotebookLM이 대량의 문서(소스 300개, 개당 50만 단어)를 처리할 수 있다는 사실이 알려지면서, 이런 질문을 자주 받습니다."그럼 우리 회사 10년 치 장부랑 영수증을 다 넣으면, AI가 알아서 결산도 하고 장부도 써주나요?"결론부터 말씀드리면, 그렇게 하시면 큰일 납니다. 세무 사고로 이어질 수 있습니다. 하지만 관점을 조금만 바꾸면, NotebookLM은 연봉 1억 원짜리 감사팀장보다 더 꼼꼼한 **'무적의 감사 비서'**가 됩니다.오늘은 **"엑셀을 버리지 말고, AI를 고용하라"**는 주제로, ..

안녕하세요. 생성형 AI가 우리의 업무와 학습 방식을 혁신하고 있는 요즘, 구글의 NotebookLM은 그중에서도 단연 돋보이는 '나만의 AI 연구 보조원'입니다. 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 내가 가진 자료를 기반으로 답변해 주는 RAG(검색 증강 생성) 기술의 정점을 보여주고 있기 때문입니다.하지만 NotebookLM을 헤비하게 사용하시는 분들이라면 필연적으로 마주치는 벽이 하나 있습니다. 바로 **'소스 개수 제한'**입니다. 오늘은 많은 분이 오해하고 계신 소스 제한의 진실과, 추가 비용 없이 이 한계를 극복할 수 있는 결정적인 팁인 **'50만 단어의 마법'**에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다. 1. 구글 드라이브를 연결하면 무제한일까? (흔한 오해)연구 자료나 업무 문서를 정리하다 보면 ..

우리는 매일 정보의 홍수 속에서 허우적댑니다. 흥미로운 기사를 발견하면 브라우저 탭을 열어두고, 좋은 아이디어가 떠오르면 메모 앱에 급하게 적어둡니다. 나중에 보려고 카카오톡 '나와의 채팅'에 링크를 던져놓기도 하고, 중요한 파일은 클라우드 어딘가에 '최종_진짜최종_ver3.pdf'라는 이름으로 저장합니다.하지만 정작 필요할 때 그 정보들은 어디에 있습니까? 우리의 디지털 공간은 잘 정돈된 서재라기보다는, 온갖 잡동사니가 뒤섞인 거대한 창고나 다름없습니다.정보를 단순히 '수집(Archiving)'하는 것만으로는 부족한 시대가 되었습니다. 이제 우리는 정보를 '재배(Gardening)'해야 합니다. 이것이 바로 2026년 현재, 가장 주목받는 지식 관리 패러다임인 **'디지털 가드닝(Digital Gard..

불과 1~2년 전, 생성형 AI 붐이 일었을 때 서점가와 유튜브를 점령했던 키워드는 단연 **'프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)'**이었습니다. AI에게 원하는 답을 얻어내기 위해 마치 마법 주문을 외우듯 정교하게 명령어를 조합하는 기술이 미래의 필수 역량처럼 여겨졌습니다. 사람들은 "AI에게 일을 잘 시키는 법", "환각을 줄이는 마법의 문장"을 배우기 위해 돈과 시간을 쏟았습니다.하지만 2026년 현재, 우리는 조용하지만 거대한 패러다임의 전환을 목격하고 있습니다. 단언컨대, '프롬프트 엔지니어링'의 황금기는 저물었습니다. 그리고 그 빈자리를 **'데이터 큐레이션(Data Curation)'**이라는 새롭고 더 강력한 역량이 채우고 있습니다.왜 이런 변화가 일어났으며, 우리는 무..

불과 2~3년 전만 해도 우리는 AI 모델의 'IQ'에 집착했습니다. "이 모델이 변호사 시험을 통과했는가?", "매개변수(Parameter)가 몇 조 개인가?", "코딩 테스트 점수가 몇 점인가?" 같은 질문들이 AI의 성능을 평가하는 유일한 척도처럼 여겨졌습니다.하지만 2026년 현재, 그 경쟁은 무의미해졌습니다. 이제 웬만한 최상위 모델들은 인간의 평균적인 지적 능력을 훨씬 상회합니다. 더 똑똑해지는 것은 이제 시간문제일 뿐, 차별화 요소가 아닙니다.이제 진짜 승부처는 다른 곳에 있습니다. 바로 **"누가 내 맥락(Context)을 더 완벽하게 이해하는가?"**입니다. 1. '천재 교수'보다 '유능한 비서'가 필요한 시대비유를 들어보겠습니다. 여러분에게 두 명의 조력자가 있습니다.A: 세상의 모든 ..

생성형 AI의 시대, 우리는 매일 놀라운 경험을 하고 있습니다. 하지만 동시에 여전히 해결되지 않은 갈증이 하나 있습니다. 바로 **"내 자료를 완벽하게 이해하고, 헛소리(Hallucination) 없이 내 문서에 기반해서만 대답해 줄 수는 없을까?"**라는 점입니다.구글의 NotebookLM이 바로 이 지점을 파고들었습니다. 사용자가 업로드한 PDF, 텍스트, 오디오 파일만을 근거(Grounding)로 답변하는 이 서비스는 '개인화된 AI'의 가능성을 보여주었습니다. 하지만 NotebookLM만이 유일한 정답일까요?오늘은 NotebookLM의 강력한 대항마들과, 각자의 목적에 따라 선택할 수 있는 '내 데이터 기반(RAG) AI 서비스' 4대장을 심층 분석해 드립니다. 1. RAG(검색 증강 생성)란 ..